영상데이터를 활용한 자전거 차두시간 분포 분석 연구

자전거교통류의 차두시간 데이터 조사방법은 자동차교통류와 큰 차이가 있다. 자동차교통류는 기본적으로 정해진 폭을 가진 차로 내에서 주행하며, 추월을 하는 경우에는 옆 차로를 이용해야 한다. 따라서 특별한 경우를 제외하고는 동일 차로에서 계속적인 차두시간의 측정이 가능하다. 반면 자전거도로는 비교적 좁은 차로폭에서 속도가 다른 교통류가 통행하므로 동일한 차로에서 끊임없이 추월이 발생한다. 또한 자전거도로에는 자전거뿐만 아니라 보행자, 인라인, 퍼스널모빌리티(PM) 등 다양한 교통수단이 존재하며, 이러한 교통수단은 자전거교통류에 지속적으로 영향을 끼친다. 이로 인해 실제 자전거도로에서 유효한 자전거교통류만의 차두시간 측정은 어렵다. 따라서 자전거교통류의 차두시간 측정은 다음에 해당되는 데이터만 수집하여야 한다.

ㆍ차두시간 측정구간내에 차로변경이 없는 데이터ㆍ차두시간 측정구간내에 타 교통류의 간섭이 없는 데이터ㆍ차두시간 측정구간내에 타 교통류의 간섭이 없더라도 진입전에 영향을 받지 않은 데이터ㆍ차두시간 측정구간내에 추월이 발생하지 않은 데이터

데이터 분석방법은 고정식 카메라를 이용하여 녹화한 후 차두시간을 측정하는 방식을 사용하였다. 차두시간은 비디오화면에 가상의 선을 표시한 후, 선행하는 자전거와 뒤따라오는 자전거의 시간차이를 기록하여 측정하였다. 차두시간 데이터의 수집방법을 도식화하면 Fig. 2와 같다.

Fig. 2.

Time headway measuring method

차두시간은 본 연구에서 개발한 자전거교통류의 차두시간 측정 프로그램을 이용하여 데이터화 하였다. 자전거가 지정된 지점(Reference Point)을 통과할 때 정해진 키를 누르면 자동으로 시간이 기록되고, 이전 자전거와의 차두시간이 산출된다. Fig. 3은 본 연구에서 개발한 차두시간 측정 프로그램의 데이터 조사장면이다.

Fig. 3.

Time headway analysis program

일반적으로 자동차교통류의 차두시간 분포모형에서는 현장조사를 통해 무작위로 도착한 교통류 및 균일하게 도착한 교통류의 차두시간을 이용한다. 이는 비록 각각의 교통류들은 도착형태가 상이하지만, 교통량 등에 따라 앞 자전거와의 상호 영향력에 의해 차두시간이 결정된다는 가정이 기반이 된다.

반면 자전거교통류의 경우 촬영된 영상을 이용하여 차두시간 데이터를 관측하면서 자동차와 다른 자전거교통류의 특성을 인지할 수 있었다. 자동차교통류와는 달리 본 연구에서 자전거교통류의 촬영영상을 분석하면서 발견한 점은, 자전거교통류는 단지 교통량 등에 의해서만 차두시간을 형성하는 것이 아니라는 것이다. 즉, 자전거교통류는 가족이나 연인 등이 자전거군(群)을 형성하여 움직이는 경우가 많고, 이러한 교통류는 교통량에 의해서라기보다는 본인들이 차두시간을 선택하여 주행함을 의미한다.

이 사실은 자전거교통류 분석에 중요한 요소로 판단되는데, 운전자가 다른 특정한 자전거에 의해 차두시간이 결정되는 교통류는 교통류 흐름에 의해 차두시간을 부여받는 것이 아니라, 운전자가 차두시간을 선택하여 주행하는 형태라는 사실이다. 다시 말하면 운전자 본인이 차두시간이 선택된 교통류는 교통류의 상호 영향력에 의해 결정된 차두시간이 아니므로, 일반적인 교통류분석에서는 포함되어서는 안 된다.

