Ⅰ. 서 론

1. 연구의 배경 및 목적

도로용량편람은 국내 교통류의 특성을 바탕으로 국내 및 교통 선진국의 연구 이론을 반영하여 각 도로시설 유형을 정의하고 그 효과를 분석하여 기 존 도로의 확장이나 새로운 도로 건설의 지표로서 활용되어 왔다. 1992년 건설부(현 국토교통부)에서 국내 최초의 도로용량편람을 발간하였다. 이후 우 리나라의 급속한 경제성장을 발판으로 전국 자동차 등록대수는 1992년 12월 약 700만대에서 2001년 12 월 약 1300만대로 십년 사이 두 배 가까이 증가하 였다. 이에 따라 변한 교통류 상황에 적합한 새로운 지침서의 필요성이 대두되었고 2001년 건설교통부 (현 국토교통부)에 의하여 도로용량편람이 새롭게 발간되었다. 2005년 오타 및 오기를 수정하고 애매 하게 표현되었던 내용을 명확하게 설명하여 인쇄본 을 제공한 뒤, 2013년 국토해양부(현 국토교통부)가 새로운 도로용량편람을 발간하였다. 2013년의 도로 용량편람은 회전교차로, 고속도로 진출입 연결로와 일반도로 교차지점, 버스전용차로 등의 새로운 분 석방법을 포함함으로써 국내 교통량과 서비스수준 평가를 위해 지속적인 노력을 아끼지 않고 있다[1].

특히 도로용량편람은 신호교차로의 서비스수준 을 분석하기 위하여 편람의 상당한 부분을 할애하 고 있다. 이는 도로교통에서 신호교차로가 차지하 는 의미가 크고, 신호교차로 분석이 도로조건, 교통 조건 그리고 신호조건을 다양한 절차에 따라 복합 적으로 다루기 때문이다.

신호교차로 서비스수준 분석은 입력자료 및 교 통량 보정, 직진환산계수, 차로군 분류, 포화교통량 계산 그리고 서비스수준 판정의 순차적인 단계로 진행되며 <그림 1>과 같이 나타낼 수 있다.

첫 번째 단계는 입력자료 및 교통량 보정단계로 조사한 도로조건, 교통조건 그리고 신호조건을 분 석에 적합한 형태로 보정하는 과정이다. 두 번째 단 계에서는 좌회전(left-turn, LT)차로와 우회전 (right-turn, RT)차로에 영향을 주는 인자들을 바탕으 로 회전교통류를 직진(through, TH)교통류 단위로 환산할 수 있게 하는 직진환산계수를 산출한다. 세 번째 단계는 앞서 산출한 직진환산계수와 다른 인 자를 바탕으로 차로군을 분류하는 단계이다. 여기 서, 차로군(lane group)이란 같은 현시에 이동하는 각 차로별 이동류의 교통량 분포에 따라 형성되는 이동류 조합으로서 신호교차로 서비스수준 분석은 차로군 단위로 진행된다[2]. 네 번째 단계인 포화교 통량 계산에서 분류된 차로군 별로 포화교통량과 용량 그리고 포화도를 계산하고 마지막 단계인 서 비스수준 판정에서 교차로의 종합적인 서비스수준 을 판정하게 된다[1].

신호교차로 서비스수준 분석의 세 번째 단계에 서 분류된 차로군 유형은 이후 분석과정에서 지속 적인 영향을 미치게 된다. 차로군 분류의 유형에 따 라 교통량이 통합되어 분석되기도 하고 분리되어 분석되기도 한다. 그렇기 때문에 차로군 분류 단계 의 신뢰성은 신호교차로 분석 신뢰성의 한 부분으 로서 작용하게 된다. 그럼에도 불구하고 도로용량 편람은 다양한 교통류 상황에 따라 합당한 차로군 분류를 보여주지 못하는 경우가 있다. 국내 신호교 차로 분석에 적합한 도구로서 연구된 도로용량편람 의 분석 방법이 적절한 결과를 보여주지 못한다면 견고한 기준으로서의 위상을 잃어버릴 수 있다.

본 연구의 목적은 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 첫 번째는 도로용량편람의 차로군 분류 방법이 적 절한지 확인하는 것이다. 공용좌회전차로 및 공용 우회전차로로 이루어진 교차로의 접근로를 회전교 통량이 많고 적음에 따라 분석하여 적절하지 않은 결과가 도출된다면 추가 연구가 필요한 것으로 판 단을 내릴 수 있다. 두 번째는 도로용량편람의 분석 방법이 문제가 있다고 판단할 때 여러 대안을 비교 분석하여 도출된 문제점을 안정적으로 해결할 수 있는 적절한 대안을 제시하는 것이다.

2. 연구의 범위 및 방법

본 연구에서는 신호교차로 분석 중 세 번째 단계 인 차로군 분류 단계를 집중적으로 분석하려 한다. 분석대상지점의 네트워크 자료와 다양한 교통상황 을 반영하기 위해 생성한 회전교통량 시나리오를 사용하여 차로군 분류가 타당하게 이루어지는지 확 인하였다. 이 때 네트워크 자료는 독자들이 비교적 쉽게 접할 수 있도록 도로용량편람 제 8장 신호교 차로의 예제 1을 사용한다[1]. 만약 초기 분석에서 분석가의 판단에 따라 보편적으로 이해하기 어려운 점이 발견된다면 도로용량편람의 차로군 분류 방법 에 문제가 있다고 판단할 수 있다.

