[논문]지체시간과 연동성을 동시에 고려하는 신호교차로 시뮬레이션 모형의 개발

한여희; 김영찬

doi:10.12815/kits.2012.11.6.015

지체시간과 연동성을 동시에 고려하는 신호교차로 시뮬레이션 모형의 개발
The Macroscopic Model for Signalized Intersections to Consider Progression in relation to Delay 원문보기

韓國ITS學會論文誌 = The journal of the Korea Institute of Intelligent Transportation Systems, v.11 no.6, 2012년, pp.15 - 22

한여희 (서울시립대학교 교통공학과) , 김영찬 (서울시립대학교 교통공학과)

초록
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신호교차로의 효과척도는 신호교차로의 신호시간을 최적화 하고 단속류의 교통류를 관리하는데 기준이 되는 척도이다. 일반적으로 교차로나 네트워크를 주행하는 차량의 평균 지체시간을 줄이기 위하여 지체시간을 효과척도로 사용하고, 일부 교통축을 개선하거나 버스의 우선 통행을 위하여 연동효율을 효과척도로 사용하기도 한다. 교통류를 관리하고자 하는 현장 상황이나 목적에 따라 두 개의 효과척도 중 하나를 선택하여 각 척도의 목적에 맞게 신호시간을 관리하고 운영하고 있다. 그러나 실제 운전자가 도로를 주행할 때는 척도와 상관없이 대기시간이 짧을 수록, 교차로에서의 불필요한 정지가 적을수록 운전자의 만족도는 커진다. 본 연구는 지체시간과 연동성 구분없이 두 개를 동시에 고려하여 반영할 수 있는 시뮬레이션 모형을 개발하고자 한다. 기존의 연동폭 최대화 모형에서 반영하지 못한 교통량 수준과 정지선에 미리 대기하고 있던 잔여차량의 영향을 고려하기 위하여 밀도-교통량 곡선을 이용한 충격파 모형을 적용하였다. Daganzo의 Cell Transmission Model을 차용하여 지체시간과 연동지표를 개발하고 시뮬레이션 모형을 구축하였다. 본 모형의 효과를 검증하기 위하여 기존 지체시간 모형인 Transyt-7F와 연동폭 최대화 모형은 PASSERⅤ를 기준으로 지체시간과 연동효율을 산출하여 비교분석하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

A performance index of singalized intersections is a standard to optimize signal control variables and to manage traffic flow. Traffic delays is generally used to minimize the average delay time on intersections or networks, progression efficiency is used to improve travel speed of main cooridors or to provide transit signal priority. We manage traffic flows with only selecting one index between delays and progression according to the objective of traffic management and field characteristics. In real field, the driver's satisfaction is high in any performance criteria when the waiting time is shorter and the unnecessary stop in front of traffic is smaller. This paper aims to develop simulation model to represent real progression with concurrently considering delays and progression. In order to reflect an effect of level of traffic volumes and residual queues which don't be considered in prior progression model, we apply shockwave model with flow-density diagram. We derive Cell Transmission Model of Daganzo in order to develop the delay index and the progression index for the macroscopic simulation model. In order to validate the effect, we analysis traffic delays and progression efficiency with comparing this model to Transyt-7F and PASSER V.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 모형은 연속류를 중심으로 수립된 기존 이론을 신호교차로에 적용하여 신호교차로의 효과를 평가할 수 있는 지표로 표현하고자 하였다. CTM 방법은 신호교차로에 적용하여도 얻어지는 셀의 속성은 연속류와 유사한 방식으로 산출되지만, 셀의 속성값을 얻기 위해서는 신호교차로의 특징을 나타내고 이를 반영하여 값을 산출하므로 기존 연구와는 다른 점을 가지고 있다.
그러나 교통류의 충격파 모형을 반영하면서 연동효율을 높이는 모형에 대한 연구는 미흡하다. 본 연구에서는 연동효율을 높이면서도 지체시간을 줄일 수 있는 방법을 연구하기 위하여 이 두 가지를 동시에 고려하는 거시적 시뮬레이션 모형을 개발하고자 한다. 특히, 신호교차로에서 잔여 대기차량이 남는 과포화 상태에서의 교통류 상태를 표현하고자 한다.
기존 Transyt-7F의 PROS 모형은 이러한 관점을 반영하고 있다[4,5]. 지체시간을 최소화하면서 연동기회를 높이는 신호시간을 찾는 것이 목표이다. 그러나 PROS 모형은 back of queue를 반영하여 효과를 높이고자 하였지만 실제 주행특성을 반영하는 교통량, 밀도, 속도의 특성이 반영되는 교통류 모형(Traffic Fundamental Diagram)을 반영하지 못했다.
본 연구에서는 연동효율을 높이면서도 지체시간을 줄일 수 있는 방법을 연구하기 위하여 이 두 가지를 동시에 고려하는 거시적 시뮬레이션 모형을 개발하고자 한다. 특히, 신호교차로에서 잔여 대기차량이 남는 과포화 상태에서의 교통류 상태를 표현하고자 한다.

