[논문]돌발상황에 따른 비 반복정체를 해소하기 위한 고속도로 램프미터링 기법

강원모; 이상용

doi:10.5391/jkiis.2011.21.2.186

돌발상황에 따른 비 반복정체를 해소하기 위한 고속도로 램프미터링 기법
Highway Ramp Metering Technique for Solving Non-Recurrent Congestion according to Incident 원문보기

한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.21 no.2, 2011년, pp.186 - 191

초록
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고속도로 상의 반복, 비 반복정체를 해결하기 위해 많은 곳에서 램프미터링을 실시하고 있다. 그러나 기존 램프미터링은 특정 시간에 정체가 반복적으로 발생하는 지역을 대상으로, 정체가 되기 전에 고속도로 본선의 교통량을 조절하여 정체가 되지 않도록 운영하는 것에 중점을 두고 있기 때문에 돌발상황과 같은 비 반복정체에 대처할 수 없다. 또한 정체 후 정체 해소를 위한 대책이 없으며, 각 진입로마다 단독으로 램프미터링을 운영하기 때문에 정체를 빠른 시간 안에 해소시킬 수 없다. 본 연구에서는 기존 램프미터링의 문제점을 해결하기 위하여 충격파 이론을 도입한 램프미터링 기법인 SARAM(Shockwave Adaptive Real time Ramp Metering)을 개발하였다. 서울외곽순환고속도로의 장수IC~중동IC 구간을 대상으로 실험한 결과, 평균속도는 7.32km/h 만큼 증가하고 평균지체 시간이 39.14sec 만큼 감소하는 것을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Ramp metering has been used to solve recurrent or non-recurrent congestion on many highways. However, the existing ramp metering methods cannot control non-recurrent congestion like incident and don't have any methods to solve congestion after congestion. In addition, the methods cannot solve congestion quickly because ramp metering operates independently for each ramp. In this study, we developed SARAM which is ramp metering technique with shockwave theory in order to solve the problems. In simulation from Jangsoo IC to Joongdong IC, we confirmed that speed increased by 7.32km/h and delay time reduced by 39.14sec.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 고속도로 운영자 측면에서 효율적인 램프 미터링을 하기 위하여 본선의 교통이 원활해야 함으로 최소 미터링률을 1veh/min으로 설정하고 충격파 속도에 따라 단계적으로 1veh/min씩 증가시켜 최대 5 veh/min까지 그 효과를 실험해 보았다.
본 연구에서는 기존 램프미터링과는 다르게 정체 예방뿐만 아니라, 돌발상황 발생시 충격파 이론을 적용하여 빠르게 정체를 해소할 수 있는 램프미터링 기법인 SARAM(Shockwave Adaptive Real time Ramp Metering)을 개발하였다.
본 연구에서는 기존 램프미터링의 문제점을 해결하기 위하여 충격파 이론을 도입한 램프미터링 기법인 SARAM(Shockwave Adaptive Real time Ramp Metering)을 개발하였다.

가설 설정

돌발상황을 확인할 검지기는 중동 IC∼장수IC까지 500m 간격으로 6개의 검지기를 설치하였으며, 돌발상황은 1번에서 2번 검지기 사이에서 발생한다고 가정하였다[그림 8].

