본 연구는 자율주행 차량이 혼재된 교통류의 안전성 평가에 적합한 안전성 지표를 선정하여 차량 추종 조합별 안전성을 분석하였다. 고속도로 엇갈림구간은 기본구간에 비해 차로 변경이 빈번하여 상충 빈도가 높은 구간으로, 일반 차량과 자율주행 차량의 주행행태 차이로 인한 위험이 증가할 것으로 예상하여 고속도로 엇갈림구간을 분석구간으로 설정하였다. 미시적 교통 시뮬레이션인 VISSIM을 활용하여 분석을 수행하였으며, 혼합 교통류의 환경은 본선-연결로 형태의 엇갈림구간을 300, 600m의 길이로 구분하고, IDM을 활용하여 자율주행 차량의 주행행태를 구현하였다. 혼합 교통류 평가에 적합한 안전성 지표는 운전자가 체감하는 위험도와 유사하게 위험 수준을 나타내는 것을 기준으로 4개의 지표를 선정하였다. 선정된 4개 지표의 위험 기준을 넘는 차량 추종 궤적을 대상으로 안전성을 분석한 결과, 자율주행 차량이 자율주행 차량을 추종하는 상황이 가장 안전한 추종 쌍이며, 인간 운전자 차량이 자율주행 차량을 추종할 경우가 가장 위험한 추종 쌍인 것으로 나타났다.
현행 목포항의 항로는 달리도 등대 수역과 고하도 만곡부 지점을 대각도로 변침해야 함으로 국$\cdot$내외의 항로선계지침을 충족하지 못하고 있다. 또한 항로 주변에 천소가 존재하고 제2항로의 신설로 인한 통항선박의 항법문제, 항로표지의 재배치 및 신실 등이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 목포항 접근수역에 대한 자연환경, 해양사고, 해상교통량 및 해상교통흐름실태조사, 어업현황 등을 조사$\cdot$분석하고, 전문가 및 이용자에 대한 설문조사 및 국내외 항로설계지침과의 적절성 등을 검토하여 개선안을 도출하고자 한다. 또한 개선안에 대한 해상교통류시뮬레이션 및 선박조종시뮬레이션을 실시하여 타당성을 검증한다.
목포항의 현행 항로는 달리도 등대 수역과 고하도 만곡부 지점이 대각도로 변침해야 하는 항로설계지침을 충족하지 못하고 있다. 또한 항로 주변에 천소가 존재하고 있으며, 제2항로의 신설로 인한 통항선박의 항법문제, 항로표지의 재배치 및 신설이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 목포항 접근수역에 대한 자연환경, 해양사고, 해상교통량 및 해상교통흐름 관측, 어업현황 등을 조사 분석하고, 전문가 및 이용자에 대한 설문조사 및 현 항로의 국내외 항로설계지침과의 적절성 등을 검토하여 개선안을 도출하고자 한다. 그리고 개선안에 대한 해상교통류시뮬레이션 및 선박조종시뮬레이션을 실시하여 타당성을 검증한다.
