본 연구는 연결로-일반도로 합류부의 영향권 이내에 신호교차로가 위치한 경우에 연결로 교통류가 신호교차로의 차로이용률에 미치는 영향을 현장에서 관측된 자료를 기반으로 분석하였다. 상관분석 결과 연결로 교통량이 증가할수록 신호교차로 직진차로군의 중앙쪽 차로 이용률은 감소하고, 바깥쪽 차로 이용률이 증가하는 특성이 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다. 서울, 인천 및 경기지역에서 관측된 자료를 이용하여 도출된 차로이용률 계수는 직진 차로가 2차로인 경우 1.113, 3차로인 경우 1.124, 4차로인 경우 1.131로 산출되었다. 본 연구를 통하여 도출된 차로이용률 계수는 차로수가 적을 경우 도로용량편람의 차로이용률 계수보다 큰 값을 보이고, 차로수가 많을수록 도로용량편람의 차로이용률 계수보다 작은 값을 나타낸다. 이와 같은 현상은 연결로 교통류로 인해 바깥쪽 차로의 이용률이 일반적인 신호교차로보다 더 높아지고 그 정도는 차로수가 적을수록 커지기 때문에 나타나는 것으로 판단되었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 신호교차로가 연결로-일반도로 합류부의 영향권 내에 위치할 경우 신호교차로 접근로의 차로이용율 계수 산출 방법론을 개선하여 합리적인 용량이 산정되어야 할 것이다.
전산기술의 발달에 힘입어 근래에 모의실험을 이용한 연속교통류의 미시적 분석이 활발히 수행되고 있고 다양한 모의실험 전산모형이 소개되고 있다. 미시적 연속교통류 전산모의실험은 차량추종모형과 차로변경모형을 적용하여 다양한 운전자들의 차량운행행태를 모사하여 분석하는 실험이다. 전산모형은 난수를 토대로 차량의 자유속도와 초기 발생 차로를 배정하기 때문에 낮은 자유속도를 할당받은 차량이 높은 속도의 차로(예:1차로)로 발생되는 경우가 발생한다. 많은 모의실험모형이 사용하고 있는 차로변경의 가정이 "운전자는 자신이 원하는 속도(자유속도)를 유지한다"는 것이며 그러한 가정만의 적용으로 인해 현실적이지 않은 차로 이용률이 결과되고, 따라서 전산모형을 통한 교통류 흐름분석에 문제를 제공하고 있다. 본 논문에서는 미국 도로국에서 20여년 동안 개발되고 수정되어왔으며 현재 실용적으로 가장 많이 사용되고 있는 Freeway Simulation(FRESIM) 전산모형이 내재한 차로변경모형을 토대로 고속도로 기본구간에서의 선택적 차로변경모형을 제시한다. 제시된 모형에서는 (1)저속의 선행차량이 고속의 후행차량에게 차로를 양보하는 가정이 새롭게 추가되고 (2)FRESIM모형에서 사용하는 상수값을 국내 현장조사를 통하여 도출된 분포식을 통한 값으로 대체하였다. 수집된 자료분석결과 연속 교통류에서의 15% 차두시간은 1.34초이며 차로변경시간은 평균 2.22초인 F분포를 따르고, 자유속도는 정규분포를 따르는 것으로 결과되었다. 모의실험결과 무작위난수를 토대로 배정된 차로로 생성된 차량들이 새롭게 제시된 차로변경모형의 적용으로 현장 차로이용률을 95% 신뢰수준에서 모사하는 것으로 분석되었다.
