Earticle

정확도가 높은 교통정보 예측은 지능형교통체계(intelligent transport systems, ITS)를 통한 교통 시설 이용자들의 혼잡 경로 회피 안내 등에서 활용되는 중요한 기능이다. 정확한 교통정보 예측을 위해 다양한 딥러닝 모델들이 발전되어 왔다. 최근에는 앙상블 기법을 활용하여 다양 한 모델들의 장단점을 결합하여 예측 정확도와 안정성을 높이고 있다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 딥러닝 모델들을 활용하여 교통정보 예측 모델을 개발하였으며, 개발된 딥러닝 모델들 을 스태킹 앙상블(stacking ensemble)하여 성능을 개선하였다. 개별 모델들은 교통량 예측에서 10% 이내의 오차율을, 속도 예측에서 3% 이내의 오차율을 보였다. 앙상블 모델은 교차검증을 수행하지 않았을 때, 타 모델과 비교하여 더욱 높은 정확도를 보였다. 교차검증을 수행한 앙상 블 모델은 장기예측에서 타 모델보다 균일한 오차율을 보이는 것으로 나타났다.

Accurate traffic information prediction is considered to be one of the most important aspects of intelligent transport systems(ITS), as it can be used to guide users of transportation facilities to avoid congested routes. Various deep learning models have been developed for accurate traffic prediction. Recently, ensemble techniques have been utilized to combine the strengths and weaknesses of various models in various ways to improve prediction accuracy and stability. Therefore, in this study, we developed and evaluated a traffic information prediction model using various deep learning models, and evaluated the performance of the developed deep learning models as a stacking ensemble. The individual models showed error rates within 10% for traffic volume prediction and 3% for speed prediction. The ensemble model showed higher accuracy compared to other models when no cross-validation was performed, and when cross-validation was performed, it showed a uniform error rate in long-term forecasting.

활동기반 모델은 현대의 복잡한 개인의 통행행태를 반영한 정교한 기반의 수요예측이 가능 하지만, 분석 대상지의 상세한 인구정보가 필수적으로 요구된다. 최근 다양한 심층생성 모델을 활용한 합성인구 생성 기법이 개발되었고, 설문조사를 통해 수집된 샘플 데이터에 존재하지 않는 실제 인구와 유사한 인구 특성을 모사한 데이터를 생성해내는 방법론이 제시되었다. 이 는 이산형으로 이루어진 샘플 데이터를 연속형 데이터로 변환하여 분포 영역을 정의한 뒤 생 성된 표본 데이터의 거리를 정교하게 계산하여, 불가능한 인구 특성 조합을 억제하는 방식으 로 데이터의 확률 분포를 학습한다. 하지만 데이터 변환 과정에 활용되는 개체 임베딩이 잘 학습되지 않으면 의도와 다르게 왜곡된 연속형 분포 영역이 정의될 수 있고, 원본 데이터 표현 의 오류로 인한 잘못된 합성인구를 생성할 가능성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 정확도 높은 임베딩을 추출하여 간접적으로 합성인구 생성 성능을 증가시키고자 한다. 결과적으로 합 성인구의 다양성과 정확성 측면에서 기존 대비 약 28.87% 성능이 향상하였다.

An activity-based model requires detailed population information to model individual travel behavior in a disaggregated manner. The recent innovative approach developed deep generative models with novel regularization terms that improves fidelity and diversity for population synthesis. Since the method relies on measuring the distance between distribution boundaries of the sample data and the generated sample, it is crucial to obtain well-defined continuous representation from the discretized dataset. Therefore, we propose an improved entity embedding models to enhance the performance of the regularization terms, which indirectly supports the synthesis in terms of feasible and diverse populations. Our results show a 28.87% improvement in the F1 score compared to the baseline method.

자율주행기술의 발달은 점차 개인화된 통행을 유도하며, 자율주행차량으로의 전환으로 인 한 도로운영 측면에서 교통 영향력은 개인차량을 이용한 수요에 의해 가장 큰 영향력을 받는 다. 따라서, 교통 영향력 검토를 위해서는 개인통행특성 이해를 기반한 통행발생량 산정이 필 요하다. 개인 통행특성 반영이 가능한 Activity-based model(ABM)은 개인의 모든 이동을 다루므 로 통행과 통행 사이의 관계에 대한 이해가 선행되어야 한다. 하지만, ABM은 실제 수요예측에 서 데이터 구득문제와 같이 많은 한계점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 가구통행실태조사자료 를 기반으로 통행간 관계를 설명할 수 있는 Tour-based 모형을 활용하였다. 또한, 샘플조사 자 료의 전수화를 위해 차량등록대수 및 인구수 데이터를 활용하여 개인차량발생량 보정방안을 제시하였다. 통행발생량 분석결과, KTDB와 비교하였을 때 본 연구에서 전체통행발생량은 약 13% 높았으며, 업무통행의 경우 약 9% 차이로 합리적인 오차수준으로 분석되었다. 결과적으 로 본 연구의 궁극적인 목표인 도로운영 측면의 자율주행차량 도입에 따른 수요예측을 위해 Activity-based 모형 구축에 앞서 개인통행특성을 반영할 수 있는 Tour를 기반으로 발생량 보정 방안으로 활용될 수 있다.

