운전자가 원하는 통행시간 예측 정보를 제공하기 위해서는 이미 알고 있는 교통상황 하에서의 통행시간 추정이 선행되어야 한다. 그러나 현재 고속도로에 적용되고 있는 지점검지기에 의한 통행시간 추정 방법은 신뢰성 있는 통행시간을 산출하기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 신뢰성 있는 예측정보를 제공하기 위한 기반 결과로서 고속도로 경로의 기 종점 영업소 간에서 실제 소요된 통행시간의 추정에 주안점을 두었다. 통행시간 추정시 교통정보의 활용도 측면에서 매우 유용하면서도 풍부한 고속도로 통행료 수납시스템 (Toll Collection System, TCS) 자료를 이용하였다. 경로통행시간 추정모형에서는 경로 내의 링크통행시간을 조합하여 고속도로의 경로통행시간을 추정하였다. TCS 자료가 결측 된 경우에는 통행시간의 증가패턴을 분석하여 선형보간법을 통해 이전주기의 TCS 통행시간을 참조하였다. 결측이 장기간 지속되거나 통행시간의 변동이 심한 전이시간대에는 VDS 시공도에 의한 동적인 통행시간을 추정하였다. 본 연구에서 제안한 모형을 통해 추정된 경로의 통행시간은 경로를 직접 통행한 차량들의 통행시간과 통계적으로 차이가 없음이 검증되었다. 제안모형은 동일 출발 시간대에서는 통행시간의 편차가 심하고 전 후 시간대에서는 통행시간 대푯값의 변화 패턴이 불규칙한 장거리 구간에 대해 신뢰성 있는 통행시간을 추정할 수 있었다. 본 연구에서 추정된 통행시간은 교통 상황의 성능 지표 및 실시간 통행시간 예측 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 고속도로 교통관리시스템에서 VDS 교통정보 와 대상지역의 TCS로부터 여행시간을 수집하고, 이들 자료를 토대로 신경망 이론을 이용한 여행시간 추정(Estimation)모형을 구축하였다. 또한, 신경망 이론에 칼만필터기법(Kalman Filter Technique)을 연계하여 단위시간 동안의 여행시간을 예측(Prediction)하여, 고속도로 이용자에게 보다 향상된 실시간 여행시간정보를 제공할 수 있는 여행시간 추정 및 예측 알고리즘을 개발하였다. 신경망 모형의 여행시간 추정 방식과 현재 적용되고 있는 여행시간 산출 방식의 비교/분석을 위해 각 각의 여행시간 산출방식에 의한 평가지표별로 시행한 평가의 결과는 신경망 모형이 제시한 대부분의 지표에서 상대적으로 우수하게 나타났다.
최근 들어 널리 확대되는 ITS시설과 장비의 효율적인 활용을 위해서는 실시간 통행시간예측과 같은 핵심기술의 개발이 매우 중요하다. 실시간 통행시간 예측기술을 통해 도로 이용자에게 통행시간 정보를 제공해줌으로써 운전자가 정보에 기반을 둔 선택을 할 수 있게 되며, 이에 따라 도로이용자의 통행 효용 및 도로시설 이용효율을 극대화할 수 있다. 본 연구에서는 자료 성질이 다른 VDS정보와 AVI정보를 하나의 틀 안에서 융합하는 모형을 제시하였으며, 이를 통해 VDS정보의 실시간성과 AVI 정보의 현실반영 특성을 반영한 통행시간추정이 가능하게 되었다. 또한 실시간 교통정보 제공을 위해 알고리즘의 수치연산 처리량이 실시간 현장 적용이 가능한 수준이 되도록 모형을 개발하였다. 본 연구에서 제시된 통행시간 추정 모형의 적용가능성과 신뢰성은 실제 국도 교통량자료를 이용하여 검증하였다. 실험결과에 따르면 본 모형은 연산처리 효율성이 매우 우수하여 실시간 운영 이 가능할 뿐만 아니라 실시간으로 수집되는 검지정 보를 사용함으로써 예측의 정확도를 향상시켰다. 특히 본 연구에서 제시한 이질적 자료의 융합방법은 향후 새로운 형태의 검지자료를 활용하는데 있어서 매우 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
실시간 통행시간관련자료의 집계시간간격은 보다 신뢰성있는 통행시간정보제공과 교통정보센터의 효율적인 운영을 위해 매우 중요한 요소이다. 그러나 대부분의 기존 VDS 및 TCS교통정보 데이터는 통계학적·공학적 차원에서의 합리적인 연구나 검증없이 경험적 간격으로 집계되고 있다. 본 연구의 목적은 링크 및 교통축(Corridor) 통행시간 산정 및 예측시의 최적 집계 시간간격을 결정할 수 있는 통계학적 모형을 개발하고 실제 도로망에서 수집되는 통행시간자료에 적용하는 것이다 첫째로, 본 연구는 링크 및 교통축 통행시간 산정 및 예측으로 인한 오차를 계량화하는 통계학적 모형을 제시하고, 제시된 모형의 의미를 교통류이론 측면과 통행시간정보 이용자측면에서 살펴보았다. 둘째로, 미국 Texas, Houston의 도시고속도로에서 AVI시스템을 통해 수집된 통행시간자료를 제시된 모형에 적용하였다. 적용결과 링크통행시간 산정을 위한 최적 집계시간간격보다 링크통행시간예측을 위한 최적 집계시간간격이 큰 것으로 나타났으며, 교통축 통행시간 산정 및 예측을 위한 최적 집계시간간격은 교통축을 구성하는 링크간의 상관관계 (Correlation)에 큰 영향을 받는 것으로 분석되었다.
