The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.618-619
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2015
The costs due to the maintenance and its method of national road have increased every year, and the maintenance costs have become higher due to the maintenance method without considering the characteristics of each region. This study is a preliminary study regarding the determination of maintenance method according to the characteristics of each region by applying variables (e.g. serviced time, traffic volume, average temperature, maximum temperature, minimum temperature, rainfall, and snowfall) to decide the maintenance and its method through the correlation analysis of road maintenance and repair period for each regional agency using the maintenance history data of national road management agency.
교통류(交通流)의 특성(特性)을 이해(理解)하는데도 속도(速度), 밀도(密度), 차두시간(車頭時間) 및 교통량(交通量)의 상관성(相關性)이 매우 중요(重要)하다. 설계(設計)의 기본(基本)이나 교통운용면(交通運用面)에서도 적정수준의 공용성(供用性) 제공(提供)하는 데도 관련이 깊다. 결국(結局) 교통류(交通流)의 특성(特性)을 개량(改良)할 목적(目的)으로 도로(道路)와 교통(交通)과의 상호기능(相互機能) 개발에 대한 앞으로의 노력(勞力)은 역시 현재(現在)의 교통현상(交通現象)을 중요시(重要視)해야 한다. 이 논문(論文)은 이러한 실측자료(實測資料)를 토대로 하여 교통류(交通流)의 특성(特性)을 통계적(統計的)으로 해석(解析)하고 교통량(交通量) 산정(算定)을 위한 적정 Model 식(式)을 제안(提案)하였다.
도로분류체계는 도로의 기능 및 설계기준을 정의하기 위한 기초가 된다. 현재 우리나라에서는 도로의 소재지역, 도로의 기능 등 다양한 기준에 따라 도로를 구분하고 있다. 본 연구에서는 다양한 교통지표를 이용하여 일반국도를 분류하고, 도로 유형별 교통 특성을 규명하고자 하였다. 이를 위해 상시교통량 조사지점을 대상으로 다양한 교통지표를 이용하여 혼합모형을 통해 일반국도를 유형별로 분류하고 교통특성을 분석하였다.적용된 변수는 총 8개로 AADT(연평균 일교통량), $K_{30}$(설계시간 계수), 중차량 비율, 주간 교통량 비율, 첨두율, 일요일 계수, 휴가철 계수, 그리고 COV(변동계수)이다. 요인분석 결과 2개의 요인 즉, 교통량 변동 특성 요인(COV, $K_{30}$, 휴가철계수, 주간 교통량 비율, 일요일계수, 첨두율, AADT)과 중차량 및 방향별 특성 요인(중차량 비율, $D_{30}$)이 추출되었다. 306개 상시지점이 3개의 그룹으로 구분되며, 이에 대한 교통특성을 분석한 결과 그룹 I은 도시부도로, 그룹 II는 지방부도로, 그룹 III은 관광부도로로 판단된다. AADT는 도시부도로가 30,000대, 지방부도로가 16,000대, 그리고 관광부도로가 5,000대 수준인 것으로 분석된다. 그룹 III은 일요일과 휴가철의 평균 일교통량이 연평균 일교통량보다 매우 많은 전형적인 관광 위락 도로임을 알 수 있다. 시간대별 교통량 분석결과 평일 교통량 패턴은 그룹 I이 비교적 오전 및 오후 첨두현상이 강하게 나타나며, 그룹 II와 그룹 III은 첨두현상이 거의 나타나지 않는 것으로 분석된다.
현재 철도계획에 이용되고 있는 교통수요예측 지역간기종점(OD)자료는 국가교통데이타베이스(KTDB)를 이용하고 있다. KTDB의 자료는 우리나라 지역간 총통행량을 조사한 후 도로, 철도, 항공등으로 배분하는 방법을 이용하고 하고 있다. 그러나 철도의 경우는 철도역이 기존의 존과 일치하지 않거나 1개존에 다수의 철도역이 존재하여 Connector가 연결되지 않아 적용 방법상에 문제점이 있는 것으로 나타났다. 이로 인해 KTDB를 이용한 철도부분의 교통예측은 다른 교통수단에 비해 신뢰성이 크게 떨어지고 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 검토 분석하고, 신뢰성을 높이기 위해 집계모형(Aggregate Model) 기법을 활용한 철도의 교통수요예측 방법(직접수요추정 : Direct Demand Estimation)을 제안하였다. 본 연구에서는 집계모형에 지역간의 인구, 거리, 산업체종사자수, 자동차대수, 도로연장등 사회경제지표의 연관성을 분석하여 철도분야 수요예측의 오차를 최소화할 수 있는 방법을 연구하였다.
본 연구에서는 대구광역시의 달구벌대로의 일부 단로부를 대상으로 신호교차로에서의 차두시간 특성과 교통량, 속도 및 통행시간 특성에 대한 관측 자료를 기반으로 시뮬레이션을 위한 calibration과 검증과정을 통해 TRANSIMS의 단속류에서의 적용 가능성을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 특히, 차두시간의 특성과 우리 실정에 맞는 파라미터의 선정 및 ID 추적 등을 통해 Calibration 과정을 거쳤으며 이렇게 수정된 파라미터를 기반으로 구현된 가로구간의 차로별 교통량, 속도 및 구간 통행시간 등의 특성은 무난하게 우리 실정에 맞게 묘사할 수 있는 것으로 나타났다. 특히 셀의 크기에 따른 교통류 특성 분석에서 기존 연구의 성과를 뒷받침 할 수 있는 결과도 얻을 수 있었다. 그러나 본 연구에서 대상으로 일부 구간만으로 TRANSIMS의 국내 적용가능성을 단정하기에는 무리가 있으며, 다양한 차로 특성, 신호 특성 및 연도 토지이용 특성 등을 고려한 시뮬레이션을 통해 객관적인 분석과 파라미터의 Calibration 과정 및 검증에 대한 향후 연구가 필요할 것으로 판단된다.
