서론
수도권을 중심으로 국내 도심은 인구 집중과 교통수요의 증가가 가속화되고 있으며 이로 인한 교통혼잡이 지속적으로 발생하고 있다. 서울특별시의 자동차 등록 대수는 2014년 3,000대를 초과한 이후 지속적으로 증가 또는 유지되었다(Seoul Metropolitan Government, 2024). 수도권에 집중된 교통혼잡을 완화하기 위해 도로 공간의 확장을 통해 도로용량을 직접적으로 증대하는 방안이 제시되나 가용한 토지의 부족과 비용적인 한계로 평면적인 공간 확보가 제한되는 상황이다(Park et al., 2021). 따라서, 지하도로 건설을 통한 입체적인 공간 활용이 도심 교통수요를 충족하기 위한 대안으로 제시된다. 해외 지하도로 사업의 경우 2000년대 이후 미국과 프랑스, 일본 등 주요 선진국을 중심으로 지하도로 건설이 지속적으로 추진되고 있다. A86는 파리, 프랑스에서 2011년 개통된 지하고속도로로 지상 공간의 보행 친화적 활용과 교통혼잡 해소를 목적으로 건설되었으며 지하고속도로 이용으로 기존 도로 이용 대비 45분에서 10분으로 통행시간 감소 효과가 발생하였다(Kim and Kim, 2023). 국내 지하도로의 경우 수도권을 중심으로 신월여의 지하도로와 서부간선 지하도로가 완공 및 운영되고 있으며 경인고속도로와 경부고속도로의 지하화 사업이 추진되는 등 정부 주도의 지하공간 활용이 계획 및 추진되고 있다.
도심부 지하도로 건설 과정에서 지하도로와 지상도로의 연계는 필수적인 사항이다(Park et al., 2021). 서로 다른 교통류가 접속하는 합류부는 엇갈림으로 인한 상충 가능성이 증가하고 교통혼잡이 가중될 가능성이 높은 구간이다(Kim et al., 2004). 지하도로와 지상도로의 연계는 기존 지상도로 간 합류부에서 발생가능한 교통 문제를 심화할 수 있다. 『도로교통법』은 일반적인 상황에서 국내 터널과 지하도로에 대한 앞지르기 금지 규정을 통해 지하도로 내 차로변경을 제한하고 있다 (MOLIT, 2023). 따라서, 지하도를 통행하는 차량의 경우 도로 간 합류부와 인근 교차시설까지 충분한 차로변경 거리를 확보하지 못하는 상황이 발생할 수 있다. 또한, 대심도 지하도로의 진출입부는 오르막 경사가 존재하고 내·외부의 조도 차이로 인한 화이트홀 현상(white hole effect)으로 인해 통행 차량의 차로변경 계획을 위한 시거 확보가 제한된다(Zhang et al., 2021). 지하도로와 지상도로의 연계는 기존 도로 간 합류부보다 급격한 차로변경을 수반하여 합류부의 교통 문제를 심화하는 요인으로 작용할 수 있다. 2021년 개통된 신월여의 지하도로의 경우, 시·종점부와 신월IC가 인접하며 엇갈림 구간과 분합류 구간의 연속으로 교통정체가 심화되었다(Lee and Nam, 2025). 진출입부 인근 운전자의 목적에 적합한 도로를 선택하는 과정에서 차로변경 가능 구간이 짧아 용량 감소로 인한 교통혼잡이 주변 도로구간으로 전이될 가능성이 있다. 지하도로 운영 효율성을 향상하기 위해 지하도로 진출입으로 발생할 수 있는 교통혼잡과 상충을 최소화할 필요가 있으며 적절한 운영 전략 시행을 통해 교통류 개선을 위한 노력이 필요하다. 본 연구의 목적은 교통 시뮬레이션을 기반으로 지상도로와 지하도로 합류부의 교통 문제 해소를 위한 교통운영 전략의 시행 효과를 평가하는 것이다.
본 연구는 경인고속도로 지하화 사업 대상 구간 중 지하도로 합류부를 포함한 부천IC-신월IC의 약 4km 연장 네트워크를 분석의 공간적 범위로 설정하였으며 도로 개통 이전 가상의 네트워크에 대한 분석이 요구된다. 실제 도로 환경에서 다양한 시나리오에 대한 효과검증은 안전성과 비용 측면에서 비효율성을 초래한다(Lee and Oh, 2018). 이러한 한계를 극복하기 위해 교통 시뮬레이션을 기반으로 안전하고 통제된 환경에서 다양한 시나리오에 대한 효과성을 평가할 수 있다. 본 연구는 미시 교통 시뮬레이션 소프트웨어인 VISSIM을 통해 가상의 네트워크를 구현하였으며 도로 구간의 이동성(평균 통행속도, 통과교통량)과 안전성(상충 건수)을 평가하였다. VISSIM은 독일 PTV사에서 개발한 미시 교통류 시뮬레이션 프로그램으로 승용차와 화물차, 보행자, 이륜차 등 교통수단을 시뮬레이션 네트워크에 구현하여 다양한 효과척도에 대한 분석을 수행할 수 있다(Lee et al., 2024). 또한, 시뮬레이션 환경에서 다양한 주행행태 모형을 적용하여 지하도로와 터널과 같은 특수한 환경의 도로 구간을 구현할 수 있다.
