Ⅰ. 서 론

최근 도시 교통 환경의 복잡화와 한정된 공간의 효율적 활용 필요성이 증대됨에 따라, 지하도로의 도입이 활발히 추진되고 있다. 지하도로는 도심부 교통 혼잡 완화와 도시 공간 활용성 제고 등 다양한 장점을 지니고 있으나, 폐쇄적인 공간 구조, 제한된 시야, 장대 구간의 연속성 등과 같은 물리적 특성으로 인해 지상부 도로와는 상이한 주행 환경을 형성한다. 이러한 특성으로 인해 지하도로에서는 운전자의 인지·판단·행동 특성 및 교통류의 거동이 지상 도로와 다르게 나타날 가능성이 지속적으로 제기되어 왔다.

기존 연구에서는 지하도로의 교통 특성을 규명하기 위해 평균 속도, 교통량, 밀도 등의 대표 지표를 활용한 비교 분석이 주로 수행되어 왔다. 일부 연구에서는 지하도로에서 운전자의 감속 반응이나 주행 안정성이 지상 도로와 상이할 수 있음을 추정하였으나, 이러한 차이가 교통수요나 혼잡 수준의 차이에 기인한 것인, 또는 지하도로 고유의 주행 환경 및 운전자 행태 특성에 따른 것인지는 명확히 구분되지 않은 경우가 많았다. 특히, 지상부와 지하부 도로 간의 비교 연구에서 교통량과 밀도 등이 충분히 통제되지 않은 상태에서 결과를 해석할 경우, 교통상태의 차이에 따른 영향을 배제하기 어렵다는 한계가 존재한다.

지하도로의 교통 특성에 관한 기존 연구는 주로 개별 사례 분석이나 특정 조건에서의 결과 제시까지를 포함한 경우가 많았으며, 동일한 교통상태 조건 하에서 지상 도로와 지하도로를 직접 비교한 통제 실험 기반 연구는 상대적으로 제한적이다. 이로 인해 지하도로의 교통 특성이 단순히 평균적인 교통 성능의 차이로 나타나는 것인지, 아니면 보다 미시적인 교통류 거동이나 안정성 측면에서 차이를 보이는 것인지에 대한 체계적인 검토가 충분히 이루어지지 않았다. 이에 본 연구는 지상 도로와 지하도로의 교통류 특성을 비교함에 있어 교통량과 밀도가 동일하게 통제된 조건을 설정하고, 미시적 교통 시뮬레이션을 기반으로 한 비교 분석을 수행하는 것을 목적으로 한다. 특히 Driving simulator 실험 결과를 바탕으로 지하도로 주행 특성을 반영한 운전자 행태 보정을 적용함으로써, 지상부와 지하부의 차이가 교통상태가 아닌 주행 환경 및 운전자 반응 특성에서 기인하는지를 규명하고자 한다.

궁극적으로 본 연구에서는 가중평균속도, 교통량, 밀도를 활용하여 지상 도로와 지하도로 간 교통상태의 동등성을 검증한 후, 속도 변동성 지표를 통해 교통류 안정성 측면에서의 차이를 분석한다. 이를 통해 지하도로의 교통 특성을 평균적 교통 지표 중심으로 해석해 온 기존 연구의 한계를 보완하고, 향후 지하도로의 교통 운영 및 관리 전략 수립을 위한 기초적 분석 근거를 제시하고자 한다.

Ⅱ. 관련 문헌 고찰

1. 지하도로의 교통 특성 및 운영 환경

지하도로는 폐쇄된 공간 구조, 제한된 시야, 장대 구간의 연속성 등과 같은 물리적 특성으로 인해 지상 도로와는 상이한 교통 환경을 형성한다. 이러한 특성은 교통 안전성뿐만 아니라 교통류의 거동 및 운영 특성에도 영향을 미칠 수 있으며, 이에 따라 국제적으로도 지하도로의 교통 특성을 별도로 고려할 필요성이 지속적으로 제기되어 왔다.

PIARC(2016)와 FHWA(2015)는 지하도로 및 터널 구간을 일반 도로와 구분하여 교통 분석 및 운영 지침을 제시하고 있으며, 특히 터널 구간에서는 교통류의 회복 지연, 사고 발생 시 파급 효과의 확대 등 잠재적 위험 요인을 강조하고 있다. 또한 AASHTO(2010)의 도로 안전 관련 지침에서도 터널 및 지하 구간을 조명 조건, 시야 확보, 공간적 폐쇄성 등으로 인해 운전자의 주행 행동이 달라질 수 있는 특수 구간으로 분류하고 있다.

