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문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 자율주행시대 교통운영관리를 위한 새로운 개념으로 자율주행적극성을 정의하였으며, 자율주행적극성을 조절하여 교통류의 성능을 증대시킬 수 있는 방안을 제시하였다. 자율주행적극성은 개별 자율차주행행태의 적극성을 나타낼 수 있는 지표로서 이를 다양한 교통상황에 적용하여 자율주행적극성에 따른 운영효율 성과 안전성을 분석하였다.
- 그러나 자율주행적극성은 자율차의 기술적 수준이나 자율화 정도와 관계없이 자율차가 보이는 거동행태의 적극성을 반영한 수준을 나타내는 것으로, 자율주행 강도에 따라 자율차의 움직임이 달라지기 때문에 교통시스템의 성능에 직접적인 영향을 미치게 된다. 따라서 본 연구에서는 자율차와 비자율차가 혼재된 혼합교통류 상황에서 운영효율성과 안전성을 고려한 최적의 ADA를 도출하고, 이를 통해 자율차의 거동을 제어하는 것을 자율주행시대에 적용 가능한 신개념의 교통운영관리 전략으로 정의하였다.
- 본 연구에서는 다양한 교통상황에 대한 ADA 분석을 수행하기 위하여 사고가 발생한 차로차단 상황과 사고가 발생하지 않은 상황으로 구분하여 분석을 진행하였다. 분석네트워크는 총 4 km의 연속류 직선도로이며, 사고상황의 경우 1950 m 지점부터 우측 2개 차로의 100 m를 차단하였다.
- 실제 자율주행을 위한 기반기술로는 ACC, CACC, AEBS 등의 종방향 차량제어 시스템이 존재하며, 본 연구에서는 이러한 시스템이 구동되었을 때의 차량의 거동을 추상화하기 위하여 VISSIM의 주행행태 파라미터를 조절하여 추상화된 자율차의 거동을 구현하고자 하였다. 자율협력차의 거동을 추상화하는 개념도를 Figure 4에 제시하였으며, VISSIM 주행행태 파라미터 조절을 통해 자율주행적극성을 반영하여 자율차의 거동을 구현함으로써 혼합교통류 상황에 대한 다양한 분석이 가능하다.
- 2단계에서 계산한 상충률의 경우 0-1까지의 수치를 가지며 상충률이 1일 경우 모든 추종상황에서 상충이 발생한 것으로 안전성이 매우 좋지 않은 상황을 의미한다. 이러한 상충률을 운영효율성 지표인 평균 주행속도와 같이 지표의 수치가 증가함에 따라 교통류에 긍정적인 영향을 미치는 지표로 환산하여 이해가 용이하도록 하였다. 안전성 지표(PI s )를 환산한 수식은 Equation 6에 제시하 였으며, 1과 비자율차 상충률(CRMV)의 차를 산출 후 100을 곱한 값을 최종 지표로 정의하였다.
- 특히, 도로상의 모든 차량이 자율주행자동차인 상황 이전의 과도기에는 비자율차와 자율차가 혼재되어있는 상황이 불가피하게 발생할 것이며, 이를 대비하여 전반적인 교통류의 흐름과 안전성이 저하되지 않도록 교통운영관리를 해야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 자율주행시대의 새로운 교통운영관리 개념으로 자율주행적극성을 정의하고 이를 활용한 ADA 조절 기법을 제시하였다.
- 시뮬레이션 방법론에는 분석 네트워크를 포함한 시뮬레이션 환경과 분석 시나리오를 제시하였으며. 자율협력차의 거동을 추상화하여 미시교통시뮬레이션에서 구현하는 방법을 서술하였다.
가설 설정
- 비자율차의 상충률은 분석 대상차량이 비자율차이며, 전방차량이 자율차 또는 비자율차인 상황에서 발생하는 상충의 비율이다. 자율차의 경우 자율주행로직에 의해 위험상황을 회피할 수 있다고 가정하여 분석대상에서는 비자율차만을 고려하였다. 안전성 지표를 산출하는 과정은 3단계로 나타낼 수 있다.
