미시적 교통류 모형의 정산은 시뮬레이션 분석에 있어 매우 중요한 요소이다. 유전자 알고리즘은 교통류 모형의 정산에 널리 활용되어 왔으며, 일반적으로 이러한 최적화 문제에 있어 높은 효율성을 보이는 것으로 알려져 있다. 하지만 제한된 시간내에 신속한 의사결정을 위한 시뮬레이션 분석에 있어 유전자알고리즘의 모형 정산속도는 여전히 느리다. 이에 본 연구에서는 정산 효율 향상을 위해 중심합성계획법 기반의 이중유전자알고리즘을 활용한 차량추종모형 정산방법론을 개발하였다. 개발된 정산 방법론에서는 실험계획법 중 하나인 중심합성계획법과 유전자알고리즘을 결합하여 준최적해를 찾고, 이를 다시 유전자알고리즘의 초기 값으로 하여 모형 파라미터의 최적해를 찾는다. 개발된 방법을 활용하여 Gipps의 차량추종모형을 정산하였다. 선행연구에서 사용된 단일 유전자알고리즘을 활용한 방법과 비교한 결과, 본 연구에서 개발한 방법이 더 짧은 시간내에 최적해를 찾는 것으로 확인되었다. 개발된 방법론은 유전자알고리즘을 사용하는 다양한 교통분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
미시교통류의 한 연구분야인 차량추종이론은 1950년대에 처음으로 제시되었고 1960년대에 활발히 진행되다가 자료수집의 한계로 인해 연구가 부진하다가 위성을 이용한 차량의 위치추적 기술의 발달과 컴퓨터의 이용이 보편화되면서 다시 활기를 띠고 있다. 최근에는 GPS(global positioning systems)의 수신자료를 이용한 연구가 많이 수행되고 있다. GPS 기술이 교통에 도입되면서 차량의 위치에 대한 실시간 추적이 가능하게 되었다. 위치정보는 시간상으로 연속적일 뿐만 아니라, 여러 대의 차량의 연속주행에 대해서도 동시 측정이 가능하다. 본 연구는 현실자료를 기반으로 한 국내 교통류에 적합한 차량추종모델 파리미터를 정산하기 위하여 수집장치로서 DGPS의 활용 가능성을 타진하는 실험을 반복 수행하였고, DGPS를 활용한 분석 프로세스를 정립하고, 오차에 관한 현장조사를 수행하며, DGPS 수신자료의 활용성을 판단하여 추가조사를 통하여 제한적이긴 하나 차량추종모델의 파라미터를 정산한 후 이 값을 기존 연구결과와 비교해 보는 과정으로 구성되었다. 또한 최근 미시적 시뮬레이션의 도입이 광범위하게 이루어지고 있고. 시뮬레이션에는 차량추종모델이 적용 되어있다. 파라미터 정산의 어려움으로 인해 외국의 Default 값을 수정 없이 사용하고 있는데 국내 운전행태가 외국의 경우와 다르므로 Default값을 사용하는 것은 분석의 문제 가능성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 현장실험을 통해 수집된 DGPS 수신자료를 이용하여 제한적이나마 PARAMICS의 차량추종모델의 파라미터를 정산하는 것으로 현실에 맞는 파라미터 정산치 가능성을 판단하였다.
2013년 한국 도로용량편람은 그 원형이나 다름없는 미국 편람과는 달리 특수상황의 하나로 신호교차로 주변에서의 공사구간으로 인한 포화교통류율 변화를 산정하는 방법론과 모형을 특별히 제시하고 있다. 보정된 포화교통류율을 바로 제어지체의 산정모형에 적용한 결과 값들이 실제 빈번하게 발생하는 교통수요가 접근부의 용량에 근접하거나 초과하는 상황에서는 현장의 지체경험과 크게 차이난다는 것이 주지의 사실이 되고 있다. 이는 차량과 공사구간의 형태와 기하구조, 신호운영조건 등이 복잡하게 상호작용하는 것을 기존 제어지체 산정모형이 제대로 반영하지 못하기 때문이라 사료된다. 본 연구는 신호교차로 부근에서 시행되는 공사구간 때문에 야기되는 지체의 변화를 보다 잘 수용하는 제어지체 산정의 수정모형을 제시하고 있다. 도로용량편람의 제어지체를 구성하는 세 가지 지체 요소별로 수정 방법을 제시하고 있으며 현 편람의 지체산출과 시뮬레이션 결과를 비교, 평가하는데 시공간적 범위를 확장해야 하는 초점을 간과하지 않았다. 많은 시행착오를 거친 매개변수의 정산 노력과 많은 수의 미시 모의시험 실행 결과를 종합해 보면 제안하는 수정모형과 방법론이 도시 및 교외 간선도로 상 도로점용 공사구간의 계획과 평가에 하자 없이 활용될 수 있는 가능성을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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