FLOWSIM 기반 혼합 교통 흐름 시뮬레이션과 신호 교차로 평가

초록

본 논문은 중국의 복합 교통 상황을 효과적으로 재현하는 퍼지 로직 기반 마이크로 시뮬레이션 소프트웨어 FLOWSIM을 소개한다. 퍼지 기반 차량 추종·차선 변경 모델을 상세히 설명하고, 중소도시의 혼합 교통 관리와 대도시 신호 교차로 성능 평가 사례를 통해 적용 가능성을 입증한다. 마지막으로 향후 연구 과제와 개선 방향을 제시한다.

상세 분석

FLOWSIM은 기존의 결정론적 차량 추종 모델이 복합 교통 흐름, 특히 자전거·오토바이·보행자와 같은 비전통적 이동수단이 혼재하는 중국 도로 상황을 충분히 반영하지 못한다는 문제점을 인식하고 퍼지 로직을 도입하였다. 퍼지 기반 차량 추종 모델은 운전자의 주관적 판단(가속·감속 의도)을 ‘가깝다’, ‘보통이다’, ‘멀다’와 같은 언어 변수로 표현하고, 이를 멤버십 함수로 정량화한다. 이렇게 정의된 입력 변수(전방 거리, 상대 속도, 현재 속도 등)와 출력 변수(가속도)는 규칙 기반(If‑Then) 시스템에 의해 결합되어, 연속적이면서도 비선형적인 반응을 구현한다. 이는 급정거·과속 현상을 자연스럽게 재현하고, 교통 혼잡 구간에서의 흐름 변동성을 실제와 유사하게 만든다.

차선 변경 모델 역시 운전자의 의도와 주변 상황을 퍼지 변수로 전환한다. ‘차선 간격’, ‘속도 차’, ‘목표 차선의 혼잡도’ 등을 입력으로 삼아 ‘변경 가능성’이라는 출력 변수를 도출한다. 규칙 집합은 교통 법규와 운전 습관을 반영해 설계되었으며, 특히 비전통적 차량이 차선을 차지하거나 급히 끼어들 때 발생하는 비정형 행동을 포착한다. 이러한 퍼지 로직은 전통적인 확률적 모델보다 파라미터 튜닝이 직관적이며, 현장 조사 데이터를 통해 손쉽게 보정할 수 있다는 장점을 제공한다.

논문은 두 가지 적용 사례를 제시한다. 첫 번째는 중형 도시의 혼합 교통 흐름 관리로, 기존 신호 최적화와 비교했을 때 FLOWSIM 기반 시뮬레이션이 교통량·대기시간·배출가스 감소 효과를 12~18% 정도 향상시켰다. 두 번째는 대도시의 신호화 교차로 평가로, 다양한 신호 주기·상호 연결 전략을 가상 실험하여 교차로 용량·지연시간·보행자 안전성을 정량화하였다. 특히 비전통적 차량 비중이 30% 이상인 구간에서 퍼지 모델이 일반 모델보다 교차로 대기시간을 평균 9초 감소시키는 결과를 보였다.

마지막으로 논문은 현재 모델이 고속도로·연속 교차로·실시간 적응형 신호 제어와 같은 복합 상황에 대한 확장성이 부족함을 인정하고, 머신러닝 기반 파라미터 자동 추정, 다중 에이전트 협업 시뮬레이션, 클라우드 기반 대규모 시뮬레이션 플랫폼 구축 등을 향후 연구 목표로 제시한다. 이러한 방향은 FLOWSIM을 단순 시뮬레이션 도구를 넘어 교통 정책·설계 의사결정 지원 시스템으로 발전시키는 핵심 동력이 될 것이다.