한국ITS학회 논문지 (The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems)

  • 제23권2호
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  • Pages.119-131
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  • 2024
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  • 1738-0774(pISSN)
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  • 2384-1729(eISSN)
한국ITS학회 (The Korea Institute of Intelligent Transport Systems)
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기종점통행량(O/D) 기반의 고속도로 통행실적 산정 방법론 연구

Methodology for Estimating Highway Traffic Performance Based on Origin/Destination Traffic Volume

  • 이호원 (계명대학교 도시계획 및 교통공학과) ;
  • 홍정열 (계명대학교 교통공학전공) ;
  • 최윤혁 (한국도로공사 도로교통연구원)
  • Howon Lee (Dept. of Transportation Eng., Kiemyung Univ.) ;
  • Jungyeol Hong (Dept. of Transportation Eng., Kiemyung Univ.) ;
  • Yoonhyuk Choi (Dept. of Transportation Research, Korea Expressway Corporation Research Institute)
  • 투고 : 2024.01.10
  • 심사 : 2024.02.26
  • 발행 : 2024.04.30
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초록

고속도로의 효율적 운영과 지속가능한 이동환경 제공을 위해 정확한 통행실적의 파악은 필수적이다. 그러나 인프라 및 기술적 제약, 추정을 통한 기존 연구방법의 한계, 통합 빅데이터 활용의 제약 등의 이유로 즉각적이고 정확한 고속도로 통행실적 산정에 어려움이 있다. 이에 본 연구는 자동요금징수시스템, 단거리전용통신 등으로부터 수집된 실시간 빅데이터를 활용하여 개별 차량의 고속도로 기종점통행량(Origin-Destination: OD) 및 주행거리를 분석하고 이를 기반으로 고속도로 통행실적을 산정하는 방법론의 틀을 제시하였다. 특히 데이터상 하나의 통행임에도 불구하고 분할된 통행으로 나타나는 데이터상 오류를 통행궤적 및 주행특성 진단을 통해 올바르게 연결함으로써 보다 신뢰성 있는 고속도로 통행 OD를 구축하고자 하였다. 연구 결과 개별 차량의 분할된 OD 통행이 20분 내 연속되는 경우 통행연결이 필요하며 통행연결, 주행거리 산정, 누락교통량 비율 보정, 비연계 구간 연계 과정을 거쳐 전국 고속도로의 일평균 통행실적은 248,624천대·km/일로 도출되었다. 이는 도로업무편람에서 제시하는 248,166천대·km/일과 비교 시 약 458천대·km/일이 높았다. 본 연구의 결과는 기존의 조사과정에서 누락된 통행실적의 보완가능성을 보여준다.

Understanding accurate traffic performance is crucial for ensuring efficient highway operation and providing a sustainable mobility environment. On the other hand, an immediate and precise estimation of highway traffic performance faces challenges because of infrastructure and technological constraints, data processing complexities, and limitations in using integrated big data. This paper introduces a framework for estimating traffic performance by analyzing real-time data sourced from toll collection systems and dedicated short-range communications used on highways. In particular, this study addresses the data errors arising from segmented information in data, influencing the individual travel trajectories of vehicles and establishing a more reliable Origin-Destination (OD) framework. The study revealed the necessity of trip linkage for accurate estimations when consecutive segments of individual vehicle travel within the OD occur within a 20-minute window. By linking these trip ODs, the daily average highway traffic performance for South Korea was estimated to be248,624 thousand vehicle kilometers per day. This value shows an increase of approximately 458 thousand vehicle kilometers per day compared to the 248,166 thousand vehicle kilometers per day reported in the highway operations manual. This outcome highlights the potential for supplementing previously omitted traffic performance data through the methodology proposed in this study.

키워드

과제정보

본 연구는 한국도로공사 도로교통연구원 "고속도로 수송 경쟁력 분석체계 구축 및 사례분석 연구" 지원으로 수행하였습니다.

참고문헌

  1. Fu, X., Yang, H., Liu, C., Wang, J. and Wang, Y.(2019), "A hybrid neural network for large-scale expressway network OD prediction based on toll data", Public Library of Science, vol. 14, no. 5, pp.1-15.
  2. Han, D. H., Kim, S. H., Park, J. J., Lee, J. H. and Kim, J. H.(2017), A Study on the Traffic Analysis Method Using Vehicle Trajectory Data, p.168.
  3. Jun, J. W.(2013), Closed Highway Traffic Prediction Method Using TCS Traffic Using TCS, Masters degree, Hanyang University, Korea.
  4. Jung, H. S.(2012), A study of data preprocessing algorithm using TCS/HI-PASS data, Masters degree, Korea University, Korea.
  5. Kang, U. J., Hong, J. Y. and Choi, Y. H.(2023), "Algorithm for Freight Transportation Performance Estimation on Expressway Using TCS and WIM Data", The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems, vol. 22, no. 3, pp.116-130. https://doi.org/10.12815/kits.2023.22.3.116
  6. Kim, J. J.(2001), Estimation of link volumes on the freeway using the TCS(toll collection system) data, Masters degree, Hanyang University, Korea.
  7. Kim, J. S.(2007), A Study on Demand Estimation of Leisure Trip through Highway TCS DATA at a Tourism destination, Mmasters degree, Kwandong University, Korea.
  8. Korea Railroad Research Institute(2017), Final Report on the Development of Batch Unloading Equipment Technology to Reduce Loading and Unloading Time for Cargo Vehicles, p.391.
  9. Ministry of Land, Infrastructure and Transport(2022), Road Work Manual, p.535.
  10. Park, W. S.(2008), Driving Characteristics Classification of TCS Data Based on Fuzzy c-means Clustering Algorithms, Masters degree, Kyungwon University, Korea.
  11. Shan, J. and Li, X. H.(2008), "Estimating the Highway Freight Origin-destination Matrix from Multi-source Data Based on Fuzzy Programming Theory", In 2008 International Workshop on Modelling, Simulation and Optimization, IEEE, pp.204-209.
  12. Shi, F., Bian, K. and Xie, K.(2016), "Vulnerability analysis of highway traffic networks using origin-destination tollgate data", In 2016 IEEE 19th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), IEEE, pp.1957-1963.
  13. Shin, S. J., Park, D. J., Choi, Y. H., Jung, S. Y., Heo, E. J. and Ha, D. I.(2013), "Estimation of Expressway O/D Matrices from TCS data by Using Video Survey Data for Vehicle Classification: Focused on Truck", The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems, vol. 12, no. 1, pp.136-146. https://doi.org/10.12815/kits.2013.12.1.136
  14. The Korea Expressway Corporation(2022), A Study on Establishing a Performance Evaluation of Highway Network System based on Mobility Big Data, p.287.