회전교차로는 영국, 프랑스 등에서 70년대 이후부터 발전하여 현재 유럽을 비롯한 호주, 미국 등 세계 여러 나라에서 운영되어 관련 연구가 끊임없이 지속되고 있으며, 최근 회전교차로를 적극 도입하고 있는 우리나라에서도 이에 맞춰 적극적인 홍보 및 연구가 계속 되고 있다. 하지만 선행연구들은 회전교차로의 안전성 및 운영 효율성에 관한 연구들이 대부분을 차지하고 있고, 회전교차로 설계지침 및 관련연구에서 명확한 보행자 관련 설치기준 및 영향을 제시하지 않고 있다. 설계지침에서 제시하고 있는 최대 교통량에서 보행자에 의한 영향까지 고려한다면, 첨두시간과 같은 시점에서는 오히려 회전교차로가 비효율적으로 운영 될 수 있다. 즉, 첨두시 이외의 시간에는 회전교차로가 효율적으로 운영 되지만, 특정 시간대에는 차량 통행량 및 보행자 수에 따라 회전교차로의 운영개선을 검토해 볼 수 있다. 본 연구에서는 특정시간이나 첨두시의 교통량 및 보행자수를 가정하여 보행자수에 따른 회전교차로의 접근로별 용량변화를 살펴보고, 보행자 수가 증감함에 따른 회전교차로에서의 보행신호 적용 타당성 및 그에 따른 신호운영 방안을 제시하였다. 현장자료를 이용한 시뮬레이션 분석을 통해 회전교차로 보행신호의 설치효과 및 적용방안을 검토하였고, 보행신호를 적용한 회전교차로의 설치 시, 일반 회전교차로에 비해 지체감소 효과가 있는 것을 확인하였다.
본 연구의 목적은 혼잡 교차로에 직결형 회전교차로의 적용 가능성을 평가하고 적용 가능한 교통량 범위를 산정하여 도입기준을 마련하는데 있다. 이를 위해 진입 교통량 및 주 부도로 교통량 비율, 좌회전 교통량 비율에 따라 다양한 시나리오를 작성하고 직결형 회전교차로와 회전교차로, 신호교차로에 대한 시뮬레이션을 수행하여 지체시간을 비교 분석하였다. 분석 결과 주 부도로 교통량 비율이 6:4인 경우의 차로당 교통량이 400대/시에서는 좌회전 비율 30%까지, 500대/시에서는 20%까지, 600대/시에서는 10%까지 직결형 회전교차로의 지체시간이 가장 작게 나타났다. 주 부도로 비율이 7:3인 경우에는 차로당 교통량이 400-600대/시에는 6:4와 동일하게 나타났으나 300대/시의 좌회전 비율 30%, 700대/시인 경우의 10%에서 직결형 회전교차로가 가장 작게 나타났다. 주 부도로 비율 8:2인 경우에는 차로당 교통량이 400-500대/시, 700대/시인 경우에는 7:3과 동일하게 나타났으나 300대/시의 10-30%, 600대/시에는 좌회전 비율이 20% 인 경우에도 가장 작게 나타났다. 종합해보면 주 부도로의 교통량 비율 차이가 커질수록 좌회전 교통량 비율과 교통량이 적을수록 직결형 회전교차로의 교통 처리 능력이 높게 나타났다. 따라서 주 부도로 교통량 차이가 크고 주도로 직진교통량 비율이 큰 혼잡교차로에 직결형 회전교차로의 도입 시 효과가 클 것으로 기대된다.
본 논문은 교통 교차로 신호의 최적 주기 시간을 구하기 위해 계층분석법(AHP:Analytic Hierach Process) 제어기 사용을 제어한다 전문교통평가자로부터 데이트를 받아 시뮬레이션을 하여 AHP 제어기의 성능이 고정 시간 제어기 퍼지제어기와 비교되었다 시뮬레이션은 안산시청 로타리의 많은 전문 면담자로부터 얻은 더에터를 사용하여 실행되었다 주요한 문제는 AHP 제어기 알고리즘이 교통 교차로 신호제어를 위해 전문 시스템으로 구성되어 교통 신혼 통제 체제를 얼마나 보조할 수 있는가이다 논문은 두 단계를 갖는다 (1) 개개목적의 중요성을 계산할 수 있는 Satty의 연구를 기초로 하는 새로운 방법을 제안한다 (2) 인간의 결정 체계는 퍼지 적분이 사용되는 근사 추론에 의하여 나타내진다는 것을 고려한다.
