가변속도제어를 위한 주행속도 추정모형 개발

Abstract

가변속도제어는 기존의 여러 연구에서 보고된 것과 같이 시스템 운영으로 인하여 혼잡완화 및 안전성 개선의 효과를 보이는 것으로 분석되었다. 현재까지 가변속도제어에 대한 효과에 대한 현장적용 연구들은 많이 진행 되고 있지만, 교통조건에 따라 속도를 제어할 때 주행속도가 어떻게 변화될지 추정할 수 있는 이론적 연구와 시스템 운영을 위하여 의사결정을 지원할 수 있는 방법론에 관한 기초연구들은 미미한 수준이다. 따라서 가변속도제어의 효과 추정을 위한 방법론의 개발은 필요한 상황이다. 본 연구에서는 가변속도제어의 효과를 추정할 수 있는 방법론을 개발하여 다양한 교통상황에 따라 운영자의 의사결정 판단기준을 지원하는데 목적이 있다. 시스템의 효율적 운영을 위해서는 진입하는 차량을 제어할 때 주행속도가 어떻게 변화될지 사전에 추정할 수 있어야 어느 시점에서 혼잡이 소멸되고, 교통류가 안정화 될 수 있는지를 예측할 수 있을 것이다. 가변속도제어는 국내에서는 아직 도입단계에 있어 유용한 데이터가 존재하지 않기 때문에 실험 자료인 교통량과 개별차량의 속도자료는 미시적 차량 시뮬레이터인 Paramics API를 활용하여 가변속도제어를 구현한 결과 값들을 사용하여 구축하였다. 주행속도 추정 모형은 교통류 상태에 따른 속도분포를 기반으로 개발하였다. 일반적으로 연속교통류에서 교통류의 속도분포는 정규분포를 갖는다. 하지만 가변속도제어를 실시할 경우 제어속도에 대한 강제적 규정이 없어 제어되는 속도의 경우 제어속도를 준수/미준수차량 두 그룹으로 나누어 질 것이다. 즉, 속도의 분포는 저속차량과 고속차량 두 개의 그룹으로 이루어질 것이다. 두 그룹 각각의 속도분포는 Markov- chain을 기반으로 개발된 방법론에 의하여 추정된다. 또한 두 개의 추정된 속도분포는 하나의 속도분포로 조합되어 주행속도를 추정하게 된다. 모형에 사용된 파라미터 값은 차량군의 속도분포의 편향을 조정하는 계수와 두 개의 속도분포의 조합을 위하여 저속차량군과 고속차량군에 대한 가중치를 나타내는 파라미터가 사용되었다. 본 연구에서 사용된 파라미터 최적화 방법론으로는 등산법(Hill - Climbing Method)을 이용하였다. 파라미터 최적화에 사용된 목적함수는 잔차의 제곱합인 SSE (Sum of Square Error)값이 사용되었고, 값이 최소화되는 경우의 파라미터 값을 추정하였다. 모형의 평가는 개발된 방법론으로 추정된 주행속도와 Paramics API기반으로 한 가변속도제어에서 수집된 주행속도를 비교하였다. 본 연구에서 개발된 방법론은 추정오차 ±1.29%의 차이로 유사한 값을 나타내어 가변속도제어로 인하여 변화되는 주행속도의 추정이 가능할 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서는 모형의 파라미터 최적화 방법론으로 등산법을 사용하였지만 일반적인 알고리즘을 이용하여도 쉽게 구할 수 있을 것이다. 교통운영시스템에서의 실제 적용을 위해서는 가변속도제어 운영 상태에서의 실제 이력자료를 이용하여 최적화 과정을 통한 파라미터 값들의 새로운 정산이 필요하다. 국내의 경우, 가변속도제어는 시험단계 수준이며 본격적으로 수행되고 있지 않은 실정이다. 그러나 가변속도제어로 인하여 제어된 속도의 추정을 위한 방법론 개발은 실제 가변속도제어가 운영될 경우 첨단교통운영시스템의 하나의 요소로 유용하게 사용되어 질 것이다. 결론적으로 가변속도제어 운영의 효과(주행속도) 추정을 위한 효과적인 방법론이 제시되고 있지 않기 때문에 운영의 효과를 추정하기 위한 방법론 개발이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 확률적으로 설명 가능한 속도분포를 기반으로 한 방법론을 개발하였다. 또한, 가변속도제어 운영 시 교통류 속도 추정을 위하여 본 연구에서 개발된 방법론은 가변속도제어의 효율적인 운영을 위하여 의사결정자들에게 의사결정 판단을 위한 기준을 지원 할 수 있을 것이다.

