반복정체와 함께 돌발상황은 고속도로 교통혼잡의 주요 원인이 되고 있다. 발생된 돌발상황에 대해 즉각 정보를 제공하고 신속히 교통류를 관리하는 정도는 그 교통류관리시스템의 수준을 의미하는 것으로, 돌발상황에 의해 차로가 차단될 시간을 속히 예측하는 것은 돌발상황관리에서 매우 기본적인 사항이라 하지 않을 수 없다. 돌발상황에 따라 교통류관리대책을 수립·실시하고 교통정보를 제공하자면 돌발상황으로 인한 교통영향(지체와 대기행렬 길이)을 먼저 산정해 보아야 하며 그러기 위해서는 지속시간의 예측이 반드시 필요하다. 통상 돌발 상황의 지속시간은 그 유형 및 심각도에 따라 다양해지며 교통, 도로, 환경 등과 같은 복합적인 조건에 영향을 받는다. 따라서 돌발상황 지속시간 예측모형에 사용되는 독립변수는 돌발상황 확인시점에서 수집 가능한 변수이어야 하며 모형의 현장적용을 위해서는 해당도로의 교통관제시스템의 수준과 함께 정보원(CCTV, 순찰반 등)의 특성을 고려하여야 한다. 본 연구는 고속도로 돌발상황 지속시간 예측모형 개발을 목표로 하며, 한국도로공사 수원지사의 교통사고발생 속보 21개월 분의 자료를 정리하여 본선에서 발생한 각종 돌발상황 168건을 사용자료로 추려냈다. 이를 DB화하여 통계분석을 수행하였으며 고속도로에서의 돌발상황 지속시간 예측을 위한 다중선형회귀모형을 구축하였다. 그리고 모델링에 사용되지 않은 자료를 이용해 개발모형의 정확성 평가를 수행하였다.
돌발상황은 미리 예측하여 대응할 수 없으며 신속한 대응이 이루어지지 않을 경우 2차사고와 상당한 교통지정체가 발생하기 때문에 돌발상황 사전사후 전 과정에 대한 효율적인 대응 및 처리를 위해서는 매뉴얼 개발이 필요하다. 그러나 현재 국내에는 관리적 차원의 돌발상황 대응 및 처리에 대한 매뉴얼은 전무하며, 돌발상황에 대한 정의마저도 담당실무기관별로 상이하다. 따라서 본 연구에서는 고속도로 돌발상황관리체계의 요소기술에 대한 종합적인 문제점 분석과 조치 및 대응체계, 실무상의 매뉴얼 작성방안을 제시하였다. 현재 국내에는 관리적 차원의 돌발상황 대응 및 처리에 대한 매뉴얼은 전무하며, 돌발상황에 대한 정의마저도 담당실무기관별로 상이하다. 따라서 본 연구에서는 고속도로 돌발상황관리체계의 요소기술에 대한 종합적인 문제점 분석과 조치 및 대응체계, 실무상의 매뉴얼 작성방안을 제시하였다. 본 연구의 기본내용은 다음과 같다. 첫째, 국내외 돌발상황관리시스템 매뉴얼 현황을 살펴보았다. 둘째, 돌발상황관리 시스템 매뉴얼 유형설정을 위해 관리단계별, 관리기관별, 돌발상황 유형별로 구분하여 유형을 설정하였다. 셋째, 돌발상황관리시스템 매뉴얼 작성지침개발을 위해 매뉴얼 작성지침의 기본방향을 설정하였다. 또한, 현장 대응매뉴얼, 교통관리센터 대응매뉴얼로 나누어 구성요소를 구분하였고 세부 작성내역을 설정하였다. 본 연구의 활용방안 및 기대효과를 요약하면 고속도로 돌발상황관리시스템 구축 기준 제시, 국내 고속도로 교통관리시스템의 돌발상황 관리시스템 개선, 교통관리시스템 관련 실무자 교육교재 활용 등이다.
