본 논문은 고속도로의 오르막차로 구간을 대상으로 종점부의 설계기준을 제시하고자 하는 목적으로 미시적 관점에서 교통행태를 규명할 수 있는 임계간격 모형과 합류확률 모형식을 개발하였다. 오르막차로 종점부 최저허용속도의 분석결과는 2차로 고속도로에서는 60km/hr, 4차로 고속도로에서는 75km/hr로 나타나 2차로에서는 현행기준과 동일하고 4차로의 경우는 현행기준 보다 약 15km/hr정도 높게 적용하는 것이 바람직한 것으로 분석되었다. 또한 오르막차로 종점부 부가길이 산출결과는 오르막차로 종점부 최저허용속도 기준과 비교해볼 때 4차로 고속도로의 경우, 부가길이가 약 200m 정도 필요한 것으로 나타나 오르막차로 종점부 최저허용속도를 상향시킬 필요가 있는 것으로 분석되었다.
We examine primarily the existing study procedures for freeway weaving section by comparing speed estimates. Most methods have poor predictions because of neglecting the weaving vehicle influ-ence. In this study we develop the speed prediction equation considering the weaving influence area i.e, weaving box. Assuming that speeds outside weaving box are similar to speeds in freeway basic sec-tions we develop speed equation in box based on the field data. Moreover level of service criteria and weaving analysis precedure are proposed under the new speed prediction equation.
Even though the types of ramp facilities in Korea are not various like other countries operations in these sections are very important because ramp merging and /or diverging flow affects freeway overall sections. In this study existing methodologies especially the gap acceptance model and the regression model in USHCM are evaluated with our field data. By gap acceptance model the merging capacity is founded 2.360 pcph which is increased by 7% than the capacity of freeway basic section. And in comparison of actual lane 1 volume to the estimation volume by HCM model the model slightly overestimates the actual volue.
교통관리 시스템에서 돌발상황 관리시스템은 매우 중요한 역할을 차지하고 있다. 여러 종류의 알고리즘이 사용되고 있는데 이 중에서 APID, DELOS가 가장 많이 사용되고 있다. 검지알고리즘의 경우는 localization이 중요하며 교통상황에 적합한 파라미터의 검증과, 검지기 자료의 유효성 문제가 지적되고 있다. 본 논문에서는 APID, DELOS 돌발상황 검지알고리즘의 평가를 위해 방법론 및 시나리오를 구성하여 교통여건별, 시나리오별로 평가하였다. 특히, 알제리의 실제 도로망을 이용하여 평가를 진행하였다. 모든 조건을 만족하는 하나의 돌발상황 검지알고리즘을 개발한다는 것은 어려우며 각 도로 및 교통조건에 맞추어 최적의 알고리즘을 적용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
Freeway Corridors consist of urban freeways and parallel arterials that drivers can use alternatively. Ramp metering in freeways and signal control in arterials are contemporary traffic control methods that have been developed and applied in order to improve traffic conditions of freeway corridors. However, most of the existing studies have focused on either optimal ramp metering in freeways, or progression signal strategies between arterial intersections. There have been no traffic control systems in Korea that integrates the freeway ramp metering and arterial signal control. The effective control strategies for freeway operations may cause negative effects on arterial traffic. On the other hand, traffic congestion and bottleneck phenomenon of arterials due to the increasing peak-hour travel demand and ineffective signal operation may generate an accessibility problem to freeway ramps. Thus, the main function of the freeway which is the through-traffic process has not been successful. The purpose of this study is to develop an integrated control model that connects freeway ramp metering systems and signal control systems in arterial intersections. And Optimization of integrated control model which consists of ramp metering and signal control is another purpose. Optimization results are verified by comparison with the results from MATDYMO.
Freeway corridors consist of urban freeways and parallel arterials that drivers can use alternatively. Ramp metering in freeways and signal control in arterials are contemporary traffic control methods that have been developed and applied in order to improve traffic conditions of freeway corridors. However, most of the existing studies have focused on either optimal ramp metering in freeways, or progression signal strategies between arterial intersections. There have been no traffic control systems in Korea that integrates the freeway ramp metering and arterial signal control. The effective control strategies for freeway operations may cause negative effects on arterial traffic. On the other hand, traffic congestion and bottleneck phenomenon of arterials due to the increasing peak-hour travel demand and ineffective signal operation may generate an accessibility problem to freeway ramps. Thus, the main function of the freeway which is the through-traffic process has not been successful. The purpose of this study is to develop an integrated control model that connects freeway ramp metering systems and signal control systems in arterial intersections. And Optimization of integrated control model which consists of ramp metering and signal control is another purpose. The design of experiment, neural network, and simulated annealing are used for optimization.
Peak-period congestion is a frequent occurrence on many freeways. Entrance-metering is an effective strategey in improving urban freeway traffic condition. This paper describes the prodecure to develop a computer program for proparing optimum ramp-metering stategies. Four existing ramp-metering optimaization models wer reviewed and evaluated in regared to their theories and actural performances. A optimization model was proposed in this paper. Final model takes aform of quadratic programming. The performance of the propeosed model wastest using FREFLO.