제안 방법
- 2단계는 비자율차의 상충률을 산출하는 단계로, 상충건수와 차량추종건수를 이용하여 상충률을 산출하였다. Equation 3을 통해 상충건수(C)를 계산하였으며, 모든 분석시간(t)동안 모든 차량(N)에 대한 상충건수를 파악하였다.
- 2단계는 비자율차의 상충률을 산출하는 단계로, 상충건수와 차량추종건수를 이용하여 상충률을 산출하였다. Equation 3을 통해 상충건수(C)를 계산하였으며, 모든 분석시간(t)동안 모든 차량(N)에 대한 상충건수를 파악하였다. 분석 시, 각 time step은 k, 개별 비자율차는 j로 정의하였다.
- 시뮬레이션 분석결과를 이용하여 운영효율성과 안전성 측면에서의 교통류 성능을 분석하였으며, 각 시나리오의 결과는 Random seed를 달리하여 도출된 결과를 동일 시나리오 별로 평균값을 산출하여 제시하였다. MPR, ADA, LOS, 사고유무가 운영효율성과 안전성에 미치는 영향을 파악하기 위하여 영향요인에 따른 패턴분석을 수행하였으며, 운영효율성과 안전성을 고려한 교통상황별 적정 ADA를 제시하였다.
- MPR에 따른 운영효율성과 안전성의 패턴은 Table 3에 제시하였으며, MPR에 따른 차이를 명확하게 비교하기 위하여 MPR 10%, 50%, 90%를 대표적으로 분석하였다. 운영효율성 분석결과, ADA 1인 상황에서는 MPR이 증가할수록 운영효율성이 저하되는 반면 ADA 9에서는 MPR이 증가할수록 운영효율성이 증대하는 것으로 분석되었다.
- 이러한 자율주행적극성 개념을 이용하여 다양한 교통상황에 따른 시뮬레이션 분석을 수행하였으며, ADA, LOS, MPR, 사고유무에 따른 시나리오를 설정하였다. 교통 운영효율성을 분석하기 위한 지표로 평균 통행속도를 이용하였으며, 교통 안전성 지표는 상충률의 개념을 정의하여 비자율차의 상충률로 설정하였다.
- 분석네트워크는 총 4 km의 연속류 직선도로이며, 사고상황의 경우 1950 m 지점부터 우측 2개 차로의 100 m를 차단하였다. 네트워크의 Desired speed는 80-120 km/h로 설정하였고, Warm-up time 600초와 분석시간 3600초를 합산한 4200초의 시뮬레이션 시간동안 수집된 자료를 분석하였다.
- 그러나 자율차를 구현하기 위한 시뮬레이션 상의 파라미터가 적정한지 검토할 필요가 있으며, 실제 자율차의 주행행태를 파악하여 시뮬레이션에 구현한다면 좀 더 현실적인 분석이 가능할 것으로 판단된다. 둘째, 기존문헌에서 제시한 자율차 파라미터 조정 범위에 따라 ADA를 9수준으로 구분하였다. 그러나 효과적인 교통운영관리를 위해 자율주행적극성 수준 개수를 적절하게 조정할 필요가 있으며, 자율차 제작사에서 개발하는 자율차의 주행행태를 반영하여 ADA 수준을 구분할 필요가 있다.
- 교통 운영효율성 지표로는 평균 주행속도를 설정하였으며, 안전성 지표는 상충건수를 활용한 대리안전척도(Surrogate safety measure, SSM)를 정의하였다. 또한 두 지표를 표준화하여, 자율주행적극성에 따른 운영효율성과 안전성 관계 패턴과 각 교통상황별 적정 자율 주행적극성을 제시하였다.
