The Traffic Management Strategies based on Expressway Congestion Forecasting
1)
송상규 박지현
I. 서론
고속도로상의 정체는 교통관리의 오랜 과제중 하나이다. 하지만, 항상 원활한 도로 시설의 건설 을 위해서는 과다한 투자비가 소요되기 때문에 설 계시부터 일정수준의 정체를 고려하여 시설규모를 결정한다. 이는 정체가 해소의 대상이 아니라 관리 의 대상이라는 방증이다. 최근 들어 모바일 환경이 급변하면서 교통정보를 이용하는 운전자는 증가하 고 있으며, 그에 따라 정체를 피해 최적의 운행을 하기위한 이용객의 욕구는 나날이 증가하고 있다.
현재의 교통정보는 교통상황만을 제공할 뿐 예측 정보 제공서비스는 미미한 실정이다. 예측된 정보 는 출발전 이용객에게는 출발시기의 조정을 유도 할 수 있고, 고속도로상의 이용객에게는 정체구간 을 우회할 수 있도록 함으로서 고속도로의 효율적 이용에 상당한 도움이 될 것으로 예상된다. 본 자 료에서는 최근 한국도로공사에서 추진하고 있는
정체 예측 모형의 개발과 모형을 활용한 교통관리 방안을 소개하고자 한다.
교통정체를 예측하는 방법에는 크게 거시적 방 법과 미시적 방법으로 나눌 수 있다. 거시적 방법 은 과거의 패턴을 분석하여 교통정체를 예측하는 방법으로 명절기간에 발표되는 정체캘린더가 대표 적인 사례라 할 수 있다. 예측된 정체자료는 출발 전 이용객에게 제공되어 이용객으로 하여금 출발 시기 및 노선선정을 사전에 조정하여 교통량 분산 을 유도하는 역할을 한다. 현재는 명절 및 하계휴 가철을 중심으로 특별소통대책기간과 연휴기간에 시행되고 있다.
반면 미시적인 방법은 실시간 교통데이터를 이 용하는 방법으로 고속도로 상류부의 교통량에 따 라 하류부에 미치는 영향을 수치적으로 계산하여 정체를 예측한다. 정체가 예측되면 이미 고속도로 를 이용하고 있는 이용객에게 실시간으로 정보를 제공하여 차량의 노선변경을 유도하고, 관리자 측
송상규 : 한국도로공사 교통센터 소장, [email protected], 직장전화:031-710-7200, 직장팩스:031-710-7282
박지현 : 한국도로공사 교통센터 운영팀 과장, [email protected], 직장전화:031-710-7222, 직장팩스:031-710-7282
구분 상관관계 일평균
교통량 교통량 정체길이
(km)
노선별 정체순위
지역별 정체순위
평일 355
만대
300만대 63.9
영동선
>서해안선
>외곽선
경기
>경남
>경북 360만대 109.8
400만대 161.5
토요일 380
만대
360만대 121.3
영동선
>서해안선
>외곽선
경기
>경남
>경북
400만대 221.2
영동선
>서해안선
>경부선
경기
>경남
>충청
일요일 318
만대
300만대 58.4
영동선
>서해안선
>남해선
경기
>충청
>경남 380만대 238.2
영동선
>남해선
>서해안선
<표 1> 교통량과 정체의 상관관계
면에서는 영업소 진입조절, 램프미터링 등의 교통 관리업무의 기초자료로 활용될 수 있다. 본 연구에 서는 영업소 진입조절의 사례를 중심으로 활용가 능성을 검토하였다.
Ⅱ. 장기정체예측
1. 자료수집 및 산출방법
1) 교통량과 정체의 상관관계 분석
정체를 예측하기 위해서는 변수의 설정이 중요 하다. 정체예측변수는 첫째 정체와의 상관관계가 높아야 하며 둘째 예측이 가능하여야 한다. 실제로 이 두가지 조건을 모두 만족시키는 변수 데이터의 선정에는 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 여러 변수들 중 정체에 가장 큰 영향을 미치고 미래추정 치를 산정할 수 있는 변수인 전국교통량을 기준으 로 상관관계를 분석하였다.
