본 연구는 점유율, 교통량, 속도 등의 실시간 교통자료의 시계열 분석, 교통기초도 상 실측자료의 통계적 모형화와 교통류의 다영역 구분에 의한 교통정체의 전개 양상을 규명하였다. 천안-논산고속도로의 교통사고와 행사로 인한 교통정체 시의 검지기 자료를 바탕으로 시계열 분석을 수행한 결과 교통사고와 같이 급격히 도로 콩량이 감소하는 경우 사고 직후 점유율의 변화로부터 용이하게 추정할 수 있었다. 행사와 같은 교통량 증가로 인한 교통정체의 경우 점유율과 평균속도의 변화 폭이 완만하며, 충격파의 형태가 다양하여 단순한 교통지표들의 시계열적 분석에 의한 검지의 신속성과 정확성에는 어려움이 있는 것으로 나타났다. 실측자료의 통계적 모형화에 있어서 안정교통류일 경우 점유율과 교통량 관계는 1차 선형식으로 매우 높은 신뢰도로 설명되었다. 그러나 속도와 점유율간의 관계에 있어서는 운전자들의 희망속도에 대한 넓은 폭원으로 인하여 나타나는 군집형태가 통계적 모형으로 표현되기에는 어려운 것으로 나타났다 그러나 이 경우 점유율 6-8$\%$대를 중심으로 속도가 급격히 떨어지는 현상이 발생하였다. 불안정 교통류 상황의 경우 교통정체의 형성과 해소과정이 각기 하나의 영역 내에서 분석됨에 따라 전반적으로 통계적 모형의 적용이 어려운 것으로 나타났다. 안정과 불안정 2영역 구분에 의한 교통정체 형성과 해소과정의 해석이 어려운 점을 감안하여 다영역 구분에 의한 교통류를 시계열에 의하여 분석한 결과 사고시의 교통류는 바로 정지단계(stopped flow)로 전이되며 점유율이 급격히 증가하였으며, 교통류가 stooped flow에서 free flow로 회복될 때 급격히 증가된 점유율이 점진적으로 감소하면서 교통량이 증가하는 추세를 나타냈다. 교통혼잡시의 교통류는 "impeded free flow" 상황에서 "congested flow" 상황을 거쳐 "jammed flow" 상황으로 전개되는 등 사고에 의한 정체 형성 및 해소과정보다 매우 복잡하며, 동일한 점유율에 대하여 교통상태별로 교통량의 차이가 큰 현상이 명확하게 발생하였다. 본 연구는 교통류 분석 시 다영역 구분의 필요성을 제시하였으며, 향후 개별 교통영역에 대한 정량적 구분 및 모형화가 이루어져야 할 것을 제기하였다.
본 연구는 점유율, 교통량, 속도 등의 실시간 교통자료의 시계열 분석, 교통기초도 상 실측자료의 통계적 모형화와 교통류의 다영역 구분에 의한 교통정체의 전개 양상을 규명하였다. 천안-논산고속도로의 교통사고와 행사로 인한 교통정체 시의 검지기 자료를 바탕으로 시계열 분석을 수행한 결과 교통사고와 같이 급격히 도로 콩량이 감소하는 경우 사고 직후 점유율의 변화로부터 용이하게 추정할 수 있었다. 행사와 같은 교통량 증가로 인한 교통정체의 경우 점유율과 평균속도의 변화 폭이 완만하며, 충격파의 형태가 다양하여 단순한 교통지표들의 시계열적 분석에 의한 검지의 신속성과 정확성에는 어려움이 있는 것으로 나타났다. 실측자료의 통계적 모형화에 있어서 안정교통류일 경우 점유율과 교통량 관계는 1차 선형식으로 매우 높은 신뢰도로 설명되었다. 그러나 속도와 점유율간의 관계에 있어서는 운전자들의 희망속도에 대한 넓은 폭원으로 인하여 나타나는 군집형태가 통계적 모형으로 표현되기에는 어려운 것으로 나타났다 그러나 이 경우 점유율 6-8$\%$대를 중심으로 속도가 급격히 떨어지는 현상이 발생하였다. 불안정 교통류 상황의 경우 교통정체의 형성과 해소과정이 각기 하나의 영역 내에서 분석됨에 따라 전반적으로 통계적 모형의 적용이 어려운 것으로 나타났다. 안정과 불안정 2영역 구분에 의한 교통정체 형성과 해소과정의 해석이 어려운 점을 감안하여 다영역 구분에 의한 교통류를 시계열에 의하여 분석한 결과 사고시의 교통류는 바로 정지단계(stopped flow)로 전이되며 점유율이 급격히 증가하였으며, 교통류가 stooped flow에서 free flow로 회복될 때 급격히 증가된 점유율이 점진적으로 감소하면서 교통량이 증가하는 추세를 나타냈다. 교통혼잡시의 교통류는 "impeded free flow" 상황에서 "congested flow" 상황을 거쳐 "jammed flow" 상황으로 전개되는 등 사고에 의한 정체 형성 및 해소과정보다 매우 복잡하며, 동일한 점유율에 대하여 교통상태별로 교통량의 차이가 큰 현상이 명확하게 발생하였다. 본 연구는 교통류 분석 시 다영역 구분의 필요성을 제시하였으며, 향후 개별 교통영역에 대한 정량적 구분 및 모형화가 이루어져야 할 것을 제기하였다.