차량들의 차량추종과 차로변경에 행태에 의해 차량 교통류는 다양한 형태를 보이게 되며, 차로변경의 행태에 따라 차로이용률은 매우 다양하게 나타난다. 따라서 미시적 차량 모의실험을 이용하여 다양한 교통류를 설명하기 위해서는 차량추종과 더불어 다양한 차로이용 행태를 구현하는 차로변경 모형이 필수적이다. 국내의 경우 차량추종모형에 대한 연구는 보고되고 있으나 차로변경모형에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 대규모 고속도로망 모의실험에 적합한 CA(Cellular Automata)모형을 기반으로 미시적 2차로 차로변경모형을 개발하였다. 개발된 모형을 기존의 CA 차량추종모형과 결합하여 모의실험을 수행한 결과, 다양한 차로이용률 행태를 설명하는 것으로 분석되었다. 개발된 차로변경모형은 보다 다양한 고속도로 교통류의 모의실험에 활용될 것으로 기대된다.
고속도로에서 수집 저장되는 이력자료의 활용도를 효과적으로 향상시키기 위해 Archived Data User Service (ADUS)/Archived Data Management System(ADMS) 구축에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 방대한 이력교통자료의 활용도를 높이기 위해 우선 차량검지기 자료처리과정에 대한 체계적인 조사 분석을 통한 차량검지기 자료의 신뢰성 확보가 선행되어야 한다. 본 연구에서는 고속도로 차량검지기 자료처리과정에 대한 종합적인 문제점 분석을 통해 고속도로 교통관리 시스템의 개선사항에 대하여 살펴보았으며, 차로 이용률과 관련된 문제점과 개선방향에 연구의 초점을 맞추어 수행하였다. 본 연구에서는 우선 하루 동안 전체 검지기에서 수집된 자료 중 오류데이터가 차지하는 부분을 분석하였으며, 전체 수집 자료중 15%가 신뢰성에 영향을 미치는 오류데이터로 분석되었다. 또한, 고속도로 차량검지기에서 수집되는 자료의 차로 이용률(Lane Usage)을 살펴보았다. 분석결과 2차로구간에서는 1 2차로간 평균 차로이용률이 12% 정도의 차이를 나타내는 것으로, 3차로 구간에서는 1 2차로의 37%에 비해 3차로의 차로이용률이 24%로 비교적 낮게 분포하는 것으로 분석되었다. 4차로 분석구간에서는 1 4차로가 2 3차로에 비해 낮은 차로이용률을 나타내는 것으로 분석되어 실제 차로이용률이 차로별로 동일하지 않은 분포를 가짐을 확인할 수 있었다. 고속도로 차량검지기 자료처리과정에 대한 조사 분석 결과 더 신뢰성 있는 자료를 수집 저장하기 위해서는 고속도로에서 각 차로별 차로 이용률이 시간대에 따라 다르게 분포하는 점을 고려한 검지기 지점 데이터 생성 process에 대한 추가적인 연구가 필요하다.{\mu}m$ 였다. 으뜸세포의 사립체의 크기는 정상대조군, 종양대조군 및 BCG 투여군이 각각 $0.80({\pm}0.130){\mu}m,\;0.83({\pm}0.143){\mu}m$ 및 $0.72({\pm}0.078){\mu}m$ 였다. 이상의 결과를 종합해보면 BCG를 반복 투여하면 위점막으뜸세포의 분비과립이 약간 작아지는 등 분비기능이 다소 억제되나 그 정도가 경미하여 으뜸세포의 분비기능에 큰 손상을 주지 않는 것으로 생각된다.