Study on Advisory Safety Speed Model Using Real-time Vehicular Data

交 通 工 學 大 韓 土 木 學 會 論 文 集

第30卷 第5D 號·2010年 9月 pp. 443~451

실시간 차량정보를 이용한 안전권고속도 산정방안에 관한 연구

Study on Advisory Safety Speed Model Using Real-time Vehicular Data

장정아*·김현숙**

Jang, JeongAh·Kim, HyunSuk

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Abstract

This paper proposes the methodology about advisory safety speed based on real-time vehicular data collected from highway.

The proposed model is useful information to drivers by appling seamless wireless communication and being collected from ECU(Engine Control Unit) equipment in every vehicle. Furthermore, this model also permits the use of realtime sensing data like as adverse weather and road-surface data. Here, the advisory safety speed is defined "the safety speed for drivers con- sidering the time-dependent traffic condition and road-surface state parameter at uniform section", and the advisory safety speed model is developed by considering the parameters: inter-vehicles safe stopping distance, statistical vehicle speed, and real-time road-surface data. This model is evaluated by using the simulation technique for exploring the relationships between advisory safety speed and the dependent parameters like as traffic parameters(smooth condition and traffic jam), incident parameters(no-accident and accident) and road-surface parameters(dry, wet, snow). A simulation's results based on 12 sce- narios show significant relationships and trends between 3 parameters and advisory safety speed. This model suggests that the advisory safety speed has more higher than average travel speed and is changeable by changing real-time incident states and road-surface states. The purpose of the research is to prove the new safety related services which are applicable in SMART Highway as traffic and IT convergence technology.

Keywords : real-time vehicle data, advisory safety speed, traffic-IT convergence service

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요 지

본 연구는 실시간 차량정보를 이용한 안전권고속도의 산정방안에 대한 연구이다. 여기서 실시간 차량정보는 모든 차량에 ECU 수집장치를 탑재하고 끊김없는 무선 통신이 이루어짐에 따라 운전자에게 제공할 수 있는 유용한 정보이다. 이러한 실 시간 차량정보를 기반으로, 도로노면정보가 실시간으로 센싱될 경우에 유용한 안전권고속도 모형을 개발하였다. 여기서, 안전 권고속도는 “단일 구간에 대한 시간적 흐름에 따른 교통환경 및 도로노면상태 변화에 따른 안전 속도”로 정의하였고, 차량 간의 안전거리, 통계적 차량속도, 노면상태 정보를 기반으로 그 값을 산정하도록 모형을 개발하였다. 이후, 미시적 시뮬레이 터인 VISSIM을 기반으로 교통상황(원활, 정체), 유고상황(미발생, 발생), 노면상태(건조, 습윤, 적설)에 따른 권고속도의 관계 를 살펴보았다. 12가지의 시뮬레이션 시나리오의 결과로 3가지 변수와 권고속도는 유의한 관계성과 그 추세를 확인할 수 있 었다. 본 안전권고속도 모형에서는 안전권고속도가 평균속도보다 높게 유지하도록 하나 유고의 발생, 노면상태의 변화에 따 라 실시간으로 안전속도를 변화하도록 제시하고 있다. 이러한 연구는 향후 스마트하이웨이와 같은 도로에서 운전자들이 제공 받을 수 있는 도로교통과 IT가 융합된 중요한 서비스로 기대되는 바이다.

핵심용어 : 실시간 차량정보, 안전권고속도, 교통-IT융합서비스

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1. 서 론

1.1 연구의 배경 및 목적

일반적으로 고속도로에서의 사고는 다른 도로의 사고보다 심각하게 발생된다. 고속도로는 도로교통환경이 좋은 반면에 교통사고가 위험하게 나타나는 것은 차량의 속도가 높고, 하 루 교통량이 많아 위험도에 노출되어 있는 운전자가 많기 때문이다. 우리나라 고속도로의 제한속도는 그 노선에 따라

90~110km/h 등으로 다르지만, 지속적인 자동차의 성능향상 과 도로여건의 개선으로 제한속도는 110km/h 이상으로 높아 질 것으로 보인다(예를 들어 제 2중부, 중부내륙, 서해안, 논 산~천안, 중앙선 부산~대구, 청원~상주 고속도로가 그러하다).

또한, 21세기 도로와 ICT(Information and Communica- tion Technology, 정보통신기술)와의 혁신을 위해 연구되고 있는 스마트하이웨이(SMART Highway) 사업에서는 120km/

h의 이동성을 강조하고 정시성, 신속성, 안정성을 확보하려는

*정회원·교신저자·한국전자통신연구원 자동차-IT융합연구부 친환경차량IT연구팀 (E-mail : [email protected])

**한국전자통신연구원 자동차-IT융합 연구부 친환경차량IT연구팀 (E-mail : [email protected])

연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트하이웨이는 첨단 IT(Information Technology, 이하 IT)정보기술, 자동차 및 도로기술이 상호 융/복합되어 실시간 쌍방향 정보통신과 무 정차 톨게이트가 구현되며 전천후, 주야간 안전지원 기술로 최적의 교통류가 확보되는 지능형 고속도로를 말한다. 특히 스마트하이웨이에서는 언제 어디서나 실시간 교통 및 도로 정보를 제공할 수 있고, 강우/강설/안개 등의 기상변화에서도 안전하고 쾌적한 주행환경이 제공된다. 이러한 도로환경을 위해 개발되는 기술로서, (1) 전천후, 주야간에도 결빙/수막/

안개/낙하물과 같은 도로정보 검지 기술 (2) 운행중인 자동 차의 주행정보 검지 기술 (3) 적절한 서비스 기술 (4) 운전 자와 자동차에 대한 안전주행정보 제공 및 제어 기술 등이 요구된다(김현숙, 2009).