국내에서도 도심 지하도로 설계기준 (MOLIT, 2016; MOLIT, 2023)을 통해 지하도로의 기하구조 및 운영 특성이 별도로 규정되고 있으나, 교통류 거동 측면에서 이를 정량적으로 비교·분석한 연구는 아직 제한적인 실정이다.

2. 운전자 행태 변화와 교통류 거동

운전자 행태는 교통류 특성을 결정하는 핵심 요인으로, 주행 환경의 변화에 따라 가속·감속 반응, 차두거리 유지, 속도 선택 등의 특성이 달라질 수 있다. 특히 터널이나 지하도로와 같은 폐쇄 공간에서는 조도 변화, 시야 제한, 심리적 압박 등으로 인해 운전자의 반응 시간 및 감속 행동에 영향을 미친다는 연구 결과가 다수 보고되어 왔다.

Calvi and Amico(2015)는 터널 주행 환경이 운전자의 속도 선택과 감속 패턴에 유의미한 영향을 미친다고 분석하였으며, Kircher et al.(2012)은 터널 설계 요소와 운전자 반응 간의 관계를 실험적으로 규명하였다. 또한 Amundsen and Ranes(2000)는 노르웨이 도로 터널을 대상으로 한 사고 분석을 통해 터널 구간에서 교통 안전성과 교통류 특성이 지상 도로와 다르게 나타날 수 있음을 보고하였다.

이러한 연구들은 지하도로에서 운전자 행태 변화가 발생할 가능성을 시사하며, 이러한 변화가 평균 속도나 교통량과 같은 거시적 지표보다는 속도 변동성이나 교통류 안정성 등 미시적 특성에 보다 민감하게 반영될 수 있음을 제안하고 있다.

3. 교통류 안정성 및 변동성 지표에 관한 연구

교통류 안정성은 평균 속도나 교통량, 용량과 같은 단일 지표만으로는 충분히 설명하기 어렵다. 교통류의 안정성은 속도의 분포, 변동성, 저속 상태의 지속성과 같은 시간적·공간적 특성이 결합된 결과로 평가되어야 하며, 이에 대한 정량적 평가는 교통류 거동을 심층적으로 이해하는 데 필수적이다.

Kerner(2004)와 Treiber and Kesting(2013)은 교통류 이론을 통해 교통 흐름의 불안정성이 평균 상태보다는 변동성과 전이 현상에서 나타난다고 강조하였으며, 이러한 관점은 이후 미시적 시뮬레이션 기반 연구와 실교통 데이터 분석에서도 지속적으로 검증되어 왔다.

특히 속도의 표준편차, 변동계수(Coefficient of variation), 하위 분위 속도(Percentile speed) 등은 교통류의 안정성을 정량적으로 평가하는 대표적 지표로 사용되고 있다. 최근 연구에서는 교통류 안정성이 운전자의 차두거리 유지 행동, 감속 패턴, 차로 변경 빈도 등 미시적 행태와 밀접하게 관련된 것으로 보고되었으며(Treiber and Kesting, 2013; Shi and Li, 2021), 이러한 지표들은 평균 속도가 유사한 조건에서도 교통류 거동의 차이를 효과적으로 식별할 수 있다는 점에서 활용성이 점차 확대되고 있다. 따라서 교통류의 변동성과 안정성 지표에 대한 분석은 지하도로와 같은 비정형 주행 환경에서 나타나는 교통특성을 규명하는 데 중요한 근거로 작용할 수 있다 (Calvi and Amico, 2013).

4. 시뮬레이션 기반 지상-지하 비교 연구의 한계

미시 교통 시뮬레이션은 지하도로의 교통 특성을 분석하는 데 널리 활용되고 있으며, VISSIM과 같은 시뮬레이터는 운전자의 차두거리 유지, 추종 행동, 차로 변경 특성을 세밀하게 모사할 수 있다는 장점을 갖는다. 그러나 기존의 지상과 지하의 비교 연구에서는 교통량, 밀도, 네트워크 구조 등이 충분히 통제되지 않은 상태에서 결과를 비교하는 경우가 많아, 관측된 차이가 교통상태의 차이에 기인한 것인지, 또는 주행 환경의 차이에 따른 것인지를 명확히 구분하기 어려운 한계가 존재한다(Hoogendoorn and Bovy, 2001).

