Earticle

이용객 감소, 고령화 등으로 어려움을 겪고 있는 농어촌버스의 대체수단으로 시범운영에 있는 수요응답형교통 콜버스에 대해 연구한다. 운영전 농어촌버스 대비 콜버스의 선호분석을 위해 로그선형모형을 구축하고 운영중의 콜버스 만족도를 조사하여 영향을 주는 요인을 순위 회귀모형으로 실증 분석하였다. 연구결과로 문전서비스의 편리함으로 고령층과 이동수단에서 제약이 큰 것으로 예상되는 여성이 콜버스를 선호할 가능성이 높았다. 이동수단이 없거나 외 출빈도가 낮은 경우에도 콜버스를 선호한다. 종속변수인 콜버스 만족도의 경중에 따른 순위분 석에서 농어촌버스 선호자의 경우 연령, 가족수, 정류장거리, 외출횟수, 귀가시간에서 통계적 중요성을 보였고. 콜버스 선호자의 경우 성별, 이동수단, 정류장까지 거리, 버스만족도, 외출빈 도, 출발시간, 귀가시간에서 통계적 중요성을 보였다. 전반적으로 운행전 콜버스에 긍정적 생 각을 가진 대상자들이 콜버스 운행후에도 여전히 높은 만족도를 보였다.

The study examines preference between rural bus and call-a-bus before call-a-bus operation and empirically analyzes the effecting factors on the call-a-bus satisfaction after operation. As the result of log-linear model, older persons prefer call-a-bus because of door-to-door service convenience and female also because of limitation of trip moving means. It is shown that persons with lower number of trips prefer call-a-bus. As the result of ordinal regression model for call-a-bus satisfaction, age, the number of family members and bus stop distance have the positive tendency but the going out frequency and the return time negative among rural bus preference persons. Male and the going out frequence show the negative tendency but trip moving means, bus stop distance, rural bus satisfaction, depart and return time positive among call-a-bus preference persons. The persons who have the positive preference on call-a-bus shows higher satisfaction on call-a-bus.

공유교통과 대중교통을 통합하여 시민의 이동 편의성을 높이기 위한 MaaS는 국내외에서 활발하게 연구·개발되고 있으며, LH 역시 임대아파트 입주민을 대상으로 하는 공유교통 중심 의 MaaS를 추진 중에 있다. 그러나 전국에 걸쳐 위치해 있는 임대아파트는 입주민 특성, 지역 특성 등이 상이하다. 따라서 MaaS 도입에 따른 효율성을 높이기 위해서는 입주민 특성과 지역 특성을 고려한 공유교통 공급 계획이 필요하다. 이를 위해 본 연구는 LH 임대아파트에 대해 입주민 및 지역 특성에 따른 맞춤형 공유교통서비스를 찾고, 상관관계를 파악하고자 하였다. 본 연구는 요인분석과 군집분석을 통해 임대아파트를 12개의 유형으로 분류하였고, C&RT 방 법을 활용하여 입주민의 공유교통서비스 선호도를 분석하였다. 분석결과, 카셰어링과 카풀, 공 유주차 등 공유교통서비스는 대도시보다는 중소도시에 위치한 임대아파트에서 높은 선호 경 향을 보였다. 특히 대중교통이 열악한 지역에서 카셰어링이나 카풀에 대한 선호가 높았고, 공 공자전거의 경우에는 대도시와 중소도시 모두 높은 선호 경향을 보였다. 본 연구는 향후 아파 트 단지가 속한 지역 특성과 주민 특성에 따라 우선 적용이 가능한 공유교통서비스를 결정하 는 방법론으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

MaaS, which provides all-in-one service for comfort mobility for customers, has been popularly researched and developed mainly in Europe. Even in Korea, the research on MaaS is also carried out which is fit to the mobility environment and needs of Korea. Korea Land & Housing Corporation(LH) also carries out research on MaaS called 'Integrated Mobility' for the residents living in LH public apartments. This study categorised the around 800 public apartments into 12 groups based on 3 key characteristics, then analysed the preference on shared-transport services by the residents of representing apartments for the each group using C&RT method. The results show that the preference on shared-transport services such as car-sharing and ride-sharing (carpool) were higher in the apartments which are located in medium or small cities or lived by the more handicapped resident groups in mobility such as the elderly. The study suggests the method to analysis the relationship between residents' preference on shared transport services and bounded ertain areas such as apartments or districts and then to introduce shared transport service fit to target areas.

