항만 내 이동차량 교통안전 진단 전산환경 개발 연구

Ⅰ. 서 론

우리나라 항만은 컨테이너 물동량의 지속적인 증가와 컨테이너 선사들의 단위별 수송비용 절감을 위해 선박의 대형화 및 고속화가 진행되고 있다. 물동량의 증가에 따른 항만 내 이동 장비의 교통량 또한 증가하고 있다. 이동 컨테이너 물류의 증가로 인하여 항만 내 컨터이너 적재 수요 및 컨테이너 이동 수요가 함께 증가한다. 항만 내 컨테이너 적재 공간의 경우 많은 차량이 이동하는 공간임에도 교통안전을 확보하지 못하고 있다. 이는 항만 내 공간이 토지 소유에 있어 사유지로 구분되어 공간 내 도로 역시 국가가 도로와 관계되는 법령에서 정하는 교통안전 시설 지침 및 규제를 따르지 않는다. 이를 극복하기 위하여 각 항만에서는 독자적인 도로체계와 도로규정을 운영하고 있다[1].

항만협회 통계자료에 따르면 2003년부터 2016년까지 항만 내 이동장비(야드트럭, 크레인, 리치스태커 등) 사고 발생 건수는 45건이다[2]. 45건의 사고 중 사망사고가 80%로 항만 내 사고 발생 시 발생하는 피해 심각도(severity)가 매우 높은 수준이다. 그렇기에 각 항만에서는 항만 내 교통 안전성을 높이기 위해 내부 규정 및 교육을 통해 해결방법을 찾는 중이다. 가장 큰 이유로 컨테이너를 수송하는 차량이 적재된 컨테이너로 인하여 안전시거가 방해받음에 있다. 이로인한 교통사고가 유발할 수 있는 위험 상황을 운전자가 미리 확인하지 못하여 발생한다. 운전자가 위험 상황을 미리 확인하더라도 대형 컨테이너 차량 특성상 급회전 및 급제동이 불가하여 발생하는 상황이 반복된다.

최근 스마트항만 동향으로는 사물인터넷(IoT; Internet of Things), 빅데이터, 인공지능 등 최근의 진보적기술로 구분되는 4차 산업혁명 기술을 항만물류 부문에 적용하여 작업 중 빈번하게 발생하는 사고를 현저하게 저감하기 위한 기술과 시스템을 개발하여 국가 기반 인프라인 항만에 지능화된 안전관리 체계를 구축하고 있다. 항만 내 사고위험을 감지하기 위해 이동장비의 위치정보, 상황정보 등 메타데이터를 통합플랫폼으로 전송 및 분석 후 최적의 정보를 제공하여 사고를 경감하고, 평시 영내 안전도를 예측, 평가한다.

개선되는 항만 내 교통안전 시도들은 혹시라도 발생할 수 있는 교통사고 위험에 대한 우려 때문에 현장에 바로 시험 적용되지 못한다. 부산항 안전기준 매뉴얼에 따르면 터미널 내에서의 보행은 별도의 보행로를 마련하고 위험구간이나 교차지점에서는 표지판과 경보시스템을 설치하라고 명시되어있다[3]. 항만 내 이동장비들은 중장비로 구성되어 있는 특성상 안전사고는 사망사고와 직결될 가능성이 크기 때문에 매우 보수적인 관점에서 판단되고 다루어진다. 그로인한 항만 내 교통안전에 대한 시도들은 위험성이 큰 항만 특성상 많은 제약들이 존재할 수 밖에 없다. 이러한 이유로 새로운 항만 내 교통안전 시도들은 경험을 위해 시행되는 현장 시범 운영과정에서도 많은 어려움을 겪고 있다.