특히, 운전자 행태 보정 없이 기본 파라미터를 동일하게 적용한 시뮬레이션 결과를 지상 도로와 지하도로 모두에 일괄적으로 반영할 경우, 지하도로의 고유한 주행 특성이 충분히 재현되지 못할 가능성이 제기된다. 따라서 Driving simulator 실험 결과 등 실측 기반의 행태 데이터를 활용하여 운전자 반응 특성을 반영하고, 교통량과 밀도가 동일하게 통제된 조건에서 지상과 지하 구간을 비교·분석하는 연구 접근이 필요하다.

5. 본 연구의 차별성

기존 연구의 검토 결과, 지하도로의 교통 특성을 규명하기 위한 시도가 다수 이루어졌으나, 대부분의 연구는 교통상태(교통량, 밀도 등)가 상이한 조건에서 지상부와 지하부를 비교함으로써 주행 환경 이외의 요인이 결과에 영향을 미쳤을 가능성을 배제하기 어려웠다. 또한 운전자 행태 차이를 반영하지 않은 시뮬레이션 기반 분석이 주를 이루어, 지하도로 고유의 운전 행동 특성이 충분히 고려되지 못한 한계가 존재하였다. 이에 본 연구는 교통량과 밀도를 동일하게 통제한 조건을 설정하여 지상 도로와 지하도로의 교통류 특성을 직접 비교함으로써, 기존 연구의 이러한 한계를 극복하고자 한다. 특히 Driving simulator 실험을 통해 도출된 운전자 행태 보정 계수를 시뮬레이션 모델에 반영함으로써, 실제 운전 행동에 근거한 미시적 주행 특성 분석을 수행한다.

이와 같은 접근은 지하도로의 교통류 차이를 단순한 평균 교통 성능의 관점이 아닌, 운전자 반응·거동 기반의 교통류 안정성 변화로 규명한다는 점에서 기존 연구와의 차별성을 갖는다. 궁극적으로 본 연구는 지하도로의 주행 특성을 반영한 시뮬레이션 분석 체계를 제시함으로써, 향후 지하도로의 운영 전략 및 교통관리 정책 수립에 기초 자료로 활용될 수 있는 새로운 분석 프레임워크를 제공한다.

Ⅲ. 분석 방법론 개요

1. 시뮬레이션 데이터와 실험 설계

본 연구는 지상 도로와 지하도로의 교통류 특성을 정량적으로 비교하기 위해 미시적 교통 시뮬레이션 기반의 통제 실험(Controlled experiment)을 수행하였다. 비교의 공정성을 확보하기 위해, 지상과 지하 시나리오는 동일한 교통 수요 조건을 적용하고, 운전자 행태 차이만을 반영하도록 설계하였다. 시뮬레이션은 상용 미시 교통 시뮬레이터인 VISSIM을 사용하였으며, 지하도로 주행의 특수성을 모사하기 위해 Driving simulator 실험을 통해 수집된 운전자 반응 특성을 반영하였다 (University of Seoul–Academic Cooperation Foundation, 2022; KICT 2022). DS 실험의 주요 변인은 속도 조절 행동, 차두거리 유지, 감속 반응 특성으로 구성되었으며, 이에 따라 추종 행태 모형의 파라미터를 보정하였다. 이에 따라 Driving simulator 실험에서 도출된 지상 및 지하 조건별 운전자 추종행태 차이를 정량적으로 분석하고, 이를 VISSIM의 Widermann 99 추종 모형 파라미터에 반영하였다. 분석 대상 파라미터는 정지 시 앞차와의 거리 (CC0), 차두시간(CC1), 차두간격(CC2), 가속 반응도(CC4), 감속 반응도(CC5), 정지 후 가속도(CC8)로 구성하였다. 실험 결과에 따른 지상·지하 조건별 평균값 및 변화율은 <Table 1>과 같다.

<Table 1>에서 나타난 바와 같이, 대부분의 파라미터는 지상 조건 대비 소폭 감소하는 경향을 보였으나, 감속 반응도(CC5)의 경우 약 40% 수준의 유의미한 변화가 관찰되었다. 이는 지하도로 환경에서 선행 차량 감속 상황에 대한 제동 반응 특성이 지상 도로와 다르게 나타날 가능성을 시사한다. 이러한 평균 변화율을 기준으로 VISSIM Wiedemann 99 모형의 입력 파라미터를 비율 보정 방식으로 조정하였다. 보정 전·후 입력값은 <Table 2>에 제시하였다.