차로군 분류가 절절하지 않다고 판단되는 경우 심도 있는 분석을 위해 정산된 CORSIM(CORridor SIMulation, McTrans Center University of Florida)과 다양한 교통량 시나리오를 사용하여 기존 도로용량편람의 분석방법, USHCM의 차로군 분류방법을 도로용량편람에 접목해 분석하는 방법, 공용차로에서 회전교통량의 비율을 사 용하여 차로군을 분류하는 방법, 그리고 고용차로의 회 전교통량이 기준 교통량 이하인 경우 해당 공용차로를 공용차로군으로 분류하는 방법을 평가하고자 한다.

Ⅱ. 관련 이론 및 선행 연구 고찰

1. 관련 이론 고찰

1) 도로용량편람의 차로군 분류

도로용량편람은 교차로 접근로의 좌회전차로 형 태에 따라 신호교차로 유형을 <그림 2>에서 보는바 와 같이 총 6가지로 구분한다.

지정된 CASE를 바탕으로 도로용량편람에서 차 로군 분류는 각 회전별 교통량 보정과 좌회전 및 우회전 직진환산계수 산출 다음 과정에 이루어진 다. 앞선 두 단계를 거친 후 V_LF 및 V_RF 그리고 V_STL 및 V_STR의 판별식으로 차로군 분류를 판단한 다. V_LF 및 V_RF 그리고 V_STL 및 V_STR은 식(1)부터 (8)까지에 의해 산출 할 수 있다[1].

여기서,

여기서,

<표 1>에서 볼 수 있듯이 전용좌회전차로를 포 함하고 있는 CASE 1, 2, 3의 경우는 좌회전차로를 전용좌회전차로군으로 분류한다. 전용좌회전차로를 제외한 나머지 차로수가 1차로인 경우 그 1차로는 통합차로군을 형성한다. 나머지 경우는 <표 1>의 판별식을 통해 결정이 가능하다.

여기서 V_LF와 V_RF는 공용회전차로에서 첫 회전 차량 앞에 도착하는 직진 교통량이며 V_STL과 V_STR 은 공용회전차로를 이용하는 직진 교통량이다. 즉, V_LF가 V_STL 보다 더 큰 경우는 대기행렬의 가장 앞부분에만 직진 차량이 있다는 의미를 갖는데 실 제로는 개념이 모호하여 도로용량편람 독자들에게 혼란을 초래하고 있다.

2) USHCM의 차로군 분류

USHCM 2010은 차로군을 분류하기 위해 <그림 3>과 같은 분류 규칙을 사용한다[3].

첫째, 만약 별도의 전용회전차로가 지정되어 있 다면 별도의 차로군으로 분류한다.

둘째, 공용회전차로가 지정되어 있다면 별도의 차로군으로 분류한다.

마지막으로 셋째, 전용회전차로 또는 공용회전차 로가 아닌 차로들은 하나의 차로군으로 결합한다.

USHCM 2010의 차로군 분류 방법은 차로의 노면 표시에 근거하여 차로군을 결정하기 때문에 국내 도 로용량편람에 비하여 비교적 단순하고 교통량에 관 계없이 항상 일정한 차로분 분류 결과를 제시한다.

2. 선행 연구 고찰

도철웅(2000)은 그 당시 USHCM의 차로군 분류 방법을 분석하여 차로군 분류의 기준과 방법이 모 호하고 실용적이지 못함을 발견하였다. 또한 차로 군 분류의 기본은 실질적 전용회전차로의 존재 유 무를 확인하는 것이며 회전교통량의 많고 적음에 따라 달라질 수 있음을 확인하였다. 운전자가 접근 로에 접근할 때 가장 혼잡이 적은 차로를 선택함으 로써 각 차로의 차두시간이 평형을 이룬다는 가정 하고, 접근로 전체의 이동류를 직진교통량으로 환 산하여 차로수로 나눈 값과 직진으로 환산한 회전 교통류를 비교하여 전자가 더 크면 공용좌회전차로 군(Shared Lane Group for Th and LT)으로 분류하고 반대의 경우 실질적 전용좌회전차로군으(de facto LT Lane Group)로 분류하는 판별식을 제시하였다. 이렇게 제시된 식은 기존 도로용량편람의 차로군 판별식의 기초가 되는 것으로 판단되며 도로용량편 람의 경우 좌회전 형태에 따른 CASE로 세분화하여 제시하고 있다[4].

