일부 네거리나 혼잡도로에서 특정 시간대에 행인이 많고 도로가 막혀서 발생하는 교통사고가 적지 않다. 특히 인근에 학교교차로가 있어 바쁜 시간에 학생들의 교통안전을 지키는 것이 중요하다. 과거에는 교통 신호등을 설 계 했을 때 행인의 안전성을 고려하지 않고 자동차 인식과 교통 최적화에 대하여 연구 했다. 행인, 특히 학생들의 안전을 확보하는 전제에서 가능한 한 도로의 소통을 유지하는 것이 본 연구의 중점적인 연구 방향이다. 본 연구는 사람, 오토바이, 자전거, 자동차, 버스의 식별문제를 중점적으로 연구할 것이다. 조사와 비교를 통해 본 연구는 YOLO v4 네트워크로 목표물의 위치와 수량을 식별하는 것을 제시한다. YOLO v4는 작은 목표물의 식별 능력이 강하고 정밀도가 높으며 처리속도가 빠르다는 특징을 가지고 있으며, 데이터 수집 대상을 설정하여 이미지 집합을 훈련하고 테스트 한다. 움직이는 영상에서 목표물의 정확도, 실수율과 누락율에 대한 통계를 사용하여, 본 연구에서 훈련된 네트워크는 움직이는 이미지 속의 사람, 오토바이, 자전거, 자동차와 버스를 정확하게 식별 할 수 있다.
Rotary that causes traffic delays and safety issues by high-speed entry vehicles is currently being improved to roundabout. The operational difference between rotary and roundabout can cause driver's confusion and traffic accident. The purpose of this study is to develop the accident rate models which explain the factors related to the accidents by land use and intersection type. The main results are as follows. First, the null hypotheses that the type of land use and two intersections do not affect the accident rate are rejected. Second, the conflicting factors such as the number of crosswalk and bicycle lane should be carefully considered to reduce traffic accident at rotary. In the case of roundabout, greater than 3.5 m in circulatory lane width and two circulatory lane are analyzed to be important to prevent the accidents. Finally, the commercial and mixed areas are evaluated to be weak to traffic accidents than residential area.
본 연구는 자전거도로 시스템이 활성화되어 있는 창원시를 대상으로 자전거 도로의 물리적 환경에 대한 공간 데이터를 구축하여 자전거도로 환경을 분석하고자 하였다. 물리적 환경을 평가하기 위한 지표는 문헌분석을 통하여 도출하였으며 각 평가 지표의 중요도 평가 및 가중치 설정을 위하여 전문가조사를 실시하였다. 최종적으로 도출된 8개의 물리적 환경 평가지표를 활용하여 현장 조사를 실시하였으며 수집된 자료는 ArcGIS Program을 이용하여 등급화 하였다. 평가지표별로 높은 점수를 획득한 구간의 면적비율은 녹시율(40%이상, 9.3%), 연결성(1.8이상, 9.8%), 자전거도로 유형(자전거 전용도로, 25.4%), 포장유형(아스팔트, 72.5%), 불법주차(무, 93.9%), 노면표시(유, 46.8%), 제한속도(30km 이하, 48.5%), 교통량(500/hr 이하, 44.3%)으로 나타났다. 8개의 평가지표를 중첩한 결과 1등급의 구간은 31-35점으로 대상지의 전체 도로 면적에서 12.4%로 나타났으며 득점요인은 도로의 유형과 녹시율로 나타났다. 또한 평균 녹시율이 35% 이상으로 나타나 자전거 이용에 있어 안전성과 쾌적성이 높은 것으로 분석되었다. 15점 미만을 획득한 5등급 구간의 경우 전체 도로면적의 24.5%를 차지하며 주요 요인은 불법 주정차, 노면표시 미비, 낮은 녹시율로 나타났다.
본 연구는 서울시를 대상으로 압축도시 계획요소가 지역주민들의 쇼핑통행에 어떤 영향을 미치는지 분석하는데 연구의 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 압축도시 계획요소를 토지이용특성와 교통환경특성으로 구분하고 서울시 가구통행실태조사 데이터를 이용하여 분석을 수행하였으며, 분석방법은 임의절편로짓모형을 이용하였다. 분석결과 주거밀도가 높을수록 근린 내 쇼핑통행이 많아지는 것으로 나타났다. 또한 주거밀도와 토지이용혼합도가 높을수록 쇼핑통행수단 선택에서 승용차보다 대중교통, 보행, 자전거를 이용할 확률이 높은 것으로 나타났으며 대중교통시설의 접근성이 높을수록 승용차보다 대중교통을 이용할 확률이 높아지는 것으로 나타났다. 따라서 고밀 복합용도 개발을 유도하고 대중교통시설 접근성을 높이는 압축도시 개발정책은 쇼핑목적의 자동차이용을 줄이고 대중교통이용과 자전거, 보행활동을 활성화하는데 있어 긍정적인 영향을 미칠 것으로 판단된다.