본 연구는 충청권 인구 50만 이하 중소도시에서 혼잡 실태 분석을 토대로 혼잡도로 개선사 업의 적용범위 타당성 연구를 진행하였다. 또한, 기존 「도시 생활교통 혼잡도로 개선사업」에 서 혼잡기준으로 제시하고 있는 통행속도 뿐만 아니라 서비스수준에 따른 분석도 진행하여 더 욱 더 설명력 있는 교통혼잡관리 기준을 설정하였다. 본 연구에서 제시한 혼잡관리기준 LOS에 따른 분석을 실시한 결과, LOS E 이하가 3시간 이상 발생하는 간선도로가 가장 많은 도시는 아산시이며, 세종시, 공주시 순으로 분석되었다. 또한, 도시 규모별 LOS E 이하의 발생빈도에 따른 혼잡 간선도로 비율을 비교해 보았을 때, 충청권 대도시(인구 50만 명 이상)의 전체 연장 대비 혼잡 간선도로 비율과 연장은 충청권 중소도시에서의 비율과 연장과 유사한 값을 나타내 는 것으로 분석되었다. 따라서 중소도시에서도 교통 혼잡이 발생하며 중소도시의 교통혼잡도 로 개선사업 타당성을 밝혔다.

Based on the analysis of congestion conditions in small cities with a population of less than 500,000 in Chungcheong Province, this study conducted a feasibility study on the scope of congestion improvement projects. Further, traffic congestion management standards were further established by analyzing LOS as well as the speed of traffic presented by congestion criteria in the existing Project. According to the analysis according to the congestion management standard LOS suggested in this study, Asan city has the most major number of highways where LOS E occurs for more than 3 hours, followed by Sejong City and Gongju City. In addition, when comparing the ratio of the busy main roads according to the frequency of LOS E by city size, it was analyzed that the ratio and extension of the busy highways relative to the overall extension of the large Chungcheong area are similar to the ratio in small cities in the Chungcheong region. Therefore, traffic congestion occurred in small cities and the feasibility of the improvement project was revealed.

일반적으로 도로 공사구간에서 발생하는 사망 포함한 심각한 부상의 주요 발생 원인중 하 나가 과속이다. 이로 인해 도로 관리자는 열악한 도로 공사구간에서 도로 작업자와 운전자의 안전 개선에 관심을 가지고 있다. 본 연구에서는 속도 준수를 유도하기 위한 하나의 방안으로 이동식 가변 도로전광표지판을 적용하는 것이며 이에 대한 안전효과를 현장에서 평가하였다. 본 연구에서 적용한 안전효과의 척도는 평균 속도와 제한속도 준수 비율이다. 이러한 안전효 과를 정량화하기 위해 선형회귀와 로직모델을 적용하였다. 그 결과는 가변 도로전광표지판 설 치전에 비해 설치후에서 대부분 관측 지점에서 통계적으로 유의하게 평균 속도가 감소하였으 며 과속의 비율도 대략 50~80% 감소한 것으로 나타났다. 따라서 동적인 가변 도로전광표지판 은 정적인 표지판보다 도로 공사구간에서 안전 편익을 더 제공할 수 있는 것으로 나타났다.

Generally speeding appeared to be the most contributing factor of fatalities occurred in work zones, and highway agencies in South Korea have concerned of the safety of workers and drivers in the poor circumstances. In this study, a portable variable message signs (PVMS) system as an alternative of control speeding in work zones was implemented. This study evaluated the safety effectiveness of the PVMS based on speeds and the compliance with the speed limit. Linear regression and logistic regression models were adopted to quantify the safety effect of the PVMS between the ‘before’ and ‘after’. The results showed that most of points had statistically significant speeds reduction experience after PVMS installation. Also, the percentage of vehicle exceeding the speed limit by 10 km/h or more was decreased significantly between 50 and 80% in the ‘after’ periods compared to the ‘before’ periods. Therefore, the PVMS would be contributed to benefit safety in work zones which there is a difference in design speed of the adjacent normal section.

한전의 저압전송전선로로 이용되고 있는 지중저압접속함은 지중선로의 분기나 접속을 목 으로 하고 있다. 지중저압접속함은 거리의 미관을 고려하는 효용성에 비하여 여름철 집중호우 나 도로의 침수에 의하여 감전사고가 발생하는 등 안전대책이 필요하다. 본 논문에서는 지중 저압접속함 내부에 온습도, CO2, 수위, 가속도, 진동 센서를 장착하고 센서 데이터를 지그비 모듈을 이용하여 지상으로 데이터를 전송한다. 지상과의 통신을 위한 안테나(볼티드 안테나) 를 제안하여 이를 통한 데이터 수신을 확인하였다. 전송된 데이터는 LF 모드 및 HEX모드에서 완벽한 수신 성공률이 확인되었으며, 볼티드 안테나는 난환경 사태에서 실험한 결과 지중상태 와 수중상태의 차이는 보이고 있으나, 지중저압접속함으로부터 10m 정도 떨어진 지상과의 통 신에는 충분히 수신감도라고 판단되었다. 수신된 데이터는 PC기반의 GUI를 통해 확인할 수 있었다.