3. 시사점

관련 이론 고찰에서 USHCM 2010과 도로용량편 람의 차로군 분류방법을 비교한 결과 도로용량편람 의 차로군 분류가 상대적으로 복잡한 것을 확인할 수 있었다. 도로용량편람은 접근로의 도로조건과 교 통조건 그리고 신호조건을 종합적으로 분석하여 차 로군을 분류하는 방식을 제시하고 있다. 이에 비하 여 USHCM 2010은 비교적 단순한 차로군 분류방법 을 제시한다. USHCM 2010의 방법은 단순히 도로의 노면표시에 근거하여 전용회전차로와 공용회전차로 의 유무에 따라 차로군을 분류방법을 제시한다.

선행 연구 고찰을 통하여 차로군 분류가 신호교 차로 서비스수준 분석에서 비교적 중요하게 다루어 짐에도 불구하고 관련 연구가 부족한 것을 확인할 수 있었다. 도철웅(2000)은 접근로 전체 차로의 차 두시간이 평형을 이룬다는 가정을 통하여 공용회전 차로를 이용하는 차량의 많고 적음에 따라 차로군 을 분류할 수 있는 판별식을 제시하였다. 그리고, 제시된 판별식이 현행 도로용량편람에 이용되고 있 다. 따라서, 과거에 수립된 판별식의 적절성을 재검 토할 시점인 것으로 판단된다.

Ⅲ. 차로군 분류 방법 문제점 확인

1. 교통량 시나리오 설정

모든 분석에 앞서 도로용량편람이 다양한 교통 량 조건에서 차로군 분류를 할 때 그 결과가 합리 적인 것인지 확인할 필요가 있다는 판단을 내렸다. 따라서 직진 교통량을 1000대로 고정하고 회전교통 량이 1대, 100대 그리고 1000대가 가능하다고 가정 할 때 조합을 통하여 <표 2>에서 보인바와 같이 9 개의 교통량 시나리오를 작성하였다.

2. 차로군 분류

앞서 생성한 교통량 시나리오를 바탕으로 차로 군 분류의 적합성을 분석하기 위하여 도로용량편람 이용자들에게 비교적 익숙한 제 8장 신호교차로의 예제 1을 채택하였다[1].

도로용량편람은 전용회전차로를 갖는 접근로에 서 회전교통류는 항상 별도의 차로군으로 분류하도 록 하고 있다. 예제 1의 Eastbound(EB) 접근로와 같 이 공용좌회전차로, 전용직진차로 그리고 공용우회 전차로로 구성된 접근로의 경우 다양한 교통량 시 나리오에 따라 차로군 분류가 달라지기 때문에 연 구 목적에 접합하다고 판단을 내렸다. 예제 1의 접 근로 기하구조는 <그림 4>와 같다.

예제 1과 <표 2>의 실험 시나리오를 이용하여 방 향 별 교통량만 수정하여 차로군을 분석한 결과 <표 3>과 같이 차로군 분류가 되었다.

좌회전 교통류를 중심으로 살펴보았을 때, 시나 리오 4와 7을 보면 공용좌회전차로를 사용하는 좌 회전교통량이 단 한 대뿐임에도 불구하고 실질적 전용좌회전차로군으로 분류된 것을 확인할 수 있 다. 오직 한 대의 차량을 위해 실질적 전용좌회전차 로군으로 분류가 되는 것은 타당하게 받아들이기 어렵다. 반면에 시나리오 3과 9는 직진 교통량과 마 찬가지로 1000대의 좌회전교통량이 배정되어 있다. 좌회전 교통류는 접근로 전체에서 직진 교통류만큼 영향력이 있다고 판단되나 직진과 좌회전 통합차로 군으로 분류된다. 좌회전교통량이 매우 적거나 직 진 교통량만큼 많은 경우 도로용량편람이 합리적이 지 못한 차로군 분류 결과를 제시하였다. 우회전 교 통류에서도 유사한 문제점이 도출되었다.

3. 문제점 분석

앞선 결과를 토대로 도로용량편람의 차로군 분 류 방법은 회전교통량이 극단적으로 적거나 혹은 많을 때 적절하지 못한 차로군으로 분류할 수도 있 는 것으로 판명되었다. 차로군 분류 과정은 도로용 량편람 분석과정의 3단계에 해당하는 것으로 이 과 정에서 분류된 결과를 바탕으로 이 후 분석과정이 진행되기 때문에 최종 산출된 신호교차로 서비스수 준 분석의 신뢰도를 감소시킬 수 있다.

Ⅳ. 조사 및 네트워크 구축

1. 실험대상지점 선정 및 자료 수입

본 연구의 목적은 다양한 회전교통량 시나리오 별 차로군이 합당하게 분류되는지 판단하는 것이 다. 그렇기 때문에 차로군이 다양한 형태로 분류되 는 조사지점을 선정할 필요가 있다. 전용회전차로 가 있는 경우 차로군은 별도의 회전차로군으로 분 류되므로 전용좌회전차로 및 전용우회전차로가 없 는 지점을 선택하였다. 사전조사를 바탕으로 본 연 구의 공간적 범위를 대전광역시 서구 둔산 1동 한 마루네거리와 주변교차로(목련네거리, 크로바네거 리, 햇님네거리, 모정네거리)들로 선정하였다. 주 분 석 접근로인 한마루네거리 Northbound(NB)는 공용 좌회전차로, 전용직진차로 그리고 공용우회전차로 각각 1차로 구성되어 있다. 선정된 조사지점은 회 전교통량 시나리오에 따라 다양한 경우의 차로군 분류가 가능하여 연구의 목적에 부합한다. 한마루 네거리의 기하구조는 <그림 5>와 같다.

