자동차를 중심으로 하는 도로교통량이 크게 늘면서 교통에 기인한 다양한 피해 현상들이 나타나고 있다. 특히 교통량이 집중되는 대도시에서는 교통에 기인한 도시민의 건강피해가 심각한 것으로 밝혀지고 있다. 본 연구에서는 교통에 기인한 미세먼지의 피해를 직접적으로 받는 도시인구는 미세먼지의 주 발생원인 교통흐름이 있는 도로변에 가까이에 노출되는 도시민들이라고 보고 도시 공간 내에서 교통흐름과 미세먼지, 그리고 도시 통행인구의 공간적 분포를 분석하였다. 특히 본 연구에서는 대기오염문제가 심각한 서울을 대상으로 교통에 기인한 미세먼지의 실태를 살펴보고, 서울을 둘러싸고 있는 경기도 일대에 대단위 주거지들이 밀집된 신도시들이 개발되면서 나타나는 인구분포와 통행패턴, 그리고 교통흐름 및 미세먼지 농도에 나타나는 공간적 변화와 이들 간의 공간적 관계를 종합적으로 파악하기 위하여 GIS를 적용하였다. 또한 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 데이터마이닝기법으로 추출해낸 통행흐름 자료를 이용하여 통행시간별 통행인구분포도를 작성하고, 이를 바탕으로 교통에 기인한 미세먼지에 직접 노출하게 되는 도시인구를 산정하는 시 공간적 모형개발을 시도하였다.
본 연구에서는 교통부문의 지역별 자본스톡과 시설별 자본스톡을 시계열로 추정·제시하였는데 교통, 생활편의 수리치수 통신 등 사회간접자본시설 중에서 도로, 철도, 공항, 항만 등 교통부문의 지역별 총자본스톡을 추정대상으로 하였고 추정대상 지역은 1970년대의 특별시, 직할시 및 도를 기준으로 하여 11개 지역으로 구분하였으며 1968∼1997년 기간의 장기시계열을 추정하였다. 본 연구에서는 시설별 특성을 고려하여 지역별 할당계수를 산정하고 이를 교통부문별 총자본스톡에 적용하여 지역별 자본스톡을 추정하는 지역별 할당방법을 사용하였으며, 타일(Theil)의 불균등계수 (Inequality Coefficient)를 이용하여 지역별 할당계수 대안의 정확성을 평가하였다. 도로부문의 총자본스톡을 지역별로 할당하기 위한 지표로 지역별 포장도로의 연장(대안 1), 지역별 포장도로의 2차로 화산연장(대안 2) 지역별 포장도로의 2차로 환산연장을 지역별 표준지 평균지가로 가중한 값(대안 3) 등 3가지 대안을 설정하고 각 대안들의 예측력을 비교·평가한 결과 대안 2를 최적대안으로 선정하고 이에 기준으로 지역별 총자본스톡을 추정하였다. 철도부문의 총자본스톡을 지역별로 할당하기 위한 지표로 지역별 철도연장(대안 1), 지역별 철도연장을 지역별 표준지 평균지가로 가중한 값(대안 2) 등 2가지 대안을 설정하고 각 대안들의 예측력을 비교·평가한 결과 대안 2를 최적대안으로 선정하고 이를 기준으로 지역별 총자본스톡을 추정하였다. 공항부문의 총자본스톡을 지역별로 할당하기 위한 지표로 지역별 공항시설 규모(대안 1), 지역별 공항의 부지규모를 지역별 표준지 평균지가로 가중한 값(대안 2), 지역별 공항의 시설규모를 지역별 표준지 평균지가로 가중한 값(대안 3) 등 3가지 대안을 설정하고 각 대안들의 예측력을 비교·평가한 결과 대안 2를 최적대안으로 선정되었으나 공항부지 면적의 경우 연도별 시계열 자료가 없어 차선 대안인 지역별 표준지 평균지가로 가중한 값(대안 2) 지역별 항만의 하역능력(대안 3) 등 3가지 대안을 설정하고 각 대안들의 예측력을 비교 평가한 결과 대안 3을 최적대안으로 선정하고 이에 따라 연도별 지역별 총자본스톡을 추정하였다.
