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문제 정의
- 따라서 선행 연구에서는 기존의 수동적인 교통 신호 운영에 대한 평가방법을 적용하였으나 소외되어 있던 교통소통 이력정보를 활용하기 위해 본 연구에서는 객관적인 교통신호운영 대안 평가를 수행할 수 있도록 IOC 임계값에 대한 가이드라인을 시공간적 특성을 반영하여 도출하고자 한다.
- 이를 사용할 수 있다면 도시부 도로 및 신호 운영 시스템 발전에 다양한 방향으로 활용될 수 있을 것으로 전망된다. 본 논문에서 주 간선도로와 보조 간선도로에 국한된 지역적 특성을 반영하여 강남권과 강북권 축에 해당하는 교차로를 대상으로 혼잡강도 임계값 연구를 수행하였다. 그러나 다양한 지역적 특성을 반영한 것으로 보기에는 정밀한 추정이라는 측면에서는 한계가 있다.
- 본 연구는 서울특별시의 다양한 등급 도로교통 환경에서 ESPRESSO로 교통신호 운영 상태를 평가할 때 필요한 IOC 지표 ‘임계값’ 에 대한 특성을 분석하고 현장 실무에서 사용할 제안 값을 도출한다.
- 본 연구는 주관적이고 공정성이 떨어지는 기존 교통신호운영 평가방법을 탈피하여 신호 운영 DB 갱신이 될 때 신호 교차로 사전-사후 분석에 대해 합리적이고 객관적인 공학적 비교 분석이 가능하도록 방향을 제시하였기에 방법론적인 측면에서 의미를 가진다고 할 수 있다.
가설 설정
- Ho : 임계값 차이의 의미는 모두 동일하여 무의미 하다
제안 방법
- 특정 교차로가 개선될 경우 단기적으로 소통이 나아졌다고 판단될 수 있으나, 시간이 경과하며 교통량이 분배되어 다시 정체가 발생될 것으로 판단되어 60일 이상은 분석기간에서 제외하였다. 60일 이하의 기간으로 1일, 7일, 14일, 30일, 60일로 나누어서 분석하였다. 또한 각각의 분석 기간마다 오전, 오후첨두시와 오후, 야간비첨두시로 나누어 시간적 특성을 반영하였다.
- 그렇기 때문에 링크 위치 정보에 대한 부분을 알아내기 위하여 지리 정보 체계 응용 프로그램인 Q-Geographic Information System(QGIS)를 이용하였다. TOPIS 링크도면자료와 서울시 지도레이어를 프로그램에 입력하여 도면상에서 찾고자 하는 교차로를 찾고 각각의 주행 링크 속성에서 일련번호를 추출하였다.
- 실제로 신호시간, 연동값, 그룹관련 변경 이력이 있는 2016년 10월 18일(강남권 강남대로, 학동로), 2016년 10월 11일(강북권 신촌로), 2016년 09월 19일(강북권 노해로)을 분석 기준일로 정하여 지역적 특성을 반영하였다. 그러나 신호운영데이터베이스 갱신이력자료가 서류상에는 오전 10시로 기재되어 있지만 현장 교차로에도 같은 시간에 신호 DB 갱신이 적용되었다고 기대하기 어렵기 때문에 갱신 일을 제외한 사전-사후를 일단위로 분석을 실시했다. 또한 객관적인 혼잡상황을 표현하기 위하여 분석 속도 항목은 10km/h, 15km/h, 20km/h, 25km/h, 30km/h로 나누어서 분석하였다.
- 또한 각 분석기간의 첨두시와 비첨두시를 구분하여 총 1,900회(19×5×5×4) 분석을 수행하였다.
- 60일 이하의 기간으로 1일, 7일, 14일, 30일, 60일로 나누어서 분석하였다. 또한 각각의 분석 기간마다 오전, 오후첨두시와 오후, 야간비첨두시로 나누어 시간적 특성을 반영하였다.
- 그러나 신호운영데이터베이스 갱신이력자료가 서류상에는 오전 10시로 기재되어 있지만 현장 교차로에도 같은 시간에 신호 DB 갱신이 적용되었다고 기대하기 어렵기 때문에 갱신 일을 제외한 사전-사후를 일단위로 분석을 실시했다. 또한 객관적인 혼잡상황을 표현하기 위하여 분석 속도 항목은 10km/h, 15km/h, 20km/h, 25km/h, 30km/h로 나누어서 분석하였다. 분석 기간에 대해서는 사전-사후 비교 및 데이터 분석을 통해 의미를 보이는 기간이 있을 것이라 판단했다.
