시공간 GPS자료를 활용한 연속차량 3대의 차량추종모형 파라메터 추정과 차량틴팅의 영향분석 Three-Car following model parameter estimation and vehicle tinting impact analysis using time-space GPS data원문보기
운전자는 바로 앞에서 주행하는 차량과 그 앞에서 주행하는 차량에 영향을 받는다는 것은 일반적으로 알려져 있다. 앞차를 통해서 그 앞차까지도 볼 수 있는 경우에는 해당차량에 대해서도 반응을 하면서 운전을 한다고 추정되며 이러한 추종모형을 Three-Car-Following Model이라고 한다. 차량군에서 가장 뒤에 따라가는 운전자의 가시권 확보가 차량틴팅에 영향을 받으므로, 모형의 파라메터도 영향을 받게 될 것으로 추정되며, Three-Car-Following Model이 가정하는 운전자는 앞차, 그리고 또 그 앞차의 주행상태에 반응한다는 것을 반증하는 결과가 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 Three-Car-Following Model의 파라메터를 추정하고, 차량의 틴팅정도가 달라질 때, 파라메터값이 어떻게 달라지는지에 대한 분석을 수행하였다. RTK GPS를 통해 수집된 자료를 이용하여 3대 차량간의 가시광선 투과율별 민감도 및 ${\gamma}$ 분석을 시행하였으며, 통계적 검증을 통해 운전자가 바로 앞에 주행하는 차량뿐만 아니라 그 앞에서 주행하는 차량에도 영향을 받는다는 것을 확 인하였다. 또한, 틴팅으로 가시광선 투과율이 낮아지면 가시권이 줄어들고, 이로 인해 앞차량들의 운전행태에 더욱 민감한 반응을 보이는 것으로 확인하였다. 차량의 틴팅정도에 따라 교통류의 용량에 미치는 영향분석에 관한 연구는 향후 과제로 남긴다.
운전자는 바로 앞에서 주행하는 차량과 그 앞에서 주행하는 차량에 영향을 받는다는 것은 일반적으로 알려져 있다. 앞차를 통해서 그 앞차까지도 볼 수 있는 경우에는 해당차량에 대해서도 반응을 하면서 운전을 한다고 추정되며 이러한 추종모형을 Three-Car-Following Model이라고 한다. 차량군에서 가장 뒤에 따라가는 운전자의 가시권 확보가 차량틴팅에 영향을 받으므로, 모형의 파라메터도 영향을 받게 될 것으로 추정되며, Three-Car-Following Model이 가정하는 운전자는 앞차, 그리고 또 그 앞차의 주행상태에 반응한다는 것을 반증하는 결과가 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 Three-Car-Following Model의 파라메터를 추정하고, 차량의 틴팅정도가 달라질 때, 파라메터값이 어떻게 달라지는지에 대한 분석을 수행하였다. RTK GPS를 통해 수집된 자료를 이용하여 3대 차량간의 가시광선 투과율별 민감도 및 ${\gamma}$ 분석을 시행하였으며, 통계적 검증을 통해 운전자가 바로 앞에 주행하는 차량뿐만 아니라 그 앞에서 주행하는 차량에도 영향을 받는다는 것을 확 인하였다. 또한, 틴팅으로 가시광선 투과율이 낮아지면 가시권이 줄어들고, 이로 인해 앞차량들의 운전행태에 더욱 민감한 반응을 보이는 것으로 확인하였다. 차량의 틴팅정도에 따라 교통류의 용량에 미치는 영향분석에 관한 연구는 향후 과제로 남긴다.
Driving directly in front of the driver of a vehicle driving in front of the vehicle and it is commonly known is affected. Responding to the car in front of the driver and the vehicle in front, and these follow the model is known as Three-Car-Following Model. Platoon vehicles to follow behind the dr...
Driving directly in front of the driver of a vehicle driving in front of the vehicle and it is commonly known is affected. Responding to the car in front of the driver and the vehicle in front, and these follow the model is known as Three-Car-Following Model. Platoon vehicles to follow behind the driver's visibility is affected by the a tinted vehicle, and Parameters of the model is estimated to be affected also. In this study, in Three-Car-Followng Model parameters were estimated. and the parameter values differ about whether and how analysis was performed by the level of Visible Light Transmission Percentage. RTK GPS receiving data through field experiment analyzed based on sensitivity of three car by Visible Light Transmission Percentage and ${\gamma}$. And With statistical verification of driving directly in front of the driver in front of the vehicle and that the moving vehicle is influenced also confirmed. Also Visible Light Transmission Percentage is lowered, the vehicle in front of the driver's behavior showed sensitive reactions. In the further need to research for influence analysis of traffic flow capacity by the level of VLT.
