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비보호좌회전 및 우회전 차량으로 인해 보행신호 시 보행자가 교통사고 위험에 노출되어 있는 신호교차로에서 보행자의 안전이 담보될 수 있는 교통신호체계에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 본 연구는 비보호좌회전 및 우회전 차량과 보행자 상충 예방을 위한 보행자 우선 출발신호(leading pedestrian interval, LPI) 교통신호체계의 국내 도입에 따른 적정 운영방안을 수 립하고자 한다. 이를 위해 객관적이고 현실성 있는 연구 수행을 위해 전문가와 일반인을 대상 으로 보행자 우선 출발신호 도입이 필요에 대한 설문조사를 실시하였다. 국내 여건에 맞는 보 행자 우선 출발신호 도입을 위한 현장 적용 조건을 수립하고 비보호좌회전 및 우회전 시범운 영 대상지를 선정하여 산출된 보행자 우선 출발신호의 적정시간을 대상교차로에 적용하였다. 횡단보도 내 도착차량 속도 분석과 보행신호 위반율을 분석한 결과 보행신호 등화 시 횡단보 도 내 도착차량 속도가 감소되었고, 보행신호 위반율이 개선되어 보행자가 보다 안전한 환경 에서 보행하는 것이 현장에서도 확인되었다.

When pedestrians cross a pedestrian crossing during a pedestrian signal, there is a problem that pedestrians are exposed to the danger of traffic accidents due to permissive-left turning and rightturning vehicles. In order to solve this problem, there is an increasing demand to improve the traffic signal system to increase pedestrian safety at the signal crossing. This study aims to examine the feasibility of introducing a leading pedestrian interval(LPI) to prevent conflict between unprotected left and right turn vehicles and pedestrians. In this study, the need for LPI was surveyed by experts and the general public. As a result of the survey, many opinions indicated that the introduction of LPI was necessary. In addition, after selecting the non-protected left and right turn pilot operation targets, LPI was installed on two signal intersections. After installation, the speed analysis of the arrival vehicle in the pedestrian crossing and the violation rate of the pedestrian signal were analyzed. As a result of analysis, when the walking signal was equalized, the speed of the arriving vehicle in the pedestrian crossing was reduced, and the violation rate of the walking signal was improved.

우리나라 교통사고 사망자 중 보행자 사망이 높은 비율을 차지하고 있어, 정책적으로 보행 안전에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 보행신호시간 계획의 경우 보행 편의 및 신호주기 를 고려하지 않고 횡단보도 길이를 기준으로 보행신호시간을 적용하다 보니, 신호기가 설치 된 폭이 좁은 부도로 횡단보도의 경우, 횡단거리에 비해 상대적으로 보행대기시간이 길어 보 행자의 무단횡단을 유발하고 있다. 본 연구에서는 신호기가 설치된 부도로 횡단보도 중 불합 리한 신호시간 계획으로 인해 보행자의 무단횡단이 많은 교차로를 대상으로 보행신호를 1주기 2회 부여하고 신호체계에 따른 운영적·안전적 효과를 정량적, 정성적으로 비교 분석하였다. 그 결과, 무단횡단과 보행대기시간이 감소하는 것으로 나타났으며, 보행신호시간 적용간격이 짧 을수록 무단횡단은 감소하는 것으로 분석되었다. 다만, 보행자 노출에 따른 차량 상충위험이 있어 보행신호 1주기 2회 부여 운영에 대한 안전성 확대 방안을 제시하였다.

Pedestrian deaths account for a high percentage of deaths in traffic accidents in Korea, raising interest in pedestrian safety policy. However, since the walk signal time is applied based on the length of the crosswalk without considering the walker and the signal cycle, the walk waiting time is relatively longer than the crosswalk, causing pedestrian jaywalking. In this study, due to an unreasonable signal time plan during a road crossing where a signal is installed, the pedestrian's walk signal was given twice a cycle of crossings, and the operational and safety effects of the signal system were quantitatively and qualitatively analyzed, and the operational effects of the signal interval and jaywalking rate were assessed by different signal intervals. The results showed that jaywalking and waiting time decreased, and the shorter the interval between the application of the walk signal time, the less jaywalking is analyzed. However, there is a risk of vehicle conflict due to pedestrian exposure, and measures for expanding safety for operation were proposed.