제안 방법

SARAM에서 진입로 수는 시뮬레이션을 하는 네트워크 크기상 2개로 고정하고, 충격파 속도에 따른 미터링률은 [표4]와 같이 정하였다. 이때 미터링률(진입률)은 진입로에 진입하는 분당 자동차의 대수를 의미한다.
)의 교통량 q, 밀도 k를 측정하고, 충격파 속도를 계산하는 식 (1)을 이용하여 실시간으로 충격파 속도를 계산한다[그림 6]. 계산된 충격파 속도에 따른 미터링률을 적용하여 램프미터링을 시행한다.
본 연구에서는 도로와 환경을 실제와 같이 표현하고 실험/분석을 할 수 있는 독일 PTV社의 Microscopic Simulation Program인 VISSIM[8]을 이용해 고속도로 적정용량, 통행 속도, 통행시간을 분석하여 그 효과를 측정 하였으며, 시나리오에 따른 실시간분석을 위해 COM-Interface[9]와 Microsoft Office Excel VBA[10]을 이용한 프로그램을 개발하여 실험하였다.
수집된 병목지점의 차량군과 상류부 차량군의 평균 속도를 이용하여 충격파 속도를 계산하고, 충격파 속도가 느려질 수 있도록 램프미터링 대상지를 결정하고 미터링률을 선정하게 된다. 차량군의 평균속도는 검지기에 차량이 지나갈 때 속도를 측정하여 평균값을 내어 사용하며, 실시간 교통량은 차량이 검지기를 지나갈 때마다 그 정보를 DB에 저장을 하는데 가장 최근 1분 동안 검지기를 지나간 차량을 근거로 교통량을 계산한다.
시뮬레이션은 돌발상황이 없는 경우(S1), 돌발상황이 있고 램프미터링을 하지 않는 경우(S2), 돌발상황시 SARAM을 적용할 경우(S3)를 대상으로 이루어졌다. 시뮬레이션 시간은 총 1,400초, 돌발상황 발생시간 300초, 돌발상황 유지시간은 600초로 하였다[표 4].
실험에 사용된 Micro Simulator Program 인 VISSIM의 자체기능을 이용해 [표 5]와 같이 시나리오별 평균속도와 평균지체 시간을 분석을 해보았다. 분석 결과 SARAM을 적용하였을 때 평균속도가 향상되고, 평균지체 시간이 줄어 드는 것으로 나타났다.
[그림 5]는 미터링률 결정 및 램프미터링에 대한 프로시저이다. 이 과정에서는 돌발상황검지 후 현재의 충격파 속도, 평균 교통량, 대기행렬길이를 계산하여 교통량을 최소화 시킬 수 있도록 램프미터링 진입로 결정, 미터링률(진입률)선정 등을 한다.
첫째, 돌발상황검지 알고리즘을 이용해 돌발상황을 실시간으로 확인하며, 돌발상황 발생시 운영자에게 통보하고 램프미터링을 시행하여 대기행렬의 증가를 막는다.

대상 데이터

시뮬레이션은 돌발상황이 없는 경우(S1), 돌발상황이 있고 램프미터링을 하지 않는 경우(S2), 돌발상황시 SARAM을 적용할 경우(S3)를 대상으로 이루어졌다. 시뮬레이션 시간은 총 1,400초, 돌발상황 발생시간 300초, 돌발상황 유지시간은 600초로 하였다[표 4].
실험 대상지로 서울외곽순환고속도로의 장수IC～중동IC 구간의 세 개 IC를 선정하였다. 이 구간의 장수IC∼송내IC 는 2Km, 송내IC∼중동IC는 2.

성능/효과

둘째, 돌발지점 상류부의 여러 진입로에 대하여 동시에 램프미터링을 시행함으로써 더욱 효과적으로 정체를 해소할 수 있다.
정체해소 과정에서는 대기행렬의 증가여부와 해소여부를 판단한다[그림 7]. 램프미터링이 진행되는 중에 실시간으로 검지기 데이터를 확인하여 차량속도가 5km/h 이하가 된 검지기를 찾고, 차량속도가 5km/h 이하인 검지기가 확인되면 대기행렬이 증가했다고 판단한다. 대기행렬이 증가되면 미터링률 결정 및 램프미터링 부분(그림 7의 A)으로 돌아간다.
실험에 사용된 Micro Simulator Program 인 VISSIM의 자체기능을 이용해 [표 5]와 같이 시나리오별 평균속도와 평균지체 시간을 분석을 해보았다. 분석 결과 SARAM을 적용하였을 때 평균속도가 향상되고, 평균지체 시간이 줄어 드는 것으로 나타났다.
셋째, 고속도로의 교통상황을 실시간으로 확인하며, 정체가 예상되면 램프미터링을 시행하여 고속도로 본선의 교통량이 적정수준을 유지하게 해 준다.
장수IC～중동IC 구간을 대상으로 실험한 결과, 돌발상황 발생 시 SARAM을 적용했을 때 평균속도는 7.32km/h 만큼 증가하고 평균지체 시간이 39.14sec 만큼 감소하였다. 이는 정체 발생 후 충격파 속도를 최소화 하면 정체를 빠르게 해소할 수 있다는 것을 보여주었다.
즉, 본 방법은 고속도로의 검지기 데이터를 실시간으로 분석하여 돌발상황을 자동으로 검지하여 운영자에게 알려줌으로써 신속한 대응을 할 수 있으며, 충격파 이론을 이용해 충격파속도 등을 계산하여 대기행렬 길이를 최소화 하고 여러 진입로를 동시에 램프미터링을 하여 가장 빠른 정체 해소를 유도할 수 있다.

