본 연구는 대한민국 서남권의 도심항공교통(UAM) 거점환승센터를 광주송정역에 건립하였을 경우 도심항공교통(UAM)의 수단분담률을 예측하는 것이다. 효용함수와 수단선택 로짓모형을 이용한 점 추정방식의 확정적 교통수요 예측모형은 미래의 변동성을 반영하는 못하는 한계점을 지니며 이를 보완하고자 본 연구에서는 효용함수와 몬테카를로 시뮬레이션 분석을 결합하여 확률론적 도심항공교통의 수단분담률을 추정하였다. 도심항공교통의 수단분담률을 결정하는 변수의 확률분포를 가정하여 시뮬레이션 결과 최소 0.07%, 최대 4.7%, 평균 0.95%의 수단분담률로 산출되었다. 수단분담률에 영향을 미치는 주요 영향 요인의 민감도 분석 결과 단위요금, 비용파라미터, 기본요금, 이착륙 시간이 중요 요인으로 나타났으며, 단위요금, 기본요금, 이착륙 시간은 음(-)의 상관관계를 보이는 것으로 나타나 도심항공교통의 이용 활성화를 위해서는 적정 수준의 요금 설정이 중요할 것으로 판단된다.
최근 데이터 수집 기술의 발달은 모바일 데이터 등의 실제 통행이 반영된 데이터가 폭발적으로 증가시키며, 이러한 데이터들을 활용한 교통분야 연구 또한 촉진 시킨다. 본 연구에서는 모바일 데이터 궤적정보와 수단별 주요 교통유발시설 데이터를 매칭하여 모델링 없이 지역간 통행수단을 추정하는 방법론을 개발하였다. 개별 수단통행은 통행궤적 내 교통유발시설 유무, 통행시간, 접근통행 유무 등의 규칙에 따라 분류되었다. 서울, 청주에 거주하는 908명의 개별 통행궤적 데이터에 제안된 방법론을 적용하였고, 통행 다이어리 데이터의 기록된 수단과의 비교 결과를 Type I and II error 결과표로 나타내어 방법론의 정확도 검증을 수행하였다. 검증 결과, 본 연구에서 개발한 방법론은 항공수단 1.00, 철도수단 0.955, 버스수단 0.73 수준의 F1-Score를 보이는 것으로 나타났다.
The present and future cities are expanding, and the noise and environmental pollution in cities are getting worse day by day, causing saturation of road and subway traffic. As a result, citizens are spending a great deal of time and money. The use of the sky as a measure to solve this problem has become a reality. However, airplanes that require airstrips and noisy helicopters are difficult to use in cities. As a solution, PAVs and UAMs that generate low noise and enable vertical takeoff and landing using electric energy, motor, hybrid, and hydrogen energy, are attracting attention, with its practicality being promoted in many countries. The development of urban environment and technology has led to the emergence of Personal Air Vehicle (PAV), Vertical Takeoff and Landing (eVTOL), and Urban Air Mobility (UAM) for shipping. Though currently at the level of testing, general commercialization of these air transport means is expected in the next five to fifteen years. This study suggests a plan on the application of human factors to the introduction of PAV and UAM.
본 연구에서는 도심항공교통(UAM) 도입에 따른 대중교통 이용자들의 도심항공교통(UAM) 선호도를 분석하기 위하여 도심항공교통(UAM) 실증노선 구간인 인천국제공항-인천 길병원 노선을 대상구간으로 하여 인천광역시 대중교통 이용자 807명을 대상으로 선호의식(SP)조사를 실시하였다. 또한, 도심항공교통(UAM) 도입 초기, 성장기, 성숙기로 구분하여 시기별 통행시간, 통행비용을 달리하여 선호의식(SP)조사를 실시한 결과를 토대로 수단선택모형을 추정하였다. 구축된 수단선택모형을 활용하여 통행에 대한 시간가치를 분석한 결과 56,428원/시로 나타났고, 모형에서 통행비용(원), 차내시간(분), 차외시간(분)에 대한 탄력성 검증 결과 본 모형에서 도심항공교통(UAM) 분담율에 미치는 영향은 통행비용(원), 차내시간(분), 차외시간(분) 순서로 나타났고, 통행비용(원)이 증가할 때보다 감소할 때 미치는 영향이 크게 나타났다.
급격한 도시화는 전 세계적으로 도시화가 빠르게 진행되면서 교통 혼잡 및 환경오염, 소음 공해 등의 도시문제가 대두하고 있으며, 이러한 도시 집중화 현상으로 시간 낭비와 이로 인한 경제적 손실이 발생하고 있다. 이를 해결하기 위한 도심 항공 모빌리티(UAM; Urban Air Mobility)는 3차원 미래형 도시 교통수단으로, 도로·철도·개인교통수단과 연계한(Seamless) 교통서비스(MaaS; Mobility as a Service)로 스마트시티의 중요한 교통축으로 자리 잡을 전망이다. 그러나 2023년 7월 현재, UAM 운용을 위한 공역체계, 버티포트 설계, 항법, 통신 등과 관련된 연구는 활발히 이루어지고 있으나, 조종사 교육·훈련에 대한 개념 정립, 교육·훈련 프로그램에 대한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 것이 현실이다. 이에 본 논문에서는 미국과 유럽의 수직이·착륙(VTOL) 조종사 교육·훈련 프로그램을 SWOT 분석 방법을 통해, 국내 조종사 양성체계에 적합한 방안을 제시하고자 한다.