본 연구는 공공자전거의 대여량을 예측하는 딥러닝 모형을 개발하였다. 이를 위하여 공공자 전거 대여량 자료, 기상 자료, 그리고 지하철 이용량 자료를 수집하였다. 지수평활 모형, ARIMA 모형과 LSTM기반의 딥러닝 모형을 구축한 후 MSE와 MAE 평가 지표를 사용하여 예 측 오차를 비교·평가하였다. 평가 결과, 지수평활 모형으로 MSE 348.74, MAE 14.15 값이 산출 되었다. ARIMA 모형으로 MSE 170.10, MAE 9.30 값을 얻었다. 그리고 딥러닝 모형으로 MSE 120.22, MAE 6.76 값이 산출되었다. 지수평활 모형의 값과 비교하여 ARIMA 모형의 MSE는 51%, MAE는 34% 감소하였다. 그리고 딥러닝 모형의 MSE는 66%, MAE는 52% 감소하여 딥러 닝 모형의 오차가 가장 적은 것으로 파악되었다. 이러한 결과로부터 공공자전거 대여량 예측 분야에서 딥러닝 모형의 적용시 예측 오차를 크게 감소시킬 수 있을 것으로 판단된다.

This study developed a deep learning model that predicts rental demand for public bicycles. For this, public bicycle rental data, weather data, and subway usage data were collected. After building an exponential smoothing model, ARIMA model and LSTM-based deep learning model, forecasting errors were compared and evaluated using MSE and MAE evaluation indicators. Based on the analysis results, MSE 348.74 and MAE 14.15 were calculated using the exponential smoothing model. The ARIMA model produced MSE 170.10 and MAE 9.30 values. In addition, MSE 120.22 and MAE 6.76 values were calculated using the deep learning model. Compared to the value of the exponential smoothing model, the MSE of the ARIMA model decreased by 51% and the MAE by 34%. In addition, the MSE of the deep learning model decreased by 66% and the MAE by 52%, which was found to have the least error in the deep learning model. These results show that the prediction error in public bicycle rental demand forecasting can be greatly reduced by applying the deep learning model.

고속도로에서 공사로 인한 차로폐쇄가 발생하면 병목이 형성되어 혼잡이 발생한다. 따라서 공사구간의 도로 운영효율을 개선하기 위해 다양한 교통관리전략이 개발되었으며, 대표적으 로 공사구간 상류에 운영하는 합류제어가 있다. 일반차 환경에서는 혼잡시 운전자가 합류에 어려움을 겪어 전략 운영에 한계가 존재하나, 자율협력주행차는 통신기능을 활용하여 고도화 된 교통관리전략의 운영이 가능하다. 이에 본 연구는 자율협력주행차 환경에서 동적합류제어 와 차로변경제어를 통합한 교통관리전략을 개발하였다. 통합제어전략은 공사구간 상류의 점 유율을 기준으로 조기합류 또는 지연합류를 운영하며, 비공사차로의 차로별 교통량을 균형화 하기 위해 차로를 변경할 차량수를 결정한다. 미시교통시뮬레이션에 자율협력주행차와 전략 을 구현하고 분석한 결과 누적 통과교통량, 공사구간 상류의 평균속도 및 네트워크 평균통행 시간이 개선되어 도로 운영성이 향상된 것을 확인하였다.

A bottleneck and congestion occur when a freeway is closed due to maintenance and construction activities on the freeway. Although various traffic managements have been developed to improve the traffic efficiency at freeway work zones, such as merge control, there is a limit to those controls with human drivers. On the other hand, the wireless communication of connected and automated vehicles (CAVs) enables the operation of advanced traffic management. This study developed a traffic control strategy that integrates Dynamic Merge Control (DMC) and Lane Change Control (LCC) in a CAV environment. DMC operates as an either early or late merge based on the occupancy rate of upstream of the work zone. The LCC algorithm determines the number of vehicles that need to change their lane to balance the traffic volume on open lanes. The simulation results showed that integrated control improves the cumulative vehicle count, average speed upstream, and average network travel time.

