기상 악화 시 운전자의 시인성이 저하되어 교통 흐름에 영향을 미치며 이는 교통 정체나 교통사고를 유발시킨다. 특히, 안개가 발생할 경우 다른 기상 요인과는 달리 교통사고가 대형 교통사고로 이어지며 치사율도 높은 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 교통류에 영향을 미치는 가시거리 수준을 도출하기 위해 악천후 중 안개 발생 시 교통특성을 분석하였다. 연속류 도로를 대상으로 안개 발생 시와 미 발생 시의 교통량 및 속도 변화를 비교 분석하였으며, 가시거리 수준별 교통량-속도-밀도 관계를 분석하였다. 분석 결과, 동일시간대의 교통량 변화는 거의 없는 것으로 나타났으며 속도는 가시거리가 짧을수록 감소하는 것으로 나타났다. 또한, Q-U-K 관계에서 가시거리 200m 이하의 안개 발생 시 미 발생 시와 뚜렷한 차이를 보여 교통류에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구 결과를 기반으로 교통류에 영향을 미치는 가시거리 수준 판단이 가능하여 향후 안개 발생 시 제한 속도 제어, 교통량 제어 등 교통 운영 전략의 공학적 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
기상 악화 시 운전자의 시인성이 저하되어 교통 흐름에 영향을 미치며 이는 교통 정체나 교통사고를 유발시킨다. 특히, 안개가 발생할 경우 다른 기상 요인과는 달리 교통사고가 대형 교통사고로 이어지며 치사율도 높은 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 교통류에 영향을 미치는 가시거리 수준을 도출하기 위해 악천후 중 안개 발생 시 교통특성을 분석하였다. 연속류 도로를 대상으로 안개 발생 시와 미 발생 시의 교통량 및 속도 변화를 비교 분석하였으며, 가시거리 수준별 교통량-속도-밀도 관계를 분석하였다. 분석 결과, 동일시간대의 교통량 변화는 거의 없는 것으로 나타났으며 속도는 가시거리가 짧을수록 감소하는 것으로 나타났다. 또한, Q-U-K 관계에서 가시거리 200m 이하의 안개 발생 시 미 발생 시와 뚜렷한 차이를 보여 교통류에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구 결과를 기반으로 교통류에 영향을 미치는 가시거리 수준 판단이 가능하여 향후 안개 발생 시 제한 속도 제어, 교통량 제어 등 교통 운영 전략의 공학적 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
The adverse weather is known as a factor that interrupts traffic flow and causes traffic accidents and traffic congestion by lowering visibility of drivers. Especially, in case of fog unlike any other weather conditions, traffic accidents lead to serious accidents and the fatality of the accidents i...
The adverse weather is known as a factor that interrupts traffic flow and causes traffic accidents and traffic congestion by lowering visibility of drivers. Especially, in case of fog unlike any other weather conditions, traffic accidents lead to serious accidents and the fatality of the accidents is known to be high. This paper aims to analyze uninterrupted traffic flow characteristics under foggy conditions among adverse weathers. The traffic volumes and speeds under foggy and normal conditions were analyzed. Results indicated that fog with low visibility causes the most insignificant reduction in traffic volumes. On the other hand, the reduction in the speeds due to low visibility was evident. In addition, the relationship between flow, speed, and density in fog were analyzed. Analysis results showed that the fog with less than 200m visibility had clear impact on traffic flow.
The adverse weather is known as a factor that interrupts traffic flow and causes traffic accidents and traffic congestion by lowering visibility of drivers. Especially, in case of fog unlike any other weather conditions, traffic accidents lead to serious accidents and the fatality of the accidents is known to be high. This paper aims to analyze uninterrupted traffic flow characteristics under foggy conditions among adverse weathers. The traffic volumes and speeds under foggy and normal conditions were analyzed. Results indicated that fog with low visibility causes the most insignificant reduction in traffic volumes. On the other hand, the reduction in the speeds due to low visibility was evident. In addition, the relationship between flow, speed, and density in fog were analyzed. Analysis results showed that the fog with less than 200m visibility had clear impact on traffic flow.
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문제 정의
본 연구에서는 안개가 교통류에 미치는 영향만 고려하였으며 그 외의 조건은 고려하지 않았다. 가시거리 수준별 교통량밀도-수준 관계를 분석하여 교통류에 영향을 미치는 가시거리 수준을 파악하고자 하였다. 가시거리 수준은 분석 기간 선정 시 사용했던 기준을 기반으로 하였다.
특히, 안개 자료는 대부분 기상 관측소의 자료를 활용하고 실제 도로 상의 가시거리를 반영하는 연구는 드물다. 따라서 본 연구에서는 실시간 교통관리 측면에서 혼잡 교통류 및 교통상태 전이 시간대를 최대한 반영하기 위해 실제 도로 상의 5분미만 단위의 교통 및 안개 자료를 활용하여 교통량과 속도 변화 및 교통량-속도-밀도 관계를 분석하였다. 이를 통해 가시거리 수준별 교통류 변화를 파악하고, 교통류에 영향을 미치는 가시거리 수준을 도출하여 안개 발생 시 교통관리 효율성 향상에 기여하고자 하였다.
