이용자의 경로선택 형태를 모사하는 통행배정모형 결과의 정확도는 교통계획에 상당한 영향을 미친다. 이용자의 경로선택 결정과정에서 가장 중요한 판단기준은 통행시간과 통행요금이다. 그런데 통행요금은 이용자의 경로거리에 따라 다양한 방식으로 부과되므로, 링크를 분석단위로 하는 기존의 통행배정모형은 현실적인 통행요금 반영이 힘들었고 또한 수요예측 결과를 이용한 다양한 분석에서 제약을 받아 왔다. 본 연구는 이러한 배경에서 경로교통량을 도출할 수 있는 경로기반 통행배정모형을 구축하였고, 또한 경로거리에 따라 결정되는 현실적인 통행요금을 반영할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 경로기반 배정모형에서는 GP(Gradient Projection) 알고리즘을 이용하였고, 계산상의 효율성 제고를 위해 K-최단경로 알고리즘 중 MPS(Minimal Path Search) 알고리즘을 이용하였다. 개발된 배정 모형은 현실적인 통행요금을 반영할 수 있으므로 통행배정 결과의 정밀도를 향상시켰을 뿐만 아니라 기존 배정모형에 비해 최적해로의 수렴속도도 개선되는 것으로 나타났다. 본 논문의 배정모형은 경로교통량이 도출되고 통행요금을 반영할 수 있으므로, 통행요금과 통행 거리 관계에 따른 목적함수의 규명과 그에 따른 효과척도를 계량화할 수 있다. 따라서 본 모형은 통행배정에서 실재상황을 보다 현실여건에 맞도록 규명할 수 있고, 기존의 제한적인 효과분석의 문제점을 해결할 수 있으므로 그 활용범위가 넓다. 또한 본 논문은 개발된 배정모형의 적용사례로서 고속도로 수요관리 요금체계 개선방안을 제시하였다. 기존의 고속도로 통행요금 산정 방법은 이론적 근거가 미약했던 반면, 본 논문에서 개발된 배정모형과 고속도로 수요관리 요금체계 개선방안은 고속도로 통행료 결정에 대한 과학적이고 합리적인 분석방법을 제공하였다.한 민감도 분석을 실시한 결과 대안1의 경우 교통량의 변화 및 화물통행의 시간가치의 증가시 사회적 편익이 오히려 감소하였고, 대안2와 3의 경우 사회적 편익이 증가하는 것을 알 수 있었다. 이는 경부고속도로의 화물차량의 구성비에 따라 대안 1의 경우 오히려 화물차의 통행시간이 증가함에 그 원인이 있다 할 것이다. 이상과 같은 결론을 통하여 경부고속도로상의 화물전용차선의 설치시는 수답렬 교통량의 구성비와 구간 평균교통량에 의하여 그 효과가 다르게 나타남을 알 수 있었다. 따라서 물류비용 절감차원에서의 화물전용차선의 설치는 본 연구에서 나타낸 방법과 같이 수단간의 경제적 편익을 고려한 구간별 시간대별 효과분석을 통하여 정책의 시행여부가 결정되어야 할 것이다. 한편, 화물전용차선의 설치로 인한 물류비용의 절감을 보다 효과적으로 달성하기 위해서는 종합류류 전산망의 시급한 구축과 함께 화물차의 적재율을 높이고 공차율을 낮출 수 있는 운송체계의 수립이 필요한 것으로 판단된다. 그라나 이러한 화물전용차선의 효과는 단기적인 치유책일 수밖에 없기 때문에 물류유통 시설의 확충을 위한 사회간접자본의 구축을 서둘러 시행하여야 할 것이다.으로 처리한 Machine oil, Phenthoate EC 및 Trichlorfon WP는 비교적 약효가 낮았다.>$^{\circ}$E/$\leq$30$^{\circ}$NW 단열군이 연구지역 내에서 지하수 유동성이 가장 높은 단열군으로 추정된다. 이러한 사실은 3개 시추공을 대상으로 실시한 시추공 내 물리검층과 정압주입시험에서도 확인된다.. It was resulted from increase of weight of single cocoon. "Manta"2.5ppm produced 22.2kg of co
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.
기상조건은 도로 및 운전조건을 열악하게 함으로써 교통사고와 정체의 원인이 되며, 운전자의 통행선택에 영향을 미쳐 기종점통행특성도 변화시킨다. 기종점 통행량은 교통계획에 있어 필수적으로 요구되는 자료이지만, 기상조건과 통행량과의 관련성을 검토한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 연구는 강설조건이 기종점간 통행특성에 미치는 영향을 분석한 연구로, 1998년-2008년 기상자료와 TCS 통행량 자료를 이용하여 강설일과 비강설일의 차종별 일통행량, 평균통행거리를 비교 분석하였으며, 강설수준별 통행량 관계를 제시하였다. 분석결과 강설일 대비 비강설일의 통행량은 감소하며, 통행거리도 감소한다는 것을 확인하였으며. 강설시 주말/평일별 차종별로 통행특성의 차이가 있고, 강설수준에 따른 통행량의 차이도 있으나 그 정도는 크지 않다는 것을 제시하였다.