Autonomous driving technology is shaping the future of personalized travel, encouraging personalized travel, and traffic impact could be influenced by individualized travel behavior during the transition of driving entity from human to machine. In order to evaluate traffic impact, it is necessary to estimate the total number of trips based on an understanding of individual travel characteristics. The Activity-based model(ABM), which allows for the reflection of individual travel characteristics, deals with all travel sequences of an individual. Understanding the relationship between travel and travel must be important for assessing traffic impact using ABM. However, the ABM has a limitation in the data hunger model. It is difficult to adjust in the actual demand forecasting. Therefore, we utilized a Tour-based model that can explain the relationship between travels based on household travel survey data instead. After that, vehicle registration and population data were used for correction. The result showed that, compared to the KTDB one, the traffic generation exhibited a 13% increase in total trips and approximately 9% reduction in working trips, valid within an acceptable margin of error. As a result, it can be used as a generation correction method based on Tour, which can reflect individual travel characteristics, prior to building an activity-based model to predict demand due to the introduction of autonomous vehicles in terms of road operation, which is the ultimate goal of this study.

최근 전세계적으로 환경에 대한 관심이 커지고, 국제사회가 ‘탄소중립’을 선언하면서 ‘탄소’ 를 고려한 다양한 수단선택모형 연구가 실시되고 있으나, 탄소에 대한 개인성향을 반영한 연 구는 미비한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 탄소저감형 이동수단(전동킥보드 등)을 포함한 대중교통 서비스로 SPT(Sustainable Public Transit)라는 새로운 수단을 제시하고, 수도권 통근자 를 대상으로 실시한 SP(Stated Preference)조사를 활용하여 요인분석을 통해 응답자의 탄소에 대 한 개인성향을 분석한 후, 다항로짓모형을 활용하여 SPT에 대한 수단선택모형을 구축하였다. 분석 결과, SPT 잠재선호에 영향을 미치는 요인으로 성별, 소득, 개인성향(‘새로운경로 탐색에 대한 열정’, ‘수단간 환승 선호’, ‘탄소저감지식’, ‘탄소저감실천’) 변수가 유의한 것으로 나타났 다. 따라서, 본 연구는 수단선택모형 구축시 수단의 속성변수로 탄소배출량을 선정하거나, 탄 소저감과 관련한 개인성향 변수를 구축했다는 부분에서 의의가 있다.

In response to the growing global concern for the environment, the international community has recently committed to achieving 'carbon neutrality.' As a result, numerous studies have been conducted on mode choice models that include carbon emissions as a variable. However, few studies have established a correlation between individual preferences and carbon emissions. In this study, a new mode of transportation named sustainable public transit (SPT), incorporating carbon-reducing transport options like electric scooters, is proposed. Analyzing the individual preferences of commuters on carbon emissions through factor analysis, a stated preference (SP) survey was conducted. A mode choice model for SPT was constructed using multinomial logit models. The results of the analysis showed that gender, income, and specific preferences, such as a passion for exploring new routes, a preference for intermodal transfers, knowledge of carbon reduction, and carbon reduction practices, significantly influence latent preferences for SPT. Therefore, this study is significant as it considers carbon emissions as an attribute variable during the construction of mode choice models and reflects the individual preference variables associated with carbon reduction.

최근 정부는 교통약자의 이동권 보장 및 증진을 위한 다양한 정책들을 시행하고 있다. 하지 만 광역 대중교통 관점에서 바라본 교통약자의 이동권은 아직 미흡한 상황이다. 현재 대부분 의 신도시 지역은 도시철도 노선이 부족하고, 고상 버스 중심의 광역교통망 확충이 이루어지 고 있으며, 휠체어 이용자의 지역 간 이동을 위한 버스는 현재 2층 저상 좌석버스가 유일하다. 이에 본 연구에서는 저상 좌석버스 도입에 대한 사업의 필요성과 당위성 제시를 목표로 이용 자의 지불의사금액을 조건부가치측정법을 통해 추정하였다. 지불의사 유도방법에는 개방형과 양분선택형 질문방식을 채택하였다. 지불의사금액 추정을 위해 이항로짓모형을 활용하였으며, 그 결과 일반인은 126.7원, 교통약자는 117.5원을 추가 지불할 의사가 있는 것으로 분석되었고, 이를 연간 경제적 편익으로 환산 시 약 350억원으로 산출되었다.

The government recently implemented policies to improve transportation for the disabled passengers. On the other hand, metropolitan public transport still lacks adequate services for these individuals. Many new cities lack urban rail lines and focus on high-floor buses for expansion. Wheelchair users can only access to double-decker low-floor seat express buses for intercity travel. This study examined the necessity and rationale for introducing low-floor seat buses by estimating the user's willingness to pay through a contingent valuation method. Two methods for eliciting the willingness to pay were adopted: open-ended and dichotomous choice questions. The binomial logit model was used to estimate the willingness to pay. The results indicated that the general public is willing to pay an additional 126.7 Korean won, while the disabled passengers are willing to pay an additional 117.5 Korean won. When translated into annual economic benefits, this amounts to approximately 35 billion Korean won.

최근 국내외에서 자율주행자동차의 상용화를 위한 연구개발이 활발히 진행중이며, 연속류 도로에서 레벨3 수준의 자율주행자동차들의 주행이 도입 및 증가될 것으로 예상된다. 이에 다 양한 국내외 연구들에서 자율주행자동차의 시장점유율(MPR)에 따른 혼재 교통류 연구들이 진 행되었으나, 각 연구들은 독립적으로 시행되어, 연구 결과에 따라 서로 다른 경향을 보인다. 이에 본 연구에서는 다수의 연구 결과들을 계량적으로 취합하여 통합된 결론을 내리는 메타분 석 기법을 이용하여 연속류 도로에서 자율주행자동차의 혼재교통류의 영향을 분석하고자 하 였다. 분석결과, 혼재율 75% 이상부터 추정된 효과크기가 통계적으로 유의미한 것으로 나타났 으며, 자율주행자동차 혼재기에 연속류 도로 운영 및 관리를 위해서는 자율차 혼재기별 맞춤 형 정책이 필요할 것으로 판단된다.

