본 연구는 첨두 비첨두시간에 발생되는 교통사고의 주요 요인들을 발견하고 비교하여 각 시간대의 사고특성을 제시하고자 한다. 이에 로지스틱 회귀분석을 통해 분석한 결과 흐린 날씨의 경우 첨두시간에 발생되는 사망사고 위험도가 비첨두시간의 경우보다 더 높게 나타났고, 비첨두시간 사망사고 위험도의 경우 안개가 낀 날 증가하고 맑은 날 감소하는 모습이 나타났다. 과속의 경우 비첨두시간이 첨두시간의 경우 보다 크게 나타났고, 횡단 중인 보행자와 발생되는 사고에 대해서는 첨두시간의 사망위험도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 차량단독 사고의 경우 공작물과 충돌로 인한 사망위험도는 첨두시간이 높은 것으로 나타났고, 도로 이탈로 인한 사망위험도는 비첨두시간이 높은 것으로 나타났다.
오늘날 도시 지역에서는 차량과 통행 수요의 증가로 교통 문제가 날로 심각해지고 있지만, 이러한 교통 문제를 단순히 교통 시설의 확충만으로 완전히 해결할 수는 없다. 왜냐하면, 교통 시설의 확충에는 한계가 있기 때문이다. 본 연구에서는 교통 체게 개선(Transportation System Management, TSM) 방안의 하나로 신호 교차로의 효율성을 층대시키기 위해 첨두시간대 중심으로 운영되는 도시지역내 3지 고정식 신호 교차로의 운영 체계를 서로 다른 4개의 시간대(오전 첨두시간대, 오전 비첨두시간대, 오후 비첨두시간대 그리고 오후 첨두시간대)로 분류하여 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 비교 분석한 결과 다음과 같았다. i) 각 시간대별로 교차로에 집중하는 총통행량에는 뚜렷한 차이가 발견할 수 없었으나, 각 방향별 통행량에 있어서는 상당한 차이를 발견할 수 있었다. ii) 특히, 도심 지역과 부도심 지역에 관계없이 각 시간대별로 서로 다른 신호 운영 체계를 적용할 경우 약 53%정도의 평균 지체 시간과 약 51%정도의 연료 소모량의 감소함을 알 수 있었다. iii) 그러나, 첨두시간대의 통일 신호 주기를 서로 다른 시간대에 적용할 경우에는 도심 지역과 부도심 지역에 관계없이 평균 지체 시간과 연료 소모량이 오히려 각각 약 36%와 약 34%정도 증가함을 알 수 있었다. 이상의 결과를 바탕으로 도시지역내 고정식 신호 교차로에는 첨두시간대 중심의 동일 신호주기로 운영하는 것보다 오히려 각 시간대별로 다른 신호 운영 체계를 구축하는 것이 더 효율적이라는 사실을 알 수 있었다.
본 연구는 전국 고속도로별 첨두 비첨두 시간에 발생되는 교통사고 중 사망사고의 주요 요인들을 발견하고 분석하여 각 노선별 사고 특성을 제시하고자 한다. 이에 로지스틱 회귀분석을 통해 분석한 결과 남해선의 경우 첨두 시간에 발생되는 사망사고의 요인 중 주시태만이 첨두가 비첨두의 경우보다 높게 나타났고, 논산천안선, 호남선과 중부내륙선의 경우 모두 졸음의 사망사고 위험도가 첨두일 경우 비첨두의 경우보다 높게 나왔으며 논산천안선, 호남선의 경우 비첨두일 때 과속에도 영향을 받는 경향을 나타냈다. 특이하게 경부선의 경우 졸음의 사망사고 위험도가 오히려 비첨두일 경우가 첨두의 경우보다 높게 나타났다. 비첨두일 경우 경인선, 서해안선, 영동선 등의 노선에서도 졸음, 주시태만과 과속의 위험도가 나타났다.
교통약자의 이동편의 증진을 위해 도입된 특별교통수단은 2016년 법적 기준대수 충족 등 양적인 발전을 이루었으나, 대기시간의 50% 이상이 30분을 초과하는 등 질적인 측면에서 발전이 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 특별교통수단의 운영 효율화를 위하여 대구광역시 특별교통수단 승하차 이력 자료 중 대기시간이 상위 25%에 해당하는 장기대기통행을 추출하여 공간자기상관 분석과 사회 연결망 분석을 수행하였다. 분석 결과 특별교통수단 이용자들의 평균 대기시간과 공간과의 상관관계는 높은 것으로 나타났으며, 일부 도서산간 지역에서 개선지역을 도출하였다. 내향연결 중심성 분석 결과 첨두시간대는 종합병원, 복지관 방문이 주를 이루는 반면, 비첨두시간대는 터미널/역사, 주거지 인근의 의원 방문의 장기대기수요가 높게 나타났다. 외향 연결 중심성 분석은 첨두시간대와 비첨두시간대 모두 주거지 기반의 수요가 높게 나타났다. 본 연구의 결과는 특별교통수단 운영의 질적 개선과 교통약자 이동권 개선에 기여할 것으로 판단되며, 연구의 학술적 함의와 한계점 또한 제시하였다.
