Abstract
Microscopic freeway simulation models project the uncertain values of performance measures for subject traffic conditions by explaining drivers' driving behavior with lane changing and car-following models. However, the existing lane changing models are limited to gap acceptance oriented passive behavior of drivers and not able to capture more-or-less aggressive driving behavior(e.g. cut-in lane changing) ordinarily obseved in field. This paper suggests the definition of cut-inlane changing and presents its characteristics based on the findings from two different freeway on- and off-ramp sections. In addition, this paper proposes a new lane changing model capable of handling both passive and active drivers' driving behavior for better performance of simulations. The proposed lane changing model was tested with Hanyang Simulatin (HYTSIM), a microscopic freeway simulation program developed for this study. The HYTSIM simulation results reflecting the performance of the proposed lane changing model were compared against the field data. The test results showed that the distribution of gaps collected when vehicles change lanes were statistically identical to the field data at 95% confidence level.
끼어들기 행태는 차로변경 대상 측면차로에 충분한 차간간격이 존재하지 않는 상황에서도 운전자가 강제적으로 차간간격을 만들어내는 적극적인 운행행태이다. 이러한 끼어들기는 주변 주행차량들의 움직임에 종속적으로 대응하지 않는 능동적인 운행행태로 간격수락이론이 주요 기반을 이루는 기존 차로변경보형으로는 설명되지 않는다. 보다 현실적인 교통류 흐름의 모사를 지원하기 위하여 끼어들기 행태를 설명하는 운전자 운행행태 모형 개발이 수반될 필요가 있다. 본 연구에서는 합류부와 분류부를 대상으로 끼어들기 특성 분석 및 분포 추출을 하였으며, 끼어들기 판단지표를 도출하여 모형을 개발하였다. 합류부와 분류부를 대상으로 차로변경행태 분석 결과 차간시간의 경우 차로변경차량과 차로변경 종료차로 선두차량과의 차간시간은 E기뭏(0.343, 3) 분포, 후미차량과의 차간시간은 Weibull(1.12, 1.81) 분포, 상대속도의 경우 차로변경차량과 차로변경 종료차로 선두차량과의 상대속도는 Lognormal (11.8, 4.6) 분포, 후미차량과의 상대속도는 Lognormal (6.01, 4.27) 분포, 차로변경차량의 가속 분포는 Lognormal (1.24, 2.5) 분포, 감속 분포는 Normal(-1.51, 1.27) 분포를 따르는 것으로 분석되었다. 현장관측 자료를 토대로 끼어들기 판단지표 도출 결과 감속하는 차로변경 종료차로 후미차량의 속도 분포가 평균값 6.78m/sec, 분산 9.84m/sec인 Gamma(2.74, 1.74)분포를 따르며, 현장관측 자료의 분포와 모형결과 분포의 동일성 여부를 판단하기 위해 신뢰수준 95%로 $x^2$-test 검정을 실시 한 결과 "모형결과 분포는 현장관측 자료의 분포를 따른다."고 검증되었다.