본 연구에서는 고속도로의 제한속도가 높아지는 일련의 추 세와 더불어 실시간 차량정보가 수집이 가능한 도로를 이용 하는 운전자의 안전성을 확보할 수 있는 방안으로 안전권고 속도(advisory safety speed) 제공 서비스를 제시하고 있다.

이러한 서비스는 궁극적으로 스마트하이웨이와 같이(개별차 량의 움직임을 도로운영자가 수집하고, 또한 당시의 도로환 경상황도 수집될 경우, 도로운영자가 제공할 수 있는 안전 정보로서) 활용하는데 궁극적 목적이 있다. 또한 기존의 도 로환경이나 혹은 스마트하이웨이 건설 후 이용할 수 있는 차량내에 단말기를 가진 운전자 보조서비스로 활용될 수 있 다. 이를 통해 교통안전도를 향상시키는 데 일익을 담당할 수 있으며, 도로의 정시성 및 안정성 확보에 중요한 기여를 할 것으로 기대되는 바이다.

1.2 연구의 내용 및 방법론

본 연구에서 주안점을 두는 것은 IT와 결합된 첨단도로(향 후에는 스마트하이웨이)에서 운전자가 운행할 때 도로 노면 상태, 주변 차량정보 등의 실시간 도로환경과 실시간 차량 주행속도를 감안한 적정안전속도를 제시하는 것이다. 본 연 구에서는 먼저 차량의 ECU(Electronic Control Unit, 이하 ECU)로부터 수집되는 속도정보와 위치정보를 기반으로 평균 안전거리를 산정한다. 이때 도로노면환경 정보(강설, 수막, 건 조 등)에 따라 운전자가 유지할 수 있는 안전속도를 권고함 으로써, 도로 안정성을 높이는데 기여가 가능하다.

본 논문에서는 먼저 안전권고속도 및 시스템 제반 사항을 정의하고, 이를 구현할 수 있는 모형을 제시하였다. 또한 연 구에서는 다양한 도로교통환경을 묘사할 수 있는 미시적 교 통시뮬레이션 기반으로 본 논문에서 제안한 안전권고속도 산 정 방법에 대하여 평가하였다. 이를 위해서 적절한 교통 및 노면환경 시나리오를 설정하고 VISSIM과 관련 소프트웨어 모듈 구현을 통해 실시간 검지로부터 모형의 결과를 평가하 였다.

2. 기존 연구 고찰

속도는 어떤 도로나 혹은 도로망의 운영성과를 나타내는 간단한 기준으로, 개개의 운전자는 그가 원하는 속도를 유지 할 수 있는 정도에 따라 그 통행의 질을 부분적으로 평가할

수 있는 손쉬운 지표이다. 스마트하이웨이에서는 설계속도 120km/h이상의 고속의 도로를 표방하고 있고 이에 맞추어 도로의 기하조건(곡선반경, 선형, 구배 등의 설계)의 설계에 반영된다. 이에 비해 주행속도는 현장에서 관찰되는 운전자 의 운행속도를 말하는 것이다(교통공학원론, 1998, 김용석 등, 2005). 또, 제한속도는 도로 구간에서 주행 가능한 최대 속도 규제를 의미하며 국내에서는 제한속도의 설정에 대한 구체적인 기준이 없어 통상적으로 설계속도보다 10~20km/h 정도로 낮게 설정하고 있다. 속도와 관련된 규제를 살펴보면 우리나라 [도로교통법 시행규칙 제 19조 2]에 의하면 다음과 같이 제시되어 있다. 일반적인 도로 표지판에 비·안개·눈 등에 20%의 속도 감속을 제시하는 것은 도로교통법 시행규 칙에 근거한 것이다.

우리나라의 도로환경적 요인에 의한 교통사고특성을 살펴 보면, 표 1과 같이, 고속도로에서의 치사율이 다른 도로보다 현저히 높으며, 이때 노면의 상태가 습기, 결빙일 경우가 건 조할 경우보다 치사율이 높은 상황임을 알 수 있다. 또한 평균 치사율을 고려하여 볼 때에 노면상태가 적설, 결빙 상 황에서의 치사율이 높음을 알 수 있다. 이러한 도로노면상태 정보는 사고위험도에 치명적인 관계가 있는 것은 관련 연구 에서 이미 알려진 바 있다(Carl-Gustaf Wallman, 2001). 따 라서, 노면상태에 따라 차량의 안전권고속도를 제시하여 속 도를 낮추도록 유도하는 것은 교통안전상 바람직한 것이다.

이러한 속도의 제한은 일반적으로 사고율과 비례하는 관계 를 가진다고 알려져 왔다. 도로에서의 속도제한에 대한 상대 적인 속도와 사고율과의 관계에서 속도제한보다 높게 진행 할수록 사고율이 더 높은 형태를 보이며, 속도제한이 낮을 경우에 더 낮은 사고율을 가진다(Fildes 등, 1991).

평균속도의 변화가 사고율에 영향을 미치는데, 평균속도가 높아지면서 사고율도 선형으로 증가하는 형태를 보인다. 이 는 동일한 제한속도보다는 적절하게 변동될 수 있도록 하여 도로를 운행하면 사고율에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.

