Article

Journal of Korean Society of Transportation. 28 February 2019. 66-77
https://doi.org/10.7470/jkst.2019.37.1.066

ABSTRACT


MAIN

  • 서론

  • 선행연구 검토

  •   1. 재난발생시 교통관리방안

  •   2. 대피를 위한 교차로 운영방안

  •   3. 시사점

  • 분석 방법

  •   1. 시뮬레이션 선정

  •   2. 분석 시나리오 설계

  •   3. 시나리오 평가지표

  • 시뮬레이션 분석 및 평가

  •   1. 네트워크 설정 및 자료입력

  •   2. 시나리오별 분석결과

  • 결론 및 향후 연구

서론

재난은 자연적 재난과 인적재난, 사회적 재난으로 분류할 수 있으며, 세계적으로 인구가 밀집된 지역에서는 자연적 재난과 인적재난보다 과격한 시위와 테러 등으로 인한 사회적 재난이 증가하고 있는 실정이다. 한국에서도 도심에서 지속적으로 과격한 시위가 발생하여 도로를 마비시키고 교통류의 흐름을 방해하는 상황이 발생하고 있는 실정이며, 이러한 사회적 재난은 자연적 재난과 인적 재난 등과 다르게 상황 발생에 대한 예측이 가능하므로 충분히 현실적으로 대응이 가능하고 재난지점으로부터 효율적으로 대피할 수 있도록 교통류의 흐름을 제어할 수 있으므로 이러한 상황이 발생했을 때 도로의 영향을 최소화하고 교통 상황을 원활하게 유지하고 차량을 신속히 대피시킬 수 있는 방안이 필요하다.

그러나 지금까지 우리나라에서 사회적 재난이 발생했을 경우 일반적으로 도로망을 통제하는 방식으로 운영되어 사회적 재난 발생지역으로부터 대피하고자 하는 사람들에 대한 고려가 배제되고 있으며, 사회적 재난 발생과 무관한 사람들은 도로의 통제로 대피의 어려움이 발생하고 있고 사회적 재난발생시 대피 차량을 위한 교통류의 제어에 대한 연구는 거시적인 연구들이 주를 이루고 있는 실정이다. 이에 사회적 재난이 발생할 경우 지낸발생 지역내의 차량들을 원활하고 신속하게 대피시키기 위해서는 교통류의 흐름에 영향을 미치는 교차로 운영방안이 필요하다. 또한 인구밀집지역내 도로의 교차로는 대부분 신호교차로로 운영되고 있으므로 차량들의 대피를 위한 교차로 운영에 대한 다양한 접근이 필요하다.

본 연구에서는 인구밀집지역에서 사회적 재난 발생시 재난발생지점에서 가장 효율적으로 차량들을 대피 시킬 수 있는 교차로 운영방안 도출을 연구의 목적으로 설정하고, 교차로 운영방안을 시나리오별로 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 분석을 위하여 교차로 운영방안별 입력이 가능한 미시분석 프로그램인 Vissim을 활용하고 가상의 네트워크를 구성하여 교차로 운영 시나리오별 시뮬레이션 분석을 통해 시나리오별 분석결과 비교분석하여 사회적 재난발생지점에서의 효율적 대피를 위한 최적의 교차로 운영방안을 도출하고자 하였다. 교통류의 이동변화를 비교하는 판단척도는 재난발생지점(출발지)으로부터 대피하고자 하는 지점(목적지)까지의 ‘평균통행시간(Average Travel Time)’과 ‘평균지체(Average Delay)’로 선정하여 대피시간과 대피시 차량지체를 최소화 시키는 최적의 교차로 운영방안을 도출하고자 하였다.

선행연구 검토

재난발생시 대피를 위한 연구는 주로 최단 대피경로를 도출하는 연구가 주를 이루고 있으며, 최단 대피경로 산정을 위한 모형을 개발하거나 기존 모형을 개선하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 인구밀집지역에서 사회적 재난 발생시 발생지점으로부터 신속하고 원활하게 차량들을 대피시키기 위한 직 ‧ 간접영향권내 교차로의 최적 운영방안 도출에 있으므로 재난발생시 교통운영관리에 대한 연구와 최적의 교통류 제어방안에 관한 연구를 중심으로 선행연구 검토를 수행하였다.

