초록
혼잡은 반복정체와 비반복(돌발상황)정체로 나눌 수 있다. 고속도로의 효율적인 교통관리를 위해서는 사전 예측이 불가능한 돌발상황으로 인한 비 반복정체를 신속·정확하게 검지하여 대응함이 매우 중요하다. 이러한 목적으로 국내외적으로 많은 노력을 기울여 왔으나, 기존에 개발된 많은 돌발상황검지알고리즘들은 검지율 증가시 수반되는 오보율증가에 대한 문제점을 극복하는데 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이로 인해 고속도로 운영자에게 실질적으로 적용이 가능한 돌발상황검지알고리즘을 제공하지 못하고 있다. 이와 같은 현 여건을 감안하여 본 연구에서는 돌발상황 검지율과 오보율을 모두 향상시킬 수 있는 기존에 개발된 방법론을 응용하고, 운영자측면에서 돌발상황검지의 효용성을 증대할 수 있는 기법을 개발하는데 주안점을 두고 있다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 교통량, 속도, 점유율 등 세 교통변수간 관계식에 근거하여 일차적으로 돌발상황을 검지하고, 다음 단계에서 검지된 교통상황의 돌발상황 여부를 McMaster 알고리즘에서 적용한 반복 및 비반복정체 구분을 위한 교통상황판단 방법론을 응용하여 구축하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘의 구성체계와 연구에 적용된 방법론의 적합성 평가를 위해 미국 캘리포니아에 위치한 I-880고속도로에서 수집된 교통자료를 이용하였다. 평가결과, 돌발상황 검지율과 오보율 측면에서 본 연구에서 제시한 알고리즘의 적용가능성이 매우 긍정적으로 판단된다. 본 연구에서는 캘리포니아 알고리즘에 대한 평가결과도 참고적으로 제시하였다.
Incident detection rate and false alarm rate are the key measures tot estimating the performance of automatic incident detection algorithms. It is, however inherently very difficult to improve the two measures simultaneously. The main purpose of this study is to present some methods for solving the problem. For this, an incident detection algorithm has been designed in this study. The algorithm is consisted of two functions, one for detecting incident and another for detecting congestion. A logic for distinguishing non-recurrent congestion from recurrent congestion was employed in the algorithm. The new algorithm basically requires speed, flow, and occupancy data for defining incident situation, but the algorithm is able to perform this task without one of the three parameters. The performance of the algorithm has been evaluated by using the field data collected from Interstate Highway 880 in Bay Area, California. The empirical analysis results are very promising and thus, the algorithm proposed may be very useful for the analysts. This paper presents some empirical test results for the performance of California incident detection algorithm, only for the reference purpose.