Recently, there has been a worldwide increase in research and development on automated vehicles for commercialization. It is expected that the use of level 3 autonomous vehicles on continuous-flow roads will be introduced and will increase. Consequently, various studies have been conducted to investigate the impact of mixed traffic flow with automated vehicles based on the market penetration rate (MPR). However, these studies have been conducted independently, and the results have shown different trends. Therefore, this study attempted a quantitative analysis of the impact of automated vehicles on mixed traffic flow on uninterrupted roads through a meta-analysis. The results showed that the effect size estimated from an MPR of 75% or higher was statistically significant.

개인형 이동장치의 사용 증가에 따라 관련 교통사고와 사회적 문제가 증가하는 상황에서 정부는 문제 해결을 위해 관련 법규를 지속적으로 개정하고 있다. 개정된 법규가 개인형 이동 장치 안전에 미치는 영향력을 분석하기 위해 본 연구에서는 2021년 5월에 개정된 법규에 기반 하여 사용자가 느끼는 위험특성과 법제도에 대한 대중의 인식을 반영한 설문조사를 실시하였 다. 설문조사 결과, 보도와 차도가 구분되지 않은 도로주행, 과속주행, 2인 탑승 등이 개인형 이동장치의 위험특성으로 분석되었으며 이는 개정된 개인형 이동장치 관련 법제도에 대한 인 지도가 낮기 때문이라는 결론을 도출하였다. 따라서 개인형 이동장치의 보급이 확대됨에 따라 개인형 이동장치 관련 제도개선에 대한 시민들의 인지도 및 개선된 법규의 준수율 향상이 반 드시 필요하다.

The increasing use of personal mobility has led to a rise in traffic accidents and social issues. Consequently, the government is continually revising laws and regulations to address the problems associated with personal mobility. This study conducted a survey that reflects user characteristics and public perceptions based on the law revised in May 2021. The personal characteristics, legal awareness, usage patterns, risk characteristics, and risk factors were analyzed. The analysis indicated that driving on roads without separate sidewalks, speeding, and carrying passengers are hazardous practices. Moreover, Poor awareness of the legal framework governing personal mobility results in law violations. These results are significant as they highlight the need for policy measures regarding institutional and legal improvements, and they underscore the importance of enhancing social awareness about safety as personal mobility become more widespread.

E-scooter의 사용이 증가함에 따라 관련 사고가 증가하는 실정에서 E-scooter의 주행 위험성 에 관한 연구가 미비하다. 그러나 기존의 이론적 분석방법은 주로 차량 중심의 방법론으로 E-scooter의 위험성 연구를 위해서는 E-scooter의 경량 및 소형 특성 등을 반영하는 방법론 연구 가 필요하다. 이에 본 연구는 E-scooter의 특성을 반영하여 경사로 주행시 운전자가 느끼는 위 험속도 및 안정속도를 분석하기 위해 실도로 기반으로 분석하였다. 경사도별 위험속도는 평균 21km/h로 분석되었으며, 경사도가 급격해질수록 초기 위험속도가 감소하였다. 안정속도는 상 대적으로 위험성이 낮은 경사도 1~2%를 제외하고 평균적으로 17km/h로 분석되었다. 이러한 연구 결과는 국내에서 추진 중인 개인형 이동장치의 최고속도 하향 제도의 학술적 근거로 기 여할 수 있을 것으로 기대된다.

With the increasing use of E-scooters, there is an urgent need for research into their driving risks because of the rising number of related accidents. Existing theoretical analysis methods are primarily vehicle-centered and do not adequately reflect the lightweight and compact characteristics of E-scooters. This study was conducted on real roads to analyze the risk and stable speeds of drivers on longitudinal slopes, considering the unique attributes of E-scooters. The risk speed on slopes was, on average, 21 km/h, with the initial risk speed decreasing as the slope became steeper. The stable speed was determined to be an average of 17 km/h, except on slopes of 1-2%, which presented a relatively low risk. These results are expected to contribute to the academic foundation for policies aimed at reducing the top speed of personal mobility, as is currently being promoted in Korea.

컴퓨터 비전(Computer Vision: CV) 기술 발전으로 폐쇄회로 TV(Closed-Circuit television: CCTV)와 같은 영상 센서로 돌발상황을 검지하고 있다. 그러나 현재 이러한 기술은 대부분 고정식 영상 센서를 기반으로 한다. 따라서 고정식 장비의 영상 범위가 닿지 않는 음영지역의 돌발상황 검지에는 한계가 존재해왔다. 최근 엣지 컴퓨팅(Edge-computing) 기술의 발전으로 이 동식 영상정보의 실시간 분석이 가능해졌다. 본 연구는 차량 내 설치된 이동식 영상 센서 (dashboard camera 혹은 dash cam)에 컴퓨터 비전 기술을 도입하여 고속도로에서 실시간으로 돌발상황 검지 가능성에 대해 평가하는 것이 목적이다. 이를 위해 한국도로공사 순찰차량에 장착된 dash cam에서 수집된 4,388건의 스틸 프레임 데이터 기반으로 학습데이터를 구축하였 으며, YOLO(You Only Look Once) 알고리즘을 활용하여 분석하였다. 분석 결과 객체 모두 예측 정밀도가 70% 이상으로 나타났고, 교통사고는 약 85%의 정밀도를 보였다. 또한 mAP(mean Average Precision)의 경우 0.769로 나타났고, 객체별 AP(Average Precision)를 보면 교통사고가 0.904로 가장 높게 나타났고, 낙하물이 0.629로 가장 낮게 나타났다.