마지막으로 3월 30일의 경우, 3시에서 10시 사이에 안개가 발생하였으며 시간대별 가시거리 수준은 300~400m와 100~200m로 구분되었다. 따라서, 본 연구의 분석 기간 안개 수준과 안개 발생 시간대가 새벽의 교통량이 적은 시간대부터 오전 첨두시의 최대교통량이 발생하는 시간대로 나타나 안개 발생 시 다양한 가시거리 수준 및 교통량 수준에 따른 특성에 대해 분석하였다.
안개로 인한 교통 특성 변화를 분석하기 위해 먼저 안개 발생일과 미 발생일의 일별, 시간대별 교통량, 속도 패턴을 비교하였다. 또한, 가시거리 수준별 교통량-속도-밀도 관계를 분석하여 교통류에 영향을 미치는 가시거리 수준을 파악하고자 하였다.
안개는 운전자의 시인성을 저하시키는 요인으로 교통 흐름에 영향을 미쳐 교통 정체를 유발시키고 대형 교통사고로 이어질 가능성이 높은 기상요인이다. 본 연구는 안개 발생 시 교통 특성을 분석하여 교통 운영 효율화에 기여하고자 하였다. 교통량은 안개로 인한 변화는 미미한 것으로 분석되었으나 속도는 안개 발생 시 감소하였으며, 특히 가시거리 200m 이하에서 속도 감소 특성이 뚜렷하여 가시거리가 짧을수록 속도가 더큰 폭으로 감소하는 것으로 나타났다.
본 연구는 안개 발생에 따른 교통 특성 변화를 분석하기 위해, 수집 자료 중 안개가 발생한 일(日)을 우선적으로 선정하였다. 기상청 기준에 따르면 안개는 수평 가시거리 1,000m 이하인 것을 말한다.
본 연구는 우리나라의 실제 도로 상의 안개데이터 기반 가시거리 수준에 따른 교통류 변화를 분석하였다. 특히, 다양한 교통량 및 가시거리 수준이 분포된 분석 기간을 선정하여 교통량 수준 및 가시거리 수준에 따른 교통류 변화를 분석한 데 의의가 있다.
속도-교통량 관계를 가시거리 수준별로 속도 변화를 분석하고자 하였다. [Fig.
따라서 본 연구에서는 실시간 교통관리 측면에서 혼잡 교통류 및 교통상태 전이 시간대를 최대한 반영하기 위해 실제 도로 상의 5분미만 단위의 교통 및 안개 자료를 활용하여 교통량과 속도 변화 및 교통량-속도-밀도 관계를 분석하였다. 이를 통해 가시거리 수준별 교통류 변화를 파악하고, 교통류에 영향을 미치는 가시거리 수준을 도출하여 안개 발생 시 교통관리 효율성 향상에 기여하고자 하였다.
이에 본 연구는 안개 발생 시와 미 발생 시의 교통량, 속도, 밀도 변화를 비교하여 교통 특성 변화를 분석하고, 교통류 모형을 통해 영향을 미치는 가시거리를 도출하고자 하였다. 이를 통해 안개 발생 시 교통 흐름을 파악하여 교통 안전성 향상 및 교통관리 효율성을 향상시키는 데 연구의 목적을 두고 있다.
이에 본 연구는 안개 발생 시와 미 발생 시의 교통량, 속도, 밀도 변화를 비교하여 교통 특성 변화를 분석하고, 교통류 모형을 통해 영향을 미치는 가시거리를 도출하고자 하였다. 이를 통해 안개 발생 시 교통 흐름을 파악하여 교통 안전성 향상 및 교통관리 효율성을 향상시키는 데 연구의 목적을 두고 있다.
가설 설정
H0(귀무가설) : 안개 발생에 따른 교통량, 속도 변화가 없다.
H1(대립가설) : 안개 발생에 따른 교통량, 속도 변화가 없다고 할 수 없다.
또한, 해당 구간은 연속류이며 진·출입구가 없기 때문에 교통류가 일정할 것이라 가정하였으며 교통량과 속도 자료를 이용하여 Q=UK 공식에 의해 밀도를 산출하여 활용하였다.
안개 빈도수는 대상 구간의 제한속도를 이용하여 최소정지시거와 선행 연구에서 결과로 제시한 가시거리를 고려하였다. 안개 지속시간은 동일한 가시거리 수준이라도 지속시간에 의해 교통 특성이 변화할 것이라 가정하여 1시간 이상 존재하는 일(日)을 고려하였다.
