Ⅰ.서 론

국내 교통은 날로 증가하는 차량으로 인해 도로 의 상습정체, 대기오염 발생 등의 다양한 교통문제 가 발생되고 있다. 이러한 문제의 해결을 위해 지자 체는 지능형교통체계(ITS : Intelligent Transport System), 첨단교통관리시스템(ATMS : Advanced Traffic Management Systems) 등의 시스템 구축을 통 해 교통관리를 시행하고자 했으나 인프라 중심의 교통시스템 구축만으로는 만성적인 교통문제 해결 에 효과가 미비하여 기존 시설물에 운영관리 기능 을 강화한 시스템 고도화가 필요한 시점이다.

신호는 교차로 지체에 영향을 주는 중요한 요소 중 하나로써, 기존의 신호운영은 고정식 신호제어 로 다양한 교통패턴을 고려하지 못하여 작은 이동 류가 긴 녹색시간을 부여받아 또 다른 지체를 유발 하는 등 도로 운영효율성이 저하되는 실정이다.

일부 지자체의 경우 연동화 신호제어시스템을 도입하고 있으나 연동그룹의 규모가 작고 일부 교 통축만을 대상으로 해 그 효과가 미미했다. 도시부 교통류는 임의의 시간대별로 특성 차량군이 형성되 어 다양한 교통패턴이 존재하며, 이에 대한 상황별 교통패턴을 처리할 수 있는 네트워크 차원의 신호 운영설계가 필요하다고 판단된다.

따라서, 본 연구에서는 기존의 신호운영의 문제 점을 개선하기 위해 단기적 교통상황 예측 데이터 의 교통패턴을 기반으로 Frame Signal을 설정한 뒤 네트워크 차원의 신호최적화를 통한 상황별 신호제 어 운영방안을 목적으로 연구를 진행하고자 한다.

Ⅱ.선행사례 조사

1.SCOOT(Split, Cycle and Offset Optimization Technique)

세계적으로 발생하는 교통 혼잡은 교통학적으로 풀어야할 숙제 중 하나이며, 영국 또한 국가적 차원 에서 지속적인 상습지체 및 돌발상황으로 인한 지 체를 최소화하며 도로 운영효율성을 극대화하기 위 한 노력을 기울이고 있다. 그 중 하나로 SCOOT[1] 프로그램을 예로 들 수 있는데, 해당 프로그램은 영 국의 대표적인 도시부 감응형 교통신호제어 시스템 (UTC : Urban Traffic Control)으로 네트워크의 교통 제어를 위해 개발되었다. SCOOT은 네트워크를 통 해 원활한 교통흐름이 가능하도록 교통 신호를 제 어하며, 신호를 제어하는 동안 교통흐름 변화에 따 라 연속적으로 반응하여 신호계획을 업데이트하고 보다 정교한 신호제어가 가능하도록 한다. 운영자 는 On-line제어를 통해 교통정보를 검지기로부터 수 집하여 교통량 변화에 즉각 대응할 수 있도록 시스 템이 구축되었다. SCOOT은 교통의 효율적인 관리 기능으로 거시적 교통관리 서비스를 제공하며, 대 중교통 통행 우선순위 및 게이팅 기술 등에 이르기 까지 다양한 교통체계 분석이 가능하다.

2.SCATS(Sydney Coordinated Adaptive Traffic System)

SCATS[2]은 호주의 도로교통청(RTA)에서 개발 한 실시간 신호망 제어시스템으로서 미국을 비롯하 여 세계적으로 많은 도시에서 사용되고 있으며, 정 지선 바로 앞의 각 차로별로 설치된 검지기에서 얻 은 교통량 자료로부터 교통수요와 시스템 용량 변 화에 대응하는 신호시간을 얻는다. 또한, 교통흐름 최적화를 위한 완전 감응식 도시부 교통제어를 위 해 복잡한 알고리즘에 의해 교통류를 관리하고 예 상치 못한 상황의 발생 시 지체를 최소화하는 교통 신호를 최적화 할 수 있다.