Driving directly in front of the driver of a vehicle driving in front of the vehicle and it is commonly known is affected. Responding to the car in front of the driver and the vehicle in front, and these follow the model is known as Three-Car-Following Model. Platoon vehicles to follow behind the driver's visibility is affected by the a tinted vehicle, and Parameters of the model is estimated to be affected also. In this study, in Three-Car-Followng Model parameters were estimated. and the parameter values differ about whether and how analysis was performed by the level of Visible Light Transmission Percentage. RTK GPS receiving data through field experiment analyzed based on sensitivity of three car by Visible Light Transmission Percentage and ${\gamma}$. And With statistical verification of driving directly in front of the driver in front of the vehicle and that the moving vehicle is influenced also confirmed. Also Visible Light Transmission Percentage is lowered, the vehicle in front of the driver's behavior showed sensitive reactions. In the further need to research for influence analysis of traffic flow capacity by the level of VLT.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
그러나 2대 차량간의 추종모형에서는 이와 같은 주행행태를 반영할 수가 없는 바, 본 논문에서 3대 차량간 추종모형의 파라메터를 추정해보고, 그 상대적 크기에 따라 모형의 타당성을 확인하였다.
이에, 본 연구는 Lee, C et al(2010)[2] 논문에서 수집된 자료를 활용하여 3대 차량간의 영향을 고려한 Three-Car-Followng Model의 파라메터를 추정한다. 또한, 앞 차량들의 틴팅정도가 달라질 때, 추종 차량들의 파라메터값이 어떻게 달라지는지 분석해 본다.
본 논문은 연속적으로 주행하는 3대의 차량의 민감도를 분석하고, 분석결과를 구체적인 수치로 제시하였다. 또한, 선두차량의 틴팅으로 가시광선 투과율이 낮아지면 가시권도 줄어들고, 3대 차량간의 운전행태에도 민감도가 높아지는 것으로 확인하였다.
가설 설정
강종호외는 과도한 틴팅차량이 후미차량에 영향을 미쳐 용량감소로 나타난다는 가설을 세워 현장실험을 통해 분석하였다. 차두거리, 가속소음 등의 분석을 통하여 선두차량의 틴팅정도가 높아질수록 교통류의 불안정성이 높아지는 것을 확인하였다[3].
제안 방법
따라서 본 연구에서는 Lee, C et al[2]에서 수집된 자료를 이용하여 다음의 모형 적용을 통해 분석을 시행하였다.
실험별 세 차량의 추종상태를 확인하기 위해 차량의 평균통행속도에 대해 분석하였다. 실험별로 평균통행속도의 차이는 약 1.
Gurusinghee et al.에서는 RTK-GPS를 이용하여 차량추종행태를 실험하였으며, 전통적인 방법으로 수집한 자료와 비교하였다. GPS로 수집된 data의 정밀도는 전통적인 방법으로 인한 자료보다 우위에 있으며, 운전하는 동안의 상대속도와 가속소음과의 상관성으로 반응시간 보여준다고 하였다, 운전자 개개의 반응시간은 차량군을 따라 변화하며, 반응시간 분석결과, 0~3.
Ranjitkar et al.은 RTK-GPS를 이용한 현장자료 수집을 통해 차량군의 안정성을 분석하고자 하였으며, 차량추종 실험은 10대의 자가용을 이용하여 테스트 트랙에서 시행하였다. 민감도의 추정치와 반응시간에 대한 상관성은 높으며, 평균 반응시간은 1.
GM 연구진은 광범위한 현장실험을 병행하였으며, 미시적 교통류 이론과 거시적 교통류 이론을 수학적으로 연결하였다. 추종이론은 반응은 민감도와 자극에 의하며, 이 형태를 이용하여 총 5개의 추종 모델을 개발하였다[4, 8].
데이터처리
강희섭외은 틴팅이 교통안전 관점에서 야간 운전자의 후방시각에 어떠한 영향을 주는지를 검토하고 정량화를 위해 차광필름의 농도에 따른 운전자의 후방물체 식별능력을 로지스틱 회귀분석방법을 이용하였다. 분석결과, 야간환경에서의 틴팅은 운전자의 후방물체 식별능력을 유의하게 저하시켜 신호대기, 주차상황에서의 사고위험을 증가시킨다고 하였다[16].
또한, 민감도의 통계적 검증을 위하여 분산분석(ANOVA; Analysis of variance)을 실시하였다.