With the development of computer vision technology, video sensors such as CCTV are detecting incident. However, most of the current incident have been detected based on existing fixed imaging equipment. Accordingly, there has been a limit to the detection of incident in shaded areas where the image range of fixed equipment is not reached. With the recent development of edge-computing technology, real-time analysis of mobile image information has become possible. The purpose of this study is to evaluate the possibility of detecting expressway emergencies by introducing computer vision technology to dash cam. To this end, annotation data was constructed based on 4,388 dash cam still frame data collected by the Korea Expressway Corporation and analyzed using the YOLO algorithm. As a result of the analysis, the prediction accuracy of all objects was over 70%, and the precision of traffic accidents was about 85%. In addition, in the case of mAP(mean Average Precision), it was 0.769, and when looking at AP(Average Precision) for each object, traffic accidents were the highest at 0.904, and debris were the lowest at 0.629.

세계적으로 공유 전동킥보드의 이용이 급증하면서 해당 수단과 관련된 다양한 연구들이 진행되 고 있다. 아직은 초기 단계의 연구 결과가 나타나고 있으며, 그 중 통행에 영향을 미치는 주요 요인을 파악하는 연구들이 결과로 나타나고 있다. 특히 통행발생 모형 개발은 교통계획 측면의 활용에서 아주 중요하며 신교통수단인 공유 전동킥보드는 국내외적으로 통행발생모형 개발이 부재한 실정이다. 본 연구는 선행연구를 면밀히 검토하여 유의미한 변수들을 활용한 공유 전동킥보 드 통행발생 모형을 개발하고자 한다. 공유 전동킥보드 특성 상 주요 서비스 지역과 그 외 지역의 통행 특성이 상이하다. 서비스 통행량에 근거하여 서비스 수준별 지역을 구분하여 지역별 통행발생 모형을 구축했다. 분석 결과, 주요 서비스 지역 내 공유 전동킥보드 통행에 영향을 미치는 요인은 대학 유무, 근접중심성, 문화지역 면적 등으로 나타난 반면, 그 외 지역 내 공유 전동킥보드 통행에 영향을 미치는 요인은 대학 유무, 매개중심성, 통행거리 등으로 나타났다.

The rapid growth in shared E-scooters worldwide has led to many studies on the topic. The results of these studies are still in the early stages, and the main factors affecting trips are being identified. In particular, the development of trip-generation models is very important for transportation planning, and a new transportation mode for developing the models for shared E-scooters is lacking both domestically and internationally. This study aims to develop a trip generation model for shared E-scooters using significant variables by thoroughly reviewing previous studies. The trip characteristics of major service areas and other areas may differ owing to the trip characteristics of the mode. The trip generation models were developed based on the service trip density by dividing the areas by service level. The factors affecting shared E-scooter trips in major service areas included the presence of universities, closeness centrality, and cultural areas, while factors affecting the trips in minor service areas included the presence of universities, betweenness centrality, and trip distance. The developed models provide basic information that can be used to establish transport policies for introducing shared E-scooters in cities in the future.

화물의 흐름은 물류시설 투자 및 물류관련 정책 수립에 필요한 핵심적인 기초자료이다. 국 가승인통계인 화물자동차의 기종점 통행량은 분석의 공간적 해상도가 시군구 단위로 집계되 고 있다. 이는 물류시설 방문 및 이용에 관한 상세한 정보로 활용하는데 한계가 있다. 본 연구 에서는 화물차의 이동 정보를 분석함에 있어 공간적 해상도를 시설단위로 식별 추출할 수 있 는 방법론을 트립체인 정보를 활용하여 개발하고자 하였다. 먼저, DTG를 활용하여 개별 화물 차량의 방문지 위치정보를 식별하고, 화물차의 통행 순서정보를 이용하여 화물차량의 방문한 공간적 범위를 H3 기반의 폴리곤으로 생성하였다. 생성된 트립체인 폴리곤 간의 연계성을 전 국 단위로 분석함으로 폴리곤의 H3 해상도를 결정하였으며, 최적의 해상도를 동적으로 도출하 기 위한 파라미터의 결정 알고리즘을 개발하였다. 전국을 대상으로 실증하여 폴리곤을 생성하 고 최적 해상도 결정 결과 공간 적합도는 81.26% 수준으로 확보되고 오차율은 14.8% 수준으로 검증되었다. 본 연구에서 개발한 방법론으로 화물차량의 통행체인 특성과 방문 시설의 특성에 따라 군집화함으로 물류 거점을 기준으로 화물의 특성을 파악할 수 있는 기반을 마련하였다.

This study aims to improve understanding of freight movement, crucial for logistics facility investment and policy making. It addresses the limitations of traditional freight truck traffic data, aggregated only at city and county levels, by developing a new methodology. This method uses trip chain data for more detailed, facility-level analysis of freight truck movements. It employs DTG (Digital Tachograph) data to identify individual truck visit locations and creates H3 system-based polygons to represent these visits spatially. The study also involves an algorithm to dynamically determine the optimal spatial resolution of these polygons. Tested nationally, the approach resulted in polygons with 81.26% spatial fit and 14.8% error rate, offering insights into freight characteristics and enabling clustering based on traffic chain characteristics of freight trucks and visited facility types.

