교통수단간 환승은 대중교통체계운영의 효율성 증대를 위해 반드시 필요한 것으로 무엇보다 중요한 것은 현실에 기초한 환승거점의 선정이라고 할 수 있다. 본 연구는 대중교통 이용자의 통행실태를 반영한 환승거점 입지선정 방향에 관한 연구로서 대구광역시를 대상으로 대중교통 이용객 1일 교통카드 사용내역 자료를 활용하여 환승통행패턴을 분석하고자 한다. 군집분석을 통해 이용객이 많은 정류소를 분류하고 환승통행량의 규모에 따라 그룹핑하여 판별분석을 실시하였다. 도출된 판별 함수를 이용하여 현재 시공 중인 대구시 도시철도 3호선의 환승통행량을 추정하고 환승센터 설치 가능지점을 제시하였다.
양방향 좌회전차로(TWLTLs : Two-Way Left-Turn Lanes)는 도로중앙에 양방향의 좌회전 차량이 이용할 수 있는 연속진행형 좌회전 차로가 설치된 불균등차로 시스템의 한 형태로써, 접속밀도가 높고 좌회전 교통수요가 각 회전지 점별로 넓게 분산되어 있을 때 큰 운영 개선효과를 나타낼 수 있는 접근관리기법으로 알려져 있다. 본 연구에서는 양방향 좌회전차로의 국내 도입 가능성을 검토하기 위한 초기단계로써, 미시적 교통류 분석 시뮬레이션 모형인 VISSIM을 활용, 가상 네트워크와 실 네트워크에 대한 TWLTL 설치 전 후 모의실험을 수행하여 운영효율 및 안전성을 평가하였으며, 이를 기초로 설치준거를 제시하였다. VISSIM 모의실험 결과, 주도로의 직진 및 좌회전 이동류에 대한 상당수준의 지체감소를 확인하였으며, 교통 안전적으로도 큰 개선효과가 있었던 것으로 분석되었다. 본 연구는 국내에서 최초로 시뮬레이션 분석모형을 활용하여 양방향 좌회전차로의 운영효과 및 안전성 개선효과를 평가하고, 교통량 지체 안전도를 고려한 TWLTL의 설치준거를 제시하였다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있을 것이다.
기상은 교통흐름, 운전자의 주행패턴, 교통사고 등 여러 방면에서 도로교통에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 본 연구는 기상상황과 노면상태 사이의 관계에 초점을 맞추어 기계학습을 통해 도로의 노면상태를 추정하는 모델을 개발하였다. 노면 상태의 수집을 위해 실험 차량에 노면센서를 부착하여 '건조', '습윤', '젖음', 3가지 범주로 구분된 노면상태 정보를 수집하였고, 이를 추정하기 위한 변수로 도로의 기하구조 정보(곡률, 구배), 교통정보(교통량), 기상정보(강우량, 습도, 온도, 풍속)를 활용하였다. 노면 상태를 예측하기 위한 알고리즘으로는 다양한 기계학습 알고리즘이 검토되었으며, 그 중 가장 높은 정확도를 보인 'Random forest'를 기반으로 한 2단계 분류모형을 구축하였다. 총 16일의 실측 데이터 중 14일의 데이터를 모델을 학습하는 데 활용하였고, 2일의 데이터를 모형의 정확도를 검증하기 위해 사용하였다. 그 결과 81.74%의 검증 정확도를 가지는 노면상태 예측 모델을 구축하였다. 본 연구의 결과는 기상청에서 관측하는 기상정보로 도로의 노면상태를 추정할 수 있다는 가능성을 보여주며, 새로운 장비나 센서를 설치하지 않고도 기존의 기상 관측 정보와 교통정보 등을 활용하여 노면의 상태를 추정할 수 있음을 시사한다.
