교차로 정지선을 출발한 차량군(車輛群)은 도로를 주행하는 동안 분산되며, 교차로의 지체시간은 분산된 교통류의 정지선 도착분포(到着分布)에 의해 결정된다. 본 연구는 여행시간분포조사(旅行時間分布調査)를 통하여 우리나라 차량군(車輛群)의 분산특성, 특히 승용차와 버스의 차량군(車輛群) 분리현상에 관하여 조사하였다. 그리고, 이러한 조사결과를 토대로 버스군(群)의 분리특성을 감안한 교차로 지체시간의 정확한 분석방법을 제시하였다.
2차로 도로에서 양보 차로를 설치하면 고속차량이 저속차량을 추월할 수 있는 공 간을 제공하여 도로를 효율적으로 이용할 수 있을 뿐 아니라 안전사고를 감소시키는 데도 큰 효과가 있다. 우리 나라에서는 양보 차로가 설치된 예가 없기 때문에 TWOPAS simulation model을 우리 나라 조건에 맞도록 수정한 TWOPASK1을 이용하여 양보 차로의 운영효과를 평가하였다. 효과 척도로는 현재 도로용량편람 2차로 도로의 서비스수준 평가에 사용되는 차량군 백분율을 이용하였다. 다양한 유효길이, 양보 차로 길이, 교통량 수준의 총 84 조합의 simulation을 분석한 결과 양보 차로가 있는 경우가 양보 차로가 업는 경우보다 차량군 백분율이 감소하였으며 양보 차로 길이가 길수록 차량군 백분율이 많이 감소하였다. 추천되는 양보차로 길이는 양방향 교통량이 400~1,000대/시일 때 800~1,200m, 1,000~2,000대/시일 대 1,200~2,000m가 적정하며, 2,000대/시 이상일 때는 양보 차로의 효과가 적으며, 이 때는 4차로으로의 확장이 요구된다.
본 연구에서는 신호연동화에 관한 기초적인 이론에 대하여 고찰하고 광주시 죽봉로의 광천4거리에서 농성광장에 이르는 3개 교차로를 사례지구로 하여 포화교통류율 및 차량군 분산계수 산정기법들을 적용하여 분산계수에 따른 민감도를 분석하는 과정으로 연구를 진행한 결과 다음과 같은 성과를 얻을 수 있었다. 1. 차량군 분산계수는 0.28-0.33으로 같은 지점의 교차로에서도 관측위치에 따라 상류부보다는 하류부가 더 작은 값을 나타내었다. 2. 차량군지수는 큰 변화를 보였으나 수행지수는 미세한 편차를 보였다. 이는 차량분산계수를 0.34로 설정하여 평가하여도 무리가 없음을 나타내었다. 3. T7F 모형에서 연동화 설계 시 차량분산계수 변화에 따른 수행지수값의 민감도가 미소한 것으로 나타났다.
단속류의 교통시설 운영개선(TSM, Trasportation Systems Management)의 타당성 및 개선효과 분석을 위해 TRANSYT-7F(T7F)와 NETSIM이 많이 사용되고 있으나, T7F는 현실적인 차량군의 압축 분산효과가 미흡하고, NETSIM은 구축시간이 과다하게 소요되고, 용량설정의 어려움 등의 문제를 가지고 있다. 이에 반해, 충격파 모형은 T7F에 비해 차량군의 압축 분산을 더욱 사실적으로 묘사할 수 있으며, NETSIM에 비해서는 분석시간 단축, 적용용이성 등의 장점을 가지고 있어 우수하다. 하지만, 수리적 계산의 어려움으로 인해 비현실적인 교통류관계식(Q-K곡선) 적용, 단순한 차량군 적용 등의 문제점을 지니고 있다. 이러한 충격파이론을 이용한 기존 분석모형의 문제점을 해소하기 위해보다 현실적인 교통류관계식 적용, 새로운 차량군모형 개발, 연장충격파 개념 도입 등 새로운 분석모형을 개발하였으며, 개발모형의 유효성 검증을 위해 다양한 시나리오를 구성하여 T7F와 NETSIM과 비교 평가한 결과 우수한 성능을 보였다.