최근 높은 스마트폰 보급율과 ITS (intelligent transportation systems) 인프라 확충 등 정보통신기술(information and communications technology, ICT) 이용 활성화로 실시간 교통정보의 수집원이 증가하였다. 이렇게 다양하게 수집되는 실시간 교통정보의 정확도는 VDS(vehicle detection system), DSRC (dedicated short-range communications), GPS (global positioning system) probe와 같은 다양한 교통정보 수집원별 시공간 혹은 교통상황 등 다양한 환경에 따라 다르게 나타날 수 있다. 본 연구의 목적은 이질적 교통정보가 동시에 수집될 경우, 실시간 교통정보의 정확도를 향상시키기 위한 융합 전략의 제시에 있다. 이를 위해 고속국도(892.2 km, 227개 링크), 일반국도(937.0 km, 2,074개 링크)를 대상으로 주행 조사를 실시하였으며, 해당 링크 및 시간대에 probe 차량 5대의 평균 통행속도는 실시간 교통정보 수집원별(VDS or DSRC, GPS-based A, B) 정확도 평가의 기준 혹은 참값으로 활용되었다. 결과적으로 제시된 융합 전략에 대한 정확도 개선 효과는 일반국도에서 1개 수집원을 제외하고 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 향후 다양한 기관으로부터 서비스되는 실시간 교통정보가 동시에 연계되는 환경에서 보다 정확한 교통정보 서비스의 가능성을 확인하였다.
본 연구에서는 CA(Cellular Automata)규칙을 이용하여, 돌발상황의 영향을 분석할 수 있는 시뮬레이션 모형을 구축하고, 실시간 자료인 VDS 자료와 현장측정 자료를 이용하여 시뮬레이션 모형을 검증하였다. 이렇게 구축된 시뮬레이션 모형을 이용하여, 고속도로상에서 돌발상황이 발생하였을 때의 영향을 분석하였다. 그 결과는 5% 신뢰구간에서 통계적으로 유의함으로 나타났다. 돌발상황의 영향을 분석하기 위해서 돌발상황의 지속시간과 교통량의 변화에 따른 돌발상황의 유형을 분류하였고, 각각의 돌발상황 유형에 따른 영향을 분석하였다. 이때 돌발상황에 의한 영향은 구간 통행시간의 변화와 혼잡 지체시간의 변화를 통해서 분석하였다. 결과에 따르면, 교통량이 적을 때는 교통류가 돌발상황에 의해서 거의 영향을 받지 않았고, 교통량이 증가함에 따라, 돌발상황에 의한 영향이 점점 더 커지는 것으로 나타났다. 또한, 교통량이 2000대/시를 넘어설 때는 돌발상황이 발생하지 않더라도, 교통량의 증가에 따라 혼잡지체가 자연스럽게 발생하는 것으로 나타났고, 돌발상황이 45분 동안 계속될 경우에는 약 425∼722대·시의 지체가 발생하였다.