This research has examined a time series analysis(TSA) of an every hour traffic information such as occupancy, a traffic flow, and a speed, a statistical model of a surveyed data on the traffic fundamental diagram and an expand aspect of a traffic jam by many Parts of the traffic flow. Based on the ...
This research has examined a time series analysis(TSA) of an every hour traffic information such as occupancy, a traffic flow, and a speed, a statistical model of a surveyed data on the traffic fundamental diagram and an expand aspect of a traffic jam by many Parts of the traffic flow. Based on the detected data from traffic accidents on the Cheonan-Nonsan high way and events when the road volume decreases dramatically like traffic accidents it can be estimated from the change of occupancy right after accidents. When it comes to a traffic jam like events the changing gap of the occupancy and the mean speed is gentle, in addition to a quickness and an accuracy of a detection by the time series analyse of simple traffic index is weak. When it is a stable flow a relationship between the occupancy and a flow is a linear, which explain a very high reliability. In contrast, a platoon form presented by a wide deviation about an ideal speed of drivers is difficult to express by a statical model in a relationship between the speed and occupancy, In this case the speed drops shifty at 6$\~$8$\%$ occupancy. In case of an unstable flow, it is difficult to adopt a statistical model because the formation-clearance Process of a traffic jam is analyzed in each parts. Taken the formation-clearance process of a traffic jam by 2 parts division into consideration the flow having an accident is transferred to a stopped flow and the occupancy increases dramatically. When the flow recovers from a sloped flow to a free flow the occupancy which has increased dramatically decrease gradually and then traffic flow increases according as the result analyzed traffic flow by the multi regime as time series. When it is on the traffic jam the traffic flow transfers from an impeded free flow to a congested flow and then a jammed flow which is complicated more than on the accidents and the gap of traffic volume in each traffic conditions about a same occupancy is generated huge. This research presents a need of a multi-regime division when analyzing a traffic flow and for the future it needs a fixed quantity division and model about each traffic regimes.
This research has examined a time series analysis(TSA) of an every hour traffic information such as occupancy, a traffic flow, and a speed, a statistical model of a surveyed data on the traffic fundamental diagram and an expand aspect of a traffic jam by many Parts of the traffic flow. Based on the detected data from traffic accidents on the Cheonan-Nonsan high way and events when the road volume decreases dramatically like traffic accidents it can be estimated from the change of occupancy right after accidents. When it comes to a traffic jam like events the changing gap of the occupancy and the mean speed is gentle, in addition to a quickness and an accuracy of a detection by the time series analyse of simple traffic index is weak. When it is a stable flow a relationship between the occupancy and a flow is a linear, which explain a very high reliability. In contrast, a platoon form presented by a wide deviation about an ideal speed of drivers is difficult to express by a statical model in a relationship between the speed and occupancy, In this case the speed drops shifty at 6$\~$8$\%$ occupancy. In case of an unstable flow, it is difficult to adopt a statistical model because the formation-clearance Process of a traffic jam is analyzed in each parts. Taken the formation-clearance process of a traffic jam by 2 parts division into consideration the flow having an accident is transferred to a stopped flow and the occupancy increases dramatically. When the flow recovers from a sloped flow to a free flow the occupancy which has increased dramatically decrease gradually and then traffic flow increases according as the result analyzed traffic flow by the multi regime as time series. When it is on the traffic jam the traffic flow transfers from an impeded free flow to a congested flow and then a jammed flow which is complicated more than on the accidents and the gap of traffic volume in each traffic conditions about a same occupancy is generated huge. This research presents a need of a multi-regime division when analyzing a traffic flow and for the future it needs a fixed quantity division and model about each traffic regimes.
