한국의 경제성장과 함께 인구와 차량의 대규모 도시 집중에 따라 심각한 도시교통 문제가 초래되고 있다. 혼잡통행료의 징수는 교통수요를 관리하기 위한 가장 효과적인 정책으로 평가받고 있지만 대부분 혼잡이 발생하는 지점이나 교통축을 중심으로 적용되어 그 효과가 제한적이다. 본 연구는 동적 혼잡통행료 징수 체계를 제안하기 위해 부산광역시 206개 교통 분석 존의 평균 통행속도를 이용하여 시공간 큐브 분석(Space-Time Cube Analysis)과 시공간 패턴 마이닝(Emerging Hot Spot Analysis) 기법으로 면적인 개념의 동적 혼잡구역을 도출하였다. 분석 결과, 비 첨두시간인 0시~7시에는 핫스팟이 형성되지 않고, 7시~24시에는 동적 핫스팟이 형성되는 것으로 나타났다. 특히, 특정 시간대(18시~20시)와 특정 지역(서면, 광복동)에 교통 혼잡이 집중하는 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 동적 혼잡통행료의 징수를 위한 시공간의 분석을 통해 도심에서의 교통수요 관리의 효과가 극대화될 것으로 기대한다.
도시의 급변하는 교통수요에 대응하기 위해서 지속적으로 교통시설을 공급하는 데에는 한계가 있으므로 맹목적인 시설공급보다는 현재 교통시설에서의 운영관리측면이 강조되고있다. 특히 신호교차로들로 이루어진 단속류에서는 연동을 고려한 각 교차로별 최적신호시간 부여가 중요하다. 그러나 방향별로 부여된 신호시간이 단속류의 통과용량에 주요 변수인 것을 감안할 때 첨두시와 같이 교통수요가 급증하는 상황에서 보호좌회전 신호를 포함하는 4현시 신호운영을 지속적으로 유지하는 것은 방향별 통과용량에서의 한계가 있으며, 이에 대응하여 기존 과포화 신호제어 방법으로 내부미터링 기법에 대한 연구도 그동안 진행되어왔으나 실시간 신호제어시스템 상의 대기행렬 검지기 설치 부재로 인해 적용되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 도시 간선도로의 지정체를 완화하기 위한 새로운 방법으로 현재 삼성역 교차로에서 운영 중에 있는 제한적 좌회전 신호운영 방안을 간선가로축을 대상으로 적용하였다. 이것은 시간대에 따라 주방향에 대한 좌회전 흐름을 직진 후 U턴으로 유도하여 현시수를 감소시키고 직진 신호시간을 최대화하여 통과용량을 증가시키는 신호제어 방법을 적용하는 것이다. 단, 본 신호제어에 대한 적용은 대상구간의 기하구조와 교통상황 조건 등에 따라 결정되어져야 하며, 이를 위해 기존의 교통 신호등 설치기준과 같이 각 교통상황 조건별로 명확한 적용기준이 필요하다.
도로상에서 발생하는 교통 혼잡비용은 지역 간 도로 보다는 도심부 내에서 비중 있게 발생하며, 이는 전체 혼잡비용의 약 63.39%를 차지하고 있다. 따라서, 교통혼잡비용의 절감을 위해서는 도심부의 교통 혼잡을 해소하는 것이 중요하다. 도심부의 교통 혼잡은 반복정체와 비반복정체로 구분되며, 비반복 정체를 신속하고 정확하게 검지하는 것이 교통혼잡의 해소에 있어 무엇보다 중요하다. 그러나 돌발상황 검지에 관한 연구는 대부분 연속류를 대상으로 수행되어 왔다. 도심부 단속류 도로의 경우, 신호 교차로 주정차 차량 등 다양한 변수가 존재하기 때문에 연속류에 적용되는 돌발상황 검지 알고리즘을 수정없이 적용하기에 무리가 있다. 따라서 본 연구에서는 도심부 단속류 도로를 대상으로 수집된 GPS 기반의 차량궤적 데이터에 인공신경망을 적용하여 돌발상황검지 모형을 구축하였다. 제안된 모형의 정확도 검증 결과, 돌발상황 검지율 46.15%, 오보율 25.00%가 도출되었다. 이러한 결과는 단속류를 대상으로 하는 초기 연구 결과로서 의미가 있다. 또한 내비게이션 장치와 같은 차량 궤적 데이터만을 활용하여 비반복정체를 검지 할 수 있는 가능성을 제시 했다는 것에 의미를 찾을 수 있을 것이다.
This paper documents the development of a fuzzy logic based incident detection model for urban diamond interchanges. Research in incident detection for intersections and arterials is at a very initial stage. Existing algorithms are still far from being robust in dealing with the difficulties related with data availability and the multi-dimensional nature of the incident detection problem. The purpose of this study is to develop a new real-time incident detection model for urban diamond interchanges. The development of the algorithm is based on fuzzy logic. The incident detection model developed through this research is capable of detecting lane¬blocking incidents when their effects are manifested by certain patterns of deterioration in traffic conditions and, thereby, adjustments in signal control strategies are required. The model overcomes the boundary condition problem inherent in conventional threshold-based concepts. The model captures system-wide incident effects utilizing multiple measures for more accurate and reliable detection, and serves as a component module of a real-time traffic adaptive diamond interchange control system. The model is designed to be readily scalable and expandable for larger systems of arterial streets. The prototype incident detection model was applied to an actual diamond interchange to investigate its performance. A simulation study was performed to evaluate the model's performance in terms of detection rate, false alarm rate, and mean time to detect. The model's performance was encouraging, and the fuzzy logic based approach to incident detection is promising.
