실시간 교통정보는 운전자 입장에서는 항상 과거정보가 되는 특성이 있기에. 신뢰도 높은 예측교통정보 가공의 필요성은 오래전부터 제기되어 왔다. 교통류의 상태를 운전자에게 알리는 방안에는 속도, 통행시간도 있지만, 정체가 심하고 링크가 긴 구간에서는 대기행렬의 길이가 매우 효과적인 제공방안의 하나이다. 본 논문은 Kalman filter를 활용하여 대기행렬 길이를 예측하는 모델을 제안한 후, 실제 검지기 자료를 이용하여 서울 도심의 남산권 네트웍 상에 적용하였다. 5분후의 대기행렬 길이를 예측한 후 통계적으로 검증해 본 결과, 상당한 예측력을 확보할 수 있었다. 본 연구는 국내외 최초로 도심부에서 대기행렬 길이 예측을 시도하였고 실제 활용 가능성을 타진했다는데 큰 의미가 있다.
본 연구는 공간적 정보를 수집할 수 있는 영상검지기를 이용하여 주어진 대기행렬길이를 기반으로 하는 최적주기 알고리즘을 개발함으로써 교통신호 제어에 대한 새로운 신호계획을 제공한다. 본 연구에서는 교통수요의 공간적인 정보를 획득하는 방안으로서 영상검지기 기반의 대기행렬길이를 사용한다. 전략적 측면에서 다양한 교통상태를 적용하였으며, 주요 결과는 아래와 같다. 1. 영상검지기 기반의 대기행렬길이 계산방안을 제안한다. 이 방법은 한 링크의 상류부와 하류부에 2대의 영상검지기를 설치하여 대기행렬길이를 산출하는 방안이다. 2. 신호제어 변수인 주기 계산모형이 개발된다. 이 방법 역시 영상검지기를 기반으로 하는 대기행렬길이를 사용한다.
고속도로의 교통혼잡을 관리하기 위해서는 근본적으로 혼잡지점 상류부의 진입교통량을 제어해야 한다. 이를 위한 효과적인 램프미터링 운영전략이나 고속도로 교통정보제공방안을 수립하기 위해서는 혼잡영향권(대기행렬길이)에 관한 신뢰성 있는 데이터가 반드시 필요하다. 고속도로의 대기행렬길이를 산정하기 위해 일반적으로 충격파이론과 Queueing이론을 제시하고 있다. 그러나, 기존의 충격파 이론을 포물선형의 교통량-밀도관계식을 근거로 하고 있어 충격파간에 발생하는 부수적인 충격파를 해석하는 과정이 수학적으로 불가능하여 실질적인 목적으로 사용할 수 없음은 이미 잘 알고 있는 사실이다. 최근에 이러한 한계를 극복할 수 있는 새로운 방법으로 교통량 밀도간의 관계식을 삼각형으로 가정하고 교통량 대신에 누적교통량을 사용하는 Simplified Theory of Kinematic Waves In Highway Traffic이 개발(Newell, 1993)되었지만, 이 방법을 적용하기 위해서는 기본적으로 대상 고속도로 구간의 교통량-밀도관계식을 규명해야 하는 어려움이 있다.(사실 실시간으로 밀도데이터를 수집하기란 불가능하다.) Queueing이론에서 제시하는 대기행렬은 모두 대기차량이 병목지점에 수직으로 정렬하여 도로를 점유하지 않는 Point Queue(혹은 Vertical stack Queue)로서 실제로 도로상에 정렬된 대기행렬(Real Physical Queue)과는 전혀 다르다. 이미 입증된 바 있어, Queueing이론을 이용함은 타당성이 없다. 이러한 사실에 근거하여 본 연구는 고속도로 대기행렬길이를 산정할 수 있는 모형개발을 위한 기초연구로서 혼잡상태의 연속류 특성을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 서울시 도시고속도로에서 수집한 실제 데이터를 이용하여 진입램프지점의 혼잡상태에서 대기행렬의 증가 또는 감소하는 과정을 분석하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 1. 혼잡초기의 대기행렬은 다른 혼잡시기에 비해 상대적으로 급속한 속도로 증가함. 2. 혼잡초기의 대기행렬의 밀도는 다른 혼잡시기에 비해 비교적 낮음. 3. 위의 두 결과는 서로 관계가 있으며, 혼잡시 운전자의 행태(차두간격)과 혼잡기간중에도 변화함을 의미함. 4. 교통변수 중에서 대기행렬길이를 산정하는데 적합한 교통변수를 교통량과 밀도로 판단됨. 5. Queueing이론에서 제시하는 대리행렬길이 산정방법인 대기차량대수$\times$평균차두간격은 대기행렬내 밀도가 일정하지 않아 부적합함을 재확인함. 6. 혼잡초기를 제외한 혼잡기간 중 대기행렬길이는 밀도데이터 없이도 혼잡 상류부의 도착교통량과 병목지점 본선통과교통량만을 이용하여 추정이 가능함. 7. 이상에 연구한 결과를 토대로, 고속도로 대기행렬길이를 산정할 수 있는 기초적인 도형을 제시함.