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문제 정의
본 연구는 국내 고속도로의 돌발상황 시 교통류를 파악하기 위하여 점유율, 교통량, 속도 등의 실시간 교통자료의 시계열 분석, 교통기초도 상 실측자료의 통계적 모형화와 다영역에 의한 교통정체의 전개 양상을 규명하였다.
본 연구는 돌발상황 시의 국내 연속류 도로의 교통류 변화 특성을 파악하기 위하여 천안-논산 고속도로에서 수집한 교통사고와 행사(어린이날)로 인한 교통정체 시의 검지기 자료를 바탕으로 분석을 수행하였다.
나타내기가 어렵다. 이는 정체의 형성과 해소에 이르기까지 교통류가 매우 다양한 특성으로 변화하는데 기인한다. 점유율-속도의 경우<그림 9>와 <그림 12>에서 볼 수 있듯이 불안정 교통류 상황에서도 In방정식으로 R2 수준 0.
분석한다. 이를 통하여 검지기가 위치한 해당 구간의 개략적인 최대 교통량 수준과 이때의 적정점유율, 자유속도를 유지하는 점유율의 한계를 파악토록 한다. 아울러 사고상황을 가장 잘 인지할 수 있는 교통지표가 무엇인지, 교통량 증가로 인한 정체와 사고로 인한 정체시의 교통지표의 변화추세를 파악 할 수 있다.
가설 설정
박상조는 충격파 이론을 적용한 교통류의 시 . 공간적 전개과정을 분석함으로서 가.감속에 따라 그리고 점유율, 교통류율 수준에 따라 충격파가 어떻게 변하는지 분석하였다.
제안 방법
공간적 전개과정을 분석함으로서 가.감속에 따라 그리고 점유율, 교통류율 수준에 따라 충격파가 어떻게 변하는지 분석하였다. 이를 위해 검지기의 점유율-교통량 자료의 도수분포로부터 누적상대도수 분포곡선을 추정하였다μ2].
천안-논산고속도로에는 81km 연장에 총 94개의 루프검지기와 영상검지기가 설치되어 매 30초 단위로 교통량, 평균속도, 점유율, 차종에 대한 자료가 수집되고 있다. 돌발상황시의 교통류 특성 분석을 위하여 서울 기점 논산 방향 269km 지점에서 2003년 3월30일 16시07분에 발생한 3중 추돌로 인한 1차로 차단 시의 사고 상황 전후 4시간에 대한 교통자료를 분석하였다. 이때의 사고처리 완료 시간은 17시00분이었으며 사고여파는 17 시 40분까지 지속되었다.
먼저, 점유율, 교통량, 속도 등의 실시간 교통자료를 시계열에 의하여 분석하여 실증자료가 수집된 도로구간에 대한 개략적인 최대 교통량, 적정점유율, 자유교통류를 구분하는 점유율 등을 추정토록 한다.
본 장에서는 앞서의 교통사고와 교통량 증가에 따른 2개 돌발상황 시의 교통류를 안정과 불안정 교통류의 2개영역으로 구분하고 각 영역을 가장 잘 설명하는 통계적 모형과 이때의 신뢰도를 분석한다. 안정과 불안정 영역의 구분 기준으로는 교통자료의 시계열 분석에 의하여 차량간의 간섭작용이 심화되어 자유속도에서 속도가 급격히 하락하기 시작하는 8-10%대의 점유율로 설정하였다.
본 장에서는 앞에서의 천안-논산고속도로의 실측치들을 시계열하여 유사한 교통류를 나타내는 다양한 교통영역으로 구분하여 분석한다.
아울러 돌발상황 시 교통정체의 전개 양상을 시계열에 의한 다영역(Multi-regime)으로 구분하여 정체 발생 에서 부터 해 소단계 까지 의 교통류를 규명토록 한다.
