사고예측모형은 장래 계획 노선이나 다른 노선에 적용되어 사고를 예측하거나 안전개선사업 및 교통정책의 평가 등에 활용된다. 본 연구에서는 고속도로 본선에 대해 이러한 용도로 활용될 수 있는 사고예측모형을 구축하고자 한다. 또한 자료 구축이 용이한 변수를 선정하여 모형을 쉽게 활용할 수 있도록 하는 것을 기본 목표로 하였다. 모형은 종속변수를 사고건수와 사상자발생사고건수로 하여 사고모형과 사상자발생사고모형을 각각 구축하였다. 모형에 적용된 확률구조는 음이항 분포와 포아송 분포이며, 추정에 의해 적합한 모형을 선별하였다. 국내 고속도로중 주요한 9개 노선을 선정하였고, 시간적으로는 2003~2007년까지 5개년도 자료를 활용하였다. 모형의 설명변수는 교통류 특성을 나타내는 교통량 등의 예측 가능한 변수와 기하구조 요인 등을 적용하였다. 최우추정법에 의한 추정 결과 사고모형의 경우 구간길이, 일교통량, 버스비율, 곡선구간수가 유의한 변수로 추정되었으며 사상자발생사고모형에서는 구간 길이와 일교통량, 버스비율이 유의한 변수로 추정되었다. 모형의 공간적 시간적 전이 가능성을 확인하기 위해 우도비 검정을 수행한 결과, 사고모형은 6차로 이상이나 4차로의 교통류 및 기하구조 특성을 가지는 도로로의 전이가 가능하였다, 반면 사상자발생 사고모형은 모든 도로와 시간대로의 전이가 가능하여, 모형의 활용도가 높게 나타났다. 결과적으로 본 연구에서 구축된 모형은 다른 노선과 장래 계획, 정책 평가 등에 다양하게 활용될 수 있을 것이다.
우리나라 교통사고의 심각성은 OECD 회원국 평균보다 굉장히 높은 수준이며 보행자 사고는 이보다 더 심각한 상황이다. 그럼에도 불구하고 경찰청은 야간의 불필요한 신호대기를 최소화하고 운전자의 운전편의를 개선하기 위하여 점멸신호운영을 확대하고 있는 추세이다. 비록 경찰청은 점멸신호운영이 사고감소에도 긍정적인 영향을 미친다고 발표하고 있지만, 대부분의 해외연구들은 이와는 상반되는 결과를 제시하고 있다. 본 연구에서는 서울시내 54개 점멸신호 운영 교차로를 대상으로 점멸신호운영이 교통사고에 미치는 영향을 분석하고 이에 대한 개선방안을 제시하였다. 분석자료는 점멸신호가 운영되고 있는 교차로의 3년(2011~2013) 동안 사고자료와 사고에 영향을 미칠 것으로 판단되는 교통량과 교차로 기하구조(교차로면적, 좌회전차로, 차선수 등)를 바탕으로 하였다. 평균보다 분산이 큰 교통사고자료의 고유특성을 반영하기 위하여 음 이항 회귀모형(Negative Binomial Regression Model)을 사용하였으며, 모형구축 결과 보행과 연관된 횡단보도 면적 및 버튼식 보행신호기 개수가 사고와 밀접한 연관이 있는 것으로 나타났다. 또한 기존 연구결과와는 달리 일반신호운영교차로에 비해 점멸신호운영교차로의 사고안전성이 더 취약한 것으로 분석되었으며, 그 격차는 약 9% 정도로 나타났다.
