일반적으로 도로의 혼잡상태나 운영상태를 평가하기 위한 효과척도로서 연속류에서는 V/C비를 이용하고, 단속류에서는 평균통행속도를 이용한다. 연속류 및 단속류의 운영상태를 평가하기 위한 효과척도에는 도로조건과 교통조건이 주요한 변수로 적용된다. 그런데 도로 및 교통조건외에 강우시와 같은 기상여건이 도로의 운영상태에 영향을 준다. 연속류에서는 강우시 기상상태를 반영한 보정계수에 대한 연구가 선행되어 있으나, 단속류에서는 관련 연구가 미비하다. 본 연구에서는 단속교통류에서 평균통행속도를 산정할 때 반영할 수 있는 강우시 통행속도 감소에 대한 보정계수를 산정하였다. 도로 및 교통조건이 동일하고 강우시 및 비강우시 등 기상조건이 다를 때 강우시 통행속도를 종속변수로 하는 회귀분석을 시행함으로써 강우시 통행속도 보정계수를 산정하였다. 회귀분석을 통하여 산정된 강우시 보정계수는 첨두시간대, 비첨두시간대, 전시간대로 구분하여 산정하였다. 본 연구를 통한 강우시 통행속도 보정계수를 이용하여 기존에 이용되고 있는 도시내 도로의 운영상태를 평가하기 위한 평균통행속도 산정식을 보완할 수 있다.
본 논문은 일교통량을 이용한 통행시간 신뢰도 평가방법을 제시하고 있다. 희망속도의 도입, 일평균 통행속도와 일교통량간의 관계 설정, 구간 별 통행시간편차를 대표값으로 결합하는 방법을 포함하고 있다. 지정체가 며칠 동안 지속되는 특성을 가진 고속도로 교통정보를 수집하였고, 이를 이용하여 일평균 통행속도와 일교통량과의 관계를 정립하였다. 구간별 통행시간 편차를 대표값으로 결합하는 방법인 PEM (Point estimate method) 기법을 활용하여 통계적 대표 특성을 추정하였다. 일평균 통행속도와 일교통량의 관계가 설정되었고, 일교통량이 LOS D나 F 이전인 LOSC 부근임 에도 통행시간 신뢰도가 감소하기 시작하는 것이 나타났다. 일교통량만으로도 통행시간 신뢰도를 산출할 수 있게 되었고 통행시간 편차의 결합 방법이 표준화 되었으므로 향후의 도로계획과 운영 과정에서 통행시간 신뢰도가 용이하게 구해질 수 있을것으로 기대된다.
일반적으로 평균속도란 어느 도로구간을 이동하는 차량의 평균통행시간에 기초한 통행속도를 의미하고, 도로의 서비스수준 평가를 위해 도로용량편람에서 제시하고 있는 평균통행속도가 효과척도로 사용되고 있다. 국내 대부분의 도시고속도로는 제한속도 80Km/h이하의 고속화도로로서 출퇴근시간대에 관계없이 체증문제를 안고 있다. 특히, 도시고속도로의 연결로 접속구간역내에서의 교통정체는 통행량 증가와 주변 간선도로와의 연계성이 부족하여 더욱 악화되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 도시고속도로의 연결로 접속구간역내에서의 교통특성을 파악하고, 파악된 교통특성을 중심으로 연결로 접속구간 내 평균속도를 추정하며, 추정된 평균속도의 타당성을 입증하는데 있다.
본 논문은 제주 택시 텔레매틱스 시스템의 운영과정에서 축적되고 있는 각 택시들의 이동이력 데이터를 기반으로 관심구간의 통행속도에 관련된 필드들을 효율적으로 추출하는 기법을 설계하고 구현한다. 구현된 인터페이스는 도로네트워크 상에서 관심구간의 양끝점을 입력받아 $A^*$ 알고리즘을 수행하여 경로상에 포함된 각 링크를 결정한 후 해당 링크 아이디를 포함하는 질의문의 스켈리튼을 생성한다. 이 질의문을 수정하여 관심구간의 속도 레코드수, 속도 평균, 승객탑승시의 속도, 요일별 시간대별 평균 속도 등 다양한 정보를 체계적으로 검색할 수 있다. 제주시 연삼로 구간에 대한 시험적 검색 결과는 승객이 탑승한 경우 전체 경우 보다 $30{\sim}50%$ 정도의 보고수, $2{\sim}4$ kmh 빠른 통행 속도 등을 보이고 있으며 시간대별 통계는 요일별 통행속도 패턴의 변화를 정량화하고 있다.