본 연구의 구성은 다음과 같다. 2장의 방법론은 시뮬레이션 환경 구축과 분석 시나리오 설정, 이동성 및 안전성 평가지표에 대해 제시하였다. 3장은 시뮬레이션을 통한 시나리오별 이동성과 안전성 분석 결과를 포함한다. 마지막으로, 4장에서는 결론과 한계점을 제시하였고 한계점을 기반으로 향후 연구 방향을 제시하였다.
방법론
본 연구는 도심 지상 및 지하도로 합류 구간의 교통류를 분석하고 교통혼잡을 완화하기 위한 교통운영 전략을 평가하였다. 미시 교통 시뮬레이션 도구인 VISSIM을 통해 도로 네트워크를 구현하였다. 교통운영 전략에 따른 분석 시나리오를 설정하였으며 시뮬레이션 기반 개별 시나리오의 시행 효과를 평가하였다. 교통 시뮬레이션을 활용한 지하도로 진출입부 교통운영 전략 평가를 위한 연구 흐름은 Figure 1에 제시하였다.
1. 교통 시뮬레이션 분석
1) 시뮬레이션 네트워크 설정
본 연구의 목적은 지상 및 지하도로 합류부의 교통혼잡을 완화하기 위한 교통운영 전략을 평가하는 것이다. 지상도로와 지하도로가 합류하는 접속 구간의 도로 네트워크를 분석 구간으로 선정하였으며 VISSIM을 통해 경인고속도로 지하화 사업 구간 중 신월IC 인접 구간에 대해 가상의 도로 환경을 구현하였다. 시뮬레이션 네트워크의 공간적 범위는 지하도로 본선과 지상-지하도로의 접속부를 포함하며 접속부에서 1km 이내 입체 교차시설이 위치한 약 4km 연장의 도로 구간에 해당한다. 지하도로와 지상도로 합류 전·후 구간의 전체 차로수는 동일하게 설정하여 별도의 차로 감소가 발생하지 않도록 네트워크를 설정하였다. 시뮬레이션 네트워크의 경우 지상도로와 지하도로의 합류 지점부터 인접한 교차시설 사이의 엇갈림 구간을 주 분석 대상으로 설정하였다. 지하도로는 상·하행 도로가 분리된 근접 병렬터널 구조로 설계하여 합류 구간이 위치한 방향의 도로 구간만을 시뮬레이션 상에 구현하였다.
도로의 선형과 종단경사, 평면 곡선 반경과 같은 기하구조는 도로 구조·시설 기준에 관한 규칙과 지하도로 설계지침을 참고하였으며 분석 네트워크 구간의 종·평면도를 구득하였다(MOLIT, 2020; MOLIT, 2023). 도심 대심도 지하도로인 서부간선지하도로와 신월여의지하도로의 경우, 소형차 전용도로로 설계 및 운영되나 향후 지하도로의 확장과 운영 효율성을 고려하여 본 분석의 지하도로는 전 차종의 통행이 가능하도록 기본 설계를 구성하였다. 또한, 『도로교통법』 상 명시된 터널 내 앞지르기 금지 규정을 준용하여 지하도로 내 차로변경이 불가하도록 기본 네트워크를 설정하였다. 시뮬레이션에 구현한 분석 네트워크의 기본 설계는 Table 1과 같다.
Table 1.
Description of the simulation network
2) 시뮬레이션 환경 구축
분석 네트워크의 교통량은 한국도로공사에서 제공한 지하도로의 개통 1년 후 예측 교통량 정보를 활용하였다. 본 연구는 지상도로와 지하도로 연계로 인한 교통혼잡 해소를 위해 교통운영 전략의 효과평가를 목적으로 하였으며 평일 첨두시를 분석의 시간적 범위로 설정하여 혼잡 상황을 반영하였다. 연평균일교통량을 기반으로 평일 첨두시 교통량을 산출하였으며 Equation 1의 첨두 설계시간 교통량 (Peak directional design hourly volume, PPDHV) 산출식을 활용하였다.
