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문제 정의
- , 2005). 본 연구 목적은 실시간신호제어시스템의 신호시간 설계에 사용되는 DS 산출 모형에 대한 진단 수행이므로 용량을 기반으로 한 v/c ratio 변수를 사용한 분석은 제외한다.
- 본 연구는 기존 실시간신호제어시스템의 DS 추정모형에 내재된 ‘다양한 현장상황에 대한 DS 값 추정을 하나의 모형 적용만으로도 해석이 충분하다고 가정’하는 기존 방법론에 대한 진단을 목적으로 한다.
가설 설정
- 실시간신호제어시스템은 다양한 현장 교통흐름 상황을 해석하기 위해서 하나의 단일 DS (degree of saturation) 추정모형을 사용하고 있다. 이는 복잡한 현장 교통흐름 상황을 하나의 DS 추정모형 적용만으로도 해석이 충분하다는 가정을 포함한다. 여기서 DS 변수는 ‘차량들이 이용한 녹색시간-대비-주어진 녹색시간의 비율’로 교통량-대-용량 비율 (volume-to- capacity ratio, X) 추정에 실시간 용량 산정이 어려워 대신 사용되는 대체변수이다.
제안 방법
- “검지범위 고려” 부분에서는 접근로의 ‘정지선 검지기’ 설치상황에 따른 DS 산출결과 패턴 비교 분석을 수행한다.
- ‘교통정보DB’와 ‘신호정보DB’와 함께 수집된 ‘신호운영DB’와 ‘기하구조DB’자료를 교차 열람하여 교차로 접근로별 운영상황을 구분하였다.
- 이들 두 개 DB 이력자료를 상호 참조하며 본 연구 수행에 필요한 분석 자료를 추출하기 위해 Visual Basic.NET 프로그래밍 언어를 사용하여 COSMOS Historical Data Management Software (CHDMS) 프로그램을 개발하였다. 해당 프로그램을 활용하여 각 요소 DB에 저장된 실시간신호제어시스템 로그(log)자료를 연계하여 본 연구를 위한 DB를 별도 구축하였다(Figure 1 참조).
- 상기 구분된 운영상황별 CHDMS를 활용하며 이력자료를 별도 구분하였다. 기하구조 및 교통조건에 따라 구분된 각 운영상황별로 DS 변화 패턴 분석 수행이 가능하도록 마련된 이력자료를 토대로 분석을 수행하였다.
- 동일 교차로 내에서 차로이용 조건이 상이한 접근로 두 곳을 선정하여 이들로부터 수집되는 v/g 와 DS 값을 비교하였다. 해당 교차로는 영동2교 교차로로 Figure 6(a)는 북향접근로의 2차로 전용차로 운영상황, Figure 6(b)는 서향접근로의 1차로 공유차로 운영상황을 나타낸다.
- 상기 제시된 Figure 3와 Figure 4의 사례를 통하여 실시간신호제어시스템은 (1) 시간대 변화에 따른 교통조건 변화, (2) 접근로별 기하구조 조건의 변화에 따라 DS 변화 패턴이 동일하지 않을 수 있음을 짐작하게 한다. 따라서 추가적으로 (1) 시간대별 구분 (2) 기하구조 조건 구분을 통한 세부 분석을 수행하였다.
- 본 연구는 해당 특성을 반영하여 DS 패턴 분석을 위해 DS 값과 ‘교통류율’과 ‘녹색시간’의 비율(v/g)로 비교 분석하였다.
- 본 연구에서도 실시간신호제어시스템의 DS 값 패턴 분석 및 평가(evaluation)를 위하여 교통량과 녹색신호 길이 변화에 따른 영향을 동시에 설명할 수 있는 v/g 변수와 DS 값과의 관계를 활용하는 방법을 선행연구를 참조하며 적용하였다.
- 세부 연구목적을 달성하기 위해 현장에서 관측되는 다양한 기하구조 및 교통조건 자료를 수집 및 구분하고, 실시간신호제어시스템으로부터 수집된 현장 자료를 해당 상황별 구분하여 비교 분석한다. 비교분석 결과를 해석하며 기존 DS 추정모형의 한계를 점검하고, 신규 DS 추정모형 개발 시 참조될 기반 정보를 검토한다.
