• 대한교통학회지
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• 제21권3호
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• pp.7-14
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• 2003

고속도로 이용자의 상당부분이 단거리통행이고 단거리통행은 대부분 도시권역 주변의 통행으로 통행목적이나 대체도로의 유무 등 특성상 장거리통행에 비해 쉽게 대체노선으로 전환될 수 있다. 따라서 현재 고속도로에서는 최저요금제와 장거리할인제 등 수요관리 측면의 요금체계를 적용하여 단거리통행을 억제하고 장거리통행을 장려하고 있다. 그러나 현재 시행중인 수요관리 요금체계는 그 기준거리들이 정책적 판단으로 결정되었기 때문에 수요관리의 효과를 극대화시키지 못하고 있으며, 일부 민원제기에도 효과적으로 대처하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 현행 고속도로 수요관리요금체계의 문제점을 검토$.$분석하고 이의 합리적이고 과학적인 개선방안을 수렴시킨 요금체계 결정방안을 제시하고자 한다. 연구의 방법은 기 개발된 통행료를 반영한 경로기반 배정모형과 고속도로 수요관리 요금체계 결정방안에 대한 효과분석 및 평가를 서울-대전간 고속도로망과 병행하는 대체도로망에서 수행하고, 최종적으로 고속도로 수요관리 요금정책의 새로운 기준거리를 도출하고자 총 사회적 비용 최소화와 통행료수입 최대화의 관점에서 최저요금 기준거리와 장거리할인 기준거리를 분석한다.

• 대한교통학회지
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• 제20권4호
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• pp.151-162
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• 2002

경인고속도로가 개통된 1969년 이후로 우리나라 고속도로는 국토의 대동맥으로서 꾸준한 확장과 신설을 거듭해 왔으며, 조만간 고속도로 3.000km시대를 맞이하게 될 전망이다. 이에 고속도로는 건설과 확장 위주에서 효율적 운영이 중요성이 과거 그 어느 때보다도 강조되고 있다. 최근 고속도로망이 복잡해져감에 따라 교통정보의 가치가 점점 높아지고 있고, 더욱이 정보통신기술의 급격한 발달과 함께, 휴대폰, PDA, PNS 등의 보급이 증가함에 따라 교통정보의 수요가 급증하고 있다. 특히, 통행시간 정보의 경우, 혼잡이 있는 도로망에서 최적의 경로선택을 하고. 경로간에 적절한 교통량분산을 통해 자원의 효율적 배분을 달성하는데 있어 필수적인 정보로서 그 중요성을 더해 가고 있는 실정이다. 본 연구에서는 고속도로 통행료수납시스템(TCS)에서 수집되는 톨게이트간 통행시간 데이터를 기반으로 TCS 통행시간 데이터의 속성과 시계열적 패턴을 규명하고, 이를 바탕으로 모듈라 신경망모형(Modular Neural Network Model)을 이용한 통행시간 예측모형을 개발하였다. 우선, 단거리(서울->수원)와 장거리(서울->대전) 그리고 평일과 주말로 구분하여 TCS 데이터에 대한 시계열 패턴 분석을 한 결과, 단거리와 장거리 공히 충분한 범위의 예측가능한 시간적 범위를 가지고 있으며, 복잡한 정도는 장거리가 높은 것으로 나타났다. 다만. 단거리구간이 장거리 구간에 비해 초기조건에 대한 민감성이 큰 이유로 상대적으로 장기예측이 어려운 것으로 분석되었다. 한편, 모형 적용 현장의 요구기능을 분석하여 모듈라 신경망 구조를 가진 예측모형을 개발하였으며, 최소한 약 80분 이상의 장기예측이 요구되는 서울->대전구간에 적용한 결과, 대부분 10분 이내의 낮은 오차를 보였다. 본 연구에서 개발된 모형은 예측범위가 고정적인 대부분의 시계열모형과는 달리 최소의 입력(3개)을 가지면서 하나의 신경망으로 학습한 최대/최소의 예측시간 범위내에서 그 크기에 상관없이 거의 동일한 수준의 예측력을 보이는 장점을 가지고 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권2호
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• pp.64-79
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• 2023

