[논문]구간통행시간 정보 기반의 대기행렬길이를 이용한 실시간 신호제어 모형 개발

이민형; 김영찬; 정영제

doi:10.12815/kits.2014.13.1.001

구간통행시간 정보 기반의 대기행렬길이를 이용한 실시간 신호제어 모형 개발
Queue Length Based Real-Time Traffic Signal Control Methodology Using sectional Travel Time Information 원문보기

韓國ITS學會論文誌 = The journal of the Korea Institute of Intelligent Transportation Systems, v.13 no.1, 2014년, pp.1 - 14

이민형 (서울시립대학교 교통공학과) , 김영찬 (서울시립대학교 교통공학과) , 정영제 (서울시립대학교 교통공학과)

초록
AI-Helper

국가정책 및 사회적 여건의 변화에 따라 도시부의 교통혼잡 완화를 위한 물리적 도로 확대가 한계에 다다른 지금 혼잡 완화를 위해서는 기존 도로의 효율성을 재고하는 방안이 간구되어야한다. 또한 지능형교통체계(ITS)는 과거 루프 및 영상검지기 등을 통한 도로기반 지점검지 중심의 교통정보 수집체계에서 도로, 자동차 및 보행자간의 다양한 수집 체계를 통한 실시간 구간검지 체계 중심의 차세대 지능형교통체계(C-ITS :Co-operative ITS)로 빠르게 진화하고 있으나 현재 교차로의 운영 및 제어를 위한 교통정보의 수집방법은 지점검지체계에 국한되어 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 현재 Hi-pass에 적용된 DSRC기술을 통해 수집이 가능한 구간정보를 이용하여 접근로의 대기행렬 길이를 산정하고 이를 활용하는 독립교차로의 실시간 신호제어모형의 개발 및 평가를 목적으로 하였다. 대기행렬길이 추정을 위해 구간검지기를 통해 수집된 개별차량의 통행시간을 이용하여 시공도 상에 4개의 좌표값을 추정하였으며 한 주기동안 추정된 좌표값들을 통해 대기행렬이 생성되는 충격파의 속도 및 대기행렬길이를 추정하였다. 실시간 신호제어를 위해 각 방향별 추정된 대기행렬길이를 통해 전체 교차로의 대기행렬길이의 합이 최소가 되는 신호시간을 산정하였으며 API 기능을 제공하는 미시적 시뮬레이션 프로그램인 VISSIM을 활용하여 총 3개의 시나리오를 평가하여 알고리즘에 의해 교차로의 대기행렬 길이의 합이 최소가 되는 신호시간의 산정이 가능함을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The expansion of the physical road in response to changes in social conditions and policy of the country has reached the limit. In order to alleviate congestion on the existing road to reconsider the effectiveness of this method should be asking. Currently, how to collect traffic information for management of the intersection is limited to point detection systems. Intelligent Transport Systems (ITS) was the traffic information collection system of point detection method such as through video and loop detector in the past. However, intelligent transportation systems of the next generation(C-ITS) has evolved rapidly in real time interval detection system of collecting various systems between the pedestrian, road, and car. Therefore, this study is designed to evaluate the development of an algorithm for queue length based real-time traffic signal control methodology. Four coordinates estimate on time-space diagram using the travel time each individual vehicle collected via the interval detector. Using the coordinate value estimated during the cycle for estimating the velocity of the shock wave the queue is created. Using the queue length is estimated, and determine the signal timing the total queue length is minimized at intersection. Therefore, in this study, it was confirmed that the calculation of the signal timing of the intersection queue is minimized.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

