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어린이보호구역 가변속도제한 적용 및 운영에 관한 연구

2025-01-25T01:36:03Z

Title: 어린이보호구역 가변속도제한 적용 및 운영에 관한 연구 Author(s): 윤진수 Abstract: 속도관리는 교통안전의 중요한 정책이며 도로 특성 등 교통환경과 여건을 고려하여 운전자와 보행자의 수요에 부합하도록 정교하게 운영되어야 한다.
어린이보호구역의 경우 시간대에 관계없이 제한속도를 30km/h 이하로 설정, 운영함으로써 차량 이동 불편에 대한 불만이 증폭되고 있으며, 어린이 교통사고가 어린이 보호구역 이외의 지역에서 약 90% 전후로 발생하여 어린이 보호구역 확대와 제한속도의 보다 엄격한 적용에 대한 요구가 늘어나고 있다.
본 연구에서는 어린이보호구역으로 지정되지 않았지만 여전히 어린이 안전 조치가 필요한 지역에서 가변속도제한 준거 및 운영방안을 제시하여, 어린이보호구역 운영 효율성과 교통안전 문제를 해결하는 정책적 대안으로 어린이보호구역 가변속도제한을 제시하고자 하였다. 이를 위해 국내외 어린이 보호구역 지정 현황, 가변속도제한 정책 및 관련 연구를 살펴보고 전문가를 비롯한 교통주체별 설문조사와 초등학교 주출입문 주변 통학로의 어린이 보행교통사고 자료를 분석하였다.
초등학교 주변에서 발생한 사고에 대해 초등학교 주출입문에서 사고발생지점까지의 거리 범주에 대한 음이항 회귀분석 결과, 거리 범주는 주출입문에서 400m까지 교통사고 발생건수에 통계적으로 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 어린이보호구역 가변속도제한 준거 및 운영방안을 도출하였으며 준거로는 대상 도로, 도로 종류, 도로 형상, 사고 및 안전 문제, 어린이 보행교통량, 차량 교통량의 여섯 가지 항목을 제시하였다.
또한, 운영방안으로 지정 구간의 범위, 도로 형상, 운영시간 및 제한속도, 운영 요일, 어린이 보행교통량, 시스템의 여섯 가지를 제시하였다.
본 연구는 어린이보호구역 가변속도제한을 적용하기 위한 연구가 부족한 상황에서 초등학교 통학로의 교통안전과 효율적인 운영, 두 가지를 다 추구하기 위한 교통기법 적용 및 운영 방안의 기초논문으로 의의가 있다. Description: 학위논문(박사)--교통공학과,2023. 8

머신러닝을 이용한 이동통신 데이터 기반 교통량 추정 모형 개발

2025-01-25T01:36:02Z

Title: 머신러닝을 이용한 이동통신 데이터 기반 교통량 추정 모형 개발 Author(s): 오동섭 Abstract: 본 연구는 이동통신 로그 데이터를 통해 산출된 교통량 정보를 활용하여 기존 검지기에 준하는 교통량 정보의 정확도를 확보하고, 교통정보 수집이 어려운 구간 등을 대상으로 교통량을 추정하기 위해, 최근 활용도가 높은 머신러닝 기반의 앙상블 기법을 검토하여 최적의 이동통신 기반 교통량 추정 모형을 개발하는 것이다. 이를 통해 영상식 VDS 운영 구간뿐만 아니라 VDS가 운영되지 않는 구간에 대한 교통량 추정 결과의 적용성 평가와 함께, 교통량 추정값으로 VDS의 운영상태를 판단하고 평가하는데 활용할 수 있는지 검토하였다.
이동통신 데이터를 기반으로 계측된 교통량 등의 정보를, VDS 실측 데이터와 함께 회귀모형을 포함한 앙상블 기반 모형에 적용하여 비교·분석한 결과, LightGBM 모형이 교통량 추정의 최적모형으로 선정되었다.
LightGBM을 활용하여 국도 1, 3, 6호선의 검지영역 96개소를 대상으로 교통량 추정 성능을 평가한 결과, 전체 검지영역의 경우 MAPE 8.49로 교통량 추정 정확도가 91.51%로 분석되었다. VDS가 설치되지 않은 구간을 대상으로 분석한 결과 MAPE는 1호선 9.0, 3호선 2.8, 6호선 10.4, 평균 MAPE 7.4로, 교통량 추정 정확도는 92.6% 수준으로 분석되어 VDS 설치가 어려운 구간에서도 LightGBM 교통량 추정 모형이 적용 가능하였다. 또한 영상식 VDS 운영상태를 평가할 수 있는지에 대한 검토를 수행한 결과 VDS 운영상태를 평가하는데 LightGBM 교통량 추정 모형의 활용이 가능함을 확인하였다. Description: 학위논문(박사)--건설교통공학과,2023. 2

