도시철도역은 역사의 위치 및 기능에 따라 해당역의 이용객 수, 첨두집중률, 승강장 형태 등이 상이하고 이용행태도 서로 달라 이러한 특성을 고려한 역사 유형 구분이 필요하다. 그러나 현재 도시철도역사 유형은 각 연구의 목적에 따라 분류하고 있으며, 법적 기준 또한 단순히 보통역, 간이역으로 구분하고 있고, 열차유형, 승강장 형태, 설치 형태에 따라 분류하고 있다. 따라서 본 연구에서는 도시철도의 역사 유형을 분류하기 위한 기준을 정립하고, 그 기준에 따라 수도권의 모든 도시철도역사에 대한 전수조사를 수행하며, 이를 데이터베이스화하여 향후 다양한 정책 수립 및 연구개발에 활용하고자 하는 데에 목적이 있다. 본 연구에서는 도시철도역사 조사 자료를 활용하여 다양한 통계적 분석을 통해 역사의 물리적 지리적 특성과 이용자의 통행 패턴간에 서로 상관관계가 있음을 밝혀내었고, 상대적인 통계값을 이용하여 정책수립 및 연구 개발에 반영한다면 향후에 그 활용성이 더욱 클 것으로 기대된다.
회전제약(Turn Penalty and Prohibition)을 포함하는 방향성 그래프(Directed Graph)에서 두 지점(One-To-One)간 덩굴망(Vine)을 포함한 다수의 경로를 순차적으로 탐색하는 알고리즘(K-Shortest Path Algorithm)을 제안한다. 이를 위해 Yen이 제안한 다경로탐색알고리즘을 기반으로 교차로의 방향별 통행에서 발생되는 회전지체와 금지의 표현이 가능한 링크표지(Link-Labeled)탐색방식을 적용하는 기법을 개발한다. 사례연구를 통해 제안된 알고리즘은 교차로의 회전특성뿐만 아니라 U-Turn, P-Turn과 같은 덩굴망(Vine) 통행특성의 고려가 가능하며, 운전자의 인지비용(Perceived Cost)을 반영한 합리적인 대안경로(Reasonable Alternative Route)의 정보 제공 가능성을 입증했다.
The rapid urbanization and modernization observed in countries like Myanmar have led to significant concerns regarding traffic congestion, especially in urban areas. This study focuses on the analysis and revitalization of urban transport in selected areas of Myanmar. The core of urban transportation planning lies in travel forecasting, which employs models to predict future traffic patterns and guide decisions related to road capacity, transit services, and land use policies. Travel demand modeling involves a series of mathematical models that simulate traveler behavior and decision-making within a transportation system, including highways, transit options, and policies. The paper offers an overview of the traditional four-step transportation modeling system, utilizing a simplified transport network in the context of Mandalay City, Myanmar.
본 글은 여성과 남성의 이동행동 차이 뿐 아니라 여성의 가족 내에서의 성역할과 경제활동 배경에 따라 여성집단 내부에서 이동행동에 어떠한 차이가 있는지 살펴보고, 이러한 차이가 그들의 사회활동참여나 활동공간 등에 대해 가지는 함의를 살펴보고자 하였다. 분석 자료는 통계청의 2004년 "생활시간조사" 원자료(raw data)로 시간량 데이터와 시간대 데이터를 이용하였으며 분석대상은 20세 이상 59세 이하의 서울시민이다. 분석결과 여성의 이동행동 특성은 남녀의 차이가 나타나는 부분도 있고, 또한 여성집단 내에서 혼인지위, 미취학아동의 유무, 경제활동상태, 소득수준 등과 관련하여 성별 차이보다도 더 큰 여성집단 내부의 차이를 가지는 경우도 있었다. 즉 여성의 이동시간량은 남성보다 적고, 남성은 유급노동관련 이동시간량이 그리고 여성은 무급노동관련 이동시간량이 많으며, 여성은 남성보다도 낮 시간대에 주로 이동행동이 발생하고 버스 지하철, 보도 등 대중교통수단을 이용한 이동시간량과 이동행위자비율이 높았다. 반면 미혼여성은 남성보다도 이동시간량이 많고, 경제활동을 하거나 개인소득수준이 높은 여성들은 시간대별 이동행위자비율, 이동목적별 이동시간량 등에서 남성과 비슷한 이동행동 특성을 보여 혼인경험자나 미취학자녀가 있어 성역할 부담이 부과되는 지위에 있는 여성과 많은 차이를 가지고 있었다.