하지만, SCATS의 신호제어는은 일부 축단위를 대상으로 주로 시행되기 때문에 다수의 신호교차로 가 존재하는 네트워크 차원의 광역적 신호제어를 하기에는 다소 어려움이 있다.

3.OPAC(Optimized Policies for Adaptive Control)

OPAC[3]은 미국의 감응식 신호제어 시스템으로 예측된 교통수요를 기반으로 실시간 신호를 설계하 며, 교차로 내 지체 및 정지를 최소화하고 독립된 컨트롤러 또는 연계시스템 중 일부로 운영이 가능 하다. 또한 OPAC는 다중계층의 네트워크 제어 개 념의 VFC(Virtual Fixed Cycle) 원리를 기반으로 대 상지 시간 및 공간을 고려하여 임의의 주기를 도출 하는 아키텍처를 가진다.

4.기존 연구와의 차별성

해외 선행사례의 실시간 교통신호 최적화 시스 템과 같이 국내 역시 지자체 실정에 맞는 교통신호 제어 방법론 정립 및 신호제어 시스템 운영 및 활 성화가 필요하다. 해외 사례의 경우, On-line 신호제 어 및 실시간 교통기반의 신호시간을 산출하는 등 신호시스템의 선진화를 이루고 있으나 개별교차로 를 대상으로 하여 광역적 최적신호 산출 및 연동에 는 다소 어려움이 있다. 해외 사례를 기반으로 선진 화된 시스템은 벤치마킹을 하고 부족한 부분을 보 완하여 국내 실정에 맞는 네트워크 차원의 광역적 신호제어 방안에 대한 연구를 진행하였다.

이를 위해 본 연구에서는 다양한 교통패턴을 고 려하기 위해 Rule-based의 Frame Signal을 기반으로 상황별 교통신호가 변환되어 하였으며, 이는 교통 축을 넘어서 네트워크 차원으로 신호를 최적화하는 방안으로 지자체 도로 운영 효율성 증대를 도모하 였다.

Ⅲ.연구방법론

1.주요 연구 내용 및 절차

본 연구는 기존의 획일적인 신호운영의 문제점 을 개선하기 위해 Frame Signal을 기반으로 한 네트 워크 차원의 상황별 신호최적화를 목적으로 한다.

이를 위해서는, 단기적 교통상황 예측데이터를 기반으로 5가지 교통상황(한산교통류, 평상교통류, 혼잡교통류-도심진입, 혼잡교통류-도심진출, 유고상 황 교통류)을 정의하고 이에 대한 주요 교통축 및 중요교차로(CI : Critical Intersection)를 선정하여, 신 호최적화 시 상황별 Frame Signal 생성을 위한 기초 이력데이터를 도출한다.

또한, 주요 교통축 및 중요교차로를 기준으로 신 호최적화를 시행하며 신호최적화는 개별교차로 최 적화(Local Optimization) 및 네트워크 최적화(Network Optimization)로 구성되는데 이는 기존의 교통 축 연동 개념에서 더 나아가 네트워크 차원의 신호 최적화를 시행하는 것에 그 특징이 있다.

상황별 Frame Signal은 일련의 조건에 의해 적절 한 신호변환이 가능하도록 하여야하며, 이를 실질 적으로 운영하기 위해서는 변환을 위한 조건 Matrix 생성 및 해당 방법론을 기반으로 한 신호변환프로 그램의 모듈화 설계가 필요하다. <그림 1>

