VMS의 운영적인 제공 목표는 운전자들의 경로선택을 통한 효율적인 시스템을 운영하는 것이다. VMS 정보 제공문제를 포함한 교통문제들은 게임이론을 통해 모형화 될 수 있지만 대다수의 연구들은 게임이론을 통하여 동일한 정보를 제공받더라도 운전자의 반응이 다양하게 나타나는 점을 반영하지 못하였다. 본 연구는 VMS교통정보에 대한 운전자들의 정보에 대한 반응을 진화적 게임모형을 활용하여 분석하고자 하였다. 실제 소통정보 및 VMS 정보 제공이력을 기초로 VMS정보에 따른 운전자들의 행동특성을 진화 게임이론에 적용해보았다. 분석결과 운전자들의 경로선택 비율은 VMS정보를 통한 기대통행시간과 진입교통량에 따라 달라지는 보수에 의해 결정되었다. VMS 정보는 진화적 게임의 보수에 영향을 미친다. 운전자들이 최초 어떠한 비율로 경로를 선택하더라도, 주기가 지남에 따라 진화적으로 안정한 상태로 수렴될 수 있는 것을 확인하였다. 또한 VMS정보가 과도한 통행시간이나 과소 통행시간을 제공할 경우 진화적으로 안정화되지 못하여 혼란이 가중될 수 있는 것으로 분석되었다. 결론적으로 교통문제와 같이 다른 운전자의 전략을 정확히 예측할 수 없고, 운전자 집단 간의 반복, 경험에 의해 합리적인 정보판단을 수행하는 경우, 진화 게임이론을 통해 전략적인 VMS 정보를 제공할 수 있을 것이라 기대할 수 있을 것이다.
교통문제는 사회시스템이 복잡해짐에 따라 더욱 대처하기 어려운 국면으로 가고 있다. 따라서 교통시스템의 변화 예측도 용이하지 않다. 복잡계(complex system)의 하나로 볼 수 있는 교통시스템을 대처하는데 있어 전통적인 상의하달(上意下達) 접근에 한계가 있음을 부인할 수 없다. 지난 10여년 동안 물리학, 시스템공학, 컴퓨터공학 분야 등 다양한 분야에서 복잡계에 대한 활발한 연구가 진행되고 있다. 복잡계의 해석을 위한 새로운 개념과 접근기법들이 도입되고 있는데, 그들 중 에이젠트기반모형(agent-based modelling)은 교통분야에 적용 가능한 매우 흥미를 있는 기법으로 보인다. 본 글에서는 에이젠트기반모형이 무엇이며, 어떻게 사용되고 있으며, 교통분야에서의 적용가능성을 검토하였다. 본 글에서 제시한 에이젠트기반접근은 기존 방법과는 다른 하의상달(下意上達) 방식의 기법이다. 이는 시스템의 개별 구성원인 에이젠트의 행태와 에이젠트간의 상호작응에 초점을 둔다. 에이젠트의 행태와 상호작용의 규칙이 변함에 따라 전 에이젠트시스템에 나타나는 변화를 추적할 수 있다. 오늘날 교통문제의 복잡성은 교통시스템의 더욱 세분화된 하부시스템의 다양화와 상호작용, 그리고 개별 차량 또는 운전자의 행태와 상호작용에서 기인된다고 볼 수 있다. 따라서 에이젠트기반의 접근은 아직 연구는 미흡하지만 복잡한 교통시스템의 운영과 분석에 적용잠재력이 큰 기법으로 판단된다.