One of advanced motorway operation strategies is Variable Speed Limit (VSL). It was reported in many field studies that VSL is effective especially for alleviating traffic congestion and improving traffic safety. Despite many field studies for the benefits of VSL, there are few basic studies for a methodology which estimates before-and-after operating speed dynamically enforced by VSL and supports decision-making for the execution of VSL. There, hence, is an on-going need on the development of a methodology for estimating the benefits of VSL. The objective of this study is the development of a methodology to estimate the effectiveness of VSL and then to support decision -makers with the criterion of executing VSL according to the prevailing traffic states. For example, controlled operating speed by VSL, when inflow vehicles are metered to alleviate traffic congestion, should be estimated in order to proactively decide when and where the traffic congestion disappears and traffic flow become stable, and then the efficacy of traffic flow management system can be accomplished more than before. Test data, volume and individual vehicles speed, were built using the results of VSL modeling process through Paramics API, world-widely used microscopic vehicle simulator for academic purpose. This is because VSL is at the stage of introducing domestically and the useful data does not exist, unfortunately. The developed methodology is based on speed distributions according to the traffic flow states. The statistical assumption is that the speed distribution of traffic flow state under the condition of uninterrupted traffic flow is normal. However, in case of implementing VSL, since there are no specific regulations on enforcing variable control speed, the controlled speed will be divided into the two groups, observance and non-observance. Namely, a speed distribution of a traffic flow state comprises two speed group, low-speed and high-speed. Each speed distribution of two groups is estimated by developed methodology based on the Markov-chain, and then the estimated two speed distributions are integrated into one speed distribution. The main model parameter of 2 is introduced. The one is for adjusting the bias of the distribution of speed group, and the other is weight factor for each distribution of speed group, which is used for the integration of two speed distributions. The optimal values of two model parameters are simultaneously found through minimization process with the Hill-climbing method. The objective function is SSE(Sum of Square Error) between the speed distribution estimated by Markov-chain and integrated with weight factors and the target speed distribution. The evaluation study of developed methodology was performed with estimated operating speed and target operating speed collected VSL modeling based on Paramics API. The developed methodology in this study generated similar operating speed to the target speed within the estimation error of ± 1.29%. It turns out that the proposed methodology can estimate the variation and degree of operating speed changed by VSL operation within acceptable differences. Additionally, this result indicates that the model parameters can be easily found using generic algorithms, even if Hill-climbing method was used in this study. For the real application of developed model for traffic operation systems, it is necessary that the model parameters should be re-calibrated and found through optimization process through real-data collected under the condition of VSL operation. In domestic case, VSL is not nation-widely introduced but on testing stage. But the developed methodology for estimating controlled speed by VSL operation will be widely utilized for one of sub elements of advanced traffic operation systems, when the implementation of VSL reaches real-operation stage. It is importance to identify that there is on-going need for a methodology to estimate the benefit of VSL operation, because any efficient methodology for estimating the effect of VSL operation on traffic flow speed has not proposed. To address this problem, therefore, an efficient methodology based on speed distribution which is explained statistically is developed in this study. Consequently, it can be seen that the developed methodology in this study to estimate traffic flow speed under the condition of VSL operation supports decision makers with the crucial criterion of executing VSL operation and also be easily integrated into other advanced traffic operation systems to accomplish the benefits of the systems more than before.