2.단기적 교통상황 예측

1)현재 교통상황 분석

현재 교통상황 분석[4-5]은 데이터 수집·가공, 교 통수요모형 구축, 교통수요 데이터 구축으로 구성 된다. 데이터의 수집가공은 교통수집장치를 통해 이루어지며, 교통수요모형은 지역적 특성 반영(가 구통행실태조사 및 사회경제지표)에 큰 장점이 있 는 개별행태모형을 활용한다. 해당 자료를 활용하 여 산출된 전일 및 시간대별 O/D Matrix를 오차율 법을 활용한 정산을 실시하고, 이를 교통류의 변화 및 교통정보 분석을 위한 기본 단위인 15분 단위의 O/D Matrix로 재구축한다. 이를 위해서는 우선적으 로 수집된 과거이력데이터(교통량 수집자료) 보정 단계를 실시하며, 이는교통수집자료를 수집할 수 없는 상태로 이상치나 결측의 데이터가 발생하여 보정하는 단계이다. 보정된 데이터는 통계 프로그 램인 SPSS의 유사한 요일끼리 묶어주는 요인분석 을 통하여 데이터를 분류하고 동질적인 교통패턴에 대한 대푯값을 산출한다. 구축된 대푯값은 실시간 데이터와 유사성분석을 통해 신뢰도 검증 후 가중 이동평균법을 활용하여 도시부의 단기적 교통흐름 예측에 사용할 예측 데이터를 구축한다.

2)장래(단기) 교통상황 예측

현재 교통상황 분석 단계를 거친 데이터는 요인 분석과 상관관계 분석으로 단기적 교통상황 예측을 시행한다. 가구통행실태조사의 자료와 사회경제지 표조사 자료를 활용하여 산출된 전일 및 시간대별 O/D Matrix를 전일 및 시간대별로 오차율법을 활용 한 정산을 실시하고 교통류의 변화 및 교통정보 분 석을 위한 기본 단위인 15분 단위의 O/D Matrix로 재구축하여 교통수집장치에 의한 최근 15분 교통량 자료와 같이 교통수요 보정기법인 TFlow-Fuzzy 이 론에 적용하여 실시간 교통흐름을 분석한다. 예측 된 단기적 교통예측 데이터는 상황별 교통패턴을 정립하고 주요 교통축 및 중요교차로(CI : Critical Intersection)를 선정하는데 활용하도록 한다. <그림 2>

3.신호최적화 및 연동화

1)Local Optimization(개별 교차로 최적화 기법)

신호최적화[3]를 위해서는 우선적으로 개별교차 로 최적화(Local Optimization)를 시행하게 되며, V/C Balancing 기법을 활용하여 교차로 내 Lane Group에 대한 포화 교통류율을 통해 Critical lane group을 산 출하여 해당 Critical lane group의 V/C를 기반으로 교차로 내 모든 접근방향에 대한 지체를 균일하게 최소화하는 개별교차로 최적화(Local Optimization) 를 시행하도록 한다.

2)Network Optimization(네트워크 최적화 기법)

개별교차로 최적화 이후 네트워크 차원의 신호 최적화를 위해 네트워크 최적화 기법(Network Optimization)을 시행하게 되며, 교통상황 예측 시 선정된 주요 교통축을 대상으로 신호연동그룹(SA : Sub-Area)을 설정한다. 설정된 신호연동그룹에 따라 상·하행 연동 Route를 생성하여 네트워크 최적화를 시행하는데 이 때, 연동그룹 내 모든 신호교차로는 주기가 동일해야 하며 주기는 중요 교차로의 최적 주기가 기준이 된다.

네트워크 최적화 시에는 네트워크에 대한 가장 기본적인 최적화 방법인 Genetic Algorithm을 기반 으로 널리 자동최적화가 필요한 여러 분야에서 사 용되어지는 알고리즘으로 객체변수, 지체 및 정지 수에 따른 가중치, Iteration 등 다양한 파라미터를 고려하였다. <그림 3>

4.Frame Signal 설정

모든 신호최적화 및 연동화 과정을 거쳐 도출된 상황별 최적신호는 Frame Signal로 설정한다.

Frame Signal이란 대상지 내 다양한 교통패턴이 발생하여 고정식 신호로 적절한 신호대응이 어려울 경우, 상황별 운영신호를 정립하여 검지기 패턴에 맞게 운영이 가능하도록 하는 것을 의미한다. 또한, 방향별 교통량 편차가 크고 시간대별로 불규칙하거 나 시간대별 다양한 교통 패턴이 발생하는 교차로 및 교통축을 대상으로 시행하는 것이 바람직하다.

