보행통행량은 보행안전분석과 보행환경개선에 중요한 요소이나 교통 부문에서 보행통행량 예측에 관한 연구는 많지 않다. 도시계획분야에서는 네트워크 특성만으로 보행량을 예측하는 공간구문론(Space Syntax Theory)이 연구되어져 왔고 많은 연구에서 효과적으로 보행량을 예측하는 것으로 밝혀졌으나, Space Syntax 방법론을 이용한 보행량 예측법은 교통 부문의 네트워크 구성 방법이 상이하여 활용에 어려운 점이 있다. 따라서 본 연구는 교통의 관점에서 보행네트워크를 구축하고 이를 바탕으로 Dial 알고리즘을 활용하여 링크의 상대적인 중요도를 나타내는 연결도 개념을 도입하여 보행량을 예측하는 방법을 제시하고, 이를 인사동 및 숭례문 지역에 적용하였다. 분석결과 연결도와 보행통행량의 상관계수가 인사동의 경우 0.713, 숭례문의 경우 0.482로 상당히 높게 나타났고, 연결도 및 도로폭을 종속변수로 한 보행통행량 모형의 결정계수가 인사동의 경우 0.893, 숭례문의 경우 0.671로 모형의 설명력 또한 높은 것으로 나타났다. 이러한 수치는 연결도가 보행통행량 추정에 있어서 충분히 설득력 있는 방법론임을 의미한다. 또한, 연결도를 이용한 보행통행량 추정법은 Space Syntax 이론에 의한 추정법에 비해 그 과정이 간단하고, 특정 소프트웨어를 사용할 필요가 없으며, 네트워크가 교통네트워크의 구축 방법과 같은 방법으로 구축되므로 연구대상구역의 가로망 체계 변화가 보행통행량에 미치는 영향을 간단히 추정해보는데 유용한 방법론이다.
기존에 사용자 인터페이스 디자인 개발시 다양한 사용자 니즈들이 수집되고 이러한 정보들의 효과적 활용을 위하여 여러 가지 분석방법들이 활용, 개발되고 있다. 그중 Video Ethnography는 특정 시스템 상에서 나타나는 사용자의 행동을 중심으로 한 환경내의 변화를 비디오를 이용해 저장하고 저장된 상황 의 변화요인을 해석 체계에 의거해 분석하는 기법이다. 이는 기존의 다른 방법에 비해 사용자의 자연스 러운 작업의 수행을 분석하는 데 초점을 맞추고 있기 때문에 실험실에서 행해지는 계획된 실험에서 얻 을 수 없는 시스템에 관한 발견점을 찾아낼 수 있다는 장점이 있다. 하지만 현재 Video Ethnography를 수행하는 과정에서 수집된 사용성 정보들이 총체적인 관점에서 체계적으로 관리, 분석되지 못하고 있고, 관리 시스템의 부재로 인하여 비디오 데이터를 분석, 관리하는데 필요이상의 시간과 노력이 필요한 실정 이다. 본 연구에서는 이러한 어려움을 해결하고자 Video Ethnography를 통해 얻어진 사용자 니즈를 체 계적으로 수집,해석, 관리하는 효과적인 도구의 개발에 중점을 두었다. 특정한 사용상황에 맞추어 수집 된 다양한 형태의 사용자 니즈들은 먼저 컴푸터를 통해 입력되고 입력된 데이터는 과업의 목적, 주변상황, 시스템과 사용자와의 상호작용 등 다양한 변수에 의해 분석된다. 이러한 분석의 과정을 통해특정 시스템 에 대한 사용자의 니즈가 도출되고 새로운 디자인 해결안이 제시될 수 있는 것이다. 이러한 일련의 과정 은 사용자 니즈 데이터베이스로 구축되며 추후 제품 개발의 근거로서 활용될 수 있다. 앞으로 다양한 사 용환경에 대한 사용자 니즈 데이터베이스가 확충되면 각 사용상황하의 사용성 문제 해결안뿐만 아니라 서로 관련이 있는 사용상황간의 연계 연구를 통해 좀 더 광범위한 개념의 제품 개발도 가능해 질 수 있을 것이다.와 만족도와의 관계 및 이상형에 대해 구체적으로 파악할 필요가 있다. 