본 연구는 중앙버스전용차로시행에 따라 등장한 중앙부 버스 정류장이 가지는 시각적 이미지와 선호도, 주변 환경과 의 관계성을 알아보기 위한 것이다. 이를 위해 중앙부 버스 정류장이 위치하는 대상지를 달리하여 그에 대한 경관평가를 시행하고 그 차이를 알아보았다. 중앙버스전용차로제가 시행되고 있는 서울시내 간선 도로 중 각기 다른 환경의 중앙부 버스 정류장을 대표할만한 간선도로 하정로, 한강로, 강남대로의 3곳을 선택하였으며, 대상지의 조건은 소폭가로, 도심 내 광폭가로, 도심 외곽부의 광폭가로였다. 각각의 대상지는 중앙부 버스 정류장이 있는 기존경관, 중앙부 버스 정류장에 수목을 식재한 경관, 중앙부 버스 정류장을 삭제한 경관으로 시뮬레이션하여 경관평가를 시행하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 중앙부 버스 정류장이 가지는 시각적 영향은 중앙부 버스 정류장이 위치하는 가로 환경의 시각적 복잡성 정도에 따라 달라지는 것으로 나타났다. 시각적 복잡성이 낮은 지역에서는 중앙부 버스 정류장에 대한 선호도가 높았으나, 시각적 복잡성이 높은 지역에서는 중앙부 버스 정류장에 대한 선호도가 낮았다. 둘째, 중앙부 버스 정류장이 위치하는 지역적 환경에 상관없이 삭제경관보다는 중앙부 버스 정류장이 있는 기존경관과 중앙부 버스 정류장에 수목이 식재된 경관이 더 인상적인 것으로 나타났다. 셋째, 중앙부 버스 정류장에 수목이 있는 것이 없는 것보다 선호도가 높았으며, 심리적으로 편안함을 준 것으로 나타났다. 이상과 같은 결과를 감안하면 추후 계획되는 중앙부 버스 정류장에서는 인상적인 가로경관의 조성과 경관미 추구를 위해 수목을 식재하는 것이 바람직할 것으로 생각된다.
교통신호를 가변 운영하는 실시간신호제어시스템은 방향별 움직임 포화도 추정을 위해 이론 기반 모형을 활용하나, 현장구축 실무에선 지침 부재로 모형에 고려되지 않은 운영상황에도 시스템을 설치하여 왔다. 본 연구는 서울시 실시간신호제어시스템 서버 운영 이력자료를 활용하여 교통조건, 기하구조 조건, 검지기 설치위치 등 현장여건에 따른 실시간신호제어시스템 포화도 모형의 포화도 추정 패턴을 진단한다. 총 476,505 신호주기 이력자료를 분석하여 직진 움직임 포화도를 진단한 결과 (1) 검지기가 모든 직진차로에 설치될 때 일부차로에 표본 설치되는 상황보다 포화도 추정이 안정적으로 판단되고, (2) 가로변버스전용차로가 존재하는 경우는 오히려 검지기를 일부 차로 표본 설치하는 것이 안정적으로 분석되며, (3) 공유차로 포함 차로군 검지기가 활용되는 경우 차량간섭으로 인해 포화도 추정이 정상적이지 않은 것으로 분석되고, (4) 검지기가 전용차로에 설치되더라도 공유차로에 인접한 경우도 차량간섭에 지속 영향 받아 포화도 추정이 어렵고, (5) 하루 24시간 중 특정시간은 교통흐름 속성에 따라 포화도 추정이 안정적이지 않을 수 있다는 내용이 진단되었다. 이러한 진단결과를 종합하여 향후 포화도 추정모형 개발단계 및 시스템 현장구축 단계에서 참조 가능한 기술발전 방향을 제언한다.
