이 논문에서 우리는 기존의 영상식 또는 루프식 좌회전 감응 시스템과는 달리 라이다(LiDAR)센서 및 영상 카메라를 이용하여, 좌회전 대기 차량을 2중으로 검지하고 좌회전 차선의 대기 길이에 대응하는 좌회전 교통신호체계를 효율적으로 부여할 수 있는 시스템을 소개하였다. LiDAR 센서에 의해 송수신된 LiDAR 신호에 대해서는 실시간으로 좌회전 대기 차량을 검지하고, 영상 카메라에 의한 영상에 대해서는 실시간 또는 일정한 주기별로 분석하도록 구성함으로써 불필요한 연산 처리를 절감시켜 실시간 감응 처리가 가능하도록 하였다. 실제 신호처리기를 이용한 교차로 시뮬레이션으로 1주일 동안 매일 5시간 성능 테스트를 해 본 결과 기존 방식에 비해 3%~5% 향상된 99.9%의 검지율을 기록하였다. 장점으로는 LiDAR 센서로 99.9% 좌회전 대기 차량이 검지되었으며 의도적인 검지 누락을 발생시키더라도, 영상에 의한 자체 보정을 통해 즉각적인 대응이 가능하여 좌회전 대기 차량의 과도한 대기시간을 조절시켜 교차로 내 모든 차선의 교통흐름을 원활하게 유도할 수 있었다. 또한 좌회전 차량이 뜸한 외곽의 교차로에 적용 시 불필요한 신호 비용을 줄이는 등 서비스 신뢰도 및 효율성을 높일 수 있다.
심각해지는 교통난을 효율적으로 해결하기 위한 목적으로 실시간 신호제어시스템의 도입이 점차 확산되고 있다. 실시간 신호제어시스템은 수집정보의 신뢰도 및 시스템의 기능성이 중요하다 할 수 있으나, 시스템 구축 후 이에 대한 평가체계가 미비하여 본래의 기능을 제대로 수행하지 못하는 경우가 많이 발생하고 있다. 본 연구는 실시간 신호제어시스템에 대해 수집정보의 신뢰도는 물론 시스템의 기능성 등에 대한 평가를 통해 신호제어시스템 운영 효율을 파악하고 확장 및 운영의 방향을 제시하고자 한다. 분석결과 낮은 신뢰도를 보이거나, 이에 따른 대기행렬 길이 예측, 주기길이 변화, 좌회전 감응제어 등 시스템 기능성에 문제가 있는 부분들이 있음을 알 수 있었다. 이를 해결하기 위해서는 지속적인 모니터링을 통한 효율적인 유지보수체계가 필요하다고 판단된다.
전자감응식 교통신호시스템은 승용차환산계수를 고려하지 않음으로서 과포화상태에서 출발지연시간 및 승용차 대기시간을 유발하고 있다. 본 논문에서는 전처리로,우선 신경망을 이용하여, 하위 교차로의 승용차환산계수를 생성한다. 그러나, 간혹 차량의 무게, 속도가 틀리기때문에 최적주기신호를 부정확하게 산출할 수 있다. 그러므로 후처리로 상위교차로의 포화상태비율에 의한 Feed-Back된 데이터를 이용한 퍼지제어를 함으로서, 과포화시에 승용차대기 시간 및 출발지연시간을 감소기키는 연구이다. 뿐만아니라, 과포화상태에서 앞막힘현상을 예방제어하기 위해서 포화상태비율, 도로길이, 도로경사도, 도로폭등이 같지 않은 상위교차로에서도 앞막힘현상을 예방제어 할 수 있도록 하였다.