현재 시각장애인들의 일상생활에 있어 많은 불편함을 겪고 있어 시각장애인에게 도움이 되고자 실시간 객체인식을 하여 보행환경의 정보를 전달하는 안경을 만드는 프로젝트를 진행하였다. 핵심 기능에 해당하는 객체인식은 인공지능 모델 YOLOv4가 사용되었으며, 시각장애인의 입장에서 걸어 다닐 때 인식 되어야 하는 객체들을 선정하고, 이들을 대상으로 학습 데이터를 재구성하고 YOLOv4의 재학습을 진행하였다. 학습 결과 모든 객체들에 대한 정확도는 68%를 보였으나 시각 장애인이 걸어다닐 때 인식되어야 하는 필수객체(Person, Bus, Car, Traffic_light, Bicycle, Motorcycle)들의 인식률은 84%로 측정되었다. 향 후 진행될 학습에선 더욱 다양한 방법으로 학습데이터를 확보하고, YOLOv4가 아닌 darkflow를 이용해 다양한 parameter로 학습을 진행하여 다면적인 성능비교가 필요하다.
PURPOSES : The key point of a multimodal LOS (level-of-service) evaluation system is that all of the modes are mutually associated to determine each mode's LOS. For example, the LOS of the bicycle mode is measured based on not only bicycle volumes, but also automobile volumes. However, the Korea Highway Capacity Manual (KHCM) still focuses on the automobile mode in evaluating the LOS of the roads. Additionally, the KHCM's LOS of the other modes, except for the automobile, is not consistent with actual road conditions. The KHCM, therefore, needs to develop and introduce a multimodal LOS system in order to evaluate the service conditions more accurately. METHODS: As a preliminary step to the introduction of multimodal LOS research, in this study the current problem of the KHCM's LOS system through a close review and comparison with other HCMs (highway capacity manuals) was identified. Secondly, a field survey and investigation of the urban streets to apply the HCM's multimodal LOS system was conducted. Finally, a comparison analysis of the results of the HCM and KHCM LOS was performed. RESULTS: In the study, it was found that the results of the LOS for the automobile mode did not show a significant difference between the HCM and KHCM. However, the LOS of the bicycle and pedestrian mode tended to be worse in the multimodal LOS system, which results from considering the effects of the automobile mode. Moreover, it was found that many cases have the potential to improve the overall LOS conditions, while reducing the automobile capacity. CONCLUSIONS: With the introduction of the multimodal LOS system, road diet and complete streets can be easily applied to ans actual road improvement project. Ultimately, the multimodal LOS system should be introduced into the KHCM, which can then be applied to traffic impact studies and other road improvement projects for more accurate evaluations.
서울시에서는 공유 자전거 시스템, "따릉이"를 2015년부터 도입, 운영하여, 교통량 감축과 대기오염 해소를 위해 노력하고 있다. 하지만 공유 자전거 시스템, "따릉이"의 운영전략 미훕으로 인해 많은 문제가 발생하고 있어 이를 해결하고자 다양한 연구들이 제시되고 있다. 이들 연구의 대다수는 수요와 공급의 불균형을 해결하고자 하는 전략적 "자전거 배치"에 집중되어 있으며 또한 이들 중 다수가 날씨나 계절과 같은 특징을 그룹화함으로써 수요를 예측하고 있다. 그리고 이전에는 이들 예측방법이 주로 시계열 분석을 기반으로 하고 있었으나 최근에는 딥러닝/머신러닝으로 수요를 예측하는 연구들이 속속 등장하고 있다. 본 논문에서는 기존에 제시된 다양한 특징들을 기반으로 하면서, 새로운 특징을 발견하고 선택된 특징들의 중요도를 비교, 이를 순서화함으로써, 보다 정확한 수요 예측이 가능함을 보인다. 그리하여, 우리는 기존의 딥러닝/머신러닝 및 시계열 분석을 그대로 사용하면서 비교적 정확한 결정계수를 획득하고 이를 이용해 개선된 수요예측이 가능하도록 한다.
