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[화성시] 보행신호등 최적시간 분석

보행 약자 보호 및 안전 확보를 위한 횡단보도 보행 시간 최적화
분석 배경
  • 담당자가 임의로 정하는 보행신호등 시간 -> 도시시설 입지 공간 분석을 통한 의사결정 지원
  • 보행약자 지원이 힘든 보행신호등 시간 설정 -> 공간적 거주/사고 특성을 통해 지원체계 마련
시나리오
  • 지역 횡단보도 사고와 인근 지역 초등학교 및 미취학 학생 분포, 장애인, 노약자 분포 등을 종합 분석하여 최적화된 보행 시간을 제시
  • 무단 횡단사고가 많은 지역과 시간을 확인하여 보행시간 가감 요소로써 제시
  • 합리적 근거를 가진 보행시간 설정으로 인해 향후 보행신호등 관련 민원 제기에 대한 근거 도출
활용 데이터
  • 무단 횡단/횡단 보도 교통사고 공간 정보 (TAAS 온라인 자료)
  • 교통시설 정보(지자체로부터 제어기 정보를 수급하여 직접 생성)
  • 어린이집, 유치원, 학교, 교습소 정보(지자체로부터 수급)
  • 장애인 시설 정보(지자체로부터 수급)
  • 거주인구(KCB에서 수급)
분석 방법(절차)
  • 사용자가 선택한 보행신호등 시간 조절 요소(학교, 장애인 시설, 교통사고 지역) 등에 대해 일정 거리에 공간 버퍼 연산 이행
  • 상기에 생성된 버퍼에 중첩되는 보행신호등에 대해 진입 시간 7초와 이동 시간 1초/0.8m 로 시간 계산
  • 버퍼에 중첩되지 않는 경우 진입시간 7초와 이동 시간 1초/1m 로 시간 계산
  • 제어기 데이터 확인
  • 해당 제어기 위치의 로드뷰에서 보행 신호등 확인
  • 다음 지도와 중첩된 지점에 보행신호등 위치 정보 입력
문제점
  • 보행신호 시간 산정을 위해 보행신호등 데이터가 있어야 하나, 제어기 데이터만 있고, 신호등 데이터는 존재하지 않음
  • 제어기 데이터의 경우도 좌표 정보가 정확하지 않아 로드뷰등을 통해 직접 찾아서 위치 보정을 해 준 후에서야 사용 할 수 있음(2,358개)
  • 모든 신호등 데이터를 직접 입력하여 구축하여 화성시에 제공함
  • 사고 정보와, 사고 다발 지역 등 모든 데이터가 각각 다른 곳에 있고, 각각의 좌표계도 달라 좌표 확인 후 변환을 해서 사용해야 했음
  • 인구 데이터의 경우 셀 단위로 제공키로 하였으나 자체 보안 문제로 프로젝트 기간 마지막쯤 제공 불가 통보하여
    KCB 데이터의 20~60대의 인구 집계와 화성시 각 읍면동별 미성년자 인구 비율과 노인 인구 비율로 곱하여 역산정해 사용해야 했음
  • TAAS 데이터 수집에 있어서, 개별 사고의 경우 지도상에 표출은 되나 실제 데이터는 없어 직접 지도에 입력하여 데이터 구축해 활용함
분석결과(1/3) 보행신호등의 보행 시간 설정 시 연관 요소
  • 담당자가 보행신호등 시간 설정에 영향을 주는 요소들에 대한 시각적 확인
  • 보행신호등의 설치 지역 및 실폭 도로의 시각적 확인
분석결과(2/3)
  • 담당자가 보행신호등 보행시간 설정에 영향을 주는 인자들을 선택
  • 선택된 인자들의 영향 범위등을 직접 입력
분석결과(3/3) 보행신호등 보행시간 분석을 위한 대상 확인
  • 담당자가 보행신호등 보행시간 분석을 이행할 대상을 확인
  • 분석 대상 보행신호등의 거리를 분석된 값을 이용하거나, 직접 입력