대중교통 통행배정과 관련하여 현재까지 제시된 연구들은 버스, 지하철 등 다양한 수단별 특성을 함께 고려하지 못한다는 한계가 있다. 또한, 통합거리비례요금제도의 요금에 대한 연구는 필요성에 비해 그 성과가 미미할 뿐만 아니라, 노선별 용량에 대한 고려도 미흡하다. 이외에 과거 대중교통 용량에 대한 연구가 존재하긴 하였으나 용량에 접근하면서 느끼는 혼잡도를 함께 고려하지 못했다는 한계가 있다. 이러한 문제들로 인해 현재의 대중교통 통행배정을 이용한 대중교통 정책 분석이나 노선평가는 한계를 지닌다. 본 연구는 대중교통 노선에 대한 선택 및 통행배정에 관한 기존 연구들의 한계를 극복하기 위해 앞서 언급한 여러 문제점을 고려하는 대중교통 통행배정 모형의 구축을 목적으로 한다. 이렇게 구축된 모형을 해석하기 위해 Column Generation을 기반으로 한 heuristic한 기법을 적용하였다. 그 결과 통행시간 뿐 아니라 요금, 용량 등을 반영할 수 있는 보다 개선된 대중교통 통행배정모형을 제시하였다.
기존의 아세안지역 국가간 여객통행수요예측에 있어 적용된 방법론은 자료의 한계로 인하여 모형을 이용하기보다는 개략적인 분석방법론과 가정위주로 이루어져 왔다. 본 연구에서는 아세안 지역의 국가간 여객통행 수요예측을 위해 개발된 모형을 제시한다. 통행발생과 통행분포 모형을 개별적으로 추정하기에는 해당지역의 통계자료구축이 미흡한 상태이기 때문에 국가간 출입국 통계자료를 이용하여 통행발생과 통행분포를 동시에 고려하는 직접수요모형을 개발하였다. 또한 현재 연구대상지역의 경우 국가간 통행에 대한 수단선택모형이 존재하지 않기 때문에 본 연구에서는 수단분담율 산정을 위해 명시선호기법을 이용하여 수단분담모형을 추정하였다. 통행거리에 따른 수단선택행태의 차이를 반영하기 위해 세 개의 거리대로 구분하여 수단분담모형을 추정하였다. 추정결과 모형의 설명력과 변수의 유의성 측면에서 대체적으로 양호한 결과가 도출되었다. 본 연구에서 구축한 모형은 향후 아세안지역의 통행수요예측에 있어 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 4단계 교통수요예측모형의 통행분포단계에서 중력모형이 가장 일반적으로 활용하고 있다. 본 연구는 중력모형변수(통행시간, 통행비용 등)의 가변적인 한계를 보완하기 위해 접근성 속성을 단일 마찰인자로서 표현할 수 있는 보다 현실적이고 장래 활용이 용이한 신규 마찰인자를 개발하는데 그 목적이 있다. 이에 신규 마찰인자 도출을 위해 도시공간구조의 특성을 정량화할 수 있는 공간구문론(space syntax)을 활용하여 Link 단위 통합도를 도출 후 통행시간, 통행거리 관계를 이용해 일종의 대리변수로서의 신규 마찰인자를 도출하였다. 대수전환을 통한 마찰인자별 정산결과, 기존 마찰인자(최단거리, 통행시간) 대비 유사하거나 더 높은 수준을 보이는 것으로 분석되었다. 다양한, 검증지표를 활용하여 기존 마찰인자와의 비교시, 전체적으로는 기존 마찰인자와 유사하지만, 단거리 구간 및 장거리 구간에서 설명력이 뛰어난 것으로 분석되었다. 따라서, 기존 최단거리의 한계에서 벗어나 접근성을 보완할 수 있는 통합도 지표를 이용하여 신규마찰인자 도출 및 적용이 가능하고, 장래 활용성에서 좀 더 장점을 갖는 것으로 판단된다.