가설 설정

지체시간을 검증하기 위하여 HCM 방식과 비교 분석하여 <그림 4>에 나타냈다[14,15]. 한 차로의 포화교통류율은 1800대/시이고 녹색시간비율은 0.5로 가정하여 유입교통량이 900대/시일때를 포화도 1로하여 포화도 1 이전과 1 이후의 지체시간을 비교하였다. 포화도 1 이전까지는 HCM의 균일지체와 본 모형에서 산출한 지체값이 동일하여 위의 식 (2)로 지체를 산출할 수 있음을 검증하였다.

제안 방법

단속류의 교통류 특성이 반영된 Traffic Fundamental Diagram을 반영하여 지체시간과 연동성을 동시에 고려하는 신호교차로 거시적 시뮬레이션 모형을 구축하였다. 각 특징을 충격파 모형으로 나타내고 이를 용이하게 산출하기 위하여 Cell Transmission Model의 셀 밀도를 이용하여 지체시간과 연동지표를 나타냈다. 본 모형의 신뢰성을 검증하기 위하여 지체시간은 기존 HCM방법에 의한 균일지체와 본 모형의 지체시간을 비교하였고, 기존 신호최적화 모형에서 산출한 지체시간과 비교하여 유사한 패턴을 나타냄을 확인하였다.
분석을 위하여 가상의 시나리오는 600m의 간격으로 두 교차로를 설정하여 녹색시간 동안은 시간당 600대, 적색시간 동안은 시간당 200대를 유입하여 분석하였다. 녹색시간과 적색시간은 각각 30초로 하여 60초의 신호주기를 기준으로 분석하였다.
단속류의 교통류 특성이 반영된 Traffic Fundamental Diagram을 반영하여 지체시간과 연동성을 동시에 고려하는 신호교차로 거시적 시뮬레이션 모형을 구축하였다. 각 특징을 충격파 모형으로 나타내고 이를 용이하게 산출하기 위하여 Cell Transmission Model의 셀 밀도를 이용하여 지체시간과 연동지표를 나타냈다.
제안한 신호교차로 거시적 시뮬레이션 모형과 기존 지체모형과 기존 연동모형의 효과척도를 비교 분석하였다. 두 개의 신호교차로를 구성하여 하류부 신호교차로의 지체시간과 연동지표를 산출하였다. 분석을 위하여 가상의 시나리오는 600m의 간격으로 두 교차로를 설정하여 녹색시간 동안은 시간당 600대, 적색시간 동안은 시간당 200대를 유입하여 분석하였다.
또한 기존 시뮬레이션 모형은 연동성을 나타낼 때 교차로의 기하구조 특성을 기준으로하여 연동 지표를 나타냈지만, 본 모형에서는 교통류의 상태를 반영하여 실제 주행하는 차량을 기준으로 연동 지표를 나타내고, 동시에 지체시간을 산출하는 모형을 개발하여 본 모형의 특징을 나타냈다.
두 개의 신호교차로를 구성하여 하류부 신호교차로의 지체시간과 연동지표를 산출하였다. 분석을 위하여 가상의 시나리오는 600m의 간격으로 두 교차로를 설정하여 녹색시간 동안은 시간당 600대, 적색시간 동안은 시간당 200대를 유입하여 분석하였다. 녹색시간과 적색시간은 각각 30초로 하여 60초의 신호주기를 기준으로 분석하였다.