- 본 연구에서는 추상화된 자율협력차의 거동을 VISSIM 시뮬레이션 파라미터를 조정하여 구현하였다. 또한 자율 협력차의 자율주행적극성을 조정하기 위해 VISSIM내의 Driving Behaviors의 파라미터를 조정하였으며, 자율주행적극성을 9단계로 구분하고자 관련 파라미터값을 등간격으로 설정하였다. 등간격의 범위와 자율차를 구현하기 위한 VISSIM 자체 파라미터 값은 기존문헌에서 제안한 파라미터값을 이용하여 구현하였다(UK Department of Transportation, 2016).
- 그러나 효과적인 교통운영관리를 위해 자율주행적극성 수준 개수를 적절하게 조정할 필요가 있으며, 자율차 제작사에서 개발하는 자율차의 주행행태를 반영하여 ADA 수준을 구분할 필요가 있다. 마지막으로 본 연구에서는 사고유무, LOS, MPR에 따른 ADA를 분석하고, 적정 ADA를 도출하는 방법을 제시하였다. 그러나 도로의 기하구조 특성, 집중관리구간 등 ADA 조절 구간의 특성에 따라 적정 ADA를 분석하고 조절하는 자율주행적극성 연구를 추가적으로 진행하여 실질적으로 적용 가능한 교통운영관리 전략 수립 방안 연구를 수행할 필요가 있다.
- 자율주행적극성은 개별 자율차주행행태의 적극성을 나타낼 수 있는 지표로서 이를 다양한 교통상황에 적용하여 자율주행적극성에 따른 운영효율 성과 안전성을 분석하였다. 미시교통시뮬레이션인 VISSIM의 기본 파라미터를 이용하여 자율주행적극성별 자율차의 거동을 구현하였으며, 자율주행적극성, 사고유무, 서비스수준(Level of service, LOS), 시스템 보급률(Market penetration rate, MPR)을 고려한 시나리오를 구성하여 분석을 수행하였다. 교통 운영효율성 지표로는 평균 주행속도를 설정하였으며, 안전성 지표는 상충건수를 활용한 대리안전척도(Surrogate safety measure, SSM)를 정의하였다.
- 본 연구에서 제시한 자율주행적극성은 자율협력차의 주행 적극성을 나타내는 지표로 ADA 1부터 9까지 9수준으로 정의하였다. ADA가 클수록 자율차의 주행행태가 적극적이며, 전방차량과의 간격이 좁고 차로변경 시 급격한 차로변경 행태를 보인다.
- 본 연구에서는 시뮬레이션 환경에서 자율차의 거동을 추상화하여 실험을 수행하였다. 추상화란 시스템과 기술의 핵심적인 개념을 명확하게 간추려 단순화 시키는 것이다.
- 본 연구에서는 추상화된 자율협력차의 거동을 VISSIM 시뮬레이션 파라미터를 조정하여 구현하였다. 또한 자율 협력차의 자율주행적극성을 조정하기 위해 VISSIM내의 Driving Behaviors의 파라미터를 조정하였으며, 자율주행적극성을 9단계로 구분하고자 관련 파라미터값을 등간격으로 설정하였다.
- 분석시나리오는 사고 유무, 서비스수준 A-E, ADA 1-9, 자율협력차의 MPR 10-90% (10%단위로 증가)의 조합으로 구성하였으며, 총 810개 시나리오에 대해 Random seed(난수)를 다르게 적용하여 각각 5회의 시뮬레이션을 수행하였다.
- 차량추종 건수(F)는 Equation 4에 제시하였으며, 추종하는 이벤트(f)를 분석시간(t) 내 모든 차량(N)에 대하여 계산하였다. 비자율차의 상충률(CR)은 대상차량이 비자율차일 때를 기준으로 전방차량이 자율차(AV) 또는 비자율차량(MV)일 때의 발생하는 상충을 대상으로 계산하였다. 상충률의 산출식은 Equation 5에 제시하였으며, 수식에서 대상차량은 위 첨자로, 전방차량은 아래첨자로 표현하였다.