대도시에서 자동차는 1차 대기오염물질의 가장 큰 발생원 중의 하나이기 때문에 자동차 오염물질을 감소시키기 위한 수많은 저감 대책이 추진되고 있다. 이러한 저감 대책 연구의 대표적인 특징은 대기오염물질의 배출목록 자료의 구축 시 오염물질의 정량성과 공간적인 분포성에 대한 것이다. 자동차 오염물질을 산정 할 때 배출목록은 활동도 통계와 차종별 배출계수 자료 등이 수집되어야 한다. 대부분의 배출목록은 개별조사나 교통모델에 의한 수동적인 자료로서 자료가 수집되는 순간부터 과거 자료가 되는 특성을 지닌다. 따라서, 최근의 추세는 도시 교통제어시스템과 자동차가 주변 환경에 미치는 영향 평가의 결합에 대한 연구가 추진되고 있다. 본 연구에서는 실시간 교통 자료를 이용한 이동오염원의 배출량을 평가하기 위한 산출 기법을 비교하여 배출량 자료구축의 방향을 설정하고자 하였다. 대상지역에서 대표적인 자동차 오염물질 중 CO의 배출량을 산정 하였다. 교통자료는 서울시 강남구 지역(강남대로-영동대로와 역삼로-양재대로 축)에 설치되어 있는 교차로 검지기에서 수집되는 첨단교통신호시스템의 실시간 교통정보를 이용하였다. 실시간 교통정보 중 시간대별 통과 교통량과 통과속도 자료를 이용하여 시간대별 평균주행속도에 따른 배출계수와 각 도로의 길이를 고려하여 각 도로별·시간대별로 자동차에서 배출되는 CO 배출량을 산정 하였다. 또한, 기존의 차종별 일일평균주행거리에 의한 방법으로 산정한 결과와 비교하여 각각의 방법에 따른 장·단점을 파악하여 자동차 대기오염물질 배출량 산정방법론을 제시하고자 하였다.5 nm 부근과 410nm 부근의 두 부분에서 최대 파장을 나타내는 것으로 보아 410 nm 부근이 파장은 180일 이후에 형성되는 것으로 보인다. 또한 오늘날 주거형태 변화에 따라 담금용기를 항아리에 유리병으로 달리하여 보았을 때 맛과 향미, 색의 면에서 유리병에 담근 간장이 바람직하지 못한 결과를 나타내었다.), Scene editor, Spatial analyzer(Intersect, Buffering, Network analysis), VRML exporter. While, most other 3D GISes or cartographic mapping systems may be categorized into 3D visualization systems handling terrain height-field processing, 2D GIS extension modules, or 3D geometric feature generation system using orthophoto image: actually, these are eventually considered as several parts of "real 3D GIS". As well as these things, other components, especially web-based 3D GIS, are being implemented in this study: Surface/feature integration, Java/VRML linkage, Mesh/Grid problem, LOD(Level of Detail)
사고예측모형은 장래 계획 노선이나 다른 노선에 적용되어 사고를 예측하거나 안전개선사업 및 교통정책의 평가 등에 활용된다. 본 연구에서는 고속도로 본선에 대해 이러한 용도로 활용될 수 있는 사고예측모형을 구축하고자 한다. 또한 자료 구축이 용이한 변수를 선정하여 모형을 쉽게 활용할 수 있도록 하는 것을 기본 목표로 하였다. 모형은 종속변수를 사고건수와 사상자발생사고건수로 하여 사고모형과 사상자발생사고모형을 각각 구축하였다. 모형에 적용된 확률구조는 음이항 분포와 포아송 분포이며, 추정에 의해 적합한 모형을 선별하였다. 국내 고속도로중 주요한 9개 노선을 선정하였고, 시간적으로는 2003~2007년까지 5개년도 자료를 활용하였다. 모형의 설명변수는 교통류 특성을 나타내는 교통량 등의 예측 가능한 변수와 기하구조 요인 등을 적용하였다. 최우추정법에 의한 추정 결과 사고모형의 경우 구간길이, 일교통량, 버스비율, 곡선구간수가 유의한 변수로 추정되었으며 사상자발생사고모형에서는 구간 길이와 일교통량, 버스비율이 유의한 변수로 추정되었다. 모형의 공간적 시간적 전이 가능성을 확인하기 위해 우도비 검정을 수행한 결과, 사고모형은 6차로 이상이나 4차로의 교통류 및 기하구조 특성을 가지는 도로로의 전이가 가능하였다, 반면 사상자발생 사고모형은 모든 도로와 시간대로의 전이가 가능하여, 모형의 활용도가 높게 나타났다. 결과적으로 본 연구에서 구축된 모형은 다른 노선과 장래 계획, 정책 평가 등에 다양하게 활용될 수 있을 것이다.
