지능형교통체계(ITS)환경 하에서 요구되는 정보서비스의 기본적인 형태는 통행속도, 지체정도, 통행시간등으로 대별 되어질 수 있다. 그 중 통행시간의 기본적 요소로서 링크통행시간을 산출하기 위한 제반 기법을 소개하였고, 특히 GPS를 이용한 링크통행시간 산정기법을 본 고에서는 제시하였다. 현재 GPS를 장착한 차량이 고유의 목적 (예를 들면, 위치파악 및 배차등의 목적으로)을 위해서 점차 늘어나고 있는 추세인 만큼 (개인택시조합등) 이러한 자원을 부수적으로 이용할 수 없는지에 대한 활용방안의 여부가 논문을 작성하는 계기가 되었다. 이를 위해서 본 고에서는 구체적으로 GPS 원시테이터, 수치도로지도 (GIS포함) 및 무선데이터망을 이용하여 링크 통행시간을 산출하는 기법이 이를 위해서 본 고에서는 구체적으로 제시되었으며, 이들을 통한 교통정보의 수집 가능성을 제안하였다. 중간 결과로서 실제 가로주행조사를 통해서 얻어진 링크통행시간과 본 연구에서 게시된 GPS를 통해 얻어진 링크통행시간과 비교해 보면 오창의 범위가 10%내외로서 판명되어 그나마 동적교통정보 수집조건이 열악한 우리실정에 큰 자원이 될 수 있다는 확신을 얻을 수 ? 있었다. 한편, 본 연구에서 수행되지 못하였으나 추가연구로서 반드시 수행되었으면 하는 몇가지의 항목이 결론부에 함께 제시되었다.
텔레매틱스 서비스 중 가장 보편적으로 사용되는 것이 출발지에서 목적지까지의 최단 경로 안내 서비스이다. 본 논문에서는 미래 시간에 대한 교통흐름 예측 결과를 바탕으로 한 동적 최단 경로 탐색 시스템을 개발하고 실시간교통정보를 이용한 다양한 실험을 수행하여 성능을 분석하였다. 교통흐름 예측은 베이지안 네트워크 (Bayesian network)를 이용한 예측 시스템을 사용하였다. 동일한 출발지와 목적지에 대해 동적 최단 경로와 정적 및 누적 최단 경로를 탐색하고 각 경로에 대한 통행 시간을 계산하여 실제 최단 경로의 통행시간과 비교하였다. 실험 결과 75% 이상의 비율로 동적 최단 경로의 통행시간이 정적이나 누적 최단 경로의 통행시간보다 실제 최단경로의 통행시간에 가깝게 나타났다. 따라서 중간 경유지에 도착 예정인 시간대의 교통 흐름을 예측하여 동적 최단 경로를 구하는 것이 출발시간의 교통흐름을 모든 구간에 적용하여 최단 경로를 구하는 정적 최단 경로에 비해 더 정확한 교통정보를 제공하여 텔레매틱스 서비스의 품질을 향상시킬 수 있음을 보여 주었다.
출발지 기준 고속도로 경로 통행시간(PTTDP)은 첨단여행자정보시스템(ATIS)의 핵심 정보이다. 이러한 필요성에도 불구하고, 지능형교통체계(ITS)의 예측분야에서 PTTDP에 대한 연구는 성공적으로 극복해야할 핵심 도전과제중 하나로 남아있는 상태이다. 이러한 문제점을 효과적으로 극복하기 위하여, 본 연구에서는 고속도로 IC간 경로통행시간을 동적으로 예측하는 방법론을 제시하고자 한다. 제안된 모형은 고속도로망에서 TG의 교통수요와 TG간 출발지기준 경로통행시간간의 관계를 기반으로 개발되었다. 모형의 입력 자료로(TCS로 수집되는) 통행수요와(DSRC로 수집되는) 경로통행시간 자료가 이용되었다. 개발 모형은 고속도로 정보시스템에 탑재/운영하기 위하여 Data Ming 기법중 연산속도가 빠른 k-최근린 이웃을 이용하였다. 실제 자료를 이용한 적용 실험에서, 제안된 모형은 예측의 신뢰성과 연산수행속도 측면에서 ATIS에 적용이 가능한 수준의 성능을 보였다.
