미시적 시뮬레이션 모델은 차량과 차량, 차량과 교통제어와의 개별차량 상호작용을 분석할 수 있어 교통공학 분야에 광범위하게 사용되고 있다. 미시 교통 시뮬레이션 모형을 이용하여 교통시스템을 분석 및 평가할 때 많은 고려요소가 있다. 이 요소들은 현장의 분석 대상지, 시뮬레이션 소프트웨어, 분석 시간, 평가 척도, 패러미터, OD 자료, 랜덤 넘버 등을 포함한다. 이러한 요소들이 미시적 시뮬레이션 결과에 어떠한 영향을 미치는지 평가하기 위해 CORSIM과 TRANSIMS 결과를 토대로 민감도 분석이 실시되었다. 휴스톤에 위치한 I-10과 US290, 샌안토니오에 위치한 I-37 고속도로가 분석에 이용되었다. 오전 첨두, 오후 첨두, 비첨두 시간이 분석되었고, 세 개의 OD 자료가 이용되었다. 분석결과 모델의 패러메터와 OD 자료가 가장 큰 영향을 주었다. 또한 분석대상지와 분석 시간에 따라 민감도가 달라졌다
본 연구에서는 거시적 넓은 지역에 대한 교통 분석과 부분상세지구(sub-area)의 교통 분석을 서로 단계적으로 연계하며 상호 교통 환경 변화에 대한 영향을 동시적으로 함께 반영하여 방법을 제안했다. 이와 같은 거시적-미시적 연계 분석을 위해 거시적 네트워크 분석, sub-area analysis, 가구통행실태의 출발시각 자료, 부분상세지구의 경계지점에서 시간대별 관측 링크 교통량 자료를 융합 분석함으로써 부분지구에 대한 동적 O/D 교통량을 추정하는 실무적 방법을 제안하였다. 이렇게 추정된 동적 O/D 교통량을 입력 자료로 하여 부분상세지구에 대해 미시 교통류 시뮬레이션 분석을 실행함으로써 다양한 국소적 지구의 교통정책 분석을 가능하게 하였다. 이와 같은 미시적 동적 분석은 거시적 네트워크 분석으로는 파악할 수가 없었던 대기행렬, 교차로 지체, 차량 간 상충 등의 분석을 가능하게 한다. 따라서 교통정책의 효과를 미세한 교통현상 변화까지 분석이 가능하도록 하였다. 또한 본 연구에서는 실제 사례연구를 통해 거시적-미시적 연계 분석에 의한 부분상세지구 미시교통류 시뮬레이션 결과의 현실 설명력에 대한 검증 분석도 수행하여 미시적 동적 분석의 정책 활용 가능성에 대한 참고적 자료를 제공하였다.
Level 3 자율주행차의 상용화가 가시화됨에 따라 자율주행차의 운행설계영역(ODD)이 고속도로 외 도심도로로 확대될 필요가 있다. 본 연구는 도심도로 내 인프라-자율차 간 협력주행 기반의 자율주행차 서비스에 대한 교통운영효율성 및 안전성 측면의 효과평가를 통해 도심도로 자율협력주행 서비스의 실효성을 분석하였다. 도심도로 자율협력주행 서비스의 구현 및 효과평가는 미시교통시뮬레이션모델을 활용하였으며, 각 서비스별 중점관리목표에 따른 개별적인 효과평가 지표를 선정하여 효과 분석에 활용하였다. 분석 결과, V2X 통신 기반의 자율협력주행 서비스를 통해 자율주행차량의 교통운영 효율성과 안전성이 향상됨을 확인하였고, 그 효과는 자율주행차의 시장점유율이 증가할수록 커지는 것으로 분석되었다. 본 연구는 단속류인 도심도로를 대상으로 V2X 통신 기반의 자율협력주행 서비스의 효과를 도출해낸 것에 의의가 있으며, 향후 자율협력주행 서비스 검증 기반이 마련되는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 활발한 기술개발이 이루어지고 있는 자율주행 자동차는 다양한 교통문제를 해결하는 데 기여할 것으로 기대되고 있다. 