본 연구는 현재의 보행자 보호구역 선정기준 문제점을 분석하여 현실에 맞는 기준 재정립에 관해 기술하였다. 구체적인 사항으로는 보행자 교통사고의 문제점에 대하여 통계자료를 기본으로 보행자 교통사고의 추이, 사고의 발생 유형, 행동유형 등을 종합적으로 분석하고 보행자 교통사고의 감소를 위한 대책으로 보행자 보호구역을 지정 운영하고 있는 국내 외의 사례를 활용하여 국내의 Zone30 구역 선정 기준을 도출하였다. 또한, 현장조사를 통해 교통량과 속도가 보행자 사고에 미치는 영향을 분석하여 정량적인 기준을 제시하였으며, 정량적 기준 외에 사고유형, 도로기능, 사고위치 등 보행자 교통사고 발생건수 등의 사고특성을 분석하여 기준을 제시하였다. 특히 교통사고의 통계자료를 활용하여 보행자 안전성에 역점을 두었다. 또한, Zone30 구역의 안전시설 설치에 관한 설치기준 및 운영방안의 체계적인 정립이 이루어지지 않아 각 지방 단위별로 일관성이 없고 혼란이 발생하여 Zone30 구역에 설치될 시설설치 표준지침 수립과 운영방안을 제시하였으며, Zone30 구역 교통운영별 시설물 배치도를 제시하여 설치기준을 제시하였다.
본 논문에서는 제도적으로 운영 중인 터널내 CCTV들로부터 실시간으로 들어오는 영상들을 최신 딥러닝 알고리즘을 이용, 학습시켜 다양한 조건의 터널환경에서 돌발 상황을 감지하고 그 돌발 상황의 종류들을 분류해 내는 시스템 개발을 위한 사전검토 연구를 수행하였다. 사전검토 연구를 위해, 2개의 도로현장의 교통류 CCTV영상 일부를 이용하여 가용한 전통적인 영상처리기법으로 영상내부로 집입하는 차량을 감지하고, 이동경로를 추적하여 일정 시간간격의 이동 차량의 좌표와 시간정보를 추출하고 학습자료를 구성하였다. 각 차량의 이동정보는 차선변경, 정차 등 6가지의 이벤트 정보와 연계된다. 차량 이동정보와 이벤트로 구성된 학습자료는 레질리언스(resilience) 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습하였다. 2개의 은닉층을 설정하고, 각 은닉층의 노드수에 대한 9개의 은닉구조 모델을 설정하여 매개변수 연구를 수행하였다. 본 사전검토의 경우에는 첫 번째, 두 번째 은닉층 노드수가 각각 300개와 150개로 설정된 모델이 합리적으로 가장 추론정확도가 높은 것으로 평가되었다. 이로부터 일반화되기 매우 힘든 복잡한 교통류 상황을 기계학습을 이용하여 어떠한 사전 규칙설정 없이도 교통류의 특징들을 정확히 자동으로 감지할 수 있는 가능성을 보였다. 본 시스템은 시스템의 운용을 통해 지속적으로 교통류 영상과 이벤트 정보가 늘어난다면, 자동으로 그 시스템의 인지능력과 정확도가 자동으로 향상되는 효과도 기대할 수 있다.
TRANSIMS의 차량 시뮬레이션은 CA(Cellular Automata)이론을 토대로 비교적 빠른 시간에 넓은 지역을 분석할 수 있어 기존의 프로그램들보다 큰 장점을 가진다. 또한 TRANSIMS는 Source Code가 공개되어 있기 때문에 네트워크나 통행특성의 차이를 반영 및 수정하여 사용할 수 있다. 본 연구에서는 TRANSIMS의 네트워크자료 구축을 위하여 사용되는 입력자료 중 국가교통 DB센터에 구축되어 있는 교통주제도를 활용하였다. 그러나 교통주제도는 TRANSIMS가 요구하는 입력형태의 자료로 구성이 되어 있지 않기 때문에 이를 수정 보완하여 네트워크를 구축한 후 대구광역시 수성구를 연구대상지로 하여 시뮬레이션을 통해 간선도로 교통량과 교차로 각 방향에 대한 교통량을 산출한 후 실제 교통량과 비교해 보았다. 시뮬레이션 결과 교차로에서는 최소 14%에서 최대 42%, 간선도로에서는 최소 3%에서 최대 8%까지의 오차를 나타내고 있다. 이것은 시뮬레이션에 있어서 대구광역권 전체에 대한 교통량이 고려되지 못한 점과 일부 특정구간의 공사 및 도로노면 상태, 만성 지체구간 등에서 운전자의 경로회피 등이 반영되지 못한 점을 고려한다면 상당히 만족스런 결과라 할 수 있다.
