대도시의 광역교통문제 및 교통 혼잡을 해소하기 위해서는 도심진입 자가용승용차 이용을 억제하고, 자가용승용차 이용수요를 대중교통으로 흡수할 수 있는 대중교통 환승체계 구축이 필요하나, 현재 환승체계 및 시설은 교통수단간 연계체계가 미흡하고, 환승 소요시간이 길며 이동 동선이 복잡하고 환승시설간 안내체계 및 편의시설 등이 부족한 상태이며 이를 위한 기반시스템인 환승체계 및 시설의 구축은 필수적인 사항이다. 본 연구의 목적은 교통수단 간의 환승이 직접 이루어지는 승하차시설과 편의시설 및 보행시설 등 각 시설에 대한 기존설계기준을 이용하여 환승시설의 설계분석을 전산으로 수행하는 프로그램을 개발하는 것이다. 각종 시설 설계 기준을 개별적 또는 통합적으로 설계분석을 수행할 수 있는분석 tool의 개발은 실제 환승센터의 설계 시 업무의 정밀성 및 효율성을 증진할 수 있는 중요한 연구이다.
현재 교차로에서의 보행자 교통흐름이나 비동력차 교통흐름의 신호제어에 대한 연구는 비교적 적다. 교통 흐름 신호 제어의 최적화 방안을 연구하여 보행자, 비동력차, 자동차 등의 전체적인 교통 흐름을 조화롭게 통제할 수 있게 하는 것은 교차로의 정체 상황을 개선하는 데 중요한 의의가 있다. 교차로의 교통 최적화를 위해 본 논문은 채널화 최적화와 위상 설계의 두 가지 측면에서 출발하며, 교차로에서의 충돌점의 수를 공간적, 시간적 할당으로부터 각각 감소시킨다. 고전적인 신호 타이밍 방법을 이론적 기반으로하고, 교통 여행객의 안전과 시간 적 이익 보장을 목표로 교차로의 채널화 최적화 및 신호 제어 방안을 제안한다. 자동차, 비자동차, 보행자를 객체로 하는 교차로의 채널화 및 위상 설계방법에 대해 논의하고, 교차로의 채널화 최적화 개선 방안을 제안한다. 교차로 신호제어의 다목적 최적화 모델을 구축하였으며, NSGA-II 알고리즘을 기반으로 모델을 해결하였다.
국가정책 및 사회적 여건의 변화에 따라 도시부의 교통혼잡 완화를 위한 물리적 도로 확대가 한계에 다다른 지금 혼잡 완화를 위해서는 기존 도로의 효율성을 재고하는 방안이 간구되어야한다. 또한 지능형교통체계(ITS)는 과거 루프 및 영상검지기 등을 통한 도로기반 지점검지 중심의 교통정보 수집체계에서 도로, 자동차 및 보행자간의 다양한 수집 체계를 통한 실시간 구간검지 체계 중심의 차세대 지능형교통체계(C-ITS :Co-operative ITS)로 빠르게 진화하고 있으나 현재 교차로의 운영 및 제어를 위한 교통정보의 수집방법은 지점검지체계에 국한되어 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 현재 Hi-pass에 적용된 DSRC기술을 통해 수집이 가능한 구간정보를 이용하여 접근로의 대기행렬 길이를 산정하고 이를 활용하는 독립교차로의 실시간 신호제어모형의 개발 및 평가를 목적으로 하였다. 대기행렬길이 추정을 위해 구간검지기를 통해 수집된 개별차량의 통행시간을 이용하여 시공도 상에 4개의 좌표값을 추정하였으며 한 주기동안 추정된 좌표값들을 통해 대기행렬이 생성되는 충격파의 속도 및 대기행렬길이를 추정하였다. 실시간 신호제어를 위해 각 방향별 추정된 대기행렬길이를 통해 전체 교차로의 대기행렬길이의 합이 최소가 되는 신호시간을 산정하였으며 API 기능을 제공하는 미시적 시뮬레이션 프로그램인 VISSIM을 활용하여 총 3개의 시나리오를 평가하여 알고리즘에 의해 교차로의 대기행렬 길이의 합이 최소가 되는 신호시간의 산정이 가능함을 확인하였다.
본 연구는 심각해지는 토지문제를 해결하기 위해 최근에 시행되고 있는 여러가지 토지제도들이 효과적으로 운용되도록 지가를 정확히 산정하고자 하는 움직임에 대한 기초 연구로서, 다른 토지이용에 비해 월등 높은 지가를 보이고 중은 범위에서도 그 변동폭이 큰 상업지를 택하여, 상업지지가의 지역적 차이가 왜 발생하는지 알아보고자 하였다. $1989{\sim}1996$ 동안의 상업지역의 확산은 시 외곽에 빠르게 조성되고 있는 고밀도 아파트 단지를 배후지로 하여 주요 간선도로변을 따라 활발하게 이루어지고 있는 반면, 도심부는 영세한 부지규모 및 노후화한 건물들로 말미암아 급변하고 있는 상업환경의 변화에 능동적으로 대응하지 못하므로서 지가하락 현상을 보이고 있다. 상업지지가와 관련이 있으리라고 예상되는 6개 변수를 이용하여 중다희귀분석을 적용한 결과 보행자 통행량과 도심으로부터의 거리 등 두 변수가 상업지지가 변화량의 65% 정도를 설명해 주었다. 설명되지 않은 35%의 해명을 위해 잔차분석을 행한 결과 도심부의 과소예측, 시 외곽의 과대 예측을 읽을 수 있었는데 이는 광주시의 단핵구조적 특성의 반영일 뿐만 아니라 이 모델이 갖고 있는 한계이다.
산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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