본 연구에서는 분산 컴퓨팅 및 개별 디바이스 활용을 통해 개인 정보 보호에 특화된 학습 방법인 연합학습 방법론을 기반으로, 모바일 내비게이션 애플리케이션에서 수집된 대규모의 운전자 데이터를 이용하여 경로 선택 예측 모델을 수립하는 방법에 대해 고찰한다. 경로 선택 모델링에서 활용될 수 있는 운전자 데이터의 전처리 및 분석 방법을 수립하고, 서포트벡터머 신(SVM) 및 다층 퍼셉트론(MLP)과 같이 기존에 널리 활용되는 학습 방법과 연합학습 방법의 성능과 특성을 비교한다. 분석 결과 연합학습을 통한 모델 성능은 중앙 서버 기반의 모델과의 비교에서 예측 정확도 측면의 차이가 거의 없는 것으로 나타났으나, 개별 데이터가 충분히 확 보되는 경우 연합학습 모델과 같은 개인화 모델의 성능이 개선될 수 있다는 점을 확인하였다. 연합학습 모델은 본 연구의 경로 선택 모델링 사례와 같이 모빌리티 부문의 데이터 프라이버 시 문제가 중요한 분야에서 대규모 데이터 처리를 필요로 하는 경우에 그 활용 가치가 매우 높을 것으로 기대된다.

The use of big data for transportation often involves using data that includes personal information, such as the driver's driving routes and coordinates. This study explores the creation of a route choice prediction model using a large dataset from mobile navigation apps using federated learning. This privacy-focused method used distributed computing and individual device usage. This study established preprocessing and analysis methods for driver data that can be used in route choice modeling and compared the performance and characteristics of widely used learning methods with federated learning methods. The performance of the model through federated learning did not show significantly superior results compared to previous models, but there was no substantial difference in the prediction accuracy. In conclusion, federated learning-based prediction models can be utilized appropriately in areas sensitive to privacy without requiring relatively high predictive accuracy, such as a driver's preferred route choice.

기존 연구들은 대부분 특정 유형, 시점, 장소를 분석할 수밖에 없기 때문에, 향후 정책 결정 근거로 이용하는데 한계가 있다. 이에 따라, 본 연구는 향후 정책 결정에 도움이 될 수 있도록 지속 가능하며, 신뢰도 높고, 다양한 효과분석 결과를 제시하는 것을 목표로 하였다. 공공데이 터인 교통사고분석시스템(TAAS), 교통단속장비 관리업무시스템 (MTS) 데이터를 융합하여 광 범위한 분석데이터를 수집하였고, 비교그룹 방법을 이용하여 효과분석하였다. 다양한 분석 결 과를 제시하기 위해 교통단속장비의 제한속도 및 교통사고 유형별 사고감소 효과를 분석하였 다. 2019년 서울시 신호위반 단속 장비 신규 설치 지점 87개소의 대상으로 분석한 결과 전체 사고 발생, 치명적 사고 발생이 각각 28.53%, 39.44% 감소하여 사고 심각도 개선에 큰 효과를 보였다. 제한속도 30km/h, 50km/h 단속 장비들은 전체사고에 대해 각각 42.23%, 25.85%의 사고 감소율을 보였지만, 사고유형과 법규위반유형별로 상이한 분석 결과를 보였다. 이처럼 단속 장 비는 제한 속도별, 교통사고 유형별로 상이한 사고감소 효과를 지니므로 향후 이를 고려한 정 책 결정을 통해 교통안전 정책에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

This study analyzed the effects of traffic enforcement on accident reduction. The results revealed a significant reduction in both overall accidents (28.53%) and fatal accidents (39.44%). Notably, enforcement equipment targeting speed limits of 30 km/h and 50 km/h demonstrated similar accident reduction rates of 42.23% and 25.85%, respectively. However, variations were observed based on accident types and types of traffic violations. Therefore, it is evident that enforcement equipment yields distinct accident reduction effects depending on speed limits and types of traffic accidents. This finding underscores the potential for making informed policy decisions to enhance traffic safety measures.

최근 인공지능 알고리즘을 활용한 교통 신호 제어에 관한 관심 증대와 함께, 관련 모델구축 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구는 독립 교차로를 대상으로, 교통량 변화 에 연동되는 신호 주기 산정을 위한 이론 전개가 주를 이루고 있다. 본 연구에서는 신호제어 알고리즘 구축을 위한 실증 분석을 통해, 신호운영과 회전교차 방식의 실제 교차로를 대상으 로 분석을 진행하였다. 기존 연구에서 많이 활용되는 GA와 PSO 알고리즘을 개선한 PSO-BFO 알고리즘을 제시하여 두 교차로의 운영 효과 증진을 위한 신호제어 방안을 강구 하였다. 그 결과, 158초의 신호 주기하에 신호 교차로의 경우, 용량 증대 3.4%, 지체도 및 정지횟수 감소는 각각 8.2%, 8.3%의 효과가 발생하고, 회전교차로에서는 용량증대 9.2%, 지체도 및 정지횟수 감 소가 각각 7.1%, 27.2%에 이르는 효과가 발생하는 것으로 나타났다.

Recently, research on traffic signal control using artificial intelligence algorithms has been receiving attention, and many traffic signal control models are being studied. However, most studies either focused on independent intersections or are theoretical studies that calculate signal cycle length according to changes in traffic volume. Therefore, this study was conducted on a signalized intersection – roundabout in Gajwa-ro. The Particle Swarm Optimization – Bacterial Foraging Optimization (PSO-BFO) algorithm was proposed, which is developed from the GA and PSO algorithms for minimizing congestion at two intersections. As a result, optimum cycle length was determined to be 158 seconds. The Verkehr In Stadten – SIMulationsmodell (VISSIM) results showed that there was 3.4% increased capacity, 8.2% reduced delay and 8.3% reduced number of stops at the Gajwa-ro signalized intersection. Additionally, at the roundabout, a 9.2% increase in capacity, a 7.1% reduction in delay, and a 27.2% decrease in the number of stops was observed.