1. 재난발생시 교통관리방안

Sin et al.(2007)는 우리나라 하절기 기후의 특성으로 인해 발생하는 수해를 대상으로 예방 및 대비에 중점을 두고 시뮬레이션을 이용한 교통방재 개념에 근거하여 수해 시 피해를 최소화 할 수 있는 방안을 도출하였으며, 우회교통정보 제공 및 교통류 관리방안을 제시하였다. 연구결과 폭우로 인한 감속운행시 교통상황에 적합한 연동신호운영으로 평균통행속가 증가할 가능성을 도출하였다.

Balakrishna et al.(2008)은 긴급 상황에서의 교통 네트워크 모델링을 위한 시뮬레이션 기반의 프레임 워크를 제시하였으며, 대피 모델링과 관련된 다양한 실제적 문제가 논의되고 있는 내용을 중심으로 대피 관리를 위한 실시간 도구로서 시뮬레이션 모델링의 통합 등 미래 방향을 제시하였다.

Campos et al.(2012)은 자연재해 발생 시 교통망 대피로의 설계 및 분석을 통해 재난상황에서 대피로 계획방법을 제안하였다. 이 연구에서는 운송망의 이동 시간과 용량을 분석 매개변수로 고려하여 대피계획에서 교통류의 배분을 위하여 재해 영역내의 각 대피소로 가는 두개의 독립된 경로를 정의하기 위해 반복적으로 휴리스틱 알고리즘을 적용하였다.

Murray-Tuite and Wolshon(2012)는 연구에서 10년간 고속도로 기반의 대피 모델과 시뮬레이션 및 그 발전에 대한 리뷰를 통해 도로 교통계획 및 운영분야의 주요 구성요소가 포함됨을 검토하고, 대피를 해야하는 교통수요의 예측, 목적지에 도달하기 위한 지역 도로망에 대한 대피수요 분포 및 할당, 다양한 교통수단에 대한 피난처 할당, 대피 네트워크의 용량을 평가하고 증가시키기 위한 대체관리전략의 평가 및 테스트를 수행하였다. 이 중 피난전략은 공급과 수요측면으로 나누어 정의하였으며, 공급측면에는 역류교통류, 교차제거, 특수신호 타이밍, 대중교통 등을 사용하여 알고리즘 모델을 제시하였다.

Shao et al.(2018)은 지진 후 도시도로망 교통통제로 인해 정상적인 대피 및 피해지역 구제가 어려움에 따라 재난 발생 후 도시도로망 구축을 위한 교통통제방안 최적화를 통해 비상 구조기간 동안 교통관제계획을 최적화할 수 있는 새로운 모델을 제안하였다. 이 모델에서는 도로섹션의 관리 가능성을 평가하기 위해 도시 도로 네트워크의 정점과 가장자리 간 지수를 도입하였으며, 실험결과 제안된 모델은 최적 교통통제 체계를 효율적으로 확보할 수 있는 것을 증명하였다.

2. 대피를 위한 교차로 운영방안

Chen et al.(2007)는 연구에서 미국 워싱턴DC를 대상으로 분석하여 고속도로에서의 대피시간을 감소시키기 위한 도시별 신호운영방안이 필요함에 대해 제안하였으며, 신호주기를 180-300초구간에서 변화 운영하여 효과를 분석하였다. 신호현시는 모든 접근로에 황색신호후 적색신호 운영, 적색 점멸신호 운영 등으로 변경 적용하여 분석한 결과 첨두시간대는 신호주기 240초, 저녁시간대는 신호주기 180초일 때 대기시간이 가장 짧게 분석되었다.

Im(2007)는 연구에서 도시고속도로 진출램프 접속부에 신호교차로를 설치하고 도시고속도로 본선구간 역류를 방지하면서 링크 전체의 지체시간을 최소화 할 수 있는 통합신호제어 모형을 개발하였다. 연구결과 링크별 도착교통량을 고려하여 포화도에 따른 녹색신호를 부여하고 이와 같은 신호운영이 진출램프 제어에 효과적인 것으로 분석하였으며, TSIS를 이용하여 분석을 시행한 결과 교통량이 적을 경우에는 효과가 미비하였으나 교통량이 포화도에 근접할수록 진출램프 통과교통량을 향상시켜 링크전체의 평균지체시간을 최소화시키는 것으로 나타났다.

