본 연구에서는 충격파 모형을 이용하여 능동식 우선신호의 최적 신호시간을 산정하기 위한 모형을 제시하였다. 본 신호 최적화 모형을 이용하여 능동형 우선신호 기법 중 Early green 및 Green extension이 적용되는 조건에서 충격파 면적을 산정할 수 있다. 본 연구에서는 평균통행시간 및 교차로 진출시각을 이용해 충격파의 발생 속도를 산정하기 위한 방법을 제시하였으며, 이를 이용해 우선신호로 인한 현시 변화량에 따라 충격파 면적 변화량을 산정할 수 있다. 또한 교차로 전체의 충격파 면적이 최소화되는 신호시간을 산정하여 우선신호로 인해 증가하는 일반차량의 지체를 최소화할 수 있도록 하였다. 우선신호 신호시간 산정 모형의 효과평가를 위해 VISSIM과 ComInterface를 이용한 미시적 시뮬레이션 분석을 시행하였으며, 이동류의 포화상태를 고려하여 지체 최소화를 위한 신호시간이 산정됨을 확인하였다. 독립교차로를 대상으로 하는 사례분석에서 우선신호를 위해 비우선현시를 균일하게 단축하는 전략 대비 본 모형에서 일반차량 지체가 10% 이상 개선됨을 확인하였다. 본 연구는 트램, BRT, 중앙버스 전용차로 등 대중교통 우선시설이 확산되고 있는 최근 국내 상황에서 신호교차로의 운영효율을 높이기 위한 새로운 우선신호 제어 방법을 제시하였다는데 의의가 있겠다.
최근 환경문제로 인해 보행, 자전거, 대중교통과 같은 친 환경 교통수단에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 보행과 자전거는 경우에 따라 장거리 이동이 불가능하기 때문에 이용범위가 제한적이라는 단점이 있다. 반면에 대중교통은 교통체증이라는 사회적 문제점까지 해결할 수 있는 교통수단이다. 이러한 대중교통은 시간에 따라 운행여부가 달라진다는 특징을 갖고 있다. 하지만 현재 웹상에서 서비스중인 대중교통정보 안내 서비스는 이러한 특징을 반영하지 못하기 때문에 경우에 따라 사용자에게 잘못된 정보를 제공할 수 있다. 이러한 한계점을 해결하고 대중교통의 운행정보를 고려한 정보제공을 위해 본 연구에서는 STP(Space Time Point)데이터 모델을 제안하였다. STP데이터 모델은 객체의 최하위 개념을 포인트 단위로 인식하고 이들을 계층적으로 구성하여 객체를 표현할 수 있으며, 기존의 시공간 데이터 모델과는 달리 시간에 따라 객체정보가 변하는 다양한 동적 공간객체의 구현이 가능하다. 대전지역을 대상으로 대중교통 운행정보로 버스 및 지하철에 대한 STP모델을 설계 및 구축하고 이를 이용하여 동적 경로 안내 기능을 구현하였다. 구현한 경로안내 기능을 통해 대전국립현충원에서 한남대학교로 가는 경로를 시간대별로 탐색해 본 결과 대중교통의 운행에 제한이 발생하는 심야시간에는 운행이 제한되는 노선을 우회하는 경로를 안내함으로써 시간에 따라 서로 다른 경로를 나타내었다. 이는 기존 데이터 모델에서는 제공할 수 없는 결과로 실시간 운행정보를 고려한 경로안내가 가능함을 확인하였다. 이러한 기능은 실시간 교통정보나 통행이력정보등과 같은 다양한 데이터 모델의 적용을 통해 추가적인 기능 확장이 가능할 것으로 기대한다.
PURPOSES : The travel times of expressway buses have been estimated using the travel time data between entrance tollgates and exit tollgates, which are produced by the Toll Collections System (TCS). However, the travel time data from TCS has a few critical problems. For example, the travel time data include the travel times of trucks as well as those of buses. Therefore, the travel time estimation of expressway buses using TCS data may be implicitly and explicitly incorrect. The goal of this study is to improve the accuracy of the expressway bus travel time estimation using DSRC-based travel time by identifying the appropriate analysis period of input data. METHODS : All expressway buses are equipped with the Hi-Pass transponders so that the travel times of only expressway buses can be extracted now using DSRC. Thus, this study analyzed the operational characteristics as well as travel time patterns of the expressway buses operating between Seoul and Dajeon. And then, this study determined the most appropriate analysis period of input data for the expressway bus travel time estimation model in order to improve the accuracy of the model. RESULTS : As a result of feasibility analysis according to the analysis period, overall MAPE values were found to be similar. However, the MAPE values of the cases using similar volume patterns outperformed other cases. CONCLUSIONS : The best input period was that of the case which uses the travel time pattern of the days whose total expressway traffic volumes are similar to that of one day before the day during which the travel times of expressway buses must be estimated.
