선진 외국의 대도시에서는 도시고속도로의 원할한 교통류 흐름을 유지하기 위하여 다양한 교통류 관리기법을 도입.시행하고 있으며, 운영전략의 개발과 교통류 관리기법의 평가를 위한 다양한 모델을 개발.적용하고 있다. 서울시 도시고속도로의 경우에는 외국 도시고속도로의 교통류와 상이한 특성이 많아 기존에 개발된 모델의 적용이 매우 어려운 실정이며, 현재가지 실제교통류 관리를 위한 목적으로 개발되어 적용되는 모델은 없는 실정이다. 따라서 향후 서울시 도시고속도로 교통관리시스템의 효율적인 운영을 위하여 교통류 관리기법을 선정하고, 각 기법별로 교통류 소통상황을 예측할 수 있는 기능을 갖춘 국내 실정에 맞는 도시고속도로 교통류 예측 모델의 개발이 반드시 필요하다. 본 연구의 목적은 도시고속도로를 대상을 교통류의 현상을 잘 표현하며, 도시고속도로 교통류 관리를 위한 기법의 개발 및 평가가 가능한 시뮬레이션 모델(KUFRE:Korean Urban Freeway Simulation Model)을 개발하는 것이 목적이다.
고속도로-연결로 합류부는 대표적인 고속도로 정체구간으로서 본선 교통류와 연결로 교통류가 서로 공간 확보를 위하여 상층되는 구간이다. 현재 까지 연결로 교통류와 본선 교통류간의 관계에 대한 최근 연구도 이론적인 수학적 모형연구에 그쳐있는 상태이다. 본 연구는 3개의 서로 다른 고속도로-연결로 합류부에서 수집한 실제 교통 데이터를 이용하여 혼잡교통류 상태에서 연결로 교통류와 본선 교통류간의 관계에 대한 분석을 수행한 것으로써, 본선 교통류 변수(교통량, 속도, 밀도)와 연결로 교통량의 값을 이용하여 개발된 Indicator에 의한 분석과 Indicator간의 상관분석 및 t 검정을 통하여 연결로 교통량이 본선 교통류에 미치는 영향을 살펴보았다. Indicator 분석결과, 연결로 진입교통량은 본선 접속차로의 교통량과 부의 상관관계를 보였고, 가속차로길이 내 본선 교통류의 속도와 밀도와도 의미 있는 관계가 존재함을 보였다. 혼잡교통류 상태에서의 두 교통류 관계 분석을 통하여 고속도로-연결로 합류 하류부의 용량을 결정하는 요인에 대한 보다 엄밀한 분석이 가능하게 되었다. 또한 실제데이터 분석을 통하여 발혀진 결과는, 본선 교통류의 상태에 따른 연결로 진입교통량의 크기를 정확하게 규명할 수 있는 모형식 개발의 기초를 마련하였으며, 현재 고속도로-연결로 합류부의 혼잡교통류 시뮬레이션에서 취약점으로 지적되고 있는 연결로 교통량의 추정에 매우 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
교통류의 안정성을 깨지 않음과 동시에 생산성을 저하시키지 않는 적절한 교통류 관리 방안이 필요하다. 지금까지 기존 지능형교통시스템(ITS: Intelligent Transportation System)에 의한 교통류관리에서는, 이러한 개념의 교통류 관리 방안을 명시적으로 다루지 못하였다. u-T(Ubiquitous Transportation) 시스템 환경 하에서, 개별차량 위치, 속도 등 미세한 데이터 수집이 가능해 지며, 이러한 개별차량 위치 데이터에 의해 기존 ITS 환경에서는 수집 불가능했던 밀도 산정이 가능해 진다. 또한 V2I(Vehicle-to-Infra), V2V (Vehicle- to-Vehicle) 등 양방통신이 가능해 짐에 따라 개별차량 혹은 차량군 단위의 미세 제어와 개별차량 단위의 미세 대응이 가능해 진다. 본 논문에서는, 이러한 u-T의 수집 데이터와 통신환경을 기반으로, 교통류가 불안정해 사고 잠재력이 커지고 결국 교통류가 와해되어 생산성이 저하되는 것을 예방하는 예방차원의 교통류 관리 방안을 제시하였다. 이것을 실현하기 위한 적정 속도, 적정 차두간격을 그린쉴드 모형에 기반하여 산정하였는데, 제반 교통류 모형을 비교 평가하여 적정 모형을 선택하는 연구도 향후 수행되어야 할 것으로 판단된다.