- 상기 구분된 운영상황별 CHDMS를 활용하며 이력자료를 별도 구분하였다. 기하구조 및 교통조건에 따라 구분된 각 운영상황별로 DS 변화 패턴 분석 수행이 가능하도록 마련된 이력자료를 토대로 분석을 수행하였다.
- 세부 연구목적을 달성하기 위해 현장에서 관측되는 다양한 기하구조 및 교통조건 자료를 수집 및 구분하고, 실시간신호제어시스템으로부터 수집된 현장 자료를 해당 상황별 구분하여 비교 분석한다. 비교분석 결과를 해석하며 기존 DS 추정모형의 한계를 점검하고, 신규 DS 추정모형 개발 시 참조될 기반 정보를 검토한다.
- Figure 3의 결과는 이력자료를 시간대별로 구분하지 않은 자료로 반복 교통정체가 발생하는 시간대를 구분하는 시간대별 패턴 분석 수행이 필요하다. 시간대별(교통조건별) DS 값을 패턴변화를 확인하는 과정을 추가 수행하여 DS 변동 폭이 커지는 원인에 대한 진단을 하였으며 그 결과는 다음 세부단락에 제시하였다.
- 서울특별시 내 신호교차로 중 과거 실시간신호제어시스템 TRC 모드로 운영되었던 신호교차로들의 이력자료(Database; DB)를 서울지방경찰청 신호제어센터로 선별적으로 수집하고 분석하였다. 신호교차로 기하구조 조건 및 교통상황 조건에 따른 DS 변화 패턴을 구분 및 분석을 위해 연구절차를 다음 4단계로 구분하였다.
- 실시간신호제어시스템이 적용되는 신호교차로 서비스수준(level of service; LOS) 분석방법으로 Kim et al. (2008)이 DS 추정방법을 제안하였다. 이들은 실시간으로 변화하는 녹색신호시간의 평균값을 순환 계산(iterative computation)을 통한 ‘수렴 녹색시간’으로 추정하기 위해 우선적으로 ‘단위 녹색시간 대비 교통량비율 (volume to green time ratio, v/g)’ 변수를 사용하여 실시간신호제어시스템 DS 값을 추정할 것을 제안하였다.
- 이들은 실시간으로 변화하는 녹색신호시간의 평균값을 순환 계산(iterative computation)을 통한 ‘수렴 녹색시간’으로 추정하기 위해 우선적으로 ‘단위 녹색시간 대비 교통량비율 (volume to green time ratio, v/g)’ 변수를 사용하여 실시간신호제어시스템 DS 값을 추정할 것을 제안하였다.
- Figure 6에서 기하구조 차로운영상황에 따라 DS 변화 패턴이 다르게 추정될 수 있음을 확인하였다. 이에 보다 세부적으로 다양한 기하구조 차로운영상황에서의 실시간신호제어시스템 DS 추정모형을 진단하였다.
- ‘교통정보DB’와 ‘신호정보DB’와 함께 수집된 ‘신호운영DB’와 ‘기하구조DB’자료를 교차 열람하여 교차로 접근로별 운영상황을 구분하였다. 자료 교차열람을 통하여 (1) 접근로 차로 수, (2) 가로변 버스전용차로 유무, (2) 버스전용차로 위치, (3) 전용차로 또는 공유차로 여부, (4) 차로별 검지기 존재 유무, (5) 우회전부 횡단보도 존재 유무를 기준으로 운영상황을 구분하였다.
- 정지선검지기가 모든 직진차로에 설치된 경우와 일부 직진차로에 설치된 경우를 비교하였다. Table 2는 직진차로가 2개인 접근로에서 1개 차로에만 검지기가 설치된 경우와 2개 차로 모두 검지기가 설치된 경우를(Case index 2-1, 2-2) 비교 분석한 결과를 제시한다.
- 직진차로 수가 4차로이고 그 중 3개 전용차로에 검지기가 설치되어 있으나 남은 1개 직진차로가 가로변 버스전용차로인 경우(Case 4-4)와 일반 직진 차로인 경우(Case 4-3)를 비교 분석하였다. Table 3에서 분석 결과를 요약 제시하였다.
- NET 프로그래밍 언어를 사용하여 COSMOS Historical Data Management Software (CHDMS) 프로그램을 개발하였다. 해당 프로그램을 활용하여 각 요소 DB에 저장된 실시간신호제어시스템 로그(log)자료를 연계하여 본 연구를 위한 DB를 별도 구축하였다(Figure 1 참조).
