실시간 교통정보는 현장에 설치된 차량검지기가 수집하는 교통량, 속도, 점유율 자료를 기반으로 생성된다. 따라서 검지기 성능을 일정수준으로 유지시키는 것이 중요하다. 이를 위해 ITS 관리기관에서는 주기적으로 검지기에 대한 성능평가를 수행한다. 일반적으로 검지기 성능평가는 기준값을 생성하는 장비(기준장비)와 평가대상 검지기가 수집하는 자료를 상호 비교함으로써 수행된다. 여기서 유의할 점은 기준장비 수집값 역시 평가대상 검지기 자료와 같이 오차 및 불확도를 포함하고 있다는 것이다. 또한 검지기 평가가 표본집단에 대해 이루어지기 때문에 이를 모집단의 결과로 표현하기 위해서는 신뢰구간 개념이 적용되어야 한다. 그러나 현재 국내 검지기 성능평가는 합리적인 방법론 부재로 인해 기준값 불확도 및 신뢰구간 개념을 적용하지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 기준값 불확도 및 신뢰구간 개념을 적용한 성능평가 방법론을 제시했고, 이를 루프, 영상, 레이더 검지기 성능평가에 적용했다. Over-count, Under-count 상쇄효과를 제거하기 위해 개별차량단위 자료를 평가하였고 그 결과, 제시된 방법론이 검지기 성능평가에 효과적으로 적용될 수 있음을 입증하였다.
본 논문은 기존의 단일값(점추정)으로 제시하던 검지기 성능평가 결과를 통계적 신뢰구간(구간추정)으로 제시하기 위한 검지기 성능평가 방안을 제시했다. 일반적으로 구간추정은 점추정에 비해 표본 통계의 더 많은 정보를 제공하기 때문에 기존 단일값으로 제시해 오던 검지기 성능평가 결과의 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 방법론은 크게 표본 추출, 평가척도 분석, 평가결과 제시의 세 부분으로 나누어진다. 표본추출 방법에는 다양한 통계적 표본 추출 방법이 있지만 교통, 조도, 기상조건에 따라 변화하는 차량검지기 성능의 특성상 층화추출법이 통계적 신뢰구간 제시를 위한 가장 적합한 방법론으로 간주되었다. 또한 기존에 널리 사용된 검지기 성능평가 척도들의 특징을 면밀히 분석하여 평가자로 하여금 해당 검지자료에 적합한 평가척도를 선택할 수 있는 프로세스를 정립하였다. 마지막으로 평가기간 전체(예. 30분)와 개별분석 단위(예. 1분) 평가결과의 통계적 신뢰구간을 반영하기 위한 방법론을 제시했다. 본 연구는 기존 검지기 성능평가 결과의 단일값 제시로 인해 불가능 했던 신뢰구간 제시를 가능하게 함에 따라 검지기 성능평가 결과의 신뢰성을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
현재 국내의 각 지방자치 단체에서는 지능형 교통체계(ITS)사업이 활발히 시행되고 있다. 이중 많은 지역에서 효율적인 교통관리를 위하여 실시간 신호제어시스템을 구축하여 운영 중에 있으며, 지점검지기인 루프검지기를 설치하여 실시간으로 검지기정보를 수집하고 있다. 검지기에서 수집되어 신호제어에 이용되는 자료는 교통량, 점유시간/비점유시간, 포화도, 지점속도, 대기길이 등이 있다. 본 논문에서는 실시간 신호제어시스템 검지기 정보가 링크소통상태를 파악하는 정보로 활용될 수 있는지를 분석 평가하였다. 평가를 위하여 대상구간의 통행시간을 실측하여 검지기 수집정보와의 상관관계를 다양하게 평가하였다. 분석 결과 고려된 변수들 중 대기길이가 구간통행시간과 가장 높은 상관관계를 나타내었다. 그리고 지점속도 자료를 이용하여 구간통행 정보를 추정한 결과, 오차율이 비교적 크게 나타나 실시간 신호제어시스템검지정보를 직접적으로 구간통행정보 추정에 사용하는 것은 적절치 않다고 판단된다. 그러나 COSMOS 검지기는 포화도와 대기길이와 같은 링크의 교통상황에 대해 설명하는 정보를 실시간으로 수집하기 때문에 이를 구간검지기의 보완용으로 사용될 수 있다고 판단된다. 따라서 본 논문에서는 신호제어시스템에서 가공되는 포화도와 대기길이정보를 활용하여 정성적 소통정보인 혼잡도를 산출하는 방안을 제시하였다.
