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.
본 연구에서는 거시적 넓은 지역에 대한 교통 분석과 부분상세지구(sub-area)의 교통 분석을 서로 단계적으로 연계하며 상호 교통 환경 변화에 대한 영향을 동시적으로 함께 반영하여 방법을 제안했다. 이와 같은 거시적-미시적 연계 분석을 위해 거시적 네트워크 분석, sub-area analysis, 가구통행실태의 출발시각 자료, 부분상세지구의 경계지점에서 시간대별 관측 링크 교통량 자료를 융합 분석함으로써 부분지구에 대한 동적 O/D 교통량을 추정하는 실무적 방법을 제안하였다. 이렇게 추정된 동적 O/D 교통량을 입력 자료로 하여 부분상세지구에 대해 미시 교통류 시뮬레이션 분석을 실행함으로써 다양한 국소적 지구의 교통정책 분석을 가능하게 하였다. 이와 같은 미시적 동적 분석은 거시적 네트워크 분석으로는 파악할 수가 없었던 대기행렬, 교차로 지체, 차량 간 상충 등의 분석을 가능하게 한다. 따라서 교통정책의 효과를 미세한 교통현상 변화까지 분석이 가능하도록 하였다. 또한 본 연구에서는 실제 사례연구를 통해 거시적-미시적 연계 분석에 의한 부분상세지구 미시교통류 시뮬레이션 결과의 현실 설명력에 대한 검증 분석도 수행하여 미시적 동적 분석의 정책 활용 가능성에 대한 참고적 자료를 제공하였다.
교통량, 속도, 밀도의 3가지 교통류 지표 중 밀도는 혼잡을 잘 나타내는 지표이다. 밀도를 측정하는 방안은 직접적으로 수집하는 방안과 수집자료를 활용하여 간접적으로 수집하는 방안이 있다. 직접적인 측정법은 대상구간의 교통류를 항공기나 고층건물에서 촬영하여 밀도를 직접적으로 구하는 것이나, 기상과 도로조건 및 비용상의 문제로 인하여 광범위한 사용에는 한계가 있다. 밀도를 간접적으로 측정할 수 있는 방안은 지점검지기를 이용하여 속도와 교통량을 측정하여 q=${\mu}k$식을 이용하여 밀도를 추정하는 방법이다. 하지만 이 역시 지점의 밀도값을 추정할 수 있을 뿐 구간의 밀도값을 대표할 수는 없다. 본 논문에서는 두 개의 지점검지기를 이용하여 밀도를 측정할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한 순간밀도, 평균밀도, 측정간격이라는 개념을 정리하고 Paramics API 기능을 활용하여 자료를 생성한 후 측정간격이 밀도정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 밀도측정장비의 탑재를 위한 지수평활화 등의 프로세스가 포함된 밀도측정알고리즘도 제시하였다.
u-Transportation (u-T) 환경은 차세대의 ITS로 간주되는 미래형 교통서비스로서 어디에서나 적절한 교통서비스를 제공하는 신 교통공간을 의미한다. 그러한 환경의 기초연구로서 본 연구는 기존 ITS에서 교통량 산출 방법을 검토하고, u-T 자료 수집환경(u-TSN)의 자료수집형태를 시뮬레이션으로 구현하여 ITS의 교통량 산정 결과와의 차이점을 연구하였다. 그 결과, u-T에서 단속류의 교통류율이 ITS보다 3.58% 높게 나타났으며, 평가지표 MARE와 MAE 값이 각각 31.4%, 31.1% 낮게 나타나고, 평가지표 균등계수는 1.9% 높게 나타나 상대적으로 u-TSN의 교통자료 집계가 더 우수함을 알 수 있었다. 이는 상류부 링크의 특정지점 교통량을 고려하지 못한 기존 방법론에 비해, u-T에서의 링크 특성이 잘 반영된 링크의 대표치라는데 의의 또한 있는바, 설계시간계수 등의 설계분야, 운영 분야 등에 보다 적절한 교통류율의 제공이 가능할 것으로 판단된다.
고속도로 교통사고 발생의 주요 원인인 과속을 줄이기 위하여 경찰청에서는 많은 예산을 들여 과속단속카메라를 설치 운영하고 있다. 지점식 과속단속카메라의 경우 GPS 탑재장치에 의해 위치가 노출되어 과속단속 실적이 떨어지며, 과속단속카메라가 설치되지 않은 차로나 구간에서 캥거루 주행 등 회피거동에 의해 과속억제 효과 또한 감소하고 있다. 운전자의 회피거동으로 인하여 긴 내리막 구간, 터널, 교량 등에서 과속예방효과나 교통사고 감소효과는 제한적일 수밖에 없다. 따라서 중요 시설이나 위험구간에서 차량들의 속도를 일정하게 유지시켜 교통사고 예방효과를 높이기 위한 대안으로 구간과속단속의 필요성이 높아지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 우리나라 고속도로에 최초로 도입된 구간과속단속시스템의 효과평가를 위하여 시스템 적용 전 후 교통류특성과 관련된 자료를 수집하여 비교.분석하였고, 그 결과, 시스템 설치 후 속도저감 효과 및 해당 구간의 교통류 안정적 흐름을 보이는 것으로 나타나 구간과속단속 운영구간에 있어서 교통안전성 제고와 교통사고 감소효과가 있는 것으로 파악되었다.
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.