우선 교통량과 정체와의 상관관계 분석을 위하 여 데이터 분석을 시행하였다. 조사 기간은 2010 년 1월 1일부터 8월 31일까지 243일로서 최근 8
개월을 대상으로 실시하였으며, 노선별 지역별 교 통량, 정체길이, 구간 등을 조사하였다.
2단계로 분석대상자료를 추출하는 filtering 작 업을 수행하였다. 강우, 강설, 특송기간에는 교통 량에 비해 정체길이가 급격히 증가하는 현상이 발 생하는데 이를 위하여 정규분표에서 90%의 신뢰 구간 내의 자료만을 분석대상으로 삼았다. 그 결과 총 219일의 자료가 대상으로 선정되었다.
3단계로 교통패턴이 상이한 토요일, 일요일, 평 일을 구분하여 정체길이와 교통량과의 상관관계를 분석하였다. 정체길이의 대표값은 일일 시간대별 정체길이중 최대값을 사용하였으며, 교통량 수준 은 20만대 간격으로 나누어 교통량에 따른 정체길 이를 산정하였다. <표 1>에 노선별 지역별 정체순 위를 포함하여 나타내었다.
2) 장래 교통량 예측
산출된 교통량과 정체의 관계식에 따라 장래 교
통량을 대입하면 장래의 정체길이 및 구간이 산정
된다. 장래 교통량 산정을 위하여 도로공사에서 구
축한 교통량예측시스템 자료를 활용하였다. 2008
<그림 1> 교통량예보시스템 교통량 예측 Process
구분 정체길이 (km)
정체구간
경부선 영동선 서해안선 중부선
300 만대
평일 63.9 반포↔양재(08시) 안성분→오산(18시) 천안→천안분(16시)
북수원↔서창(08시) 이천→양지(15시)
팔곡→매송(08시) 일직↔금천(17시)
동서울→경안(08시) 경안→산곡(18시) 주말 58.4
320 만대
평일 82.2 반포↔양재(09시) 기흥↔오산(09시) 천안분→천안(17시) 안성분→오산(16시)
안산분↔서창(8시) 덕평→양지(16시)
안산→비봉(15시) 비봉→매송(18시) 송악→서평택분(18시)
일직↔금천(12시)
산곡→경안(15시) 대소부근(12시) 경안→산곡(18시) 주말 61.4
340 만대
평일 98.5 반포↔양재(08시) 수원→기흥(08시) 목천→천안(17시) 안성분→오산(17시)
부곡→동수원(09시) 둔대분→서안산(15시)
여주분→호법(17시) 덕평→양지(17시)
팔곡→비봉(07시) 당진분→송악(16시)
일직↔금천(8시)
호법→일죽(17시) 경안→산곡(16시) 주말 121.2
360 만대
평일 109.8
반포↔양재(15시) 판교→양재(16시) 기흥↔오산(15시) 신갈↔수원(15시) 안성분→안성(11시)
목천→천안(15시)
동군포→동수원(12시) 마성→양지(8시) 여주→마성(19시) 월곶→서창(19시)
안산→비봉(8시) 발안→매송(19시) 안산→조남(19시) 당진→서평택(16시)
일직↔금천(9시)
진천→음성(17시) 증평→진천(19시) 서이천→산곡(19시) 주말 148.2
380 만대
평일 126 반포↔판교(08시) 기흥↔오산(11시) 안성→천안(19시) 목천→천안(18시) 청원분→남이분(18시)
서안산↔서창(12시) 안산분↔동수원(11시)
신갈→용인(12시) 여주분→용인(19시)
문막→강천(17시)
비봉↔매송(10시) 서평택→비봉(18시) 조남분→매송(10시) 해미→서평택(18시) 일직↔금천(7시)
