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[국내논문] 통행시간과 점유율 기반의 실시간 신호운영 알고리즘
A Real-time Traffic Signal Control Algorithm based on Travel Time and Occupancy Rate 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.16 no.8, 2016년, pp.671 - 680  

박순용 (도로교통공단 교통과학연구원) ,  정영제 (도로교통공단 교통과학연구원)

초록
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본 연구에서는 통행시간과 점유율의 융합 정보를 이용하는 새로운 실시간 신호제어 알고리즘을 제시하였다. 교통정보시스템의 통행시간 정보를 신호운영에 적용하였으며, 통행시간으로 부터 산정한 포화도를 신호제어에 이용하기 위한 프로세스를 개발하였다. 결정적 지체모형을 이용해 통행시간으로부터 대기행렬 길이를 생성하고, 대기행렬 길이를 다시 포화도로 변환하는 과정이 적용되었다. 또한 통행시간 기반 포화도와 루프검지기 포화도를 융합해 신호시간이 산정되도록 하였다. 신호제어 알고리즘의 효과평가를 위해 미시적 시뮬레이션 분석을 시행하였으며, 과포화 상태에서 기존 루프검지기 기반 실시간 신호제어 대비 최대 27%의 지체 감소 효과를 확인하였다. 또한 과포화 및 검지기 고장상황에 대한 효과적이고, 유용한 대응이 가능함을 확인하였다. 본 연구에서는 교통신호제어시스템과 교통정보시스템의 교통정보 통합이용 방안을 제시하였다는데 의의가 있겠다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This research suggested a new real-time traffic signal control algorithm using fusion data of the travel time and the occupancy rate. This research applied the travel time data of traffic information system to traffic signal operation, and developed the signal control process using the degree of sat...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이를 통해 루프검지기 기반 실시간 신호시스템의 구조적 취약점을 개선하고, 기존 교통정보시스템의 소통정보를 실시간 신호운영에 활용함으로써 시스템 활용도를 제고할 수 있다. 또한 본 연구는 향후 교통정보시스템과 신호시스템의 통합에 대비한 통행시간 기반 신호 운영을 위한 기초연구에 해당한다.
  • 또한 S3에서는 S2와 동일한 교통상황으로 일시적으로 과포화 상태가 발생하나, 과포화 이동류의 루프검지기가 고장상태로 검지기 기본 정보만 수집되는 상황을 가정하였다. 본 분석에서는 실시간 신호제어에 구간통행시간 적용에 따른 과포화 및 검지기 고장 상황의 대응능력을 확인하고자 하였다. 분석대안은 다음과 같이 COSMOS의 실시간 신호제어와 통행시간 융합 신호제어로 구분하였다.
  • 본 연구에서는 COSMOS의 점유율 기반 실시간 신호 제어 알고리즘을 보완하기 위한 방법으로 통행시간을 이용해 포화도를 산정하고, 루프검지기 포화도와 융합해 신호제어에 적용하기 위한 실시간 신호제어 수정 알고리즘을 제시하였다. COSMOS와 같은 루프검지기 기반의 신호제어시스템은 지점검지체계가 과포화 상황을 명확히 표현하지 못하고, 일부 검지기의 단선으로도 교차로 전체의 실시간 신호제어가 기능을 발휘하지 못하는 문제가 있다.
  • 본 연구에서는 루프검지기의 포화도를 이용하는 현행 신호시스템의 구조적 문제를 해결하기 위한 방법으로 경찰청의 UTIS(Urban Traffic Information System)와 같은 교통정보시스템을 활용한 실시간 신호운영 알고리즘을 제시하였다. 또한 미시적 시뮬레이션 분석을 시행하며, 정지선 검지기의 포화도 기반 실시간 신호제어와 성능비교를 수행하였다.
  • 본 연구에서는 통행시간을 실시간 신호제어에 활용하기 위한 방법으로 COSMOS의 신호제어 수정알고리즘을 제시하였으며, 지체모형을 이용해 통행시간 정보를 대기행렬로 변환하여 구간교통정보를 반영한 포화도를 신호제어에 반영할 수 있도록 하였다. 루프검지기의 포화도와 구간소통정보 기반 포화도를 융합해 안정적 신호운영이 가능하다.
  • COSMOS와 같은 루프검지기 기반의 신호제어시스템은 지점검지체계가 과포화 상황을 명확히 표현하지 못하고, 일부 검지기의 단선으로도 교차로 전체의 실시간 신호제어가 기능을 발휘하지 못하는 문제가 있다. 이를 개선하기 위해 본 연구에서는 교통정보시스템의 통행시간 정보를 이용해 대기행렬을 산정하고, 대기행렬을 포화도로 변환해 루프검지기의 포화도와 융합하여 실시간 신호운영에 적용하는 프로세스를 개발하였다.

