첨단 교통 체계(Intelligent Transport Systems)의 중요한 요소인 첨단 교통 관리 체계(Advanced Traffic Management Systems)의 성공 여부는 교통정보를 어떻게 제공하고 통제하는데 의존하다. 즉, 정보 제공 방식과 이데 대한 운전자의 반응을 정확하게 파악하고 예측하여야 ITS를 성공적으로 구축할 수 있다. 이 논문에서는 동적 차량 길잡이 장치의 효용성을 평가하기 위한 확률적 통행배정모형을 개발하는 것이다. 개발된 통행배정모형은 운전자의 동적행태조정(Dynamic Behavioural Adjustment)을 명백하게 확솔 과정(Stochastic Process)으로 표현하여 기존의 모형에 비해 통해자들의 행태를 더욱 실제적으로 반영한다. 특히, 각 통행자들에게 K개의 최소경로시간을 제공해줌으로 인하여 통행자의 노선선택에 대한 선택폭을 증가시켜준다. 통행경로의 선택폭의 증가는 쟁점으로 대두되는 문제(교통항제소에서는 차량 길잡이 보유 운전자에게 체계최적(System Optimum)와 이용자최적(User Equilibrium)중 어떠한 원칙하에 교통정보를 제공하여야 하는가에 대한 해결 방안이다. 왜냐하면 만약 교통급제소에서 운전자에게 통행정보를 체계 최상을 하기 위해 정보를 제공하고자 하면, 길잡이 장착 운전자는 더 이상 제공된 정보를 따르지 않고 자기 스스로의 경에 의해 이용자 최상을 달성하고자 할 것이다. 이 논문의 목적은 이러한 복잡한 통행자의 경로선택행위를 반영하는 확률적 평형 통행 배정 모형을 여러가지 통계기법을 도입하여 개발하는 것이다.
본 연구는 딜레마구간 제거를 위한 기초연구로서, 황색신호 등화시 신호교차로에 접근하는 차량들의 운전자 행태를 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 도시부 2개 지점(송탄, 수원 영통)과 지방부 1개 지점(용인)의 신호교차로를 대상으로 차량들의 정지 감속률과 운전자 인지반응시간, 그리고 딜레마 구간과 정지율과의 관계를 고찰하고 이를 바탕으로 신호교차로의 정지율과 이에 따른 딜레마구간의 범위를 도출하였다. 본 연구를 통해 우리나라 운전자들의 정지감속율과 운전자인지반응시간(PRT)은 각각 1.61m/sec$^2$과 1.27초를 보였다. 이러한 값들은 그동안 우리나라에서 사용되어왔던 ITE 기준보다 큰 값들로서 향후 신호교차로에서의 안전을 고려한 설계시 매우 중요하게 다루어야 할 것으로 보여진다. 또한 본 연구는 향후 조사 대상 범위를 더욱 확대하여 다양한 운전자 행태에 대한 자료를 수집하여 향후 신호교차로 안전시스템 개발시 적극 활용될 수 있으리라 판단된다.
자율주행기술이 교통류에 미치는 영향을 분석하기 위해서는 자율차와 비자율차 간의 상호작용을 분석하는 것이 중요한 이슈이다. 특히 자율주행기술을 활용한 유용한 서비스 중의 하나인 군집주행은 주변의 비자율 차량의 주행행태에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구의 목적은 군집주행 환경에서 비자율차의 차로변경행태 분석하는 것이며, 3단계의 실험 및 조사를 수행하였다. 1단계 영상기반 인지특성 분석을 통해 군집주행 환경에서 어떠한 반응행태를 보일 것인지를 조사하였으며, 2단계 주행시뮬레이션 실험을 통해 비자율차의 차로변경행태를 분석하였다. 차로변경행태를 분석하기 위해 차로변경시간과 교통류의 안전성을 나타낼 수 있는 지표인 가속소음을 이용하였으며, 자율차의 시스템 보급률(Market Penetration Rate, MPR)과 피실험자 인적요소에 따른 비자율차의 주행행태 차이를 비교 분석하였다. 마지막 단계인 NASA-TLX(NASA Task Load Index)를 통해 비자율차 운전자의 작업부하를 평가하였다. 분석결과 군집차량군 주변의 비자율차 운전자는 심리적인 부담감을 느끼며, MPR이 증가할수록 차로변경시간이 길어지고 30-40대 운전자 또는 여성 운전자의 경우 안전성이 낮아지는 것으로 나타났다. 본 연구에서 도출된 결과는 자율차와 비자율차의 상호작용을 반영한 보다 현실성 높은 교통시뮬레이션 실험 시 기초자료로 활용될 수 있고, 이를 기반으로 자율협력주행 환경에서 적용 가능한 교통운영관리전략 수립을 효과적으로 지원할 것으로 기대된다.
