국내 교통상황은 지속적인 통행수요 증가로 도심부의 교통혼잡이 가중되어 교통체증이 빈번히 발생되고 있다. 2000년대 이후 국내에서 교통수요 억제와 교통혼잡 감소를 위한 지능형교통시스템을 구축하였지만, 결과적으로 도로의 반복적 지·정체 개선 효과가 미흡으로 교통혼잡비용은 지속적으로 증가하고 있다. 특히, 교통 혼잡은 신호체계의 영향을 많이 받는다. 국내의 신호운영체계는 시간대별 교통량에 따른 신호 유형을 선택하여 교통량이 적은 접근로의 신호를 줄여 교통량이 많은 접근로에 단순히 신호시간을 추가하는 방식이다. 특정 개별교차로 및 구간 연동축 대상만 교통정체가 해소되지만 도심부 네트워크 교통 소통상황의 문제가 해결되지 않는 실정이다. 도시교통의 근본적인 혼잡 문제를 해결하기 위하여 도심부에서 수집되는 다양한 교통데이터를 활용하여 사전에 교통상황 단기적 예측 및 패턴데이터를 구축하고 시뮬레이션 기반의 최적 운영 관리 체계 분석이 가능한 시스템이 필요하다. 본 연구는 도심부 과거이력데이터 기반 통계분석(...
국내 교통상황은 지속적인 통행수요 증가로 도심부의 교통혼잡이 가중되어 교통체증이 빈번히 발생되고 있다. 2000년대 이후 국내에서 교통수요 억제와 교통혼잡 감소를 위한 지능형교통시스템을 구축하였지만, 결과적으로 도로의 반복적 지·정체 개선 효과가 미흡으로 교통혼잡비용은 지속적으로 증가하고 있다. 특히, 교통 혼잡은 신호체계의 영향을 많이 받는다. 국내의 신호운영체계는 시간대별 교통량에 따른 신호 유형을 선택하여 교통량이 적은 접근로의 신호를 줄여 교통량이 많은 접근로에 단순히 신호시간을 추가하는 방식이다. 특정 개별교차로 및 구간 연동축 대상만 교통정체가 해소되지만 도심부 네트워크 교통 소통상황의 문제가 해결되지 않는 실정이다. 도시교통의 근본적인 혼잡 문제를 해결하기 위하여 도심부에서 수집되는 다양한 교통데이터를 활용하여 사전에 교통상황 단기적 예측 및 패턴데이터를 구축하고 시뮬레이션 기반의 최적 운영 관리 체계 분석이 가능한 시스템이 필요하다. 본 연구는 도심부 과거이력데이터 기반 통계분석(요인분석, 상관관계분석, 군집분석)으로 교통상황 패턴데이터를 구축한다. 패턴데이터를 활용하여 거시적 측면에서 심각구간 판단 및 미시적에서 심각지점 판단 모델링시뮬레이션으로 정량적 지표(통행속도, 대기행렬, 교통혼잡도)의 상호관계를 검증하고 심각도 판단 기준을 정립한다. 연구 분석 사례 결과, 도심부의 복잡한 네트워크(nodes, links, traffic zones, traffic signal, turns)를 구축하였으며, 하루 기준으로 시간대별 교통상황을 군집화 및 다양한 교통패턴(주중, 주말, 공휴일, 특정일)을 정립하였다. 거시적/미시적 시뮬레이션 분석 데이터 기반 심각 교통축 및 교차로의 운영관리 우선순위를 정립하였으며, 실시간 교통량에 따른 최적신호체계를 통한 효과분석으로 최적의 교통운영방안을 제시하였다. 최종적으로 교통운영시스템으로 도심부 교통 정체 지역을 시뮬레이션 기반 교통 혼잡 예상 구간 및 지점을 파악하여 실제 운영자의 교통 운영관리 효율성을 극대화 하기 위하여 교통정보센터에 적용하고 실시간 모니터링 및 최적 교통운영 방안제시를 목적으로 한다. 본 연구를 통하여 실제 도로 교통상황 정보를 분석하여 실질적으로 도로 이용자에게 정확하고 신뢰성 높은 최적화된 교통상황 정보를 제공하며, 교통신호 운영에 대한 인식 및 교통관리 기능의 극대화 효과를 기대할 수 있다.