대상 데이터
- DS 변화 패턴 분석은 Figure 2와 같이 전체 3개 범주 내 총 6 개 운영상황을 대상으로 수행하였다.
- 기존 실시간신호제어시스템이 추정하는 DS 변화 패턴을 서울시 교통신호제어센터 서버 이력자료로 분석하였다. 본 연구를 통해 도출된 결과를 요약하면 아래와 같다.
- 본 연구는 연구범위로 직진 움직임만을 포함하며 좌회전 움직임은 제외한다. 또한 국내 지방자치단체에 설치된 여러 실시간신호제어시스템 중 서울특별시에 구축된 실시간신호제어시스템 운영교차로를 연구범위로 한정한다.
- 서울특별시 ‘교통신호운영센터’로부터 과거 실시간신호제어시스템 TRC 운영 이력자료 (서울시 강남 및 강북권역에 위치한 총 14개 신호교차로)를 수집하였다.
- 서울특별시 내 신호교차로 중 과거 실시간신호제어시스템 TRC 모드로 운영되었던 신호교차로들의 이력자료(Database; DB)를 서울지방경찰청 신호제어센터로 선별적으로 수집하고 분석하였다. 신호교차로 기하구조 조건 및 교통상황 조건에 따른 DS 변화 패턴을 구분 및 분석을 위해 연구절차를 다음 4단계로 구분하였다.
- 수집된 자료는 2006년 9월, 10월, 총 2개월 동안 운영된 총 14개 신호교차로의 TRC 로그자료(log data)를 포함한다. 분석에 사용된 자료를 환산하면 총 20,496 시간‧교차로에 해당하는 분량이며 교통신호 주기로 계산하면 전체 476,505 신호주기(cycle)에 해당한다.
성능/효과
- DS 는 ‘교통류율’과 ‘녹색시간’ 모두에 영향을 받는다. 교통류율과의 관계에서 교통류율이 증가하면 DS 도 증가하고, 교통류율이 감소하면 DS 가 감소하는 비례관계를 가진다. 반대로 녹색시간은 길어질수록 DS 가 감소하고, 짧아지면 DS 가 증가하는 반비례관계를 가진다.
- 기존 실시간신호제어시스템 DS 산정모형은 이처럼 다양한 현장 운영상황에서 넓게 포용하며 안정적인 DS추정을 수행하기에 한계가 있음을 확인하였다.
- 또한 본 진단을 통해 기존 실시간신호제어시스템 DS 추정모형은 시간대에 따라 변화하는 교통조건(주간버스노선 운행시간, 심야 불법 주정차 묵시적 허용 등)을 효율적으로 반영하지 못하는 한계가 객관화 되었다. 특정 시간대 관측되는 교통조건 특성으로 인하여 DS 추정 결과의 신뢰수준이 낮아지게 되면 해당 시간대에 실시간신호제어가 아닌 다른 방식의 신호운영이 투입되는 것이 효율적일 수 있다.
- 실시간신호제어시스템 구축 현장에서 정지선검지기가 모든 직진차로에 설치되기도 하고, 일부차로에 설치되기도 한다. 본 연구를 통한 진단 결과 일반적인 상황에서 검지기를 모든 차로에 설치하는 것이 일부 대표차로에 설치 운영하는 것 보다 DS 추정 결과가 안정적인 것으로 파악되었으나, 접근로에 가로변 버스전용차로가 존재하는 경우는 오히려 반대의 결과를 나타냈다. 일부차로에만 검지기를 설치하는 것이 노변간섭으로부터 자유로워 오히려 안정적일 수 있다는 해석이 가능하다.
- 본 연구에서 수행한 이력자료 진단을 통해 기존 실시간신호제어시스템 기술적 및 현장 실무측면 한계를 객관적으로 확인하였다. 이를 토대로 현재 개발되는 제2의 실시간신호제어시스템인 ‘스마트 시그널’ 개발 방향을 예단하는 추가 연구가 필요함을 제언한다.
- 분석 결과 현장에서 발견되는 다양한 운영상황(다양한 교차로 현장 기하구조 조건, 교통조건, 검지범위 조건)별로 현장 여건에 따라 추정된 DS 값이 공학적으로 합리적이지 않음을 확인하였다.