보정은 Driving Simulator 실험에서 도출된 평균 변화율을 지상 기본값에 적용하는 방식으로 수행하였다. 이를 통해 교통 수요 조건은 동일하게 유지하면서, 지상과 지하 시나리오 간 차이는 오직 운전자 추종행태 특성에 의해 발생하도록 실험을 설계하였다. 또한 보정된 파라미터 값을 구체적인 수치로 명시함으로써, 본 연구의 시뮬레이션 설정은 동일 조건에서 재현 가능한 구조를 갖도록 구성하였다. 보정된 파라미터는 지하도로 시나리오에만 적용되었고, 지상 도로 시나리오는 기본 파라미터를 유지하였다. 각 시나리오는 동일한 네트워크 구조와 교통 수요 조건 하에서 수행되었으며, 시뮬레이션의 신뢰성을 확보하기 위해 서로 다른 난수(Seed)를 적용한 30회 반복 실험을 수행하였다. 이를 통해 관측된 결과 차이가 교통상태나 네트워크 구조의 차이가 아닌, 주행 환경 및 운전자 행태 특성의 차이에 기인하도록 통제하였다.

구체적인 관점에서 시뮬레이션 분석 절차는 <Fig. 1>과 같으며, 네트워크 구축, 시뮬레이션 환경 설정, 입력변수 설정, 시뮬레이션 분석의 네 단계로 구성된다. 먼저, 지상도로와 지하도로를 대상으로 도로 네트워크를 구축하고, 차로 구성, 선형, 시설 조건 등 주요 설계요소에 대한 검토를 수행하였다. 이후 시뮬레이션 환경 설정 단계에서는 차로폭, 시설한계, 감·가속차로 길이, 종단경사 등 도로 및 교통시설 특성을 실제 조건에 부합하도록 반영하였다. 입력변수 설정 단계에서는 교통량, 설계속도 등 주요 교통 조건을 정의하고, 다양한 교통 운영 상황을 모사하기 위한 시나리오를 구성하였다. 마지막으로 시뮬레이션 결과를 기반으로 주행행태 (가속 및 감속 특성), 주행속도 분포, 운전자의 인지·반응 특성에 대한 분석을 수행하였으며, 아울러 Time-to-Collision(TTC)을 활용한 대체 안전성 지표 분석을 통해 교통안전 측면의 영향을 종합적으로 평가하였다.

<Fig. 1>

Overall simulation analysis framework

<Fig. 2>는 본 연구의 시뮬레이션 분석에 사용된 VISSIM 기반 도로 네트워크를 나타낸 것이다. 해당 네트워크는 현재 계획 중인 화성–양재 구간 지하고속도로 지하화 노선을 대상으로, 실제 설계도면을 참조하여 구축되었다. 노선의 평면선형과 종단선형 특성이 반영되도록 링크를 구성하였으며, 직선부와 곡선부, 경사 변화 구간이 연속적으로 포함되도록 모델링하였다. 본 네트워크는 지상도로와 지하도로의 교통 운영 및 주행 특성 차이를 분석하기 위한 기본 시뮬레이션 환경으로 활용되었다.

<Fig. 2>

VISSIM Network Model for the Planned Underground Expressway Section

2. 데이터 수집 및 효과척도

시뮬레이션 수행 후, 각 시나리오의 결과는 구간별 검지기를 통해 수집되었으며, 일정 시간 간격으로 집계된 데이터를 분석에 활용하였다. 앞 절에서 설정한 조건 통제에 따라, 본 연구에서는 지상 도로와 지하도로 각각에 대해 다음 세 가지 핵심 교통 지표를 효과척도로 선정하였다.

1) 가중 평균속도 (Weighted average speed)

가중 평균속도는 구간별 교통량을 가중치로 적용하여 산출한 평균 속도로, 네트워크 전체의 주행 성능을 대표하는 지표로 활용하였다. 시나리오별로 구간 검지기에서 측정된 자료를 통합하여 하나의 대표 속도 값을 산정하였다. 이를 통해 지상부와 지하부의 전체적 주행 효율성을 비교하였다.