제안 방법
속도는 가시거리 100~200m인 경우 약 5~15% 감소, 가시거리 100m 이하인 경우 약 10~18% 감소하는 것으로 분석되었다. 가시거리 수준별 교통량-속도-밀도 관계를 통해 교통류에 영향을 미치는 가시거리 수준을 도출하였다. 안개 발생 시 대부분의 밀도 수준별 교통량이 감소하고, 대부분의 교통량 수준별 속도가 감소하였다.
종속변수(검정변수)는 교통량, 속도로 설정하였으며 독립변수(집단변수)는 안개 발생, 미 발생으로 구분하였다. 각 종속변수를 가시거리 수준별(1, 2, 3)로 구분하여 분석하였다. t-test 분석 방법은 [Table 6]과 같다.
교통량은 한 시간 단위의 교통류율로 환산하여 사용하였으며, 도로교통량통계연보(2014)의 대상 구간의 일 교통량과 승용차 환산계수를 이용하여 차종별 교통량을 승용차환산대수(passenger car unit, PCU)로 환산한 값을 사용하였다. 또한, 대상 구간의 상행은 오전 첨두시에 최대교통량이 발생하고 하행은 오후 첨두시에 최대교통량이 발생하는 상이한 특성이 나타나 상행과 하행을 구분하여 분석하였다.
따라서, 가시거리 수준을 안개 미 발생(VD > 1,000m), 옅은 안개(200m < VD ≤ 1,000m), 짙은 안개(VD ≤ 200m)의 세 가지로 구분하여 통계적 검증을 시행하였다.
따라서, 대상 구간의 최소정지시거와 선행 연구의 가시거리를 모두 만족하는 200m를 기준으로, 그 이하의 안개 빈도가 많이 발생하고 지속시간이 1시간 이상인 일(日)을 분석 기간으로 선정하였다. [Table 2]는 안개 빈도를 나타낸다.
교통량은 한 시간 단위의 교통류율로 환산하여 사용하였으며, 도로교통량통계연보(2014)의 대상 구간의 일 교통량과 승용차 환산계수를 이용하여 차종별 교통량을 승용차환산대수(passenger car unit, PCU)로 환산한 값을 사용하였다. 또한, 대상 구간의 상행은 오전 첨두시에 최대교통량이 발생하고 하행은 오후 첨두시에 최대교통량이 발생하는 상이한 특성이 나타나 상행과 하행을 구분하여 분석하였다.
4]는 안개 발생일 기준의 가시거리 수준별 교통량-밀도 관계를 나타낸다. 밀도 수준을 기반으로 가시거리별 교통변화를 분석하였다. 안개가 발생한 2월 11일의 경우, 상행은 밀도 기준 0~25pcu/km/ln 수준, 하행은 0~10pcu/km/ln 수준에서 안개가 발생한 것으로 파악된다.
연속류 도로를 대상으로 15분 단위의 자료를 활용하였다. 악천후 상황을 네 가지로 구분하여 첫 번째는 맑은 날, 두 번째는 맑은 날과 유사하지만 기온은 영하인 날, 세 번째는 강수, 네 번째는 강설 시로 설정하였다. 각 상황의 가시거리 변화에 따른 속도를 분석한 결과, 가시거리가 300m일 때 속도 변화는 각각 4.
분산분석의 경우 가시거리 수준에 따른 교통특성 변화를 검증할 수 있지만 안개 발생일과 미 발생일의 동일 시간대의 변화를 볼 수 없기 때문에 신뢰 수준 95%의 t-test를 사용하였다. 안개 발생일의 가시거리 수준을 기준으로 안개 발생일과 안개 미 발생일의 동일 시간대 교통량, 속도를 분석하였다. 종속변수(검정변수)는 교통량, 속도로 설정하였으며 독립변수(집단변수)는 안개 발생, 미 발생으로 구분하였다.
안개로 인한 교통 특성 변화를 분석하기 위해 먼저 안개 발생일과 미 발생일의 일별, 시간대별 교통량, 속도 패턴을 비교하였다. 또한, 가시거리 수준별 교통량-속도-밀도 관계를 분석하여 교통류에 영향을 미치는 가시거리 수준을 파악하고자 하였다.
안개 발생일의 가시거리 수준을 기준으로 안개 발생일과 안개 미 발생일의 동일 시간대 교통량, 속도를 분석하였다. 종속변수(검정변수)는 교통량, 속도로 설정하였으며 독립변수(집단변수)는 안개 발생, 미 발생으로 구분하였다. 각 종속변수를 가시거리 수준별(1, 2, 3)로 구분하여 분석하였다.
대상 데이터
대상 구간에는 교통 검지기(Vehicle Detection System, VDS) 2대와 가시거리 센서 1대가 설치되어 있다. VDS는 대상 구간의 중간 지점 근처에 위치하며, VDS와 가시거리 센서의 위치는 약 100m 이내에 위치하고 있다.