본 연구는 FTMS와 TCS를 실시간으로 통신하여 톨게이트 운영에 관련된 다양한 교통정보를 제공하는 교통상황 모니터링과 미래의 교통상황을 예측하고 이를 바탕으로 톨게이트 교통상황을 예측하는 톨게이트 시뮬레이션 시스템(TGSS)을 개발하는 것이다. 교통상황 모니터링은 실시간 교통자료를 통계처리하고 분석하여 사용자에게 그래픽하게 교통정보를 제공하고 교통류의 예측은 톨게이트에 도착하는 교통류를 60분 후까지 예측하여 톨게이트 운영자에게 제공한다. 또한 톨게이트 예측시스템은 서울톨게이트에 도착하는 교통류 패턴을 이용하여 미래 톨게이트 교통상황을 시뮬레이션하고 이에 대한 톨게이트 운영 대안을 제시하는 기능을 수행한다. FTMS 및 TCS와 실시간으로 통신하기 위하여 별도의 통신프로그램을 작성하였고 통신에 의해 수집된 실시간 교통자료들은 모니터링 시스템과 연계하여 서울 톨게이트 주변구간의 교통상황과 톨게이트 운영 현황을 제공한다. 교통류 예측 시스템에 사용되는 모형은 거시적 교통류 모형인 Simple Continuum 모형과 시계열 모형을 이용하였고 이를 통해 서울 톨게이트에 도착하는 미래 교통류를 예측 할 수 있다. 톨게이트의 교통상황을 구현하기 위하여 미시적 모형인 차량추종모형과 차로변경모형을 톨게이트 예측 시스템에 반영하였고 현재의 톨부스 운영안과 사용자가 입력하는 톨부스 운영대안에 따라 시뮬레이션 함으로써 미래 톨 플라자내 교통상황을 톨게이트 운영자에게 애니메이션으로 보여줄 수 있다. 톨게이트 시뮬레이션 시스템을 이용하여 현재의 톨게이트 운영안과 최적화된 운영안을 상호 비교함으로써 톨게이트 운영자는 좀더 과학적인 톨게이트 운영을 모색할 수 있을 것으로 생각된다. 실용적 측면에서 볼 때, 톨게이트 시뮬레이션 시스템(TGSS)은 실시간 통신을 통한 모니터링과 교통류 예측으로 톨게이트 상황을 시뮬레이션하고 톨게이트 운영 대안을 제시·평가함으로써 서울톨게이트 운영을 효율화하고 이로 인한 고속도로 소통 증대를 도모할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 대규모 네트워크에 적용 가능한 미시적 교통류 시뮬레이션 모형을 개발하였다. 본 연구는 대규모 가로망에 대한 미시적 교통류 시뮬레이션 시스템개발의 첫 번째 단계로, 연속류 구간을 중심으로 우리나라의 가로망 구조, 차량 주행행태에 적합한 미시적 교통류 시뮬레이션 모형개발에 초점을 두었다. 차량 전이 모형으로는 Cellular Automata 모형(CA모형)을 기반으로 하였으며, 기존의 CA모형 중 교통공학적 측면에서 문제가 있다고 판단되는 부분에 대해서는 새로운 모형을 개발하거나 수정하여 적용하였다. 개발된 모형의 모의실험을 통해 기존의 거시적 교통류 시뮬레이션 모형에서 설명할 수 없었던 여러 교통현상(합류, 차로축소, 분류등으로 유발되는 교통현상)을 설명할 수 있는 것으로 확인되었고, 또한 본 모형은 우리나라의 가로망구조에 기반을 두고 개발되었기 때문에 기존에 외국에서 개발된 미시적 시뮬레이션 모형이 표현하지 못했던 가로망에 대한 교통류 시뮬레이션이 가능한 것으로 나타났다.
