This paper proposes a vehicle detector with a magnetoresistive (MR) sensor. The detector consists of a MR sensor and mechanical and electronic apparatuses. Composed of six magnetically variable resistors, the MR sensor senses disturbance of the earth's magnetic field caused by a moving vehicle over itself and then produces an output indicative of the moving vehicle. Experiments have been carried out with three stages. At the first stage, the outputs of the sensor have been analyzed to show the validity of the detector's circuit and the detecting method. At the second stage, the detector has been tested on a local highway in Korea. Through the field tests, the outputs of the detector in response to various kinds of moving vehicles have been collected and analyzed. At the final stage, to verify the performance of the detector, traffic volumes on the highway have been measured with the detector and compared with the exact traffic volumes in a highly congested traffic.
교통량은 주말 및 첨두시 O/D 구축, 차량주행거리 산정, 혼잡도로개선 대책 등에 활용되는 중요한 기초자료이다. 그럼에도 불구하고 국내 도시부 도로의 교통량 링크 커버리지는 매우 낮아, 현재 수집 교통량으로는 교통정책 및 분석에 제약이 따를 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 특 광역시 중 수집교통량 및 속도의 링크 커버리지가 가장 낮은 서울시를 대상으로, 수집 교통량과 속도를 활용하여 교통량 결측링크의 교통량을 추정하는 방안을 제안하였다. 여기서, 교통량 추정 방법으로 공간적 통계기법을 활용하였다. 교통량 추정모형 구축시, 서울시의 도시고속도로와 도시부 도로는 교통류 및 통행패턴은 상이하므로 이를 분류하여 도시고속도로에는 구간별 상수함수, 도시부 도로에는 회귀크리깅을 적용하였다. 이용 데이터로는 서울시 TOPIS, 국교부 국가교통정보센터 등에서 수집한 공공부문 교통량, 속도와 민간 내비게이션 DB를 활용하였다. 내비게이션 DB는 대부분의 도로링크에서 수집되므로 교통량 추정에 매우 용이하다는 강점을 가지고 있다. 단, 내비게이션 DB는 수집 교통데이터의 샘플데이터이므로, 모집단인 교통량, 속도와 비교 검증하여 적용하였다. 뿐만 아니라 내비게이션 DB도 결측링크가 존재하고, 차종이 승용차로만 구성되어 있으므로 이를 보정하여 적용하였다. 공간적 통계기법을 통해 추정한 교통량은 MAPE, RMSE를 활용하여 실제 교통량과 비교 검증하였다. 검증결과 model error가 MAPE 6.26%, RMSE 5,410로 모델의 추정력이 높고, prediction error는 MAPE 20.3% 로 교통량 추정에 대한 추정력도 높은 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 교통량 결측링크의 교통량 추정모형은 차량주행거리와 온실가스 배출량 산정 등에 다양하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
고속도로 교통류 제어는 기존의 Reactive 방식(실시간 대응)에서 Proactive 방식(사전 대응)으로 발전하고 있다. 첨단 고속도로 교통류 제어의 핵심 입력자료 중 하나는 여러 시간대에 걸치는 장래 교통량 상태이다. 다중 시간대 교통량 예측을 위해서는 장래 상태의 불확실성을 극복해야 한다. 이는 예측 시간대의 확장에 따라 장래 상태의 불확실성은 증가하기 때문이다. 따라서 다중 시간대 교통량 예측을 위해서는 장래 상태의 불확실성을 효과적으로 극복할 수 있는 실행 가능한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 대용량 이력자료에 내재된 교통류 상태의 시간적 진화 행태를 이용하여 장래 상태의 불확실성을 효과적으로 극복함으로써 다중 시간대 장래 교통량 상태를 예측하는 모형을 제시하도록 한다. 개발 모형은 현행 교통량의 상태 진화를 기반으로 대용량 자료에 내재된 과거 상태를 추출하고, 이를 이용하여 장래 상태를 예측한다. 추가로, 개발된 모형은 실제 적용을 고려하여 자료관리시스템에 적합하도록 설계되었다. 적용결과, 개발모형은 다중 시간대에 걸치는 불확실성을 효과적으로 극복함으로써 우수한 예측력을 보였으며, 첨단자료관리시스템에 실제 적용이 가능하다고 판단된다.
본 논문은 교통망에서 관측 링크 교통량, 미관측 링크의 이용자평형 정보를 이용하여 O-D행렬을 수학적으로 생성하는 모형을 제시하고 있다. 교통량이 관측되지 않은 링크로부터 이용자 평형 상태에서 추출 가능한 정보를 바탕으로 일련의 논리적 연산을 거쳐 실제교통량에 근접하는 서브알고리듬을 유추하여 O-D행렬 추정의 정확도와 연산의 일관성을 제고하였다. 이를 위해 이용자평형상태에서 새로운 정리(Theorem)와 보조정리(Lemma)를 유도하여 적용하였다. 모형의 시험은 3개의 초기 O-D 행렬과 3개의 미관측 링크 교통량 시나리오를 각각의 모형에 적용하여 그 결과를 비교하였다. 적용 결과 본 논문에서 제시된 모형은 기존의 이용자균형 접근방식의 모형emf에 비해 추정된 O-D값의 실제 값과의 차이(O-D Trip RMSE)가 현저히 감소되는 것을 확인하였다.
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.