본 연구는 대전광역시 중구에 위치한 대고오거리와 성모오거리를 대상으로 회전교차로 도입 시 나타나는 효과에 대하여 미시적 교통시뮬레이션 프로그램인 VISSIM을 이용하여 분석하였다. 분석결과 기존 교차로의 구간 별 평균 통행속도는 31.51km/h로 분석되었으며, 평균 지체시간은 32.5초로 분석되었다. 대고오거리만 회전교차로로 전환시 평균 통행속도 35.04km/h, 평균 지체시간 24.5초로 분석되었고, 성모오거리만 회전교차로로 전환될시 구간별 평균 통행속도는 34.79km/h, 지점별 평균 지체시간은 28.0초로 분석되었다. 마지막으로 대상지 2개 지점을 쌍구형 회전교차로로 전환 될 시의 구간 별 평균 통행속도는 38.62km/h, 지점별 평균 지체시간은 20.4초로 분석되었다. 이와 같이 두 개 교차로를 각각 회전교차로로 전환하는 시나리오에서 지체시간이 감소하는 것으로 나타났고, 두 개 지점을 모두 회전교차로로 연결하는 쌍구형 회전교차로 전환시 지체시간이 가장 적게 나타나 기존 교차로에 비해 효율적이라고 판단되었다.
본 연구는 버스정보가 도로의 통행속도 정보로 활용될 수 있는지를 검토하기 위한 연구이다. 도로통행속도를 파악하기 위해 설치된 지점검지기, 구간검지기로부터 수집되는 정보와 경기도에서 수집되는 버스정보를 속도정보로 가공하여 비교하였다. 버스정보가 교통정보 검지기의 기능을 할 수 있다면, 통행속도 정보를 제공할 수 있다. 이를 위해서는 도로구간의 교통류에 대한 패턴을 인식할 필요가 있다. 본 연구에서는 새로운 접근방법보다는 기존에 검증된 방법을 중심으로 버스정보를 이용한 교통류 패턴 인식 방법을 적용하여 버스정보의 활용 가능성을 제시하였다. 또한 버스정보를 이용하여 모형을 추정하였는데, 단순이동, 지수평활법과 이중이동, 이중지수평활법, ARIMA(p,d,q)모형을 적용하였다. 이 모형들은 평가지표인 100-MAPE, MAE, EC로 비교한 결과 상호 비슷한 결과를 나타냈으나, 단순평균이동법이 가장 우수한 결과를 나타냈다. 이로서 버스정보를 구간의 통행속도로 이용할 경우, 모형의 추정도 가능하다는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 도시부 도로의 다양한 자료를 수집하여 통행속도 변화에 대한 영향을 분석하였고, 이와 같은 빅데이터를 활용하여 GRU 기반의 단기 통행속도 예측 모형을 개발하였다. 그리고 Baseline 모형과 이중지수평활 모형을 비교 모형으로 선정하여 RMSE 지표로 예측 오차를 평가하였다. 모형 평가 결과, Baseline 모형과 이중지수평활 모형의 RMSE는 평균 7.46, 5.94값으로 각각 산출되었다. 그리고 GRU 모형으로 예측한 평균 RMSE는 5.08 값이 산출되었다. 15개 링크별로 편차가 있지만, 대부분의 경우 GRU 모형의 오차가 최소의 값을 나타내었고, 추가적인 산점도 분석 결과도 동일한 결과를 제시하였다. 이러한 결과로부터 도시부 도로의 통행속도 정보 생성 과정에서 GRU 기반의 예측 모형 적용 시 예측 오차를 감소시키고 모형 적용 속도의 개선을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 현재 사용되고 있는 수치지도 및 GPS의 오차 특성을 비교하고, GPS 프로브 차량에 의해 수집되는 구간통행속도 정보의 산출 방법을 비교.