Abstract
This study shows how to estimate the design hour factor when the counting stations don't have all of the hourly volumes such as in a coverage survey. A coverage survey records traffic volume from 1 to 5 times in a year so it lacks the detailed information to calculate the design hour factor. This study used the traffic volumes of permanent surveys to estimate the design hour factor in coverage surveys using correlation and regression analysis. A total 7 independent variables are used : the coefficient of variance of hourly volume, standard deviation of hourly volume, peak hour volume, AADT, heavy traffic volume proprotion, day time traffic volume proportion and D factor. All of variables are plotted on a curve, so it must use non-linear regression to analyze the data. As a result the coefficient of determination and MAE are good at logarith model using AADT.
본 연구에서는 전체 시간대별 교통량을 관측하지 못하여 설계시간교통량을 구할 수 없는 지점에 대하여 설계시간계수를 추정하는 방법에 대하여 분석하였다. 수시조사는 연 1~5회 조사되며, 이러한 지점에서는 설계시간교통량을 구할 수 없어 설계시간계수를 구할 수 없다. 분석을 위하여 2006년 일반국도 상시조사 지점의 시간대별 교통량을 이용하여 분석하였다. 설계시간계수를 추정하기 위하여 시간대별 교통량의 변동을 반영하는 시간대별 교통량의 변동계수(Coefficient of Variance), 시간대별 교통량의 표준편차, 첨두시간교통량(peak hour volume)과 도로의 특성을 파악할 수 있는 중차량비율, 주야율, AADT와 중방향계수 등의 변수를 독립변수로 하여 각 변수들과 설계시간계수와의 상관분석 및 회귀분석을 이용하여 설계시간교통량을 추정하였다. 산점도를 통하여 독립변수와 종속변수의 관계를 분석한 결과 대부분의 변수들이 곡선의 형태를 띠는 것으로 나타나 선형회귀분석보다 곡선회귀분석이 더 적합한 것으로 나타났다. 곡선회귀분석으로 분석한 결과 AADT를 독립변수로 하여 분석한 대수모형이 결정계수가 가장 높은 것으로 나타났다.
