스마트하이웨이는 고속 주행하는 운전자에게 교통안전 개선 및 교통사고 발생률 감소, 지능적이고 편리한 주행환경을 지원하는 지능형 고속도로이다. 스마트하이웨이를 구현하기 위해 장애물, 야생동물, 고장차등과 같은 위험상황 정보 수집이 필요하다. 현재 고속도로에서 다양한 센서를 이용하여 교통정보를 수집하고, 분석하여 운전자에게 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 기법은 다양한 정보수집의 한계, 기상여건에 따른 정확도의 결여 및 유지관리의 한계 등의 문제가 있다. 따라서 위험 정보를 수집하여 운전자에게 안전주행정보를 제공하기 위해서는 레이더 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 위험 정보를 수집하기 위하여 개발한 34.5GHz RWR(Road Watch Radar) 레이더를 사용하였고, 현장 시험을 통해 레이더의 장애물 탐지 성능, 분해능 성능을 입증하였다.
스마트하이웨이는 고속 주행하는 운전자에게 교통안전 개선 및 교통사고 발생률 감소, 지능적이고 편리한 주행환경을 지원하는 차세대 고속도로이다. 스마트하이웨이를 구현하기 위해 도로조건 및 주행 중인 차량들의 상태, 기타 다양한 데이터의 수집이 필요하다. 현재 고속도로에서 광학센서(CCTV 등)를 이용하여 교통정보를 수집하고, 분석하여 운전자에게 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 기법은 다양한 정보수집의 한계, 기상여건에 따른 정확도의 결여 및 유지관리의 한계 등의 문제가 있다. 도로상태 정보를 운전자와 자동차에게 안전주행정보를 제공하기 위해서는 환경 변화에 영향을 받지 않은 레이더 시스템과 알고리즘 처리 기술이 필요하다. 본 논문에서는 노면상대 성능을 실험하가 위해 9.4GHz 레이더를 이용하였고, 표적 탐지 성능 시험은 개발한 레이더 시스템을 사용하였다. 각 레이더로부터 획득한 데이터를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 그 성능을 비교, 분석하였다.
첨단도로 안전시설물, 첨단교통관리기법 등을 기반으로 하는 다양한 첨단 교통서비스는 교통사고 등의 돌발상황을 감소시킬 것으로 예상되며, 이에 따라 도로의 지 정체 역시 감소될 것이다. 따라서 안전성 향상에 따른 지 정체 감소효과를 편익항목에 포함시킬 수 있다. 그러나 현재 우리나라의 투자평가지침에서는 이를 편익으로 계상하지 않고 있다. 스마트도로에서 제공하는 첨단 교통서비스는 인프라의 초기 투자비용을 상승시키지만 새로운 서비스로 인한 편익이 계상되지 않아 비용/편익 분석 시에 경제성을 확보하지 못하는 문제점을 가지게 된다. 따라서 본 연구는 과거 3년간의 고속도로 사고 자료를 이용하여 평균 차로차단시간을 추정하고, 미시적 시뮬레이션을 이용하여 구축된 자료와 회귀분석기법을 통해 지체시간 추정모형을 개발하였다. 또한 개발된 모형이 투자평가기법에 적용될 수 있도록 계량화에 필요한 원단위(평균용량감소비율 등)를 제시하였다. 개발된 방법론을 스마트하이웨이사업 사례에 적용 결과, 스마트 안전시설로 인한 사고감소율을 10%로 가정하였을 경우, 30년 동안 총 안전성 향상 편익은 1,392억 원에 이르는 것으로 분석되었다.