2월과 3월에 안개가 가장 많이 발생하였으며, 특히 가시거리 200m 이하의 안개 발생 빈도가 높게 나타난다. 따라서 2월과 3월 중 가시거리 수준이 200m 이하이고, 안개 지속시간이 1시간 이상 존재하는 일(日)을 분석 대상 기간으로 선정하였다. 최종적으로 분석에 사용한 기간은 2015년 2월 11일, 3월 27일, 3월 30일이며 안개 미 발생 시의 교통 특성을 비교하기 위해 전 주 또는 후 주의 동일 요일의 안개 미 발생일 자료를 사용하였다.
본 연구는 안개 이외의 교통 신호, 보행자 등 다른 요인에 의한 영향을 최대한 배제하기 위해 연속류 구간을 대상으로 하였다. 또한, 안개가 자주 발생하는 구간을 대상으로 하여 현재 운영되고 있는 국도 77호선 자유로 구산IC~이산포IC 구간을 분석 대상지로 선정하였다. 분석 대상 구간 위치도는 [Fig.
본 연구는 안개 이외의 교통 신호, 보행자 등 다른 요인에 의한 영향을 최대한 배제하기 위해 연속류 구간을 대상으로 하였다. 또한, 안개가 자주 발생하는 구간을 대상으로 하여 현재 운영되고 있는 국도 77호선 자유로 구산IC~이산포IC 구간을 분석 대상지로 선정하였다.
Son and Jeon(2013)은 가시거리 변화에 따른 교통량 수준별 속도 변화를 분석하였다. 수도권 내 고속도로 일부 구간과 분석 대상 구간 도로 10km 이내 기상관측소 3개 기상 자료를 1시간 단위로 통합하여 분석하였다. 분석 결과, 가시거리가 짧을수록 속도가 감소하고 속도 감소율의 증가폭도 커지는 것으로 나타났다.
자료 수집 기간은 2015년 1월 1일~2015년 5월 31일로, 교통 자료는 VDS 상행과 하행 검지기의 자료를 사용하였으며 30초 단위의 교통량, 속도 정보가 수집된다. 안개 자료는 가시거리 센서의 자료를 사용하였으며 1분 단위의 가시거리 정보가 수집된다. 또한, 해당 구간은 연속류이며 진·출입구가 없기 때문에 교통류가 일정할 것이라 가정하였으며 교통량과 속도 자료를 이용하여 Q=UK 공식에 의해 밀도를 산출하여 활용하였다.
(2010)은 악천후 발생 시 자유속도를 분석하였다. 연속류 도로를 대상으로 15분 단위의 자료를 활용하였다. 악천후 상황을 네 가지로 구분하여 첫 번째는 맑은 날, 두 번째는 맑은 날과 유사하지만 기온은 영하인 날, 세 번째는 강수, 네 번째는 강설 시로 설정하였다.
자료 수집 기간은 2015년 1월 1일~2015년 5월 31일로, 교통 자료는 VDS 상행과 하행 검지기의 자료를 사용하였으며 30초 단위의 교통량, 속도 정보가 수집된다. 안개 자료는 가시거리 센서의 자료를 사용하였으며 1분 단위의 가시거리 정보가 수집된다.
따라서 2월과 3월 중 가시거리 수준이 200m 이하이고, 안개 지속시간이 1시간 이상 존재하는 일(日)을 분석 대상 기간으로 선정하였다. 최종적으로 분석에 사용한 기간은 2015년 2월 11일, 3월 27일, 3월 30일이며 안개 미 발생 시의 교통 특성을 비교하기 위해 전 주 또는 후 주의 동일 요일의 안개 미 발생일 자료를 사용하였다. [Table 3]은 최종적으로 선정된 분석 기간을 나타낸다.
데이터처리
특히, 가시거리 200m 이하의 안개 발생 시에는 미 발생 시와 뚜렷한 차이를 보여 교통류 변화에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 또한, 이는 t-test 분석을 통해 통계적으로 검증하였다.
따라서, 가시거리 수준을 안개 미 발생(VD > 1,000m), 옅은 안개(200m < VD ≤ 1,000m), 짙은 안개(VD ≤ 200m)의 세 가지로 구분하여 통계적 검증을 시행하였다. 분산분석의 경우 가시거리 수준에 따른 교통특성 변화를 검증할 수 있지만 안개 발생일과 미 발생일의 동일 시간대의 변화를 볼 수 없기 때문에 신뢰 수준 95%의 t-test를 사용하였다. 안개 발생일의 가시거리 수준을 기준으로 안개 발생일과 안개 미 발생일의 동일 시간대 교통량, 속도를 분석하였다.
