Earticle

본 연구는 수도권 지하철의 노인무임승차에 대하여 오전 및 오후 첨두시간대에 요금을 부 과하는 상황을 전제로 지하철 운송기관의 수입금 변화를 추정한다. 스마트카드자료는 노인무 임통행에 대하여 요금관 관련된 자료를 생산하지 않고 있다. 따라서 스마트카드자료를 이용해 서 노인승객의 요금을 추정하고 운송기관에 수입금으로 배분하는 별도의 방법론에 대한 검토 가 요구된다. 본 연구는 노인통행은 출발시간을 기점으로 최소시간경로를 선택하는 가정을 반 영하는 동시적 동적통행배정모형을 구축하여 통행경로를 선정하고 이를 기반으로 노인에게 부과되는 거리비례요금과 민자기관의 별도 및 독립요금을 추정하고 운영기관의 수입금으로 배분하는 모형과 방법론을 구축하고 시연한다. 2019년 및 2020년 COVID-19 전후를 대상으로 사례연구를 시행한 결과 서울교통공사의 무임손실을 연간 3600억원에서 오전첨두(07:00-08:59) 에는 6~8% 수준, 오후첨두(18:00-19:59)에는 13~16% 까지 절감될 것으로 분석된다.

This study derives quantitative data on how much the fiscal deficit of subway operation agencies can be reduced in the process of charging free rides for the elderly in metropolitan subways during peak periods. In smart card data, every trip of elderly is recorded except fares. Therefore, it is required to establish a methodology for estimating the fares of elderly passengers and distributing them to subway opertation agencies as income. This study builds a simultaneous dynamic traffic allocation model that reflects the assumption that elderly selects a minimum time route based on the departure time. The travel route of the elderly is estimated, and the distance-proportional fare charged to the elderly is calculated based on this, and the fare is distributed by reflecting the connected railway revenue allocation principle of the metropolitan subway operating agencies. As a result of conducting a case study for before and after COVID-19 in 2019 and 2020, it is analyzed that Seoul Metro's annual free loss of 360 billion won could be reduced 6~8% at the morning peak (07:00-08:59), and 13~16% at the morning and afternoon peak (18:00-19:59).

경계역은 수도권 도시철도 연락운임정산에서 반영되지 못한 평가지표이다. 경계역은 동일 한 노선을 공유하는 2개 운송기관의 경계 지점에 있는 역사로서 선로 운영방식은 영업관리와 유지관리로 구분된다. 지금까지 연락운임정산은 경계역을 영업관리의 관점으로 평가하였다. 한편 수도권 통합대중교통 요금체계는 발전적 차원에서 경계역을 유지관리의 관점으로 해석 할 필요성을 요구하고 있다. 본 연구는 유지관리 방식이 도입되는 상황을 염두에 두고 수입금 변화를 정량적으로 분석하는 방안을 마련하였다. 서울교통공사와 KORAIL의 4개 구간의 경계 역을 대상으로하여 1일 교통카드자료를 기반으로 운송기관의 수입금 변화를 평가하였다. 본 연구는 향후 수도권 도시철도의 운송수입금 변화를 평가하고 배분하는 분석적 판단을 위한 기 초연구로써 의의가 있다고 할 수 있다.

Boundary Station is an evaluation index that was not reflected in the Seoul Metropolitan Urban Railroad Connected Eare Allocation. Boundary station is a station located at the boundary point of two transportation agencies sharing the same route, and track operation methods are divided into business management and maintenance management. Until now, the Connected Fare Allocation has evaluated the boundary stations from the perspective of business management. Meanwhile, the integrated public transportation fee system requires the need to interpret the boundary stations from the point of view of maintenance management at the developmental level. This study was prepared a measure to quantitatively analyze changes in income with the introduction of maintenance methods in mind. The Change in the income of operation agency evaluated based on the daily transportation card data for the boundary stations of the four Seoul Transportation Corporation and KORAIL sections. This study is meaningful as a basic research for an analytical judgment that evaluates and allocates changes in transportation income of Seoul Metropolitan Urban Railroad in the future.