5.신호변환 프로그램 설계

1)신호변환 Matrix

Frame Signal 설정 후 상황별 유동적 신호운영을 위해서는 해당 신호로 변환시켜줄 수 있는 일련의 판단기준이 필요하다. 변환 시에는 독일의 교통신 호제어지침인 FGSV(Forschungsgesellschaft für Strassen- und Verkehrswesen)[6]의 신호변환 방법론 을 적용하여 신호변환 요구조건인 교통량이 얼마나 자주 계속적으로 요구가 되는지에 대한 교통량 지 표와 나아가 상황별 배정된 신호프로그램의 최소작 동시간을 정의하였다.

신호변환조건 Matrix[6-8]에는 변환 우선순위(A), 검지기 데이터의 연속적인 만족 주기 수(B), 기존 상황 유지시간(C) 3가지가 고려되는데 연속 만족 주기 수(B)는 전환을 위한 검지기 데이터 조건을 만족하는 주기의 연속된 수를 의미하며, 이 때 검지 기 데이터의 측정주기는 각각 상이한 교차로별 신 호주기를 고려하여 신호프로그램 전체 주기시간이 아닌 녹색시간을 고려한 일반적인 측정주기 90초의 검지기 교통량 임계값을 기준으로 한다. 기존 상황 유지시간(C)의 경우 현재 운영 신호프로그램의 지 속시간을 의미하며, 이는 무분별한 신호변환의 억 제를 위함이다. 위의 2가지 조건을 모두 만족할 시 에는 변환 우선순위(A)에 따라 변환 신호프로그램 을 선택할 수 있다. <표 1>

2)신호변환프로그램(COM API) 설계

신호변환 Matrix를 기반으로 실질적인 네트워크 차원의 상황별 신호제어가 가능하기 위해서는 검지 기 데이터에 의해 변환신호가 판별되는 별도의 신 호변환 프로그램이 필요하다.

본 연구에서는 신호프로그램의 운영 및 평가를 위해 미시적 시뮬레이션 VISSIM을 활용하도록 하 며, VISSIM 프로그램의 COM Programming 언어 중 Microsoft Excel과 연계되며 데이터의 입출력이 용 이한 Visual Basic Application 이용하여 신호변환 프 로그램을 설계하도록 한다.

Ⅳ.Case Study

1.대상지 선정

본 연구의 대상지는 행정중심복합도시 1-5생활권 으로, 중심상업업무 용지로 주요 공공기관 및 상업 시설이 밀집되어 있어 주요 교통요충지로써 많은 교통량의 유·출입이 예상된다. 따라서, 해당 대상지 를 이용하는 상업시설 이용객 및 출·퇴근 이용객에 의해 대상지 내 시간대별 교통패턴이 상이하게 나 타나 이에 따른 상황별 신호제어가 필요하다고 판 단된다. <그림 4>

2.단기적 교통상황 예측결과

1)신호제어 주요 교통축 선정

지자체 교통수요 분석모델(VISUM)을 통해 현재 교통상황분석을 정산하고 이를 바탕으로 단기적 교 통상황을 예측하여 한산교통류, 평상교통류, 혼잡교 통류(도심진입), 혼잡교통류(도심진출), 유고상황 교 통류의 5가지 교통패턴을 정립한다. 이와 같이 단 기적 교통상황 예측 데이터를 기반으로 <표 2>와 같이 교통량 및 V/C를 검토한 결과, 교통축별 데이 터의 결과에는 차이가 있었으나 다른 교통축과 비 교해보았을 때 유고상황을 제외한 상황별 주요 축 으로 남북축 2개(B, C), 동서축 2개(A, F)가 선정되 었다. <그림 5>

2)중요교차로(CI : Critical Intersection) 선정

선정된 주요 교통축 내 위치한 신호교차로를 대 상으로 지체시간 및 교차로 서비스수준(LOS : Level of Service)를 검토하여 신호최적화 시 기준을 될 수 있는 중요교차로를 연동축(주요 교통축)별로 선정하도록 한다. 주요 축별 CI를 선정하여 최종적 으로는 남북축의 교차지점을 포함한 2개의 CI가 선 정되었다. <그림 6> <표 3>

3.신호최적화 및 연동화 결과

1)Local Optimization(개별교차로 최적화) 결과

개별교차로 최적화 시에는 V/C Balancing 기법을 통해 연동축별 중요교차로(CI)를 대상으로 최적주 기 및 적정현시길이를 산출한다.