성능/효과
또한, 승용차가 트럭보다 가시거리에 따른 속도편차, 속도 및 차두시간 평균 등의 영향을 더 받는 것으로 분석되었다. 가시거리 수준을 2,000m, 2,000m~300m, 300m 이하 세 가지로 나누어 분석하였으며, 가시거리가 짧을수록 평균 속도 감소 및 차두시간이 증가하는 것으로 나타났다. Samsung traffic safety research institute(2015)에서는 가시거리에 따른 속도 변화를 분석하였다.
악천후 상황을 네 가지로 구분하여 첫 번째는 맑은 날, 두 번째는 맑은 날과 유사하지만 기온은 영하인 날, 세 번째는 강수, 네 번째는 강설 시로 설정하였다. 각 상황의 가시거리 변화에 따른 속도를 분석한 결과, 가시거리가 300m일 때 속도 변화는 각각 4.8km/h, 1.5km/h, 4.3km/h, 8.7km/h 감소하는 것으로 나타났다. Son and Jeon(2013)은 가시거리 변화에 따른 교통량 수준별 속도 변화를 분석하였다.
결과를 종합해보면, 상행을 기준으로 2월 11일의 경우, 오전 첨두시에 가시거리 200m 이하의 안개가 발생하여 밀도 20~25pcu/km/ln 수준에서 교통량이 감소하였다. 3월 27일의 경우, 새벽시간대에 가시거리 200m 이하의 안개가 발생하여 밀도 0~5pcu/km/ln 수준에서 교통량이 감소하였다.
가시거리 수준은 분석 기간 선정 시 사용했던 기준을 기반으로 하였다. 교통량과 속도 변화 분석에서 안개 발생 시 교통량은 변화가 없는 것으로 나타났고, 속도는 감소하는 것으로 나타났다. 따라서, 교통류 모형식인 Q=UK에 의해 밀도가 증가할 것으로 추정할 수 있다.
본 연구는 안개 발생 시 교통 특성을 분석하여 교통 운영 효율화에 기여하고자 하였다. 교통량은 안개로 인한 변화는 미미한 것으로 분석되었으나 속도는 안개 발생 시 감소하였으며, 특히 가시거리 200m 이하에서 속도 감소 특성이 뚜렷하여 가시거리가 짧을수록 속도가 더큰 폭으로 감소하는 것으로 나타났다. 속도는 가시거리 100~200m인 경우 약 5~15% 감소, 가시거리 100m 이하인 경우 약 10~18% 감소하는 것으로 분석되었다.
(2014)는 미국 플로리다 주 I-4 State road 559와 557구간에 환경 센서 및 교통 센서를 설치하고, 가시거리에 따른 교통류 특성에 대해 분석하였다. 교통량이 비슷한 안개 발생일과 미 발생일의 실제 데이터 기반으로 분석한 결과, 가시거리가 짧아지면 평균속도가 감소하고 속도편차는 안개 발생 초기에 변화가 크게 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 승용차가 트럭보다 가시거리에 따른 속도편차, 속도 및 차두시간 평균 등의 영향을 더 받는 것으로 분석되었다.
Oh(2005)는 안개 발생 시 속도 변화를 비교하였다. 국도 3호선 일대의 두 지점의 자료를 분석한 결과, 가시거리 200m 이하의 안개가 발생할 경우 평균 속도가 약 10km/h, 7~23km/h 감소하는 것으로 나타났다. Broughton et al.
Oh(2002)는 안개 유무에 따른 속도 변화를 연구하였다. 국도 48호선의 자료를 대상으로 분석한 결과, 분당 평균 속도가 7~11% 감소하는 것으로 나타났다. Cho and Yoon(2002)는 가시거리 감소에 따른 교통량 및 속도 변화를 분석하였다.
또한, 분석일 모두 분석 구간의 특성상 도로 용량에 비해 교통량이 많지 않아 용량에 도달하지 않는 것으로 나타났다. 따라서 선행 연구에서 밝혀진 바와 같은 포물선 형태의 그래프가 나타나지 않지만 상행의 오전첨두시간대에 안개가 발생한 2월 11일의 최대교통량이 감소하고 최대 밀도가 증가하여 약간의 포물선 형태가 나타나는 것으로 분석되었다.
2월 11일에는 최대 교통량이 발생하는 오전 첨두시간대에 가시거리 200m 이하의 안개가 발생하여 속도 감소로 인해 밀도가 증가하는 것으로 나타났다. 따라서, 일 교통량 패턴은 안개 미 발생일과 유사하지만 밀도 수준으로 교통량 변화를 분석하였을 때 안개 발생 시 교통량이 감소하였으며, 최대 밀도가 20~25pcu/km/ln 수준으로 증가하고 최대 교통량이 1,557pcu/h/ln로 감소하는 것으로 분석되었다. 3월 27일의 경우, 그래프 상에서는 안개 발생 시 밀도 수준별 교통량이 약간 감소하지만 [Table 4]에서는 교통량이 증가하는 것으로 나타난다.
