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대전시 신호운영체계 개편에 따른 효과분석
Analysis of the Effects of Traffic Signal Operation Methods 원문보기

韓國ITS學會 論文誌 = The journal of the Korea Institute of Intelligent Transportation Systems, v.9 no.4, 2010년, pp.60 - 67  

이정범 (대전발전연구원) ,  이범규 (대전발전연구원)

초록
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꾸준히 증가하는 차량으로 인한 교통문제를 적절한 신호운영 전략을 이용하여 교통흐름을 효율적으로 배분하고 교통군의 흐름을 향상시키기 위한 노력이 시행되고 있다. 최근 국가경쟁력 강화위원회에서는 "기초 법질서 확립을 위한 교통운영체계 선진화 방안"을 발표하여 교통사고, 혼잡비용, 온실가스, 법규위반 등의 문제점을 해결하기 위하여 한국 교통운영 체계를 국제표준에 맞게 수정하는 안을 제시하였다. 본 연구에서는 교통운영체계 개편시 나타나는 효과를 분석하기 위하여 대전시를 사례로 중심으로 좌회전금지, 보호/비보호 혼용 사용시 나타나는 효과를 다양한 시나리오를 통해 정량적으로 분석하였다. 좌회전 금지는 신호현시수를 줄여 신호주기를 줄이는 장점이 있다. 좌회전 금지 지점의 좌회전교통량을 하류부로 이동시켜 U턴을 주어 현시수를 줄인 결과 제어지체는 54.2초에서 22.7초로 크게 향상되었으며, 줄어든 현시로 인하여 농도원네거리방향은 제어지체가 122.2초(F)에서 16.9초(B)로 크게 향상되었다. 또한, 보호/비보호 좌회전을 도입한 결과 좌회전 교통량에 대한 제어지체가 27.0초에서 12.1초로 크게 감소하였다. 향후 좌회전 베이 유무에 따른 비보호 좌회전 허용 기준마련에 대한 연구가 필요하다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Delay reduction of vehicles at the intersection is highly dependent on the signal operation method. Most previous traffic operations have focused on minimizing delay by adjust traffic offset. However, these methods have limitation in solving traffic problem if the volume reaches or exceeds the capac...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구는 대전시의 사례를 중심으로 보호/비보호 좌회전 및 좌회전 금지에 대한 여러 가지 시나리오를 분석하여 그 효과를 살펴보는 것에 초점을 맞추었다. 또한, 현실을 충실히 반영하기 위하여 최적화 알고리즘인 Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation(SPSA) 알고리즘을 이용하여 분석툴의 파라메터를 정산하였다 [1, 2].
  • 본 연구는 신호선진화 방안의 일환인 좌회전 금지 및 비보호좌회전의 효과에 대해 분석하였다. 좌회전 금지와 보호/비보호 좌회전 도입에 따른 효과를 공학적으로 정량화하여 계산하였다.
  • 본 연구에서는 단순한 비보호 좌회전의 효과만을 분석하기 보다는 도로를 직·좌 동시에서 독립적인 좌회전 베이를 줌으로써 다양한 신호현시 구현이 가능하도록 하였다.
  • 본 연구에서는 보호 좌회전과 비보호 좌회전을 혼용하여 사용하는 보호/비보호 좌회전의 효과에 대한 연구를 공학적으로 계산하였다. 가장네거리에서 용문역 방향이동류 중 좌회전 차량 217대와 변동오거리에서 변동네거리 방향 교통류 중 좌회전 차량 474대를 보호/비보호 좌회전 신호를 주어 지체를 분석하였다.

