본 연구에서는 기존의 정적 모형의 문제점을 극복하고, ITS사업 등 새로이 제시되고 있는 다양한 정책분석을 위한 기본 틀을 마련하기 위해 대규모 가로망 교통류 시뮬레이션 모형을 제시한다. 교통류 시뮬레이션을 위해서는 기존의 Cell Transmission 이론을 원용하였으며, 분류부와 합류부 및 교차로 부분에서의 차량 전이 행태를 설명하도록 모형을 구성하였다. 또한, 본 연구에서 개발한 모형은 연속류와 단속류가 혼재되어 있는 도심 가로망을 분석할 수 있도록 설계되었다. 모의실험에서는 연속류의 분류부와 합류부에서 기존의 정적 모형에서 분석하지 못하였던 혼잡에 의한 후방지체 현상을 분석하고 그 결과를 제시하였으며, 교차로 접근 도로에서 신호에 의한 지체가 전체 통행시간에 미치는 영향과 전체 통행시간에 대한 지체 비율을 분석하였다. 또한, 사례연구를 통한 서울시 4대문안 가로망(74개 죤, 133개 신호교차로, 395개 노드, 1110개 링크, 145천대 차량) 교통류 시뮬레이션 결과를 통하여 기존의 동적통행배정모형 및 미시적 시뮬레이션 모형에서 다루기 힘들었던 중규모 이상의 가로망 분석이 가능한 것을 확인하였다. 본 모형은 연속류의 분류부와 합류부 그리고 단속류의 교차로에 대한 교통류 정밀분석이 가능하기 때문에 도로 계획 및 교차로 계획시 본 모형이 적용된다면 보다 정확한 분석이 가능할 것으로 판단된다. 또한 정보 제공에 대한 효과와 교통 사고 및 도로 공사 등이 가로망에 미치는 영향을 분석할 수 있도록 설계되어 있어, 향후 ITS 사업 평가 및 공사 중 처리 계획등에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다. 창출을 위한 범정부차원의 기획과 연구비의 집중투자를 추진하고 있다.달성하기 위해서는 종합류류 전산망의 시급한 구축과 함께 화물차의 적재율을 높이고 공차율을 낮출 수 있는 운송체계의 수립이 필요한 것으로 판단된다. 그라나 이러한 화물전용차선의 효과는 단기적인 치유책일 수밖에 없기 때문에 물류유통 시설의 확충을 위한 사회간접자본의 구축을 서둘러 시행하여야 할 것이다.으로 처리한 Machine oil, Phenthoate EC 및 Trichlorfon WP는 비교적 약효가 낮았다.>$^{\circ}$E/$\leq$30$^{\circ}$NW
서울시 버스는 통행속도 및 정시성을 높이기 위해 BIS정보제공, 중앙버스전용차로, 간선급행버스, 버스 우선 신호 등을 선보이며 서비스 개선에 큰 역할을 하였다. 하지만 버스의 통행속도 및 정시성을 높이기 위해서는 버스 정류장 정차시간에 영향을 미치는 정류장 인근 시설물의 개선이 필요하다. 본 연구는 버스정류장 정차시간 개선을 위해 정류장 인근 교통시설물 및 도로환경을 중심으로 영향변수를 도출하고자 한다. 종속변수는 버스정류장의 진 출입시간 및 진 출입시간의 표준편차를 선정하였고, 독립변수는 버스종류별 노선수, 버스종류별 통행량, 버스베이 개수, 횡단보도 및 교차로까지 거리, 앞지르기 가능 유무, 이면도로 존재 유무, 승차 및 하차인원, 해당링크구간 속도를 선정하였다. 분석결과 해당 링크의 속도, 버스베이개수, 횡단보도까지 거리, 이면도로 유무, 앞지르기 가능 여부가 영향변수로 도출되었고, 진 출입시간의 표준편차는 교차로까지 거리, 횡단보도까지 거리, 이면도로 존재 여부가 선정되었다. 이처럼 버스 정류장 정차시간 및 정시성의 영향을 주는 변수는 다양한 요소가 도출되는 만큼 본 연구 결과를 통해 버스 정류장의 정차시간 및 정시성을 개선시킬 필요가 있다.