대중교통 시스템의 운행계획 수립과정에서 배차간격은 중요한 결정 파라미터이다. 일반적으로 통행수요가 많은 첨두시간대에는 배차간격이 짧고 통행수요가 적은 비첨두시간에는 배차간격이 길다. 이는 시간대에 따라 변화하는 통행수요를 충족시키기 위해 요구되는 적정한 운행서비스를 공급하기 위함인데 수요의 탄력성이 없을 경우 이용자의 대기시간을 최소화하는 것과 일맥상통한다. 본 연구에서는 최적 배차계획표를 작성하는 문제를 해석적으로 풀이하였다. 배차간격은 단위 거리당 운행비용에 비례하고 통행수요와 대기시간계수에 반비례한다. 최적 배차간격은 통행수요의 양에 의해 결정되고. 각 배차시각은 수요의 분포함수에 의해 결정되는 것을 확인하였다. 따라서 통행수요가 많은 첨두시간대에는 배차간격이 짧고 수요가 많지 않은 비첨두시간대에는 배차간격이 길어지게 되어 일반적인 상식을 뒷받침해주는 이론적 근거가 된다. 기존의 해석적 연구에서는 전체 서비스시간 또는 분할된 서비스시간대의 길이를 균등하게 분할한 각 시각에 차량을 배차할 것을 제시하였는데, 본 연구의 결과를 통해 해석할 경우 이는 분석 시간대 동아의 통행수요가 균일할 경우, 즉 수요가 균일분포를 따를 경우에 국한된 것이라 하겠다. 따라서 본 연구는 기존의 해석적 연구를 확장시킨 일반화된 연구라 하겠다. 본 연구에서는 어렵지 않은 계산을 통해 간단하게 배차계획표를 작성하는 방법을 제공한 것에 큰 의미를 갖는다. 또한 본 연구를 일반적으로 해석할 경우 모든 간격 설정 문제에 적용될 수 있고 간격변수를 시간에서 공간으로 변경할 경우 정류장의 간격, 도로의 간격 노선의 간격 등의 모든 시설물의 간격을 결정하는 문제에서도 적용될 수 있는 확장성을 갖는다.
선행 차량과의 상대속도에 따른 차두거리 분포에 관한 연구를 위해 연속류 도로 중 국도에 설치된 차량검지기(VDS, Vehicle Detection System)의 교통정보 수집자료를 분석하였다. 수집자료를 차선별, 방향별로 정렬하여 선행 차량과 후행 차량 사이의 속도차이인 상대속도와 검지기 통과시간 및 차량의 속도를 이용하여 차두거리를 산출하였다. 모든 시간대를 대상으로 산출된 상대속도와 차두거리의 분석을 통해 두 변수간의 관계를 분석한 결과 고르게 분포하고 있는 것으로 나타났고 동일차량군 주행에서 차두거리의 중간값은 약 40m이며, 이는 자료구축 및 분석부분에서 언급한 A~D영역을 분류함에 있어 기준이 될 수 있었다. 시간대에 따른 차두거리 분포에 대한 분석을 위해 수집된 모든 자료의 교통량을 통해 첨두교통량을 산정하고 이를 기준으로 첨두시간과 비첨두시간을 분류하여 차두거리 분포의 차이를 분석하였다. 첨두시간은 비첨두시간에 비해 상대적으로 앞 차량과의 속도 차이가 적고 차두거리가 좁은 것으로 나타났기 때문에 선행차량과 같은 주행 패턴으로 추종한다고 할 수 있고 비첨두시간는 차두거리가 상대적으로 넓은 것으로 나타났다. 이는 운전자의 행태를 나타낼 수도 있는 것으로 차두거리가 좁을수록 공격적인 운전을 하며 본인의 총 통행시간을 줄이고자 하는 욕구가 크다고 미루어 짐작할 수 있겠다. 하지만 여가통행과 비첨두시간의 경우는 첨두시간에 비해 차두거리가 넓은 것으로 미루어보아 시간적 압박이 적어 상대적으로 여유로운 운전행태를 보인다고 할 수 있겠다.