모양을 비교한 결과 꼬리핵과 줄무늬체바닥핵에서는 모두 가지돌기가시(dendritic spine)에 연접하였으나, 중격옆핵과 중격핵에서는 가지돌기 (dendrite)에 연접하는 것과 가지돌기가시에 연접하는 것이 혼재하였다. 이들 두 신경핵 무리는 이마앞겉질에서 기원하는 축삭종말의 연접차이로 볼 때 서로 다른 회로계통에 속할 것으로 생각되며, 문헌고찰을 통해서 꼬리핵과 줄무늬체바닥핵은 줄무늬체회로 (striatal circuit)에 속하고 중격옆핵과 중격핵은 변연계통회로(limbic circuit)에 속할 것으로 판정했다. 이마앞겉질은 생리적, 약리적, 신경학적 및 형태학적 근거들로 보아 바닥핵들을 통해 변연계통과 대뇌겉질 전체에 영향을 미칠 것으로 여겨지는데, 본 실험에서는 네 종류의 바닥핵들, 즉 꼬리핵, 줄무늬체바닥핵, 중격옆핵 및 중격핵과 관련된 신경연접들을 관찰하였으며, 그 결과를 문헌 고찰한 결과 변연계통과 줄무늬체계통이 앞뇌의 바닥에 있는 신경핵들에서 형태학적 교차연결을 통해 정서와 마음의 상태를 행동과 대응으로 표현하는 중요한 신경회로가 존재함을 제안하였다.腎臟組織)에서 더많이 발생되었다. 틸라피아의 신사구체(腎絲球體)는 담수(淡水)에서
차로변경이 발생하는 두 가지 상황 즉, 강제 차로 변경과 선택적 차로 변경 중, 선택적 차로변경 상황에서 운전자가 수락 가능한 간격을 발견했을 때, 차로별 속도 차가 차로 변경 의사결정에 미치는 영향을 모사할 수 있는 모형식을 추정하였다. 즉, 선택적 차로 변경은 운전자의 차로 변경 여부에 대한 상황판단과 함께 목적 차로의 간격 수락여부에 대한 의사결정으로 이루어지는데, 본 논문에서는 목적 차로에 수락 가능한 간격이 존재할 경우 차로별 속도차가 운전자의 의사결정에 어떤 영향을 미치는지에 대해 분석하였다. 이를 위해, 운전자 의 의사결정에 영향을 미칠 수 있는 다른 요소 즉, 중차량, 기하구조, 및 합·분류의 영향을 최소화하는 지점을 선택하여 표본조사를 실시하였으며, 보다 설명력 있는 모형식을 얻기 위해 상관분석 등을 수행하여 불필요하다고 생각되는 변수는 제외시켰다. 또한, 운전자의 희망속도와 주행 속도 차에 의한 영향을 반영하기 위해 현 차로 속도를 부가적인 변수로 추가하였으며, 계수추정은 통계패키지인 SAS를 이용하였는데, 자료분석에 있어, 속도차 구간에 따라 다른 간격수락 특성을 보여 차로별 속도차를 0∼2.0m/s구간과 2∼11.52m/s구간으로 나누어 분석을 수행하였다. 분석결과 속도차 0∼2.0m/s구간에서는 속도차가 증가할수록 차로 변경률이 높아졌으나, 2∼11.52m/s구간에서는 오히려 차로 변경률이 낮아지는 것으로 나타났는데, 이는 속도 차의 증감에 대해 운전자로 하여금 차로 변경을 유도하는 요소와 함께 저항하게 하는 요소가 있다는 것을 알 수 있었다. 분석결과. 2.0m/s 이상의 속도차에서 차로변경에 대한 저항이 상대적으로 크게 작용한다는 것을 알 수 있었으며, 도로 설계시 이를 반영하여 도로기하구조 및 안전성 등을 향상시킬 수 있을 것으로 보인다.
