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.
지능형교통체계의 핵심적인 부분으로써 첨단교통정보체계가 제 역할을 효율적으로 수행하기 위해서는 실시간으로 교통정보제공을 위해 도로에 설치된 각종 정보수집체계들로부터 수집된 정보를 적절히 처리하여 정확하고 신속하게 통행시간 변화를 파악하고 산출하는 것은 무엇보다도 중요하다. 현재 구간통행시간은 Beacon, GPS, AVI 등을 이용한 구간검지체계나 Loop 검지기, 영상검지기, RTMS 등을 이용한 지점검지체계로부터 산출$\cdot$추정되어진다. 구간검지기체계로부터 산출되는 통행시간은 정확하나 이미 정보제공 구간을 통과한 차량에 의해 산출되기 때문에 실시간 정보제공을 위한 수단으로서는 한계가 있다. 또한 동시간대 지점검지기 자료를 이용하여 추정되는 통행시간은 산출방법에 따라서 그 정확도가 크게 달라지며 각 구간에 존재하는 다른 차량의 교통특성에 의해 산출되기 때문에 실제 통행시간값과 차이가 발생 한다. 본 연구에서는 지점별 검지기자료와 구간통행시간의 관계를 고려하여 신경망을 이용한 통행시간추정방법을 제시하였다. 입력변수에 따라 분류된 모형을 남산1호터널구간의 검지기 데이터와 AVI 자료를 이용하여 통행시간을 추정해본 결과 지체발생시간대 90$\%$ 이상이 5$\~$15분 이내로 수렴하였으며 시간에 따른 추정 통행시간의 변화가 전반적으로 실제통행시간과 비슷한 추세를 보였다. 또한 기존에 발생하던 정보제공시점의 시간처짐 현상 및 뒤늦게 발생하던 지체발생 및 해소가 완화되었다.
교통검지체계는 도로상에서 교통자료 및 정보수집체계로 이해될 수 있는데, 이는 도로 상에서 교통량, 속도 및 점유율 정보를 수집하여 현 상태에서 도로상의 교통소통정보 즉, 혼잡 또는 비혼잡 등의 교통류상태, 또한 이보다 더 구체적인 내용으로서 LOS A~F로 표현되어지는 교통류 상태의 질 등을 파악하여 현 교통체계가 문제가 있는지 없는지에 관한 판단, 그리고 문제가 있다면 어느 지점(또는 구간)이 문제가 있는지, 그리고 문제의 원인은 무엇인지, 문제로 인해 발생되고 파급된 영향은 어느 정도인지, 또한 이를 해결하기 위한 방안은 무엇인지 찾고자하는데 있어서 매우 중요한 역할을 담당하는 체계로 볼 수 있다. 그러나 지점검지체계가 주를 이루고 있는 현재의 교통검지체계는 많은 한계점을 지니고 있으며, 이의 보완을 위해 본 연구에서는 구간검지체계의 이론적 구조 검토, 현장조사를 통한 검지체계별 자료특성 비교, 그리고 최적 구간검지간격 결정을 위한 분석을 수행하였다. 또한, 교통정책, 교통관리 및 이용자서비스 측면의 기능강화를 위해 기존 검지체계의 보완을 위한 새로운 교통검지체계 설치기준을 제시하였다.
현재 국내의 각 지방자치 단체에서는 지능형 교통체계(ITS)사업이 활발히 시행되고 있다. 이중 많은 지역에서 효율적인 교통관리를 위하여 실시간 신호제어시스템을 구축하여 운영 중에 있으며, 지점검지기인 루프검지기를 설치하여 실시간으로 검지기정보를 수집하고 있다. 검지기에서 수집되어 신호제어에 이용되는 자료는 교통량, 점유시간/비점유시간, 포화도, 지점속도, 대기길이 등이 있다. 본 논문에서는 실시간 신호제어시스템 검지기 정보가 링크소통상태를 파악하는 정보로 활용될 수 있는지를 분석 평가하였다. 평가를 위하여 대상구간의 통행시간을 실측하여 검지기 수집정보와의 상관관계를 다양하게 평가하였다. 분석 결과 고려된 변수들 중 대기길이가 구간통행시간과 가장 높은 상관관계를 나타내었다. 그리고 지점속도 자료를 이용하여 구간통행 정보를 추정한 결과, 오차율이 비교적 크게 나타나 실시간 신호제어시스템검지정보를 직접적으로 구간통행정보 추정에 사용하는 것은 적절치 않다고 판단된다. 그러나 COSMOS 검지기는 포화도와 대기길이와 같은 링크의 교통상황에 대해 설명하는 정보를 실시간으로 수집하기 때문에 이를 구간검지기의 보완용으로 사용될 수 있다고 판단된다. 따라서 본 논문에서는 신호제어시스템에서 가공되는 포화도와 대기길이정보를 활용하여 정성적 소통정보인 혼잡도를 산출하는 방안을 제시하였다.
