본 연구에서는 개별 차량의 차두 시간(time headway) 정보를 활용하여 고속도로 환경에서의 단일 링크에 대한 교통류 모형(flow-density diagram)을 추정하는 방법에 대해 탐구한다. 차두 시간 기반 교통류 모형(empirical flow-density diagram) 연구를 위해 차량용 비전 센서가 탑재된 실험 차량에서 9개월동안 수집된 데이터의 전처리 및 GIS 기반 맵 매칭을 수행한다. 기존의 교통류 모델식을 활용한 차두 시간 기반 교통류 모형(empirical flow-density diagram)의 검증을 위해, 차량 검지기 기반의 VDS(Vehicle Detection System) 데이터(loop detection traffic data) 기반 교통류 모형과 결과 비교 및 분석을 수행한다. 차두 시간 기반 교통류 모형의 추정 오차 원인을 분석하기 위해 각 교통류 모형의 차두 시간 및 차두 거리의 확률분포와 단위시간 교통량과 차량 밀도의 표준편차를 활용하였다. 분석 결과 링크 내 제한된 샘플 차량 대수 및 수집 데이터에 대한 주행환경 편향성이 추정 오차의 주된 요인이며. 이에 따른 추정 오차 개선을 위한 방법에 대해 제안한다.
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.
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.
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.
지능형 교통체계(intelligent transport systems)의 구축이 점차 널리 확대됨에 따라 교통류의 실시간 모형화(online traffic flow modeling)의 중요성이 증대되고 있다. 교통량-밀도 관계는 주어진 교통량, 밀도 상황에서 교통류의 행태를 나타낼 뿐만 아니라 거시 교통류 모형의 결과에 많은 영향을 미친다. 현재까지 교통량-밀도관계에 관한 대부분의 연구는 그 관계식을 규명하는데 그치고 있다. 상류부와 하류부의 교통 상태에 따른 교통량-밀도관계의 시간적 변화는 교통류의 모형화에 반드시 고려되어야 할 특성이지만, 현재까지 그에 대한 연구가 폭넓게 이루어지지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 한 지점에서의 교통량-밀도관계가 시간의 흐름에 따라 분석되었고 states diagram으로 표현되었다. 동적 교통량-밀도관계 (dynamic flow-density relation)는 states diagram으로부터 fuzzy-logic을 이용하여 유추되었고, 거시 교통류모형을 실시간으로 응용할 수 있는 기초를 제공하였다. 동적 교통량-밀도관계를 거시 교통류 모형에 이용함으로써 교통류의 실시간 모형화 과정에서 발생하는 모수추정 (parameter calibration) 문제를 완화하였다.
엇갈림 현상은 고속도로에서 동일 방향을 진행하는 두 교통류가 연결로에 의해 다른 도로와 연결됨으로써 교통류간에 합류 또는 분류가 일어남에 따라 발생하는 교차현상을 말한다. 엇갈림 현상은 짧은 구간에서 집중적으로 발생하는 운영 특성 때문에 다른 도로구간에서 발생하는 교통혼란보다 더 과도한 혼란이 생기기 쉬우며 이는 도로 전체 서비스수준 저하를 초래하는 원인이 되기도 한다. 본 연구는 개별차량에 대한 미시적 분석이 가능한 고속도로의 항공사진 자료를 분석함으로써 교통와해 발생시 고속도로 엇갈림구간의 교통류 특성을 차로별로 미시적인 방법을 통하여 관찰하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 엇갈림구간의 진출입교통량으로 인한 본선 교통류의 정체과정을 분석하기 위해 고속도로의 엇갈림구간에서 수집한 항공사진 원시 자료를 차로별 30초 단위의 교통량, 속도, 밀도자료로 생성하고, 이 자료를 토대로 차로별 안정류에서 정체류로 변화하는 시간대와 구간을 파악하여 교통와해 특성을 분석하며, 또한, 개별차량데이터를 이용하여 시간과 거리에 따른 시공간도를 작성하여 엇갈림구간의 특성에 대해 해석하여 교통와해 발생 여건을 분석하고 차로 별 교통류 전파과정을 면밀히 관찰한다. 본 연구는 혼잡교통류 상태의 고속도로 엇갈림 구간에 대한 미시적 분석을 수행하여 교통와해 현상을 실제 자료를 토대로 확인하고, 유비쿼터스 환경하에서 개발 가능한 개별차량들의 교통특성과 알고리즘개발에 대한 기초이론을 제공한다는 데에 의의가 있다.
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.
기존의 교통영향평가 지침으로 규정된 사업 시행 전후의 교통흐름은 가로구간의 경우 교통량, V/C, 평균통행속도와 서비스수준, 교차로의 경우 서비스 수준 등의 교통류 분석지표에 의하여 분석되고 있다. 이러한 교통류 분석지표는 확률론적(stochastic)인 교통류의 특성을 효율적으로 번영하지 못하며, 특히 개별 가로구간과 교차로에 국한하여 분석됨으로서 사업 시행으로 인한 교통영향 분석 범위 전체 구간의 교통흐름을 종합적으로 분석하기에는 미흡하다. 본 연구는 차량추종모형(Car-Following Theory)에 의한 미시적 시뮬레이션(microscopic-simulation) 기법을 적용하여, 개별 구간과 교차로 분석 범위를 넘어서 사업 대상 교통영향 반경 내의 교통흐름을 가시적(visual)하게 보여줄 수 있는 방안과 이를 바탕으로 공간적 범위 설정 개선방안, 개선대책 수립에 따른 효과분석 방안 등 다양한 분석결과를 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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