항만 내 교통안전을 위한 새로운 시도의 평가는 현장시험의 한계점 및 어려움을 극복하기 위하여 가상의 전산 모의실험 환경으로 대체 되어 진행되고 있다[4]. 차량 운전자의 행태를 흉내 내는 개별 및 군집 차량을 대상으로 교통시간을 갱신하는 설계방법의 성능을 가상의 모의실험 환경에서 평가한다. 모의실험 전산모형에서 운전자를 흉내 내기 위하여 사용되는 차량 운전자 행태 모형의 우수성에 의문이 제기되기도 하나, 모의실험은 현재 공학 기술환경에서 현장시험을 대체할 수 있는 가장 효율적이고 경제적인 방법이다[5]. 그러나, 그러한 방법들을 사용하기에는 각 프로그램들의 특성 및 사용방법에 대해 숙지되어야 한다. 또한, 각 프로그램 플랫폼간 연계를 위해 설정값을 고려하여 진행이 필요하기에 많은 어려움이 발생한다.

본 연구에서는 항만 내 교통안전에 대한 진단 시스템을 개발하고자 한다. 현실적으로 항만 내 교통개선 시도 시 많은 제약이 존재한다. 이에 대한 시뮬레이션 평가 프로그램을 원활하게 진행가능한 진단 시스템이다. 국내에서 상용되고 있는 미시적 교통시뮬레이션 프로그램은 많이 존재하지만 이중 독일에서 개발된 미시적 모의실험(VISSIM; Verkehr in Städten Simulations Model) 모형을 사용한다. 프로그램은 ‘COM Interface’라는 외부 설계자 개입 기능을 제공하여 분석자가 구현하고자 하는 가상환경에서의 기하구조, 교통량 및 환경변수를 분석자 의도 대로 수정 보완하는 과정이 가능하게 한다. 구축된 네트워크에 대한 상충분석 모형으로는 미국 연방도로국(FHWA; Federal Highway Administration)에서 개발하여 오픈 소프트웨어(Open Software)로 배포하는 대리 안전 평가 모델(SSAM; Surrogate Safety Analysis Model)을 사용한다. 상충분석을 통해 구현하고자 하는 교통안전 개선방법에 대한 평가가 가능하다.

대상환경 분석 결과값에 대한 지표가 교통안전 개선방법 대한 지표로 사용할 수 있다. 이를통해 항만 내 교통안전을 개선하기 위한 많은 시도들이 가능하며, 비교분석을 통해 최선의 환경 및 방법을 모색할 수 있다. 하지만 기존에는 VISSIM 모형과 SSAM 모형은 독립적 프로그램이다.

이 두 프로그램에는 네트워크 구축 및 분석에 대한 연관성은 존재하지만 이에 대한 연동성은 존재하지 않는다. 그렇기에 두 프로그램간 연계 모듈을 개발하여 사용자가 교통 안전에 대한 개선하고자 하는 시도에 대한 평가를 원활하게 진행 할 수 있다. 이러한 작업을 원활하게 분석할 수 있는 환경의 모듈을 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 또한, 분석환경에 대한 요소들을 최대한 사용자의 의견을 반영할 수 있도록 한다. 사용자가 원하는 분석으로 파라메타, 분석요소 및 결과지표 표현방법에 대해서 설정할 수 있도록 구축한다.

두 프로그램간 독립적으로 운영되기에 결과분석값을 제시하는 자료를 자동화로 통일하게 관리하여 다중 복합 분석 등 효율성을 최대화하여 소요시간을 단축한다. 또한, 기존방식으로 제시하는 VISSIM, SSAM 모형들의 독립적 운영과 개발하는 VISSIM & SSAM 연동모듈에 대한 비교를 통해 성능검증을 진행한다.

Ⅱ. 선행연구 고찰

우리나라 무역항만은 국제물류의 99% 이상을 처리하는 물류거점으로서 국가 경제에 중요한 역할을 수행한다. 최근 선박의 초대형화와 각종 항만 장비의 고도화에 따라 항만의 생산성을 높이기 위한 연구는 활발히 진행되고 있지만, 항만안전운영에 대한 관심은 상대적으로 도외시 되고 있다. 2010년 기준, 항만하역업 재해율은 0.98로 전 산업 평균인 0.69보다 40%이상 높게 나타남에 따라 항만안전운영에 관한 체계적인 방안을 마련할 필요성이 제기되고 있다고 언급했다[6].