2) 교통량 (Traffic volume)

교통량은 단위 시간당 통과 차량 수로 정의되며, 시뮬레이션 시나리오 간 교통 수요 수준이 동일하게 유지되었는지를 검증하기 위한 기준 지표로 사용하였다. 즉, 본 연구에서는 교통량을 성능 평가를 위한 결과 변수가 아닌, 실험 설계의 동등성(equivalence)을 확인하기 위한 통제 변수로 설정하였다.

3) 밀도 (Density)

밀도는 단위 거리당 차량 수로 정의되며, 교통 수준(Level of congestion)을 나타내는 대표 지표이다. 지상과 지하 구간의 밀도 수준을 비교함으로써, 관측된 속도 차이가 단순한 과밀도 차이에 기인한 것이 아니라 주행 환경 및 행태적 요인에 의한 것임을 검증하였다.

3. 통계 분석 프레임워크

본 연구는 지상 도로와 지하도로의 교통류 특성을 정량적으로 비교하기 위해, 교통류 상태를 대표하는 기본 지표인 속도와 교통량을 효과척도로 선정하였다. 이는 교통류 이론에서 속도–교통량–밀도가 교통상태를 규정하는 기본 변수이며, 이들 간 관계는 기본도(Fundamental Diagram)를 통해 교통류의 성능 및 상태(자유류/혼잡류)를 해석하는 표준적 틀로 활용되기 때문이다 (TRB 2011). 또한, 본 연구의 분석 절차는 두 단계로 구성된다. 먼저, 지상 도로와 지하도로가 동일한 교통상태에서 비교되고 있음을 확인하기 위해 가중 평균속도, 교통량, 밀도의 평균값을 비교하였다. 각 지표에 대해 지상–지하 쌍(Pair)을 구성하여 비모수 통계 검정을 수행하였으며, 정규성 가정을 요구하지 않는 Wilcoxon signed-rank test를 적용하여 두 조건 간 평균 차이의 통계적 유의성을 검증하였다. 이 과정은 지상부와 지하부 간의 성능 우열을 판단하기보다는, 비교 실험이 공정하게 설계되었는지를 확인하기 위한 절차이다.

교통상태의 동등성이 확보된 이후에는 지상부와 지하부의 교통류 안정성 특성을 비교하였다. 이를 위해 단순 평균값 비교를 넘어 속도의 분포 특성과 변동성 지표를 병행하여 분석하였다. 주요 분석 지표는 다음과 같다.

이들 지표는 교통류의 불안정성, 변동성 및 저속 상태 발생 특성을 반영하며, 지하도로 주행 환경이 교통류 안정성에 미치는 영향을 정량적으로 평가하는 데 활용되었다.

본 연구의 목적은 평균 속도나 용량의 절대적 차이를 도출하는 데 있지 않다. 대신, 동일한 교통상태로 통제된 조건에서 두 구간의 교통류 변동 특성을 비교함으로써, 지하도로의 주행 환경 및 운전자 행태 변화가 교통류 안정성에 미치는 상대적 영향을 규명하는 데 초점을 둔다. 이러한 분석 프레임워크는 지하도로의 교통 특성을 단일 평균 지표로 평가해 온 기존 접근의 한계를 보완하고, 향후 지하도로 운영 및 관리 전략 수립을 위한 기초적 분석 틀을 제시한다.

Ⅳ. 방법론에 따른 분석 결과

지상 도로와 지하도로 간 교통류 특성을 본격적으로 비교하기에 앞서, 두 조건이 동일한 교통 상태로 적절히 통제되었는지를 우선 검증하였다. 이를 위해 가중 평균속도, 교통량, 밀도의 평균값을 기준으로 지상부와 지하부의 결과를 비교하여 교통상태의 동등성을 확인하였다.

<Fig. 3>은 지상 도로와 지하도로의 속도, 교통량, 밀도 값을 표준화된 척도로 변환하여 통합적으로 비교한 결과를 나타낸 것이다. 이를 통해 두 시나리오 간의 교통상태가 통계적으로 유사한 수준에서 유지되고 있음을 시각적으로 확인할 수 있다.

<Fig. 3>

Integrated Comparison of Speed, Traffic Flow, and Density between Surface and Underground Roads (Standardized indicators)

<Table 4>는 지상 도로와 지하도로 시나리오에 대한 평균 교통량, 가중 평균속도 및 밀도 값을 요약한 것이다. 세 지표 모두에서 두 시나리오 간 차이가 매우 미미하게 나타나, 지상부와 지하부가 통계적으로 동등한 교통 조건에서 평가되었음을 확인할 수 있다.