또한, 신체에 대한 이상형은 시대의 여러 여건에 따라서 변화할 수 있으므로 의복 착용자가 의복을 통해서 표현하고자 하는 이상형의 시대적 변화를 살펴볼 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 신체에 대한 인식도 및 만족도, 이상형에 대한 설문지 조사와 신체측정을 통하여 신체 크기에대한 만족도를 객관적인 척도로 고찰하고, 이상형과 실제 체형에 관하여 고찰하고자 한다. 도한, 1992년도 자료와의 비교를 통하여 시대에 따른 신체만족도와 이상형의 변화를 파악하고자 한다. 이를 기초로 한 의복원형 제작 및 의복 디자인에 대한 연구를 통해 의복의 맞음새가 좋을뿐만 아니라 의복착용자들 에게 심리적 만족을 줄 수 있는 의복 제작에 도움이 될 수 있을 것이다.적입지로 분석되었다.등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의 교차로 통행을 고려하는 performance function의 경우 비신호 교차로와 신호교차로에 대한 적절한 비교가 현재로서는 고려되고 있지 못하기 때문에, 구성되는 가로망의 경우 신호교차로들로만 구성되며, 부득이한 경우 입체교차의 형태로 구성되는 것으로 가정한다. 실제 가로망의 경우, 교통향이 많은 도시부의 경우 주가로망은 대부분 신호교차로와 입체교차로 구성되기 때문에
차종구분의 필요성은 교통공학 및 계획분야에서 교통패턴을 파악할 필요가 있으며 도로의 포장설계와 같은 구조적 측면, 교통관련자료구축 등에서도 중요하다. 현재 국내에서 운영중에 있는 각종검지기 체계들은 외국에서 개발한 체계로서 여러 가지 다양한 센서를 복합구성하여 차종을 구분하는 고가의 장비들이다. 이에 대한 국내의 연구사례는 극히 드물다고 볼 수 있다. 지금까지 주를 이룬 국내 연구사례를 보면 루프검지기를 이용한 차종구분이 주를 이루고 있다. 현재 루프검지기의 대체검지기(영상검지기, 자석검지기)개발이 활발히 진행되고 있으며 본 연구에서 이용되는 검지기는 자석검지기로서 루프검지기에 비하여 설치가 간단하고 파손의 우려가 적으며 유지관리 및 보수가 손쉽고 비용면에서도 저렴하다는 것이 장점이라 하겠다. 이에 최근에 개발되어진 단일 자석검지기를 이용한 실시간 차종인식 알고리즘을 개발하고, 현장실험을 통한 현장 적용성을 검토한다. 고속도로에 설치되어 있는 자석검지기를 이용하여 자료를 수집하며 분석에 이용되는 자료는 개별차량에 대하여 자속밀도의 변화를 주파수값으로 변환한 Digital Data값이다. 그 수치를 토대로 각 차량의 점유시간을 파악하여 각 차량의 점유시간동안 파형의 특징을 추출하여 각 특징들을 기초로 하여 각 차량이 나타내는 고유의 파형을 식별하는 패턴인식 방법으로 접근한다. 본 연구에서는 검지기 매설장소의 유한성 및 연구대상 도로의 특성으로 인하여 다양한 차종의 자료수집이 용이하지 못하여 시험가능한 자료수가 많은 차종을 대상으로 분석한다. 차종인식 알고리즘상의 차종분류는 건설교통부 차종분류기준에 따라 우선 구분이 확실한 차종으로 나눈후 단계적으로 세부적 차종분류로 접근한다.의 영향들을 고려함으로써 가로망 설계 과정에서 가로망의 상반된 역할인 이동성과 접근성의 비교가 가능한 보다 현실적인 가로망 설계 모형을 구축하고자 한다. 지금까지 소개된 가로망 설계모형들은 용량변화에 대한 설계변수의 형태에 따라 이산적 가로망 설계 모형과 연속적 가로망 설계모형으로 나뉘어지게 된다. 본 논문의 경우, 계산속도의 향상 측면에서는 연속적 가로망 설계 모형을 도입할 수 있지만, 이때 요구되는 도로용량이 이산적인 변수(차선 수)로 결정되어야만 신호제어 변수를 결정할 수 있기 때문에, 이산적 가로망 설계 모형이 사용된다. 하지만, 이산적 설계모형의 경우 조합최적화 문제이므로 정확한 최적해를 구하기 위해서는 상당한 시간이 소요되며, 경우에 따라서는 국부 최적해에 빠지게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 우선 이상적 모형의 근사화, 혹은 조합최적화문제를 위해 개발된 Simulated Annealing기법의 적용, 연속적 모형의 변수를 이산화하는 방법 등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의 교차로 통행을 고려하는 performance function의 경우 비신호 교차로와 신호교차로에 대
