국내 고속도로 교통사고 건수는 2020년 기준 약 4천건으로, 비반복적 정체와 높은 주행속도로 인해 다른 도로 대비 교통사고 발생 건수 당 사망자 수는 약3.7배에 달한다. 고속도로의 사고 유형은 측면충돌 및 추돌사고가 대부분을 차지하며, 주요 요인 중 하나는 분·합류부, 사고 등으로 야기되는 위험 교통류라고 할 수 있다. 따라서, 고속도로와 같은 연속류에서 나타나는 위험 교통류는 운전자에게 사고 방지를 위한 중요한 정보라고 할 수 있다. 본 연구에서는 개별차량 정보를 이용하여 속도의 변화 지점과 차로별 속도 차이가 발생하는 구간 등 위험 교통류를 분류하고자 하였다. 지오해시 기반으로 공간을 분리하였으며, 동일 구간 내에서 개별 차량의 속도 차이를 나타낼 수 있는 공간평균속도와 차량간 속도 편차를 이용하여 속도의 동질 구간을 분류하였다. 그 결과 고속도로 위험 구간 정보를 제공할 수 있는 분류부 영향권 구간과 위험 교통류 구간을 추출하였다.
본 연구는 자율주행 차량이 혼재된 교통류의 안전성 평가에 적합한 안전성 지표를 선정하여 차량 추종 조합별 안전성을 분석하였다. 고속도로 엇갈림구간은 기본구간에 비해 차로 변경이 빈번하여 상충 빈도가 높은 구간으로, 일반 차량과 자율주행 차량의 주행행태 차이로 인한 위험이 증가할 것으로 예상하여 고속도로 엇갈림구간을 분석구간으로 설정하였다. 미시적 교통 시뮬레이션인 VISSIM을 활용하여 분석을 수행하였으며, 혼합 교통류의 환경은 본선-연결로 형태의 엇갈림구간을 300, 600m의 길이로 구분하고, IDM을 활용하여 자율주행 차량의 주행행태를 구현하였다. 혼합 교통류 평가에 적합한 안전성 지표는 운전자가 체감하는 위험도와 유사하게 위험 수준을 나타내는 것을 기준으로 4개의 지표를 선정하였다. 선정된 4개 지표의 위험 기준을 넘는 차량 추종 궤적을 대상으로 안전성을 분석한 결과, 자율주행 차량이 자율주행 차량을 추종하는 상황이 가장 안전한 추종 쌍이며, 인간 운전자 차량이 자율주행 차량을 추종할 경우가 가장 위험한 추종 쌍인 것으로 나타났다.
1979년 Herman과 Prigogine에 의해 제안된 Two-fluid Model은 도시부 네트워크의 운영성을 설명하는 거시적인 모형으로서 네트워크 내 정지차량 비율과 평균 주행속도의 관계에 기초하고 있다. 이러한 Two-fluid Model의 파라미터는 교통류 특성에 따라 변화하므로 파라미터를 통한 운영성 분석 시 교통류 상태 변화를 규명하는 단계가 수반되어야 한다. 이에 본 연구는 Two-fluid Model의 파라미터를 활용하여 강우에 따른 교통사고 위험도를 비교하였고, 이로 인한 주행 행태가 도시부 네트워크의 운영성에 영향을 미침을 확인하였다. 먼저 Two-fluid Model 파라미터 추정결과, 맑은 날 대비 비가 온 날의 네트워크 운영성이 저하된 것으로 나타났다. 이후 운전자의 교통사고 위험인지 모형 계수를 산출하고 강우 여부에 따른 교통사고 위험도와 그에 따른 주행 행태 변화를 분석하였다. 오전·오후 시간대 모두 운전자는 맑은 날과 동일한 속도를 유지하였을 때 비가 온 날의 교통사고 위험도가 높을 수 있기 때문에, 위험도를 낮추기 위해 주행속도를 감속하는 경향을 보였다. 그러나 맑은 날 보다 비가 온 날의 위험도는 여전히 높은 것으로 파악되었다. 향후에는 도시부 교통망의 거시적 운영성과 사고 위험도 간의 관계를 보다 다양한 네트워크에서 분석하고 동시에 개선할 수 있는 방안을 연구해볼 필요가 있겠다.