본 연구에서는 안개 발생시 휘도에 따른 도로전광표지에 사용되는 색상별 판독거리 모형을 실 험을 통하여 개발하였다. 이를 위하여 모의환경을 구축하였고, 휘도를 단계별로 증가시키면서 적 색, 녹색, 황색의 판독거리 값을 파악하였다. 실험 결과, 적색은 시정거리 10m에서 휘도 2,000cd/㎡ 와 20,000cd/㎡ 일 때의 판독거리가 각각 10.2m와 18.8m로 84% 향상되었다. 시정거리 20m에서는 34%, 시정거리 30m에서는 17% 판독거리가 향상되었다. 녹색은 시정거리 10m에서 69%, 20m에 서는 63%, 30m에서는 19% 판독거리가 향상되었다. 그리고 황색은 시정거리 10m에서 100%, 20m 에서는 47%, 30m에서는 36% 판독거리가 향상되었다. 판독거리 산출 모형은 각 색상별 휘도값과 시정거리를 독립 변수로 하여 개발하였다. 추정된 적색, 녹색, 황색 모형식의 수정 결정계수는 각각 0.982, 0.978, 0.915로 계산되어 모든 모형의 설명력이 매우 높게 나타났다.

This study developed a legibility distance(LD) model for three colors used in VMS according to luminance under foggy conditions through experiments. For this, a simulated environment was created, and LD values of red, green, and yellow color were collected by increasing the luminance. From the test results, the LDs for red at luminance levels of 2,000 cd/m2 and 20,000 cd/m2 and a visibility distance of 10m were 10.2m and 18.8m, respectively, which was an improvement of 84%. The LD was improved by 34% and 17% at a visibility distance of 20 m and 30 m, respectively. For green, the LD was improved by 69%, 63%, and 19% at visibility distance of 10m, 20m, 30m, respectively. For yellow, the LD was improved by 100%, 47%, and 36% at visibility distance of 10m, 20m, 30m, respectively. The LD models for three colors were developed by using two independent variables, luminance value and visibility distance. The adjusted coefficients of the red, green, and yellow model equations were calculated as 0.982, 0.978, and 0.915, respectively, and the explanatory power of all models was very high.

중앙정부 및 지방자치단체는 자전거 이용 활성화를 위해 자전거 도로 및 공공 자전거 대여 소의 인프라를 지속적으로 확충하고 있다. 이와 같은 인프라 공급과 더불어 이용 편의성 제고 정책을 병행한다면, 자전거 이용은 더욱 활성화될 수 있다. 본 연구는 자전거 이용 편의 측면에 서 자전거 경사를 고려한 경로 안내 알고리즘을 제안하고 있다. 구체적으로는 경사도와 심장 박동수 측정을 통해, 경사도를 고려한 자전거 주행자의 에너지 소모량 추정 모형을 구축하였 고, 경사도에 기인한 에너지 소모량을 최소화할 수 있는 자전거 경로 선택 모형을 제안하고 있다. 연구결과, 평지 구간에서는 주행거리와 속도가 증가할수록 에너지 소모량은 증가하며, 내리막 구간에서는 경사도가 크고 속도가 높을수록 더 적은 에너지가 소요되는 것으로 확인되 었다. 본 모형을 모의실험 구간에 적용하여 에너지 소모량을 추정한 결과, 본 연구모형의 RMSE는 경사도가 미 반영된 모형보다 41% 우수하였다. 본 연구결과는 자전거 주행로의 종단 과 횡단을 함께 고려한 자전거 인프라 계획과 자전거 경로 안내 시스템의 알고리즘에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

Although the government and local governments devote efforts to activate bicycles, they only access to the supply infrastructure such as bike lanes and the public bicycle rental service centers without considering the measures to overcome the geographical constraints of slope. Therefore, this study constructs bicyclist’s energy consumption estimation model through experimental methods of slope gradient and heart rate measurement and suggest the bicycle route choice model which could minimize the energy by the slope gradient. After calculating the RMSE of the estimated energy consumption by applying this model to the simulation section, it is confirmed to be 41% better than the model which does not reflect slope gradient. The results of this study are expected to be applied to the bicycle infrastructure planning that considers both longitude and transverse of bike lanes and the algorithm of bicycle route guidance system in the future.

