신호교차로의 용량 및 서비스수준을 분석하는데 지체를 기본적인 평가척도로 이용하고 있다. 지금까지 연구되어진 다양한 지체모형은 비포화와 포화상태를 고려한 교통조건하에서 교차로 신혼운영전략 및 기하구조 개선에 중요한 척도로 이용되고 있다. 본 연구는 대기행렬모형, 충격파모형, 정상상태 확률적 모형, 시간종속 확률적 모형, 거시적 및 미시적 시뮬레이션 모형에 대한 지체를 비교 ${\cdot}$분석하였다. 분석결과를 보면, v/c ratio가 증가함에 딸 지체는 단조 증가형태를 띠고 있다. 비포화상태에서는 결정적모형과 확률적 모형의 지체 모두 비슷한 값으로 나타났으며, 포화상태에서는 1994 HCM모형을 제외하고는 모두 유사한 곡선의 패턴을 유지하면서 지체값은 어느정도 차이를 보이고 있다. 전통적인 대기행렬모형과 충격파모형은 이미 이론적으로 검증되었듯이 동일한 지체값이 나왔다. 정상상태 확률적 모형인 webster모형은 v/c-0.8이하에서는 2001 KHCM과 거의 동일한 값을 나타냈으며, v/c=1.0에 가까울수록 무한대로 증가하는 경향을 보이고 있다. 시간종속 확률적 모형은 결정적 포화상태모형을 점근선으로 하여 지체를 산정하기 때문에 점진적으로 단조증가 형태를 띠로 있다. 거시결정적 시뮬레이션인 TRANSYT-7F의 두 모형인 link-wise simulation과 step-wise simulation은 v/c=1.0까지는 2001 KHCM모형과 거의 동일한 값을 나타냈으며, v/c=1.0 이상에서는 step-wise simulation이 상대적으로 높게 나타났다. 미시확률적인 시뮬레이션인 NETSIM모형은 개별차량간의 상호작용과 교통량 변화에 따른 미시적인 운전자 형태를 모사하기 때문에 다른 모형에 비해 낮게 나타났다. 또한 TRANSYST-7F와 NETSIM을 비교하였을 때 지체값의 차이가 크게 나타난 것은 차량 형태 알고리즘이 다르기 때문에 이를 비교한다는 것은 큰 의미가 없을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 영동 고속도로 용인IC ~ 양지IC 구간을 대상으로 미시교통시뮬레이션 모형인 VISSIM을 이용하여 고속도로 교통정보 취득을 위한 프루브 차량 최소 비율을 추정하고자 한다. 실험을 위하여 일반상황과 유고상황을 고려한 7,200 가지의 시나리오를 생성하였다. 하지만, 모든 시나리오를 실험을 통해 수행하기에는 어려움이 있어 라틴 하이퍼큐브 샘플링(Latin Hypercube sampling) 방법을 사용하여 40 가지의 시나리오를 채택하였다. 이를 통해 얻은 개별차량의 1초당 데이터를 얻어 프루브 차량 비율을 세분화하여 평균통행시간 분포를 통계적으로 비교 분석 해본 결과 일반 상황에서는 고속도로 교통정보 취득을 위한 프루브 차량의 최소 비율이 1%였고 유고상황에서는 45%로 산정되었다. 또한 시나리오 분석 결과 25%의 프루브 차량 정보를 가지고 유고상황 시나리오 교통상황 중 70%를 충족시킬 수 있는 것으로 확인되었다.
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.
지금까지의 링크통행시간에 대한 연구는 개별 차량의 평균을 통한 평균링크통행시간 산정 및 추정의 제한적인 연구가 대부분이었다. 그러나, 링크통행시간은 교통조건, 신호운영조건, 도로조건 등 다양한 영향인자로 인해 통행시간 분포가 구분되는 특성을 나타낸다. 따라서, 링크통행시간 특성을 좀 더 미시적으로 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 GPS를 이용한 실시간 교통자료 수집의 방법에 대해 살펴보았으며, GPS를 이용한 RTK 측량을 이용한 실시간 자료수집을 통하여 링크통행시간에 대한 연구를 수행하였다. 또한, 신호운영에 의한 영향으로 인한 링크통행시간 분포특성을 분석하기 위해 링크통행시간에 대한 현장조사를 추가적으로 실시하였다. 현장조사 결과분석을 통해 통행시간 분포특성 및 원인을 분석하고 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 통해 보다 다양한 조건을 부여하여 링크통행시간분포비율에 영향을 주는 변수들에 대한 검토하고 통행시간 분포비율을 추정할 수 있는 모형을 구축하였다. GPS 실험차량을 이용한 주행실험결과를 분석한 결과 순행시간으로만 이루어지는 링크통행시간과 적색시간 동안 대기하였다가 링크구간을 통과하여 순행시간에 신호 대기시간을 더한 링크통행시간으로 통행시간이 구분되는 현상을 확인할 수 있었으며 따라서, 링크통행시간에 대한 분석은 통행시간을 하나의 평균통행시간으로 인식하는 것보다 두 개의 구분된 통행시간을 동시에 고려하는 것이 바람직할 것으로 판단되었다. 링크통행시간 분포특성에 대한 연구결과 또한, 통행시간이 양분되어 분포하는 것으로 분석되었다. 따라서, 링크통행시간의 경우 평균통행시간에 의한 결과보다 신호지체가 발생하지 않는 통행시간과 신호지체가 발생하는 통행시간으로 구분하는 것이 교통상황을 인식하는 것이 바람직할 것으로 나타났다.
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.
