자율주행 기술은 상용화될 경우 교통 네트워크에 안전성, 이동성, 환경성을 개선할 잠재력을 지니고 있다. 그러나, 센서 기능의 저하와 원거리 검지의 한계는 자율주행 차량의 안전한 주행을 방해할 수 있으므로 인근 차량과 인프라에서 수집한 정보를 활용하여 보완하는 자율협력주행이 필수적이다. 또한, HDV, AV, CAV는 인지할 수 있는 정보의 범위가 각기 다르고 이에 따른 대응 프로토콜이 상이하기 때문에 자율주행 기술 과도기에 발생하는 혼재 교통류에서의 대응책이 필요하다. 자율주행 차량 보급률, 도로 구간별 특성 차이를 복합적으로 고려한 교통류 최적화 연구가 부족하다. 본 연구는 인프라 가이던스 유스케이스 및 자율주행차량 MPR별 안전성, 이동성, 환경성에 따른 가중치를 개발하는 것을 목적으로 한다. AHP 가중치를 개발하기 위해 MPR을 고려한 Hybrid AHP와 인프라 가이던스 구간 및 상황 별 AHP를 결합하고 통합 평가지표를 개발하였다. 분석결과, LOS A-B × MPR 10% × 분·합류부 및 엇갈림구간은 안전성 가중치(0.841)가 가장 높은 구간인 동시에 이동성 가중치(0.112)가 가장 낮은 구간이였으며, LOS A-B × MPR 50% × CAV 전용도로의 안전성 가중치(0.605)가 가장 낮은 구간인 동시에 이동성 가중치(0.335)가 가장 높은 구간으로 도출되었다. 본 연구의 결과를 기반으로 혼재 교통류를 최적화하기 위한 차량 별 통행 우선권을 부여하는데 활용할 수 있다.
개인형 이동장치에 대한 관심은 스마트 모빌리티 서비스에서 first-mile 및 last-mile 중요성이 증가함에 따라 높아졌다. 본 연구는 first-mile 및 last-mile 문제를 해결하기 위해 자유 주차방식(free-floating) 개인형 이동장치 공유 서비스 권역 설정 방법론을 제시하고 선정된 공유 서비스 권역을 대상으로 최적의 개인형 이동장치 운영 대수 결정을 목표로 한다. 인구 데이터, 스마트 카드 데이터, 건물 데이터를 사용하였으며, 개인형 이동장치 데이터를 이용하여 연령별, 거리별 이용률을 반영하여 잠재수요를 추정하였다. 추정된 잠재수요와 함께 대중교통 정류장과 건물의 위치를 기반으로 개인형 이동장치 공유 서비스 권역을 설정하였다. 인천 영종도를 대상지로 제안된 방법론을 적용한 결과 거주지가 밀집된 지역과 여행객들이 많은 해변 근처가 개인형 이동장치 공유 서비스 권역으로 선정되었다. 거주지가 밀집된 서비스 권역의 개인형 이동장치 운영대수는 1,022대, 해변 근처 서비스 권역의 개인형 이동장치 운영대수는 269대로 결정되었다.
자율주행차량(AV)의 기술 발전으로 실도로 내 자율주행이 가능해졌지만, 주변 요소로 AV의 인지 범위 또는 능력이 제한되는 인지 음영으로 완전한 자율주행에 어려움이 있다. 오늘날 Lv 4+ 자율주행 테스트 시나리오를 개발하기 위해서는 실제 도로에서 발생할 수 있는 다양한 인지 음영 상황을 파악하고 대비 전략을 구상하는 것이 중요하다. 따라서, 본 연구는 미국 캘리포니아 차량관리국(DMV)의 AV 사고 데이터를 통해 자율주행 모드 활성화 여부에 따라 AV와 일반차량의 사고 형태와 특성을 비교하고, AV 제어권 전환 데이터를 단계적으로 분류하여 인지 음영으로 인한 제어권 전환의 유형과 실제 사례를 도출하였다. 분석 결과, AV의 안전 운전 기동으로 일반 차량과 다른 사고 유형이 나타났으며, 3가지 유형의 인지 음영 사례를 파악하였다. 본 연구 결과는 Lv 4+ 자율주행 테스트 시나리오 개발의 중요한 기초자료가 될 것이며, 다양한 인지 음영이 고려된 테스트 시나리오를 통해 상황별 인지 음영을 해소하는 효율적인 전략을 마련할 수 있다. 이를 통해 실제 도로에서의 AV 주행 안전성을 효과적으로 평가하고 향상할 수 있을 것으로 기대된다.
