안전측면에서 교통류를 효율적으로 운영${\cdot}$관리하기 위해서는 교통류의 위험정도를 명확하게 판단할 수 있는 기준 및 모형개발이 필요하다. 이를 위해, 본 연구에서는 불완전한 추종으로 인해 발생할 수 있는 교통류 위험을 후미추돌위험의 관점에서 파악하였다. 과거 사고 예측 및 도로위험도 평가모형의 경우 운전자 반응을 고려하지 않았기 때문에, 모형의 신뢰성에 다소 문제가 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 한계 및 문제점을 극복하기 위해 사고발생 가능성이라는 개념을 도입함으로써 위험과 사고 사이에 존재하는 운전자 반응을 모형에 반영하였다. 즉, 추종이론 및 안정성 이론을 바탕으로 후미추돌과 관련된 미시적 변수 즉, 운전자의 반응시간과 감속도를 반영하여 운전자를 고려한 모형을 개발하였다. 위험도를 대표할 수 있는 지표 개발을 위해 소음영향평가에서 사용되는 척도를 활용하였으며, 상대적인 위험도 우위를 평가하기 위해 위험강도 및 지속시간을 고려한 ‘등가위험도’를 개발하였다. 서울시 도시고속도로를 대상으로 직접 실험${\cdot}$조사를 수행하였으며, 미시적 교통류 자료수집을 위해 직접 실험차량을 제작하였다. 수집된 자료를 바탕으로 구간별, 차로별, 교통상황별 위험도를 도출하였다. 모형에 의해 도출된 위험도를 해당구간에서 수집된 차로별 사고자료와 비교하여 본 결과, 교통상황 및 사고자료 패턴과 일치하는 결과를 보여주었다. 본 연구에서 개발된 모형은 안전진단 및 도로설계에서부터 첨단안전차량 제어알고리즘의 안전성평가에 이르기가지 다양한 분야에서 활용될 수 있다.
본 연구에서는 CA(Cellular Automata)규칙을 이용하여, 돌발상황의 영향을 분석할 수 있는 시뮬레이션 모형을 구축하고, 실시간 자료인 VDS 자료와 현장측정 자료를 이용하여 시뮬레이션 모형을 검증하였다. 이렇게 구축된 시뮬레이션 모형을 이용하여, 고속도로상에서 돌발상황이 발생하였을 때의 영향을 분석하였다. 그 결과는 5% 신뢰구간에서 통계적으로 유의함으로 나타났다. 돌발상황의 영향을 분석하기 위해서 돌발상황의 지속시간과 교통량의 변화에 따른 돌발상황의 유형을 분류하였고, 각각의 돌발상황 유형에 따른 영향을 분석하였다. 이때 돌발상황에 의한 영향은 구간 통행시간의 변화와 혼잡 지체시간의 변화를 통해서 분석하였다. 결과에 따르면, 교통량이 적을 때는 교통류가 돌발상황에 의해서 거의 영향을 받지 않았고, 교통량이 증가함에 따라, 돌발상황에 의한 영향이 점점 더 커지는 것으로 나타났다. 또한, 교통량이 2000대/시를 넘어설 때는 돌발상황이 발생하지 않더라도, 교통량의 증가에 따라 혼잡지체가 자연스럽게 발생하는 것으로 나타났고, 돌발상황이 45분 동안 계속될 경우에는 약 425∼722대·시의 지체가 발생하였다.