재난 및 재해 상황시 이동관리전략을 신속히 마련하기 위해서는 특정 도로구간을 통행하는 교통류의 특징과 도로의 위상학적 구조 등을 사전에 파악해야 할 필요성이 있다. 이는 도로관 리자가 미시적 도로단위별로 취약성을 평가한 후 재난·재해 상황에 대비한 적절한 모니터링과 관리방안을 설정하는데 중요한 근거가 될 수 있기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 도시부 도 로링크별 취약성 평가를 위하여 공간밀도, 시간점유율, 네트워크 매개중심성 지표를 제시하였 으며, 거리 및 밀도기반 클러스터링 분석을 통하여 각 링크그룹별로 가지고 있는 시공간 및 위상학적 취약성을 정의하였다. 본 연구를 통해 제시된 결과는 도로 링크를 집단별로 특성화 하여 취약성을 관리하는 것에 활용될 수 있으며, 재난·재해 시 우선 통제지점 선정 및 최적경 로 제시를 위한 기초자료로도 활용 가능할 것으로 기대된다.

It is necessary to grasp the characteristics of traffic flow passing through a specific road section and the topological structure of the road in advance in order to quickly prepare a movement management strategy in the event of a disaster or disaster. It is because it can be an essential basis for road managers to assess vulnerabilities by microscopic road units and then establish appropriate monitoring and management measures for disasters or disaster situations. Therefore, this study presented spatial density, time occupancy, and betweenness centrality index to evaluate vulnerabilities by road link in the city department and defined spatial-temporal and topological vulnerabilities by clustering analysis based on distance and density. From the results of this study, road administrators can manage vulnerabilities by characterizing each road link group. It is expected to be used as primary data for selecting priority control points and presenting optimal routes in the event of a disaster or disaster.

최근 충분한 주차공간 확보의 어려움으로 심각한 주차문제가 발생하고 있으며 또 다른 교 통문제나 사회문제로 이어지기도 한다. 일정 범위 이상의 지역·지구에서 발생하는 주차문제를 해결하기 위해서는 지역특성을 반영한 노상 및 노외주차장에 대한 연구가 필요하며 본 연구에 서는 지역·지구의 특성을 고려한 노상 및 노외주차 공급 정책을 수립하는데 기초 연구로 활용 하기 위한 주차수요 산정모형을 구축하였다. 연구수행을 위해 대구광역시 동구를 행정동으로 구분하여 주차시설, 주차수요를 조사하였다. 조사시간은 평일에 주간과 야간으로 구분하였으 며 차종은 승용차 소형트럭·버스, 대형트럭·버스 3종으로 구분하였다. 주차수요 산정을 위한 설명변수로 단독주택, 공동주택, 근린생활시설, 문화·집회시설, 업무시설, 판매시설 등 6가지의 용도별 건축물 연면적을 사용하였다. 상관분석 결과 6가지 설명변수 중 근린생활시설의 연면 적이 노상 및 노외 주차수요와 유의미한 상관관계를 나타내었다. 근린생활시설의 연면적을 설 명변수로 하여 회귀분석 모형을 구축하였고 통계적으로 유의미한 결과를 얻었다.

Recently, serious parking problems are occurring due to the difficulty of securing sufficient parking space, and it may lead to other traffic or social problems. In order to solve the parking problem in areas and districts beyond a certain range, a study on-roads and off-street parking lots reflecting regional characteristics is necessary. Therefore, this study establishing a parking demand calculation model for use as a basic study in establishing on-road and off-road characteristics. In order to conduct the study, Dong-fu, Daegu Metropolitan City was divided into dongs, and parking facilities and parking demand were investigated. The survey time was divided into daytime and nighttime on weekdays, and the types of vehicles were divided into three types: passenger car, small trucks and buses, large trucks and buses. As explanatory variables for calculating parking demand, the total floor area of buildings for each of six purposes was used, including detached houses, apartment houses, neighborhood living facilities, cultural and assembly facilities, business facilities, and sales facilities. As a result of the correlation analysis, among the six explanatory variables, the total area of neighborhood living facilities showed a significant correlation with on- and off-street parking demand. A regression analysis model was constructed using the total area of neighborhood living facilities as an explanatory variable, and statistically significant results were obtained.