- 산출된 운영효율성 지표와 안전성 지표를 이용하여 적정 ADA를 도출하기 위해 지표를 표준화는 방법을 제시하였다. 표준화방법은 Jain et at.
- 안전성 지표를 설정하기 위하여 주행궤적자료를 통해 산출한 대리안전척도인 상충건수를 이용하여 비자율차의 상충률(Conflict rate, CR)의 개념을 정의하였다. 상충률은 두 차량의 차량추종 관계 대비 후미추돌 상충건수를 의미하며(후미추돌 상충건수/차량추종건수/시), 본 연구에서는 비자율차의 상충률을 하여 안전성 지표로 활용하였다. 비자율차의 상충률은 분석 대상차량이 비자율차이며, 전방차량이 자율차 또는 비자율차인 상황에서 발생하는 상충의 비율이다.
- 시뮬레이션 분석을 통해 교통상황별로 ADA에 따른 영향이 다른 것을 확인하였으며, 운영효율성과 안전성 지표를 표준화하여 적정 ADA를 도출하는 방법을 제시하였다. 운영효율성과 안전성 표준화 지표의 패턴은 안전성을 기준으로 2가지 패턴을 보이는 것으로 나타났다.
- 안전성 지표(PI s )를 환산한 수식은 Equation 6에 제시하 였으며, 1과 비자율차 상충률(CRMV)의 차를 산출 후 100을 곱한 값을 최종 지표로 정의하였다.
- 교통운영효율성과 안전성을 고려한 적정 ADA 도출 과정을 Figure 3에 제시하였다. 우선 시뮬레이션을 통해 Network data와 개별 주행궤적자료를 수집하고, 연구에서 설정한 운영효율성 지표와 안전성 지표를 산출 후 지표를 표준화하여 적정 ADA를 도출하는 과정을 거친다.
- 운영효율성과 안전성에 미치는 영향요인(LOS, MPR, 사고유무)의 패턴을 파악하기 위하여 가장 적극적인 주행행태인 ADA 9와 가장 소극적인 주행행태인 ADA 1을 비교하였다. LOS에 따른 패턴은 Table 2에 제시하였으며, 운영효율성의 경우 예측할 수 있는 결과와 동일하게 LOS에 따라 평균 속도가 감소하는 패턴을 보이는 것으로 나타났다.
- 표준화 수식은 Equation 7에 제시하였으며, 사고유무, LOS, MPR이 동일한 시나리오 중 최대값(max)과 최소값(min)을 이용하여 표준화된 지표(Stand)를 산출하였다. 이러한 산출과정을 통해 모든 시나리오에 대하여 운영효율성과 안전성에 대한 표준화 지표(PI)를 산출하였다.
- ADA가 클수록 자율차의 주행행태가 적극적이며, 전방차량과의 간격이 좁고 차로변경 시 급격한 차로변경 행태를 보인다. 이러한 자율주행적극성 개념을 이용하여 다양한 교통상황에 따른 시뮬레이션 분석을 수행하였으며, ADA, LOS, MPR, 사고유무에 따른 시나리오를 설정하였다. 교통 운영효율성을 분석하기 위한 지표로 평균 통행속도를 이용하였으며, 교통 안전성 지표는 상충률의 개념을 정의하여 비자율차의 상충률로 설정하였다.
- 따라서 본 연구에서는 자율주행시대 교통운영관리를 위한 새로운 개념으로 자율주행적극성을 정의하였으며, 자율주행적극성을 조절하여 교통류의 성능을 증대시킬 수 있는 방안을 제시하였다. 자율주행적극성은 개별 자율차주행행태의 적극성을 나타낼 수 있는 지표로서 이를 다양한 교통상황에 적용하여 자율주행적극성에 따른 운영효율 성과 안전성을 분석하였다. 미시교통시뮬레이션인 VISSIM의 기본 파라미터를 이용하여 자율주행적극성별 자율차의 거동을 구현하였으며, 자율주행적극성, 사고유무, 서비스수준(Level of service, LOS), 시스템 보급률(Market penetration rate, MPR)을 고려한 시나리오를 구성하여 분석을 수행하였다.