교통류 이론에서 fundamental diagram이라고 불리는 교통량-밀도 관계는 stationary 상태에서의 교통량과 밀도사이의 평형관계 (equilibrium relation)를 나타낸다 본 연구에서는 개별차량 데이터를 이용하여 교통량-밀도 관계의 전제조건인 stationary 조건을 만족하는 데이터를 추출하는 방법을 제시하였고, stationary 조건을 만족하는 데이터를 교통량-밀도 평면에 도시하였다. 개별차량의 흐름이 자유교통류상태와 혼잡교통류상태에서 상이하며 지점에서 관측된 데이터가 서로 다른 특성의 시계열특성을 보인다는 점에 근거하여 두 가지 상태에 따라 서로 다른 stationary조건을 제시하였다. 본 논문에서 제시된 stationary 조건을 실제로 관측된 데이터에 적용한 결과 자유교통류상태의 stationary조건을 만족하는 데이터는 현재까지 알려진 바와 같이 교통류-밀도 관계의 왼쪽가지에 위치하고. 혼잡교통류상태의 stationary조건을 만족하는 데이터는 교통류-밀도관계의 오른쪽 가지에 위치한다. 또한 본 연구에서 제시된 방법론에 따라 교통류-밀도관계의 전범위에 걸쳐 stationary조건을 만족하는 데이터를 구별하여 교통류-밀도평면에 도시한 결과 교통류의 거의 전영역에 걸쳐 재현 가능한 관계가 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
관측교통자료의 수집이 실시간으로 가능해짐으로써 혼잡교통류에 대한 교통류 관련 변수들 간의 전이 과정 등 교통류 특성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 관측교통량을 이용한 O-D 추정방법에 대해서도 관심과 연구가 집중되고 있다. 이와 같이 고속도로의 교통류 특성을 보다 명확히 파악하여 동적 O-D를 구축할 수 있다면, 계획, 설계, 운영, 관리 등 다양한 분야에서 효율화를 도모할 수 있다. 하지만 동적 O-D 구축을 위한 기존연구에서는 다음과 같은 문제점이 지적되고 왔다. 첫째로, 동적 교통류 구현을 위해 교통시뮬레이션모형에 사전 O-D가 필요하며 동적 교통류모듈과 동적O-D추정모듈 간 Bi-level Problem으로 접근해야 한다는 점과 둘째로, 혼잡교통류 상황에 대한 특성이 반영되지 못하여 혼잡교통류 상항에 대한 예측력이 떨어지는 문제점이 지적되어 왔다. 본 연구에서는 기존의 문제점인 Bi-level Problem접근 방법을 해결하기 위해, VDS자료를 이용한 차량의 궤적을 추적하여 링크분포비율을 계산함으로써 반복적 수행이 없도록 하였으며 혼잡교통류 상황을 반영할 수 있도록 교통류 예측모듈을 구성하여 동적 O-D 예측모형을 구축하였다. 혼잡교통류에 대한 특성을 반영하기 위해 속도와해현상 및 혼잡 확산등 실제 혼잡교통류에 대한 분석을 통해 속도, 점유율, 교통량 등 교통류 변수들의 관계를 교통상황별로 구분하여 규명하였다. 본 연구에 적용된 모형은 동적 O-D 예측 및 추정모형에서 기존의 Bi-level Problem을 해소할 수 있어 적용이 용이하여 실제 검지기 자료를 활용하여 교통상황을 예측하게 되므로 혼잡교통류에 대한 예측력이 향상되었다고 판단된다.