국내에서 운영중인 2차로 회전교차로는 합·분류 등에서 발생하는 상충, 진출·입차량과 회전차량간의 상충 등의 문제점이 있다. 해외에서는 2차로 회전교차로의 문제점을 해결하기 위해 주행경로를 도류화시켜 안전성과 효율성을 향상 시켜주는 나선형 회전교차로를 운영하고 있다. 본 연구에서는 나선형 회전교차로의 국내에 맞는 적정교통량 수준을 분석하기 위해 VISSIM을 이용하여 교통량수준, 방향별 회전교통량을 일정한 수준으로 증가시켰다. 나선형 회전교차로는 방향별 회전교통량에 의해 차이가 있지만 적정교통량은 2,400-2,800대/시인 것으로 분석되었다. 나선형 회전교차로는 좌회전·직진교통량에 의해 지체가 증가하는 것으로 분석되었으며, 좌회전 통행비율이 30% 이상인 경우 나선형 회전교차로보다 2차로 회전교차로와 신호교차로의 운영이 더 효율적인 것으로 분석되었다.
원활한 교통의 흐름은 현대 사회에서 매우 중요한 요소이며, 교통체증은 환경 및 경제 등 다양한 형태로 문제를 초래했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 인공지능을 활용한 지능형교통체계(Intelligent Transport System)가 주목받고 있다. 본 논문에서는 강화학습 기법을 활용하여 교차로 각 방향의 차량과 보행자를 동시에 고려하여 교통의 흐름을 원활하게 하면서 동시에 불만족도를 낮출 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘을 적용한 교차로 신호체계 시뮬레이션 결과, 기존의 고정형 신호체계에 비해 차량·보행자의 불만족도를 상당히 낮출 수 있으며, 교차로의 교차하는 도로의 수가 많을수록 성능의 차이가 증가함을 확인하였다.
본 연구에서는 통행방향의 교차 상황이 발생하였을 때와 그렇지 않았을 때의 뇌파를 정량적으로 측정하여 보행자가 인지심리적 불편함을 느끼는지 여부를 알아보았다. 총 50명의 실험참가자에게 통행방향의 교차가 발생하는 영상 4개와 그렇지 않은 영상 4개를 무작위고 시청하게 하고 좌 우 전두엽, 좌 우 후두엽, 좌 우 측두엽, 중심엽 부위에서 나타나는 뇌파 신호를 추출하였다. 추출된 뇌파는 주파수 분석을 하여 alpha파 상대 스펙트럼 값, beta파 상대 스펙트럼 값, theta파 상대 스펙트럼 값을 계산하고 동선의 교차 여부에 대한 정량적 비교를 실시하였다. 실험 결과, 통행방향이 일관된 영상을 시청하였을 때 모든 부위에서 alpha파가 높게 나오는 경향을 보였다. 본 연구 결과는 통행방향이 좌/우로 교차할 때 교차하지 않는 상황에 비해 보행자가 인지심리적 더 스트레스를 느끼는 것으로 나타났다.
수식적 해법을 이용하여 교차로 교통사고 충돌 속도를 산정을 위해서는 충돌 전 차량 진입각 및 충돌 후 차량 이탈각 추정은 비교적 쉽지만, 충돌 후 차량의 감속을 분석하기는 매우 어렵다. 충돌 지점부터 최종 위치까지 이동하는 과정에서 노면 흔적이 발생하지 않으면, 충돌 후 차량의 감속을 분석하기 어렵다. 차량의 주행 특성에 따른 관성력과 충돌 부위 및 충돌 속도에 따른 편심력 등의 작용으로 충돌 후 차량 운동 궤적은 불규칙한 곡선 궤적을 보인다. 그러므로, 정확한 충돌 속도 분석을 위해서는 충돌 후 적정한 이탈각을 설정하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 컴퓨터 시뮬레이션(PC-Crash)을 이용한 모의 충돌 실험 자료에 근거하여 충돌 후 적정한 차량 이탈각과 충돌 속도와의 상관관계를 분석하여 회귀 분석 모형을 제안하고, 교차로 충돌사고에 차량 이탈각만을 적용한 충돌 속도 산출 방법을 제시하였다. 본 연구의 회귀 분석 모형에서 결정 계수는 0.864이므로 제시한 회귀 분석 모형이 매우 적합하다는 것을 알 수 있다.