본 연구의 목적은 시간이 경과하면서 통행속도와 같은 교통환경에 나타나는 변화가 대중교통이용자의 시간거리 접근성에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 이를 위하여 서울대도시권 대중교통체계의 3개년(2011년, 2013년, 2015년)의 각각 1주일치 통행기록을 담은 교통카드 데이터를 활용한다. 교통카드빅데이터에는 대중교통이용자들의 통행궤적에 대한 시 공간 정보가 담겨 있다. 본 연구에서는 교통카드 자료의 통행시간을 토대로 각 시점의 대중교통체계를 구성하고 있는 지하철 역 및 버스 정류장들 사이의 링크들의 시간거리를 산출한다. 실험 결과로 얻어진 통합 교통망에서 접근도 변화는 두 가지 관점으로 요약할 수 있다. 첫째, 해가 지날수록 접근도는 떨어지는 경향이 있다. 교통망이 더 복잡해짐으로 차량의 이동 속도가 저하되기 때문이다. 둘째, 요일별 접근도 변화 분석에서 주말에 접근도가 높아지는 경향이 있다. 이것은 버스노선들 상의 버스 속도가 주말에 빨라지기 때문이다. 접근도 변화의 분석을 위해 연도별과 요일별 차량속도와 승객수를 그래프로 설명한다.
최근에 이르기까지 교통분야에서 차량에 관한 정보를 수집하기 위하여 사용되고 있는 검지쳬계는 유도식 루프검지기 (Inductive Loop Detector,ILD)이다. 유도식 검지기로 부터 수집되는 교통자료는 점유시간(차량이 검지기를 점유한시간)과 비점유시간(통행 차량과 차량간의 시간차)및 교통량이 기초 수집자료가 된다. 특히 점유 시간은 신호의 현시 길이를 결정 및 과포화제어를 위한 대기행렬예측 등 다양한 관제알고리즘에 있어서 핵심적인 자료이므로 높은 신뢰도가 요구된다. 이러한 신뢰도는 검지로 부터 수집될 수 있는 자료들을 토대로 통행 차종을 식별함으로써 향상시킬 수 있으며, 관련 관제 알고리즘의 신뢰도 향상은 물론 최근 관심이 고조되고 있는 무인자동감시 체계 및 교통정보 자동 수집장치의 개발을 유도할 수 있다. 본 논문에서는 통행하는 차량들에 대하여 수집 되는 기초자료를 기반으로 인식하기 위한 방법으로 통계적 클러스터링 방법 두 가지와 신경망 클러스터링 방법 등 세가지 방법을 제시하고, 결과로서 무인 자동감시 체계에 관한 활용 방법을 제시한다.
실시간 교통상황을 정화하게 관측할 수 있는 신뢰성 있는 검지시스템의 개발은 첨단교통체계의 성공적인 현장 구현을 위해 근간이 되는 연구 분양이다. 본 연구에서는 보다 효과적인 검지체계 구축을 위한 노력의 일환으로 이종(異種)의 센서로 구성된 도로구간의 상류부 및 하류뷰 검지 스테이션(detection station)에서 차량의 고유한 특성을 추출하여 개별차량을 재인식하는 방법론을 개발하였다. 상류부에서는 기존의 사각 루프 센서 (square loop sensor)를 하류부에서는 차축의 정보를 얻을 수 있도록 새로이 개발된 비매설식 블레이드 센서(blade sensor)를 이용하여 자료를 수집하였다. 또한, 알고리즘의 평가 결과를 통해 제안된 방법론의 타당성을 검증하였다. 본 연구에서 개발된 차량재인식기법을 활용하여 구간통행시간을 산출하는 방법론은 실시간 교통 모니터링 및 정보제공을 지원하는 유용한 수단이 될 것으로 기대된다.
