도로 선형 설계의 제1의 목표는 통행의 안전과 원활한 운행 여건을 구조적으로 확보하는 데에 있다. 현재 우리나라 도로 설계법은 외국의 설계기준과 방법론을 바탕으로 한 것이나, 도로를 이용하는 사람이나 차량의 특성이 설계체계에 반영되어 있지 않아, 설계자의 기대와 이용자의 이용 행태간의 간격이 존재하며, 그 결과는 안전하고 편리한 도로를 제공하는 데에 장애가 된다. 도로 기하구조 설계의 적정성을 높이고 안전성을 높이기 위해서는 차량 주행 특성에 기반한 도로 선형 설계기준과 그 적용 체계를 갖출 필요가 있다. 본 연구에서는 실제 도로 이용자의 특성이 반영된 도로 설계 체계를 갖추는 작업의 일환으로 일반국도 4차로도로의 단일 곡선부 구간에 대한 주행 차량의 속도 분포 특성을 바탕으로 일반국도의 선형의 설계기준을 적용하는 방안을 제시하였다.
본 연구는 도로의 기능 및 통행특성. 차로수, 연평균일교통량 등을 고려하여 설계시간계수와의 관계를 살펴보고 적정 확률분포형 선정과 K값을 추정하였다 이를 위해 2005년도 상시 교통량 조사지점에서 수집된 교통자료를 이용하여 14개의 확률분포형을 적용하였다. 각 확률분포형은 최우도법을 이용하여 매개변수를 추정하였으며 각 분포형별로 매개변수 적합성 조건을 검토하였다. 적정 확률분포형의 결정은 chi-square검정을 통하여 대상 분포형의 기각유무를 판단하였으며. 그 결과에 대해 우선순위를 정하여 적정 확률분포형을 선정하였다. 그리고 각 유형별 AADT에 따른 적정 K계수를 추정하였다. 그 결과, 지방부 2차로 및 4차로. 도시부, 관광부도로의 적정 확률분포형은 각각 Pearson V, LogLogistic, LogLogistic, Extreme value 분포로 분석되었으며 적정 K계수는 각각 $0.1{\sim}0.2,\;0.09{\sim}0.14,\;0.07{\sim}0.13,\;0.1{\sim}0.2$로 추정되었다.
내만은 잦은 선박통행, 인공구조물에 의한 쇄파 그리고 생물학적 활동으로 외해에 비해 공기방울의 생성이 활발하다. 따라서 공기방울의 생성과정과 분포형태가 주로 쇄파에 의존하는 외해의 특성과는 매우 다른 내만에서의 해수면 후방산란신호를 분석하였다. 해수면 후방산란신호의 입사각에 따른 변화, 해수면 부근에서의 잔향특성 그리고 산란신호의 주파수 확장폭 등을 외해의 산란신호 특성과 비교하였다. 내만에서의 표층 산란신호는 시간영역에서는 매우 불규칙한 진폭의 변화를 보이고 주파수 확장폭이 외해의 거친 해수면보다 더 크게 나타나고 있다. 소위 해수면 잔향신호의 진폭 분포는 기존에 알려진 Rayleigh 분포를 따르지 않고 있어 공기방울의 크기 및 수직분포가 외해와 비교, 매우 상이한 특성을 갖고 있음을 보여주고 있다.
본 연구는 우리나라에서 화물의 운송수단별로 통행시간가치가 어느 정도 크기로 수렴되는 것이 적정한 지를 평가해보고, 아울러 시간가치를 어느 정도의 범위 안에서 적용하는 것이 합리적인지를 강구하였다. 연구의 결과 화물차를 이용한 도로운송은 적정 시간가치의 크기와 범위의 도출이 가능하나, 철도와 내륙수로 해운, 항공운송 등은 도출에 한계가 있었다. 도로운송 화물의 적정 시간가치 크기는 20,000원/대 시간이며, 가변적 요소까지를 감안하였을 때 적용 가능한 범위의 분포는 17,000~23,000원/대 시간이다. 아울러 시간가치의 산정 방법은 도로운송의 경우 임금율법이 적정하나 철도, 내륙수로, 해운, 항공 운송 등은 적용 목적과 대상 화물의 특성을 반영하여 한계대체율법을 사용하는 방안이 합리적임을 제시하였다.
수도권 대중교통 이용자는 2004년 서울시의 대중교통 체계 개편에 따라 교통 카드를 사용하여 버스와 지하철을 이용하게 되었다. 교통 카드를 사용하는 각 승객의 승차와 하차에 관한 데이터가 하나의 트랜잭션으로 구성되고, 하루 천만 건 이상의 트랜잭션들로 구성된 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스가 만들어지고 있다. 대중교통을 이용하는 승객들의 승차와 하차에 관한 여러 정보를 담고 있는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 유용한 패턴이나 정보를 탐사해내는 연구가 계속 진행되고 있다. 이런 연구 결과는 수도권 대중교통 정책을 입안하는데 중요한 기초 자료가 되고 수도권 승객들에게 대중교통을 보다 잘 이용할 수 있는 정보로 제공된다. 교통카드 이용률은 2006년 79.5%, 2007년 80.3%, 2008년 81.6%로 점차적으로 증가하고 있다. 대용량의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 대한 연구를 살펴보면 하루 동안의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 순차 패턴을 탐사하는 알고리즘을 연구하였고[1], 승객들의 통행 패턴에 대한 분석연구를 확장하여 일 년에 하루씩 2004년에서 2006년까지 3일간의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 승객 시퀀스의 평균 정류장 개수와 환승 횟수 등을 연도별로 비교하였다[2]. 수도권 지하철 시스템의 특성에 관한 연구로는 네트워크 구조 분석이 있었고[3], 승객의 기종점 통행 행렬(Origin-Destination trip matrix)에 의한 승객 흐름의 분포가 멱함수 법칙(power law)임을 보여주는 연구가 있었고[4], 지하철 교통망에서 모든 링크상의 승객들의 흐름을 찾아내는 연구가 있었다[5]. 본 논문에서는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 지하철 승객들의 통근 패턴을 탐사해내는 방법을 연구하였다. 수도권 지하철 네트워크에 대한 정보를 입력하고 하루치의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 연구된 방법을 적용하여 8가지 통근 패턴들을 탐사해내고 분석하였다. 탐사된 패턴들 중에서 많은 승객들이 지지하는 출퇴근 패턴에 대해서는 시간대별로 승객수를 그래프로 보여주었다.