국내 도로부문 온실가스 배출량이 1억 톤이 넘는 등 환경오염 문제가 심각해지면서 자율주행 자동차 도입에 따른 환경오염의 절감 부문에 대한 연구가 필요하다. 하지만 환경오염 절감 측면에서 자율주행에 관련한 실증적 연구는 미비한 상태이다. 이에 본 연구는 미시 시뮬레이션을 통해 서울시 개포동 일대 교차로 8개소를 대상으로 자율주행 자동차 도입에 따른 네트워크 성능변화를 분석하고 이를 통해 이산화탄소 배출량을 추정하였다. 분석결과 내연기관 자율주행 자동차 혼입 시 네트워크 전체 탄소 절감효과는 미미하였으며 혼입율이 적은 상황에서는 오히려 증가하기도 했다. 반면 자율주행 전기자동차 혼입 시 네트워크 전체 탄소 발생량이 크게 감소하는 것으로 분석되었다. 자율주행 자동차 도입만으로는 충분한 탄소배출량 감소 효과를 얻기는 어려우며 적절한 수요관리와 근본적인 연료사용의 전환을 통해 교통 부문 탄소배출을 줄여나가야할 것으로 보인다.
교통혼잡의 묘사를 보다 구체적으로 하기 위한 Mesoscopic시뮬레이션 모형으로서 INTEGRATION을 소개한다. 모형의 기본구조가 설명되고, 특히 응용사례로서 경부고속도로 축을 중심으로 한 주거지역의 급속한 팽창으로 야기된 고속도로상의 교통대안을 평가하려는데 초점을 맞추고 있다. 교통대안은 혼잡을 완화시키는데 타당하고 기술적으로도 실현가능한 대안이 제시된다. 이러한 대안들은 거시 및 미시 모의실험모형을 통해 면밀히 분석 평가되며 또한 대안을 도출하고 평가하는 과정의 제시로서 교통량조사에 근거한 OD 도출, Subarea 네트워크 분석 및 통합된 네트워크 모의실험과 같은 새로운 기법들이 아울러 제시된다. 대안의 대부분은 네트워크 개선에 관련한 것이다. 반포 IC 진출입로 공사(Al), 위빙 제거를 기초로 한 서초 IC TSM(A2), 서초-양재 구간의 고속 저속 분리(A3), 헌릉 IC(A4)의 신설, 판교 JC 개선(A5), 백현 IC(A6)신설. 가장 자본 집약적인 대안은 A4, A6순이다. A1, A5, A6은 구간은 짧으나, 자본 집약적이며 어느 정도의 공사 기간이 소요된다. 가장 비용이 적게 소요되는 대안은 A2, A3이다. A2는 시행이 용이하나, A3의 경우 공사기간 중 교통분산 대책이 필요하다. A1, A6은 속도증가와 통행시간 절감의 측면에서 가장 비용대비 효율적인 것으로 분석되었다. 시뮬레이션의 한계 및 개선방안이 함께 검토되었다.
분류자 시스템(Classifier System)은 유전자 알고리즘(Genetic Algorithmsm : GA)을 이용하여 새로운 규칙 집합을 발견하는 시스템이다 또 로봇 축구 시뮬레이션 게 (SimuroSot)은 시간에 따라 상태가 변화하는 동적인 시스템이다. 본 논문에서는 GBML(Genetic Based Machine Learning)의 한 갈래이자 미시간 접근 방법을 기반으로 하는 Zeroth Level Classifier System(ZCS)을 SimuroSot에 적용하여 게임 전략을 구성하는 새로운 규칙을 발견하고 학습하도록 하고 시뮬레이션 결과를 분석함으로써 ZCS의 유용성을 확인한다.