모빌리티 서비스는 구축 대상 지역의 특성과 여건에 따라 변화할 필요가 있다. 이를 위해서는 해당 지역의 통행행태를 기종점 자료에 반영하여 모빌리티 패턴 및 특성 분석이 요구된다. 그러나 종래의 경우 행정 구역 기반의 존 체계를 기반으로 집계된 기종점 자료를 이용함에 따라 공간적 동질성을 담보하기 어렵기 때문에 신규 모빌리티와 같은 특수 목적성을 보이는 수단에 대한 본연의 통행 특성 분석에 한계가 있다. 이에 본 연구는 기존 존 체계에서 벗어나 데이터 기반의 클러스터링 기법 적용을 통해 설정된 집계 방식을 도출하여 기종점 통행패턴에 대한 공간적 분석을 수행한다. 제안 방법은 대중교통버스 및 택시와 같은 종래의 교통수단 뿐만 아니라 도심형 수요응답형 버스와 같은 신규 모빌리티 서비스에 대한 기종점 데이터 본연의 특징 벡터들을 기반으로 클러스터링을 하여 유사 공간적 특성을 반영한 지역 모빌리티의 이용 특성 분석을 가능하게 한다.
본 연구는 대중교통 활성화에 초점을 맞추어 대중교통의 주축을 이루고 있는 지하철과 버스를 중심으로 연계버스 서비스 권을 설정하는 방법을 제시하였다. 연계권역설정은 지하철과 버스의 상호보완적 체계를 이루어 도시체계의 비용손실을 최소화하는데 그 목적이 있으며, 이는 지하철을 중심으로 첨두시 향도심성 대중교통이용자들이 버스로 직접 도심통행시와 인접지하철역까지 버스를 이용하여 환승으로 도심통행시의 편익을 감안한 모형과 그 해법을 제시하였으며, 권역구획은 범용 GIS Package의 IDRISI를 이용하였다.
국내에는 도로의 교통혼잡을 효율적으로 운영하기 위해서 지능형 교통체계(ITS)가 구축되어 있으며 교통정보 수집 및 과속단속 시스템에 활용되고 있다. 현재, 교통순환과 교통안전 확보를 위해 차로마다 통행 차량을 지정하는 지정차로제 및 전용차로제가 시행되고 있으며 인공지능 기술을 적용한 체계적이고 정확한 불법 차량 단속시스템이 필요하다. 본 연구에서는 지정차로제의 차량 통행의 효율성을 향상 할 수 있는 차량번호 인식 모델을 제안한다. 컴퓨터 비전 기술을 적용하여 실시간으로 3차선과 4차선의 다차선 도로를 인식하고 차로별 차량번호를 검지하여 지정차로제 위반 차량의 단속방안을 제시하고자 한다.
서울시는 선진 대도시와는 달리 노면교통이 도시고속도로 중심이 아니라 신호교차로와 좌회전이 많은 일반 간선도로에 대한 의존도가 높기 때문에 일부 구간에서의 정체는 공간적으로 파급효과가 크게 나타나는 도로교통체계를 갖고 있다. 따라서 통행량 유발이 집중되는 시설이 많이 위치한 강남과 도심의 일부구역의 정체는 강남과 도심 전체의 교통소통에 악영향을 주고 있고 이러한 문제를 해소하기 위해서는 교통zoning제도의 한 방식인 교통특별관리구역 제도의 도입을 통한 강력한 블록별 통행규제가 절대적으로 필요하다고 판단된다. 본 연구의 목적은 서울시에서 $\ulcorner$교통특별관리구역$\lrcorner$ 제도를 성공적으로 도입하기 위해 아시아-유럽 정상회담 개최장소인 강남의 ASEM지구에 대한 사례연구를 통해 그 적절한 시행방안을 사전적으로 검토하는데 있다. 본 연구결과 특별관리구역의 공간적 범위를 크게 하고 통과교통도 규제하는 것이 교통개선효과 측면에서는 가장 좋은 것으로 나타났다. 그러나 공간적 범위를 크게 할 경우에는 직접적으로 혼잡유발에 책임이 없는데도 불구하고 규제의 대상이 되는 형평성 문제가 발생할 수 있다. 한편, 공간적 범위를 혼잡유발시설 주변으로 축소하고 도착통행만을 규제할 경우에는 전이교통이 늘어나서 규제의 효과가 잘 나타나지 않고 오히려 규제대상만 불편하게 하는 문제점이 나타났다. 연구결과 나타난 문제를 보완하기 위해서는 가능한 구역의 범위는 혼잡유발정도가 큰 건물이 밀집되어 있는 블록 주변으로 한정하되, 교통개선효과를 높이기 위해서는 구역 내를 통과하는 교통도 규제의 대상이 될 필요가 있는 것으로 판단된다. 통과교통도 규제의 대상이 되기 때문에 구역을 범위를 설정할 때 구역 주변도로의 교통상황을 신중하게 고려해야 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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