지금까지 고속도로 상에서 반복 및 비반복정체에 대한 연구가 많이 진행되어 왔지만 이들이 독립적으로 발생했을 때 교통정체의 영향에 대한 연구는 활발히 진행되지 못하고 있는 실정이다. 가장 큰 이유는 반복 및 비반복정체시 교통상황에 자료수집이 부족했으며, 뿐만 아니라 이들의 영향을 독립적/정량적으로 추정할 수 있는 분석도구의 효과적인 사용이 미비했기 때문이다. 본 연구에서는 미국 고속도로 구간의 교통정체시 수집한 교통자료를 바탕으로 시뮬레이션을 이용한 반복 및 비반복정체의 독립적인 영향을 분석하는 방법을 제시하였다. 분석결과로서 대상구간에 따라 비반복정체가 반복정체보다 고속도로기능을 크게 악화시키는 것으로 나타났다. 더불어 교통정체시 실시간 교통정보제공을 위한 기존 ITS기술들의 현장평가결과로서 안정적인 교통정체에서는 정보의 정확성은 높으나, 정체가 시작되거나 해소되는 시간대 또는 비반복정체시 제공되는 교통정보의 정확성은 낮은 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구에서는 비반복정체의 중요성과 더불어 제시하고 있는 반복 및 비반복정체의 영향분석 방법론은 향후 대상 고속도로의 정체해소를 위한 개선사업의 투자우선순위를 판단할 수 있는 기초연구로서 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
고속도로 상의 반복, 비 반복정체를 해결하기 위해 많은 곳에서 램프미터링을 실시하고 있다. 그러나 기존 램프미터링은 특정 시간에 정체가 반복적으로 발생하는 지역을 대상으로, 정체가 되기 전에 고속도로 본선의 교통량을 조절하여 정체가 되지 않도록 운영하는 것에 중점을 두고 있기 때문에 돌발상황과 같은 비 반복정체에 대처할 수 없다. 또한 정체 후 정체 해소를 위한 대책이 없으며, 각 진입로마다 단독으로 램프미터링을 운영하기 때문에 정체를 빠른 시간 안에 해소시킬 수 없다. 본 연구에서는 기존 램프미터링의 문제점을 해결하기 위하여 충격파 이론을 도입한 램프미터링 기법인 SARAM(Shockwave Adaptive Real time Ramp Metering)을 개발하였다. 서울외곽순환고속도로의 장수IC~중동IC 구간을 대상으로 실험한 결과, 평균속도는 7.32km/h 만큼 증가하고 평균지체 시간이 39.14sec 만큼 감소하는 것을 확인하였다.
도시고속도로의 반복정체는 발생시점과 지점이 거의 일정하므로 정체발생 예상 및 사전대응을 통한 효과적인 관리가 가능하다. 기존의 교통관리시스템에서는 패턴데이터를 이용하여 반복정체를 관리하고자하였으나 다변하는 도시 부교통에서는 적용하기 어려운 경우가 많았다. 본 논문에서는 반복정체 발생확률을 통계적 분포를 적용한 통행속도별 발생확률을 이용하여 구하고자 하였다. 반복정체 발생확률 추정을 통해 반복정체 발생시점 및 지속시간을 파악하고, 효과적인 사전대응 수립과 교통운영이 가능할 것으로 기대된다
본 논문의 목적은 고속도로 교통사고로 인한 비 반복적 발생 혼잡을 추정하기 위한 방법을 개발하고, 개발된 방법을 국내 고속도로 교통사고에 적용하여 비 반복적 발생 혼잡을 추정하는 것이다. 교통사고로 인한 비 반복적 발생 혼잡은 반복적으로 혼잡이 발생하는 지역에서도 발생하기 때문에, 반복적으로 발생하는 혼잡과 비 반복적으로 발생하는 혼잡의 구분이 매우 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 각 구간별, 시간대별 평균속도와 교통사고로 인해 낮아진 속도와의 차이를 활용하였다. 본 연구에서는 제안된 방법을 활용하여 2008년 1년간 수집된 교통류 자료와 2008년에 발생된 교통사고 자료의 융합을 통한 비 반복적 발생 혼잡을 추정하였다. 이러한 교통사고로 인한 비 반복적 발생 혼잡은 교통사고 관련 개선 프로그램의 효과분석, 교통사고 대응 전략의 수립, 비 반복적 발생 혼잡비용의 추정을 통한 교통혼잡비용의 추정방법의 개선 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