- 본 연구에서 다양한 교차로 표본을 분석하기 위해 TOPIS에서 사용하고 있는 도로 분류 체계(간선도로, 보조간선도로, 기타도로)를 적용하였다. 그러나 기타도 로를 본 연구에서 분석하기에는 TOPIS에서 기타도로라 정의한 기타도로의 규모 및 의미가 다양하고 불명확했다.
- 수집된 자료를 분석하기 위하여 Fig 1과 같이 연구를 진행하였다. 우선 컴퓨터 데이터베이스 프로그램 (Postgresql)을 사용하여 지역적 특성(간선도로, 보조 간선도로)과 시간적 특성(첨두시, 비첨두시)이 구분된 데이터를 추출하였다. 추출된 데이터에서 통계적 유의성을 내포하는지 확인하기 위해 통계분석 프로그램(SPSS)을 사용하여 분산 분석, 던컨 검증을 수행하였다.
- 이는 온라인 평가 모형으로 중앙장치로부터 직접 모의실험 모형으로부터 제어를 받아 Cycle, Offset, Split Model for Seoul(COSMOS) 시스템을 구동하는 방식을 제안하였다.
- 혼잡강도는 분석 대상시간 전체 동안 관측된 교통소통 수준 대비 임계 수준 이하의 열악한 교통소통 수준이 관측된 시간의 비율로 정의된다. 해당 지표를 사용하여 교통신호 운영상황 갱신 전과 후의 상황을 비교함으로써 교통신호시간 개선에 따른 효과를 파악하게 한다.
대상 데이터
- 던컨 검증분석은 본 연구에 반영된 ‘혼잡강도’ 임계 속도(10km/h, 15km/h, 20km/h, 25km/h, 30km/h) 적용에 따라 수집되는 자료를 대상으로 수행하였다.
- 동일한 비교 분석를 위해 각 연동제어군마다 5개의 교차로를 선정하려 했다. 그러나 강북권의 보조간선도로에 해당하는 Area B2)에는 5개 교차로가 변경 이력이 같은 날에 수행된 연동제어군은 찾을 수 없었고 5개에 가까운 4개의 교차로 변경 이력이 있는 연동 제어군을 선택하게 되었다.
- 따라서 기타도로를 제외한 강남권과 강북권에서 실제로 신호시간, 연동값, 그룹관련 변경 이력이 같은 날에 수행된 간선도로와 보조간선도로를 선정했다.
- 본 연구를 위하여 (1) 서울특별시 TOPIS로부터 5분 단위로 기록된 2016년 한 해 서울시 전체 교통소통 자료 1식 및 서울시 TOPIS 교통정보 기반자료(링크 자료) 1식 (서울특별시, 2016a), (2) 서울특별시 교통운영과로부터 서울시 전체 신호운영데이터베이스자료 1식, 2016년 신호제어기, 신설, 유지보수 및 신호운영데이터베이스 갱신이력자료 1식(서울특별시, 2016b) 등을 수집하였다.
- 본 연구에 사용된 서울특별시 TOPIS 자료는 서울시 관내 영업용 차량에 장착된 Digital Tacho Graph (DTG) 장치로부터 수집되는 원시자료를 Fig. 2와 같이 5분 단위로 가공한 가공자료로, 주행 날짜, 주행 시간, 주행 링크, 속도 자료 등을 포함한다.
- 수집된 신호교차로 운영상황 갱신 이력정보자료를 참조하여 갱신 일을 기준으로 사전-사후 분석을 수행하였다. 실제로 신호시간, 연동값, 그룹관련 변경 이력이 있는 2016년 10월 18일(강남권 강남대로, 학동로), 2016년 10월 11일(강북권 신촌로), 2016년 09월 19일(강북권 노해로)을 분석 기준일로 정하여 지역적 특성을 반영하였다. 그러나 신호운영데이터베이스 갱신이력자료가 서류상에는 오전 10시로 기재되어 있지만 현장 교차로에도 같은 시간에 신호 DB 갱신이 적용되었다고 기대하기 어렵기 때문에 갱신 일을 제외한 사전-사후를 일단위로 분석을 실시했다.
- 연구를 진행함에 DTG 자료의 사용에는 제한적인 부분이 있어 분석 자료로 사용된 5분 단위 속도자료만을 사용할 수 있었다. 제한된 DTG 자료 중에는 차량 개별의 GPS 자료가 있다.
- 이러한 TOPIS 자료는 1개월 당 3개의 텍스트 파일, 총 1년 36개 파일로 구성된다. 해당 자료의 길이는 155,228,409행이며, 파일의 크기는 개 당 약 500MB 정도에 해당한다(1년 총 18.
- 연구를 진행함에 DTG 자료의 사용에는 제한적인 부분이 있어 분석 자료로 사용된 5분 단위 속도자료만을 사용할 수 있었다. 제한된 DTG 자료 중에는 차량 개별의 GPS 자료가 있다. 이를 사용할 수 있다면 도시부 도로 및 신호 운영 시스템 발전에 다양한 방향으로 활용될 수 있을 것으로 전망된다.