운전자는 바로 앞에서 주행하는 차량과 그 앞에서 주행하는 차량에 영향을 받는다는 것은 일반적으로 알려져 있다. 앞차를 통해서 그 앞차까지도 볼 수 있는 경우에는 해당차량에 대해서도 반응을 하면서 운전을 한다고 추정되며 이러한 추종모형을 Three-Car-Following Model이라고 한다. 차량군에서 가장 뒤에 따라가는 운전자의 가시권 확보가 차량틴팅에 영향을 받으므로, 모형의 파라메터도 영향을 받게 될 것으로 추정되며, Three-Car-Following Model이 가정하는 운전자는 앞차, 그리고 또 그 앞차의 주행상태에 반응한다는 것을 반증하는 결과가 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 Three-Car-Following Model의 파라메터를 추정하고, 차량의 틴팅정도가 달라질 때, 파라메터값이 어떻게 달라지는지에 대한 분석을 수행하였다. RTK GPS를 통해 수집된 자료를 이용하여 3대 차량간의 가시광선 투과율별 민감도 및 ${\gamma}$ 분석을 시행하였으며, 통계적 검증을 통해 운전자가 바로 앞에 주행하는 차량뿐만 아니라 그 앞에서 주행하는 차량에도 영향을 받는다는 것을 확 인하였다. 또한, 틴팅으로 가시광선 투과율이 낮아지면 가시권이 줄어들고, 이로 인해 앞차량들의 운전행태에 더욱 민감한 반응을 보이는 것으로 확인하였다. 차량의 틴팅정도에 따라 교통류의 용량에 미치는 영향분석에 관한 연구는 향후 과제로 남긴다.
2007년 경찰청 통계자료에 따르면 사업용 차량(시내, 시외, 기타 버스)의 교통사고 건수는 당해 교통사고 건수의 3.5%에 해당한다. 사업용 차량의 경우 운전자 외 다수 승객의 안전을 책임져야 하므로 더욱 심각한 사회적, 경제적 문제를 초래한다. 이러한 사업용 차량의 교통사고 감소 및 안전운전에 대한 사회적 요구에 부흥하기 위하여 디지털 주행기록계, 차량용 블랙박스 등 다양한 형태의 시스템이 사용되고 있으나 이러한 시스템은 사고 후 차량데이터를 기반으로 위험운전 여부를 분석하여 운전자를 관리하기 때문에 실시간으로 운전자를 관리하기에는 큰 한계가 있다. 또한 현재 운영되고 있는 주행기록계는 운전자에게 실시간으로 경고정보를 제공하지만 실제 위험운전 여부와 상관없이 차량의 속도와 RPM정보만을 이용하여 운전자에게 경고를 제공하고 있어 효율이 매우 떨어지는 실정이다. 이에 본 연구에서는 선행연구에서 개발된 위험운전 유형과 그 유형을 판단할 수 있는 프로그램이 탑재되어있는 시뮬레이터를 이용하여 우선적으로 일반운전자를 대상으로 하여 시뮬레이터 실험을 진행하였다. 본 연구에서 산정 되어지는 가중치를 이용하여 운전자에게 경고정보를 제공한다면 매우 효율적인 시스템이 될 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 본 연구는 일반운전자의 시뮬레이터 실험에 따른 가중치이므로 실제 적용하기에는 한계성이 있는 것이 사실이므로 향후 연구에서는 실제 사업용 차량 운전자의 운전행태 데이터를 기반으로 하여 연구를 보완하여야 할 것이다.