2.2 속도를 이용한 안전도 향상 문제 2.2.1 가변속도제한 이용한 적용

최근에 가변속도제한(VSL; Variable Speed Limits, 이하 VSL)에 대한 연구를 통해 안전도와 교통류제어를 동시에 추 진하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 가변속도제한은 날씨, 교통상황 그리고, 공사관리 시스템에 크게 적용되고 있으며 제한속도 규제의 실현방안으로는 대다수가 노변의 교통표지 판을 가변전광판으로 활용하여 운전자에게 정보를 제공하는

도로교통법 시행규칙 제 19조 2

② 비·안개·눈 등으로 인한 악천후 시에는 제1항에 불구하 고 다음 각 호의 기준에 의하여 감속 운행하여야 한다.

1. 최고속도의 100분의 20을 줄인 속도로 운행하여야 하는 경우 가. 비가 내려 노면이 젖어있는 경우

나. 눈이 20밀리미터 미만 쌓인 경우

2. 최고속도의 100분의 50을 줄인 속도로 운행하여야 하는 경우 가. 폭우·폭설·안개 등으로 가시거리가 100미터 이내인 경우 나. 노면이 얼어붙은 경우

다. 눈이 20밀리미터 이상 쌓인 경우

경우와 차량내 단말기를 이용하여 정보를 제공하는 경우가 있다. 이러한 속도는 권고적으로 사용되기도 하며, 또한 일 부에서는 강제적으로 이를 준수하도록 유도하기도 한다 (NCHRP 3-59, 2004).

먼저 날씨와 관련된 적용으로, 스웨덴에서는 VIKING 프 로그램의 일환으로 고속도로, 지방부 도로 및 교차로에 가변 제한속도를 적용하기 시작하였다. 이때의 제한속도는 날씨, 교통조건 및 2차 교통상황에 근거하며 도로노변의 표지판을 이용하여 운전자에게 정보를 제공한다. 이때 날씨 상황에 따 라 110km/h에서 60km/h로, 교통상황에 따라 90km/h에서 70km/h, 50km/h, 30km/h로 변경할 것을 제안하였다(Gunnar Lind). 또한 유럽의 WISA(Weather-related Intelligent Speed Adaptation) 시스템은 ISA(Intelligent Speed Adaptation)의 일환으로 테스트된바 있다. ISA에서는 차량의 단말에 부착 된 시스템으로 제한속도가 넘을 경우 램프나 신호음을 통하 여 운전자에 알리고 이를 통해 안전도를 향상시키려는 시스 템이다.

가변속도제한제어(VSLC, Variable Speed Limit Controls) 는 교통관리 측면에서 교통 혼잡을 감소시키는 형태를 위해 병목구간을 제거하기 위해 가변제한속도 제어를 적용하는 DSRC(Dedicated Short Range Communication)를 이용한 VGrid(Vehicular based Networking and Computing Grid) 의 연구도 진행되어 왔다(Andrew Chen 등, 2006). 이러한 속도제한에 따른 효과를 평가하기 위한 연구로서 지점검지 데이터를 근간으로 속도제한 전략을 세우고 평균 잠재적 충 돌위험성을 산출하여 그 위험도가 5~17% 감소함을 밝힌 연 구도 진행된바 있다(Chris Lee 등, 2006). 이외에도 공사장

에 적용한 연구로 미국 메릴랜드 주에서는 공사장일 경우 매 2분마다 공사인부의 존재와 원하는 차량 속도에 따라 가 변속도를 변화시키는 알고리즘을 개발한바 있다(PEI-WEI LIN, 2004).

우리나라의 경우, 실시간 고속도로 지점 검지기의 자료(사 고발생지점에 근접한 상류부 검지기 2개, 하류부 검지기 2개) 를 기반으로 사고위험도를 예측하여 가변제한속도를 적용하 는 연구가 진행되었다(박준형 등, 2008). 이 경우 대상 도로 의 사고위험도가 높게 예측되거나 기상조건이나 도로조건의 변화로 도로환경이 기존에 설정된 제한속도로 주행할 경우 사고가 발생할 확률이 커질 경우에 가변속도를 적용하는 것 을 제안하였다. 또한 안개나 비, 눈으로 인하여 시거가 확보 되지 않는 경우, 비, 눈, 결빙현상 등으로 인해 노면의 마찰 력이 감소하는 경우 가변속도를 적용함으로써 시거 제약으 로 인한 최소정지거리 미확보상황의 사고발생 가능성을 낮 추도록 유도하였다.

이러한 가변속도제한과는 달리 본 연구는 제한된 인프라환 경에서 수집된 차량의 속도 및 위치정보를 이용하여 차량간 의 평균적 안전거리 측면을 운전자가 인지가능한 속도 측면 으로 바꾸어 제공하는 것을 다룬다. 즉 운전자가 실시간 교 통상황과 연계하여 제공받을 수 있는 안전권고속도를 산정 하는 방법을 다룬다.

2.2.2 설계일관성 평가

도로의 안전성을 향상시키기 위해 사용되는 여러 방법 중 의 하나로 설계의 일관성을 평가하는 방법이 있다. 설계 일 관성은 운전자의 기대와 도로 기하구조의 일치성과 관련된 표 1. 도로별 교통사고 통계

구 분 고속도로 일반국도 특별광역시도 지방도 기타 합계(평균)

일반통계

발생건수 3,610 33,779 94,316 81,847 2,270 215,822

사망자수 409 1,671 1,384 2,375 31 5,870

연장(길이, km) 3,447 13,905 18,517 18,193 50,175

대형사고(주간) 18 9 18 10 25 80

대형사고(야간) 10 5 4 5 16 40

발생건수 (건)

건조 6,526 60,927 140,842 26,331 114,858 349,484

습기 1,290 9,344 20,280 3,790 14,513 49,217

결빙 113 1,617 1,207 596 1,550 5,083

적설 106 561 546 208 591 2,012

기타 21 325 1,121 250 927 2,644

사망자수 (명)

