본 논문은 Zeigler가 제안한 이산 사건 시스템 형식론(DEVS : Discrete Event System Specification)을 기반으로 미시적 교통류 시뮬레이션 시스템의 교통 흐름 분석에 대한 연구를 주목적으로 한다. 도로교통망 모델링 방법은 미시적(microscopic)방법과 거시적(macroscopic)방법으로 분류하는데, 미시적 모형은 개별차량의 행태를 바탕을 둔 모형으로 거시적 모형에 비해 설명력이 뛰어나다는 장점을 가지고 있지만 실제 교통상황에서 관측하고 검증하기가 어렵다는 단점을 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 신뢰성 있는 미시적 교통류 모형의 설계를 위해 DEVS 형식론을 기반으로 개별 차량에 대한 차량 추종 및 차로 변경 모형을 모델링하고 이를 근거로 교통류 시뮬레이션 시스템의 교통흐름 분석을 한다.
본 연구에서는 대규모 네트워크에 적용 가능한 미시적 교통류 시뮬레이션 모형을 개발하였다. 본 연구는 대규모 가로망에 대한 미시적 교통류 시뮬레이션 시스템개발의 첫 번째 단계로, 연속류 구간을 중심으로 우리나라의 가로망 구조, 차량 주행행태에 적합한 미시적 교통류 시뮬레이션 모형개발에 초점을 두었다. 차량 전이 모형으로는 Cellular Automata 모형(CA모형)을 기반으로 하였으며, 기존의 CA모형 중 교통공학적 측면에서 문제가 있다고 판단되는 부분에 대해서는 새로운 모형을 개발하거나 수정하여 적용하였다. 개발된 모형의 모의실험을 통해 기존의 거시적 교통류 시뮬레이션 모형에서 설명할 수 없었던 여러 교통현상(합류, 차로축소, 분류등으로 유발되는 교통현상)을 설명할 수 있는 것으로 확인되었고, 또한 본 모형은 우리나라의 가로망구조에 기반을 두고 개발되었기 때문에 기존에 외국에서 개발된 미시적 시뮬레이션 모형이 표현하지 못했던 가로망에 대한 교통류 시뮬레이션이 가능한 것으로 나타났다.
차량추종모형은 차선변경모형과 함께 미시적 시뮬레이션 모형의 핵심 모형으로서 정확한 차량추종모형의 적용은 시뮬레이션 모형 분석결과의 신뢰성에 영향을 미친다. 기존의 차량추종모형은 대부분 가속상황과 감속상황에 동일한 모형을 적용하거나 자극부문과 민감도 부분은 거의 동일한 형태를 취하고 있으며, 가상자료를 토대로 모형이 개발되었다. 본 연구의 목적은 첫째, 모형을 추정하기 위한 연구체계를 구성하고, 둘째, 이러한 연구체계를 이용하여 신호교차로 미시적 시뮬레이션에 직접 적용이 가능한 차량추종모형을 정립하는 데 있다. 본연구에서는 이를 위해서 신호교차로에서 미시적 실측자료를 수집하였으며, 수집된 자료에서 통계적 기법을 통해서 모형 추정에 적합한 자료를 구축하였다. 현장에서 실측된 이산적인 원시자료는 차량추종모형 추정에 직접 이용할 수 없다. 따라서, 이산적 원시자료를 모형추정에 적합한 자료로 구성하기 위하여 비선형 곡선적합 알고리즘을 이용하여 연속적인 궤적함수를 구성하였고, 이를 통해서 모형추정에 필요한 선두차량과 후행차량의 현재시점과 반응시간 이후 시점에서의 위치, 순간 가속도와 순간속도 등을 도출하였다. 본 연구에서는 차량추종상황을 가속상황, 감속상황, 출발상황, 그리고 정지상황으로 구분하여 차량추종모형을 구축하였다. 가속상황과 감속상황에 대해서는 실측자료를 이용하여 모형을 추정하였으며, 출발상황과 정지상황에 대해서는 추정된 가/감속상황의 모형을 바탕으로 출발상황과 정지상황에서의 차량행태를 설명할 수 있는 모형을 구축하였다 또한, 민감도와 자극부분을 새롭게 정의하여 각 상황별로 미시적 실측자료를 이용하여 모형을 추정하였다. 이렇게 추정된 모형들 중에서 통계적 기법과 실측치와의 비교를 통해서 가장 적합한 모형을 선택하였다. 선택된 모형은 통계적 검정, 가상자료 그리고 실측치와의 비교를 통해서 분석하였으며, 분석결과 구축모형의 적용성은 우수한 것으로 분석되었다.
