Traffic Flow Management under Ubiquitous Transportation System Environments

유비쿼터스 교통 환경하에서 교통류 관리구상

  • 박은미 (목원대학교 도시공학과)
  • Published : 2008.06.30

Abstract

It is crucial in traffic flow management to maintain productivity and the traffic stability at the same time especially under congested traffic conditions. This issue has not been explicitly addressed under the intelligent transportation system environments. However, the ubiquitous transportation system environments make it possible to collect the data for each vehicle's position and velocity and to perform more sophisticated traffic flow management at individual vehicle or platoon level through V2V and V2I communications. In this paper, a preventive traffic flow management scheme is proposed, in which the objective is to maintain traffic flow stability while the productivity of the system is not decreased. The management scheme is proposed based on Greenshield's model because it is simple and easy to handle. It is considered that further research should be performed to evaluate the various traffic flow models.

교통류의 안정성을 깨지 않음과 동시에 생산성을 저하시키지 않는 적절한 교통류 관리 방안이 필요하다. 지금까지 기존 지능형교통시스템(ITS: Intelligent Transportation System)에 의한 교통류관리에서는, 이러한 개념의 교통류 관리 방안을 명시적으로 다루지 못하였다. u-T(Ubiquitous Transportation) 시스템 환경 하에서, 개별차량 위치, 속도 등 미세한 데이터 수집이 가능해 지며, 이러한 개별차량 위치 데이터에 의해 기존 ITS 환경에서는 수집 불가능했던 밀도 산정이 가능해 진다. 또한 V2I(Vehicle-to-Infra), V2V (Vehicle- to-Vehicle) 등 양방통신이 가능해 짐에 따라 개별차량 혹은 차량군 단위의 미세 제어와 개별차량 단위의 미세 대응이 가능해 진다. 본 논문에서는, 이러한 u-T의 수집 데이터와 통신환경을 기반으로, 교통류가 불안정해 사고 잠재력이 커지고 결국 교통류가 와해되어 생산성이 저하되는 것을 예방하는 예방차원의 교통류 관리 방안을 제시하였다. 이것을 실현하기 위한 적정 속도, 적정 차두간격을 그린쉴드 모형에 기반하여 산정하였는데, 제반 교통류 모형을 비교 평가하여 적정 모형을 선택하는 연구도 향후 수행되어야 할 것으로 판단된다.

Keywords

References

  1. M. Lorenz and L. Elefteriadou, "A Probabilistic Approach to Defining Freeway Capacity and Breakdown", Transportation Research Circular E-C018, 4th International Symposium on Highway Capacity
  2. L. Elefteriadou, and et. al.(1995), "Probabilistic Nature of Breakdown at Freeway Merge Junctions", Transportation Research Record 1484
  3. S.B. Chung, and et. al., "Development of a Risk Evaluation Model for Rear End Collisions Considering the Variability of Reaction Time and Sensitivity", Journal of EASTS Vol 6, pp.3603-3616, 2005
  4. 강연수.오철.김범일, 유비쿼터스 환경에서의 교통부문 여건변화분석 및 대응전략개발 연구, 연구총서 2005-13, 한국교통연구원
  5. R. Morris and et al.(2000), CarNet: A Scalable Ad-Hoc Wireless Network System, 9th ACM SIGOPS European Workshop
  6. M.G. McNally and et. al., Autonet: An Ad hoc Peer-to-Peer Information Technology for Traffic Networks, www.its.uci.edu/-mcnally/mgm-autonet.html
  7. T. Nadeem, and et. al., TrafficView: Towards a Scalable Traffic Monitoring System, ww.cs.umd.edu/Library/TRs/CS-TR-4530/CS-TR-4530.pdf
  8. M. Schulze, Workshop Vehicle Safety Commu-nication, ww.itsforumgr.jp/Public/E4Meetings/ P04/3.1_Schulze_VSC_050531.pdf
  9. W. J. Franz, and et. al, Internet on the Road via Inter-Vehicle Communications, www.et2. tu-harburg.de/fleetnet/pdf/GI_WShop_FleetNet.pdf
  10. J. Zhou and H. Peng, "Range Policy of Adaptive Cruise Control Vehicles for Improved Flow Stability and String Stability", IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, T-ITS-04-03-0035.R2
  11. S. Darbha and K. Rajagopal, "Intelligent Cruise Control Systems and Traffic Flow Stability", UCB-ITS-PRR-98-36, University of California, Berkeley
  12. X. Zou(2001), "Simulation and Analysis of Mixed Adaptive Cruise Control/Manual Traffic", Master's Thesis, University of Minnesota