기후위기 대응을 위한 대책으로 버스도 전기, 수소 버스로 우선 전환되고 있다. 지자체는 신규 투입, 전환되는 전기, 수소 버스 배정의 우선순위를 탄소배출량에 따라 판단할 필요가 있 으며 그 방법으로 특정 구간에 무공해버스 운행만 허용하는 LEBZ 도입을 고려할 수 있다. LEBZ를 도입하기 위해서는 도입 전후 탄소배출량 절감 효과를 비교할 필요가 있으나 LEBZ도 입 방안과 도입 시 효과를 분석하는 연구는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 버스정보시스템 데이터를 활용하여 제주특별자치도를 대상으로 버스우선차로에 LEBZ 도입 시 효과를 산출하 고 비교하였다. 분석 시나리오를 총 5개로 구분하여 시나리오1부터 4까지는 LEBZ 도입, 시나 리오5는 LEBZ를 지정하지 않고 일부 차량만 전기, 수소 버스로 전환하는 경우로 구성하였고, 버스정보시스템 자료를 이용하여 탄소배출량을 비교한 결과 LEBZ를 도입한 경우가 km당 감 축량이 최대 0.097t, 그렇지 않은 경우가 0.022t으로 LEBZ 도입은 높은 효율을 보임을 확인하였 다. 본 논문은 제안한 버스정보시스템 데이터를 활용한 탄소배출량 산출 및 LEBZ 도입에 따른 효과 비교를 통해 각 지자체에서도 전기, 수소 버스 투입 시 의사 결정을 보다 합리적으로 할 수 있는 방법론 제시에 의의를 두었다.

As part of measures to address the climate crisis, buses are also being converted to electric and hydrogen buses. Local authorities need to prioritize carbon emissions when allocating newly introduced and converted electric and hydrogen buses, and as a method, consider the introduction of Low Emission Bus Zones (LEBZ) to propose the reduction of pollution from specific links. To introduce LEBZ, it is necessary to compare the carbon emissions before and after its implementation, yet there is a shortage of studies that focus solely on buses or analyze the effects of introducing LEBZ to specific links. In this paper, we utilized bus information system data to calculate and compare the effects of introducing LEBZ to bus priority lanes in Jeju. We categorized scenarios into five groups, with scenarios 1 through 4 involving the introduction of LEBZ, and scenario 5 designating cases where LEBZ was not introduced. Comparative results confirmed that in scenarios with LEBZ introduction, the reduction per km reached a maximum of 0.097t per km, whereas in cases without LEBZ, it amounted to 0.022t per km, demonstrating higher efficiency. It underscores the significance of conducting carbon emission calculations and comparing the effects of LEBZ introduction using bus information system data, which can be directly applied by local authorities to make informed and rational decisions.

최근 ｢교통약자의 이동편의 증진법｣ 및 동법 시행규칙이 개정됨으로써 노선버스 운송사업 자는 버스를 대폐차하는 경우 저상버스를 도입해야 한다. 다만, 저상버스 운행이 불가한 노선 의 경우 운송사업자는 ｢교통약자의 이동편의 증진법 시행규칙｣ 제4조의2에 따라 소속 교통행 정기관의 승인을 받아 저상버스를 도입하지 않을 수 있다. 전국버스운송사업조합연합회에서 제공받은 시도별 저상버스 도입 예외승인 현황에 의하면 전체 시내버스 노선 중 약 5.9%가 저상버스 투입 예외 노선으로 조사되나, 저상버스 운행이 불가한 노선이 많을 것으로 판단되 는 지역이 제외된 자료이기 때문에 실제 저상버스 도입이 불가능한 노선의 비율은 더욱 증가 할 것으로 판단된다. 지방자치단체를 통해 저상버스 예외 승인 과정을 확인한 결과 예외 승인 을 위한 구체적인 조사방법, 기준 등이 전무해 체계적인 조사가 이루어지지 않고 있다. 이러한 문제로 실제 저상버스가 운행 가능한 노선임에도 저상버스 투입 예외 승인을 받는 등의 문제 가 발생하고 있다. 따라서, 본 연구는 도로기하구조, 도로시설 등 저상버스 운행환경 전반을 객관적으로 진단 가능한 매뉴얼을 개발하였다. 후속연구에서는 더 많은 사례에 적용하여 다양 한 맥락에서 더욱 정교하게 적용하도록 개선할 계획이다.

With the recent revision of ｢Act on Promotion of the Transportation Convenience of Mobility Disadvantaged Persons｣ and the Enforcement Regulations of the Act, bus business operators must introduce low-floor buses when scrapping buses. On the other hand, in the case of routes where low-floor buses cannot be operated, bus business operators can be exempted from introducing low-floor buses with the approval of their transportation administrative agency according to Article 4-2 of｢Enforcement Regulation of the Act on Promotion of the Transportation Convenience of Mobility Disadvantaged Persons｣. According to the data from the Korea Bus Transportation Associations Federation, approximately 5.9% of all city bus routes were surveyed as the exceptions to introducing low-floor buses. Nevertheless the proportion is expected to increase because some regions with difficulties introducing low-floor buses are not included when calculating the proportion. By confirming the process of approving exceptions for introducing low-floor buses through local governments, there was no specific examination method or standard for approval of exceptions. Hence, there is the problem that some routes are approved as exceptions to introducing low-floor buses, even though low-floor buses can be operated on those routes. Therefore, this study aims to develop a manual that can objectively diagnose the overall operation environment of low-floor buses, such as road geometry and road facilities. Future research plans to apply it to more cases and improve it for more precise application in various contexts.