초고령화 사회로 진입하고 있는 대한민국 노인 인구의 상황을 반영하여 노인 교통사고의 특성을 파악하고, 이항형 변수를 활용하여 노인 보행자 교통사고에서 발생한 중상 이상의 교통사고와 경상 이하의 교통사고를 구분하여 독립변수와 종속변수의 관계를 분석하였다. 도로교통공단 교통사고분석시스템(TAAS)에서 지난 10년간('3년~'22년)의 노인 보행자 교통사고 자료를 구득하여 데이터 수집, 가공, 변수 선정을 수행하였으며, 기초 통계 및 사고 요인별 분석을 실시하였다. 로지스틱 회귀분석 모형을 적용하여 총 15개의 영향 변수를 도출하였고 노인 보행자 중상이상의 교통사고 발생 확률에 가장 큰 영향을 미치는 영향 변수들을 도출하였다. 이후, 로지스틱 모형의 정확도 분석을 위해 통계적 검정을 수행하였으며, 노인 보행자 교통사고에 영향을 미치는 변수를 도출 및 예측모형 구축에 따른 교통사고 발생확률 예측 방법을 제시하였다.
지금까지의 최적경로탐색 알고리즘은 노드표지와 링크표지를 적용하는 방안이 소개되었다. 노드표지는 2개의 노드를 최적경로 탐색과정에서 동시에 고려한다. 링크표지는 2개의 링크를 탐색과정에서 동시에 고려한다. 본 연구는 2개의 회전을 탐색과정에서 동시에 고려하는 회전표지기반 최적경로탐색기법을 제안한다. 회전표지기반 최적경로탐색은 2개의 회전을 탐색과정에서 고려하기 때문에 Bellman(1957)의 최적원리에 근거한 동적프로그래밍의 최적해가 보장된다. 한편 회전표지기반 최적경로탐색은 링크표지의 극한 접근 개념을 동일하게 적용하기 때문에 링크표지를 적용하는 장점을 수용할 수 있다. 따라서 네트워크의 확장없이 노드는 복수의 방문이 허용되면서 링크는 방문이 허용되지 않는 합리적 순환통행을 반영하는 것이 가능하다. 특히 2개의 연속회전에서 나타나는 추가적인 비용구조를 반영하는 특성이 포함되어 통행비용함수의 구조를 보다 유연하게 표현하는 것이 가능하다. 교통카드 단말기로 구성된 수도권 도시철도 네트워크를 대상으로 시행된 사례연구는 연속된 보행환승이 나타나는 통행에 대한 심리적 저항감을 나타내는 파라메타를 Turn Label 최적경로탐색에 도입하여 연구의 현실적 확장성을 검토하였다. 연속회전에 대한 심리적 저항값이 커지면서 통행시간 및 거리가 늘어나도 연속된 환승을 우회하는 방안으로 시뮬레이션 결과가 도출되어 Turn Label의 비용구조를 반영하는 것이 확인되었다. 향후 도로교통망 및 대중교통망의 통행비용함수에 대해 다양성을 확보하기 위한 추가적인 연구의 진행이 필요하다.
교통사고에 가장 취약한 도로는 이면도로 비신호교차로이며, 이들 취약지점에 AI 및 엣지 컴퓨팅 융합 기술을 적용하여 교통사고를 예방하고자 하는 시도가 이루어졌다. 본 연구에서는 현장 데이터를 활용하여 AI 및 엣지컴퓨팅 기술이 어떻게 교통사고 감소에 영향을 미칠 수 있고 한계가 무엇인지 교통공학적 측면에서 분석하였다. AI 객체인식으로 20m 후방에서 객체정보를 취득함으로써 운전자는 약 3.6초의 대응시간을 확보하게 되고, 엣지기술에 의해 0.5~0.8초만에 정보가 표출되어 운전자는 교차로 상황에 대응할 수 있는 시간을 얻게 된다. 또한, 교차로 접근로 10m지점에서는 11~12km, 20m지점에서는 20km/h 수준으로 속도관리가 이루어질 때 교차로 진입 전 정지가 가능한 것으로 분석되었다. 따라서 이들 시스템 도입 후 실증 교차로의 데이터를 Taylor 모형에 적용하면 교통사고 확률이 약 40% 감소하는 것으로 분석되었다. 결과적으로 높은 AI 기술의 높은 객체인식률, 엣지기술의 실시간 정보제공 그리고 교차로 접근로의 적정 속도관리가 함께 이루어질 때 교통사고 감소가 가능한 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 조건부 운전면허 발급에 필요한 평가 시나리오 개발 프레임워크를 제안하는 것이다. 이를 위해 프레임워크는 5단계로 구성하였다. 1단계에서는 고령 운전자에 의한 충돌사고의 주요 요인을 사고빈도와 심각도 측면에서 교통사고 특성에 대한 문헌을 검토하였다. 2단계는 도로교통공단 교통사고분석시스템 사고 자료를 활용하여 비고령, 초기 고령, 후기 고령 집단별 교통사고 특성에 대한 분석을 수행하였다. 이를 통해 고령 운전자 등 고위험군 교통사고 유형을 도출하였다. 3단계는 고위험군 교통사고 유형에 해당하는 블랙박스 영상을 분석하여 사고가 발생한 상황에 대해 기술한 교통사고 스토리를 도출하였다. 4단계는 다양한 시나리오 개발을 위해 도출된 사고 스토리의 유형을 분류하여 여러 가지 사고 상황을 구분하였다. 5단계는 최근 다양한 자율주행차량 평가 시나리오 개발에 활용되고 있는 PEGASUS 5-Layer 형식을 적용하여 시나리오를 제시하였다. 본 연구의 결과는 향후 조건부 운전면허 발급을 위한 운전능력 평가시나리오 개발의 기반으로 활용될 것으로 기대된다.
