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본 논문은 안전한 보행 경로 정보를 제공하는 IoT 기반 고령자용 교통안전 보행자 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 고령자 안전 변수의 요인분석을 수행하고 분석결과를 사용하여 고령자에게 최적의 경로를 제공한다. 이 시스템의 성능을 검증하기 위해 고령 보행자 경로에 대한 성능 측정을 실험하였습니다. 그 결과 모바일 내비게이션보다 안전 성능이 더 나은 성능 확인하였다.

In this paper, we propose an IoT-based traffic safety pedestrian system for the elderly by factor analysis. The proposed system performs a factor analysis of the elderly safety variables and uses the analysis results to provide an optimal path for the elderly. In order to verify the performance of this system, we experimented with performance measurements on elderly pedestrian paths. As a result, we confirm that it provides a better safety path than mobile navigation.

COVID-19 발병으로 세계는 심각한 위기에 직면해 있으며, 각 국에서는 전염병 확산을 감소 시키고 안전한 통행환경을 조성하기 위하여 사회적 거리두기가 가능한 공공자전거 활성화에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 COVID-19 시대에서 공공자전거의 공급정책, 전염병의 확산 등의 외생요인들이 공공자전거 이용수요에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고, 이를 반영 한 장래수요예측 방법론을 제시하는데 주요 목적이 있다. 기존 시계열 모형이 가지고 있는 외 생요인 미반영의 한계점을 보완하기 위하여 SARIMAX 방법론을 제시하였다. 본 분석을 통하 여 외생변수인 COVID-19 발병률과 공공자전거 공급량이 공공자전거 이용수요와 양(+)의 관계 에 있다는 것이 통계적으로 유의하게 나타났다. 2022년까지 4만5천대의 공공자전거가 공급되 고, COVID-19의 발병률이 현재 수준으로 지속될 경우, 서울시 공공자전거는 2021년 연간 약 3천2백만 대, 2024년에 약 4천6백만 대의 이용수요가 발생할 것으로 예측되었다.

This study analyzed how external variables, such as the supply policy of shared bicycles and the spread of infectious diseases, affect the demand for shared bicycle use in the COVID-19 era. In addition, this paper presents a methodology for more accurate predictions. The Seasonal Auto-Regulatory Integrated Moving Average with Exogenous stressors methodology was applied to capture the effects of exogenous variables on existing time series models. The exogenous variables that affected the future demand for shared bicycles, such as COVID-19 and the supply of public bicycles, were statistically significant. As a result, from the supply volume and COVID-19 outbreak according to the scenario, it was estimated that approximately 46,000 shared bicycles would be supplied by 2022, and the COVID-19 cases would continue to be at the current level. In addition, approximately 32 million and 45 million units per year will be needed in 2021 and 2024, respectively.

본 연구에서는 공유 전동킥보드가 운영되고 있는 1기·2기 신도시 지역주민을 대상으로 SP조사를 수행하여 광역교통수단의 접근통행과 생활권통행의 공유 전동킥보드를 고려한 수 단선택모형을 추정하였다. 연구결과 두 모형에서 공통적으로 통행시간과 통행비용이 음의 계수를 가지는 것으로 나타났으며 접근통행은 통행시간에, 생활권통행은 통행비용에 보다 민감한 것으로 분석되었다. 개인속성 및 가구속성에 따른 공유 전동킥보드 이용선호도를 살 펴보면 40세 이하, 자전거 소유, 주로 이용하는 수단이 대중교통인 경우 긍정적인 영향을 보 인 반면, 가구 월소득 300만원 미만, 개인 승용차 보유는 이용선호도에 부정적인 영향을 미 치는 것으로 나타났다.

This study estimated mode choice models for access travel and neighborhood travel from an SP survey in metropolitan areas where shared e-scooter services are offered. Model results show that travel time and travel cost have negative effects on mode utility. It is also revealed that people are more sensitive to travel time in access travel, whereas they are more influenced by travel cost in neighborhood travel. Looking at individual and household attributes, it has a positive effect when under 40 yerars of age, owning bikes, being a public transportation user, while it has been shown a negative effect in less than 3 million won in monthly household income and owning individual cars.