가설 설정

  • S3의 분석에서는 S2와 동일한 교통상황으로 동서측 접근로에서 1,200초 동안 일시적인 과포화 상황이 발생되나, 과포화 상태에 해당하는 이동류의 검지기가 고장 상태임을 가정하여 통행시간과 루프검지기 융합정보 기반의 실시간 신호제어 효과를 확인하였다.
  • S1에서는 3,600초의 분석시간 동안 비포화상태가 균일하게 유지되는 조건을 적용하였으며, S2에는 3,600초의 분석기간 중 1,200초 부터 2400초 까지 동서측 접근로에서 일시적으로 과포화 상태가 발생하는 조건에 해당한다. 또한 S3에서는 S2와 동일한 교통상황으로 일시적으로 과포화 상태가 발생하나, 과포화 이동류의 루프검지기가 고장상태로 검지기 기본 정보만 수집되는 상황을 가정하였다. 본 분석에서는 실시간 신호제어에 구간통행시간 적용에 따른 과포화 및 검지기 고장 상황의 대응능력을 확인하고자 하였다.
  • 이때 링크 상류부 700m 지점과 교차로 진출부에 검지기를 설치해 통행시간을 수집하였으며, 지체로부터 대기행렬을 산정해 점유율 기반 실시간 신호제어에 적용하였다. 또한 본 분석에서는 통행시간 정보를 실시간 신호제어에 적용하는데 의의를 두어 시뮬레이션에 투입된 모든 차량의 통행시간 수집이 가능함을 가정하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
우리나라에서 경창철 표준 교통신호시스템으로 운용되는 것은 무엇인가? 현재 국제적으로 대표적인 실시간 신호시스템은 SCATS(Sydney Coordinated Adaptive Traffic System), SCOOT(Split Cycle Offset Optimisation Technique) 등이 있으며[1], 국내에서는 COSMOS (Cycle, Offset, Split model of Seoul)가 경창철 표준 교통신호시스템으로 운용되고 있다. COSMOS는 1991년부터 연구개발을 시작해 다양한 현장실험과 4차에 걸친 기능개선으로 TOD, 감응제어와 실시간 신호제어가 통합된 시스템으로 개발되었다[3].
교차로 신호운영방법은 어떻게 구분되는가? 교차로 신호운영방법에는 시간대별로 고정된 최적 신호시간을 적용하는 시각제어(TOD: Time-Of-Day), 차량의 유무에 따라 현시의 삭제 또는 조기종결이 적용되는 감응제어(Actuation), 교통 패턴을 파악하여 실시간으로 신호시간을 갱신하는 대응제어(Traffic Responsive Control)로 구분된다[1][2]. 최근 자율주행을 고려해 신호등 없이 차량을 직접 제어하는 Signal Free 개념이 제시되고 있으나, 도로가 자율주행차량 만으로 채워지기 까지 신호등에 의한 전통적 교차로 통행권 부여방식은 지속될 것으로 보인다.
COSMOS 교통신호시스템이 갖는 세 가지 문제점은 무엇인가? 첫째, 모든 이동류 및 차로별로 검지기 설치가 요구되며, 특히 광로의 다차로 구간에서는 과도한 검지기 설치로 시스템 유지관리에 어려움이 있다. 둘째, 특정 검지기에서 오류정보 또는 단선이 발생하는 경우 포화도 비율로 신호시간을 결정하는 특성상 교차로 전체의 합리적 신호운영이 어렵다. 셋째, 과포화 시에는 이론적으로 포화도가 1.0을 초과할 수 없어 합리적 신호운영이 어려우며, 이를 보완하기 위해 상류부에 교통류 속도를 수집하기 위한 별도의 검지기를 설치해 대기행렬을 추정하여 대기행렬을 균형화 시키는 신호제어를 수행한다. 하지만 루프검지기의 지점속도로 링크의 대기행렬을 추정함에 따라 대기 행렬의 정확한 계측이 어려워 과포화시 합리적 신호운영에는 한계가 있다.
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참고문헌 (9)

  1. P. Koonce, R. Lee, K. Lee, S. Quayle, S. Beaird, C. Braud, J. Bonneson, and T. Urbanik, Traffic Signal Timing Manual, FHWA, U.S. DOT, 2008. 

  2. R. P. Roess, S. E. Prassas, and R. W. McShane, Traffic Engineering, Prentice Hall, 2011. 

  3. 서울지방경찰청, 실시간 신호제어시스템 COSMOS, 2001. 

  4. 정영제, 김영찬, 백현수, "구간검지체계의 통행시간정보를 이용한 신호제어 알고리즘 개발," 대한교통학회지, 제23권, 제8호, pp.181-191, 2005. 

  5. B. Friedrich, "Adaptive Signal Control: An Overview," Presented at 13th Mini Euro Conference Handling Uncertainty in the Analysis of Traffic and Transportation systems, 2002. 

  6. Y. Zhao and Z. Tian, "An Overview of the Usage of Adaptive Signal Control System in the United States of America," Applied Mechanics and Materials, Vol.178-181, pp.2591-2598, 2012. 

  7. M. Asano, R. Horiguchi, and M. Kuwahara, "Adaptive Traffic Signal Control Using Real-time Delay Measurement - Consideration of Stochastic Delay," Presented at 11th ITS World Congress, 2004. 

  8. 정영제, 박상섭, 김영찬, "독립교차로의 통행시간기반 신호제어 알고리즘," 대한교통학회지, 제30권, 제6호, pp.71-80, 2011. 

  9. 도로교통공단, 교통정보 빅데이터를 활용한 스마트 신호운영알고리즘 개발, 2014. 

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