항만‘A’터미널에서 발생한 지난 3년간 사고 데이터를 분석한 결과, 터미널 내의 이동장비 중 야드 트랙터의 충돌사고가 가장 높은 것으로 나타났다. 안전한 항만을 만들기 위하여 가장 먼저 야드 트랙터의 충돌사고 예방법(Control measure)과 사고 발생 시 대처 방안(Recovery measure)에 대한 시사점을 제공한다고 언급했다[7].

국내의 교통안전 점검제도는 여러 제도에서 다양하게 시행되고 있으며, 이러한 노력으로 인해 해마다 교통사고 사망자가 감소하는 등의 효과가 나타나고 있다. 사고발생 전에 교통안전성 평가를 통하여 사고가 발생할 수 있는 가능성을 파악하는 것은 인명과 재산 피해를 막을 수 있는 효과적인 방안이 됨은 자명한 일이다라고 주장하였다[8].

시뮬레이션 분석을 통해 국도 구간의 우회정보 제공 시 본선의 교통량 감소에 따른 통행속도가 증가하여 교통혼잡 완화에 효과가 있는 것으로 분석되었다. 또한 교통지정체에 따른 통행시간이 임계치 이상 가중될 경우 도로이용자는 다른 경로를 이용함에 따라 우회기능의 효과가 감소하는 것으로 나타났다.

향후 보다 정확한 효과분석을 위해 시뮬레이션 구현과 더불어 개인통행 행태, 우회요인(우회도로 인지 여부, 사회경제적 요인 등)의 고려가 필요할 것으로 언급하였다.[9]

국내에서 상용되고 있는 미시적 교통시뮬레이션 프로그램은 VISSIM, TRAF-NETSIM(Traffic Network Simulation), PARAMICS, CUBE 등이 있으며 교통시스템의 현상과 대안평가, 예측 및 효과분석 등에 활용되고 있으며, 이중에서 VISSIM이 일반적으로 사용되고 있다. VISSIM은 네트워크의 양 끝단인 기·종점에서 교통량을 유출/유입시키고, 차종구성, 비율구성, 가감삭 특성 등을 통해 현실과 유사한 교통류를 재현할 수 있을 뿐만 아니라 연속류, 단속류, 회전교차로, 버스전용차로 분석 등이 가능하고 다양한 효과평가지표(Measure of effectiveness)를 통해 분석가가 합리적인 의사결정을 내릴 수 있도록 지원체의 역할을 담당한다.

교통안전분야에서는 VISSIM과 SSAM 프로그램을 연계하여 교통운영에 따른 교통상충 분석이 가능하다. VISSIM을 활용하여 현장의 교통안전 위해요인과 교통사고 자료를 병행 분석하여 교통안전성 증진을 위한 개선안을 제시하였다[10].

