Since the first study of traffic theory by Greenshields (1935), numerous models and approaches are introduced to analyze and predict various traffic situations. Nevertheless, most of these models cannot fully describe the complex traffic states such as congested traffic. Stop-and-go traffic occurs frequently in congested traffic, which together, looks like a wave. It is important to understand the mechanism and wave characteristics of stop-and-go traffic. For this reason, many traffic theorists have made attempts to describe them. Yeo (2008) proposed asymmetric microscopic driving behavior theory. His theories explain the characteristics of stop-and-go traffic; however he does not demonstrate the interactions between the waves of stop-and-go traffic. According to asymmetric theory, the stop-and-go traffic is classified into 3 phases: generation, growth and dissipation. Along with his ideas, this thesis studies the interaction between lane changing vehicles and the phase transition of stop-and-go traffic. For instance, the phase of stop-and-go traffic can be growth or dissipation as the number of lane changing vehicles varies. Moreover, the relationship between the two consecutive stop-and-go waves is studied. Specifically, the gap-time distribution of waves varies according to different phase of stop-and-go traffic. On the whole, this research attempts to identify and observe the interactive characteristics of stop-and-go traffic.
기존의 교통흐름 및 운전자들의 운전 패턴을 분석하기 위해 제시되었던 수많은 모델과 이론들이 교통 정체 기간에 자주 나타나는 가다 서다 현상을 정확히 설명할 수 없었다. 그리하여 본 논문은 여화수의 ‘asymmetric microscopic driving behavior theory’를 기반으로 하여 가다 서다 현상의 웨이브 특성 및 차선변경차량이 가다서다 트래픽에 미치는 영향을 분석하였다.
우선, 가다서다 트래픽의 웨이브 단계를 크게 Growth(이하 G)와 Dissipation(이하 D)으로 분류하고,‘affected area’를 설정하여 전체 차선변경 차량대수를 구하였다. 그리고 전체 차선변경차량대수가 변화함에 따라 Flow (q)-Density (k) diagram상에서 트래픽 상태가 어떻게 변화하는지 비교하였다. 그 결과, 차량유입이 많아질수록 차량 간격이 넓어 비교적 안정적인 A-state 트래픽도 G상태로 변화한다.
마지막 장에서는 교통정체 기간에 수시로 나타나는 가다서다 트래픽의 웨이브 간 관계를 알아보기 위해, 연속적으로 나타나는 두 웨이브를 비교하였다. 4가지 경우(G-G, G-D, D-G, D-D)에 대해 웨이브간 시간 주기를 구하여 비교한 결과, 첫 번째 웨이브를 빠져 나온 트래픽이 다음 웨이브를 비교적 짧은 시간 안에 만나게 되면 G상태가 아닌 D상태로 변화한다.
이번 연구를 통해 비록 가다서다 현상을 줄이기 위한 명확한 해결책을 제시하지는 못했지만, 교통정체 시 빈번하게 발생하는 가다서다 트래픽의 특성을 이해하는데 이번 연구가 도움이 될 것으로 예상된다.
