현재 국내의 신호시스템은 정지선 검지기 및 대기길이 검지기를 활용하여 도로의 교통상황을 파악하고 있으며 이를 통해 각 상황에 맞는 신호제어전략을 수행하고 있다.
하지만 정지선 검지기 및 대기길이 검지기의 경우 차량의 검지기 점유율에 기반하여 도로의 교통상황을 파악하고 있으며 이로 인해 과포화 상황에도 차량의 점유율이 1.0을 넘지 않는 등 도로의 과포화 상황을 정확하게 파악하지 못해 신호운영의 효율성이 저하되는 문제가 발생되고 있다.
이에 본 논문에서는 서울시에 등록된 법인택시 GPS 데이터를 가공하여 산출된 통행속도 및 대기행렬 영향범위를 기반으로 도로의 교통상황을 판단할 수 있는 알고리즘을 개발하였다.
본 논문에서 수립된 교통상황 판단 알고리즘에서는 도로의 교통상황을 차량의 실제통행속도와 국내의 도로용량편람에서 제시한 서비스 수준 E에 해당하는 통행속도를 비교하여 도로의 비혼잡상황 및 혼잡상황을 판단하였으며 혼잡상황은 대기행렬 영향범위 및 성장여부에 따라 포화(비성장, 성장, 위험), 과포화(비성장, 성장) 상황으로 세부적으로 나타내었다.
본 논문에서 수립된 교통상황 판단 알고리즘을 도로의 과포화 상황이 자주 발생하는 구간에 적용해보았으며 그 결과 비슷한 통행속도 및 대기행렬 영향범위를 가지고 있더라도 도로의 길이의 차이로 인하여 도로의 교통상황이 전혀 다르게 나타나는 것으로 분석되었으며 이를 통해 통행속도, 대기행렬 영향범위라는 교통조건에 링크길이라는 도로조건을 같이 고려함으로서 면밀하게 교통상황을 판단할 수 있을 것으로 사료되었다.
하지만 본 연구에서는 이미 지난시점의 GPS 데이터를 활용하여 교통상황을 판단하였으며 이로 인해 실측치와의 비교분석을 시행하지 못하였다는 문제점이 있으며 향후 연구에서는 실측치와의 비교분석을 통해 문제점 분석을 수행할 필요성이 있다.