이동 패턴 인식은 사용자 궤적 질의, 사용자 행동 예측, 사용자 위치에 기초한 흥미요소 추천, 사용자 개인 정보 보호 및 지자체 교통 계획과 같은 여러 측면에서 널리 사용된다. 현재 인식 정확도는 응용 요건을 충족할 수 없기 때문에 이동 패턴 인식 연구는 궤적 데이터 연구의 초점이라 할 수 있다. GPS 내비게이션 기술과 지능형 모바일 기기의 대중화로 많은 사용자 모바일 데이터 정보를 얻을 수 있고, 이를 바탕으로 많은 의미 있는 연구가 이루어질 수 있다. 현재의 이동 패턴 연구 방법에서 궤적의 특징 추출은 궤도의 기본 속성(속도, 각도, 가속도 등)으로 제한된다. 본 논문에서 순열 엔트로피는 궤적 분류 연구에 참여하기 위한 궤적의 고유값으로 사용되었으며 시계열의 복잡성을 측정하기 위한 속성으로도 사용되었다. 속도 순열 엔트로피와 각도 순열 엔트로피가 이동 패턴 분류에 참여하기 위한 궤적의 특성으로 사용되었으며, 본 논문에서 사용된 순열 엔트로피를 기반으로 한 속성 분류의 정확도는 81.47%에 달했다.
본 연구는 버스정보시스템(BIS)의 운영을 통해 수집되고 있는 데이터를 이용하여 도시내 가로의 통행시간을 추정하기 위한 연구이다. 기존의 버스시스템에 첨단정보통신 기술을 접목한 BIS는 많은 지방자치단체에서 구축하여 운영 중에 있다. 그러나 이러한 기술동향을 반영한 연구는 부족한 실정이다. 기존에 구축된 BIS의 운영을 통해 유용한 교통정보들이 수집되고 있으나 수집된 데이터의 활용은 활발히 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 BIS의 운영을 통해 수집되고 있는 버스운행 데이터를 이용하여 도시내 가로의 링크통행시간 추정을 통해 도시의 교통관리에 활용하고 운전자에게 교통정보를 제공하기 위한 기초적인 연구를 수행하고자 하였다. 연구결과 버스의 링크통행시간이 두 개의 군집으로 나타났으며 따라서 링크통행시간을 두 개의 군집으로 나누어 추정모형을 구축하였다. 구축된 모형을 통계적으로 검정하기 위해 T-test를 실시한 결과 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다.
