• Spatial Information Research
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• 제22권5호
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• pp.65-75
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• 2014

버스 배차간격은 승객의 대기시간 및 차내 혼잡도 등 서비스 수준에 직접적인 영향을 미치고 간접적으로는 버스 운행비용 및 이용자의 교통수단 선택에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 대부분의 선행연구에서 버스 배차간격은 첨두시와 비첨두시 구간 통행량을 기반으로 시간대별 수요의 차이만을 반영하고 있다. 이러한 방식의 배차계획하에서는 세분화된 시간적 수요의 차이까지 고려하지 못하므로 승객들의 대기시간 비용이 증가하게 되는 요인이 될 수 있다. 또한, 승객의 승차패턴은 노선, 도로, 정류장의 공간적 배치 특성에 따라 다를 수 있으므로 버스 승객들의 시공간적 수요분포 특성과 변화를 고려한 배차간격 조절에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 교통카드 데이터에서 획득한 승객 탑승정보를 바탕으로 정책적 대기시간 제약과 운행 대수 제약조건 및 노선 특성을 반영하여 승객들의 대기시간을 최소화하는 방향으로 배차간격을 조절하는 알고리즘을 제안하였다. 개발 알고리즘의 활용성 검증을 위해 서울시 간선노선 중 143번 노선에 적용한 결과, 승객 대기시간 감축비용을 계산하였을 때 비용절감 효과는 일일 기준 약 600,000원에 이르는 것으로 나타났다. 따라서 개발 알고리즘의 적용 노선을 확장할 경우 버스 승객의 편익 증진에 이바지할 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제35권3호
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• pp.220-233
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• 2017

교통량은 주말 및 첨두시 O/D 구축, 차량주행거리 산정, 혼잡도로개선 대책 등에 활용되는 중요한 기초자료이다. 그럼에도 불구하고 국내 도시부 도로의 교통량 링크 커버리지는 매우 낮아, 현재 수집 교통량으로는 교통정책 및 분석에 제약이 따를 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 특 광역시 중 수집교통량 및 속도의 링크 커버리지가 가장 낮은 서울시를 대상으로, 수집 교통량과 속도를 활용하여 교통량 결측링크의 교통량을 추정하는 방안을 제안하였다. 여기서, 교통량 추정 방법으로 공간적 통계기법을 활용하였다. 교통량 추정모형 구축시, 서울시의 도시고속도로와 도시부 도로는 교통류 및 통행패턴은 상이하므로 이를 분류하여 도시고속도로에는 구간별 상수함수, 도시부 도로에는 회귀크리깅을 적용하였다. 이용 데이터로는 서울시 TOPIS, 국교부 국가교통정보센터 등에서 수집한 공공부문 교통량, 속도와 민간 내비게이션 DB를 활용하였다. 내비게이션 DB는 대부분의 도로링크에서 수집되므로 교통량 추정에 매우 용이하다는 강점을 가지고 있다. 단, 내비게이션 DB는 수집 교통데이터의 샘플데이터이므로, 모집단인 교통량, 속도와 비교 검증하여 적용하였다. 뿐만 아니라 내비게이션 DB도 결측링크가 존재하고, 차종이 승용차로만 구성되어 있으므로 이를 보정하여 적용하였다. 공간적 통계기법을 통해 추정한 교통량은 MAPE, RMSE를 활용하여 실제 교통량과 비교 검증하였다. 검증결과 model error가 MAPE 6.26%, RMSE 5,410로 모델의 추정력이 높고, prediction error는 MAPE 20.3% 로 교통량 추정에 대한 추정력도 높은 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 교통량 결측링크의 교통량 추정모형은 차량주행거리와 온실가스 배출량 산정 등에 다양하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권4D호
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• pp.467-472
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• 2009

현재 서울시의 대중교통 이용수요는 최근의 버스개편 등 대중교통 서비스 개선에도 불구하고 그 분담률은 크게 증가하지 못하고 있으며 특히, 지하철의 경우 오히려 감소하고 있는 추세이다. 지하철 분담률 증진을 위해서는 그 해법을 대중교통 지향형 역세권 개발(TOD : Transit Oriented Development)에서 찾을 수 있어 이에 대한 정책전환이 필요하다 할 수 있다. 따라서 본 연구는 대중교통지향형 역세권 개발을 위해 고려되어야 할 토지 및 교통 측면의 공급과 수요관련 변수들을 이용하여 유형별(주거, 비주거지역) 영향 모형을 개발하고, 분석결과를 토대로 역세권의 이용자 및 대중교통 공급수준의 영향인자를 제시하는 것이 목적이다. 첫째, 토지이용특성(주거, 비주거)에 따라 대중교통 이용자의 통행패턴이 상이하게 나타날 것이라는 대전제는 군집분석 결과를 바탕으로 증명되었다. 둘째, 주거지역에서 고려되어야 할 사항으로는 환승거리, 정류장수, 단거리노선수, 자전거면수와 같은 버스측면의 대중교통 서비스범위와 관련된 시설 공급수준이 강한 것을 알 수 있다. 셋째, 비주거 지역에서 우선적으로 고려되어야 할 사항으로는 노선수, 배차간격, 운영시간, 역간거리와 같이 도시철도와 관련된 운영특성의 공급수준이 강한 것을 알 수 있다. 이는 향후 역세권 중심의 대중교통 정책 수립시 교통측면의 영향요인들의 우선순위를 제시해 줄 수 있을 것이라 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제22권7호
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• pp.155-159
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• 2004

