교통공학 분야에서 비상사태와 기후 변화로 인한 교통망의 영향을 연구하는 주제는 많은 관심을 받고 있다. 특히, 많은 인구가 거주하고 있는 도심지역 교통망에 대해서는 비상사태에 대응하기 위한 적절한 교통운영관리 대책이 필요하다. 이를 위해 교통망 수요와 공급에 비정상적인 상황이 발생했을 때, 영향권 내에 있는 차량들의 신속한 대피와 그 근방 지점으로 접근 하는 차량들에 대한 우회경로 정보제공 전략 개발을 위한 다양한 시뮬레이션 모형이 개발되어 왔다. 비상사태의 특성에 따라 요구되는 교통운영관리 전략 및 대응방안이 달라지는 것이 일반적이다. 이에 대한 연구의 일환으로 최근 들어 유비쿼터스 (ubiquitous) 통신 및 센서네트워크 기술을 적용하여 비상사태 발생 시 개별 맞춤 정보제공을 통해 교통운영관리의 실효성을 증진하기 위한 방안이 개발 중에 있다. 신속하고 정확한 비상사태 관련정보의 수집, 연계, 제공으로 교통운영관리에 대한 관리기반을 확보하고, 보다 체계적인 교통운영의 상황조치와 모니터링으로 교통운영관리의 시스템 안전성을 유지하는 것이다. 본 연구에서는 이에 필요한 핵심 사항 중 비상사태 발생 시 차량에 대한 대피 및 우회정보 제공을 위한 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 알고리즘은 비상사태 발생 시 교통망에 근거한 동적 대피 및 우회경로 제공을 위해 동적 최단경로 탐색기법과 동적 통행배정모형을 기반으로 하였다. 이를 서울시 강남구 도로망에 적용하였고 가상 시나리오(테러 발생)에 따라 모형의 성능을 평가하였다.
교통공학 분야에서 비상사태와 기후 변화로 인한 교통망의 영향을 연구하는 주제는 많은 관심을 받고 있다. 특히, 많은 인구가 거주하고 있는 도심지역 교통망에 대해서는 비상사태에 대응하기 위한 적절한 교통운영관리 대책이 필요하다. 이를 위해 교통망 수요와 공급에 비정상적인 상황이 발생했을 때, 영향권 내에 있는 차량들의 신속한 대피와 그 근방 지점으로 접근 하는 차량들에 대한 우회경로 정보제공 전략 개발을 위한 다양한 시뮬레이션 모형이 개발되어 왔다. 비상사태의 특성에 따라 요구되는 교통운영관리 전략 및 대응방안이 달라지는 것이 일반적이다. 이에 대한 연구의 일환으로 최근 들어 유비쿼터스 (ubiquitous) 통신 및 센서네트워크 기술을 적용하여 비상사태 발생 시 개별 맞춤 정보제공을 통해 교통운영관리의 실효성을 증진하기 위한 방안이 개발 중에 있다. 신속하고 정확한 비상사태 관련정보의 수집, 연계, 제공으로 교통운영관리에 대한 관리기반을 확보하고, 보다 체계적인 교통운영의 상황조치와 모니터링으로 교통운영관리의 시스템 안전성을 유지하는 것이다. 본 연구에서는 이에 필요한 핵심 사항 중 비상사태 발생 시 차량에 대한 대피 및 우회정보 제공을 위한 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 알고리즘은 비상사태 발생 시 교통망에 근거한 동적 대피 및 우회경로 제공을 위해 동적 최단경로 탐색기법과 동적 통행배정모형을 기반으로 하였다. 이를 서울시 강남구 도로망에 적용하였고 가상 시나리오(테러 발생)에 따라 모형의 성능을 평가하였다.
The transportation network is a critical infrastructure in the event of natural and human caused disasters such as rainfall, snowfall, and terror and so on. Particularly, the transportation network in an urban area where a large number of population live is subject to be negatively affected from suc...