이러한 교통류의 차두시간을 교통류분석에서 제외할 수 있는 방법은 촬영영상의 데이터분석 단계에서 적정성을 판단한 후에 데이터분석에 포함시키지 않는 것이 바람직하다. 그러나 실제 영상분석에서 주어진 차두시간을 이용하는 교통류와 사전에 연계된 교통류를 구분하는 것은 정성적인 기준으로 판단되어야 하므로 사실상 불가능하다. 따라서 자전거교통류의 차두시간 모형개발에서는 선택된 차두시간과 교통량 등에 의해 결정된 차두시간의 구분방법이 필요하며, 이를 결정하기 위한 과정이 포함되어야 한다.

따라서 본 연구에서는 실제 자전거도로에서의 차두시간 조사 이전에, 모의 현장실험을 통해 자전거교통류에서 운전자가 차두시간을 선택하였을 때의 시간을 구해보고자 하였다. 실험방법은 자전거운전이 숙련되었다고 판단되는 자전거동호회의 도움을 받아 자전거속도별로 차두시간을 측정하고, 이를 통해 운전자가 속도에 따라 선택할 수 있는 차두시간이 얼마인지를 알아보고자 하였다. 실험은 타 교통수단의 방해가 없는 자전거전용도로의 평탄한 직선구간에서 수행되었다. 안전한 실험을 위하여 자전거이용이 극히 적은 시간대를 선택하였고, 다른 자전거운전자가 타 교통수단이 실험구간 내에 진입할 경우에는 실험을 다시 시행하였다. 실험자는 총 5명으로 국내에서 자전거이용이 가장 많은 20대와 30대, 40대로 구성하여 대표성을 가지도록 하였다. 주행속도는 최소 5kph에서 국내 자전거전용도로의 제한속도인 30kph까지 5kph 간격으로 변화하면서 실험하여, 최대한 현장을 모사할 수 있도록 하였다. 날씨는 맑은 상태였으며, 도로시정은 양호하고 직선구간에 다른 교통류의 방해가 없는 이상적인 조건을 유지하였다. 모의 차두시간 실험의 현장실험방법은 Fig. 4와 같다.

Fig. 4.

Concept of time headway experiment

모의 현장실험은 다음과 같은 방법으로 진행되었다. 먼저 실험자는 실험이 시작되기 이전에 일정한 간격으로 일렬로 정렬하여 대기한다. 맨 앞의 운전자는 자전거의 속도계를 통해 각 실험단계별로 속도를 유지할 수 있도록 한다. 맨 앞의 운전자는 시작점에서 출발한 후 특정 지점에서부터 자전거에 부착된 속도계를 이용하여 정해진 속도를 유지하도록 하며, 후발 운전자들은 앞 자전거와의 속도를 유지하며 주행하였다. 실험은 각 속도별로 2회를 시행하였는데, 첫 번째에는 일반적인 차두시간 간격을 유지하면서 주행하고(CASE 1), 두 번째는 선행 자전거와 차두시간을 최소화하는 상태에서 주행하였다(CASE 2). 정해진 속도에 벗어났다고 판단되었을 경우 주행을 멈추고 다시 실험을 진행하였으며, 속도유지구간에서 각 실험자간의 주행속도와 차두시간을 측정하였다.

Fig. 5.

Recording of the time headway experiment

자전거운전자의 통행에 대해 행태로 구분(CASE 1, 2)한 이유는 앞뒤 자전거가 일행이라 하더라도 자전거운전능력에 따라 차두시간이 달라질 수 있기 때문에 2가지 행태로 실험을 진행하였다. 모의 현장실험을 통해 산출된 자전거 주행속도와 차두시간은 Table 1과 같다.

Table 1.

Time headway by travel speed

Table 1의 실험결과를 보면, 자전거속도가 5kph일 때 평균 1.55초의 차두시간을 보이며, 속도가 증가할수록 차두시간은 감소하여 30kph일 때 0.41초까지 감소함을 알 수 있다. 자전거도로의 주행속도는 개인별로 차이가 발생하며, 대표적인 주행속도를 규정하는 것은 어렵다. 따라서 본 연구에서는 실제 자전거도로(안양천)의 차두시간 분석모형에 사용된 자전거의 주행속도 평균을 조사하여 Table 1에서 주행속도에 따른 차두시간을 찾고자 한다.