Cho(2008)는 기존의 방재체계에서 부족한 교통의 중요성을 강조 및 인식하고 재난 발생시 피해를 최소화 할 수 있는 교통운영관리방안 도출에 대한 연구를 진행했다. 재난 발생시 대응하기 위한 도로의 분석 대상지는 침수 피해가 매년 발생하는 의정부로 선정하였으며 VISSIM을 이용하여 침수전의 시나리오, 침수시 도로통제 시나리오, 침수시 도로통제+신호연동 시나리오, 침수시 도로통제+신호연동+최적신호 시나리오, 침수시 도로통제+신호연동+최적신호+비상신호mode (회전금지) 시나리오 이렇게 5가지로 분석하였다. 각 시나리오의 지체시간, 통행시간을 산정한 결과 침수시 도로통제 시나리오가 가장 효과적으로 분석되었으며, 이 결과 가장 효과적인 대피방법은 완전한 통행차단과 강제분산이라는 결론을 도출하였다.

Parr and Kaisar(2011)은 연구에서 동적 프로그래밍을 이용한 도시피난시 중요 교차로의 신호 최적화에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해 도시지역에서의 피난을 위해 사전 지정된 신호제어전략 개발, 효과적인 방법론 정의, 동적 프로그래밍 방법 등을 개발하였으며, 이 방법론의 실험을 위해 사례지역으로 워싱턴 DC에 있는 10개의 교차로를 대상으로 선정하고 미시적 교통시뮬레이션을 구축하였다. 대피로 내에서 중요한 교차로의 신호현시를 최적화하기 위해 제안된 방법론을 적용한 결과 대피 여유시간을 약 1시간 단축할 수 있는 것으로 나타났으며, 이 연구에서 도출된 공식은 대피 시나리오를 위해 사전 지정된 신호제어를 위해 사용될 수 있는 것으로 분석되었다. 이 연구의 결과는 비상시 첨두시간대 신호시간이 충분하지 않으며 신호시간 계획은 비상 대피를 위해 맞춤화해야 한다는 것을 보여주고 있다.

Lin and Gong(2016)은 연구에서 갑작스러운 재난 시 교통기반 비상대피에 대한 교통신호 우선순위 방법을 제시하였다. 우선신호는 교통신호 제어시스템이 대피경로를 따라 운송차량에 우선신호를 제공할 때 최적화되며, 대중교통수단의 신호 우선순위는 ‘대중교통수단 도착시간 추정’, ‘대기차량 소멸시간 추정’, ‘신호 상태 추정’, ‘신호 최적화’ 및 ‘대피경로 내 운송차량에 대한 분기별 교통신호 조정’ 등에 의해 결정하였다. 연구에서는 Paramics V6.0을 사용하여 시뮬레이션 하였으며, 이 연구결과 대피경로를 따라 대중교통수단의 이동시간을 13%와 10%씩 단축시키고, 이동시간의 표준편차를 16%와 46%씩 향상시키며, 피난로를 따라 교통흐름이 포화상태일 때 신호화된 교차로에서 평균인력 지연을 22%와 17%씩 감소시킬 수 있음을 보여준다.

3. 시사점

국내외 관련연구는 재난발생시 대피경로 도출을 중심으로 연구가 활발히 진행되고 있으나, 도로통제를 우선적으로 실시함에 따라 대피와 구조를 위한 도로망 확보가 어려운 상황임을 인지하고 이에 대한 연구가 점차적으로 확대되고 있다. 재난발생시 교통관리방안에 대한 연구는 구체적이고 체계적인 교통관리계획을 수립하고 있으며, 대피 차량을 위한 교차로 운영방안은 다양한 신호운영 변화를 중심으로 연구가 수행되고 있다.

이에 따라 본 연구에서는 인구밀집지역에서의 사회적 재난발생시 효율적인 대피를 위하여 다양한 교차로 운영방안을 시나리오로 적용하여 시뮬레이션 분석을 통해 교차로 운영방안별 분석결과를 비교하여 실질적으로 현장에서 적용 가능한 방안을 도출하고자 하였다.

