본 연구에서는 다차로 고속도로에서 트럭주행 차로를 제한하는 전략이 교통류 변수(평균속도, 차선변경 횟수, 총교통량의 변화)에 어떤 영향을 미치는 지를 알아보았고, 또한 본 연구에서 제안된 트럭주행 차로를 제한하는 전략에 대한 대안들의 적용 타당성을 알아보았다. 교통 시뮬레이션을 위해 두 가지 형태의 가상 네트워크와 교통수요를 설정했으며, 트럭 차량의 주행을 제한하는 차로의 수에 근거하여 3가지 실행가능한 시나리오를 설정하였다. PARAMICS 시뮬레이션 모형이 주요 분석 Tool로 사용되었다. 통계분석을 통해 시나리오에 따른 교통류 변수에 대한 영향을 분석하였다. 결과적으로, 트럭주행 차로를 제한하는 전략은 다차로 고속도로에서 교통류의 흐름에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 이 연구는 트럭 주행 차로를 제한하는 전략이 성공적으로 시행되기 위해 트럭 차량의 주행을 제한하는 차로의 수의 결정이 중요한 요소가 될 수 있다는 것을 보여주었다.
고속도로 합류부 지점의 감응식 루프 검지기를 통한 정보 수집의 질은 검지기의 설치 위치와 관련이 있다. 검지기로부터 얻은 교풍자료들은 안정된 교통의 흐름과 높은 안전 수준을 유지하게 위해 필수적으로 사용된다. 또한, 이러한 정보는 교통관리전략 위한 입력 자료로도 사용된다. 본 연구에서는 대표적인 교통관리 전략중 하나인 램프 미터링의 효과를 극대화하기 위해 고속도로 합류부에서의 검지기 최적 설치 위치를 통계기법을 이용하여 산정하였고, 주요한 분석도구로써 미시적 교통 시뮬레이션 모형인 PARAMICS를 사용하였다. 검지기 설치 위치 산정은 통계분석을 통해 도로 구간 별 교통류 특성에 매우 의존하고 있음을 규명하였다.
네트웍의 용량의 개념이 없는 미세한 교통혼잡 도구로서 Microscopic시뮬레이션 모형인 Paramics가 소개된다. 모형의 기본구조가 설명되고, 특히 응용사례로서 서울시 교통관리 시스템을 설치함에 있어서 대안의 평가에 따른 제반 결과의 척도를 이끌어 내는 절차가 소개되었고, 아울러 결과가 분석되어 제시되었다. 이는 미시적 교통 시뮬레이션을 위한 고성능의 소프트웨어로서 각 차량들은 상세한 속성들을 가지고, ITS와 운전자와의 인터페이스를 모델링 할 뿐만 아니라 정확한 교통류, 대중교통 시간, 혼잡정보를 시뮬레이션 할 수 있는 장점이 있는바 적용 분야로서 여기까지가 있으나 혼잡이 있는 도로 네트워크 및 일반도로 네트워크와 ITS 인프라의 존재상황에서 제반 모델링이 가능한바 이를 통한 도시고속도로 관리시스템의 효과를 분석하였다. 신호의 영향, 첨단신호제어, 램프 미터링, 루프 검지기, 다양한 속도 표지, VMS 정보전략 등의 기능을 소개하고 금번 서울시의 사례를 통한 모형의 장단점을 보고한다. 아울러 이 시뮬레이션 모형의 한계도 함께 지적되었다.
본 연구에서는 램프미터링과 요금소 본선미터링을 이용한 고속도로 통합교통관리 전략을 제시하였다. 램프와 본선의 통합 미터링을 위해 FREQ에서 램프미터링 진입허용 교통량의 최적화에 사용되는 Demand-Capacity 모형을 수정하여 최적 신호시간 산정모형을 제시하였다. 본 모형은 구간별 통과교통량을 최대화하는데 목표가 있으며, 본선 요금소 및 램프의 미터링 신호시간을 결정할 수 있다. 서울외곽순환선의 김포요금소~시흥요금소 구간을 대상으로 PARAMICS와 API를 이용하여 시뮬레이션 효과분석을 시행하였다. 시뮬레이션 분석결과, 본선미터링을 통해 램프미터링 단독 운영 대비 본선을 소통원활 상태의 속도로 유지할 수 있었으며, 정체구간에서 본선의 통과교통량이 14% 개선된 결과를 나타내었다. 또한 요금소에서의 신호운영으로 400m의 대기행렬이 발생되나, 정체의 분산으로 인해 본선과 램프 모두에서 보다 효율적 교통운영이 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 미시적 교통 시뮬레이션 모형을 이용하여 대표적인 트럭관리전략 중에 하나인 트럭차로이용제한 전략의 대안을 다양한 효과 척도를 통해 평가하였다. 본 연구에서는 먼저 트럭차로 이용제한 전략이 어떠한 교통 조건, 기하구조 조건에서 긍정적인 효과를 보일 지에 대한 이해를 제공한다. 이를 위해 다양한 수준의 교통수요와 트럭비율을 주요 영향 인자로 설정하여 시뮬레이션 분석을 시행하였다. 결과적으로 본 전략이 효과를 보이기 위해서는 최대 교통류율이 1,300대/시/차로 이상 이거나 트럭차량이 전체 교통량에서 차지하는 비율이 적어도 10% 이상 되어야 한다는 것이다. 이러한 결과를 바탕으로 미국에서 가장 트럭교통량이 많은 곳 중에 하나는 710 고속도로 북쪽 방향 23마일 구간에 대해 시행 가능한 트럭차로 이용제한 대안 별로 영향 분석을 시행하였다. 결과적으로, 트럭차량이 많이 포함되어 교통이 혼잡할 때에는 편도 4차로 중 왼쪽 2차로에 대한 트럭통행을 제한한 경우 교통 흐름이 향상되고 차량 당 평균 연료 소비량이 가장 적은 것으로 나타났다. 이를 통해, 트럭차량 통행 제한차로수의 결정은 또한 이러한 전략의 성공에 중요한 역할을 하는 요소임을 증명하였다.
본 연구에서는 운전자의 일관성 있는 교통 정보 학습과정을 기반으로 한 일별 동적 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 교통 정보 서비스의 효과 분석이 가능한 형태의 체계를 갖추었다. 즉, 교통 시스템에는 교통 정보 서비스 업체(ISP, Information Service Provider)가 존재하며, ISP의 가입자는 과거 실시간 교통 정보를 제공받으며, 이를 바탕으로 경로를 선택한다. 반면, 교통 정보 미가입자는 개인의 경험 또는 친구, 교통방송 등을 통해서만 교통 정보를 학습하게 된다. 운전자의 경로 선택은 Boundedly-rational 모형으로 표현되었으며, 주어진 동적 통행 수요와 경로 선택에 따른 도로 교통망의 성능을 평가하기 위해 미시 교통 시뮬레이션 모형 (파라믹스)이 사용되었다. 개발된 모형은 실제 도로망에 적용되었으며, 도출된 결과는 개발된 모형의 수렴성과 일관성있는 교통 정보 학습 모형의 효과를 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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