교통정보 제공 측면에서 여행시간에 대한 정보는 교통관리 영역 내에서 교통혼잡을 효과적으로 분산시킬 수 있는 핵심정보 중 하나이다. 특히 여행시간에 대한 정보는 운전자가 운전 중 경로선택을 의사결정하는데 있어서 주요한 요소로서 현실적인 신뢰도 확보를 전제로 한다. 본 연구는 남산권 교통정보시스템의 일환으로 총 연장도로 6.1km를 대상으로 구성된 6개의 교통축(corridor)을 대상으로 혼잡시 VMS, ARS, WEB을 이용한 정보 제공을 목적으로 도착예정시간 알고리즘을 개발하였다. 시스템의 공간적 범위는 각 축별 2~3.5km 범위내의 구간을 대상으로 하며, 각 교통축의 출발 및 도착지점에 신호교차로가 존재하여 단순한 연속교통류 특성이외 단속류 교통특성이 교통류내에 포함되어 있다. 목표 알고리즘은 ILD기초자료를 활용하여 수요교통량과 대기길이정보를 이용한다. 수요교통량은 각 지점간 밀도추정을 대상으로 하였으며 이를 위하여 Greenburg Model이 채택되었다. 대기길이 정보는 각 지점별 속도와 밀도에 의하여 산출된다. 연구모형은 단위시간당 변동성을 안정화하기 위하여 전략적으로 번호판 매칭기법에 의한 AVI를 도입하였으며, 이를 통한 관측 된 여행시간 정보를 이용하였다. AVI여행시간 정보는 1일 1회 대기길이에 따른 교통류 특성을 구분하여 ILD에 의한 여행시간을 생성하는데 기반모수로 적용될 수 있도록 Hybrid Model로 구성하여 적용시켰다. 본 연구에 의한 알고리즘 적용결과, 혼잡상황하에서 84% 그리고 전체평균 88%이상의 정확성을 도출하는 것으로 나타났으며, 이러한 정보들은 남산권 교통정보시스템을 이용하는 운전자들에게 유용한 것으로 조사되었다.
본 연구에서는 SLM(Square Lattice Model)과 HLM(Hexagonal Lattice Model)을 개선하여 만든 RHLM(Rotated Hexagonal Model)을 제시하고, 이를 이용하여 양방향 보행 교통류의 시뮬레이션 모형을 개발하였다. $20{\times}20$의 400개 셀에서 진행되었으며, 시간의 변화에 따른 속도, 밀도, 교통류율로 평가하였다. 본 모형을 같은 조건에서 SLM과 비교해본 결과, 기존의 모형이 보행자의 움직임이 불필요한 동작과 비논리적 방향으로 이동하는 것을 모형에 반영하였다면, 본 모형은 보행자의 직진 움직임과 자연스러운 회피 방법을 통해 보행교통류의 최단경로 움직임을 표현할 수 있었다. 또한 보행교통류의 더 높은 곳에서 용량을 가지고 보행을 할 수 있는 현상을 반영할 수 있었고, 보행교통류의 경우 밀도가 높아지더라도 속도가 0이 되는 상황은 잘 일어나지 않는 것을 반영할 수 있음을 알 수 있었다.
고속도로-연결로 합류부는 대표적인 고속도로 정체구간으로서 본선 교통류와 연결로 교통류가 서로 공간 확보를 위하여 상층되는 구간이다. 현재 까지 연결로 교통류와 본선 교통류간의 관계에 대한 최근 연구도 이론적인 수학적 모형연구에 그쳐있는 상태이다. 본 연구는 3개의 서로 다른 고속도로-연결로 합류부에서 수집한 실제 교통 데이터를 이용하여 혼잡교통류 상태에서 연결로 교통류와 본선 교통류간의 관계에 대한 분석을 수행한 것으로써, 본선 교통류 변수(교통량, 속도, 밀도)와 연결로 교통량의 값을 이용하여 개발된 Indicator에 의한 분석과 Indicator간의 상관분석 및 t 검정을 통하여 연결로 교통량이 본선 교통류에 미치는 영향을 살펴보았다. Indicator 분석결과, 연결로 진입교통량은 본선 접속차로의 교통량과 부의 상관관계를 보였고, 가속차로길이 내 본선 교통류의 속도와 밀도와도 의미 있는 관계가 존재함을 보였다. 혼잡교통류 상태에서의 두 교통류 관계 분석을 통하여 고속도로-연결로 합류 하류부의 용량을 결정하는 요인에 대한 보다 엄밀한 분석이 가능하게 되었다. 또한 실제데이터 분석을 통하여 발혀진 결과는, 본선 교통류의 상태에 따른 연결로 진입교통량의 크기를 정확하게 규명할 수 있는 모형식 개발의 기초를 마련하였으며, 현재 고속도로-연결로 합류부의 혼잡교통류 시뮬레이션에서 취약점으로 지적되고 있는 연결로 교통량의 추정에 매우 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 연구는 DEVS를 기반으로 개발된 교통류 시뮬레이션 시스템인 $\ulcorner$I$^3$D$^2$ 교통류 시뮬레이션 시스템$\lrcorner$(이하 I$^3$D$^2$)의 검증을 그 목적으로 한다. I$^3$D$^2$는 본 연구진이 DEVS를 기반으로 개발한 범용 시뮬레이션 도구로써, 이미 서울시 강남 신호교차로와 내부순환로를 대상으로 하여 개발된 내용을 발표한 바 있다. I$^3$D$^2$는 헌재 단속류에서의 최적신호 생성 및 대기행렬 예측 문제, 그리고 연속류 시설의 용량 산정 문제등을 시뮬레이션 할 수 있다. 