• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.63-72
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• 2014

우리나라는 급속한 경제발전과 고속성장으로 생활수준이 향상되면서 자동차 수요가 급격히 증가함에 따라 교통혼잡, 교통사고, 주차문제 등의 문제가 발생되고 있다. 자동차 증가로 인한 주차문제 중 불법주차는 교통혼잡을 야기하고 주차공간으로 인한 이웃간 분쟁의 원인이 되어 사회적 문제로 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 지방 광역시중 승용차 수단분담률이 높음에도 불구하고 불법주차 단속건수가 상대적을 적은 대전광역시를 대상으로 주차조사를 실시하였으며 불법주차에 대한 원론적인 문제를 파악하기 위해 의사결정나무모형 Exhaustive CHAID분석을 통하여 운전자들의 주차행위에 있어 불법주차를 선택하는 과정과 그에 따른 영향요인을 탐색하여 불법주차의 원인을 파악하고 해결하는 방안을 제시하고자 한다. 분석결과 불법주차를 선택하는 영향요인으로는 거리, 단속경험, 직업, 이용시간대 순으로 영향을 미치는 것으로 나타났으며 예측 모형은 최종적으로 4가지 노드가 도출되었다. 분석결과에 따른 불법주차의 해결방안으로는 공영주차장의 추가설치와 생계유지 및 조업차량의 주차공간 확보가 우선되어야 하고 불법주차 단속강화와 시민의식 고취를 위한 캠페인의 활성화가 필요하다.

• 대한교통학회지
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• 제25권5호
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• pp.135-148
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• 2007

교통사고의 특성과 사고에 대한 지속시간 사이의 관계에 대한 이해는 사고의 효과적인 대응과 사고에 의한 혼잡을 감소시키는데 핵심 요소가 된다. 때문에 본 연구의 목적은 AFT metric 모형을 적용한 사고 지속시간을 분석하는 것이다. 비록 로그 로지스틱 및 로그 정규 AFT 모형이 통계적 이론과 기존 연구 사례를 기반으로 선정되었으나, 로그 로지스틱 모형이 보다 우수하게 추정되었다. AFT 모형은 예측 목적으로도 널리 사용되기 때문에, 추정된 모형은 사고 발생시 사고 관련 기본 정보 접수 즉시 고속도에서의 사고 지속시간 예측에 사용될 수 있다. 결과적으로, 예측된 사고 지속시간 정보는 사고를 처리하기 위한 제반 의사 결정에 도움을 줄 뿐 아니라 교통 혼잡의 감소 및 추가 사상자의 감소로 그 효과가 이어질 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권4호
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• pp.179-188
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• 2017

도시 내의 교통흐름을 정확히 분석하는 것은 매우 어렵다. 특히, 교통사고나 보행자, 교차로 등은 도시 내의 교통흐름을 분석하는데 있어서 어려움을 가중시킨다. 현재 소도시(예를 들어 전라남도 순천시)들에도 버스 정보시스템(Bus Information System, BIS)이 보급되어 있고 이를 통하여 도착시간 예측 등과 같은 정보를 제공하고 있다. BIS는 버스의 위치, 구간별 이동시간, 출발-도착 시간등을 제공하고 있다. 따라서 본 논문에서는 BIS로부터 정류장 간의 평균 이동 시간, 그리고 이동 거리 등을 시간대 별로 추출하여 도시 내의 교통흐름을 시계열 분석하고자 한다. 소도시의 경우 버스 정보는 도시교통 흐름을 설명하는 중요하고 효과적인 자료이다. 앞서 언급한 신호등 지연, 보행자, 교차로 등은 교통흐름을 분석하고 예측하는데 어려움을 더한다. 본 논문에서는 동적 선형 모델(Dyanamic Linear Model, DLM)을 이용하여 중요 구간의 교통흐름을 시계열 분석하고 예측하는 방법을 제시한다. 이때 구간별 통행 속도를 평일과 주말로 나누어 분석한다. DLM을 이용하여 구간별 이동속도의 시계열 분석을 통하여 도시 내의 교통흐름을 파악하여 향후 교통 체증 및 혼잡 구간을 예보하고 버스의 정확한 도착시간을 예측하는데 도움을 줄 수 있으리라 생각한다.

