이차 연동폭 기반의 옵셋 최적화 방법론 개발 (Signal Progression Model for Optimizing Offset based on Secondary Band)

서지정보

· 발행기관 : 대한교통학회
· 수록지 정보 : 대한교통학회지 / 42권 / 2호 / 139 ~ 151페이지
· 저자명 : 전준수, 한여희, 김영찬

초록

2020년 기준 우리나라의 교통혼잡비용은 전체 GDP의 약 3%에 해당하며, 이 중 도시부 도로는 약 1% 이상으로 추정된다. 도시부 도로의 교통혼잡은 주로 비효율적인 신호제어로 인해 초래된다. 이를 해결하기 위해 차량의 이동성을 개선하기 위한 다양한 신호 연동 최적화 연구가 진행되었다. 그러나, 전체 교차로 구간에서 하나의 연동폭을 고려하는 기존의 연구는 연동폭 활용이 어려운 차량을 반영하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 연구는 신호 교차로를 주행하는 모든 개별차량의 통행시간을 고려한 축 단위의 신호 연동 최적화 방법론을 설계하였다. 이차 연동폭 개념의 도입을 통해 최상류부 교차로 기준으로 연동폭 구간 이외 시간에 교차로에 진입한 차량을 함께 고려하였다. 연동폭과 이차 연동폭 기준의 추가통행시간을 최소화하는 옵셋을 산정하기 위하여 유전자 알고리즘을 활용하였다. 본 방법론의 효과를 평가하기 위해 낮은 교통량 상황의 시뮬레이션 환경에서 기존 신호 최적화 방법론인 SYNCHRO 및 PASSER와의 분석을 수행하였다. 분석 결과, 본 방법론은 기존 방법론에 비해 통행시간을 최대 3%, 정지지체를 약 10% 수준에서 감소시키는 효율적인 신호를 설계함을 확인하였다. 이는 차량이 진입한 신호주기 내 연동폭을 이용하여 전체 구간을 통과하도록 유도하였기 때문이다. 그 결과 제안 방법론은 기존 대비 약 30% 낮은 통행시간 편차를 보이는 차별성을 가졌다. 향후 공간적 범위를 확장하여 네트워크 단위의 신호 연동 최적화 방법론에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

영어초록

Traffic congestion costs in South Korea account for approximately 3% of the country’s GDP, and urban road congestion is estimated to exceed 1%. This congestion is primarily caused by inefficient signal control. To address this issue, various studies have been conducted to improve traffic flow through signal optimization. However, previous studies have only taken into account bandwidth, which cannot include stopped vehicles. Therefore, this study designed a signal optimization methodology that considers the travel time of all individual vehicles passing through a corridor. By introducing the concept of a secondary band, vehicles that enter outside the bandwidth are reflected. To optimize the offset in terms of extra travel time by bandwidth and the secondary band, a genetic algorithm was utilized. The effectiveness of the proposed model was evaluated by micro simulation and compared with the existing traffic signal optimization methods, SYNCHRO and PASSER in low traffic volume. The results show that the proposed model is more efficient from the perspective of a travel time of up to 3% and stopped delay at 10%. This is because it guides vehicles to pass through a signalized intersection using the bandwidth. The proposed model has a distinction of showing about 30% lower travel time variability than other methodology. In the future, this model can be applied to signal optimization at the network level, broadening its spatial applicability.

참고자료

· 없음