본 연구는 대중교통전용지구 도입 목적 달성 여부를 판단하기 위한 것으로, 이를 위해 현재 운영중인 3개 도시의 대중교통전용지구에 대한 운영상황을 비교 검토하고, 2015년 가장 최근에 도입된 부산광역시를 대상으로 방문객의 만족과 불만족을 판별하는 요소들을 도출하는 판별모형식을 제안하였다. 국내 도입된 3개 도시를 비교 검토한 결과 도시별로 운영방식이 다르며, 서울의 경우는 교통수요관리, 부산의 경우는 보행환경, 대구의 경우는 대중교통 이용 접근성이 타도시 보다 높은 수준이라는 결론을 도출하였다. 또한, 부산의 대중교통전용지구 도입 목적 달성 여부를 판단할 수 있는 판별모형식을 통해 상권 활성화 여부가 만족 여부를 판단하는 가장 유용한 변수이고, 버스 이용편의 증대 여부, 교통위험성 증가 여부, 보행자 수 증가 여부, 상가방문자 증가 여부의 순으로 판별력이 높은 변수라는 결과를 도출하였다. 이러한 결과는 각종 event 행사와 상가 주민과 협의체를 구성하는 등의 상권 활성화 방안을 마련하고, 일반차량의 통행제한 시간 확대, 도시철도와 연계하는 방안 마련 등 교통여건 개선이 필요함을 시사한다.
현재 서울시의 대중교통 이용수요는 최근의 버스개편 등 대중교통 서비스 개선에도 불구하고 그 분담률은 크게 증가하지 못하고 있으며 특히, 지하철의 경우 오히려 감소하고 있는 추세이다. 지하철 분담률 증진을 위해서는 그 해법을 대중교통 지향형 역세권 개발(TOD : Transit Oriented Development)에서 찾을 수 있어 이에 대한 정책전환이 필요하다 할 수 있다. 따라서 본 연구는 대중교통지향형 역세권 개발을 위해 고려되어야 할 토지 및 교통 측면의 공급과 수요관련 변수들을 이용하여 유형별(주거, 비주거지역) 영향 모형을 개발하고, 분석결과를 토대로 역세권의 이용자 및 대중교통 공급수준의 영향인자를 제시하는 것이 목적이다. 첫째, 토지이용특성(주거, 비주거)에 따라 대중교통 이용자의 통행패턴이 상이하게 나타날 것이라는 대전제는 군집분석 결과를 바탕으로 증명되었다. 둘째, 주거지역에서 고려되어야 할 사항으로는 환승거리, 정류장수, 단거리노선수, 자전거면수와 같은 버스측면의 대중교통 서비스범위와 관련된 시설 공급수준이 강한 것을 알 수 있다. 셋째, 비주거 지역에서 우선적으로 고려되어야 할 사항으로는 노선수, 배차간격, 운영시간, 역간거리와 같이 도시철도와 관련된 운영특성의 공급수준이 강한 것을 알 수 있다. 이는 향후 역세권 중심의 대중교통 정책 수립시 교통측면의 영향요인들의 우선순위를 제시해 줄 수 있을 것이라 판단된다.
본 연구는 서울시 유동인구조사자료를 토대로 5개 생활권역의 보행특성을 비교 분석하였다. 우선 권역별로 총 보행량, 시간대별 보행량, 조사지점 속성에 따른 보행량의 차이를 분석하고, 다중선형회귀분석을 통해 평일과 주말보행량에 영향을 미치는 요인을 규명하였다. 분석결과, 대부분의 권역에서 중앙선, 버스정류장, 횡단보도가 있는 경우 유동인구가 증가하였으나, 도심권에서는 반대의 현상이 나타났다. 모든 권역에서 상업지역은 보행의 유발요인인 반면, 경사로는 보행의 방해요인인 것으로 나타났다. 회귀분석 결과에 의하면 다양한 통행특성지표, 토지이용지표, 사회적지표 및 조사지점 속성이 유동인구에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 유동인구와 상관성을 보이는 변수는 권역에 따라 다소 상이하였으며, 영향을 미치는 정도도 다름을 확인할 수 있었다. 본 연구는 보행량을 종속변수로 하여 영향요인을 규명한 것으로 향후 보행환경 개선을 위한 정책수립시 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
급격한 도시화로 인해 출퇴근 시간의 차량 정체, 상시 정체지역 발생 등 다양한 교통문제들이 발생하고 있다. 이러한 교통문제들을 해결하기 위해서는 신속·정확한 교통량 예측 및 분석이 필요하다. ITS (Intelligent Transportation System)는 최신 ICT (Information and Communications Technology) 기술들을 활용하여 최적의 교통관리를 수행하는 시스템이며, 다양한 기법을 통해 신속·정확한 교통량을 분석하기 위한 많은 연구가 수행 되었다. 본 연구에서는 높은 정확도로 실시간 교통량 분석을 위해 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 동영상을 활용한 딥러닝(deep learning) 기반의 차량탐지기법을 제안하고자 한다. 이를 위해, UAV를 활용하여 다양한 차량이 통행하는 교차로에서 학습 및 검증에 필요한 정사 동영상 촬영을 수행하였으며, 승용차(sedan), 트럭(truck), 버스(bus)로 분류하여 차량을 학습시켰다. 딥러닝 알고리즘은 대표적인 객체탐지 알고리즘 중의 하나인 YOLOv3 (You Only Look Once V3)를 이용하였으며, 실험결과 전체 차량 검출율은 90.21%이며, 정확도와 재현율은 각각 95.10%와 85.79%이다. 본 연구를 통하여, 드론을 이용한 영상으로부터 차량 탐지를 통한 실시간 교통량 분석이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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