버스운행시격은 주어진 고정된 승객수요와 버스운행시간에 대해 최적의 버스운행시격을 결정하고, 이러한 운행시격을 요일과 시간대에 관계없이 그대로 유지하는 것이 일반적이다. 여기에 첨두시와 비첨두시의 운행시격으로 구분하여 결정하기도 한다. 그러나 실제 버스운행시간과 승객수요는 요일별 시간대별로 변화하고 이에 맞는 운행시격으로 조정하지 못함에 따라 버스운영의 비효율성을 초래하기 쉽다. 본 연구의 목적은 요일별, 시간대별로 변화하는 시내버스의 승객수요 및 버스운행 소요시간을 변수로 하여 운영자비용과 이용자비용의 합으로 본 총교통비용 모형을 수립하고, 요일별, 시간대별 최적의 버스운행시격을 구하는데 있다. 또한 최적의 버스보유대수를 구하고, 이에 따른 운행시격 조정 방법을 제안하였다. 또한 서울시에서 운행되고 있는 시내버스 노선 1개에 대한 사례연구를 통해 요일별, 시간대 별로 버스운행시격을 탄력적으로 조정함에 따라, 총교통비용을 상당히 절감할 수 있음을 입증하였고, 버스보유대수의 최적화도 유사한 결과를 나타내었다.
본 연구는 자동차 배출가스에 의한 대기질의 사회적 비용 추정 결과의 객관성 향상을 목적으로, 일 단위, 첨두 비첨두 시간단위, 각 시간 단위별 대기질의 사회적 추정 방법 차이가 그 결과에 미치는 영향을 살펴보고 그 시사점을 도출하였다. 분석결과, 대기질의 사회적 비용은 분석 시간대에 따라 약 24배까지 차이가 발생하는 것으로 나타났으며, 일 단위와 각 시간 단위 통행배정에 따른 대기질의 사회적 비용은 연 평균 약 6,536억원의 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 한편 첨두 비첨두 단위와 각 시간 단위의 통행배정에 따른 추정 결과는 약 1%의 차이가 발생하지 않는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해, 대기질의 사회적 비용은 통행배정 방법론에 따라 큰 차이가 발생한다는 점을 확인하였고, 특히 CAPSS의 방법보다 시간대 분석이 가능한 교통수요분석 기법에 의한 배출량 및 대기질 비용 추정방법이 보다 정확도가 높음을 입증할 수 있었다. 아울러 대기질 개선을 위해, 시간대별 교통수요관리의 필요성을 확인할 수 있었다.
연구는 보호/비보호좌회전(PPLT) 교차로에서 공격적 운전행태의 영향요인에 대한 분석을 군산시를 대상으로 한다. 로지스틱 회귀모형 결과 운전자의 나이와 운전경력이 증가할수록 비첨두시간대, 동승자가 없는 경우, 운전경력이 많은 경우, 승용차, 남성 등이 대향차량에 영향을 주는 공격적 운전행태를 보인 것으로 분석되었다. PPLT 교차로상에서 비보호 좌회전시 대향차량까지 충분한 거리가 확보되지 않을 경우 공격적 운전행태를 보이게 되는데 공격적 행태를 보인 운전자 속성과 대향차량까지 거리의 관계성을 분석하였다. 나이와 동행자수의 증가, 첨두시간대는 근거리에 위치해 있는 대향차량에 대해 영향을 주는 반면에, 남성 및 운전경력이 높을수록 중거리 및 장거리 대향차량에 영향을 주는 것으로 나타났다. 승용차 보다는 RV 및 대형차량이 거리가 먼 대향차량에 영향을 줄 가능성이 컸다.
Today freeway is experiencing a severe congestion with incoming or outgoing traffic through freeway ramps during the peak periods. Thus, the objectives of this study is to identify the traffic characteristics, analyze the relationships between the traffic characteristics and finally construct the delay predictive models on the ramp junctions of freeway with 70mph speed limit. From the traffic analyses, and model constructions and verifications for delay prediction on the ramp junctions of freeway, the following results were obtained: ⅰ) Traffic flow showed a big difference depending on the time periods. Especially, more traffic flows were concentrated on the freeway junctions in the morning peak period when compared with the afternoon peak period. ⅱ) The occupancy also showed a big difference depending on the time periods, and the downstream occupancy(Od) was especially shown to have a higher explanatory power for the delay predictive model construction on the ramp junction of freeway. ⅲ) The speed-occupancy curve showed a remarkable shift based on the occupancies observed ; Od < 9% and Od$\geq$9%. Especially, volume and occupancy were shown to be highly explanatory for delay prediction on the ramp junctions of freeway under Od$\geq$9%, but lowly for delay predicion on the ramp junctions of freeway under Od<9%. Rather, the driver characteristics or transportation conditions around the freeway were through to be a little higher explanatory for the delay perdiction under Od<9%. ⅳ) Integrated delay predictive models showed a higher explanatory power in the morning peak period, but a lower explanatory power in the non-peak periods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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