동서울→산곡(11시) 마장분↔호법(11시) 서이천→산곡(19시) 남이분→진천(18시) 동서울→하남(19시) 주말 238.2
400 만대
평일 161.5 반포↔양재(08시) 수원→안성(15시) 안성분→천안분(11시)
수원→신갈(10시) 목천→천안(18시)
서창↔안산분(11시) 안산분↔동수원(12시)
신갈분→마성(12시) 여주분↔여주(11시) 호법분→양지(19시)
조남분↔서평택(12시) 발안↔매송(18시) 송악→서평택(18시)
일직↔금천(18시)
하남분→산곡분(12시) 진천→증평(12시) 경안→산곡분(17시) 주말 156.6
400 이상
평일 226.9 반포↔양재(08시) 서울요↔안성분(12시)
천안분→천안(17시) 목천→천안(18시)
안산→마성(07시) 호법→만종(10시) 장평→새말(11시) 여주→용인(12시) 동수원→안산(15시)
조남분→서평택(08시) 송악→매송(16시) 일직↔금천(08시)
서이천→하남(12시) 마장분→호법(13시) 곤지암→산곡(16시) 주말 221.2
※ 이탤릭체는 토요일, 일요일 정체구간
<표 2> 교통량 수준에 따른 수도권 4대노선 정체구간
구분 교통량(만대) 정체길이 특성
유형1 小
(320이하)
小 (120이하)
적은 교통량에도 정체가 발생하는 상습정체 유형, 도로용량증대 필요
유형2 中
(320~400)
中
(120~200) 평균교통량에 정체가 발생하는 교통운영 개선이 필요한 유형
유형3 大
(400초과)
大 (220초과)
많은 교통량 집중으로 인한 정체발생패턴으로 사전 교통 분산이 필요한 유형
유형4 小, 中 大 강설, 강우, 대형사고 등으로 인해 발생하는 비반복적 정체 유형
※ 교통량은 평일 기준
<표 3> 정체유형별 특성
<그림 2> 교통량에 따른 정체유형
년 구축된 본 시스템은 TCS(Toll Collectin
System)의 실시간 자료를 바탕으로한 최근 패턴 데이터를 통하여 유형을 분석한후 시계열분석 모 형인 아리마(ARIMA)모형을 사용하여 예측값을 도출한다. 이러한 자료는 특이기간 명절 등 수치보 정을 통하여 60일의 예측 교통량을 최종적으로 산 출한다.
<그림 1>과 같이 교통량 예측 알고리즘을 통해 예측된 교통량 자료는 현재 설, 추석 등 명절기간 의 교통량 및 대도시간 소요시간 등을 예측하는데 사용되고 있으며, 일일 교통량자료를 예측함으로 서 교통관리의 기초자료로도 활용되고 있다.
3) 정체구간 및 시간 예측
정체구간 및 시간은 과거의 패턴자료를 조사한 후 교통량 수준별로 평일과 주말의 정체 구간을 분 석하여 가장 빈도수가 높은 구간을 중심으로 정리 하였다.(<표 2>) 대부분 수도권 지역의 정체가 발 생하였으며 경남, 경북, 충청지역의 정체도 다소 발생하는 것으로 분석되었다. 제시된 시간은 정체 가 최고조일때의 시간을 나타내며, 각 노선별 시공 도가 작성되어 세부적인 정체시간 및 구간을 파악 하는데 활용이 가능하다.
2. 장기 정체 관리 방향
1) 정체유형별 특성
과거 정체패턴을 이용한 예측방법을 통한 결과 자료는 장기 교통관리전략을 수립하는데 효과적이
다. 앞서 분석한 교통량과 정체길이의 상관관계를 통하여 <그림 2>와 같은 유형을 도출하였는데 그 세부특성을 살펴보면 <표 3>과 같다.