교차로 시거는 안전하게 교차로를 운영하기 위하여 필요한 기본적인 요소 중의 하나임에도 불구하고 외국선진국에 비하여 우리나라에서는 아직까지 이에 대한 체계적인 연구경험이 부족한 실정이다. 즉 미국을 위시한 세계 여러 나라에서는 이미 많은 노력을 들여 자신들의 고유한 운전자 특성 및 행태, 차량의 운행특성, 기타 환경조건의 영향 등을 고려한 교차로 시거 기준을 마련하여 사용하고 있으나 이와는 대조적으로 우리나라의 경우는 미국의 설계기준을 거의 여과 없이 준용하여 사용하고 있다. 본 연구에서는 이러한 국내외 연구여건을 감안하여 최근 미국과 유럽 선진국에서 유용성이 널리 알려져 있는 AASHTO(2001) 시거모형을 활용하여 우리나라 도시지역의 비신호 교차로에 적합한 교차로 시거를 산정하여 보고자 한다. 이 시거모형은 안전제동거리(Safe Stopping Distance)를 바탕으로 발전된 기존의 시거모형과는 달리 운전행태에 따른 임계간격(Critical Gap)을 이용하여 개발된 모형으로서 교차로 주변에서 발생하는 상황을 손쉽게 모형에 포함시킬 수 있을 뿐만 아니라 운전자의 안전에 관한 행태적 측면까지 고려할 수 있도록 개선된 것이다. 연구의 결과에 의하면 국내와 미국의 도로설계에 적용되고 있는 운전행태별 시거기준과 비교하여 본 연구에서 산정한 시거가 전반적으로 작은 값으로 추정되고 있어 현재 우리 나라 교차로의 설계에 적용되는 기준치들이 매우 보수(안전)적인 경향이 있음을 발견하였다.
본 연구는 주행속도 프로파일 모형의 구성요소 중 주행속도 예측모형과 관련한 것으로서 지방부 왕복 4차로 도로를 대상으로 하고 있으며, 기존 연구들과는 대상도로, 속도 조사방법론 및 선형유형 구분에서 그 차별점이 있다. 기존의 대다수 연구들은 평면곡선부 및 평면직선부 중앙의 지점속도를 측정하고 이 자료를 활용하여 각각의 주행속도 예측모형을 개발하였다. 이러한 방법은 감가속이 평면직선부에서만 발생하고 평면곡선부에서는 일정한 속도를 유지한다는 주행행태에 대한 전통적인 가정에 기반한 것으로서, 구축된 모형에 의해 예측된 주행속도가 과대 과소추정 되거나 또는 실제 운전자의 주행행태를 제대로 묘사하지 못할 가능성이 높다는 한계가 있다. 이와 비교하여 본 연구는 현장에서 약100m 간격으로 연속 조사된 속도자료를 활용하여 실제 도로상에서 관측되는 주행속도 프로파일을 작성하였으며, 연속적인 속도변화를 분석한 결과를 토대로 모형구축에 활용될 자료를 추출하였다. 주행속도 예측모형은 평면선형과 종단선형의 조합에 따라 6가지 선형유형으로 구분되어 개발되었다. 본 연구에서 활용한 주행속도 조사방법 및 선형유형 구분은 주행속도 예측모형에 활용되는 자료 및 이를 기반으로 개발된 모형의 신뢰도를 제고함과 더불어, 연속적인 속도 변화 흐름을 상세하게 분석 평가할 수 있도록 하여 가감속 행태 분석 등 향후 주행행태 관련 분석에 효과적으로 활용될 수 있으며, 더 나아가 설계속도 기반의 현 도로설계기준을 주행속도 기반의 기준으로 보완하는데 활용되어 도로설계자 또는 정책결정자가 아닌 실제 도로를 이용하는 운전자의 관점에서 도로가 설계될 수 있도록 하는데 기여할 것으로 기대된다.
근래에는 경제운전에 대한 중요성이 점차 부각되고 있어 운전자의 운전 행태나 성향을 자동으로 분석한 후 경제운전을 위한 방법을 운전자에게 알려줄 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 차량에 대한 운행일시, 운행거리, 운행시간, 주행속도, 공회전시간, 급가속/급감속 횟수, 연료소모량 등의 운행정보를 수집하였고, 데이터마이닝을 이용하여 운전자의 운행패턴이 경제운전에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 분석하였다. 본 연구 결과는 주행 중 운전자에게 지속적으로 공회전과 과속 정보, 급가속/급감속 횟수를 차량 단말에 표현하여 제공하고, 공회전과 과속 비율이 일정 임계치를 초과할 경우 경고 정보를 제공함으로써 경제운전에 악영향을 미칠 수 있는 운전 습관을 미리 예방할 수 있는 방안에 활용할 수 있다.
