유비쿼터스 환경하에서 교차로내 잠재적 교통상충예측모형 개발 - 장정아 (The Graduate School, Ajou University, 2009)
본 연구는 교차로에서 차량들의 움직임이 실시간으로 수집될 경우 이를 안전 정보로 예측하여 교차로내의 운전자들에게 제공함으로써 도로의 실시간 교통 안전도를 높이기 위한 연구이다. 연구에서는 교차로에 차량이 접근할 경우 수집되는 실시간 교통정보를 기반으로 교차로 내에서 발생할 수 있는 잠재적 교통상충 예측 모델을 개발하였다. 이를 위하여 잠재적 교통상충을 정의하고, 개발된 예측모델을 미시적 교통시뮬레이션 환경하에서 검증 및 적용하였다. 연구에서 개발한 잠재적 교통상충 예측 모델의 형태는 다음과 같은 두 가지이다. 첫 번째는 신호교차로에서의 잠재적 교통상충 예측 모형으로, 접근로에 위치하는 다수의 교통센서로부터 차량의 위치, 속도 정보가 검지되면, 그때의 신호현시, 잔여신호시간 등을 고려하여 교차로 진입시 적색현시가 시작되어 위험상황이 발생하는 지를 예측하는 모형이다. 이를 미시적 교통시뮬레이션 환경하에서 유입 교통량, 교통센서위치, 설계속도, 운전자 인지반응시간을 변화시키면서 민감도 분석 및 모형의 검증을 수행하였다. 상기 모형은 정분류율 98.5%, 그리고 위험차량 예측력은 88.5%를 보였다. 두 번째는 비신호교차로에서의 잠재적 교통상충 예측 모형으로, 접근로내 다수의 교통센서로부터 검지된 정보를 기반으로 비신호교차로의 장애물 위치에 따른 시거확보상황과의 관계를 통해 위험상황을 예측하는 모형이다. 상기는 검지된 차량의 실시간 속도 및 위치를 기반으로 실시간 시거삼각형을 구성하고, 장애물의 위치에 따른 정보제공 필요성을 판단한 후, 각 차량에 대한 교차로까지의 상충시간을 추정하여 위험차량을 예측하는 모형이다. 이를 미시적 시뮬레이션 환경하에 유입교통량, 교통센서 위치, 장애물의 위치, 설계속도를 변화시키면서 민감도 분석 및 모형의 검증을 수행하였다. 그 결과 정분류율 97.8%, 그리고 위험차량 예측력은 94.3%를 보였다. 본 연구를 통하여 실시간 교통데이터를 기반으로 한 사용자 중심의 교통안전정보로의 예측 모형을 개발함으로써 유비쿼터스 교통환경하에 미래 교통시스템의 활용을 기대할 수 있다.
학위논문(박사)--아주대학교 일반대학원 :건설교통공학과,2009. 2
Keywords: 교통안전; 교통상충; 유비쿼터스