도시고속도로 연결로 접속부 교통혼잡을 해결하기 위한 가장 대표적인 전략은 램프미터링 전략이다. 램프미터링 이란 고속도로의 유입램프에서 램프유입량을 조절하는 것을 말하며, 램프교통량을 제한함으로써 고속도로의 흐름을 정상 교통류로 유지시키는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 램프미터링 기법중에서 고정식 미터링 방식을 기초로 하여, 동일한 미터링율이 본선에 진입할 때 차량진입방식(단일차량, 차량군)에 따라 본선 교통류에 미치는 영향을 비교분석하고 평가하고자 한다. 연결로 차량의 진입방식별 본선 교통류의 효과를 살펴본 결과, 동일한 미터링율에서 한 주기에 많은 연결로 차량들이 진입하는 다중차량진입방식이 본선교통류의 속도, 밀도, 지체 측면에서 불리한 것으로 분석되었고, 또한 교통와해가 조기에 발생하여 합류용량도 감소시키고 정체로 전이되어 낮은 속도를 갖는 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 본선 교통량수준이 높을수록 연결로 진입방식에 따른 미터링 전략이 매우 중요하다는 것을 의미한다.
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.
영상 추적(visual tracking)은 로봇의 시각기반제어, 교통정보시스템, 무인감시시스템 등 다양한 분야에 적용 가능하기 때문에 지정된 혹은 운동이 감지된 물체를 지속적이고 빠르게 추적하는 데 목적을 둔다. 이 때 어려운 문제 중 하나는 시간이 지나면서 위치이동은 물론 회전에 와해 물체의 모양이 변한다는 것이다. 이에 본 논문에서는 물체의 3차원 회전에 대응 가능한 실시간 영상추적 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 SSD(sum-of-squared differences)를 기반으로 하되, 물체의 배경이 바뀔 때나 물체가 영상추적 윈도우보다 작은 경우에도 추적이 가능하고 3차원 회전에 대응 가능하다. 이것은 3차원 회전으로 인하여 추적목표를 잃어버리는 것을 막기 위하여 기준 영역이 회전할 때 제안된 성능지수에 따라 영상추적 영역과 기준 영상을 새롭게 설정해줌으로써 구현된다. 제안된 알고리듬은 PC기반 실시간 시각시스템에서 성공적으로 실험되었다.
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.
도로에서 발생하는 비반복적이며 예측불가능한 일련의 사건을 돌발상황(incident)이라고 하며 이러한 돌발상황이 발생하게 되면 교통류의 정상 흐름이 와해되고 이로써 도로의 용량감소를 일으키며 교통혼잡과 대기오염 등 막대한 사회$\cdot$경제적 손실을 초래한다. 돌발상황으로 인한 피해를 최소화하고자 국내외 각종 교통관리센터에서는 자동 돌발감지 알고리즘에 의한 자동감지 방법을 사용하고 있다. 그러나 현재 운영중인 돌발상황 감지 알고리즘들은 어느 정도의 감지율은 확보하고 있으나 오경보율이 높아 대체적인 성능은 낮은 것으로 판단된다. 유출입램프 수요과다로 인해 도로용량이 다른 구간에 비해 현저히 떨어지는 병목(bottleneck)구간의 경우, 돌발상황이 빈번하게 발생함에도 불구하고 진출입차량으로 인한 대기행렬과 차로변경등의 유사 돌발상황이 발생하여 자동 돌발상황 감지가 더욱 어려운 실정이다. 본 연구에서는 진출입영향권내에서 발생하는 돌발상황을 정확히 감지하기 위해 돌발상황시 혼잡상황 구분을 통한 자동감지 알고리즘을 바탕으로 램프구간의 혼잡 감지시 인접한 본선의 차로를 돌발상황 판단모듈에서 제외함으로써 모형의 성능을 향상시킬 수 있음을 살펴보았다.
단기 통행속도 예측을 위해 데이터 기반 비모수적 기법들을 활용한 다양한 연구들이 수행되고 있다. 그럼에도 교통신호 및 교차로로 인한 복잡한 동적 특성을 가지는 도시부의 예측 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 본 연구는 도시부 통행 속도를 예측하기 위해 앙상블 경험적 모드 분해법(EEMD)과 인공신경망(ANN)을 이용한 하이브리드 접근법을 제안하는 것을 목적으로 한다. EEMD는 통행속도의 시계열 자료를 고유모드함수(IMF)와 오차항으로 분해한다. 분해된 IMF는 시간단위의 국지적 특성을 반영하며, ANN을 통해 개별적으로 예측된다. IMF는 원본데이터가 가진 비선형성, 비정상성, 진동 등의 복잡성을 완화하기 때문에, 원래의 통행속도에 비하여 더 정확하게 예측될 수 있다. 예측된 IMF들은 합산되어 예측 통행속도를 표현한다. 본 연구에서 제시된 방법을 검증하기 위하여 대구시의 DSRC로부터 구득된 통행속도 데이터가 활용된다. 성능평가는 도시부 링크 중 특히 예측이 어려운 지점에 대해 수행되었으며, 분석 결과 제시된 모형은 15분 후 예측에 대해 각각 평상시 10.41%, 와해상태시 25.35%의 오차율을 가지며, 단순 ANN 기법에 비하여 우수한 성능을 보이는 것으로 확인된다. 본 연구에서 개발된 모형은 도시교통관리체계의 신뢰성 있는 교통정보를 제공하는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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