본 연구는 고속도로에서 발생하는 비반복적 정체 중 교통사고로 인하여 발생하는 돌발상황에 대한 운영관리 부족 및 처리시간에 대한 정보제공 요구증가에 따라 이에 대응할 수 있는 돌발상황 처리시간 예측모형개발을 개발하였다. 돌발상황 처리시간 예측모형을 개발하기에 앞서 종속변수인 사고처리시간을 사고등급 A, B, C등급으로 구분하였으며, 독립변수로는 교통량, 사고차량수, 사고시간대 등 총 15개 변수를 적용하여 모형을 개발하였다. 모형도출결과 돌발상황 처리시간에 영향을 미치는 주요변수로는 교통량, 중차량포함여부, 사고시간대가 도출되었다. 또한 돌발상황 처리시간 예측모형에서 영향 변수로 도출된 변수들을 토대로 의사결정나무를 구축하였으며, 이때 CHAID기법을 적용하였다. 그 결과 1차적으로 사고등급 A, B등급과 C등급으로 구분되었으며, 2차적으로는 도로의 교통량으로 분리되었다. 본 연구를 통하여 도출된 돌발상황 처리시간 예측모형과 의사결정나무를 통하여 향후 고속도로 돌발상황 발생시 도로이용자들에게 보다 신속하고 실효성있는 교통정보를 제공하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
2004년 5월에 폴란드와 다른 동유럽 국가들이 EU에 가입되었다. EU에 가입 후에 폴란드는 도로부분의 투자 현실화를 촉진할 수 있을 것이고, 2005년에 도로 네트워크 상태의 중요한 개선을 이룰 수 있을 것이다. 폴란드 정부는 고속도로의 건설에 요구되는 전체 투자를 하는 것이 불가능하므로, 공공$\cdot$민간 파트너쉽에 기반한 프로젝트 투자의 최신의 기법을 개발하기를 원한다. 높은 품질의 교통 네트워크 없이는 경제적인 경쟁을 할 수가 없다. 이것은 EU에서 유럽 교통 네트워크를 구축하려고 하는 이유 때문이다. 유럽 교통 네트워크는 서유럽의 15개국과 폴란드와 같이 새로 가입된 회원국들 사이에 연결 고리를 제공해 줄 것이다. 그 결과로서, 폴란드는 향상된 교통 기반시설 네트워크를 확립할 것이다.
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.
직접적인 신호제어 및 정보제공을 이용한 교통혼잡의 완화는 링크수준(Link-level)의 자료와 통행수준(Trip-level)의 자료를 동시에 이용하는 것이 효율적이나, 통행수준의 자료인 교통수요의 기점과 종점, 그리고 출발시간 등이 검지체계를 통해서 직접적으로 얻을 수 없어 이를 간접적으로 추정하는 것이 필요하다. 따라서, 본 연구의 목적은 기존의 기종점 추정 모형과는 달리, 교통류 시뮬레이션 모형이나 기종점 수요에 대한 시계열자료 등의 사전정보 없이도 링크교통량만을 가지고도 해당 네트워크에 가능한 모든 O-D조합에 대한 분할비를 동시에 시간 효율적으로 추정 가능한 모형을 개발, 비교하는 것이다 이 모형에는 비통행배정기반 모형에 적합한 칼만필터를 베이지안 갱신법에 기초하여 개발하고 최소자승법과 이를 토대로한 정규화 최소자승법도 함께 제시하였다. 본 연구에서 개발한 3가지의 모형을 가상의 고속도로 네트워크에 적용한 결과, 갑작스러운 수요 변화를 가지는 교통수요 패턴과 첨두를 3개 가지는 하루 24시간 교통수요 패턴에도 적응성 있는 결과를 보였다. 따라서, 본 모형은 연속류에서 수요관리 및 제어, 여행시간 예측과 동적통행배정, 차종분류 등의 기초적인 자료획득을 위해 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
링크에서 관측된 교통량과 기존의 기종점표(Origin-Destination matrix)를 결합해 새로운 OD를 추정하고자 하는 연구들은 1980년대부터 20여년간 많은 연구자들을 통해 논의되어 왔다. 특히 최근들어 ITS 등의 보급으로 교통관리를 위한 기본자료로서 링크 교통량의 관측이 확대되면서, 도시고속도로 및 간선도로 관리, 경로안내 시스템 등에 사용될 목적으로 링크관측교통량 자료를 이용한 OD 추정의 필요성이 더욱 높아지고 있다. OD 추정을 위해 사용되는 기존기법으로는 여러 가지가 있으나 가장 대표적인 기법으로는 베이지안 추정을 이용하는 통계적 방법(Maher, 1983), Entropy 극대화 규칙을 이용하는 방법(Van Zuylen and Willumsen, 1980; Fisk and Boyce, 1983; Fisk, 1989), 최우추정법을 이용한 방법(Spiess, 1987), 그리고 일반화 최소자승법을 이용하는 방법(Gothe et al., 1989; Bell, 1997; Yang et al., 1992) 등이 있다. 본 연구에서는 이러한 방법들 중 최소자승법을 이용해 OD추정모형을 구축하고, 최적해를 얻기 위하여 유전알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 알고리즘을 개발하였다 또한, 개발된 모형을 통해 얻은 결과를 Spiess(1990)가 제시하여 현재 EMME/2에서 사용되고 있는 Gradient method의 결과와 비교하였다. 본 연구에서는 모형의 추정력 비교를 위해 각 기종점 통행량의 평균 추정오차 외에 동일한 기점을 갖는 기종점 통행량 간의 규모순위(OD 구조) 추정력을 확인하였다. 서울시 내부순환도로를 분석대상으로 하여, 대상지역에서 오전에 조사된 OD를 기존(Target) OD로 사용하였고, 오후의 OD를 추정대상 OD로 설정하였으며, 각 링크에서 오후에 조사된 실제교통량을 링크 관측교통량으로 사용하였다. 분석결과 유전알고리듬을 이용한 최소자승법을 통해 얻은 결과가 Gradient method를 통해 얻은 결과에 비해 우수한 것으로 나타났다.