서울시에 설치되어 운영되고 있는 COSMOS 시스템을 보다 안정화시키기 위한 신호운영 방안을 제시하였다. 우선적으로 COSMOS 운영지역내 주요 교통축의 운영현황을 분석하고, 교통축 소통 원활화를 위한 운영방법으로서, 교통축내 SubArea간 연결성 확보방안, 두 개의 축이 교차하는 경우의 각 축별 연동성 확보방안, 옵셋전이시 발생하는 전이량 감소방안 등을 제시하였다. 그리고, 좌회전 감응제어의 수행상 발생하는 문제점을 파악하여 이에 대한 개선방안을 제시하였다. 마지막으로 대기길이 추정 파라메터에 대한 설정방안을 제시하고. 이에 대하여 현장조사를 통한 평가를 수행하였다. 제시된 방안에 대하여 시뮬레이션 및 현장조사 방법으로 사례검증을 실시한 결과 현재 적용하는 방법과 비교하여 매우 개선된 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구결과를 더욱 발전시켜 적용하면, 향후 주요 교통축의 소통 원활화와 COSMOS 시스템의 안정화에 크게 기여할 수 있으리라 판단된다.
본 연구는 인공지능 신호 구현의 일환으로서, 딥러닝을 통해 실시간으로 추정하는 차량대기길이 기반의 감응식 신호 알고리즘을 제시하였다. 알고리즘의 구현을 위해 딥러닝 모형을 구현한 텐서플로우에 미시적 교통시뮬레이터인 Vissim을 제어하는 API, 즉 COM Interface를 구축하였다. Vissim에서 신호주기별로 수집된 링크통행시간과 통과교통량이 텐서플로우에 전달되면 학습이 완료된 딥러닝 모형을 통해 접근로별 차량대기길이가 추정된다. 접근로별 차량대기길이를 기반으로 신호시간을 산정한 후 Vissim 내부의 신호등화를 조정하여 시뮬레이션 한다. 본 연구에서 개발한 알고리즘은 현 TOD 방식에 비해 차량 지체가 약 5% 감소한 것으로 분석되었으며, 이는 네트워크 내 하나의 교차로만 대상으로 적용하여 그 효과가 제한된 것이며, 축 또는 네트워크 제어로의 공간적 확대방안을 향후연구로 제시하였다.
램프미터링은 고속도로로 진입하는 차량들을 제어함으로써 고속도로 본선의 정체를 줄이는 교통운영기법으로, 국외에서는 많이 사용되고 있으며 우리나라도 외곽순환도로 7개소에서 운영중이다. 램프미터링은 본선 정체를 줄이는 장점이 있는 반면 단점도 존재하는데, 램프 출구에서 차량들이 신호를 받고 대기하기 때문에 대기행렬이 발생하고 차량이 많은 시간대는 램프 대기행렬이 인접 도로에 까지 영향을 미치게 된다. 따라서 이를 해결하기 위해 공간적으로 여유가 있는 램프는 진입 수요를 많이 제어하고 공간적으로 여유가 없는 곳은 진입 수요를 적게 제어하도록 램프미터링 알고리즘을 개선하였다. 이를 평가하기 위해 통합평가지수(Combined Index)를 사용하였고 평가 결과 형평성과 효율성을 동시에 만족하는 것으로 나타났다.