- 이러한 TOPIS 자료는 1개월 당 3개의 텍스트 파일, 총 1년 36개 파일로 구성된다. 해당 자료의 길이는 155,228,409행이며, 파일의 크기는 개 당 약 500MB 정도에 해당한다(1년 총 18.0GB). 그러나 해당 TOPIS 자료에서는 링크별 속도 자료는 기록되어 있지만 추가적으로 필요한 교차로의 주행 링크에 대한 위치 정보는 포함이 되어 있지 않은 상태이다(시작노드와 도착노드에 대한 정보 미포함).
데이터처리
- ANOVA 분석을 통한 상기 가설검정 실험 결과, F 비가 F 기각치를 넘지 못하는 경우는 기각, F비가 F 기각치를 넘는 경우에는 기각하지 못하는 것으로 하여 분석을 수행하였다.
- 또한 각 분석기간의 첨두시와 비첨두시를 구분하여 총 1,900회(19×5×5×4) 분석을 수행하였다. 그러나 분석을 통해 산출된 자료의 양이 방대하였고 이를 비교 분석하는데 있어 한계가 있어 SPSS 통계 프로그램을 활용하여 분석하였다.
- 분석에 사용된 임계값들 중 보다 나은 효율성을 담보하는 값들을 확인하기 위하여 던컨 검증 분석 (Duncan’ s Test)을 추가로 수행하였다.
- 상기 ANOVA 분석을 통하여 신호교차로 운영상태 개선 전·후 ‘비교분석 기간’ 과 ‘혼잡강도’ 에 사용되는 각 ‘임계값’ 들에 따라 분석 효율성이 달라질 수 있음을 파악하였다.
- 수집된 신호교차로 운영상황 갱신 이력정보자료를 참조하여 갱신 일을 기준으로 사전-사후 분석을 수행하였다. 실제로 신호시간, 연동값, 그룹관련 변경 이력이 있는 2016년 10월 18일(강남권 강남대로, 학동로), 2016년 10월 11일(강북권 신촌로), 2016년 09월 19일(강북권 노해로)을 분석 기준일로 정하여 지역적 특성을 반영하였다.
- 이들 임계값 사이에 통계적인 차이가 존재하는지를 파악하기 위하여 해당 자료를 1일, 7일, 14일, 30일, 60 일로 정렬하고 10km/h 군집, 15km/h 군집, 20km/h 군집, 25km/h 군집, 30km/h 군집으로 분류하여 일원분산 분석(Analysis of Variance; ANOVA)을 실시하였다. ANOVA 통계분석에 사용된 가설검정실험 내용은 다음과 같다.
- 절대 값으로 나타낸 상기 데이터를 기반으로 통계적인 차이점과 특이 경향을 보이는 데이터를 추출하기 위해 분산 분석과 비모수 파라미 터(non parametric) 통계분석(Duncan’ s Test)을 수행하였다.
- 우선 컴퓨터 데이터베이스 프로그램 (Postgresql)을 사용하여 지역적 특성(간선도로, 보조 간선도로)과 시간적 특성(첨두시, 비첨두시)이 구분된 데이터를 추출하였다. 추출된 데이터에서 통계적 유의성을 내포하는지 확인하기 위해 통계분석 프로그램(SPSS)을 사용하여 분산 분석, 던컨 검증을 수행하였다. 본 연구에서 2016년 서울시 전체 통행 속도는 24.
이론/모형
- 그러나 해당 TOPIS 자료에서는 링크별 속도 자료는 기록되어 있지만 추가적으로 필요한 교차로의 주행 링크에 대한 위치 정보는 포함이 되어 있지 않은 상태이다(시작노드와 도착노드에 대한 정보 미포함). 그렇기 때문에 링크 위치 정보에 대한 부분을 알아내기 위하여 지리 정보 체계 응용 프로그램인 Q-Geographic Information System(QGIS)를 이용하였다. TOPIS 링크도면자료와 서울시 지도레이어를 프로그램에 입력하여 도면상에서 찾고자 하는 교차로를 찾고 각각의 주행 링크 속성에서 일련번호를 추출하였다.
성능/효과
- 간선도로 및 보조 간선도로의 분석 기간은 14일에서 60일 사이에 적합하다는 것이 확인되었다. 간선도로의 경우, 오후 첨두 및 주간 비첨두에서는 임계 속도 20km/h를 사용하는 것이 효율적이었다.
- 교통소통 사전상황 대비 교통소통 사후상황의 차이가 통계적으로 두드러지는 값이 임계값으로서 효율적일 것으로 판단했다.