보행 교통사고를 예측하기 위해서는 보행 및 차량 통행량을 정확히 반영해야 한다. 그러나 보행량은 차량 통행량에 비해 측정에 어려움이 있다. 기존 연구는 직접 조사, 가구통행실태조 사 등을 통해 추정하였지만 이는 많은 비용과 시간이 소요되며 정확도가 떨어진다. 이에 본 연구는 적은 시간과 비용으로 실시간으로 데이터를 수집 및 분석할 수 있는 스마트폰을 활용 한 모바일 cctv를 대안으로 제시하였다. 본 연구는 사고로 발전할 수 있는 보행자-차량간 상충 을 보행사고 노출로 정의하였다. 대구 동성로 일대의 40개 구간에 모바일 cctv를 설치한 후, 수집된 데이터를 활용하여 음이항 회귀분석을 통해 보행사고 노출을 추정한다. 분석 결과 보 행사고 노출 변수들도 통계적으로 유의한 결과를 보인다. 분석 결과를 통해 보행사고 노출 추 정 모형을 개발하였고, 이를 통해 잠재적으로 보행사고 발생할 수 있는 구간을 도출하는 것에 활용될 수 있음을 보여준다.

Pedestrian traffic needs to be accurately quantified to predict effectively pedestrian traffic accidents, however, pedestrian traffic is more difficult to measure than vehicle traffic. In this study, we suggest the time-and cost-effective application of mobile closed-circuit television (CCTV) using a smartphone as an alternative that can collect and analyze real-time data with little. In the present investigation, the pedestrian-vehicle conflict that can develop into an accident was defined as the pedestrian accident exposure. After installing mobile CCTV in 40 sections of Dongseong-ro, Daegu, the pedestrian accident exposure was estimated through negative binomial regression analysis using the collected data. The results of the analysis showed statistically significant changes in the pedestrian accident exposure variables. Based on the present results, a pedestrian accident exposure estimation model was developed which can be used in sections where pedestrian accidents may occur.

본 연구는 Monte Carlo 기법을 교통카드기반의 수도권 지하철의 통행배정 문제에 적용하는 과정을 검토하였다. 연구는 우선 교통카드에서 역 간 표본의 통행에서 나타나는 통행시간에 대하여 프로빗 모형의 기반이 되는 정규분포의 가정을 적용하였다. Monte Carlo 통행배정은 역 간 통행에 대하여 평균과 표준편차를 산정하고 이를 개별 링크의 차내시간과 환승의 보행 및 배차간격의 가중치로 적용하는 방안을 제안하였다. 샘플 수가 50 이하로 낮게 나타나는 장 거리 통행은 유사 통행의 특성을 이전하는 방안으로 적용하였다. 수도권 지하철 네트워크에 대하여 두 가지 방향에서 연구 결과를 검토하였다. 하나는 선릉-성수의 단일 역 간 통행에 대 하여 차내시간 및 환승시간에 랜덤샘플링을 적용하는 방안으로 검증하였다. 다음으로 수도권 지하철 전체에 대해서는 역 간 통행 샘플수에 따라서 50 이상은 역 간 정규분포의 가정을 그대 로 수용하였다. 샘플수가 50 이하의 장거리 통행은 역 간 최소거리가 122 (Km)에서 표본의 균 등성이 확보되는 상황으로 판단하고 이 거리에서 나타나는 카드자료의 역 간 평균과 표준편차 를 적용하였다. 사례연구로서 교통카드자료로 구축된 수도권 지하철을 네트워크를 대상으로 단일OD 및 전체 OD의 통행배정의 결과를 도출하였다. 한편 통행에 대한 샘플링이 부족한 상 황에서 추가적인 연구가 필요한 것으로 나타났다.

This study reviewed the process of applying the Monte Carlo simulation technique to the traffic allocation problem of metropolitan subways. The analysis applied the assumption of a normal distribution in which the travel time information of the inter-station sample is the basis of the probit model. From this, the average and standard deviation are calculated by separating the traffic between stations. A plan was proposed to apply the simulation with the weights of the in-vehicle time of individual links and the walking and dispatch interval of transfer. Long-distance traffic with a low number of samples of 50 or fewer was evaluated as a way to analyze the characteristics of similar traffic. The research results were reviewed in two directions by applying them to the Seoul Metropolitan Subway Network. The travel time between single stations on the Seolleung-Seongsu route was verified by applying random sampling to the in-vehicle time and transfer time. The assumption of a normal distribution was accepted for sample sizes of more than 50 stations according to the inter-station traffic sample of the entire Seoul Metropolitan Subway. For long-distance traffic with samples numbering less than 50, the minimum distance between stations was 122Km. Therefore, it was judged that the sample deviation equality was achieved and the inter-station mean and standard deviation of the transport card data for stations at this distance could be applied.

