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.
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.
최근 고속도로의 길이와 운전 차량 수가 빠른 속도로 증가하고 있어 운전자들에게 고속도로 교통상황를 신속하고 정확하게 제공하는 것이 중요한 문제로 대두되고 있다. 고속도로통행료수납시스템(TCS: Toll Collection Systrem)은 전국 고속도로를 주행하는 차량의 통행 정보를 실시간으로 제공하므로 교통 상황 예측에 유용하게 활용될 수 있다. TCS 자료는 차량이 입구영업소를 통과한 후 출구영업소를 통과하는 데 소요된 시간으로서, 운전한 시간, 휴게소 체류시간 등을 모두 포함한 통행시간으로 운전자의 운전 특성, 통행 목적, 피로의 정도에 따라 편차가 크게 나타난다. TCS 자료의 통행시간을 기초로 예측된 정보는 이러한 불확실성을 포함하고 있기 때문에 이를 활용하기 다양한 데이터처리 기법이 필요하다. 본 논문에서는 TCS 자료의 효율적인 전처리 및 교통 예측 기법 현황에 대하여 기술하고 향후 발전 방향을 제시하였다.
Traffic congestion stems from the widespread desires of people to purse certain goals that inevitably overload existing roads every day. he a transportation policy, congestion toll system has been implemented in Seoul, since 1996. The growing concerns on whether the system would achieve sustained results in the future motivated us to investigate the effectiveness of this policy. Developing and running the congestion toll simulation model, we find that this policy is not an effective policy in the long m. The paper indicates the power of system dynamics approach as a tool for evaluating complex policy like a congestion toll, and suggest that city transportation policy maker should approach the problem with systems thinking and analyze the effectiveness of policy on the basis of understanding the dynamic relationships among subsystems.
현재 사용되고 있는 ETCS(Electronic Toll Collection Services)는 충전식의 스마트 카드와 카드리더를 이용하여 필요한 정보를 읽음으로 인증 및 과금 결제를 처리하는 방식이다. 혀 방식은 스마트 카드 규격이 다양하여 사용자는 각 규격에 맞는 카드리더를 사용해야 한다. 게다가 충전식이기 때문에 매번 충전해야하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 현 ETC(Electronic Toll Collection)시스템의 단점을 극복하고자 스마트 카드 대신 휴대폰과 WAP(Wireless Application Protocol) 서버를 사용하여 통행료 자동징수 시스템을 설계한다. 또한 휴대폰을 사용함으로써 ITS(Intelligent Transfer Service) 시스템과 별도로 지역적인 인증이 가능하여 인중절차를 간소화시킬 수 있으며, ITS 시스템의 부하를 줄일 수 있기 때문에 ETC시스템 처리속도 또한 증가시킬 수 있다.
It is well known that market transactions do not lead to social optima when externalities exist. Given that previous studies such as RICARDO-AEA(2014) have identified various types of external costs, we must take their magnitudes, or externalities in general, into account in order to make toll prices to achieve social optimum. Little has been done on estimation of externalities in road uses in Korea, to the best of our knowledge. We suggested to use the contingent valuation method (CVM) to estimate overall social benefits and applied it to estimation of benefits of road kill prevention as a pilot study. Our empirical model has considered heteroskedasticity explicitly and its estimation result was that individual drivers were willing to pay 147 KRW on average in addition to current toll prices for prevention of road kills. We provided general discussions of externalities in road use and various internalization measures.
본 연구에서는 고속도로와 같은 연속류 에서의 통행시간 군집화 현상을 연구하여 신뢰성 있는 단위 시간 당 구간 대표 통행시간을 구하는 전처리 방법을 제시하는데 목적이 있다. 현재까지는 단위시간 당 구간의 통행시간 대푯값으로 하나의 평균값(Mean), 최빈값(Mode), 또는 중앙값(Median)이 사용되었다. 이의 문제점은 운전자의 주행 습관(빠른 주행, 느린 주행), 휴게소 이용, 도로 정체 등 다양한 요인으로 인하여 차량일 구간 주행 속도 간 편차가 많아 현재 사용하는 1개의 대푯값으로는 전체 차량의 운행 특징을 정확히 표현하기가 곤란하다는 점이다. 이를 개선하기 위하여 본 연구에서는 군집 방법을 이용하여 차량군을 복수의 비슷한 군집으로 나누고 나누어진 그룹별로 통행시간 대푯값을 선정하는 방법을 제시하고 실험하여 이 방법이 효과적임을 증명하였다.
경제 성장과 생활 수준의 향상으로 인한 자동차 수의 증가는 않은 문제를 발생시키고 있다 제한된 인력과 비용으로 효율적인 자동차 관리를 위한 연구 분야 중에서 자동차 번호판 인식 (Vehicle Plate Recognition) 기술은 법규위반의 식별, 통행료 징수, 납세, 도난.도주 차량 확인 및 주차 관리 등의 않은 분야에 응용되고 있다. 자동차 번호판 문자 인식 문제와 같이 훈련 예제 수집 비용이 많이 드는 경우에 제한된 수의 훈련 예제를 최대한 활용하여 분류 성능을 향상시키기 위한 방안 중 하나로, 수집된 훈련 예제들로부터 가상의 예제를 생성하고, 생성된 가상 예제를 훈련 예제로 추가하여 학습하는 절러 연구가 수행된 바 있다. 본 논문에서는 자동차 번호판 문자 인식의 성능 향상을 위친 수집된 예제들을 적절히 병합하여 가상의 예제를 생성하는 방안에 관해 기술하고, 문자 인식 분야에서 일반적으로 많이 사용되는 여러 알고리즘에 대하여 다양한 가상 예제 생성 방안 및 다양한 생성 비율 따른 실험을 통해 그 효용성을 확인하였다
고속도로의 다양한 주행특성으로는 과속하는 차량, 휴게소나 기타목적의 이용차량, 운전자의 습관이나 피로도등이 있는데 이에 따라 고속도로 주행시간에 차이가 나타난다. 하지만 현재에는 이러한 특성을 고려하지 않고 통행시간 분류가 되고 있어 정확성과 신뢰성을 보장하지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 데이터 분포에 따른 해석을 통하여 TCS데이터의 특성을 고려 할 수 있는 Fuzzy c-means 알고리즘과 단순히 임의의 초기값으로 분류하는 K-means와의 비교를 통해서 주행특성을 고려한 클러스터링 기법이 경우에 따라서 더 효과적이고 신뢰성 있는 분류방법이 될 수 있음을 증명하였다.
본 논문에서는 교통 이력자료의 시공간 데이터를 활용하여 교통 분석 및 예측에 필요한 신뢰성 높은 데이터를 제공하기 위한 TCS/HI-PASS 전처리 알고리즘을 제안한다. 시공간 데이터의 전처리 알고리즘은 각종 교통정보에 이용되고 있으며, 그 중 대표적으로 활용되고 있는 것이 차량 검지기(VDS)를 통해 수집된 교통량, 속도, 점유율 정보이다. 이러한 정보에 가공처리 알고리즘을 적용하여 공간평균속도 기반의 통행시간을 산정하고 있으며, 고속도로 통행료 수납시스템(TCS)으로 부터는 출발영업소와 도착영업소의 진 출입시간을 기반으로 평균통행시간을 산정하고 있다. 본 연구에서는 차량 검지기(VDS) 데이터와 기존 TCS 데이터의 전처리 알고리즘을 분석하여 TCS와 HI-PASS 데이터 기반의 개선된 전처리 알고리즘을 설계, 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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