현재까지 통행시간 예측과 관련된 다양한 연구들이 수행되었지만, 한국고속도로 특성에 맞는 예측방법론에 대한 실증연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 실제 통행시간을 기반으로한 DSRC 자료를 바탕으로 한국고속도로에 적절한 예측방법론을 도출한다. 경부고속도로 안성 JC~오산IC 구간의 24시간 DSRC 자료를 이용하며 단주기 통행시간 예측 및 비선형 관계에서 높은 정확도를 보이는 인공신경망 기법을 적용한다. 이어서 랜덤난수를 이용한 통행시간 예측결과의 정확도 검증을 실시한다. 통행시간 예측결과 오차율이 약 4%로 우수한 예측력을 보였으며, 이는 패턴기반 인공신경망 예측시 이력자료의 전처리 과정과 최적의 입력층 및 은닉층의 선정으로 인한 결과로 판단된다. 통행시간 예측결과의 검증을 위해서 랜덤난수를 이용하였으며, 랜덤난수가 이력자료 패턴에 포함되지 않은 경우 실측치와의 오차율이 18.98%로 높게 도출되었다. 이는 인공신경망을 이용한 통행시간 예측시 패턴DB가 예측의 정확도에 주요하게 작용한 결과로 판단된다. 본 연구의 결과를 통해서 한국고속도로 특성에 맞는 통행시간 예측 및 정보제공이 가능할 것으로 판단된다.
This study is to investigate patient's choice of health care and the demand for Korean traditional medicine care in rural areas in 1995. It tried to evaluate the effect of out-of-pocket expenditure, travel time, and waiting time on improving care-seeking and substituting clinical medicine for pharmacy care and Korean traditional medicine care in rural areas. The statistical model of this study is conditional logit to estimate effects of choice-specific and individual-specific characteristics on the choice of type of services. This study used, as explanatory variables, average out-of-pocket payment, travel time, and waiting time of services required to use the services. The model was empirically tested using data from 1995 Korean National Health Survery. The results showed that rural Koreans responded to out-of pocket payment and travel time. Increases of out-of-pocket payment and travel time decreased the probability to choose care in rural Korea. Rural Koreans were more likely to seek care than others with low out-of-pocket payment and travel time. The probability of choosing Korean traditional medicine were higher among the members of the households with higher education level and older persons, while they were lower in the households with large family than others compared with the probabilities of choosing public health facilities. The result of this study implies that policy on use of health care in rural Korea can be focused in managing travel time and out-of-pocket payment.
Transit GPS Probe를 이용하여 통행 시간을 산출함에 있어서 Bus Probe는 Taxi에 비해 상대적으로 조밀한 주기당 통행 시간 정보를 생성하였으나, 링크별 근소한 신뢰수준의 차이에도 불구하고 Bus Probe는 Taxi에 비해 평균적으로 낮은 신뢰 수준을 나타냈다. 따라서, 두 수집원의 운행특성을 고려한, 연속적이고 신뢰성 있는 링크통행시간 정보를 생성할 필요성이 있는 바, Bus Probe와 Taxi Probe의 통행시간 비율을 주기당 변수로 생성하여 실시간 (Real-Time) 데이터와 과거(Historical)자료로 보정하는 휴리스틱한 알고리즘을 개발하였다. 본 알고리즘에서 Real-Time 데이터는 4주기, Historical 데이터는 혼잡도별 평균값이 입력변수로 설정되었으며, 각 설정값은 통계적 기법을 기반으로 도출되었다. 알고리즘의 평가는 서울시내 주요 3개축 구간의 20개 링크를 대상으로 6시간의 실측자료와 동일주기 Transit GPS 데이터의 신뢰도를 사용하였다. 알고리즘 적용 결과 대상링크의 전체평균 신뢰도(71.45%)가 향상되었고, 수집원간 단순 합성한 기존 방법에 비해 모든 링크에서 우수한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 1999년부터 2014년까지 통계청에서 조사한 생활시간조사 자료를 활용하여 조사연도별로 평일 통행시간예산에 영향을 미치는 요인을 분석하여 이를 비교하고자 하였다. 먼저 인구 및 인구 및 사회경제지표, 비가정 활동시간 등을 비가정 활동시간 등을 고려한 통행시간에 관한 다중회귀모형을 구축하여 영향력을 분석하였다. 모형추정 결과, 가구특성, 개인특성, 비가정 활동시간 변수들이 통행시간에 유의하게 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, 연도별로 영향력에 차이가 있음을 확인하였다. 또한, 통행시간과 비가정 활동시간간의 상관성을 고려하여 SUR모형을 구축하였으며, 독립변수들이 미치는 영향력을 시계열적으로 비교·분석하였다. 전반적으로 인구 및 사회경제지표가 통행시간은 물론 비가정 활동시간들에 지속적으로 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다.