2차 사고의 치사율은 일반 교통사고의 7배이며 고속도로에 한정하면, 사망자 4명 중 1명은 2차 사고로 인한 사망이라고 할 수 있다. 돌발상황은 2차 사고를 유발할 수 있으며 운전자에게 대비할 시간을 주지 않아 주행속도가 높은 고속도로에서의 사고 위험은 더욱 치명적이다. 그러나 기존 연구에서는 이미 교통사고에 관한 연구를 수행하거나 교통사고 후 발생하는 2차 사고에 관한 연구를 수행하고 있어서 그 외 도로에서 발생할 수 있는 다른 돌발상황에 대해 고려하지 못하고 있다. 따라서 2차 사고로 인한 피해와 사상자 감소를 위해서는 교통사고 외에도 사고 유발 가능성을 제거하여 안전한 도로환경을 만들 필요성이 존재한다. 본 연구에서는 돌발상황과 발생요일, 발생시간, 곡선반경이 돌발상황 발생과 연관성이 있는지에 대하여 분석하였다. 돌발상황은 천안논산고속도로와 서울양양고속도로에서 2022년 발생한 자료를 사용하였으며 고속도로의 구간을 분할하여 곡선반경을 계산하고 이를 군집분석을 통해 직선부, 완화곡선부, 곡선부로 구분하여 분석하였다. 분석결과 발생요일, 발생시간, 곡선반경이 돌발상황과 연관성이 있는 것으로 분석되었다.
최근 인공지능 (Artificial Intelligence: AI) 기술 발전으로 폐쇄회로 TV(Closed-Circuit television: CCTV)와 같은 영상 센서에 AI 기술을 도입하여 특정 돌발상황을 검지하고 있으나 대부분 고정식 장비 기반으로 돌발상황 검지가 진행되어왔다. 따라서 모든 도로 공간에 대한 돌발상황 검지에는 한계가 존재해왔다. 그러나 영상 센서와 edge-computing 기술 등의 발전으로 이동식 영상정보수집 및 분석 기술이 확산되고 있다. 본 연구는 이러한 이동식 영상 수집 및 분석 장비(커넥티드 차량)의 도입 수준에 따른 돌발상황 검지시간 감소효과를 추정하는 것이 목적이다. 이를 위해 2021년 경부고속도로 수원지사에서 수집된 돌발상황 발생 건수 자료를 활용하였다. 분석 결과 편도 2차로 고속도로는 커넥티드 차량의 보급률(Market Penetration Rate: MPR)이 4% 이상, 편도 3차로 고속도로는 3% 이상이면 돌발상황 검지 시간이 1분 이하로 나타났고, 편도 2차로와 편도 3차로 고속도로에서 MPR이 각각 0.4% 이상, 0.2% 이상이면 한국도로공사에서 발표한 평균 돌발상황 검지시간 보다 감소하는 것으로 나타났다.
우리나라 대부분의 도로에서는 교통사고를 비롯한 기대하지 않았던 비반복적인 사건 즉, 돌발상황의 발생이 증가되고 있다. 돌발상황의 증가는 교통류의 정상적인 흐름을 방해하며 용량감소를 초래하여 교통혼잡을 야기시킨다. 본 연구에서는 도시고속도로 돌발상황을 검지하기 위한 방법으로 현재 전기공학을 비롯한 많은 공학분야에서 사용하고 있는 Wavelet 기법을 적용하였다. 이 기법을 적용하기 위한 실제자료는 서울시 도시고속도로(내부순환로)의 검지기를 통해 수집된 자료 중 교통류의 주요 변수인 점유율 자료를 이용하였다. Wavelet 기법의 적용성을 평가하기 위한 비교 알고리즘으로 기존 돌발상황 검지 알고리즘 중 점유율 기반의 California 알고리즘과 Low-Pass Filtering 알고리즘을 이용하여 모형의 유의성을 검토해 보았다. Wavelet 기법의 적용결과 오경보율(False Alarm Rate)은 California 알고리즘 및 Low-Pass Filtering 알고리즘과 비슷하였으나 검지율(Detection Rate) 측면에서는 다른 두 알고리즘보다 우수한 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 CA(Cellular Automata)규칙을 이용하여, 돌발상황의 영향을 분석할 수 있는 시뮬레이션 모형을 구축하고, 실시간 자료인 VDS 자료와 현장측정 자료를 이용하여 시뮬레이션 모형을 검증하였다. 