공유 전동킥보드는 기존 'station 기반의 공유 교통서비스에 비해 편리한 dockless 방식으로 제공되어 이용이 급격하게 증가하고 있다. 이에 따라 교통사고, 보행환경 저해 등 새로운 도시 문제가 발생하고 있다. 본 연구에서는 서울시를 대상으로 최근 급격하게 성장하고 있는 공유 전동킥보드의 이용 특성을 분석하고, 음이항 회귀모형을 통해 서울시 집계구 단위의 공유 전 동킥보드 이용수요에 영향을 미치는 요인에 대하여 규명하였다. 이용특성 분석결과 평균 이용 거리는 1.5km, 이용시간은 9.4분, 이동속도는 10.3km/h로 나타났다. 공유 전동킥보드의 이용수 요에 대한 영향요인을 살펴보면, 인구지표, 교통시설지표, 토지이용지표, 기상지표가 통계적으 로 유의하게 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 향후 공유 전동킥보드의 이 용수요가 많은 지역에 대한 효율적인 운영 및 이용 활성화를 위한 교통정책 수립의 기초자료 로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Recently, shared dockless e-scooter usage has rapidly increased, rather than the station-based shared mobility service, because of convenience. This transition leads to new social problems in urban areas such as increased traffic accidents and hindrance of pedestrian environments. In this study, we analyze the usage characteristics of shared e-scooters in Seoul, and identify factors influencing demand for shared e-scooters by developing a negative binomial regression model. As a result, the usage characteristics show that the average trip distance, the average trip duration, and the average trip speed were 1.5km, 9.4min, and 10.3km/h, respectively. Demographic factor, transport facility factors, land use factors, and weather factors have statistically significant impacts on demand for shared e-scooters. The results of this study will be used as basic data for suggesting effective operation strategies for areas with higher shared e-scooter demand and for establishing transport policies for facilitating shared e-scooter usage.

도로교통법이 개정되며 개인형 이동수단(특히, 전동킥보드) 이용에 대한 정책적인 개선방안 이 제시되고 있다. 하지만 많은 기기들이 보도 위에 방치되는 등 이용상의 문제점을 해결하고 자 하는 논의는 부족한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 서울시를 200m 격자로 구분하여 공유 전동킥보드의 대여량과 반납량에 영향을 미치는 요인을 분석하고자 한다. 특정공간을 기 준으로 집계된 자료의 특성을 반영하기 위해 공간자기상관모형인 공간시차모형과 공간오차모 형, 공간더빈모형, 공간더빈오차모형을 구축하였으며, 최종모형으로 공간더빈모형을 선정하였 다. 영향요인 분석결과, 인구지표, 토지이용지표, 교통시설지표가 통계적으로 유의하게 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 평일과 주말의 이용특성을 고려한 효율적인 운 영방안을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Policy improvement such as the revision of the Road Traffic Act are proposed for personal mobility(especially e-scooter) usage. However, there is not enough discussion to solve the problem of using shared e-scooter. In this study, we analyze the influencing factors that amount of pick-up and drop-off of shared e-scooter by dividing the Seoul into a 200m grid. we develop spatial auotcorrelation model such as spatial lag model, spatial error model, spatial durbin model, and spatial durbin error model in order to consider the characteristics of the aggregated data based on a specific space, and the spatial durbin error model is selected as the final model. As a result, demographic factor, land use factor, and transport facility factors have statistically significant impacts on usage of shared e-scooter. The result of this study will be used as basic data for suggesting efficient operation strategies considering the characteristics of weekday and weekend.