본 연구는 우리나라에서 수행된 관광교통 관련 연구를 조사하고 이를 토대로 보완 연구 과 제를 발굴하는 목적으로 수행하였다. 연구대상은 학술논문 28건과 연구기관의 정책연구 12건 등 40건이다. 연구 진행은 관광교통의 특성과 선행연구 사례를 토대로 관광교통의 연구 분야 를 관광교통 수단, 관광교통 정보, 관광교통 지원정책 등 3개로 나누어 분석하였다. 특히 관광 교통 수단은 관광교통에서 차지하는 중요성과 연구사례의 비중을 반영하여 4개 세부 분야로 구분하였다. 연구 결과, 관광교통에 관한 연구사례가 많지 않으며 연구 분야도 관광교통 수단 에 편중된 것으로 나타났다. 이를 보완하기 위해 본 연구는 관광수요의 변화와 관광 트렌드를 반영하여 3개 분야에 걸쳐 10개의 새로운 보완연구 과제를 제안하였다. 아울러 교통시설 공급 과 관광수요의 연관성을 모색하는 것을 새로운 연구 분야로 제안하였다.

This study was conducted to investigate researches related to tourism transport conducted in Korea and to discover new complementary research projects based on this. Forty cases were reflected in the study, including 28 academic papers and 12 policy studies. Based on the characteristics of tourism transport and cases of prior research, this study divided the field of tourism transport research into three ranges: traffic mode choice for tourism, information for tourist traffic and support policy for tourist traffic etc. In particular, mode choice for tourist traffic was divided into four sub-ranges, reflecting the importance of tourist traffic and the weight of research cases. As a result of the study, it was found that there were not many cases of research on tourism transport, and the research cases were concentrated on the mode choice for tourist traffic. To complement this, this study proposed 10 new research projects in 3 ranges. This is a result of reflecting changes in tourist demand and tourism trends. In addition, a new research field was proposed to seek the connection between transport facilities supply and tourist demand.

전 세계적으로 대기환경 개선을 위해 대기오염물질 배출이 많은 차량의 진입을 제한하는 “공해차량 운행제한지역(LEZ : Low Emission Zone)” 제도 시행이 확산되고 있다. 국내에서도 2012년부터 서울시 전 지역과 일부 수도권 지역을 대상으로 노후경유차 운행제한을 시행하고 있으며, 특히 2019년 12월부터는 서울 도심인 한양도성 녹색교통지역에 진입하는 자동차 배출 가스 5등급 차량의 운행을 제한하고 있다. 이에 본 연구에서는 녹색교통지역 자동차 운행제한 운영현황을 살펴보고, 기·종점통행량(O/D) 자료와 지역별 자동차 배출가스 등급별 자료를 활 용하여 추후 운행제한 대상차량 확대시 등급별 교통량을 추정해 보고자 한다. 또한 서울시 25 개 자치구에 진입하는 배출가스 등급별 교통량을 추정하여, 추후 자동차 운행제한 대상지역 추가 확대시 효과가 클 것으로 예상되는 대상지역(안)을 제안해 보고자 한다.

The “Low Emission Zone” (LEZ) system restricts entry of vehicles with high air pollutants into city centers. Implementation of the system improves air environment around the world. Since 2012, operating restrictions have been applied to all of Seoul’s metropolitan areas and some other metropolitan areas in the state. Beginning in December 2019, entry of 5th class vehicles to the central green transport zone of Seoul has been restricted. In this study we examine the status of operational restrictions in this zone, and predict the amount of traffic reduction expected when numbers of target vehicles are expanded in the future, we use data for each vehicle’s emission grade: by region and ‘Origin-Destination Traffic Volume’. After estimating the amount of traffic entering Seoul’s 25 autonomous districts, by emission class, we propose a target region that may have a significant effect if target areas for automobile operation restrictions expand in the future.