도로 네트워크의 안전 관리는 기본적으로 교통안전 조사를 위한 사이트(교통사고 잦은 지점) 선정, 안전문제에 대한 진단, 잠재적 위험요소들에 대한 가능한 대안 선정, 주어진 예산 제약 하에 대안간의 우선순위 결정과 같은 순서로 이루어진다(Persaud, 2001). 효율적인 안전 조사를 위해 요구되는 지점(교통사고 잦은 지점) 선정에 대한 과정은 매우 중요하다. 이에, 본 연구는 인천시 4지 신호 교차로 중 교통사고 잦은 지점으로 선정된 지점의 3년간(2004~2006년) 사고 자료와 기하구조 자료를 이용하여 EB 기법 이용 시 필요한 사고예측모델을 개발하였다. 또한, 교통사고 잦은 지점을 선정하는데 있어 현재 우리나라에서 적용되고 있는 단순사고건수와 심각도를 고려하여 선정된 우선순위와 단순사고건수 대신 EB 기법을 이용하여 예측된 사고건수를 이용하여 선정된 우선순위 비교를 통해 기존 방법의 한계를 제시하고 합리적인 예측모형 개발 필요성을 보여주고자 하였다. 분석 결과, 총 사고건수 추정 시 기존의 사고 예측 방법인 비선형 회귀모형과 EB 기법의 결과 값 모두 예측력이 높은 것으로 나타났지만 지점별 사고건수 예측력을 함께 고려할 경우엔 EB 기법이 비선형 회귀 모형(포아송)의 결과보다 예측력이 좋은 것으로 나타났다. 또한, 도출된 우선순위 비교 결과 대부분의 지점의 우선순위는 크게 변동이 없었으나, 서해4거리 등 몇 개 지점의 개선우선순위에는 상당한 변동이 발생하는 것으로 나타났다. 이는 실제 사고건수를 이용할 경우 발생하는 RTM문제를 본 연구에서 제안한 기법을 사용할 경우 해결가능하다는 것을 시사한다.
영상기반의 교통정보수집시스템은 관리 및 운영상의 한계를 보이고 있는 기존의 루프검지기의 역할을 대체하는 검지기로써의 역할 뿐만 아니라 다양한 교통류의 정보를 제공하고 관리할 수 있으며, 교통사고의 발생전과 후의 순차적인 상황을 정확히 기록하고, 이 자료를 통해 발생된 교통사고의 사고 매커니즘을 객관적이고 명확하게 조명하고 분석하는 것은 교통사고 처리에 있어서 중요한 부분을 차지함으로서, 여러 나라에서 보급 활용되고 있다. 본 논문에서는, 기존 기술들이 연속류 도로의 특성인 속도변화, 교통량 변화, 점유율 변화와 같은 교통류 흐름을 반영하여 1차 예비판단을 실시하였다. 또한, 1차 예비판단된 경우 영상추출 및 처리를 통해 최종 사고판단을 실시하게 된다. 이 때, 도로상의 다양한 환경적 변화로 인해 극복하기 어려운 차량의 객체추출, 객체분리, 추적 등의 정확성을 확보하기 위해서 계산속도와 정확도 측면에서 우수함을 보이고 있는 Adaptive GMM(Gaussian Mixture Model) 기반으로 실시하였으며, 환경적인 요인으로 인해 자주 발생하고 있는 오 검지 상황들을 효과적으로 저감시킬 수 있는 능동적이고 환경적응적인 기법을 통해 사고 최종판단을 실시하였다. 이렇게 구현된 기술의 성능을 평가하고자 중부내륙 실험도로에서 12건의 사고 모의실험을 실시하였으며, 실제 운용되고 있는 장항IC에서의 사고영상을 실시간 온라인으로 입력받아 시험하였다. 결과적으로, 검지율 93.33%, 오검지 6.7%로 높은 신뢰성을 보였다.