본 논문의 목적은 2차선 지방지역도로에서 사용 가능한 No-overtaking Model의 개발과 현장조사를 통한 우리 나라 2차선 도로의 교통류 특성의 규명이었다. No-overtaking Model을 개발하기 위해서는 이미 개발된 바 있는 Slow moving Vehicle Model의 이론적 틀을 근거로 하되 중차량을 따라 피동적으로 주행하는 일련의 차량군에 또 다른 중차량이 포함된 경우에 대해서도 분석이 가능하도록 개선했다. 경기도 일원에서 약 3 개월동안 조사한 현장조사에서 나타난 우리 나라 2차선 도로의 교통류 특성은 첫째로, 2차 선 교통류의 주요 MOE(Measures of Effectiveness)들은 교통량에 의해 비교적 정확하게 산정 가능하다는 것과, 둘째로 우리 나라의 주요 MOE값은 외국의 경우와 비교했을 때 대 체로 유사한 결가를 보이나 평균속도의 경우 최소 5km/h 최대 15km/h 정도와 차이를 나타 낸다는 것, 그리고 셋째로 차량군의 선두차량 85%의 경우 그 속도는 100.4km/h이고 추월 에 필요한 반대편차선 차량과의 여유 거리는 754.8m이라는 것이었다. 향후 연구과제로는 중차량의 속도분포를 확률 분포식으로 나타내는 경우의 지체시간, 추월율 등의 2차선 교통 류 MOE를 산출할 수 있는 Model을 개발하는 것이며 현재 5분 교통량으로 표시된 교통량 을 보다 많은 현장수집 자료를 통해 1시간 단위의 교통량을 기준으로 하여 MOE를 산정해 보는 것이다.
현재 군에서 운용하는 차량 중에 민간에서 사용하고 있는 상용차량이 차지하는 비중이 58%로 매우 높고 앞으로 더욱 증가할 계획이다. 군에서 상용차량의 비중이 높아진 만큼 상용차량의 불용처리 결정 여부도 중요한 문제 중의 하나이다. 현재 상용차량의 불용처리 결정은 차량 기술검사관이 설계수명과 차량사용 정보를 이용해서 주관적으로 판단하고 있으나, 군 운용환경에 따른 차이가 반영되어 있지 않고 객관적인 판단 기준이 제시되어 있지는 않다. 본 연구는 군 운용환경을 고려하여 상용차량의 불용여부를 판단하는 모델을 개발하는 것이다. 연구에서 활용한 자료는 육·해·공군의 승용차, 승합차량, 트럭 세 가지 상용차량 1,746대였고, 운용지역, 기후특성, 차량상태 등의 정보를 이용하여 분류 머신러닝 기법을 이용해 불용여부 판단 모델을 구축하였다. 제안하는 불용여부 판단 모델은 정확도가 평균적으로 약 97%였으며, 야전에서도 사용할 수 있는 형태의 모델이다. 연구결과를 바탕으로 향후 상용차량 불용 여부 판단 모델 성능 향상 방안과 군수정보체계 내에 새롭게 구축해야 할 데이터 구축 방향을 장·단기적으로 정책 제언하였다.
유비쿼터스 교통환경이 구현되면 기존 ITS 환경에서는 불가능하였던, 개별차량 위치, 속도 등 미세한 데이터 수집이 가능해 지며, V2V(Vehicle-to-Vehicle), V2I(Vehicle-to-Infra) 양방통신이 가능해 짐에 따라 개별차량 혹은 차량군 단위의 미세 제어가 가능해 진다. 이러한 유비쿼터스 교통 환경의 장점에 입각하여 교통류 안정성을 지표로 하는 연속류 정체예방관리 방안이 선행연구에서 제시된 바 있다. 본 연구에서는 유비쿼터스 교통환경에서 정체예방관리를 실현함에 있어 제기된 쟁점사항들에 대하여, VISSIM 시뮬레이션 실험결과에 입각하여 해답을 제시하였다. 교통류 안정성을 명시적으로 교통류 관리에 적용할 수 있도록, 유비쿼터스 교통환경에서 수집 가능한 차량군 길이와 간격으로 도출하였다. 또한 교통상황에 따라 차별화된 운영관리가 필요하다는 타당성을 도출하고, 교통상황 구분 및 상황별 운영관리 방안을 제시하였다. 마지막으로 이러한 관리를 수행하였을 때 어떠한 잠재적 이익이 있는가를 보여주었다. 본 연구 결과는, 제반 제약조건으로 말미암아 제한적인 시뮬레이션 실험을 통해 도출되었다. 그러나 유비쿼터스 교통환경에서 새로운 개념의 교통관리를 시행하는 데 있어 그 타당성은 보여줄 수 있었다고 판단된다. 향후 보다 포괄적인 현장실험을 통해 제반 결과들이 확정되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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