The transportation network is a critical infrastructure in the event of natural and human caused disasters such as rainfall, snowfall, and terror and so on. Particularly, the transportation network in an urban area where a large number of population live is subject to be negatively affected from such events. Therefore, efficient traffic operation plans are required to assist rapid evacuation and effective detour of vehicles on the network as soon as possible. Recently, ubiquitous communication and sensor network technology is very useful to improve data collection and connection related emergency information. In this study, we develop a specific algorithm to provide evacuation route and detour information only for vehicles under emergency situations. Our algorithm is based on shortest path search technique and dynamic traffic assignment. We perform the case study to evaluate model performance applying hypothetical scenarios involved terror. Results show that the model successfully describe effective path for each vehicle under emergency situation.
The transportation network is a critical infrastructure in the event of natural and human caused disasters such as rainfall, snowfall, and terror and so on. Particularly, the transportation network in an urban area where a large number of population live is subject to be negatively affected from such events. Therefore, efficient traffic operation plans are required to assist rapid evacuation and effective detour of vehicles on the network as soon as possible. Recently, ubiquitous communication and sensor network technology is very useful to improve data collection and connection related emergency information. In this study, we develop a specific algorithm to provide evacuation route and detour information only for vehicles under emergency situations. Our algorithm is based on shortest path search technique and dynamic traffic assignment. We perform the case study to evaluate model performance applying hypothetical scenarios involved terror. Results show that the model successfully describe effective path for each vehicle under emergency situation.
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문제 정의
이에 필요한 핵심사항 중 비상사태 발생시 차량에 대한 대피 및 우회정보 제공을 위한 알고리즘 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 비상사태 발생 시 교통망에 근거한 동적 대피 및 우회경로 제공을 위한 알고리즘을 동적 최단경로 탐색기법과 동적 통행배정모형을 기반으로 개발하여 이를 서울시 강남구 도로망에 적용하였고 가상의 시나리오(테러발생)에 따라 모형의 성능을 평가하였다.
본 연구에서 개발한 알고리즘은 테러 상황과 같이 교통망의 공급이 일시적으로 급격히 감소하는 상황에 적용해 보았다. 예제교통망으로는 서울시 강남구의 교통망을 기초로 설계하였다.
본 연구에서는 비상사태 발생 및 전개 상황에 대한 정보를 운전자가 100% 획득할 수 있다는 가정 하에 도로 교통망의 물리적 피해와 운전자 보호를 극대화하기 위해 재난위험권(직접영향권)에 속한 차량들을 신속히 대피시키고, 재난위험권으로 접근하는 차량(간접영향권)들을 미리 우회시키는데 필요한 경로 정보를 동적(dynamic)으로 제공할 수 있는 알고리즘 개발을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 차량 시뮬레이션에 초점을 맞추었으나, 버스나 택시 같은 대중교통수단과 보행자는 고려하지 않는다.
본 연구에서는 재난·재해와 같은 비상사태 발생 시 효율적인 교통운영을 위한 대피 및 경로 정보제공 알고리즘을 개발하였다.
가설 설정
링크 상에 있는 모든 차량들은 링크의 교통류상태에 따라 진행하게 된다. 거시적인 통행배정모형에서는 모든 링크의 차량들은 동일한 하나의 대표 속도를 가진다고 가정한다. 이러한 가정은 단순하게 교통류를 모형화한다는 장점에도 불구하고, 이러한 진행방식은 현실과 큰 차이가 있다는 점에서 많은 비판을 받아왔다.
본 연구에서는 재난·재해와 같은 비상사태 발생 시 효율적인 교통운영을 위한 대피 및 경로 정보제공 알고리즘을 개발하였다. 경로 안내는 두 가지 행태로 제공된다고 가정하였다. 운전자가 출발 전에 미리 경로를 안내받는 경우와 이미 종점으로 가기 위해 도로를 주행 중인 경우에 현재 경로와 장래 경로에 대한 정보를 받는다.
우회차량들은 대피차량들에 비해 양적으로 훨씬 많기 때문에 짧은 시간간격을 이용해 우회경로들에 대한 축 선택 확률을 자주 갱신해야 한다. 또한 현재 위치에서 축 시작지점까지의 경로도 실시간 정보를 이용해 최단경로를 이용한다고 가정한다.