VMS를 통한 정보제공에는 과도반응과 통행집중의 위험부담이 따른다. 즉 대안경로간에 이루어져야 할 통행배분을 정확히 유도할 수 있는 VMS 메시지란 존재치 않는다. VMS 메시지에 의해 특정 경로가 교통상황이 타 경로에 비해 좋다고 정보가 주어질 때, 그 정보에 대한 과도반응과 그 특정경로에 대한 통행집중 문제가 발생하여 정보제공에 의해 오히려 상황이 악화될 수 있다. 본 연구에서는 대안경로간의 물리적 특성 측면에서 우열이 있는 가상 네트워크를 대상으로 하여, 과도반응과 통행집중 문제를 극복하고 대안경로간의 적절한 통행배분을 달성하기 위한 VMS 운영알고리즘을 개발하는 것을 목표로 한다. VMS정보제공 결과, 즉 VMS를 통해 상황이 좋다고 알려준 경로에 통행이 집중할 경우 문제가 될 것인가 여부를 미리 예측해 보고, 문제가 될 경우 정보제공 전략을 수정하도록 하는, 피드백 제어에 예측적 방식을 접목하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘의 주요 기능은 다음과 같다. 1. 교통량, 속도 등에 대한 실시간 모니터링 시스템이 구축되어 있음을 전제로 한다. 2. 실시간 제어에는 모니터링 결과와 이에 근거한 정보제공전략의 시행사이에는 시간차가 존재한다. 이러한 시간차이로 인하여 단기예측이 필요하고, 이를 수행하는 모듈이 있다. 3. 정보제공 결과로 특정 경로에 과부하가 걸리는지 여부를 예측하기 위하여, 그 판단기준으로 그 경로의 실제 용량 산정이 필요하다. 이에 혼잡의 시공간적 전개에 따라 변하는 동적 용량을 산정하는 모듈이 있다. 4. 대안 경로간 통행배분 목표치를 수리적으로 산정할 수는 있으나, 이를 자동적으로 이루어 주는 메시지는 존재하지 않는다. 아울러 현실적으로 예측 불가능한 외란을 모형에 의존하여 예측하기 보다는, 계속적인 피드백 레귤레이터(Regulator) 작동에 의해 보정하여 목표를 달성해 가는 자동제어 기능을 갖고 있다.
화재 발생 시 골든타임 내 화재를 진압해야 인명 및 재산 피해를 최소화할 수 있다. 이를 위해 소방차의 신속한 현장 도착이 필요하다. 본 연구에서는 화재발생 자료와 교통 GIS DB 자료를 융합하여 화재발생 시 소방차 통행시간에 영향을 주는 도로 및 환경요인을 모색하고, 골든타임을 확보하기 위한 소방차 통행시간 예측 모형을 구축하고자 한다. 상관분석과 더미 변수를 이용한 회귀분석을 적용하여 소방차 통행시간 예측 통합 모형(모형1)과 화재발생지 토지이용행태별로 분석한 소방차 통행시간 예측 모형(모형 2, 3, 4)을 구축하였다. 분석 결과, 모형 1에서는 유의성이 있는 독립변수 17개를 도출하였으며, 토지이용행태에 따라 소방차 통행시간에 주는 영향이 차이가 있는 것으로 분석되었다. 4가지 모형에서 공통 핵심 변수(통행거리, 차로 수, 도로등급)를 도출하였다. 본 연구를 통해 긴급차량 통행시간 관련 연구에서 지표로써 변수를 활용할 수 있으며, 긴급차량 골든타임 확보에 기여할 것으로 사료된다.
경인고속도로가 개통된 1969년 이후로 우리나라 고속도로는 국토의 대동맥으로서 꾸준한 확장과 신설을 거듭해 왔으며, 조만간 고속도로 3.000km시대를 맞이하게 될 전망이다. 이에 고속도로는 건설과 확장 위주에서 효율적 운영이 중요성이 과거 그 어느 때보다도 강조되고 있다. 최근 고속도로망이 복잡해져감에 따라 교통정보의 가치가 점점 높아지고 있고, 더욱이 정보통신기술의 급격한 발달과 함께, 휴대폰, PDA, PNS 등의 보급이 증가함에 따라 교통정보의 수요가 급증하고 있다. 특히, 통행시간 정보의 경우, 혼잡이 있는 도로망에서 최적의 경로선택을 하고. 경로간에 적절한 교통량분산을 통해 자원의 효율적 배분을 달성하는데 있어 필수적인 정보로서 그 중요성을 더해 가고 있는 실정이다. 본 연구에서는 고속도로 통행료수납시스템(TCS)에서 수집되는 톨게이트간 통행시간 데이터를 기반으로 TCS 통행시간 데이터의 속성과 시계열적 패턴을 규명하고, 이를 바탕으로 모듈라 신경망모형(Modular Neural Network Model)을 이용한 통행시간 예측모형을 개발하였다. 우선, 단거리(서울->수원)와 장거리(서울->대전) 그리고 평일과 주말로 구분하여 TCS 데이터에 대한 시계열 패턴 분석을 한 결과, 단거리와 장거리 공히 충분한 범위의 예측가능한 시간적 범위를 가지고 있으며, 복잡한 정도는 장거리가 높은 것으로 나타났다. 다만. 단거리구간이 장거리 구간에 비해 초기조건에 대한 민감성이 큰 이유로 상대적으로 장기예측이 어려운 것으로 분석되었다. 한편, 모형 적용 현장의 요구기능을 분석하여 모듈라 신경망 구조를 가진 예측모형을 개발하였으며, 최소한 약 80분 이상의 장기예측이 요구되는 서울->대전구간에 적용한 결과, 대부분 10분 이내의 낮은 오차를 보였다. 본 연구에서 개발된 모형은 예측범위가 고정적인 대부분의 시계열모형과는 달리 최소의 입력(3개)을 가지면서 하나의 신경망으로 학습한 최대/최소의 예측시간 범위내에서 그 크기에 상관없이 거의 동일한 수준의 예측력을 보이는 장점을 가지고 있다.
