FTMS 자료를 활용한 고속도로 Corridor 동적 분석 모형
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | 유정훈 | - |
dc.contributor.author | 이무영 | - |
dc.date.accessioned | 2018-11-08T07:41:03Z | - |
dc.date.available | 2018-11-08T07:41:03Z | - |
dc.date.issued | 2009-02 | - |
dc.identifier.other | 9817 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/7041 | - |
dc.description | 학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :건설교통공학과,2009. 2 | - |
dc.description.abstract | 첨단교통체계의 기술발전과 교통 분석의 수준이 상세해짐에 따라 동적 교통 분석에 대한 필요성이 증가하고 있다. 기존의 정적인 분석이 하루 평균 개념의 통행특성과 네트워크 상태를 묘사한 반면, 동적 분석에서는 시간흐름에 따른 네트워크의 상태를 분석한다. 본 논문에서는 교통시스템 동적 분석의 필요성을 인식하여, 고속도로망을 대상으로 FTMS 자료를 활용한 분석 방법론을 개발하였다. 개별 차량의 실제 통행기록 자료인 TCS 자료를 이용하여 전국 고속도로망을 대상으로 한 동적 기종점 통행량을 구축하였다. 한편, 시뮬레이션 연산시간 문제 해결을 위해 분석범위를 설정한 Subarea 분석이 필요하였으며, 이를 위해 전국 고속도로망을 대상으로 구축된 시간대별 기종점 통행량을 Subarea 기종점 통행량으로 전환하기 위한 방법론을 개발하였으며, 이를 활용하여 시간대별 네트워크 상태분석 실험을 하였다. 구축된 모형의 적용을 위해 시나리오 분석을 실시하였으며, 이를 통해 각각의 시나리오에 대하여 기존의 단편적인 효과분석과 달리 하루 중 시간대별 교통여건에 따른 네트워크 상태변화를 수행하였다. 본 연구는 동적 교통 분석의 초기 시도라는 점과 실제 기종점 자료인 FTMS 자료를 활용한 분석이라는 점에서 의미를 가지며, 현재 교통 분석의 큰 흐름인 동적 교통 분석의 필요성을 부각시키고자 한다. 향후 고속도로뿐만이 아닌 기타 도로를 포함한 모형 구축이 필요하며, Hybrid 모형 및 프로그램 개발을 통해 궁극적인 목표인 실시간 동적 분석 모형 개발을 위한 연산시간 문제 해이 필요할 것이다. | - |
dc.description.tableofcontents | 제 1 장 서 론 1 제1절 연구의 배경 및 목적 1 제2절 연구범위 2 제 2 장 관련문헌고찰 4 제1절 동적 분석 모형 4 제2절 Subarea 분석모형 13 제 3 장 방 법 론 15 제1절 모형 구조 15 제2절 Subarea 분석 모형 16 1. Subarea 분석배경 16 2. Subarea Network 18 3. Subarea O-D 19 제3절 Time-dependent Subarea O-D 구축 21 1. 순서도 21 2. O-D 구축 방법 23 제 4 장 모형 실험 32 제1절 실험 구성 32 제2절 모형 구축 34 1. 서울-천안 Corridor 모형 34 2. 서울-대전 Corridor 모형 41 제3절 모형 적용 및 결과분석 46 1. 분석 시나리오 46 2. 서울-천안 Corridor 모형 47 3. 서울-대전 Corridor 모형 56 제 5 장 결 론 66 제1절 결 론 66 제2절 향후 연구과제 67|표 1. Number of Nodes, Links and ROUTES 13 표 2. 시간대별 TCS 통행량 35 표 3. 사용자균형 통행배정을 통한 1차 실험 통행분포 36 표 4. 사용자균형 통행배정 정산결과 37 표 5. 1차 실험 Subarea 시간대별 교통량 38 표 6. 10월 13(월) TCS 교통량 42 표 7. 10월 17(금) TCS 교통량 43 표 8. 2차 실험 통행패턴 44 표 9. 10월 13일(월) Subarea 시간대별 교통량 45 표 10. 10월 17일(금) Subarea 시간대별 교통량 46 표 11. ETCS 도입으로 인한 시간대별 통행시간 분석 50 표 12. 2007. 6. 13 교통사고 발생으로 인한 시간대별 통행시간 분석 53 표 13. 기종점 통행량 증대에 따른 시간대별 네트워크 상태 분석 55 표 14. 2008. 10. 13(월) 도로확장으로 시간대별 통행시간 분석 58 표 15. 2008. 10. 17(금) 도로확장으로 시간대별 통행시간 분석 59 표 16. 2008. 10. 13(월) 사고발생에 따른 시간대별 지체 분석 61 표 17. 2008. 10. 17(금) 사고발생에 따른 시간대별 지체 분석 61 표 18. 2008. 10. 13(월) 통행량 증가에 따른 시간대별 네트워크 분석 63 표 19. 2008. 10. 17(월) 통행량 증가에 따른 시간대별 네트워크 분석 64|그림 1. 연구 수행 절차 3 그림 2. Framework of the Simulation-Assignment Procedure 12 그림 3. 동적교통분석 흐름도 15 그림 4. 네트워크 규모에 따른 프로그램 연산시간 17 그림 5. Subarea Network 18 그림 6. 분/합류부 수정 19 그림 7. Subarea를 고려한 4가지 통행형태 20 그림 8. Subarea O-D 전환으로 인한 문제 21 그림 9. 정적 O-D 와 동적 O-D 비교 22 그림 10. Subarea O-D 구축과정 23 그림 11. 동적 기종점 통행량 24 그림 12. 시간대별 TCS 교통량 24 그림 13. ‘서울 - 천안’ 영업소간 시간대별 통행량 25 그림 14. ‘서울 - 천안’ 영업소간 시간대별 통행시간 25 그림 15. 