분석 방법

연구의 분석방법은 인구밀집지역에서 사회적 재난발생시 분석 시나리오 및 시뮬레이션 구축, 사회적 재난 발생에 따른 교차로 운영방안 분석 등을 제시하였으며, 분석을 위한 연구의 수행과정은 Figure 1과 같다.

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kst/2019-037-01/N0210370106/images/kst_37_01_06_F1.jpg
Figure 1.

Process of study

1. 시뮬레이션 선정

분석 시뮬레이션 프로그램은 교차로 운영의 변화를 분석할 수 있어야 하므로 미시적 교통분석 시뮬레이션 프로그램이 필요하다. 미시적 교통분석 시뮬레이션 프로그램에는 Paramics, Vissim, TransModeler, Corsim 등이 다양하게 사용되고 있으며, 분석가의 필요에 의해서 선택되어 연구에 활용되고 있다.

Table 1. Comparison of simulation programs

Simulation program Evaluation items Program features
Paramics http://static.apub.kr/journalsite/sites/kst/2019-037-01/N0210370106/images/kst_37_01_06_T1.jpg ∙Outcomes per vehicle type (speed, flow, volume, delay, LOS, queue length, trip time, etc.) ∙OD matrix estimation ∙Estimating MOEs using detectors ∙Easily edit 3D models
Vissim http://static.apub.kr/journalsite/sites/kst/2019-037-01/N0210370106/images/kst_37_01_06_T2.jpg ∙Vehicle-related data (travel time, traffic volumes, delay, emission) ∙Control-related data (green time distribution, Signal state change) ∙Model various junction geometries ∙Traffic development planning ∙Signal systems operations and re-timing studies
TransModeler http://static.apub.kr/journalsite/sites/kst/2019-037-01/N0210370106/images/kst_37_01_06_T3.jpg ∙Travel statistics (distance, average speed, total delay) ∙Stop time, number of stops etc. ∙Integrates with GIS and demand software ∙Visualize flow and signal operations ∙Dynamic route choice methods
Corsim http://static.apub.kr/journalsite/sites/kst/2019-037-01/N0210370106/images/kst_37_01_06_T4.jpg ∙Average speed of travel, number of vehicle stops, total traffic hours, distance, fuel consumption ∙Extensive highway geometry simulation ∙Ability to implement capacity reduction due to accident

미시적 교통시뮬레이션 분석프로그램을 비교․검토한 결과, 본 연구에서는 동적OD뿐만 아니라 다양한 교차로 운영방안별 시뮬레이션 분석이 가능하여야 하며, 교통류의 동적이동을 제어할 수 있어야 하므로 이에 적합한 시뮬레이션 분석 프로그램으로 Vissim을 선정하였다.

2. 분석 시나리오 설계

시뮬레이션 분석 시나리오는 인구밀집지역에서 시위 또는 테러가 발생한 상황에서 발생지역내 차량을 신속하고 원활하게 대피시키기 위한 교차로 운영방안별 적용결과를 명확하게 비교하기 위하여 교차로 운영방안을 제외하고 변화 가능한 모든 도로환경을 동일하게 설정하기 위하여 분석대상 네트워크를 가상으로 설계하였다.

분석 시나리오에 적용하는 네트워크는 발생된 재난의 영향범위에 대한 고려를 위하여 직접영향권과 간접영향권으로 구분하였으며, 교차로 운영방안은 선행 연구와 효율적인 교차로 운영방안의 검토결과에 따라 신호운영 상황을 기준으로 적용하였으며, 신호제어가 불가능한 상황인 무신호운영과 상충지점 감소방안인 좌회전제거 운영, 교차제거 운영 등을 영향범위에 따라 시나리오를 설계하여 총 16개 시나리오를 분석에 적용하였다. 분석 시나리오 설계내용은 Table 2와 같다.