댐 방류는 장마 또는 가뭄 등을 원인으로 하천과 하천 주변 지역의 관리를 위해 시행되고 있다. 댐 방류는 하천에서 수용할 수 있는 저수량을 정확하게 파악하는 것이 전제되어야 한다. 따라서 하천의 허용 저수량 파악은 하천 주변 환경 관리에 중요한 요소라고 할 수 있다. 하지만 현재 하천의 허용 저수량 파악에 사용되고 있는 수위계측기, 영상을 이용한 방법들은 정확성, 효율성 등의 측면에서 한계점을 보인다. 따라서 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 드론으로 촬영한 영상을 기반으로 하천의 허용 저수량을 자동으로 계산하는 방법을 제안한다. 본 논문이 제안하는 방법은 크게 두 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 드론 영상을 이용하여 하천의 3차원 모델을 생성한다. 이 생성 과정은 대응점 추출, 영상 표정, 영상 정합 단계로 구성된다. 두 번째 단계에서는 생성된 하천 3차원 모델과 대상지역의 도로 및 하천 레이어를 이용하여 하천 단면 분석을 통해 허용 저수량을 산정한다. 이 단계에서는 하천의 최대 수위를 결정하고 하천을 따라 단면 프로파일을 추출, 3D 모델을 사용하여 대상지역 전체에 대한 허용 유량을 산정한다. 제안한 방법을 실험하기 위하여 북한강 일대의 데이터를 사용하였고, 결과적으로 허용 저수량을 자동으로 추출할 수 있었다. 제안한 방법은 하천과 그 주변지역의 실시간 관리 및 드론 영상을 활용한 3D 모델 활용에 큰 도움이 될 것이라 기대된다.
교통은 점차 V2X와 자율주행자동차의 시대로 변화하고 있다. 교통상황에 대한 정확한 판단은 경로선택 또는 자율주행에 있어 중요한 지표이다. 정확한 교통상황을 파악하기 위한 방법으로 택시와 같은 프로브 차량을 이용하는 방법이 많이 사용되고 있다. 이러한 방법은 프로브 차량의 특성에 따라 데이터가 편향될 수 있으며, 막대한 비용이 발생하는 문제점이 있다. V2X 차량은 이러한 문제점을 해결할 수 있으며, 무엇보다 실시간으로 교통정보를 수집하고, 배포가 가능할 것으로 판단된다. 모든 차량이 V2X 차량일 경우, 이러한 문제는 간단하게 해결될 것으로 기대된다. 하지만 일부만 V2X차량일 때는 대표성의 문제가 검토되어야 한다. 이를 위하여 가상의 네트워크와 교통류를 생성하였으며, SUMO 시뮬레이션을 통해 다양한 시나리오분석을 수행하였다. 교통량 수준에 따라 V2X 차량군과 Non-V2X 차량군 사이의 통행시간에 대한 통계적 검증을 수행하였다. 3~5% 이상으로 구성된 교통류 또는 110대/시이상으로 V2X 차량이 구성된 교통류에서는 V2X 차량의 통행정보가 대표성을 띌 수 있다는 것을 확인하였다. 향후 다양한 네트워크 및 실제 상황에 대하여 적용하고자 한다.
교통밀도는 교통수요와 가장 직접적인 관계가 있으므로 거시적인 지표 중에서 가장 중요하다고 알려져 있으며(Traffic Engineering, 2004), 특정시각 주어진 거리 안의 존재하는 차량의 대수로 정의한다. 하지만, 밀도는 기상과 도로조건 및 비용 상의 문제로 인하여 현장에서 직접 수집이 어렵다. 이런 이유로 속도와 교통량보다 상대적으로 연구가 활발하게 이루어지지는 않아 수집방법에 관한 다양한 시도뿐만 아니라 측정된 값의 정확도에 관한 연구가 많이 부족하다. 이에 본 논문에서는 밀도를 측정할 수 있는 방법으로 여러 대의 카메라 영상을 정합(synthesis)하는 기술을 활용하였다. 이러한 밀도수집시스템으로 수집한 밀도를 정의에 기반한 참값으로 선정하고, 이 값을 전통적인 측정방법들로 산출한 밀도와 비교하였다. 비교결과, 관계식(fundamental equation)을 이용한 산출방법으로 산출한 밀도 값이 참값과 비교하여 RMSE(Root Mean Square Error)가 1.8-2.5로 가장 참값에 가깝다. 또한 향후 밀도를 직접 수집할 때 유의하여할 수집 간격 등의 간과하기 쉬운 이슈사항을 순간밀도와 평균밀도를 산출하여 알아보았다. 실험 사이트의 실제 교통상황은 LOS B임에도 불구하고, 초 당 순간밀도는 최대(16veh/km)에서 최소 2(veh/km)의 값이 다양하게 관측되어 교통상황의 판단이 어려웠다. 하지만 30초 간격으로 15분 평균밀도는 8.3-7.9(veh/km)로 정확하게 LOS B를 판단하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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