미국 FHWA에서 개발한 Surrogate Safety Assessment Model(SSAM)은 상충이론을 기반으로 미시교통시뮬레이션모형(microscopic traffic simulation models)에서 생산된 개별 차량 경로 데이터를 이용하여 상충(conflict)의 발생을 분석하는 소프트웨어이다. 본 연구에서는 SSAM을 이용해 교통신호 제어 유형별 안전도를 비교하였다. 이를 위해 현장 조사를 기반으로 미시교통시뮬레이션모형을 구축한 후, 신호 제어 유형 별로 세 가지 신호운영 시나리오에 대하여 TTC, PET, DR, MaxS, DeltaS 등의 대리척도(surrogate measures)를 산출한 후, 직각충돌형(Crossing), 추돌형(Rear-end), 그리고 차로변경형(Lane Change) 상충 횟수를 추정하였다. 분석 결과 감응식 신호운영이 정주기식 신호운영보다 상충횟수가 많았으며, 그 중 추돌형 상충횟수가 다른 상충 유형에 비해 많은 것으로 분석되었다. 향후 SSAM 활용을 통해 교차로 및 다양한 교통 대안에 대한 안전도 평가가 신속하고 안전하게 수행될 수 있어 SSAM이 도로교통의 안전성 향상에 기여할 것으로 기대된다.
국내에서 운영중인 2차로 회전교차로는 합·분류 등에서 발생하는 상충, 진출·입차량과 회전차량간의 상충 등의 문제점이 있다. 해외에서는 2차로 회전교차로의 문제점을 해결하기 위해 주행경로를 도류화시켜 안전성과 효율성을 향상 시켜주는 나선형 회전교차로를 운영하고 있다. 본 연구에서는 나선형 회전교차로의 국내에 맞는 적정교통량 수준을 분석하기 위해 VISSIM을 이용하여 교통량수준, 방향별 회전교통량을 일정한 수준으로 증가시켰다. 나선형 회전교차로는 방향별 회전교통량에 의해 차이가 있지만 적정교통량은 2,400-2,800대/시인 것으로 분석되었다. 나선형 회전교차로는 좌회전·직진교통량에 의해 지체가 증가하는 것으로 분석되었으며, 좌회전 통행비율이 30% 이상인 경우 나선형 회전교차로보다 2차로 회전교차로와 신호교차로의 운영이 더 효율적인 것으로 분석되었다.
본 연구는 교통사고 야기 자들의 운전정밀적성검사기록과 해당 교통사고기록을 비교하여 특정 운전적성상의 결손이 교통사고와 특정유형의 교통사고에 미치는 영향을 계량적으로 분석하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구를 위하여 우리나라에서 가장 빈발하는 인적요인에 의한 교통사고 유형 중에서 교통상충이 빈발하는 지점에서 발생하는 차-대-차 사고를 조사분석대상으로 삼았다. 이와 같이 분석대상사고를 선정한 이유는 교통상충이 교통사고로 발전하는 과정에서 사고 제1당사자의 운전적성의 역할을 파악하고자하는 목적에서이다. 따라서 본 연구의 대상이 되는 교통사고 유형을 1. 교차로 진입부에서의 추돌사고, 2. 교차로내 충추돌사고, 3. 단일로상의 추돌사고로 선정하였다. 판별력이 의문시되는 4개 항목을 제외한 조사분석결과에서 하나의 항목을 제외하고 사고 야기자와 일반인의 운전적성상에 통계적으로 분명한 차이가 있으며 각 항목의 결손자 집단에서의 사고자 비율이 일반운전자 집단에 비해 교통사고를 경험한 확률이 2배 내지 4배 가량 높았다. 또한 특정 유형 사고 야기자와 사고 야기자 전체, 일반운전자 집단간 비교에서도 항목별 결손율이 분명한 다른 형태를 갖고 있다는 사실을 확인했으며, 특정유형의 결손(조합)자 집합에서 특정 교통사고 유형을 야기시켰을 확률이 일반인 집단에 비해 많게는 13배 적게는 3, 4배 정도 높다고 추정되었다.
회전교차로 주변 지체 유발의 중요한 원인 중 하나는 교통량 불균형 상태라 할 수 있다. 그러나 국내연구에서는 교통량 불균형을 규명하는 연구에 있어 상충교통량보다 진입교통량 비율에 집중하는 경향이 있다. 또한 회전교차로 건설 시 지체와 관련한 인접 교차로와의 적정거리에 관한 연구도 미흡하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 실제 교통량 불균형이 발생하고 신호 교차로와 인접한 이천시 가좌로 회전교차로를 대상으로 교통량 불균형 및 적정거리 산정 연구를 SIDRA를 활용하여 분석하였다. 그 결과 가좌로 회전교차로는 상충교통량 측면에서 불균형 상태로 인해 회전교차로의 지체가 발생하였고 신호교차로와 거리가 850 m일 때부터 모든 접근로에서 대기행렬이 소멸하는 것으로 나타났다.