교통정보의 정확도는 정보에 대한 운전자의 반응을 결정하는데 중요한 요소이다. 교통상황의 정확한 정보를 제공하는 것은 현실적으로 어렵기 때문에 대부분의 교통정보는 불확실성을 내재하게 된다. 그러나 기존의 많은 관련 연구에서는 정확한 정보와 그에 대한 운전자의 신뢰를 가정하고 있다. 본 논문의 목적은 불확실한 정보가 운전자의 의사결정에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 이를 위해 노선선택에서 불확실한 통행료 정보의 선택상황을 가정해 SP 설문조사를 실시하고 통행료 정보의 불확실정도를 정량화 하기 위해 범위 값으로 표현하였다. 특히 본 연구는 기존 확률효용이론(Random Utility Theory)이 설명하지 못하는 불확실한 정보가 노선선택에 미치는 영향을 분석하기 위하여 Prospect Theory를 적용하여 정보의 불확실성에 따른 운전자의 노선선택행태를 분석하였다. 분석결과, 운전자는 정보가 주어진 노선을 정보가 주어지지 않는 노선보다 선호하는 것으로 나타났다. 또한 운전자는 확실한 정보를 선호해 노선선택을 하는 것으로 나타났다. 그러나 정보의 불확실정도가 증가하면서(범위값이 증가하면서) 노선의 선호도가 감소하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 한편 범위값으로 제공된 정보에 대해서는 범위값의 크기와 더불어서 중위값도 운전자의 의사결정에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 위 결과에 Prospect Theory를 적용한 결과, 불확실한 정보에 대한 운전자의 의사결정은 선택상황을 이해하고 평가하여 변형, 재형하는 일련의 과정에 따라서 다양한 행태가 나타나는 것으로 분석되었다. 따라서, 불확실한 정보에 대한 운전자의 의사결정을 분석할 때는 운전자가 선택상황을 해석하는 방식에 따라 다양하고 융통성 있게 접근해야 한다. 본 논문은 Prospect Theory의 기본 개념과 의사결정단계에 따른 원칙만을 적용하였으나 향후 불확실한 정보에 대한 운전자의 행태를 설명할 수 있는 좀 더 상세한 분석과 더불어 다양한 분야의 이론이 적용되는 것이 필요하다고 사료된다.