각 계층 네트워크가 세마포에 의하여 용량제한을 갖는 중첩형 대기행렬 네트워크의 평균대기시간에 관하여 연구하였다. 중첩형 대기행렬 네트워크는 고객의 대기시간 관점에서 보다 간단한 대기행렬 네트워크로 변환될 수 있다. 이러한 중첩형 대기행렬 네트워크의 가장 중요한 특성은 하위계층의 흐름이 상위 계층의 상태에 의존적이며, 제한을 받는다는 것이다. 이러한 형태의 대기행렬 네트워크는 성능분석을 정확히 할 수 없기 때문에, 변환된 중첩형 대기행렬 네트워크를 이용하여 평균대기시간에 대한 하한과 상한을 분석하고자 한다. 모의실험에 관한 측정은 도착분포가 단계형태 분포로서 포아송, 얼랑 그리고 초지수분포에 관하여 조사하였다. 이렇게 구한 범위는 추후에 좀 더 근접한 근사치를 구하는데 이용할 수 있다.
본 연구에서는 구간통행시간과 같은 링크의 속성정보를 수집 가능한 검지체계를 구간검지체계로 정의하여 이러한 검지체계를 기반으로 실시간 신호제어 알고리즘을 개발하였다. 신호제어를 위한 변수는 공간적 개념을 가지는 대기행렬길이를 제안하였다. 개별차량에 대해 검지기 통과 시 차량의 ID와 통과시각이 수집 가능한 DSRC와 같은 기술을 이용하여 링크 통행시간을 수집하며, 한 주기 동안 수집된 개별차량 통행시간은 지체를 경험한 차량과 그렇지 않은 차량으로 구분된다. 이를 이용하여 대기행렬 해소시간을 산출가능하며, 결정적 지체모형을 기반으로 주기별 최대대기행렬을 산출하였다. 실시간 신호제어의 목표는 접근로별 대기행렬의 균형화로서 각 접근로의 대기행렬이 사전에 정의된 임계대기행렬을 초과하지 않는 범위에서의 균등화될 수 있도록 대기행렬의 비율에 따라 신호시간을 배분하는 방법을 이용하였다.
국가정책 및 사회적 여건의 변화에 따라 도시부의 교통혼잡 완화를 위한 물리적 도로 확대가 한계에 다다른 지금 혼잡 완화를 위해서는 기존 도로의 효율성을 재고하는 방안이 간구되어야한다. 또한 지능형교통체계(ITS)는 과거 루프 및 영상검지기 등을 통한 도로기반 지점검지 중심의 교통정보 수집체계에서 도로, 자동차 및 보행자간의 다양한 수집 체계를 통한 실시간 구간검지 체계 중심의 차세대 지능형교통체계(C-ITS :Co-operative ITS)로 빠르게 진화하고 있으나 현재 교차로의 운영 및 제어를 위한 교통정보의 수집방법은 지점검지체계에 국한되어 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 현재 Hi-pass에 적용된 DSRC기술을 통해 수집이 가능한 구간정보를 이용하여 접근로의 대기행렬 길이를 산정하고 이를 활용하는 독립교차로의 실시간 신호제어모형의 개발 및 평가를 목적으로 하였다. 대기행렬길이 추정을 위해 구간검지기를 통해 수집된 개별차량의 통행시간을 이용하여 시공도 상에 4개의 좌표값을 추정하였으며 한 주기동안 추정된 좌표값들을 통해 대기행렬이 생성되는 충격파의 속도 및 대기행렬길이를 추정하였다. 실시간 신호제어를 위해 각 방향별 추정된 대기행렬길이를 통해 전체 교차로의 대기행렬길이의 합이 최소가 되는 신호시간을 산정하였으며 API 기능을 제공하는 미시적 시뮬레이션 프로그램인 VISSIM을 활용하여 총 3개의 시나리오를 평가하여 알고리즘에 의해 교차로의 대기행렬 길이의 합이 최소가 되는 신호시간의 산정이 가능함을 확인하였다.
