최근 활발히 진행되는 교통 속도 예측 연구는 기존에는 하나의 모델로 하나의 도로구간에 대해서만 예측하는 문제를 주로 다루었다. 그러나 하나의 도로구간을 하나의 속도 예측 모델로 예측할 시, 도로구간마다 모델이 존재하여야 하므로 모델의 예측 비용이 도로구간의 수만큼 증가한다. 본 논문에서는 하나의 모델을 통해 다수의 도로구간에 대한 속도를 예측하는 다중 도로구간 속도 예측 모델을 제안한다. 제안하는 다중 도로구간 속도 예측 모델은 기존의 단일 도로구간 속도 예측 모델 대비 정확도를 보존하면서, 그 예측 비용을 크게 감소시켰다.
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.
구간통행속도는 도로의 교통상황을 나타내는 중요한 지표이며, UTIS(Urban Traffic Information System)는 도로의 구간 통행속도를 측정하여 제공하는 대표적인 구간속도 측정시스템이다. 시험운영 결과, 프로브 차량의 미통과, 시스템 H/W 및 S/W 오작동 등의 이유로 UTIS 산출 구간통행속도가 도로의 일부 링크에서 결측되는 현상이 나타나고 있다. 본 논문에서는 이러한 결측구간에 신뢰성 높은 교통정보를 제공하기 위한 구간통행속도 추정 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 적용하여 현장실험을 실시한 결과 새로운 알고리즘이 추정한 속도들의 정학도가 93.6%로 분석되었다. 이는 새로운 알고리즘이 결측구간의 속도를 비교적 정확하게 추정하여 구간통행속도 산출 정확도를 높여줌을 나타낸다.
본 논문은 고정폐색구간에서 차량운전 특성과 속도패턴이 다양한 다종의 열차들이 동일선로에서 복합되어 고밀도 운행을 위한 방법으로, 신호현시에 대한 제반정보를 차상으로 전송 받아 기관실 신호표시반에 신호를 현시 하는 차상신호방식(Cab Signalling System)중에서, 선행열차의 위치, 선로조건 등 지상의 상태정보를 후속열차가 수신하여 열차 자신의 제동특성 등 차량정보와 비교 분석하여 제동거리를 계산하는 distance to go 방식으로 열차운전속도를 제어하는 ATP (Automatic Train Protection) 시스템을 제안하였다. 폐색구간별 고정된 신호속도단계가 부여되는 ATC(Automatic Train Control) 시스템에서는 운행패턴이 같은 단일차종의 열차만 운행하는 구간에서는 일정속도에 의한 폐색구간 분할로 구간내 distance to go 신호체계가 이루어지지만, 차종과 속도패턴이 서로 상이한 복합열차들의 운행구간에서는 안전거리 확보를 위하여 저속열차의 제동거리를 기준으로 폐색구간 분할 및 속도결정이 이루어지므로 ATP 방식보다 운행효율이 다소 떨어짐을 알 수 있었다. 이를 차량특성과 속도패턴이 다른 3개의 열차를 모델로 하여 열차별 감속도에 의한 제동특성을 ATC와 ATP 신호제어체계에 접목시켜 시뮬레이션을 하였다.
자율주행 관련 기술의 고도화와 함께 자율차와 비자율차가 혼재된 교통 환경이 예측됨에 따라서 미시구간의 차량 속도정보 예측은 안전한 교통 환경 구축에 가장 중요한 정보 중 하나로 판단되고 있다. 하지만, 현재 제공되는 링크 기준 미시구간 주행 속도는 속도 변화 구간을 정확하게 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 미시구간 속도정보 서비스를 위한 개별 차량 빅데이터 기반의 공간 분할 방안을 제시한다. 본 연구에서는 차량 빅데이터를 이용한 동질속도구간 도출과 지오해시 기반의 단계적 구간 분할을 통하여 미시적 속도 정보 변화 지점을 분류하였다. 경부고속도로 경기지역에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과 해당 구간 도로는 130 및 170개의 동질속도구간으로 세분되었다. 본 연구에서는 결과 분석을 통하여 제안된 방법은 기존 링크 기반 정보에 비하여 정밀하고 정확한 속도 정보 제공이 가능함을 제시하였으며, 개별 차량 빅데이터를 이용한 미시적 속도 정보 제공을 위한 구간 세분화가 필요함을 검증하였다.