이 논문에서는 지구통계학적 시뮬레이션을 이용하여 자료 표현에서의 불확실성이 최종적인 공간통합에 미치는 영향을 정량적으로 분석하고자 하였다. 광물자원 탐사를 위한 공간통합 사례연구를 통해 시뮬레이션 결과에 따라 예측 능력의 차이가 나타남을 확인 할 수 있었으며, 결론적으로 지구통계학적 시뮬레이션이 공간 자료의 불확실성 모델링에 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
시뮬레이션 기법을 이용한 시스템의 분석에 있어서 실험의 자동화는 현재 많은 연구와 개발이 진행 중인 분야이다. 컴퓨터와 정보통신 시스템에 대한 시뮬레이션의 예를 들어 보면, 수많은 모델을 대한 시뮬레이션을 수행할 경우 자동화된 실험의 제어가 요구되고 있다. 시뮬레이션 수행회수, 수행길이, 데이터 수집방법 등과 관련하여 시뮬레이션 실험방법이 자동화가 되지 않으면, 시뮬레이션 실험에 필요한 시간과 인적 자원이 상당히 커지게 되며 출력데이터에 대한 분석에 있어서도 어려움이 따르게 된다. 시뮬레이션 실험방법을 자동화하면서 효율적인 시뮬레이션 출력분석을 위해서는 시뮬레이션을 수행하는 경우에 항상 발생하는 초기편의 (initial bias)를 제거하는 문제가 선결되어야 한다. 시뮬레이션 출력분석에 사용되는 데이터들이 초기편의를 반영하지 않는 안정상태에서 수집된 것이어야만 실제 시스템에 대한 올바른 해석이 가능하다. 실제로 시뮬레이션 출력분석과 관련하여 가장 중요하면서도 어려운 문제는 시뮬레이션의 출력데이터가 이루는 추계적 과정 (stochastic process)의 안정상태 평균과 이 평균에 대한 신뢰구간(confidence interval: c. i.)을 구하는 것이다. 한 신뢰구간에 포함되어 있는 정보는 의사결정자에게 얼마나 정확하게 평균을 추정할 구 있는지 알려 준다. 그러나, 신뢰구간을 구성하는 일은 하나의 시뮬레이션으로부터 얻어진 출력데이터가 일반적으로 비정체상태(nonstationary)이고 자동상관(autocorrelated)되어 있기 때문에, 전통적인 통계적인 기법을 직접적으로 이용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 출력데이터 분석기법이 사용된다.본 논문에서는 초기편의를 제거하기 위해서 필요한 출력데이터의 제거시점을 찾는 새로운 기법으로, 유클리드 거리(Euclidean distance: ED)를 이용한 방법과 현재 패턴 분류(pattern classification) 문제에 널리 사용 중인 역전파 신경망(backpropagation neural networks: BNN) 알고리듬을 이용하는 방법을 제시한다. 이 기법들은 대다수의 기존의 기법과는 달리 시험수행(pilot run)이 필요 없으며, 시뮬레이션의 단일수행(single run) 중에 제거시점을 결정할 수 있다. 제거시점과 관련된 기존 연구는 다음과 같다. 콘웨이방법은 현재의 데이터가 이후 데이터의 최대값이나 최소값이 아니면 이 데이터를 제거시점으로 결정하는데, 알고기듬 구조상 온라인으로 제거시점 결정이 불가능하다. 콘웨이방법이 알고리듬의 성격상 온라인이 불가능한 반면, 수정콘웨이방법 (Modified Conway Rule: MCR)은 현재의 데이터가 이전 데이터와 비교했을 때 최대값이나 최소값이 아닌 경우 현재의 데이터를 제거시점으로 결정하기 때문에 온라인이 가능하다. 평균교차방법(Crossings-of-the-Mean Rule: CMR)은 누적평균을 이용하면서 이 평균을 중심으로 관측치가 위에서 아래로, 또는 아래서 위로 교차하는 회수로 결정한다. 이 기법을 사용하려면 교차회수를 결정해야 하는데, 일반적으로 결정된 교차회수가 시스템에 상관없이 일반적으로 적용가능하지 않다는 문제점이 있다. 누적평균방법(Cumulative-Mean Rule: CMR2)은 여러 번의 시험수행을 통해서 얻어진 출력데이터에 대한 총누적평균(grand cumulative mean)을 그래프로 그린 다음, 안정상태인 점을 육안으로 결정한다. 