• ETRI Journal
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• 제44권2호
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• pp.220-231
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• 2022

Building smart transportation services in urban cities has become a worldwide problem owing to the rapidly increasing global population and the development of Internet-of-Things applications. Traffic congestion and environmental concerns can be alleviated by sharing mobility, which reduces the number of vehicles on the road network. The taxi-parcel sharing problem has been considered as an efficient planning model for people and goods flows. In this paper, we enhance the functionality of a current people-parcel taxi sharing model. The adapted model analyzes the historical request data and predicts the current service demands. We then propose two novel online routing algorithms that construct optimal routes in real-time. The objectives are to maximize (as far as possible) both the parcel delivery requests and ride requests while minimizing the idle time and travel distance of the taxis. The proposed online routing algorithms are evaluated on instances adapted from real Cabspotting datasets. After implementing our routing algorithms, the total idle travel distance per day was 9.64% to 12.76% lower than that of the existing taxi-parcel sharing method. Our online routing algorithms can be incorporated into an efficient smart shared taxi system.

• 대한교통학회지
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• 제20권5호
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• pp.145-152
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• 2002

실시간 교통정보는 운전자 입장에서는 항상 과거정보가 되는 특성이 있기에. 신뢰도 높은 예측교통정보 가공의 필요성은 오래전부터 제기되어 왔다. 교통류의 상태를 운전자에게 알리는 방안에는 속도, 통행시간도 있지만, 정체가 심하고 링크가 긴 구간에서는 대기행렬의 길이가 매우 효과적인 제공방안의 하나이다. 본 논문은 Kalman filter를 활용하여 대기행렬 길이를 예측하는 모델을 제안한 후, 실제 검지기 자료를 이용하여 서울 도심의 남산권 네트웍 상에 적용하였다. 5분후의 대기행렬 길이를 예측한 후 통계적으로 검증해 본 결과, 상당한 예측력을 확보할 수 있었다. 본 연구는 국내외 최초로 도심부에서 대기행렬 길이 예측을 시도하였고 실제 활용 가능성을 타진했다는데 큰 의미가 있다.

• 부동산연구
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• 제28권2호
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• pp.35-47
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• 2018

안정적인 거주지를 확보하는 일은 현대 사회의 중요한 선택 중 하나이다. 그렇기 때문에 개인과 가정은 현명하게 판단하여 적합한 거주지를 결정한다. 우리의 삶에서 이사에 영향을 미치는 요소들은 매우 중요하다. 본 연구는 통근자의 이사의향 가구 및 교통특성을 중심으로 접근했다. 더불어 도시특성 간 비교를 통해 시사점을 제시하고자 했다. 그리고 그 공간적 범위는 경기도 수원으로 한정했다. 분석결과를 요약해 보면, 수원시는 통근시간의 만족도, 자가 주택거주, 대학생 자녀 유무, 주차단속이 낮을수록 이사의향이 낮게 나타났다. 반면, 월세 주택거주, 영유아 및 초등학생가정, 저축액이 높은 경우, 수원시내 및 경기도내로 통근을 시행하는 직장인일수록 이사의향은 높게 나타났다. 이를 경기도 전체와 비교할 때, 수원시는 시내 통근 및 주차단속 변수, 경기도는 대중교통부족 및 교통체증, 경기도 외 통근 변수에 영향을 받는 것으로 나타났다. 수원의 경우, 통근시 승용차 분담률이 높아 주차에 대한 심리적 안정도가 큰 것으로 판단된다. 본 연구는 수원시민의 이사의향 분석을 통해 수원의 인구이동 예측 및 부동산 입지 선정 등의 정책 방향 결정을 마련하는데 시사점을 줄 수 있다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권3호
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• pp.347-362
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• 2019