Where, : Peak directional design hourly volume,
: Annual average daily traffic,
: Design hour factor,
: Directional distribution factor,
: Peak hour factor
설계시간 계수(K)의 경우, 도로용량편람에 제시된 도로 구분별 설계시간 계수 기준을 준용하였으며 지상 및 지하도로의 차로수를 고려하여 0.10으로 설정하였다(MOLIT, 2013). 중방향 계수(D)와 첨두시간계수(PHF)는 2023년의 고속도로 노선별 1일 단위 VDS 자료를 기반으로 경인고속도로 서울 방향의 평일 평균 계수 값을 도출하였으며 중방향 계수와 첨두시간 계수는 각각 0.53과 0.86을 활용하였다. 평일 첨두시 교통량은 지상도로가 4,445대/시, 지상도로가 6,183대/시로 도출되었으며 시뮬레이션의 입력 교통량으로 활용되었다. 도로용량편람의 설계시간 계수 적용 기준은 Table 2에 제시하였다.
Table 2.
Design hour factor (K) by KHCM
지하도로의 속도분포를 구현하기 위해 경인고속도로 부천IC-신월IC 구간의 속도자료를 활용하였다. 2024년 5월 경인고속도로의 구간별 평일 교통량 자료를 수집하였으며 DSRC 기반 속도자료에서 제공하는 차종 구분에 따라 1종과 2종 차량의 속도분포를 각각 도출하였다. 시뮬레이션 분석 중 교통량 증가에 따른 차량의 속도 감소와 교통혼잡이 현실적으로 반영될 수 있도록 본 연구는 비첨두시의 속도정보를 시뮬레이션 입력 정보로 활용하였다. 비첨두시의 차종별 평균 속도분포는 Figure 2에 제시하였다.
분석 네트워크를 통행하는 차량의 차종비는 교통량 정보제공시스템(Traffic Monitoring System, TMS)에서 제공하는 경인고속도로 부천IC~신월IC 구간의 차종별 교통량 자료를 기반으로 설정하였다(http://www.road. re.kr). 자료의 시간적 범위는 수집가능한 최신 자료로 설정하였으며 2022년의 차종별 교통량 자료를 조사하였다. 분석 구간의 경우 승용차가 86%로 통행 차량의 대부분을 차지하였으며 화물차가 15%, 버스가 전체 교통량의 1%를 차지하는 것으로 집계되었다. 본 연구에서 시뮬레이션 입력 자료로 활용한 차종별 교통량 정보는 Table 3과 같다.
Table 3.
Vehicle composition on Gyeongin expressway
| Category | Vehicle type | ||
| Car | Truck | Bus | |
| Traffic volume | 159,083veh | 29,026veh | 1,166veh |
| Vehicle composition ratio | 0.84 | 0.15 | 0.01 |
VISSIM은 차량 추종 상황에서의 차량의 주행행태를 구현하기 위해 Wiedemann이 개발한 운전자 행태모형을 활용한다 (Wiedemann, 1974). Wiedemann 모형은 차량 추종 행태에 따라 Wiedemann 74와 Wiedemann 99로 구분할 수 있으며 일반적으로 연속류 네크워크에 Wiedemann 99 모형이 적합한 것으로 제시된다(Oh et al., 2023). Wiedemann 99 모형은 정지거리(CC0)와 차두시간(CC1), 차두간격(CC2) 등 다양한 매개변수를 설정하여 차량 거동을 모델링할 수 있다(Park et al., 2022). 본 연구는 연속류 특성의 지하도로 교통 특성을 모사하기 위해 Wiedemann 99 모형을 적용하였으며, 일반도로에 해당하는 지상도로 구간의 경우 Wiedemann 74 모형을 채택하였다.
지하도로는 측벽과 천장 등의 폐쇄적인 구조로 인해 일반 지상도로와 다른 교통 특성이 나타난다 (Park et al., 2022). 폐쇄적인 공간 특성을 보이는 지하도로와 터널의 경우, 운전자의 시야가 제한되며 도로 공간의 단조로운 주행환경으로 인해 운전자의 피로 및 작업 부하가 가중된다. Baek et al.(2017)은 터널부와 일반부의 교통 특성을 비교하였으며 터널부에서 전체차로의 차두시간이 일반부 대비 약 101.26% 더 높게 나타나는 것으로 시사하였다. 본 연구는 일반도로 대비 터널구간의 차두시간 차이를 기반으로 Wiedemann 99의 매개변수를 조정하였다. 앞서 수집한 차종비 정보와 동일하게 승용차와 화물차, 버스로 차종을 구분하였으며 터널에서의 차종별 차두시간 변화율을 통해 시뮬레이션 내 지하도로의 교통 특성을 반영하였다. Wiedemann 99의 매개변수 설정에 활용한 도로 유형별·차종별 평균 차두시간은 Table 4에 제시하였다.