이렇게 구축된 시뮬레이션 모형을 이용하여, 고속도로상에서 돌발상황이 발생하였을 때의 영향을 분석하였다. 그 결과는 5% 신뢰구간에서 통계적으로 유의함으로 나타났다. 돌발상황의 영향을 분석하기 위해서 돌발상황의 지속시간과 교통량의 변화에 따른 돌발상황의 유형을 분류하였고, 각각의 돌발상황 유형에 따른 영향을 분석하였다. 이때 돌발상황에 의한 영향은 구간 통행시간의 변화와 혼잡 지체시간의 변화를 통해서 분석하였다. 결과에 따르면, 교통량이 적을 때는 교통류가 돌발상황에 의해서 거의 영향을 받지 않았고, 교통량이 증가함에 따라, 돌발상황에 의한 영향이 점점 더 커지는 것으로 나타났다. 또한, 교통량이 2000대/시를 넘어설 때는 돌발상황이 발생하지 않더라도, 교통량의 증가에 따라 혼잡지체가 자연스럽게 발생하는 것으로 나타났고, 돌발상황이 45분 동안 계속될 경우에는 약 425∼722대·시의 지체가 발생하였다.
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.
돌발상황이 발생하였을 경우 발생장소를 기준으로 상류부와 하류부에서는 교통류의 특성이 서로 다르게 나타난다 즉, 상류부에는 저속으로 운행하는 높은 밀도의 교통류가 그리고, 하류부에는 고속으로 운행하는 낮은 밀도의 교통류가 형성되는 것이다. 본 연구에서는 이러한 특성을 이용하여 돌발발생 장소의 상 하류부 검지기 간의 속도와 밀도의 차이를 시간적, 공간적으로 동시에 고려한 돌발감지기법을 제시하였다 따라서 본 연구에서는 기존에 운영되고 있는 비교기법에 속하는 돌발감지기법들이 점유율 단독 또는 점유율과 운행속도의 추세를 별개로 분석한 후 두 개 지표의 변화추세를 고려한 것에 비하여 검지기 간의 거리 및 속도와 밀도를 동시에 고려 할 수 있는 개념을 제시하는데 그 의의가 있다. 천안-논산고속도로의 사고 상황 자료를 바탕으로 off-line 상에서 본 기법을 적용한 결과 인접 검지기 간의 속도-밀도관계를 분석함으로서 사고위치와 검지기간의 관계 등을 포함한 돌발상황을 감지할 수 있었다. 향후 본 기법이 고속도로교통관리시스템(FTMS)의 돌발감지기법(AID)으로 적용되기 위해서는 광범위한 자료를 바탕으로 돌발을 판정할 수 있는 임계치, 사고의 파장정도 및 돌발발생장소와 검지기 간의 위치에 따른 변화추이 등에 대한 추후 연구가 필요할 것으로 판단된다.
고속도로 상의 반복, 비 반복정체를 해결하기 위해 많은 곳에서 램프미터링을 실시하고 있다. 그러나 기존 램프미터링은 특정 시간에 정체가 반복적으로 발생하는 지역을 대상으로, 정체가 되기 전에 고속도로 본선의 교통량을 조절하여 정체가 되지 않도록 운영하는 것에 중점을 두고 있기 때문에 돌발상황과 같은 비 반복정체에 대처할 수 없다. 또한 정체 후 정체 해소를 위한 대책이 없으며, 각 진입로마다 단독으로 램프미터링을 운영하기 때문에 정체를 빠른 시간 안에 해소시킬 수 없다. 본 연구에서는 기존 램프미터링의 문제점을 해결하기 위하여 충격파 이론을 도입한 램프미터링 기법인 SARAM(Shockwave Adaptive Real time Ramp Metering)을 개발하였다. 서울외곽순환고속도로의 장수IC~중동IC 구간을 대상으로 실험한 결과, 평균속도는 7.32km/h 만큼 증가하고 평균지체 시간이 39.14sec 만큼 감소하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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