The low-voltage connection box used as a low-voltage transmission line of KEPCO is intended to branch or connect to an underground line. In comparison with the utility considering the aesthetics of the distance, and safety measures are needed. In this paper, temperature and humidity, CO2, water level, acceleration, and vibration sensor are installed inside the underground low voltage handhole, and the sensor data is transmitted to the ground using the Zigbee module. Antenna (Bolted Antenna) for communication with the ground was proposed and the data reception through it was confirmed. In the LF mode and the HEX mode, the transmitted data was confirmed to be a perfect reception success rate. In the case of the bolted antenna, the difference between the ground state and the underwater state was observed as a result of the experiment in the environmental environment. However, It was judged that reception sensitivity was sufficient for communication. The received data could be confirmed through PC based GUI.

국내 보행자 교통사고 건당 사망자수는 차대차 사고의 3배에 달한다. 해당 사고의 약 40% 가 횡단 중 발생하며 특히 교차로에서는 차량의 우회전시 보행자-차량간 상충 가능성이 높기 에 심각한 사고를 초래할 수 있다. 이에 다양한 보행자 충돌 경고 서비스가 개발되었지만 교 차로에서 돌발적인 행동을 하는 보행자와 차량의 충돌을 막기에는 역부족이었다. 이에 본 연 구에서는 횡단 이전의 보행자들을 관찰하고 추출된 보행자의 특성을 토대로 보행자의 횡단 여부를 예측하여 접근 차량에 경고하는 예측형 보행자 충돌 경고 서비스(P2CWS, Predictive Pedestrian Collision Warning Service)를 개발하였다. 서비스 성능 평가를 위해 대전광역시 유성 구 교차로에서 실제 보행자 데이터를 수집하였고 보행자 특성(나이, 성별, 회두여부)의 유무에 따른 비교 분석을 수행하였다. 분석 결과 보행자 특성을 반영한 서비스가 반영하지 않은 서비 스보다 성능이 뛰어났으며 이로써 보행자의 횡단 여부를 예측하는데 보행자의 특성을 파악하 는 것의 중요성을 확인하게 되었다.

The number of pedestrian traffic accident fatalities is three times the number of car accidents in South Korea. Serious accidents are caused especially at intersections when the vehicle turns to their right. Various pedestrian collision warning services have been developed, but they are insufficient to prevent dangerous pedestrians. In this study, P2CWS is developed to warn approaching vehicles based on the pedestrians’ characteristics. In order to evaluate the performance of the service, actual pedestrian data were collected at the intersection of Daejeon, and comparative analysis was carried out according to pedestrian characteristics. As a result, the performance analysis showed a higher accordance when the characteristics of the pedestrian is considered. Accordingly, we can conclude that identifying pedestrian characteristics in predicting the pedestrian crossing is important.

본 논문에서는 터널 진입부 도로에서 적용할 수 있는 교통상황별 VSL 제어 알고리즘을 개 발하였다. 효과적인 VSL 제어를 위하여 3개의 갠트리에 적용될 제어속도와 완충속도를 계산 하는 알고리즘과 표출시간을 계산하는 방법을 제시하였다. 제시된 알고리즘은 파이썬과 VISSIM COM-Interface를 이용하여 시뮬레이션 환경을 구축하여 평가하였다. 평가결과, 알고리 즘 미적용시에는 정체 후미와 다음구간의 속도가 50km/h 이상으로 큰 차이가 났으나 적용시에 는 속도 차이가 20km/h 이내로 크게 감소하였다. 그리고 알고리즘 미적용시 정체 후미의 길이 가 터널 출구에서 800m지점까지 확산되었으나, 적용시에는 300m지점으로 축소되었다. 제시된 알고리즘을 적용시 전체적으로 각 구간별 평균속도와 속도편차가 모두 감소하여 터널부 교통 사고 감소가 예상되고 나아가 정체시 차량운행의 안전을 향상하는데 큰 효과가 있을 것으로 판단된다.