정부는 교통운영체계 선진화를 위하여 지속적인 교통시설 및 운영방식 개량, 그리고 교육 및 단속 등을 실시하여 왔다. 그러한 많은 노력에도 불구하고 우리나라 교통신호와 도로운영체계가 불합리하다는 지적이 지속적으로 제기되어 왔다. 이러한 원인 중에 하나는 정부가 제시한 대안들에 대하여 체계적이고 과학적인 사전 평가가 부족하였기 때문이다. 또한, 다양한 교통운영체계 대안에 대한 이동성 및 안전성을 종합적으로 분석할 수 있는 도구가 부족하였다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 종합적인 평가 도구로써 미시교통분석모형의 체계적인 활용을 제안하며, 분석사례로 공용 좌회전 차로에 중첩현시가 적용 중인 대상교차로는 다양한 시나리오 하에서 안전성과 이동성을 평가하였다. 그 결과 공용 좌회전 차로에서 중첩현시의 적용은 이동성은 큰 차이가 없으나 안전성 측면에서 불리한 것으로 나타났다. 또한 전체 및 직진교통량 증가를 가정한 민감도 분석에서는 중첩현시가 가장 좋은 이동성을 보이나 안전성 측면에서 크게 나빠지는 것을 계량적으로 증명하였다.
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.
우리나라는 대부분의 화물 운송이 도로를 이용하여 이루어지기 때문에 화물차 군집주행에 관한 관심이 증가하고 있다. 화물차 군집주행은 연속된 두 대 이상의 화물차들이 하나의 군집을 구성해 주행하는 것으로 도로 용량의 증가와 연비를 개선할 수 있다. 본 연구에서는 화물차 군집주행이 교통류에 미치는 영향을 분석하기 위해 교통 조건, 화물차 군집주행 운영 조건에 따른 시나리오를 생성하였다. 화물차 군집주행 운영 조건의 영향이 미치는 영향을 파악하고자 평균통행속도, 차로변경방해건수, 진출입구간방해건수와 상관분석을 실시하여 결과를 도출하였다. 군집 내 화물차 수, 군집 내 화물차 간격, 군집 간 간격은 평균통행속도와 차로변경방해 건수에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 군집주행 화물차 비율이 LOS와 무관하게 평균통행 속도와 차로변경방해건수에 강한 연관성을 가지는 것으로 나타났다.
하이패스 이용률 증가와 함께 전국 개통 당시 261개 톨게이트, 595개 차로에 설치되었던 하이패스는 2011년 기준 316개 톨게이트, 793개 차로로 증가되었다. 톨게이트에서 하이패스 차로가 증가하는 추세지만 아직 하이패스를 이용하지 않는 차량으로 인해 톨게이트 전체를 하이패스로 적용하지 못하고 있다. 이에 따른 일반차량과 하이패스 차량의 경로선택으로 인한 엇갈림 및 속도 차에 의해 차량 간의 상충이 발생하고 접촉사고위험이 존재한다. 이러한 배경 하에, 본 연구에서는 톨게이트의 하이패스 위치에 따른 이동성 및 차량 상충의 변화를 미시교통시뮬레이션과 Surrogate Safety Assessment Model(SSAM)을 통해 수치적으로 분석하였다. 또한 전문가 설문조사를 통해 하이패스 설치 및 운영의 편리성을 조사하고, Analytic Hierarchy Process(AHP) 기법을 이용하여 이동성, 안전성 그리고 설치 및 운영의 편리성에 대한 가중치를 구성하여 하이패스 차로 설치대안들에 대한 평가방법론을 개발하였다. 사례분석지역으로는 동수원IC 진입방면으로 선정하였다. 분석대상지에 적용 가능한 다양한 시나리오에 대한 이동성과 안전성을 비교한 결과, 이동성 측면에서는 하이패스 차로 위치에 따른 큰 차이는 없었다. 하지만, 안전성 측면에서는 톨게이트의 가장 안쪽 차로에 하이패스 차로가 존재할 때 가장 안전하였으며, 하이패스의 위치가 붙어있을 때와 떨어져 있을 때를 비교해 본 결과 떨어져 있을 시 가장 위험성이 증가하는 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구에서 제시하는 방법론은 하이패스 차로의 위치에 따른 안전성, 이동성 그리고 설치 및 운영 편리성과 관련하여 중요하고 계량화된 정보를 제공함으로써 고속도로 톨게이트에서 하이패스 차로 설치 관련 의사결정에 도움이 될 것으로 사료된다.
본 연구에서는 최근 활발하게 활용되고 있는 머신러닝 기법을 교통분야에 적용하여 효율적인 돌발상황 검지 알고리즘을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 미시교통시뮬레이션 모형을 통하여 대상지의 네트워크를 구축하였고 돌발상황에 영향을 줄 것으로 예상되는 변수의 여러 조합을 통해 시나리오를 설정하여 가상의 돌발상황 데이터를 수집하였다. 다음으로 대표적인 돌발상황 검지 알고리즘인 McMaster 알고리즘과 본 연구에서 개발한 나이브 베이즈 분류기를 구현하여 비교 평가하였다. 비교 결과, 나이브 베이즈 분류기가 McMaster 알고리즘에 비해 돌발상황 검지 간격에 따른 부정적인 영향이 적었고 더 우수한 검지율을 보였다. 하지만 검지율이 증가하는 만큼 오검지율 또한 증가하는 것을 확인할 수 있었다. McMaster 알고리즘은 4주기를 통해 검지가 가능하지만 나이브 베이즈 분류기는 1주기(30초)만으로 돌발상황을 판단할 수 있다. 본 연구를 통해 개발한 나이브 베이즈 분류기가 효율적으로 돌발을 파악할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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