지금까지의 링크통행시간에 대한 연구는 개별 차량의 평균을 통한 평균링크통행시간 산정 및 추정의 제한적인 연구가 대부분이었다. 그러나, 링크통행시간은 교통조건, 신호운영조건, 도로조건 등 다양한 영향인자로 인해 통행시간 분포가 구분되는 특성을 나타낸다. 따라서, 링크통행시간 특성을 좀 더 미시적으로 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 GPS를 이용한 실시간 교통자료 수집의 방법에 대해 살펴보았으며, GPS를 이용한 RTK 측량을 이용한 실시간 자료수집을 통하여 링크통행시간에 대한 연구를 수행하였다. 또한, 신호운영에 의한 영향으로 인한 링크통행시간 분포특성을 분석하기 위해 링크통행시간에 대한 현장조사를 추가적으로 실시하였다. 현장조사 결과분석을 통해 통행시간 분포특성 및 원인을 분석하고 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 통해 보다 다양한 조건을 부여하여 링크통행시간분포비율에 영향을 주는 변수들에 대한 검토하고 통행시간 분포비율을 추정할 수 있는 모형을 구축하였다. GPS 실험차량을 이용한 주행실험결과를 분석한 결과 순행시간으로만 이루어지는 링크통행시간과 적색시간 동안 대기하였다가 링크구간을 통과하여 순행시간에 신호 대기시간을 더한 링크통행시간으로 통행시간이 구분되는 현상을 확인할 수 있었으며 따라서, 링크통행시간에 대한 분석은 통행시간을 하나의 평균통행시간으로 인식하는 것보다 두 개의 구분된 통행시간을 동시에 고려하는 것이 바람직할 것으로 판단되었다. 링크통행시간 분포특성에 대한 연구결과 또한, 통행시간이 양분되어 분포하는 것으로 분석되었다. 따라서, 링크통행시간의 경우 평균통행시간에 의한 결과보다 신호지체가 발생하지 않는 통행시간과 신호지체가 발생하는 통행시간으로 구분하는 것이 교통상황을 인식하는 것이 바람직할 것으로 나타났다.
본 논문에서는 수집된 데이터를 이용한 경로통행시간 추정에 관한 연구를 수행하였다. 교통정보 이용자들은 출발지에서 목적지까지 통행하는데 소요되는 경로통행시간에 대해 다양한 정보를 요구하고 있다. 그러나 지금까지 경로통행시간 정보는 평균링크통행시간의 단순한 조합에 의한 평균경로통행시간의 단조로운 형태로 제공되고 있어 정보이용자들의 다양한 경로통행시간 정보에 대한 요구를 충족시키지 못하고 있는 실정이다. 이러한 획일적인 경로통행시간 정보제공의 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 동일구간, 동일조건에서 여러 대표값으로 분포하는 경로통행시간에 대한 연구를 통하여 다양한 경로통행시간에 대한 정보를 제공함으로써 정보 이용자의 요구에 부응하기 위한 경로통행시간 추정에 관한 연구를 실시하였다. 본 연구에서는 링크통행시간의 조합을 통해 경로통행시간의 분포를 추정하기 위해 링크통행시간과 경로통행시간과의 관계를 분석하였다. 이러한 결과를 바탕으로 링크통행시간 분포비율을 조합하여 경로통행시간 분포비율을 추정하는 알고리즘을 구축하였으며, 알고리즘 적용결과 우수한 추정력을 가지는 것으로 분석되었다.
이 논문은 확률론적인 방법을 이용하여 동적 통행시간(dynamic travel time) 모형을 도출한다. 동적 통행시간 모형은 차량의 통행시간은 도로 공간상에서의 교통흐름 분포에 따라, 또는 통행구간 출발점에서 시간에 대한 교통흐름의 분포에 따라 결정된다고 가정하여 얻어진다. 이 모형들에서 교통흐름의 분포가 차량의 통행시간에 미치는 정도를 나타내는 확률밀도함수(probability density function)는 여러 가지 형태의 도입될 수 있으나 지수분포를 따른다고 가정한다.