Wilcoxon signed-rank test 결과, 모든 지표에서 통계적으로 유의한 차이는 관측되지 않았다(p > 0.05). 가중평균속도의 전체 평균은 지상 도로와 지하도로 간 거의 동일한 수준을 보였으며, 통계적으로 유의한 차이가 확인되지 않았다. 이는 두 시나리오가 평균 주행 성능 측면에서 동등한 조건으로 설정되었음을 의미한다.

교통량 역시 지상부와 지하부 간 평균값 차이가 매우 미미하였고, 유의수준 0.05 내에서 통계적 차이는 나타나지 않았다. 이는 두 시나리오에서 적용된 교통수요가 동일하게 유지되었음을 실증적으로 보여준다. 밀도 또한 두 조건 간 평균 수준이 유사하게 나타났으며, 통계적으로 유의한 차이는 확인되지 않았다(p > 0.05). 이와 같은 결과는 본 연구의 비교 실험이 교통상태 측면에서 적절히 통제되었음을 입증한다.

종합적으로, 지상 도로와 지하도로는 평균 속도, 교통량, 밀도 기준에서 동일한 교통 상태가 유지되었으며, 이후의 차이는 교통상태 요인이 아닌 주행 환경 및 운전자 행태 특성에 기인한 것으로 해석할 수 있다. 그러나 평균값 비교만으로는 교통류의 세부 거동 특성을 충분히 설명하기 어려우므로, 본 연구에서는 추가적으로 속도 분포 특성을 분석하였다.

지상부와 지하부의 속도 분포를 비교한 결과, 중앙값(Median)은 유사하였으나 분포의 형태에서는 차이가 나타났다. 특히 지하부의 경우, 속도 분포의 하위 구간에서 지상부보다 낮은 속도가 더 빈번하게 관찰되었으며, 이는 지하도로에서 저속 주행 상태가 상대적으로 자주 발생할 가능성을 시사한다. 다시 말해, 평균 속도는 유사하더라도 지하도로의 교통류는 특정 조건에서 불안정한 속도 거동을 보일 수 있다.

교통류의 안정성을 정량적으로 평가하기 위해 속도 변동성 지표를 추가 분석하였다. 각 시나리오별 속도의 표준편차 및 변동계수(Coefficient of variation, CV)를 산출하여 <Table 3>에 요약하였다. 분석 결과, 속도의 표준편차와 변동계수 모두 지상부와 지하부에서 유사한 값을 나타내어, 통제된 조건 하에서 전반적인 교통 흐름의 안정성이 두 시나리오 간에 유사하게 유지되고 있음을 확인하였다. 또한 10 분위수 속도(Lower 10th percentile) 역시 두 조건 간 뚜렷한 차이를 보이지 않아, 저속 주행 상황의 빈도 및 심각도 또한 유사한 수준으로 평가되었다.

지상 도로와 지하도로는 동일한 교통량, 밀도, 평균속도 조건에서 분석되었으며, 평균적 교통류 안정성 지표 또한 유사한 수준으로 나타났다. 이는 본 연구의 비교 실험이 교통상태 측면에서 철저히 통제되었음을 입증하며, 지하도로의 교통 특성을 평가하기 위해서는 단일 평균 지표를 넘어 보다 상황 의존적인 지표나 운영 조건을 고려한 추가적인 분석이 필요함을 시사한다. 본 연구의 주요 분석 결과는 다음과 같이 요약된다.

이러한 결과는 교통수요나 과밀 상태의 차이에 따른 영향이 아닌, 교통상태를 엄밀히 통제한 실험 설계가 적절하게 수행되었음을 보여준다. 동시에, 지하도로의 교통 특성을 보다 정밀하게 규명하기 위해서는 운전자 행태나 주행 환경의 미시적 차이를 반영한 상황별 분석이 필요함을 강조한다.