제조업 중심의 기존 모빌리티 시스템은 지속가능한 발전에 대한 시대적·사회적 요구에 힘 입어 전기화·공유화·자율화로 대변되는 미래 모빌리티 시스템을 중심으로 재편되고 있으며, IT 기술 발전에 힘입어 교통수단 혁신의 변화는 가속화될 전망이다. 이에 본 연구는 미래 모빌 리티 체계 변화에 대한 방향성을 예측하고자 미래 모빌리티 전문가들(N=23)을 대상으로 설문 조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 공유모빌리티, 자율주행자동차, 전기자동차, 통합교통서 비스 등 4가지 미래 모빌리티 수단 및 서비스에 대한 영향력 및 변화정도를 측정한 후 이를 IPA(Importance Performance Analysis) 분석을 통해 확인하였다. 분석결과 공유모빌리티가 미래 모빌리티 시스템의 핵심요인으로 선정되었다. 또한, 미래 모빌리티 서비스 제공 방향성 탐색을 위해 8가지 서비스 요인(안전성, 친환경성, 심미성, 편의성, 정시성, 접근성, 수요응답성, 개인이 동성)에 대한 AHP(Analytic Hierarchical Process) 분석을 실시하였으며, 그 결과 ‘안전성’ 요인이 미래 모빌리티 서비스에서 가장 중요한 요인으로 평가되었다. 본 연구의 결과가 미래 모빌리티 체계 변화에 대응하는 정책 및 서비스 방향을 설계하기 위한 기초자료로 활용되기를 기대한다.

The manufacturing-oriented mobility system is being reorganized around the future mobility system represented by electrification, sharing, and autonomy, driven by the social demand for sustainable development. Changes in future mobility systems are expected to accelerate thanks to advances in IT technology. To this end, this study conducted an expert survey (N=23) to predict the direction of changes in the future mobility system. Through the survey, ‘mobility sharing’ was selected as a key factor in the future mobility system among four future mobility. In addition, ‘safety’ was selected as the most important service factors in future mobility system among eight future mobility service factors. We hope that the results of this study will be used as basic information to design policies and service directions of preparation for the future mobility system.

본 연구는 대각선 횡단보도의 설치기준 정립을 위한 기초 자료 구축을 목표로 교차로의 보 행량 및 차량 교통량을 고려하여 대각선 횡단보도와 일반 횡단보도의 지체도를 비교하여 분석 하였다. 도로구조와 신호현시를 가정하고 신호이론에 근거하여 지체도를 시간단위로 계산하 였으며, 이때 차량 통행의 지체뿐만 아니라 보행자의 지체시간을 고려하였다. 산출한 지체도를 이용하여 일반 횡단보도 교차로와 대각선 횡단보도 교차로를 비교하고 대각선 횡단보도 설치 적정구간을 검토하였다. 또한 이 과정에서 교차로의 신호현시를 순환식과 비순환식으로 나누 어 결과를 도출하였다. 분석 결과를 통해 본 연구는 주도로의 차량 통행비율이 높은 경우에 대각선 횡단보도의 도입이 일반 횡단보도의 운영보다 적절할 수 있다는 점을 확인하였으며, 대각선 횡단보도의 운영을 위해서는 순환식 신호현시보다 비순환식 신호현시의 적용이 적절 하다는 것을 확인하였다. 그러나 비순환식 신호현시의 적용에서도 대각 횡단의 수요가 너무 적은 경우에는 대각선 횡단보도 적용이 적절하지 않을 수 있다는 것을 확인하였다. 본 연구는 대각선 횡단보도 설치 가능성 판단을 위해 신호현시순서와 교통량에 따른 지체도 비교분석연 구로써 대각선 횡단보도 설치 기준을 정립하는데 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

This study compared the delays of scramble crosswalks and general crosswalks, considering the pedestrian and vehicle traffic at intersections. Based on the signal theory, this study used traffic delays as a measure of feasibility of installing scramble crosswalks. The road structure and length of signal lights were assumed to be specific numbers to calculate the delays in vehicles and pedestrians. With the computed delays, this study compared general crosswalks and scramble crosswalks, and evaluated the feasibility sections on the installation of scramble crosswalks using circular and non-circular signal phases, respectively. The analysis confirmed that the introduction of scramble crosswalks might be more appropriate when the traffic ratio on the main roads is high. In addition, the application of non-circular signal phases is more proper for the operation of scramble crosswalks than circular signal phases. In the non-circular signaling system, however, it was shown that diagonal crosswalks might not be practical if the demand for diagonal crossing is too low. These results are expected to contribute to the development of basic guidelines for assessing the installment feasibility of scramble crosswalks in terms of traffic operation and efficiency.