앞에서 분석한 천안-논산고속도로의 3중 추돌로 인하여 1차로가 차단된 경우의 교통류를 교통량과 점유율간의 상관관계를 나타내는 교통기초도의 다 영역 분류에 따라 시간적인 변화추세를 분석한다.
앞에서의 교통자료를 바탕으로 사고 시의 시계열에 의한 교통량, 점유율과 평균속도 등의 교통자료를 분석한다. 이를 통하여 검지기가 위치한 해당 구간의 개략적인 최대 교통량 수준과 이때의 적정점유율, 자유속도를 유지하는 점유율의 한계를 파악토록 한다.
연속류 도로의 교통류 분석과 관련한 국내연구 중 이의은은 경부고속도로상의 정체자료를 바탕으로 교통량-속도-점유율에 관한 3-D Diagram을 통하여 반복적 지체와 사고 등 원인별 교통변수의 시공간적 변화를 분석하고 이를 기초로 속도-밀도관계를 정체영역, 비정체영역 대기행렬풀림 영역으로 구분하였다[10]. 김상구는 고속도로 기본구간 및 합류부의 검지기 자료를 이용하여 기본적인 교통량-밀도-속도를 각 차로별, 지점별로 분석하여 혼잡에서 비혼잡으로의 전이는 시계방향으로 hysteresis 현상이 발생하며, 안정에서 불안정 영역으로 전이될 때 속도 변화가 크다는 것을 분석하였다 [11].
감속에 따라 그리고 점유율, 교통류율 수준에 따라 충격파가 어떻게 변하는지 분석하였다. 이를 위해 검지기의 점유율-교통량 자료의 도수분포로부터 누적상대도수 분포곡선을 추정하였다μ2]. 임재혁은 내부순환도시고속도로의 자료를 활용하여 N-Curve를 이용한 교통량누적감산과 T-Curve를 이용한 점유율 자료를 분석하여 혼잡발생시점을 효율적으로 파악할 수 있음을 증명하였다[13].
행사로 인한 교통정체시의 상황은 2003년 5월 3일부터 시작된 어린이날 연휴기간 동안 호남고속도로의 정체가 천안-논산고속도로 연무대 분기점을 거쳐 천안-논산고속도로 본선구간에 까지 영향을 미친 상황을 분석하였다.
대상 데이터
고속도로 교통류의 특성을 분석하기 위하여 본 연구는 천안-논산고속도로의 교통사고와 행사（어린 이날）로 인한 교통정체시 등 두 종류의 교통자료를 활용하였다. 천안-논산고속도로에는 81km 연장에 총 94개의 루프검지기와 영상검지기가 설치되어 매 30초 단위로 교통량, 평균속도, 점유율, 차종에 대한 자료가 수집되고 있다.
성능/효과
16시07분에 사고가 발생 한 직후 6% 미만 수준이던 점유율이 22분간에 걸쳐 60%까지 급격히 증가하였으며, 이때 평균속도는 110-140km/h 범위의 자유속도 수준에서 심한 정체인 10km/h 미만으로 급속히 감소하였다. 16시 29분부터 점유율은 다시 감소하기 시작하여 점유율 20-35% 범위 내에서 약 30분간에 걸쳐 조금씩 감소하다가 17시00분 사고처리 완료 이후 정상 수준을 회복하는 것으로 나타났다. 전반적으로 점유율과 평균속도는 반비례 관계를 유지하며 교통상황을 잘 묘사하는 것으로 나타났다.
사고로 인한 전차선 폐쇄의 경우와 비교할 때 점유율과 평균속도의 변화 폭이 상당히 완만하다. 22시12분 경까지 5% 수준의 점유율에서 평균 90-110km/h 수준을 유지하던 교통상황이 54분간에 걸쳐 점유율 40%까지 증가하였고, 평균속도도 10km/h 수준으로 하락하였으나 그 추세는 비교적 완만하였다.
것으로 추정할 수 있다. 교통량 증가로 인한 교통정체의 경우 점유율과 평균속도의 변화 폭이 완만하며, 충격파의 형태가 다양하여 단순한 교통지표들의 시계열적 분석에 의한 검지의 신속성과 정확성에는 어려움이 있는 것으로 나타났다
본 측정구간에서의 개략적인 최대 교통량 수준은 정체가 해소되면서 기록한 차로당 50대/분 수준이며 이때의 점유율은 약 15% 수준이고 평균속도는 50km/h 수준인 것으로 추정된다.
