셀 전이 모델 (Cell Transmission Model, CTM)

1. 셀 전이 모델의 개념과 이론적 배경

셀 전이 모델(Cell Transmission Model, CTM)은 도로 위의 교통 흐름을 이산적인 셀(cell) 단위로 나누어 시간과 공간을 격자화하고, 각 셀 내 차량의 흐름을 물리적으로 계산하는 교통 시뮬레이션 모델이다. 이 모델은 실제 도로의 연속적인 교통 흐름을 근사적으로 계산할 수 있도록 구성되어 있으며, 거시적 교통 흐름 이론을 기반으로 하면서도 컴퓨터 시뮬레이션에 적합한 구조를 갖춘 것이 가장 큰 특징이다. 특히 CTM은 LWR(Lighthill–Whitham–Richards) 모델이라는 연속적인 편미분 방정식 기반의 이론을 이산화하여 실제 분석에 적용할 수 있도록 재구성한 형태다.

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2. 셀 구조를 활용한 이산적 교통 흐름 모델링

CTM의 기본 개념은 도로를 일정 간격의 셀로 분할하고, 각 셀에 존재할 수 있는 차량 수를 시간 단위로 계산하여 차량이 셀 간에 이동하는 방식을 추적하는 것이다. 셀은 마치 수도관의 관로처럼 연속되어 있으며, 각 셀마다 최대 저장 용량, 유입 가능량, 유출 가능량 등이 정의된다. 시간 단위마다 각 셀에서 앞 셀로 이동할 수 있는 차량 수는 셀의 용량과 앞 셀의 수용 가능량에 의해 결정되며, 이는 마치 물이 파이프를 타고 흐르듯 계산된다. 이러한 방식은 연속적인 수치 계산이 아닌 이산적 방식이므로, 컴퓨터로 대규모 도로망을 빠르게 시뮬레이션할 수 있게 해준다.

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3. 주요 구성 요소와 교통 변수의 통합

CTM의 구조는 셀 단위의 흐름을 계산함에 있어 교통의 기본적인 세 가지 변수 [ 교통 밀도(density), 교통류(flow), 평균 속도(speed) ] 를 동시에 고려할 수 있게 한다. 각 셀은 고정된 길이를 가지고 있으며, 해당 셀에 수용 가능한 최대 차량 수(용량), 실제 수용 차량 수(밀도), 그리고 유입/유출 차량 수를 추적하게 된다. 기본적으로 셀 간 이동은 “유출 가능량”과 “수용 가능량”이라는 두 가지 제약 조건을 기반으로 계산되며, 이로 인해 실제 교통 흐름에서 발생하는 병목현상, 정체, 그리고 파급효과(backward propagation of congestion) 등을 자연스럽게 모델링할 수 있다. 이처럼 CTM은 실제 도로에서 관찰되는 다양한 현상을 잘 재현할 수 있다는 점에서 매우 효과적인 도구로 평가받는다.

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4. 다양한 확장 모델과 복잡한 네트워크 적용

셀 전이 모델은 다양한 확장 모델로 발전되어 왔다. 예를 들어 램프 제어, 신호 교차로, 다차로 시스템, 버스 전용차로 등의 요소를 반영하기 위해 다중 링크 CTM(Multi-Link CTM), 신호제어 CTM(Signalized CTM), 병합·분기 셀(Merge-Diverge Cell) 등이 연구되어 왔다. 이 확장 모델들은 실제 도시 내 복잡한 교통 네트워크에서 발생하는 다양한 경로 선택, 통행량 분배, 신호 주기 변화 등 비선형적인 요소들을 포괄적으로 설명하고자 한다. 특히 이러한 CTM 확장 모델들은 교통 운영 정책의 효과를 시뮬레이션하고 예측하는 데 강력한 도구가 되며, 교통 시뮬레이션 소프트웨어에서도 자주 응용된다.

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5. CTM의 실용성과 정책 응용 가능성

CTM의 응용 범위는 매우 넓다. 도로의 정체 예측, 혼잡 구간 시뮬레이션, 교통 수요 예측, 교차로 운영 최적화, 신호 주기 설정, 긴급차량 통행 우선 전략 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 최근에는 인공지능 및 기계학습 기술과 CTM을 결합하여 데이터 기반 셀 전이 모델(Data-driven CTM)을 구현하려는 연구도 활발하다. 이 모델은 실시간 교통 데이터를 입력값으로 활용하여 셀 내의 교통 상태를 자동으로 업데이트하고, 정체 발생을 미리 예측하거나 대체 경로를 제시할 수 있는 능력을 제공한다. 또한 디지털 트윈 기반 도시 시뮬레이션에서 핵심 교통모듈로 사용되며, 실시간 도시 운영에도 점점 더 중요한 역할을 하고 있다.

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6. 미래 교통 시스템 속 CTM의 역할

결론적으로, 셀 전이 모델은 단순한 이론 모델이 아니라 실제 도시 교통의 복잡한 흐름을 정밀하게 모사하고 분석할 수 있는 실용적인 도구로 자리매김하고 있다. 다양한 도로 형태, 운영 조건, 정책 변수 등을 유연하게 반영할 수 있는 구조를 갖추고 있어 정책 평가, 시뮬레이션, 예측, 최적화에 폭넓게 활용되고 있으며, 특히 교통 정책 결정자의 의사결정 기반 시스템(Decision Support System)으로서의 가치를 높이고 있다. 미래에는 CTM이 자율주행차 네트워크, V2X 통신 기반 교통체계, 스마트시티 교통 인프라의 핵심 분석 도구로 진화할 가능성이 크며, 지속적으로 데이터 정밀도와 연산 효율을 개선하면서 도시 교통 운영의 핵심 기술로 활용될 것이다.