KCI등재
DSRC 및 영상검지기 기반 차량 궤적 추정을 통한 신호 연동성 평가 지표 개발
저자
발행기관
학술지명
한국ITS학회논문지(The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems)
권호사항
발행연도
2025
작성언어
Korean
주제어
KDC
326
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
40-54(15쪽)
DOI식별코드
제공처
본 연구는 단거리 전용 통신(DSRC, Dedicated Short-Range Communication)과 영상검지기 데 이터를 융합하여 차량 궤적을 추정하고, 이를 기반으로 도로 구간의 신호 연동성을 정량적으 로 평가할 수 있는 새로운 지표를 제안한다. DSRC 검지차량은 DSRC와 영상검지기 정보를 활 용해 궤적을 추정하였으며, DSRC 비검지차량은 추정된 DSRC 검지차량 궤적과 영상검지기 정 보를 결합해 Variational Theory 기반으로 추정하였다. 이후 추정된 궤적으로부터 개별 차량의 통행속도를 산출하고, 누적확률분포(CDF) 면적을 활용해 신호 연동성을 정량적으로 평가하는 지표를 개발하였다. 시뮬레이션 결과, 기존 연동폭 기반 방식은 초기 대기행렬이나 주행속도 차이로 인한 개별 차량들의 주행 특성 차이를 반영하지 못하였으나, 제안된 지표는 이러한 특 성을 고려해 운전자가 체감하는 신호 연동성을 보다 정확하게 평가할 수 있음이 확인되었다. 또한, 개발된 지표는 실제 교통 데이터를 활용해 신호 연동 수준을 직관적이고 정량적으로 진 단할 수 있어 향후 신호 최적화 및 운영 개선을 위한 의사결정 지원 도구로 활용될 수 있을 것이다.
더보기This study proposes a new evaluation index for traffic signal coordination along road segments by detecting and estimating vehicle trajectories. To achieve this, some vehicle trajectories are estimated using Dedicated Short-Range Communication (DSRC) and Video Detection System (VDS) data, whereas trajectories for other vehicles are estimated based on Variational Theory. The estimated trajectories are then used to propose a new index for signal coordination. The proposed approach evaluates signal coordination based on the speed of individual vehicles in order to assess the real-world signal coordination experienced by drivers. The results show that the proposed index provides more realistic and accurate evaluations compared to traditional bandwidth-based methods, with trajectory-based evaluations yielding more precise results. Simulation analysis demonstrates that the proposed approach enables efficient signal coordination evaluation based on real-time traffic information. This study provides foundational data for the development of efficient signal control systems. Future research should focus on extending the model to account for various intersection environments and traffic conditions, as well as for collecting and verifying data from real-world road environments.
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