개별 차량 통행시간 분포 26 그림 16. Subarea O-D Trip Matrix 27 그림 17. Subarea O-D 생성 29 그림 18. Balancing Algorithm 31 그림 19. 1차실험 구간 32 그림 20. 2차실험 구간 33 그림 21. 1차 실험 Micro-Simulation 네트워크 34 그림 22. TCS 교통량 하루 추이 35 그림 23. 1차실험 Subarea O-D 38 그림 24. Model Calibration 39 그림 25. 시간대별 통행량 정산결과 40 그림 26. 시간대별 통행속도 정산결과 40 그림 27. 2차 실험 Micro-Simulation 네트워크 41 그림 28. 2차 실험 TCS 교통량 하루 추이 42 그림 29. 2차실험 Subarea 시간대별 교통량 45 그림 30. 시나리오 구성 47 그림 31. ETCS 도입으로 인한 시간대별 네트워크 분석 48 그림 32. ETCS 도입으로 인한 시간대별 네트워크 분석 49 그림 33. 교통사고로 인한 시간대별 네트워크 상태 분석 51 그림 34. 교통사고로 인한 시간대별 네트워크 상태 분석 52 그림 35. 기종점 통행량 증대에 따른 시간대별 네트워크 상태변화 54 그림 36. 2008년 10월 13일(월) / 17일(금) 통행시간 비교 56 그림 37. 2008년 10월 13일(월) 도로확장 시 네트워크 상태 분석 57 그림 38. 2008년 10월 17일(금) 도로확장 시 네트워크 상태 57 그림 39. 2008년 10월 13일(월) 사고발생에 따른 지체 분석 60 그림 40. 2008년 10월 17일(금) 사고발생에 따른 지체 분석 60 그림 41. 2008년 10월 13일(월) 통행량 증가에 따른 네트워크 상태 분석 62 그림 42. 2008년 10월 17일(금) 통행량 증가에 따른 네트워크 상태 분석 62 | - |
dc.language.iso | kor | - |
dc.publisher | The Graduate School, Ajou University | - |
dc.rights | 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다. | - |
dc.title | FTMS 자료를 활용한 고속도로 Corridor 동적 분석 모형 | - |
dc.title.alternative | Mu Young Lee | - |
dc.type | Thesis | - |
dc.contributor.affiliation | 아주대학교 일반대학원 | - |
dc.contributor.alternativeName | Mu Young Lee | - |
dc.contributor.department | 일반대학원 건설교통공학과 | - |
dc.date.awarded | 2009. 2 | - |
dc.description.degree | Master | - |
dc.identifier.localId | 567674 | - |
dc.identifier.url | http://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000009817 | - |
dc.subject.keyword | 동적 분석 | - |
dc.subject.keyword | FTMS 자료 | - |
dc.subject.keyword | Subarea | - |
dc.description.alternativeAbstract | Operation of intelligent transportation system technologies in transportation networks and more detailed analysis give rise to necessity of dynamic traffic analysis model. Existing static models describe network state in average. on the contrary, dynamic traffic analysis model can describe the time-dependent network state. In this study, a dynamic traffic model for the expressway system using FTMS data is developed. Time-dependent origin-destination trip tables for nationwide expressway network are constructed using TCS data. Computation complexity is critical issue in modeling nationwide network for dynamic simulation. A subarea analysis model is developed which converts the nationwide O-D trip tables into subarea O-D trip tables. The applicability of the proposed model is tested under various scenario. This study can be viewed as a starting point of developing deployable dynamic traffic analysis model. The proposed model needs to be expanded to include arterial as well without critical computation burden. | - |
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