국내에서 운영되는 교통체계를 보다 안전하고 효율적으로 개선하기 위해 창원시를 대상으로 교통운영체계 선진화 사업이 시행되었다. 이 사업은 회전교차로 설치와 비보호좌회전 확대 등 10개의 단위사업이 포함되었고, 이에 대한 사업 전/후 효과 평가를 실시하였다. 본 논문에서는 회전교차로, 비보호좌회전, 좌회전감응신호 적용에 따른 정량적 및 정성적 평가결과를 분석하여 제시하였다. 정량적 분석결과로는 회전교차로 도입으로 평균 통행속도가 16.8% 향상되었으며, 비보호좌회전 확대 시행에 따른 평균 통행시간은 12.4% 감소하였으며, 제어지체는 41.6% 개선되었다. 좌회전 감응제어 운영으로 인한 평균 제어지체는 26.7% 감소한 것으로 분석되었다. 정성적 분석결과로는 회전교차로 도입으로 인한 만족도는 약 57.7%, 비보호 좌회전 확대 운영의 만족도는 약 60.3%로 분석되었다. 이와 같이 교통운영체계 선진화 사업에 대한 운영 효과가 크게 나타났고, 일반시민들의 만족도도 매우 높은 것을 파악되었다. 그러므로 선진화 사업의 적용 효과가 클 것으로 예상되는 지점을 파악하여 이를 확대 적용하는 것이 필요하다고 판단된다
본 연구에서는 V2X 통신환경 하에서 개별 차량 기반 수집 데이터를 활용하여 독립교차로의 실시간 교통상황대응 최적 교통신호 제어 알고리즘을 개발하였다. 매초 간격으로 V2X 통신환경에서 수집되는 정보를 이용하여 주기, 현시, 현시 순서를 결정하는 알고리즘과 이 알고리즘 안에서 감응식 신호를 적용하여 독립신호 교차로의 신호 최적제어를 실시하였다. 최적화된 신호시간과 본 연구에서 개발된 알고리즘을 활용한 신호제어 성능을 비교하면 전제적으로 평균 지체, 평균 정지지체, 정지횟수, 평균속도가 개선되었음을 나타나고 있으며, 개선 폭이 교통량이 많아질수록 커지는 것으로 분석되었다. 또한 시장점유율에 따른 도입 시기 평가 결과, 평균 지체의 경우 교통량이 500대의 경우 시장점유율이 50% 이하로 내려가면 본 연구에서 개발된 알고리즘이 기존 신호알고리즘보다 높은 지체를 보였으나, 교통량이 1,000대일 경우 시장 점유율 25% 이하에서 지체가 높아졌다. 하지만 1,500대일 경우 시장점유율에 25%에 불과해도 기존의 신호제어 알고리즘보다 지체가 낮아지는 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 모호한 상황에서도 적절하게 대처하는 인간의 판단능력과 유사한 퍼지논리를 이용, 교차로 교통신호등의 최적현시를 결정하는 제어기를 구현하여 기존의 차량감응식 제어기(Vehicle Actuated Controller)와 고정주기식 제어기(Fixed Cycle Time) 및 그외의 구현 가능성 있는 제어기와 비교하여 성능이 우수한 알고리즘을 제시한다. 각 현시단계의 주기시간을 결정함에 있어 기존의 방식인 웹스터(Webster)식을 이용하는 방법보다는 상황에 맞는 현시순서를 퍼지 논리 알고리즘을 통해 선정하고, 불확실한 교통량변화에 적절하게 대응하는 퍼지최적주기시간을 결정하여 구성한 퍼지 최적현시제어기가 비교제어기에 비해 교통소통에 우수함을 보여주었다.
다이아몬드 인터체인지에서 사용되는 두 가지 유형의 3현시 신호 체계의 운영결과를 다양한 교통상황 하에서 분석하였다. 본 연구를 수행하기 위하여 Hardware-in-the-loop 장치를 CORSIM 프로그램과 연결하여 사용하였으며, 운영결과는 평균지체와 총 정지수의 두 가지 효과척도를 사용하여 평가하였다. 평가결과 두 가지 3현시 신호 체계는 평균적으로 평균지체에 관해서는 동일한 결과를 나타내었으나 총 정지수는 다른 결과를 나타내었다. 또한 평균지체는 교통패턴과 인터체인지 거리에 따라 큰 영향을 받는 것으로 파악되었다. 총 정지수는 인터체인지 거리가 증가함에 따라 감소되었고, 두 가지 3현시 신호체계의 운영효과를 비교 평가할 수 있는 척도로 평가되었다. 그리고 Hardware-in-the-loop 장치를 결합하여 현재 시뮬레이션 기술의 적용영역을 확장할 수 있음을 구현하여 예시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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