본 연구는 버스전용차로 설치로 인한 일반차로의 지체증가를 완화하기 위해 다인승차량이 버스전용차로를 운행할 수 있도록 해 주는 방안에 대하여 알아보았다. 연구 대상지는 버스전용차로에는 버스통행량이 적고 일반 차로의 지체가 심각한 대전의 두 지역(도안동로, 도안대로)을 선정하였다. 분석을 위해 Synchro를 이용하여 신호를 최적화 시키고 VISSIM을 이용하여 시뮬레이션 분석을 시행하였다. 현황을 정확히 모의실험 하기 위하여 운전자 행태를 반영할 수 있는 파라메터를 Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation(SPSA)알고리즘을 이용하여 최적화 한 후 분석을 시행하였다. 분석 결과 두 지역 모두 현재의 다인승차량의 진입을 허용하여도 버스전용차로의 정시성에는 크게 영향을 끼치지 않는 것으로 나타났다. 특히, 도안대로의 경우 다인승차량이 버스전용차로를 운행하면 전체 지체가 떨어지는 효과가 있는 것으로 나타났다. 장래, 교통량이 증가하였을 경우 다인승차량이 10%정도 증가하여도 버스전용차로의 정시성은 어느 정도 유지할 수 있는 것으로 나타났다. 현재의 규제 위주의 교통수요관리 보다는 주어진 도로를 최대한 효율적으로 이용하고자 하는 노력도 중요하다. 향후 가로변 구간에 있는 버스전용차로의 다인승차량 허용에 대한 연구 및 다양한 교통량에 대한 세부적인 연구가 추가되어야 할 것으로 판단된다.
As metropolitan areas are rapidly growing in both population and physical size, so too has the problem of traffic congestion. Magnifying this is the limited financial resources and lack of road corridor space available to juggle the many competing demands. High Occupancy Vehicle (HOV) facilities have been implemented in an attempt to alleviate the problem of growing congestion while considering the issue of limited funding and lack of physical space. HOV lanes may increase the efficiency of a road corridor by maximising its person carrying capacity. These facilities are meant to provide priority treatment to HOVs, thereby luring people to choose a transport mode with a higher occupancy than the single occupant vehicle (SOV), such as buses or carpools. This paper analyze the issues surrounding HOV lanes, their effect, problems and their evaluation by using Intergration, that is Traffic Simulation Software, when HOV lanes be implemented in the Olympic Highway.
도시지역이 급격히 확장됨에 따라, 인구 및 교통량이 증가되어 교통 혼잡이 큰 사회문제가 되고 있다. 일반적으로 다인승전용차로는 도로의 이용효율을 증대시킬 수 있는 방안으로 알려져 있으며, 도시부 교통문제 해소의 한 방안이다. 본 논문에서는 서울의 중심 도시고속도로인 올림픽대로의 교통 혼잡을 완화하기 위한 방안으로 다인승전용차로제의 도입 가능성을 시뮬레이션 툴인 Integration을 이용하여 과학적으로 분석 평가하였으며, 향후 이러한 분석기법이 다인승 전용차로제 도입 가능성 평가에 많이 사용될 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 기존 동적통행배정모형의 접근 기법과는 달리 교통류이론을 이용하여 동적분석모형을 구축하고, 이 모형에 적합한 동적통행배정기법을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 기존 동적교통류 모델 중 동적통행배정에 가장 적합하다고 판단되는 Daganzo의 cell transmission theory를 이용하여 동적분석모형을 구축하였으며, 동적통행배정기법인 분류부분할모델, 비용갱신모듈, 링크비용함수모듈을 새롭게 개발하였다. 또한 Daganzo가 명확하게 제시하지 않은 최대대기시간 결정 알고리듬을 제시하였다. 본 연구에서 구축한 모형을 가상의 네트워크에 적용한 결과 병목구간분석, HOV타로 효과분석등은 교통특성을 현실적으로 반영하고 있다. 통행배정결과는 수학적 기법을 적용한 동적통행배정모형과 같이 완전한 균형(equibriun)상태의 해를 보여주지 못하지만, 노선별 평균통행시간이 시간대별로 비슷하게 유지해나가는 결과를 보이고 있다. 본 모형은 고속도로 합류부 및 분류부의 교통특성분석, HOV 효과분석, TCS 및 램프미터링과 접목하여 고속도로 운영에 이용될 수 있으리라 판단된다.
일반적으로 교통운영 시스템에 대한 효과를 평가하기 위해서 구간통행 시간, 통행속도, 지정체율 등과 같은 효과척도(MOE: measure of effectiveness)가 사용된다. 그러나, 에너지에 대한 관심이 극히 높은 상황에서는 기존의 교통측면의 효과척도 이외에 에너지소모라는 효과척도가 교통운영시스템의 MOE로서 대안평가에서 점차로 중요한 영향을 발휘할 수 있다. 본 연구는 교통운영방식별 에너지효율성에 대한 평가를 위해 (기존에 주로 사용되던 효과척도로서의 구간평균속도, 구간평균통행시간, 지정체 뿐 아니라), 에너지 소모 또한 대안평가에 사용할 수 있을 것으로 판단하여, 각 대안별 에너지 소모를 상대적으로 측정하여 볼 수 이는 절차를 개발하고 상호 그 결과를 비교하고자 하였다. 이를 위해 메조모형 시뮬레이터인 Integration이 사용되었으며, HOV 차로 운영, 신호 최적화, 차로 확장, ITS 적용에 대한 대안의 평가를 수행하였다. 이중ITS의 적용이 에너지 절감에 가장 큰 효과가 있는 것으로 나타났으며, 차로확장, 신호최적화, HOV 차로 운영 순으로 에너지 절감 효과가 나타났다. 본 연구는 차종에 대한 특성의 고려, 잠재수요에 대한 고려를 하지 않았으며, 분석 기간이 단지 첨두 1시간에 그쳤기 때문에 향후 이러한 현실적 요소에 대한 고려 및 시스템의 확대적용에 있어 보다 정확한 경제성 분석절차 및 방법론적 개선이 요구된다고 하겠다.