건조 679 3,191 2,117 1,429 2,774 10,190

습기 164 633 444 250 442 1,933

결빙 18 83 13 24 39 177

적설 5 18 5 4 2 34

기타 3 23 15 13 174 228

치사율비율(%)

건조 10.4% 5.2% 1.5% 5.4% 2.4% (5.0%)

습기 12.7% 6.8% 2.2% 6.6% 3.0% (6.3%)

결빙 15.9% 5.1% 1.1% 4.0% 2.5% (5.7%)

적설 4.7% 3.2% 0.9% 1.9% 0.3% (2.2%)

기타 14.3% 7.1% 1.3% 5.2% 18.8% (9.3%)

출처:도로교통안전관리공단 , 2007 (재분석)

문제이다. 특히 주행속도기반의 안전성 평가의 경우 속도 프 로파일을 이용하여 도로 선형에 따라 속도 변화가 나타나는 지점을 확인하여 이를 설계상 반영하는 문제를 중점으로 두 고 있다(이수일, 2008). 설계일관성 평가 측면에서 속도특성 의 평가에 대한 부문을 살펴보면 주로 속도차에 의한 방법 이 사용되고, 운영속도(85 percentile speed)와 설계속도차에 의한 방법, 운영속도간의 속도차에 의한 방법 등이 활용이 되어졌다(하태준 외, 2003). 설계일관성 평가 측면의 연구를 살펴보면 희망속도와 설계속도, 혹은 주행속도와 희망속도의 차이(RMSE, 최소제곱오차 등)를 줄이도록 하였다.

이러한 설계일관성 평가와 달리 본 연구는 시스템 측면에 서는 평가가 아닌, 교통량 등의 시공간적 교통특성을 실시간 으로 검지하고, 이를 반영하여 운전자에게 적정 속도를 제공 함으로서 실시간 주행 속도의 일관성을 유도하는 측면을 다 루고 있다. 또한 안전속도를 연산하는 데 있어 차량안전거리 및 차량간 거리라는 차량의 공간적 분포특성을 동시에 고려 하여 안전속도 측면을 다룬다는 차이가 존재한다.

2.3 실시간 차량정보 제공서비스 개발 현황 2.3.1 실시간 교통안전정보로서 위험도 판단 연구

운전자에게 제공하는 실시간 안전정보(real-time safety information)는 위험의 인식을 도울 수 있는 정보이다(Linda Ng Boyle 등, 2004). 텔레매틱스, ITS단말, 지능형 자동차 등 운전자에게 도움이 되는 ADAS(Advanced Driver As- sistance Systems)과 V2V(Vehicle to Vehicle, 차량간), V2I (Vehicle to Infrastructure, 차량-노변간) 등의 통신 인프라의 발전으로 운전자는 차량에서 주변 상황정보를 신뢰성있게 제 공받을 수 있다. 특히 위험알림 알고리즘이 장착된 위험회피 시스템(collision avoidance system)은 위험알림을 줄 경우 위험알림을 주지 않을 경우보다 약 80.7%의 충돌감소의 효 과가 있고, 빠른 위험알림이 충돌심각도의 96.5%의 감소를 가져오며, 늦은 위험알림은 약 87.5%의 충돌심각도의 감소 효과를 보이고 있다(John D. Lee, etc. 2002). 그만큼 실시 간 경고 안전정보가 중요하다고 할 수 있다.

2.3.2 실시간 차량정보 제공서비스 현황

현재 국내에서 개발하고 있는 실시간 차량정보제공서비스 시스템은 그림 1과 같이 차량의 운행에 따라 “차량ID, 수집 시각, 위경도, 속도, RPM, 연료소모량” 등의 차량정보가 실 시간으로 RSE(Road Side Equipment)나, 센터의 서버에 매 초별로 수집되는 서비스 환경이다. 국내에서 가능한 통신환 경은 DSRC, WAVE(Wireless Access for Vehicular En- vironments) 및 2G/3G의 이동통신을 통해 차량정보의 수집 및 정보의 제공이 가능하다. 향후 스마트하이웨이 같은 첨단 도로환경이 갖추어지고, 차량마다 적절한 차량단말기를 탑재 할 경우 차량정보서비스는 현재보다 일반화될 것으로 사료 된다.

이러한 정보서비스의 신뢰수준의 경우 정보의 신뢰성 측면 에서 100% 정확하다는 가정하에서는 통신지연 및 실패에 따른 정보의 수집 및 제공시점에 대한 문제, 정보의 개수인 표본수와 관련된 문제등으로 신뢰수준의 변동이 가능하다.

따라서, 실제 운전자에게 제공되는 정보서비스의 신뢰수준은

“정보 자체의 신뢰성, 통신 신뢰성, 표본수” 등의 곱 형태의 함수를 가진다.

3. 안전권고속도 산정 모형

본 연구에서는 ITS검지기의 다른 형태인 개별차량 정보(속 도, 위치)를 이용하여 운전자에게 제공할 수 있는 안전정보 로서 노면상태 및 교통흐름에 따른 안전권고속도를 제시한 다. 안전권고속도는 기 설명한 VSL의 개별 구간 단위 값이 되는 것으로서 실제 도로축 기반의 공간적 가변속도제한과 는 달리, 단일 구간에 대한 시간적 흐름에 따른 교통환경 및 도로노면상태 변화에 따른 안전 속도 값으로 정의하고자 한다. 이를 위해서는 기본적으로 “도로노면상태”에 대한 실 시간 검지와 시간에 따른 “교통상태”를 즉각적으로 검지하 고 이를 운전자에게 반영할 수 있는 제반환경이 구축되어야 한다.

