본 연구의 목적은 연속류의 미시적 행태분석을 통해 새로운 용량개념을 정의하고 이에 대한 용량 산정방법을 개발하고 제안하는데 있다. 교통자료 검지체계의 기술적 발전은 기존 미국 도로용량편람에서 활용된 자료에 비해 정확하고 많은 자료의 수집을 가능하게 하고, 이에 따라 교통류 해석에 대한 다양한 학문적 접근이 시도되면서 기존도로용량의 정의와 산정기준의 한계점이 드러나고 있다. 대안적 용량개념은 교통류-밀도 관계에서 용량감소와 이력현상을 포함한 혼잡교통류의 특징을 포괄적으로 해석하려는 시도로써, 확률적 모형과 행태적 또는 역학적 모형으로 구분할 수 있다. 그러나 대안적 용량개념으로 제안된 두 가지 모형 역시 연속류의 다양한 상태와 상태변동을 설명하기에는 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위하여, 연속류의 미시적 행태자료를 통해 시추이 속도-밀도 관계. 집계간격과 교통량-속도-밀도 관계, 차두시간 분포특성, 그리고 자유속도 분포특성 분석을 수행하고, 용량의 기준이 되는 차두시간을 통계적으로 결정함으로써 교통제어를 위한 새로운 용량개념을 정의하고 이에 대한 용량산정방법을 개발하였다.
본 연구는 민감도 분석을 통한 다지교차로의 효용성 분석 연구로 신호교차로, Roundabout, 그리고 Modern Roundabout의 특성을 고찰하고 교통류의 특성에 따른 민감도 분석을 통한 교차로 형태를 검토하는 것에 그 목적을 두고 있다. 이를 위해, 첫째, 신호교차로와 Roundabout의 특성과 사례를 고찰하였다. 둘째, 4지교차로와 5지교차로의 교통류 특성별로 교통량을 산정하여, TSIS Tool을 이용한 분석을 통해 교통류 특성별 신호 교차로와 Round about의 민감도를 비교하였다. 셋째, 민감도 비교를 통한 교통류 특성별 효율적인 교차로 형태를 도출하였다. 4지교차로의 경우, 첫째, 일반적으로 V/C비의 변화에 대해 V/C비가 0.7이하일 때는 Roundabout가 V/C비가 0.7을 초과할 때는 신호교차로가 효율적인 것으로 나타났다. 둘째, V/C비별 회전교통량의 변화와 회전교통량 변화별 V/C비 변화에서도 V/C비의 변화의 분석결과와 비슷한 양상을 보였다. 5지교차로의 경우, 첫째, 4지교차로와는 달리 전반적으로 신호교차로 보다는 Roundabout가 더 효율적인 교차로 형태로 나타났다. 둘째, V/C비별 회전교통량의 변화와 회전교통량 변화별 V/C비 변화에서는 V/C비가 0.8을 초과하고 우회전교통량비가 30%∼40%인 경우에 신호교차로가 조금 더 효율적인 것으로 나타났다.
교통류(交通流)의 특성(特性)을 이해(理解)하는데도 속도(速度), 밀도(密度), 차두시간(車頭時間) 및 교통량(交通量)의 상관성(相關性)이 매우 중요(重要)하다. 설계(設計)의 기본(基本)이나 교통운용면(交通運用面)에서도 적정수준의 공용성(供用性) 제공(提供)하는 데도 관련이 깊다. 결국(結局) 교통류(交通流)의 특성(特性)을 개량(改良)할 목적(目的)으로 도로(道路)와 교통(交通)과의 상호기능(相互機能) 개발에 대한 앞으로의 노력(勞力)은 역시 현재(現在)의 교통현상(交通現象)을 중요시(重要視)해야 한다. 이 논문(論文)은 이러한 실측자료(實測資料)를 토대로 하여 교통류(交通流)의 특성(特性)을 통계적(統計的)으로 해석(解析)하고 교통량(交通量) 산정(算定)을 위한 적정 Model 식(式)을 제안(提案)하였다.