교차로 개선시 교통시뮬레이션 분석프로그램 또는 현장조사를 통해 개선전후의 차량당 평균제어지체값 변화에 따른 교차로분석은 시행할 수 있으나, 실제 교통사고 감소에 따른 개선효과를 분석하고자 할 경우 장시간의 조사 및 분석기간이 필요하다. SSAM과 VISSIM을 이용하여 사고가 잦은 상습정체교차로 15개소에 대한 개선 전후의 교통사고 감소 여부 분석을 시행한 결과 분석대상교차로 전체의 차량상충횟수가 49,952건에서 42,317건으로 감소함으로써 15.3% 향상된 결과를 얻을 수 있었다라고 언급했다. SSAM과 VISSIM을 이용하여 사고잦은 상습정체교차로 15개소에 대한 개선 전후의 교통사고 감소 여부 분석을 시행한 결과, 분석대상교차로 전체의 차량상충횟수가 49,952건에서 42,317건으로 감소함으로써 15.3% 향상된 결과를 얻을 수 있었다라고 언급하였다. 그리고 VISSIM 분석을 통한 교차로별 서비스수준을 결정하는 차량평균제어지체의 변화 정도 및 개선율과 SSAM 분석 결과간의 연관성을 구하진 못하였지만, 차량 상충횟수를 기반으로 한 교통사고 감소 여부를 예측함으로써 교차로 개선을 통한 서비스수준 분석시 차량 평균제어지체값을 기초로 한 차량 소통 위주의 지표외에 교통사고 감소율로써 교통안전도 개선 지표로 활용할 수 있음을 알 수 있었다고 하였다[11].

Ⅲ. 연구방법

가상환경 교통 시물레이션 및 교통 분석프로그램의 프로세스에 대해서 먼저 분석해보았다. 상용되고 있는 프로그램 간 연동 프로세스를 파악 및 분석을 통해서 사용자의 효율성을 최대화 할 수 있는 부분을 개선한다.

기존의 VISSIM & SSAM을 통한 분석의 전체과정을 표현한 것이 <그림 1>이다. 프로그램간 상호 연동성이 존재하지 않기에 많은 프로세스 작업들이 필요한 사항을 확인할 수 있다. VISSIM 네트워크를 구축했다는 가정하에 시뮬레이션 환경 설정 및 파일 디렉터리간 이동에 있어서 모든 것을 제어해야 한다. <그림 1>의 프로세스에서 가상환경 설정 조건에 대한 부분 및 파일 디렉터리 부분에서 개선점이 도출되었다. 설정에 대해 수동으로 인한 대량화 네트워크 작업 시 개별로 지정을 해줘야 한다는 문제점을 찾을 수 있었다. 또한, 파일 이동간 연동성을 고려한다면 대량화 네트워크에서는 일일이 모두 지정해줘야 한다는 문제점을 찾을 수 있다.

Fig 1.

VISSIM & SSAM Process Flow Chart

기존의 VISSIM 모형과 SSAM 모형의 전체 프로세스를 연동모듈로 개발하였을 때 프로세스 구성도가 <그림 2>에 보이는 항만 상충 분석 모델이다(PCAM; Port Conflict Analysis Model).

Fig 2.

PCAM VISSIM & SSAM Process Flow Chart

기존에 존재하던 모의실험 프로그램 설정 및 분석 프로그램 설정에 대한 자동화가 진행되어 사용자가 직접 설정하는 프로세스가 제외되었다. 그리고 파일관리 자동화 기능을 추가하여 프로그램간에 연동성을 추가하였기에 파일관리 및 대량화 네트워크에서도 과부화 작업이 없이 프로그램 운영이 가능하도록 설정하였다. <그림 2> 프로세스가 진행된다면 사용자가 분석하고자 하는 파라메타에 대한 설정값만을 지정해주는 프로세스이다.

<그림 3>은 VISSIM과 SSAM 프로그램을 효율적으로 사용하기 위한 PCAM의 전체적인 작업 순서도이다. 분석 전 사용자가 VISSIM 시뮬레이션 환경에서 도로, 환경조건 및 차량 흐름을 구축한다. 현장성이 배제된 네트워크를 통해 교통안전 개선에 대해 모의실험을 진행할 경우 개선에 대한 정확한 지표를 얻지 못하며 결과데이터에 대한 신뢰도가 낮아진다. 분석하고자 하는 네트워크의 환경을 완벽하게 구현할수록 분석결과 지표가 현장과의 상관성이 높아져 결과값이 대한 지표가 더욱 더 신뢰성이 높아질 것이다. VISSIM에서 구현하는 인프라뿐만 아니라 운영체계를 표현한다면 현장적용성이 더욱 더 높아질 것으로 사료된다.