그림 2는 안전권고속도를 산정하고 이를 제공할 수 있는 스마트하이웨이와 같은 첨단도로환경이다.

(1) 차량상태에 대한 실시간 데이터(속도, 위치, 배터리전압, 연료소비량, 배출가스 등)를 수집한다.

(2) 노변(road-side)에 설치된 노면상태 검지기로부터 도로노 면상태를 검지한다.

(3) 이후 노변에 설치된 국지서버에서는 종합적인 도로상태 와 교통상태를 고려하여 차량안전권고속도를 판단한다.

(4) 해당지역의 차량들에게 속도정보를 제공하게 된다.

이를 위해서는 차량상태를 검지할 수 있는 차량정보 수집 장치, 노면상태를 검지할 수 있는 노면상태 검지기, V2I 통

그림 1. 차량정보서비스 환경

그림 2. 실시간 차량정보 수집 및 제공 서비스 환경

신 등의 통신환경, 수집된 차량 및 노면정보를 처리할 수 있는 노변장치 및 운전자 단말기가 요구된다.

3.2 안전권고속도 모형

안전권고속도 산정 모형은 노변에 설치된 장치인 국지서버 에서 판단할 수 있는 알고리즘으로서 그 기본 개념은 다음 과 같다.

개념:

교통흐름상 요구되는 차량간 평균안전거리 노면상태에 따른 개별차량의 최소안전거리

3.2.1 교통흐름상 요구되는 차량간 평균안전거리(dsafe) 그림 3에서와 같은 도로 구간 j를 운행할 때 수집주기 k 에서 교통량 Qj(k)대의 차량이 운행한다. 이때 각 개별 i 차 량은 매시간 순간속도 Ui와 수집시간 Ti를 노변의 국지서버 에 정보를 무선으로 전달한다. 이때, 각 차량들은 j 구간을 운행할 경우 차량들은 안전상 요구하는 안전거리 값이 dsafe

값을 유지하도록 요구된다. dsafe값은 후미추돌 상황을 통해 추정할 수 있다.

이는 차량이 추종상태로 주행할 경우 주행하는 두 차량에 대해 선행차량이 임의의 감속률로 감속할 경우 후행차량이 주행하는 감속시점과 감속 정도에 따라 결정이 될 수 있다.

다음의 일반적인 차량추종(car-following) 모형으로 적용될 수 있다(교통공학원론).

(1) 여기서, s(t) : t 시점에서의 차두거리

X_n(t) : t 시점에서의 n 차량의 위치 U_n(t) : t 시점에서의 n 차량 속도

a_n(t) : t 시점에서의 n 차량의 감속도 t_PRT: 운전자 인지반응시간

L : 정지해 있을 때의 차두거리(차량길이+차간간격) 식 (1)의 추종상황에서 선행차량과 후행차량의 정지거리가 같다면, 두 차량의 dsafe는 다음과 같이 간략히 된다.

(2) 여기서, dsafe: 안전주행거리(m)

이때 잠재적 교통위험상충상황에 대한 위험상황을 고려할 수 있다. 즉 실제 차량의 추돌이 일어나지는 않았지만, 잠재 적 교통위험이 있는 상충이 일어날 수도 있다. 따라서 tPRT

의 경우 차량간 위험회피시스템 설계에서는 두 차량간의 상충 을 방지하도록 설계하기 위해서는 TTC(Time To Collision)의 개념으로 도입하여 사용될 수 있다. 또한 후행차량의 t 시점 의 속도는 j 구간에 수집주기 k에서의 속도 개념으로 변경 하면 식 (2)는 식 (3)으로 변경된다.

(3) 여기서, TTC : 상충까지의 시간(단위: 초)

u_j(k) : j 구간의 수집주기 k에서의 속도(단위: km/h) 이 식은 두 차량 간의 상호작용만을 고려하여 두 차량이 동일한 정지거리 성능을 가질 경우 후행 차량의 안전거리인 d_safe를 산정한 식이다. 만약 구간 j의 차량들의 속도를 모두 실시간으로 알 수 있다면 dsafe값을 평균 dsafe, 85% d_safe 등의 값들을 알 수 있게 된다.

3.2.2 노면상태에 따른 개별차량의 최소안전거리

실시간 차량정보수집 환경하에서 안전권고속도를 산정하기 위해서 위험상황을 정의하여 보면, t 시점에서 선행 차량의 감속시 후행 차량과의 충돌을 피하기 위해서는 최소한 안전 거리이상의 차두간격으로 주행하였거나, 그러지 못한 경우 후속차량이 더 급격한 감속 행위를 해야 충돌을 면할 수 있 게 된다. 따라서 선행차량의 제동시점에서 추종차량과의 차 두간격이 최소안전거리보다 작을 경우가 문제가 된다. 이러 한 개별차량의 최소안전거리는 노면상태와 개별차량의 속도 에 따라 변동이 되는 값이다. 노면상태를 고려하여 요구되는 최소안전거리(MSD, Minimum Safety Distance)는 식 (4)와 같이 정의될 수 있다.

(4) 여기서, MSD : 차량 i의 최소안전거리 (m)

u_i: i 차량의 속도(km/h) f : 노면-타이어 마찰계수 G : 구배(%)

g : 중력감속도, 9.8m/sec²

식 (4)에서 ui를 제외한 다른 변수들은 노면상태, 운전자인 지반응시간, 구배와 같이 고정된 값으로 고려될 수 있는데 차량 i의 속도는 실제적으로 가변하는 값으로 정지시거에 직 접적인 영향을 준다.