국가경제의 기반시설인 지역간 고속도로와는 달리 도시고속도로는 도시내 교통을 담당하는 교통시설로서 대부분의 도시에서 건설중이거나 운용 중에 있다. 연속류 도로라는 시설측면을 지역간 고속도로와 비슷하나 이용주체, 차량구성비, 정시성, 제한속도 등 그 성격에는 다소 차이가 있을 것으로 판단된다. 이런 이유에서 현재 도시고속도로의 계획이나 운영에 대한 지침이 지역간 고속도로의 계획 및 운영에 대한 지침과 동일시 되고 있다는 점은 불합리한 것으로 판단된다. 그러므로, 본 연구에서는 도시고속도로의 계획과 운영에 대한 지침을 마련하기 위해 현재 운영중인 대구신천대로를 대상으로 교통류특성 등 기초적 연구를 수행하였다. 연구결과를 간략하게 나타내면 다음과 같다. . 교통류 모형분석에서 기존의 Greenshield 모형이 설명력 90%이상을 나타냈다. . 승용차환산계수 분석에서 중형차량이 1.16, 대형차량이 1.47로 분석되었다. . 용량분석에서 최대관측교통량은 4,684pcphpl, 차두시간분석은 2,432pcphpl, 교통류 모형에서는 2,422pcphpl로 분석되어, 대구신천대로의 서비스용량은 2,300pcphpl에 가까운 것으로 판단되며, 차로폭, 측방여유폭에 따른 보정으로 이상적 조건에서의 용량은 약 2,400pcphpl로 분석되었다. 이 결과는 도시고속도로가 지역간 고속도로의 기본교통용량 2,200pcphpl보다 약 200대 정도 높을 것으로 추정된다.
최근 활발히 개발되고 있는 자율주행차량은 현대사회의 다양한 교통문제를 해결하기 위한 근본적인 대안으로 주목 받고 있으며, 그 효과를 예측하기 위한 연구 또한 지속적으로 진행되어왔다. 하지만 기존연구는 주로 가상의 도로를 대상으로 하여 현 도로교통시스템에 가져올 다양한 편익에 대한 검토는 미비한 상태이다. 이에 본 연구는 자율주행차량 테스트베드 구축 예정구간인 경부고속도로 서울-신갈 기본구간을 대상으로, 자율주행차량 도입에 따른 속도 및 밀도 등 다양한 교통류의 변화를 분석하였다. 분석 결과, 교통량이 적은 서비스수준 A, B 상황에서는 자율주행차량 혼입이 교통류에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 교통량이 많아지는 서비스수준 C 이상의 상황에서는 자율주행차량 도입에 따라 평균속도가 증가하고 밀도가 감소하여 교통류에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이에 따라, 자율주행차량 도입이 교통혼잡 등 다양한 교통문제를 효과적으로 해결할 수 있을 것이라 기대된다.
교통혼잡을 완화하기 위한 방안 중 하나로 도로 이용자에게 교통상황 예측정보를 제공함으로써 교통량을 분산 시켜 도로 이용 효율을 증대시키는 방법이 있다. 이를 위해서는 신뢰성이 보장되고 정량적인 실시간 교통 속도 예측이 필수적이다. 본 연구에서는 상황별 교통속도 분석을 기반으로 이력 속도 데이터와 이력 속도 외의 교통류에 상관관계가 있는 데이터를 LSTM 입력 데이터로 활용하였다. 정상 교통류 상황에 대응하여 속도를 예측하는 LSTM 모델과 유고상황에 대응하여 속도를 예측하는 CNN-LSTM 모델을 개발하여 유고발생 후 1시간까지 5분 단위로 교통속도 예측을 시도하였다. 모델의 검증은 테스트 데이터를 통하여 교통상황별 예측성능을 분석하였다. 그 결과 정상 교통류에서는 평균 7.43km/h, 유고상황에서는 7.66km/h의 오차율로 각각 예측되었다.