본 연구는 Monte Carlo 기법을 교통카드기반의 수도권 지하철의 통행배정 문제에 적용하는 과정을 검토하였다. 연구는 우선 교통카드에서 역 간 표본의 통행에서 나타나는 통행시간에 대하여 프로빗 모형의 기반이 되는 정규분포의 가정을 적용하였다. Monte Carlo 통행배정은 역 간 통행에 대하여 평균과 표준편차를 산정하고 이를 개별 링크의 차내시간과 환승의 보행 및 배차간격의 가중치로 적용하는 방안을 제안하였다. 샘플 수가 50 이하로 낮게 나타나는 장거리 통행은 유사 통행의 특성을 이전하는 방안으로 적용하였다. 수도권 지하철 네트워크에 대하여 두 가지 방향에서 연구 결과를 검토하였다. 하나는 선릉-성수의 단일 역 간 통행에 대하여 차내시간 및 환승시간에 랜덤샘플링을 적용하는 방안으로 검증하였다. 다음으로 수도권 지하철 전체에 대해서는 역 간 통행 샘플수에 따라서 50 이상은 역 간 정규분포의 가정을 그대로 수용하였다. 샘플수가 50 이하의 장거리 통행은 역 간 최소거리가 122 (Km)에서 표본의 균등성이 확보되는 상황으로 판단하고 이 거리에서 나타나는 카드자료의 역 간 평균과 표준편차를 적용하였다. 사례연구로서 교통카드자료로 구축된 수도권 지하철을 네트워크를 대상으로 단일OD 및 전체 OD의 통행배정의 결과를 도출하였다. 한편 통행에 대한 샘플링이 부족한 상황에서 추가적인 연구가 필요한 것으로 나타났다.

• 대한지리학회지
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• 제50권5호
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• pp.527-541
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• 2015

본 연구의 목적은 시간거리를 크게 단축시킨 고속철도 도입으로 우리나라 도시간 통행흐름에 나타나는 변화를 파악하는 것이다. 이를 위하여 도시간 통행을 담당하고 있는 대표 운송수단인 고속버스와 철도의 운송실적을 바탕으로 고속철도 개통 이전과 이후 각 운송수단의 도시간 통행흐름에 나타나는 변화를 분석한다. 먼저 중력모형을 적용하여 시간거리 매개변수에 대한 운송수단별 도시간 통행량의 관계 변화를 파악한다. 분석결과 고속버스를 이용하는 도시간 통행은 철도에 비해 시간거리에 덜 민감하며 고속철도 도입 이후 그 경향은 더 강화되는 경향을 보인다. 그러나 일반철도를 이용하는 도시간 통행은 시간거리에 좀 더 민감하게 반응하며 고속철도 도입 이후 그 경향은 더욱 강화되어 일반철도를 이용한 장거리 통행량은 점점 더 감소한다. 반면 고속철도를 이용한 도시간 통행량은 장거리 일수록 오히려 증가하는 추세를 보여 중력모형과는 상치되는 양상을 보인다. 더불어 교통인프라의 변화로 나타나는 운송수단별 통행흐름의 공간구조에 나타나는 변화를 파악하기 위하여 MST(Maximum Spanning Tree)기법을 적용하여 각 시점의 운송수단별 허브구조를 비교분석한 결과 고속버스와 일반철도를 이용한 통행흐름은 시간이 경과하면서 계층 수가 늘어나는 변화를 보이지만 고속철도의 경우는 2010년 까지도 서울과 부산을 1차위의 Hub로 하는 단순 계층구조를 나타낸다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권3호
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• pp.94-104
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• 2016