즉, 교통량이 많은 시간대인 첨두시에 가시거리 200m 이하의 안개가 발생할 경우 최대 밀도는 증가하고 최대 교통량은 감소하였지만 가시거리 200m 이상의 안개가 발생할 경우 최대 밀도 및 최대교통량에 큰 차이가 없는 것으로 분석되었다. 또한, 교통량이 적은 새벽시간대에 200m 안개가 발생하면 밀도 수준 교통량이 감소하였지만 교통량이 많은 시간대보다 상대적으로 차이가 적은 것으로 나타났다.
반면 하행은 영향을 받지 않는 것으로 분석된다. 또한, 분석일 모두 분석 구간의 특성상 도로 용량에 비해 교통량이 많지 않아 용량에 도달하지 않는 것으로 나타났다. 따라서 선행 연구에서 밝혀진 바와 같은 포물선 형태의 그래프가 나타나지 않지만 상행의 오전첨두시간대에 안개가 발생한 2월 11일의 최대교통량이 감소하고 최대 밀도가 증가하여 약간의 포물선 형태가 나타나는 것으로 분석되었다.
교통량이 비슷한 안개 발생일과 미 발생일의 실제 데이터 기반으로 분석한 결과, 가시거리가 짧아지면 평균속도가 감소하고 속도편차는 안개 발생 초기에 변화가 크게 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 승용차가 트럭보다 가시거리에 따른 속도편차, 속도 및 차두시간 평균 등의 영향을 더 받는 것으로 분석되었다. 가시거리 수준을 2,000m, 2,000m~300m, 300m 이하 세 가지로 나누어 분석하였으며, 가시거리가 짧을수록 평균 속도 감소 및 차두시간이 증가하는 것으로 나타났다.
안개 발생 시간대별 평균 가시거리 및 교통량 변화를 비교한 결과, 가시거리 수준이 100m 이하의 짙은 안개가 발생할 경우라도 교통량은 거의 변화하지 않는 것으로 나타났다. 또한, 안개가 발생하지 않은 시간대에도 큰 변화가 없어 안개에 따른 교통량 변화는 뚜렷하게 나타나지 않는 것으로 파악되었다. 안개 발생 유·무에 따른 뚜렷한 교통량 변화가 없을 뿐만 아니라, 전체적으로 일 교통량이 유사한 패턴으로 나타났다.
(2002)은 비와 눈의 영향 지수를 이용하여 안개 발생 시의 용량 변화에 대해 추정하였다. 미국 고속도로 및 간선도로를 대상으로 분석한 결과, 짙은 안개 발생 시 도로 용량은 최대 20%까지 감소하는 것으로 나타났다. Oh(2002)는 안개 유무에 따른 속도 변화를 연구하였다.
수도권 내 고속도로 일부 구간과 분석 대상 구간 도로 10km 이내 기상관측소 3개 기상 자료를 1시간 단위로 통합하여 분석하였다. 분석 결과, 가시거리가 짧을수록 속도가 감소하고 속도 감소율의 증가폭도 커지는 것으로 나타났다. 하지만 교통량 수준에 따른 속도 변화는 크게 없는 것으로 분석되었다.
교통량은 안개로 인한 변화는 미미한 것으로 분석되었으나 속도는 안개 발생 시 감소하였으며, 특히 가시거리 200m 이하에서 속도 감소 특성이 뚜렷하여 가시거리가 짧을수록 속도가 더큰 폭으로 감소하는 것으로 나타났다. 속도는 가시거리 100~200m인 경우 약 5~15% 감소, 가시거리 100m 이하인 경우 약 10~18% 감소하는 것으로 분석되었다. 가시거리 수준별 교통량-속도-밀도 관계를 통해 교통류에 영향을 미치는 가시거리 수준을 도출하였다.
004로 도출되었는데, 이는 교통량 변화가 있다는 결과가 나온 것은 해당일의 옅은 안개 수준의 표본수가 적기 때문인 것으로 판단된다. 속도에 대한 통계적 검증 결과, 짙은 안개가 발생하면 유의수준이 모두 0.05 이하로 나타나 귀무가설을 기각하여 안개 미 발생일과 특성이 달라지는 것으로 나타났다. 옅은 안개가 발생한 경우에도 하행은 모두 유의수준이 0.
안개 발생일과 안개 미 발생일의 일 교통량의 변화를 살펴본 결과, 모두 일 교통량 패턴이 유사하게 나타났으며 안개가 발생한 시간대에도 교통량은 크게 차이가 없는 것으로 나타났다. 안개 발생 시간대별 평균 가시거리 및 교통량 변화를 비교한 결과, 가시거리 수준이 100m 이하의 짙은 안개가 발생할 경우라도 교통량은 거의 변화하지 않는 것으로 나타났다. 또한, 안개가 발생하지 않은 시간대에도 큰 변화가 없어 안개에 따른 교통량 변화는 뚜렷하게 나타나지 않는 것으로 파악되었다.
