현대 사회에서 상업적 성공을 위해서는 상권 분석이 필요하며, 상권 분석의 요소 중에서 핵심적인 부분은 통행량이다. 통행량을 측정하기 위해서 사람이 직접 측정하는 방법이 많이 사용되고 있으나 높은 인건비와 측정 실수를 유발할 가능성이 높다. 본 논문에서는 웹캠을 통해 촬영한 이미지를 이용하여 보행자의 통행량을 측정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 사람 영역 탐지와 움직임 추적으로 구성되어 있다. 사람 영역 탐지에서는 움직임 영역을 추출하고 HoG 특징과 Adaboost 분류기를 이용하여 사람 영역을 탐지한다. 움직임 추적에는 멀티 레벨 매칭과 거짓 양성 제거를 이용하여 추적 및 통행량을 측정한다. 멀티 레벨 매칭은 HoG 영역에 대해 유사도 계수를 구하여 판별하는 과정, 칼만 필터를 이용하여 추정한 위치의 이미지 유사도를 계산 과정, 사람 영역 탐지에서 추출한 움직임 영역을 이용해 유사도를 계산하는 3단계 과정으로 구성되어 있다. 거짓 양성 제거는 사람 영역 탐지에서 잘못된 탐지 영역을 제거한다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 기존의 사람 영역 탐지 및 추적하는 방법과 비교 실험을 수행하였다. 그 결과 제안하는 방법은 사람 통행량 측정에서 83.6% 정확도를 보였으며, 기존 알고리즘에 비하여 11% 높은 성능을 달성하였다.
급변하는 교통환경 하에서 신뢰성 있는 기·종점통행량(O/D)를 구축하는 것은 매우 어려운 일이다. 특히, 시간과 비용의 제약하에서 교통계획을 수립해야 하는 경우라면 전통적인 O/D 구축방법인 O/D조사를 통해 O/D를 구축하는 것은 현실적으로 불가능한 일이다. 이로 인해 관측통행량을 이용하여 O/D를 추정하는 연구가 활발하게 이루어져 왔다. 그러나 현재까지 진행되어 온 연구들이 개별차량 O/D를 추정하는 대에만 국한되어 있어, 관측통행량으로 대중교통 O/D를 추정하는 연구는 거의 없는 실정이다. 본 연구는 이미 개별차량 O/D 추정에서 신뢰성이 검증된 Gradient방법을 대중교통 O/D 추정에 적용하여 그 신뢰성을 평가하는데 목적이 있다. 본 연구에서 대중교통 통행배정은 Spiess-Florian의 대중교통 통행배정규칙을 이용하였고, Gradient방법의 신뢰성을 평가하는 기준으로는 기본 O/D와 추정 O/D의 분포형태를 이용하였다.
본 논문에서는 교통관제용 CCTV로부터 촬영된 영상에서 교통 상황 분석을 위해 차량의 통행량 및 통행 속도를 획득하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 촬영된 영상에 역 투영 사상(IPM, Inverse Perspective Mapping) 방법을 이용하여 카메라 각도에 따른 시각적 관점에서 기인한 왜곡을 제거하고, 차선 검출 알고리즘을 통해 1) 차량 통행량, 2) 차량 통행 속도를 측정할 소정 영역을 획득한다. 소정 영역에 대하여 광류(Optical flow) 기반 모션 추정을 이용하여 차량 통행량 및 통행 속도를 획득한다. 본 논문에서 제안한 방법을 지역별 다양한 CCTV 영상인 총 106,993 프레임, 약 세 시간 길이의 영상에 적용하여 88.94%의 검출 성능을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 우리나라의 도로교통사업의 타당성 평가시 활용되는 국가교통DB 기종점 자료를 이용하여, 통행량 변화에 따른 추정 링크 교통량의 불확실성을 분석하였다. 분석 결과, 평균적으로 기종점 통행량의 확률변동으로 변화될 수 있는 전체 국가교통DB 네트워크의 교통량 불확실성 정도는 15.4%로, 혼잡한 구간의 교통량에 대한 불확실성이 그렇지 않은 구간의 불확실성보다 매우 큰 것으로 나타났다. 특히, 본 논문에서는 교통량 추정치에 대한 분산추정치를 계산하고 이를 토대로, 주어진 신뢰수준에서 구간추정 치를 제시하여 교통투자를 결정하는 의사결정가나 분석가들에게 다양한 정보를 제공할 수 있는 기틀을 마련하였으며 도로부문 투자에 대한 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 토대를 마련하였다.