또한 과거 대기행렬 길이의 추정을 위한 자료의 수집 방법은 루프검지기에서 수집된 속도 및 점유율 자료 등이 사용되었으나 정보통신기술의 발달에 따라 다양한 검지방식을 이용하여 주행궤적 및 지체등과 같은 개별차량의 구간 및 실시간 정보를 통한 대기행렬 길이의 추정 방안이 연구되고 있다. 따라서 본 논문에서 제시하고자하는 대기행렬 길이의 추정방안 및 구간통행시간 정보를 활용한 신호제어 전략과 관련된 문헌을 고찰하였다.
따라서 본 연구에서는 DSRC방식의 무선통신을 통한 프루브 차량의 구간정보를 활용하여 대기행렬 길이의 추정 및 독립신호교차로의 대기행렬 길이의 합이 최소가 되는 신호제어 알고리즘을 개발하고 평가하였다.
또한 각 접근로별로 추정된 대기행렬 길이를 통해 적색시간의 증가분에 따른 대기행렬의 해소시간을 산정하였으며 이를 활용하여 교차로 전체의 대기행렬을 해소하는데 필요한 시간이 최소가 되는 신호시간을 산정하여 기존 연구와의 차별성을 두고자 하였다.
본 연구에서는 이동류별로 산정된 대기행렬길이를 통해 교차로의 최적 신호시간을 산정하고자 한다. 이동류별로 대기행렬길이가 해소되는 과정은 <그림 8>과 같이 대기행렬의 끝단이 자유속도로 정지선 방향으로 이동하게 되며 식(13)을 통해 대기행렬이 해소되는데 필요한 시간을 산정할 수 있다.
현시의 분할은 전체 교차로의 대기행렬길이를 최소화 시키는데 목적이 있다. 교차로의 신호시간이 4현시로 구성된 경우 식(17)을 통해 각 현시의 신호시간을 산정하게 된다.

가설 설정

Point 2는 개별차량이 녹색신호에 따라 포화교통류율로 대기행렬을 이탈하면서 발생하는 충격파상에 위치하고 있다. 이는 정지선 후방으로 생성되는 충격파 Shockwave₂를 나타내며 정지선 후방으로 생성되는 충격파의 속도는 교통량-밀도 관계에서 최대밀도와 임계밀도의 기울기로 나타낼 수 있으며 이는 교통량-밀도 관계에 의해 항상 고정된 값으로 가정한다.