본 연구는 인천광역시의 행정동을 특성에 따라 요인분석과 군집분석을 통하여 유형화 하였다. 그리고 유형별로 통행특성을 분석하여 교통계획의 방향성을 제시하였다. 그 결과 인천광역시의 행정동은 5개의 군집으로 유형화 되었으며 그 특징은 다음과 같다. 첫째, 공업이 발달한 행정동은 승용차를 이용한 출근통행량이 많고 장거리통행이 높게 나타나 출근시차제 및 신호운영정책이 필요한 것으로 분석되었다. 둘째, 상업이 발달한 행정동은 대중교통 이용율이 높고, 장거리의 출근 및 쇼핑 통행량이 많은 특징이 있어 도로의 인프라 개선이 필요한 것으로 분석되었다. 셋째, 인구가 밀집된 행정동은 출근 및 등교통행의 비율이 높고 통행시간이 긴 특징이 있어 출퇴근 시간의 교통개선정책이 필요한 것으로 분석되었다. 넷째, 도시의 특성이 복합적인 행정동은 도보를 이용한 행정동 안에서의 통행이 높은 특징이 있어 보행환경개선정책이 필요한 것으로 분석되었다. 마지막으로 전철역과의 접근성이 높은 행정동은 자전거 이용이 높고 쇼핑 및 등교통행이 많은 특징이 있어 접근성 강화를 위한 계획이 필요한 것으로 분석되었다.

• 대한교통학회지
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• 제24권3호
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• pp.157-165
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• 2006

본 연구는 총체적 관점에서 통신이 통행에 미치는 영향을 수요, 공급, 비용, 토지이용 등의 인과관계를 고려한 종합적인 체계속에서 분석하는 것이다. 이를 위해 통행, 통신, 토지이용, 경제활동, 사회인구지표를 고려한 개념적 모형을 개발하였다. 그리고 이 개념적 모형을 토대로 미국의 $1950{\sim}2000$년의 시계열 자료를 이용하여 통신(시내 전화통화 수, 장거리 전화통화 수, 이동전화가입자수)과 통행 (vehicle-miles traveled와 대중교통이용자수)간의 구조방정식 모형을 개발하였다. 연구결과 통신의 이용이 승용차 및 대중교통의 통행을 증가시키는 것으로 분석되었다. 이밖에 교통시설공급 확대와 토지이용(도시교외화)도 통행에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권5호
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• pp.1-11
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• 2009

TCS (Toll Collection System) 데이터는 원시 데이터 자체로서도 구간의 교통상황을 어느 정도 반영할 수 있는 교통특 성을 내포하고 있다. 그러나 TCS 데이터에는 이상치가 포함되어 있어 이러한 데이터는 해당 구간의 통행시간을 대표한다고 볼 수 없으므로 만약 이러한 이상치들이 포함되어 있음에도 불구하고 제거하지 않고 집락을 한다면 이상치들로 인해 통행시간은 크게 왜곡 될 가능성이 있다. 특히 장거리 구간일수록 통행시간의 분산이 증가하여 동일구간 동일시간대라도 다양한 통행시간이 분포하고 있다. 구간이 길어질수록 통행시간의 변동이 심하여 적절한 통행시간 대푯값을 구하기가 어렵다. 따라서 TCS 자료를 이용하여 통행시간의 대푯값을 산정하기 위해서는 통행시간의 변동 특성을 파악하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 TCS 데이터의 전처리 기법을 개선하되 구간의 길이와 교통상황에 따른 통행시간의 변동을 고려하여 TCS 원시데이터로부터 시 공간적 통행패턴을 파악할 수 있는 의미 있는 통행시간을 추출하고자 한다.

• 대한교통학회지
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• 제20권4호
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• pp.51-61
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• 2002

본 연구에서는 운전자 입장에서 원하는 고속도로 다구간의 통행시간을 예측하는 모형을 구축하였다. 현재 지점검지기를 통해 생성되는 예상통행시간 정보는 장거리 통행시 발생되는 시간처짐현상을 반영하지 못하고 있다. 이로 인하여 도로이용자들의 신뢰가 떨어져. 전체적인 ATIS의 효과를 거두지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 시간처짐 현상과 영업소 지체를 반영한 고속도로 다구간의 통행시간예측을 위하여, 한국도로공사에서 운영중인 검지기의 교통량 자료와 TCS자료를 사용하였다. 또한 실제 시스템에의 적용을 위해 이상치가 섞여 있는 자료를 유지하였다. 예측에 사용된 모형은 3개의 입력유니트와 2개의 출력유니트를 가지는 선행신경망의 형태로 구성하였으며, 학습방법은 역전파법을 이용하였다. 또한 학습속도와 예측력에 영향을 주는 학습계수, 은닉층의 유니트수, 반복 횟수에 따라 12개의 대안을 구성하여 예측결과를 토대로 최적대안을 모형으로 채택하였다. 이러한 본 연구의 자료특성에 의해 원하는 구간까지의 통행시간을 구할 수가 있다.