국내 교통상황은 지속적인 통행수요 증가로 도심부의 교통혼잡이 가중되어 교통체증이 빈번히 발생되고 있다. 2000년대 이후 국내에서 교통수요 억제와 교통혼잡 감소를 위한 지능형교통시스템을 구축하였지만, 결과적으로 도로의 반복적 지·정체 개선 효과가 미흡으로 교통혼잡비용은 지속적으로 증가하고 있다. 특히, 교통 혼잡은 신호체계의 영향을 많이 받는다. 국내의 신호운영체계는 시간대별 교통량에 따른 신호 유형을 선택하여 교통량이 적은 접근로의 신호를 줄여 교통량이 많은 접근로에 단순히 신호시간을 추가하는 방식이다. 특정 개별교차로 및 구간 연동축 대상만 교통정체가 해소되지만 도심부 네트워크 교통 소통상황의 문제가 해결되지 않는 실정이다. 도시교통의 근본적인 혼잡 문제를 해결하기 위하여 도심부에서 수집되는 다양한 교통데이터를 활용하여 사전에 교통상황 단기적 예측 및 패턴데이터를 구축하고 시뮬레이션 기반의 최적 운영 관리 체계 분석이 가능한 시스템이 필요하다. 본 연구는 도심부 과거이력데이터 기반 통계분석(요인분석, 상관관계분석, 군집분석)으로 교통상황 패턴데이터를 구축한다. 패턴데이터를 활용하여 거시적 측면에서 심각구간 판단 및 미시적에서 심각지점 판단 모델링 시뮬레이션으로 정량적 지표(통행속도, 대기행렬, 교통혼잡도)의 상호관계를 검증하고 심각도 판단 기준을 정립한다. 연구 분석 사례 결과, 도심부의 복잡한 네트워크(nodes, links, traffic zones, traffic signal, turns)를 구축하였으며, 하루 기준으로 시간대별 교통상황을 군집화 및 다양한 교통패턴(주중, 주말, 공휴일, 특정일)을 정립하였다. 거시적/미시적 시뮬레이션 분석 데이터 기반 심각 교통축 및 교차로의 운영관리 우선순위를 정립하였으며, 실시간 교통량에 따른 최적신호체계를 통한 효과분석으로 최적의 교통운영방안을 제시하였다. 최종적으로 교통운영시스템으로 도심부 교통 정체 지역을 시뮬레이션 기반 교통 혼잡 예상 구간 및 지점을 파악하여 실제 운영자의 교통 운영관리 효율성을 극대화 하기 위하여 교통정보센터에 적용하고 실시간 모니터링 및 최적 교통운영 방안제시를 목적으로 한다. 본 연구를 통하여 실제 도로 교통상황 정보를 분석하여 실질적으로 도로 이용자에게 정확하고 신뢰성 높은 최적화된 교통상황 정보를 제공하며, 교통신호 운영에 대한 인식 및 교통관리 기능의 극대화 효과를 기대할 수 있다.
Traffic conditions in Korea have been caused by increased traffic congestion in the city center due to a steady increase in traffic demand. Since the 2000s, Intelligent Transportation Systems(ITS) have been established in Korea to curb traffic demand and reduce traffic congestion, but as a result, t...