This paper developed the VSL control algorithms for various traffic conditions in tunnels. Various algorithms determining control speed, buffer speed, and display time were suggested in order to apply three gantry locations. The algorithms were evaluated by constructing simulation environments using python and VISSIM Com-Interface. Results show that speed difference between congested flow and normal flow was 50 km/h without algorithm application, but the difference was reduced to 20 km/h with algorithm application. In addition, the length of congested region in the exit section of the tunnel was also reduced from 800m to 300m with algorithm application. It is expected that the traffic accidents in tunnels may be reduced since the average and standard deviation of the speed are greatly reduced after applying the algorithms suggested.

최근 들어 도로 노면 파손의 위치 정보를 수집하기 위한 영상 처리 기술에 대한 연구가 활 발히 진행되고 있다. 대표적으로 차량에 탑재가 가능한 스마트폰이나 블랙박스를 통해 영상을 얻고 이를 영상처리 알고리즘을 사용하여 인식하는 기술이 주로 사용된다. GPS 모듈과 연계하 여 실제 파손 위치를 파악할 때 가장 중요한 기술은 영상 처리 알고리즘인데, 근래에는 대부분 인공지능을 통한 알고리즘이 연구 주제로 주목받고 있다. 이와 같은 맥락에서 본 연구에서도 영역 기반의 합성곱 방식 계열의 객체인식 (Object Detection) 방법을 사용한 인공지능 영상 처 리 알고리즘에 대하여 논의하고자 한다. 도로 노면 파손 객체 인식 성능을 향상시키기 위하여 도로 노면 파손 영상 600여 장과 일반적인 도로 주행 영상 1500여 장으로 학습 데이터베이스를 구성하였다. 또한 배경 객체 인식 방법을 적용한 지도 학습을 수행하여 도로 노면 파손의 오탐 을 감소시켰다. 그 결과 동일한 테스트용 데이터베이스를 통해 알고리즘의 인식 성능을 mAP 평균값 기준 9.44%만큼 향상시킨 새로운 방법을 소개하고자 한다.

In recent years, image processing techniques for detecting road surface damaged spot have been actively researched. Especially, it is mainly used to acquire images through a smart phone or a black box that can be mounted in a vehicle and recognize the road surface damaged region in the image using several algorithms. In addition, in conjunction with the GPS module, the exact damaged location can be obtained. The most important technology is image processing algorithm. Recently, algorithms based on artificial intelligence have been attracting attention as research topics. In this paper, we will also discuss artificial intelligence image processing algorithms. Among them, an object detection method based on an region-based convolution neural networks method is used. To improve the recognition performance of road surface damage objects, 600 road surface damaged images and 1500 general road driving images are added to the learning database. Also, supervised learning using background object recognition method is performed to reduce false alarm and missing rate in road surface damage detection. As a result, we introduce a new method that improves the recognition performance of the algorithm to 8.66% based on average value of mAP through the same test database.

최근 들어 인공 지능을 이용한 영상 객체 인식에 대한 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. 그 연장선상에서 도로 유지 및 관리 분야에도 관련 연구의 활용도가 크게 향상될 것으로 기대된다. 그 중에서도 특히 도로 노면 파손 객체 인식 (Object Detection) 을 위한 인공 지능 모델이 지속적으로 개발되고 있다. 이러한 객체 인식 알고리즘을 개발하려면 우선적으로 특징 지도를 생성하는 Backbone Network가 반드시 필요한데, 본 논문에서는 이를 선정하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 6,000여 장의 도로 노면 파손 영상 데이터를 확보하고, 근래에 많 이 사용되는 4종류의 심층 신경망을 활용하여 성능을 비교한다. 3가지의 성능 평가 방법을 적 용하여 심층 신경망의 특징을 분석하고 최적의 심층 신경망을 결정한다. 또한 하이퍼 파라미 터의 최적 조율을 통해 성능을 향상시키고, 최종적으로 도로 노면 파손 영상 분류를 위하여 85.9%의 정확도로 수행이 가능한 경량화된 Backbone Network용 심층 신경망을 제안한다.

In recent years, research and development on image object recognition using artificial intelligence have been actively carried out, and it is expected to be used for road maintenance. Among them, artificial intelligence models for object detection of road surface are continuously introduced. In order to develop such object recognition algorithms, a backbone network that extracts feature maps is essential. In this paper, we will discuss how to select the appropriate neural network. To accomplish it, we compared with 4 different deep neural networks using 6,000 road surface damage images. Based on three evaluation methods for analyzing characteristics of neural networks, we propose a method to determine optimal neural networks. In addition, we improved the performance through optimal tuning of hyper-parameters, and finally developed a light backbone network that can achieve 85.9% accuracy of road surface damage classification.