• 대한교통학회지
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• 제27권5호
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• pp.209-221
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• 2009

운전자가 원하는 통행시간 예측 정보를 제공하기 위해서는 이미 알고 있는 교통상황 하에서의 통행시간 추정이 선행되어야 한다. 그러나 현재 고속도로에 적용되고 있는 지점검지기에 의한 통행시간 추정 방법은 신뢰성 있는 통행시간을 산출하기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 신뢰성 있는 예측정보를 제공하기 위한 기반 결과로서 고속도로 경로의 기 종점 영업소 간에서 실제 소요된 통행시간의 추정에 주안점을 두었다. 통행시간 추정시 교통정보의 활용도 측면에서 매우 유용하면서도 풍부한 고속도로 통행료 수납시스템 (Toll Collection System, TCS) 자료를 이용하였다. 경로통행시간 추정모형에서는 경로 내의 링크통행시간을 조합하여 고속도로의 경로통행시간을 추정하였다. TCS 자료가 결측 된 경우에는 통행시간의 증가패턴을 분석하여 선형보간법을 통해 이전주기의 TCS 통행시간을 참조하였다. 결측이 장기간 지속되거나 통행시간의 변동이 심한 전이시간대에는 VDS 시공도에 의한 동적인 통행시간을 추정하였다. 본 연구에서 제안한 모형을 통해 추정된 경로의 통행시간은 경로를 직접 통행한 차량들의 통행시간과 통계적으로 차이가 없음이 검증되었다. 제안모형은 동일 출발 시간대에서는 통행시간의 편차가 심하고 전 후 시간대에서는 통행시간 대푯값의 변화 패턴이 불규칙한 장거리 구간에 대해 신뢰성 있는 통행시간을 추정할 수 있었다. 본 연구에서 추정된 통행시간은 교통 상황의 성능 지표 및 실시간 통행시간 예측 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제23권6호
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• pp.91-102
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• 2005

사람들은 지식을 저장할 때 독립적으로 분리하여 저장하기 않고 지식을 조직화하여 저장한다. 이와 갈이 사람들이 지식을 위계적으로 저장하는 방법을 최적경로 탐색기법에 도입하고자 한다. 지금까지의 최적경로를 탐색하는 경우에는 각 링크의 통행비용만을 이용하여 교통정보를 제공하고 있다. 그 결과 실제 운전자들이 장거리 통행에서 최적경로를 탐색시 고속도로 선호도를 반영하는데 미흡하였다. 따라서 본 연구에서는 거리에 따른 경로탐색에 있어 binary logistic regression을 이용하여 간선도로 선택확률모형을 개발하여 장거리를 탐색할 때 도로의 위계를 반영하는 최적경로탐색기법을 도입하였다. 또한 최적 경로를 탐색할 경우에 기존 방법은 탐색 시점을 기준으로 한 교통상황을 기반으로 최적경로를 제공하였다. 이는 운전자가실제로 주행을 하면서 경험하게 되는 링크의 통행시간과는 차이를 보이게 된다. 이런 단점을 해결하기 위해 링크의 통행시간을 예측하는 방안이 있다. 확률과정 모형을 이용하여 예측된 링크 통행기간을 기반으로 최적경로 탐색에 적용하였다. 확률과정 모형은 장기 예측에는 다른 모형보다 오차가 적게 발생하며 데이터 양이 많이 축척되어 있는 경우에 다른 예측기법보다 유리하다. 데이터가 균일하게 있지 않아도 적용이 가능하다. 도로 위계를 고려한 방법과 기존의 방법의 탐색속도를 비교한 결과 탐색 노드의 수가 증가함에 따라서 위계를 고려한 방법이 기존의 방법보다 탐색속도가 향상된다. 도로위계를 고려한 방법을 적용하여 탐색한 결과와 택시운전사들의 설문조사를 통해 얻어진 답안을 서로 비교한 결과 많이 일치함을 알 수 있었다.