- 보조 간선도로의 경우, 오후 첨두와 주간 비첨두에서는 20km/h를 임계 속도로 사용하는 것이 효율적이었다. 오전 첨두 및 야간 첨두시에서 임계 속도 30km/h를 사용하는 것이 효율적이었다.
- 간선도로의 경우, 오후 첨두 및 주간 비첨두에서는 임계 속도 20km/h를 사용하는 것이 효율적이었다. 오전 첨두시 및 야간 비첨두에서는 임계 속도 25 km/h를 사용하는 것이 효율적이었다. 보조 간선도로의 경우, 오후 첨두와 주간 비첨두에서는 20km/h를 임계 속도로 사용하는 것이 효율적이었다.
- 오전 첨두의 경우 대부분의 분석 기간이 25km/h를 임계속도로 활용하는 것이 효율적이라는 결과를 나타냈고, 오후 첨두의 경우 대부분의 분석 기간이 20km/h를 임계속도로 사용하는 것이 효율적이라는 결과를 나타냈다. 주간 비첨두의 분석 결과, 대부분의 분석 기간이 20km/h를 임계속도로 사용하는 것이 효율적이라는 결과를 나타냈고, 교통량이 대부분의 분석 기간이 25km/h를 임계속도로 사용하는 것이 효율적이라는 결과를 나타냈다.
- 오전 첨두의 분석 결과는 분석 기간이 30km/h를 임계속도로 사용하는 것이 효율적이라는 결과를 나타냈고 오후 첨두의 경우 대부분의 분석 기간이 20km/h를 임계속도로 사용하는 것이 효율적이라는 결과를 나타냈다. 주간 비첨두의 경우 대부분의 분석 기간이 20km/h 를 임계속도로 사용하는 것이 효율적이라는 결과를 나타냈고 야간 비첨두의 경우 대부분의 분석 기간이 30km/h를 임계속도로 사용하는 것이 효율적이라는 결과를 나타냈다.
- 오전 첨두의 경우 대부분의 분석 기간이 25km/h를 임계속도로 활용하는 것이 효율적이라는 결과를 나타냈고, 오후 첨두의 경우 대부분의 분석 기간이 20km/h를 임계속도로 사용하는 것이 효율적이라는 결과를 나타냈다. 주간 비첨두의 분석 결과, 대부분의 분석 기간이 20km/h를 임계속도로 사용하는 것이 효율적이라는 결과를 나타냈고, 교통량이 대부분의 분석 기간이 25km/h를 임계속도로 사용하는 것이 효율적이라는 결과를 나타냈다.
후속연구
- 서울시의 ESPRESSO 시스템은 교통신호 운영변수가 갱신된 시점 이력자료를 기준으로 교통신호시간 개선 전후의 교통소통 수준의 차이를 비교하는 기능을 제공한다. 또한 특정 기간 및 공간(권역, 축, 교차로)을 대상으로 교통소통 상태를 비교하여 교통신호시간 개선이 필요한 지점을 이용자들에게 제안하는 기능을 제공한다.
- 마지막으로 신호 교차로 평가에 있어 상기 제시한 한계점들을 추후 연구를 통해 보완한다면 정밀한 최적 혼잡강도 임계값을 도출할 수 있을 것으로 기대한다.
- 본 연구 결과를 실무에 직접 활용할 경우, 운전자 관점에서 보다 나은 환경에서 신호교차로를 운영할 수 있는 안정적이며 원활한 도로환경이 만들어질 것으로 기대된다. 또한 신호 교차로의 운영적인 관점에서 운영에 대하여 직접적인 조사에 따른 조치가 아닌 데이터를 이용한 분석을 통해 문제점을 해결해 나갈 수 있다는 부분에서 운영자의 부담이 줄어들 것으로 보인다.
- 제한된 DTG 자료 중에는 차량 개별의 GPS 자료가 있다. 이를 사용할 수 있다면 도시부 도로 및 신호 운영 시스템 발전에 다양한 방향으로 활용될 수 있을 것으로 전망된다. 본 논문에서 주 간선도로와 보조 간선도로에 국한된 지역적 특성을 반영하여 강남권과 강북권 축에 해당하는 교차로를 대상으로 혼잡강도 임계값 연구를 수행하였다.
- 또한 신호 교차로의 운영적인 관점에서 운영에 대하여 직접적인 조사에 따른 조치가 아닌 데이터를 이용한 분석을 통해 문제점을 해결해 나갈 수 있다는 부분에서 운영자의 부담이 줄어들 것으로 보인다. 특히 운영자가 신호교차로에 대하여 다양한 한계점을 극복하고 자세히 신경 쓸 수 없는 부분까지 고려할 수 있는 다양한 관점에서 교차로 운영이 가능할 것으로 보인다.
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