Table 2. Design of simulation scenarios

Classification Direct effect area (A1)
Signal operation Unsignal operation Remove left turn Remove cross
Indirect effect area (A2) Signal operation Case 1 Case 2 Case 3 Case 4
Unsignal operation Case 5 Case 6 Case 7 Case 8
Remove left turn Case 9 Case 10 Case 11 Case 12
Remove cross Case 13 Case 14 Case 15 Case 16

교차로 운영방안 중 교차제거는 경찰 또는 도로관리자의 통제로 시행하며, 교차로에서 발생할 수 있는 모든 교차상충을 제거하여 차량간 충돌위험과 교차로내 정체를 감소시키는 가장 강력한 교차로 운영방법으로 사용되고 있다. 그러나 교차제거는 차량의 이동방향을 통제함에 따라 대피차량의 이동 동선에 한계가 발생하기 때문에 교차제거를 적용할 경우 재난발생지점(출발지)을 중심으로 대피지점(목적지)을 A-E, B-F, C-G, G-H 등 4개 방향으로 구분하고 분석 네트워크를 4분할하여 근접한 대피지점(목적지)로 이동하도록 교차제거를 적용하였다. 교차로 운영방안에 따른 신호운영과 교통류의 흐름은 Table 3과 같다.

Table 3. Signal operation and vehicle movement by intersection operation plan

Division Signal operation Unsignal operation Remove left turn Remove cross
Signal operation Left turn - Straight (east-west/north-south) Unsignal Straight (east-west/north-south) Unsignal
Vehicle movement http://static.apub.kr/journalsite/sites/kst/2019-037-01/N0210370106/images/kst_37_01_06_T5.jpghttp://static.apub.kr/journalsite/sites/kst/2019-037-01/N0210370106/images/kst_37_01_06_T6.jpghttp://static.apub.kr/journalsite/sites/kst/2019-037-01/N0210370106/images/kst_37_01_06_T7.jpghttp://static.apub.kr/journalsite/sites/kst/2019-037-01/N0210370106/images/kst_37_01_06_T8.jpg

3. 시나리오 평가지표

교차로 운영방안별 시나리오 분석결과를 비교하는 지표로는 재난발생지점(출발지)에서 대피지점(목적지)까지의 차량들의 평균통행시간(Average Travel Time)과 평균지체(Average Delay)를 이용하였다. 평균통행시간은 재난발생지점에서 대피지점까지 전체 경로를 통과하는 동안 걸린 시간으로 재난발생지점으로부터 모든 차량이 신속하게 대피시킬 수 있는 교차로 운영방안을 평가할 수 있는 지표로서 사용될 수 있으며, 차량당 총지체는 차량이 출발지에서 목적지까지 가는 경로에서 겪는 흐름상의 어려움을 나타는 지표로 특히 교차로의 흐름 상태를 평가하는 지표로 사용되고 있으므로 시나리오별 교차로의 효율성을 나타내고 평가할 수 있는 지표로 적용하였다.

시뮬레이션 분석 및 평가

1. 네트워크 설정 및 자료입력

1) 네트워크 설정

분석 네트워크는 5×5의 가상 네트워크내에 총 25개의 교차지점을 형성하도록 하였으며, 네트워크 중심에 재난상황 발생지점(출발지)을 설정하고 네트워크의 끝부분에 대피지점(목적지)를 설정하여 대피시 발생하는 혼잡한 교통상황을 반영하고자 하였다. 네트워크내의 모든 Link는 직선으로 연결하고 4지교차로로 설정하였으며, 교차로 운영방안의 변화에 따른 영향을 비교․분석하고자 교차로 운영방안을 제외한 모든 사항을 다음과 같이 가정하였다.

① 네트워크 내부로 진입하는 교통량은 없으며, 재난발생지점에서 대피하는 교통량만 존재하는 것으로 가정
② 용량, 차로수, 속도, 교통량 등을 모두 동일하게 가정
③ 차량의 이동에 제약을 주기 위하여 왕복 2차로 도로로 가정
④ 차종은 승용차 100%로 가정
⑤ 모든 교차로는 기본적으로 신호운영 교차로로 가정
⑥ 신호주기 및 신호현시 등 신호운영현황은 동일하게 운영하는 것으로 가정

시나리오 분석을 위한 가상 네트워크는 Figure 2와 같다.

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kst/2019-037-01/N0210370106/images/kst_37_01_06_F2.jpg
Figure 2.