Table 4.
Headway difference between tunnel and general roads
| Vehicle type | Headway | ||
| Tunnel section | General section | Difference | |
| Car | 3.82s | 3.73s | 0.09(102.41%) |
| Truck | 5.35s | 5.29s | 0.06(101.13%) |
| Bus | 4.41s | 4.70s | -0.29(93.83%) |
2. 시나리오 선정 및 효과 평가지표
1) 교통운영 전략 시나리오 설정
본 연구는 도심부 지하도로 개통으로 발생할 수 있는 지상과 지하도로 합류 구간의 교통혼잡을 분석하고 혼잡 해소를 위한 교통운영 전략을 평가하였다. VISSIM을 통해 3가지 교통운영 전략의 교통혼잡 개선 효과를 평가하였으며 교통운영 전략을 시행하지 않는 기본 시나리오를 포함해 총 4가지 분석 시나리오를 구성하였다. 교통운영 전략 중 지하도로의 운영 방식을 변경하는 방안으로 2가지 시나리오가 구성되었으며 지하도로 내 차로변경 허용과 중차량(화물차, 버스) 진입 제한 전략을 채택하였다. 『도로교통법』에 따르면 국내 터널과 지하도로는 앞지르기를 금지로 규정하며 간접적으로 차로변경을 제한하고 있다 (MOLIT, 2023). 그러나, 장대 지하도로를 통과하는 차량의 차로변경이 제한되는 경우 운전자가 동일 차로에서 주행을 장시간 지속해야 하는 상황이 발생한다. 단조로운 환경에서 지속적인 주행은 운전자의 작업 부하를 증가시키며 졸음운전으로 인한 사고 개연성을 증대할 가능성이 있다 (Baek et al., 2017). 또한, 지하도로는 차량 간 추월이 제한되어 다양한 차종이 혼재하는 교통류에서 저속으로 주행하는 중차량에 의해 전체 도로의 운영 효율이 감소하고 선행 차량의 거동에 따라 속도 편차가 증가할 수 있다. 해외에서 운영 중인 지하도로의 경우 미국과 일본, 유럽 등 Table 5에 제시된 사례와 같이 지하도로 내 백색 점선을 설치하여 차로변경을 허용하고 있다. 본 연구는 지하도로 내 차로변경을 허용하는 시나리오를 구성하여 차로변경 허용에 따른 합류부의 혼잡 개선 효과를 평가하였다.
Table 5.
Lane changeable cases on foreign underground roads
화물차와 버스 등의 중차량은 승용차 대비 평균 통행속도가 낮으며 높은 중량으로 인해 감·가속에 더 많은 시간이 소요된다. 다수의 차종이 혼재하는 교통 상황에서 차종 간 속도분포의 차이는 승용차의 이동성을 저하하며 속도 차이로 인한 사고 발생을 증대할 수 있다. Kim et al.(2012)는 도시고속도로 기본구간에서 중차량이 교통류에 미치는 영향을 분석하였으며 교통혼잡이 가중됨에 따라 중차량으로 인한 주변 차량의 속도 감소가 심화되는 것으로 도출되었다. 본 연구는 지하도로를 전 차종의 통행이 가능하도록 기본 시나리오를 설정하여 차종 간 혼재 상황으로 인한 이동성 저하의 가능성이 존재한다. 따라서, 교통혼잡이 가중되는 첨두시간에 대해 지하도로 내 중차량 진입을 제한하여 교통혼잡 개선 효과를 평가하였다.
미터링(metering)은 서로 다른 도로의 접속으로 인해 발생하는 혼잡을 해소하기 위한 교통수요관리 전략이다. 고속도로와 같은 연속류의 합류 구간에 대해 램프 구간에서 유입되는 교통량을 제어하여 본선의 교통류를 개선하는 램프미터링 기법을 적용할 수 있다(Kim and Ryu, 2010). 본 연구는 지하도로에 접속한 지상도로를 대상으로 미터링 시나리오를 구성하였으며 지하도로 본선에서 합류부로 통행하는 본선 교통량의 흐름 개선 효과를 평가하였다. 국내 램프미터링 신호운영 기준의 경우 본선 교통류를 모니터링하여 본선 통행속도가 70km/h 미만인 경우 미터링을 운영하도록 명시된다(Kwon et al., 2011). 따라서, 미터링 시나리오 분석 이전 교통운영 전략을 시행하지 않은 기본 시나리오의 교통류를 검토하여 시나리오의 적절성을 평가하였다. 미터링율은 본선 교통량 수준을 고려하여 설정할 수 있다. 지상도로와 지하도로 합류 후 본선의 차로당 교통량은 약 2,126대/시로 동일 설계속도인 고속도로 본선의 서비스수준 E에 해당한다. 따라서, 지상도로의 교통량이 1200대/시/차로가 되도록 최대 미터링률을 적용하였으며 첨두시간의 규칙적인 교통혼잡 패턴을 고려하여 정주기식(Pre-timed) 운영 방식을 채택하였다(Kang et al., 2016). 최종적으로, 지하도로 진출입부의 교통혼잡을 완화하기 위한 교통운영 전략 시나리오를 구성하였으며 운영전략 미시행 시나리오를 포함해 총 4가지 시나리오를 대상으로 시뮬레이션 분석을 수행하였다.
