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문제 정의
- 본 연구는 선행연구로 진행하였던 서울시 법인택시 GPS의 개별차량정보를 활용한 대기차량길이 추정과 교통상황판단 알고리즘의 개발에 대해 추가·보완하여 진행한 연구이다.
- 본 연구는 실시간 신호제어시스템의 한계를 극복하기 위해 새로운 가용정보의 활용방안에 대한 연구를 목적으로 최근 서울시 TOPIS에서 교통상황 판단에 활용하고 있으며 택시운행관리시스템의 도입 및 확장으로 수집률이 높아질 전망인 택시 GPS 데이터를 활용하는 방안을 연구하였다. 수집된 GPS데이터를 통한 링크통행시간 추정방안, 대기차량길이 추정방안과 정확도 향상 방안 그리고 추정된 지표를 활용한 교통상황판단 알고리즘을 제시하였다.
- 신호제어시스템의 지점검지체계의 한계를 탈피하기 위해 신호제어 기초변수를 기존 통과교통량이 아닌 교차로 대기행렬을 활용할 수 있도록 대기행렬길이의 산출을 목적으로 하였고, 기존 시스템의 한계로 나타난 과포화 상태를 범위로 설정하여 연구를 진행하였다. 서울시의 과포화 상황이 빈번하게 일어나는 강남역 ~ 역삼역 구간의 교차로의 오후 첨두시간 18시~20시를 대상으로 분석하였다.
- 이에 본 연구는 택시 GPS데이터를 실시간 신호제어에 활용할 수 있는 방안의 일환으로 기존 신호제어시스템의 문제점으로 제기된 지점검지체계를 이용한 포화도 기반의 신호제어 방식을 탈피하고, 매설식 지점검지기의 한계를 극복하기 위해 대기차량길이, 링크통행속도 등 링크소통정보를 추정하는 연구(Lee et al., 2016a)와 링크소통정보 기반의 교통상황을 판단 알고리즘 개발에 관한 연구(Lee et al., 2016b)를 진행하였다. 하지만, 실측값의 조사에 한계로 실측 결과와의 비교 및 검증 단계의 결여와 과포화 상태에 한정된 연구 결과 및 모형의 한계 등으로 추가 연구가 필요한 실정이다.
- 본 연구는 선행연구로 진행하였던 서울시 법인택시 GPS의 개별차량정보를 활용한 대기차량길이 추정과 교통상황판단 알고리즘의 개발에 대해 추가·보완하여 진행한 연구이다. 지난 연구에서는 택시 GPS의 데이터로 대기차량길이와 통행시간 추정, 교통상황판단에 적용할 수 있는 방안에 대해 중점적으로 연구를 진행하였다면, 본 연구에서는 대기차량길이와 통행시간 추정의 정확도 향상을 위해 해당 모형과 교통상황판단 알고리즘의 고도화 방안의 연구를 진행하였다. 선행연구에서는 실제로 수집한 택시 GPS 데이터를 연구에 적용하였으나 대기차량길이와 통행속도의 실측조사의 한계로 참값을 구하지 못해 평가를 진행하지 못하였다.
가설 설정
- 네트워크 구성 시나리오는 10분을 주기로 교통량을 증가시켰으며, 과포화현상이 충분히 나타나는 시간 이후부터 교통량을 감소시켰다. VISSIM에서 가공되는 데이터를 참값으로 가정하고, 개별차량 위치데이터인 수집시점의 위치, 시간을 수집률 5%, 10%로 추출하였다. 추출된 개별차량 위치데이터로 기초변수인 대기차량길이와 링크통행시간을 추정하여 정확도를 평가하였다.
- VISSIM으로 두 개의 네트워크가 연속된 교차로를 구축하여 5분의 분석주기로 10%, 5% 수집률 별 대기차량길이를 추정하였다. VISSIM으로 산출된 대기차량길이를 100% 수집률에서 산출되는 대기차량길이로 가정하여 수집률별 대기차량길이를 비교하였다. 분석지표는 절대오차평균 MAE와 절대백분율오차의 평균 MAPE로 비교하였다.
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