지점검지기에서 수집되는 교통량, 점유율, 속도 자료로는 구간의 교통상황을 명확히 설명하기에는 한계가 있다. 근래 통신, 센싱, 측위기술의 발달과 유비퀴터스 환경 구축에 대한 연구가 활발히 진행되면서 기존에는 수집하지 못했던 개별 차량의 각종 교통자료 수집이 용이해짐에 따라 새로운 방법의 구간정보의 생성이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 GPS를 통해 개별차량 주행자료가 수집이 가능하고 차량간 또는 차량-인프라간 통신이 가능한 유비퀴터스 교통정보시스템 하에서 Predictive Travel Time 기법이라는 새로운 구간 정보생성기법을 이용하여 구간통행시간을 추정하고 검증하는 방법론을 제시하였다. 구간정보의 생성 시에는 정보의 실시간성 및 정확성과 연관되는 시간처짐현상이 항상 존재하며 도로에서 Incident가 발생했을 때 시간처짐현상은 더욱 크게 발생하게 된다. 본 연구에서는 유비퀴터스 환경에서 Incident가 발생 시시간처짐 현상의 영향을 최소화하면서 구간통행시간이 산출 가능한 기법을 제시하였다. 미시적 교통류 시뮬레이션 모델인 AIMSUN으로부터 개별차량주행궤적 자료를 수집하고 Predictive Travel Time을 산출하는 알고리즘에 다양한 통신환경조건을 반영하여 생성정보의 정확도를 산출하였다. 또한 통신환경 변수에 따른 정보의 정확도 관계모형을 회귀분석 기법을 적용하여 도출하였다. 도출된 통신환경변수와 생성정보의 신뢰도 관계모형은 본 연구에서의 구상하는 미래형 교통정보 시스템의 요구사항 분석에 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
고속도로 합류부 지점의 감응식 루프 검지기를 통한 정보 수집의 질은 검지기의 설치 위치와 관련이 있다. 검지기로부터 얻은 교풍자료들은 안정된 교통의 흐름과 높은 안전 수준을 유지하게 위해 필수적으로 사용된다. 또한, 이러한 정보는 교통관리전략 위한 입력 자료로도 사용된다. 본 연구에서는 대표적인 교통관리 전략중 하나인 램프 미터링의 효과를 극대화하기 위해 고속도로 합류부에서의 검지기 최적 설치 위치를 통계기법을 이용하여 산정하였고, 주요한 분석도구로써 미시적 교통 시뮬레이션 모형인 PARAMICS를 사용하였다. 검지기 설치 위치 산정은 통계분석을 통해 도로 구간 별 교통류 특성에 매우 의존하고 있음을 규명하였다.
개별차량의 주행궤적을 모니터링하고 개별차량의 위험운전행태를 검지하여 도로의 안전성을 평가하고 분석하는 것은 사고의 원인 분석 및 예방의 시작이라 할 수 있다. 최근 각종 센서 및 통신기술의 발달은 과거에 비해 보다 미시적이고 폭넓은 교통자료의 취득을 가능하도록 하였다. 이러한 발달된 기술력을 통해 사고 이력자료를 이용할 수밖에 없던 과거와 달리 개별차량의 주행궤적자료를 실시간으로 가공하여 교통상황과 정보를 바로 수집할 수 있는 실시간 모니터링 시스템 환경을 제공할 수 있다. 본 연구에서는 개별차량 주행자료 수집 및 차량-차량간, 차량-인프라간 무선통신이 가능한 차량 내 센서로부터 수집되는 자료를 이용하여 위험운전이벤트를 검지하였다. V2X 통신을 통해 생성된 위험운전 정보를 교통관리센터로 전달하고 도로의 위험도를 산출함으로써 실시간 유비쿼터스 환경에서의 교통안전 모니터링을 통해 도로의 안전성을 평가할 수 있는 기법을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 교통안전 모니터링 기법은 실제 테스트베드에 구현되어 테스트 중에 있으며, 실제 구현된 교통안전 모니터링의 적용 사례 및 활용방안에 대하여 소개하고자 한다. 