도시에 많은 사람들이 밀집하여 살아가면서 기존에 예측하지 못했던 범죄, 사고, 감염병 등 의 비정상 이벤트가 발생은 도시 내 이용자 수요에 영향을 미치게 된다. 이러한 불확실성 (uncertainty)이 내포된 정보를 기반으로 도시 내 이용자 수요에 대한 시계열적 예측을 수행한다 면 신뢰성 있는 결과 도출이 불가능하다. 특히, 2020년 초 발발한 COVID-19는 비정상적인 이 동통행패턴의 변화를 불러 일으키며 시계열 수요예측을 어렵게 만들었기에 이러한 변화를 검 지하고 이를 반영하여 정확한 수요를 예측 수행할 수 있는 방법론의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구는 COVID-19로 인한 비정상적 이벤트를 자동으로 검지하고 예측하는 모형 파이 프라인을 구축하였다. 이는 도시 내 다양한 분야에서의 불규칙적이고 비정상적인 이벤트로 인 한 수요변화가 일어나는 상황에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 생각된다.

As cities are becoming densely populated, previously unexpected events such as crimes, accidents, and infectious diseases are bound to affect user demands. With a time-series prediction of demand using information with uncertainty, it is impossible to derive reliable results. In particular, the COVID-19 outbreak in early 2020 caused changes in abnormal travel patterns and made it difficult to predict demand for time series. A methodology that accurately predicts demand by detecting and reflecting these changes is, therefore, required. The current study suggests a time series modeling pipeline that automatically detects and predicts abnormal events caused by COVID-19. We expect its wide application in various situations where there is a change in demand due to irregular and abnormal events.

도로법에 의거한 도로교통량 상시조사는 매설식 AVC를 통해 12종 차종분류가 이루어지고 있다. 하지만 매설식 AVC 장비는 차량과의 마찰, 도로 균열, 소성변형, 도로공사로 인한 센서 의 물리적 파손 등으로 인해 장비 가동률이 낮고, 수집 정보의 정확도와 신뢰도 저하 문제가 발생하고 있다. 이로인해 장비보수 등 유지비용 또한 증가하고 있다. 이러한 문제를 해결하고 자 비매설식 AVC 장비 도입을 위한 연구가 진행되고 있으나, 차종을 분류하기 위해 복수의 장비 또는 교통량 정보 매칭을 위한 별도의 DB 구축·운영이 필요하였다. 이에 본 연구에서는 자동차 관리법에 근거하여 운영 중인 자동차관리정보시스템(VMIS)의 차량 제원 정보와 번호 판 자동인식 기술(ANPR)을 활용한 12종 차종분류 방안을 마련하고자 하였다. 이를 통해 기존 도로교통량 조사체계를 개선하고 자동차 제원 정보를 활용하여 친환경 차량 분류 등 도로교통 량 통계 고도화, 다변화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Currently, the permanent road traffic volume surveys under Road Act are conducted using a intrusive Automatic Vehicle Classification (AVC) equipments to classify 12 categories of vehicles. However, intrusive AVC equipment inevitably have friction with vehicles, and physical damage to sensors due to cracks in roads, plastic deformation, and road construction decreases the operation rate. As a result, accuracy and reliability in actual operation are deteriorated, and maintenance costs are also increasing. With the recent development of ITS technology, research to replace the intrusive AVC equipment is being conducted. However multiple equipments or self-built DB operations were required to classify 12 categories of vehicles. Therefore, this study attempted to prepare a method for classifying 12 categories of vehicles using vehicle specification information of the Vehicle Management Information System(VMIS), which is collected and managed in accordance with Motor Vehicle Management Act. In the future, it is expected to be used to upgrade and diversify road traffic statistics using vehicle specifications such as the introduction of a road traffic survey system using Automatic Number Plate Recognition(ANPR) and classification of eco-friendly vehicles.