도로유형 특성에 따른 자율주행자동차 주행변수 최적화 연구

2025-01-25T01:36:01Z

Title: 도로유형 특성에 따른 자율주행자동차 주행변수 최적화 연구 Author(s): 오경택 Abstract: 제4차 산업 혁명 중 무인 운송 수단인 자율주행자동차가 주목받고 있다. 자율주행자동차는 운전자 및 차량에 위험 상황이 발생하는 경우 차량을 제어하여 안전성을 확보해주며 인프라들을 통해 최적 경로 정보를 수신받으며 해당 경로를 따라 주행하며 이동성을 확보하는 장점이 존재한다. 이러한 자율주행기술 개발이 진행되면서 자율주행자동차에 대한 다양한 연구가 국·내외에서 활발하게 진행 중이다.
자율주행자동차는 다양한 도로 주행이 가능해야 하는데 기존의 연구들은 자율주행자동차의 알고리즘을 연구에 활용된 도로이외에 다른 도로를 고려하지 않고 단일 솔루션을 제공하여 한계가 존재한다. 실제 국내 도로유형은 4가지로 분류되어 있으며 설계속도에 따른 이동성, 접근성에 따라 상대적으로 요구되는 안전성에 대한 차이가 발생한다. 이에 도로유형을 고려한 복합적인 솔루션을 가지는 자율주행자동차 알고리즘을 제시하는 필요가 있을 것으로 확인되었다.
본 연구의 목표는 알고리즘을 이용해 완전한 자율주행자동차를 구현하고 국내 도로유형 및 특성에 최적화된 자율주행자동차의 주행변수 조합을 제시하는 것이다. 이를 위해 Enhanced Intelligent Driver Model(EIDM)을 이용하여 자율주행자동차의 종적 움직임을 제어하고, Lane Change Model을 통해 횡적 움직임을 제어하였다. 또한, 최적화 주행변수를 도출하기 위해 EIDM 파라미터와 Lane Change 변수를 Latin Hyper Cube Sampling(LHS)을 이용해 다양한 조합의 주행변수를 도출하고 최종적으로 도로유형 및 특성에 최적화된 주행변수를 제시하고자 하였다. Description: 학위논문(석사)--건설교통공학과,2023. 2

가치기반 및 잠재프로파일을 통한 로보택시 사용자 수용성 평가 모델

2025-01-25T01:35:55Z

Title: 가치기반 및 잠재프로파일을 통한 로보택시 사용자 수용성 평가 모델 Author(s): 김인수 Abstract: 최근 교통 분야에 정보통신기술과 인공지능, 빅데이터 등과 같은 혁신 기술이 융·복합되면서 자율주행자동차를 비롯한 미래 모빌리티 시장을 선점하기 위한 치열한 경쟁이 진행되고 있다. 자율주행자동차 분야의 파생된 서비스 사례로 대표적으로 전기차 기반의 로보택시가 있으며, 이는 자율주행자동차의 확산 및 다양한 사회적 변화를 이끌 잠재력을 보유하고 있다. 따라서 로보택시에 대한 상용화와 더불어 성공적으로 활성화하기 위해 중요한 전제조건은 이용자의 수용성을 기반으로 해야 한다는 점이다. 자율주행자동차와 같은 첨단기술을 이용하는 사람들의 수용성을 분석하기 위해 기술수용모델이 도입되었으며 최근에는 이를 확장하여 혜택과 희생 등을 전반적으로 고려한 가치기반수용모델이 적용되고 있다.
본 연구는 로보택시에 대한 사용자들의 수용 의도에 영향을 미치는 요인들을 가치기반수용모델을 통해 분석할 뿐만 아니라, 로보택시 수용 집단 내에서 각 요인들의 조합이 어떠한 특성을 보이고, 어떠한 영향을 미치는지 잠재프로파일분석을 통해 알아봄으로써 로보택시 서비스의 보급·확산에 도움이 되는 이론적, 실무적 지침 제공을 목적으로 하였다. 우선 로보택시 혜택과 희생 요인을 고려한 가치기반수용모델의 사용자 수용성 영향 요인을 분석하였다. 지각된 혜택, 지각된 희생과 차량공유서비스, 택시, 자율주행자동차와 자가용에 대한 선호를 독립변수로 선정하여, 경기도민을 대상으로 지각된 가치 및 수용 의도에 미치는 영향을 확인하였다. 또한, 로보택시 수용성 관련 가치기반수용모델 변수들을 대상으로 잠재프로파일분석을 수행하여 개별 문항 반응 패턴을 가지고 서로 비슷한 응답특성을 나타내는 것을 묶어 동일한 집단 혹은 그룹으로 유형화하고 상세 분석하였다.
본 연구는 자율주행기반 로보택시에 대한 수용성 연구가 부족한 상황에서 가치기반수용모델 및 잠재프로파일분석을 활용하여 로보택시 수용성 제고를 위한 요소들을 분석하였고 관련 시사점을 도출하였다. 따라서 로보택시의 수용성 확장을 위한 의미 있는 기초 연구로서 의의가 있으며, 이를 바탕으로 로보택시 서비스 활성화시 많은 도움이 될 것으로 기대된다. Description: 학위논문(박사)--건설교통공학과,2023. 8