Abstract
The ubiquitous transportation system environments make it possible to collect each vehicle's position and velocity data and to perform more sophisticated traffic flow management at individual vehicle or platoon level through V2V and V2I communications. The VISSIM simulation experiments were performed to address the issues in developing the preventive congestion management algorithm proposed in the companion paper. Traffic flow stability measures were developed based on the platoon profile, which enables us to explicitly consider traffic flow stability in traffic flow management. Traffic flow management strategies according to the traffic flow states were proposed: Maintain the equilibrium speed for free flow state, maintain the traffic flow stability by platoon control for critical state, and surpress the shock wave propagation for congested state. And finally potential benefit of the proposed traffic flow management scheme was evaluated based on the simulation experiment results. It is considered that extensive field experiments should be performed to confirm the simulated results.
유비쿼터스 교통환경이 구현되면 기존 ITS 환경에서는 불가능하였던, 개별차량 위치, 속도 등 미세한 데이터 수집이 가능해 지며, V2V(Vehicle-to-Vehicle), V2I(Vehicle-to-Infra) 양방통신이 가능해 짐에 따라 개별차량 혹은 차량군 단위의 미세 제어가 가능해 진다. 이러한 유비쿼터스 교통 환경의 장점에 입각하여 교통류 안정성을 지표로 하는 연속류 정체예방관리 방안이 선행연구에서 제시된 바 있다. 본 연구에서는 유비쿼터스 교통환경에서 정체예방관리를 실현함에 있어 제기된 쟁점사항들에 대하여, VISSIM 시뮬레이션 실험결과에 입각하여 해답을 제시하였다. 교통류 안정성을 명시적으로 교통류 관리에 적용할 수 있도록, 유비쿼터스 교통환경에서 수집 가능한 차량군 길이와 간격으로 도출하였다. 또한 교통상황에 따라 차별화된 운영관리가 필요하다는 타당성을 도출하고, 교통상황 구분 및 상황별 운영관리 방안을 제시하였다. 마지막으로 이러한 관리를 수행하였을 때 어떠한 잠재적 이익이 있는가를 보여주었다. 본 연구 결과는, 제반 제약조건으로 말미암아 제한적인 시뮬레이션 실험을 통해 도출되었다. 그러나 유비쿼터스 교통환경에서 새로운 개념의 교통관리를 시행하는 데 있어 그 타당성은 보여줄 수 있었다고 판단된다. 향후 보다 포괄적인 현장실험을 통해 제반 결과들이 확정되어야 할 것이다.