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.
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.
Many urban cities deployed ITS technologies to improve the efficiency of traffic operation and management including a real-time franc control system (i.e., COSMOS). The system adopted loop detector system to collect traffic information such as volume, occupancy time, degree of saturation, and queue ...
Many urban cities deployed ITS technologies to improve the efficiency of traffic operation and management including a real-time franc control system (i.e., COSMOS). The system adopted loop detector system to collect traffic information such as volume, occupancy time, degree of saturation, and queue length. This paper investigated the applicability of detector information within COSMOS to represent the congestion level of the links. Initially, link travel times obtained from the field study were related with each of detector information. Results showed that queue length was highly correlated with link travel time, and direct link travel time estimation using the spot speed data produced high estimation error rates. From this analysis, a procedure was proposed to estimate congestion level of the links using both degree of saturation and queue length information.
Many urban cities deployed ITS technologies to improve the efficiency of traffic operation and management including a real-time franc control system (i.e., COSMOS). The system adopted loop detector system to collect traffic information such as volume, occupancy time, degree of saturation, and queue length. This paper investigated the applicability of detector information within COSMOS to represent the congestion level of the links. Initially, link travel times obtained from the field study were related with each of detector information. Results showed that queue length was highly correlated with link travel time, and direct link travel time estimation using the spot speed data produced high estimation error rates. From this analysis, a procedure was proposed to estimate congestion level of the links using both degree of saturation and queue length information.
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문제 정의
관리 . 제공을 통해 교통시설의 이용효율을 극대화하고 교통 이용편의와 교통안전을 제고하며, 에너지 절감 등 환경 친화적 교통체계를 구현하는데 목적이 있다.
본 논문에서는 ITS 관련 사업에서 사용되고 있는 검지기 체계의 특성을 파악하고, 현재 각 도시에 신호제어 교통정보 수집을 위해 설치되어 있는 COSMOS 검지기체계의 고찰을 통해 시가지 내에서의 소통정보 수집과 생성에 대한 COSMOS 검지기 체계의 활용방안을 제시하고자 한다.
그러나 지점속도 자료를 산술평균 방법을 적용하여 추정된 구간통행 정보가 단일 지점속도를 이용하여 추정된 구간통행 정보보다 상대적으로 적은 오차율로 나타나, 여러 지점의 정보를 함께 고려하는 것이 구간통행정보 추정 시 좀 더 효과적이라고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 정량적 소통정보가 아닌 정성적 소통정보를 제공하는 방안을 제시하였다. 특히 신호교차로에서의 잔여 대기길이의 소거주기 수를 이용하여 정성적 소통정보를 산출하였다.
본 연구에서는 실시간 신호제어시스템이 설치된 구간에서 검지기로부터 수집된 정보들이 구간 소통정보를 추정하는 과정에 존재하는 상관관계를 파악하기 위하여, 실제 구간통행속도를 조사하여 비교분석을 실시하였다. 분석 결과 고려된 변수들 중 대기길이가 구간통행시간과 가장 높은 상관관계를 나타내었다.
제안 방법
제어 등 첨단기술을 도로. 차량화물 등 교통체계의 구성요소에 적용하여 실시간 교통정보를 수집 . 관리 .
SCOOTe 교통수요 예측을 바탕으로 신호 제어를 실시하는 시스템으로 예측한 대기행렬을 이용하여 통행 시간을 산출하는 알고리즘을 개발하여 사용한다.<그림 3>과 같이 교차로 상류부에 위치한 루프 검지기로부터 수집된 정보를 이용하여 교통 수요를 계산하여 각 링크의 대기행렬 모형을 산출, 이를 통해 지체 값을 계산하고 통행시간을 산출한다.
3>과 같이 교차로 상류부에 위치한 루프 검지기로부터 수집된 정보를 이용하여 교통 수요를 계산하여 각 링크의 대기행렬 모형을 산출, 이를 통해 지체 값을 계산하고 통행시간을 산출한다. [3] MOTIONe 기존의 검지기체계에 혼잡을 판단하는 알고리즘을 개발하여, 경로안내 정보 및 지체 정보를 VMS를 통해 제공하여 혼잡을 해소시키는 프로젝트를 실시한다.