고속도로의 교통혼잡을 관리하기 위해서는 근본적으로 혼잡지점 상류부의 진입교통량을 제어해야 한다. 이를 위한 효과적인 램프미터링 운영전략이나 고속도로 교통정보제공방안을 수립하기 위해서는 흔잡영향권(대기행렬 길이)에 관한 신뢰성 있는 데이터가 반드시 필요하다. 고속도로의 대기행렬길이를 산정하기 위해 일반적으로 충격파이론과 대기행렬이론을 제시하고 있으나, 이들은 실질적인 목적으로 사용하는데 현실적으로 여러 가지 한계점을 지니 고 있다. 본 논문은 고속도로상의 병목현상으로 인해 발생하는 대기행렬길이와 혼잡구간의 혼잡정도를 산정할 수 있는 모형개발을 위한 기초연구로서 혼잡상태의 연속류 특성을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 서울시 도시고속도로에서 비디오촬영을 통해 수집한 실제 데이터(본선 및 램프교통량, 밀도. 속도, 그리고 대기 행렬길이)를 이용하여 진입램프지점의 혼잡상태에서 대기행렬길이가 증가하는 과정을 분석하였다. 분석결과, 흔잡기간중의 대기행렬길이는 혼잡구간에 진입하는 교통량과 병목지점을 실제로 통과하는 교통량을 이용하여 추정이 가능함을 확인하였으며, 혼잡구간의 혼잡정도 역시 실시간으로 수집이 가능한 교통량 자료를 이용하여 신뢰성 있게 판단할 수 있는 분석방법을 제시하였다.
현재 실시간 신호제어시스템의 대기행렬 예측에 필요한 교통정보 수집장치에 있어 루프검지기에 대부분 의존하고있다. 대기행렬 예측용 루프검지기로부터 수집된 차량의 점유시간 자료는 대기행렬 예측을 위한 가공처리시 평균차량검지길이를 이용하여 속도 데이터로 전환한다. 그러나, 현재 실시간 신호제어시스템에서 대기행렬 예측을 위해 현장제어기로부터 $100{\sim}800m$까지 이격되어 설치된 루프검지기의 경우 휘더선 길이에 따라 차량검지길이의 변화가 발생하고 있다. 하지만, 휘더선 길이에 상관없이 평균 차량검지길이를 가공처리 과정에 적용시 가공된 데이터의 신뢰도는 떨어지게 되고, 이로 인해 실시간 신호제어시스템의 운영상 효율성이 감소하게 된다. 이에 현재의 실시간 신호제어시스템에서 일률적으로 적용하고 있는 평균 차량검지길이는 한계가 있다고 판단된다. 본 연구는 대기행렬예측용으로 사용되고 있는 대기행렬 루프검지기에 한하여 현장제어기로부터 설치위치까지 이격거리에 따른 휘더선 길이 변화시 차량검지길이 평가를 실시하였으며, 이에 따른 휘더선길이별 차량검지길이 기준을 제시하였다. 연구결과로 제시된 차량검지길이를 대기행렬 예측을 위한 원시자료 가공처리시 적용한다면, 가공처리 데이터의 신뢰성이 향상될 것이며, 이를 통하여 실시간 신호제어시스템의 운영 향상을 도모할 수 있을 것이라 판단된다.
본 논문은 서비스 포기를 고려중인 고객이 포기를 하지 않기로 결심하는 경우가 있는 이산 시각 대기 행렬 모형을 고려한다. 고객은 집단 기하 분포로 도착하고, 서비스 시간은 기하 분포를 따른다고 가정한다. 서비스를 포기하지 않기로 하는 결심은 당시의 시스템에 있는 고객의 수에 의존한다. 평형 상태에서 시스템에 있는 고객 수에 대한 분포를 구한다.
실시간 교차로의 대기행렬길이 검지는 지능형교통체계의 중요부분인 교통관제를 위해서 매우 중요하다. 특히 교통정보수집을 위한 영상기반 기술은 전통적인 루프검지기 또는 기타 타 검지기에 비하여 내재된 여러 이점 때문에 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 현장 적용시 흔히 발생하는 영상에서의 잡음 및 주변 물체로부터 투영되는 음영 등에 의해 나타나는 차량의 오검지율을 줄이고 수집되는 교통정보의 신뢰도를 높이기 위해서는 보다 효과적인 알고리즘개발이 요구된다. 본 연구에서는 영상처리를 이용한 대기행렬길이 검지를 위한 알고리즘을 제시하였다. 실시간 데이터 수집 및 분석 그리고 패턴분석에 우수한 것으로 알려진 신경망 모형을 이용하였으며, 특히 시스템 신뢰성을 높이기 위하여 퍼지이론이 접목된 퍼지 뉴런모델인 Fuzzy ARTMAP을 모형에 도입하였다. 실험결과 본 연구에서 제시한 대기행렬 측정 방법은 매우 우수한 검지 능력을 보였으며, 대기행렬 검지뿐만 아니라 신뢰성 높은 차량검지 및 차종분류를 위해서도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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