영동고속도로 버스전용차로는 2017년 '신갈분기점~여주분기점' 구간에서 시행되었으나 전체 차로의 용량이 감소하고, 통행시간이 증가하여 '신갈분기점~덕평나들목' 구간으로 축소되었다. 대중교통 활성화 및 환경문제 개선 차원에서 버스전용차로 운영 효율을 높이기 위해 본 연구에서는 영동고속도로 버스전용차로 내 친환경차 주행 허가에 대한 가치를 평가하고자 이용자의 지불의사액 및 사회적 편익을 산정하였다. 친환경차 이용자와 고속도로 이용 경험이 있는 운전자 두 그룹을 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 조건부 가치측정법을 이용하여 지불의사액을 추정하였다. 분석 결과, 친환경차 이용자의 평균 WTP는 218.7(원/km·인) 고속도로 이용 경험이 있는 운전자는 235.5(원/km·인)로 추정되었다. 또한, 2019년 기준 직접 편익은 친환경차 운전자가 약 79억 원, 고속도로 이용 경험이 있는 운전자가 약 85억 원으로 추정되었다. 마지막으로 통행시간 절감 편익에서는 약 80억 원의 편익이 있는 것으로 나타났다.
In this paper, we discuss the automatic recognition system of vehicle types and licence plate numbers using artificial neural networks, which will be used as vehicle identifier. We confine to expose the vehicle licence number for violating bus lane and stolen cars. Therefore, the vehicle height, width and distribution profile are used as the feature parameters of vehicle type. This system is composed of two parts: one is an image preprocessor of vehicle images and the other one is a pattern classifier by neural networks. The experimental results show that our method has good results for the recognition of vehicle types and numbers.
The purpose of this research is to provide a basic framework of design guideline for elderly people who can live without inconvenience. It is time to think about how to create an age-friendly city for the Korean society which is rapidly advancing in population aging. Design guidelines studied in this research cover not only architecture but also urban, landscape and transportation fields, and consist of 90 items in 7 areas (park&open space, buildings, pedestrian street, crosswalk&bicycle lane, bus stop&subway station, parking housing). The importance of each item and each area were surveyed to verify objectivity. The result of importance of each item can be used to select design guidelines which can be applied first to create an aged-friendly physical environment.
고속도로의 경우 해당구간에 버스전용차로, 휴게소, 졸음쉼터 등이 존재할 경우 다수의 통행시간 그룹이 존재할 수 있다. 기존 대부분의 구간통행시간 추정연구에서는 낮은 표본 수집 상태에서 하나의 대표 통행시간(정규분포 가정) 그룹을 가정하고, 특정범위를 벗어난 경우 이상치로 판단하여 제거한 후 구간 통행시간을 추정하였다. 하지만, 고속도로와 같이 해당구간에 버스전용차로, 휴게소, 졸음쉼터 등이 존재할 경우 통행시간 분포는 정규분포가 아닌 쌍봉 또는 다봉 형태를 보일 것이다. 따라서 기존의 추정방법론을 적용할 경우 왜곡된 결과를 초래할 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 첫째, 샘플수가 부족한 상태에서도 신뢰할 수 있으며, 둘째, 다수의 통행시간 그룹 중 일반차로를 이용하면서 휴게소를 이용하지 않은 대표 통행시간 그룹을 선정하고, 선정된 통행시간 그룹의 개별 통행시간 자료를 이용하여 대표 통행시간을 추정할 수 있는 방법론을 제안하였다.