<그림 3>과 같이 교차로 상류부에 위치한 루프 검지기로부터 수집된 정보를 이용하여 교통 수요를 계산하여 각 링크의 대기행렬 모형을 산출, 이를 통해 지체 값을 계산하고 통행시간을 산출한다. [3] MOTIONe 기존의 검지기체계에 혼잡을 판단하는 알고리즘을 개발하여, 경로안내 정보 및 지체 정보를 VMS를 통해 제공하여 혼잡을 해소시키는 프로젝트를 실시한다.
이들 정보가 구간소통정보 산출에 활용될 수 있는지 파악하기 위해 실제 통행시간 자료를 수집하여 비교분석을 실시하였다. 실제 통행시간을 얻기 위한 현장 실험 환경 및 방법은 다음과 같다.
조사시간대의 교통신호제어기의 이력자료(DS, 대기길이, 지점속도)와 차량번호판 조사방법에 의한 실측한 자료(통행속도)를 비교 및 분석을 수행하였다. 실측한 자료는 번호판을 매칭시킨 자료로 진입부 통과시간과 진출부 통과시간의 차이를 계산한 값이며 차량당 통행시간을 조사하여 실측한 자료를 해당 주기 시간 자료로 가공하여 주기시간 동안의 이력자료 (DS, 대기길이, 속도)와 비교하였다.
수행하였다. 실측한 자료는 번호판을 매칭시킨 자료로 진입부 통과시간과 진출부 통과시간의 차이를 계산한 값이며 차량당 통행시간을 조사하여 실측한 자료를 해당 주기 시간 자료로 가공하여 주기시간 동안의 이력자료 (DS, 대기길이, 속도)와 비교하였다. 이를 위해 실측된 자료의 진출부 통과시간이 어느 주기 시간 동안에 속하는지 파악하여 분류하고, 분류된 자료의 통행 시간을 평균하였다.
실측한 자료는 번호판을 매칭시킨 자료로 진입부 통과시간과 진출부 통과시간의 차이를 계산한 값이며 차량당 통행시간을 조사하여 실측한 자료를 해당 주기 시간 자료로 가공하여 주기시간 동안의 이력자료 (DS, 대기길이, 속도)와 비교하였다. 이를 위해 실측된 자료의 진출부 통과시간이 어느 주기 시간 동안에 속하는지 파악하여 분류하고, 분류된 자료의 통행 시간을 평균하였다. 평가지표로는 상관계수와 오차율을 선정하였으며 상관계수는 실험시간이 크게 오전과 오후로 나누어서 실험하였기 때문에, 오전', , 오후, , '전체, 로 각각 분류하여 분석하였다.
이를 위해 실측된 자료의 진출부 통과시간이 어느 주기 시간 동안에 속하는지 파악하여 분류하고, 분류된 자료의 통행 시간을 평균하였다. 평가지표로는 상관계수와 오차율을 선정하였으며 상관계수는 실험시간이 크게 오전과 오후로 나누어서 실험하였기 때문에, 오전', , 오후, , '전체, 로 각각 분류하여 분석하였다. '전체, 란오전시간대와 오후시간대의 자료를 함께 분석한 것을 말한다.
이러한 정성적인 비교를 객관적으로 평가하기 위하여 교통량, 포화도, 대기길이와 구간통행시간과의상관분석을 실시하였고[6], 오전오후/전체의 3가지 자료 형태로 구분하여 분석한 결과는 다음와같다.
앞 장에서 제시된 교통상황변수 중 우선적으로 교통량, 포화도, 대기길이 결과를 분석하고, 구간 검지기의 보완용으로 많이 사용되고 있는 지점속도의 경우 좀 더 자세하게 분석을 실시하였다.
그러나 국내외 여러 ITS 시스템들을 살펴보면 구간소통정보 산출 과정에서 보완용으로 가장 많이 고려되는 수집정보가 지점속도이다. 그러므로 본 연구에서 지점속도를 구간통행속도와 비교분석하여 평가를 다음과 같은 두 가지 방법으로 실시하였다.
그러나 COSMOS 검지기는 포화도와 대기길이와 같은 링크의 교통상황에 대해 설명하는 정보를 실시간으로 수집하기 때문에 이를 활용하는 방안을 제시하여 구간검지기의 보완용으로 사용될 수 있도록 한다. 따라서 신호제어시스템에서 가공되는 포화도와 대기 길이 정보를 활용하여 정량적인 소통정보보다는 정성적 소통정보인 혼잡도를 산출하는 방안을 제시한다.