교통 시뮬레이션 모형은 실제 교통 네트워크를 모형으로 구현하여 여러 가지 교통정책을 평가하는 데에 사용된다. 이때 모형이 실제의 교통현상을 잘 반영했는지 여부를 판단하는 모형 검증 절차는 가장 중요한 절차 중 하나이며 모형 검증에는 실측 교통량과 속도 등이 주로 사용된다. 본 연구에서는 노스캐롤라이나 랄리에 있는 I-40 고속도로 상에서 일어나는 심각한 오후 첨두 병목현상을 DYNASMART-P라는 메조스코픽 교통 시뮬레이션 모형으로 구현한 결과를 검증하고자 하였다. 연구 대상 축의 경우 노스캐롤라이나 교통국(NCDOT)의 교통정보센타에서 속도검지기를 설치하여 온라인으로 속도를 수집하고 있다. 그러나 검지기 측정 자료는 지점속도이고 시뮬레이션 모형의 결과값은 링크 평균속도이므로 모형 검증에 사용하기에는 적합하지 않다. 따라서, 본 연구에서는 GPS 장비를 활용하여 통행시간을 측정하여 모형에서의 통행시간과 비교함으로써 시뮬레이션 모형의 결과를 검증하였다. 이 논문에서는 데이터 수집, 모형검증 절차 및 결과를 서술하였다.
교통수요관리(travel demand management)는 통행수요를 적절히 제어함으로서 교통혼잡을 최소화시키려는 목적으로 시행되는 제반 교통정책이라 할 수 있다. 교통수요를 적절히 관리하기 위해서는 먼저, 정책목표를 설정하고 이를 달성할 수 있는 최적의 정책변수들을 찾아야 하는데, 현재 이에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이런 측면에서 본 연구는 설정된 정책목표를 달성하기 위한 교통수요관리모형과 이를 풀기 위한 알고리듬을 제시한다. 교통수요관리모형은 2가지로 개발되는데, 첫 번째 모형은, 기점과 종점간 평균 통행시간을 대상으로 목표치를 설정한 후 이 목표치를 달성하기 위한 적정 통행수요를 구하는 문제이며, 두 번째 모형은 혼잡이 심한 특정한 지역을 대상으로 해당지역에 포함된 링크의 교통량/용량비가 일정한 목표수준을 유지되도록 하는 최적 통행수요를 구하는 문제이다. 간단한 예제 교통망을 대상으로 본 연구에서 제시한 모형들을 평가한다.
출발시간제약이 존재하는 통합교통망의 최소시간경로탐색은 도착수단의 도착시간 수단간 환승시간, 대기시간 뿐만 아니라. 다음수단의 출발시간을 고려하는 것이 필요하다. 다수의 교통수단이 존재하는 통합교통망에서는 출발시간제약이 포함되는 경우가 매우 일반적인 현상이다. 이는 철도나 항공 등과 같은 대중교통노선들은 일정한 시간에 서비스를 제공하는 노선별 스케줄을 가지고 있기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 출발시간제약조건이 존재하는 통합교통망을 통행시간이 시간대에 따라 동적으로 변화하는 상황에서 K개의 경로를 탐색하는 알고리즘을 개발하고자 한다. 그리고, 이러한 알고리즘개발을 위하여 유입링크기반의 전체경로삭제방식을 확대 적용하는 방안을 제안하며, 사례연구를 통하여 알고리즘의 활용성을 검토한다.