기존 과속단속카메라의 한계와 더불어 차량의 속도 거동이 더욱 순화될 필요가 제기됨에 따라 국내에서는 2007년 12월 16일 영동고속도로 둔내터널에서 처음 구간과속단속시스템을 도입하였다. 현재 고속국도 6개소를 포함하여 총 8개소에서 구간과속단속시스템을 운영하고 있다. 하지만 해당 시스템의 도입효과가 명확하지 않아 시스템의 효과에 대한 의문도 꾸준히 제기되고 있다. 본 연구에서는 미국 Los Alamos연구에서 개발된 TRANSIMS(TRansportation Analysis and SIMulation System)의 시뮬레이션 결과를 이용해 시스템 적용 전 후의 거시적 교통류 특성을 수집하여 효과에 대하여 분석하였다. 본 연구에서는 구간과속단속시스템의 효과를 분석하기 임의의 네트워크를 제작하여 모의실험을 해 보았다. 네트워크는 총 연장 12km의 직선형 구간으로 제작하였다. 모의실험에 사용되는 링크의 Cell크기는 3m로 설정하여 TRANSIMS의 내정값인 7.5m보다 더욱 상세한 결과가 나오도록 설정하였다. 링크는 편도 3차로로 설정하여 모의실험을 실시하였으며, 구간단속이 미치는 영향을 실제와 유사하게 적용하기위해 모의실험을 하는 링크의 제한속도를 구간단속 실시 전에는 160km/h, 실시 후에는 100km/h로 설정하였다. 구간단속 실시 전 링크의 제한속도를 160km/h로 높게 설정한 것은 실제 통행이 발생하는 속도를 구현하기위해서이며, 차종별 최대 속도를 제한하여 속도분포를 나타내었다. TRANSIMS를 통한 구간과속단속시스템의 효과를 분석하는 모의실험 결과 그림 1의 그래프에서 나타나는 것과 같이 구간단속 전 후에서 속도저감효과가 나타나는 것을 확인 할 수 있었다. 특히, 교통류율이 낮을 때 속도가 높게 나타나던 부분이 구간단속 실시 후 속도가 낮아지는 것을 보아 실제로 교통류율이 낮은 고속국도에서는 높은 효과를 기대할 수 있다고 판단된다. 표 1에서 구간단속 전 후의 주행차량의 속도변화를 살펴보면 과속운행의 비율이 상당히 주는 것을 확인할 수 있다. 이러한 특성 때문에 교통량이 비교적 적은 고속국도에서는 뛰어난 효과를 발휘할 것이라고 예상된다.
'97년 속도위반 단속장비 도입으로 교통사고 발생 건수와 사망자수를 현저하게 감소시키는 효과를 가져와 지속적으로 확대 설치하여, 2012년 12월말 현재 5,348대를 설치 운영하고 있다. 대교, 터널 및 경사구간 등 위험도로구간에서는 치사율이 일반도로부의 3배 이상 높게 나타나 연속적인 속도관리가 필요하다. 그러나 고정식 속도위반 단속장비는 한 지점에서의 속도만으로 과속을 단속하는 장비로 단속지점에서만 속도를 줄이는 캥거루효과가 발생하는 문제가 있다. 따라서 연속적인 위험이 존재하는 도로구간에서는 교통사고예방을 위해 평균 구간통행속도를 단속하는 구간속도위반 단속장비 도입이 필요하게 되었다. 이에 본 논문에서는 미시령동서관통도로를 중심으로 구간속도위반 단속장비 설치 전, 설치 후 및 철거 후의 구간통행속도와 교통사고를 비교 분석하여 효과분석을 실시하였다. 그 결과 무인구간과속단속시스템의 설치효과는 첫째, 평균 구간통행속도가 약 21.4%~31.0% 감속효과가 있는 것으로 분석되었다. 둘째, 구간속도위반 단속장비를 터널입구부터 요금소 전방까지 전구간에 설치하였을 때는 월간 교통사고 건수가 45.9% 감소하였으나, 철거 후에는 설치 전에 비해 월간 교통사고 건수가 65.1% 증가한 것으로 분석되었다. 따라서 미시령동서관통도로와 같이 위험구간이 연속으로 이루어진 구간에서는 전 구간에 걸쳐 구간단속을 설치하여야 할 것으로 판단된다.