가구통행실태조사를 통한 O/D 조사는 조사대상인 모집단의 규모가 대규모이므로 현실적으로 전수 조사는 가능하지 않아 일부 표본 자료에 국한하여 조사가 이루어지고 있다. 따라서 표본 자료를 전수화하여 모집단의 통행 O/D패턴을 추정할 수밖에 없다. 따라서 표본조사와 전수화 과정에서 발생할 수 있는 오차를 가능한 최소화하기 위해서 관측 교통량과 전수화 자료를 비교 검증하고 수정하는 과정이 절대적으로 필요하다. 이 논문에서는 다수의 스크린라인 선상의 관측 교통량과 표본조사자료를 기반으로 추정된 전수화 O/D 통행을 비교 검증하고 수정하는 방법을 제안하였다. 그리고 스크린라인으로 검증이 되지 않는 O/D 쌍에 대해서는 노선배정분석 결과와 관측 링크 교통량을 비교하여 수정하는 방안도 제안하였다. 그리고 우리나라 2004년도 전국 O/D 통행 자료를 활용한 사례연구 분석을 수행하였다.
우리나라 고속도로 총 연장 1,899km 가운데 74개 영업소 구간 1.046km가 폐쇄시 요금체계방식에 의해 매일 영업소간 O-D가 산출되고 있다. 그러나 이러한 O-D는 통행의 기·종점인 교통죤간의 O-D가 아니고 영업소간 O-D인 관계로 그 자료의 정확성에도 불구하고 고속도고 교통분석이나 교통수요예측 등에 거의 활용되지 못하고 있는 실정이다. 이런 상황에서 정확한 영업소간 O-D를 이용하여 교통죤간 O-D를 추정할 수 있다면 고속도로 교통운영분석을 효율적으로 수행할 수 있을뿐만 아니라 기존의 4단계 교통수요예측에 의해 추정되는 것보다 정확한 고속도로 O-D를 얻을 수 있고 국도 등을 포함한 전국 지역간 O-D추정도 가능한 것으로 사료된다. 따라서 본 연구에서는 영업소간 O-D를 이용하여 교통죤간 O-D를 추정하는 모형을 구축하고자 수행되었다. 본 모형에 의해 산정된 교통죤간 O-D 배정결과 고속도로 폐쇄식구간 전구간에 걸쳐 실제 교통량과 17.9%의 오차가 발생되는 것으로 분석되어 본 모형을 이용할 경우 기존 방법들보다 더 정확한 고속도로 이용차량에 대한 교통죤간 O-D 산정이 가능하리라 생각된다.
기상 악화 시 운전자의 시인성이 저하되어 교통 흐름에 영향을 미치며 이는 교통 정체나 교통사고를 유발시킨다. 특히, 안개가 발생할 경우 다른 기상 요인과는 달리 교통사고가 대형 교통사고로 이어지며 치사율도 높은 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 교통류에 영향을 미치는 가시거리 수준을 도출하기 위해 악천후 중 안개 발생 시 교통특성을 분석하였다. 연속류 도로를 대상으로 안개 발생 시와 미 발생 시의 교통량 및 속도 변화를 비교 분석하였으며, 가시거리 수준별 교통량-속도-밀도 관계를 분석하였다. 분석 결과, 동일시간대의 교통량 변화는 거의 없는 것으로 나타났으며 속도는 가시거리가 짧을수록 감소하는 것으로 나타났다. 또한, Q-U-K 관계에서 가시거리 200m 이하의 안개 발생 시 미 발생 시와 뚜렷한 차이를 보여 교통류에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구 결과를 기반으로 교통류에 영향을 미치는 가시거리 수준 판단이 가능하여 향후 안개 발생 시 제한 속도 제어, 교통량 제어 등 교통 운영 전략의 공학적 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
도로계획 과정에서 차로수 설계에 필요한 장래 설계시간교통량은 설계시간계수 K를 사용하여 결정하고 있다. 30번째 순위교통량(V30)과 년평균일교통량(AADT)의 상대적 비율인 K30은 일년 8,760개의 시간교통량 중에서 30번째 시간교통량을 기준으로 도로계획의 수준을 결정하는 것을 의미한다. 대도시 주변의 고속도로를 대상으로 혼잡한 명절기간(설날, 추석 등)과 주말을 대상으로 시간교통량 순위를 살펴보면서 실제적으로 교통혼잡을 보인 명절기간 시간교통량이 의외로 낮은 순위에 위치에 있음을 밝혀내어 기존의 설계시간 교통량 추정방법에 문제가 있음을 밝혀내었다. 이를 개선하기 위하여 본 연구에서는 정체시간교통량을 통행수요로 전환하여 교통수요 개념을 가지고 설계시간계수(K)를 추정하는 방법을 새롭게 제시하고, 기존 방법에 의한 설계시간계수 K값과 비교, 평가하였다.
Whether over taking or parallel sailing of two or more vessels is allowable on marine traffic route or not, the traffic congestion due to traffic volume has to be evaluated separately. In Gaduk-sudo, overtaking or parallel sailing is so allowable that the Bumper Model is introduced to evaluated the traffic congestion. But the channels within the habour limit such as the route of Ulsan New Port are so prohibited overtaking or parallel sailing that the traffic congestion has to be evaluated by using theoretical traffic capacity or by traffic simulation. In this paper, the congestion of Southern New Port and Mipo Port was evaluated the congestion by using theoretical traffic capacity and the other area of Ulsan Port by traffic simulation. The incresed traffic volumes on Ulsan Channels according to Ulsan New Port Development in 2011 were evaluated to have no effect with the traffic congestion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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