유형1은 교통량이 적음에도 정체가 발생하는 상 습정체유형으로 근본적으로 도로용량 증대가 필요 하다. 유형2는 평균교통량에 정체도 평균수준으로 서 교통운영개선이 필요하고 상습정체유형으로의 전환을 막기위한 대책이 요구되는 유형이다. 유형 3은 교통량도 많고 정체도 많은 수준으로 사전 교 통량 분산을 통한 교통량 집중현상을 최대한 억제 해야 하는 유형이다. 유형4는 교통량이 적음에도 정체길이가 길게 발생하는 상황으로 강설, 강우, 대형사고등으로 인한 비반복적 정체 유형이다.
이러한 유형을 선정하는 기준은 <표 4>에 제시
하였다. 유형 1,2,3은 교통량 수준에 따라 구분하
였고 유형4는 교통량 수준과 정체길이를 고려하여
선정하였으며 평일, 토요일, 일요일로 나누어 제시
하였다. 이러한 유형의 구분은 교통관리정책을 수
립하는데 기초자료로 사용될 수 있을 뿐 아니라 정
체구간을 정의하고 개선하는데도 활용이 가능하다.
구분 평일 토요일 일요일 유형1,2,3 유형4 유형1,2,3 유형4 유형1,2,3 유형4 300만대 미만
유형1 >100km - - 유형1 >100km
300~320만대 >120km - -
유형2
>130km 320~340만대
유형2
>130km - - >160km
340~360만대 >160km 유형1 >130km >180km 360~380만대 >180km
유형2 >150km 유형3 >200km
380~400만대 >200km >170km - -
400만대 이상 유형3 >220km 유형3 >190km - -
<표 4> 정체유형 선정 기준
2) 유형별 정체관리 전략
이러한 유형별로 정체를 최소화 할 수 있는 관 리 전략을 수립하여 추진함으로서 정체관리에 극 대화를 꾀하고 있다. 각 유형별 대책을 정리하면 다음과 같다.
유형1은 대체노선 신설이나 확장을 검토하고 갓 길차로제, 램프미터링, 영업소 진입조절 등의 교통 관리기법을 시행하여야 한다. 유형2는 새로운 교 통관리기법의 도입을 검토하여 상습정체유형으로 의 전환을 억제하도록 정체구간별 대책을 수립하 여야 한다. 유형3은 특송대책에 상응하는 대응체 제를 구축함으로서 교통예보팀을 운영하고 출발전 사전홍보를 실시하고 출발후에는 트위터, 교통방 송 등 실시간 홍보를 통해 교통분산을 유도하는 전 략이 필요하다. 유형4는 강설, 강우, 대형사고등으 로 인한 비반복적 정체 유형이므로 재난대책반과 연계한 교통소통대책을 시행하여야 한다.
Ⅲ. 실시간 정체예측
1. 자료수집 및 산출방법1) 본선 용량 산정
장기예측이 과거의 자료에 의존했다며 실시간 예측 모형은 실시간 교통량을 분석하여 정체를 예 측하는 방법이다. 우선 본선교통량의 용량을 산정 하고 실시간 이용교통량이 용량을 초과할 경우 정
체가 발생한다는 가정하에 정체를 예측하게 된다.
속도와 교통량의 관계에서 일정시점까지 교통량이 증가하여도 속도의 변화는 미미하나 교통량이 일 정 시점을 넘어서면 급격히 감소하는 지점이 나타 난다. 이지점을 용량이라 정의하며 이 용량을 초과 하면 정체가 발생한다고 할 수 있다. 결과적으로 이 지점을 찾기 위한 다양한 방법이 연구되어왔다 본 연구에서는 MMRC모형을 이용하여 모델링 하였다. MMRC모형은 비모수적 회귀모형으로 속 도-용량 도표와 같이 다봉분포(Multimodal)를 따를 때 적용할 수 있는 비모수적 접근방법으로 용 량-속도 자료에 대한 밀도함수를 추정하고, 교통 량이 증가함에 따라 단봉분포에 수렴할 때 까지 반 복 계산하는 방법이다.