2차 사고의 치사율은 일반 교통사고의 7배이며 고속도로에 한정하면, 사망자 4명 중 1명은 2차 사고로 인한 사망이라고 할 수 있다. 돌발상황은 2차 사고를 유발할 수 있으며 운전자에게 대비할 시간을 주지 않아 주행속도가 높은 고속도로에서의 사고 위험은 더욱 치명적이다. 그 러나 기존 연구에서는 이미 교통사고에 관한 연구를 수행하거나 교통사고 후 발생하는 2차 사 고에 관한 연구를 수행하고 있어서 그 외 도로에서 발생할 수 있는 다른 돌발상황에 대해 고려 하지 못하고 있다. 따라서 2차 사고로 인한 피해와 사상자 감소를 위해서는 교통사고 외에도 사고 유발 가능성을 제거하여 안전한 도로환경을 만들 필요성이 존재한다. 본 연구에서는 돌 발상황과 발생요일, 발생시간, 곡선반경이 돌발상황 발생과 연관성이 있는지에 대하여 분석하 였다. 돌발상황은 천안논산고속도로와 서울양양고속도로에서 2022년 발생한 자료를 사용하였 으며 고속도로의 구간을 분할하여 곡선반경을 계산하고 이를 군집분석을 통해 직선부, 완화곡 선부, 곡선부로 구분하여 분석하였다. 분석결과 발생요일, 발생시간, 곡선반경이 돌발상황과 연관성이 있는 것으로 분석되었다.

The fatality rate of secondary accidents is seven times that of general traffic accidents. If limited to highways, one in four deaths are said to occur from secondary accidents. Unexpected situations which do not give drivers time to prepare are the cause of secondary accidents. This risk results in more fatalities on highways with high driving speeds. Existing studies have conducted research on traffic accidents and on secondary traffic accidents that occur after a primary traffic accident, without considering unexpected situations that may occur on the road. Therefore, to reduce damage and casualties caused by secondary accidents, there is a need to create a safe road environment by removing the possibility of causing accidents. This study analyzes whether the day of occurrence, time of occurrence, and radius of the curve of an unexpected situation are related to the occurrence of an unexpected situation. This study was based on data of accidents that occurred in 2022 on the Cheonan-Nonsan Expressway and the Seoul-Yangyang Expressway. The radius of the curve was calculated by dividing the section of the highway into straight, clothoid, and curved sections through cluster analysis. Results of the analysis indicate that the day and time of occurrence and the curve radius are associated with unexpected situations.

MaaS(Mobility as a service)란 기존 대중교통 수단 이외에도 다양한 교통서비스를 하나의 플 랫폼에 제공하여 교통수단을 유연하게 예약 및 결제할 수 있게 하는 통합 모빌리티 서비스이 다. MaaS 활성화를 위해서는 이용자들의 서비스 만족 수준이 높아야 하며, 이를 위해서는 전반 적인 만족 수준에 어떠한 요인이 영향을 미치는지에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 구 조방정식(SEM)을 활용하여 전반적인 만족 수준에 미치는 요인의 영향력을 파악하였으며, 중 요도-만족도 분석과 의사결정나무 모형을 기반으로 이용만족도를 높일 수 있는 개선방안을 도 출하였다. 분석 결과 이용자들이 사용하는 MaaS 앱의 연계 원활 수준의 개선이 필요한 것으로 분석되었다.

Mobility as a Service(MaaS) is an integrated mobility service that enables flexible reservation and payments for various transportation services on one platform, including existing public transportation. To popularize MaaS, users need to be satisfied with the service, and the factors that lower satisfaction need to be improved. In this study, the structural equation model was used to identify the influence of factors on the overall satisfaction level. Improvement plans to increase user satisfaction were derived based on importance-satisfaction analysis and the decision tree model. The analysis revealed the level of connectivity in MaaS apps to be a significant factor that needs to be improved for a higher user satisfaction level of MaaS

도심지역의 교통 상태는 효과적인 교통 운영과 교통 제어를 수행하는 데 필수 요소이다. 하지만 교통 상태를 얻기 위해서 수많은 도로 구간에 교통 센서를 설치하는 것은 막대한 비용 이 든다. 이를 해결하기 위해서 시장침투율이 높은 센서인 차량 블랙박스 카메라를 이용하여 교통 상태를 추정하는 것이 효과적이다. 하지만 기존의 방법론은 객체 추적 알고리즘이나 광 학 흐름과 같이 계산 복잡도가 높고, 연속된 프레임이 있어야 연산을 수행할 수 있다는 단점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 심층학습 모델로 차량과 차선을 탐지하고, 차선 사이의 공간을 관심 영역으로 설정하여 해당 영역의 교통밀도를 추정하는 방법을 제안하였다. 이 방법론은 객체 탐지 모델만을 이용해서 연산량이 적고, 연속된 프레임이 아닌 샘플링된 프레임에 대해 교통 상태를 추정할 수 있다는 장점이 있기에, 보유하고 있는 컴퓨팅 자원에 맞는 교통 상태 추정이 가능하다. 또, 도심지역에서 운행하는 서로 다른 특성의 2개의 버스 노선에서 수집한 블랙박스 영상을 검증한 결과, 교통밀도 추정 정확도가 90% 이상인 것을 확인하였다.