하지만 아직 문헌자료나 현장 데이터를 토대로 한 충분한 검증이 수행되지 못한 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 문헌자료를 토대로, I$^3$D$^2$를 검증한다. 이를 위하여 고속도로 또는 도시고속도로와 같은 연속 교통류의 대표적인 효과척도인 $\ulcorner$교통량 - 밀도 - 평균주행속도 (시간)$\lrcorner$ 간의 상관관계를 이용하여 미국 HCM과 우리나라의 도로용량편람에 정의되어 있는 기준을 토대로 I$^3$D$^2$ 검증을 수행하였다. 모델링은 서울시 올림픽대로의 양화대교 - 성산대교 - 가양대교 구간을 대상으로 했으며, 검증은 교통량에 따라 크게 3가지 교통류 상태(random, intermediate, constant)를 기준으로 시뮬레이션이 각각의 교통상태에서 예측한 평균주행시간의 정확도를 측정하면서 수행하였다. 검증 결과 random 상태에서는 문헌자료에 부합되는 예측결과를 보여주었으나, intermediate와 constant 상태에서는 문헌보다 다소 낮은 속도를 보여주었다 이러한 속도차는 추후 현장 데이터를 수집하여 보다 실질적인 검증을 통하여 조정되어야 할 것으로 판단된다.
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.
uTSN(ubiquitous Transportation Sensor Network)의데이터수집환경은기존ITS(Intelligent Transportation System) 환경과 커다란 차이가 있다. 지점 혹은 구간 검지체계를 근간으로 불연속적인 데이터를 수집하는 ITS 환경과 달리, 유비쿼터스 교통환경에서는 연속적인 개별차량 데이터의 취득이 가능하다. 또한 대응전략 구사에 있어서도, 구간단위 제어나 정보제공만 가능했던 ITS와 달리, 유비쿼터스 환경에서는 개별차량단위의 미세제어가 가능하다. 이러한 환경변화에 맞추어 수집데이터의 가공방식도 새로이 개발되어야 한다. 연속류 uTSN 환경에서 수집된 개별차량 위치와 개별차량 속도 데이터를 대상으로, 가공의 1차적 목적인 교통상황 판단을 위한 가공 방안을 제시하였다. uTSN으로부터 수집된 개별차량 단위 데이터를 기존 ITS와 같은 방식으로 집락하여 가공한다고 하면 그 미세한 정보는 다 손실되고 평균적 추세만 남게 된다. 본 연구에서는 수집 데이터에 담겨있는 미세한 정보를 손실하지 않음과 동시에 교통상황판단에 효과적인 정보를 생성하는 가공방식으로서, 3차원 속도, 교통량, 밀도 프로파일, 차량군 프로파일, 충격파 프로파일 생성을 제안하였다. 특히 밀도, 차량군, 충격파 정보는 교통상황 판단에 효과적이나 기존 ITS환경에서는 생성이 불가능하였던 것들이다. 본 연구에서는 모든 차량에 센서가 부착되어 있을 경우를 가정한 가공방안을 제시하였고, 장착율이 100%가 아닐 경우, 장착율에따라수집데이터를전수화하여프로파일작성하는방안을향후과제로남겨둔다.
교통기본도(Fundamental Diagram)는 교통류와 관련된 다양한 연구에서 중요한 요소로 생각되어져 왔다. 지금까지 다양한 형태의 교통기본도가 제시되었고 실제 데이터를 가장 잘 설명하는 교통기본도의 형태에 대해 많은 논의가 이루어졌지만, 서로 다른 형태의 교통기본도를 결정하는 원인에 대한 분석이 충분히 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 서로 다른 지점과 교통조건에서 운전자의 행태차이를 이해하는데 중요한 파라메타로서 차간시간(time gap)을 소개하였고, 차간시간과 교통기본도의 형태와의 연관성을 분석하였다. 개별차량 검지기 자료를 토대로, 차간시간은 확률분포를 따르고 평균값은 지점에 따라 변화하는 것과 다른 통행속도에서 다른 차간시간을 보이는 것으로 분석되었다. 또한, 차간시간-속도 분포도의 3가지 형태들이 확인되었고 이것들은 교통류율-밀도 교통기본도로 전환되면 기존의 Greenberg, 역 ${\lambda}$, 전도된 V형태의 교통기본도와 일치하였다. 본 연구는 미시적 교통변수인 차간시간을 이용하여 교통기본도의 특징을 해석하였고, 운전자들의 행태에 관한 특성을 교통조건과 도로의 기하구조에 따라 설명하였다.