본 연구에서는 군집주행환경에서 비자율차의 행태분석을 위해 영상기반의 조사를 통해 피실험자의 인적특성과 군집주행 인지여부를 조사하고, 주행 시뮬레이션 실험을 통해 비자율차의 차량거동을 수집했다. 또한, 주행 시뮬레이션 실험 후 NASA-TLX 설문조사를 통해 작업부하점수를 조사했다. 영상기반 인지특성 조사 결과 피실험자 대부분이 군집주행 중인 차량들을 인지하고 군집 차량군으로 인해 부담감을 느끼는 것으로 나타났다. 군집주행환경에서의 평균속도가 비군집주행환경일 때보다 낮게 나타났고, 평균속도의 표준편차는 군집주행환경일 때 더 높게 나타났다. 인적특성과 작업부하점수를 연계분석한 작업부하평가 결과 군집, 비군집주행환경 시 인적특성별로 작업부하점수가 통계적으로 유의한 차이가 나타나는 결과들을 확인했다. 인적특성과 차량거동을 연계분석한 차량거동평가 결과에서도 군집, 비군집주행환경 시 통계적으로 유의한 차이가 나타나는 결과들을 확인했다. 본 연구의 결과를 고령운전자, 여성 등 고위험군 운전자의 안전성 증대, 비자율차 운전자에게 주변 군집주행차량에 대한 정보 제공 방안 모색 등의 비자율차 운전자를 위한 교통관리전략을 수립하는데 활용할 수 있을 것이라 판단된다.
최근 자동차 업계는 무선 인터넷 기술의 발달과 응용의 확산으로 자율 주행의 연구가 활발히 진행 중에 있으나 교통사고는 아직도 해결되지 않는 부분이다. 사고의 요인으로는 졸음운전, 운전자의 실수, 환경적인 요소, 잘못된 도로 구조 등이 있으며 사고 원인의 하나인 운전자의 운전 행태와 특성은 교통사고에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 자율 주행 및 자가 운전을 하는 경우에 발생 할 수 있는 교통사고에서 사고발생 전에 나타날 수 있는 사행운전의 특성을 판단하기 위한 연구를 수행하였다. 기존 연구에서는 영상기법이나 1,2차로의 운전행태로 횡방향 각속도 변화의 특성으로 사행 운전을 판단하였으나 본 논문은 센서의 값을 이용하여 횡방향의 이동거리와 임계 범위를 설정하여 사행 운전을 검출하는 연구를 진행하였다.
본 연구는 자율주행 차량이 혼재된 교통류의 안전성 평가에 적합한 안전성 지표를 선정하여 차량 추종 조합별 안전성을 분석하였다. 고속도로 엇갈림구간은 기본구간에 비해 차로 변경이 빈번하여 상충 빈도가 높은 구간으로, 일반 차량과 자율주행 차량의 주행행태 차이로 인한 위험이 증가할 것으로 예상하여 고속도로 엇갈림구간을 분석구간으로 설정하였다. 미시적 교통 시뮬레이션인 VISSIM을 활용하여 분석을 수행하였으며, 혼합 교통류의 환경은 본선-연결로 형태의 엇갈림구간을 300, 600m의 길이로 구분하고, IDM을 활용하여 자율주행 차량의 주행행태를 구현하였다. 혼합 교통류 평가에 적합한 안전성 지표는 운전자가 체감하는 위험도와 유사하게 위험 수준을 나타내는 것을 기준으로 4개의 지표를 선정하였다. 선정된 4개 지표의 위험 기준을 넘는 차량 추종 궤적을 대상으로 안전성을 분석한 결과, 자율주행 차량이 자율주행 차량을 추종하는 상황이 가장 안전한 추종 쌍이며, 인간 운전자 차량이 자율주행 차량을 추종할 경우가 가장 위험한 추종 쌍인 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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