시간적 범위는 첨두시간을 피한 평일 오전 9시부 터 10시까지로 선정하였다. 네트워크 정산 지표로 삼으려 하는 통행시간을 조사할 때 첨두시간의 차 량 지체에 의해 통행시간이 과대하게 측정될 수 있 다고 판단하였기 때문이다.

결정된 공간 및 시간적 범위를 바탕으로 교통량, 통행시간 그리고 현시를 조사하였다. 교통량은 영 상촬영을 통해 방향 및 차종 별 교통량을 관측하였 다. 교통량을 조사할 때 도로용량편람에서 제시한 바와 같이 분석대상에서 제외되는 Right Turn On Red(RTOR)하는 차량은 조사에서 제외시켰다. 통행 시간은 CORSIM으로 구축한 네트워크를 정산하는 과정에서 지표로 사용된다. 이를 위해 시험차량에 GPS 단말기를 설치하여 조사 범위를 주행하는 방 식인 시험차량 방법을 사용하였다. 시험차량 방법 은 주행방법에 따라 세부분류가 가능한데 이 조사 에서는 교통류의 평균적인 주행속도에 적응하는 방 법인 평균속도 방법을 채택하였다[5]. 두 대의 차량 에 GPS 단말기를 설치하고 한마루네거리의 북쪽 에 위치한 모정네거리와 남쪽에 위치한 목련네거리 를 각각 5회와 6회, 총 11회 왕복하여 측정하였다. 한마루네거리 NB 통행시간의 경우 목련네거리의 Southbound(SB)를 제외한 나머지 세 방향의 정지선 부터 모정네거리로 진입하는 정지선까지를 제외한 나머지 좌표를 제거함으로써 산출할 수 있다. GPS 좌표가 1초 단위로 기록되기 때문에 제거하고 남은 좌표에 기록된 위도·경도와 기록시간을 사용하였으 며 정지선이 두 좌표 사이에 위치할 경우 보간법을 사용해 보정하였다. 이렇게 산출한 한마루 네거리 NB의 평균 통행시간은 177.45초 그리고 한마루네거 리 SB의 평균 통행시간은 129.36초로 산출되었다. 마지막으로 현시는 도로교통공단 대전·충남지부에 서 제공받았다.

2. 네트워크 구축

네트워크 구축에는 교통 시뮬레이션 프로그램인 Synchro 6와 CORSIM 6.2를 사용하였다. 네트워크 구축은 네 단계로 진행하였는데 첫 번째 단계로 실 제 분석 범위의 조건과 일치하도록 네트워크를 구 축하기 위하여 Daum지도의 스카이뷰에서 접근로의 차로 수, 노면표시, 길이 등의 도로조건을 조사하였 다. 두 번째, 사전 조사를 토대로 관측한 교통량, PHF 그리고 중차량 혼입률 등을 교통조건으로 하 여 입력하였다. 셋 번째, 수집한 현시표를 기준으로 신호조건을 입력하였다. 마지막으로 네 번째, 구축 한 네트워크를 Synchro의 CORSIM Analysis 메뉴를 사용하여 CORSIM 네트워크로 변환시켰다[6]. 이렇 게 구축한 Synchro 네트워크는 <그림 6>과 같다.

3. CORSIM 네트워크 정산

구축한 CORSIM 네트워크가 현실을 반영하는 정 도는 분석결과의 신뢰성에 막대한 영향을 미친다. 그렇기 때문에 시뮬레이션을 활용해 분석을 진행할 때는 현실을 잘 반영할 수 있도록 조정하는 과정이 필요하고 이를 정산(calibration)이라고 한다. 변환을 통해 구축한 CORSIM 네트워크를 정산하기 위하여 본 연구에서는 유전자알고리즘을 사용하였다. 네트 워크 조사과정에서 언급하였듯 정산기준지표는 목 련네거리에서 모정네거리까지 통행하는 NB의 통행 시간을 선정하였으며 보조지표로 반대방향인 SB의 통행시간을 선정하였다[7].

GPS를 토대로 관측한 통행시간과 정산 전 CORSIM 네트워크를 30회 시뮬레이션한 평균 통행 시간 그리고 유전자알고리즘을 통한 정산 후 통행 시간을 비교한 결과는 <표 4>와 같다. 정산 후 통행 시간이 정산 전 보다 NB가 1초, SB가 9초 정도 감 소한 것을 확인 할 수 있다. TRAFVU(TRAF Visualization Utility, McTrans Center University of Florida) 애니메이션으로 정산된 CORSIM 네트워크 를 관찰 한 결과 교통류 흐름에 있어 특별한 이상 이 없음을 확인하였다.