최근 차세대 ITS로서 도로공사 주관 하에 스마트하이웨이에 대한 연구가 수행되고 있으며, 스마트하이웨이에서 교통 분야 서비스의 효과평가 입력 자료로 신뢰성 높은 동적 OD를 요구하고 있다. 이에 본 연구는 스마트하이웨이의 핵심 기술인 WAVE 통신 기술로 대표되는 C&R 통신에서 수집되는 노드 정보와 차량정보를 이용할 경우 노드정보와 차량정보를 활용하여 궤적자료 및 표본경로교통량을 산출할 수 있으며, 이를 이용하여 동적 OD를 구축하였다. 이에 대한 검증을 위해 연속류의 토이네트워크에서 1시간 OD를 임의 분포하여 수집된 정보를 통해서 5분 단위의 동적 OD를 산출한 결과 15분단위의 교통량, 통행시간 측면에서 교통량 오차율이 20% 이내에 들어오는 경우가 전체의 84.79%, 통행시간 오차율이 20% 이내로 들어오는 경우가 전체의 85.42%로 신뢰성 있는 동적 OD를 구축할 수 있다고 판단된다.
본 연구는 부산권을 사례대상으로 하여 보완된 광역도시권 설정방안을 제시하고 실증적인 설정결과를 현행 광역도시권 설정사례와 비교하였다. 분석의 공간적 대상선정과 관련해서는 네트워크 분석 기법의 하나인 서비스 권역 분석을 통하여 중심도시의 반경권이 아닌 광역교통망의 실제 분포를 반영하였으며, 중심도시와 주변지역 간의 연계성 분석은 기종점 통행량 자료를 사용하여 통근 통학과 더불어 업무 구매 여가 친교 등의 다양한 통행행위를 고려하였다. 또한 주변지역의 도시적 특성은 지표항목을 추가적으로 적용하고, 분석과정에서 토지피복지도를 사용하여 분석의 정확도를 높이고자 하였다. 본 연구에서 설정한 광역도시권의 설정범위는 현행 광역도시권 설정사례와 비교하여 일부지역에서 차이를 나타내며, 이는 인접한 지역 간에 새롭게 형성된 동질적 생활권의 양상이 반영된 점에 따른 것으로 사료된다.
2000년 9월에서 2003년 1월까지 부산 지하철 역사를 대상으로 CO, NO, $NO_2$ 그리고 $O_3$ 등 오염물질 4가지를 실내외 실외로 나누어 측정하고 그 결과를 계절별, 연도별로 분석하여 실내와 실외 대기질 특징에 대해 살펴보았다. 통행량의 많고 적음에 따른 오염도를 비교하기 위해 서면역과 두실역의 농도비를 계절별로 비교.분석해 본 결과 서면역의 오염도가 높게 나타났다. 서면역은 환승역이므로 역 내의 승강장 지점을 2곳으로 나누어 포집하고 계절별로 비교.분석해 보았다. 실내의 오염도를 파악하기 위해 오염물질별로 I/O비를 계절별(봄, 여름, 가을, 겨울), 연도별(2000년, 2001년, 2002년)로 분석하였다.
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.
최근 자율주행 기술이 상용화 단계로 접어들며, 자율주행기반 모빌리티 서비스를 제공하는 서비스 플랫폼이 늘어나고 있다. 현재 자율주행 기반 모빌리티 서비스들은 자율주행차량의 주행 성능과 기능에 초점을 맞추어 서비스를 제공하고 있으므로 모빌리티 수단별 교통수요와 통행 특성을 고려한 서비스 지역을 선정하는 데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 모빌리티 서비스인 택시와 수요응답형 교통수단, 특별교통수단의 실제 교통 데이터를 활용하여 모빌리티 수단별 통행 특성을 분석하고 자율주행 적용 가능성을 검토한다. 이를 위해 모빌리티 서비스별 주요 사용 네트워크를 도출하고 전문가 조사를 기반으로 네트워크별 자율주행 난이도를 산정하여 모빌리티 서비스별 자율주행 적용 지수를 산출한다. 분석 결과, 수요가 분산된 형태의 모빌리티 서비스보다는 밀집된 형태의 서비스에서 자율주행 서비스 제공이 효율적인 것으로 확인된다. 또한 네트워크에 할당된 통행수요가 높고 자율주행 난도가 낮은 분포가 가장 큰 것은 특별교통수단으로 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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