지금까지의 링크통행시간에 대한 연구는 개별 차량의 평균을 통한 평균링크통행시간 산정 및 추정의 제한적인 연구가 대부분이었다. 그러나, 링크통행시간은 교통조건, 신호운영조건, 도로조건 등 다양한 영향인자로 인해 통행시간 분포가 구분되는 특성을 나타낸다. 링크통행시간 분포특성에 대한 선행연구결과 통행시간이 양분되어 분포하는 것으로 나타났으며 따라서, 링크통행시간의 경우 평균통행시간에 의한 결과보다 신호지체가 발생하지 않는 통행시간과 신호지체가 발생하는 통행시간으로 구분하는 것이 교통상황을 인식하는데 바람직할 것이다. 본 연구에서는 통행시간 분포특성 및 원인을 분석하였으며, 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 통해 보다 다양한 조건을 부여하여 링크통행시간분포비율에 영향을 주는 변수들에 대한 검토하고 통행시간 분포비율을 추정할 수 있는 모형을 구축하였다. 먼저 링크통행시간 분포비율을 추정하는 회귀모형과 퍼지근사추론 모형을 구축하였다. 추정 모형을 구축하기 위한 변수를 분석한 결과 잔류녹색시간과 대기행렬 대수가 높은 상관성을 가지는 것으로 분석되었으며, 따라서 이를 이용하여 추정모형을 구축하였다. 구축결과를 비교 검토한 결과 퍼지근사추론 모형이 회귀모형에 비해 추정의 신뢰성 및 적용성에서 더욱 우수한 것으로 나타났다.
통행분포(trip distribution)에서는 첫 단계인 통행발생(trip generation)에서 구해진 통행 유출량(trip production)과 통행 유입량(trip attraction)을 연결시키는 작업이 행해진다. 즉 하나의 존에서 유출되는 통행량을 다른 존에 분포시키는 과정이라 할 수 있다. 그런데, 통행분포모형에 사용되는 통행시간이나 비용 등의 통행저항들이 통행수요가 변함에 따라 함께 변함에도 불구하고 현재 사용하고 있는 중력모형에서는 이를 고려하지 못하는 한계를 갖고 있다. 즉, 목적지까지의 통행비용이 커지면 통행수요는 줄어들며, 반대로 통행비용이 적으면 통행수요가 커지는 것과 같은 관계가 존재하게 된다. 이런 측면에서 본 연구는 통행분포시 목적지간에 균형(equilibrium condition of trip distribution)이 존재함을 증명한다. 이를 위하여 대표적인 통행분포모형인 중력모형을 이용하여 통행분포시 균형조건을 유도하며, 이런 균형조건을 만족시키는 통행분포를 구하는 방법론을 제시한다. 또한, 본 연구에서 제시된 모형은 간단한 예제를 통하여 평가하며, 통행분포시 균형상태의 해가 도출됨을 확인한다.
보안등은 주택가 골목에 안전을 위해 설치하는 중요한 설비로서, 도로 폭이 12m 이하인 장소에 설치된다. 그러내 통행 인구가 없어도 야간시간 내내 점등되고 있기에 낭비되는 전력량이 상당하다. 적외선센서가 부착된 보안등을 교체하게 되면 보행자의 움직임을 통해 일정시간 점등이 되고 이동체가 없을 때는 소등이 되어 전기에너지의 소비를 상당히 줄일 수가 있어 온실가스저감에 기여할 수 있다. 본 논문에서는 적외선센서 보안등의 최적 작동시간을 추적하기 위해 보행자의 통행 분포를 알아보고자 연구지역인 경북대 캠퍼스 내에서 사계절 중 여름철 야간 보행자의 통행패턴을 현장조사하여 분석하였다. 이를 통해 시간별, 공간별 분포 특성을 파악하고 도식화하여 보행자의 통행분포 특성을 파악함으로써 보안등의 작동시간 추적이 가능하였다.
고속도로의 경우 해당구간에 버스전용차로, 휴게소, 졸음쉼터 등이 존재할 경우 다수의 통행시간 그룹이 존재할 수 있다. 기존 대부분의 구간통행시간 추정연구에서는 낮은 표본 수집 상태에서 하나의 대표 통행시간(정규분포 가정) 그룹을 가정하고, 특정범위를 벗어난 경우 이상치로 판단하여 제거한 후 구간 통행시간을 추정하였다. 하지만, 고속도로와 같이 해당구간에 버스전용차로, 휴게소, 졸음쉼터 등이 존재할 경우 통행시간 분포는 정규분포가 아닌 쌍봉 또는 다봉 형태를 보일 것이다. 따라서 기존의 추정방법론을 적용할 경우 왜곡된 결과를 초래할 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 첫째, 샘플수가 부족한 상태에서도 신뢰할 수 있으며, 둘째, 다수의 통행시간 그룹 중 일반차로를 이용하면서 휴게소를 이용하지 않은 대표 통행시간 그룹을 선정하고, 선정된 통행시간 그룹의 개별 통행시간 자료를 이용하여 대표 통행시간을 추정할 수 있는 방법론을 제안하였다.