최근 활발히 연구되는 딥러닝 방법론은 인공지능의 성능을 급속도로 향상시켰고, 이에 따라 다양한 산업 분야에서 딥러닝을 활용한 시스템이 제시되고 있다. 교통 시스템에서는 GNN을 활용한 공간-시간 그래프 모델링이 교통 속도 예측에 효과적인 것으로 밝혀졌지만, 이는 메모 리 병목 현상을 유발하기 때문에 모델이 비효율적으로 학습된다는 단점이 있다. 따라서 본 연 구에서는 그래프 분할 방법을 통해 도로 네트워크를 분할하여 메모리 병목 현상을 완화함과 동시에 우수한 성능을 달성하고자 한다. 제안 방법론을 검증하기 위해 인천시 UTIC 데이터 분석 결과를 바탕으로 Jensen-Shannon divergence를 사용하여 도로 속도 분포의 유사도를 측정 하였다. 그리고 측정된 유사도를 바탕으로 스펙트럴 클러스터링을 수행하여 도로 네트워크를 군집화하였다. 성능 측정 결과, 도로 네트워크가 7개의 네트워크로 분할되었을 때 MAE 기준 5.52km/h의 오차로 비교 모델 대비 가장 우수한 정확도를 보임과 동시에 메모리 병목 현상 또 한 완화되는 것을 확인할 수 있었다.

Deep learning methodology, which has been actively studied in recent years, has improved the performance of artificial intelligence. Accordingly, systems utilizing deep learning have been proposed in various industries. In traffic systems, spatio-temporal graph modeling using GNN was found to be effective in predicting traffic speed. Still, it has a disadvantage that the model is trained inefficiently due to the memory bottleneck. Therefore, in this study, the road network is clustered through the graph clustering algorithm to reduce memory bottlenecks and simultaneously achieve superior performance. In order to verify the proposed method, the similarity of road speed distribution was measured using Jensen-Shannon divergence based on the analysis result of Incheon UTIC data. Then, the road network was clustered by spectrum clustering based on the measured similarity. As a result of the experiments, it was found that when the road network was divided into seven networks, the memory bottleneck was alleviated while recording the best performance compared to the baselines with MAE of 5.52km/h.

교통혼잡을 완화하기 위한 방안 중 하나로 도로 이용자에게 교통상황 예측정보를 제공함으 로써 교통량을 분산 시켜 도로 이용 효율을 증대시키는 방법이 있다. 이를 위해서는 신뢰성이 보장되고 정량적인 실시간 교통 속도 예측이 필수적이다. 본 연구에서는 상황별 교통속도 분 석을 기반으로 이력 속도 데이터와 이력 속도 외의 교통류에 상관관계가 있는 데이터를 LSTM 입력 데이터로 활용하였다. 정상 교통류 상황에 대응하여 속도를 예측하는 LSTM 모델과 유고 상황에 대응하여 속도를 예측하는 CNN-LSTM 모델을 개발하여 유고발생 후 1시간까지 5분 단위로 교통속도 예측을 시도하였다. 모델의 검증은 테스트 데이터를 통하여 교통상황별 예측 성능을 분석하였다. 그 결과 정상 교통류에서는 평균 7.43km/h, 유고상황에서는 7.66km/h의 오 차율로 각각 예측되었다.

One of the methods to alleviate traffic congestion is to increase the efficiency of the roads by providing traffic condition information on road user and distributing the traffic. For this, reliability must be guaranteed, and quantitative real-time traffic speed prediction is essential. In this study, and based on analysis of traffic speed related to traffic conditions, historical data correlated with traffic flow were used as input. We developed an LSTM model that predicts speed in response to normal traffic conditions, along with a CNN-LSTM model that predicts speed in response to incidents. Through these models, we try to predict traffic speeds during the hour in five-minute intervals. As a result, predictions had an average error rate of 7.43km/h for normal traffic flows, and an error rate of 7.66km/h for traffic incident flows when there was an incident.

본 논문에서는 최근 3년간 발생한 PM 사고 1,603건과 자전거 사고 14,672건을 수집하여 PM 의 교통사고 특성을 분석하였다. 특히, PM 교통사고는 특성을 상세 분석하기 위하여 제1 당사 자와 제2 당사자로 구분하여 도로 등급별, 도로 유형별, 기상 상태별, 사고 유형별, 주야간 발 생, 차종별 현황 등에 대해 분석하였다. PM 사고는 2019년에 전년 대비사고 발생은 129%, 사망 자는 200% 이상 증가하였으며, PM 교통사고 중 보행자와 사고 비율이 자전거 사고에 비해 높 게 나타나 PM의 통행 방법에 관한 규정이 필요한 것으로 판단된다. 특히, PM 사망사고 20건에 대해서는 상세하게 분석하여 교통사고 요인을 명확히 분석하였다. PM 사망사고는 차량 단독 사고가 50%이며, 단독사고 10건 중 7건이 야간에 발생하였다. 이는 PM의 경우 도로의 파임 또는 과속방지턱 등 장애물로 인하여 전도 또는 전복하여 발생한 것으로 판단된다