- 수집된 자료는 2006년 9월, 10월, 총 2개월 동안 운영된 총 14개 신호교차로의 TRC 로그자료(log data)를 포함한다. 분석에 사용된 자료를 환산하면 총 20,496 시간‧교차로에 해당하는 분량이며 교통신호 주기로 계산하면 전체 476,505 신호주기(cycle)에 해당한다.
- 시스템 구축과정에 참조할 기술기준이 부재하여 정지선검지기를 공유차로에 설치하는 경우도 있는 것으로 나타났으나 본 연구를 통해 공유차로로부터 수집되는 DS 값은 신뢰도를 확보하기 어려움을 확인하였다. 이는 검지기가 전용차로에 설치되었더라도 공유차로가 바로 옆에 인접한 경우에까지 DS 추정 신뢰도를 떨어뜨리며 앞으로 교통신호의 실시간 설계 시 해당 접근로에 공유차로 설치를 지양해야 함을 알 수 있다.
- 이는 실시간으로 신호시간을 설계하고 운영하는 방법이 상시 효율적이지 않을 수도 있다는 사실을 나타낸다. 실시간신호제어시스템 효용성이 극대화되는 상황을 구분하여 운영하는 것이 효율적일 것으로 판단된다.
- 이는 노변 간섭을 회피하고자 하는 차량의 일반적이지 않은 주행 행태가 검지기에 감지되어 DS값의 변동 폭이 커지는 것으로 추정된다. 이력자료 수집당시 현장상황 자료부족으로 이에 대한 원인 파악이 불가능하나 기존 실시간신호제어시스템 DS 추정모형은 시간대별로 다양하게 변화하는 교통상황을 효율적으로 설명하지 못하는 한계가 있음을 확인하였다.
- 접근로 내 가로변 버스전용차로 유무에 따라 DS 변화 패턴이 다를 수 있으며, 버스전용차로가 일반적인 위치에 배치되지 않는 경우 그 변화가 더욱 심할 수 있음을 확인한다. 성산2교교차로의 경우 직진차로와 우회전차로 사이에 버스전용차로가 위치하며, 해당 지점의 v/g와 DS 상관관계를 시간대별로 구분하여 나타내었다(Figure 7 참조).
- 693으로 도출되었다. 해당 변수들 간의 회귀분석 추세선 기울기를 분석한 결과 각각 1.893 과 1.647로 상이한 것으로 분석되었다.
- 버스전용차로 좌우측의 직진과 우회전 차량 엇갈림 차로변경 행태의 영향이 검지기 자료에 포함된 것으로 추정된다. 해당 분석을 통해 기존 실시간신호제어시스템 DS 추정모형은 버스 운행시간에 따라, 또한 일반적이지 않은 형태의 차로운영상황에 따라 DS 값을 효율적으로 설명하지 못하는 한계를 가지고 있음을 파악할 수 있다.
후속연구
- , 2006; Son, 2012)(Equation 1). 과거 2000년대 초반 이러한 실시간신호제어시스템 기능개선 연구가 중단된 이후로 실시간신호제어 효율성 확보를 위한 별도로 수행된 추가연구는 부재하다.
- 다양한 현장상황에 따른 DS 값을 추정하기 위해서는 해당 상황에 대한 DS 추정 모형을 세분화 할 필요가 있음을 제언한다. 이를 통해 비로소 단속류 지능형교통체계의 대표 서비스로서 실시간 신호제어시스템이 널리 활용될 수 있을 것이다.
- 본 연구에서 수행한 이력자료 진단을 통해 기존 실시간신호제어시스템 기술적 및 현장 실무측면 한계를 객관적으로 확인하였다. 이를 토대로 현재 개발되는 제2의 실시간신호제어시스템인 ‘스마트 시그널’ 개발 방향을 예단하는 추가 연구가 필요함을 제언한다.
- 다양한 현장상황에 따른 DS 값을 추정하기 위해서는 해당 상황에 대한 DS 추정 모형을 세분화 할 필요가 있음을 제언한다. 이를 통해 비로소 단속류 지능형교통체계의 대표 서비스로서 실시간 신호제어시스템이 널리 활용될 수 있을 것이다. 실시간 신호제어시스템은 첨두시간 한 시간의 정체를 해소하기 위한 시스템이 아니다.
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