2) 교통혼잡 개선 효과 평가지표
본 연구의 목적은 도심 지하도로 진출입부의 교통혼잡을 해소하기 위한 운영 방안을 제시하고 지하도로 운영 효율성을 향상하는 것이다. 지하도로의 운영 효율성을 확보하기 위해 시뮬레이션 기반 교통운영 전략의 교통류 개선 효과를 평가하였으며 평균 통행속도, 통과교통량을 기반으로 시나리오별 이동성을 계량화하였다. 분석 대상 구간은 고속도로 연결로의 영향권을 고려하여 접속부의 100m 상류지점부터 400m 하류지점까지 총 500m 구간을 고려하였다(MOLIT, 2013). 지하도로 본선과 지상-지하도로 합류부 100m 상류 지점, 400m 하류 지점에 대해 총 4지점에 대한 교통류 개선 효과를 평가하였다. 개별 시나리오의 이동성 지표를 기반으로 운영전략 시행의 유의성을 평가하기 위해 분산분석(Analysis of variance, ANOVA)과 사후분석을 수행하였다.
분석 구간에 대한 각 시나리오의 이동성 개선 평가와 함께 교통운영 전략의 안전성 개선 효과를 분석하였다. 안전성 분석은 Federal Highway Administration (FHWA)가 개발한 교통안전 분석 모형인 Surrogate Safety Assessment Model(SSAM)를 활용하였으며 지상-지하도로 합류 영향권 500m 내 시나리오별 상충 건수를 분석하였다. 본 연구는 연속류 네트워크를 대상으로 분석을 수행하여 상충 유형을 후미추돌과 차로변경 상충으로 구분하였다. 이때, 후미추돌 상충은 상충이 동일 차로 및 링크에서 발생하거나 두 차량의 상충 각도가 ±30°인 상충을 의미한다. 차로변경 상충의 경우 상충 발생 시점과 종점이 다르고 두 차량의 상충 각도가 30~85° 또는 –30~-85°인 상충을 차로변경 상충으로 정의한다(Park et al., 2018). 시나리오별 안전성은 지상 및 지하도로 합류부 500m 영향권을 대상으로 분석하였다. 시뮬레이션은 총 5,400초 동안 수행되었으며, 교통류가 전체 네트워크에 고르게 분포하기 위한 초기 warm-up time 1,800초를 제외하고 3,600초의 교통류 데이터를 분석에 활용하였다. 각 시나리오에 대해 교통류 데이터의 집계 간격은 1분으로 설정하였으며, 각 시나리오에 대해 이동성 분석을 5회, 안전성 분석을 20회 반복하여 시뮬레이션 분석을 수행하였다. 분석 대상 지점을 포함한 시나리오별 개요는 Figure 3에 제시하였다.
분석 결과
1. 시나리오별 이동성 분석 결과
교통 시뮬레이션을 통해 교통운영 전략 시행으로 인한 지하도로 진출입부의 교통혼잡 개선 효과를 평가하였다. 분석 대상 구간은 지하도로 본선과 합류 전후 구간으로 총 4개 지점의 교통류를 비교하였으며 지점별 평균 통행속도와 통과교통량을 분석하였다. 분석 구간 전반적으로 접속한 지상도로에 미터링을 시행하는 경우 평균 통행속도가 가장 높게 도출되었다. 지상-지하도로 합류 이후 도로 구간에 대해 미터링을 시행한 시나리오에서 통과교통량이 8,573대/시로 가장 높게 나타났으며 직접적인 교통 수요를 통제하는 방안이 교통혼잡 상황에서 교통류 개선에 가장 효과적인 방안으로 제시되었다. 지상-지하도로 합류 구간에 대해 미터링 시행 시 교통운영 전략 미시행 대비 평균속도가 5.44km/h(12.65%), 통과교통량이 84대/시(0.99%) 증가하였다. 지하도로 내 중차량의 진입을 제한하였을 때 지하도로 본선의 통과교통량이 6,053대/시로 가장 많았으며, 접속한 지상도로의 경우 중차량 제한 시나리오에서 이동성의 전반적인 저하(평균속도 2.5km/h 감소, 통과교통량 466대/시 감소)가 발생하였다. 기존 지하도로를 통행하는 중차량이 지상도로 교통류로 이동하여 지하도로의 교통류는 개선되었으나, 지상도로의 중차량 비율이 증가함에 따라 지상도로의 혼잡이 가중되는 것으로 판단할 수 있다.