Network design for analysis

분석 네트워크내 교차로별로 적용한 교차제거 운영방안은 재난발생지점에서 가장 근접한 대피지점(목적지)으로 향하도록 교차제어를 해야 하므로 분석 네트워크를 4분할한 후 대피방향별로 Table 4와 같이 적용하였다.

Table 4. Application of cross removal method by intersection

Division Type 1 Type 2 Type 3 Type 4
Remove cross type http://static.apub.kr/journalsite/sites/kst/2019-037-01/N0210370106/images/kst_37_01_06_T9.jpghttp://static.apub.kr/journalsite/sites/kst/2019-037-01/N0210370106/images/kst_37_01_06_T10.jpghttp://static.apub.kr/journalsite/sites/kst/2019-037-01/N0210370106/images/kst_37_01_06_T11.jpghttp://static.apub.kr/journalsite/sites/kst/2019-037-01/N0210370106/images/kst_37_01_06_T12.jpg
Intersection number 4, 17 5, 6, 18 1, 10, 11, 15 3, 13. 14, 16
Division Type 5 Type 6 Type 7 Type 8
Remove cross type http://static.apub.kr/journalsite/sites/kst/2019-037-01/N0210370106/images/kst_37_01_06_T13.jpghttp://static.apub.kr/journalsite/sites/kst/2019-037-01/N0210370106/images/kst_37_01_06_T14.jpghttp://static.apub.kr/journalsite/sites/kst/2019-037-01/N0210370106/images/kst_37_01_06_T15.jpghttp://static.apub.kr/journalsite/sites/kst/2019-037-01/N0210370106/images/kst_37_01_06_T16.jpg
Intersection number 7, 19, 21, 22 9, 20, 24, 25 2, 12 8, 23

2) 자료 입력

분석 네트워크에는 O/D교통량과 교차로각 교차로 신호현시 자료를 기초 분석자료로 입력하고 시나리오에 따라 교차로 운영방안을 변경하였다. O/D교통량은 재난발생지점(출발지)에서 각각의 대피지점(도착지)까지 1,000대/시 교통량이 진출하여 네트워크 내부 도로망에 총 8,000대/시의 교통량이 이동하도록 입력하였으며 목적지별 교통량은 Table 5와 같다.

Table 5. Origin-destination traffic volume in network

Division Destination (vehicle/hour)
A B C D E F G H
Origin 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000

분석 네트워크내 교차로는 기본적으로 신호운영을 기준으로 설정함에 따라 다음과 같이 우리나라에서 가장 일반적으로 적용하고 있는 신호운영현시인 4현시를 적용하였으며, 각 현시는 Table 6과 같다.

Table 6. Signal operation at intersection

Division Phase 1 Phase 2 Phase 3 Phase 4 Cycle
Movement http://static.apub.kr/journalsite/sites/kst/2019-037-01/N0210370106/images/kst_37_01_06_T17.jpghttp://static.apub.kr/journalsite/sites/kst/2019-037-01/N0210370106/images/kst_37_01_06_T18.jpghttp://static.apub.kr/journalsite/sites/kst/2019-037-01/N0210370106/images/kst_37_01_06_T19.jpghttp://static.apub.kr/journalsite/sites/kst/2019-037-01/N0210370106/images/kst_37_01_06_T20.jpg -
Time (sec) 12 (3) 32 (3) 12 (3) 32 (3) 100

Figure 3은 시뮬레이션 프로그램인 Vissim에 분석네트워크 및 O/D교통량, 각 교차로의 신호현시 자료를 입력한 화면으로 다음과 같다.

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kst/2019-037-01/N0210370106/images/kst_37_01_06_F3.jpg
Figure 3.