본 논문에서는 저조도 야간 감시 시스템을 위한 열영상 기반의 객체 검출 알고리즘을 제안한 다. 기존 Adaboost를 이용한 Haar 특징점 선택 알고리즘은 학습 샘플에 대한 유사하거나 중복되 는 특징점의 선택 문제와 잡음에 취약한 경우가 많았다. 또한 저조도 야간 환경의 감시 영상에서 얻어지는 잡음을 특징점 세트에서 제거하고 빠르고 효율적인 실시간 특징점 선택이 이루어질 수 있게 가벼운 확장형 Haar 특징점과 Adaboost 학습 알고리즘을 사용하여 구현하였다. 야간 저 조도 환경에서 움직임이 있는 비예측 객체를 인식하기 위하여 열영상으로 촬영된 이미지에 확장 Haar 특징점을 사용하여 객체를 인식한다. 비디오 프레임 800*600 크기의 열영상 이미지를 입력 으로 하는 Adaboost 학습 알고리즘을 CUDA 9.0 플랫폼으로 구현하여 시뮬레이션을 시행한다. 그 결과 객체 검출 결과는 성공률이 약 90% 이상임을 확인하였고, 이는 일반영상에 히스토그램 이퀄라이징 연산을 거쳐 얻어진 연산 결과보다 약 30% 더 빠른 처리 속도를 얻을 수 있었다.

In this paper, we propose a thermal imagery-based object detection algorithm for low-light level nighttime surveillance system. Many features selected by Haar-like feature selection algorithm and existing Adaboost algorithm are often vulnerable to noise and problems with similar or overlapping feature set for learning samples. It also removes noise from the feature set from the surveillance image of the low-light night environment, and implements it using the lightweight extended Haar feature and adaboost learning algorithm to enable fast and efficient real-time feature selection. Experiments use extended Haar feature points to recognize non-predictive objects with motion in nighttime low-light environments. The Adaboost learning algorithm with video frame 800*600 thermal image as input is implemented with CUDA 9.0 platform for simulation. As a result, the results of object detection confirmed that the success rate was about 90% or more, and the processing speed was about 30% faster than the computational results obtained through histogram equalization operations in general images.

본 논문에서는 5G 이동통신 주파수 대역에서 자동차 전장품 전자기파 내성 평가를 위한 3 ∼ 5 GHz 광대역 특성의 인쇄형 bow-tie 안테나를 제안하였다. 제안된 안테나는 2.75 ∼ 6 GHz 주파수 대역에서 -10 dB 대역폭을 만족하였고, 공진 주파수 대역에서 S11 특성이 –16.2 dB 이하의 특성을 보이면서 방사 패턴은 broadside한 형태를 얻었다. 또한, 실제 5G 이동통신 주파수 대역에서의 전자기파 내성 평가를 수행함에 있어서도, 국제 표준에서 규제하는 VSWR 특성이 2.1 이하의 특성을 유지하면서도 기준 레벨인 1 W의 레벨을 문제없이 형성하였다. 이 러한 결과를 통하여, 제안된 안테나는 5G 이동통신 주파수 대역에서 전자기파 내성 검증을 위 한 평가용 안테나로 적용할 수 있음을 확인하였다.

This paper proposes printed bow-tie antennas with 3 ∼ 5 GHz broadband characteristics were proposed for testing the electromagnetic immunity of automotive electrical components in the 5G frequency band. The antenna get -10 dB bandwidth in the 2.75 ∼ 6 GHz frequency band and the broadside radiation pattern with S11 characteristic of -16.2 dB at resonant frequency. In testing electromagnetic immunity in the 5G mobile communication frequency band, the VSWR characteristic remained below 2.1, forming a level of 1 W as proposed by international standards. As a result, it is confirmed that the proposed antenna can be applied to antenna testing for electromagnetic immunity verification in the 5G mobile communication frequency band.