현재 국내외 자동차 수요가 증가하게 되면서 차량탑승 인원은 적어지고 차량 수는 증가하는 추세이다. 이는 교통체증이 더 심해지게 되는 주요 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 다인승 전용차로, HOV(High-occupancy vehicle) lane을 운영하고 있지만, 이용 조건을 무시하고 불법으로 이용하는 사람들이 계속 증가하고 있다. 이러한 불법행위를 경찰이 육안으로 판단하여 단속하기 때문에 단속 정확도도 낮으며 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전을 이용한 영상 분석 기술을 이용해서 보다 효율적인 탐지를 할 수 있는 시스템 설계를 제안한다. 기존의 연구되었던 차량 탐지 방법을 개선하여 영상 안에서 트리거를 설정하여 탐지 객체가 선정된 후 대상에 대해서 집중적으로 영상 분석을 진행할 수 있게 설계했으며 딥러닝 객체 인식 모델인 YOLO 모델을 사용하여 실시간 객체 탐지와 정확한 신호를 얻기 위해 영상 내 bounding box로 판단하는 것이 아닌 중심점의 이동량을 이용하는 방법을 제안한다.
현재 대한민국에서는 교통 혼잡을 해결하기 위해 다인승 전용차로 (HOV, High Occupancy Vehicle Lanes)와 지정차로제를 시행하고 있다. 현행의 교통단속 시스템은 단속 지역 구역에 인원이 필수로 배정되며 무인 단속에 어려움이 있다. 또한, 고정식 교통단속시스템은 속도 위반 단속은 가능하나 운전자가 네이게이션을 통해 단속을 회피할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 딥러닝 객체 인식 모델인 YOLO를 통한 교통 통합 단속 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 멀티스레딩 기술 기반의 병렬처리 차량번호 인식 기술을 적용하여 불시 단속이 가능한 이동식 교통 통합 관리시스템을 제안한다. Yolo5를 이용한 차선 인식, 차량탑승인원 판별, 차량 번호 인식 등의 알고리즘을 통합 모델을 설계하고 이를 적용한 통합시스템을 제시하였다.
본 연구에서는 고속도로 버스전용차로 단속시스템을 개발하여 현장 성능평가를 수행하였다. 영동고속도로 마성터널 입구 버스전용차로에서 조사한 결과, 버스전용차로를 위반하는 차량의 비율이 99%에 달하는 것으로 조사되었다. 하지만 현재의 경찰관에 의한 인력식 단속은 단속율도 낮고 불필요한 안전문제 및 지체를 발생시킨다. 고속도로 버스전용차로는 6인 이상 탑승한 9인승 이상 승합차도 통행이 가능하기 때문에 승합차량의 승차인원을 검지하는 기술개발이 필요하다. 조도에 관계없는 승차인원 검지를 위해 적외선 카메라를 사용하였고 짧은 차두시간을 감안한 신속한 영상처리 기법으로 YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 사용하였다. 개발시스템 성능 검증을 위해 테스트베드 및 실 현장 평가를 실시한 결과, 테스트베드와 실 현장에서 각각 7%, 8% 오차를 나타내 만족할 만한 성능을 보였다. 본 연구 결과물을 현장에 적용할 경우 고속도로 버스전용차로 운영 효율화 및 단속에 따른 불필요한 지체를 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.
현재 국내외 여러 국가에서 한 가정의 차량의 수요가 증가하여 차량의 탑승 인원은 적어지고 도로의 차량 수는 증가하고 있는 추세이다. 이에 따른 문제점인 교통 체증을 해결하기 위해 이용 가능한 다인승 전용차로 제도가 시행되고 있다. 이 제도는 경찰들이 빠르게 움직이는 차량을 직접 눈으로 감시하여 불법 차량을 단속하는 실정이며, 이는 정확성이 낮고 사고의 위험성을 동반된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 도로 현장의 영상을 이용한 딥러닝 객체 인식 기술을 적용한다면 앞서 말한 문제점들이 해결될 것이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 딥러닝 모델의 성능을 비교·분석하여, 영상을 통해 실시간 차량 탑승 인원을 파악할 수 있는 딥러닝 모델을 선정하고 객체 인식 모델의 문제점을 보완한 차량 탑승 인원 감지 알고리즘을 제안한다.
At present electrical and electronic technologies is rapidly improved, and they have formed their market widely. New technologies such as traffic signal system, navigation system and unmanned vehicle are connected with transportation field. Among these advanced technologies, the Image Processing Technology has been used for the astro-navigation, medicine, military field and so forth. Recently The Image Processing Technologies are widely applied to traffic enforcement system for signal, speed limit and HOV lane. In this study we developed the advanced enforcement system for over limit(overweight)vehicles using Image Processing System.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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