환승은 타고 있던 교통수단에서 다른 교통수단으로 갈아타는 것을 의미한다. 환승은 통행의 불편을 겪지만, 효율적인 대중교통을 이용하기 위해서는 어쩔 수 없이 발생할 수밖에 없다. 따라서 환승횟수를 최대한 줄이는 것이 대중교통의 활성화를 제공하고, 대중교통의 편의를 제공함에 있어서 아주 중요한 요소라고 할 수 있다. 본 연구에서 수집한 대중교통카드 자료는 평택시 평일 61,986건, 주말 69,100건이며, 수집된 교통자료카드를 이용하여 패턴분석 및 환승영향요인을 분석하였다. Trip Chain 분석 결과, 주말에 주 통행이 통근 및 통행이 아닌 쇼핑, 여가 등의 목적으로 환승 횟수가 많아지며, 통행거리는 10km이상 증가하며 통행시간도 약 9.9분 늘어나는 것으로 나타났다. 또한 Structural Equation Model의 결과, Factor 1릉 총 통행시간, 총 통행거리, Factor 2는 승 하차 인원수, Factor 3는 환승시간, 대기시간, Factor 4는 버스연계노선 수, 운행대수로 환승통행량에 영향을 주는 것으로 나타났다.
기존의 최적경로 알고리즘은 통행거리 통행시간, 통행량 등의 통행값을 통하여 최적경로를 제공하였다. 하지만 이렇게 제시된 최적경로는 사용자의 도로에 대한 인지도를 고려하지 않음으로써 자신이 인지하거나 다수의 사용자가 선호하는 경로를 고려하지 못하는 단점이 있었다. 따라서 본 연구에서는 통행거리와 통행시간을 고려하면서 사용자의 인지도를 고려한 최적경로를 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 기존의 통행시간 예측방법에는 ARIMA모형, Kalman Filter모형, 확률과정모형, 신경망모형, 회귀모형 등 여러 가지 방법이 있으나 본 연구에서는 단기 통행시간 예측에 적합한 Kalman Filter 모형을 적용하였다. 인지도를 고려한 최적 경로를 제공하기 위한 기존의 방법은 회전에 대한 가중치를 부여하여 최적경로 탐색시 최소한의 회전을 유도하고 있다. 하지만 회전에 대한 가중치를 주는 방법은 경험적인 방법으로서 만약 신설된 길에 대한 경로 제공, 또는 개량된 길에 대한 경로를 제공할 때 문제점이 나타난다. 본 연구에서는 이 같은 문제점을 해결하고자 공간구조의 속성을 정량적으로 분석하고 평가하는 기법인 Space Syntax 이론을 적용하였다. 운전자들을 대상으로 실시한 설문조사 결과 본 연구에 의한 알고리즘이 기존의 최적 경로보다 더 선호하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 일방통행 도로에서 보행자 공간을 확보하고 주차 공간을 확보하면서 도로의 소통을 원활하게 할 수 있는 장점이 있음에도 불구하고, 차량 우회 거리의 증가나 회전 용량의 감소 등으로 인한 불편함도 있기 때문에 일방통행 지정은 기술적으로 매우 신중할 필요가 있다. 일방통행 도로 중 주민들의 변경 요구가 강하고 일방통행의 지정 목적을 달성하기 어려운 도로는 물리적인 여건이 허락되는 범위 내에서 양방통행으로 바꾸는 것이 바람직하다. 이 연구에서는 연구의 목적을 달성하기 위해 현재 운영되고 있는 일방통행 체계를 현장 조사하여 검토하고, 주민들을 대상으로 일방통행 체계에 대한 설문조사를 실시하여 주민들의 의견을 취합했다.
현재 사용되고 있는 통행시간 분류방법은 하나의 통행시간을 대푯값으로 가지고 있다. 이에 문제점은 고속도로 특성으로 규정 속도 이상의 속도로 주행하는 차량, 규정 속도 및 휴게소 이용차량, 운전자의 운전 습성, 통행 목적, 피로의 정도, 운전자 성향과 도로상황에 따라 통행시간이 다르게 나타나는 점이다. TCS(Toll Collection System) 자료는 고속도로의 다양한 특성이 포함되어 있으며, 대상 구간의 거리가 멀수록 목적지에 도달하는 통행시간의 분산이 커지는 특성 또한 보인다. 따라서 이를 처리하기 위한 효율적인 통행시간 분류, 구간대표통행시간 추출 알고리즘이 필요하다. 기존의 방법은 전체 통행차량의 통행시간을 감안한 방법으로 통행시간 예측시 정확성이 저하된다. 본 연구에서는 TCS 자료를 Fuzzy c-means 알고리즘을 이용하여 일일 고속도로 통행시간의 시간별 주행특성을 고려한 대푯 값을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 실제 서울-청주 구간을 운행한 TCS 자료를 가지고 실시한 실험으로, 주행특성 및 도로상황을 고려한 Fuzzy c-means를 이용한 통행시간 분류방법과 기존의 통행시간 분류 방법을 통한 통행시간을 PIFAB를 사용 TCS 자료의 실제 통행시간과 경로통행시간을 비교 평가하였다. 평가한 결과 본 연구에서 제안하는 Fuzzy c-means기법은 기존 방법인 MAD기법보다 75%, 신뢰구간(95%) 추출법 대비 81%의 정확성을 제고하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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