Until all vehicles are equipped with autonomous driving technology, there will inevitably be mixed traffic conditions that consist of autonomous vehicles (AVs) and manual vehicles (MVs). Interactions between AVs and MVs have a negative impact on traffic flow. Cloverleaf interchanges (ICs) have a high potential to cause traffic accidents owing to merging and diverging. Analyzing the driving safety of cloverleaf ICs in mixed traffic flows is an essential element of proactive traffic management to prevent accidents. This study proposes a comprehensive simulation approach that integrates driving simulation (DS) and traffic simulation (TS) to effectively analyze vehicle interactions between AVs and MVs. The purpose of this study is to identify hazardous road spots for a freeway cloverleaf IC by integrating DS and TS in mixed traffic flow. The driving behavior data of MVs collected through a DS were used to implement vehicle maneuvering based on an intelligent driver model in the TS. The driving behavior of the AVs was implemented using the VISSIM parameters of the AVs presented in the CoEXist project. Additionally, the market penetration rate of AVs, ranging from 10% to 90% in 10% increments, was considered in the analysis. Deceleration rate to avoid crashes was adopted as the evaluation indicator, and pinpointing hazardous spot technique was used to derive hazardous road spots for the cloverleaf IC. The most hazardous road spot was identified in the deceleration lane where greater speed changes were observed. Hazardous road spots moved downstream within the deceleration lane as traffic volumes increased based on level of service. The number of AVs decelerating stably increased as traffic increased, thereby improving the safety of the deceleration lane. These results can be used to determine the critical point of warning information provision for preventing accidents when introducing AVs.

저탄소 녹색성장 기본법에서 명시한 ‘대중교통과 자전거 이용 활성화’를 위하여, 국내 여러 지자체에서 공공자전거 사업을 시행하였 으며, 자전거 이용자 수가 많이 증가하였다. 현재 국내에서 규정하는 자전거의 통행방식은 간접좌회전(hook turn) 방식으로, 증가된 자 전거교통량이 횡단보도를 통해 좌회전 통행 시 상충 가능성이 증가할 수 있다. 또한 자율주행차량의 혼재교통상황을 고려하여, 자전거 가 차량과 함께 통행할 시 안전성을 보장받을 수 있는지 혼재교통류에 적합한 통행방식을 연구할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 혼재교통환경에서 자전거 이용자가 안전하고 운영성 높은 방식으로 통행할 수 있도록 4가지 자전거 좌회전 통행방식을 적용하고, 자 율주행차량 점유율에 따른 적합한 통행방식을 제시하고자 한다. Hook-turn 방식을 기본 시나리오로 하여, 자전거 우선 신호를 도입한 bike box, 일반 bike box, 자전거 전용 신호를 도입한 narrow lane 시나리오를 비교하였다. bike box의 크기가 분석 결과에 큰 영향을 미 치는 요인이 될 수 있으므로, 5m 폭의 크기로 고정하였다. 시뮬레이션 환경에서 첨두시와 비 첨두시 교통량을 적용하여 분석하였으며, 안전성 평가지표로 CPI(Crash Potential Index)과 운영성 평가지표로 지체시간(Delay time)을 활용하여 결과를 비교하였다. hook turn시나 리오는 사고 발생 위험도가 작으며, 자전거 전용 신호가 적용된 narrow lane과 일반 bike box에서 사고 발생 위험도가 높게 나타났다. 또한 자전거 전용 신호를 적용한 bike box를 도입한 시나리오에서 운영성 측면에서 지체가 작게 나타났으며, 자율주행차량 점유율이 증가할 시 차간거리를 고려함에 따라 교통류 안전성도 향상되는 것으로 나타났다. 향후 자율주행차량 혼재 교통류를 고려하여 자전거 좌회전 통행방식을 자전거 우선 신호를 적용한 bike box 방식으로 규정한다면, 접근로별 50대 미만/시의 자전거 교통량이 관측되는 신 호교차로에서 안전성과 운영성이 향상되는 효과를 확인할 수 있다.