The purpose of this study is to develop an index for evaluating the function of a new motorway using the travel distance frequency distribution (TLFD) calculated using the vehicle travel route big data, and to overcome the limitations of the evaluation through the existing traffic volume. The mobility evaluation index of motorways was developed by applying it to the TLFD data table in 2019. The smaller the value of the mobility evaluation index of the link is calculated, the more it is a link with mainly short-distance travel, and the higher the value of the mobility evaluation index, the more it means a link with mainly long-distance travel. The accessibility evaluation index was calculated through the result of the mobility evaluation index of all motorways developed, and all motorways were grouped into three groups using K-means clustering. Group A was found to exist inside a large city and consisted of motorways with many short-distance traffic, Group B was investigated as acting as an arterial between groups, and Group C was classified as a motorway consisting mainly of long-distance traffic connecting large cities and large cities. This study is significant in developing a new motorway function evaluation index that can overcome the limitations of motorway function evaluation through the existing traffic volume. It is expected that this study can be a reasonable comprehensive indicator in the operation and planning process of motorways.
The spatial distributions of air pollutants, in particular, ultrafine particles near traffic congestion roads at urban areas need to reduce human exposure levels for protecting public health. In this study, the number concentrations of ultrafine particles larger than 5 nm were measured every second during driving on the major roads of Nowon-gu, Seoul for 1.6 h using a mobile emission laboratory on October 5, 2010. The ultrafine particle number concentrations ranged from 7,009 to $265,600particles/cm^3$ with an average of $55,570particles/cm^3$, and these levels were comparable to concentrations of ultrafine particles larger than 3 or 7 nm on the arterial roads at urban areas in Los Angeles, USA and Zurich, Switzerland. It was frequently observed that the ultrafine particle number increased rapidly when vehicle speed was accelerated and it decreased sharply when vehicle speed was decelerated. The high peak events of ultrafine particle concentration larger than $200,000particles/cm^3$ were observed seven times during the measurement period. From the three repeated measurements during the short period of 50 min, it was concluded that the ultrafine particle number concentration on the road was significantly time-dependent. This on-road measurement approach can be utilized to manage vehicle-related air pollution in urban.
교통 혼잡이 증가하면서, 경로에 대한 교통정보, 특히 실시간 구간통행시간에 대한 사람들의 관심이 증대되고 있다. 본 논문은 GPS Probe를 통해 구간통행시간을 산출했던 최기주(1998) 등의 후속 연구로써, 도시부에서 구간 통행시간을 산출하기 위해 택시를 GPS Probe로 활용하였다. 택시는 GPS Probe로 활용되기 위한 매우 좋은 수단이지만, 승객의 승하차시간 등 주행과 관계없는 불필요한 데이터가 포함되게 된다. 따라서 본 논문에서는 도시부에서 Taxi GPS를 통해 교통정보를 생성할 경우 주행과 관계없는 정보를 실시간으로 검지하여 제거하는 휴리스틱한 이상치 제거 알고리즘을 개발하였다. 평가를 위해 서울시 주요 간선축에서 번호판 조사를 실시하였으며 알고리즘을 적용한 통행시간과 비교하였다. 이상치 제거 알고리즘을 적용한 결과, 약 70%의 이상치가 제거되었으며, 실측 통행시간과의 상대 오차가 73.7%로 향상된 것으로 나타났다. 따라서 본 알고리즘을 이용할 경우 Taxi GPS를 통해 신뢰할 수 있는 실시간 교통정보를 생성할 수 있을 것으로 판단된다.
To assess the contribution of automobile exhaust to indoor and outdoor levels of $NO_2$ around a major trunk road in Tokyo, $NO_2$ levels of 200 homes were measured at living rooms, kitchens and outdoor at each season, from the summer of 1990 to the spring of 1991, $NO_2$ level was measured for four days using diffusion $NO_2$ dosimeter. Outdoor $NO_2$ levels at each season and indoor $NO_2$ levels at seasons when heaters were not used decreased according to the distance from the roadside. The differences between $NO_2$ levels at zone I(within 20m from the roadside) and zone III(beyond 50m) was about 3 ppb. Automobile exhaust seemed to contribute to this difference. At seasons when heaters were used, indoor $NO_2$ levels of the homes equipped with vented heater, decreased according to the distance from the roadside. However, there was no correlation between indoor levels and the distance from the roadside at homes equipped with unvented heater.
This study examines the limitations of existing crime mapping that relies mainly on reported crime data, suggests a crime mapping method based on experts' and users' assessments of a neighborhood environment as an alternative approach, and conducts a case study on a real-world site by applying the suggested approach. According to the results of the case analysis, while the areas adjoining arterial roads with heavy pedestrian traffic were shown as high crime risk areas in the crime map based on actual reported crime data, the areas adjoining local roads with low pedestrian traffic were high-risk areas in the crime risk area map based on experts' and residents' evaluations. This study makes a contribution to the field in that it demonstrates the detailed application process of crime risk area mapping according experts' and residents' evaluations, compares the results with those of an existing crime map, and finally shows that the former can function as a complement to the latter.
The purpose of this paper is to construct a model to compute a progression adjustment factor on a signalized network. In a way to construct the model, a simulation method is introduced and the TRAF-NETSIM is used as a tool of simulation. The structure of the network chooses an urban arterial network so as to measure the effect of progression and compute average stopped delay on each link. A regression model is constructed by using the results of the simulation. The stepwise variable selection in the regression model in used. The findings of this paper are as follows: i)The secondary queue and platoon ratio are sensitive to the values of the progression adjustment factor ii) The continuous model can practically reflect on various situations in the real world. The platoon adjustment factor can be computed by this model and the data required for this model can be easily obtained in the field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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