Network and signal program input in Vissim

2. 시나리오별 분석결과

시나리오 분석결과는 Table 7과 같으며, 분석결과 평균통행시간의 경우 직접영향권과 간접영향권의 교차로를 모두 무신호로 운영하는 시나리오 6에서 평균통행시간이 931.48초로 가장 많이 발생하는 것으로 분석되었으며, 직접영향권과 간접영향권의 교차로를 모두 교차제거로 운영하는 시나리오 16에서 평균통행시간이 586.42초로 16개 시나리오 중 가장 적게 발생하는 것으로 분석되었다. 또한 시나리오 16과 유사한 운영방안인 시나리오 12에서 624.56초, 시나리오 15에서 626.48초, 시나리오 11에서 652.48초 등의 순으로 평균통행시간이 적게 발생하는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 좌회전 제거나 교차제거와 같이 교차로에서의 상충이 감소할수록 대피시간이 감소한다는 것을 알 수 있으며, 교차제거의 경우 대향방향 차선을 활용함에 따라 대피차로의 용량 증가 효과를 나타내면서 대피시간을 더욱 감소시키는 것으로 분석되었다.

평균지체의 경우 직접영향권과 간접영향권의 교차로를 모두 신호로 운영하는 시나리오 1에서 평균지체가 752.34초로 가장 많이 발생하는 것으로 분석되었으며, 평균통행시간과 동일하게 두 영역 모두 교차제거로 운영하는 시나리오 16에서 평균지체가 482.48로 가장 적게 발생되는 것으로 분석되었다. 또한 시나리오 2와 시나리오 5 등 신호교차로 운영이 포함된 시나리오에서도 평균지체가 각각 721.52초, 721.85초 등으로 많이 발생하는 것으로 분석되었으나, 직접영향권에서 좌회전 제거 또는 교차제거와 같이 상충을 감소시키는 교차로 운영방안을 적용할 경우 간접영향권 교차로를 신호로 운영하여도 직접영향권의 교차로가 신호 또는 무신호 등 기존의 상충이 발생하는 운영방안일 경우보다 평균지체가 적게 발생하는 것으로 분석되었다.

Table 7. Analysis result

Division Scenario 1 Scenario 2 Scenario 3 Scenario 4 Scenario 5 Scenario 6 Scenario 7 Scenario 8
Average travel time (second/vehicle) 915.46 926.58 815.22 726.54 927.89 931.48 785.64 728.41
Average delay (second/vehicle) 752.34 721.52 623.25 615.46 721.85 716.42 626.43 526.48
Division Scenario 9 Scenario 10 Scenario 11 Scenario 12 Scenario 13 Scenario 14 Scenario 15 Scenario 16
Average travel time (second/vehicle) 834.94 828.87 652.48 624.56 744.56 735.46 626.48 586.42
Average delay (second/vehicle) 636.23 656.64 498.52 485.68 634.58 531.52 485.67 482.48

Figure 4에서 보는바와 같이 교차로에서의 상충이 감소할수록 평균통행시간과 평균지체는 감소하는 것으로 분석되었으며, 평균지체도 유사한 패턴을 나타내는 것으로 분석되었다. 분석에서 교차로를 신호로 운영하는 방안보다 무신호로 운영하는 방안이 평균지체를 감소시키기는 하나, 미미하나마 평균통행시간은 증가하는 것으로 분석되었으나 이는 일부구간에서 경로상의 차이로 발생하는 것으로 나타났다.

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kst/2019-037-01/N0210370106/images/kst_37_01_06_F4.jpg
Figure 4.

Comparison of results by Scenario

직접영향권과 간접영향권내 교차로를 모두 신호로 운영하는 시나리오 1을 기준으로 시나리오 2-16의 시뮬레이션 분석결과 값을 비교해보면, 시나리오 2, 시나리오 5, 시나리오 6을 제외한 나머지 시나리오에서 평균통행시간이 80-329초 적게 분석되었으며, 평균지체는 30-269초 적은 것으로 분석되었다. 기준이 되는 시나리오 1과 시나리오 2-16과의 평균통행시간과 평균지체 값의 비교결과는 Figure 5와 같다.

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kst/2019-037-01/N0210370106/images/kst_37_01_06_F5.jpg
Figure 5.