- 본 연구에서 제시한 자율주행시대의 새로운 교통운영관리 개념을 발전시키고, 실제 교통시스템에 적용하기 위해서는 다음과 같은 추가연구가 필요하다. 첫째, 본 연구에서는 시뮬레이션의 기본 파라미터를 활용하여 자율차의 자율주행적 극성을 구현하였다. 그러나 자율차를 구현하기 위한 시뮬레이션 상의 파라미터가 적정한지 검토할 필요가 있으며, 실제 자율차의 주행행태를 파악하여 시뮬레이션에 구현한다면 좀 더 현실적인 분석이 가능할 것으로 판단된다.
- (2011)에서 제시한 Min-Max Scaling 수식을 이용하였으며, 운영효율성과 안전성 지표를 0과 1사이의 값으로 표준화하였다. 표준화 수식은 Equation 7에 제시하였으며, 사고유무, LOS, MPR이 동일한 시나리오 중 최대값(max)과 최소값(min)을 이용하여 표준화된 지표(Stand)를 산출하였다. 이러한 산출과정을 통해 모든 시나리오에 대하여 운영효율성과 안전성에 대한 표준화 지표(PI)를 산출하였다.
대상 데이터
- 본 연구에서는 다양한 교통상황에 대한 ADA 분석을 수행하기 위하여 사고가 발생한 차로차단 상황과 사고가 발생하지 않은 상황으로 구분하여 분석을 진행하였다. 분석네트워크는 총 4 km의 연속류 직선도로이며, 사고상황의 경우 1950 m 지점부터 우측 2개 차로의 100 m를 차단하였다. 네트워크의 Desired speed는 80-120 km/h로 설정하였고, Warm-up time 600초와 분석시간 3600초를 합산한 4200초의 시뮬레이션 시간동안 수집된 자료를 분석하였다.
데이터처리
- 시뮬레이션 분석결과를 이용하여 운영효율성과 안전성 측면에서의 교통류 성능을 분석하였으며, 각 시나리오의 결과는 Random seed를 달리하여 도출된 결과를 동일 시나리오 별로 평균값을 산출하여 제시하였다. MPR, ADA, LOS, 사고유무가 운영효율성과 안전성에 미치는 영향을 파악하기 위하여 영향요인에 따른 패턴분석을 수행하였으며, 운영효율성과 안전성을 고려한 교통상황별 적정 ADA를 제시하였다.
이론/모형
- 표준화방법은 Jain et at.(2011)에서 제시한 Min-Max Scaling 수식을 이용하였으며, 운영효율성과 안전성 지표를 0과 1사이의 값으로 표준화하였다. 표준화 수식은 Equation 7에 제시하였으며, 사고유무, LOS, MPR이 동일한 시나리오 중 최대값(max)과 최소값(min)을 이용하여 표준화된 지표(Stand)를 산출하였다.
- 미시교통시뮬레이션인 VISSIM의 기본 파라미터를 이용하여 자율주행적극성별 자율차의 거동을 구현하였으며, 자율주행적극성, 사고유무, 서비스수준(Level of service, LOS), 시스템 보급률(Market penetration rate, MPR)을 고려한 시나리오를 구성하여 분석을 수행하였다. 교통 운영효율성 지표로는 평균 주행속도를 설정하였으며, 안전성 지표는 상충건수를 활용한 대리안전척도(Surrogate safety measure, SSM)를 정의하였다. 또한 두 지표를 표준화하여, 자율주행적극성에 따른 운영효율성과 안전성 관계 패턴과 각 교통상황별 적정 자율 주행적극성을 제시하였다.
- 등간격의 범위와 자율차를 구현하기 위한 VISSIM 자체 파라미터 값은 기존문헌에서 제안한 파라미터값을 이용하여 구현하였다(UK Department of Transportation, 2016).