속도와 교통량간의 관계에 있어서는 안정 교통류일 경우 최대교통량 직전 수준까지 자유속도를 유지하며 교통량과는 무관하게 분포하고 있어 에서 볼 수 있듯이 虹함수 등 적절한 방정식으로 표현하기는 어려울 것으로 나타났다.
속도와 교통량간의 불안정 교통류의 경우 와에서와 같이 정체가 해소되어 속도가 증가하기 시작하면 교통량도 증가하며, 미세한 속도변화에도 교통량이 민감하게 반응하는 양지 수 함수의 형태가 비교적 적합한 것으로 나타났다.
실측자료의 통계적 모형화에 있어서 안정교통류일 경우 점유율과 교통량 관계는 1차 선형방정식으로 매우 높은 신뢰도로 설명되었다. 그러나 속도와 점유율간의 관계에 있어서는 운전자들의 희망속도에 대한 넓은 폭원으로 인하여 나타나는 군집형태가 통계적 모형으로 표현되기에는 어려운 것으로 나타났다.
안정과 불안정 2영역 구분에 의한 교통정체 형성과 해소과정의 해석이 어려운 점을 감안하여 다 영역 구분에 의한 교통류를 시계열로 분석한 결과 사고로 인하여 1개 차로가 차단된 경우 교통류는 바로 정지단계(stopped flow)로 전이되며 점유율이 급격히 증가하였으며, 교통류가 stooped flow에서 free flow로 회복될 때 급격히 증가된 점유율이 점진적으로 감소하면서 교통량이 증가하는 추세를 나타냈다. 교통량 증가시의 교통류는 "impeded free flow" 상황에서 ''congested flow” 상황을 거쳐 "'jam med flow” 상황으로 전개되는 등 사고에 의한 정체 형성 및 해소과정보다 매우 복잡하며, 동일한 점유율에 대한 교통량의 차이가 큰 현상이 명확하게 발생하였다.
16시 29분부터 점유율은 다시 감소하기 시작하여 점유율 20-35% 범위 내에서 약 30분간에 걸쳐 조금씩 감소하다가 17시00분 사고처리 완료 이후 정상 수준을 회복하는 것으로 나타났다. 전반적으로 점유율과 평균속도는 반비례 관계를 유지하며 교통상황을 잘 묘사하는 것으로 나타났다.
종합적으로 설명하면 안정교통류일 경우 점유율과 교통량 관계는 1차 선형방정식으로 매우 높은 신뢰도로 설명되고, 속도와 점유율간의 관계에 있어서는 운전자들의 희망속도에 대한 넓은 폭원으로 인하여 나타나는 군집형태가 통계적 모형으로 표현되기에는 어려운 것으로 나타났다. 그러나 이 경우 점유율 6-8%대를 중심으로 속도가 급격히 떨어지는 낙차가 발생하게 되므로 이를 활용한 실시간 교통관리가 유효할 것으로 판단된다.
후속연구
고속도로의 돌발상황은 매우 다양한 원인에 의하여 발생하며 도로의 입지적 특성 및 돌발의 심각도에 따라 교통정체의 양상도 상이하게 전개될 것이다. 따라서 우리나라 고속도로의 돌발상황 시의 교통류의 특성을 결정짓기 위하여는 매우 광범위한 자료의 취득 및 분석이 향후 요구된다
본 연구는 천안-논산고속도로의 단지 2개의 돌발상황에 대한 각각 1개의 검지기에서 수집된 자료를 바탕으로 교통류를 분석하였다는 한계가 있다. 고속도로의 돌발상황은 매우 다양한 원인에 의하여 발생하며 도로의 입지적 특성 및 돌발의 심각도에 따라 교통정체의 양상도 상이하게 전개될 것이다.
향후 연구과제로서 또한 교통류의 분석 시 시계열에 의한 다영역분류 방법이 매우 유용하나, 이번 연구에서는 다영역에 대한 정성적 기준만이 제시되었으므로 앞으로는 개별 교통영역의 기준을 정량적으로 구분할 수 있는 연구가 지속적으로 진행될 필요성이 있다.
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