Ⅴ. 차로군 분류에 따른 영향 분석

1. 분석의 개요

본 연구는 앞서 확인된 도로용량편람의 차로군 분류 방법상의 문제점을 해결하기 위하여 진행하였 다. 이러한 가정을 분석하여 실제로 차로군 분류 방 법에 문제가 있는지 확인하고 문제가 있는 경우 해 결하기 위한 방법을 제시하는데 목적이 있다.

분석을 위해 도로용량편람에 의한 신호교차로 차량 당 평균제어지체를 다양한 교통량 시나리오를 가지고 분석하였다. 또한 기존 방법에 대한 대안으 로서 USHCM 2010에 의한 차로군 분류방법을 기존 도로용량편람의 차로군 분류방법과 대체해 분석한 차량 당 평균제어지체를 비교하는 방식으로 진행하 였다. USHCM 2010의 차로군 분류방법을 차용하는 이유는 도로용량편람에서 차로군 분류를 위해 다소 세밀하고 복잡한 방법을 사용하는데 비해 USHCM 2010에서는 차로군이 오직 노면표시에 의해서 간단 하게 결정되기 때문이다. 그렇기 때문에 간단한 방 법에 의해 결정되는 차로군 결정이 더 참값에 가까 운 값을 제시한다면 분석의 효율성 측면에서 장점 이 있다고 판단을 하였다. 하지만 순차적이고 연속 적으로 진행되는 신호교차로 분석절차를 일부만 수 정하여 분석하는 것은 문제를 야기할 수 있기 때문 에 심도 있는 분석을 통해 확인할 필요가 있다.

단순히 두 값을 비교하는 것보다 기준으로 삼을 수 있는 기준 값을 제시하기 위하여 CORSIM 시뮬 레이션의 산출 값을 참값으로 가정하였다. 앞서 구 축한 CORSIM 네트워크를 차량의 통행시간을 바탕 으로 정산하였다. 단순히 도로의 기하구조와 교통 조건 그리고 신호조건을 사용하여 구축한 네트워크 는 현실을 명확히 반영하지 못할 수 있기 때문에 정산은 필수적이다. 정산과정에서 각종 파라미터를 일부 조정하여 CORSIM 시뮬레이션의 통행시간을 정산기준인 한마루네거리 NB의 통행시간과 가깝게 만들 수 있었고 실측한 차량의 통행시간과 유사한 산출 값을 제시하는 정산 된 CORSIM 네트워크의 산출 값을 참값이라고 가정할 수 있었다.

정산 전·후의 평균절대비율오차(Mean Absolute Percent error, MAPE)는 <표 5>와 같다. 정산기준인 NB의 통행시간에 대한 MAPE는 정산 전 3.07에서 정산 후 1.20으로 감소하였으며 보조기준인 SB의 통행시간에 대한 MAPE는 정산 전 4.18에서 정산 후 3.06로 감소하였다. MAPE를 비교한 결과 양방 향의 통행시간 모두 정산 전 보다 실측값에 가까워 진 것을 확인 할 수 있었고 정산기준을 NB로 삼았 기 때문에 SB에 비하여 NB가 더 정밀해진 것을 확 인할 수 있다.

2. 교통량 시나리오 설정

1) 교통량 시나리오

기존 도로용량편람의 차로군 분류방법은 방향 별 교통량에 따라 큰 폭의 차로군 분류 결과의 변 화를 보였다. 실제로 앞선 예제를 통하여 확인하였 다. 따라서 다양한 교통량 시나리오를 토대로 분석 을 진행하기 위한 다양한 시나리오 구축이 필요하 다. 교통량 시나리오 구축을 위해 두 가지 방법을 사용하였다. 첫 번째 방법은 실제 조사한 좌회전, 직진 그리고 우회전교통량(실제 관측한 교통량을 시나리오 0으로 함)을 최소 1.0배에서 최대 1.33배 까지 변화할 수 있는 구간에서 임의적으로 추출하 는 방식을 따랐다. 각 회전별 교통량을 1대 씩 증가 시키면서 모든 경우를 조사하면 모든 결과 값을 산 출할 수 있기 때문에 분석에는 유리하겠지만 분석 의 시간이 지나치게 많이 필요하기 때문에 실험계 획법의 하나인 라틴방격법(Latin Hyper-Cube Design) 을 사용해 9개의 시나리오를 구축할 수 있었고 그 결과는 <표 6>와 같다[8]. 실측값에서 각 방향 별 교통량이 변화하기는 하지만 대체적으로 유사한 수 준을 유지하는 것을 확인 할 수 있다.

교통량 시나리오 구축의 두 번째 방법은 실측한 교통량의 총합은 고정하고 회전교통량의 비율만 조 정하는 방법을 따랐다. 각 시나리오 별로 두 개의 난수를 발생시켜 직진과 좌회전교통량을 결정하고 그 나머지를 우회전교통량으로 할당하는 방법을 사 용하였다. MS Excel의 RAND()함수를 사용하여 구 축한 교통량 시나리오는 <표 7>과 같다. 구간을 설 정하지 않고 난수를 발생시켰기 때문에 시나리오 별로 산출된 교통량이 천차만별이고 다소 극단적인 회전교통량을 갖는 경우도 발생하였다.