Ⅴ. 결론 및 향후 연구과제

본 연구는 지상 도로와 지하도로의 교통류 특성을 비교함에 있어, 교통량과 밀도를 동일하게 통제한 조건 하에서 미시적 교통 시뮬레이션 기반의 통제 실험을 수행하였다. 특히 지하도로 주행 환경의 특수성을 반영하기 위해 Driving simulator 실험을 통해 도출된 운전자 행태 보정 계수를 적용함으로써, 단순한 모형 조건 비교를 넘어 실제 주행 행동에 근거한 실험 설계를 구축하였다는 점에서 기존 연구와 차별성을 갖는다.

분석 결과, 가중 평균속도, 교통량, 밀도 측면에서 지상 도로와 지하도로 간 통계적으로 유의한 차이는 나타나지 않았다. 이는 두 시나리오가 동일한 교통상태 조건에서 비교되었음을 실증적으로 확인하는 결과이며, 본 연구의 실험 설계가 비교의 공정성을 확보하고 있음을 보여준다. 또한 속도 표준편차, 변동계수(Coefficient of variation), 하위 10% 분위 속도(V10) 등 교통류 안정성 지표 역시 지상부와 지하부에서 유사한 수준을 나타내어, 평균적 교통상태 하에서는 교통류의 거시적 안정성 또한 크게 다르지 않음을 확인하였다.

한편, 일부 하위구간에서는 저속 주행이 상대적으로 빈번하게 관찰되었으나, 평균속도 및 분위수 기반 통계 검정에서는 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 이는 저속 현상이 국지적·단기적 이벤트의 형태로 발생하여 전체 시간 평균에 미치는 영향이 제한적이었기 때문으로 해석된다. 평균속도는 분포의 중심 경향을 반영하는 지표이므로, 저속 상태의 발생 빈도나 지속시간과 같은 분포의 하위 꼬리(tail) 특성은 충분히 반영하지 못할 수 있다. 따라서 시각적으로 관찰된 저속 빈번 현상과 평균 기반 통계 결과 간 불일치는 지표의 구조적 특성에 기인한 것으로 볼 수 있으며, 이는 평균 지표만으로 지하도로 교통 특성을 완전히 설명하기 어렵다는 점을 시사한다.

이러한 결과는 지하도로의 교통 특성이 평균 속도나 용량과 같은 대표 지표만으로는 명확히 구분되기 어려울 수 있음을 보여준다. 다시 말해, 기존 연구에서 보고된 지상·지하 간 교통 성능 차이 중 일부는 도로 환경 자체의 영향이라기보다는 교통량 및 밀도 등 교통상태 차이에 기인했을 가능성을 내포한다. 본 연구는 교통상태를 엄밀히 통제한 비교 실험을 통해, 동일 조건 하에서는 지하도로의 평균적 교통 성능이 지상 도로와 유사하게 나타날 수 있음을 정량적으로 제시하였다.

특히 Driving simulator 기반 운전자 행태 보정을 적용하였음에도 평균적 교통류 안정성 지표에서 큰 차이가 나타나지 않았다는 점은 중요한 함의를 갖는다. 이는 지하도로의 교통 특성이 단순한 모형 설정의 한계나 파라미터 편향에 의해 과장되거나 축소된 결과가 아님을 보여주며, 교통상태가 통제된 조건에서는 평균 지표 수준에서의 차이가 제한적으로 나타날 수 있음을 의미한다.

따라서 지하도로의 교통 운영 및 안전성 평가는 평균 속도, 교통량, 밀도와 같은 단일 지표 중심의 접근을 넘어, 상황 의존적·동태적 특성을 반영하는 분석 체계로 확장될 필요가 있다. 지하도로에서는 사고·유고, 급격한 수요 증가, 램프 유입·유출 영향과 같은 비정상 교통 상황에서 교통류 전이 특성이나 국지적 불안정성이 확대될 가능성이 있으며, 이러한 현상은 평균 지표보다는 시간적·공간적 변동성 지표를 통해 보다 효과적으로 포착될 수 있다.

향후 연구에서는 본 연구에서 제시한 통제 실험 프레임워크를 확장하여, 사고 및 차로 차단, 급격한 수요 변화, 병합·분류 영향 등 다양한 비정상 교통 조건을 포함한 분석을 수행할 필요가 있다. 또한 속도 변동의 시간적 지속성, 국지적 저속 상태의 발생 빈도, 교통류 전이 과정에서의 안정성 변화 등 보다 정교한 지표를 도입함으로써, 지하도로 교통류의 동태적 특성과 이에 대응하는 운영·관리 전략을 체계적으로 제시할 수 있을 것으로 기대된다.