지상-지하도로 합류 이후 도로 구간에 대해 지하도로 내 중차량 진입을 제한하는 시나리오와 접속한 지상도로 미터링을 시행하는 시나리오에서 모두 평균 속도와 통과교통량이 교통운영 전략 미시행 대비 증가하였다. 이는 교통수요관리 전략이 교통혼잡이 가중되는 상황에서 교통류 개선을 위한 효과적인 방안임을 시사한다. 반면, 지하도로 내 차로변경을 허용하는 경우 지하도로 본선을 포함한 분석 구간에서 교통혼잡이 가중되는 것으로 도출되었다. 서비스수준 E와 같이 높은 수준의 지·정체가 발생하는 도로 상황에서 무리한 차로변경이 전체 교통류에 부정적인 영향을 미치는 것으로 판단할 수 있다. 각 시나리오의 지점별 이동성 분석 결과는 Table 6에 제시하였다.
Table 6.
The results of mobility analysis by scenario (speed and throughput)
다음으로, 시나리오별 이동성 개선 효과의 유의성을 평가하기 위해 ANOVA를 시행하였다. 합류 이후 도로 구간에 대해 시나리오별 평균 통행속도의 통계적 유의성을 검정한 결과, 95% 신뢰수준에서 유의확률이 0.05 이하로 시나리오별 통행속도에 유의한 차이가 있는 것으로 도출되었다. 통과교통량의 경우 95% 신뢰구간에서 유의확률이 0.05를 초과하여 시나리오 간 통과교통량의 차이가 통계적으로 유의하지 않은 것으로 분석되었다. 유의한 차이가 발생한 평균 통행속도 지표에 대해 사후분석을 수행하여 교통혼잡 개선이 나타난 개별 시나리오를 특정하였다. 교통운영 전략 미시행 대비 지하도로 내 차로변경을 허용하거나 중차량의 진입을 제한하는 경우 평균 통행속도와 통과교통량의 유의한 개선이 없는 것으로 도출되었다. 교통혼잡 상황에서 지하도로의 운영 방식을 변경하는 전략으로 지상-지하도로 합류부에 대한 소통 개선하는 것은 한계가 있음을 시사한다. 지상도로 미터링 시행 방안의 경우 다른 시나리오 대비 평균속도에서 통계적으로 유의한 이동성 개선이 관측되었다. 미터링 시행을 통해 본선으로 유입되는 교통량을 제한함으로써 합류 이후 엇갈림 구간의 교통혼잡을 완화하는 것으로 판단된다. 지상-지하도로 합류부에 대한 ANOVA와 사후분석 결과는 Table 7과 같다.
Table 7.
The results of ANOVA for the ground road after merge (speed and throughput)
2. 시나리오별 안전성 분석 결과
본 연구는 앞서 언급한 SSAM을 기반으로 교통운영 전략 시나리오별 안전성 분석을 수행하였다. 안전성 평가 척도는 상충 건수를 채택하였으며 후미추돌 상충과 차로변경 상충으로 유형을 구분하여 각각 수집하였다. 지상-지하도로 합류부 영향권에 대해 상충 유형별 발생 건수를 비교하였으며 영향권은 합류 지점을 기준으로 상행 100m와 하행 400m까지 총 500m 구간으로 설정하였다. 교통운영 전략을 별도로 시행하지 않은 시나리오 1을 기준으로 상충 감소율을 추가로 분석하여 개별 시나리오의 상충 건수와 함께 제시하였다.
