본 연구는 기존 구간 속도 예측기법의 고찰을 통하여 검지기에서 올라오는 교통제어변수를 이용하여 구간 속도 예측모형을 연구하는데 목적이 있다. 이를 위한 교통 제어변수로는 연속류 제어에서 통상적으로 사용되는 교통량, 점유율, 밀도, 속도 등을 사용한다. 공간적 범위로는 서울 올림픽대로의 17개의 영상 검지기 중 #3과 #16검지기에서 올라오는 속도, 점유율, 교통량 자료를 토대로 1998년 6월 11일 오전 7시부터 11시까지의 4시간동안 예측을 실시하며 Historical Traffic Pattern과 시험차량, 자동차 번호판 조사를 통한 구간 실측조사 자료를 토대로 예측을 위한 자료를 구축한다. 기존의 예측기법인 시계열 분석, 신경망 이론, 평활법과 칼만필터링을 고찰하였고, 가장 좋은 예측력을 보여주는 기법은 칼만필터링 모형이었다. 이를 토대로 Case Study를 통해 여러 구간의 다주기 예측을 통해 단기간(short-term)의 구간 속도를 예측하고 각 해당 검지기별 실측자료를 통해 비교분석을 실시하였다. 결과적으로 도출된 칼만필터링 모형의 다주기 예측을 통한 구간 통행속도의 예측이 기존의 구간 통행속도 산출 방법보다 더 나은 예측력을 보여주고 있다.
본 연구는 현재 사용되고 있는 수치지도 및 GPS의 오차 특성을 비교하고, GPS 프로브 차량에 의해 수집되는 구간통행속도 정보의 산출 방법을 비교.평가하여 신뢰성 있는 방안을 제시하는데 연구목적이 있다. GPS 신호가 불량한 지점에서 실험 결과 GPS에 사용된 Chipset별로 거리오차가 큰 것으로 분석되었으며, 수치지도의 오차 특성 분석 결과 실측길이와 수치지도와의 차이는 평균 4% 정도로 차이가 발생한 것으로 나타났다 이러한 오차 특성을 고려하여 GPS수신 정보에 의한 구간통행속도 산출방법을 수치지도상의 진입진출 노드를 기종점으로 해당 링크 내에서 구간길이와 통행시간에 의한 산출 방법, 순간평균속도에 의한 산출 방법 및 이동거리 누적 및 통행시간에 의한 산출방법 등 세 가지 방법에 대한 알고리즘을 개발하고 이를 비교.평가하였다. 비교.평가결과, 구간길이와 통행시간에 의한 산출방법이 가장 신뢰성이 높은 것으로 분석되었다
'97년 속도위반 단속장비 도입으로 교통사고 발생 건수와 사망자수를 현저하게 감소시키는 효과를 가져와 지속적으로 확대 설치하여, 2012년 12월말 현재 5,348대를 설치 운영하고 있다. 대교, 터널 및 경사구간 등 위험도로구간에서는 치사율이 일반도로부의 3배 이상 높게 나타나 연속적인 속도관리가 필요하다. 그러나 고정식 속도위반 단속장비는 한 지점에서의 속도만으로 과속을 단속하는 장비로 단속지점에서만 속도를 줄이는 캥거루효과가 발생하는 문제가 있다. 따라서 연속적인 위험이 존재하는 도로구간에서는 교통사고예방을 위해 평균 구간통행속도를 단속하는 구간속도위반 단속장비 도입이 필요하게 되었다. 이에 본 논문에서는 미시령동서관통도로를 중심으로 구간속도위반 단속장비 설치 전, 설치 후 및 철거 후의 구간통행속도와 교통사고를 비교 분석하여 효과분석을 실시하였다. 그 결과 무인구간과속단속시스템의 설치효과는 첫째, 평균 구간통행속도가 약 21.4%~31.0% 감속효과가 있는 것으로 분석되었다. 둘째, 구간속도위반 단속장비를 터널입구부터 요금소 전방까지 전구간에 설치하였을 때는 월간 교통사고 건수가 45.9% 감소하였으나, 철거 후에는 설치 전에 비해 월간 교통사고 건수가 65.1% 증가한 것으로 분석되었다. 따라서 미시령동서관통도로와 같이 위험구간이 연속으로 이루어진 구간에서는 전 구간에 걸쳐 구간단속을 설치하여야 할 것으로 판단된다.
구간과속단속시스템은 시점 순간속도, 종점 순간속도, 구간 평균속도를 측정하여 가장 많이 과속한 부분에 대해서만 과태료를 부과하는 방식으로 관련 연구 자료에 따르면 해당 시스템을 적용한 도로에서 속도 및 사고 감소 효과가 있는 것으로 알려져 있다. 하지만 도로교통법에 따라 시스템의 대부분은 고속도로에 설치되어 기존의 연구는 고속도로 구간을 대상으로 수행되어 왔다. 본 연구에서는 관련법령 개정에 따라 일반국도에도 구간과속단속시스템의 설치가 확대될 것으로 예상 되는 바 일반국도 자동차전용도로인 국도3호선 성남이천로에 설치된 구간과속단속시스템을 대상으로 ITS 수집 및 운영 자료를 활용하여 설치 전, 시범운영기간, 단속이후로 구분하여 통행속도, 통행속도에 대한 표준편차 및 교통사고 감소여부를 분석하였다. 분석결과 설치 후 통행속도, 표준편차, 교통사고는 각각 13%, 25%, 70% 감소하여 구간과속단속시스템 설치가 사고감소에 기여하는 바가 큰 것으로 확인되었다.