본 연구에서는 교통상황을 대변할 수 있는 주요 요인변수 도출을 목적으로 교통상황 유형에 대해 분류분석을 수행하였다. TTI(Travel Time Index)를 교통상황 판단 기준으로 사용하였고 VDS에서 일반적으로 검지되는 데이터를 활용하여 분석을 수행하였다. 먼저 요인분석을 통해 교통상황에 영향을 주는 주요인을 선정하였고, 주요인에 대하여 군집분석을 통해 교통상황을 군집화하였다. 그 후 TTI를 기준으로 각 군집별 분산분석을 실시하고 유사한 군집을 병합하여, 교통상황 유형을 분류하였다. 분석 결과 교통상황을 대변할 수 있는 주요 요인변수로 최대대기행렬길이와 점유율을 도출하였다. 본 연구 방법론을 통해 교통상황에 영향을 미치는 주요 요인변수만을 활용하여 효율적인 교통혼잡 관리가 가능할 것으로 기대된다.
선행 차량과의 상대속도에 따른 차두거리 분포에 관한 연구를 위해 연속류 도로 중 국도에 설치된 차량검지기(VDS, Vehicle Detection System)의 교통정보 수집자료를 분석하였다. 수집자료를 차선별, 방향별로 정렬하여 선행 차량과 후행 차량 사이의 속도차이인 상대속도와 검지기 통과시간 및 차량의 속도를 이용하여 차두거리를 산출하였다. 모든 시간대를 대상으로 산출된 상대속도와 차두거리의 분석을 통해 두 변수간의 관계를 분석한 결과 고르게 분포하고 있는 것으로 나타났고 동일차량군 주행에서 차두거리의 중간값은 약 40m이며, 이는 자료구축 및 분석부분에서 언급한 A~D영역을 분류함에 있어 기준이 될 수 있었다. 시간대에 따른 차두거리 분포에 대한 분석을 위해 수집된 모든 자료의 교통량을 통해 첨두교통량을 산정하고 이를 기준으로 첨두시간과 비첨두시간을 분류하여 차두거리 분포의 차이를 분석하였다. 첨두시간은 비첨두시간에 비해 상대적으로 앞 차량과의 속도 차이가 적고 차두거리가 좁은 것으로 나타났기 때문에 선행차량과 같은 주행 패턴으로 추종한다고 할 수 있고 비첨두시간는 차두거리가 상대적으로 넓은 것으로 나타났다. 이는 운전자의 행태를 나타낼 수도 있는 것으로 차두거리가 좁을수록 공격적인 운전을 하며 본인의 총 통행시간을 줄이고자 하는 욕구가 크다고 미루어 짐작할 수 있겠다. 하지만 여가통행과 비첨두시간의 경우는 첨두시간에 비해 차두거리가 넓은 것으로 미루어보아 시간적 압박이 적어 상대적으로 여유로운 운전행태를 보인다고 할 수 있겠다.
과거에는 고속도로 상에 일정간격으로 설치하여 운영 중인 VDS(Vehicle Detection System)에서 주기적으로 검지되는 지점자료나 실제로 도로를 주행하면서 교통상황을 측정하는 프로브 차량(Probe Vehicle)들을 이용하여 통행시간을 추정해 왔으나 단순한 현시점에서의 통행시간을 나타내는 점이나 설치구간이 조밀하지 못한 곳에서의 정확성 등 많은 문제점이 있어왔다. 이에 본 연구에서는 고속도로 통행료 수납자료(Toll Collection System)를 출발시각 기준으로 정렬하고, 이를 Fuzzy c-means 클러스터링 기법을 사용하여 고속도로 통행료 수납자료의 특성에 따라 분류한 후 하나의 대푯값으로 추출하여 Kalman Filter 기법에 적용하는 고속도로 통행시간 예측 모형을 설계한다.
무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle), 헬리콥터, 항공기를 이용하여 실시간 교통자료를 수집하는 항공 기반 차량 검지시스템(ADS: Aerial-Based Vehicle Detection System)에 관한 연구가 미국, 일본, 독일에서 이루어져 왔다. 따라서 본 연구에서는 ADS의 교통자료 수집 시스템으로 활용 가능성을 검토하기 위하여 먼저 ADS에 의하여 수집된 자료가 이미지프로세싱 등 자료추출 기법을 거쳐 통행속도 등 교통정보를 산출할 수 있는 지를 확인하였다. 다음으로는 ADS에 의하여 수집된 자료의 신뢰성 정도가 교통정보 제공에 적합한 지를 확인하였다. 그 결과 ADS는 기존에 상시적으로 실시간 교통정보 제공을 하기 위하여 사용되고 있는 VDS 등을 대체하기에는 기술적 비용적 측면에서 어려움이 있을 것으로 파악되었다. 하지만 재해 발생 등 비반복적 교통상황이 장시간 발생할 경우 비상교통관리대책 등을 세우기 위한 보완적 방안으로 활용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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