이용하여 산출한다. 방출교통량 값에 평균 차두거리(6.3m)를 곱하여 한번의 신호주기동안의 소거 길이를 구하고 해당 주기에 수집되는 대기 길이를 소거 길이로 나누어서 산정한다.
본 논문에서는 신호 주기내의 녹색현시 동안에 정지선에서 대기하고 있는 차량들이 모두 통과하지 못하고 잔여한 경우의 교통상황은 혼잡상태로 정의하며 혼잡정도의 지표를 대기길이 소거 주기수를 기준으로 재정의 하였다. 일반적으로 혼잡도를 '소통 원활', '정체', '지체' 등 3가지로 단계로 구분한다.
일반적으로 혼잡도를 '소통 원활', '정체', '지체' 등 3가지로 단계로 구분한다. 본 논문에서는 한 주기 내에 신호 대기 중인 차량들이모두 통과되었을 경우를 '소통원활', 1주기 이상 2주기 미만 신호대기를 경험해야 하는 경우를, 정체, , 2 주기 이상 신호대기를 경험해야 하는 상황을, 지체, 로 판정하였다.
따라서 본 연구에서는 정량적 소통정보가 아닌 정성적 소통정보를 제공하는 방안을 제시하였다. 특히 신호교차로에서의 잔여 대기길이의 소거주기 수를 이용하여 정성적 소통정보를 산출하였다. 이와 관련하여 향후에는 지점 검지기 수집정보와 구간소통정보와의 상관관계를 높일 수 있는 효과적인 처리모형의 개발이나, 구간 소통정보의 신뢰성을 높이는 과정에 효율적으로 사용될 수 있는 방안들에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
이론/모형
대기길이 소거 주기 수는 매 주기별 방출교통량에 의해 결정되는 값이기 때문에 교통량변화에 의해 주기마다 변동될 수 있는 값이므로 혼잡도 산출 결과가 급격하게 변동하는 일이 발생하지 않게 하기 위해 smoothing 기법을 사용한다. 다음 식과 같이 과거 2주기의 대기길이 소거 수와 현재 주기의 대기길이 소거 수를 산술평균하여 현재 주기의 대기 길이 소거 수를 구한다.
성능/효과
실시하였다. 분석 결과 고려된 변수들 중 대기길이가 구간통행시간과 가장 높은 상관관계를 나타내었다.
대기길이의 경우 오전, 오후 각 시간대의 상관관계가 각각 0.480, 0.553으로 낮게 나타났고 전체적으로는 0.842로 비교적 높게 나타났다. 이것은 각 시간대의 통행시간과 대기길이는 같은 패턴으로 변화하지 않아 통행시간 변화를 대기길이가 정확하게는 반영하지는 못하지만, 상대적으로는 포화도와 교통량 변수들 보다 더욱 신뢰도가 높은 결과를 얻을 수 있다고 판단된다.
27 의 오차율 값을 나타내었다. 그리고 산술 평균 내에서도 모든 지점검지기 정보를 산출평균한 값보다 오차율이 크게 나타난 690m 지점정보를 제외시켜 산술평균의 경우 더 적은 오차율을 나타내었다.
그리고 상관분석 결과로부터, 250m 지점의 속도가 0.849의 상관계수 값으로 분석되었고, 두 가지 방법의 산술평균으로 부터의 상관계수가 각각 0.907, 0.914로 높게 나타났다. 산술평균 방법으로 추정된 통행속도가 지점속도에 의존한 방법보다 구간정보예측에 보다 적합한 자료라고 판단된다.
후속연구
있다. 그러나 COSMOS 검지기는 포화도와 대기길이와 같은 링크의 교통상황에 대해 설명하는 정보를 실시간으로 수집하기 때문에 이를 활용하는 방안을 제시하여 구간검지기의 보완용으로 사용될 수 있도록 한다. 따라서 신호제어시스템에서 가공되는 포화도와 대기 길이 정보를 활용하여 정량적인 소통정보보다는 정성적 소통정보인 혼잡도를 산출하는 방안을 제시한다.
특히 신호교차로에서의 잔여 대기길이의 소거주기 수를 이용하여 정성적 소통정보를 산출하였다. 이와 관련하여 향후에는 지점 검지기 수집정보와 구간소통정보와의 상관관계를 높일 수 있는 효과적인 처리모형의 개발이나, 구간 소통정보의 신뢰성을 높이는 과정에 효율적으로 사용될 수 있는 방안들에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
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