3.2.3 안전권고속도 산정 모형

교통상황과 도로노면상태를 고려한다면 dsafe값은 MSD보 다 항상 크거나 같게 설계되어야 한다. 주기 k에서의 차량 속도의 대표 값인 uj(k)에 따른 dsafe를 고려하면 식 (5)와 같다.

(5) 여기서, fj(k) : j 구간에 수집주기 k에서의 노면-타이어 마찰

계수

G_j: j 구간의 구배 (%) s t( ) X= _n( ) Xt – _{n 1+} ( )t

t_PRT*U_{n 1+} ( )t (U_{n 1+} (t t+_PRT))² 2a_{n 1+} (t t+ _PRT)

--- L U_n( )t² 2a_n( )t --- –

+ +

=

d_safe=t_PRT⋅u_{n 1+} ( )t +L

d_safe=TTC u⋅ _j( )k +L

MSD u_i⋅t_PRT u_i² 2 g f G⋅ ⋅( + ) --- +

=

u_i⋅t_PRT u_i² 2 g f⋅ ⋅(_j( ) Gk + _j) ---

+ ≤t_PRT⋅u_j( )k +L

그림 3. 구간 j에서의 dsafe의 개념

k :수집주기 (단위: 초) j :구간 j

개별 i차량의 속도인 ui는 주기 k에서 구간 j의 권고속도 인 adv-uj(k)가 될 수 있으며 ui를 해로 둔 상기 함수의 근 을 구하면 식 (6)과 같이 된다.

(6) 여기서, adv-uj(k)：j 구간에 수집주기 k에서의 권고속도(km/h) 식 (6)은 결국 j 구간의 수집주기 k에서의 권고속도를 교통변수와 도로노면변수를 기반으로 결정할 수 있는 식이 된다.

본 예측 모형은 검지지점 i 별로 임계속도를 판단하는 형 태를 지니고 있어, 검지지점 i와 i-1사이에는 등속도로 움직 인다는 가정이 존재한다. 또한 운전자의 급감속이나 가속에 대한 요인은 고려하지 않았다. 그리고 실제 적용에 있어서는 수집주기 k와 실제 정보제공주기가 동일할 경우는 수집주기 k에서 결정된 권고속도가 k+1 주기에 정보를 제공하게 된다.

이에 따라 수집주기와 정보제공주기에 대한 추가적인 연구 가 고려된다. 본 연구에서는 통상적인 고속도로 교통흐름을 확인할 수 있는 최소단위로 5분의 시간을 고려하여 1시간을 12개의 주기로 구성하였다.

4. 모형의 시뮬레이션 적용

실시간 차량정보 수집환경하에서 권고속도 산정 모형 적용 을 위하여 미시적 교통 시뮬레이션을 기반으로 적용하였다.

일반적인 미시적 시뮬레이션 모형은 개별 차량 단위로 수집 되는 교통상황(속도 및 위치자료 등)을 바탕으로 차량과 차 량의 통행특성 영향을 모형에 반영하여 효과척도를 산출하 는 기능을 가진다. 본 연구에서는 최근 널리 활용되고 있는 미시적 교통 시뮬레이터인 VISSIM 4.1을 사용하였다.

4.1.2 입력데이터

시뮬레이션 수행을 위한 네트워크로서 그림 4와 같은 고 속도로 상황(거리 1.0km, 편도 2차로)을 모델링하고, 이후 표 2와 같은 교통 및 도로상황에 대한 12가지 시나리오를 설정하여 시뮬레이션을 반복 수행하였다.

여기서, 교통상황, 사고상황, 노면상태에 대한 상세 정의는

다음과 같다.

•교통상황(원활): 원활한 교통흐름(LOS=C), 유입교통량 1500 pcphpl

•교통상황(정체): 용량상태 이상의 교통흐름(LOS=F), 유입 교통량 3000pcphpl (단 용량상태=2300 pcphpl)

•사고상황(미발생): 유출부 300m 지점에 약 50m 도로의 1 차로구간에 80km/h 저하 구간 생성

•사고상황(발생): 유출부 300m 지점에 약 50m 도로의 2차 로구간에 10km/h 저하 지점 생성), 사고발생시간 1200초

~2400초 진행

•노면상태(건조, dry): 앞뒤간의 안전 차간거리=233m, 노면 마찰계수: 0.8

•노면상태(비/습윤, wet): 앞뒤간의 안전 차간거리=410m, 노 면마찰계수: 0.4

•노면상태(눈/적설, snow): 앞뒤간의 안전 차간거리=762m, 노면마찰계수: 0.2

또한, 비/눈의 노면상태의 경우 시뮬레이션 시간 900초(15 분)가 지난 시점부터 2700초(45분) 정도 지속됨을 묘사하였 다. 여기서 노면마찰계수를 일반적으로 제시하는 값으로 사 용하였으나 향후에는 노면 재질, 속도 및 차량의 제원(타이 어특성, 무게 등)에 따라 변동되는 값으로 실시간 검지시스 템의 고도화를 통해 그 값을 정확하게 추정할 수도 있다.