미국 FHWA에서 개발한 Surrogate Safety Assessment Model(SSAM)은 상충이론을 기반으로 미시교통시뮬레이션모형(microscopic traffic simulation models)에서 생산된 개별 차량 경로 데이터를 이용하여 상충(conflict)의 발생을 분석하는 소프트웨어이다. 본 연구에서는 SSAM을 이용해 교통신호 제어 유형별 안전도를 비교하였다. 이를 위해 현장 조사를 기반으로 미시교통시뮬레이션모형을 구축한 후, 신호 제어 유형 별로 세 가지 신호운영 시나리오에 대하여 TTC, PET, DR, MaxS, DeltaS 등의 대리척도(surrogate measures)를 산출한 후, 직각충돌형(Crossing), 추돌형(Rear-end), 그리고 차로변경형(Lane Change) 상충 횟수를 추정하였다. 분석 결과 감응식 신호운영이 정주기식 신호운영보다 상충횟수가 많았으며, 그 중 추돌형 상충횟수가 다른 상충 유형에 비해 많은 것으로 분석되었다. 향후 SSAM 활용을 통해 교차로 및 다양한 교통 대안에 대한 안전도 평가가 신속하고 안전하게 수행될 수 있어 SSAM이 도로교통의 안전성 향상에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 고속도로 상의 반복적인 교통 혼잡 문제를 해결하기 위한 현실적인 대안 중 하나인 고속도로 갓길차로제를 효과적으로 운영하기 위해 강화학습 기법을 적용하고자 하였다. 강화학습의 DQN을 활용한 갓길차로제 운영 알고리즘을 개발하였고 미시교통시뮬레이션 프로그램 VISSIM을 활용하여 경부선 기흥IC-수원IC 구간의 데이터를 활용하여 강화학습 에이전트를 학습시켰고 그 효과를 평가하였다. 효과평가는 크게 이동성과 안전성의 두 가지 측면에서 진행하였다. 분석 결과 DQN 기반 갓길차로제 운영을 통해 시간당 최대 26km/h의 속도 개선 효과가 발생하였으며, DQN 에이전트는 기존 운영 기준인 60km/h 보다 약 10km/h 높은 속도로 갓길 차로제를 운영하였다. 안전성 효과의 경우 기존 운영 방식과 DQN 기반 운영을 통해 발생되는 차량 간 상충건수를 비교하였고 산출된 상충건수의 차이가 크지 않아 10km/h의 운영 기준 속도의 차이가 큰 영향을 주지 않은 것으로 판단하였다. 이러한 결과를 종합적으로 고려할 때 강화학습 기반 고속도로 갓길차로제 운영은 이동성 측면에서는 분명한 효과가 존재하였고 현재 운영 기준 속도의 조정을 고려해볼 필요가 있을 것으로 판단된다.
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.
도로용량편람에서 제시하는 서비스수준은 새로운 교통시설 설치 또는 기존 시설 확장에 근거로 사용되고 있다. 신호교차로 서비스수준 분석은 다섯 단계로 진행되는데 그 중 3단계는 차로군 분류 단계이다. 이 단계에서 분류된 차로군으로 연속적인 분석을 진행하기 때문에 서비스수준 분석 시 중요한 요소 중 하나이다. 하지만 본 연구에서 분석한 결과 회전교통량이 적은 경우에도 불구하고 실질적 전용회전차로군으로 분류되는 점을 발견하였다. 이러한 문제점에 대한 대안으로 USHCM의 차로군 분류 방법을 차용하는 방법, 공용차로 당 회전별 교통량 비율을 사용하는 방법 그리고 기준 회전교통량 이하인 경우 통합차로군으로 분류하는 방법 세 가지를 제시하였고 정산한 CORSIM 시뮬레이션과 비교해보았다. 본 논문에서는 각각 방법의 결과 및 한계점을 제시하였고 추후 다양한 네트워크에 대하여 연구가 필요하다는 결론을 내렸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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