초록 ▼

□ 연구개요
해외 학계와 산업계에서는 속도와 운행 방향을 스스로 결정하는 무인 자동차의 연구가 활발히 이루어지고 있고 그것에 대해 언론에 보도도 많이 되고 있는 반면, 자동화 고속도로는 아직까지 큰 주목을 받지 못하고 있다. 자동화 고속도로는 차량들이 도로 시스템에 진입하면 운전자가 개별 차량을 운전할 필요가 없이 중앙 통제 시스템이 자동화 고속도로 내 모든 차량의 운행과 도로의 정체 관리 그리고 교통량 분배 등을 총괄적으로 관할하는 인공지능 시스템이다.
과거의 전산학과 산업공학에서 하던 연구가 개별 자동차의 shorte

□ 연구개요
해외 학계와 산업계에서는 속도와 운행 방향을 스스로 결정하는 무인 자동차의 연구가 활발히 이루어지고 있고 그것에 대해 언론에 보도도 많이 되고 있는 반면, 자동화 고속도로는 아직까지 큰 주목을 받지 못하고 있다. 자동화 고속도로는 차량들이 도로 시스템에 진입하면 운전자가 개별 차량을 운전할 필요가 없이 중앙 통제 시스템이 자동화 고속도로 내 모든 차량의 운행과 도로의 정체 관리 그리고 교통량 분배 등을 총괄적으로 관할하는 인공지능 시스템이다.
과거의 전산학과 산업공학에서 하던 연구가 개별 자동차의 shortest path 탐색이나 차량 몇 대의 경로의 최적화를 연구하는 vehicle routing 등이었다면, 이 연구는 시스템 내의 모든 자동차들이 각기 다른 출발지와 목적지가 주어졌을 경우, 실시간 정체 상황을 고려하여 경로 탐색의 최적화를 목적으로 한다는 점에서 보다 시스템 운영 측면이 강하다. 기존 이론들이 그대로 쓰일 수 없는 이유는, 개별 자동차의 최적화된 경로 탐색이 도로 시스템 전체적인 관점에서의 최적화를 보장하지 않고 국지적인 정체를 발생시키는 경우가 많기 때문이다. 즉, 개별자동차들의 local optimum 경로가 국지적인 정체를 야기하여 도로 전체의 global한 운영 관점에서는 교통 유량 균형을 저해할 수 있는 것이다.
본 연구는 자동화 고속도로에서의 운영 최적화를 위하여 교통 분배 최적화, 동적 경로탐색, 자동화 교통제어 기법의 3가지 핵심 기술을 확보하는 게 목표이다. 그 목표를 위해서 교통량과 정체에 영향을 미치는 주요 인자들의 상관관계를 도출하여 교통 예측 모델을 수립하였다. 그리고, 실시간 교통 정체를 감안하여 시스템 내의 모든 자동차의 교통량 분배를 관할할 지능적인 경로 탐색 방법을 연구하였다.

□ 연구 목표대비 연구결과
1차년도는 전체 프로젝트를 위한 기본 framework을 구성하였다. AnyLogic 프로그램을 사용하여 자동화 고속도로 시뮬레이션 모델링을 구축하였다. 고속도로 구간마다 정체 정도를 측정 cost function을 도출하고, 도출된 cost function을 사용하여 routing시 정체가 높을수록 페널티를 크게 주는 방향으로 정체 기반 static routing 알고리즘을 개발하여 시뮬레이션 실험을 진행하였다.
2차년도에는 1차년도에서 static routing의 한계점을 인식하고 실시간 정체를 반영할 수 있는 dynamic routing 알고리즘을 추가하였다. Static routing의 평균 travel time이 5,197초가 나온 것 대비, dynamic routing의 평균 travel time은 1,507초로 급격하게 감소함을 확인하였다. 하지만, 현재의 도로 정체 상태를 보고 경로를 선택했을 경우, 특정 경로로 차량이 많이 몰리는 부작용이 발생했다. 이것을 해결하기 위해서는 travel time prediction model이 필수적으로 필요했다.
3차년도에는 기존에 연구되었던 MetaNet을 바탕으로 해서 교통량의 변화에 따른 미래의 travel time을 예측하였다. 이 연구에서는 교통량 밀도(veh/km)별 속력(km/h)을 prediction model로 사용하였다. Prediciton 모델을 사용하기 전 평균 travel time 이 1,507초, 편차 190초에서 prediction 모델을 사용하고 나서는 평균 travel time이 1,261초이고 표준편차는 47초로 급격하게 줄어드는 결과를 확인할 수 있다. 1,2,3차년도 모두 기존 목표로 한 연구 항목을 모두 달성했고, 결과도 매우 우수하게 도출되었다.

□ 연구개발결과의 중요성
시뮬레이션 결과에서 보았듯이, 고속도로에서의 경로 탐색 시, 각각의 차량의 선택에 맡긴다면 특정 경로에 정체가 많이 발생할 수 밖에 없다. 하지만, 자동화 고속도로에서는 만약 중앙 시스템이 교통량 분배를 지능적으로 한다면 특정 목적지까지 차량들의 travel time이 줄어들고 비슷한 목적지를 가는 차량들의 travel time의 편차도 최소화된다는 결과를 확인하였다. 이것은 자동화 고속도로 시스템에서 교통량 분배 알고리즘이 효율적으로 개발된다면, 특정 지역의 정체가 발생하지 않게 전체 고속도로를 잘 제어할 수 있다는 의미이다.
개별 차량의 경로 최적화인 무인 자동차 연구가 어느 정도 진척이 된다면, 자동화 고속도로에 대한 연구도 필연적으로 주목받을 수 밖에 없고, 그 때 자동화 고속도로에서의 경로 탐색 및 교통량 분배는 필연적으로 도입되어야 하는 주제이다. 본 연구의 결과가 자동화 고속도로의 조기 도입에 큰 기여를 할 수 있으리라 본다.

(출처 : 연구결과 요약문 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 3
• 목차 ... 4
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 5
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 6
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 9
• 4. 참고문헌 ... 11
• 5. 연구성과 ... 13
• 끝페이지 ... 13