주차 인프라 활용 무경계 지역 교통 제어 전략

초록

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연결·자율주행차(CAV) 전용 차량을 일정 시간 동안 인근 주차장에 대기시키는 ‘무경계(perimeter‑free)’ 제어 방식을 제안한다. 네트워크 혼잡 시 남은 주행거리가 긴 CAV을 우선적으로 보류하고, 정해진 보류시간 후 재진입하도록 하여 지역 평균 밀도(ρ)를 임계값(ρcr) 이하로 유지한다. 시뮬레이션 결과, 기존 Bang‑Bang 및 N‑MP 주변제어보다 여행시간 감소 효과가 크며, 보류 차량조차도 경우에 따라 이득을 얻는다.

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상세 분석

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이 논문은 전통적인 주변제어(perimeter control)가 고정된 경계 교차로에 의존하고, 경계 부근에 큐가 축적돼 스페일오버(spill‑over) 현상을 유발한다는 한계를 지적한다. 이를 극복하기 위해 ‘주차 기반 보류(temporary holding)’라는 새로운 메커니즘을 도입한다. 핵심 아이디어는 네트워크 평균 밀도 ρ가 임계밀도 ρcr을 초과하면, 남은 주행거리 > ϕ인 CAV을 인근 주차시설에 일시 정차시켜 네트워크 내 차량 누적량을 즉시 감소시키는 것이다. 보류된 차량은 τ만큼 대기한 뒤, 도로에 여유가 생기면 재진입한다.

기술적 구현은 다음과 같다. (1) 네트워크를 N개의 교차로와 L개의 방향성 링크로 모델링하고, 각 링크‑교차로 조합을 이동(movement)으로 정의한다. (2) 각 이동에 대해 현재 차량수 x, 보류 CAV x_CA​V,H, 도로에 남아 있는 CAV x_CA​V,P, 그리고 인간운전차량 x_HDV 를 점큐(point‑queue) 형태로 추적한다. (3) 신호제어는 기존의 queue‑based Max‑Pressure(MP) 알고리즘을 기본으로 하며, 보류 전략은 별도의 판단 로직으로 삽입된다. 보류 판단은 ρ(t) > ρcr ∧ remaining_distance > ϕ ∧ 주차공간 가용성 조건을 만족할 때 트리거된다.

논문은 ‘최대 안정성(maximum stability)’ 특성을 수학적으로 증명한다. 보류된 차량이 네트워크에 재진입하기 전까지는 해당 이동의 출입 흐름이 감소하므로, 전체 시스템의 평균 밀도가 ρcr 이하로 유지될 수 있다. 이는 MFD 이론에 기반한 안정성 조건과 일치한다. 또한, 남은 주행거리가 긴 차량을 우선 보류함으로써 ‘자기 강화(self‑reinforcing)’ 효과가 발생한다. 긴 거리 차량이 빠져나가면 남은 차량들의 평균 남은 거리와 평균 속도가 감소해 출구 흐름이 증가하고, 이는 다시 ρ를 낮추어 보류 필요성을 감소시키는 순환 구조를 만든다.

시뮬레이션은 SUMO 기반 미시 교통 모델을 사용했으며, 다양한 주차 위치·용량 배치와 CAV 침투율(0 % ~ 100 %)을 시험했다. 실험 결과는 다음과 같다. (①) 전체 평균 여행시간이 12 % ~ 25 % 감소했고, 특히 보류되지 않은 차량의 여행시간 감소가 두드러졌다. (②) 보류된 차량 중 일부는 재진입 시점에 교통 흐름이 개선되어 원래 예상보다 짧은 여행시간을 기록했다. (③) 기존 Bang‑Bang 제어와 N‑MP 제어 대비, 보류 전략은 경계 큐를 생성하지 않으면서도 동일하거나 더 높은 효율을 달성했다. (④) CAV 비율이 낮아도(예: 30 %) 효과가 유지되었으며, CAV 비율이 높을수록 이득이 증대되는 경향을 보였다.

한계점으로는 (i) 주차 시설이 충분히 분포되어 있지 않은 경우 보류 효과가 감소하고, (ii) 보류 차량이 실제로 주차장을 찾는 데 소요되는 탐색 시간·거리(본 논문에서는 무시됨)가 현실에서는 추가 지연을 초래할 수 있다. 또한, 인간 운전 차량이 보류 요청을 거부하거나, CAV이 비협조적 행동을 보일 경우 전략의 적용 가능성이 제한된다. 향후 연구에서는 (1) 주차 탐색 비용을 포함한 최적화 모델, (2) 다중 지역·다중 경계 상황에서의 협업 보류 정책, (3) 실시간 교통 상태 추정과 결합한 적응형 ϕ·τ 파라미터 튜닝 등을 제시한다.

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