최근 교통량 예측을 위한 인공 신경망(Artificial neural networks : ANNs) 구조와 학습방법에 대한 연구가 다양하게 시도되고 있다. 이것은 신경망이 유연한 비선형 모형(non-linear model)으로 강력한 패턴 인식 능력을 가지고 있기 때문이다. 그러나, 신경망은 비선형 모형이기 때문에 많은 매개변수(parameter)를 사용하게 되면서 과적합(overfitting) 문제에 부딪히게 된다. 본 논문에서는 이러한 교통량 예측을 위한 신경망 모형에서 과적합을 해소하기 위한 방안으로 매개변수에 대한 다양한 모형선택기준(model selection criterion)에 대한 적용성에 대해서 알아보았다. 특히, AIC계열을 중심으로 모형선택기준으로 선택된 모형이 과적합 경향을 해소하고 시간적 전이성을 보장할 수 있는지를 분석하는데 본 연구의 목적을 두고 있다. 교통량 자료를 신경망 모형에 적용하여 분석한 결과, 첫째 학습자료(in-sample) 모형선택기준에 의해 선택된 모형이 검증자료(out-of-sample)의 최적의 성능을 보장하지는 못한다는 결과를 얻었다. 즉, 본 연구에서 기존의 연구에서처럼, 학습자료(in-sample)의 최적 모형이 검증자료(out-of-sample)의 성능과 직접적인 관계가 없다는 것을 알 수 있었다. 둘째 모형선택기준의 안정성을 분석한 결과 AIC3, AICC, BIC는 안정적인 모형을 선택하는 기준으로서 의미가 있는 것으로 분석되었다. 하지만, AIC4의 경우는 최상의 모형과 편차가 큰 것으로 분석되었다. 시계열 자료 분석과 예측에 있어서 모형의 불확실성은 학습 자료와 검증 자료의 상관관계에 영향을 줄 수 있음에 비춰볼 때, 앞으로 보다 많은 자료에 대한 분석이 필요하다고 판단되며, 다른 시계열 자료에 대한 분석이 요구된다. 수 없었지만, 확정적 통행배정모형으로 설정한 경우, Stackelberg게임 접근법이 Cournot-Nash게임 접근법 보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의 감소는 흡연에 의한 혈중 니코틴의 축적 농도와 양의 상관관계를 보였다

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권6호
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• pp.74-83
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• 2011

하이패스 교통정보시스템은 프로브 차량을 이용하여 직접 구간정보를 수집함으로써, 보다 신뢰성 높은 정보를 운전자에게 제공할 수 있다. 그러나 프로브 차량의 운행상황과 특성, 그리고 통계처리 방법 등이 정보의 신뢰성에 영향을 미치며 특히, 도시부도로에서는 구간통행시간이 신호 지체시간 경험 유무에 의해 크게 영향을 받기 때문에, 수집되는 개별 프로브 데이터 간 많은 편차가 발생하게 된다. 따라서 구간정보의 신뢰도 제고를 위한 다각적인 방면에서의 연구가 필요하다. 그러나 하이패스 정보제공과 관련한 선행연구는, 주로 연속류 특성을 가지는 고속도로 구간을 대상으로 이루어져, 이를 단속류 교통 특성을 가지는 도시부도로에 적용시키기에 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 도시부도로에서의 하이패스 교통자료 특성을 분석하고 적절한 가공방안을 마련하는데 의의를 두고자 하였다. 시공간도를 이용하여 RSE로부터 수집하는 도시부도로의 하이패스 자료 특성을 분석한 결과, 수집자료는 종료노드의 신호주기를 주기로 하여 도착 차량의 신호 대기 등에 따라 일정한 패턴을 나타내는 것을 알 수 있었다. 또한, 신호대기 횟수와 대기시간에 따라 수집데이터의 편차가 발생하는데, 혼잡 상황보다 비혼잡 상황에서 편차가 크게 나타났다. 이는 혼잡상황에서는 신호대기 횟수가 많아지면서, 편차가 일정부분 상쇄되기 때문인 것으로 분석되었다. 이러한 도시부도로의 하이패스 수집자료는 신호대기에 의한 교통특성을 반영하기 위해 평균값을 대표값으로 사용하는 것이 적절하며, 신호 및 도로 특성에 따라 지정체 판단기준을 조절할 필요가 있는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 도출한 결과가 도시부도로에서의 하이패스 정보의 신뢰성을 향상 시킬 수 있는 초석이 되길 기대한다.