- 비자율차의 상충률(CR)은 대상차량이 비자율차일 때를 기준으로 전방차량이 자율차(AV) 또는 비자율차량(MV)일 때의 발생하는 상충을 대상으로 계산하였다. 상충률의 산출식은 Equation 5에 제시하였으며, 수식에서 대상차량은 위 첨자로, 전방차량은 아래첨자로 표현하였다.
- 안전성 지표를 설정하기 위하여 주행궤적자료를 통해 산출한 대리안전척도인 상충건수를 이용하여 비자율차의 상충률(Conflict rate, CR)의 개념을 정의하였다. 상충률은 두 차량의 차량추종 관계 대비 후미추돌 상충건수를 의미하며(후미추돌 상충건수/차량추종건수/시), 본 연구에서는 비자율차의 상충률을 하여 안전성 지표로 활용하였다.
성능/효과
- 안전성 측면에서는 사고가 발생하여 차로가 차단된 경우 비자율차의 상충률이 낮은 것으로 분석되었으며, 이는 평균 주행속도가 낮기 때문인 것으로 판단된다. ADA 9이고 사고가 발생하지 않은 상황에서는 교통량이 많을수록 안전성이 증대되는 것으로 분석되었으나, 이외의 시나리오에서는 교통량, ADA, 사고유무에 따라 다른 패턴을 보이는 것으로 분석되었다.
- 분석결과, 사고가 발생하지 않은 상황에서는 LOS A-C까지는 모두 패턴2인 것으로 나타났으며, LOS D인 경우는 MPR에 따라 패턴이 나누어지는 것으로 나타났다. LOS D이며 MPR 60% 이상에서는 패턴2인 것으로 분석되었으나, MPR이 50% 이하인 경우에는 패턴1을 보이는 것으로 분석되었다. LOS E인 상황에서도 패턴1로 분석되었으며, 패턴1인 경우는 적정 ADA가 3-4수준인 것으로 나타났다.
- LOS에 따른 패턴은 Table 2에 제시하였으며, 운영효율성의 경우 예측할 수 있는 결과와 동일하게 LOS에 따라 평균 속도가 감소하는 패턴을 보이는 것으로 나타났다. LOS가 A인 교통상황에서는 ADA와 사고유무에 따른 영향이 운영효율성 측면에서 미비한 것으로 나타났다. 그러나 사고가 발생한 상황이나 ADA 1인 경우, 운영효율성이 저하되는 것으로 분석되었다.
- 운영효율성과 안전성 표준화 지표의 패턴은 안전성을 기준으로 2가지 패턴을 보이는 것으로 나타났다. 분석결과, 교통량이 적고 통행자유도가 높은 경우 ADA와 표준화 지표가 비례하는 패턴2의 그래프 형태를 보였다. 반면 통행자유도가 낮은 경우는 ADA가 증가함에 따라 안전성 표준화 지표가 감소하는 패턴1의 형태를 보이며, ADA 3-4가 적정한 ADA로 도출되었다.
- 본 연구에서 분석한 모든 시나리오에 대해 위와 같은 방법으로 운영효율성과 안전성의 패턴을 파악하여 적정 ADA를 도출한 결과를 Table 5에 제시하였다. 분석결과, 사고가 발생하지 않은 상황에서는 LOS A-C까지는 모두 패턴2인 것으로 나타났으며, LOS D인 경우는 MPR에 따라 패턴이 나누어지는 것으로 나타났다. LOS D이며 MPR 60% 이상에서는 패턴2인 것으로 분석되었으나, MPR이 50% 이하인 경우에는 패턴1을 보이는 것으로 분석되었다.
- 분석요인에 따른 패턴비교 결과, 사고발생에 따라 차로가 차단될 경우 운영효율성이 저하되지만, 통생속도가 감소함으로써 안전성이 증대되는 것으로 분석되었다. 자율주행적극성이 높은 ADA 9인 경우, ADA 1인 경우에 비해 운영효율성이 증대되는 것으로 분석되었으나, 안전성은 다소 저하되는 것으로 나타났다.