4.2 시뮬레이션 수행결과 4.2.1 시뮬레이션 수행

각 시나리오별로 시뮬레이션을 수행하였는데, 일차적으로 VISSIM의 시뮬레이션 시간 등을 조절하여 1 초당 차량정보 를 수집함을 가정하고 시뮬레이션을 수행하였다. 개별차량에 서 수집된 위치, 속도, 가감속 등의 정보를 기반으로 제안된 안전권고속도 모형을 적용하여 보았다. 제안된 안전권고속도 의 모형인 식 (6)을 C++ 프로그래밍으로 구현하였고 이후 VISSIM 결과파일 중 하나인 *.mer을 입력 파일로 하여 매 알고리즘 수행주기(5분)마다 uj(k), f_j(k) 등을 변화시키면서 시뮬레이션을 수행하였다. 여기서 안전권고속도 모형을 적용 하기 위한 기본변수는 다음과 같다.

adv u– _j( )k –t_PRT t_PRT² 2 TTC u⋅( ⋅ _j( )k ⁄3.6 L+ ) g f⋅(_j( )k)+G_j --- +

+

=

g f⋅(_j( ) Gk + _j)

[ ] 3.6⋅

×

그림 4. 시뮬레이션 수행 네트워크

표 2. 시나리오 구분

교통상황 사고상황 노면상태 시나리오 번호

원활

미발생

Dry Freeway-Basic01 Wet Freeway-Basic11 snow Freeway-Basic21

발생

Dry Freeway-accident01 Wet Freeway-accident11 snow Freeway-acciden21

정체

미발생

Dry Freeway-Basic02 Wet Freeway-Basic12 snow Freeway-Basic22

발생

Dry Freeway-accident02 Wet Freeway-accident12 snow Freeway-accident22

• TTC: 3초

• t_PRT: 2초(운전자 인지반응시간)

• G: 구배, 0(%)

• L: 10m

•차량정보 검지주기: 1초

•알고리즘 수행주기: 5분

•정보제공주기: 5분

4.2.2 수행결과

VISSIM의 개별차량의 1초당 데이터를 근간으로 1km의 모든 차량의 교통상황변수를 생성하고 식 (6)을 적용하여 권 고속도를 산정하고, 교통상황(원활=1, 정체=2), 유고상황(미 발생=0, 발생=1), 노면상태(건조=1, 습윤=2, 적설=3)에 따른 권고속도의 관계를 살펴보았다. 권고속도에 대한 스피어만 상관계수를 살펴보면 표 3과 같다. 유고상황, 교통상황, 노면 상태 순으로 상관관계가 높고 유의함을 알 수 있다.

또한 각 변수(교통상황, 유고상황, 노면상태)에 따른 권고 속도 분포는 그림 5 ~ 그림 7과 같다.

그림 5에서는 정체일 경우가 원활할 경우보다 권고속도의 평균이 75km/h에서 70km/h로 낮고, 중앙값의 경우 91km/h 에서 80km/h로 더 큰 차이를 보인다. 그림 6에서의 노면상 태에 따른 권고속도의 경우 노면상태가 건조, 비/습윤, 눈/적 설의 상황에 따라 평균 권고속도가 80km/h, 73km/h, 66km/h로 변하고, 중앙값이 88km/h, 76km/h, 68km/h로 변 하는 것을 볼 수 있다. 그림 7과 같이, 유고상황에 따라 권 고속도는 미발생, 발생에 따라 평균권고속도가 80km/h에서 40km/h로 변하고 중앙값은 85km/h에서 42km/h로 변하는

것을 볼 수 있었다.

12가지 시나리오별 평균속도와 안전권고속도의 분포는 그 림 8의 개별 그림과 같다. 여기서 기 정의된 12가지 시나리 오에 따라 평균속도에 따라 권고속도가 지속적으로 추세를 반영하고 있음을 볼 수 있었다.

본 연구에서 제시하고 있는 안전권고속도는 평균속도보다 높은 상황이나 유고의 발생 등으로 점차적으로 안전속도를 평균속도에 맞추어 낮추도록 제시하고 있다.

그리고 권고속도와 교통상황, 유고상황, 노면상태와의 간략 한 선형회귀분석을 수행할 결과 R제곱값 0.635의 표 4의 계수와 표 5와 같은 ANOVA 수행 값을 얻을 수 있었다.

이는 교통상황, 유고상황, 노면상태 등의 변수의 선형회귀식 의 값 자체보다는 추세적 상황을 보여준다. 즉 교통상황보다 는 노면상태가, 노면상태보다는 유고상황이 안전권고속도에 음의 영향을 보인다.

4.2.3 모형의 시뮬레이션 평가의 한계

본 시뮬레이션 평가의 결과로 다양한 교통상황과, 도로노 면상태, 그리고 유고상황에 따른 안전권고속도 변화의 흐름 을 확인할 수 있었다. 여기서, 실시간 차량정보 수집이 가능 한 도로에서 운전자 안전권고속도를 제공하는 데 있어 본 모형 및 시뮬레이션이 평가하지 못한 몇 가지 한계사항이 존재한다.

첫째, 안전권고속도를 운전자에게 제공할 경우 이에 순응 하여 속도를 변화시키는 정보제공에 따른 운전자 반응을 고 려하지 못하였다. 즉 안전권고속도의 제공에 따라 각 운전자 가 안전거리를 확보하고 이에 따라 선후행 차량의 속도 및 표 3. 권고속도에 대한 변수의 상관계수

구분 교통상황 유고상황 노면상태

상관계수 -0.306 -0.624 -0.274

P-값 0.000 0.000 0.001

그림 5. 교통상황에 따른 권고속도 비교

그림 6. 노면상태에 따른 권고속도 비교

그림 7. 유고상황에 따른 권고속도 비교

표 4. 회귀분석 계수

비표준화된 계수 표준화된

계수 t값 P값

평균 표준오차 베타값

상수 101.275 4.108 24.654 .000

교통상황 -4.990 2.041 -.125 -2.444 .016 노면상태 -6.921 1.250 -.283 -5.537 .000 유고상황 -39.371 2.739 -.734 -14.377 .000

표 5. ANOVA 분석값

제곱합 자유도 평균제곱 F값 P값

회귀값 36496.930 3 12165.643 81.109 .000(a) 잔차 20998.661 140 149.990

합계 57495.591 143

위치변화를 시뮬레이션 모형에서 반영하지 못하였고, 이에 따라 안전권고속도를 제공함으로 도로 안전도 향상 효과를 제시하지는 못하였다.

