초소형 개인교통수단(Personal Mobility)의 확산이 2차선 연속류 교통체계에 미치는 거시적 영향 분석 = Analyzing Macro-Traffic Impacts of Incremental Diffusion of Personal Mobility on Two-Lane Freeways

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to discover the validity and the effects of personal mobility when implemented in a real traffic condition. A personal mobility vehicle is a smaller and lighter vehicle and is also an electrically powered vehicle. Many automobile companies are conducting research on personal mobility which led to the vehicles Hiriko and Twizy. However, there appear to be no studies examining when personal mobility is introduced in real traffic conditions. The aim of this study is to test the validity and the effects of introducing personal mobility. First, it defines personal mobility with explanation of its characteristic according to agent-based modeling. Next, this study attempts to relieve traffic congestion with personal mobility using the agent-based modeling simulation tool NetLogo. According to the results of the simulation, regardless of the density, the more personal mobility vehicles that are run, a higher average travel speed is accomplished. Furthermore, it shows that the shorter the recognition response times, the higher the increase of average travel speed. Therefore, the results indicate that personal mobility can relieve traffic congestion.

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 최근 새로운 이동수단으로써 제안된 Personal Mobility(PM)가 도로 상황에 도입되었을 때를 가정하여, 운행에 따른 효과와 도입의 타당성 검증을 목적으로 실시되었다. PM은 기존 차량 과 비교하였을 때 초소형·초경량의 차량이며 전기 동력을 기반으로 한 신개념 자동차이다. 각국의 자동차 회사들에서는 PM에 대한 연구를 진행하고 있으며 Hiriko, Twizy와 같은 실제 차량이 구현되어 시범운행을 마치고 운행되고 있다. 그러나 PM의 도입에 따른 교통부문의 세부적인 연구가 부족한 실정이며 실제 도입 시의 개선의 정도를 확인하기 위한 연구가 뒷받침 되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 우선적으로 PM에 대해 정의하였으며 ABM을 바탕으로 하여 차량의 속성을 설정하였다. 이후 시뮬레이션 환경을 구축하여 PM의 도입에 따른 교통 개선 효과를 분석하였다. 분석결과에 따르면 혼잡 밀도에 상관없이 PM의 수가 증가할수록 전체적인 평균통행속도가 증가하는 것을 확인하였다. 또한 센서의 반응시간이 짧을수록 효과가 더 큰 것으로 분석되었으며, 이에 따라 PM이 도로 상황 개선에 기여할 수 있음을 확인하였다.

참고문헌 (Reference)

1 양정훈, "행위자 기반 모형의 이해와 응용: 도시계획과 교통" 동아대학교 출판부 2012

2 서인수, "초소형 개인 이동 수단용 차량기술 현황" 9 (9): 38-47, 2012

3 김재휘, "첨단자동차 전기·전자" 도서출판 골든벨 584-596, 2011

4 전자부품연구원, "전기 자동차 산업동향" 2011

5 국토교통부, "도로교통용량편람" 2013

6 이종호, "교통시스템분석 시 에이젠트 기반 모형기법의적용" 21 (21): 147-156, 2003

7 Lansdowne, A., "raffic simulation using agent-based modelling" University of the West of England 2006

8 Lawrene, D. B., "Transforming Personal Mobility" The Earth Institute-Columbia University 2013

9 Mitchell, W. J., "Reinventing the Automobile: Personal Urban Mobility for the 21st Century" The MIT Press 2010

10 Miller, S., "Operating Characteristics of the Segway™ Human Transporter"

11 Tisue, S., "NetLogo: Design and implementation of a multi-agent modeling environment" 2004 : 2004

12 Hahn, T., "Model-Based Quantification of Load Shift Potentials and Optimized Charging of Electric Vehicles" 4 (4): 398-408, 2013

13 Litman, T., "Managing personal mobility devices(PMDs) on nonmotorized facilities" 2004

14 Green, M., "How long does it take to stop? Methodological analysis of driver perception-brake times" 2 (2): 195-216, 2000

15 Kesting, A., "General lanechanging model MOBIL for car-following models" Transportation Research Board 1999 (1999): 86-94, 2007

16 Borroni-Bird, C. E., "Energy, Transport, & the Environment" 313-334, 2012

17 Cherry, C., "Electric Bike Use in China and Their Impacts on the Environment, Safety, Mobility and Accessibility" UC Berkeley Center for Future Urban Transport: A Volvo Center of Excellence 2007

18 Treiber, M., "Congested traffic states in empirical observations and microscopic simulations" 62 (62): 1805-, 2000

19 Antonella Toffetti, "CityMobil: Human Factor Issues Regarding Highly Automated Vehicles on eLane" Transportation Research Board 2110 (2110): 1-8, 2009

20 Armendáriz, M., "Carpooling: A Multi-Agent Simulation In Netlogo" ECMS 61-67, 2011

21 McLoughlin, I. V., "Campus Mobility for the Future: The Electric Bicycle" 2 (2): 2012

22 Schindler, J., "Autonomous traffic-jam clearance using a frugal adaptive cruise control strategy" 2013

23 Pellon, M. B., "An agent-based model for estimating consumer adoption of PHEV technology" Transportation Research Board 2010

24 Arnaout, G. M., "An IntelliDrive application for reducing traffic congestions using agent-based approach" 221-224, 2010

25 Gilbert, N., "Agent-based models, No. 153" Sage 2008

26 Eric Bonabeau, "Agent-based modeling: Methods and techniques for simulating human systems" 99 (99): 7280-7287, 2002

27 Kesting, A., "Adaptive cruise control design for active congestion avoidance" 16 (16): 668-683, 2008