가설 설정

  • 교통량은 원칙적으로 주중과 주말 모두를 조사하여야 하나, 본 연구에서는 주중 교통량만을 조사하였고, 가장 일반적으로 주중 교통량을 대표할 수 있는 목요일에 조사를 실시하였다. 4시간동안 조사된 교통자료가 조사지역의 대표성을 갖는다고 할 수는 없으나 본 연구에서는 평일 첨두시간에 조사된 교통량을 가장 일반적인 교통상황이라 가정을 하였다. 교통량 조사 결과 교차로별 교통량이 가장 많은 지점은 용문네거리로 피크시 최대 5,620대/hr 이며 피크시간은 08:00∼09:00사이로 나타났다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
교통관련 프로그램은 어떤 수단으로 이용되고 있나요? 교통관련 프로그램은 복잡한 교통문제를 평가하기 위한 분석수단으로 폭 넓게 이용되고 있다. 그러나 다양한 분석 프로그램은 복잡한 교통현황을 구현하는데 제약이 따르기 때문에 교통상황에 영향을 줄 수 있는 파라메터 값을 현실에 맞게 조정할 수 있도록 되어있다.
본 연구에서 교통관련 프로그램의 모델링을 위하여 SPSA 알고리즘을 이용한 이유는 무엇인가? 최적화 방법은 무작위검색방법(random search method), 패턴검색방법(pattern search method), 경로검색방법(path search method)로 나눌 수 있으며, SPSA 알고리즘은 경로검색방법중 하나이다. SPSA 알고리즘을 이용한 이유는 genetic 알고리즘에 비해서 결과값의 정확도가 더 높기 때문이다[13]. Lee and Ozbay(2008)와 Ding(2003)은 Paramics의 정산작업을 위하여 SPSA 알고리즘을 사용하였으며, 차두 시간과 반응시간을 파라메터로 이용하였다[14, 15].
교통관련 프로그램에서 사용하는 다양한 분석 프로그램이 교통상황에 영향을 줄 수 있는 파라미터 값을 조정할 수 있는 기능을 제공하는 이유는 무엇인가? 교통관련 프로그램은 복잡한 교통문제를 평가하기 위한 분석수단으로 폭 넓게 이용되고 있다. 그러나 다양한 분석 프로그램은 복잡한 교통현황을 구현하는데 제약이 따르기 때문에 교통상황에 영향을 줄 수 있는 파라메터 값을 현실에 맞게 조정할 수 있도록 되어있다. 이때 가장 쉽게 조절할 수 있는 방법이 시행착오법(trial and error)이나 이는 논리적 근거가 약하기 때문에 일반적으로 genetic 알고리즘과 simplex 알고리즘이 많이 쓰이며, 이를 이용하여 최적의 파라메터를 찾는 연구가 많이 되어왔다.
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참고문헌 (15)

  1. J. C. Spall, "Introduction to stochastic search and optimization," Wiley-Interscience, 2003. 

  2. J. C. Spall, "Multivariate stochastic approximation using a simultaneous perturbation gradient approximation," IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 37, no. 3, pp.332-341, March 1992. 

  3. 김진태, "비보호 좌회전 지체도 추정모형의 개선," 대한교통학회지, 제21권,제2호, pp.107-118, 2003. 4. 

  4. 김원호, "외국 사례를 통해 본 서울시 교통신호 운영 개선방향," 서울시정개발연구원, 2007. 

  5. 이광훈, "교통신호 제어시스템의 최근 동향과 전망," 한국교통연구원, 2006. 9. 

  6. 김운수, "좌회전 신호운영전략의 변화에 따른 대기 환경 개선효과 평가," 서울시정개발연구원, 2006. 6. 

  7. 최병국, "인천광역시 교통신호시스템 운영실태 및 발전방향," 인천발전연구원, pp.78, 2007. 12. 

  8. 임용택, "양방향연속진행 교통신호제어시스템," 서울시정개발연구원, 2005. 

  9. D. H. Lee, X. Yang and P. Chandrasekar, "Parameter calibration for PARAMICS using genetic algorithm," Paper presented at the 80st Transportation Research Board Meeting, no. 01-2339, pp.7-11, Jan. 2001. 

  10. B. Park and H. Qi, "Development and evaluation of a procedure for the calibration of simulation models," Transportation Research Record: Journalof Transportation Research Board, no. 1934, pp. 208-217, 2005. 

  11. S. J. Kim, W. Kim and L. Rilett, "Calibration of microsimulation models using Non-Parametric statistical techniques," Transportation Research Record: Journal of Transportation Research Board, no. 1935, pp.111-119, 2005. 

  12. K. O. Kim and L. R. Rilett, "Simplex-based calibration of traffic Micro-Simulation models with intelligent transportation systems data," Transportation Research Record: Journal of Transportation Research Board, no. 1855, pp.80-89, 2003. 

  13. J. Ma, Y, Nie and H. M. Zhang, "Solving the integrated corridor control problem using simultaneous perturbation stochastic approximation," Paper presented at the 86th Transportation Research Board Meeting, Jan. 2007. 

  14. J. Lee and K. Ozbay, "Calibration of a macroscopic traffic simulation model using enhanced simultaneous perturbation stochastic approximation methodology," Paper presented at the 87th Transportation Research Board Meeting, Jan. 2008. 

  15. L. Ding, "Evaluation of ITS technologies in south jersey priority corridor project," Master Thesis, Rutgers, The State University of New Jersey, 2003. 

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