최근 국내에서는 대도시권의 교통혼잡 완화를 위하여 다양한 대중교통 활성화 정책을 시행중에 있다. 특히 대도시권역에서는 버스정보시스템이 도입되어 버스의 현재위치, 도착예정시간 등에 대한 정보를 제공하고 있다. 하지만 복잡한 도시부를 지나는 버스들의 경우 반복적인 교통혼잡과 버스몰림으로 인하여 정확한 통행시간 정보제공 시 정확도를 확보하는데 어려움이 있다. 기존 버스 통행시간 연구는 링크별 소통정보 제공방식으로 인하여 버스 이용자의 경로 통행시간 정보 제공 시 어려움이 있고, 데이터 기반의 단기 통행방식으로 중장기 정보 제공이 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 경로기반의 중장기 버스통행시간 예측 방법론에 대한 연구를 실시한다. 이를 위하여 2015년 버스통행정보로 학습데이터, 2016년 자료로 검증데이터를 구성하였다. 학습데이터를 이용하여 버스통행정보를 분석하여 버스통행시간에 영향을 미치는 요인들을 출발시각, 요일, 그리고 기상요인 등으로 분류하고, 이들의 특성 값을 자기조직화지도를 활용하여 비슷한 통행 패턴을 가지는 군집으로 분류하였다. 도출된 군집들을 바탕으로 맑음과 우천시에 대한 요일/출발시각 별 버스통행시간 참조 테이블을 구성하였다. 검증데이터를 이용하여 본 연구에서 도출한 버스통행시간의 정확도를 검증하였다. 본 연구의 중장기 예측 알고리즘을 활용하여 기존의 직관적이고 경험적인 접근법의 한계를 극복할 수 있으며, 예측의 정확도 개선을 통한 버스이용자 만족도 향상 및 탄력적인 대중교통 정책 수립이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 고속도로 교통관리시스템에서 VDS 교통정보 와 대상지역의 TCS로부터 여행시간을 수집하고, 이들 자료를 토대로 신경망 이론을 이용한 여행시간 추정(Estimation)모형을 구축하였다. 또한, 신경망 이론에 칼만필터기법(Kalman Filter Technique)을 연계하여 단위시간 동안의 여행시간을 예측(Prediction)하여, 고속도로 이용자에게 보다 향상된 실시간 여행시간정보를 제공할 수 있는 여행시간 추정 및 예측 알고리즘을 개발하였다. 신경망 모형의 여행시간 추정 방식과 현재 적용되고 있는 여행시간 산출 방식의 비교/분석을 위해 각 각의 여행시간 산출방식에 의한 평가지표별로 시행한 평가의 결과는 신경망 모형이 제시한 대부분의 지표에서 상대적으로 우수하게 나타났다.
지금까지의 링크통행시간에 대한 연구는 개별 차량의 평균을 통한 평균링크통행시간 산정 및 추정의 제한적인 연구가 대부분이었다. 그러나, 링크통행시간은 교통조건, 신호운영조건, 도로조건 등 다양한 영향인자로 인해 통행시간 분포가 구분되는 특성을 나타낸다. 링크통행시간 분포특성에 대한 선행연구결과 통행시간이 양분되어 분포하는 것으로 나타났으며 따라서, 링크통행시간의 경우 평균통행시간에 의한 결과보다 신호지체가 발생하지 않는 통행시간과 신호지체가 발생하는 통행시간으로 구분하는 것이 교통상황을 인식하는데 바람직할 것이다. 본 연구에서는 통행시간 분포특성 및 원인을 분석하였으며, 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 통해 보다 다양한 조건을 부여하여 링크통행시간분포비율에 영향을 주는 변수들에 대한 검토하고 통행시간 분포비율을 추정할 수 있는 모형을 구축하였다. 먼저 링크통행시간 분포비율을 추정하는 회귀모형과 퍼지근사추론 모형을 구축하였다. 추정 모형을 구축하기 위한 변수를 분석한 결과 잔류녹색시간과 대기행렬 대수가 높은 상관성을 가지는 것으로 분석되었으며, 따라서 이를 이용하여 추정모형을 구축하였다. 구축결과를 비교 검토한 결과 퍼지근사추론 모형이 회귀모형에 비해 추정의 신뢰성 및 적용성에서 더욱 우수한 것으로 나타났다.
기후변화와 교통의 관계는 크게 기후변화가 교통에 미치는 영향과 교통이 기후변화에 미치는 영향으로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 전자의 관점에서 폭설이 도시교통에 미치는 영향을 파악하였으며, 통행자의 불편익에 대한 방안을 제시함으로 폭설에 대해 효과적으로 대처하고자 하였다. 예기치 못한 기후변화의 파급효과는 통행시간과 운행비용, 사고비용 등으로 분석되었으며, 이를 기반으로 해당구간의 융설시스템(Snow Melting System) 도입에 따른 사업의 효과성을 분석하였다. 본 연구의 결과는 기후변화로 인한 교통불편익을 최소화하는 방재시설물 설치를 위한 평가기준으로 적용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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