즉, 모든 통행자들은 이미 자신들이 이용할 경로의 주요 구간에 대한 선택은 완료된 상태고, 선택된 축으로 접근하기 위한 경로를 선택하는 문제가 하위문제가 된다. 본 연구에서는 주간선도로축 선택을 마친 운전자들에 대해서 기점부터 주간선도로축의 기점까지는 출발시간 당시의 동적 통행시간(instantaneous travel time)을 이용해 최단경로를 선택한다고 가정한다. 이것은 시뮬레이션 시 매 출발시간마다 교통상태에 근거해 갱신하게 된다.
본 연구에서는 차량 시뮬레이션에 초점을 맞추었으나, 버스나 택시 같은 대중교통수단과 보행자는 고려하지 않는다. 비상사태와 관련해서 사회적 재난 중 테러로 인한 도로 폐쇄를 가정한 시나리오를 구성하였고, 정보의 형태나 내용은 구체적으로 명시하지 않으며, 긴급상황 발생 시 차량 내에서 실시간 정보확인이 가능하다고 가정한다. 시뮬레이션은 2시간 분석을 기준으로 하며, 차로 별 차량 처리방안과 같은 미시 시뮬레이션 차원의 문제들은 모형에서 고려하지 않는다.
다시 말하면, 전체 교통망은 고속도로를 포함하는 주간선도로망과 이 보다 하위개념인 보조간선도로망으로 구분되며, 각 경로 간 심각한 중복이 발생하지 않도록 하기 위해 주간선도로망에서 상호 독립적인 교통축을 탐색한다. 이는 각 기종점을 연결하는 독립적인 주간선 도로축이 해당 축을 통행하는 이용자들에게 인식된다고 가정하는 것이다.
제안 방법
1단계) 앞서 기술한 링크기반 최단경로 알고리즘을 통해 최단경로 탐색. 이를 #라고 정의하고, 이 경로에 속한 링크의 집합을 #라 정의
예제교통망으로는 서울시 강남구의 교통망을 기초로 설계하였다. 교통망의 기하구조 특성은 항공사진을 근거로 하여 실제와 동일하게 구축하였고, 교통망의 링크들은 주간선도로 링크와 보조간선도로 링크로 구분하였다. 각 링크의 차로당 용량은 2,000대/시로 하고, 각 링크의 유출용량은 신호교차로에서의 용량을 고려하여 700대/시로 설정하였다.
본 연구에서 교통망에서 비상사태 발생으로 인해 차량소통에 영향을 받는 지역은 직접영향권과 간접영향권으로 분류하였다. 직접영향권 안에 있는 차량들은 대피대상 차량으로 설정되는데, 이는 전진이 더 이상 가능하지 않은 차량들을 의미한다.
간접영향권은 차량의 통행이 가능하지만, 직접영향권과 대피경로에 의해 차량 통행이 영향을 받는 지역을 의미한다. 본 연구에서는 간접영향권을 정의하는 규칙을 개발하고, 내생적으로 영향권을 계산하는 방법을 사용하였다. 이 경우 간접영향권은 교통망의 상황이 변함에 따라, 그에 상응하게 재설정될 수 있다.
이 통행시간은 상수값으로 주어질 수 있고, 출발시점에서 기점 주위의 교통상태를 통해 추정될 수도 있으며, 하루의 각 시간대마다 현장자료를 통해 다르게 설정할 수도 있다. 본 연구에서는 보조간선도로의 평균통행속도를 통해 최단경로의 통행시간을 이용해 이 값을 계산하였다. #는 시간 #에 축 k에 도착했을 때 축 k상의 k(i)기점로부터 k(j)까지의 동적통행시간을 의미하며, 계산방법도 #과 동일하다.
이러한 경우, 식 (2)와 같은 다항로짓모형을 이용하게 된다. 본 연구의 경우 위계기반 경로탐색 과정에서 각 기종점간의 모든 독립축 경로들을 탐색해놓기 때문에 복수경로를 새로 탐색하는 계산 부담이 없으므로, 이미 구축된 복수경로들에 통행시간만을 갱신하고 경로 선택 확률만 갱신해준다. 우회차량들은 대피차량들에 비해 양적으로 훨씬 많기 때문에 짧은 시간간격을 이용해 우회경로들에 대한 축 선택 확률을 자주 갱신해야 한다.