이 두 개의 곱은 셀의 총 통행시간(TT_cell[단위, veh-sec])을 나타낸다. 신호교차로의 총 지체시간을 산출하기 위하여 한 주기를 기준으로 충격파 모형으로 인해 주행할 수 있는 주행속도(vi ) 기준의 총 통행시간(TTT[단위, veh-sec])을 산출하고, 자유속도(v_f) 기준의 총 통행 시간(TT(v_f)[단위, veh-sec])을 산출한다. 이에 대한 차이로 총 지체시간(TD[단위, veh-sec])을 구한다.
연동지표는 에 정리하였고, 비교분석을 위하여 Transyt-7F와 PASSERⅤ의 연동기회 및 연동효율 값을 0과 1사이의 수치로 환산하였다.
교차로에 잔여 대기차량이 있는 경우 상류부의 녹색시간 동안 건너온 차량은 잔여 차량이 모두 빠져나간 후 교차로를 통과한다. 이러한 대기시간을 반영한 연동지표를 표현하기 위하여 셀 밀도를 이용하여 상류부 교차로의 녹색시간 동안 출발하는 선두차량과 후미차량이 하류부 교차로에서 겪는 대기시간을 이용하였다.
신호교차로는 해당 방향에 따라 녹색시간과 적색 시간이 교차하기 때문에 적색시간 동안 차량을 통과하지 못하고 정지상태로 두기 때문에 이에 대한 정지현상이 충격파 속도에 따라 상류부로 전이하게 된다. 이러한 충격파 모형을 적용하여 신호교차로의 거시적 시뮬레이션 모형을 구성하고자 한다.
지체시간을 산출하기 위해 먼저 CTM모형에서 각 셀의 밀도(K_cell[단위, veh/meter])를 구하고 단위 시간(1초)과 단위구간(15.656m)을 이용하여 셀 면적(A_cell[단위, meter-sec])을 산출한다. 이 두 개의 곱은 셀의 총 통행시간(TT_cell[단위, veh-sec])을 나타낸다.
현장의 다양한 상황에 따라 연동지표를 활용할 수 있게 하기 위하여 차량군 가중치(w_v)를 추가하였다. 차량군에 따라 서로 다른 값(가중치)을 주어 연동혜택을 높이고자 하는 차량군의 연동성을 고려할 수 있도록 하였다.
기존 연동모형은 신호시간을 최적화 할 때 사용하는 변수가 도로의 구간 길이와 차량의 주행 속도이다. 해당 차량의 주행속도를 고려하여 이동거리를 산정하면 소요되는 시간이 나오기 때문에 이 시간만큼 옵셋의 차이를 두어 연동효율을 높이고자 한다. 교통량이 적을 때 이는 효율적으로 사용될 수 있지만 교통량이 많거나 신호교차로에 잔여 대기차량이 존재하는 경우는 실제 주행차량의 연동효율을 높이지 못한다.
예를 들어 녹색시간 점등 초기에 차량군이 몰려서 도착하는 경우에는 이에 대한 차량을 먼저 통과시킬수 있는 신호시간이 최적이 되고, 점등 후기에 차량군이 몰려오거나 직진보다는 좌회전이 중시되는 교차로가 있는 경우에는 이에 대한 차량군의 연동성을 중심으로 신호시간을 계획할 때가 필요하다. 현장의 다양한 상황에 따라 연동지표를 활용할 수 있게 하기 위하여 차량군 가중치(w_v)를 추가하였다. 차량군에 따라 서로 다른 값(가중치)을 주어 연동혜택을 높이고자 하는 차량군의 연동성을 고려할 수 있도록 하였다.

데이터처리

제안한 신호교차로 거시적 시뮬레이션 모형과 기존 지체모형과 기존 연동모형의 효과척도를 비교 분석하였다. 두 개의 신호교차로를 구성하여 하류부 신호교차로의 지체시간과 연동지표를 산출하였다.
지체시간을 검증하기 위하여 HCM 방식과 비교 분석하여 에 나타냈다[14,15].