Purpose: For prevention and suitable administration, the effect of age on the severity of injuries in traffic accidents should be considered when evaluating a patient, but there have not been enough epidemiological studies that evaluate the age factor in traffic accidents. For that reason, we investigated old-aged patients who were involved in traffic accidents (65 years old or more) and who were admitted to the emergency department of a college hospital in an urban city of Korea. Methods: We collected data from traffic-accident patients who came to the emergency room of a university hospital in Seoul from Jan.1, 2004 to Dec.31, 2005. We compared their abilities to ambulate and the RTSs (Revised trauma scores) by using a LSD (least significant difference), linear regression. Results: A total of 1460 patients were included. The mean RTS of all traffic-accident patients was $7.77{\pm}0.280$. The scores for drivers and passengers, motor-cycle drivers and passengers, bicycle drivers and passengers, and pedestrians were $7.79{\pm}0.21$, $7.78{\pm}0.22$, $7.54{\pm}0.25$, $7.77{\pm}0.20$, and $7.80{\pm}0.21$ respectively (p=0.000). There was no statistically significant difference between the RTS of patients over 65 years and that of other patients. In a regression analysis, the number of patients over 45 ages who were able to ambulate was lower than that of younger people, independently of other influencing factors (B=-0.330, R-square = 0.243, p=0.000). Conclusion: We expected that RTS of old age group more than 65 years old will significantly lower than that of others, but there was no statistically significant difference.
본 연구에서는 국내의 연속류 자전거도로에 대한 차두시간 분포 모형을 개발하고자 하였다. 현장조사를 통해 수집된 데이터를 교통량으로 구분하여 분석하였으며, 교통량의 기준은 전체 교통량을 분포를 고려하여 1분당 8대 미만은 낮은 수준의 교통량으로 하고 8대 이상은 높은 수준의 교통량으로 구분하였다. 차두시간의 집계간격은 기존의 자동차교통류에서 일반적으로 적용해오던 0.5초를 적용하였다. 적용된 분포는 기본적인 정규분포와 함께 음지수분포, 전이된 음지수분포, 피어슨 III분포이며, 카이스퀘어 검정 분석결과 음지수분포와 전이된 음지수분포에서 방향과 교통량 구분 모두에서 이론치와 관측치간에 적합한 것으로 나타났다. 제시된 자전거 차두시간 분포모형의 적정성을 판단하기 위한 분석결과, 역시 동일하게 음지수분포와 전이된 음지수분포가 적합한 것으로 나타났다.
서울시의 공공 자전거 대여 서비스인 따릉이는 서울시민의 생활교통 수단으로 자리 잡아가면서 매년 이용이 증가하고 있다. 코로나19 이후 우리의 삶은 여러 부문에서 크게 바뀌었고, 비대면 단거리 교통수단인 따릉이 이용도 행태와 패턴이 변화하였을 것으로 추측해볼 수 있다. 본 연구의 목적은 기술통계 분석과 네트워크 분석을 이용하여 코로나19 이전과 이후 따릉이 이용 패턴의 변화를 탐색하는 것이다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 코로나19 이후 전 시간대에 걸쳐 평균주행거리와 평균주행속도가 감소하였다. 왕복주행비율은 새벽과 아침에 높아졌고 저녁과 밤에 낮아졌다. 평균가중연결과 평균군집계수는 감소하였고 모듈성은 증가하였다. 서울시의 한강 북쪽에 위치한 군집들은 코로나19 전후의 지리적 분포가 비슷한 반면, 한강 남쪽에 위치한 군집들은 지리적 분포가 달라졌다. 강남의 서쪽에 위치한 군집들은 코로나19 이후 지리적 범위가 변동되거나 지리적 위치가 변동되었다. 하지만 강남의 동쪽에 위치한 군집들은 큰 변동이 없었다. 아침 시간에는 코로나19 이후 대부분의 상위 주행경로가 변경되었다. 코로나19 이후 새롭게 추가된 경로들은 평균주행거리가 1000미터 미만으로 현격하게 줄어들었다. 낮 시간과 밤 시간 모두 '고속터미널역 8-1번, 8-2번 출구 사이'의 왕복주행 경로가 목록에서 사라지고, 이를 대체하는 왕복주행 경로가 새롭게 추가되었다. 본 연구의 결과가 서울시 공공 자전거 서비스의 개선과 시민들의 공익 향상에 도움이 되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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