해운산업에 있어 시황모니터링을 통한 선제적인 운임변동성 예측은 필수요소로서 이미 운임하락이 시작된 이후에는 선사들의 손실은 매우 커지게 된다. 이에 본 연구에서는 컨테이너운임에 비해 상대적으로 큰 운임변동성을 가지는 벌크선 운임에 영향을 미치는 요인들을 계량 분석하였으며 이를 통해 향후 해운시황모니터링에 기여하고자 한다. 이를 위해 변수들의 장기 균형관계와 단기적 동적관계를 동시에 이해할 수 있고 금융시장의 실증분석에 가장 활발히 이용되는 벡터오차수정모형을 사용한 분석을 수행하고 이를 통해 핸디사이즈, 수프라 막스, 파나막스, 케이프사이즈 선형별 벌크선 용선료에 미치는 6가지 독립변수들의 영향력을 추정하였다. 6가지 독립변수로는 벌크선 선복량, 철광석 물동량, 리보금리, 벙커유 가격, 유로-달러 환율을 선정하였으며, 종속변수는 핸디사이즈(32,000 DWT) 스팟 용선료, 수프라막스 6 T/C 평균 용선료, 파나막스(75,000 DWT) 스팟 용선료, 케이프사이즈(170,000 DWT) 스팟 용선료이다. 기존 특정 선박의 유형에 대한 연구나 벌크선 외 유조선, 케미컬 운반선에 대한 운임 연구와 차별하여 벌크선의 크기별 용선료를 대상으로 연구를 수행하였다. 분석 결과, 선박의 크기별로 영향요인이 다르게 나타났는데 리보금리는 네 가지 선박유형에 모두 유의미한 영향을 미쳤으며, 철광석 물동량은 세 가지 선박유형에 유의미한 영향을 미쳤다. 리보금리는 핸디사이즈, 수프라막스, 파나막스, 케이프사이즈에 모두 부(-)의 관계를 나타낸다, 철광석 물동량은 4가지 선형 중 파나막스를 제외하고 3가지 선형에 영향을 미치는 요인으로 작용하였다. 선사의 특성에 따라 주로 이용하는 선박사이즈가 다양하며, 해운선사의 경영성과에 지대한 영향을 미치는 용선료의 운임 변동 요인에 대해 분석함으로써 용선료 부담 완화에 따른 해운선사의 경영 전략 수립에 기여하고자 한다.
본 연구에서는 고속도로 교량 바닥판 747개소의 GPR 데이터를 분석하여 주요 열화인자를 도출하고, 이들을 활용하여 교량의 공용연수에 따른 교량의 손상률을 추정하였다. 바닥판의 손상률 데이터를 공용연수에 따른 영향을 최소화하기 위해 공용연수에 따른 손상률 데이터를 선형회귀분석 모형을 사용하여 보정하였다. 보정된 바닥판 손상률과 강설일수, 강설량, 동결융해일수, 동절기평균기온, 고도, 제설제살포량, 환상교통량의 상관관계를 분석하였으며, 동결융해일수와 제설제살포량이 바닥판의 손상률에 지배적인 영향이 있음을 도출하였다. 동결융해일수와 제설제살포량을 동시에 고려하여 복합열화 상황 하에서 바닥판의 손상률 차트를 도출하고, 이를 기반으로 평균적인 예상 바닥판 수명을 도출하였다. 본 연구의 결과는 고속도로 교량의 유지관리 시에 현 교량상황별로 바닥판의 열화진전 상태와 전단면 개량이 필요한 시점을 예상할 수 있는 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
고속도로의 확충과 산업발전에 따른 물동량 증가로 인하여 도로 구조물의 내구성 저하와 취약구간의 반복적인 하자가 발생하고 있다. 따라서 국외에서 사용하는 품질보증제도 도입방안에 대한 연구가 진행되고 있다. 국내의 경우 한국도로공사는 점검위주의 품질관리에서 목적물의 품질성능 위주의 품질관리 체계로의 전환을 위하여 목적물의 품질 수준 측정이 가능하도록 정량적 평가 지수인 품질성능지수(QPI : Quality Performance Index)를 개발하여 적용하고 있다. 품질성능지수에서 콘크리트포장 평가인자는 포장두께, 압축강도, 평탄성, 기포간격계수로 구성되어 있다. 콘크리트 평가인자의 경우 국외에서 경험적 판단에 의해 자체적으로 선정된 인자를 사용하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 콘크리트 포장 평가인자를 수명예측 시뮬레이션 및 실측 자료를 활용하여 분석하고 평가인자의 적정성을 검토하였다. QPI의 콘크리트포장 평가인자인 포장두께, 압축강도, 평탄성, 기포간격계수는 포장수명, 공용성 및 내구성을 적절하게 판단할 수 있는 인자로 사료된다.
PURPOSES : This study primarily focused on evaluating the performance characteristics of 4.75-mm nominal maximum aggregate size (NMAS) asphalt mixtures for their more effective implementation to a layered flexible pavement system. METHODS : The full-scale pavements in the FDOT's accelerated pavement testing (APT) program, including 4.75-mm mixtures at the top with different thicknesses and asphalt binder types, were considered for the faster and more realistic evaluation of the rutting performance. The results of superpave indirect tensile (IDT) tests and hot-mix asphalt fracture mechanics (HMA-FM) based model predictions were used for cracking performance assessments. RESULTS : The results indicated that the rutting performance of pavement structures with 4.75-mm mixtures may not be as good as to those with the typical 12.5-mm mixtures, and pavement rutting was primarily confined to the top layer of 4.75-mm mixtures. This was likely due to the relatively higher mixture instability and lower shear resistance compared to 12.5-mm mixtures. The energy ratio (ER) and HMA-FM based model performance prediction results showed a potential benefit of 4.75-mm mixtures in enhanced cracking resistance. CONCLUSIONS : In relation to their implementation, the best use of 4.75-mm mixtures seem to be as a surface course for low-traffic-volume applications. These mixtures can also be properly used as a preservation treatment that does not necessarily last as long as 12.5-mm NMAS structural mixes. It is recommended that adequate thicknesses and binder types be considered for the proper application of a 4.75-mm mixture in asphalt pavements to effectively resist both rutting and cracking.