도시고속도로 혼잡구간의 원인분석, 교통정보제공전략 수립, 진입램프 제어전략 및 효과분석 등 보다 효율적이 교통관리를 위해서는 진출입램프간 동적OD의 구축이 요구된다. 이를 위해 모든 진출입램프에 AVI 시스템을 설치하기에는 경제성 측면에서 비효율적이므로 현실 적용이 용이하고 추정력이 높은 동적OD 추정모델의 개발이 적절한 대안으로 판단된다. 본 연구는 교통관리시스템 (FTMS)에서 수집되는 실시간 검지기자료를 이용한 진출입램프간 동적OD 추정기법을 개발함에 있어서 시스템 탑재를 통하여 자동적으로 동적OD 추정이 가능하고 기존 모델에 비해 추정력을 높일 수 있는 방안을 마련하는데 주 목적을 두고 있다. 기존 동적OD 추정모델의 한계점은 2가지로 요약될 수 있다. 첫째, 교통류모델에서 추정하는 시간대별 링크분포 비율과 최적해 알고리즘에서 추정하는 동적OD간 상호관련성으로 동적OD 추정모델은 두 모듈간 Bi-level 문제로 접근해야 한다는 것이며, 둘째, 관측지점의 수가 추정코자 하는 OD쌍의 수보다 적기 때문에 교통량의 관측치와 추정치간 오차를 최소화하는 다수의 OD해가 존재하는 과소식별문제이다. 본 연구에서는 검지기에서 수집되는 교통자료(교통량, 통행속도, 점유율)를 이용하여 동적 교통류를 구현함으로써 Bi-level 문제를 해결하였으며, 동적OD 추정을 위한 목적함수를 링크 및 진출램프 교통량의 추정치와 관측치간 오차를 최소화하도록 설정함으로써 보다 많은 제약을 통하여 추정력을 높일 수 있도록 유도하였다. 본 연구에서는 동적OD 추정을 위한 최적해 알고리즘으로 유전자알고리즘을 적용하였으며, 서해안고속도로 (당진IC$\to$군산IC)의 실제 OD 및 교통자료를 이용하여 동적OD 추정모델을 평가하였다.
차량들의 차량추종과 차로변경에 행태에 의해 차량 교통류는 다양한 형태를 보이게 되며, 차로변경의 행태에 따라 차로이용률은 매우 다양하게 나타난다. 따라서 미시적 차량 모의실험을 이용하여 다양한 교통류를 설명하기 위해서는 차량추종과 더불어 다양한 차로이용 행태를 구현하는 차로변경 모형이 필수적이다. 국내의 경우 차량추종모형에 대한 연구는 보고되고 있으나 차로변경모형에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 대규모 고속도로망 모의실험에 적합한 CA(Cellular Automata)모형을 기반으로 미시적 2차로 차로변경모형을 개발하였다. 개발된 모형을 기존의 CA 차량추종모형과 결합하여 모의실험을 수행한 결과, 다양한 차로이용률 행태를 설명하는 것으로 분석되었다. 개발된 차로변경모형은 보다 다양한 고속도로 교통류의 모의실험에 활용될 것으로 기대된다.
램프 미터링은 램프로부터 도로에 진입하는 차량을 통제 함으로써 교통 상황을 향상 시키는 직접적이고 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 밀도 데이터를 이용한 새로운 램프 미터링 방법을 제안한다. 교통량을 사용하는 기존 방법은 낮은 신뢰도의 데이터에 의해 동작 되며 다양한 문제를 가질 수 있다. 또한 주 도로에 정체가 발생 했을 때 램프의 추가적인 교통 정체 및 램프의 용량초과 문제가 발생 할 수 있다. 기존 방법에 대한 문제를 해결 하기 위해 제안하는 방법은 밀도와 가속도 데이터를 이용한 새로운 램프 미터링 방법을 제안한다. 실험을 위해 미네소타 주 트윈시티의 TH-62의 고속 국도를 선택하였고 효율성을 테스트 하기 위해 미네소타 주에서 동작하고 있는 Stratified Zone Metering(SZM)과 비교 실험을 진행한다. 실험 환경은 PTV사의 VISSIM 시뮬레이터를 이용하였고 이를 제어할 수 있는 도로 제어 및 평가 시스템(TICAS)을 개발 하여 시뮬레이션을 진행 하였다. 실험 조건은 정체가 가장 심한 2011년 10월 25일 오후 2시부터 오후 7시까지로 설정한다. 실험 결과 도로의 총 여행시간과 정체구간은 SZM보다 20% 감소 하였다. 또한 각 램프의 대기 열 길이를 측정한 결과 SZM에서 발생하던 램프의 길이를 초과하는 문제점이 해결된 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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