Journal of Korean Society of Transportation ISSN:1229-1366(Print) 2234-4217(Online) 대한교통학회지

정부에서는 시민들의 편리한 민원 접수를 위해 도로의 위험요소 및 불편사항의 상시 신고가 가능한 척척해결서비스를 개발하여 2014년부터 시행중이다. 척척해결서비스는 24시간 내 신고사항을 처리하고 그 결과를 고지하는 것을 원칙으로 하고 있으나, 민원의 배정 및 이관 절차로 인해 모든 민원이 24시간 내에 처리되지 않고 있는 것으로 나타났다. 도로의 위험요소는 시민들의 만족도 향상과 안전사고 예방을 위해 신속한 처리가 필요하다. 민원 처리시간을 단축하기 위해 처리시간 영향 요인을 파악하는 것이 중요하나, 관련 연구는 부족한 실정이다. 본 연구의 목적은 척척해결서비스 민원의 처리시간에 영향의 미치는 요인을 분석하는 것이다. ‘19년 1월부터 ‘22년 6월까지 척척해결서비스를 통해 접수된 민원신고 이력 데이터를 활용하여 생존분석을 수행하였다. 분석 결과 신고 유형과 신고 지역이 민원 처리시간에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 신고 유형 중 로드킬 및 낙석 유형으로 접수된 민원은 다른 유형에 비해 민원 처리시간이 짧은 것으로 나타났다. 신고 지역 중 서울시와 부산시는 민원 처리시간이 짧은 것으로 나타났으며 세종시와 전라남도는 민원 처리시간이 긴 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 도출된 결과는 향후 민원 처리시간 개선을 위한 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

최근 고속도로에서 65세 이상 운전자에 의한 사고 건수는 매년 점차 증가하고 있다. 고령 운전자의 노화로 인한 신체적 변화는 사고의 종합적인 원인으로 알려져 있다. 그러나 고령 운전자 사고가 발생하는 구체적인 상황을 규명하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 뇌·심혈관계 질환을 보유하고 있는 65세 이상 고령 운전자를 대상으로 Focus Group Interview(FGI)를 통해 실시하여 스트레스를 유발하는 상황에 대한 비정형 데이터를 수집하였다. FGI에서 수집한 데이터를 텍스트 마이닝 분석 결과, 주행 시 스트레스를 느끼는 원인의 토픽을 주요 키워드, 스트레스를 받을 때의 교통상황을 상황 키워드로 분류하여 총 5가지의 고령 운전자 스트레스 유발상황 유형을 도출하였다. 고령 운전자 스트레스 유발상황 시나리오는 5가지 유형의 주요 키워드와 상황 키워드를 결합하여 구축했지만, 시나리오 구축에 필요한 상황 키워드의 부재로 한국의 고속도로 교통사고 데이터를 수집하는 교통사고분석 시스템(TAAS)의 고속도로 사고 데이터에서 고령 운전자 사고만 추출하여 고령 운전자 교통사고 지식베이스를 구축하였다. 추가 구축한 지식베이스는 사고 건수가 많은 이유로 시나리오 유발상황 유형 주요 키워드와 적절한 상황 키워드 보완을 위해 Latent Dirichlet Allocation(LDA)를 실시하여 3개의 교통사고 그룹을 생성하고 고령 운전자 스트레스 유발상황 유형의 주요 키워드와 일치하는 토픽이 있는 사고그룹을 찾아 상황 키워드를 보완함으로써 최종적인 시나리오를 개발하였다.

최근 실시간 빅데이터 처리 기술이 발전하고 다원화된 이용자의 통행 수요를 충족시키기 위하여 자율주행 수요대응형 대중교통 서비스에 대한 관심이 증가하고 있다. 한편 지금까지의 수요대응형 서비스 연구에서는 운영자 관점에서 서비스를 효율화하고 최적의 공급 기준을 마련하여 서비스를 정착시키는데 초점을 맞추고 있다. 따라서 본 연구에서는 “선호출 후수락”의 수요대응형 서비스 형태에 초점을 맞추어 이용자가 호출 시 제공받는 통행정보가 서비스 수락에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 이를 위하여 Efficient design 방법을 활용하여 3가지 거리별(5km, 10km, 15km)에 따른 두 가지 서비스 대안과 수락 거절 대안으로 잠재선호 선택실험 문항을 설계하였다. 대안 속성으로는 통행요금을 비롯하여 배차시간, 탑승장소까지 접근시간, 차내 이동시간으로 구성하고 4가지 수준으로 구분하여 거리별 시나리오 당 32 개의 선택상황을 8개의 Block으로 구성하였다. 이용자는 총 12번 가상 실험선택 상황에 응답하였다. 본 연구는 효용 최대화 이론에 근거하여 혼합로짓을 통한 서비스 수락율을 추정하였다. 더불어, 자율주행 수요대응형 서비스 대안의 효용함수에 거리별 최소 차내 이동시간 대비 3가지 통행시간(배차시간, 탑승장소까지 접근시간, 추가 차내 이동시간 범위)에 대한 상호작용변수를 포함하여 통행정보의 상대성이 수락율에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과 통행요금을 비롯하여 탑승장소까지 접근시간과 추가 차내 이동시간 범위는 수락률에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타난 반면 차량의 배차시간은 통계적으로 유의성을 만족하지 못하였다. 한편, 최소 차내 이동시간 대비 접근시간에 대한 상호작용변수가 양의 값을 갖는 것으로 나타남에 따라 동일한 접근시간에 대하여 통행시간이 길어질수록 수락률에 더 민감하게 반응하는 경향이 있음을 시사한다. 반면, 추가 차내 이동시간 범위의 경우 단일변수와 상호작용변수 모두 음의 값을 갖는 것으로 나타났다는 점에서 차내 이동시간의 절대적 증가뿐만 아니라 상대적인 증가 가능성 역시 서비스 수락률을 감소시키는 경향이 있음을 확인하였다.