이 방법은 여러 번의 시뮬레이션을 수행에서 얻어진 데이터들의 평균들에 대한 누적평균을 사용하기 매문에 온라인 제거시점 결정이 불가능하며, 작업자가 그래프를 보고 임의로 결정해야 하는 단점이 있다. Welch방법(Welch's Method: WM)은 브라운 브리지(Brownian bridge) 통계량()을 사용하는데, n이 무한에 가까워질 때, 이 브라운 브리지 분포(Brownian bridge distribution)에 수렴하는 성질을 이용한다. 시뮬레이션 출력데이터를 가지고 배치를 구성한 후 하나의 배치를 표본으로 사용한다. 이 기법은 알고리듬이 복잡하고, 값을 추정해야 하는 단점이 있다. Law-Kelton방법(Law-Kelton's Method: LKM)은 회귀 (regression)이론에 기초하는데, 시뮬레이션이 종료된 후 누적평균데이터에 대해서 회귀직선을 적합(fitting)시킨다. 회귀직선의 기울기가 0이라는 귀무가설이 채택되면 그 시점을 제거시점으로 결정한다. 일단 시뮬레이션이 종료된 다음, 데이터가 모아진 순서의 반대 순서로 데이터를 이용하기 때문에 온라인이 불가능하다. Welch절차(Welch's Procedure: WP)는 5회이상의 시뮬레이션수행을 통해 수집한 데이터의 이동평균을 이용해서 시각적으로 제거시점을 결정해야 하며, 반복제거방법을 사용해야 하기 때문에 온라인 제거시점의 결정이 불가능하다. 또한, 한번에 이동할 데이터의 크기(window size)를 결정해야 한다. 지금까지 알아 본 것처럼, 기존의 방법들은 시뮬레이션의 단일 수행 중의 온라인 제거시점 결정의 관점에서는 미약한 면이 있다. 또한, 현재의 시뮬레이션 상용소프트웨어는 작업자로 하여금 제거시점을 임의로 결정하도록 하기 때문에, 실험중인 시스템에 대해서 정확하고도 정량적으로 제거시점을 결정할 수 없게 되어 있다. 사용자가 임의로 제거시점을 결정하게 되면, 초기편의 문제를 효과적으로 해결하기 어려울 뿐만 아니라, 필요 이상으로 너무 많은 양을 제거하거나 초기편의를 해결하지 못할 만큼 너무 적은 양을 제거할 가능성이 커지게 된다. 또한, 기존의 방법들의 대부분은 제거시점을 찾기 위해서 시험수행이 필요하다. 즉, 안정상태 시점만을 찾기 위한 시뮬레이션 수행이 필요하며, 이렇게 사용된 시뮬레이션은 출력분석에 사용되지 않기 때문에 시간적인 손실이 크게 된다.
신호교차로는 교통 네트워크 상에서 지체가 발생하는 중요 지점이며, 또한 신호교차로의 운영 효율성은 전체 네트워크 성능에 결정적인 영향을 끼친다. 신호 교차로 상에서의 MOE(Measure of Effectiveness)는 다양한 기준으로 측정되고 있으며, 그 중 교통류의 지체는 운전자와 교통 전문가들이 일반적으로 가장 잘 이해하기 쉽고 중요한 MOE라 할 수 있다. 따라서, 신호 교차로 상에서 교차로에 유입되는 차량의 지체에 대한 측정은 교차로의 교통 성능의 평가를 위한 중요한 기준이 되며, 그에 따라 지체를 측정하기 위한 다양한 지체 산정 모형들이 개발되었다. 그러나 실제 교통류가 혼합교통류인데 반해, 지금까지의 지체 측정 모형 대부분은 동질 교통류를 가정한 연구로 수행되었다. 그러므로, 본 연구에서는 버스와 승용차로 이루어진 비포화 혼합교통류 상황에서, 신호교차로와 버스 정류장에서 사이에서 발생하는 지체를 직접 산정하기 위한 모형을 개발하였다. 이 모형은 혼합교통류의 모든 교통상황을 반영한 모형이라기 보다는 2차로 도로에서 버스의 정차로 인한 지체현상을 설명하는데 주안점을 두었다. 모형의 검증은 지체 산정모형과 시뮬레이션인 INTEGRATION의 결과값을 비교하여 모형적용에 대한 유효성을 평가하였다. 평가결과 버스의 유입량에 대한 비교에서는 버스의 대수가 많아질수록 평균 지체량은 늘어나는 것으로 나타났다. 신호 교차로와 버스 정류장의 이격거리에 대한 비교에서는 버스가 전방차량의 영향을 받지 않는 경우 일정한 값을 유지하는 결과가 나타났다. INTEGRATION과 본 연구에서 개발한 모델과의 오차범위는 10% 내외로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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