• 대한교통학회지
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• 제27권3호
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• pp.81-90
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• 2009

도로 네트워크의 안전 관리는 기본적으로 교통안전 조사를 위한 사이트(교통사고 잦은 지점) 선정, 안전문제에 대한 진단, 잠재적 위험요소들에 대한 가능한 대안 선정, 주어진 예산 제약 하에 대안간의 우선순위 결정과 같은 순서로 이루어진다(Persaud, 2001). 효율적인 안전 조사를 위해 요구되는 지점(교통사고 잦은 지점) 선정에 대한 과정은 매우 중요하다. 이에, 본 연구는 인천시 4지 신호 교차로 중 교통사고 잦은 지점으로 선정된 지점의 3년간(2004~2006년) 사고 자료와 기하구조 자료를 이용하여 EB 기법 이용 시 필요한 사고예측모델을 개발하였다. 또한, 교통사고 잦은 지점을 선정하는데 있어 현재 우리나라에서 적용되고 있는 단순사고건수와 심각도를 고려하여 선정된 우선순위와 단순사고건수 대신 EB 기법을 이용하여 예측된 사고건수를 이용하여 선정된 우선순위 비교를 통해 기존 방법의 한계를 제시하고 합리적인 예측모형 개발 필요성을 보여주고자 하였다. 분석 결과, 총 사고건수 추정 시 기존의 사고 예측 방법인 비선형 회귀모형과 EB 기법의 결과 값 모두 예측력이 높은 것으로 나타났지만 지점별 사고건수 예측력을 함께 고려할 경우엔 EB 기법이 비선형 회귀 모형(포아송)의 결과보다 예측력이 좋은 것으로 나타났다. 또한, 도출된 우선순위 비교 결과 대부분의 지점의 우선순위는 크게 변동이 없었으나, 서해4거리 등 몇 개 지점의 개선우선순위에는 상당한 변동이 발생하는 것으로 나타났다. 이는 실제 사고건수를 이용할 경우 발생하는 RTM문제를 본 연구에서 제안한 기법을 사용할 경우 해결가능하다는 것을 시사한다.

• 대한교통학회지
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• 제23권7호
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• pp.99-110
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• 2005

출발지와 도착지를 연결하는 경로의 총통행비용은 경로를 구성하는 링크통행비용과 경로인지비용의 합으로 구성된다. 링크인지비용이 출발지와 도착지에 따라 상이한 경우 경로인지비용을 고려한 최적경로탐색은 경로열거문제에 직면하여 현실 적용에는 한계가 있다. 본 연구에서는 출발지와 도착지 간 경로의 열거문제를 발생시키지 않으면서 경로상에 상이한 링크인지비용을 반영하는 최적경로탐색 최적식과 알고리즘을 제안한다. 경로의 최소단위를 링크로 정의하고 링크의 비교가 경로의 비교로 확대되는 최적경로탐색기법을 제안한다. 출발지와 목적지에서 링크의 인지특성을 반영하기 위하여 출발지기반 최적경로탐색과 목적지기반 최적경로탐색을 동시에 적용하는 방안을 제안한다. 양방향 탐색에 의한 경로탐색은 최적해가 보장되지 못하므로 목적지기반 최적링크인지경로트리를 먼저 구축하고 출발지기반 최적경로탐색의 제약조건으로 반영하는 수식과 알고리즘을 제안한다. 주변지 역에 대한 경로정보의 다양성과 도로위계에 대한 인지비용을 포함한 사례연구를 통해 제안된 수식과 알고리즘이 실제 교통망에서 출발지와 도착지의 특성이 반영된 경로인지행태를 적절하게 반영하는 지에 대하여 검토한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.71-78
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• 2018

교통은 점차 V2X와 자율주행자동차의 시대로 변화하고 있다. 교통상황에 대한 정확한 판단은 경로선택 또는 자율주행에 있어 중요한 지표이다. 정확한 교통상황을 파악하기 위한 방법으로 택시와 같은 프로브 차량을 이용하는 방법이 많이 사용되고 있다. 이러한 방법은 프로브 차량의 특성에 따라 데이터가 편향될 수 있으며, 막대한 비용이 발생하는 문제점이 있다. V2X 차량은 이러한 문제점을 해결할 수 있으며, 무엇보다 실시간으로 교통정보를 수집하고, 배포가 가능할 것으로 판단된다. 모든 차량이 V2X 차량일 경우, 이러한 문제는 간단하게 해결될 것으로 기대된다. 하지만 일부만 V2X차량일 때는 대표성의 문제가 검토되어야 한다. 이를 위하여 가상의 네트워크와 교통류를 생성하였으며, SUMO 시뮬레이션을 통해 다양한 시나리오분석을 수행하였다. 교통량 수준에 따라 V2X 차량군과 Non-V2X 차량군 사이의 통행시간에 대한 통계적 검증을 수행하였다. 3~5% 이상으로 구성된 교통류 또는 110대/시이상으로 V2X 차량이 구성된 교통류에서는 V2X 차량의 통행정보가 대표성을 띌 수 있다는 것을 확인하였다. 향후 다양한 네트워크 및 실제 상황에 대하여 적용하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.2604-2611
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• 2013