통행시간 신뢰성은 통행자가 예측하기 힘든 통행시간의 변동을 설명하는 개념이다. 본 연구는 통행시간 신뢰성을 측정할 수 있는 지표를 개발하고, 국내 도로 및 철도 이용 실적자료를 바탕으로 통행시간 신뢰성 지표 원단위를 산정한다. 통행시간 신뢰성 측정 지표로 수정형 완충시간 지표를 제안하며, 신뢰성/비신뢰성의 임계점으로는 로그정규 통행시간분포를 기반으로 한 계획 통행시간과 실제 통행시간의 차이를 측정한다. 이를 통해 철도는 상수형 도로는 음의 포물선형 통행시간 신뢰성 지표함수를 개발한다. 본 연구의 결과가 도로 및 철도 투자사업의 신중한 의사결정에 일조할 수 있기를 기대한다.
현재까지 개발된 교통량 기반 O/D 추정기법들은 추정된 O/D의 신뢰성을 평가하는 기준으로 통계적 오차분석을 통한 참O/D(true O/D)와 추정O/D간의 타이를 분석하는 방법이 주류를 이루었다. 문제는 이러한 오차분석기법들이 현실적인 대규모 교통망상에 적용될 때 탐O/D를 알 수 없을 뿐만 아니라, 알 수 있다고 하더라도 추정된 O/D와의 비교 평가시에 그러한 평가방법으로 추정된 O/D의 신뢰성을 부여하기에는 많은 문제점을 가지고 있다는 점이다. 통행조사에 의한 O/D는 비록 포함되어 있는 정보가 과거의 정보라고 할지라도 현재의 통행흐름에 대하여 가장 많은 정보를 가지고 있다고 할 수 있다. 즉, 선행O/D의 정보를 크게 변화시키지 않으면서도 관측교통량으로 O/D를 추정할 수 있는 방법이 이 관점에서 매우 뛰어난 추정방법이라고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 선행O/D정보 중 통행수요예측시 가장 중요한 지표의 하나인 통행시간빈도분포 (TriP Length Frequency Distribution:TLFD)를 이용하여 추정O/D의 신뢰성 지표로 삼았다. TLFD는 4단계 모형에서 통행분포(trip distribution)시 모형을 정산하는 데 사용되는 방법으로써 죤간 통행시간을 단위별로 나누어 조사된 통행시간분포와 추정된 O/D의 통행시간분포가 유사한 지를 살피는 방법이라고 할 수 있다. 조사된 TLFD와 추정O/D의 TLFD가 유사한 모양을 이를 때 추정O/D의 신뢰성이 높다고 인정한다. 또한 TLFD는 전통적으로 조사된 표본O/D를 전 수화하는데 이용되어 그 타당성 또한 많이 검증되어 왔다. 그러나 아직까지 TLFD를 가지고 교통량으로 O/D를 추정하는 모형의 결과를 검증한 연구 결과는 없는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 최종적인 이러한 분석결과를 평가할 수 있을 뿐 아니라, 평가된 지표가 신뢰할 만한 수준이 아니라면, 추정된 결과를 보정할 수 있는 가능성을 제시하고자 한다.
연구는 국도 단속류 구간에서 DSRC로 수집한 개별차량 통행시간의 대푯값 산정 시 신뢰도를 높이는 최적 수집 간격을 결정하는데 목적이 있다. 이를 위하여, 단속류 구간에서 수집되는 가장 대표적인 개별차량 통행시간의 분포인 양봉형태의 비대칭 분포를 따르는 수집데이터를 활용하고 개별차량 통행시간의 수집 간격 크기를 변화시켜 MSE(Mean Square Error)를 추정함으로 오차가 최소가 되는 최적 수집 간격 크기를 결정한다. MSE 산정을 위한 편의 추정식은 비대칭 분포에서도 활용이 가능한 t-분포의 최대 추정 오차식을 활용하였다. 최적 수집 간격 분석을 위한 데이터 수집 간격은 단속류 구간에서 신호정지로 데이터 수집이 정상적으로 결측 되는 1-2분 수집 간격은 제외하고, 3분 이상의 수집 간격만을 대상으로 하였다. 데이터 수집 시 결측을 발생시키는 수집 간격은 결측 데이터 보정처리 과정에서 또 다른 오차를 유발하게 되어 배제하였다. 분석결과 MSE가 최소가 되는 최적 수집 간격은 3-5분이며, 통행시간 증가 시 최적 수집 간격은 3분으로 짧아짐을 확인하였다. 시스템 운영의 효율성과 통행시간 대푯값 산정의 신뢰도 향상을 모두 고려할 때 기본 수집 간격은 기존과 같이 5분으로 운영하고, 정체 시는 3분으로 수집 간격을 줄여 운영하는 것이 효과적일 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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