개별교차로 최적화(Local Optimization)를 시행하 기 위해서는 V/C Balancing 기법과 Minimize Critical Movement Delay 기법이 있으며, 이 중 대상지 교차 로 특성에 맞는 기법을 적용하여 교차로 최적화를 시행하도록 한다.

V/C Balancing기법은 가장 일반적인 최적화 기법 중 하나로 교차로 내 Lane Group에 대한 포화 교통 류율을 통해 Critical lane group을 산출하여 해당 Critical lane group의 V/C를 기반으로 교차로 내 모 든 접근방향에 대한 지체를 균일하게 최소화하는 것을 목표로 한다.

Minimize Critical Movement Delay기법은 교차로 내 주요 방향에 대한 지체 최소화를 목표로 하는 교차로 최적화 기법으로 Non-Critical 신호그룹의 녹 색 시간을 Critical 신호그룹으로 배분하는 개념으로 교차로 내 접근방향 중 가장 지체가 심한 한 방향 에 대해 지체를 최소화하는 기법이다. 두 기법을 동 일한 교차로에 적용할 경우, 그 오차는 인근 도로의 방향별 교통량 또는 신호그룹에 따라 각각 상이하 게 나타난다. 따라서, 해당 기법을 적용할 시에는 적정 신호가 알맞게 산출될 수 있도록 대상지 특성 에 맞는 기법을 선정할 수 있도록 한다.

본 연구에서는 교차로 내 모든 접근방향에 대한 지체 최소화를 고려하여 V/C Balancing 기법을 사용 하여 개별교차로 최적화(Local Optimization)를 시행 하도록 한다. <그림 7> <표 4>

2)Network Optimization(네트워크 최적화) 결과

개별교차로 최적화 이후 네트워크 차원의 신호 최적화를 위해 네트워크 최적화 기법(Network Optimization)을 시행하게 되며, 단기적 교통상황 예 측 시 선정된 주요 교통축을 대상으로 신호연동그 룹(SA : Sub-Area)을 설정한다. 설정된 신호연동그 룹에 따라 상·하행 연동 Route를 생성하여 네트워 크 최적화를 시행하는데 이 때, 연동그룹 내 모든 신호교차로는 주기가 동일해야 하며 주기는 중요 교차로의 최적주기가 기준이 된다. 네트워크 최적 화 시에는 Genetic Algorithm과 Hill Climbing Algorithm를 선택적으로 적용하며 해당 알고리즘 들은 각 기능에 따라 설정변수 및 분석흐름에서 서 로 상이한 특성을 지닌다.

Genetic Algorithm의 경우, 네트워크 최적화에 대 한 가장 기본적인 최적화 방법으로 널리 자동최적 화가 필요한 여러 분야에서 사용되어지는 알고리즘 으로 객체변수, 지체 및 정지 수에 따른 가중치, Iteration 등 다양한 파라미터를 고려하며, Hill Climbing Algorithm의 경우 해당 솔루션의 수를 지 정해주어 값을 도출하게 하는 점에서 차이가 있다.

본 연구에서는 보다 다양한 파라미터 변수를 고 려한 Genetic Algorithm을 기반으로 네트워크 최적 화를 시행하도록 한다. <그림 8>

4.Frame Signal 결과

최적화 및 연동화 기법인 개별교차로 최적화 (Local Optimization) 및 네트워크 최적화(Network Optimization)를 통해 네트워크 차원의 5가지 상황 (한산교통류, 평상교통류, 혼잡교통류-진입/진출, 유 고상황교통류)별 최적신호를 산출한다. 산출된 상 황별 최적신호는 <표 5>와 같으며, 아래의 신호를 미시적 교통류 분석 프로그램인 VISSIM에 입력하 여 검지기 데이터 기반의 신호변환이 가능하도록 Frame Signal을 사전에 설정하였다.