2) 기존 차로군 분류방법을 이용한 제어지체 산출

구축한 두 가지 교통량 시나리오를 바탕으로 도 로용량편람의 차로군 분류와 차량 당 평균제어지 체를 산출한 결과 <표 8>과 같다.

분석결과 실측 교통량과 비교적 유사한 패턴을 보이도록 구축한 시나리오 1부터 9까지에서 산출 된 차로군 분류와 차량 당 평균제어지체는 실측 교 통량의 산출 값과 유사한 결과를 보였다. 또한 실제 로 접근로 교통량의 크기에 비례하여 차량 당 평균 제어지체가 증가하는 것을 확인 할 수 있다.

다양한 회전교통량 패턴을 보이도록 설계한 시 나리오 10에서 21까지의 경우는 각각 교통량에 따 라 여러 가지 형태로 차로군이 분류되었는데 직진 교통량에 비해 회전교통량이 많을 시나리오에서 별 도의 실질적 전용회전차로군으로 분류되는 것을 확 인할 수 있었다. 그 결과 실측 교통량과 비교적 유 사한 패턴을 보이도록 구현한 시나리오(차로군 분 류 변화 없음)보다는 더 큰 MAPE를 보이고 있다. 좌회전을 기준으로 살펴볼 때, 시나리오 10, 13, 19, 21이 실질적 전용좌회전차로군으로 분류된 것을 확 인할 수 있는데 10대 전·후의 교통량을 갖는 회전 이동류가 별도의 차로군으로 분류되는 것은 이후 분류된 차로군을 기반으로 분석하는 교차로 서비스 수준 산정에 유의한 문제를 발생시킬 수 있다고 판 단된다. 공용좌회전차로와 직좌동시신호를 갖는 접 근로에서 좌회전교통량이 극히 적을 경우 공용좌회 전차로는 주로 직진차량에 의해 이용될 가능성이 높기 때문이다.

3. 차로군 분류방법 개선 방안

1) 개선 방안 개요

도로용량편람에서 제시하는 차로군 분류 방법은 <표 8>에서 보인 바와 같이 회전교통량이 대체적으 로 적은 시나리오 10, 13, 19 그리고 21에서 실질적 전용좌회전차로군으로 분류하며 타당하지 않은 결 과를 제시하였다. 보편적인 교통량 상황에서는 적 합한 차로군 분류를 제시하기 때문에 특정 상황에 서 차로군을 합리적으로 분류할 수 있는 방법이 필 요하다고 판단된다.

이에 따라 본 연구는 상기와 같은 문제점을 해결 하기 위하여 세 가지 대안을 제시하였다. 첫 번째는 차로군 분류 방법을 USHCM 2010에서 제시하는 방 법으로 대체하여 분석하는 방법이다. 두 번째는 공 용회전차로를 이용하는 방향 별 교통량 비율을 비 교하여 차로군을 분류하는 방법이다. 마지막으로 세 번째는 기준으로 삼는 최소 회전교통량을 결정 하고 그 이하인 경우 통합차로군으로 분류하는 방 법이다.

2) USHCM 2010의 차로군 분류 방법

본 분석을 위하여 제어지체 산출을 위한 전체적 인 절차는 도로용량편람을 따르되, 차로군 분류방 식만 USHCM 2010의 것을 차용하였음을 밝힌다. 참고로, USHCM 2010에 따르면 공용회전차로가 지 정되어 있다면 별도의 차로군으로 분류한다. 따라 서 한마루네거리의 1차로, 2차로 그리고 3차로는 각기 다른 차로군으로 분류된다. 본 연구에서는 1 차로는 좌회전 직진 공용차로군, 2차로는 전용직진 차로군 그리고 2차로는 우회전 직진 공용차로군으 로 구분하였다.

USHCM 2010의 차로군 분류 방법과 교통량 시나 리오를 사용한 분석 결과는 <표 9>와 같다.

USHCM 2010의 차로군 분류방법을 차용한 분석 에서는 이동류 별로 각각의 차로군으로 분류된다. 이는 USHCM 2010의 차로군 분류 방법이 기하구 조적인 차로 분류 상태에 의해서만 영향을 받기 때문이다. 전반적으로 도로용량편람에 의한 분석 보다 산출된 차량 당 평균제어지체 값이 큰 것을 확인할 수 있다. 현실 네트워크에서는 직진 교통류 가 1, 2 그리고 3차로 모두에서 진행이 가능한데 별도의 차로군으로 설정하여 마치 갈 수 없는 것 처럼 적용하였기 때문에 발생한 결과로 판단된다.

도로용량편람의 방식과 USHCM 2010을 결합한 방식으로 산출된 차량 당 평균제어지체의 평균이 같은지 확인하기 위해 통계분석을 하였다.

도로용량편람과 USHCM 2010에 의해 산출된 차 량 당 평균제어지체는 각 교통량 시나리오에 대하 여 짝을 이룬 데이터이다. 이 데이터들이 정규성을 만족하는지 확인하기 위하여 통계분석 프로그램인 SPSS를 사용하여 정규성 검정을 수행하였다. 정규 성 검정 결과 <표 10>을 산출할 수 있었고 유의확 률이 0.05보다 작기 때문에 정규성을 나타내지 않 는다고 판단하였다.