도로교통공단의 자료에 의하면 2007년 1월 1일부터 2007년 12월 31일까지 1년 동안 우리나라에서 발생한 교통사고는 211,662건이었다. 이로 인하여 6,166명이 사망을 하고 335,906명이 부상을 당한 것으로 집계되었다. 이것은 매일 17명 내외가 사망을 하고 920명이 부상을 당한다고 볼 수 있다. 광주광역시에서도 지난 한 해 8,231건의 교통사고가 발생하여 138명이 사망을 하고 13,533명이 부상을 당한 것으로 집계되었다. 그동안 정부에서는 교통사고를 줄이기 위한 여러 가지 교통정책을 시행하였고 나름대로 진전이 있었으나 아직도 교통후진국이라는 오명을 벗지 못하는 실정이다. 게다가 일반 국민들이 느끼는 교통안전에 대한 무관심도 턱없이 부족하다. 본 연구에서는 광주지방경찰청의 도움을 받아 2008년 봄철에 발생한 교통사고현황과 2009년 3월에 발생한 교통사고현황을 분석하였는데 여기에서는 봄철 교통사고 예방 경찰활동을 살펴보고자 한다. 그런데 천문학적으로는 춘분에서부터 하지까지가 봄이지만, 기상학적으로는 3, 4, 5월을 봄이라 한다. 여기에서 봄철은 3월부터 6월까지를 의미하는데 경찰은 계절의 변화와 교통량을 고려한 경찰활동, 교통약자를 위한 교통 환경 개선과 실질적인 홍보, 보행 중 교통사고와 야간 교통사고 예방 대책, 관광버스 등 단체 여행객 관리, 오토바이와 농기계 운전자를 대상으로 한 경찰활동에 더 많은 노력을 기울여야 한다.
고속도로의 효율적 운영과 지속가능한 이동환경 제공을 위해 정확한 통행실적의 파악은 필수적이다. 그러나 인프라 및 기술적 제약, 추정을 통한 기존 연구방법의 한계, 통합 빅데이터 활용의 제약 등의 이유로 즉각적이고 정확한 고속도로 통행실적 산정에 어려움이 있다. 이에 본 연구는 자동요금징수시스템, 단거리전용통신 등으로부터 수집된 실시간 빅데이터를 활용하여 개별 차량의 고속도로 기종점통행량(Origin-Destination: OD) 및 주행거리를 분석하고 이를 기반으로 고속도로 통행실적을 산정하는 방법론의 틀을 제시하였다. 특히 데이터상 하나의 통행임에도 불구하고 분할된 통행으로 나타나는 데이터상 오류를 통행궤적 및 주행특성 진단을 통해 올바르게 연결함으로써 보다 신뢰성 있는 고속도로 통행 OD를 구축하고자 하였다. 연구 결과 개별 차량의 분할된 OD 통행이 20분 내 연속되는 경우 통행연결이 필요하며 통행연결, 주행거리 산정, 누락교통량 비율 보정, 비연계 구간 연계 과정을 거쳐 전국 고속도로의 일평균 통행실적은 248,624천대·km/일로 도출되었다. 이는 도로업무편람에서 제시하는 248,166천대·km/일과 비교 시 약 458천대·km/일이 높았다. 본 연구의 결과는 기존의 조사과정에서 누락된 통행실적의 보완가능성을 보여준다.