영상기반 교통감지시스템은 교통정보 수집을 기본으로 상충, 사고감지, 기후감지 등 다양한 정보를 수집하는 데 이용되고 있다. 본 논문은 VDS에서 검지영역을 설정할 때 단위거리별 픽셀길이를 자동 계산하여, 이를 기반으로 교통정보 및 상충정보를 수집하는 시스템을 개발한다. 본 알고리즘은 교차로에 검지영역 내 검지라인을 세분화하여 설정함으로써 교통정보의 정확도를 높이고, 개별차량의 교차로 통과속도 및 점유율을 자동으로 계산해 주며, 나아가 모든 교차로에 일반화하여 적용할 수 있다. 본 알고리즘은 분당교차로에 설치된 CCTV영상을 대상으로 실험하였으며, 상용화 제품과의 교통정보 비교분석을 통하여 알고리즘을 검증하였다.
근본적인 교차로에서의 안전도 향상을 위해서는 사고발생 이전에 나타나는 사고의 개연성에 대한 연구가 필요하다. 교통사고는 교통상충상황의 연장선에서 발생하는 것으로써, 적은 시간과 한정된 공간에서 조사가 용이하고 자료취득이 수월하며 적은 비용으로 연구를 수행할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 교통상충기법은 그 활용도가 높으며, 많은 필요성이 제기되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 신호교차로 영상을 입력받아서 교통상충을 자동으로 분석하고 처리할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램은 CCTV카메라에서 입력되는 영상입력부, 입력된 영상을 배경영상, 현재영상, 차영상(difference image), 이동차량 분할(segmentation)영상을 저장하는 영상저장부, 저장된 영상을 상충알고리즘에 의해 상충판단을 하는 영상처리부, 그 처리된 결과는 디스플레이 해주는 영상출력부로 구분하여 처리한다. 프로그램 개발은 그래픽 언어인 LabVIEW 8.5버전과 VISION모듈 라이브러리를 이용하여 개발하였다.
U-Turn은 운전자에게 편의를 제공하며 차량의 소통효율을 향상시키는 측면도 있지만 U-Turn에 대한 설치기준 및 법제규정과 안전시설 설치기준들이 명확치 않아 교통소통과 교통안전에 문제를 야기시키고 있다. 이에 본 연구에서는 첫째, 교통량과 주행속도를 주요 변수로 하여 차량의 정지시거와 좌회전차량들의 대기행렬길이를 고려한 U-Turn 허용구간과 전방교차로와의 적정 이격거리를 산정한다. 둘째, 현장조사를 통해 실제 U-Turn 차량의 행태를 분석하여 상충형태를 분류하고 상충과 U-Turn 허용구간의 길이와의 관계분석을 통해 차로변경각도와 주행속도를 변수로 하여 U-Turn 허용구간의 길이를 산정한다. 마지막으로 U-Turn허용구간과 후방교차로의 거리는 교통량과 주행속도, 차로변경각도를 주요변수로 하여 간격수락이론을 통해 적정이격거리를 산정한다. 그리고 몇 가지 교통조건들의 환경을 설정하여 모의실험을 실시한다. 이를 통해 본 연구에서는 소통과 안전을 고려한 U-Turn허용구간의 적정길이 및 위치를 제시한다.
교통량이 적은 신호교차로에서는 신호에 의한 불필요한 지체가 발생하는 경우가 많다. 특히 지방부 신호교차로의 경우 불필요한 신호 대기로 인해 운전자가 신호위반을 하거나 불필요한 지체를 경험하게 된다. 이를 해결하기 위한 방안으로 비교적 교통량이 적은 신호교차로를 회전교차로로 운영하여 해결할 수 있다. 본 연구에서는 지방부에 설치된 신호교차로를 분석하고 이를 회전교차로로 개선하였을 경우 그 효과를 비교분석하였다. 분석 결과 지체감소 효과가 있었으며, 통행시간 및 평균속도의 증가를 가져오는 것을 확인하였다. 또한 안전성 측면에서 교차로 상충횟수도 감소하는 것을 확인하였다.
교통상충기법 Traffic Conflict Technique(TCT)은 사고자료가 부족한 경우나 단기간내에 교차로의 안전도를 진단해야 할 경우에 유용하게 사용되는 방법으로 알려져 있다. 상충기법에 사용되는 자료는 조사원에 의해 수집되기 때문에 조사원의 개인적 특성과 지식(Knowledge)정도에 따라 다르게 나타난다. 이와 같은 조사원의 개인적 오차는 그 양이 최소화되어 상충분석 계산과정에서 다루어져야 하지만. 이를 명백하게 최소화하는 방안에 대한 연구는 활발히 진행되고 있지 못한 실정이다. 이에 본 연구에서는 이러한 조사원 개인의 오차를 최소화하는 방안에 대해 연구를 진행하였다. 이를 위해 퍼지추론이론을 기존의 교통상충모형에 적용하여, 새로운 교통상충모형을 개발하였다. 퍼지추론은 사물에 대한 인간의 인식이 정확하지 않아 발생되는 불확실성을 근사추론구조를 적용함으로써 계산을 객관화할 수 있기 때문에 조사원 개인의 인지 오차량을 최소화 할 수 있는 방법으로 적합하다. 퍼지추론을 적용한 교통상충모형을 개발한 후, 사례연구를 실시한 결과 조사된 상충데이터가 합리적으로 정제되고 그 분산영역이 전체적으로 약 53% 정도 줄었음을 확인할 수 있었으며, 기존의 교통상충모형에 비하여 정도가 약 2배 정도 향상되었음을 전환계수의 비교를 통해 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 도로 및 교차로의 안전도 평가, 교통사고 잦은 지점 개선사업 전·후의 효과분석 등에 유용하게 이용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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