정규성을 나타내지 않기 때문에 Wilcoxon의 부 호순위 검정을 실시하였고 이때 귀무가설과 대립 가설을 (9)와 같이 설정하였다.

분석결과는 <표 11>과 같다. 유의확률이 0.05보 다 작으므로 귀무가설을 기각할 수 있고 도로용량 편람과 USHCM 2010에 의한 산출 값의 차이가 있 다고 판단할 수 있다. 그리고 도로용량편람에 비하 여 USHCM 2010에서 산출된 차량 당 평균제어지 체가 약 3.88초 더 큰 것으로 분석되었다.

결국 USHCM 2010의 차로군 분류방법을 차용한 방법에 의해 산출된 차량 당 평균제어지체가 도로 용량편람에 의해 산출된 값보다 전반적으로 더 높 은 값을 나타낸다. USHCM 2010의 차로군 분류방 법은 회전교통량을 고려하지 않고 단순하게 기하 구조를 통하여 단순하게 결정되는 장점이 있지만 도로용량편람보다 더 큰 MAPE를 나타내고 이 값 은 참값으로 가정한 CORSIM 산출 값보다 크기 때 문에 국내 신호교차로 분석에 적합하지 않다고 판 단된다.

2) 공용차로 회전교통량 비율을 이용한 차로군 분 류 방법

두 번째 대안은 교통량 집계 시 차로 별 회전교 통량을 측정해 분석에 사용하는 방법이다. 기존 신 호교차로 분석 시 접근로의 회전별 교통량을 측정 하여 분석에 적용하는 것과 달리 공용차로가 존재 하는 경우 그 공용차로를 이용하는 교통량의 비율 을 확인해 직진 회전 통합차로군과 실질적 전용회 전차로군 중 하나를 선택하는 방법이고 (10)과 같 이 표현할 수 있다.

여기서,

실측한 교통량을 토대로 공용차로의 전체 교통 량 대 회전교통량의 비율을 확인한 결과 1차로는 0.46, 3차로는 0.68을 나타냈다. 이에 따라 차로군 분류를 직진 좌회전 통합차로군과 실질적 전용우 회전차로군으로 나누어 분석을 진행한 결과 <표 12>의 차량 당 평균제어지체를 산출할 수 있었다.

분석결과 기존 도로용량편람의 방식과 회전교통 량 비율을 이용한 방법 간에 큰 차이가 없었다. 단, 오직 한 가지의 교통량을 바탕으로 분석한 결과이 기 때문에 다양한 시나리오를 이용하여 추가 분석 이 필요하다고 판단된다.

3) 기존 차로군 분류 방법에 회전교통량 하한치를 적용하는 방법

세 번째 대안은 회전교통량이 일정수준보다 적 을 경우 통합차로군으로 적용하는 방법이다. 회전 교통량이 매우 적은 경우 실질적으로 공용회전차 로를 직진 차량이 이용하기 때문에 별도의 차로군 으로서 기능하기보다는 통합차로군의 역할을 한다 고 판단된다. 본 연구에서 차로군 분류가 타당하지 않다고 판단한 시나리오 10, 13의 직진과 우회전 교통량을 고정한 상태에서 좌회전 교통량을 1부터 1대씩 증가시키며 분석한 결과는 <표 13>와 같다.

두 시나리오 모두 좌회전교통량이 24대가 되는 상태에서 직진과 좌회전 통합차로군으로 분류되는 것을 확인할 수 있다. 도로용량편람에 의해 분류되 는 차로군으로 분석한 차량 당 평균제어지체와 좌 회전교통량이 24대 미만일 때 무조건 직진과 좌회 전 통합차로군으로 분류하여 분석한 차량 당 평균 제어지체를 산출한 결과는 <표 14>와 같다. 시나리 오 13의 좌회전교통량이 2대에서 23대까지는 실질 적 전용좌회전차로군으로 분류되는 것을 통합차로 군으로 간주하고 분석을 한 결과 좌회전교통량이 변화함에 따라 차량 당 평균제어지체가 0.8초/대까 지 차이가 났다. 차량 당 1초 미만의 차이를 보이며 서비스수준을 판단하는데 비교적 큰 영향을 미치지 않기 때문에 도로용량편람 차로군 분류 과정에 회 전교통량이 매우 적을 때 통합차로군으로 분류하는 방법을 추가하는 것이 적절하다고 판단된다.

즉, 본 연구의 대상 접근로에서 좌회전교통량이 24대 보다 충분히 큰 50대 이하일 경우 무조건 직 진 좌회전 통합차로군으로 분류한다면 차로군 분 류에 있어 더 합리적인 결과를 산출할 수 있다고 판단된다. 하지만 이는 차로군 분류 판별식에 영향 을 미치는 요인 주기, 차로수, 직진환산계수 등에 영향을 받는 결과로 교차로 조건에 따라 변화될 것으로 예측되므로 향후 더 심도 있는 연구가 필 요하다.