구간검지체계를 기반으로 한 첨단교통정보제공시스템(Advanced Traveler Information Systems)은 그 기능 수행시 다음의 중요 고려사항을 지닌다. 첫째는 제공 정보의 신뢰성이며, 둘째는 정보수집비용에 관련한 수집자료수의 한계이다. 본 논문에서는 이러한 한계성 극복을 위해 보다 대표성 있는 교통정보 형태의 설정 및 통계적으로 신뢰성 있는 정보산출을 위해 요구되는 적정표본수의 결정에 대한 연구를 수행하였다. 도시고속도로(올림픽대로)와 도시간선도로(천호대로)의 실측 구간통행시간분포 분석결과 단일교차로 구간의 경우 다른 구간들의 단일봉(unimodal)의 정규분포형태와는 다른 두 개의 봉우리를 지닌 분포형태(bimodal)가 나타났다. 따라서 이러한 구간은 기존과는 다른 새로운 교통정보 형태가 필요하며, 본 논문에서는 모든 통과차량들의 평균통행시간으로 정의되는 한 개의 대표치가 아닌 신호주기에 의한 정지여부에 따라 분리되는 주행시간과 지체시간 또는 주행속도와 통행속도 개념의 세분화된 정보형태를 설정하였다. 또한 중심극한정리를 기초로 한 통계적인 표본수 결정식을 이용하여 설정된 신뢰수준 하에서의 정보산출을 위해 요구되는 적정 표본수를 산출하였다. 그 결과, 교통이 혼잡할수록 요구되는 표본수는 적어지는 것으로 나타났다. 우선 적정 표본수 만큼의 표본추출을 하고 제안된 정보산출 방법에 의해 교통정보를 산출한 후 실측치와의 오차를 비교하였다. 그 결과 산출된 교통정보는 신뢰수준 95%와 허용오차 5㎞/h를 만족하였다. 다음으로 구간검지체계를 이용하여 정보를 산출하는 타시스템 교통정보와의 오차율을 비교하였다. 그 결과, 실측치와 본 연구의 산출방법에 의한 교통정보, 로티스교통정보 및 차량번호판 인식시스템의 교통정보와의 비교 결과 제안된 교통정보형태의 타당성을 볼 수 있었다.
본 논문의 목적은 DSRC 기반 통행속도 이력데이터를 활용하여 IC-IC 구간 단위의 통행패턴을 도출하는 것이며, 이를 통해 방대한 이력정보 데이터의 활용도를 높이고, 단순하지만 정확성 높은 방법으로 도로의 통행패턴을 용이하게 파악할 수 있게 하는 것이다. 통행패턴 분류는 의사결정나무 기법을 적용하였고, 월 시간대 구간 단위로 분리된 통행패턴을 생성하여 시 공간이 변화되어도 이에 대응 가능하도록 하였다. 경부고속도로 서울TG~안성IC 구간을 대상으로 의사결정나무 기법을 적용한 결과, 요일 기준으로 (월)(화 수 목)(금)(토)(일) 5개 그룹으로 고정 통행패턴이 분류되었다. 분류 결과를 영동, 중부, 중부내륙 고속도로의 9개 구간에 적용하여 통계적 검증을 수행한 결과 약 93%의 적합도를 갖는 것으로 나타났다. 의사결정나무를 통한 통행패턴 오차를 개선하기 위하여 4개의 추가변수를 도입한 결과, "직전월의 소통상황"을 설명변수로 추가할 경우 통행속도 분산이 약 50% 감소함을 확인하였고, 실제 상황에 적용할 경우 소통 원활 시의 오차가 약 4% 감소되었다.
