다중 공간전이 모델 기반의 교통 돌발상황 영향권 계층 분류 연구
Development of a Multi-Stage Spatial Transition–Based Method for Hierarchical Classification of Traffic Incident Impact Zones
- 주제(키워드) 교통 안전 , 시공간전 혼잡 확산 및 회복 , 미시적 교통 시뮬레이션 , 비지도 이상치 탐지 , 혼잡 영향권
- 발행기관 아주대학교 일반대학원
- 지도교수 소재현
- 발행년도 2026
- 학위수여년월 2026. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 D.N.A.플러스융합학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000035955
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
본 연구는 교통사고 발생 이후 나타나는 교통 혼잡을 단일 시점의 속도 저하 나 지체 수준으로 평가하는 기존 정태적 접근의 한계를 지적하고, 사고가 도로 망 전반에 미치는 시·공간적 영향권을 정량적으로 분석하기 위한 통합 프레임 워크를 제안한다. 기존 연구들은 혼잡의 최종 결과를 중심으로 분석함으로써, 사고 기반 혼잡이 언제·어디서 시작되어 어떤 경로를 따라 확산되고, 어느 시 점에 회복되는지에 대한 동태적 전개 구조를 충분히 설명하지 못하였다. 이에 사고 이후 교통 혼잡을 하나의 확산–회복 과정으로 해석하고, 혼잡의 발생·확 산·소멸 전 과정을 연속적으로 추적할 수 있는 영향권 기반 분석 체계를 구축 하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 SUMO 기반 미시 교통 시뮬레이션을 활용하여 1초 단위 속도, 밀 도, 점유율, 교통량 시계열 데이터를 구축하고, 다양한 차로 폐쇄 조건의 사고 시나리오를 구성하였다. 거시적 분석 단계에서는 다중 교통지표를 입력으로 하 는 Isolation Forest 기반 비지도 이상 탐지 기법을 적용하여 사고 이후 교통 상태가 정상 패턴에서 이탈하는 전이 시점을 포착하고, Dynamic Programming 기반 구간 분할을 통해 이상치 강도의 거리 분포를 최적으로 분절함으로써 사 고 영향권을 Zone 구조로 도출하였다. 이어 미시적 분석 단계에서는 Region G rowing 알고리즘을 적용하여 사고 발생 링크를 기점으로 혼잡이 인접 링크로 전파되는 공간적 경로를 추적하였으며, Susceptible–Infected–Recovered 기반 시간 확산 모델을 통해 링크별 혼잡 도달 시점, 정점, 회복 시점을 정량적으로 산출하여 혼잡 전파 방향성과 누적 지연 구조를 분석하였다. 분석 결과, 사고 기반 혼잡은 네트워크 내에서 무작위적으로 확산되기보다는 사고 지점을 중심으로 일정한 반경 구조를 형성하며 중심부에서 외곽부로 단계 적으로 확산되는 공간적 특성을 보였고, 회복 과정 또한 동일한 순서를 따라 지연되는 Shockwave 형태의 시·공간 전파 구조를 나타냈다. 특히 거시적 영향 권 분할과 미시적 확산·회복 시계열 분석을 하나의 분석 체계로 통합함으로써, 사고 이후 혼잡이 먼저 도달하는 구간과 회복이 상대적으로 지연되는 구간을 링크 단위에서 식별할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 영향권 기반 혼잡 분석 방법론은 사고 기반 혼잡을 단일 시점의 정태적 현상이 아닌 시·공간적 전개 과정으로 구조화하여 해석할 수 있 다는 점에서 학문적 의의를 가지며, 사고 대응 우선 구간 선정, 우회 경로 운 영, 신호 제어 및 긴급차량 배치 등 교통관리 의사결정을 지원하는 실증적 분 석 도구로 활용될 수 있다. 향후 연구에서는 실제 사고 이력 및 실시간 교통 데이터를 활용한 외부 검증과, 혼잡 확산 예측 및 대응 자동화 모듈로의 확장 이 요구된다.
more목차
제1장 서론 1
제1절 연구의 배경 및 필요성 1
제2절 연구의 목적 4
제2장 관련 연구 고찰 5
제1절 이론적 고찰 5
1. Isolation Forest 5
2. Dynamic Programming 7
3. Region Growing Algorithm 10
4. Susceptible–Infected–Recovered 13
제2절 선행 연구 고찰 15
1. 교통 이상치 탐지 모델 관련 연구 고찰 15
2. 시/공간적 교통 혼잡 확산 모델 관련 연구 고찰 17
3. 거시적-미시적 단위의 교통 분석 관련 연구 고찰 18
제3절 시사점 및 연구의 차별성 22
제3장 연구 방법론 24
제1절 연구의 방법 및 절차 24
제2절 시뮬레이션 운영 환경 설정 27
1. 시뮬레이션 네트워크 구축 27
2. 시뮬레이션 운영 환경 설정 28
3. 사고 시나리오 주입 및 데이터 수집 30
제3절 거시적 분석 모델 개발 31
1. Isolation Forest 기반 교통류 흐름 변화 탐지 32
2. Dynamic Programming 기반 혼잡 영향권 산정 34
제4절 미시적 분석 모델 개발 35
1. Region-Growing 기반 영향권 내 혼잡 확산 경로 분석 36
2. Susceptible–Infected–Recovered 기반 혼잡 확산 및 회복 분석 37
제5절 모델 평가 지표 선정 38
제4장 모델 평가 및 결과 40
제1절 시뮬레이션 공간적 분석 결과 40
1. 거시적 공간 분석 결과 40
2. 미시적 공간 분석 결과 43
제2절 시뮬레이션 시간적 분석 결과 46
1. 거시적 시간 분석 결과 46
2. 미시적 시간 분석 결과 48
제3절 모델 평가 및 검증 51
제5장 결론 및 향후 연구 53
제1절 연구의 결과 해석 및 시사점 도출 53
제2절 연구의 결론 및 향후 연구 55
참고문헌 57