제안 방법

시나리오1의 경우 분석 시간동안 전 방향에 동일한 교통량이 통과하게 되며 시나리오 2와 3의 경우 일시적으로 특정방향에 교통량을 증가시켜 신호제어 모형을 평가하였다. 각 시나리오는 Transyt-7F로 분석된 정주기 신호시간의 결과값과 신호제어모형의 결과값의 비교를 위해 대기행렬 길이 및 지체를 효과척도로 사용하였다.
다음은 결정된 주기시간에 따라 현시시간을 촤적화 하기 위해 각 이동류별로 적색시간 증가분에 대한 대기행렬의 해소시간을 고려하였다. 각 이동류별 산정된 Shockwave₁은 각 이동류의 수요를 대변하며 적색시간의 증가에 따라 대기행렬길이의 값이 변하게 되어 변화된 대기행렬길이를 해소하기 위한 시간 또한 변하게 된다.
이때 과거 지점검지방식의 경우 대부분 대기행렬모형을 통한 대수의 추정 또는 검지기의 위치에 따른 단점을 해소하기 위한 점유율 및 속도자료를 이용하는 방법이 제시되고 있으며 현재에는 개별차량의 통행정보의 수집 방안의 발달에 따라 개별차량의 통행정보를 이용하여 대기행렬의 생성과정을 충격파모형을 이용하여 역으로 추정하는 방법을 주로 사용하고 있다. 따라서 본 연구는 DSRC 통신 방식을 통해 수집이 가능한 개별차량의 통행시간정보를 이용하여 개별차량의 통행시간 및 지체를 추정하였으며 시공도상에서 각 차량의 상태가 변화하는 지점을 추정하여 충격파 이론을 통해 접근로의 대기행렬이 생성되는 충격파의 속도를 추정하였다.
Lertworawanich(2011)은 신호교차로에서 대기행렬 길이가 검지기와 정지선 사이의 거리를 초과한 경우 대기행렬모형을 이용하여 대기행렬 길이를 추정하는 것에 대한 어려움을 해결하기 위해 대기행렬 길이가 검지기를 초과할 시 검지기의 점유율 자료를 이용하여 시공도 상에서 검지기의 지점과 동일지점의 지체시간을 산정하였으며 이를 통해 후방최대대기행렬 길이를 추정하였다. 또한 각 접근로별 시공도상에서 적색시간의 증가에 따른 지체의 증가분을 산정하여 교차로의 총 지체가 최소가 되는 주기 및 현시시간의 산정 방안을 제시하였다. Cheng et al.
) 4초를 적용하였다. 또한 과도한 주기의 증가 및 감소를 막기 위해 최대주기는 150초, 최소주기는 60초로 적용하였으며 각 현시의 최소현시시간을 15초로 제한하였으며 현시분할을 위한 현시의 증가분(∆_s)은 1초를 적용하여 분석하였다.
(2010)은 영상검지기를 통해 개별차량의 검지시각 및 차량번호를 수집하여 개별차량의 통행시간 및 지체시간 산출하였다. 또한 연속된 차량의 정보를 통해 누적도착교통량곡선과 누적출발교통량곡선을 추정하여 이동류의 지체시간을 산정하였다. Wu et al.
먼저 신호시간을 결정하는 대기행렬길이 추정 알고리즘의 검증을 위해 모의실험을 실시하였다. 가상네트워크는 편도 3차로이며 검지기간 거리는 500m로 설정하였다.
본 연구는 개별차량의 통행시간 정보를 이용하여 접근로의 대기행렬 길이 산정에 필요한 개별차량의 좌표를 추정하였으며 추정된 좌표를 통해 접근로 수요에 따른 충격파의 속도를 산정하였다. 산정된 충격파의 속도를 통해 대기행렬의 길이를 예측하였으며 이를 통해 단일 교차로에서 교차로의 전체적인 대기행렬길이의 합이 최소가 되는 신호시간을 산정하였다.
본 연구의 알고리즘은 구간검지체계를 통해 수집된 정보를 이용하여 대기행렬이 생성되는 충격파의 속도를 추정하기 위해 주기가 시작되는 시점과 정지선을 원점으로 하는 시공도 상에서 와 같이 개별차량의 좌표 값 4개를 추정하였다.
본 연구는 개별차량의 통행시간 정보를 이용하여 접근로의 대기행렬 길이 산정에 필요한 개별차량의 좌표를 추정하였으며 추정된 좌표를 통해 접근로 수요에 따른 충격파의 속도를 산정하였다. 산정된 충격파의 속도를 통해 대기행렬의 길이를 예측하였으며 이를 통해 단일 교차로에서 교차로의 전체적인 대기행렬길이의 합이 최소가 되는 신호시간을 산정하였다. 알고리즘의 효과를 측정하기 위해 마이크로시뮬레이션 소프트웨어인 VISSIM을 활용하여 대기행렬 길이 추정에 대한 적합도 및 실시간 신호제어의 효과를 분석하였으며 분석 결과 개별차량의 통행시간을 이용하여 대기행렬 길이의 추정이 가능하며 이를 활용하여 교차로의 대기행렬 길이의 합이 최소가 되는 신호제어가 가능함을 확인하였다.
(2011)은 GPS 자료를 통해 수집된 개별차량의 주행궤적으로 이용하여 대기행렬 길이를 추정하였다. 이때 개별적으로 수집된 샘플 차량의 궤적을 통해 대기행렬 생성에 따른 개별 차량의 주행궤적의 변화지점을 구분하였으며 이를 이용하여 접근로의 대기행렬 길이를 추정하는 방안을 제시하였다. Wu and Yang(2013)은 중국 난징시에 RFID 방식의 구간검지체계를 이용하여 개별차량의 통행시간 및 지체시간을 산정하였다.
Wu and Yang(2013)은 중국 난징시에 RFID 방식의 구간검지체계를 이용하여 개별차량의 통행시간 및 지체시간을 산정하였다. 이때 시공도 상에서 차량의 지체를 통해 대기행렬이 생성되는 충격파 및 대기행렬이 해소되는 충격파의 기울기를 추정하였으며 두 충격파가 만나는 지점을 통해 후방최대대기행렬 길이를 추정하였다.
시나리오의 구성은 <표 3>과 같이 3개로 구성하였다. 총 4,200초의 분석시간 중 초기 600초는 warm-up period를 두었으며 나머지 3,600초의 시간을 이용하여 신호제어 모형의 효과를 분석하였다. 시나리오1의 경우 분석 시간동안 전 방향에 동일한 교통량이 통과하게 되며 시나리오 2와 3의 경우 일시적으로 특정방향에 교통량을 증가시켜 신호제어 모형을 평가하였다.
최소제곱법은 측정값(y_i)과 함수값(f(x_i))의 차를 제곱한 것의 총합이 최소가 되는 함수(f(X))값을 찾는 것으로 본 연구에서는 최소제곱법의 원리를 이용하여 충격파의 속도를 추정하였다.
통행시간을 활용한 대기행렬길이 기반의 신호제어 모형의 효과를 분석하기 위해 좌회전 1차로, 직진 2차로로 구성된 4지교차로를 대상으로 하였으며 우회전 차량은 없다고 가정하여 동·서방향의 직진을 우선으로 하는 4현시 체계를 적용하였다.