이 연구는 자동 차량위치 측정기법(Automatic Vehicle Location, AVL)을 이용해서 수집한 교통상황자료를 가지고 구간 통행시간을 산출하는 알고리즘을 개발한다. AVL기법을 이용하는 경우, 처리해야 할 자료량이 많아서 실시간에 정보를 산출하는 것이 힘들다. 따라서 이 연구는 처리해야 할 자료량을 가능한 한 줄이고 자료량이 적은 경우에도 효율적인 구간통행시간을 산출하는 알고리즘을 제시한다. 이 연구의 방법론은 크게 4가지인데, 첫째, 해석 기법, 둘째, 회귀분석, 셋째, 인공지능 및 전문가 시스템, 넷째, 통계분석이다. 이 방법론을 이용해서 세 단계 알고리즘을 개발하는데, 첫째는 실시간 분석통계 알고리즘, 둘째는 과거자료분석 알고리즘, 셋째는 자료응합 알고리즘이다. 이 알고리즘 가운데 자료융합 알고리즘 결과가 산출하고자 하는 구간 통행시간이다. 실시간 분석통계 알고리즘은 연속하는 세 개 구간의 통행 패턴을 이용해서 가운데 구간의 통행시간을 산출하는 방법을 제시한다. 또 실시간 분석통계 알고리즘으로 산출하지 못한 구간은 인접구간 상관도 정보를 이용해서 구간통행시간을 추정한다. 과거자료분석 알고리즘은 회귀분석을 이용해서 시간대별 통행시간 평균과 분산을 구하고, 이 결과를 바탕으로 인접구간 상관도 정보를 오프라인으로 구하는 알고리즘이다. 자료융합 알고리즘은 2가지 단계를 거치는데, 그것은 실시간 자료융합과 최종 자료융합이다. 실시간 자료융합은 실시간에 가까운 자료원의 실시간 분석통계 알고리즘 결과 패턴과 인접구간 상관도 정보를 이용한 구간통행시간 추정 결과를 이용해서 패턴에 따라 다른 방법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다.
양방향 2차로 도로에서는 보다 효율적으로 운영하고 도로의 안전성을 도모하기 위하여 오르막 차로 및 양보차로 추월차로 등의 부가차로를 설치하고 있다. 이러한 부가차로 효율성의 비교 분석을 통한 연구에 의하여 기존의 도로를 효율적으로 운영하는 방안이 제시되어야 된다. 본 연구에서는 이러한 부가차로 중 추월차로 및 양보차로가 포함된 구간을 조사하여 기하구조에 따른 교통류 특성을 분석하고 각 구간별로 서비스 수준분석을 실시하였다. 그 결과는 다음과 같다. (1) 각 기하구조별로 지점속도와 통행속도를 분석한 결과 지점속도는 통행속도보다 조사지점의 기하구조에 의한 영향을 많이 받아 변동이 심한 것을 알 수 있었으며, 통행속도는 그 기하구조에 따른 교통류의 특성을 잘 반영하고 있음을 알 수 있었다. (2) 차량별 지점속도의 비교 분석에서는 현재 차량성능의 진보로 인하여 조사구간의 설계속도에 반해 중차량 및 버스-트럭, 승용에 대한 차량별 속도차이가 거의 없는 것으로 분석되었다. 기존의 중차량에 대한 보정은 현장제한속도에 대하여 감안되어야 된다고 판단된다. (3) 모의실험모형과 현장조사에 의한 교통류특성을 비교해 보았을 때, 시뮬레이션은 도로의 전구간에 대한 결과는 잘 반영하고 있으나 짧은 구간에 대하여 교통류의 연속성을 파악하기에는 부족하다고 판단된다. (4) 추월가능 구간과 양보차로구간의 효율성을 비교해 보면, 추월율에서 양보차로구간이 추월가능구간보다 22.5%나 높게 나왔으며 총지체비교에서는 추월가능구간보다 5.56sec/h의 지체감소를 보이고 있다. 서비스 수준분석에서는 같은 C의 수준을 보이고 있으나 양보차로의 영향으로 양보차로 후구간의 서비스 수준이 A까지 상향되었다. 따라서 대향교통류의 영향을 받는 추월차로의 확보보다는 효율성이 좋은 양보차로구간의 보급이 많아야 되겠다.
일반적으로 평균속도란 어느 도로구간을 이동하는 차량의 평균통행시간에 기초한 통행속도를 의미하고, 도로의 서비스수준 평가를 위해 도로용량편람에서 제시하고 있는 평균통행속도가 효과척도로 사용되고 있다. 국내 대부분의 도시고속도로는 제한속도 80Km/h이하의 고속화도로로서 출퇴근시간대에 관계없이 체증문제를 안고 있다. 특히, 도시고속도로의 연결로 접속구간역내에서의 교통정체는 통행량 증가와 주변 간선도로와의 연계성이 부족하여 더욱 악화되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 도시고속도로의 연결로 접속구간역내에서의 교통특성을 파악하고, 파악된 교통특성을 중심으로 연결로 접속구간 내 평균속도를 추정하며, 추정된 평균속도의 타당성을 입증하는데 있다.
본 연구는 지점검지체계와 구간검지체계와의 자료합성을 통하여 도심 간선도로 및 지방도로 구간별 효과척도를 산정할 뿐만 아니라 유고검지 및 통행패턴 예측, 네트워크 기종점에 대한 최적/최단 경로를 탐색하는데 기초가 되는 구간 통행시간 추정을 수행한다. 개개 수집원의 자료합성을 위해 퍼지이론과 인공신경 망의 합성모형인 FALEM(Fuzzy Adaptive Learning Estimator for travel time from Multi-information sources)을 개발, 개발된 모형 FALEM에 의해 개개구간의 통행시간을 산출하고 동일시간, 동일구간에서 조사된 실측데이터와의 오차율 비교를 통해 추정된 통행시간을 검증하였다. 테스트 환경은 개발모형에 의해 추정된 구간 통행시간의 적용성을 고려하여 실시간 운영하에서 수행되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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