이론/모형

본 모형에서 지체시간과 연동성을 표현하기 위해서 Daganzo(1994, 1995)의 Cell Transmission Model을 적용하여 각 셀의 밀도를 통해 지체시간과 연동성을 표현하였다[8,9]. 신호교차로의 교통류 모형은 Newell(1993)의 Simplified Theory를 반영한 Skabardonis(2005)의 단속류에서 검지한 실제 데이터로 구축한 <그림 1>의 교통량-밀도 곡선을 적용하였다[10,11].
신호교차로의 Supply-Demand 관계를 반영하여 Daganzo (1994, 1995)의 CTM(Cell Transmission Model)을 구축하고 셀당 유입교통량과 유출교통량을 고려하여 각 셀의 밀도를 식 (1)로 산정한다.
신호교차로의 교통류 모형은 Newell(1993)의 Simplified Theory를 반영한 Skabardonis(2005)의 단속류에서 검지한 실제 데이터로 구축한 의 교통량-밀도 곡선을 적용하였다[10,11].

성능/효과

지체시간을 나타내면서 연동성을 표현하게 하기 위하여 연동지표를 개발하여 지체시간과 연동성을 동시에 표현할 수 있는 모형으로 나타냈다. 기존 시뮬레이션 모형과 일반적인 교통류 상태에서의 지체 시간과 연동성을 비교분석한 결과 본 모형을 활용하여 교통류를 관리하고 향후 신호시간을 최적화하는 모형으로 발전할 수 있는 가능성을 나타냈다.
또한, HCM 방식으로 지체를 산출할 때는 증분 지체, 추가지체에 대한 고려 때문에 지체산출 과정이 복잡해지는 것과는 달리 본 모형에서 제시한 지체시간 산출식을 이용하면 과포화상태에서도 지체시간이 과포화 상태 이전과도 동일한 식으로 표현이 가능함을 알 수 있다.
각 특징을 충격파 모형으로 나타내고 이를 용이하게 산출하기 위하여 Cell Transmission Model의 셀 밀도를 이용하여 지체시간과 연동지표를 나타냈다. 본 모형의 신뢰성을 검증하기 위하여 지체시간은 기존 HCM방법에 의한 균일지체와 본 모형의 지체시간을 비교하였고, 기존 신호최적화 모형에서 산출한 지체시간과 비교하여 유사한 패턴을 나타냄을 확인하였다.
<그림 6>은 옵셋의 변화에 따른 충격파 모형을 나타낸 것으로 왼쪽은 상류부의 적색시간동안 유입교통량이 없을 때를 나타냈고, 오른쪽은 상류부의 적색시간동안 유입교통량이 있을 때의 충격파 모형을 나타냈다. 상류부 녹색 시간동안 유입한 차량이 하류부 교차로의 적색시간을 만나 형성되는 충격파 모형 이외에 적색시간동안 유입하는 교통량이 기존 충격파와 한 차례 더 만나 새로운 충격파를 생성하는 것을 확인할 수 있다.
<표 1>은 지체시간 산출 결과로 본 모형의 충격파 모형의 면적으로 산출한 지체시간과 Transyt-7F의 지체시간이 매우 유사한 패턴을 보였다. 단, 옵셋 30초 일때, 본 모형은 상류부 차량이 하류부를 모두 통과완료로 나타내어 지체시간을 0으로 나타냈는데, 이는 본 모형에서 차량분포는 균일분포로 처리가 되기 때문에 나타나는 결과다.