연속교통류 운영 및 설계에서는 최대통과교통류율에 따른 교통류 상태변화 분석이 중요하다. 최대통과교통류율은 연속교통류 운영상태를 평가함에 있어 기준이 되고 있으며, 병목현상과 같은 지 정체 발생시 최대통과교통류율이 급격히 감소하게 된다. 현재까지 이러한 연속교통류 운영과 관련된 다양한 연구들이 수행되었지만, 변화되는 교통량을 명확하게 식별하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 교통운영 및 설계 등의 다양한 연구를 수행하는 데 있어 가장 중요한 실시간 교통량 변화 검지 방법론에 대한 연구를 실시한다. 이를 위하여 도시고속도로 자유로 구간의 24시간 레이더검지기의 시계열 자료를 이용하며, 교통류 상태 구분에는 통계적 기법의 일환인 터닝포인트 분석(Tunring Point Analysis, 이하 TPA)를 적용한다. TPA는 베이지안 접근법(bayesian approach)을 이용하며, 차량도착은 포아송 분포로 가정한다. 분석대상 구간에 대한 터닝포인트(Turning Point, 이하 TP)를 도출하였으며, 교통량이 변화되는 시점을 확인할 수 있었다. 또한 실시간 교통상태변화 검지를 위한 방법으로 TP지속시간을 설정하여 분석을 실시하였으며, 실시간으로 교통량의 변화를 검지하였다. 이는 기존의 직관적이고 경험적인 접근법의 한계를 극복할 수 있는 장점을 가지며, 실시간으로 교통량 변화를 식별할 수 있어 램프미터링(ramp-metering), 가변차로 등의 교통운영관리에 적용이 가능하다.
경부고속도로 건설을 기점으로 급격한 경제성장을 이룬 우리나라 고속도로는 현재 신규도로의 건설사업 물량이 둔화되면서 기존의 도로망을 효율적으로 활용하고 최적의 공용성 유지가 필요한 시점이 되었다. 최적의 공용성 확보를 위해 교통하중을 가장 적극적으로 통제하는 방법은 과적단속이다. 본 연구에서는 과적단속의 효율화를 위해 고속축하중측정 시스템을 개발하고 이를 통해 국내 고속도로 과적화물차 행태 분석을 실시하며, 본 시스템을 활용한 과적단속시스템 개발 가능성에 대하여 검토하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구에서 개발한 고속축하중측정 시스템은 차로당 2조의 루프센서와 2조의 축중센서, 2조의 원더링센서로 이루어져 있다. 특히 원더링센서는 차량의 좌우 타이어의 위치 판독이 가능하여 과적단속 시스템으로 활용시 차로의 이탈유무를 판독할 수 있으며, 윤거 측정 및 윤형식(단륜/복륜) 구분이 가능하여 차종을 구분함에 있어서 기존 차종분류 시스템보다 세분화된 분류가 가능하여 12종 차종분류시 오분류 비율이 매우 낮은 장점을 가지고 있다. 본 시스템에 대한 검증시험 결과 모든 시험조건의 전체평균오차가 축하중 15% 이내, 총하중 7% 이내로 나타났다. COST-323에서 제시하고 있는 WIM 등급기준에 따르면 사회기반시설 설계와 유지관리 및 평가목적으로 사용가능한 B(10) 등급으로 나타났으며, 과적이 가장 문제되는 5축 카고 화물차에 대한 분석결과는 축중량 오차 8%, 총중량 오차 5%로 단속가능 수준인 A(5)등급으로 나타났다. 고속도로의 차종별 중량분석 결과 12종 분류기준에서 5종, 6종, 7종, 12종 차량이 하중기준을 초과하는 비율이 가장 높게 나타났으며, 주로 가변축을 장착한 차량으로 축조작에 의한 축하중 과적비율이 매우 높게 나타나 이러한 차량에 대한 실효성 있는 과적단속기법이 필요한 것으로 판단된다. 도로교통분야에 있어서 차종별 교통량 자료는 도로의 계획과 건설, 유지관리, 교통류분석 및 도로행정에 필요한 기본 자료이며 각종 연구에 필요한 기초자료로 활용되어지는 필수적인 요소이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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