실시간 자료를 반영한 통행시간 예측 기법은 다양하지만 관련 연구 검토 결과 과거이력데이터가 충분하다면 타 모형에 비해 K 최대근접이웃(K-Nearest Neighbors)의 정확도가 우수하므로 본 연구에서는 이에 대한 적용 방법 도출 및 가능성 평가를 목적으로 한다. 본 연구에서는 KNN의 입력 자료로 TCS 교통량 및 DSRC 구간통행시간의 실시간 및 과거 이력자료, 경로통행시간 이력자료를 활용하였다. 통행시간 예측치는 TCS 교통량 및 DSRC 구간통행시간의 실시간 자료와 유사한 경로통행시간을 탐색한 후 이를 가중평균하여 산출하였다. 예측 기법을 적용한 결과 DSRC 구간통행시간의 가중치가 증가할수록 정확도는 증가하였으며, 이는 실시간 교통상황 변화를 DSRC 구간통행시간이 잘 반영하기 때문이다. 그러나 TCS 교통량을 기반으로 한 경우 역시 정확도의 차이가 크지 않으며, 변화 추이도 유사하게 나타났다. 이러한 결과를 볼 때 향후 대용량의 과거이력자료가 축적될 경우 예측오차는 더욱 감소될 것으로 기대된다.
사회 경제적 변화에 따라 통행자 패턴은 상당한 변화를 가져왔다. 통행자 패턴 중 통행시간은 통행자에게 제한된 자원에 해당한다. 통행자들은 이 제한된 자원을 자신의 활동에 적절히 투입하여 효용을 극대화 하려고 한다. 즉 통행에 대해서 지불 할 수 있는 혹은 개인의 효용극대화를 위해 선택할 수 있는 고유의 통행시간예산을 가지고 통행한다. 본 연구는"2002년 가구통행실태조사"에서 수집된 통행자 특성 변수들을 토대로 상호관련성 및 특성분류가 가능한 CART 분석방법을 이용하여 통행시간예산에 영향을 미치는 특정 요인에 대한 그룹화 및 추출화를 수행하며, 그에 따른 통행자 통행시간예산 추정 모형을 도출하고자 하였다. CART 분석 결과, 통행시간예산에 영향을 미치는 요인으로는 나이, 주택규모, 주택종류, 고용형태, 직업, 세대주 관계 등으로 나타났고, 도출된 영향요인들의 특성을 고려하여 추정모형을 개발하였으며, 그 결과 나이, 주택규모, 주택종류가 전반적으로 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다, 고용형태에서 상대적으로 통행의 빈도가 낮은 재택근무가 음(-)의 값으로 나타났다. 특히, 직업의 경우 주부 무직 미취학아동과 농업 어업 수산업에 종사하는 사람이 음(-)의 값을, 행정 사무 관리직이 양(+)의 값을 가지는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 하천유역의 홍수유출을 계산하는데 있어 입력인자로 사용되는 도달시간과 저류상수등을 산정하는 데 있어 사용되는 경험식들의 조합에 따른 홍수유출량의 변화양상과 실제 관측된 유속을 이용하여 계산된 도달시간을 비교하였다. 계산된 도달시간과 첨두홍수량의 관계도 도달시간이 길어질수록 첨두홍수량은 낮아지는 결과를 나타내었다. 그러나 실측된 유속과 홍수량에서는 유량의 변화에도 유속을 이용한 도달시간은 크게 변화가 일어나지 않는 것으로 나타났다. 위천의 루사와 매미의 경우는 최적화된 모델의 도달시간이 실측된 모형의 도달시간보다 짧게 산정되었다. 모형을 이용하여 홍수량을 산정할 경우 입력 매개변수의 조합에 따라 홍수량을 산정한 결과 실측된 홍수량에 비하여 모형에 의해 계산된 홍수량의 경우 도달시간이 실측보다는 짧게 산정되는 것으로 분석되었다. 매미의 관측된 자료를 이용하여 평균유속으로 검토한 결과 루사와 매미의 경우는 위천의 용곡지점에 도달시간이 28시간 정도일 경우 홍수량과 하도의 유속과 수위가 거의 일치하는 것으로 분석되어 향후 홍수량 분석의 매개변수 산정에 참고가 될 수 있을 것이다.