운전자가 출발 전에 미리 경로를 안내받는 경우와 이미 종점으로 가기 위해 도로를 주행 중인 경우에 현재 경로와 장래 경로에 대한 정보를 받는다. 시나리오 분석 결과, 본 연구에서 개발된 알고리즘은 시나리오 설계에 맞게 합리적인 값들을 산출하였다. 향후 연구로 시뮬레이션 platform 개발을 통해 실시간 자료와의 상호작용을 통해 비상사태 발생에 대응하여 교통 시스템의 효율성을 일정수준으로 유지할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서 개발한 알고리즘은 테러 상황과 같이 교통망의 공급이 일시적으로 급격히 감소하는 상황에 적용해 보았다. 예제교통망으로는 서울시 강남구의 교통망을 기초로 설계하였다. 교통망의 기하구조 특성은 항공사진을 근거로 하여 실제와 동일하게 구축하였고, 교통망의 링크들은 주간선도로 링크와 보조간선도로 링크로 구분하였다.
그로부터 점차적으로 복수 링크, 지역 링크가 폐쇄되어 그로 인한 직접영향권과 간접영향권이 시간에 따라 변하는 상황을 설정하였다. 이 중 특정 노드(33번과 93번)간 통행을 하나의 예로 제시하였다.
대상 데이터
긴급 상황 발생 시나리오는 다음과 같이 가정되었다. 오전 8:00경 서울시 강남구 인근에서 인질을 이용한 테러 공격 정보가 입수되어, 8:10분경에 남구 내에 단일 링크가 폐쇄되었다. 그로부터 점차적으로 복수 링크, 지역 링크가 폐쇄되어 그로 인한 직접영향권과 간접영향권이 시간에 따라 변하는 상황을 설정하였다.
우회대상 차량들은 현재 링크 상에서 진행하는 데는 큰 문제가 없으나, 현재 경로가 직접영향권을 통과하는 차량들을 포함한다. 현재 위치에서 각 종점까지의 경로를 복수로 탐색하는 방법을 채택하였다.
이론/모형
수평지체 모형에서는 대기행령의 증가가 실제 링크의 여유공간과 주행 가능공간을 차지하여 링크의 여유용량이 감소하는 상황을 묘사할 수 있기 때문에, spillback 현상이 실제와 같이 묘사된다. 다음은 본 연구에서 사용된 modified Greenshield 모형의 구조이다.
이것은 시뮬레이션 시 매 출발시간마다 교통상태에 근거해 갱신하게 된다. 동일한 기법이 주간선도로축종점에서 실제 통행종점까지의 경로선택에도 적용되고, 최단경로 탐색에는 축 경로 구축에 이용했던 n-path 알고리즘을 그대로 이용한다.
본 연구에서는 운전자들의 경로선택 행태를 설명하기 위해 다항로짓(Multinomial Logit) 모형을 이용한다. 일반적으로 이 모형은 경로선택문제에 잘 적용되진 않는데, 그 이유는 다항로짓 모형이 정확한 선택확률을 계산하기 위해서는 각 선택대안 간에 충분한 상호 독립이 보장(IIA 가정)되어야 하는데, 일반적인 경로탐색 알고리즘으로는 교통망 안에서 독립이 보장되는 경로들을 탐색하는 것이 어렵기 때문이다.
상위문제는 경로 간 중복을 고려해 복수의 주간선 도로축을 탐색하는 문제로 정의하며, 본 연구에서는 임용택(2006)에서 개발한 n-path 알고리즘을 이용하였다. 이 알고리즘은 중복된 경로에 벌점을 부과하여 중복을 최소화하는 방법으로써, 이를 통해 주간선도로망에서 경로 간 중복이 최소화된 복수의 경로들을 탐색한다.
이 알고리즘은 중복된 경로에 벌점을 부과하여 중복을 최소화하는 방법으로써, 이를 통해 주간선도로망에서 경로 간 중복이 최소화된 복수의 경로들을 탐색한다. 이 때, 사용되는 링크기반 최단경로탐색 알고리즘은 김현명과 임용택(1999) 등이 개발한 링크기반 탐색기법을 사용하였다. 상위문제의 해도출 알고리즘은 다음과 같다.
