Congestion and traffic accidents occur on the merge and diverge sections in the interchange of the freeway. Studies have been conducted to reduce the traffic delay and accidents on the merge section in the freeway since 1960s. but a study was not conducted to estimate the speed variation on the merge section construct models estimated for the speed variation and suggest the appropriate measures. The purpose of this study was to identify the traffic flow characteristics on the merge section in the freeway construct the models estimated for the speed variation on the merge section in the freeway and finally establish the appropriate measure for reduction of traffic delay and accidents on the merge section in the freeway. The following results were obtained: I) Speed variations in the urban freeway appeared to be about 3.2mph, 6.5mph and 7.4mph based on the morning peak period, afternoon peak period and 24-hours period but those in the suburban freeway appeared to be about 8.0mph, 11.1mph and 10.1mph based on the same periods respectively. So different speed reduction signs need be installed to reduce delay and accidents on the merge section in the freeway based on the areas and periods as the freeway traffic management system(FTMS). ii) These models estimated for speed variation need to be studied with the changeable message sign(CMS) technique based on the real-time data so that the traffic flow could be maximized and the traffic delay and accidents be on the merge section in the freeway as more efficient freeway traffic management system(FTMS) in the near future.
국내 도로공간은 평면적 공간 분배의 한계점에 다다르고 있으며, 점점 지하공간의 개발을 통한 입체적 공간 분배의 중요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 지상도로와 지하도로의 연계에 있어 서로 다른 두 교통흐름을 안전하게 유도할 수 있는 교통제어 방안에 대한 연구를 수행하였다. VISSIM을 통해 지하도로 내 분·합류부가 존재할 경우의 본선 용량대비 적정 유출·입 교통량을 산출하였으며, 상충 수 분석을 통해 지하도로 내 안전을 위한 적정 교통량 제어수준을 분석하였고, 지상도로의 지·정체 시나리오 분석을 통해 지상부 지·정체 수준에 따른 지하도로 내 위험도 수준에 대한 기초연구를 수행하였다.
From the traffic analysis, and model constructions and verifications for speed prediction on the freeway ramp junctions with 70mph speed limit, the following results were obtained : ⅰ) The traffic flow distribution showed a big difference depending on the time periods. Especially, more traffic flows were concentrated on the freeway junctions in the morning peak period when compared with the afternoon peak period. ⅱ) The occupancy distribution was also shown to be varied by a big difference depending on the time periods. Especially, the occupancy in the morning peak period showed over 100% increase when compared with the 24hours average occupancy, and the occupancy in the afternoon peak period over 25% increase when compared with the same occupancy. ⅲ) The speed distribution was not shown to have a big difference depending on the time periods. Especially, the speed in the morning peak period showed 10mph decrease when compared with the 24hours'average speed, but the speed did not show a big difference in the afternoon peak period. ⅳ) The analyses of variance showed a high explanatory power between the speed predictive models(SPM) constructed and the variables used, especially the upstream speed. ⅴ) The analysis of correlation for verifying the speed predictive models(SPM) constructed on the ramp junctions were shown to have a high correlation between observed data and predicted data. Especially, the correlation coefficients showed over 0.95 excluding the unstable condition on the diverge section. ⅵ) Speed predictive models constructed were shown to have the better results than the HCM models, even if the speed limits on the freeway were different between the HCM models and speed predictive models constructed.
From the traffic analyses, and model constructions and verifications for speed prediction on the freeway ramp junctions with 70mph speed limit, the following results obtained: ⅰ) The traffic flow distribution showed a big difference depending on the time periods. Especially, more traffic flows were concentrated on the freeway junctions in the morning peak period when compared with the afternoon peak period. ⅱ) The occupancy distribution was also shown to be varied by a big difference depending on the time periods. Especially, the occupancy in the morning peak period showed over 100% increase when compared with the 24hours average occupancy, and the occupancy in the afternoon peak period over 25% increase when compared with the same occupancy.ⅲ) The speed distribution was not shown to have a big difference depending on the time periods. Especially, the speed in the morning peak period shown 10mph decrease when compared with the 24hours' average speed, but the speed did not show a big difference in the afternoon peak period.ⅳ) The analyses of variance showed a high explanatory power between the speed predictive models(SPM) constructed and the variables used, especially the upstream speed. ⅴ) The analysis of correlation for verifying the speed predictive models(SPM) constructed on the ramp junctions were shown to have a high correlation between observed data and predicted data. Especially, the correlation coefficients showed over 0.95 excluding the unstable condition on the diverge sectionⅵ) Speed predictive models constructed were shown to have the better results than the HCM models, even if the speed limits on the freeway were different between the HCM models and speed predictive models constructed.