교통운영 전략을 시행하지 않는 경우 합류부 영향권에서의 전체 상충은 2,544건으로 도출되었다. 합류 전 합류 차량에 대해 미터링을 시행하는 경우 전체 상충이 1,800건으로 기본 시나리오 대비 744건(29.25%) 감소하였다. 상충 유형별 분석 결과, 미터링 시나리오에서 기본 시나리오 대비 후미추돌이 766건(32.60%) 감소하였으며, 차로변경이 17건 (8.37%) 증가하는 것으로 분석되었다. 미터링 시행으로 본선의 지·정체가 감소함에 따라 stop-and-go 상황으로 인한 상충 가능성이 감소하는 것으로 판단할 수 있다. 지하도로 내 차로변경을 허용하는 경우 교통운영 전략 미시행 대비 후미추돌 상충이 2건(0.07%) 감소하였으나, 차로변경 상충의 증가(10건, 4.71%)로 전체 상충 건수의 변화가 미미한 것으로 나타났다. 교통혼잡 상황에서 지하도로 내 차로변경을 허용하는 방안은 지상-지하도로 합류 구간의 교통류에 큰 영향을 미치지 않으며 기본 시나리오와 전체 상충의 발생 빈도가 유사한 수준으로 유지되는 것으로 확인할 수 있다. 반면, 지하도로 내 중차량의 진입을 제한하는 경우 교통운영 전략 미시행 대비 상충 발생 빈도가 증가하는 것으로 도출되었다. 지하도로 내 중차량 진입 제한 시나리오에서 후미추돌 상충이 2,535건으로 기본 시나리오 대비 8.51% 높게 나타났으며, 차로변경 상충이 220건(6.01% 증가)으로 전체 상충이 211건(7.98%) 증가하는 것으로 분석되었다. 지상도로에서 본선 내측차로를 이용하고자 하는 중차량의 차로변경 시도가 증가하고, 이는 합류 이후 엇갈림 구간에서의 상충 가능성을 증대할 수 있다. SSAM을 통해 도출한 시나리오별 상충 분석 결과는 Table 8에 제시하였다.
Table 8.
The results of conflict analysis by scenario
안전성 분석 결과에 대한 통계적 유의성 검정을 위해 ANOVA와 사후분석을 수행하였다. 분산의 동질성 검정결과 전체 상충과 후미추돌 상충 건수에 대해 유의확률이 0.05 미만으로 로버스트 검정을 통한 통계적 유의성 검정이 요구된다. 차로변경 상충의 경우 유의확률이 0.439로 등분산을 가정을 만족하여 ANOVA를 수행하였으며 검정 결과는 Table 9에 제시하였다. 유의성 검정 결과, 시나리오 1-4의 전체 상충과 상충 유형별 발생 건수의 차이가 통계적으로 유의한 것으로 도출되었다. 유의한 차이가 발생한 상충 유형에 대해 사후분석을 수행하였으며 합류부 영향권에 대한 시나리오별 상충 분석의 유의성 평가 결과는 Table 10과 같다. 교통운영 전략을 시행하지 않은 시나리오와 차로변경 허용 시나리오 간 후미추돌 상충의 차이가 통계적 유의성을 확보하지 못하는 것으로 나타났다. 중차량 진입 제한과 미터링 운영 시나리오는 기본 시나리오와 후미추돌 상충 건수 평균의 유의한 차이가 발생한 것으로 확인하였다. 반면, 차로변경 상충의 경우, 교통운영 전략 시나리오와 기본 시나리오 간 상충 건수의 유의한 차이가 존재하지 않는 것으로 도출되었다. 상충 분석 기반의 안전성 평가 결과는 지하도로 내 차로변경 허용 방안을 제외한 교통운영 전략 시행 시나리오에서 교통운영전략 미시행 대비 유의미한 상충 발생의 감소가 있음을 시사한다.
Table 9.
The results of ANOVA for merging area (the number of conflicts)
Table 10.
The results of post-hoc tests for merging area (the number of conflicts)
| Post-hoc test (Dunnet T3) | |||||
| Dependent variable | Scenario (I) | Scenario (J) | I-J | Std. Err. | Sig. |
| Rear-end conflict | 1 | 2 | -1.550 | 27.227 | 1.000 |
| 3 | -198.850* | 25.443 | < 0.001 | ||
| 4 | -761.600* | 73.664 | < 0.001 | ||
| 2 | 3 | -197.300* | 27.574 | < 0.001 | |
| 4 | 763.150* | 74.427 | < 0.001 | ||
| 3 | 4 | 960.450* | 73.793 | < 0.001 | |
| Lane changing conflict | 1 | 2 | 9.800 | 5.702 | 0.433 |
| 3 | -12.500 | 7.095 | 0.405 | ||
| 4 | -17.400 | 6.942 | 0.094 | ||
| 2 | 3 | -22.300 | 6.573 | 0.011 | |
| 4 | -27.200 | 6.408 | < 0.001 | ||
| 3 | 4 | -4.900 | 7.674 | 0.987 | |
결론
본 연구는 교통 시뮬레이션을 활용하여 지하도로 진출입부의 교통류를 분석하였으며 지·정체 완화를 위한 교통운영 전략을 평가하였다. 계획 노선을 대상으로 분석을 수행하기 위해 시뮬레이션 환경에서 가상의 네트워크를 구현하였으며, 미시 교통류 시뮬레이션 프로그램인 VISSIM을 활용하였다. 지하도로 건설 시 지상도로와 지하도로의 연계로 인해 발생할 수 있는 교통혼잡을 분석하기 위해 시뮬레이션 네트워크는 지상-지하도로 합류 구간과 인접한 입체교차시설을 포함하도록 설정하였다. 시뮬레이션 환경의 현실성을 확보하기 위해 기존 자료를 참고하여 지하도로를 포함한 분석 네트워크의 교통량과 속도분포, 차종비 등의 교통환경을 구축하였다. 또한, 일반도로와 다른 지하도로의 주행 특성을 반영하기 위해 VISSIM 내 주행행태 매개변수를 조정하였다. 교통운영 전략은 지하도로 내 차로변경 허용, 중차량 진입 제한, 지상도로 미터링 시행, 총 3가지 방안을 채택하였으며 각각 별도의 시나리오로 구성하였다. 시뮬레이션 분석은 교통운영 전략을 시행하지 않은 기본 시나리오를 포함하여 총 4가지 시나리오에 대해 수행하였다.