Ⅵ. 결론 및 제언

본 연구는 분석대상 교차로의 자료를 현장조사 를 통하여 측정 및 수집하여 도로용량편람의 신호 교차로 차로군 분류가 적절한 방법을 따르고 있는 가를 분석하는데 목적이 있다. 현장조사를 바탕으 로 Synchro 네트워크를 구축하였고 Synchro의 CORSIM Analysis 메뉴를 활용해 CORSIM 네트워 크로 변환하였다. 시험차량방법과 GPS 단말기를 사용하여 통행시간을 관측하고 이를 네트워크 정 산 기준으로 삼아서 CORSIM 네트워크를 정산하 였다. 정산한 CORSIM 네트워크는 참값으로 가정 하였다.

다양한 교통량 조건에 따라서 차로군 분류가 적 절하게 수행되는지 확인하기 위하여 교통량 시나 리오를 작성하였다. 분석의 시간적, 비용적 소모를 줄이기 위하여 실험계획법의 대표적 기법 중 하나 인 라틴방격법을 사용하여 9개의 시나리오를 구성 하였고 여기에 추가적으로 MS Excel의 난수생성을 통하여 12개의 시나리오를 구성하였다.

실측한 교통량과 구축한 21개의 시나리오를 분 석하여 차로군을 분류한 결과 중 회전교통량이 10 대 전·후로 극단적으로 적은 시나리오들의 차로군 분류 결과에서 좌회전교통량이 약 15대 이하인 경 우 실질적 전용회전차로군으로 분류되는 현상이 발생하였다. 시나리오 10의 분석결과 공용좌회전 차로를 이용하는 직진 교통량을 나타내는 V_STL 이 223대로 산출되었고 좌회전 교통량은 15대로 공용 좌회전차로를 이용하는 교통량의 약 6.3%만이 좌 회전교통량인 상황을 고려해 봤을 때 실질적 전용 좌회전차로군으로 분류되는 것은 적합하지 않다고 판단을 내렸다.

그래서 기존 도로용량편람의 차로군 분류방법에 대한 대안으로서 USHCM 2010의 차로군 분류 방법 을 차용해 분석을 진행하였다. USHCM 2010의 차로 군 분류는 오직 도로의 노면표시 상태에 의해 결정 이 되기 때문에 비교적 단순하다는 장점이 있다. USHCM 2010을 토대로 차로군 분류를 진행한 뒤 분류된 차로군 상태를 다시 도로용량편람에 적용하 여 분석을 한 결과 차로군은 도로의 노면표시에만 영향을 받기 때문에 각각 별도의 차로군으로 분류 된 것을 확인할 수 있다. 차로군 분류 방법이 단순 하기 때문에 분석의 시간비용측면에서 이점이 있는 것은 사실이나 도로용량편람에 비하여 참값으로 여 길 수 있는 CORSIM 네트워크에서 산출된 차량 당 평균제어지체와의 MAPE 값이 더 큰 것을 확인할 수 있다. 본 연구에서 USHCM 2010의 차로군 분류 방법을 차용하는 것은 장점은 있으나 국내 신호교 차로를 분석하는데 적합하지 않다고 판단을 내렸다.

두 번째 대안은 분석을 진행할 때 차로 별 회전 별 교통량을 측정하여 분석에 적용하는 방법이다. 실측한 교통량을 세분화하여 분석을 진행한 결과 실제 현장 네트워크에 근거해 합리적인 차로군 분 류를 할 수 있었으나 조사 자료가 오직 한 가지이 기 때문에 향후 추가적인 연구가 필요하다 판단을 내렸다.

세 번째 대안은 앞서 <표 13>에서 분석한 결과 좌회전 교통량이 약 24대일 때까지 통합차로군으로 분류되기 때문에 50대 이하인 경우 무조건 직진 좌 회전 통합차로군으로 분류하는 방식이다. 이렇게 분류할 경우 본 연구에서 제시하였던 도로용량편람 의 문제점인 회전교통량이 다소 적은 경우에도 실 질적 전용회전차로군으로 분류되는 상황을 해결할 수 있다고 판단을 내렸다. 하지만 한정적인 교차로 조건에 의한 분석이며 회전교통량이 몇 대 이하일 때 통합차로군으로 분류할지 기준점이 명확하지 않 기 때문에 향후 추가적인 연구가 필요하다.

본 연구는 공용좌회전차로를 이용하는 좌회전 교통량이 매우 적은 경우에도 불구하고 실질적 전 용좌회전차로군으로 분류되는 문제점을 분석하였 다. 하지만 좌회전교통량이 직진 교통량만큼 많음 에도 직진과 좌회전 통합차로군으로 분류되는 경 우 역시 분석이 필요하다고 판단된다. 본 연구에서 시뮬레이션을 프로그램을 사용하는 한계로 spillback(교차로 입구의 차량 혼잡)의 우려 때문에 회전 교통량이 많은 경우는 분석하지 못하였다. 하 지만 이 부분역시 추후에 다시 연구되어도 좋은 부분으로 판단된다.