VISSIM과 TRANSYT-7F를 이용한 교차로 분석

목차

1. 서론
1) 연구방법

2. 분석 교차로
1) 교차로 별 주기와 green time 결정
2) 교차로별 배분 형태
3) 교차로 별 링크 번호
4) 기초 현시
5) 교차로의 교통량

3. VISSIM을 이용한 기존 교차로 시뮬레이션
1) Network 구현
2) 현시 입력
3) VISSIM 시뮬레이션 결과

4. TRANSYT-7F를 이용한 기존 교차로 시뮬레이션
1) 카드 입력
2) 차로당 saturation flow rate
3) T7F의 시뮬레이션 결과

5. T7F optimization 설정
1) 카드 설정
2) T7F Optimization 결과

6. VISSIM에 T7F에서 최적화된 현시 적용

7. VISSIM에서의 현시 최적화 결과값
1) Network Performance
2) Data Collection

8. 비교 분석
1) VISSIM의 시뮬레이션 결과와 최적화 결과 비교
2) T7F의 시뮬레이션 결과와 최적화 결과 비교

9. 결론

본문내용

서론
본 보고서의 목적은 임의의 교차로를 방향별로 분류하고 현시와 교통량을 분석한 뒤 VISSIM을 이용하여 다양한 MOE를 도출하고 TRANSYT-7F를 이용하여 기존에 사용한 주기와 현시를 최적화함으로써 VISSIM와 TRANSYT-7F에서의 MOE 변화의 정도를 알아보는 것을 목적으로 한다.

결론
VISSIM에서의 시뮬레이션한 결과와 T7F를 이용해 최적 주기와 현시를 도출해서 그 자료를 입력한 VISSIM의 결과에서 Network Performance의 STOP수만 감소하였을 뿐 나머지 MOE에서는 모두 증가하는 결과를 보였다. 이는 VISSIM의 Network내 교통량이 교차로가 처리할 수 있는 교통량 보다 많기 때문이라 생각된다. 그렇기 때문에 늘어난 차량으로 인한 Delay time의 증가도 생기는 것이다. 하지만 최적화 이후 각 Link에서 수집한 Data Collection에서의 자료값을 비교해 보면 Number Vehicle과 Queue delay time은 대부분 줄어드는 양상을 보였고 Speed는 증가하는 양상을 보였다. 따라서 교차로 내 교통개선을 위해서는 차선을 증가시키거나 주기를 줄여줌으로써 좀 더 개선시킬 수 있을 거라 생각된다.
T7F에서의 시뮬레이션한 결과와 최적화을 한 결과에서는 MOE의 값 모두 향상되었음을 알 수 있다.
T7F와 VISSIM에서의 최적화에 대한 차이는 각각의 단위에서의 차이와 교차로를 정의할 때 각각의 프로그램상의 정의 차이에서 비롯되었다고 볼 수 있다.

참고 자료

없음