1980년대 후반부터 선진외국에서 ITS 정책과 연구에 대해 관심을 갖기 시작한 이후 정적 노선배정(Static Traffic Assignment)의 현실 정책 응용에 한계에 직면하면서 동적노선배정(Dynamic Traffic Assignment)에 대한 연구가 초점을 받기 시작하였으며 그 결과 급속한 연구 발전이 있게 되었다. 본 연구에서는 현실적인 정책분석 가능성을 고려하여 노선선택행태(route choice behavior)는 거시적 모형이고, 차량의 네트워크 상 동적위치배정(dynamic network loading)은 미시적 모형 그리고 교통류는 단순화된 미시적 모형(microscopic model)이 적용된 시뮬레이션 기반의 Dynameq 프로그램을 활용한 연구를 수행하였다. 본 연구의 핵심 내용은 우리나라 전국 고속도로 네트워크와 동적 O/D자료로 동적노선배정 분석 한 결과인 추정치와 관측 링크 교통량과의 차이를 비교 검증하는 연구를 수행함으로써 모형의 현실적 정책분석 가능성에 대한 판단 기준을 제시하는 것이다. 이를 위하여 우리나라의 고속도로 체계에 있어 영업소에서 영업소 간의 동적 O/D자료가 TCS(Toll Collection System)자료를 통해 정확하게 확보할 수 있다는 점을 이용하였으며, 순수하게 동적노선배정 모형 자체의 현실적 묘사능력을 시간대별 관측 교통량과 비교 검증함으로써 정책응용 가능성을 확인하고자 한 것이다. 또한 동적노선배정 분석 예제로 버스전용차로 정책에 대한 동적 분석과 정책 효과를 분석하였다.
이 연구는 회전교차로의 교통사고를 다루고 있다. 연구의 목적은 연립방정식을 이용한 회전교차로의 운전유형별 교통사고모형을 구축하는데 있다. 이를 위해 이 연구는 국내 회전교차로 39개소에서 발생한 148건의 사고자료와 통계 프로그램인 SPSS 17.0을 이용하였다. 또한 사고모형은 2SLS(2단계 최소자승) 추정법을 이용하여 구축하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 사고건수와 EPDO는 쌍방적 관계를 갖는 것으로 평가되었다. 둘째, 운전유형별로 개발된 6개의 연립방정식은 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다. 셋째, 개발된 모형은 공통변수와 특정변수를 사용하여 비교 분석되었다. 마지막으로 독립변수에는 ADT, 상충비, 중차량 비율, 회전차로 폭, 회전차로 수, 접근로 차로폭, 접근로 평균 차로 수, 주차시설 유무 및 정류장 유무가 채택되었다.
도로구간에서의 주행조건은 연속적인 도로축 상에서 구간별로 변하게 되고 이에 따라 도로에서의 교통사고는 도로 기하구조 변수뿐만 아니라 도로주변 환경변수, 교통조건 변수 그리고 기타 다양한 변수들에 의해서 발생하게 된다. 따라서 본 연구는 현장조사를 통해 얻어진 다양한 도로기하구조 요소를 고려하여 동질성을 갖춘 구간 분할 후에 도로를 구성하는 도로 기하구조, 교통조건, 도로주변 환경 그리고 기타 다양한 요소들을 복합적으로 반영하고자 한다. 이를 반영하기 위해 본 연구에서는 도로구간의 주행조건을 결정짓는 주요인들에 의해서 주행조건 동질구간을 결정하고, 각 동질구간에서의 도로 및 교통조건 등을 고려하여 사고예측 모형을 개발하였다. 모형 개발을 위해 사용된 자료는 대도시권 외곽과 평지 및 구릉지를 대표할 수 있는 수도권 외곽내에 지방부 도로구간과 전라북도 지방부 도로구간에서 수집되었다. 본 연구에서는 연속된 도로구간에서 사고건수가 "0"인 구간수가 매우 높게 나타나므로 이에 대한 과대 예측을 방지하기 위해 ZIP(Zero Inflated Poisson) 모형을 이용하였다. 사고예측모형 개발 결과 지방부 다차로 도로구간에서 교통사고에 영향을 미치는 변수로는 교통량과 도로구간 길이를 포함한 EXPO($365{\times}ADT{\times}Length{\times}Year/10^{-6}$), 곡선반경, 종단구배변화, 가드레일, 지형(산악지), 횡단보도개수, 버스정류장 개수가 지방부 다차로 도로구간에서의 차대차 사고에 영향을 미치는 주요 설명변수로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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