교통혼잡비용은 매해 증가하며, 교통혼잡비용의 63.8%에 해당되는 도심부 교통혼잡에 대한 대책 마련이 시급한 상태이다. 최근 빅데이터, 인공지능 등 4차 산업혁명을 선도하는 기술들의 발전으로 교통부문의 정보화에도 많은 변화가 초래되고 있다. 이러한 신개념 기술을 활용하여 소통상황 예측정보를 제공함으로써 교통혼잡비용을 저감할 수 있을 것으로 기대된다. 이에 본 연구에서는 순환 인공 신경망(RNN)을 활용하여 반복 및 비반복 정체 예측 모형을 개발하고자 하였다. 제안 모형은 실시간 소통정보, 이력정보, 유고상황정보 등을 활용하여 현재를 기점으로 15분 간격의 1시간 이후 소통 상황을 예측하는 모형이다. 33개 링크로 구성된 서울시 논현로에 대해 2개의 은닉층으로 구성된 RNN 모형을 구축하였다. 총 30개 모형을 계량활용변화역전파 알고리즘으로 학습하여, 이 중 평균오차제곱이 0.0834인 모형을 최적 모형으로 선정하였다. 모형 검증 결과 25개 링크에 대해 유의성 높은 예측을 하였다. 모형의 예측력을 열지도를 통해 검토한 결과 반복 정체뿐 아니라 비반복 정체까지 예측할 수 있는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 실제 도로 상에서의 교통혼잡 예측을 위한 모형으로 활용할 수 있을 것이라 기대된다.
교통관리센터에 축적되어 있는 속도 이력데이터에는 반복 비반복 정체 시공간 전개에 대한 상세한 정보가 모두 들어있으나, 도해법에 의해 다루어져 왔기 때문에 많은 양의 이력데이터를 처리하여 교통상황예측이나 정보제공에 활용할 수 없는 한계가 존재하였다. 본 논문에서는, 기존의 Classification과 Density-Based Clustering 알고리즘을 속도 시공간 데이터 특성에 맞게 조합하고 변형하여 정체 시공간 영역을 자동 인식하는 알고리즘과, 정체파급길이, 파급속도, 해소속도 등 정체 시공간 전개 패턴의 특성치를 산정하는 알고리즘을 개발하였다, 본 알고리즘은, 교통관리센터에 축적되어 있는 방대한 양의 이력데이터를 자동으로 분석하여 자세한 정체 관련 정보를 추출할 수 있고, 산정된 특성치를 가지고 각 센터의 필요에 따라 다양한 정보를 2차 생성하고 활용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구결과는 향후 반복 비반복 정체에 대한 예측과 대응이 획기적으로 개선되는데 초석이 될 것으로 기대된다.
도로상에서 발생하는 교통 혼잡비용은 지역 간 도로 보다는 도심부 내에서 비중 있게 발생하며, 이는 전체 혼잡비용의 약 63.39%를 차지하고 있다. 따라서, 교통혼잡비용의 절감을 위해서는 도심부의 교통 혼잡을 해소하는 것이 중요하다. 도심부의 교통 혼잡은 반복정체와 비반복정체로 구분되며, 비반복 정체를 신속하고 정확하게 검지하는 것이 교통혼잡의 해소에 있어 무엇보다 중요하다. 그러나 돌발상황 검지에 관한 연구는 대부분 연속류를 대상으로 수행되어 왔다. 도심부 단속류 도로의 경우, 신호 교차로 주정차 차량 등 다양한 변수가 존재하기 때문에 연속류에 적용되는 돌발상황 검지 알고리즘을 수정없이 적용하기에 무리가 있다. 따라서 본 연구에서는 도심부 단속류 도로를 대상으로 수집된 GPS 기반의 차량궤적 데이터에 인공신경망을 적용하여 돌발상황검지 모형을 구축하였다. 제안된 모형의 정확도 검증 결과, 돌발상황 검지율 46.15%, 오보율 25.00%가 도출되었다. 이러한 결과는 단속류를 대상으로 하는 초기 연구 결과로서 의미가 있다. 또한 내비게이션 장치와 같은 차량 궤적 데이터만을 활용하여 비반복정체를 검지 할 수 있는 가능성을 제시 했다는 것에 의미를 찾을 수 있을 것이다.