이론/모형
이에, 본 연구는 Lee, C et al(2010)[2] 논문에서 수집된 자료를 활용하여 3대 차량간의 영향을 고려한 Three-Car-Followng Model의 파라메터를 추정한다. 또한, 앞 차량들의 틴팅정도가 달라질 때, 추종 차량들의 파라메터값이 어떻게 달라지는지 분석해 본다.
성능/효과
3대 차량간 민감도 및 γ 분석, 통계검증결과 운전자가 바로 앞에 주행하는 차량뿐만 아니라 그 앞에서 주행하는 차량에도 영향을 받는다는 것이 확인되었다.
RTK GPS를 통해 수집된 차량의 틴팅정도에 따른 운전행태 자료를 이용하여 Three-Car 모형을 적용한 민감도 분석결과, 선행차량의 틴팅정도가 클수록 즉, 가시광선 투과율이 낮아질수록 후미차량에 미치는 영향이 더 커지는 것을 알 수 있다. 또한, γ (α2 /α1)의 분석값에 따라 3번째 차량의 위험도는 1번째 차량보다는 2번째 차량에 의한 영향이 더 크다는 것으로 판단할 수 있다.
가시광선 투과율 70%대비 30%일 때와 0%일 때 3번째 차량의 평균 민감도는 모두 증가하였으며, 후미차량은 차량군내의 틴팅차량 중 바로 인접하여 연속적으로 주행하는 차량에 의한 민감도 값이 더 큰 것으로 나타났다.
가시광선 투과율에 따른 3번째 차량의 평균 민감도 분석결과, 2번째 차량에 의한 민감도 값(α1)은 가시광선 투과율 70%일 때 0.32sec-1, 30%일 때 0.43sec-1, 0%일 때 0.56sec-1, 1번째 차량에 의한 민감도 값(α2)은 가시광선 투과율 70%일 때 0.09sec-1, 30%일 때 0.12sec-1, 0%일 때 0.20sec-1로 분석되었다.
가시광선 투과율에 따른 차두거리 분석결과, 1번째~2번째 차량, 2번째~3번째 차량 각각의 평균 반응시간은 가시광선 투과율 70%일 19.1m, 21.7m, 30%일 때 20.4m, 22.9m, 0%일 때 21.5m, 24.3m로 분석되었다.
가시광선 투과율에 따른 평균 가속소음 분석결과, 1번째~2번째 차량, 2번째~3번째 차량 각각 가시광선 투과율 70%일 0.083m/sec2, 0.092m/sec2, 30%일 때 0.124m/sec2, 0.146m/sec2, 0%일 때 0.161m/sec2, 0.195m/sec2로 분석되었다.
본 논문은 연속적으로 주행하는 3대의 차량의 민감도를 분석하고, 분석결과를 구체적인 수치로 제시하였다. 또한, 선두차량의 틴팅으로 가시광선 투과율이 낮아지면 가시권도 줄어들고, 3대 차량간의 운전행태에도 민감도가 높아지는 것으로 확인하였다. 이는 이 후미차량에 영향을 미쳐 교통류 전체에 영향을 미치는 것을 밝혔다는데 그 의의가 있다.
3대 차량간 민감도 및 γ 분석, 통계검증결과 운전자가 바로 앞에 주행하는 차량뿐만 아니라 그 앞에서 주행하는 차량에도 영향을 받는다는 것이 확인되었다. 또한, 틴팅으로 가시광선 투과율이 낮아지면 가시권이 줄어들고, 이로 인해 앞차량들의 운전행태에 더욱 민감한 반응을 보이는 것으로 확인하였다.
본 연구에서는 가시광선 투과율 70%, 30%, 0% 각각 0.083~0.092, 0.124~0.146, 0.161~0.195로 기존연구 결과의 범위인 0~0.5에 포함되는 것으로 나타났다.
위의 귀무가설하에서의 검정통계량의 값과 F기각 치를 비교한 결과 귀무가설은 기각되었다. 또한, 5% 유의수준하에서 P-값이 0이므로 P-값=0 < 0.
또한, 민감도값의 통계적 검증결과 F비와 P-값에 따라 귀무가설은 기각된다. 즉, 5% 유의수준하에서 가시광선 투과율별 1번째 차량과 2번째 차량에 의한 3번째 차량의 민감도의 평균은 동일하다고 볼 수 없으며 이는 1번째 차량보다는 2번째 차량이 3번째 차량에 미치는 영향이 더 크다는 것을 보여주는 결과로 해석할 수 있다.
후속연구
향후에는 추가적인 자료를 수집하여 차량의 틴팅 정도에 따라 교통류의 용량에 어떤 영향을 주는지를 분석하는 연구가 필요하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
Three-Car-Following Model이란 무엇인가?