후속연구

이러한 모형의 한계점을 해소하는 연구가 지속적으로 이루어지면 실제 운전자가 원하는 교차로에서의 대기시간도 줄이고 정지하지 않고 한번에 통과하는 교차로의 수를 늘릴 수 있는 신호 최적화 모형이 될 것으로 기대한다.
향후 본 모형을 개별 교차로가 아닌 축과 네트워크 단위에 확장적용하고, 과포화 상태에서의 추가분석을 실시하여 보다 현장에서 적용할 수 있는 모형으로 발전시키고자 한다. 이에 앞서 차량의 도착 분포나 회전 교통류를 반영하여 표현하는데는 몇 가지 선행되어야 할 연구가 남아있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	신호교차로의 효과척도는 어떤 척도인가?	신호교차로의 효과척도는 신호교차로의 신호시간을 최적화 하고 단속류의 교통류를 관리하는데 기준이 되는 척도이다. 일반적으로 교차로나 네트워크를 주행하는 차량의 평균 지체시간을 줄이기 위하여 지체시간을 효과척도로 사용하고, 일부 교통축을 개선하거나 버스의 우선 통행을 위하여 연동효율을 효과척도로 사용하기도 한다.
	교차로나 네트워크를 주행하는 차량의 평균 지체시간을 줄이기 위해 어떻게 하는가?	신호교차로의 효과척도는 신호교차로의 신호시간을 최적화 하고 단속류의 교통류를 관리하는데 기준이 되는 척도이다. 일반적으로 교차로나 네트워크를 주행하는 차량의 평균 지체시간을 줄이기 위하여 지체시간을 효과척도로 사용하고, 일부 교통축을 개선하거나 버스의 우선 통행을 위하여 연동효율을 효과척도로 사용하기도 한다. 교통류를 관리하고자 하는 현장 상황이나 목적에 따라 두 개의 효과척도 중 하나를 선택하여 각 척도의 목적에 맞게 신호시간을 관리하고 운영하고 있다.
	이전부터 많이 쓰인 신호교차로 척도는 무엇인가?	신호교차로에서 일반적으로 사용하는 척도는 지체시간, 연동효율, 정지회수, 연료소비량 등이 있다. 이전부터 가장 많이 쓰이는 것은 지체시간과 연동효율로, 교차로를 통과하는 모든 차량의 대기시간을 줄이고자 할 때는 지체시간을 주요 척도로 사용한다. 반면 주도로 또는 연동축을 주행하는 차량의 정지수를 최소화하여 녹색시간 동안 최대로 차량을 통과하시고자 할 때는 연동효율을 척도로 사용한다.

참고문헌 (15)

N.H Gartner, R. Deshpande, "Assessing Quality of Progression using Cyclic Coordination Functions," TRR 2130, pp.66-74, 2009.
N.H Gartner, R. Deshpande, "Harmonic Analysis and Optimization of Traffic Signal Systems," Transportation and Traffic Theory 2009: Golden Jubilee, 2009.
N.H Gartner, R. Deshpande, "Traffic Flow Characteristics in Coordinated Signal Systems," Summer 2010 Meeting of Traffic Flow Theory and Characteristics Committee (AHB45), 2010.
Mctrans Center, "Transyt-7F, United States Version," Unversity of Florida, 2004.
TTI, "PASSER V," Texas Transportation Institute, 2006.
H.K. Lo, "A Cell-Based Traffic Control Formulation: Strategies and Benefits of Dynamic Timing Plans," Transportation Science 35(2), pp. 148-164, 2001.

상세보기
이호상, "Two-regime Linear 모형이 적용된 충격파를 이용한 거시적 시뮬레이션 모형의 개발," 서울시립대학교 석사학위 논문, 2002.
C.F. Daganzo, "The Cell Transmission Model: A Dynamic Representation of Highway Traffic Consistent with the Hydrodynamic Theory," Transportation Research B 28(4), pp.269-287, 1994.

상세보기
C.F. Daganzo, "A Finite Difference Approximation of the Kinematic Wave Model of Traffic Flow," Transportation Research B 29(4), pp.261-276, 1995.

상세보기
G.F. Newell, "A Simplified Theory of Kinematic Waves in Highway Traffic, Part II: Queueing at Freeway Bottlenecks," Transportation Research B 27(4), pp.289-303, 1993.

상세보기
A. Skabardonis, N. Geroliminis, "Real-Time Estimation of Travel Times on Signalized Arterials," Transportation and Traffic Theory : Flow, Dynamics and Human Interaction. pp.387-406, 2005.
C.F. Daganzo, "Fundamentals of Transportation and Traffic Operations," Pergamon, 1997.
J.P. Lebacque, M.M. Khoshyaran, "First Order Macroscopic Traffic Flow Models: Intersection Modeling, Network Modeling," Transportation and Traffic Theory : Flow, Dynamics and Human Interaction. pp.365-386, 2005.
TRB, "Highway Capacity Manual 2000," Transportation Research Board, 2000.
TRB, "Highway Capacity Manual 2010," Transportation Research Board, 2010.

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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