In this paper, we propose the design of active queue management (AQM) control system using the self-recurrent wavelet neural network (SRWNN). By regulating the queue length close to reference value, AQM can control the congestions in TCP network. The SRWNN is designed to perform as a feedback controller for TCP dynamics. The parameters of network are tunes to minimize the difference between the queue length of TCP dynamic model and the output of SRWNN using gradient-descent method. We evaluate the performances of the proposed AQM approach through computer simulations.
혼잡은 반복정체와 비반복(돌발상황)정체로 나눌 수 있다. 고속도로의 효율적인 교통관리를 위해서는 사전 예측이 불가능한 돌발상황으로 인한 비 반복정체를 신속·정확하게 검지하여 대응함이 매우 중요하다. 이러한 목적으로 국내외적으로 많은 노력을 기울여 왔으나, 기존에 개발된 많은 돌발상황검지알고리즘들은 검지율 증가시 수반되는 오보율증가에 대한 문제점을 극복하는데 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이로 인해 고속도로 운영자에게 실질적으로 적용이 가능한 돌발상황검지알고리즘을 제공하지 못하고 있다. 이와 같은 현 여건을 감안하여 본 연구에서는 돌발상황 검지율과 오보율을 모두 향상시킬 수 있는 기존에 개발된 방법론을 응용하고, 운영자측면에서 돌발상황검지의 효용성을 증대할 수 있는 기법을 개발하는데 주안점을 두고 있다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 교통량, 속도, 점유율 등 세 교통변수간 관계식에 근거하여 일차적으로 돌발상황을 검지하고, 다음 단계에서 검지된 교통상황의 돌발상황 여부를 McMaster 알고리즘에서 적용한 반복 및 비반복정체 구분을 위한 교통상황판단 방법론을 응용하여 구축하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘의 구성체계와 연구에 적용된 방법론의 적합성 평가를 위해 미국 캘리포니아에 위치한 I-880고속도로에서 수집된 교통자료를 이용하였다. 평가결과, 돌발상황 검지율과 오보율 측면에서 본 연구에서 제시한 알고리즘의 적용가능성이 매우 긍정적으로 판단된다. 본 연구에서는 캘리포니아 알고리즘에 대한 평가결과도 참고적으로 제시하였다.
최근 들어 학계와 연구원 등에서 기존의 교통혼잡비용 산정 방식과 내용에 대한 수정 요구가 증대하고 있다. 이에 본 연구에서는 교통혼잡비용에 대해 살펴보고, 교통혼잡비용의 개선방안을 도출하였다. 개선방안으로 교통혼잡비용에 사회적 외부비용을 추정에 포함하는 방안, 온실효과비용, 환경오염 비용 등을 교통혼잡비용의 추정에 합산하는 방안, 교통혼잡비용의 산정방법에 비 반복정체의 문제, 혼잡판단 기준속도의 문제, 혼잡시간대의 추정 문제, 통행속도 문제 등에 대한 대안을 도출하였다. 본 연구에서 제시한 교통혼잡비용 추정 개선 방안이 여러 가지 현실적용에 있어서의 어려움이 있는 한계를 가지고 있지만 지속가능한 발전이라는 시대의 흐름에 맞는 교통혼잡비용의 변화의 기초 자료로 제공하였다는 사실에 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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