본 논문은 영상검지기 증가에 따라 교통정보 신뢰도에 대한 우려가 높아지고 있는 바, 지점검지기 데이터 분석을 통해 신뢰도가 높은 대표 구간 교통량 생성방법을 제안하였다. 이를 위해 고속도로를 대상으로 영상과 루프 검지기에서 각각 수집된 교통량 차이를 비교분석하고 통계적으로 검증하였으며, 실측교통량과의 오차율을 분석하였다. 분석 결과, 영상검지기와 루프검지기에서 각각 수집된 교통량은 동일 구간, 동일한 시간대에 수집된 자료라도 차이가 있었으며, 이는 통계적으로 유의하였다. 또한 루프검지기에서 수집된 교통량이 실측교통량과의 가장 차이가 적어, 대표 구간 교통량 생성 시 루프 및 영상 교통량을 평균하는 현재의 방법보다 영상검지기보다 신뢰도가 높은 루프 검지기 자료를 대표치로 이용하는 방법을 제안하였다. 이는 다양한 신뢰도를 보이는 많은 데이터를 이용하여 대표치를 생성하는 것보다, 하나라도 보다 신뢰성이 높은 데이터를 대표치로 이용하는 것이 훨씬 양질의 데이터를 생성할 수 있음을 보여준다. 다만, 루프검지기라고 할지라도 유지관리 및 기타 다양한 요소에 의해 신뢰도가 저하될 수 있으므로 검지기 상태에 대한 검증과 평가는 반드시 전제되어야 한다.
본 연구는 지점검지기의 효율적 배치기준인 동질구간 결정 로직을 정립하고자 수행되었다. 동질구간의 결정은 도로 및 운영조건과 실시간 교통패턴의 변동을 고려하며 시간대별 동질구간 및 최종 동질구간을 결정하였다 교통조건의 동질구간 결정은 실시간 자료에 기반한 군집분석을 이용하였다. 동질구간의 검증을 위해 모든 링크에 검지기를 설치하는 경우와 동질구간에 검지기를 설치하는 경우에 대하여 각각 통행시간 추정력을 비교한 결과 동질구간의 효과가 입증되었다. 본 연구결과는 향후 국토교통관리 및 정보제공시스템에 유용하게 적용될 것으로 기대된다. 본 연구결과에 의하면 본 연구에서 제안한 동질구간 결정 로직을 대규모 국도 ITS 구축사업에 적용할 경우 통행시간 추정력의 향상과 함께 지점검지기의 효율적 배치를 통한 구축 및 운영비용의 절감이 예상된다.
본 연구는 기존 구간 속도 예측기법의 고찰을 통하여 검지기에서 올라오는 교통제어변수를 이용하여 구간 속도 예측모형을 연구하는데 목적이 있다. 이를 위한 교통 제어변수로는 연속류 제어에서 통상적으로 사용되는 교통량, 점유율, 밀도, 속도 등을 사용한다. 공간적 범위로는 서울 올림픽대로의 17개의 영상 검지기 중 #3과 #16검지기에서 올라오는 속도, 점유율, 교통량 자료를 토대로 1998년 6월 11일 오전 7시부터 11시까지의 4시간동안 예측을 실시하며 Historical Traffic Pattern과 시험차량, 자동차 번호판 조사를 통한 구간 실측조사 자료를 토대로 예측을 위한 자료를 구축한다. 기존의 예측기법인 시계열 분석, 신경망 이론, 평활법과 칼만필터링을 고찰하였고, 가장 좋은 예측력을 보여주는 기법은 칼만필터링 모형이었다. 이를 토대로 Case Study를 통해 여러 구간의 다주기 예측을 통해 단기간(short-term)의 구간 속도를 예측하고 각 해당 검지기별 실측자료를 통해 비교분석을 실시하였다. 결과적으로 도출된 칼만필터링 모형의 다주기 예측을 통한 구간 통행속도의 예측이 기존의 구간 통행속도 산출 방법보다 더 나은 예측력을 보여주고 있다.
본 연구는 일반국도의 통행특성을 고려한 지점검지기의 적정설치지점 선정을 다루고 있다. 일반국도에서의 ITS 구축은 활발히 진행되고 있으나. 자료수집 구간에서의 통행시간 추정 신뢰도에 가장 큰 영향을 미치고 있는 지점검지기의 설치지점에 관해 적절한 기준이 제시되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 일반국도의 구간 통행시간의 추정을 위해 대표성을 확보할 수 있는 지점검지기의 적정설치지점을 선정하여 제시하고자 한다 이를 위하여 GPS 프로브 차량과 지점검지기를 이용하여 대상지역의 통행특성을 수집하고, 지점속도와 구간통행시간의 상관분석을 통하여 적정설치지점을 선택한다. 분석결과 일반국도의 구간별 적정설치지점의 특성은 다음과 같다. 첫째. 구간 통행시간과 지점 속도와의 상관관계는 구간의 시점에서부터 높아지다가 일정시점이 지나서는 낮아지는 U자형 형태를 보이고 있다. 둘째. 최적설치지점은 분석구간마다 상이하게 존재하나, 대부분 구간연장을 기준으로 중류부 및 중 하류부에 존재한다. 셋째, 구간의 적정설치지점은 구간의 중류부에서 하류부로 넘어가는 지점이 적절하며, 일반적으로 자료수집 구간 연장을 기준으로 시점부로부터 $55{\sim}60%$가 되는 지점이다. 넷째, 종단경사는 적정설치지점과 관련하여 중요한 결정인자가 되며, 종단경사가 큰 경우에 있어서 검지기의 설치는 배제되어야 한다. 끝으로, 본 연구의 결과를 토대로 한 지점검지기의 현장적용을 통해, 정보제공 구간내 통행시간 추정 및 예측력의 개선을 기대한다.