대상 데이터

먼저 신호시간을 결정하는 대기행렬길이 추정 알고리즘의 검증을 위해 모의실험을 실시하였다. 가상네트워크는 편도 3차로이며 검지기간 거리는 500m로 설정하였다. 전체 차량은 모두 승용차로 구성하였으며 모의실험을 위한 신호시간은 100초의 주기를 가지며 녹색시간은 50초 설정하였다.
시나리오는 총 4가지로 설정하였으며 모든 차량을 수집대상으로 하였다. 접근로의 포화도는 시나리오별 0.

데이터처리

시나리오는 총 4가지로 설정하였으며 모든 차량을 수집대상으로 하였다. 접근로의 포화도는 시나리오별 0.35~0.9로 알고리즘에 의해 예측된 대기행렬의 길이와 시뮬레이션 소프트웨어 상에서 측정된 대기행렬의 길이를 비교하여 평가하였다.

이론/모형

본 연구에서 제시하는 알고리즘의 효과를 분석하기 위해 미시적 시뮬레이션인 VISSIM을 이용하였다. VISSIM의 경우 API 기능인 COM interface를 제공하고 있으며 이를 통해 개별차량의 정보수집 및 신호시간 조정이 가능하다.
적합도의 평가를 위해 평균절대편차(MAD: Mean Absolute Deviation)와 평균절대비율오차(MAPE: Mean Absolute Percent Error)를 사용하였다.

성능/효과

둘째, v₂은 녹색신호 시간 동안 정지선 후방으로 대기행렬이 와해되며 발생하는 충격파로 최대밀도(Jam density)와 임계밀도의 기울기로 나타낼 수 있다. 셋째, 일반적으로 후방으로 생성된 두 개의 충격파 중 v₂의 속도가 v₁의 속도보다 크다. 따라서 특정시점에 두 충격파가 만나게 되며 이때의 지점이 후방최대대기행렬이 생성되는 지점이 된다.
시나리오1 ~ 3의 분석결과 대기행렬길이 기반의 신호제어 모형을 통한 교차로의 평균 대기행렬 길이를 최소화하는 신호운영의 효과가 있음을 확인하였다. 하지만 시나리오3의 경우 교통량이 집중되는 특정 방향에 신호시간을 적절하게 배분하였지만 시나리오2의 경우 양방향 교통량이 증가하는 분석시간대에는 대기행렬이 정주기식 신호와 크게 다르지 않아 주기 및 현시시간이 적절하게 산정되지 않았음을 알 수 있다.
대기행렬길이를 추정하는 알고리즘의 적합도를 평가한 시나리오의 결과값은 <표 2>과 같다. 시나리오1 ~ 4는 접근로의 포화도를 증가시켜가며 측정대기행렬 길이와 알고리즘에 의해 추정된 대기행렬 길이를 비교한 것으로 실제 대기행렬의 길이보다 추정된 대기행렬의 평균 길이가 크게 나타났으며 시나리오3까지 접근로의 포화도가 증가할수록 적합도가 높아지는 것을 알 수 있다.
산정된 충격파의 속도를 통해 대기행렬의 길이를 예측하였으며 이를 통해 단일 교차로에서 교차로의 전체적인 대기행렬길이의 합이 최소가 되는 신호시간을 산정하였다. 알고리즘의 효과를 측정하기 위해 마이크로시뮬레이션 소프트웨어인 VISSIM을 활용하여 대기행렬 길이 추정에 대한 적합도 및 실시간 신호제어의 효과를 분석하였으며 분석 결과 개별차량의 통행시간을 이용하여 대기행렬 길이의 추정이 가능하며 이를 활용하여 교차로의 대기행렬 길이의 합이 최소가 되는 신호제어가 가능함을 확인하였다.
이는 포화도가 높아짐에 따라 평균 대기행렬 길이가 길어져 더 많은 샘플 차량의 정보 수집에도 불구하고 대기행렬의 생성속도 추정값의 오차가 줄어들지 않음을 의미한다. 하지만 시니라오1 ~ 4의 분석을 통해 샘플수가 증가할 경우 평균절대비율오차의 값이 감소하여 적정 샘플차량의 수가 확보될 경우 평균절대비율오차가 약 10% 미만의 대기행렬의 길이를 추정할 수 있음을 알 수 있다.

