To understand traffic phenomena and further to solve congestion problems, various traffic flow models have been developed. Recently, there have been many attempts to manage congestion at the network level using macroscopic fundamental diagrams (MFD), because these have the advantage of enabling effective management of the network traffic while reducing the complexity of the model. In this study, the author proposes a method to utilize large-scale data collected at the micro level of individual vehicles for a macroscopic traffic management strategy at the city level. First, this study investigates how to process and modify the transportation big data, and use it to estimate the empirical MFDs for a real metropolitan city. This study analyzes the bifurcation phenomenon in empirically estimated MFDs to find causal factors, and create a method to improve network performance based on the findings. To this end, this study proposes a utility-maximized route guidance strategy considering individual route choice preferences. Applying the proposed strategy through Model Predictive Control (MPC)-based simulation yielded positive effects on both network performance and drivers’ utility. Accordingly, it can be expected that the proposed strategy will increase drivers’ route compliance rate. The simulation also showed that the higher the compliance rate, the better the effectiveness of the proposed strategy.
도로 네트워크에서 발생하는 교통 현상들을 이해하고, 나아가 교통 혼잡 문제를 해결하기 위해 다양한 교통류 모델을 이용해왔다. 최근에는 거시적 교통 기본도(MFD: macroscopic fundamental diagram)를 이용해 네트워크 단위에서 혼잡을 관리하려는 시도가 늘고 있는데, 이는 모델의 복잡도를 낮추면서도 효과적인 관리가 가능하다는 장점이 있기 때문이다. 본 연구에서는, 개별차량 단위의 미시 수준에서 수집되는 대규모 데이터를 도시 단위의 거시적 교통 운영 전략에 활용하는 방법을 제안한다. 먼저 대규모로 수집되는 교통 빅데이터를 처리·가공하는 방법을 고찰하고, 이를 활용해 실제 도시에서의 거시적 교통 기본도를 추정한다. 실추정된 거시적 교통 기본도에서 나타나는 분기 현상(bifurcation phenomenon)의 원인을 분석하고, 이를 바탕으로 네트워크 성능을 높이기 위한 방법을 고찰한다. 이를 위해 본 연구가 제안하는 것은 개별 운전자의 선호 경로를 고려한 운전자 효용 최적화 경로 생성 전략이다. 제안하는 전략을 모델 예측 제어(MPC: model predictive control) 기반의 시뮬레이션을 통해 적용한 결과, 네트워크 성능과 사용자 효용 측면에서 모두 긍정적인 효과를 보였다. 이에 따라 제안하는 경로 생성 전략은 운전자의 경로 준수율을 높일 수 있을 것으로 판단되며, 시뮬레이션 결과 경로 준수율이 높아질수록 제안하는 전략의 효과는 더욱 향상되는 것으로 나타났다.