지점검지기에서 수집되는 교통량, 점유율, 속도 자료로는 구간의 교통상황을 명확히 설명하기에는 한계가 있다. 근래 통신, 센싱, 측위기술의 발달과 유비퀴터스 환경 구축에 대한 연구가 활발히 진행되면서 기존에는 수집하지 못했던 개별 차량의 각종 교통자료 수집이 용이해짐에 따라 새로운 방법의 구간정보의 생성이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 GPS를 통해 개별차량 주행자료가 수집이 가능하고 차량간 또는 차량-인프라간 통신이 가능한 유비퀴터스 교통정보시스템 하에서 Predictive Travel Time 기법이라는 새로운 구간 정보생성기법을 이용하여 구간통행시간을 추정하고 검증하는 방법론을 제시하였다. 구간정보의 생성 시에는 정보의 실시간성 및 정확성과 연관되는 시간처짐현상이 항상 존재하며 도로에서 Incident가 발생했을 때 시간처짐현상은 더욱 크게 발생하게 된다. 본 연구에서는 유비퀴터스 환경에서 Incident가 발생 시시간처짐 현상의 영향을 최소화하면서 구간통행시간이 산출 가능한 기법을 제시하였다. 미시적 교통류 시뮬레이션 모델인 AIMSUN으로부터 개별차량주행궤적 자료를 수집하고 Predictive Travel Time을 산출하는 알고리즘에 다양한 통신환경조건을 반영하여 생성정보의 정확도를 산출하였다. 또한 통신환경 변수에 따른 정보의 정확도 관계모형을 회귀분석 기법을 적용하여 도출하였다. 도출된 통신환경변수와 생성정보의 신뢰도 관계모형은 본 연구에서의 구상하는 미래형 교통정보 시스템의 요구사항 분석에 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
DSRC의 원래 목적은 통행료 수집이었으나, 최근 한국도로공사는 DSRC 기반의 하이패스시스템을 교통정보체계에 응용하여 노변기지국간의 링크통행시간과 기 종점의 경로통행시간을 수집하는데 활용하고 있다. 기 종점을 통과한 차량을 통해 경로통행시간을 추정하는 경로기반방식(PBM: Path-based Method)은 수집표본수가 적고, 통과차량이 없을 경우 경로통행시간을 산출할 수 없는 문제점이 있는바, 링크기반방식(LBM: Link-based Method)을 제시하였다. 이는 실제 차량 궤적과 상이할 수 있는 문제점이 있으나 본 연구에서는 하이패스 DSRC 자료의 특성을 고려한 고속도로 경로통행시간 추정 모형 개발을 목적으로 개발되었다. LBM과 PBM의 경로통행시간 비교를 시도하였고, 그 결과 MAPE가 3% 이내로 나타났다. 이러한 결과로 볼 때 LBM을 통해 신뢰성 있는 경로통행시간을 추정할 수 있는 것으로 판단된다. 약간의 한계와 장래연구항목에 대해서도 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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