정부는 교통약자에게 이동성을 확보해 대중교통 이용의 형평성을 제공하기 위해 교통수단과 시설공급 위주의 개선사업에 주력하고 있다. 그러나 시설위주의 공급만으로 효과적인 교통약자 이동편의성 증진을 도모하기에는 역부족이다. 그러므로 보다 적극적인 활성화 방안의 일환으로, 교통약자가 대중교통을 이용하는데 있어서 기피하는 요소와 선호하는 요소를 분석하여 필요에 부합하는 경로정보제공서비스가 필요하다. 이에 본 연구에서는 유입링크기반의 전체경로삭제방법을 네트워크에 확장 적용해봄으로써 링크(수단)통행경로를 최소통행시간 순으로 탐색하는 K경로탐색 알고리즘을 이용하여 교통약자의 특성을 반영한 경로정보제공알고리즘 및 그 적용성 평가를 시도하였다. 해당 알고리즘에서 교통약자의 특성은 환승속성으로 반영하였으며, 환승속성은 교통약자의 유형에 따른 상이한 환승도보시간과 환승이동시 필요한 편의시설의 유무와 선호하는 시설에 따른 가중치를 둠으로써 적용하였다. 또한 해당 알고리즘에 대한 실제 네트워크에서의 적용성을 검증하기 위해 수도권전철망을 노드와 링크의 네트워크로 구축하여 적용성을 평가하였다. 평가결과 K경로탐색 알고리즘의 적용성이 타당한 것으로 분석되었으며 향후 확장성이 확인되었다.
지능형교통체계(ITS:Intellegent Transport System)의 구현을 위한 가장 중요한 요소중의 하나는 교통정보의 생성이다. 교통정보의 생성은 루프 검지기, 폐쇄회로(CCTV), probe 차량, 경찰, 통신원 등을 수집된 제보자료들을 분석 및 가공함으로써 이루어진다. 그러나 이들 수집원은 주어진 시간에 있어 모든 네트웍을 통해서 자료가 완전히 수집되어지는 것은 아니다. 즉, 특정 지역에 수집원이 몰려 있는 경우가 있는 반면, 전혀 수집되어지지 않는 지역이 발생할 수도 있다. 이러한 공간적인 불균형적 특성은 동시에 발생한 다량의 자료를 처리하는 기술과 자료가 수집되지 않은 지역에 대한 처리기술을 요하게 된다. 본 논문은 전술한 바와 같은 사항에 대하여 ITS의 진행 단계별로 드러날 수 있는 문제점을 검토하고, 자료통합에 대한 일반적인 개념을 우선 설명한다. 다음에 특정시각에 주어진 자료의 통합을 위해 퍼지선형회귀모형(fuzzy linear regression model)과 데이터 퓨전(data fusion)기법의 내용을 소개하고, 신뢰성있는 단일 교통정보생성을 위한 테이터 퓨전 알고리즘을 제시한다. 또한 제시된 알고리즘을 토대로 가상의 자료를 이용하여 적용가능 봉? 타진해 보았다. 제시되어진 알고리즘은 향후 교통정보 수집환경이 어느 정도 형성된다고 볼 때, 예측치와 실측자료간의 자료검증을 통하여 신뢰도를 가질 경우 보다 광범위하게 사용되어질 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 시간이 경과하면서 통행속도와 같은 교통환경에 나타나는 변화가 대중교통이용자의 시간거리 접근성에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 이를 위하여 서울대도시권 대중교통체계의 3개년(2011년, 2013년, 2015년)의 각각 1주일치 통행기록을 담은 교통카드 데이터를 활용한다. 교통카드빅데이터에는 대중교통이용자들의 통행궤적에 대한 시 공간 정보가 담겨 있다. 본 연구에서는 교통카드 자료의 통행시간을 토대로 각 시점의 대중교통체계를 구성하고 있는 지하철 역 및 버스 정류장들 사이의 링크들의 시간거리를 산출한다. 실험 결과로 얻어진 통합 교통망에서 접근도 변화는 두 가지 관점으로 요약할 수 있다. 첫째, 해가 지날수록 접근도는 떨어지는 경향이 있다. 교통망이 더 복잡해짐으로 차량의 이동 속도가 저하되기 때문이다. 둘째, 요일별 접근도 변화 분석에서 주말에 접근도가 높아지는 경향이 있다. 이것은 버스노선들 상의 버스 속도가 주말에 빨라지기 때문이다. 접근도 변화의 분석을 위해 연도별과 요일별 차량속도와 승객수를 그래프로 설명한다.
