This study examines and redefines the transportation policy directions for Seoul, focusing on the diagnosis of existing traffic management strategies and the establishment of new policy directions. The research analyzes major transportation policies implemented in Seoul from 2015 to 2024 and evaluates key initiatives within the city’s mid-term urban transportation improvement plan (2022-2026). Based on this evaluation, new policy directions are proposed, emphasizing "traffic efficiency," "traffic safety," and "citizen convenience," while also incorporating "sustainable eco-friendly approaches" and the "establishment of institutional foundations." In addition to existing initiatives, this study highlights the need for further focus on "technological innovation and development," "environmental sustainability," and "improvements in laws, institutions, and administration." A comprehensive roadmap is developed, offering short, medium, and long-term action plans for the improvement of traffic operations. Key recommendations include the advancement of smart signal systems using AI and big data, the introduction of an integrated mobility platform, the enhancement of safety for vulnerable road users through autonomous driving technologies, and the development of eco-friendly transport systems. The study emphasizes the importance of adapting to rapid social and technological changes through proactive policy formulation and administrative streamlining.

세계의 많은 도시들은 하천과 항구와 함께 발전해 왔으며, 고대부터 현대까지 교통과 물류의 주요한 축으로 기능하였다. 본 연구는 한강이 가로지르는 서울을 포함하여, 세계 여러 도시에서 현재 운영되고 있는 수상교통 시스템을 조사하였고, 이를 바탕으로 설문조사 를 통해 데이터를 수집, 다항 로지스틱 회귀분석을 통해 수상교통에 대한 사람들의 인식에 영향을 미치는 요인을 알아보았다. 연구의 목적은 수상교통의 특성, 이용자의 개인적 성향 등을 고려하여 수상교통의 이용 의향 여부와 통근형과 관광형 수상교통에 대한 선호 도를 분석하는 것이다. 서울에 거주하고 근무하는 150명의 직장인을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였으며, 세계 각국의 도시 수 상교통에 대한 사전 조사를 통해 공통적 특성을 파악하였다. 설문조사는 인구통계학적 특성, 직업 관련 요인, 도시 수상교통에 대한 인식, 교통수단 특성의 중요성, 개인 성향 등을 조사할 수 있도록 구성하였다. 분석은 빈도분석, 요인분석, 신뢰도 분석을 거쳐 다항 로지스틱 회귀분석을 통해 각 요인의 영향을 정량적으로 파악하였다. 분석 결과, 수상교통의 이용 의향 여부에 유의미한 영향을 미치 는 요인에는 연령, 출근 시간, 출근 시 주 교통수단, 그리고 개인 성향 중 이동 시 넓은 시야를 확보하고 풍경을 관람하는 것을 선호 하는 성향, 새로운 것을 시도하는 것을 좋아하는 성향이 있는 것으로 분석되었다. 통근형과 관광형 간의 선호도에 유의미한 영향을 미 치는 요인으로는 출근 시간과, 개인 성향 중 교통수단의 안전성에 대한 민감도, 여행 중 야외 활동에 대한 선호도가 있는 것으로 분석 되었다. 본 연구는 도시 수상교통에 대한 이용자 특성과 선호도 간의 관계를 파악하여 향후 수상 공간의 교통수단 계획에 기여할 수 있는 통찰을 제공한다.

PURPOSES : This study aims to establish a performance measure to evaluate metropolitan transit centers from the perspectives of transportation and urban planning. The developed performance measure indicates the effectiveness of the metropolitan transit center in urban areas, suggesting a policy for design and urban development. METHODS : This study assesses the functionality of a transit center using a linear equation. Seven indicators representing the key functions of the transit center are employed to determine the efficiency of current status. We analyzed four transit centers–Cheongnyangni, Hapjeong, Sadang, and Seoul Station–where transfer centers are proposed owing to high traffic volumes. The coefficients are determined using the weights obtained from an analytic hierarchy process (AHP) survey. RESULTS : Application of the weights from the AHP survey to the indicators of each transit center reveals that overall Seoul Station scored the highest, whereas Cheongnyangni Station scored the lowest. In particular, Seoul Station performed better than other stations in terms of accessibility and simplified coverage area index (SCAI). Although Sadang Station slightly outperformed Hapjeong Station with respect to the total score, the variance was due to Hapjeong Station excelling in urban indicators despite its lower transportation metrics. Cheongnyangni Station scored low on most indicators despite significant physical investments, except for congestion, transfer time and floor area ratio. CONCLUSIONS : The AHP survey identified accessibility and SCAI as the most heavily weighted transportation-related indicators, while the floor area ratio, an urban development indicator, was the least weighted. Seoul Station, which excelled in accessibility and SCAI had the highest total score among the sites studied. However, locations with poorer transportation metrics but superior urban indicators can still function effectively as integrated metropolitan transit centers.