- 사고가 발생한 경우의 안전성 패턴을 분석해보면, ADA와 상관없이 자율차의 비율이 높아질수록 안전성이 증대되는 것으로 나타났다. 사고가 발생하지 않은 상황에서는 대체적으로 안전성이 낮은 것으로 나타났으며, ADA 9인 경우에서는 MPR이 증가할수록 안전성이 다소 저하하는 패턴을 보였다.
- 운영효율성 분석결과, ADA 1인 상황에서는 MPR이 증가할수록 운영효율성이 저하되는 반면 ADA 9에서는 MPR이 증가할수록 운영효율성이 증대하는 것으로 분석되었다. 사고가 발생한 경우의 안전성 패턴을 분석해보면, ADA와 상관없이 자율차의 비율이 높아질수록 안전성이 증대되는 것으로 나타났다. 사고가 발생하지 않은 상황에서는 대체적으로 안전성이 낮은 것으로 나타났으며, ADA 9인 경우에서는 MPR이 증가할수록 안전성이 다소 저하하는 패턴을 보였다.
- LOS E인 상황에서도 패턴1로 분석되었으며, 패턴1인 경우는 적정 ADA가 3-4수준인 것으로 나타났다. 사고가 발생한 상황에서는 LOS A,B에서는 모두 패턴2로 ADA 9가 가장 적절한 것으로 분석된 반면, LOS가 C이하인 경우는 패턴1의 패턴을 보이며 ADA 3-4가 적정 ADA로 분석되었다. 전반적으로 교통량이 적고 통행자유도가 높은 교통상황인 경우 ADA가 증가할수록 교통류 성능이 증대하는 것으로 분석되었으나, 통행자유도가 낮은 경우는 운영효율성과 안전성의 관계가 패턴1로 나타나 ADA 3-4가 적정한 자율주행적극성인 것으로 나타났다.
- 자율주행적극성이 높은 ADA 9인 경우, ADA 1인 경우에 비해 운영효율성이 증대되는 것으로 분석되었으나, 안전성은 다소 저하되는 것으로 나타났다. 안전성의 경우 대부분 MPR이 증가함에 따라 교통류 퍼포먼스가 증대되는 패턴을 보이는 것으로 분석되었으나, 교통량에 따른 영향은 ADA와 사고유무에 따라 다른 패턴을 보이는 것으로 나타났다.
- MPR에 따른 운영효율성과 안전성의 패턴은 Table 3에 제시하였으며, MPR에 따른 차이를 명확하게 비교하기 위하여 MPR 10%, 50%, 90%를 대표적으로 분석하였다. 운영효율성 분석결과, ADA 1인 상황에서는 MPR이 증가할수록 운영효율성이 저하되는 반면 ADA 9에서는 MPR이 증가할수록 운영효율성이 증대하는 것으로 분석되었다. 사고가 발생한 경우의 안전성 패턴을 분석해보면, ADA와 상관없이 자율차의 비율이 높아질수록 안전성이 증대되는 것으로 나타났다.
- 시뮬레이션 분석을 통해 교통상황별로 ADA에 따른 영향이 다른 것을 확인하였으며, 운영효율성과 안전성 지표를 표준화하여 적정 ADA를 도출하는 방법을 제시하였다. 운영효율성과 안전성 표준화 지표의 패턴은 안전성을 기준으로 2가지 패턴을 보이는 것으로 나타났다. 분석결과, 교통량이 적고 통행자유도가 높은 경우 ADA와 표준화 지표가 비례하는 패턴2의 그래프 형태를 보였다.
- 분석요인에 따른 패턴비교 결과, 사고발생에 따라 차로가 차단될 경우 운영효율성이 저하되지만, 통생속도가 감소함으로써 안전성이 증대되는 것으로 분석되었다. 자율주행적극성이 높은 ADA 9인 경우, ADA 1인 경우에 비해 운영효율성이 증대되는 것으로 분석되었으나, 안전성은 다소 저하되는 것으로 나타났다. 안전성의 경우 대부분 MPR이 증가함에 따라 교통류 퍼포먼스가 증대되는 패턴을 보이는 것으로 분석되었으나, 교통량에 따른 영향은 ADA와 사고유무에 따라 다른 패턴을 보이는 것으로 나타났다.