미시적 시뮬레이션 모형은 컴퓨터 성능이 향상되고 정교한 모형이 개발되면서 광역적인 범위까지 적용분야가 점차 확대되고 있다. 현장 교통상황을 정확하게 묘사하기 위해서는 시뮬레이션 모형의 정확한 정산이 매우 중요하다. 국내에서는 거시적 모형에 대한 정산연구는 많이 진행된 반면에 미시적 모형에 대한 정산연구는 매우 부족한 실정이다. 본 연구에서는 유전자알고리즘 이용하여 미시적 시뮬레이션 모형의 파라미터를 자동으로 최적화하는 자동정산 체계를 제시하였다. 내부순환로 지점검지기에서 수집되는 관측교통량과 미시적 시뮬레이션모형(VISSIM)의 교통량 간의 제곱오차(RMSE)를 성능지표로 하고, 최적화 목적함수는 제곱오차를 최소화 하는 것으로 설정하였다. 내부순환로에 적용한 결과, 기본 파라미터에 비해 자동정산체계의 RMSE가 60.4%($19.3{\longrightarrow}7.6$)나 감소하여 매우 효과적인 것으로 나타났다.
본 연구는 GIS를 이용하여 미시적 수준에서 교통현상을 시뮬레이션 할 수 있는 미시적 수준의 교통모형을 설계 및 구현하는데 목적이 있다. 이를 위해 차량이 GIS 도로 중심선 자료를 차선, 이동속도 등이 반영된 도로 네트워크 자료로 인식하는 방법론을 개발하였으며, 운전자의 주행 행태를 반영하기 위해 환경인식모형, 차두시간분포모형, 차량추종모형 및 차로변경모형으로 행태모형을 설계 및 구현했다. 모형의 정확도 평가는 종로구의 자하문길을 대상으로 관측자료와 예측 자료를 비교하였으며, 그 결과 시간대별 이동 속도를 매우 정확하게 예측한 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 구현된 GIS 기반의 미시적 수준의 교통모형은 교통 탄소 배출량 분석, 교통류 평가 및 도시기반시설 입지 계획등의 다양한 분야에 효과적으로 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 도시물류 문제를 미시적 및 거시적 관점으로 정의하고, 국내외 문헌의 현황 및 한계점을 밝히고, 향후 연구방향을 제시하며, 정책 대안을 평가하는 모형을 개념적으로 제시하는 것을 목적으로 하였다. 문헌의 한계점을 바탕으로 하여 추후 연구 방향으로서는 도시내 물류활동 주체인 화주, 제품공급업자 등을 고려하는 미시적 관점의 연구가 강화되어야 한다는 점과 다양한 정책 대안들을 보다 효과적으로 평가할 수 있는 개념적 평가 모형 정립의 필요성 그리고 물류활동 주체와 도시 교통 문제를 함께 평가할 수 있는 통합 모형의 구축을 제의하였다. 도시물류 개선 대안을 평가하기 위한 모형을 개념적으로 제시하는 데 있어서 거시적 관점과 미시적 관점의 상관관계를 정리하고, 미시적 관점에서 관련 주체별 평가 요소를 도출하고 이를 바탕으로 평가 모형을 구체화하였다. 특히, 최근 시도된 시뮬레이션 기법을 이용한 화물차량경로 예측 방법을 제시하고, 모형을 통하여 도시물류 개선을 위한 정책 대안이 각 물류활동의 주체에게 미치는 영향을 미시적 및 거시적 관점에서 평가할 수 있음을 밝혔다. 또한 향후 본 연구에서 제시된 모형들을 보다 구체화하는 노력이 필요할 뿐 아니라 재고관리 시스템을 통한 수요예측 기법 등의 기초 연구가 계속되어야 함을 강조하였다.
네트웍의 용량의 개념이 없는 미세한 교통혼잡 도구로서 Microscopic시뮬레이션 모형인 Paramics가 소개된다. 모형의 기본구조가 설명되고, 특히 응용사례로서 서울시 교통관리 시스템을 설치함에 있어서 대안의 평가에 따른 제반 결과의 척도를 이끌어 내는 절차가 소개되었고, 아울러 결과가 분석되어 제시되었다. 이는 미시적 교통 시뮬레이션을 위한 고성능의 소프트웨어로서 각 차량들은 상세한 속성들을 가지고, ITS와 운전자와의 인터페이스를 모델링 할 뿐만 아니라 정확한 교통류, 대중교통 시간, 혼잡정보를 시뮬레이션 할 수 있는 장점이 있는바 적용 분야로서 여기까지가 있으나 혼잡이 있는 도로 네트워크 및 일반도로 네트워크와 ITS 인프라의 존재상황에서 제반 모델링이 가능한바 이를 통한 도시고속도로 관리시스템의 효과를 분석하였다. 신호의 영향, 첨단신호제어, 램프 미터링, 루프 검지기, 다양한 속도 표지, VMS 정보전략 등의 기능을 소개하고 금번 서울시의 사례를 통한 모형의 장단점을 보고한다. 아울러 이 시뮬레이션 모형의 한계도 함께 지적되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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