PURPOSES : This study analyzes the accident damage scale of hazardous material transportation vehicles not monitored in real time by the Hazardous Material Transportation Safety (HMTS) management center. METHODS : To simulate hazardous-material transportation vehicle accidents, a preliminary analysis of transportation vehicle registration status was conducted. Simulation analyses were conducted for hazardous substance and flammable gas transportation vehicles with a high proportion of small- and medium-sized vehicles. To perform a spill accident damage-scale simulation of hazardous-substance transportation vehicles, the fluid analysis software ANSYS Fluent was used. Additionally, to analyze explosion accidents in combustible gas transportation vehicles, the risk assessment software Phast and Aloha were utilized. RESULT : Simulation analysis of hazardous material transportation vehicles revealed varying damage scales based on vehicle capacity. Simulation analysis of spillage accidents showed that the first arrival time at the side gutter was similar for various vehicle capacities. However, the results of the cumulative pollution analysis based on vehicle capacity exhibited some differences. In addition, the simulation analysis of the explosion overpressure and radiant heat intensity of the combustible gas transportation vehicle showed that the difference in the danger radius owing to the difference in vehicle capacity was insignificant. CONCLUSIONS : The simulation analysis of hazardous-material transportation vehicles indicated that accidents involving small- and medium-sized transportation vehicles could result in substantial damage to humans and ecosystems. For safety management of these small and medium-sized hazardous material transportation vehicles, it is expected that damage can be minimized with the help of rapid accident response through real-time vehicle control operated by the existing HMTS management center.

자율주행에 관한 관심은 전 세계적으로 증가하고 있으며, 글로벌 자동차 제조사들과 기술기업들이 자율주행 분야에 대한 투자를 늘 리고 있어 향후 자동차 산업과 교통체계 전반에 큰 변화가 전망된다. 이처럼 자율주행 관련 연구와 개발은 끊임없이 진보하고 있으며, 관련 연구 수행은 계속해서 이루어질 것으로 보인다. 연구 수행에 있어 동향 파악은 필수 요소이며, 본 연구에서는 국내 자율주행 연 구 동향을 분석하고자 한다. 연구 동향을 분석한 다양한 분야의 선행연구 검토 결과, 각각 연구 목적에 맞는 다양한 데이터베이스를 이용하여 데이터를 수집하였으며 연구 주제어 혹은 초록을 분석데이터로 활용하였음을 확인하였다. 자율주행 연구 동향에 대해 분석 한 선행연구 검토 결과, 기존 연구들은 분야를 구분하지 않고 연구를 수집·분석하였음을 확인하였다. 자율주행은 도로, 교통, 자동차, 기계, 컴퓨터, 전자, 전기 등 다양한 분야를 포함하고 있기에 분야별 연구 동향 분석이 필요하다. 이에 본 연구에서는 도로·교통 분야 의 동향 분석을 위해 최근 5년간(2019년~2023년) 국내 도로·교통 분야 등재 학술지에 게재된 학술 논문을 대상으로 연구 동향을 분석 하였으며, 보다 많은 텍스트 데이터를 활용하기 위해 주제어가 아닌 초록을 활용하였다. 키워드 출현 빈도 분석을 통해 주요 키워드를 도출하였으며, 토픽 모델링을 통해 주요 연구주제를 도출하였다. 본 연구에서 수행한 자율주행 연구 동향 파악은 도로·교통 분야에서 향후 수행될 자율주행 연구 방향 수립에 시사점을 제공할 것이라 기대된다.

