본 연구에서는 기존의 차종분류기준을 검토하고 현재 건설교통부의 교통량조사를 위한 차종분류기준을 중심으로 문제점을 파악하여 이를 해결할 수 있는 개선된 차종분류기준을 제시하였다 제시된 차종분류기준은 차종별로 조사된 교통량의 이용목적에 맞도록 현행 차종분류기준의 문제점을 개선하는 방향으로 구성하였다. 제시된 차종분류기준은 승용차, 버스, 화물차로 구분되며 화물차는 트럭, 세미트레일러, 트럭트레일러로 구분되어, 차량의 제원과 재차인원 및 적재중량을 고려해 도로포장과 교통류 해석에 이용되도록 14종으로 제시하였다 제 시된 차종분류기준은 차종별 교통량의 이용목적에 맞도록 재구성되어 활용될 수 있으며 따라서 도로교통량 통계연보의 활용도를 제고하게 될 것이다.
본 연구는 사고요인과 사고모형의 문헌고찰을 통해 고속도로를 주행하는 버스와 화물차의 사고모형을 개발하고 그 적용방안에 대해 고찰하고자 수행되었다. 고속도로 사고 중 대형차로 인한 차량당 사고율은 승용차보다 월등히 높아 사고의 심각성을 나타내고 있으며, 따라서 이에 대한 별도의 검토가 필요한 시점에 와 있다. 특히 본 연구에 활용된 자료는 비집계된 사상자수로 구간자료를 집합화함으로써 발생하는 문제점을 해소할 수 있다. 모형의 분석기법으로 국내의 경우, 대부분 단순회귀식으로 사고모형을 개발, 적용하여 왔으나 사고수와 사상자수의 특성상 이산적 확률변수로 해석하여 포아송분포와 음이항분포로 적용하는 것이 바람직하다. 따라서 본 연구에서는 버스와 화물차의 사고유형별로 적합한 사고 모형을 개발하여 이로 인한 인사사고 요인에 대한 영향을 분석하고 그 적용방안을 제시하였다. 이러한 연구는 도로설계, 운영, 교통법규, 교통행정 등의 분야에서 거시적인 정책적 방향성을 제시하리라 판단된다. 특히 본 연구는 고속도로 운영주체인 한국도로공사의 고속도로사고조서를 바탕으로 사고유형별 사고모형을 개발, 적용한 것으로 고속도로의 안정성 향상을 위한 제반 정책 수립에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 국내의 화물차(이하 트럭) 특성, 도로 조건과 주행 저항이 고려된 트럭 성능 곡선 산출식의 매개변수를 추정하기 위하여 수행되었다. 이를 위해 국내 대표트럭을 선정하고 경사지 진입속도를 산출하였다. 국내 대표트럭의 선정은 자동차 등록현황 자료를 토대로 하여 트럭 중량/마력비에 대한 누적 분포를 작성하고 이 중에서 주요 차종(적재 중량 11톤 이상)의 총중량은 과적 검문소 자료로 보정하여 이루어졌다. 경사지 진입속도는 도별 평지부 직선 구간을 한 곳씩 선정하여 4차로도로와 2차로도로에서 수집되는 자료를 분석하여 산출하였다. 트럭 성능 곡선 산출식을 정립하기 위해 오르막 한계속도$(V_x)$ 산출식을 정리한 뒤 총중량(W), 엔진성능(P), 경사도(G)는 독려 변수로 k, $f_{rc}$, $f_{rv}$, $\Phi$는 매개변수로 설정하였다. 현장조사를 통해서 오르막 한계속도에 도달한 트럭의 총중량과 엔진성능, 속도, 경사도 등의 자료를 수집하여 매개변수 산출에 이용하였다. 마지막으로 추정된 매개변수를 이용하여 트럭 성능 곡선을 도출하였다.
본 연구에서는 항만 교통 혼잡 문제를 해결하기 위해 최적화와 관련된 요소와 트럭 운전기사와 터미널 사이의 협상과 관련된 요소를 새로운 방식으로 고려한 중장기 및 실시간 스케줄링 모델을 제시한다. 중장기 스케줄링 모델은 몬테카를로 시뮬레이션, 실시간 스케줄링 모델은 알파고 제로의 원리와 베이즈 정리를 이용하여 구현했다. 실험 결과 제시된 알파고 제로를 이용한 실시간 스케줄링 시스템이 화물차 평균 지연시간을 30분에서 4분으로 대폭 줄여 지연 시간을 최소화하는 것을 입증했다. 실험 관련 코드는 다음 주소에서 확인할 수 있다 : https://github.com/yulleta/Application_of_AlphaGo-Zero_to_port_arrival_scheduling
TCS자료를 통한 고속도로 화물자동차 수요추정은 많은 한계가 있다. 본 연구는 TCS자료의 차종을 재분류하기 위한 영상조사를 수행하여 고속도로 도시유형별/권역별 차종비율을 분석하였다. 또한, 도시유형별/권역별 차종비율과 TCS자료를 활용하여 2011년 기준 TCS기반 고속도로 화물자동차 O/D를 구축하였다. 본 연구에서 구축한 고속도로 화물자동차 O/D분석결과, 화물자동차 톤급별 평균통행거리는 소형화물차 52km/대, 중형화물차 56km/대, 대형화물차 97km/대로 나타났다. 또한 전국 고속도로를 대상으로 관측교통량과 배정교통량의 오차율이 30% 이하인 관측지점은 전체 관측지점의 87.3%로 나타났다. 본 연구는 고속도로 화물자동차 수요추정을 위한 차종별 고속도로 O/D 구축이라는 점에서 의미가 있으며, 고속도로 장래화물수요예측에 크게 기여할 것으로 판단된다.
지자체 단위의 도로이동오염원 배출량을 보다 현실적으로 산정하기 위하여 배출량 산정 시 기초자료인 차량 등록대수를 보정하는 방안을 검토하였다. 국가교통DB를 이용하여 수도권 지역의 특정 차종(RV, 승합차, 버스, 화물차)에 대한 차량 등록대수를 보정한 결과, 지역별로는 서울의 오차율이 가장 크고 차종별로는 버스와 화물차의 오차율이 큰 것으로 나타났다. 또한, 배출량 산정에 영향을 미치는 기존 등록대수와 보정 등록대수 편차의 절대값은 수도권 지자체 모두 화물차가 가장 큰 것으로 나타났다. 배출량 산정 결과, 기존 등록대수 기반의 배출량과 보정 등록대수 기반의 배출량의 차이는 약 9%로 나타났으며, 수도권 지자체 중에서는 인천의 배출량 오차율이 가장 큰 것으로 나타났다.
본 논문에서는 화물차 차종을 분류하기 위해서 특징추출단계 없이 입력영상으로부터 차종분류결과를 얻을 수 있는 합성곱 신경망을 사용한 분류방법을 제안한다. 차량의 위에서 촬영된 영상을 입력으로 사용하고 입력영상에 적합한 합성곱 신경망의 구조를 설계한다. 차종과 화물칸의 형태에 따라 차종을 자동 분류하기 위한 학습데이터를 생성하고 지도학습의 형태로 학습시키기 위해 분류된 영상과 올바른 출력결과를 제시하여 신경망의 가중치를 학습시킨다. 실제 영상을 입력하여 합성곱 신경망의 출력을 계산하였고 실제 차종과의 비교를 통해 분류 성능을 평가 하였다. 실험결과 화물의 차종과 적재함의 형태에 따라 90%이상의 정확도로 영상을 분류할 수 있었고, 적재불량 검사의 사전 분류에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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