일반적인 해상교통 분석 방법은 대상 항만의 항적 데이터를 기반으로 데이터를 추출한 후 모델을 구축하며, 구축된 모델을 바탕으로 해상교통 현상을 재현하고 있지만, 이러한 방법은 항로 혹은 통항량 변동 등의 변화에 따른 교통류를 예측할 수 없어 그 활용에 제약이 많다. 본 논문에서는 기존의 해상교통 분석 사례를 통해 교통 특성 모델의 요소를 식별하고, 이를 동적인 해상교통 환경을 시뮬레이션 할 수 있는 에이전트 기반의 교통류 생성 기술 개발의 기초 자료로 활용하고자 한다.
신호교차로 서비스수준은, 객관적으로 측정 할 수 있는 여러 가지 기준에 의해 결정될 수 있다. 예를 들면, 지체시간(Delay), 교통사고수(Number of Accident), 교통사고율(Accident Rate), 충돌수(Traffic Conflict), 그리고 교통사고에 노출된 차량수(Exposure)등이다. 지금까지는 1985 Highway Capacity Manual(HCM)에서 소개된 지체시간에 의한 서비스수준 결정방법이 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 1985 HCM 방법의 중용성과 유용성에 대해 논하지 않고, 교통안전(Safety)에 의한 신호교차로 서비스수준 결정방법을 제시하였다. 교차로의 위험도(Degree of Intersection Hazard)를 예측하기 위해, 교통사고빈도 수가 가장 높은 두가지 교통사고 유형, 즉 좌회전추돌(Left-Tum)과 후미추돌(Rear-End) 예측 모형이 개발되었다. 여기서 첫째, 좌회전추돌 위험도를 예측하기 위하여 음지수 분포(Negative-Exponential Distribution)를 이용한 확률적 모형이 개발되었다. 둘째, 후미추돌 위험도를 예측하기 위하여 연속류 모형(Continuum Model)을 이용한 거시적 모형이 개발되었다. 개발된 두가지 모형을 이용하여 신호교차로 안전도를 예측하였으며 교차로 서비스수준이 안전도에 의해 결정되었다. 본 논문에서 제시된 교통안전에 의한 신호교차로 서비스수준 결정방법은 연동교차로를 제외한 독립교차로에만 적용이 된다.
안전측면에서 교통류를 효율적으로 운영${\cdot}$관리하기 위해서는 교통류의 위험정도를 명확하게 판단할 수 있는 기준 및 모형개발이 필요하다. 이를 위해, 본 연구에서는 불완전한 추종으로 인해 발생할 수 있는 교통류 위험을 후미추돌위험의 관점에서 파악하였다. 과거 사고 예측 및 도로위험도 평가모형의 경우 운전자 반응을 고려하지 않았기 때문에, 모형의 신뢰성에 다소 문제가 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 한계 및 문제점을 극복하기 위해 사고발생 가능성이라는 개념을 도입함으로써 위험과 사고 사이에 존재하는 운전자 반응을 모형에 반영하였다. 즉, 추종이론 및 안정성 이론을 바탕으로 후미추돌과 관련된 미시적 변수 즉, 운전자의 반응시간과 감속도를 반영하여 운전자를 고려한 모형을 개발하였다. 위험도를 대표할 수 있는 지표 개발을 위해 소음영향평가에서 사용되는 척도를 활용하였으며, 상대적인 위험도 우위를 평가하기 위해 위험강도 및 지속시간을 고려한 ‘등가위험도’를 개발하였다. 서울시 도시고속도로를 대상으로 직접 실험${\cdot}$조사를 수행하였으며, 미시적 교통류 자료수집을 위해 직접 실험차량을 제작하였다. 수집된 자료를 바탕으로 구간별, 차로별, 교통상황별 위험도를 도출하였다. 모형에 의해 도출된 위험도를 해당구간에서 수집된 차로별 사고자료와 비교하여 본 결과, 교통상황 및 사고자료 패턴과 일치하는 결과를 보여주었다. 본 연구에서 개발된 모형은 안전진단 및 도로설계에서부터 첨단안전차량 제어알고리즘의 안전성평가에 이르기가지 다양한 분야에서 활용될 수 있다.