A연속류도로는 교통량-속도-밀도 간에 상호 밀접한 관계가 있기 때문에 연결로교통류가 본선에 합류하게 되면 속도나 밀도가 변할 뿐만 아니라 이들 간의 상관관계를 나타내는 모형식도 달라진다. 따라서, 본 연구는 합류영향권역에서 시공간적으로 연속된 교통자료를 이용하여 속도-밀도 변수간의 상관관계 변화구간을 파악하고, 구간별 변화내용을 분석하였다. 분석결과, 상류 및 합류구간에서는 "Underwood"모형의 지수형태를 보이며, 합류구간을 통과한 하류구간에서는 "Greenshields"모형의 직선형태를 나타내었다. 속도-밀도 상관관계가 변화된 하류변화구간은 연결로와 접속한 3차로의 합류 종점부를 기점으로 하류 100m~500m 범위에서 내측차로로 갈수록 점차 하류방향으로 이동하는 현상을 보였다. 또한, 상류구간, 합류구간, 하류변화구간은 속도-밀도 모형에서 자유속도(상수)와 혼잡밀도에 대한 자유속도비(기울기)가 통계적으로 서로 다른 이질적인 교통류로 나타났다.
양방향 2차로 도로에서는 보다 효율적으로 운영하고 도로의 안전성을 도모하기 위하여 오르막 차로 및 양보차로 추월차로 등의 부가차로를 설치하고 있다. 이러한 부가차로 효율성의 비교 분석을 통한 연구에 의하여 기존의 도로를 효율적으로 운영하는 방안이 제시되어야 된다. 본 연구에서는 이러한 부가차로 중 추월차로 및 양보차로가 포함된 구간을 조사하여 기하구조에 따른 교통류 특성을 분석하고 각 구간별로 서비스 수준분석을 실시하였다. 그 결과는 다음과 같다. (1) 각 기하구조별로 지점속도와 통행속도를 분석한 결과 지점속도는 통행속도보다 조사지점의 기하구조에 의한 영향을 많이 받아 변동이 심한 것을 알 수 있었으며, 통행속도는 그 기하구조에 따른 교통류의 특성을 잘 반영하고 있음을 알 수 있었다. (2) 차량별 지점속도의 비교 분석에서는 현재 차량성능의 진보로 인하여 조사구간의 설계속도에 반해 중차량 및 버스-트럭, 승용에 대한 차량별 속도차이가 거의 없는 것으로 분석되었다. 기존의 중차량에 대한 보정은 현장제한속도에 대하여 감안되어야 된다고 판단된다. (3) 모의실험모형과 현장조사에 의한 교통류특성을 비교해 보았을 때, 시뮬레이션은 도로의 전구간에 대한 결과는 잘 반영하고 있으나 짧은 구간에 대하여 교통류의 연속성을 파악하기에는 부족하다고 판단된다. (4) 추월가능 구간과 양보차로구간의 효율성을 비교해 보면, 추월율에서 양보차로구간이 추월가능구간보다 22.5%나 높게 나왔으며 총지체비교에서는 추월가능구간보다 5.56sec/h의 지체감소를 보이고 있다. 서비스 수준분석에서는 같은 C의 수준을 보이고 있으나 양보차로의 영향으로 양보차로 후구간의 서비스 수준이 A까지 상향되었다. 따라서 대향교통류의 영향을 받는 추월차로의 확보보다는 효율성이 좋은 양보차로구간의 보급이 많아야 되겠다.
최근 고속도로에서 운전자가 교통운영 및 안전상 적정한 속도로 운행할 수 있도록 기상, 교통사고, 혼잡 등에 효과적으로 대응할 수 있는 교통류 관리전략에 대한 필요성이 증가하고 있다. 새로운 교통시스템을 적용하기에 앞서 해당 시스템의 효과를 극대화할 수 있는 운영구간을 결정하는 기준에 대한 연구가 선행되어야 하며, 교통사고자료를 활용한 통합적인 분석을 통하여 운영구간 우선순위 결정 기준을 마련할 수 있다. 본 연구에서는 향후 국내 가변제한속도 도입 시 교통안전을 고려하여 우선적으로 설치해야할 운영구간을 선정하기 위한 방법론을 제시하였다. 순서형 프로빗 모형을 이용한 분석결과, 교통안전을 고려한 가변제한속도 운영구간 우선순위는 교량 및 터널구간, 내리막구간, 승합차 또는 화물차의 비율이 높은 구간, 야간시, 이상기후시 차량의 평균속도가 높은 구간, 차량간 속도분산이 높게 나타나는 구간 순으로 나타났다. 본 연구의 결과는 기상대응을 목적으로한 국내 가변제한속도 시스템 도입시 운영구간 우선순위 도출에 효과적으로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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