스마트건설을 위한 업무의 디지털화는 상호 간의 디지털데이터를 원활하게 교류할 수 있어야 효과가 있으나, 디지털데이터의 표준화 및 활용방안이 부족하다. 본 연구는 도로 건설현장의 정보를 효과적으로 디지털로 변환할 수 있는 디지털 건설정보구조를 제안한다. 연구대상은 도로건설업무에서 중요도가 높은 작업계획, 일정관리, 안전관리, 품질관리이다. 건설정보구조의 핵심은 건설정보를 객체와 작업으로 분리하고, 이 두 정보의 결합으로 단위업무를 정의함으로써 건설정보의 표현 및 수정의 유연성을 확보하는 것이다. 객체와 작업은 각자의 계층구조를 가지며, 이 계층구조는 실제 내용에 맞추어 가변형으로 정의하였다. 이는 효율성과 상세성을 동시에 만족하는 구조다. 이 구조를 고속도로 건설공사에 시범적용 하였고, 범용 포맷을 이용해 구조를 디지털로 구현하였다. 본 연구는 현실에 가깝게 도로 건설공사 과정을 디지털화할 수 있으며, 도로건설 전주기의 디지털트윈의 토대가 되어 토목산업의 디지털전환을 가속화 할 것이다.
현재 고속도로 설계지침에서는 단차로 하이패스차로의 용량을 본선형 영업소는 2,000대/시, 나들목 영업소는 1,700대/시로 제시하고 있다. 그리나 2010년도 초반에 수행되었던 연구에서는 본선형 영업소는 1,476대/시/차로~1,665대/시/차로, 나들목 영업소는 1,443대/시/차로 정도로 제시하였다. 이에 본 연구는 현재 제시되고 있는 고속도로 단차로 하이패스차로의 용량의 타당성을 검토하였다. 단차로 하이패스 갠트리에서 수집되는 2021년도 개별차량 통과 자료를 기반으로 속도-교통량 관계 그래프와 차두시간을 활용하여 용량을 산정하고 비교하였다. 또한 차 두시간 활용에 있어 부트스트랩 기법을 도입하여 수집데이터의 새로운 가공 방안에 대해 검토하였다. 분석 결과 단차로 하이패스 용량은 나들목 영업소는 1,700대/시/차로로 제시할 수 있었으며, 본선형 영업소는 적어도 1,700대/시/차로 이상으로 추정할 수 있었다. 또한 차두시간 자료 이용 시 부트스트랩 기법을 활용하면 관측용량과 유사한 추정용량을 제시할 수 있었다.
본 논문에서는 ITS(Intelligent Transport System)인 VANET 환경에서 사고발생 시에 차량 속도와 방위각을 이용하여 경로 단절을 최소화시키면서 응급메시지를 신속하고 정확하게 전송할 수 있는 SARPE(Speed and Azimuth based Routing Protocol for Emergency) 시스템을 제안한다. SARPE 시스템은 다중 경로 탐색 및 경로 선정 작업 시에 불필요한 메시지 및 작업량을 최소화하기 위하여 방위각을 기반으로 경로 탐색을 수행하고, 근원지와 목적지 차량의 평균 속도와 탐색한 경로 내 차량 속도(최대속도, 최소속도)의 차를 이용하여 경로 단절 발생 확률이 적은 경로를 선택한다. 그 결과, 경로 단절로 인해 생기는 경로 재탐색 작업을 최소화하며, 응급메시지를 신속하고 정확하게 전송할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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