도시화, 산업화, 기후 변화 등으로 인해 자연재난의 발생 횟수 및 피해규모가 증가하고 있다. 재난이 발생하게 되면 도시의 기능이 저하되고, 복구하기 위해서는 오랜 시간이 필요하다. 특히 교통시스템은 도시의 핵심 기반시설로서 재난에 대응하기 위한 계획이 필요하다, 이로 인해 재난에 효과적으로 대응하기 위해 재난 분야에서는 Resilience 개념의 중요성이 부각되고 있고 Resilience를 분석하기 위해 다양한 개념들이 사용되지만 개념 간의 차이를 명확하게 구분하는 것이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 Resilience에 대한 정량적 분석에 초점을 맞추어 재난 발생 전 사전투자에 대한 Robustness와 재난 발생 후 복구에 대한 Rapidity를 이용하여 도로망의 Resilience를 정량적으로 평가하였다. Resilience에 대한 정량적 효과 분석을 통해 의사결정시 새로운 판단지표를 제시하였고 이는 도로 사업에 대한 타당성 평가 등에 있어서 새로운 관점을 제시할 수 있을 것으로 보인다.

최근 코로나로 인해 지하철 혼잡도 문제가 심화됨에 따라 버스서비스의 개선을 통한 지하철 수단분담률 집중 완화의 필요성이 증가하였다. 버스베이는 대중교통에 대한 교통대책의 일환으로 설치가 장려되고 있는 시설이나 국내 연구사례에서 버스베이의 장단점을 심층적으로 연 구한 사례는 드물다. 또한, 차량 통행을 우선시하는 교통정책의 실현 수단으로 설치되고 있어 그 필요성에 대한 논의가 요구되고 있기도 하다. 이에 본 연구는 왕복 4차로 도로를 대상으로 미시 시뮬레이션을 통해 교통류 변화, 통행시간 절감편익 등 정차시간 및 혼잡도에 따른 버스베이 설치의 정량적인 효과를 도출하고 버스베이가 필요한 여건에 대해 알아보았다. 분석결과 버스베이 설치시 일반차량의 교통 효율은 향상되는 반면 버스의 교통 효율은 떨어지며 이 효과는 혼잡도가 높을 때 더 크게 나타났다. 버스베이 설치는 혼잡한 교통 상황에 버스 정차시간이 긴 경우 통행시간 절감편익을 발생시키나 그 외 대부분의 경우 통행시간 절감불편익을 발생시켰다. 버스베이가 버스의 교통흐름을 저해하는 점과 통행시간 절감불편익을 발생시키는 점을 고려하였을 때 왕복 4차로 도로에서 버스정류장 설치 시 특정한 상황을 제외하면 버스베이 설치가 반드시 편익을 가져오는 것은 아닌 것으로 보인다.

자율차(Autonomous Vehicle, AV) 및 비자율주행차량(Manually-Driven Vehicle, MV)이 혼재된 혼합교통류에서 자율차의 거동 특성은 비자율차의 주행행태에 영향을 미칠 것이다. 본 연구에서는 주행 시뮬레이션을 이용하여 회전교차로를 대상으로 자율차를 추종하는 비자율차의 횡방향 안전성을 평가하고, 이를 기반으로 안전성 취약구간을 추출하는 방법론을 개발하였다. 주행 시뮬레이션인 SCANeR^TM을 활용하여 실도로 기반 가상의 네트워크를 구축하였으며, 자율차의 주행 특성을 반영한 자율차 거동을 구현하였다. 시뮬레이션 실험 수행 시 비자율차 운전자는 선행 자율차를 추종하도록 시나리오를 구성하였다. 횡방향 안전성을 평가하기 위한 지표로 횡방향 가속도, 조향각속도, Lane position을 선정하였으며, 슬라이딩 윈도우 기반 단위 구간 평가를 통해 평가지표별 안전성 취약구간을 도출하였다. 최종적으로 각 평가지표에서 공통적으로 안전성이 취약한 구간을 종합하여 공통 안전성 취약구간을 식별하였다. 본 연구에서 개발한 방법론은 수원시 팔달구에 위치한 팔달문 로터리에 적용하였다. 횡방향 가속도 및 Lane position 분석 결과 안전성 취약구간은 팔달문 로터리의 진출부 직전 구간으로 도출되었다. 또한 진출부를 포함한 구간에서의 조향각속도 표준편차가 가장 높은 것으로 분석되었다. 특히 진출부로부터 상류부 11m에서 24m 구간이 공통 안전성 취약구간으로 도출되었다. 본 연구의 결과는 자율 및 비자율 차량추종 환경에서 회전교차로의 안전성 취약 구간을 식별하는데 활용될 수 있으며, 도출된 안전성 취약 구간에 대한 개선안 적용 시 교통류 안전성 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