Fig 3.

VISSIM & SSAM Process Flow Chart

가상환경에 대한 결과로 차량 이동 궤적(.trj; .trajectory)파일을 VISSIM에서 출력한다. 그리고 SSAM에서 분석하고자 하는 분석조건을 설정하도록 한다. 분석조건으로는 주요 대리안전 척도로 SSAM에서 제시하는 조건들을 설정한다. 분석조건들은 충돌시간(TTC; Time to Collision) 및 상충 후 시간(PET; Post Encroachment Time) 등으로 구성된다. 사전 준비 조건들이 갖춰진 상태라면 작업 순서도에 따라서 진행한다. 기존에 연구되어왔던 VISSIM과 SSAM이 분리된 프로그램이 아닌 연계 모듈로써 구현하게 됨으로써 연동성이 확보된다. 연동성을 통해 가상환경 프로그램 및 분석 프로그램 환경설정 및 파일관리 시스템으로 작업 효율성이 증대되며 즉시 결과를 도출 및 분석이 가능한 것이 이 모듈의 목적이다. 두 프로그램간에 연동성을 추가함에 따라서 프로그램 개별성을 해치지는 않는다. 각 프로그램간 기존에 존재하는 개별성은 그대로 유지하되, 연동성만을 추가하여 프로세스 단순화가 목적이다.

Ⅳ. 연구결과

4-1 제안분석 방법

1) 개발 환경

프로그램 개발 환경으로 마이크로소프트사의 비쥬얼스투디어(Visual Studio)를 활용하였으며, 적용한 프로그래밍 언어는 비주얼베이직 닷넷(VB; Visual Basic .NET)이다. 모의실험 모형은 VISSIM 모형을 적용하였으며, 상충분석 모형으로는 SSAM 모형을 적용하였다.

<그림4>는 본 연구에서 사용된 연구개발 환경을 제시한다. 차량의 행태를 모사하는 VISSIM 모형과 상충분석에 투입되는 SSAM 모형에 추가하여 새롭게 모듈이 분석에 반영되어야 한다. 이는 컨테이너 차량의 교통안전을 지원하기 위하여 새롭게 제안되는 기술(기존 상용 모형에 존재하지 않는 신기술)이 실험에 반영되어야 한다.

Fig 4.

Visual Studio VB(Visual Basic)

본 연구에서는 이러한 모듈이 VISSIM이 제공하는 COM 인터페이스 연계 구동 기술을 응용하여 개발될 수 있음을 가정한다. 이를 지원하기 위하여 VISSIM을 제어하는 항목으로는 SSAM과 연동을 위한 입·출력 파일 경로지정 및 VISSIM 옵션 설정 기능을 마련하였다. 새로운 COM인터페이스 연계 구동이후 도출되는 VISSIM 시뮬레이션 결과 값으로 도출되는 차량 이동궤적(.trj)파일에 대해 SSAM에서 분석이 바로 가능하도록 환경을 설정하였다.

프로그램에 대한 배포 진행 시 프로그램 실행에 대한 제한이 없도록 <그림 5>와 같이 설계하였다. 비주얼 스투디오(Visual Studio)에서 .NET Framework 4.7.2을 사용하여 Windows Forms 애플리케이션으로 개발하였다. 이를 통해 Release버전으로 배포할 경우 사용자는 실행파일(.exe; .execute)로 사용가능하다. 사용자는 실행한 뒤 VISSIM 파일(.inpx)만 입력해 준다면 SSAM 분석까지 완료가 가능하다. 다만, VISSIM에 대한 환경변수 설정은 변경하려면 PCAM 모듈로 VISSIM을 시작한 뒤에 변경해주면 된다.

Fig 5.