구간 교통량을 이용한 기종점(O/D:Origin-Destination)통행의 보정에 관한 여러 기법들은 기존의 기종점 통행량과 현재의 관측 구간 교통량을 이용하여 기존의 O/D를 보정할 수 있는 장점이 있다. 또한 참 O/D통행량을 알 수 없다는 기존의 문제점을 다소라도 극복하면서 현실에 적합한 배정 구간교통량을 얻을 수 있는 방안으로 유용하다고 할 수 있으나, 적정 관측조사지점 위치 및 관측교통량 집합의 선정에 대한 문제가 있다. 또한, 보정된 O/D내에 내재해 있는 통행패턴이 유지되면서 보정이 수행되어야 한다. 이상의 O/D보정 과정은 모의네트워크상에서 참 O/D값을 알고 O/D보정을 수행할 수 있으나, 실제 대규모 네트워크에서 참 O/D를 알기란 사실상 불가능하며, 대규모 네트워크에서의 적용 사례는 보고되지 않고 있다. 기존 O/D의 보정에 있어서 보정된 O/D는 입력자료의 신뢰성과 관측지점 위치 및 지점수에 크게 의존한다. 따라서 본 연구에서는 관측된 구간 교통량 자료와 O/D 보정 모형중의 하나인 Gradient기법을 이용하여 기존의 전국 O/D를 보정하고, 관측 구간교통량 집합별로 보정된 O/D가 기존의 통행패턴을 유지하면서 실측 및 배정된 구간교통량 분석을 통한 O/D보정과정에 있어서의 방법론을 제시하고자 한다. 분석을 위하여 관측 구간교통량 별로 적용된 관측위치 및 지점수의 현실적 타당성과 O/D 평가의 신뢰성 지표로서 관측지점과 개수에 변동에 따른 $\circled1$보정 전-후의 관측 구간교통량과 배정 구간교통량. $\circled2$기종점 통행수요 메트릭스에 내재되어 있는 통행행태로서 전체 통행수요의 평균통행시간분포를 나타내는 통행시간분포(TLFD:Trip Length Frequency Distribution)변화를 통계적으로 비교-분석하였다. 본 연구의 분석결과는 전체 네트워크의 총 링크교통량중 약 10%의 관측교통량을 이용하면 기본 O/D의 TLFD를 왜곡시키지 않으면서 관측교통량과 배정교통량의 차이를 최소화시키는 것으로 분석되었다.
본 연구의 목적은 현재 서울시를 포함한 수도권 지역에서 가장 높은 수송분담율을 차지하고 있는 지하철망 상 통행흐름의 시 공간적 구조를 밝히고, 그러한 통행흐름과 토지이용의 관계성을 밝히는 것이다. 특히 본 연구에서는 지난 2004년 7월 이후 수도권 대중교통이용자의 대부분이 이용하고 있는 교통카드 통행거래자료 중 매년 주중 하루치의 통행 트랜잭션 데이터베이스에 대하여 데이터마이닝 기법을 적용하여 지난 4년간 수도권 지하철망 상 통행흐름의 위상학적 구조를 비교분석하였다. 또한 하루 중 시간대별 통행흐름의 공간적 특징을 분석하기 위하여 하루를 아침 출근시간대, 낮 시간대, 저녁 퇴근 시간대로 나누어 수도권 지하철망 상의 각 지하철역의 시간대별 출발통행량과 도착통행량을 산출하고, GIS를 이용하여 그 공간적 패턴을 비교한 결과 시간대별로 확연한 차이가 나타남을 확인하였다. 그리고 지하철 통행흐름의 위상학적 구조와 토지이용과의 관계성을 밝히기 위하여 각 지하철역의 시간대별 출발 도착 통행량과 그 지하철역 주변지역의 토지이용상태를 반영하는 지리적 변수들 간의 상관관계분석과 다중회귀분석을 실시하였으며, 분석 결과 시간대별 출발 통행량 및 도착 통행량 관계를 설명하는 선형 대수식을 도출하였다. 함수식의 적합성 판명을 위하여 공선성진단과 이분산성분석을 실시하였다.
오늘날 도시 지역의 화물차량의 통행은 통행의 제한이나 관리활동의 부재의 이유로 도로혼잡 문제화 환경 및 도로파손의 사회비용 증가의 문제점을 증가시키고 있다. 이러한 문제의 해결을 위해 본 연구에서는 도시 내 화물차량의 효율적인 관리를 위한 화물통행망 구축방안을 제안하고자 한다. 본 논문을 통해 제안된 화물 통행망 구축방안은 죤 들의 화물차량 유출입 통행량의 차이에 따라 나타나는 교차통행량을 수용할 수 있는 간선망을 배정하는 방법을 이용하였고, 간선의 기능을 수행하는 도로의 위계별로 나타나는 용량차이를 고려하기 위하여, 도로를 '도로용량편람'의 용량산정을 위한 분류방식을 적용하여 고속도로, 다차로 도로, 도시 및 교외 간선도로로 구분하였으며, 요구되는 차로수 별 통행 가능한 화물차량의 통행수를 산정하였다. 이때, 차로수 별 화물차량 통행량은 도시 계획자의 목적에 따라 적용 가능하도록 교통류 중 화물차량의 유입 허용비율에 따라 각각 산정하였다 최종적으로 개발된 화물통행망 구축방안을 서울시를 대상으로 적용해봄으로써 실질적인 효용과 적용 가능성을 확인하였다.