Traffic states in urban areas are essential to implement effective traffic operation and traffic control. However, installing traffic sensors on numerous road sections is extremely expensive. Accordingly, estimating the traffic state using a vehicle-mounted camera, which shows a high penetration rate, is a more effective solution. However, the previously proposed methodology using object tracking or optical flow has a high computational cost and requires consecutive frames to obtain traffic states. Accordingly, we propose a method to detect vehicles and lanes by object detection networks and set the region between lanes as a region of interest to estimate the traffic density of the corresponding area. The proposed method only uses less computationally expensive object detection models and can estimate traffic states from sampled frames rather than consecutive frames. In addition, the traffic density estimation accuracy was over 90% on the black box videos collected from two buses having different characteristics.

최근 전 세계적으로 첨단 이동 수단인 자율주행자동차에 대한 연구가 활발하다. 국내에서도 첨단 이동 수단 기술을 12대 국가 전략기술로 선정하였으며, 자율주행자동차와 관련된 국가 R&D 사업을 통해 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 자율주행자동차 기술의 경우 다양한 분야의 기술이 집합된 결과물로 다양한 방향성을 보이고 있다. 그렇기에 자율주행 연구의 현 위치를 파악하고 향후 방향성을 정립하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 국가과학기술지식정보서비 스(National Science and Technology Information Service, NTIS)에서 제공하는 국가 R&D 사업에 등록된 성과 정보 중 논문 초록을 활용하여 연구 동향을 분석하는 방법론을 제시하였다. 또한, 제시된 방법론을 이용하여 주요 키워드 및 주요 토픽을 도출하여 개발된 연구 동향 방법론의 유효성을 검토하였다. 본 연구에서 개발된 방법론은 향후 자율주행자동차 연구 동향 파악 및 분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Recently, there has been an increase in the research and development of automated vehicles worldwide. Research focused on automated vehicles in Korea is steadily progressing as a national R&D project. Since automated driving technology comprises diverse technology fields, it is necessary to identify the current position of the research. In this study, we propose a methodology for analyzing research trends using the NTIS data. In addition, we review the effectiveness of the currently developed research trend methodology by deriving primary keywords and major topics using the proposed method. We expect that the methodology developed in this study can be applied to identify and analyze future automated vehicle research trends.

낮은 제한속도 환경에서 무인 교통단속 장비의 속도위반 단속 허용범위는 매우 높으며. 이 는 제한속도 준수율이 낮은 주요인 중 하나이다. 이에 따라 본 연구에서는 무인 교통단속 장비 의 속도위반 허용범위를 개선하여, 새로운 제한속도별 허용범위 기준을 제시하였다. 먼저 운전 자에게 과속을 유발할 수 있는 운영자·이용자 측면의 오차 실효성을 분석하고, 분석 결과에 따라 단속 장비 오차와 내비게이션 GPS 속도 오차를 적용하여 허용범위 개선안을 제시하였다. 또한, 허용범위 개선 시 운영자 측면에서 장기적으로 기대되는 사고율 및 사고 심각도 등 안전 성 효과를 추정하였다. 추정 결과 모든 제한속도의 도로구간에서 제한속도 준수율, 사고율, 속 도 변화에 따른 심각도별 사고건수 변화율, 보행자 교통사고 사망률 모두 개선되었다. 따라서 본 연구에서 제시한 속도위반 단속 허용범위 개선안이 도입될 경우, 추정한 개선 효과와 같이 도로의 안전성이 향상될 것으로 기대된다.

In a low speed limit environment, the speed limit tolerance of automated traffic enforcement devices is very high, which is one of the main factors for the low compliance rate. Therefore, in this study, we aimed to the improve the speed limit tolerance and to present a new standard. The effects of the operator and user errors that can cause speeding by drivers were analyzed. Based on the results of the analysis, an improvement of the tolerance was proposed by applying an error in the enforcement device and GPS speed. In addition, long-term expected safety effects such as the accident rate and severity were estimated from the operator's perspective when improving the tolerance. As a result of the estimation, the speed limit compliance rate, accident rate, and change rate of a number of severe accidents due to speed change, and pedestrian traffic accident mortality rate were all improved in all speed limit environments. The introduction of the proposed improvement is expected to improve road safety significantly.