본 논문에서는 3.6 ~ 4.0 GHz 대역의 6단의 방사형 스터브 공진기를 갖는 SPDT(Single Pole Double Throw) 스위치를 제안한다. SPDT 스위치는 무선통신회로 설계 툴인ADS(Advanced Design Software) 시뮬레이션을 통해 pcb 기판 위에 제작되었다. SPDT 스위치 측정결과, 격리도 는 평균 90 dB, 삽입 손실은 1.5 dB 정도인 것으로 나타났다. 본 논문에서 제안한 스위치는 현재 연구되어 있거나 상용화 되어 있는 비슷한 구조의 스위치들보다 해당 주파수 대역에서 평균 20dB 이상의 고격리도를 나타내고 있다. 제안된 SPDT 스위치는 WiMAX, LTE/5G, WiFi 및 HyperLAN과 같은 다중 대역 RF front-end 시스템에 적용 가능하다.

This papart proposes single pole double throw (SPDT) switch with six-stage radial stub resonators in the 3.6~4.0 GHz band. The switch was simulated using ADS (Advanced Design Software), a design tool for the wireless communication circuits, and evaluated on a pcb substrate. The measurement results of the radial SPDT switch showed an average 90 dB isolation, and 1.5 dB insertion loss. This isolation characteristic was 20 dB superior to higher than those laboratory or commercial products reported thus far. The proposed SPDT switch is applicable to multi-band RF front-end systems, such as WiMAX, LTE/5G, Wi-Fi, and HyperLAN.

자율주행 기술의 발전과 함께 자율주행차(automated vehicle, AV)의 안전성 평가의 중요성이 증가하고 있다. 이에 따라 효율적인 안정성 평가를 진행하기 위해 AV가 주행 중 직면할 수 있는 상황을 사전에 정의한 평가 시나리오를 활용하고 있다. 그러나 기존에 활용되는 시나리 오는 짧은 구간 내에서 한정적인 상황만을 다루고 있다. 따라서, 실제 도로에서 발생하는 연속 적인 상황을 평가하지 못한다는 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 AV의 안전성을 강도 높게 평가하기 위해 단일 시나리오를 다양한 기하구조가 존재하는 도로 전체 구간을 대상으로 연속적인 평가가 가능한 다중 시나리오로 변환하고자 한다. 특히, 시나리오를 연결하는 조건을 정의하고, 변환된 다중 시나리오를 상황, 범위, 실험 시나리오로 발전시키는 구체적인 방법론 을 제시하였으며, 시뮬레이션으로 다중 시나리오를 구현하여 검증하였다.

The importance of evaluating the safety of Automated Vehicles (AV) is increasing with the advances in autonomous driving technology. Accordingly, an evaluation scenario that defines in advance the situations AV may face while driving is being used to conduct efficient stability evaluation. On the other hand, the single scenarios currently used in conventional evaluations address limited situations within short segments. As a result, there are limitations in evaluating continuous situations that occur on real roads. Therefore, this study developed a set of multiple scenarios that allow for continuous evaluation across entire sections of roads with diverse geometric structures to assess the safety of AV. In particular, the conditions for connecting individual scenarios were defined, and a methodology was proposed for developing concrete multiple scenarios based on the scenario evaluation procedure of the PEGASUS project. Furthermore, a simulation was performed to validate the practicality of these multiple scenarios.

제어권 전환 안정화 시간(Stabilization time of take-over)은 제어권 전환 이후 운전이 안정화 될 때까지의 시간을 의미한다. 자율주행시스템(autonomated driving system)의 제어권 전환 요청 (take-over request) 직후, 운전자는 도로의 주행환경을 인지하고 수동운전을 수행해야하기 때문 에 주행환경과 제어권 전환 안정화 시간의 관계를 명확히 규명하는 것은 매우 중요하다. 반면, 제어권 전환 안정화 시간에 대해 특정하여 수행된 기존 연구는 드물었으며, 주행환경을 고려 한 연구도 부족한 실정이다. 이 점에 기인하여 본 연구는 드라이빙 시뮬레이터를 활용한 제어 권 전환 실험을 수행하고, 실험 결과를 선형혼합모형(linear mixed model)을 통해 분석하여 제어 권 전환 안정화 시간에 영향을 미치는 주행환경 요소를 정량적으로 도출하였으며, 각 영향요 인에 따른 제어권 전환 안정화 계수를 도출하였다.

The stabilization time of take-over refers to the time it takes for driving to stabilize after the take-over. Following a take-over request from an automated driving system, the driver must become aware of the road driving environment and perform manual driving, making it crucial to clearly understand the relationship between the driving environment and stabilization time of take-over. However, previous studies specifically focusing on stabilization time after take-over are rare, and research considering the driving environment is also lacking. To address this, our study conducted experiments using a driving simulator to observe take-over transitions. The results were analyzed using a liner mixed model to quantitatively identify the driving environment factors affecting the stabilization time of take-over. Additionally, coefficients for stabilization time based on each influencing factor were derived.