교통정보서비스에서 정확한 통행량과 통행속도를 산출하기 위해서는 기본적으로 제공되는 GPS 데이터의 품질이 보장되어야 한다. 그렇지만, 통신비용의 문제로 인하여 GPS 데이터를 제공하는 Probe 차량으로부터 제한된 GPS 데이터가 제공이 된다면 정확한 정보를 제공하기 어렵다. 본 논문에서는 제한된 GPS 데이터로 인하여 손실되는 링크들을 위상정보와 결합시켜 복원시킨 후, 통행 속도를 산출하는 알고리즘을 개발하였다. 이를 적용한 S시의 T 교통정보서비스는 이전보다 더 정확한 통행량 및 통행 속도를 시민들에게 제공할 수 있게 되었다.
최근 탄소중립의 대안으로 떠오르고 있는 자전거의 통행행태를 파악하기 위하여 경유지를 고려한 통행발생량을 추정하고자 하였다. 서울시 공공자전거인 '따릉이'의 GPS 주행궤적 데이터를 이용하여 통행에서의 중간 경유지인 체류 지점을 파악하고, 인구, 토지이용, 물리적인 특성을 반영한 통행발생량 모형을 분석하였다. 맵매칭과 체류 지점 탐지 알고리즘을 이용하여 체류 지점을 추정한 결과, 전체 통행의 약 12.1%에서 체류 지점이 나타났다. 체류가 발생한 통행은 비체류에 비해 평균 이용거리와 이용시간이 더 길며, 체류 지점이 집중되는 시간대는 오전 첨두시와 오후 첨두시 사이의 비첨두시인 것으로 나타났다. 시각화 분석에 따르면 공원 및 레저 시설, 업무시설에서 주로 체류 지점이 나타났다. 체류 지점을 고려하기 위하여 기존의 대여소 기반이 아닌 육각격자를 분석단위로 설정하였으며, 영과잉 음이항(Zero-Inflated Negative Binomial, ZINB) 모형을 이용하여 체류 지점을 고려한 통행발생량을 추정하였다. 분석결과, 자전거전용도로 및 자전거·보행자겸용도로(분리형)와 같이 자전거 이용자의 안전이 확보된 자전거 인프라에서 통행발생량 및 체류 지점에서 발생한 통행이 많은 것으로 나타났다. 또한 공공자전거는 대중교통의 접근수단으로서 퍼스트&라스트 마일 수단의 역할을 하며, 생활중심지와 고용중심지에서 통행발생량이 커지는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 토대로 자전거 인프라의 추가 확충 계획 시 이용자의 안전시설 및 공간 확보가 우선돼야 하며, 대중교통과 연계한 자전거 인프라 시설 보급방안의 수립이 필요한 것으로 보인다.
교통부문의 지속가능성(sustainability)을 유지하기 위하여 대중교통중심의 도시개발(transit oriented development, TOD), 자전거나 보행 등 녹색 교통수단의 이용활성화, 그리고 차량운행시 배출되는 온실가스(green house gas) 를 감축하는 정책 등 다양한 방안들이 제시되고 있다. 이중 온실가스 배출량에 대한 다양한 연구들이 제시되고 있으나, 교통측면의 행태적인 분석에는 한계를 가지고 있다. 본 연구는 교통측면에서 좀 더 행태적인 측면을 고려한 온실가스 배출량 추정식을 제시하는 것이 연구의 목적이다. 즉, 특정 존에서 발생하는 차량으로 인한 온실가스 배출량을 기종점간 통행수요(travel demand for each OD pair)와 통행거리(travel distance)를 반영하여 결정한다. 여기서 기종점간 통행수요는 통행비용의 함수로 중력모형(gravity model)을 이용하여 구해지며, 통행거리는 평균 통행거리가 아닌 기종점간 실제 통행거리를 고려한다는 점이 기존 연구와 차이가 된다. 또한, 본 연구에서 제시하는 온실가스 추정식의 적용성과 활용성을 검토하기 위하여 통행비용에 대한 온실가스 배출량의 민감도(sensitivity)와 탄력성(elasticity)을 유도하며, 정책적 측면에서 온실가스를 감축하기 위한 온실가스 통행료(green house gas pricing)의 부과 효과에 대해서도 검토해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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