평가하여 신뢰성 있는 방안을 제시하는데 연구목적이 있다. GPS 신호가 불량한 지점에서 실험 결과 GPS에 사용된 Chipset별로 거리오차가 큰 것으로 분석되었으며, 수치지도의 오차 특성 분석 결과 실측길이와 수치지도와의 차이는 평균 4% 정도로 차이가 발생한 것으로 나타났다 이러한 오차 특성을 고려하여 GPS수신 정보에 의한 구간통행속도 산출방법을 수치지도상의 진입진출 노드를 기종점으로 해당 링크 내에서 구간길이와 통행시간에 의한 산출 방법, 순간평균속도에 의한 산출 방법 및 이동거리 누적 및 통행시간에 의한 산출방법 등 세 가지 방법에 대한 알고리즘을 개발하고 이를 비교.평가하였다. 비교.평가결과, 구간길이와 통행시간에 의한 산출방법이 가장 신뢰성이 높은 것으로 분석되었다
본 연구는 지역간 형평성을 분석하기 위하여 교통인프라지표와 통행행태를 통합적으로 고려하였다. 교통인프라지표로는 도로시설, 대중교통시설, 지역특수지수를 이용하였다. 통행행태는 1일자의 버스교통카드데이터를 이용하였다. 공간군집 분석과 전역적 국지적 분석을 통해 얻은 결과 분석단위를 읍 면 동으로 하였을 때 해당지역과 주변지역의 인프라수준이 높은지역(High-High)에서 모두 낮은지역(Low-Low)등 4개의 수준으로 구분되었다. HH type의 지역에서는 버스이용자, 통행, 환승 수가 높고, LL Type의 지역은 내부통행수, 통행시간, 통행거리, 통행속도, 요금항목이 높게 나타났다. 전역적 회귀분석에 의해 교통인프라 수준을 통행행태 변수로 회귀한 결과, 버스이용자수(bus users), 평균환승수(mean_trans), 평균내부통행수(mean_inside), 평균통행속도(mean_speed), 총 4개의 통행특성 변수가 유의하게 추출되었다. 이들 변수를 적용하여 국지적 회귀분석(GWR)을 수행한 결과 전역적 회귀분석에 비해 AIC와 ANOVA 결과 모두 모형의 결과를 유의하게 향상시켜, 경기도 내 통행행태 특성이 교통인프라 수준을 설명하는 데 있어 지역 간 차이가 많이 존재하는 것을 다시 한 번 확인시켜주었다.
지능형 교통체계 시스템으로 인해 보다 신뢰성 있는 교통자료의 취득이 용이해졌으며, 실시간 통행시간 예측을 통한 경로정보 제공 및 중장기 통행시간 예측 등의 정보제공 서비스의 활용성이 높아짐에 따라 정확하고 신뢰성 있는 정보에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 안개 발생 시 정확한 교통정보를 제공하기 위하여 안개 발생에 따른 속도패턴 변화를 분석하였으며, 분석결과를 기반으로 하여 안개 시 통행속도 중장기 예측전략을 개발하였다. 서울시 교통정보센터에서 수집된 2009-2013년 올림픽대로 링크 속도자료와 83건의 안개 발생 정보를 이용하여 분석을 수행하였다. 분석결과, 옅은 안개가 발생한 경우 맑은 기상 시의 속도보다 평균 약 2.92kph 감소하는 것으로 나타났으며, 짙은 안개의 경우 평균 5.36kph의 속도가 감소하는 것으로 나타났다. 통행속도 중장기 예측은 과거 패턴 개수를 다양한 범위로 적용하여 분석한 결과, 평균 절대적 백분율 오차(MAPE: Mean Absolute Percentage Error)는 14.11-16.31%로 나타났으며, 중장기 예측 전략수립을 위한 적정 과거 패턴 개수는 30-45개로 도출되었다. 본 연구에서 제시한 연구 결과는 교통정보 제공 시 보다 정확한 정보를 제공하여 사전 혼잡관리를 위한 교통관리전략을 수립하는 등 도로교통 운영 및 관리 에 효율적으로 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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