Abstract
Recently due to the increase of cars and city life, the traffic congestion has worsened. It Is particularly worse in the center of the metropolis. Within the general public means, the public transport buses have the advantage of being more cheap, accessible and mobile. But as there is no separate lane for buses, the collision of cars and buses are creating damage to public service. In order to solve this situation, the bus priority signal system has been introduced to reduce the bus travel time and improve its services. The purpose of this study is to establish bus priority signal algorithm which builds bus efficiency under the real-time traffic signal control system and to analyze the effect of it. As the green time was calculated against real time (under the real-time traffic signal control system), compared to existing bus priority signal there was a reduction in cross street loss. The modified cycle was used to maintain signal progression. A case study was carried out using VISSIM simulation model. In result of this study, we found that there was a decrease in bus travel time despite some evidence of car delays and compared to existing bus priority signal the delay of dishonor could be reduced dramatically. The analysed result of person delay using MOE, is that there is evidence that when bus priority signal is in effect, the person delay is reduced.
버스는 대중교통의 대표적인 수단으로 지하철보다 운영이 저렴하고 접근성이 뛰어나다는 장점을 가지고 있음에도 불구하고 일반차량과 도로를 공유하여 사용하기 때문에 도로혼잡의 직접적인 영향을 받고 있다. 이러한 버스의 정시성, 신속성, 쾌적성 등 버스서비스의 개선을 위해 버스우선신호의 도입이 요구되고 있다. 버스우선신호의 필요성 증대와 관련하여 서울시에서 운영되고 있는 실시간 신호제어시스템(COSMOS)은 버스우전신호에 대한 제어전략이 구축되어 있지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 교통상황에 대응하여 신호시간을 결정하는 실시간신호제어시스템에서 대중교통, 특히 버스의 효율성을 높이는 버스우선신호 알고리즘을 정립하여 그것의 효과를 평가하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 실시간 교통대응제어를 기반으로 버스우선신호를 제공하기 때문에 기존 버스우선신호에 비해 부도로의 교통상황을 고려할 수 있다는 장점이 있다. 도심의 신호운영에서 중요시되는 연동을 유지하면서 우선신호를 제공하기 위해 수정주기 개념을 도입하였다 모의실험 결과 실시간 신호제어시스템하의 버스우선신호를 실행한 경우 그렇지 않은 경우와 비교하여 총지체는 증가하나 이는 기존 버스우선신호보다는 비교적 총지체를 감소시킨 것으로 나타났다. 버스통행시간의 감소로 버스서비스의 개선이 예상된다. 또한 버스의 재차인원을 고려할 경우, 차량이 아닌 사람을 기준으로 지체를 계산하기 때문의 본 알고리즘의 효율성을 인정받을 수 있다.