둘째, 모든 차량이 정보수집 단말을 장착하고, 정보를 제 공받을 경우를 가정하였기 때문에 차량정보 수집은 100%

모집단에서 추출함으로 수행하였다. 그러나 실제 도로환경에 서 모든 차량이 단말을 탑재하지 못할 경우에 권고속도의 산정은 프로브 차량과 같은 샘플링 기반의 데이터 추출과정 이 이루어지게 된다. 이러한 부문을 본 논문의 모형에는 반 영하지 못하였다.

셋째, 실제 이러한 서비스의 적용에 있어 기술적 이슈가 되는 통신 문제를 본 모형 및 시뮬레이션 평가에는 반영하 지 못하였다. 즉 차량정보의 수집-가공-제공과정의 통신 지체

및 통신 실패에 따른 통신과정의 시간을 고려하지 못한다.

따라서, 이러한 부문이 고려되기 위해서는 운전자 인지반응 시간 외에 통신 지체 및 서버 연산 시간 등을 추가적으로 반영해야 할 필요성이 존재한다.

넷째, 본 연구에서 제시한 연구는 그 방법론 및 시뮬레이 션 정보제공에 따른 운전자 순응도 묘사의 한계, 모집단의 샘플링 기법의 한계, 통신시간 등의 기술 특성의 반영의 한 계가 존재한다. 특히 시뮬레이션 기반의 차량 속도값은 평균 회귀값에 근사하는 경향을 보이는데, 이는 고속도로의 운전 자 순응경향 및 운전자 행태 등을 근거하면 현실의 묘사가 충분치 않다는 한계가 있다.

마지막으로, 안전권고속도 산정상 교통안전측면에서는 기 하구조 등의 요인이 중요한데 본 논문의 모델에서는 구배의 그림 8. 시나리오별 평균속도와 안전권고속도 분포(가로축: 시간(초), 세로축: 속도(km/h)

요인 이외에는 반영하지 못하였다. 이에 따라 도로기하구조 유형별 분류에 따른 모델링 및 시뮬레이션 수행이 추가적으 로 요구된다.

5. 결론 및 향후과제

본 연구는 실시간 차량정보를 이용한 안전권고속도의 산정 방안에 대한 연구이다. 실시간 차량정보는 모든 차량에 ECU정보 수집장치를 탑재하고 끊김없는 차량 노변간 통신 이 이루어짐에 따라 노변에서 수집할 수 있는 유용한 정보 이다. 본 연구는 차량이 고속도로를 주행함에 따라 실시간 차량정보가 자동적으로 수집되고, 도로노면상태를 실시간으 로 검지할 수 있는 상황에서 운전자에게 유용하게 제공할 수 있는 안전권고속도에 초점을 맞추고 있다. 안전권고속도 는 “단일 구간에 대한 시간적 흐름에 따른 교통 환경 및 도로노면상태 변화에 따른 안전 속도”로 정의하였고, 차량 간의 안전거리, 통계적 차량속도, 노면상태 정보를 기반으로 그 값을 산정하도록 모형을 개발하였다. 이러한 모형은 미시 적 시뮬레이션 기반으로 교통상황(원활, 정체), 유고상황(미 발생, 발생), 노면상태(건조, 습윤, 적설)에 따른 권고속도의 관계를 살펴보았다. 그 결과 유고상황, 교통상황, 노면상태의 순으로 상관관계가 높고 유의함을 알 수 있었다. 또한 각 모형은 기 정의된 12가지의 시나리오에 따라 평균속도 추세 에 따라 권고속도도 그 높낮이의 추세를 반영하고 있음을 볼 수 있었다. 본 안전권고속도 모형은 평균속도보다 높게 유지하도록 하나 유고의 발생, 노면상태의 변화에 따라 안전 속도를 변화하도록 제시하고 있다.

그럼에도 본 연구가 가치 있다고 사료되는 것은 향후 실 제 도로와 IT와의 융합에 따라 적절한 신규 서비스들이 지 속적으로 설계되고 이를 확산할 수 있는 데 일익을 담당할 수 있기 때문이다. 예를 들어 연구에서 제안된 차량의 속 도 및 위치의 수집은 현재 널리 상용화된 하이패스 단말기 와 같은 기술을 이용할 경우, 적절한 논리적 링크나 노드 를 설정하여 교통정보수집의 논리적 단위와 안전권고속도 를 제공하는 논리적 단위를 적절하게 설계하고, 적용한다면 보다 빠르게 신규 서비스로 각광을 받을 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구에서는 특히 교통 환경, 도로노면환경, 유고상황 등을 적절하게 묘사하고 이를 반영하는 교통 시뮬레이션의 도입을 통해 그 알고리즘의 적절한 평가와 검증이라는 논 리적 연구 성과를 직접적으로 가져올 수 있다. 본 연구는 이러한 측면에서 지속적으로 관심을 가지고 진행되어야 하 며, 향후 스마트하이웨이 및 높은 제한속도를 가진 도로에 서 운전자들이 제공받을 수 있는 도로교통과 IT가 융합된 중요한 서비스로 각광을 받을 수 있을 것으로 판단하는 바이다.

감사의 글

본 연구는 국토해양부 건설기술혁신사업 스마트 하이웨이 사업의 연구비지원(07기술혁신A01)에 의해 수행되었습니다.

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(접수일: 2010.3.19/심사일: 2010.5.11/심사완료일: 2010.6.11)