도로교통망의 시스템변화에 대한 효과분석의 일환으로 1979년 Herman이 제시한 Two-Fluid Model을 적용하여 거시적인 교통류 변화특성을 분석하였으며, 이를 통해 도로시설의 운영개선 효과를 정량적으로 확인하였다. 본 연구에서는 일반국도 3호선 의정부 전체 구간의 약 8km, 총 31개 신호교차로를 분석 대상으로 하며, TSIS CORSIM 및 Run Time Extension을 이용한 미시적 시뮬레이션 분석으로 현황 및 개선 대안에 대한 개별차량의 주행정보를 추출하였다. Two-Fluid Model의 파라메타 산출결과 현황 대비 신호제어시스템 개선 시 네트워크의 서비스 질을 의미하는 단위거리 당 평균최소통행시간(Tm)은 약 35% 감소하였으며, 네트워크 수요증가에 대한 저항성을 의미하는 파라메타 n은 약 28%의 향상된 결과를 나타내었다. 국도 축을 대상으로 하는 시뮬레이션 기반의 자료 수집으로 인해 제한된 연구결과이나 Two-Fluid Model이 신호 최적화 및 연동형 반감응제어의 적용 등 신호제어시스템 개선에 대한 우수한 거시적 효과평가 지표로 활용되어 질 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 실제 BRT를 운행 중인 도로 구간을 대상으로 자율주행자동차(AV)의 혼입률에 따른 교통류 특성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 나아가 미래 교통수요의 추정을 통해 최대 교통량 수준을 설정하였으며, BRT 도입 여부와 자율주행자동차 혼입률의 조합으로 구성된 시나리오별로 교통 시뮬레이션을 통해 교통류 특성 분석을 실시하였다. 통계적 유의성을 검정하기 위해 Kruskal-Wallis test와 Jonckheere-Terpstra test를 통해, 자율주행자동차 혼입률이 통행시간과 지체시간에 미치는 영향을 살펴보았으며, 동시에 혼입률에 따른 통행시간 데이터의 서열관계가 존재하는 지를 분석하였다. 분석 결과, 단속류와 연속류 환경에서 모두 AV 혼입률이 증가할수록 구간 통행시간이 유의미하게 감소함을 밝혔으며, 특히 연속류의 경우에 혼입률의 증가에 따라 통행속도의 증가와 통행시간의 감소 효과에서 수확 체증의 법칙(law of increasing returns)이 성립함을 확인하였다. 향후 본 연구의 결과를 기반으로 자율주행자동차 시대에서 도로의 재구조화 방안 및 공간 활용에 대한 추가적 연구가 필요하다고 판단된다.
해상교통과 같이 선박, 항해자, 관제센터, 해운선사, 기상시스템, 지리정보시스템 등의 높은 복잡도와 방대한 범위의 요구사항을 갖는 시스템의 M&S를 위해서는 인간을 포함한 체계가 필요하다. 디지털 환경에서 해상교통을 모의하기 위해서는 주요 요소인 인적요인에 대한 모델링 필요하며, 현실감 있는 해상교통 상황의 재현 및 예측을 위해 항해자의 인지과정, 행동양식, 항해전문성, 항해오류 등을 모델링하여 반영하는 것이 타당하다. 본 발표에서는 해상교통류 분석을 위한 지능형 선박 에이전트 개발을 위해 선박운항과 관련된 항해자의 인지 및 행동을 분석하고, 이를 통해 분석된 정보를 이용하여 항해자의 행동과 유사한 에이전트 기반의 인지 및 행동 모델 개발 내용을 소개하고자 한다.
본 연구에서는 거시적 넓은 지역에 대한 교통 분석과 부분상세지구(sub-area)의 교통 분석을 서로 단계적으로 연계하며 상호 교통 환경 변화에 대한 영향을 동시적으로 함께 반영하여 방법을 제안했다. 이와 같은 거시적-미시적 연계 분석을 위해 거시적 네트워크 분석, sub-area analysis, 가구통행실태의 출발시각 자료, 부분상세지구의 경계지점에서 시간대별 관측 링크 교통량 자료를 융합 분석함으로써 부분지구에 대한 동적 O/D 교통량을 추정하는 실무적 방법을 제안하였다. 이렇게 추정된 동적 O/D 교통량을 입력 자료로 하여 부분상세지구에 대해 미시 교통류 시뮬레이션 분석을 실행함으로써 다양한 국소적 지구의 교통정책 분석을 가능하게 하였다. 이와 같은 미시적 동적 분석은 거시적 네트워크 분석으로는 파악할 수가 없었던 대기행렬, 교차로 지체, 차량 간 상충 등의 분석을 가능하게 한다. 따라서 교통정책의 효과를 미세한 교통현상 변화까지 분석이 가능하도록 하였다. 또한 본 연구에서는 실제 사례연구를 통해 거시적-미시적 연계 분석에 의한 부분상세지구 미시교통류 시뮬레이션 결과의 현실 설명력에 대한 검증 분석도 수행하여 미시적 동적 분석의 정책 활용 가능성에 대한 참고적 자료를 제공하였다.
