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.
Level 3 자율주행차의 상용화가 가시화됨에 따라 자율주행차의 운행설계영역(ODD)이 고속도로 외 도심도로로 확대될 필요가 있다. 본 연구는 도심도로 내 인프라-자율차 간 협력주행 기반의 자율주행차 서비스에 대한 교통운영효율성 및 안전성 측면의 효과평가를 통해 도심도로 자율협력주행 서비스의 실효성을 분석하였다. 도심도로 자율협력주행 서비스의 구현 및 효과평가는 미시교통시뮬레이션모델을 활용하였으며, 각 서비스별 중점관리목표에 따른 개별적인 효과평가 지표를 선정하여 효과 분석에 활용하였다. 분석 결과, V2X 통신 기반의 자율협력주행 서비스를 통해 자율주행차량의 교통운영 효율성과 안전성이 향상됨을 확인하였고, 그 효과는 자율주행차의 시장점유율이 증가할수록 커지는 것으로 분석되었다. 본 연구는 단속류인 도심도로를 대상으로 V2X 통신 기반의 자율협력주행 서비스의 효과를 도출해낸 것에 의의가 있으며, 향후 자율협력주행 서비스 검증 기반이 마련되는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
'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.
합류구간에 설치된 차량검지기에서 수집된 조사자료들을 이용하여 본 연구는 교통와해 발생원인과 용량감소 문제를 분석하였다. 본 연구에서는 거시적 및 미시적인 방법을 가지고 수행하였으며 거시적인 방법으로는 연결로 교통량의 상대적 비중차이를 분석하였고 미시적으로는 본선에 진입하는 차량들의 패턴을 분석하였다. 거시적인 측면에서 합류부의 교통와해는 같은 합류교통량에 대한 연결로교통량의 비중 차이레 의해 발생된다. 즉, 연결로교통량 비중이 높아질수록 교통와해 발생확률은 증가할 것이다. 또한 미시적인 측면에서는 연결로 교통량이 같을 때 본선에 진입하는 차량군의 크기 및 발생회수, 표준편차가 높아진다고 할 수 있다. 따라서 교통와해의 주요한 원인은 연결로교통량의 영향에 기인한다고 할 수 있고 이러한 영향을 감소시키기 위하여 램프미터링과 같은 고속도로 교통통제 기법이 요구된다.
자율주행 관련 기술의 고도화와 함께 자율차와 비자율차가 혼재된 교통 환경이 예측됨에 따라서 미시구간의 차량 속도정보 예측은 안전한 교통 환경 구축에 가장 중요한 정보 중 하나로 판단되고 있다. 하지만, 현재 제공되는 링크 기준 미시구간 주행 속도는 속도 변화 구간을 정확하게 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 미시구간 속도정보 서비스를 위한 개별 차량 빅데이터 기반의 공간 분할 방안을 제시한다. 본 연구에서는 차량 빅데이터를 이용한 동질속도구간 도출과 지오해시 기반의 단계적 구간 분할을 통하여 미시적 속도 정보 변화 지점을 분류하였다. 경부고속도로 경기지역에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과 해당 구간 도로는 130 및 170개의 동질속도구간으로 세분되었다. 본 연구에서는 결과 분석을 통하여 제안된 방법은 기존 링크 기반 정보에 비하여 정밀하고 정확한 속도 정보 제공이 가능함을 제시하였으며, 개별 차량 빅데이터를 이용한 미시적 속도 정보 제공을 위한 구간 세분화가 필요함을 검증하였다.
미시적 시뮬레이션 모델은 차량과 차량, 차량과 교통제어와의 개별차량 상호작용을 분석할 수 있어 교통공학 분야에 광범위하게 사용되고 있다. 미시 교통 시뮬레이션 모형을 이용하여 교통시스템을 분석 및 평가할 때 많은 고려요소가 있다. 이 요소들은 현장의 분석 대상지, 시뮬레이션 소프트웨어, 분석 시간, 평가 척도, 패러미터, OD 자료, 랜덤 넘버 등을 포함한다. 이러한 요소들이 미시적 시뮬레이션 결과에 어떠한 영향을 미치는지 평가하기 위해 CORSIM과 TRANSIMS 결과를 토대로 민감도 분석이 실시되었다. 휴스톤에 위치한 I-10과 US290, 샌안토니오에 위치한 I-37 고속도로가 분석에 이용되었다. 오전 첨두, 오후 첨두, 비첨두 시간이 분석되었고, 세 개의 OD 자료가 이용되었다. 분석결과 모델의 패러메터와 OD 자료가 가장 큰 영향을 주었다. 또한 분석대상지와 분석 시간에 따라 민감도가 달라졌다
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.