VISSIM & SSAM Program Interface

2) 개발 프로세스

VISSIM & SSAM 연계 모듈은 VISSIM 네트워크 파일부터 SSAM 분석결과까지 사용자가 분석하고자 설정하는 조건의 파라메타 입력값을 통해 진행된다. 교통량 및 기하구조에 대해 VISSIM에서 기존에 사용자가 구축한 환경에 대한 설정값들은 변동을 하지 않는다. 구축한 환경에서 프로세스의 단순화를 위한 파일디렉터리 설정 및 차량 이동궤적(.trj)파일에 대한 설정만을 변경한다. COM을 통해 VISSIM과 SSAM에 대한 연동 진행 시 SSAM의 경우 실행파일로 호출한다. 이러한 의미는 기존에 SSAM 프로그램이 설치되어 있지 않더라도 모듈을 통해서 이용할 수 있다. SSAM 분석 진행 시 통계적 결과를 통해 개선된 네트워크에 대한 안전도를 측정할 수 있으며, 네트워크 차량 충돌 지점(Conflict Point)표출을 통해 상충위험 지역을 파악 할 수 있다. 전체 프로세스는 <그림 6>과 같으며, 연계를 통한 프로세스 진행으로써 효율적인 처리가 가능하다.

Fig 6.

VISSIM & SSAM Program Interface

기존에는 VISSIM에서 결과값인 차량 이동궤적(.trj)파일을 출력하기까지 파일 출력 형태 및 경로, 파라메타 등 많은 과정이 필요했다. 또한, 조사하고자 하는 네트워크 분석을 위해 가상환경 시뮬레이션프로그램 및 상충분석 프로그램 연관성에 대한 사전지식이 필요했다. 이러한 문제를 PCAM을 통해 연동성을 최대화 하여 단순히 모듈 하나로 실행부터 분석까지 완료할 수 있도록 구축하였다. 인터페이스를 단순화하기 위한 VISSIM COM 및 SSAM COM 과정의 모듈을 개발하며, 사용자가 기존에 사전지식이 없더라도 자동화를 통해 작업을 진행할 수 있도록 하였다. 또한 차량 이동궤적(.trj)파일에 대한 경로지정을 COM 인터페이스로 관리함에 따라 사용자가 결과파일에 대한 경로를 자동화로 관리할 수 있도록 개발하였다.

3) 분석 모듈

모듈로 진행하는 분석에 있어서 사용자가 분석하고자 하는 환경에 대한 VISSIM 네트워크 구축이 완성되었다는 가정하에 진행된다. 프로그램간 연동성을 VISSIM COM, SSAM COM을 통해 프로세스를 최소화 하는 것을 목적으로 하며, 프로그램 간 개별성을 유지하여 기존에 사용했던 사용자들이 원하는 조건으로 분석이 가능하도록 개발하였다.

항만 내 위험상황 관련하여 네트워크에 대해 VISSIM & SSAM 평가를 하기 위해 <그림 7>과 같은 항만 충돌 분석 모델(PCAM; Port Conflict Analysis Model)모듈을 개발하였다.

Fig 7.

VISSIM & SSAM Conflict Analysis Linkage Program

파일선택 및 출력파일 경로에 대해 지정이 가능하며, 사용자가 원하는 기능을 진행할 수 있도록 4개의 버튼을 구성하였다. 입력파일의 경우 VISSIM 네트워크 파일(.inpx)로 입력받으며 실행파일에 대해 입력을 받지 않은 경우 오류창을 출력하도록 구축하였다. 출력파일의 경우 입력해주지 않는다면 기본파일 설정경로로 입력파일과 동일한 폴더에 저장된다.

4개의 기능 중 VISSIM 파일 읽기는 입력파일에 대해 VISSIM을 실행하도록 설정하였다. 사용자가 입력한 VISSIM을 실행시키며, 실행이 완료된 경우 시뮬레이션 시작은 VISSIM 모의실험 실행버튼으로 진행된다. 그리하여 시뮬레이션이 모두 종료된 후에는 차량 이동궤적(.trj)파일이 출력파일 경로에 생성되며 이에대해 SSAM 분석 버튼을 통하여 SSAM이 실행된다.