본 연구는 신호교차로에 접근하는 운전자에게 실시간 안전서비스를 제공할 수 있는 서비스와 방법을 다루고 있다. 특히 신호기가 녹색-황색-적색으로 변동되는 구간에 운전자가 고의적으로 신호위반을 하거나 혹은 교통공학적 딜레마구간에 차량이 있을 때의 상황을 고려하였다. 연구에서는 신호교차로의 진입로에 다수개의 지점검지기가 설치되어 차량의 속도, 존재시각 및 위치정보를 실시간으로 검지될 경우, 신호현시의 변화에 따라 상기 차량이 위험차량인지를 판단하는 방법을 개발하였다. 이러한 모델을 평가하기 위해 미시적 시뮬레이션인 VISSIM에 지점검지기를 다수개 설치하여 유입교통량의 변화, 설계속도의 변화, 운전자 인지반응시간을 변화하여 수행하였다. 모형의 검증결과 모형의 예측값과 실제 시뮬레이션에서의 주행결과가 동일한 정분류율은 약 98.5%를 보이고 있고 실제 위험차량 중에 약 88.5% 가량을 예측하는 예측률을 보이고 있었다. 또한, 유입교통량의 변화, 설계속도의 변화와 운전자 인지반응시간의 변화에 따른 민감도를 확인할 수 있다. 이러한 일련의 서비스는 신호교차로의 안전을 위한 신규서비스로서 활용이 가능할 것으로 사료된다.
공간배치는 총 에너지 사용량의 20% 이상을 차지하는 교통 부분에서의 탄산가스 배출량을 결정하는 중요한 이슈이다. 교통 부분에서 사용하는 에너지 사용량을 줄이는 방법으로서 고효율의 교통수단 개발과 함께 도시에서의 이동량을 효과적으로 감소시킬수 있는 공간배치의 중요성이 더욱 증가하고 있는 실정이다. 이러한 맥락에서 본 연구에서는 도시계획 초기 단계에서 토지이용계획 및 교통계획을 기반으로 해당 도시에서의 이동 발생량을 추정할 수 있는 방법론을 제안한다. 본 연구에서는 토지이용계획 및 교통계획에서 획득할 수 있는 정보, 즉 단위 기능 용도 지역의 위치, 면적, 연면적, 도로체계와 같은 정보만을 이용하여 이동량을 추정할 수 있는 방법을 제시한다.
미세먼지는 사람의 건강에 많은 영향을 미치는 물질로서 이와 관련하여 다양한 연구가 이루어지고 있다. 미세먼지의 인체 영향으로 인해 서울시 모니터링 네트워크에서 측정된 과거 데이터를 활용하여 미세먼지를 예측하려는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 2019년 5월 서울시의 미세먼지를 중점으로 진행하였으며, 학습에 사용한 변수는 SO2, CO, NO2, O3와 같은 대기오염물질 데이터를 활용하였다. 예측모델은 Adaboost에 기반하여 구축하였고, 훈련모델은 PM10과 PM2.5로 구분하였다. 에러 메트릭스를 통한 예측모델의 정확도 평가 결과로 Adaboost가 시도되었다. 대기오염물질은 초미세먼지와 더 높은 상관성을 보이는 것으로 나타났지만, 보다 효과적인 분포등급을 제시하기 위해서는 많은 양의 데이터를 학습하고, PM10과 PM2.5의 공간분포 등급을 효과적으로 예측하기 위해서 교통량 등의 추가적인 변수를 활용할 필요성이 있다고 판단된다.
아프리카 돼지열병, 구제역 등 가축전염병 유행과 관련된 기존의 연구 결과에서 가축전염병 확산의 주요 원인으로 축산 관련 차량 통행을 지목하는 경우가 많다. 이에 본 연구는 경기도 내 축산시설의 차량 방문이력 데이터와 화물차량의 디지털 운행기록계 데이터를 결합하여 각 읍면동의 주중 축산 화물차량 OD 통행량을 구한 후, 이에 기반한 가축전염병 확산 예측모형을 개발하였다. 모형은 2015년 1~2월 당시 주차별 구제역 발병기록을 이용하여 훈련되었으며, 긍정적 시나리오 기준으로 검증용 감염 표본 13개의 감염을 모두 예측해내는 데에 성공했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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