안양천 자전거도로의 차두시간 분석에 활용된 촬영영상에서 일정거리(6m)를 기준으로 시작점과 종료점의 통과시간을 측정하여 개별 주행속도를 측정하였다. 제시된 속도 중에서 차두시간의 선정을 위해 영상수집된 전체 자전거교통류의 평균 주행속도를 측정하였다. 측정된 자전거는 총 1,022대이며, 평균주행속도는 약 18kph로 분석되었다. 따라서 모의실험을 통해 자전거운전자가 선정한 차두시간은 Table 1에서 15kph와 20kph에서 선정이 가능하며, 차두시간 선정에 따라 분석결과에 영향을 끼칠 수 있다. 본 연구에서는 2개의 값 중에서 큰 값인 0.7초 이하를 특정한 자전거에 의해 차두시간이 결정되는 교통류라고 정의하였다. 이에 따라 산출된 차두시간(0.7초)은 전체 차두시간 샘플에서 0.7초 이하가 되는 차두시간은 운전자가 선택한 차두시간으로 가정하여 실제 차두시간 분포 모형 추정을 위한 데이터분석에서는 제외하였다.

자전거교통류 중 연속류의 차두시간을 측정하기 위해 자전거교통량이 많은 강변 자전거도로를 공간적 범위로 선정하였다. 연속적인 자전거통행 데이터를 수집하기 위해서는 자전거도로가 타 교통수단에 방해를 받지 않고 통행해야 한다. 이러한 점을 고려하여 보행자와 인라인스케이트 등 타 교통수단과 상충이 비교적 적은 안양천 자전거도로를 대상지로 선정하였다. 데이터 수집의 용이성을 위해 주말 자전거통행이 많은 시간대를 선정하였으며, 측정된 자전거는 총 1,022대이다. 데이터 수집단계에서 자전거도로를 벗어나거나 중앙선을 넘는 경우 또는 타 교통수단(인라인스케이트, 보행자 등)에 의해 일시적으로 정상적인 주행에 방해를 받았다고 판단되는 데이터는 수집에서 제외하였다.

Fig. 6.

Sample video clip from riverside bikeway

현장조사 데이터를 차두시간과 교통량에 따라 구분하였다. 주말 자전거교통량은 목적지에 따라 방향 교통량이 차이가 발생하는 점을 고려하여 촬영지점을 기준으로 방향을 구분하여 분석하였다. 데이터 수집단위는 자료조사 지점을 기준으로, 좌측으로 진행하는 교통량(안양방면)과 우측으로 진행하는 교통량(서울방면)으로 구분하였다.

Fig. 7.

Time Headway Distribution(Left Direction)

Fig. 8.

Time Headway Distribution(Right Direction)

Fig. 9.

Time Headway Distribution(Two-Way Direction)

차두시간(X축)은 자동차교통량의 분포에서 일반적으로 사용하는 0.5초를 기준으로 빈도수(Y축)를 표현하였다. 양방향 데이터를 살펴보면 총 관측된 차두시간 샘플은 1,759개이며, 차두시간 0.5초에서 1.0초 사이에 275대로 가장 높은 빈도수를 보이고 있으며, 0.5초 이하는 112대가 관측되었다. 앞에서 제시한 바와 같이 향후 차두시간 분포모형 개발시에는 0.7초 이하의 데이터는 포함시키지 않아야 한다. 이는 운전자가 선택한 차두시간은 실제 교통류의 차두시간 분석과는 차이가 있기 때문이며, 자전거 교통류의 특수성이 반영된 결과로 판단된다. 현장 실제 데이터를 통해 제시된 차두시간 분포는 자동차교통류의 차두시간 분포와 유사한 형태를 보이고 있으며, 향후 차두시간 분포모형 개발 등의 연구가 가능하다.