- 적정 ADA를 도출하기 위하여 운영효율성 지표와 안전성 지표를 표준화한 결과, ADA가 증가할수록 운영효율성 지표는 증가하는 것으로 분석되었다. 그러나 안전성 지표는 사고유무, LOS, MPR 조건에 따라 두 가지 패턴을 보이는 것으로 분석되었으며, Table 4에 운영효율성과 안전성 표준화 지표의 대표적인 패턴에 대한 예시를 제시하였다.
- 사고가 발생한 상황에서는 LOS A,B에서는 모두 패턴2로 ADA 9가 가장 적절한 것으로 분석된 반면, LOS가 C이하인 경우는 패턴1의 패턴을 보이며 ADA 3-4가 적정 ADA로 분석되었다. 전반적으로 교통량이 적고 통행자유도가 높은 교통상황인 경우 ADA가 증가할수록 교통류 성능이 증대하는 것으로 분석되었으나, 통행자유도가 낮은 경우는 운영효율성과 안전성의 관계가 패턴1로 나타나 ADA 3-4가 적정한 자율주행적극성인 것으로 나타났다.
후속연구
- 마지막으로 본 연구에서는 사고유무, LOS, MPR에 따른 ADA를 분석하고, 적정 ADA를 도출하는 방법을 제시하였다. 그러나 도로의 기하구조 특성, 집중관리구간 등 ADA 조절 구간의 특성에 따라 적정 ADA를 분석하고 조절하는 자율주행적극성 연구를 추가적으로 진행하여 실질적으로 적용 가능한 교통운영관리 전략 수립 방안 연구를 수행할 필요가 있다.
- 첫째, 본 연구에서는 시뮬레이션의 기본 파라미터를 활용하여 자율차의 자율주행적 극성을 구현하였다. 그러나 자율차를 구현하기 위한 시뮬레이션 상의 파라미터가 적정한지 검토할 필요가 있으며, 실제 자율차의 주행행태를 파악하여 시뮬레이션에 구현한다면 좀 더 현실적인 분석이 가능할 것으로 판단된다. 둘째, 기존문헌에서 제시한 자율차 파라미터 조정 범위에 따라 ADA를 9수준으로 구분하였다.
- 본 연구는 자율차의 주행행태를 고려한 자율주행시대의 새로운 교통운영관리 개념을 제시하였다는데 의의가 있다. 또한 향후 다가올 자율주행시대의 교통운영관리 측면에서, 본 연구의 연구결과를 활용하여 자율주행적 극성을 조절함으로써 교통 운영효율성과 안전성을 극대화시킬 수 있는 최적의 교통운영관리 전략을 수립할 수 있을 것으로 판단된다.
- 본 연구에서 제안하는 자율주행적극성은 자율주행시대 교통운영관리를 위한 새로운 서비스의 개념이며, 이러한 자율주행적극성을 조절하는 것은 V2X를 통한 교통운영관리센터(Traffic management center, TMC)의 운영관리전략으로서 활용될 수 있다. TMC는 교통류의 운영효율성과 안전성을 효과적으로 관리하기 위해 자율차를 포함한 도로이용자에게 효과적인 정보를 제공해야한다.
- 변화된 교통류의 정보는 다시 TMC를 통해 수집되어 새로운 교통상황이 반영된 교통운영관리가 가능한 환경을 구현할 수 있다. 이러한 ADA 조절을 통한 교통운영관리 서비스는 자율차와 비자율차가 혼재된 혼합교통류의 정보가 순환하고 새로운 ADA 정보로 공급되는 일련의 과정으로, 자율주행시대의 새로운 교통운영관리 전략에 수립에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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