교통영향평가는 도시‧교통 사업 시행 시에 발생할 수 있는 교통문제를 사전에 해결하는 주 요한 역할을 하는 제도이지만 사업의 특성을 고려한 작성 지침과 명확한 심의 기준이 없어 심 의 결과의 일관성이 떨어지는 문제점이 있다. 본 연구에서는 교통영향평가에서 심의 의결된 교통개선대책을 분석하여 심의 결과의 핵심 키워드를 찾고 교통영향평가에서 주요하게 검토 해야 하는 항목을 제시하고자 한다. 이를 위해 경기도에서 심의 의결된 도시개발사업의 교통 개선대책을 중심으로 TF-IDF 및 N-gram 분석을 활용한 텍스트마이닝을 하였다. 도시개발사업 에 주요하게 고려되는 사항은 도로, 교차로 등 교통 기반시설의 신설이 주요한 키워드였으며 다음으로 진출입구 위치 설정, 보행 동선 연결이 주요한 사항이었다. 향후 교통영향평가 지침 과 심의 기준 마련 시 본 연구에서 제시한 주요 항목을 반영함으로써, 교통영향평가의 일관성 과 객관성을 높이는 심의 운영에 이용할 수 있을 것으로 기대한다.

Traffic impact assessment plays a crucial role in resolving traffic issues that may arise during the implementation of urban and transportation projects. However, reported results diverge, presumably because the items reviewed differ. In this study, we analyze traffic improvement measures approved for traffic impact assessment, identify key items, and present items that should be included in assessments. Specifically, TF-IDF and N-gram analysis and text mining were performed with focus on urban development projects approved in Gyeonggi Province. The results obtained show that keywords associated with newly established transportation infrastructure, such as roads and intersections, were essential assessment items, followed by the locations of entrances and exits and pedestrian connectivity. We recommend that considerations of the items presented in this study be incorporated into future traffic impact assessment guidelines and standards to improve the consistency and objectivity of the assessment process.

자율주행자동차(Automated Vehicle, AV)의 상용화를 위해서는 ADS의 운행가능영역 (Operational Design Domain, ODD)이 명확하게 정의되어야 하며, AV 관련 이해관계자들이 ODD에 대해 모두가 동일한 기준을 가지고 동일한 수준으로 이해할 수 있도록 공통된 언어와 일관된 양식이 마련되어야 한다. 따라서, 국외에서는 표준화된 ODD 프레임워크를 제시하고, ODD를 기반으로 ADS 특정 기능을 평가할 수 있는 시나리오 개발에 박차를 가하고 있다. 하지 만, ODD는 도로환경, 기상환경, 교통환경 등 해당 국가별 특성이 반영된 조건이 포함되기 때 문에 국외에서 정의된 항목을 그대로 적용하는 것이 아니라, 그 항목의 의미를 명확히 이해하 고 국내의 여건을 반영하여 이를 정합화할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 국제표준을 기 반으로 국내 주행환경을 분석하여 ODD 분류 체계 국내 최적화를 수행하였으며, 개발된 국내 ODD 항목을 기반으로 현재 운영 중인 자율주행차 시범운행지구(서울 상암, 광주)의 주행환경 을 조사하고 그 결과를 바탕으로 시험운행지구별 ODD의 범위를 비교하였다.

For the commercialization For the commercialization of autonomous vehicles (AV), the operational design domain (ODD) of automated driving systems (ADS) is to be clearly defined. A common language and consistent format must be prepared so that AV-related stakeholders can understand ODD at the same level. Therefore, overseas countries are presenting a standardized ODD framework and developing scenarios that can evaluate ADS-specific functions based on ODD. However, ODD includes conditions reflecting the characteristics of each country, such as road environment, weather environment, and traffic environment. Thus, it is necessary to clearly understand the meaning of the items defined overseas and to harmonize them to reflect the specific domestic conditions. Therefore, in this study, domestic optimization of the ODD classification system was performed by analyzing the domestic driving environment based on international standards. The driving environment of currently operating self-driving car test districts (Sangam, Seoul, and Gwangju) was investigated using the developed domestic ODD items. Then, based on the results obtained, the ranges of the ODDs in each test district were determined and compared.