In this study, PM accidents (1,603case) and bicycle accidents (14,672case) that occurred in the last three years were analyzed to determine the characteristics of PM traffic accidents. In particular, PM traffic accidents were divided into perpetrators and victims to determine the characteristics in detail. For PM accidents, the analysis was conducted on the status of each road grade, road type, weather condition, accident type, day and night occurrence, and vehicle type. The number of PM accidents that occurred in 2019 increased by 129%, and deaths increased by more than 200% compared to the previous year. The proportion of pedestrian accidents among PM traffic accidents was higher than that of bicycle accidents. Therefore, regulations on PM traffic are necessary. For the 20 deaths of PM, a detailed analysis was conducted to analyze the factors of traffic accidents. PM fatalities occurred in 50% of vehicle accidents, and 7 out of 10 vehicle accidents occurred at night. This is believed to have been caused by falling or overturning due to an obstacle, such as a depression in the road pavement or a speed bump.

경부고속도로는 서울과 부산을 연결하는 국토대동맥으로써 여객과 화물수송의 역할 뿐 만 아니라 산업과 도시발전에 영향을 주었다. 본 연구는 1970년 개통한 경부고속도로가 사회경제 적으로 미친 직접적인 효과를 정량적으로 도출하였으며, 보다 신뢰성 있는 결과도출을 위하여 과거 시점의 네트워크 구축 및 O/D교통량추정, 편익계수의 보정방법론을 제시하였다. 1970년 당시 경부고속도로가 미건설된 경우, 경부고속도로 개통이 10년 지연된 경우, 세계은행의 제안 과 같이 경부고속도로 대신 서울~대전, 또는 서울~강릉 간 유료도로가 개통되는 경우의 시나 리오를 설정하였으며, 각 시나리오와 현재의 차량운행비용, 통행시간비용, 교통사고비용, 환경 오염비용을 산정․비교하여 직접편익을 추정하였다. 분석 결과를 통해 1970년 경부고속도로 개통은 10년 지연되었을 때와 비교하여 약 351조의 직접편익이 발생하는 것으로 추정되었으 며, 이는 당시 경부고속도로 건설사업 추진이 우리나라 사회경제에 막대한 영향을 주었다는 것을 알 수 있다.

This study quantitatively derived the direct socio-economic effects of the Gyeongbu Expressway, which opened in 1970, and suggested a methodological approach for more reliable results. The scenario was set when the Gyeongbu Expressway was not constructed in 1970, the opening of the Gyeongbu Expressway was delayed by 10 years, and the toll road between Seoul and Daejeon, or between Seoul and Gangneung was opened instead of the Gyeongbu Expressway as suggested by the World Bank. In addition, direct benefits were estimated by calculating and comparing the current vehicle operating costs, travel time costs, traffic accident costs, and environmental pollution costs. As a result, it was estimated that about 351 trillion won in direct benefits occurred, and it can be seen that the promotion of the construction project of the Gyeongbu Expressway at that time had a huge impact on South Korea's social economy.

본 연구는 효율적인 도로관리를 위해 이용자 중심의 핵심적인 도로망을 분석하고 개선 필 요구간을 도출하고자 하였다. 기존의 도로관리는 혼잡을 바탕으로 한 관리자 중심의 다원화된 도로관리체계로 운영되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 이용자 중심의 관점에서 여객이동, 물류 이동, 관광이동 중심의 핵심도로망을 선정하였으며 서비스 수준(LOS) 분석, EPDO 사고율을 이용한 교통사고 안전성 분석, 네트워크 서비스 분석 등을 통해 개선 필요구간을 도출하였다. 이를 통해 핵심도로망 구축과 이용자 중심의 효율적인 도로 건설·관리체계 구축의 필요성을 강조하고 개선방안을 제시하였다.