수도권으로 인구가 집중되면서 광역 통행의 비중이 증가하게 되었다. 이러한 상황에서 서울시는 광역 통행에서 승용차 통행량을 줄 이고 대중교통의 편리성을 강화하여 대중교통이 광역 통행 수요를 분담하도록 하는 동시에 도심 주요 지역의 고밀복합개발을 통해 효 율적으로 도시 인프라를 개발하고자 하는 목적으로 서울시 여러 곳에 광역복합환승센터를 설치하였다. 본 연구는 이러한 복합환승센 터가 잘 기능하는지 평가하고 추후 다른 환승센터를 계획할 때에도 활용 가능한 평가 지표를 개발하고자 하였다. 평가를 위한 지표는 교통 기능 평가 지표 4가지, 도시 기능 평가 지표 3가지로 총 7가지의 지표를 선정하였으며, 환승센터마다 하나 의 점수로 환산 가능하도록 이 지표들을 하나의 선형식으로 통합하였다. 스마트카드 데이터로 환승시간, 광역교통분담률을 계산하였으 며, 교통카드 빅데이터 시스템상의 데이터를 통해 혼잡도와 접근성 평가 데이터를 추출하였다. 또한, 주변 지역 활성화도 관련 지표들 은 서울 열린 데이터 광장에서 취득하였다. 선형식의 각 변수의 계수는 서울시립대학교 교통공학과 구성원들을 대상으로 AHP 설문을 실시하여 얻은 지표별 가중치를 이용하여 결정하였다. 그 결과 광역복합환승센터 평가에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 환승시간과 혼잡도였으며, 가장 적은 영향을 미친 요소는 용적률 활용도였다. 또한 완성된 선형식으로 서울역과 청량리역 환승센터를 평가한 결과 종합적으로 서울역 0.801543점, 청량리역 0.742488점으로 서울역이 청량리역보다 광역복합환승센터로서의 기능을 더 잘 수행하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 환승시간, 용적률 활용도 등 일부 지표가 청량리역에서 우세하였으나 혼잡도나 주변 지역 활성화 지표가 서울 역에서 더 좋은 평가를 받은 점이 원인일 것으로 분석되었다.

PURPOSES : This study aimed to develop a transportation-energy linkage model and performance evaluation indicators to improve the sustainability operation and technology of smart city transportation-energy services. METHODS : This study derived a new transportation-energy linkage system model for 15 services designated by the national pilot city. Evaluation indicators for energy-oriented transportation services in smart cities were selected, and a methodological framework was proposed for selecting quantitative evaluation indicators based on text mining and importance-performance analysis (IPA). RESULTS : Twenty indicators, confirmed as crucial for successful transportation-energy linkage in smart cities, were selected. These covered data linkage between services, IoT-based information linkage driving rate, and network and energy efficiency indicators. The proposed quantitative methodological framework can complement expert subjective evaluation by identifying meaningful implications in research literature that experts may have missed. The methodology can consistently derive indicators even when new services are added, aiding policymakers’ decisions. CONCLUSIONS : The methodological framework can contribute to minimizing operational risks in smart city transportation-energy expansion. It can also be used to prioritize service investment in smart cities by estimating benefit effects through quantitative indicators.

PURPOSES : This study aimed to improve the effect of increasing the number of urban railway users when public transportation accessibility is improved by using village buses. METHODS : Using the case of Daejeon City, this study utilized the greenhouse gas reduction benefit among the benefits of the investment evaluation guidelines of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport to demonstrate the effect of introducing village buses, a flexible means of transportation, to transportation-disadvantaged areas and improving accessibility, thereby inducing a change to urban railways. and were quantitatively analyzed. RESULTS : The number of users expected to switch to urban rail was 9,964 in 2020 and 9,220 in 2025. Thus, the greenhouse gas reduction effect is predicted to decrease annually by 34,554 t (2020) and 31,973 t (2025). CONCLUSIONS : Among the demand management techniques, reducing the use rate of passenger cars is one of the most important. For this policy, it is most effective to provide an alternative means of transportation.

In supply chain, most partners except the top level suppliers have inbound and outbound logistics. For example, toll manufacturing companies get unprocessed materials from a requesting company and send the processed materials back to the company after toll processing. Accordingly, those companies have inbound and outbound transportation costs in their total logistics costs. For many cases, the company may make the schedule of distributions by considering only the due delivery dates. However, the inbound and outbound transportation costs could significantly affect the total logistics costs. Thus, this paper considers the inbound and outbound transportation costs to find the optimal distribution plans. In addition, we have considered the inventory holding costs as well with transportation costs. From the experimental results, we have provided the optimal strategies for the distributions of replenishment as well as deliveries.