시뮬레이션 기반 시나리오별 이동성 분석 결과, 미터링 운영 시나리오에서 지상-지하도로 합류 구간의 평균속도가 5.24km/h(12.18%), 통과교통량이 84대/시(0.99%)의 증가하며 이동성이 가장 높은 시나리오로 도출되었다. 시나리오별 통계적 유의성을 검정하기 위해 ANOVA를 수행하였으며 시나리오별 통과교통량의 유의한 차이는 발생하지 않는 것으로 도출되었다. 평균 통행속도의 경우 미터링 시나리오와 다른 시나리오 간 통계적으로 유의한 차이가 관측되어 미터링 시행을 통해 평균속도의 유의한 증가 효과를 기대할 수 있다. 차로변경 허용과 진입 차종 제한과 같이 지하도로의 운영 방식의 변화는 교통혼잡이 가중되는 상황에서 소통 개선의 효과가 유의하지 않은 것으로 도출되었다.
다음으로, 지상-지하도로 합류 구간에 대해 상충 분석 기반 안전성 분석을 수행하였으며, 미터링 운영을 통해 전체 상충을 최소화할 수 있는 것으로 관측되었다. 미터링 시행 시 교통운영 전략 미시행 대비 전체 상충이 744건(29.25%) 감소하는 것으로 나타나며 사후분석 결과를 통해 후미추돌 상충의 유의미한 감소를 확인할 수 있다. 접속한 지상도로에 미터링을 시행함으로써 발생하는 교통류 개선이 합류 구간의 안전성 향상으로 이어지는 것으로 판단할 수 있다. 반면, 지하도로의 중차량 진입을 제한하는 경우 기본 시나리오 대비 전체 상충이 211건(7.98%) 증가하는 것으로 나타났다. 지하도로 진입 차종 제한 시 지상도로에서 합류하는 중차량의 평균 차로변경 횟수가 증가하며 전체 교통류에 부정적인 영향을 미치는 것으로 판단할 수 있다.
본 연구는 지하도로를 실제로 운영하기에 앞서 운영 효율성을 확보하기 위해 시뮬레이션 분석을 수행하였다. 시뮬레이션 분석을 통해 다수의 교통운영 전략을 평가하였으며 방안별 교통류 개선 효과를 비교하였다. 본 분석의 시뮬레이션 환경은 교통혼잡이 가중되는 평일 첨두시를 기준으로 하며, 시나리오별 이동성 및 안전성 평가 결과는 교통류 환경에 따라 달라질 수 있다. 따라서, 향후 다양한 서비스수준에서 교통운영 전략을 평가하고 혼잡 수준에 따른 최적 방안을 검토할 필요가 있다. 한편, 본 연구에서 수행한 미터링은 정주기식 미터링으로 실시간 교통 상황을 고려하지 않는다. 추가 연구를 통해 감응형 미터링과 같이 실시간 교통정보를 활용한 신호 운영 기법을 적용하여 추가적인 효과분석을 수행할 필요가 있다. 또한, 향후 다양한 미터링율을 적용하여 지하도로 운영 효율성을 개선하기 위한 최적 미터링 운영 조건을 제시할 수 있다. 마지막으로, 시뮬레이션 네트워크를 확장하여 지하도로 본선 미터링과 같이 다양한 방식의 교통운영 전략에 대한 평가를 추가로 수행할 수 있다. 본 연구의 결과는 지하도로 개통으로 인해 발생할 수 있는 추가적인 교통혼잡을 완화하고 전체 교통환경을 개선하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.