<그림8>은 프로세스 단순화 과정을 위한 환경설정 자동화이다. <그림 8>과 같이 VISSIM COM을 통해 VISSIM 시뮬레이션 결과값인 차량 이동궤적(.trj)파일 생성 설정을 사용자가 입력한 입력파일 경로로 자동으로 해준다. 대량화 네트워크 분석 진행 시 많은 네트워크들에 대해서 하나씩 모두 환경설정 값을 지정해주어야 한다. 이러한 상황을 방지하고자 자동화를 통해 네트워크 분석 시 작업부하량을 낮춘다. 자동화를 통한 설정관리는 자료 관리도 용이하게 된다. 모든 파일에 대한 같은 설정값을 지정해줌으로써 비교분석 시 다른 조건하에 이루어지지 않기에 신뢰성 있는 통계자료가 산출된다. 작업부하량에 대한 감소량으로 대량화 파일에 대한 예상 분석 소요시간도 낮춰진다.

Fig 8.

Automatically Set Property Values within VISSIM

SSAM 분석 버튼을 통해 SSAM 3.0이 실행된다. VISSIM 시뮬레이션 결과값인 차량 이동궤적(.trj)파일을 <그림9>와 같이 SSAM 분석 파일로 선정한 뒤 원하는 조건 TTC 및 PET 등 파라메타를 설정한다. 파일 디렉터리 기본값을 설정해주었기에 SSAM 분석 시 파일 디렉터리에 대한 값은 이미 지정되어있다. 대량화 분석을 위하여 파일을 선택할 경우 파일에 대한 분석이 시작된다. 파일 이동성에 대한 효율성을 높임으로써 작업시간단축 및 파일관리성에서 효율성이 높아진다.

Fig 9.

Set The .trj File SSAM Analysis Criteria

4-2 성능 검증

개발된 모듈 PCAM을 대상으로 VISSIM과 SSAM 두 프로그램을 별도로 운영하던 기존 방식과 성능에 대한 비교검증을 진행하였다.

<표 1>과 같은 비교표 결과값이 도출되었다. 두 프로그램간에 연동성을 개발함에 따라서 프로그램 이용자간에 많은 차이점이 발생하였다.

Table 1.

PCAM, Traditional Performance Verification Comparison Table

실험환경 환경변수설정인 Changes of parameters에 대해서는 기존에 하나씩 지정해줘야 하는 환경에서 PCAM 모듈을 통해 진행 시 자동으로 설정해준다는 차이점이 발생하였다. 환경변수설정이라고 해서 네트워크의 교통량 및 기하구조에 대해 변경하는 것이 아닌 출력파일 경로 및 출력파일형태지정에 대해서 설정값을 변경해주는 것으로 차이점은 존재하지 않는다.

연계분석 구동 설정 부분인 Combination analysis에서 기존에 VISSIM을 통해 시뮬레이션 진행 후 결과에 대한 SSAM 프로그램 실행을 해야하는 환경에서 자동으로 연동되어 실행될 수 있다는 점을 표현한다. 연동성이 추가되었기에 기존방식보다 신속하게 분석을 진행할 수 있다.

자료 관리 용이성인 Easiness of data로는 입력파일 및 출력파일에 대한 디렉터리 설정을 통해 관리 일원화가 가능해졌다. 분리된 네트워크 파일에 대해 결과값을 통일된 디렉터리로 지정이 가능하므로 SSAM 분석 시 디렉터리 설정을 따로 해줄 필요가 없어졌다.