5.신호변환프로그램 설계 결과

1)신호변환 Matrix

본 연구에서는 검지기 데이터의 연속만족 주기 와 기존 상황 유지시간의 2가지 조건을 판별해 우 선순위에 따른 신호변환이 가능하도록 설정하였다.

2)신호변환 프로그램 설계

신호제어의 실질적 운영을 위해서는 신호변환 모듈화가 필요하며, 본 연구에서는 VISSIM과 연계 되는 외부 COM Interface를 활용하여 <그림 9>와 같이 변환프로그램을 설계하였다.

6.효과분석

본 연구에서는 다양한 상황별 교통패턴을 고려 한 Frame Signal 운영을 위해 대상지 내 교통특성을 대표하는 다섯 가지의 교통상황(한산교통류, 평상 교통류, 혼잡교통류-진입, 혼잡교통류-진출, 유고상 황 교통류)에 대해서 네트워크 차원의 최적화를 수 행하였다.

이에 대한 효과성 및 타당성을 검증하기 위해 기 존의 고정식 신호와 설계된 네트워크 차원의 최적 신호를 비교하여 효과분석을 하였으며, 효과지표로 는 교차로 차량 평균지체시간, 평균 통행시간, 평균 통행속도, 네트워크 평균지체시간을 판단하였다.

미시적 교통류 분석 프로그램인 VISSIM 시뮬레 이션을 통해 동일한 각 상황별 교통량과 분석환경 (network, parameter 등)에서 기존 신호운영 시 효과 지표와 최적 신호운영 시 효과지표를 비교분석하였 다. 이 때 상황별 최적신호는 신호최적화 프로그램 인 VISTRO[9]에서 산출된 최적신호를 VISSIM add-on module인 Vissig에 입력하여 동일한 네트워 크 환경에서 신호분석이 가능하도록 하였다.

각 상황별 교통량은 교통수요분석 프로그램인 VISUM에서 현재 교통상황분석 정산을 완료한 데 이터에서 단기적 교통예측을 시행한 VISUM file을 VISSIM에 import 하여 상황별 수요를 반영하였다.

본 연구에서 사용된 VISUM(교통수요), VISSIM (교통류), VISTRO(신호최적화) 프로그램은 모두 PTV Group의 교통분석 시뮬레이션으로 각 Software 간의 데이터 입출력을 통한 연계가 가능하고 분석 시간이 짧은 장점이 있다.

분석시간은 1시간 단위로 하며 Simulation Run 1 의 object result 값으로 효과지표를 도출하도록 하 였다.

1)차량 당 평균지체시간

교차로 지체시간의 효과분석 결과, <표 8>의 결 과와 같이 상황별 중요교차로를 포함한 전체적인 교차로 지체시간이 감소한 것을 확인할 수 있으며, 상황별 최적신호 운영 시 혼잡상황 교통류보다 한 산 또는 평상교통류와 같이 교통량이 비교적 작은 상황일 때 그 효과가 더 큰 것으로 나타났다.

부분적으로 일부 교차로의 지체 시간이 증가한 것을 볼 수 있는데 이는 중요교차로의 최적주기를 기준으로 연동축 내 그 외 교차로를 최적화 해주었 기 때문에 특정상황의 일부 교차로에서는 지체가 증가하여 나타났다. 또한, 신호제어 시 중방향(축별 상·하행)을 기준으로 우선적으로 연동을 하여 그에 대한 지체가 가중된 것으로 판단된다.

2)평균 통행시간

주요 교통축별 통행시간을 분석한 결과, <표 9> 와 같이 중방향으로 고려된 편도방향 통행시간이 전체적으로 감소하였다. 다만, 교통예측자료 데이터 (축별 교통량 및 V/C)를 기준으로 선정된 중방향을 우선적으로 연동화하여 중방향의 대향방향은 통행 시간이 이전보다 증가한 부분도 나타났다.

동서축의 경우, 연동화 시 남북축과 교차하는 신 호교차로를 연동주기를 구분하여 2개의 최적주기로 연동을 해주었기 때문에 이에 따라 일부 축에서 통 행시간 증가현상이 발생하였다.