본 논문에서는 위성항법 기반 교통인프라에서 제공되는 정보를 이용하여 차로 구분에 적용할 때 차로 구분 성능을 향상시키기 위한 차로 제한 조건을 제시하고 시뮬레이션을 통하여 성능을 검증하였다. 차로 제한 조건은 차량의 진행 방향과 차량이 위치하고 있는 차로의 관계를 이용하여 1차로와 마지막 차로의 차로 구분 임계치를 크게 설정하여 차로 구분 성공률을 향상시키는 기법이다. 시뮬레이션 결과 차로 제한 조건을 사용할 경우 4차로에서는 40%, 6차로에서는 25%, 8차로에서는 15%의 성능차로 구분 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 굴곡진 도로를 구간 선형 모델로 근사화한 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 차선 검출 알고리즘들은 지표면이 평면이라는 가정을 이용하기 때문에, 도로면이 굴곡진 실제 도로에서는 강건한 차선 검출이 어렵다. 제안하는 방법에서는 이 문제를 전체 차로를 구간으로 분할하고, 각 구간 내에서 차로를 가장 잘 근사하는 평면 차로를 구함으로써 해결한다. 이를 위해 각 구간 내에서 다양한 각도와 위치를 가지는 평면 형태의 구간 차로 후보들을 생성하였다. 구간 차로 후보들의 연결 조합 중 실제 차로에 가장 가까운 조합을 다이나믹프로그래밍을 이용하여 찾음으로써 굴곡진 차로를 근사한다. 평면 도로 뿐 아니라, 상하, 좌우의 굴곡이 있는 도로 영상으로 구성된 데이터세트에 대하여 제안하는 방법의 차선 검출 성능을 검증하였다. 평면 도로를 가정한 기존의 방법들이 80%에서 90% 초반의 검출률을 보이는 반면, 제안하는 방법은 90% 후반의 검출률을 보임을 통해 굴곡진 도로에서의 차선 검출의 강건성을 입증하였다.
단차로 무인 자동통행료 징수시스템(하이패스) 이용률증가와 함께 차단차로 운영, 차단기 작동 등에 따라 단차로 무인 자동통행료 징수시스템 차로 정체는 필연적이다. 이를 개선하기 위해 단차로 무인 자동통행료 징수시스템 차로 용량을 개선하기 위한 많은 연구가 진행 중이며, 대표적으로 스마트하이웨이사업에서 다차로 기반의 무정차 영업시스템(스마트톨링)을 들 수 있다. 본 고는 이러한 시스템의 효율성 개선으로써 스마트톨링의 용량증대 정도를 판단하고자 하였다. 이를 위해 기존 단차로 무인 자동통행료 징수시스템 자료를 바탕으로 스마트톨링시스템의 용량을 추정하는 방법을 제시하였다. 먼저, 단차로 무인 자동통행료 징수시스템 자료를 이용하여 포화차두시간을 산출한다. 그 다음으로 단차로 무인 자동통행료 징수시스템 차로의 용량을 산출한 다음, 단차로에서 다차로로 변경됨에 따라 바뀌는 주변도로환경을 계수화(양측장애물단측장애물 차로폭 및 측방여유폭 보정계수 증가분, 차단기 운영미운영 함에 따라 증가하는 용량 증가분, 차로폭 증가에 따른 용량 증가분)하고 이를 적용하여 다차로 용량을 추정하였다. 그 결과 각각의 경우 용량은 2172~2187대/시로 나타났으며, 기존 문헌에서 제시하는 최대값보다 약 370대/시 정도 많으며, 포화차두시간은 기존 단차로 무인 자동통행료 징수시스템의 차두시간에서 0.5초 정도 단축되어 용량개선 효과가 있는 것으로 판단되었다. 일부 한계와 향후연구사항이 같이 논의되었다.
본 연구는 신호교차로의 좌회전 용량을 파악하기 위하여 bay차로를 포함한 좌회전 이동류의 용량산정 모형을 개발하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 신호교차로의 혼잡을 완화시키기 위해 설치 운용되고 있는 좌회전 bay 차로의 용량을 파악하여 보다 정확한 용량산정치 적용을 통한 교차로 운영의 분석자료를 제시하고자 한다. 연구방법은 좌회전 bay길이를 20∼120m까지 변화시키며, bay차로와 전용차로에 대한 차두시간을 분석하였다. Bay차로의 용량산정을 위해 차두시간과 차량유출행태 특성에 따라 1구간(출발손실구간:SLP), 2구간(포화차두구간:SFP), 3구간(차로선택구간:LSP)으로 구분하여 분석하였다. 수집된 차두시간 자료로 차량 대기위치순서별로 분석하였다 자료의 통계적 검증을 통하여 구간대별 평균차두시간을 설정한 후, bay길이별 용량산정 모형을 도출하였으며, 이를 이용하여 bay길이별 좌회전 용량을 산출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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