유사 실험분석 적용성인 Applicability of analysis는 하나의 네트워크에 대해 교통량, 기하구조 및 차종에 대한 변화를 주었을 때 이에 대한 비교분석이 용이하다. 같은 환경에 대한 하나의 변수를 생성하였을 때 이에 대한 신속한 분석이 가능하다는 장점이다. 기존에는 하나의 변수에 대해 변화를 진행할 경우 새로이 처음부터 진행하는 경우가 다수였다. PCAM의 경우 같은 네트워크에 대해 환경변수 값을 변경해준 다음 VISSIM 시뮬레이션을 진행할 경우 결과 파일에 대한 분석이 바로 가능하다.

다중 복합 분석 용이성인 Multiple runs는 대량 네트워크에 대한 분석 진행 시 파일 관리 용이성과 더불어 관리가 수월해지는 점을 의미한다. 대량의 네트워크에 대해서 환경변수에 대한 설정값들을 하나씩 변경해 주더라도 입력파일 및 출력파일에 대한 경로 기본값을 설정해주었으므로 자동으로 자료 관리가 진행되며 신속한 분석이 가능하다.

예상 분석 소요시간인 Run time expected의 경우는 위에서 언급한 제안방식들의 종합이라고 할 수 있다. VISSIM부터 SSAM 분석 진행까지 프로세스의 자동화 및 연동성이 발생함에 따라 사용자의 예상 분석 소요시간은 짧아질 것이다. 이는 대량 네트워크 및 다중 복합 분석을 시행할 경우 작업시간의 차이가 더 많이 발생할 것으로 사료된다.

Ⅴ. 결론

본 연구에서는 항만 내 교통안전에 대한 진단 모듈을 개발하였다. 국내에서 상용되고 있는 미시적 교통시뮬레이션 프로그램인 VISSIM과 대리 안전 평가 모델(SSAM) 간 연계 모듈을 개발하였으며, 항만 내 위험상황 관련 평가 방안 모듈을 보다 편리하게 이용할 수 있도록 개발하였다. 기존에 상용화 되어 있는 프로그램들의 연동성을 개발함으로써 많은 사용자들의 이용성이 더욱 더 증대될 것으로 사료된다. 사용한 플랫폼 Visual Studio .NET은 프로그램 이식성을 위하여 Form 형태의 실행파일(.exe 파일)로 진행함에 따라서 사용자가 편리하게 진행할 수 있을 것으로 사료된다.

개발한 모듈에 대한 기존방식인 VISSIM과 SSAM을 분리된 프로그램으로 사용하였을 경우에 대해서 비교분석도 진행하였다. 모듈의 연동성이 추가됨에 따라서 발생한 이점들에 대해서 비교분석을 진행하였다. 항만의 경우 시거확보 불가능, 중장비 이동장비 및 환경요인 등 많은 변수가 존재한다. 그렇기에 다양한 변수를 조금 더 신속하게 분석을 진행할 수 있도록 신속함을 개발하는 환경을 중점으로 연구를 진행하였다. 이를 통해, 다양한 환경조건하에 많은 안전조건들에 대한 변화를 시도함에 따라서 항만 내 교통안전이 증진할 것으로 사료된다. 또한, 차량 상충횟수를 기반으로 한 교통사고 감소 여부에 대한 진단이 가능하기에 교통사고 감소율이 항만 내 교통안전에 해결책의 지표로 활용할 수 있음을 알 수 있었다.

분석에 사용한 결과값은 실제값이 아닌 시뮬레이션 교통사고 발생 건수로 예측한 지표로써 추후 실제 교통사고 발생 건수를 통한 데이터 신뢰성 확보가 필요한 부분이다. 교통사고 발생 시 차량 , 기하구조, 환경구성요소 및 교통운영 체계에 대한 연계성을 고려한 분석이 가능하게 진행하여 데이터에 대한 신뢰성 확보가 가능하도록 기대한다.

Acknowledgments

이 논문은 2020년 해양수산부 재원으로 해양수산과학기술진흥원의 지원을 받아 수행된 연구임(항만자원 위기예측 및 스마트 안전관리기술 개발)

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