도심지 터널 공사가 많아지면서 이에 따른 소음, 진동, 교통불편 및 민원 저감을 위해 TBM 굴착이 증가하고 있다. 그러나 이러한 추세에도 불구하고 국내 TBM 공동구 설계 및 시공을 위한 기준들은 대부분 해외기술(일본, 독일 등)을 이용하고 있어 국내환경을 고려하지 못하고 있다. 특히, 공동구 TBM 설계의 주요 기준이 되는 굴진율은 대부분 일축압축강도만으로 산정되며 이마저도 실제 현장 특성과 맞지 않아 개선이 필요하다. 본 연구에서는 국내 현장에 적합한 굴진율을 예측하기 위해 수행되었다. 이를 위해 시공 중인 소단면 쉴드 TBM 굴착 현장의 지반 및 굴진데이터를 수집하고 상관관계 분석을 통해 굴진율에 영향을 미치는 주요인자를 파악하였다. 도출된 영향인자들은 통계적 분석기법을 기반으로 한 다중선형 회귀분석에 적용되어 굴진율을 예측하는 회귀식의 예측변수로 이용되었다. 결과적으로 회귀분석을 통해 도출된 회귀식은 일축압축강도와 절리간격을 예측변수로 추정되었으며, 해외 경험식과 비교하여 국내현장 굴진율의 예측 정확도가 높은 것으로 나타났다. 다만, 이 회귀식을 타 국내 현장에 적용할 경우 예측오차가 다소 증가하였다. 회귀식이 갖는 이와 같은 적용 한계를 개선하기 위해서는 추가적인 연구를 통해 현장조건에 제약을 받지 않는 굴진율 예측모델 도출이 필요할 것으로 보인다.

• 한국도로학회논문집
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• 제9권1호
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• pp.17-27
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• 2007

ETCS는 1990년대 초부터 선진국에서 유료도로 톨게이트에서의 교통체증 및 지체문제를 해결하기 위하여 적용되기 시작하였다. ETCS의 성공적인 운영을 위해서는 ETCS 이용률을 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 창원시의 신뢰성 있는 ETCS 이용수요예측 모형 개발이 시도되었다. 총 11개의 설명변수들을 고려하면서 이항로짓 및 신경망 모형들이 검토되었다. 신경망모형에서 가장 좋은 결과를 얻었다. 그러나 ETCS 이용률 추정을 위해 설명변수 11개를 추정하기에는 어려움이 있으므로 차내장치 임대보증금, 절약시간, 할인률의 중요 3개 정책변수만을 고려한 신경망 및 로짓 모형들을 ETCS 이용률 추정모형으로 분석하였다. 모형의 예측력 평가와 적합도 분석에 있어서 신경망모형이 로짓모형보다 우수한 모형으로 판단되어지나 학습에 사용된 9가지 이외의 시나리오에서 신뢰성이 떨어지는 것으로 나타나, ETCS 이용률 추정 모형으로 3개의 중요한 정책변수를 고려한 이항로짓모형이 제안된다. 이 모형은 평균제곱오차 $0.14,\;{\rho}^{2}0.31,\;x^{2}488.9$로 신뢰성이 높은 모형으로 평가되며 창원시와 규모가 유사한 도시에 적용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제16권2호
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• pp.114-128
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• 2013

급속한 경제성장과 산업화는 오픈스페이스의 감소, 환경 훼손, 교통체증, 무분별한 도시성장 등 심각한 도시문제를 야기시키고 있으며, 국토의 효율적인 보전 및 관리가 되지 않아 다양한 사회갈등이 야기되었다. 이로 인해 많은 학자와 정부는 친환경적인 계획을 수립하여 관리함으로써 지속가능한 발전을 실현하고자 노력하고 있다. 이러한 배경 하에 본 연구는 대한민국을 대상으로 미래 토지피복 변화에 따른 생태계의 기능적 변화를 분석하고자 한다. 이를 위해 통계청의 추계 인구수와 로지스틱 회귀분석을 이용한 도시성장확률지도를 작성하여 2010~2060년의 토지피복 변화를 예측하였고, Costanza의 계수를 이용하여 생태계 용역가치를 분석하였다. 분석결과 시나리오 1의 생태계 용역가치는 6,783~7,092백만 USD로 나타났고, 시나리오 2는 시나리오 1에 비하여 2.9~7.6백만 USD가 감소한 6,775~7,089백만 USD로 나타났다. 이 같은 결과는 시나리오 2의 경우 개발관점에서 도시가 성장함에 따라 상대적으로 보전가치가 높은 농업지역과 습지지역의 많은 면적이 훼손되어 생태계 용역가치가 감소하는 것으로 나타났다. 따라서 지속가능한 개발을 위해서는 친환경적이고 체계적인 도시개발을 통해 환경적 보호가 이루어져야 함을 알 수 있다. 또한, 환경정책수행에 따른 환경적 가치를 정량적으로 분석함으로써 정책입안자 및 도시개발자들에게 판단기준을 제시해줄 수 있을 것으로 판단된다. 향후 정확한 도시성장 수요량을 산정하고, 이를 바탕으로 도시성장예측모델링을 수행하여 보다 정밀한 도시성장예측 분석이 이루어져야 할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.