This study analyzes the main road network for road users to manage roads efficiently and derives problematic road sections to be improved. Traditional road management has been operated by manager-oriented view and a diversified road management system based on congestion. Therefore, in this research, the mail road Network was selected from the viewpoint of passenger-oriented, logistics-oriented and tourism-oriented, and the problematic road sections were derived through Level Of Service (LOS) analysis, safety analysis using EPDO accident rate, and network service analysis. This study emphasizes the efficient user-oriented road construction and management system and the need of constructing a mail road network, and it suggests the improvement strategies.

본 연구는 고령운전자 운전특성 파악을 위한 실증적 분석의 일환으로 차량 시뮬레이터를 이용하여 고령운전자의 주행특성을 파악하고자 하였다. 이를 위해 기존연구 고찰에서 고령운 전자의 주행특성 요소를 파악한 후, 시뮬레이션 환경을 구축하고 일반 운전자와의 주행 비교 를 통해 고령자 운전특성을 명확히 도출하고자 하였다. 실험 결과 고령운전자는 주행속도, 운 전조작(브레이크, 스로틀, 스티어링 작동) 등 차로편측을 제외한 모든 항목에서 일반 운전자와 는 다른 주행특성을 보이는 사실을 확인하였으며, 주요 특성으로 차로변경 시 속도유지 및 적 정 차간간격 확보가 어렵고, 돌발 상황 발생 시 정지거리와 소요시간이 더 많이 필요한 것으로 확인되었다. 결과적으로 고령운전자 주행거동의 일의적 특성을 입증할 수 있었고, 도로설계, 고령자 관련 교통정책 수립 등에 유효한 지침을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

vehicle simulator as part of an empirical analysis the driving characteristics of elderly drivers. To this end, the driving characteristics of the elderly driver from previous study review. he driving characteristics of the elderly the driving elderly driver and general driverIn summarizing these experimental results, the -test showed different driving characteristics from general drivers in all items except for one side of the lane, such as driving speed and driving operation (brake, throttle, steering operation) at a significance level of 95%. Second, when changing lanes, it was difficult for elderly driver to maintain speed and secure an appropriate distance between carslderly driver changed lanes even in inappropriate situations (short distances between cars). Third, in unexpected situation, elderly drivers needed more distance and time.

최근 전 세계적으로 자율주행자동차 개발을 위한 연구가 증가하고 있으며, 자율주행자동차 의 실도로 도입이 증가되고 있는 추세이다. 하지만, 자율주행자동차의 교통사고 발생으로 인해 자율주행자동차 안전성에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한, 자율주행자동차 교통사고에 대한 특성 파악 및 분석 방법론 개발의 필요성이 대두되고 있다. 특히 미국 캘리포니아 차량관리국 (California Department of Motor Vehicles, DMV)에서는 자율주행자동차의 교통사고 데이터를 수 집하여 리포트 형태로 제공하고 있다. 본 연구에서는 DMV에서 제공하는 자율주행자동차 교 통사고를 분석하는 방법론을 제시하였다. 또한, 텍스트 임베딩 기법을 이용하여 주요 키워드 및 주요 토픽 도출을 통해 개발된 방법론의 활용도를 검토하였다. 본 연구에서 개발된 방법론 은 향후 자율주행자동차 교통사고 데이터가 충분히 수집된다면 자율주행자동차 교통사고 분 석 및 자율주행자동차 개발시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Recently, research on the development of autonomous vehicles has increased worldwide. Moreover, a means to identify and analyze the characteristics of traffic accidents of autonomous vehicles is needed. Accordingly, traffic accident data of autonomous vehicles are being collected in California, USA. This research examined the characteristics of traffic accidents of autonomous vehicles. Primarily, traffic accident data for autonomous vehicles were analyzed, and the text data used text-embedding techniques to derive major keywords and four topics. The methodology of this study is expected to be used in the analysis of traffic accidents in autonomous vehicles.