Space Syntax에서 개별링크의 통합도가 크면 네트워크에서 접근이 편리함을 나타낸다. 보행자가 통합도가 높은 링크들의 연결성을 경험하도록 보행로를 설계하거나 집적도가 높은 토지이용을 유도하는 것이 타당하다. 보행자 통행배정모형은 보행수요(보행자)의 불편도(통행거리 및 시간) 등을 최소화하는 경로선택을 반영한다. 이는 보행자의 불편을 최소화하는 실제 통행패턴을 제시한다. 본 연구는 Space Syntax와 보행자 통행배정모형을 통합하는 방안을 제시하는데 목적이 있다. 인천시 부평역을 대상으로 통합모형의 유효성을 검증하는 실증분석을 실시하였다. 분석결과 부평역 주변은 통합도가 매우 높게 나타나나 보행전용구역인 역 북부지역은 상대적으로 통합도가 낮게 나타났다. 모형의 구조는 통합도가 높은 지역에 실제 이동수요를 반영하여 통합도가 적합하게 유지되는지 설명이 가능하다. 통합모형은 Space Syntax의 네트워크에 대한 가시거리를 나타내는 축선도와 건물과 도로로 구획된 링크를 결합하는 방식과 보행자 통행배정모형의 기종점의 유사경로를 파악하여 균일 배정하는 방안을 도입한다. 제안된 모형은 보행개선지역 및 사업의 사전/사후평가 등에 활용이 가능할 것으로 기대된다.
구간 교통량을 이용한 기종점(O/D:Origin-Destination)통행의 보정에 관한 여러 기법들은 기존의 기종점 통행량과 현재의 관측 구간 교통량을 이용하여 기존의 O/D를 보정할 수 있는 장점이 있다. 또한 참 O/D통행량을 알 수 없다는 기존의 문제점을 다소라도 극복하면서 현실에 적합한 배정 구간교통량을 얻을 수 있는 방안으로 유용하다고 할 수 있으나, 적정 관측조사지점 위치 및 관측교통량 집합의 선정에 대한 문제가 있다. 또한, 보정된 O/D내에 내재해 있는 통행패턴이 유지되면서 보정이 수행되어야 한다. 이상의 O/D보정 과정은 모의네트워크상에서 참 O/D값을 알고 O/D보정을 수행할 수 있으나, 실제 대규모 네트워크에서 참 O/D를 알기란 사실상 불가능하며, 대규모 네트워크에서의 적용 사례는 보고되지 않고 있다. 기존 O/D의 보정에 있어서 보정된 O/D는 입력자료의 신뢰성과 관측지점 위치 및 지점수에 크게 의존한다. 따라서 본 연구에서는 관측된 구간 교통량 자료와 O/D 보정 모형중의 하나인 Gradient기법을 이용하여 기존의 전국 O/D를 보정하고, 관측 구간교통량 집합별로 보정된 O/D가 기존의 통행패턴을 유지하면서 실측 및 배정된 구간교통량 분석을 통한 O/D보정과정에 있어서의 방법론을 제시하고자 한다. 분석을 위하여 관측 구간교통량 별로 적용된 관측위치 및 지점수의 현실적 타당성과 O/D 평가의 신뢰성 지표로서 관측지점과 개수에 변동에 따른 $\circled1$보정 전-후의 관측 구간교통량과 배정 구간교통량. $\circled2$기종점 통행수요 메트릭스에 내재되어 있는 통행행태로서 전체 통행수요의 평균통행시간분포를 나타내는 통행시간분포(TLFD:Trip Length Frequency Distribution)변화를 통계적으로 비교-분석하였다. 본 연구의 분석결과는 전체 네트워크의 총 링크교통량중 약 10%의 관측교통량을 이용하면 기본 O/D의 TLFD를 왜곡시키지 않으면서 관측교통량과 배정교통량의 차이를 최소화시키는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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