후속연구

하지만 시나리오3의 경우 교통량이 집중되는 특정 방향에 신호시간을 적절하게 배분하였지만 시나리오2의 경우 양방향 교통량이 증가하는 분석시간대에는 대기행렬이 정주기식 신호와 크게 다르지 않아 주기 및 현시시간이 적절하게 산정되지 않았음을 알 수 있다. 따라서 수요의 변화에 따른 적절한 파라미터의 값의 선정하기 위한 민감도 분석이 필요할 것으로 판단된다.
따라서 향후 대기행렬 길이의 정확한 추정을 위해 먼저 교차로에서 차량의 가·감속에 의한 개별차량의 주행특성을 반영하고 접근로의 차량군에 따른 밀도의 변화를 고려한 충격파의 속도 산정 방안이 연구되어야 하며 수요 변화에 따른 최적의 신호시간 산정을 위해 추가적으로 파라미터 값의 민감도를 분석이 필요할 것으로 판단된다.
또한, 독립 교차로를 대상으로 한 본 연구를 연속된 신호교차로로 확장하기 위해서는 연속된 구간 검지체계를 통해 추가적으로 수집이 가능한 정보를 구분하고 옵셋 및 연동과 관련된 교통변수를 추정 하기 위한 방법론을 연구하여 현재 지점검지기를 활용한 실시간 신호제어시스템인 COSMOS와의 비교연구가 필요할 것이다.
하이패스는 2012년 12월 700만대를 넘어 전체 등록차량의 3대중 1대 꼴로 단말기가 보급되어[4] 추가적인 인프라의 구축을 통해 고속도로 이외의 도로에서 구간정보 수집을 위한 프루브 차량을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	지능형교통체계란?	지능형교통체계(ITS : Intelligent Transportation System)의 정의는 교통수단과 시설에 전자·제어 및 통신 등과 같은 첨단교통기술과 교통정보를 활용하여 교통체계의 운영 및 관리를 과학화·자동화하여 기존의 시설을 효율성과 안정성을 향상시키는 교통체계를 말한다. 현재 도시부도로의 교통혼잡의 해소를 위해 서울시를 비롯한 주요 광역시에서는 첨단교통관리시스템(ATMS)을 구축 운영 중에 있다.
	하이패스의 구축 목적은 무엇인가?	한국도로공사에서 자동요금징수시스템(ETCS : Electronic Toll Collection System)을 위해 구축한 하이패스(Hi-Pass)는 자동요금징수 기능 이외에 OBU(On-Board Unit)을 장착한 프루브 차량을 기반으로 도로변에 설치된 RSE(Road Side Equipment)와의 DSRC(Dedicated Short-Range Communications)방식의 무선통신을 통해 구간의 교통정보를 수집할 수 있는 시스템이다.
	대기행렬모형에서 발생하는 문제는?	대기행렬모형의 경우 대기행렬 길이를 산정하기 위해 정지선을 기점으로 순차적으로 도착한 차량을 누적한 누적도착교통량곡선과 녹색시간동안 정지선을 통과한 차량을 누적한 누적출발교통량곡선을 사용하며 두곡선의 차를 통해 대기행렬의 차량대수를 산정할 수 있다. 하지만 대기행렬 길이가 아닌 차량의 대수를 추정하게 되므로 대기행렬 길이로 변환하는 과정에서 오차가 발생하게 된다.

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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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