카메라나 레이더에 비해 높은 인지 성능을 제공하는 라이다 센서는 높은 가격으로 의해 ADAS나 자율주행에 적용되기 어려웠으나, 최근 가격이 빠르게 낮아지고 있어 라이다를 활용 한 기존 자율주행 기능 개선에 관한 기대가 높아지고 있다. 레벨3 자율주행자동차의 경우, 센 서의 결함 또는 한계 등 인지시스템에 위험한 상황이 발생했을 때 운전자에게 수동모드로의 제어권 전환을 요청하며, 만약 이러한 요청에도 운전자가 반응하지 않을 경우 MRM 즉 최소위 험기동을 구현하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 인지 시스템에서 생기는 위험으로 인해 LKS의 정상작동이 힘든 경우에 대한, 라이다 기반의 MRM 알고리즘을 개발하 였다. 본 논문의 LKS MRM 기술은 라이다에서 수집된 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 객체 군집화를 통해 전방에 있는 차량의 이동 경로를 생성하고, 이를 자차량의 목표 경로점으 로 변환하여, 카메라 기반의 LKS가 정상 작동을 할 수 없는 경우 라이다 기반의 경로 추종 제어를 통해 최소위험기동을 수행한다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 HAZOP 기법을 사용하여 위험원을 식별하였고 이를 바탕으로 검증용 시나리오 3가지를 도출하여, 뵨 연구에서 구축한 시뮬레이션 환경에서 알고리즘 검증을 수행하였다. 그 결과 본 연구에서 제 안한 라이다 기반 LKS MRM 알고리즘이 여러 가능한 인지시스템의 위험 상황에 대해 차선 이탈을 방지하고 이를 통해 교통사고를 방지하는 것을 확인할 수 있었다.

The LIDAR sensor, which provides higher cognitive performance than cameras and radar, is difficult to apply to ADAS or autonomous driving because of its high price. On the other hand, as the price is decreasing rapidly, expectations are rising to improve existing autonomous driving functions by taking advantage of the LIDAR sensor. In level 3 autonomous vehicles, when a dangerous situation in the cognitive module occurs due to a sensor defect or sensor limit, the driver must take control of the vehicle for manual driving. If the driver does not respond to the request, the system must automatically kick in and implement a minimum risk maneuver to maintain the risk within a tolerable level. In this study, based on this background, a LIDAR-based LKS MRM algorithm was developed for the case when the normal operation of LKS was not possible due to troubles in the cognitive system. From point cloud data collected by LIDAR, the algorithm generates the trajectory of the vehicle in front through object clustering and converts it to the target waypoints of its own. Hence, if the camera-based LKS is not operating normally, LIDAR-based path tracking control is performed as MRM. The HAZOP method was used to identify the risk sources in the LKS cognitive systems. B, and based on this, test scenarios were derived and used in the validation process by simulation. The simulation results indicated that the LIDAR-based LKS MRM algorithm of this study prevents lane departure in dangerous situations caused by various problems or difficulties in the LKS cognitive systems and could prevent possible traffic accidents.

고정밀 지도의 갱신은 정사영상 또는 점군 데이터 등을 원천 자료로 하여 기하 정보를 우선적 으로 수정한 이후 지도를 구성하는 공간객체들 간의 연관관계를 재정립하는 방식으로 진행된다. 이러한 일련의 과정들은 기하 정보를 처리하는 데에 많은 시간을 소요하므로 차량의 실시간 경 로 계획(Real-time route planning)에 빠르게 적용되기 어렵다. 따라서 이 연구에서는 그래프 구조 를 활용하여 경로 계획을 위한 도로 연결구조를 우선적으로 업데이트 하는 방식 및 도로 네트워 크의 특징을 고려한 그래프 구조의 저장 유형을 제안하였다. 또한 제안된 방법을 실제 도로 자료 에 적용해 봄으로써 실시간 경로 정보 전송 시의 활용 가능성에 대해 검토하였다.

The update of a high-precision map was carried out by modifying the geometric information using ortho-images or point-cloud data as the source data and then reconstructing the relationship between the spatial objects. These series of processes take considerable time to process the geometric information, making it difficult to apply real-time route planning to a vehicle quickly. Therefore, this study proposed a method to update the road network for route planning using a graph data structure and storage type of graph data structure considering the characteristics of the road network. The proposed method was also reviewed to assess the feasibility of real-time route information transmission by applying it to actual road data.