최적 경로 서비스를 제공하기 위해서는 구간 통행속도, 구간 통행시간, 회전 정보, 혼잡도 등과 같은 교통정보가 필요하다. 또한, 고객에게 신뢰성 있는 최적 경로를 제공하기 위해서는 실시간 교통정보 수집은 반드시 필요하며, 이러한 실시간 교통정보 수집 방법들에 대한 고찰과 검토가 선행되어야 한다. 기존의 교통정보 수집방법을 살펴보면 지점검지 방식의 경우, 수집되는 정보가 검지기 설치 지점의 지점속도(Spot Speed)이므로 해당 링크를 주행한 통행속도(통행시간)의 대표값으로 채택하기에는 다소 무리가 있으며 구간검지 방식의 경우, 일반적으로 급격한 교통류 변동에 따른 대기행렬 검지가 늦다는 단점이 있다.(중략)
지능형교통체계의 핵심적인 부분으로써 첨단교통정보체계가 제 역할을 효율적으로 수행하기 위해서는 실시간으로 교통정보제공을 위해 도로에 설치된 각종 정보수집체계들로부터 수집된 정보를 적절히 처리하여 정확하고 신속하게 통행시간 변화를 파악하고 산출하는 것은 무엇보다도 중요하다. 현재 구간통행시간은 Beacon, GPS, AVI 등을 이용한 구간검지체계나 Loop 검지기, 영상검지기, RTMS 등을 이용한 지점검지체계로부터 산출$\cdot$추정되어진다. 구간검지기체계로부터 산출되는 통행시간은 정확하나 이미 정보제공 구간을 통과한 차량에 의해 산출되기 때문에 실시간 정보제공을 위한 수단으로서는 한계가 있다. 또한 동시간대 지점검지기 자료를 이용하여 추정되는 통행시간은 산출방법에 따라서 그 정확도가 크게 달라지며 각 구간에 존재하는 다른 차량의 교통특성에 의해 산출되기 때문에 실제 통행시간값과 차이가 발생 한다. 본 연구에서는 지점별 검지기자료와 구간통행시간의 관계를 고려하여 신경망을 이용한 통행시간추정방법을 제시하였다. 입력변수에 따라 분류된 모형을 남산1호터널구간의 검지기 데이터와 AVI 자료를 이용하여 통행시간을 추정해본 결과 지체발생시간대 90$\%$ 이상이 5$\~$15분 이내로 수렴하였으며 시간에 따른 추정 통행시간의 변화가 전반적으로 실제통행시간과 비슷한 추세를 보였다. 또한 기존에 발생하던 정보제공시점의 시간처짐 현상 및 뒤늦게 발생하던 지체발생 및 해소가 완화되었다.
최근 국내 외에서는 고속도로 및 여러 도시에 ITS를 도입하여 차량검지기 자료를 수집, 활용하고 있다. 국내에서는 이들 자료를 주로 반복/비반복 정체관리, 돌발상황관리, 경로안내 서비스 등 실시간 정보에 국한되어 이용되고 있으나, 국외에서는 이들 분야 외에 교통정책 평가, 교통사업 평가, 교통안전 증진 등의 다양한 목적에도 활용하고 있다. 본 연구는 차량검지기 자료와 관련된 국내외 연구를 조사, 분석하고 이를 통해 시사점을 도출하여 향후 국내 차량검지기 자료 관련 연구의 발전방향을 제시하였다. 연구범위는 고속도로 등의 연속류 구간과 고속국도 우회도로의 단속류 구간에 설치된 루프검지기와 영상검지기 같은 차량검지기 자료를 대상으로 한다. 다만 자료가공 부문의 자료융합에 대한 연구는 루프검지기의 지점검지자료와 GPS Probe, AW(Automatic Vehicle Identification)의 구간검지자료를 융합하는 것이 대부분이므로 이 연구에 한하여 구간검지자료를 대상으로 한 것도 포함한다. 이를 위해 본 연구는 차량검지기 자료와 관련된 최근 국내외 학술대회 발표논문, 학술지 논문, 연구보고서를 1) 자료수집, 2) 자료가공, 3) 자료저장, 4) 자료품질 부문으로 구분하고 각 연구에 대한 연구대상 차량검지기, 연구목적, 연구방법론등을 분석하였다. 또한 각 부문별 국내외 연구동향 비교와 시사점을 제시함으로써 향후 국내 차량검지기 자료 관련 연구의 발전방향을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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