해상교통안전진단제도의 시행으로, 해상교통에 영향을 미칠 가능성이 있는 모든 건설 사업은 필히 선박운항자 관점에서 그 안전성을 검토하여야 한다. 진단제도의 정량적 평가항목 중에, 선박이 장애물이나 위험지역과의 충돌확률을 평가하는 근접도 평가항목이 있는데, 이는 항로상의 어떤 단면에서의 선박 궤적 분포가 정규 분포를 한다는 가정에 근거하고 있다. 한편, 진단제도의 또 하나의 정량적 평가기법중 하나인 해상교통류 시뮬레이션에서는, 대상 선박들의 예상 항차수로부터 선박을 통계적으로 발생시키는 기법을 사용하는데, 여기에서는 항로상의 특정 지점을 연속해서 통과하는 선박들의 시간 간격이 Poisson 분포를 따른다는 가정을 사용한다. 본 논문에서는 이러한 기본적인 가정들이 적합한지를 고찰하기 위하여, 광양 및 인천항에서 실측한 해상교통현황 조사 결과를 분석하였다.
본 연구는 자전거 교통시설의 설계 및 운영을 적절히 수행하기 위해서 반드시 필요한 자전거 교통류의 기본 특성에 대한 기초자료를 실험과 현장조사를 통하여 수집하고, 제시된 값의 교통시설 설계 및 운영에 대한 활용방안을 제안하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구는 자전거 교통류의 가장 기본이 되는 연속류 상태를 대상으로 속도-밀도-교통량의 관계와 용량값, 단속류 상태에서의 포화교통류율에 대한 결과값과 방법론을 제시하였으며, 곡선 반경에 따른 속도의 변화에 대한 조사와 자전거의 주행영역에 대한 조사도 실시하였다. 조사결과 연속류 시설의 경우 실험조건하에서의 교통용량은 약 5000대/시/차로이며, 단속류 시설의 경우 포화교통류율은 실험조건하에서 약 3000대/시/차로의 값을 보이는 것으로 나타났다. 곡선을 주행하는 자전거의 경우 반경이 증가할수록 속도의 증가가 발생하나 반경이 20m를 기준으로 반경의 증가여부에 상관없이 자전거의 속도는 더 이상 증가하지 않음을 보였다. 자전거가 통행시 자전거 당 차지할 수 있는 면적에 따른 주행의 용이성을 자전거 운전자의 주행 영역으로 표시하였는데 점유면적이 0.96m$\times$2.47m 이하일 경우 자전거 운전자는 충돌의 위험을 느끼게 되며, 2.21m$\times$4.1m 이상일 경우에는 쾌적한 상태에서의 통행이 가능한 것으로 조사되었다.
물동량 증가로 인하여 부산신항에는 극초대형 컨테이너 선박들이 입항하고 있으며 서컨테이너 부두 건설 사업이 완료되면 부산신항 진출입 항로 내 다양한 조우 상황 발생으로 충돌 위험 상황을 초래할 수 있어 선박 통항 안전성 향상 방안 마련을 위하여 부산신항 내 항만 입출항 현황과 해상교통흐름을 살펴보았으며, AHP 기법을 활용하여 위험요소 및 안전대책 식별로 도출된 안전대책을 기반으로 환경 스트레스 모델을 활용하여 해상교통류 시뮬레이션을 실시하여 각 안전대책의 교통 위험도를 파악하였다. 설문조사 및 시나리오 평가 결과, 선박운항자는 일방통행을 위한 진입금지 해역 설정을 가장 중요하게 생각하였으며, 이는 위험도 경감에 큰 효과가 있을 것으로 예상되었다, 본 연구는 부산신항을 입출항 하는 선박들의 통항 안전성 제고를 위한 안전대책 마련의 기반이 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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