Difference of result value compared to Scenario1

이러한 결과는 도심과 같이 교차로가 많은 도로 네트워크상에서 긴급하게 대피해야 할 경우 출발지부터 목적지까지 교차로에서 발생하는 상충을 감소시킬수록 대피시간이 짧아지는 것으로 나타났으며, 재난이 발생하여 대피차량이 집중되는 직접영향권내 교차로의 상충이 감소할수록 평균통행시간이 짧아지는 것으로 나타났다. 따라서 교차로가 많은 도심에서 재난이 발생할 경우 재난발생지점과 직접 연결되는 교차로의 경우 교차로에서 발생하는 상충지점을 최대산 감소시키고 재난발생지점에서 대피지점으로 교통량이 분산될 수 있도록 교통량의 흐름을 분산시키는 방안이 필요하다. 이와 함께 간접영향권의 교차로에서도 교차로에서 발생하는 상충지점을 감소시키면 대피차량의 통행시간을 감소하는데 효과가 있을 것으로 판단된다.

결론 및 향후 연구

세계적으로 인구가 밀집된 지역에서는 과격한 시위와 테러 등으로 인한 사회적 재난이 증가하고 있으며, 우리나라에서도 도심에서 과격한 시위가 종종 발생하여 대피방안이 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 인구밀집지역에서 사회적 재난 발생시 차량들을 신속하게 대피시키기 위한 교차로 운영방안을 도출하고자 교차로 운영방안별로 시나리오를 구성하고 미시적 교통 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 다양한 교차로 운영방안을 비교․분석하였다.

본 연구에서는 선행연구의 검토를 통해 교차로 운영방안 4가지를 선정하였으며, 분석 네트워크는 5×5의 가상 네트워크로 총 25개의 교차점을 형성하였으며, 네트워크 중심에 출발지점인 재난상황 발생지점을 설정하고 네트워크의 끝부분에 대피지점인 목적지를 설정하여 대피시 발생하는 혼잡한 교통상황을 고려하고자 하였다. 세밀한 분석을 위하여 가상의 네트워크를 직접영향권과 간접영향권으로 구분하고 교차로 운영방안 4가지를 각각의 영향권에 적용하여 총 16개 시나리오를 설정하여 분석을 수행하였다.

시나리오의 평가지표는 재난발생지점(출발지)에서 대피지점(목적지)까지의 차량들의 ‘평균통행시간(Average Travel Time)’과 ‘평균지체(Average Delay)’를 적용하였다. 네트워크내의 모든 Link는 직선으로 연결하였으며, 4지교차로로 설정하고 교차로 운영방안의 변화에 따른 영향을 비교․분석하고자 교차로 운영방안을 제외한 모든 사항은 가정하여 적용하였다.

분석결과, 직접영향권과 간접영향권의 교차로를 모두 교차제거 운영한 시나리오 16에서 대피차량들의 평균통행시간과 평균지체 모두 가장 적게 발생하는 것으로 분석되었으며, 시나리오 16과 유사한 교차로 운영방안인 시나리오 11, 시나리오 12, 시나리오 15에서 평균통행시간이 적게 발생하는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 좌회전제거나 교차제거와 같이 교차로에서의 상충이 감소할수록 대피시간이 감소한다는 것을 알 수 있으며, 교차제거의 경우 대향방향 차선을 활용함에 따라 대피차로의 용량 증가 효과를 나타내면서 대피시간을 더욱 감소시키는 것으로 분석되었다.

본 연구는 인구밀집지역에서 재난상황 발생시 신속하고 효율적인 대피를 유도하기 위한 최적의 교차로 운영방안을 도출하고자 교차로 운영방안 이외의 다른 모든 조건들을 가정하여 전체 네트워크에 동일하게 적용함에 따라 교차로 운영방안 이외에도 영향을 미칠 수 있는 변수들이 고려되지 않은 부분에서 본 연구의 한계가 있다. 따라서 향후 교차로 신호운영방안 이외의 다양한 변수들을 세부적으로 적용한 연구가 필요할 것으로 판단된다. 또한 교차로 운영방안 이외의 모든 조건을 동일하게 적용하고자 가상의 네트워크를 구축하였으나 본 연구의 분석결과를 실제 도로상에 적용시 다른 결과가 도출될 수 있으므로 이를 검증하기 위하여 실제 도로상에 본 연구의 내용과 결과를 적용하는 추가 연구를 향후 연구로 수행하고자 한다.

Funding

This study was supported by the National Research Foundation of Korea (NRF) grant funded by the Korea government (MSIP; Ministry of Science, ICT & Future Planning) (No. NRF-2017R1D1A1B03032981).

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