본 논문에서는 파동해석 기법을 활용하여 추종관계인 두 차량의 속도 파동으로부터 개별 운전자의 반응특성을 분석할 수 있는 방법론을 개발하였다. 선행차량 속도 파동과 임의의 시간 ${\tau}$만큼 지연된 후행차량 속도 파동의 푸리에 변환을 통해 상호상관함수와 상호 스펙트럼을 산출하고 상호상관계수를 도출함으로써 (1)후행차량의 반응시간과 (2)후행차량의 자극순응지수를 도출하는 방법론을 개발하였고, 현장에서 수집된 170건의 추종 자료에 적용한 결과, 자극순응지수는 평균 0.654로 나타났고, 반응시간은 평균 2.091초인 것으로 분석되었다. 이러한 운전자 반응특성 지수는 자율주행차량과 일반차량이 혼재된 교통류에서 자율주행차량의 안전하고 효율적인 경로계획 수립을 위하여 주변 차량의 운전행태 특성을 반영한 의사결정과정에 유효하게 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 DGPS 장비를 장착한 개별 차량으로부터 얻어진 주행궤적자료를 활용하여 VMS영향권에서의 운전자 반응특성을 분석하였다. 실험 대상 구간은 서울도시고속도로(올림픽대로)상의 직선부 도로의 VMS를 대상으로 설정하였다. ANOVA TEST를 통하여 VMS 접근거리에 대한 운전자 반응특성(가속도, 속도)을 분석하였으며, 접근 거리에 따른 가속도의 확률밀도함수를 도출하였다. 본 연구의 분석결과는 VMS 설치로 인해 운전자가 체험하는 작업부하가 교통류패턴에 미치는 영향을 도출하는데 활용 될 수 있으며 나아가 이러한 운전자의 반응행태분석은 보다 현실적인 미시적 교통류 모의실험을 위한 기초자료로도 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 현장 실험 조성의 제약을 극복하기 위해 3차원 가상현실(virtual reality)로 설계중인 도로를 모델링한 후, 피실험자가 Eye camera가 장착된 차량 시뮬레이터 (driving simulator)에 탑승하고 주행하면서 운전자가 행하는 선형변화에 대한 동적 반응 및 운전자의 시각행태에 대한 데이터를 획득하였다 본 실험에 적용된 차량시뮬레이터의 그래픽 모듈은 동역학 해석 모듈에 의해 얻어진 데이터를 기초로 하여 운동재현기와 가상환경의 일치감들 최대로 함으로써 피실험자로 하여금 차량시뮬레이터의 비현실성 및 부작용을 최소화하도록 하였다. 또한, Eye camera는 기존의 여타 장비와는 달리 운전자가 헬멧이나 렌즈 등 어떠한 부착장치도 착용하지 않고 실험할 수 있는 FaceLAB을 사용함으로써 운전자의 자연스러운 시각행태를 아무런 데이터 손실없이 획득하였다. 본 연구에서는 조사된 데이터를 바탕으로 도로 안전성을 평가하기 위해 차량 시뮬레이터, Eye camera방법을 통해 설계시 도로 기하구조 변화에 따라 운전자가 느끼는 안전성의 변화를 파악함으로써 도로 기하구조 조건과 안전성의 상관성을 명확하게 규명하고 이를 통해 운전자가 도로 주행시 편안하고 쾌적한 주행을 보장받을 수 있는 도로를 설계 단계에서부터 평가할 수 있는 방법을 제시하려고 한다.
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.
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.
VMS를 통해 제공되는 실시간 교통정보는 운전자의 통행경로선택에 영향을 주는 것으로 알려져 있으며, 이에 따라 VMS 정보를 이용한 운전자 통행경로 제어를 통해 도로망 전체의 운영효율을 최적화하고자하는 다양한 연구들이 이루어져 왔다. 본 연구에서는 실시간으로 주기별로 최적화된 메시지의 내용을 VMS에 표출할 때 도로망 전체의 총 통행시간을 최소화할 수 있는 운전자 경로선택행태 모형을 개발하였다. 우선 운전자의 경로선택을 현실감 있게 반영하기 위해 Stated Preference(SP) 조사를 바탕으로 하여 개발하였다. VMS를 통해 제공되는 메시지 내용과 표출주기가 주어졌을 때 최적의 VMS 정보제공 조합은 유전자 알고리즘을 이용하여 구했으며, 최적해 산출과정에서 필요한 교통분석은 미시적 교통시뮬레이션인 파라믹스를 이용하였다. 실험결과를 살펴보면 모든 시나리오에서 본 모형이 효과적으로 최적해를 찾아가는 것으로 나타났다. VMS 설치 전후를 비교하면 VMS를 운영하였을 때 도로망의 총 통행시간을 줄일 수 있는 것으로 나타났으며, VMS 정보의 표출주기가 짧을수록 VMS 메시지 내용의 개수가 작은 것이 총 통행시간을 감소시키는데 유리한 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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