후속연구

이는 정체 발생 후 충격파 속도를 최소화 하면 정체를 빠르게 해소할 수 있다는 것을 보여주었다. 또한 돌발 상황 검지부터 정체 해소까지의 전 과정이 자동으로 운영될 수 있기 때문에 고속도로 운영측면에서 효율성이 더욱 높아질 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	램프미터링을 실시하는 이유는?	고속도로 상의 반복, 비 반복정체를 해결하기 위해 많은 곳에서 램프미터링을 실시하고 있다. 그러나 기존 램프미터링은 특정 시간에 정체가 반복적으로 발생하는 지역을 대상으로, 정체가 되기 전에 고속도로 본선의 교통량을 조절하여 정체가 되지 않도록 운영하는 것에 중점을 두고 있기 때문에 돌발상황과 같은 비 반복정체에 대처할 수 없다.
	고속도로에서의 정체는 어떻게 나눌 수 있는가?	고속도로에서의 정체란 수요가 적정용량을 초과하거나 적정용량이 수요 이하로 감소하여 병목현상이 발생하는 것이다. 이러한 정체는 발생 장소와 시간을 예측할 수 있는 반복 정체와 교통사고와 같은 돌발 상황이나 운동경기, 유지보수 공사 등 특별행사 때 발생하는 비 반복정체로 나눌수 있다[표 1].
	기존 램프미터링은 돌발상황과 같은 비 반복정체에 대처할 수 없는 이유는?	고속도로 상의 반복, 비 반복정체를 해결하기 위해 많은 곳에서 램프미터링을 실시하고 있다. 그러나 기존 램프미터링은 특정 시간에 정체가 반복적으로 발생하는 지역을 대상으로, 정체가 되기 전에 고속도로 본선의 교통량을 조절하여 정체가 되지 않도록 운영하는 것에 중점을 두고 있기 때문에 돌발상황과 같은 비 반복정체에 대처할 수 없다. 또한 정체 후 정체 해소를 위한 대책이 없으며, 각 진입로마다 단독으로 램프미터링을 운영하기 때문에 정체를 빠른 시간 안에 해소시킬 수 없다.

참고문헌 (10)

자동차생활과, “자동차 등록 현황”, 국토해양부, http://www.mltm.go.kr/USR/statistics/m_24084/lst.jsp?srch_code교통, 2010.
정호영, “반복정체관리를 위한 램프미터링 기법에 관한 연구”, 석사학위논문, 도시계획과, 홍익대학교, 12. 2003.
M. Papageorgiou, H. Hadj-Salem, F. Middleham, “ALINEA Local ramp metering - summary of final result”, TRR 1603, pp. 90-98, 1997.
Y. Stephanedes, “Implementation of on-line Zone control strategies for optimal ramp metering in the Mineapolis Ring Road,” The 7th International Confereence on Road Traffic Monitoring and Control, 1994.
L, Jacobson, K. Henry, O. Mahyar, “Real time metering algorithm for centralized control,” TRR 1232, pp. 17-26, 1989.
도철웅, 교통공학원론(상), 청문각, 2009.
서울지방경찰청, 실시간 신호제어시스템 실무 해설집, 2002.
PTV-Vision, VISSIM 5.20 User Manual, PTV AG, 2009.
PTV-Vision, VISSIM 5.20-05 COM Interface Manual, PTV AG, 2009.
조호묵, 예제로 배우는 Visual Basic.net 2008, 가메출판사, 2009.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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