교통관리에서 교통상황을 판단하는 판단지표의 중요성과 필요성은 계속해서 높아지고 있다. 기존 교통상황 판단지표들은 속도, 교통량, 밀도 기반으로 각각의 특성에 맞춰 개발되었지만, 속성별 가지는 문제점과 종합적인 상황을 보여줄 수 없어 모니터링 지표로는 적합하지 않았다. 이에 본 연구에서는 도로 소통상황과 안전도를 판단하는 지표들을 통합하여 모니터링에 적합한 통합지표 개발을 목표로 하였다. 교통상황의 변화를 판단할 수 있고 안전도를 판단할 수 있는 지표들을 검토하고 실시간 ITS 데이터를 적용할 수 있도록 지표를 재정립하였다. 요인분석을 통해 지표 간 관계성을 분석하여 가중치를 도출한 뒤 하나의 통합지표를 개발하였다. 통합지표는 교통상황의 변화와 안전도의 변화를 보여줄 수 있는 지표로 향후 교통정보센터에 적용하여 종합적인 교통상황을 모니터링할 수 있는 교통환경으로의 발전에 기여할 수 있을 것이다.
램프 미터링은 램프로부터 도로에 진입하는 차량을 통제 함으로써 교통 상황을 향상 시키는 직접적이고 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 밀도 데이터를 이용한 새로운 램프 미터링 방법을 제안한다. 교통량을 사용하는 기존 방법은 낮은 신뢰도의 데이터에 의해 동작 되며 다양한 문제를 가질 수 있다. 또한 주 도로에 정체가 발생 했을 때 램프의 추가적인 교통 정체 및 램프의 용량초과 문제가 발생 할 수 있다. 기존 방법에 대한 문제를 해결 하기 위해 제안하는 방법은 밀도와 가속도 데이터를 이용한 새로운 램프 미터링 방법을 제안한다. 실험을 위해 미네소타 주 트윈시티의 TH-62의 고속 국도를 선택하였고 효율성을 테스트 하기 위해 미네소타 주에서 동작하고 있는 Stratified Zone Metering(SZM)과 비교 실험을 진행한다. 실험 환경은 PTV사의 VISSIM 시뮬레이터를 이용하였고 이를 제어할 수 있는 도로 제어 및 평가 시스템(TICAS)을 개발 하여 시뮬레이션을 진행 하였다. 실험 조건은 정체가 가장 심한 2011년 10월 25일 오후 2시부터 오후 7시까지로 설정한다. 실험 결과 도로의 총 여행시간과 정체구간은 SZM보다 20% 감소 하였다. 또한 각 램프의 대기 열 길이를 측정한 결과 SZM에서 발생하던 램프의 길이를 초과하는 문제점이 해결된 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 도시고속도로 교통류의 효과적인 관리와 운영상태 평가에 사용되는 거시적 연속교통류 재현 모형의 성능 비교에 관한 연구이다. 연속교통류 재현을 위한 거시적 모형은 크게 단순연속방정식 모형과 가속도방정식 모형의 범주 안에서 여러 모형들이 개발되어져 왔지만, 국내에서는 이 두 모형들에 대한 성능 비교에 관한 연구가 미흡한 실정이다. 따라서, 본 연구는 대표적인 거시적 연속교통류 모형들의 성능평가를 통해서 개개 모형들이 가지고 있는 특징을 알아본 후 대도시 고속도로의 교통류 재현에 이용할 수 있는 모형을 선정한다. 모형의 성능 비교를 위해 거시적 연속교통류 모형 중에서 대표적인 5개 모형(Lax Method Model, Upwind Scheme Model, Hilliges' Model, Papageorgiou's Model, Cell-Transmission Model)을 선택하였으며, Numerical Example과 실측 현장자료를 이용하여 모형들의 성능 비교를 실시하였다. 가상자료를 이용한 분석방법에서는 대체로 모든 모형이 적절한 결과값을 보여주었지만, 단순 연속방정식 모형이 모형의 안정성과 교통상황 재현력 측면에서 볼 때 가속도방정식 모형보다 좀더 안정적인 결과값을 보여주었다. 현장자료를 이용한 분석방법에서는 미국의 Nimitz Freeway의 오전 첨두시 3시간 교통 자료(밀도, 교통량)를 이용하였다. 분석대상구간에 대한 모형성능 평가결과, 단순연속방정식 모형의 결과와 가속도방정식 모형의 결과가 유사하게 나왔으며. 비교적 계산식이 단순한 거시적 연속교통류 모형들도 분석대상구간의 혼잡상황을 어느 정도 잘 재현하고 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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