수도권은 1일 평균 2천만여건의 통행이 서울-경기-인천의 통합대중교통망에서 이동하는 상황을 개별통행단위의 교통카드분석자료로 제공되고 있다. 휴먼라이브(2015.4)는 2014년 현재 교통카드 이용률이 99.02%로 발표했는데, 이는 수도권 대중교통카드자료를 이용하여 서울-경기-인천지역의 대중교통통행인구의 이동현황에 대한 종합적인 분석과 이를 통한 효과적 활용방안의 모색이 가능함을 보여준다. 교통카드자료를 이용하여 우선 수도권의 버스와 철도로 구성된 통합교통망에 대중교통카드 정보를 반영하여 기존 존단위 기종점 기반의 수도권 통행분석체계의 한계를 보완할 수 있다. 또한 버스와 철도로 구축된 통합교통수단으로 수도권 대중교통카드자료기반 통합대중교통분석틀을 구축하여 1인 승객의 역간 통행행태별 기종점 통행량의 추정이 가능하다. 본 연구는 수도권에서 제공하는 대중교통카드자료를 활용하는 경우 개별통행자의 공간이동에 대한 버스와 함께 철도로 구성된 통합대중교통에 대한 이용분석이 가능함을 제시하고자 한다. 또한 수도권 대중교통카드 이용자료는 수도권 통행인구의 이동현황 파악뿐만 아니라 수도권 지역공간의 특성에 대한 시사점을 통한 지역의 정책방향을 제시한다.
노면표시는 운전자에게 시선유도와 각종 규제 및 지시에 대한 정보를 제공함으로써 교통안전 및 소통에 도움을 주는 시설로써 주야간의 시인성 확보가 중요하며 이를 위해서는 반사화가 필요하다. 노면표시의 반사성능은 유리알 (Glass Bead)의 함량 및 종류, 용융온도, 도료의 색도등 각 영향인자에 의해 결정되지만 현재는 시공법 및 관련 연구의 미흡으로 현행기준의 최하수준을 상회하는 정도로 제공되고 있다. 따라서 본 연구에서는 노면표시의 시공에 관계되는 각 요인중 반사성능가 내구성에 영향을 미치는 주요인자 및 반사성능을 최적화하기 위한 인자별 최적조합을 도출하였다. 연구결과 유리알 살포량이 중량비로 25%-30%, 용융시 온도가 $188^{\circ}C$$\pm$$10^{\circ}C$일 때 노면표면시의 반사성능이 최적화됨을 밝혀내었다. 또한 유리알의 품질개선과 함께 황색 노면표시의 재귀반사 휘도계수 기준을 현재 기준보다 상향조정할 필요성이 있음을 제안하였다.
도로의 설계 및 운영 등에 필요한 연평균 일 교통량은 365일 조사에 의한 것이 아닌 단기간 조사된 교통량을 사용하는 것으로써 이를 추정하려는 연구는 이전부터 있어왔다. 본 연구에서는 기존 연구를 바탕으로 이 AADT 추정의 방법을 개선시키고자 하였다. 먼저 그룹간의 차이를 뚜렷이 보여줄 수 있는 변수를 찾기 위해 그룹의 수를 변화시켜가며 각 그룹의 시간변 동요인들(전체, 주중, 토요일, 일요일, 주중-토요일, 주중-일요일)의 값을 살펴보아 그 차이가 가장 뚜렷한 변동 요인을 주중-일요일의 시간변동 요인으로 선정하였다. 그 다음 월 변동요인만을 사용하여 상시조사지점을 clustering하였다. 그룹간의 시간변동요인의 차이를 가장 크게 하는 것을 원칙으로 군집분석을 한 결과 10개의 그룹으로 묶을 수 있었다. 선정된 주중-일요일의 시간변동 요인을 사용하여 판별분석과 신경망을 통한 그룹할당을 했다. 신경망의 적중률이 판별분석의 경우보다 훨씬 좋았고, RMSE. U-test 결과도 더 좋았다. 결과를 전체적으로 살펴보면, 본 연구에서 사용한 방법(월 변동요인만을 사용하여 군집분석 한 후, 각 그룹에서 월별로 요일변동요인을 구해 적용한 AADT 추정)의 결과가 이전 연구인 월변동과 요일변동을 이용한 AADT 추정의 결과보다 훨씬 좋았다. 그리고 그룹할당의 변수를 주중-일요일의 시간변동요인으로 달리하였을 때, 신경망의 경우 그룹할당의 적중률이 더 높아지는 것을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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