교통사고의 발생의 주요 원인의 대부분은 운전자의 법규 위반 행위이며, 특히 과속 및 불법유턴은 대형 사고로 이어질 잠재적 위험성을 내포한다. 사업용 차량의 경우 불법유턴 위험성에 대한 지각이 부족하고, 단속장비 및 감시 인력 또한 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 사업용 운전자의 불법유턴 위반행위를 예방하고, 안전운행 습관을 유도하고자, 맵 연동기반 운행행태 판단 기술을 개발에 대해 소개한다. 이를 위해 전국 총 26만개 링크자료 중 23,782 건의 유턴 허용 정보와 14만 6천 건의 제한속도 정보를 수집하였다. 또한 운행행태 분석을 위해 판단알고리즘을 구축하였으며, 최종적으로 안드로이드 기반 애플리케이션을 개발하였다. 개발된 애플리케이션의 맵 매칭, 운행행태 판단 및 기타 데이터 산출의 정확도를 평가하기 위해 테스트를 수행하였으며, 분석결과 맵 매칭은 86%, 운행행태 판단 정확도는 83%로 평가되었다. 또한 정보출력 표출에 대한 정확도는 모두 100%로 평가되었다. 향후 과제로서는 기술의 정확도 향상을 위해 모니터링 시스템 설계가 필요할 것으로 판단되며, 개발된 기술을 활용할 수 있는 서비스 시나리오의 검토가 필요하다고 판단된다.
본 연구는 그동안 여객보다 상대적으로 소홀히 되어온 화물통행의 행태분석을 통행사슬관점에서 분석하였다. 화물자동차 통행분석에 대한 운행특성 지표들은 공간 및 통행패턴별로 설명되지 못하였음을 지적하고, 2005년 수행된 제3차 전국물류현황조사 자료를 이용하여 실증분석 하였다. 전체 분석대상 화물자동차는 약 13,000대 이었으며 화물자동차의 통행일지 자료를 도면위에 맵핑을 통하여 통행사슬을 새롭게 분류하였다. 또한 약 13,000대의 화물자동차에 대한 물리적 특성지표 및 운행효율성지표를 산정하고 앞서 정의한 통행사슬과 연관지어 분석하였다. 분석 결과 영업용 화물자동차가 자가용 화물자동차보다 다소 우위에 있는 것으로 분석되었다. 물리적 지표에서 공간적으로 볼 때, 도시내와 광역권은 비슷하고 지역간은 통행거리와 통행시간이 길게 나타남을 알 수 있다. 운행효율성 지표는 지역간, 지역내 및 광역 권에서 자가용 화물자동차보다 영업용 화물자동차의 효율성이 약간 높은 것인 것으로 분석되었나 단순 왕복 및 복잡정도에 따라서는 큰 차이가 없음을 알 수 있었다. 영업용 화물자동차의 경우, 적재능력이 높을수록 효율성이 높게 나타남을 알 수 있었다.
끼어들기 행태는 차로변경 대상 측면차로에 충분한 차간간격이 존재하지 않는 상황에서도 운전자가 강제적으로 차간간격을 만들어내는 적극적인 운행행태이다. 이러한 끼어들기는 주변 주행차량들의 움직임에 종속적으로 대응하지 않는 능동적인 운행행태로 간격수락이론이 주요 기반을 이루는 기존 차로변경보형으로는 설명되지 않는다. 보다 현실적인 교통류 흐름의 모사를 지원하기 위하여 끼어들기 행태를 설명하는 운전자 운행행태 모형 개발이 수반될 필요가 있다. 본 연구에서는 합류부와 분류부를 대상으로 끼어들기 특성 분석 및 분포 추출을 하였으며, 끼어들기 판단지표를 도출하여 모형을 개발하였다. 합류부와 분류부를 대상으로 차로변경행태 분석 결과 차간시간의 경우 차로변경차량과 차로변경 종료차로 선두차량과의 차간시간은 E기뭏(0.343, 3) 분포, 후미차량과의 차간시간은 Weibull(1.12, 1.81) 분포, 상대속도의 경우 차로변경차량과 차로변경 종료차로 선두차량과의 상대속도는 Lognormal (11.8, 4.6) 분포, 후미차량과의 상대속도는 Lognormal (6.01, 4.27) 분포, 차로변경차량의 가속 분포는 Lognormal (1.24, 2.5) 분포, 감속 분포는 Normal(-1.51, 1.27) 분포를 따르는 것으로 분석되었다. 현장관측 자료를 토대로 끼어들기 판단지표 도출 결과 감속하는 차로변경 종료차로 후미차량의 속도 분포가 평균값 6.78m/sec, 분산 9.84m/sec인 Gamma(2.74, 1.74)분포를 따르며, 현장관측 자료의 분포와 모형결과 분포의 동일성 여부를 판단하기 위해 신뢰수준 95%로 $x^2$-test 검정을 실시 한 결과 "모형결과 분포는 현장관측 자료의 분포를 따른다."고 검증되었다.
운전자의 인적요인분석을 위한 기초자료를 제공하는 디지털 운행기록계에서는 GPS 속도, 방위각, RPM정보 등 극히 제한된 운행정보만을 기록하여 실제 운전자의 운전행태를 분석하는 데는 많은 한계가 있다. 또한, 현재 상업화가 활발히 이루어지고 있는 차량용 블랙박스는 운전자의 운전행동보다는 차량에 대한 위험사항을 기록하고 있는 방식으로서 운전자의 실제 운전행태를 분석하기에는 많은 문제점을 보이고 있다. 따라서 기존의 교통안전관련 연구들을 살펴보면 인적요인분석에 필요한 운전자의 위험운전분석이 극히 제한적으로 이루어져 있는 현실이다. 이에 본 연구에서는 사업용자동차의 위험운전유형과 각 운전유형을 결정하는 임계치를 이용하여 버스운전자의 운전행태를 분석하였다. 또한, 버스운전자에게 위험운전에 대해 단말기를 통해 실시간으로 경고정보를 자동 제공하여 실시간경고정보에 따른 효과분석을 실시하였다. 운전자들의 행태분석에 대한 해석은 차량의 가속도 센서와 회전 각속도 센서의 종방향 가속도(Ax), 횡방향 가속도(Ay), 회전 각속도(Yaw rate) 등에 대한 분석을 통해 이루어졌다.