본 연구에서 제시한 교통안전 모니터링 기법은 도로의 전반적인 안전성을 검토함으로써 교통류 관리전략 수립을 위한 기초자료로써 활용될 수 있을 것이며 교통안전증진을 위한 다양한 정책개발 및 평가에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
실시간 통행시간관련자료의 집계시간간격은 보다 신뢰성있는 통행시간정보제공과 교통정보센터의 효율적인 운영을 위해 매우 중요한 요소이다. 그러나 대부분의 기존 VDS 및 TCS교통정보 데이터는 통계학적·공학적 차원에서의 합리적인 연구나 검증없이 경험적 간격으로 집계되고 있다. 본 연구의 목적은 링크 및 교통축(Corridor) 통행시간 산정 및 예측시의 최적 집계 시간간격을 결정할 수 있는 통계학적 모형을 개발하고 실제 도로망에서 수집되는 통행시간자료에 적용하는 것이다 첫째로, 본 연구는 링크 및 교통축 통행시간 산정 및 예측으로 인한 오차를 계량화하는 통계학적 모형을 제시하고, 제시된 모형의 의미를 교통류이론 측면과 통행시간정보 이용자측면에서 살펴보았다. 둘째로, 미국 Texas, Houston의 도시고속도로에서 AVI시스템을 통해 수집된 통행시간자료를 제시된 모형에 적용하였다. 적용결과 링크통행시간 산정을 위한 최적 집계시간간격보다 링크통행시간예측을 위한 최적 집계시간간격이 큰 것으로 나타났으며, 교통축 통행시간 산정 및 예측을 위한 최적 집계시간간격은 교통축을 구성하는 링크간의 상관관계 (Correlation)에 큰 영향을 받는 것으로 분석되었다.
전기자동차의 보급 활성화를 촉진시키기 위해서는 전기자동차를 위한 교통기반시설의 공급과 효율적인 정책결정이 필요하다. 하지만 이를 뒷받침할 수 있는 전기자동차의 시설표준화 및 지침구축은 미비한 상태이다. 시설표준화 및 지침 구축을 위해서는 다양한 연구를 통한 기준지표와 자료가 마련되어야 한다. 본 연구에서는 2차로도로 시뮬레이션모형(TWOPAS)을 이용하여 이상적인 조건에서 저속전기자동차가 혼입되었을 때의 교통특성을 평균통행속도, 추종시간백분율, 총지체를 통해 분석하고 교통류에 미치는 영향을 검토하였다. 시나리오는 교통량을 기준으로 설정하였으며, 저속전기자동차 혼입율을 1%~30%로 적용하여 분석하였다. 각 시나리오 별로 분석한 결과, 교통량이 650대/시인 시나리오 1의 경우와 교통량이 2,600대/시인 시나리오4가 교통량이 1,300대/시, 1,950대/시인 시나리오2, 시나리오3보다 교통영향이 작게 받는 것으로 나타났다. 이는 교통량이 적은 경우 추월이 비교적 원활해 영향이 작게 나타나며, 교통량이 많은 경우는 기존의 교통류가 전기자동차 주행특성과 비슷하기 때문에 영향이 작은 것으로 나타났다. 반면 비교적 원활한 교통소통을 보이는 시나리오2와 시나리오3은 저속전기자동차의 혼입에 따른 영향을 크게 받는 것으로 나타났다. 따라서 도시내 도로와 같이 교통량이 많은 도로와 교통량이 비교적 한산한 지방부 2차로 도로의 경우는 저속전기차동차에 대한 친화도가 높은 반면 교통량이 1,300대/시~1,950대/시인 도로는 저속전기자동차에 대한 친화도가 낮아 기하구조의 개선 등이 필요한 것으로 나타났다.