본 연구는 고속도로 상의 반복적인 교통 혼잡 문제를 해결하기 위한 현실적인 대안 중 하나인 고속도로 갓길차로제를 효과적으로 운영하기 위해 강화학습 기법을 적용하고자 하였다. 강화학습의 DQN을 활용한 갓길차로제 운영 알고리즘을 개발하였고 미시교통시뮬레이션 프로그램 VISSIM을 활용하여 경부선 기흥IC-수원IC 구간의 데이터를 활용하여 강화학습 에이전트를 학습시켰고 그 효과를 평가하였다. 효과평가는 크게 이동성과 안전성의 두 가지 측면에서 진행하였다. 분석 결과 DQN 기반 갓길차로제 운영을 통해 시간당 최대 26km/h의 속도 개선 효과가 발생하였으며, DQN 에이전트는 기존 운영 기준인 60km/h 보다 약 10km/h 높은 속도로 갓길 차로제를 운영하였다. 안전성 효과의 경우 기존 운영 방식과 DQN 기반 운영을 통해 발생되는 차량 간 상충건수를 비교하였고 산출된 상충건수의 차이가 크지 않아 10km/h의 운영 기준 속도의 차이가 큰 영향을 주지 않은 것으로 판단하였다. 이러한 결과를 종합적으로 고려할 때 강화학습 기반 고속도로 갓길차로제 운영은 이동성 측면에서는 분명한 효과가 존재하였고 현재 운영 기준 속도의 조정을 고려해볼 필요가 있을 것으로 판단된다.
지금까지의 링크통행시간에 대한 연구는 개별 차량의 평균을 통한 평균링크통행시간 산정 및 추정의 제한적인 연구가 대부분이었다. 그러나, 링크통행시간은 교통조건, 신호운영조건, 도로조건 등 다양한 영향인자로 인해 통행시간 분포가 구분되는 특성을 나타낸다. 따라서, 링크통행시간 특성을 좀 더 미시적으로 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 GPS를 이용한 실시간 교통자료 수집의 방법에 대해 살펴보았으며, GPS를 이용한 RTK 측량을 이용한 실시간 자료수집을 통하여 링크통행시간에 대한 연구를 수행하였다. 또한, 신호운영에 의한 영향으로 인한 링크통행시간 분포특성을 분석하기 위해 링크통행시간에 대한 현장조사를 추가적으로 실시하였다. 현장조사 결과분석을 통해 통행시간 분포특성 및 원인을 분석하고 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 통해 보다 다양한 조건을 부여하여 링크통행시간분포비율에 영향을 주는 변수들에 대한 검토하고 통행시간 분포비율을 추정할 수 있는 모형을 구축하였다. GPS 실험차량을 이용한 주행실험결과를 분석한 결과 순행시간으로만 이루어지는 링크통행시간과 적색시간 동안 대기하였다가 링크구간을 통과하여 순행시간에 신호 대기시간을 더한 링크통행시간으로 통행시간이 구분되는 현상을 확인할 수 있었으며 따라서, 링크통행시간에 대한 분석은 통행시간을 하나의 평균통행시간으로 인식하는 것보다 두 개의 구분된 통행시간을 동시에 고려하는 것이 바람직할 것으로 판단되었다. 링크통행시간 분포특성에 대한 연구결과 또한, 통행시간이 양분되어 분포하는 것으로 분석되었다. 따라서, 링크통행시간의 경우 평균통행시간에 의한 결과보다 신호지체가 발생하지 않는 통행시간과 신호지체가 발생하는 통행시간으로 구분하는 것이 교통상황을 인식하는 것이 바람직할 것으로 나타났다.
본 연구에서는 복합대중교통체계 하에서 환승을 명확하게 반영하면서 신교통수단의 수요를 분석할 수 있는 분석기법을 제안하였다. 제안된 분석방법은 통행특성별로 그룹을 나누어 각 그룹별로 별도의 적합한 교통수요모형을 적용함으로써 좀 더 현실적인 교통수요분석이 가능하도록 하였다. 구체적으로 신교통수단만 이용하는 통행수요(신교통수단 노선구간 내 통행), 신교통수단을 이용하여 출발하거나 도착하는 통행수요(신교통수단 노선구간 내-외부 통행), 신교통수단의 노선을 통과하는 통행수요(신교통수단 노선구간 통과 통행)로 구분하여 통행의 특성별로 적합한 교통수요분석방법을 별도로 적용할 것을 제안하였다. 또한 본 연구에서는 신교통수단 정책과 같이 승용차에서 대중교통으로의 수단 전환이 가능한 정책 분석에서 사업 시행시와 사업 미시행시 간의 수단별 O/D 값에 차이가 있을 때에도 동일한 지표에 의해 일관된 정책평가 결과를 제시할 수 있는 통행시간 편익산출 방법도 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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