드론영상 활용해 도시고속도로 교통혼잡 해석 등
자율협력주행시대 교통데이터 활용 가능성 제시

현행 검지기 기반 교통데이터 활용, 도시고속도로 교통혼잡 모니터링 수준

하루 143만 대 이상의 차량이 이용하는 서울 도시고속도로는 이른 새벽부터 늦은 밤까지 극심한 혼잡이 발생하여 도시고속도로를 이용하는 서울시민의 불편이 가중되고 있다. 이러한 도시고속도로의 교통혼잡을 관리하기 위해 서울시는 지난 2002년부터 도시고속도로 교통관리시스템을 구축하여 운영하고 있으나, 지점 검지기 교통 데이터를 기반으로 하는 현재의 운영체계는 많은 한계를 가지고 있다. 도로의 교통 상태를 추정하기 위해서는 지점의 특성이 구간 전체를 대표한다는 가정이 필요하고, 차량 간 복합적인 관계를 통해 다양한 시점과 구간에서 광범위하게 발생하는 교통혼잡을 이해하고 대응하기에 어려움이 있기 때문이다. 그 결과 현재의 교통관리시스템은 다양한 교통관리 기법을 적극적으로 적용하지 못하고, 도로에서 발생하는 혼잡 정보만을 운전자에게 제공하는 수준에 머물러 있다. 지점 검지기를 기반으로 생성되는 교통정보의 정확성을 높이기 위해서는 현재보다 더 많은 개수의 검지기를 설치해야 하지만, 이는 시설물 설치와 유지관리 비용 상승을 유발할 우려가 있어 현실적으로 이루어지기 어려운 상황이다. 더욱이 최근 자율협력주행 자동차의 상용화가 예상되면서 기존 교통관리시스템의 보완보다는 고도화된 미래 교통 데이터를 활용하는 방안에 관한 관심이 증가하고 있다.

지점 데이터 ‘생존분석’ 토대로 교통혼잡의 확률적인 특성 도출…한계도 확인

본 연구에서는 서울 도시고속도로에서 발생하는 교통혼잡을 분석하기 위해 주요 병목구간을 선정하고 구간별 혼잡 발생의 확률적 특성을 도출하였다. 우선 서울 전체 도시고속도로의 시간 단위 속도 데이터를 이용하여 혼잡이 발생하는 병목구간과 시점을 도출하고, 해당 지점의 5분 단위 교통량과 속도 데이터를 분석하여 교통량에 의한 혼잡 발생확률 분포를 산출하는 ‘생존분석’을 수행하였다. 분석 결과 서울 도시고속도로는 교통량에 따라 혼잡 발생확률이 증가하는 전형적인 S자 형태의 혼잡 발생 분포를 보이고 있었으며, 일반적으로 인식되는 도시고속도로 용량인 2,000대/시보다 훨씬 낮은 교통량에서도 혼잡 발생확률이 급격히 증가하는 것으로 나타났다. 교통량에 따른 혼잡 발생확률 분포는 병목구간별로 상이하게 나타났는데, 본 연구에서는 ‘로그 랭크 검증’을 통해 도로 간 유사 정도를 확인하였다. 지점 데이터 기반의 생존분석을 통해 관측 가능한 교통량과 혼잡 발생의 확률적 관계를 도출할 수 있었으나, 확률적 결과를 실질적인 교통운영에 적용하기 위해서는 임계 확률 결정 등 많은 가정과 불확실성을 내포하는 한계도 확인할 수 있었다.