대도시 고밀도 도시철도에서는 상습 열차운행 지연과 혼잡으로 승객의 불편과 불만이 커지고 있다. 도시철도는 열차운행의 비정규성과 수요의 불확정성 등 지역간 철도와는 다른 특성을 가지고 있다. 도시철도 운영회사에서는 실적자료를 기반으로 열차운행품질과 혼잡도와 같은 서비스품질을 집계하여 관리하고 있다. 그러나 수요와 승객행태에 따라 열차운행이 동적으로 변하는 특성을 가지고 있어 실제 느끼는 서비스품질을 표현하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 승객 관점에서의 서비스품질을 계량화하고, 도시철도에서 수요에 따른 정차시분 및 열차운행상태의 동적변화를 예측할 수 있는 시뮬레이션 방법과 지연/혼잡 해소방안에 대한 실제 사례를 기반으로 운행서비스품질의 변화를 예측할 수 있는 방법론을 제시한다.
최근 10여년 사이 컴퓨터의 성능 향상과 기술의 발전으로 현실에서 일어날 법한 여러 가지 상황들을 가상환경을 통해 선험 할 수 있게 되었다. 교통 분야에서도 가상환경을 활용하여 다양한 시나리오 하에서 운전자의 행태를 파악하는 연구들이 많이 수행되고 있다. 본 연구는 운전 시뮬레이터를 이용하여 철도 건널목 안전수행 평가를 위한 실험을 실시하였다. 세 종류의 ITS 안전장치들이 운전자에게 어떠한 영향을 주는지를 파악하였고, 실험에 참가한 운전자들에게 각 안전장치에 대한여러 가지 설문조사를 진행하였으며, 이에 대한 평가가 이 논문의 목적이다. 각 실험 참가자들은 각 20여 분간 3 번의 운행을 하게 되는데, 무작위 순서로 2번은 기존 철도 건널목을 건너고, 1번은 ITS 안전창치를 사용하면서 운행하였다. 실험 전, 참가자들은 기존 철도건널목이 안전하지 않아 보인다고 답하였고, 자신, 혹은 타인들이 출동사고를 일으킬 확률이 높을 것 같다고 응답하였다. 실험 후, ITS 안전장치를 이용하는데 어려움이 있는지에 대한 질문에는 ITS 3 (도로 발광 표지병)을 이용하였을 때, 가장 수월한 적응도를 보였다. 또한, ITS 안전장치는 3종 철도건널목에서 큰 효과를 나타낸다고 응답하였다.
고속도로 합류부는 본선과 유입램프가 만나는 부분으로 유입교통에 의한 교통량의 증가로 빈번히 고속도로 상류부 혼잡의 원인이 되어 고속도로 운영관리에 있어 중요한 관심을 요구한다. 근래에 들어 이러한 합류부 교통류의 분석을 위하여 운전자의 다양한 운행행태를 고려하는 모의실험모형이 적용되어왔다. 그러나 현존하는 모의실험모형은 운전자의 운행행태가 주어진 교통상황에 따라 능동적으로 변하지 않아 상황에 따라 변하는 복잡한 합류부에서의 운전자 간격수락행태를 현실적으로 모사함에 문제가 있다. 본 연구에서 수행한 현장자료 분석을 통하여 진입차량의 간격수락행태는 정규분포를 따르며 '가속차로 상의 주행위치' 대 '가속차로 길이'의 비율에 의해 영향을 받아 그러한 정규분포의 평균과 분산이 변화하는 것으로 도출되었으며, 합류 운전자는 본선 주행 전방차량과의 간격보다 후방 차량과간의 간격에 더 많은 영향을 받는 것으로 도출되었다. 본 논문은 모의실험 전산모형으로의 적용을 위하여 현장자료를 토대로 개발된 새로운 합류 차량 간격 수락 행태 모형을 제시한다. 제시된 간격수락모형을 사용하여 수행된 모의실험 결과와 현장자료를 비교한 결과 합류 시(1)본선 밀도수준별 가속 차로에서 본선으로의 차로 변경 위치분포, (2)합류 시 본선 후방차량과의 간격분포, (3)본선 후방차량과의 상대속도가 95% 신뢰수준에서 현장자료(모형개발에 사용되지 않은 자료)와 통계적으로 동일한 것으로 분석되었다.
근래에는 경제운전에 대한 중요성이 점차 부각되고 있어 운전자의 운전 행태나 성향을 자동으로 분석한 후 경제운전을 위한 방법을 운전자에게 알려줄 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 차량에 대한 운행일시, 운행거리, 운행시간, 주행속도, 공회전시간, 급가속/급감속 횟수, 연료소모량 등의 운행정보를 수집하였고, 데이터마이닝을 이용하여 운전자의 운행패턴이 경제운전에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 분석하였다. 본 연구 결과는 주행 중 운전자에게 지속적으로 공회전과 과속 정보, 급가속/급감속 횟수를 차량 단말에 표현하여 제공하고, 공회전과 과속 비율이 일정 임계치를 초과할 경우 경고 정보를 제공함으로써 경제운전에 악영향을 미칠 수 있는 운전 습관을 미리 예방할 수 있는 방안에 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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