본 연구에서는 영동고속도로 용인IC~양지IC구간을 대상으로 2020년 데이터를 활용하여 자율주행자동차의 시장점유율 변화가 교통류에 미치는 영향을 추정하였다. 교통류에 미치는 영향 정도를 추정하기 위해 미시교통시뮬레이션 모형인 VISSIM을 활용하였다. 자율주행자동차의 종방향 제어를 반영하기 위해서 intelligent driver model(IDM)을 구축 후 VISSIM에 적용하여 일반차와 비교를 수행하고 주행행태를 검증하였다. 자율주행자동차의 시장점유율에 따른 이동성 및 안전성 분석 결과, 자율주행자동차 도입 시 시장점유율이 높아질수록 네트워크의 이동성은 향상되지만, 안전성의 경우 차종이 혼재되었을 때 교통류가 불안정해지므로 더욱 안전 관리에 집중해야 한다는 것을 확인하였다.
유비쿼터스 교통환경에서는 개별차량의 위치, 속도 등 미세한 데이터 수집이 가능하며, V2V (Vehicle-to-Vehicle), V2I(Vehicle-to-Infra) 양방통신이 가능해 짐에 따라 개별차량 혹은 차량군 단위의 미세 제어가 가능해 진다. 이와 같이 기존 ITS 환경과 차별화되는 유비쿼터스 교통환경에 합당한 새로운 교통관리 개념을 정립하는 것과 이러한 개념을 실현할 알고리즘 개발도 필요하다. 이에 본 논문에서는, 교통류 안정성 유지를 통하여 사고발생 잠재력을 최소화시키고 생산성 저하를 방지하는 예방차원의 u-연속류 정체예방관리 서비스를 정의하고 알고리즘을 개발하였다. 이러한 u-연속류 정체예방관리 알고리즘에는 다음과 같은 요소기술 개발이 포함된다. 첫째, 유비쿼터스 교통센터 네트워크에서 수집된 개별차량 데이터를 처리하여, 3차원의 속도/교통량/밀도 프로파일을 구성하는 기술. 둘째, 차량군과 충격파 프로파일을 추출하는 기술. 셋째, 위의 데이터 처리를 통하여 교통류 안정성을 판단하고 교통상황을 구분하는 기술. 넷째, 교통 상황별 적정속도 산정 기술. 다섯째, V2V, V2I 통신환경을 이용한 개별차량 혹은 차량군 단위 적정속도 제공 기술. 기존의 ITS 환경의 사후관리와 비교할 때, 본 연구에서 제안하는 정체예방관리는, 예방적 차원의 사전관리라는 점에서 진일보한 교통류 관리이다. 향후 유비쿼터스 교통 환경을 모사할 수 있는 시뮬레이션 모형 개발이 필요하며, 테스트 베드를 구축하여 현장실험을 시행하고 알고리즘에서 요구되는 문턱치를 결정하는 것도 필요하다.
교통 데이터는 교통계획이나 교통시스템 운영에 필요한 기초 자료이며 최근 ADAS 카메라로 측정한 선행 차량과의 거리를 이용하여 교통류를 파악하는 방법이 시도되고 있다. 본 연구는 영상기반 차량인식의 거리오차를 반영한 미시적 시뮬레이션 분석을 통해 교통류를 추정하기 위한 ADAS 차량의 활용 가능성을 살펴보았다. 차로수, 교통수요, 프로브 차량의 점유율(MPR), 시공간 검지영역 등에 따른 교통류 추정치의 표준 평균 제곱근 오차를 통해 분석을 수행하였다. 분석결과, ADAS 카메라의 최대 인식거리의 한계로 저밀도 교통류(LOS A, LOS B)의 추정치는 신뢰할 수 없는 수준이다. 다차로나 교통수요가 크고 점유율(MPR)이 높을 경우 추정치의 신뢰성이 개선될 수 있지만, 인위적으로 점유율(MPR)을 높이는 것은 현실적으로 어려움이 있다. 또한, 검지영역의 시간범위를 연장함으로써 추정치의 신뢰성을 개선할 수 있지만, 가장 크게 영향을 미치는 것은 ADAS 차량의 주행행태로서 해당 차량이 도로의 교통류와 상이한 주행행태를 보일 경우 그 추정치는 신뢰할 수 없게 된다. 결론적으로 모든 교통류를 정확히 추정하지는 못 하지만 ADAS 카메라의 성능이나 기능을 개선함으로써 ADAS 차량의 활용 가능성은 확대될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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