고속철도가 향후 지속적인 성과와 안정화를 도모하기 위해서는 고속철도 이용승객의 만족도를 높여 주어 지속적으로 고속철도를 이용하도록 해야 한다. 동시에 고속철도와 경쟁수단이라 할 수 있는 국내항공을 이용하는 고객과의 서비스특성 비교를 통하여 경쟁수단으로부터 우위를 점해야 한다. 구조방정식을 이용한 이용자의 서비스영향 모형개발을 위해 설문조사를 실시하였으며, 신뢰성분석, 상관분석, 요인분석을 통해 측정지표의 타당성 및 연구가설 설정을 위한 기초분석을 수행하였다. 구조방정식모형을 이용하여 경쟁수단간 서비스특성을 분석한 결과, 고속철도(KTX)는 이용자의 내부서비스(대기, 이동)를 개선해야 하는 것으로 나타났으며, 국내항공은 이용자의 외부서비스(접근, 환승)를 개선해야 하는 것으로 나타났다. 다시 말하면, 고속철도(KTX)의 경우 대기시설과 현재 일부구간에 제약을 받고 있는 이동부분에 개선이 필요한 것을 알 수 있으며, 국내 항공의 경우 공항으로의 접근 및 타 교통수단으로의 환승은 불편한 것으로 나타나 국내항공 이용시 접근체계 및 환승에 대 한 서비스 개선이 필요한 것으로 판단된다.
도심항공교통(UAM; urban air mobility)은 교통 혼잡이 증가하는 도시 지역에서 교통수단의 대안으로 주목받고 있다. 사람 중심의 서비스인 기존 항공교통업무 방법으로는 복잡한 UAM 운용환경을 관리하기는 어려울 것으로 판단된다. 따라서 UAM 항공교통관리 (UATM; UAM traffic management)를 위한 첨단 정보처리 기반 교통관리시스템이 필요하다. 체계적인 UATM 환경 구축을 위해서는 공역관리가 필수적이다. 특히 UAM 항공기가 안전하게 운항할 수 있는 배타적 회랑을 구축하면 최저비행고도 규정을 위반하지 않고도 UAM 항공기를 운항할 수 있는 기회를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 UAM 운용을 위한 회랑의 횡단규격을 설정하기 위해 UAM과 유사한 규모의 헬리콥터를 이용하여 실증분석을 수행하였다. 연구 결과는 UAM 회랑 설계 시 지침으로 활용되기를 기대한다.
1. 철도, 도로, 항공, 해운 등 교통수단별 현황을 조사한 결과, 현재까지의 교통정책이 도로교통 우선 위주였기 때문에 철도는 뛰어난 환경성 및 경제성을 가지고 있음에도 불구하고 수송분담율이 비교적 저조한 편이었다. 그러나, 향후 정부의 사회기반시설 구축에 있어서 국가 기간 철도망 확대와 대도시 지하철 및 경량전철 건설을 통한 도심철도망과 간선철도망의 연결 등을 통하여 철도의 이용이 훨씬 용이해질 것으로 보이며 이에 따라 철도의 이용률도 크게 상승할 것으로 예상된다. 2. 교통수단별 일반현황은 다음과 같다. 1) 철도교통은 여객수송량이 다소 증가하고 있는 추세였는데, 2004년 KTX의 개통으로 인하여 여객수송량이 급증하였으나, 화물수송은 약간 감소하는 추세이다. 2) 도로교통은 공로의 경우 이용량이 크게 감소하고 있으나, 자가용의 경우에는 승용차의 급증에 의하여 도로의 분담률이 증가하고 있다. 그러나, 도로망의 확충이 자동차의 증가량을 따르지 못하는 것과 자동차가 도시에 밀집됨에 따른 교통체증에 따라 자가용 차량의 1일 평균 주행거리가 짧아지는 등 수송량이 크게 증가하지는 않고 있다. 3. 각 교통수단별 환경경제성을 조사한 결과는 다음과 같았다. 1) 단위수송량당 에너지 소비율은 여객의 경우 철도가 75.97kcal/인 km에 불과한 반면에 버스는 415.43, 택시는 1,192.24kcal/인 km에 달하여 각각 철도의 5.5배 및 15.7배나 많은 에너지를 소비하는 것으로 나타났다. 화물의 경우에도 철도는 105.98kcal/톤 km에 불과한 반면에 도로는 1,674.21kcal/톤 km에 달하여 철도의 무려 15.8배의 에너지를 사용하는 것으로 나타나, 철도가 에너지 효율성 면에서 도로 교통수단보다 월등히 앞서는 친환경적이면서 경제적인 교통수단임을 알 수 있다. 2) 도로와 철도의 단위수송량 당 CO의 배출량은 도로가 1,531.2kg/백만인 km로 철도의 167.4kg/백만인 km에 비하여 9배나 되었다. 그러나, 탄화수소의 경우는 도로가 216.5kg/백만인 km으로 철도의 68.0kg/백만인 km의 3배를 넘는다. 미세먼지의 경우는 도로가 철도보다 약간 더 많은 수준이었으나, NOx와 $SO_2$는 오히려 철도가 오히려 약간 더 높게 나타났다.
도시 상태를 탐지하기 위해서는 운송 수단 수, 교통 흐름등이 필수적으로 파악되어야 할 요소이다. 본 논문에서는 기존의 Mask R-CNN을 이용하여 다양한 차량의 형태를 학습하고, 드론으로 촬영한 도시항공 영상에서 특정 유형의 차량 들을 검출하는 시스템을 오늘날 NLP 분야에서 널리 쓰이게 된 Transformer 모델을 컴퓨터 비전 문제에 도입하여 기존의 컨볼루션 신경망보다 높은 성능을 보여준 Swin Transformer 모델을 이용하여 기존의 연구에서 보여주었던 검출 시스템 능력을 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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