국내 도시교통에서 도시고속도로가 차지하는 비중은 급증하고 있으나 이의 효율적 인 운영은 아직 초보수준인 실정이다. 도시고속도로의 운영전략이나 기하구조 설계대안을 개발·분석·평가하는데 시뮬레이션 모형을 활용하는 것은 필수적이나 외국에서 개발된 모형 을 국내에 적용하는 데에는 많은 제약이 따르고 있다. 따라서 본 연구는 국내 현실에 적합 한 도시고속도로 교통류 시뮬레이션 모형을 개발하려는데 그 목적이 있으며 연속 교통류 모 형의 개발, 모수추정 방법의 제시, 컴퓨터 코딩, 모형평가의 세부작업이 수행되었다. URFSIM-1은 각 구간에서 통행목적지별 차량 수를 추적할 수 있는 통행수요모형 기능에 구 간내 이동을 동적으로 기술할 수 있는 거시적 교통류 모형을 결합한 것을 기본 교통류 모형 으로 채택하고 있다. 비선형 최소 자승법에 의해 교통류 모형 모수와 O-D 모수를 추정하는 방법이 제시되었다. 마지막으로 유고상황을 가상한 정성분석과 미국 도시고속도로에서 수집 한 현장자료를 이용한 모형의 평가를 시행하였다.
본 논문은 Zeigler가 제안한 이산 사건 시스템 형식론(DEVS : Discrete Event System Specification)을 기반으로 미시적 교통류 시뮬레이션 시스템의 교통 흐름 분석에 대한 연구를 주목적으로 한다. 도로교통망 모델링 방법은 미시적(microscopic)방법과 거시적(macroscopic)방법으로 분류하는데, 미시적 모형은 개별차량의 행태를 바탕을 둔 모형으로 거시적 모형에 비해 설명력이 뛰어나다는 장점을 가지고 있지만 실제 교통상황에서 관측하고 검증하기가 어렵다는 단점을 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 신뢰성 있는 미시적 교통류 모형의 설계를 위해 DEVS 형식론을 기반으로 개별 차량에 대한 차량 추종 및 차로 변경 모형을 모델링하고 이를 근거로 교통류 시뮬레이션 시스템의 교통흐름 분석을 한다.
도심지에서 자주 발생되는 교통체증의 문제를 효과적으로 해결하기 위해서는 교통 상황을 신속하고 정확하게 진단하며, 이를 바탕으로 최대한의 효율을 얻을 수 있도록 교통 신호체계를 수립하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 '병렬기반 미시적 교통류 시뮬레이션 시스템'을 활용하여 교통상황을 정확하게 모델링한 결과정보를 추출하고, 이를 바탕으로 교통상황을 종합적으로 진단할 수 있는 '교통류 시뮬레이션 평가 및 진단 시스템'을 제시한다. 교통상황에 대한 시뮬레이션 결과정보를 쉽게 분석할 수 있는 교통류 시뮬레이션 평가 및 진단 시스템을 개발하기 위하여, 교통상황의 해석에 필요한 제반 문제와 원인들의 인과관계를 파악하여 규칙화하고, 이를 바탕으로 규칙 기반추론 기법을 적용할 수 있도록 전문가시스템을 도입하였다. 또한 효율적인 진단을 위하여 시뮬레이션 결과정보로부터 구한 정량적인 각종 평가 지표를 정성적인 측면에서 재평가하여 사유할 수 있도록 fuzzy 기술을 도입하였다. 아울러 교통류 시뮬레이션 평가 및 진단 시스템의 결과는 최적의 신호체계를 수립하는데 활용될 수 있도록 하였다. 서울광역시 과천 주변의 8 개 교차로를 포함하는 교통망에 대한 교통정보를 바탕으로 실험해 봄으로써 사용자가 복잡한 교통망에 대해 보다 효과적으로 교통흐름을 분석하여 정체원인을 실시간으로 판단할 수 있는 가능성을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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