Traffic conditions in Korea have been caused by increased traffic congestion in the city center due to a steady increase in traffic demand. Since the 2000s, Intelligent Transportation Systems(ITS) have been established in Korea to curb traffic demand and reduce traffic congestion, but as a result, traffic congestion costs have been continuously rising due to the insufficient effect of repeated land and congestion improvements on roads. Traffic congestion, in particular, is heavily affected by the signal system. The Korea signal operating system simply adds signal time to traffic-intensive approaches by reducing signals to low traffic approaches by selecting the signal type based on traffic volume by time. Although traffic congestion is resolved in certain individual crossings and inter-sections, problems regarding network traffic and commerce in urban areas are still became problems. Although traffic congestion is resolved only for certain individual crossings and inter-sections, problems regarding network traffic and commerce in urban areas cannot be solved. To solve the fundamental problem of congestion in urban transport, a system that can establish short-term prediction and pattern data in advance and analyze the simulation-based optimal operation management system using various traffic data collected in urban centers is needed. This study builds traffic situation pattern data through statistical analysis based on historical data (factor analysis, correlation analysis, cluster analysis) in urban areas. Using pattern data, the interaction of quantitative indicators (speed, queue, traffic congestion) is verified and the criteria for critical determination are established by using the macro-level determination of the critical section and the modeling simulation of the critical Assessment in micro areas. As a result of the study analysis, complex networks (nodes, links, traffic zones, traffic signs, and turns) in the urban center were established, and various traffic patterns (weekly, weekends, holidays, and specific days) were established on a daily basis. Through macro and micro simulation analysis, the operational control riority of serious traffic corridor and intersection based on data was established. The optimal transportation operation method was proposed by analyzing the effects through the optimal signal system according to real-time traffic volume. Finally, the purpose of this study is to apply the traffic congestion plan to the Traffic Information Center, in order to maximize the efficiency of the actual operator's traffic operation management by identifying the simulated traffic congestion forecast sections and points in the city center through the traffic operation system. Through this study, the actual road traffic situation information can be analyzed to provide optimized traffic situation information that is accurate and reliable to road users, and the maximum effect of traffic control functions and recognition of traffic signal operation can be expected.
Traffic conditions in Korea have been caused by increased traffic congestion in the city center due to a steady increase in traffic demand. Since the 2000s, Intelligent Transportation Systems(ITS) have been established in Korea to curb traffic demand and reduce traffic congestion, but as a result, traffic congestion costs have been continuously rising due to the insufficient effect of repeated land and congestion improvements on roads. Traffic congestion, in particular, is heavily affected by the signal system. The Korea signal operating system simply adds signal time to traffic-intensive approaches by reducing signals to low traffic approaches by selecting the signal type based on traffic volume by time. Although traffic congestion is resolved in certain individual crossings and inter-sections, problems regarding network traffic and commerce in urban areas are still became problems. Although traffic congestion is resolved only for certain individual crossings and inter-sections, problems regarding network traffic and commerce in urban areas cannot be solved. To solve the fundamental problem of congestion in urban transport, a system that can establish short-term prediction and pattern data in advance and analyze the simulation-based optimal operation management system using various traffic data collected in urban centers is needed. This study builds traffic situation pattern data through statistical analysis based on historical data (factor analysis, correlation analysis, cluster analysis) in urban areas. Using pattern data, the interaction of quantitative indicators (speed, queue, traffic congestion) is verified and the criteria for critical determination are established by using the macro-level determination of the critical section and the modeling simulation of the critical Assessment in micro areas. As a result of the study analysis, complex networks (nodes, links, traffic zones, traffic signs, and turns) in the urban center were established, and various traffic patterns (weekly, weekends, holidays, and specific days) were established on a daily basis. Through macro and micro simulation analysis, the operational control riority of serious traffic corridor and intersection based on data was established. The optimal transportation operation method was proposed by analyzing the effects through the optimal signal system according to real-time traffic volume. Finally, the purpose of this study is to apply the traffic congestion plan to the Traffic Information Center, in order to maximize the efficiency of the actual operator's traffic operation management by identifying the simulated traffic congestion forecast sections and points in the city center through the traffic operation system. Through this study, the actual road traffic situation information can be analyzed to provide optimized traffic situation information that is accurate and reliable to road users, and the maximum effect of traffic control functions and recognition of traffic signal operation can be expected.
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