유비쿼터스 교통환경에서는 개별차량의 위치, 속도 등 미세한 데이터 수집이 가능하며, V2V (Vehicle-to-Vehicle), V2I(Vehicle-to-Infra) 양방통신이 가능해 짐에 따라 개별차량 혹은 차량군 단위의 미세 제어가 가능해 진다. 이와 같이 기존 ITS 환경과 차별화되는 유비쿼터스 교통환경에 합당한 새로운 교통관리 개념을 정립하는 것과 이러한 개념을 실현할 알고리즘 개발도 필요하다. 이에 본 논문에서는, 교통류 안정성 유지를 통하여 사고발생 잠재력을 최소화시키고 생산성 저하를 방지하는 예방차원의 u-연속류 정체예방관리 서비스를 정의하고 알고리즘을 개발하였다. 이러한 u-연속류 정체예방관리 알고리즘에는 다음과 같은 요소기술 개발이 포함된다. 첫째, 유비쿼터스 교통센터 네트워크에서 수집된 개별차량 데이터를 처리하여, 3차원의 속도/교통량/밀도 프로파일을 구성하는 기술. 둘째, 차량군과 충격파 프로파일을 추출하는 기술. 셋째, 위의 데이터 처리를 통하여 교통류 안정성을 판단하고 교통상황을 구분하는 기술. 넷째, 교통 상황별 적정속도 산정 기술. 다섯째, V2V, V2I 통신환경을 이용한 개별차량 혹은 차량군 단위 적정속도 제공 기술. 기존의 ITS 환경의 사후관리와 비교할 때, 본 연구에서 제안하는 정체예방관리는, 예방적 차원의 사전관리라는 점에서 진일보한 교통류 관리이다. 향후 유비쿼터스 교통 환경을 모사할 수 있는 시뮬레이션 모형 개발이 필요하며, 테스트 베드를 구축하여 현장실험을 시행하고 알고리즘에서 요구되는 문턱치를 결정하는 것도 필요하다.
본 연구는 도로 기상정보 시스템(RWIS : Road Weather Information System)에서 수집되는 시정거리와 차량검지기(VDS : Vehicle Detection System)에서 수집되는 속도 자료를 이용하여 교통류 안전성을 판단하였다. 교통류의 안전성 측면에서 시정거리(VD : Visibility Distance)가 정지시거(SSD : Stopping Sight Distance)보다 길어야 이벤트 발생 시 안전하게 정지하거나 위험한 상황을 회피할 수 있다. 운전자에게 사고예방을 위한 능동적 대응이 가능하도록 하는 가치있는 정보를 제공하기 위해 최근접이웃 예측기법(KNN : K-Nearest Neighbors Method)을 활용하였다. 또한, 교통류 안전성에 대한 운전자의 이해도 증진 및 객관성을 위하여 안전성 지표(LOHSI : Level of Hazardous Spacing Index)를 제시하였다. 본 연구결과는 교통류의 안전성 향상을 위한 효율적인 교통운영을 지원 할 수 있을 것이다.
교통 데이터는 교통계획이나 교통시스템 운영에 필요한 기초 자료이며 최근 ADAS 카메라로 측정한 선행 차량과의 거리를 이용하여 교통류를 파악하는 방법이 시도되고 있다. 본 연구는 영상기반 차량인식의 거리오차를 반영한 미시적 시뮬레이션 분석을 통해 교통류를 추정하기 위한 ADAS 차량의 활용 가능성을 살펴보았다. 차로수, 교통수요, 프로브 차량의 점유율(MPR), 시공간 검지영역 등에 따른 교통류 추정치의 표준 평균 제곱근 오차를 통해 분석을 수행하였다. 분석결과, ADAS 카메라의 최대 인식거리의 한계로 저밀도 교통류(LOS A, LOS B)의 추정치는 신뢰할 수 없는 수준이다. 다차로나 교통수요가 크고 점유율(MPR)이 높을 경우 추정치의 신뢰성이 개선될 수 있지만, 인위적으로 점유율(MPR)을 높이는 것은 현실적으로 어려움이 있다. 또한, 검지영역의 시간범위를 연장함으로써 추정치의 신뢰성을 개선할 수 있지만, 가장 크게 영향을 미치는 것은 ADAS 차량의 주행행태로서 해당 차량이 도로의 교통류와 상이한 주행행태를 보일 경우 그 추정치는 신뢰할 수 없게 된다. 결론적으로 모든 교통류를 정확히 추정하지는 못 하지만 ADAS 카메라의 성능이나 기능을 개선함으로써 ADAS 차량의 활용 가능성은 확대될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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