자율주행차량 사고는 일반차량 사고와 다르게 기술적 문제, 환경, 운전자와의 상호작용 등 다양한 요인에 기인한 사고 발생 가능성이 존재한다. 향후 자율주행 기술의 진보로 기존의 사고 원인 이외에도 새로운 이슈들이 대두될 것으로 예상되며, 이에 대응하기 위한 다양한 시나리오 기반의 접근법이 필요하다. 본 연구에서는 자율주행 사고 리포트인, CA DMV collision report와 자율주행모드 해제 보고서인 Disengagement report, 자율주행 실제 사고영상을 수집하여 자율주행 차량 교통사고 시나리오를 개발하였다. 시나리오는 ISO 26262의 기능안전 시스템 failure mode에 기반하여 도출되었으며, 자율주행 기능의 다양한 이슈를 반영하고자 하였다. 본 연구를 통해 도출된 자율주행차량 시나리오는 향후 다양한 자율주행차량 교통사고 예방과 대비에 기여할 뿐만 아니라 자율주행 기술의 안전성을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.

Unlike conventional vehicle traffic accidents, autonomous vehicles traffic accidents can be caused by various factors, including technical problems, the environment, and driver interaction. With the future advances in autonomous driving technology, new issues are expected to emerge in addition to the existing accident causes, and various scenario-based approaches are needed to respond to them. This study developed autonomous vehicle traffic accident scenarios by collecting autonomous driving accident reports, CA DMV collision reports, autonomous driving mode disengagement reports, and autonomous driving actual accident videos. The scenarios were derived based on the functional safety system failure modes of ISO 26262 and attempted to reflect the various issues of autonomous driving functions. The autonomous vehicle scenarios derived through this study are expected to play an essential role in preventing and preparing for various autonomous vehicle traffic accidents in the future and improving the safety of autonomous driving technology.

자율주행 기술이 빠르게 발전함에 따라 자율주행 기술을 직 ‧ 간접적으로 체험할 수 있는 기 회가 대중에게 제공되고 있지만, 이용자 관점에서 편안한 승차감을 기대할 수 있는 선호하는 자율주행 패턴에 대해서는 연구가 미비하다. 본 연구에서는 주행 시뮬레이터와 자율주행이 가 능한 실험차를 활용하여 종 ‧ 횡방향 가속도에 대한 이용자 측면 만족도 평가를 수행하였다. 주 행 실험을 통하여 도출한 5가지 종 ‧ 횡방향 가속도 값을 활용하여 자율주행 패턴을 가상환경 시뮬레이션으로 구현하였으며, 그 중 3가지 값에 대해서는 실차 기반 자율주행으로 구현하여 만족도 및 불안감 수준 평가실험을 추가 진행하였다. 연구 결과, 실험 참가자들은 종방향 가속 도에 비하여 횡방향 가속도에 더 민감한 평가를 하였으며, 불안감 수준도 높게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 이용자 측면 자율주행 패턴 평가연구 필요성과, 시 뮬레이터 기반 평가방법의 적정성을 제시하였다.

With the rapid advances in automated driving technology, opportunities to experience automated driving directly or indirectly are being provided to the public. On the other hand, research on the preferred automated driving patterns from the user's perspective has not been conducted in Korea. This study used a driving simulator and an experimental vehicle capable of automated driving to evaluate the user satisfaction regarding longitudinal and lateral accelerations. Automated driving patterns were implemented in a virtual environment simulation using five values of longitudinal and lateral accelerations derived from driving experiments. Among these values, three were implemented through experimental vehicle-based automated driving to evaluate satisfaction and anxiety. The participants evaluated lateral acceleration more sensitively than longitudinal acceleration and showed higher levels of anxiety. Based on these results, the necessity of user-oriented evaluation research for automated driving patterns and the suitability of simulator-based evaluation methods were presented.

최근 ECU(Electronic Control Unit)는 단순한 편의 기능을 넘어 여러 기능이 하나로 통합되고 있다. 이에 따라 ECU는 이전보다 더 많은 기능과 외부 인터페이스를 갖게 되었고, 다양한 사이버 보안 문제가 발생하고 있다. UNECE(United Nations Economic Commission for Europe) WP. 29는 증가하는 차량 사이버보안에 대한 위협을 고려해 UN Regulation No.155를 발표하여 차량 사이버 보안 관리 체계에 대한 국제 기준을 마련했다. 국제 기준에 따르면 차량 제조업체는 2022년 7월부터 CSMS(Cybersecurity Management System)를 구축하고, VTA(Vehicle Type Approval)를 받 아야 한다. 그러나 국내에서는 이에 대한 준비가 미흡해 시행 시기를 조정해야 한다는 의견이 제기되었다. 따라서 본 논문에서는 요구사항의 CSMS 현황을 확인하기 위한 체크리스트와 식별 된 갭(Gap)을 완화하기 위한 다양한 차량 보안 솔루션을 매핑 시켜주는 웹 기반의 솔루션을 제안한다.

Recently, the electronic control unit (ECU) has been integrating several functions into one beyond simple convenience functions. Accordingly, ECUs have more functions and external interfaces than before, and various cybersecurity problems are arising. The United Nations Economic Commission for Europe (UNECE) World Forum for Harmonization of Vehicle Regulations (WP.29) issued UN Regulation No.155 to establish international standards for vehicle cybersecurity management systems in light of the growing threats to vehicle cybersecurity. According to international standards, vehicle manufacturers are required to establish a Cybersecurity Management System (CSMS) and receive a Vehicle Type Approval (VTA). However, opinions were raised that the implementation period should be adjusted because domestic preparations for this are insufficient. Therefore, in this paper, we propose a web-based solution that maps a checklist to check the status of CSMS in the requirement and various vehicle security companies and solutions to mitigate the identified gap.