본 논문의 목적은 고속도로 교통사고로 인한 비 반복적 발생 혼잡을 추정하기 위한 방법을 개발하고, 개발된 방법을 국내 고속도로 교통사고에 적용하여 비 반복적 발생 혼잡을 추정하는 것이다. 교통사고로 인한 비 반복적 발생 혼잡은 반복적으로 혼잡이 발생하는 지역에서도 발생하기 때문에, 반복적으로 발생하는 혼잡과 비 반복적으로 발생하는 혼잡의 구분이 매우 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 각 구간별, 시간대별 평균속도와 교통사고로 인해 낮아진 속도와의 차이를 활용하였다. 본 연구에서는 제안된 방법을 활용하여 2008년 1년간 수집된 교통류 자료와 2008년에 발생된 교통사고 자료의 융합을 통한 비 반복적 발생 혼잡을 추정하였다. 이러한 교통사고로 인한 비 반복적 발생 혼잡은 교통사고 관련 개선 프로그램의 효과분석, 교통사고 대응 전략의 수립, 비 반복적 발생 혼잡비용의 추정을 통한 교통혼잡비용의 추정방법의 개선 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 주가로상 좌회전운전자의 문격수낙특성(gap-acceptance characteristics)을 파악하는 데 있다. 이 목적을 달성하기 위하여 포켓컴퓨터를 이용한 새로 운 자료수집기법이 개발되었다. 이 기법은 적은 비용으로 정확한 자료의 수집을 가능하게 하였다. 연구교차로는 마산시의 부도심에 위치한 2차선가로 및 4차선가로상의 전형적인 신 호등 비설치교차로가 선정되었다. 정규분포 및 대수정규분포가 probit분석을 이용하여 임계 수낙문격분포(critical acceptance gap distribution)로 검정되었다. 두 분포들은 5% 우의수준 에서 기각되지 않았다. 2차선가로의 임계수낙문격은 2.9∼3.0초의 범위였으며 표준편차는 1. 2∼1.5초의 범위였고, 4차선가로는 각각3.3∼3.4초와 1.3∼1.5초의 범위였다. 2차선가로의 임 계 lag는 2.6초였으며 4차선가로의 임계lag는 3.2초이었다. 국내 좌회전운전자의 임계수낙문 격이 미국인의 것에 비하여 짧은 것으로 나타났다. 이는 도시교통류의 주구성 차량이 직업 운전자들이 운전하는 소형 택시로 이루어지는 운전자 및 차량특성에 기인한 것으로 볼 수 있다.
영상기반의 교통정보수집시스템은 관리 및 운영상의 한계를 보이고 있는 기존의 루프검지기의 역할을 대체하는 검지기로써의 역할 뿐만 아니라 다양한 교통류의 정보를 제공하고 관리할 수 있으며, 교통사고의 발생전과 후의 순차적인 상황을 정확히 기록하고, 이 자료를 통해 발생된 교통사고의 사고 매커니즘을 객관적이고 명확하게 조명하고 분석하는 것은 교통사고 처리에 있어서 중요한 부분을 차지함으로서, 여러 나라에서 보급 활용되고 있다. 본 논문에서는, 기존 기술들이 연속류 도로의 특성인 속도변화, 교통량 변화, 점유율 변화와 같은 교통류 흐름을 반영하여 1차 예비판단을 실시하였다. 또한, 1차 예비판단된 경우 영상추출 및 처리를 통해 최종 사고판단을 실시하게 된다. 이 때, 도로상의 다양한 환경적 변화로 인해 극복하기 어려운 차량의 객체추출, 객체분리, 추적 등의 정확성을 확보하기 위해서 계산속도와 정확도 측면에서 우수함을 보이고 있는 Adaptive GMM(Gaussian Mixture Model) 기반으로 실시하였으며, 환경적인 요인으로 인해 자주 발생하고 있는 오 검지 상황들을 효과적으로 저감시킬 수 있는 능동적이고 환경적응적인 기법을 통해 사고 최종판단을 실시하였다. 이렇게 구현된 기술의 성능을 평가하고자 중부내륙 실험도로에서 12건의 사고 모의실험을 실시하였으며, 실제 운용되고 있는 장항IC에서의 사고영상을 실시간 온라인으로 입력받아 시험하였다. 결과적으로, 검지율 93.33%, 오검지 6.7%로 높은 신뢰성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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