돌발상황을 고려한 자율협력주행 차량 기반 도시부 도로 프로브 차량 점유율 분석
Analysis of Urban road Probe Vehicle Occupancy Based on Connected Automated Vehicle Considering Emergencies
- 주제(키워드) 프로브 차량 , 점유율 , 자율협력주행 차량 , 도시부 도로 , 돌발상황
- 발행기관 아주대학교 일반대학원
- 지도교수 윤일수
- 발행년도 2025
- 학위수여년월 2025. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 D.N.A.플러스융합학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000035087
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
This study aimed to estimate the minimum occupancy rate required when using connected automated vehicles (CAVs) as probe vehicles to improve the reliability and efficiency of urban traffic information collection. The existing fixed detection-based information collection method lacks spatial continuity and has limitations in identifying the entire road section in real time. Accordingly, a probe vehicle-based approach that uses the vehicle itself as a mobile sensor is attracting attention as a new alternative. As a research method, a VISSIM micro-traffic simulation model was constructed using actual traffic volume and signal data targeting the downtown area of Bucheon City, and a total of 23 scenarios were composed, including 1 general situation and 22 emergency situations. For each scenario, the CAV occupancy rate was set in the range of 20 to 50%, and 10 repeated simulations were performed. After comparing the section travel time data between all vehicles and CAVs, a t-test was performed. The occupancy rate that showed no statistically significant difference was defined as the minimum occupancy rate. The analysis results showed that in general situations, when the CAV occupancy rate was 3% or higher, the difference in travel time was not significant, and in emergency situations, it was confirmed that there was no statistical difference when it was 50% or higher. In particular, in conditions with high uncertainty in traffic flow, such as increased traffic volume or long-term blocking, a higher occupancy rate was required. In addition, regression analysis was performed to confirm the effect of each scenario condition on the minimum occupancy rate. As a result of analyzing the results by setting traffic volume change, blocking location, and blocking time as independent variables, only traffic volume change was found to be a statistically significant variable, and a simple linear regression model that included only traffic volume change was ultimately derived. This allowed quantitative confirmation that traffic volume increase was an important factor in calculating CAV occupancy rate. This study quantitatively examined the effectiveness and limitations of the CAV-based traffic information collection system in urban areas, and is significant in that it can be used as basic data for establishing future C-ITS-based real-time traffic management, autonomous vehicle data utilization policies, and urban ITS infrastructure expansion strategies.
more초록/요약
본 연구는 도심지 교통정보 수집의 신뢰성과 효율성을 향상시키기 위한 방안으로, 자율협력주행 차량(connected automated vehicle, CAV)을 프로브(probe) 차량으로 활용할 경우 필요한 최소 점유율을 정량적으로 산정하고자 하였다. 기존의 고정식 검지 기반 정보 수집 방식은 설치 지점에 국한되어 공간적 연속성이 부족하며, 이로 인해 실시간 교통 흐름을 전 구간에 걸쳐 파악하는 데 한계가 존재한다. 이러한 한계를 보완하기 위해, 차량 자체를 이동형 센서로 활용하는 프로브 차량 기반 접근 방식의 필요성과 중요성이 점차 강조되고 있다. 연구 방법으로는 경기도 부천시 도심지를 대상으로 실측 교통량 및 신호 현시 데이터를 기반으로 VISSIM 미시교통시뮬레이션 모형을 구축하였으며, 일반상황 과 교통사고와 같은 돌발상황을 포함한 총 23개 시나리오를 구성하였다. COM-Interface를 활용하여 각 시나리오에 대해 CAV 점유율을 달리한 시뮬레 이션을 10회 반복 수행하였고, 시뮬레이션 결과로부터 전체 차량과 CAV 표본 간의 구간 통행시간 데이터를 추출하여 독립표본 t-검정을 적용함으로써 통계적 대표성을 분석하였다. 분석 결과, 일반상황에서는 CAV 점유율이 3% 이상일 때, 돌발상황에서는 50% 이상일 때 전체 차량 집단과의 통행시간 평균 차이가 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 특히 돌발상황의 경우, 교통량 증가나 다차로 차단 등 복잡도가 높은 조건일수록 더 높은 CAV 점유율이 요구되는 경향을 보였으며, 이는 실시간 교통정보 수집의 정확도를 확보하기 위해 CAV의 적정 점유율 설정이 중요함을 시사한다. 본 연구는 도심지에서의 CAV 기반 교통정보 수집 체계의 실효성과 한계를 정량적으로 제시하였으며, 향후 C-ITS 기반 실시간 교통관리 시스템 설계, 자율주행차 데이터 기반 정책 수립, 도심지 내 ITS 인프라 확장 전략 등에 있어 기초 자료로 활용 가능한 실증적 근거를 제공한다는 점에서 의의가 있다.
more목차
제1장 서론 1
제1절 연구의 배경 및 목적 1
제2절 연구의 범위 및 수행 절차 3
제2장 관련 이론 및 연구 고찰 5
제1절 관련 이론 고찰 5
1. 프로브 차량 정의 및 유형 5
2. 프로브 차량 데이터 특성 7
3. 차량 추종 이론 11
제2절 선행연구 고찰 15
1. 프로브 차량 관련 연구 15
2. 자율주행 차량 거동 행태 시뮬레이션 반영 관련 연구 17
3. 자율주행 차량 점유율 관련 연구 19
제3절 시사점 및 연구의 차별성 21
제3장 시뮬레이션 기반 프로브 차량 점유율 산정 방법론 23
제1절 프로브 차량 점유율 산정 방법론 23
제2절 미시교통시뮬레이션 모형 구축 25
1. 기초 자료 수집 25
2. 시뮬레이션 정산 28
3. 차량 거동 행태 조정 30
4. 분석 시나리오 선정 및 구현 32
제3절 시뮬레이션 데이터 분석 35
1. 시뮬레이션 수행 35
2. 시뮬레이션 데이터 통계분석 37
제4장 프로브 차량 점유율 산정 40
제1절 시뮬레이션 수행 40
1. COM-Interface 40
2. 개별차량 데이터 수집 및 가공 42
제2절 시나리오별 프로브 차량 점유율 산정 44
1. 일반상황 시나리오 44
2. 돌발상황 시나리오 45
3. 시나리오별 최소 점유율 영향 요인 분석 49
제5장 결론 및 향후 연구과제 56
제1절 결론 56
제2절 연구의 한계 및 향후 연구 방향 58
참 고 문 헌 60