Today freeway is experiencing a severe congestion with incoming or outgoing traffic through freeway ramps during the peak periods. Thus, the purpose of this study is to identify the traffic characteristics, analyze the relationships between the traffic characteristics and finally construct the delay predictive models on the rap junctions of freeway with 70mph speed limit. From the traffic analyses, and model construction and verification for delay prediction on the ramp junctions of freeway, the following results were obtained : ⅰ) Traffic flow showed a big difference depending on the time periods. Especially, more traffic flows were concentrated on the freeway junctions in the morning peak period. ⅱ) The occupancy also showed a big difference depending on the time periods, and the downstream occupancy(Od) was especially shown to have a higher explanatory power for the delay predictive model construction on the ramp junctions of freeway. ⅲ) The delay-occupancy curve showed a remarkable shift based on the occupancies observed : O$\_$d/〈9% and O$\_$d/$\geq$9%. Especially, volume and occupancy were shown to be highly explanatory for delay prediction on the ramp junctions of freeway under O$\_$d/$\geq$9%, but lowly for delay prediction on the ramp junctions of freeway under O$\_$d/〈9%. Rather, the driver characteristics or transportation conditions around the freeway were thought to be a little higher explanatory for the delay prediction under O$\_$d/〈9%. ⅳ) Integrated delay predictive models showed a higher explanatory power in the morning peak period, but a lower explanatory power in the non-peak periods.
국내 고속도로 교통사고 건수는 2020년 기준 약 4천건으로, 비반복적 정체와 높은 주행속도로 인해 다른 도로 대비 교통사고 발생 건수 당 사망자 수는 약3.7배에 달한다. 고속도로의 사고 유형은 측면충돌 및 추돌사고가 대부분을 차지하며, 주요 요인 중 하나는 분·합류부, 사고 등으로 야기되는 위험 교통류라고 할 수 있다. 따라서, 고속도로와 같은 연속류에서 나타나는 위험 교통류는 운전자에게 사고 방지를 위한 중요한 정보라고 할 수 있다. 본 연구에서는 개별차량 정보를 이용하여 속도의 변화 지점과 차로별 속도 차이가 발생하는 구간 등 위험 교통류를 분류하고자 하였다. 지오해시 기반으로 공간을 분리하였으며, 동일 구간 내에서 개별 차량의 속도 차이를 나타낼 수 있는 공간평균속도와 차량간 속도 편차를 이용하여 속도의 동질 구간을 분류하였다. 그 결과 고속도로 위험 구간 정보를 제공할 수 있는 분류부 영향권 구간과 위험 교통류 구간을 추출하였다.
본 연구에서는 차로별 주행 궤적 데이터를 기반으로 차로속도역전현상이라는 개념을 이용하여 연속류 도로의 차로별 교통류 특성을 분석하였다. 1차로의 주행속도가 다른 차로보다 느린 경우를 차로속도역전현상이라고 정의하고, 이를 수식화하였다. 서울외곽순환고속도로(자유로IC~장수IC, 총 18.7km)를 대상으로 주중 5일(월~금) 동안의 오전 첨두시간대 차로별 주행 궤적 자료를 활용하여 거시적 측면과 미시적 측면에서 차로속도역전현상을 분석하였다. 실험구간 전체를 대상으로 차로별 주행속도를 비교한 거시적인 측면의 결과에서는 차로속도역전현상이 발생하지 않았으나, 실험구간을 세분화한 후 단위구간별 주행속도를 이용하여 미시적인 분석을 수행한 결과는 거시적인 분석 결과와 다르게 차로속도역전현상이 많이 발생하는 것으로 나타났다. 보다 혼잡한 구간에서 차로속도역전현상이 두드러지게 나타났고, 고속도로 기본구간보다는 연결로 접속부 구간에서 차로속도현상의 강도가 높게 나타났다. 본 연구의 결과는 머지않아 도래할 차로 교통정보 시대를 대비하여 현재의 교통정보 서비스 링크 단위의 적정성 판단, 차로 기반의 최적 경로 안내 서비스의 방향 결정 등에 기초적인 데이터로 활용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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