안개가 발생한 3월 27일의 경우, 상행은 밀도 기준 0~10pcu/km/ln 수준, 하행은 0~5pcu/km/ln 수준에서 안개가 발생한 것으로 파악된다. 안개 발생일과 미 발생일의 교통량-밀도 관계 차이를 보이는 구간은 상행과 하행 모두 0~5pcu/km/ln 수준으로 가시거리 200m 이하의 안개가 발생한 것으로 나타났다. 3월 27일, 가시거리 200m 이하의 안개가 발생한 시간대는 오전 첨두시 이전인 4시 35분~6시 40분으로 최대 교통량 및 최대 밀도에 영향을 미치지 않는 것으로 파악되며 상행과 하행의 밀도 수준이 유사한 구간에서 교통량이 감소하는 것으로 분석된다.
안개 발생일과 미 발생일의 교통량과 속도 차이를 통계적으로 검증한 결과, 교통량은 변화가 거의 없는 것으로 나타나고 속도는 안개 발생 시 변화가 나타나며, 특히 가시거리가 200m 이하일 경우 뚜렷한 변화가 있는 것으로 나타난다
안개 발생일과 안개 미 발생일의 일 교통량의 변화를 살펴본 결과, 모두 일 교통량 패턴이 유사하게 나타났으며 안개가 발생한 시간대에도 교통량은 크게 차이가 없는 것으로 나타났다. 안개 발생 시간대별 평균 가시거리 및 교통량 변화를 비교한 결과, 가시거리 수준이 100m 이하의 짙은 안개가 발생할 경우라도 교통량은 거의 변화하지 않는 것으로 나타났다.
Samsung traffic safety research institute(2015)에서는 가시거리에 따른 속도 변화를 분석하였다. 연속류를 대상으로 가시거리 수준은 8가지로 구분하여 분석한 결과, 운전자가 위험을 인식하고 반응하는 가시거리는 100m 이하의 안개인 것으로 나타났다.
평균 속도는 가시거리 수준이 300~400m일 경우 1~9%, 100~200m일 경우 5~15% 감소하였다. 이를 통해, 안개로 인한 가시거리 수준이 낮아질수록 평균 속도 감소율이 증가하는 정비례 현상이 나타나는 것을 파악할 수 있다. 이는 Son and Jeon(2013), Abdel-Aty et al.
Cho and Yoon(2002)는 가시거리 감소에 따른 교통량 및 속도 변화를 분석하였다. 제주도 국도 구간의 가시거리 500m 이하인 자료만을 필터링하여 분석한 결과, 가시거리와 교통량 및 속도의 상관관계는 대부분 0.3 이하로 나타났다. 편차들 간의 상관관계는 가시거리가 200m 이하일 경우 속도 편차가 나타나는 것으로 분석되었다.
따라서 최대교통량 및 밀도가 차이나는 것은 안개가 발생한 시간대와 가시거리 수준에 따른 차이인 것으로 분석된다. 즉, 교통량이 많은 시간대인 첨두시에 가시거리 200m 이하의 안개가 발생할 경우 최대 밀도는 증가하고 최대 교통량은 감소하였지만 가시거리 200m 이상의 안개가 발생할 경우 최대 밀도 및 최대교통량에 큰 차이가 없는 것으로 분석되었다. 또한, 교통량이 적은 새벽시간대에 200m 안개가 발생하면 밀도 수준 교통량이 감소하였지만 교통량이 많은 시간대보다 상대적으로 차이가 적은 것으로 나타났다.
(2007)은 맑음, 안개, 짙은 안개로 구분하여 car-following 이론을 적용한 시뮬레이션 분석을 수행하였다. 차두거리는 맑음일 경우 493m 이하, 안개일 경우 190.8~517.5m, 짙은 안개일 경우 290.6~620.6m로 나타나 짙은 농도의 안개가 발생할 경우 최소 차두거리가 증가하는 것으로 나타났다. Transportation Research Board(2010)에서는 가시거리가 약 1,600m~800m 이상인 경우 9.
안개 발생 시 대부분의 밀도 수준별 교통량이 감소하고, 대부분의 교통량 수준별 속도가 감소하였다. 특히, 가시거리 200m 이하의 안개 발생 시에는 미 발생 시와 뚜렷한 차이를 보여 교통류 변화에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 또한, 이는 t-test 분석을 통해 통계적으로 검증하였다.
3월 27일은 2월 11일과 유사한 수준으로, 안개 미 발생일인 4월 3일 대비 최대 약 20%의 속도가 감소하는 것으로 나타났다. 평균 속도는 가시거리 수준이 200~300m일 경우 안개 미 발생일 대비 3% 감소, 100~200m일 경우 7~11% 감소하는 것으로 분석되었다. 3월 30일은 속도가 안개 미 발생일인 4월 6일 대비 최대 약 15~20% 감소하는 것으로 분석되었다.