도로이동 오염원 대기환경 빅데이터는 상시 교통량 조사장비인 AVC, VDS, WIM, DTG를 활용한 차종, 속도, 하중 등 실시간 교통류 데이터와 GIS를 활용한 도로형상(오르막, 내리막, 회전구간) 데이터를 연계한 교통류 데이터로 구성되어 있다. 또한, 일반적인 데이터와 달리 단위시간 당 데이터가 많이 발생하고, 다양한 포맷을 가지고 있다. 특히, 이들 상세 교통류 정보로 수집되는 대용량의 실시간 데이터들은 약 총 740만 건/시간 이상이 수집되어 저장 및 가공되기 때문에 효율적으로 데이터를 처리할 수 있는 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 도로이동 오염뭔 대기환경 빅데이터 시각화를 위한 오픈소스 기반의 데이터 병렬처리 성능 최적화 연구를 수행한다.
21C세기 항공교통량의 급속적인 증가에 대비하여, 국제민간항공기구(ICAO)는 1980년대부터 새롭게 개발된 CNS/ATM 시스템에 대한 연구를 시작하였고, 2010년 이후에는 기존의 항공운항 시설로는 폭발적으로 증가하는 교통량을 해결하지 못할 것으로 예상하고 있다. 이러한 이유로 새로운 CNS/ATM 시스템이 추후에 국제 표준 시스템이 될 것이다. CNS/ATM 시스템의 감시 및 감독의 중요한 역할을 담당한 ADS-B는 항공기 조종사, 지상의 항공교통관제사, 그리고 지상 이동체의 운용자 등에게 항공교통정보를 실시간으로 정보를 공유하는 것이다. 제공된 정보는 MFD를 통하여 정확하게 디스플레이하게 된다. 본 논문에서는 새로운 CNS/ATM을 제공하는 MFD 시스템을 개발하였고, 성능을 검증하기 위해서 테스트베드를 구성하였고 우수한 성능을 확인하였다.
PURPOSES : A complete signal system is not always the best solution for improving traffic operation efficiency at intersections. An alternative solution is to use a Protected Permitted Left Turn (PPLT) operation method. However, the PPLT method needs to be developed after a detailed study of driving tendencies, most notably the gap acceptance behavior, for successful implementation. In this study, the gap acceptance behavior was investigated under various variables and weather conditions, especially under rain, and the results were compared to the case of normal weather. The results of this study will be helpful in introducing the PPLT method, and are important considering the tendency of attempting unprotected left turns that is extremely common in Korean drivers. METHODS : Data was obtained by analyzing traffic footage at four intersections on a day when the precipitation was greater than 5 mm/h. The collected data was classified into seven variables for statistical analysis. Finally, we used logistic regression analysis to develop a probability distribution model. RESULTS : Gap, traffic volume, and the number of conflicting lanes were factors affecting the gap acceptance behavior of unprotected left turns under rainy conditions. CONCLUSIONS : The probability of attempting unprotected left turns is higher for larger gaps. On the other hand, the probability of attempting unprotected left turns decreases with an increase in the traffic volume. Finally, an increase in the number of conflict lanes leads to a decrease in the probability of attempting unprotected left turns.
이 연구는 국내 원형교차로에서 발생한 교차로 사고를 다루고 있다. 연구의 목적은 ZAM을 이용하여 원인별 사고모형을 개발하는데 있다. 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 교차로 운행방법 위반에서는 ZINB 모형이 적합한 것으로 분석되었다. 둘째, 안전거리 미확보에서도 ZINB 모형이 적합한 것으로 분석되었다. 마지막으로 공통변수로는 교통량과 회전차로 폭이 선정되었다. 교통량이 많을수록 그리고 회전차로 폭이 좁을수록 사고가 많이 발생하는 것으로 분석되었다. 특정변수로는 접근로수와 감속 시설수가 채택되었고, 접근로수가 증가할수록 그리고 감속시설수가 적을수록 사고가 증가하는 것으로 분석되었다. 이 연구는 원형교차로 사고연구에 기여할 것으로 기대된다.
차종별 교통량 자료는 도로의 운영, 제어, 유지관리 계획 수립 및 과적차량 단속에도 매우 중요한 자료이다. 본 논문에서는 축검지 센서를 차량 진행방향에 대해서 경사지게 설치하고 이를 통해서 얻어지는 자료를 활용하여 차종분류 알고리즘을 개발하였다. 새로운 개발한 차종분류 알고리즘에서는 2축 차량에서 후륜 차량바퀴의 복륜 여부를 새로운 분류변수로 설정하였다. 분석대상이 차량은 1,878대로 CCTV를 활용하여 기록했으며 인력식 조사를 통하여 복륜여부와 차종을 구분하였다. 계측된 차량바퀴 접지면의 대각선 길이 성분의 크기를 입력 자료로 활용한 판별분석을 통하여 후륜바퀴가 복륜인지 단륜인지를 구분하였다. 복륜 여부만을 이용하여 차종분류를 했을 때, 차종분류의 정확도는 1종에 속하는 차량의 경우는 96.92%, 3종에 속하는 차량에서는 82.91% 그리고 4종에 속하는 차량에서는 79.13%에 이르는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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