국가정책 및 사회적 여건의 변화에 따라 도시부의 교통혼잡 완화를 위한 물리적 도로 확대가 한계에 다다른 지금 혼잡 완화를 위해서는 기존 도로의 효율성을 재고하는 방안이 간구되어야한다. 또한 지능형교통체계(ITS)는 과거 루프 및 영상검지기 등을 통한 도로기반 지점검지 중심의 교통정보 수집체계에서 도로, 자동차 및 보행자간의 다양한 수집 체계를 통한 실시간 구간검지 체계 중심의 차세대 지능형교통체계(C-ITS :Co-operative ITS)로 빠르게 진화하고 있으나 현재 교차로의 운영 및 제어를 위한 교통정보의 수집방법은 지점검지체계에 국한되어 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 현재 Hi-pass에 적용된 DSRC기술을 통해 수집이 가능한 구간정보를 이용하여 접근로의 대기행렬 길이를 산정하고 이를 활용하는 독립교차로의 실시간 신호제어모형의 개발 및 평가를 목적으로 하였다. 대기행렬길이 추정을 위해 구간검지기를 통해 수집된 개별차량의 통행시간을 이용하여 시공도 상에 4개의 좌표값을 추정하였으며 한 주기동안 추정된 좌표값들을 통해 대기행렬이 생성되는 충격파의 속도 및 대기행렬길이를 추정하였다. 실시간 신호제어를 위해 각 방향별 추정된 대기행렬길이를 통해 전체 교차로의 대기행렬길이의 합이 최소가 되는 신호시간을 산정하였으며 API 기능을 제공하는 미시적 시뮬레이션 프로그램인 VISSIM을 활용하여 총 3개의 시나리오를 평가하여 알고리즘에 의해 교차로의 대기행렬 길이의 합이 최소가 되는 신호시간의 산정이 가능함을 확인하였다.
1990년대 후반부터 구간 검지기를 이용한 링크통행시간 추정에 필요한 최소 표본수와 링크 및 경로 통행시간 추정과 예측을 위한 적정 집계간격에 대한 연구가 폭넓게 진행되어 왔다. 그러나 루프(지점)검지기를 이용한 교통정보수집체계의 경우, 합리적인 검증 없이 선정된 1분~5분의 집계간격을 이용하고 있다. 본 연구의 목적은 지점검지기인 루프검지기를 이용하여 통행시간자료를 수지하는 경우, 링크 및 경로 통행시간 추정과 예측을 위한 적정 집계간격 결정 모형을 개발하고 현장의 자료에 적용하는 것이다. 본 논문은 링크 및 경로 통행시간 추정을 위한 적정 집계간격 결정 모형으로 CVMSE(Cross Validated Mean Square Error)방법을 이용하였으며, 링크 및 경로 통행시간 예측을 위한 적정 집계간격 결정 모형으로는 FMSE(Forecasting Mean Square Error)를 적용하였다. 개발된 방법론은 경부고속도로의 루프이터에 적용되었다. 적용결과 링크 및 경로 통행시간 추정을 위한 적정 집계간격은 3분~5분으로, 링크 및 경로 통행시간 예측을 위한 적정 집계간격은 10~20분으로 분석되었다.
고속도로에서의 지점검지체계로부터 수집 가공 처리된 과거 통행시간 이력자료를 이용한 통행시간 예측시, 사용되는 대표값과 과거 데이터량에 따라 예측의 정확성이 결정되나 이에 대한 체계적인 연구가 없는 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 신뢰성 있는 통행시간 예측을 위해 통행시간 이력자료의 적정 대표간과 과거 데이터량을 결정하기 위한 방법론을 제시하였다. 과거 통행시간 이력자료의 적정 대표값은 예측오차의 평균이 가장 적은 대표값을 선정할 수 있으며, 적정 과거 데이터량은 비슷한 속성을 가진 과거 통행시간 이력자료의 개별간의 차이 또는 집단 간의 차이를 최소화하는 CVMSE(Cross Validated Mean Square Error)방법을 이용하여 결정할 수 있다. 한국도로공사의 고속도로 지점검지기 자료에 적용한 결과, 적절 대표값은 중앙값으로 분석되었으며, 통행시간 예측을 위한 적정 과거 데이터량은 60일로 분석되었다.
본 연구에서는 도시부도로 신호교차로의 대기행렬을 단기(one cycle ahead)예측함에 있어 단일검지체계에 기반을 둔 한 지점의 시계열적 패턴을 갖는 검지자료(detection data)를 학습자료로 구성할 경우와 통합차량검지체계하에 기반을 둔 시공간적 상관관계를 갖는 검지자료를 학습자료로 이용할 경우를 가정하여 이에 대한 인공신경망의 학습능력과 예측능력을 비교하였다. 연구결과는 도시부도로 신호교차로상에서 차량군(platoon)의 이동에 따라 발생되는 시공간적인 상관관계를 갖는 교통류변수 $\ulcorner$상류유입교통량(k-1)->통행시간(k-1)->대기행렬(k)->유출교통량(k)->대기행렬(k+1)$\lrcorner$를 인공신경망의 학습자료로 구성할 경우, 교통류 패턴의 학습능력이 뛰어난 것으로 밝혀졌다.
본 연구는 버스정보가 도로의 통행속도 정보로 활용될 수 있는지를 검토하기 위한 연구이다. 도로통행속도를 파악하기 위해 설치된 지점검지기, 구간검지기로부터 수집되는 정보와 경기도에서 수집되는 버스정보를 속도정보로 가공하여 비교하였다. 버스정보가 교통정보 검지기의 기능을 할 수 있다면, 통행속도 정보를 제공할 수 있다. 이를 위해서는 도로구간의 교통류에 대한 패턴을 인식할 필요가 있다. 본 연구에서는 새로운 접근방법보다는 기존에 검증된 방법을 중심으로 버스정보를 이용한 교통류 패턴 인식 방법을 적용하여 버스정보의 활용 가능성을 제시하였다. 또한 버스정보를 이용하여 모형을 추정하였는데, 단순이동, 지수평활법과 이중이동, 이중지수평활법, ARIMA(p,d,q)모형을 적용하였다. 이 모형들은 평가지표인 100-MAPE, MAE, EC로 비교한 결과 상호 비슷한 결과를 나타냈으나, 단순평균이동법이 가장 우수한 결과를 나타냈다. 이로서 버스정보를 구간의 통행속도로 이용할 경우, 모형의 추정도 가능하다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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