3월 30일은 속도가 안개 미 발생일인 4월 6일 대비 최대 약 15~20% 감소하는 것으로 분석되었다. 평균 속도는 가시거리 수준이 300~400m일 경우 1~9%, 100~200m일 경우 5~15% 감소하였다. 이를 통해, 안개로 인한 가시거리 수준이 낮아질수록 평균 속도 감소율이 증가하는 정비례 현상이 나타나는 것을 파악할 수 있다.
2월 11일은 안개 미 발생일인 2월 4일 대비 최대 약 20%의 속도가 감소하는 것으로 나타났다. 평균 속도는 가시거리 수준이 500~1,000m일 경우 안개 미 발생일 대비 4% 감소, 100m 이하일 경우 6~18% 감소하는 것으로 분석되었다. 3월 27일은 2월 11일과 유사한 수준으로, 안개 미 발생일인 4월 3일 대비 최대 약 20%의 속도가 감소하는 것으로 나타났다.
가시거리 370m 이상, 160~370m, 160m 미만으로 구분하였으며 370m 이상은 맑음으로 간주하였다. 평균 속도는 각각 106.8km/h, 101km/h, 92.4km/h로, 약 14km/h 감소하는 것으로 분석되었다. Chin et al.
후속연구
본 연구 결과는 안개가 발생할 경우 가시거리 수준에 따라 교통관리자가 안개소산시스템 및 안개경고등 작동 시점 등의 안개 관련 교통전략을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 가변속도제한 운영 시 가시거리 수준에 따른 적합한 제한속도를 제공하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 이를 통해 교통정체를 최소화하고, 더 나아가 안개로 인한 대형교통사고를 예방하는 등 교통관리 효율화를 기대해 볼 수 있다.
특히, 다양한 교통량 및 가시거리 수준이 분포된 분석 기간을 선정하여 교통량 수준 및 가시거리 수준에 따른 교통류 변화를 분석한 데 의의가 있다. 본 연구 결과는 안개가 발생할 경우 가시거리 수준에 따라 교통관리자가 안개소산시스템 및 안개경고등 작동 시점 등의 안개 관련 교통전략을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 가변속도제한 운영 시 가시거리 수준에 따른 적합한 제한속도를 제공하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
또한, 본 연구 대상구간의 특성 상 용량에 도달하지 못한 한계가 있다. 추후 다른 구간의 연속류 교통류도 함께 분석한다면 안개로 인한 용량 변화도 고려할 수 있을 것으로 판단된다.
강우, 강설 등의 다른 기상요인과 함께 안개가 발생할 경우 운전자의 시인성이 더 감소할 것으로 판단되며 노면상태의 영향도 받을 것으로 판단된다. 추후에는 다른 기상요인의 영향을 함께 고려하여 교통류 변화를 분석해 볼 필요가 있다. 또한, 본 연구 대상구간의 특성 상 용량에 도달하지 못한 한계가 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
운전자의 주행 환경에 영향을 주는 기상요인에는 무엇이 있는가?
악천후는 운전자의 주행 환경에 영향을 미쳐 교통흐름을 방해하고 교통사고 위험도를 증가시키는 요인으로 알려져 있다. 강수, 강설, 안개 등 다양한 기상 요인들이 있지만 특히 안개가 발생할 경우, 운전자의 시인성과 직접적인 연관이 있어 다른 기상 요인에 비해 위험도가 더 높다. 도로교통공단의 교통사고 통계분석(2015)에 따르면 안개 발생 시 교통사고 발생 건수 구성비는 0.
안개로 인해 치사율이 높아지는 것은?
기상 악화 시 운전자의 시인성이 저하되어 교통 흐름에 영향을 미치며 이는 교통 정체나 교통사고를 유발시킨다. 특히, 안개가 발생할 경우 다른 기상 요인과는 달리 교통사고가 대형 교통사고로 이어지며 치사율도 높은 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 교통류에 영향을 미치는 가시거리 수준을 도출하기 위해 악천후 중 안개 발생 시 교통특성을 분석하였다.
기상 악화 시 운전자에게 위험한 것은?
기상 악화 시 운전자의 시인성이 저하되어 교통 흐름에 영향을 미치며 이는 교통 정체나 교통사고를 유발시킨다. 특히, 안개가 발생할 경우 다른 기상 요인과는 달리 교통사고가 대형 교통사고로 이어지며 치사율도 높은 것으로 알려져 있다.
참고문헌 (18)
Abdel-Aty. M. A., Oloufa A., Peng Y., Shen T. S., Yang X. and Lee J.(2014), "Real Time Monitoring and Prediction of Reduced Visibility Events on Florida's Highways," University of Central Florida Report.
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