3)평균 통행속도

통행속도 역시 <표 10>에서 나타난 바와 같이 통 행시간 지표와 동일하게 동서축 일부 구간을 제외 하고 전체적으로 증가한 것을 확인할 수 있다.

2)네트워크 평균지체시간

차량 당 평균지체시간, 평균 통행시간, 평균 통행 속도의 효과지표와 더불어 네트워크 전체에 대한 차량 당 평균지체시간을 분석한 결과, <표 11>과 같이 각 상황에 대한 네트워크 최적신호 적용 시 유고상황을 제외한 모든 상황에서 -1~-53%의 감소 율을 보이며 지체가 감소한 것을 알 수 있다.

유고상황의 경우, 14%의 증가율을 나타내 지체 가 보다 심화된 것을 알 수 있어 향후 유고상황에 대한 시나리오 정립 및 최적신호 적용 방법론을 보 다 구체적으로 연구할 필요가 있다고 판단된다.

Ⅴ.결론 및 향후 연구방향

1.결론

교통제어 시 신호는 지체를 유발하는 요소 중 하 나로 고정식 신호는 도심 내 발생하는 다양한 교통 상황을 고려하지 못하여 지체를 유발하게 되며, 이 를 개선하기 위해서는 Frame Signal 기반의 교통패 턴별 신호제어가 필요하다.

본 연구는 단기적 교통상황 예측, 신호최적화 및 연동화, 상황별 Frame Signal 설정, 상황별 교통신호 변환방법론 등으로 크게 4단계로 구성되어 있으며 이에 대한 연구결과는 다음과 같다.

단기적 교통상황 데이터를 통해 5가지의 교통패 턴(한산, 평상, 혼잡(진입 및 진출),유고상황)을 정립 하고 교통량 및 V/C를 검토하여 제어축인 남북축 2 개, 동서축 2개와 CI 13개소를 선정하였다.

신호최적화 및 연동화 단계에서는 개별교차로 최적화(Local Optimization)를 통해 중요교차로(CI)를 대상으로 최적주기 및 적정 현시길이를 산출하고, 네트워크 최적화(Network Optimization) 시 연동그룹 (SA)을 설정하여 연동그룹별 최적주기로 네트워크 최적화(Network Optimization)를 시행한다.

5가지 상황별 최적화 신호는 효과분석을 거쳐 그 효율성을 입증하여 Frame Signal으로 설정하였다.

신호변환 시에는 검지기 데이터의 연속만족 주 기 수와 기존 상황 유지시간으로 2가지 조건을 판 별하여 무분별한 신호변환을 억제한다. 이러한 방 법론을 기반으로 실질적인 신호제어를 위해 Visual Basic Application을 활용하여 VISSIM과 연계되는 Sub-Module을 제작하였다. 해당 모듈은 조건데이터 출력부와 신호변환 입력부로 구성되어 변환조건을 바탕으로 운영자가 판단한 변환 신호프로그램을 입 력할 경우 신호가 변환되도록 제작되었다.

본 연구는 오래도록 교통문제를 야기한 신호제 어에 대한 교통패턴별 신호제어 운영방안을 제시하 였으며, 지자체 내 다양한 교통패턴을 분류하고 상 황별 신호제어가 가능하도록 하였다.

본 연구에서는 현재 5가지의 교통상황에 대한 최 적화 및 연동화 신호를 정의하였으나, 이는 도심 내 대표적인 일부 교통상황만을 대변한 것으로 수많은 교통패턴 중 일부에 불과하여 지자체에서 일어나는 모든 교통상황을 수렴할 수 없어 이에 대한 보완필 요하다.

더불어, Visual Basic Application인 COM Interface 로 설계된 신호변환프로그램 모듈은 현재 데이터의 입출력 기능을 위주로 설계된 것으로 추후 타 Traffic Simulation과의 연계를 통한 향후 확장성을 고려한 프로그램 안정화 및 기능적 고도화에 대한 연구가 기대된다.