운전자는 바로 앞에서 주행하는 차량과 그 앞에서 주행하는 차량에 영향을 받는다는 것은 일반적으로 알려져 있다. 앞차를 통해서 그 앞차까지도 볼 수 있는 경우에는 해당차량에 대해서도 반응을 하면서 운전을 한다고 추정되며 이러한 추종모형을 Three-Car-Following Model이라고 한다. 차량군에서 가장 뒤에 따라가는 운전자의 가시권 확보가 차량틴팅에 영향을 받으므로, 모형의 파라메터도 영향을 받게 될 것으로 추정되며, Three-Car-Following Model이 가정하는 운전자는 앞차, 그리고 또 그 앞차의 주행상태에 반응한다는 것을 반증하는 결과가 될 수 있다.
RTK-GPS 장비는 어떻게 구성되어 있나?
RTK-GPS 장비는 RTK GPS 장비는 GPS수신기, GPS안테나, 라디오 모뎀과 라디오모뎀 안테나로 구성된 기준국과 GPS수신기와 라디오 안테나로 구성된 이동국으로 구성되어 있다.
외국에서 규정한 자동차 창유리의 가시광선 투과율은?
외국의 경우 미국의 대도시를 포함하는 주(New York, California, Washington)는 가시광선 투과율 70%, 캐나다는 주별로 45%~70%를 규제기준으로 설정해 놓고 있다. 또한, 영국은 운전선 좌우측 유리의 가시광선 투과율 40%, 호주에서는 주별로 35%~70%로 규제기준이 크게 양분되는 등의 가시광선 투과율에 대한 최저기준은 각국마다 다르다. 이처럼 많은 국가들은 운전자의 시야 확보를 위해서 자동차 창유리의 가시광선 투과율에 대하여 규정하고 있다.
"Effect of Visible Light Transmission from Vehicle Windows on Traffic Flow of Car-Following,"Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, no. 2188, pp.156-164, 2010.
강종호, 이청원, "승용차 틴팅이 조급한 성향의후미차량에 미치는 영향에 대한 실험적 분석,"대한토목학회논문집 제29권 제3D호, pp363-371,2009. 5.
R. E. Chandler, R. Herman and E. W. Montroll, "Traffic dynamics: Studies in car following," Operation Research, vol. 6, no. 2, pp.165-184, 3-4 1958.
R. Herman, E. W. Montroll, R. B. Potts and R. W. Rothery, "Traffic dynamics: Analysis of stability in car following," Operation Research, vol. 7, no. 1, pp.86-106, 1-2 1958.
이청원, "교통류분석을 위한 GPS자료의 활용,"대한토목학회논문집, 제25권, 제2D호, pp.241-246, 2005. 3.
L. A. Pipes, "An operational analysis of traffic dynamics," J. Applied Physics, vol. 24, no. 3, pp.274-287, 3. 1953.
T. Fobers, M. J. Zaorski, E. L. Holshouser and W. A, Deterline, "Measurement of driver reaction to tunnel conditions," Proc. Highway Research Board, vol. 37, pp.345-357, 1958.
P. S. Gurusinghe, T. Nakatsuji, Y. Azuta, P. Ranjitkar and Y. Tanaboriboon, "Multiple car following data using real time kinematic global positioning system," Transportation Research Board, pp. 166-180, 2002.
P. Ranjitkar, T. Nakatsuji, Y. Azuta and G. Gurusinghe, "Stability analysis based on instantaneous driving behavior using car-following data," Transportation Research Record 1852, no. 03-3576, 2003.
M. Tanaka, P. Ranjitkar and T. Natsuji, "Asymptotic stability and vehicle safety in dynamic car-following platoon," J. Transportation Research Record, vol. 2088, pp.198-207, 2008.
Herman, R. and Rothery, R. W., "Car following and steady stste flow,. Proceedings, Second Interational Symposium on the Theory of Road Traffic Flow(London, 1963). OECD(1965), pp.1-11
법제처, 도로교통법?시행령?시행규칙
장일준, 자동차 썬팅 암도에 따른 사고위험도평가 연구, 삼성교통안전문화연구소, 2004. 12
강희섭, 김성원, 윤영수, 김인수, 박성하, "자동차 Window Tinting의 농도가 야간 운전자의 후방시각에 미치는 영향 연구,"대한인간공학회 추계학술대회논문집, pp.415-419, 2006. 10.
이청원, "RTK GPS를 활용한 틴팅이 후방차량에 미치는 교통특성 분석,"대한토목학회논문집,제27권, 제3호, pp.263-267, 2007. 5.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.