일반적으로 차로변경 형태는 선택적 차로변경과 강제적 차로변경 등의 두 가지 형태로 구분된다. 선택적 차로변경은 운전자가 원하는 운전상태를 유지하기 위해 선택적으로 차로를 변경하는 경우이며 강제적 차로변경은 운전자가 현재 차로에서 반드시 차로를 변경해야 하는 경우로 합류부 또는 분류부와 같은 반복정체 구간에서 발생하므로 연속류 도로의 교통상태에 매우 큰 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 먼저 고속도로의 대표적인 반복정체 구간인 합류부와 엇갈림 구간에서 수집한 항공사진 개별차량 자료를 사용하여 교통량, 속도, 밀도 데이터와 차로변경 데이터를 생성하였다. 개별차량 속도 변화추이를 이용하여 각 분석구간에서 안정류와 정체류를 구분하였으며 30m 간격으로 분석구간을 구분하여 교통혼잡전과 후의 차로변경 횟수와 차로변경 지점의 변화를 차로변경 분포를 통하여 비교분석 하였고 정체 교통류를 대상으로 차로 변경 분포를 이용하여 본선차로간 전이과정에 대한 분석을 수행하였다. 본 연구는 본선 차로간의 차로변경 분포와 본선과 연결로간의 차로변경 행태가 고속도로의 교통류 흐름에 따라 변화하는 영향을 분석하여 고속도로 반복정체구간의 차로변경 모형을 개발하는데 기초이론 제시를 목적으로 수행되었다.
본 논문에서는 1992년 KHCM 작성시 이용된 양방향 2차선 도로 및 고속도로의 승용차 환산계수 산정방법론 및 자료를 연구하였다. 대형차가 2차선도로, 고속도로의 교통류에 미치는 영향은 각기 다르므로 1992년 KHCM 작성시 승용차 환산계수를 산정하는데 있어서 각 도로의 특성을 최대한 반영하기 위해 다양한 방법을 적용하였다. 양방향 2차선 도로의 평지의 서비스 수준 A에서는 Walder 방법, 서비스 수준 B, C, D에서는 지체시간 방법, 서비스 수준 E에서는 차두간격 방법, 구릉지, 산지 특정구배에서는 실측 자료 및 TWOPASKI Simulation에 의한 방법을 적용하였고, 고속도로의 평지에서는 차두간격 방법, 그릉지, 산지, 특정구배에서는 실측 자료 및 VEHEQ Simulation에 의한 방법을 적용하였다. 양방향 2차선 도로는 한 방향당 차선이 하나이므로 추월시 대형차의 영향이 고속도로보다 크기 때문에 각 서비스 수준별고 승용차 환산계수를 제시했으며, 고속도로의 승용차 환산계수는 용량에 가까운 상태에서의 승용차환산계수를 제시하였다. 본 논문은 1992년 KHCM의 양방향 2차선 도로 및 고속도로의 승용차 환산계수 산정에 실지로 적용된 방법론 및 자료를 수정없이 그대로 제시하여 독자들이 승용차 환산계수 산정에 이용된 자료의 양 및 연구 수준의 정도를 이해할 수 있게 하고 독자의 평가를 통하여 미비한 부분은 추후 개정 작업에 반영하기 위함이다.
연속류도로 합류영향구간에서는 본선과 다른 교통특성을 가진 연결로교통류의 합류로 차로변경 및 가감속과 같은 차량간의 불규칙한 상호작용이 발생하여 교통류의 난류현상을 야기한다. 따라서, 난류현상은 운행상태를 고려하여 연속된 지점간의 불안정한 교통특성으로 판단하여야 한다. 본 연구에서는 합류영향구간에 차로-지점별 검지기를 설치하여 시공간적으로 연속된 교통자료를 구축하였으며, 지점간에 유의한 속도변화를 판단하는 기준으로 최소유의차(LSD) 통계값을 산정하여 난류현상을 분석하였다. 분석결과, 합류영향구간 난류현상은 운행상태에 따라 발생권역 및 심각도가 변화되는 것으로 나타났다. 이에 따라 난류현상에 의한 최대 합류영향권역은 교통량이 증가하는 혼잡전 운행상태에서 보여지며, 속도변화특성에 따라 상류 100m$\sim$하류 100m의 "감속구간"과 하류 100m$\sim$하류 400m의 "감속속도유지 및 가속구간"으로 구분할 수 있었다.
기존의 고속도로 돌발상황 검지 알고리즘들은 돌발상황 발생시 혼잡이 발생하는 교통류상황을 전제로 하여 개발된 것으로 교통량이 낮아 혼잡이 발생하지 않은 경우에는 모형의 성능이 유지된다고 보기 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 3가지 교통류 유형 특성을 우선적으로 분석하고 속도변수를 기준으로 수정교통량-점유율 관계도를 생성한다. 또한, 제안된 새로운 관계도를 이용하여 교통류 상태를 5개 영역으로 구분하고 돌발상황을 검지하는 알고리즘을 개발하고 실제 고속도로 검지기 자료를 가지고 평가하는 것을 목적으로 한다. 수정교통량-점유율 관계도를 이용한 영역구분은 기존 McMaster 알고리즘에서 보여주었던 부정확한 영역구분으로 인해 낮은 교통량 상태에서 돌발상황 검지가 어렵다는 단점을 개선할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 평가결과로서 검지율과 오보율 등의 성능지표 측면에서 기존 McMaster 알고리즘과 비교평가하여 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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