수요응답형 순환교통시스템(Personal Rapid Transit: PRT)은 자동차에 버금가는 승객의 요구 대응성 및 최적경로 운행으로 인한 높은 효율성 등의 특징 때문에 미래형 신교통수단으로서 많은 주목을 받아 왔다. 하지만 수송 분담 능력(4~6명)에 비해 건설비가 많이 들어가고 기존에 운용되고 있는 타 대중교통시스템과의 역할 분담 문제 때문에 적용에 한계가 있는 것도 사실이다. 따라서 본 연구에서는 도시 내 유연한 운용과 타 교통수단과의 연계를 목적으로 PRT 차량을 위한 수직이송장치를 개발하였다. 기존의 물류 분야에서 많이 채택되고 있는 순환 컨베이어 방식을 응용하였으며, 특히 연속이송이 가능하며 사이클 타임이 적은 장점이 있다. 이와 더불어 1/10 스케일의 모형의 제작을 통하여 장치의 기술적인 운용 가능성을 확인하였으며, 이를 통해 구조적 안정성을 확보하기 위한 방안을 도출하였다.

• 농촌계획
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• 제24권4호
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• pp.147-155
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• 2018

The purpose of this study was to identify vulnerable area of emergency medical care. In the existing method, the emergency medical vulnerable area is set as an area that can not reach the emergency room within 30 minutes. In this study, we set up an area that can not reach within 30 minutes including the accessibility of 119 emergency center. To accomplish this, we obtained information on emergency room and 119 emergency center through Open API and constructed road network using digital map to perform accessibility analysis. As a result, 509 emergency room are located nationwide, 78.0% of them are concentrated in the region, 1,820 emergency center are located, and 61.0% of them are located in rural areas. The average access time from the center of the village to the emergency room was analyzed as 15.3 minutes, and the average access time considering the 119 emergency center was 21.8 minutes, 6.5 minutes more. As a result of considering the accessibility of 119 emergency center, vulnerable areas increased by 2.5 times, vulnerable population increased by 2.0 times, and calculating emergency medical care vulnerable areas, which account for more than 30% of the urban unit population, it was analyzed that it increased from 17 to 34 cities As a further study, it will be necessary to continuously monitor and research the real-time traffic information, medical personnel, medical field, and ambulance information to reflect the reality and to diagnose emergency medical care in the future.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.95-107
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• 2017

본 논문에서는 제도적으로 운영 중인 터널내 CCTV들로부터 실시간으로 들어오는 영상들을 최신 딥러닝 알고리즘을 이용, 학습시켜 다양한 조건의 터널환경에서 돌발 상황을 감지하고 그 돌발 상황의 종류들을 분류해 내는 시스템 개발을 위한 사전검토 연구를 수행하였다. 사전검토 연구를 위해, 2개의 도로현장의 교통류 CCTV영상 일부를 이용하여 가용한 전통적인 영상처리기법으로 영상내부로 집입하는 차량을 감지하고, 이동경로를 추적하여 일정 시간간격의 이동 차량의 좌표와 시간정보를 추출하고 학습자료를 구성하였다. 각 차량의 이동정보는 차선변경, 정차 등 6가지의 이벤트 정보와 연계된다. 차량 이동정보와 이벤트로 구성된 학습자료는 레질리언스(resilience) 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습하였다. 2개의 은닉층을 설정하고, 각 은닉층의 노드수에 대한 9개의 은닉구조 모델을 설정하여 매개변수 연구를 수행하였다. 본 사전검토의 경우에는 첫 번째, 두 번째 은닉층 노드수가 각각 300개와 150개로 설정된 모델이 합리적으로 가장 추론정확도가 높은 것으로 평가되었다. 이로부터 일반화되기 매우 힘든 복잡한 교통류 상황을 기계학습을 이용하여 어떠한 사전 규칙설정 없이도 교통류의 특징들을 정확히 자동으로 감지할 수 있는 가능성을 보였다. 본 시스템은 시스템의 운용을 통해 지속적으로 교통류 영상과 이벤트 정보가 늘어난다면, 자동으로 그 시스템의 인지능력과 정확도가 자동으로 향상되는 효과도 기대할 수 있다.