각 시간대 t의 시작마다 모든 차량들이 t의 시점에 갖는 통행속도는 식 (4)를 통해 계산된다. 이전 연구(Jayakrishnan et al, 1995)에서는 이 방정식을 링크 전체의 단일 대표속도를 계산하는데 이용하였으나, 본 연구에서는 Kim(2008)이 개발한 것과 같이 개별 차량들의 서로 다른 통행속도를 계산할 수 있도록 하였다. 시점 t에서 각 차량들은 자신의 전방에서 주행 중인 차량의 대수와 전방구간의 길이를 고려해 계산된 전방밀도를 통해 자신의 주행속도를 결정한다.
성능/효과
동안 주행할 수 있는 최대 길이는 1) 현재 차량 전반에 남아 있는 주행길이, 2) 전방 주행 중인 차량의 시간 종료 시의 위치, 3) 시점 시작 시 주행속도로 주행할 수 있는 최대거리 중 가장 작은 값으로 결정된다. 식 (5)에 의해 링크의 최전방 차량부터 순서대로 시간대 ttiv동안의 차량의 이동거리가 결정된다.
후속연구
시나리오 분석 결과, 본 연구에서 개발된 알고리즘은 시나리오 설계에 맞게 합리적인 값들을 산출하였다. 향후 연구로 시뮬레이션 platform 개발을 통해 실시간 자료와의 상호작용을 통해 비상사태 발생에 대응하여 교통 시스템의 효율성을 일정수준으로 유지할 수 있을 것으로 기대된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
비상사태 묘사를 위한 모형은 어떻게 구분할 수 있는가?
앞서 기술한 바와 같이, 비상사태 발생 시 교통운영과 관련한 모형 개발에 관한 연구는 국내외에서 많이 진행되어 왔다. 비상사태 묘사를 위한 모형은 크게 1) 네트워크 모형, 2) GIS-based 모형, 3) 미시적 교통류 모형 4) activity-based와 같이 4가지로 구분된다. 네트워크 모형은 비상상황 하에서 네트워크 교통 패턴에 초점을 맞추고 경로 선택과 네트워크 설계 문제들을 포함한다.
기본적으로 교통 시스템은 무엇에 취약한가?
최근, 교통공학 분야에서 비상사태(Emergency)와 기후변화(Climate change)로 인한 교통 시스템의 영향을 주제로 하는 연구가 많은 관심을 받고 있다. 기본적으로 교통 시스템은 자연재해나 인적 재해와 같은 비상사태 발생 시 그 시스템의 특성 상 내구성이 취약하다. 즉, 교통시스템은 매우 중요한 사회기반시설임에도 불구하고, 외부의 자극에 쉽게 영향을 받는 특성을 가지고 있다.
비상사태 묘사를 위한 모형 중 네트워크 모형은 어떠한 것을 포함하고 있는가?
비상사태 묘사를 위한 모형은 크게 1) 네트워크 모형, 2) GIS-based 모형, 3) 미시적 교통류 모형 4) activity-based와 같이 4가지로 구분된다. 네트워크 모형은 비상상황 하에서 네트워크 교통 패턴에 초점을 맞추고 경로 선택과 네트워크 설계 문제들을 포함한다. GIS-based 모형은 이 분야에서는 새로운 경향으로써, 위험지역 분석과 특정 지역에 대한 위험지도를 만들어 낼 수 있다.
Balakrishna, R, et al (2008), "Simulation-Based Framework for Transportation Network Management in Emergencies" Journal of Transportation Research Record. No. 2041, pp80-88.
Chen, X., and F. B. Zhan (2004), "Agent-Based Modeling and Simulation of Urban Evacuation: Relative Effectiveness of Simultaneous and Staged Evacuation Strategies. Presented 83rd Annual Meeting of the Transportation Research Record
H,M, Kim (2008)," New Dynamic Travel Demand Modeling Methods in Advanced Data Collecting Environments" Ph.D Dissertation, UC-Irvine.
Liu, Y., X. Lai, G. L. Chang. (2006), "Cell-Based Network Optimization Model for Staged Evacuation Planning Under Emergencies". Journal of Transportation Research Record, No. 1964, pp 127-135.
R. Jayakrishnan, W. K. Tai, A. Chen (1995), "A Dynamic Traffic Assignment Model with Traffic-Flow Relationship, Transportation Research 3C, pp 51-72.
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