MMRC모형에서 다봉분포는 유한의 단일분포 를 결합하여 표현할 수 있고, 예측변수가 하나일 경우 다음과 같은 조건부 밀도 추정량에 관한 함수 를 사용한다. (다음 식에서 K1과 K2는 커널함수 이며, h1과 h2는 대역폭임)
추정된 조건부 확률밀도함수에 대한 최대값 벡
터를 추정하기 위해 조건부 이동평균법을 이용한
다. (아래 식에서
은 Gaussian커널이며, 는
Gaussian이고, 최대값에 근사함)
용량이하(3376대/시) 부근 정체시작 동탄분기점 진입으로 정체발생
용량 초과후 정체 증가 및 정체구간 이동
<그림 4> 교통량 및 속도 시공도
(a) 혼잡 발생 구간 (b) 혼잡 미발생 구간
<그림 3> MMRC 모형 추정
<그림 3>의 (a)와 같이 두 회귀선이 만나는 지 점이 최적용량이며 이 수준을 초과하는 교통량이 이용할 경우 정체가 발생한다고 할 수 있으며, (b)
와같이 혼잡미발생 구간은 모형추정의 의미가 없 다. 따라서, 혼잡이 발생하는 구간을 중심으로 교 통용량을 산정하였다.
2) 용량대 교통량비를 활용한 정체예측
앞서 언급된 산정식을 활용하여 주요노선의 구간
별로 적용하여 용량을 산정하였으며, 구간별 용량
(a) 정체길이 시스템 (b) 도로용량 시스템
<그림 5> 영업소 진입조절 시스템
과 실시간 교통량의 비를 산정하여 용량을 초과하
는 시점을 정체발생시점으로 선정한다. 정체예측을 위해서는 비율의 증가추세를 지속적으로 모니터링 하여야 하며, 전후 구간의 교통량도 영향을 미친다.
경부선 양재～남이 구간을 대상으로 본 알고리 즘을 적용한 결과 <그림 4>와 같은 교통량 및 속도 의 시공도 결과물이 나타났다. 교통량 시공도에서 용량상태를 넘어선 노란색 부분이 발생한 후 속도 시공도의 70km/h이하 구간(노란색부분)이 발생 하는 것을 볼 수 있다. 또한 구간별 교통량이 감소 하면서 정체구간도 함께 이동하는 것이 도표형식 으로 표현되었다. 결론적으로 용량을 초과하는 교 통량의 유입이후 정체가 발생함으로서 선행하는 교통량의 패턴으로서 정체의 예측이 가능하다는 것을 알 수 있다. 이러한 결과를 바탕으로 영업소 진입조절에 시범적으로 적용하였다.
2. 실시간 정체 관리 방향 (영업소진입조절 적용사례)
1) 정체길이에 의한 영업소 진입조절
최근 다양한 교통관리기법을 활용하여 정체를 최적화 하는 방안들이 새롭게 도입되고 있다. 이중 영업소 진입조절은 고속도로로 유입되는 교통량을 사전에 조절함으로서 본선의 정체를 억제하고 교 통량을 효과적으로 분산시키는 하나의 대안으로
발전해 나가고 있다.
과거 명절기간 수도권 지역을 중심으로 고속도 로의 진입을 차단함으로서 시작되었던 영업소 진 입조절은 주말 정체가 발생하면 일부 영업소에 유 선통신을 통하여 수동적으로 영업소 입구를 차단 하는 형식으로 시행되다가 2009년 영업소진입조 절시스템을 개발하면서 본격적인 운영을 시작하였 다. 정체길이 기반의 영업소 진입조절은 구간내 일 정수준이상의 정체가 발생하면 정체수준에 따라 차단부스 수를 조절하여 운영하는 방식이다.
2) 도로용량에 의한 영업소 진입조절