차량과 인프라 간의 V2X 무선통신이 가능한 커넥티드(connected) 환경에서 위험 상황을 사전에 회피하기 위한 선제적 교통관리전략 수립이 요구된다. 자율차와 비자율차의 안전한 도로주행을 위한 거동제어 및 의사결정을 지원하는 교통정보 제공은 인프라 협력 환경에서 현실화 될 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 커넥티드 환경에서 자율 및 비자율 차량이 혼재된 교통류 관리를 위한 인프라 협력형 선제적 차로변경지원 정보 제공 전략(Proactive Lane-changE Assistant Strategy for Automated iNnovative Transportation, PLEASANT)을 개발하고 평가하는 것이다. PLEASANT는 전방 교통사고, 고장차량, 낙하물과 같은 돌발상황 발생 시 상류부에서 진입하는 차량의 사전 차로변경을 유도하기 위한 교통정보를 제공 및 공유하는 방안이다. 본 연구에서 제안한 전략은 주행-교통 시뮬레이션 연계 기반의 방법론을 통해 평가되었다. 주행 시뮬레이션은 자율 및 비자율 차량추종 상황에서 후행 비자율차의 주행행태를 분석하기 위하여 활용되었다. 주행 시뮬레이션으로부터 도출된 비자율차의 주행특성은 교통 시뮬레이션에 반영되었다. 교통 시뮬레이션은 교통정보를 제공받는 차량의 거동을 구현함으로써 PLEASANT의 효과평가를 목적으로 사용되었다. 커넥티드 환경에서 PLEASANT 적용 시 이동성 및 안전성은 최대 각각 약 75%와 21% 증대되는 것으로 도출되었다. 본 연구에서 개발한 PLEASANT는 자율차와 비자율차의 운전자에게 가용한 차로변경 수행 시간을 충분히 제공하여 혼잡상황을 예방할 수 있을 것으로 기대된다.

운전자가 필요 없는 자율주행자동차(Autonomous Vehicles, AV)의 도입으로 인해 도로의 용량은 변화할 것으로 분석된다. AV는 사전에 정의된 알고리즘에 따라 체계적인 행동으로 인해 도로 용량을 증대시킬 수 있으나, 혼재된 초기에는 비자율주행자동차(Human Driving Vehicles, HDV)와의 주행행태 차이로 인하여 교통 혼잡이 발생할 수 있다. 이와 관련된 도로 용량, 지체, 통행시간 등 효과 분석에 관한 연구가 진행되고 있지만, 대부분의 연구에서 적용된 AV의 주행행태는 이상적인 값을 이용한 연구들이 대부분인 실정이다. 이에 본 연구에서는 AV의 상용화를 위한 초기 단계에서 AV의 혼입에 따른 신호교차로의 용량을 산정하기 위해 자율주행 시범운행지구에서 운행되고 있는 AV를 대상으로 현장에서 영상기록장치, 드론, probe car, 동승 조사를 이용하여 수집된 데이터와 자율주행 기록장치 데이터를 통해 주행행태 값을 도출하고 AV와 HDV의 주행행태를 비교·분석하였다. 분석 결과, AV는 정지선에서 신호에 반응하여 출발하는 인지반응시간을 제외한 주행행태 값은 HDV에 비해 낮은 것으로 분석되었다. 이로 인해 신호교차로에서 AV의 구성 비율이 0%에서 80%로 증가하였을 때 포화교통류율은 23.02% 감소하고 용량은 28.31% 감소하였다. 이러한 결과는 현재 운행 중인 AV가 안전성을 최우선하고 있기 때문에 주행행태를 보수적으로 설정한 것으로 보인다. 향후 AV의 주행행태가 개선되고 보급률이 증가한다면, 신호교차로의 용량은 크게 증대될 것으로 분석된다. 이는 AV 보급률의 규모 있는 증가는 상당한 시간의 경과를 수반하고, 그 시간의 경과는 AV 차량의 성능과 운행 파라미터의 값의 개선 및 향상을 의미하기 때문이다.