본 연구에서는 운전자 입장에서 원하는 고속도로 다구간의 통행시간을 예측하는 모형을 구축하였다. 현재 지점검지기를 통해 생성되는 예상통행시간 정보는 장거리 통행시 발생되는 시간처짐현상을 반영하지 못하고 있다. 이로 인하여 도로이용자들의 신뢰가 떨어져. 전체적인 ATIS의 효과를 거두지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 시간처짐 현상과 영업소 지체를 반영한 고속도로 다구간의 통행시간예측을 위하여, 한국도로공사에서 운영중인 검지기의 교통량 자료와 TCS자료를 사용하였다. 또한 실제 시스템에의 적용을 위해 이상치가 섞여 있는 자료를 유지하였다. 예측에 사용된 모형은 3개의 입력유니트와 2개의 출력유니트를 가지는 선행신경망의 형태로 구성하였으며, 학습방법은 역전파법을 이용하였다. 또한 학습속도와 예측력에 영향을 주는 학습계수, 은닉층의 유니트수, 반복 횟수에 따라 12개의 대안을 구성하여 예측결과를 토대로 최적대안을 모형으로 채택하였다. 이러한 본 연구의 자료특성에 의해 원하는 구간까지의 통행시간을 구할 수가 있다.
4차 산업혁명 시대가 도래함에 따라 빅데이터를 활용하는 딥러닝에 대한 관심이 높아졌으며 다양한 분야에서 딥러닝을 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 교통 분야에서도 교통빅데이터를 많이 활용하는 만큼 딥러닝을 연구에 이용한다면 많은 이점이 있을 것이다. 본 연구에서는 통행속도를 예측하기 위하여 딥러닝 기법인 LSTM을 이용한 단기 통행속도 예측 모형을 구축하였다. 예측에 활용한 데이터인 통행속도 데이터가 시계열 데이터인 것을 고려하여 시계열 예측에 적합한 LSTM 모델을 선택하였다. 통행속도를 보다 정확하게 예측하기 위하여 시간적, 공간적 영향을 모두 반영하는 모형을 구축하였으며, 모형은 1시간 이후를 예측하는 단기 예측모형이다. 분석데이터는 서울시 교통정보센터에서 수집한 5분 단위 통행속도를 활용하였고 분석구간은 교통이 혼잡한 강남대로 일부구간으로 선정하여 연구를 수행하였다.
2000년대에 들어 급속한 고령화 사회로 접어든 현 시점에 교통계획 및 수요예측의 관점에서 고령자가 차지하는 비중은 매우 높아지고 있다. 따라서 고령자 그룹의 통행 행태를 분석하고 수요를 추정하는 별도의 과정이 요구된다. 본 연구는 SUR모형을 활용해 고령자의 목적별 통행시간예산의 영향요인을 규명하였다. 통행시간예산은 통행수단의 발달과는 상관없이 하루 약 1시간 정도로 할당된다는 점에 비추어 볼 때, 각 목적별 통행의 영향요인을 규명하기 위해서는 오차항간의 상관성을 고려하는 SUR모형이 적합하다. 분석 결과, 여가목적 통행의 비중이 매우 높으며 개인, 가구, 도시시설, 교통 인프라 등 다양한 요인에 의해 통행시간예산이 영향을 받는 것으로 나타났다. 특히, 여가목적과 관련된 노유자 시설, 운동 시설, 종교 시설 등이 통행시간예산과 양(+)의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 또한 특정 직업에 종사하지 않거나 월 소득이 낮은 가구에 속한 고령자일수록 사회 경제적 활동의 빈도가 낮아지는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 고령자의 장래 통행행태를 예측하고 수요를 예측하는데 있어 많은 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
ITS틀 내의 한 분야인 도로교통정보체계 (ATIS: Advanced Traveler Information system)는 실시간 교통정보를 운전자에게 직접 제공하는 것으로서, 이를 위해 매 순간마다 가로망에 배정되는 교통량 및 통행시간을 예측할 수 있는 범용의 동적 통행배정모형(dynamic route choice model)의 개발이 필히 수반되어야 한다. 본 연구에서는 ITS사업에서 필수적으로 수반되어야 할 최적 제어이론에 의한 동적 통행 배정모형을 ATIS의 핵심 소프트웨어로 응용하기 위해 기존 연구성과를 발판으로, 순간 동적 통행 배정모형(Ran, Boyce &LeBlanc, 1993)의 통행제약조건인 링크통행함수, 특히, 과부하 시 엘켈릭의 일반식의 파라메터를 조정, 적용하여, 서울시 강남지역의 실제 가로망의 사례연구를 통해 지체식의 각각의 파라메터에 따른 결과를 O/D에 따른 통행시간, 링크통행시간, 혼잡도를 중심으로 비교 평가하여, ATIS의 핵심 소프트웨어로서 순간 동적 통행배정을 통해 보다 현실여건을 잘 반영할 수 있는 링크 통행 성능 함수를 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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