• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.5
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• pp.131-144
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• 2002

도로의 그룹핑(Grouping)이란 도고 계획, 설계, 관리, 조사 계획 및 정비 방침 등을 세우기 위해 유사한 성격의 도로 구간을 군집화하는 방법이다. 기존에 일반적으로 적용되고 있는 도로 그룹핑 방법은 그룹 수를 미리 지정함으써 분석가의 주관적 판단이 개입되었고, 그룹핑 변수 선정에 대한 근거가 부족하였다. 이에 본 연구에서는 기존에 일반적으로 적용되고 있는 도로 그룹핑 방법을 개선하여 새로운 방법론을 제시하였다. 또한 새로 제시된 방법론의 검증을 위해 도로 교통량 통계연보에서 제공하고 있는 일반국도의 2000년 294개 상시조사 지전의 교통량 자료를 이용하여 분석하였다. 연구 결과 기존의 월, 요일 변동계수만을 적용한 그룹핑 방법보다는 기타 교통지표(AADT, $\Sigma$K1000(K값의 상위 1000번 순위까지의 누적 값), 중차량 비율, 주야율)를 동시에 적용할 때 좀 더 효율적이면서 세부적으로 분류됨을 알 수 있었다. 또한 기타 교통지표론 적당한 그룹핑 결과로는 5그룹의 국도 기능 분류가 가능함을 알 수 있었다. 그 결과 기존의 소재지역과 기능에 따른 국토의 구분을 지방 산업도로 그룹, 지역 간선도로 그룹, 대도시 주변형 도로 그룹, 중소도시 주변형 및 관광도로 그룹, 관광도로 그룹으로 분류할 수 있었다. 본 연구에서의 도로 그룹핑 결과에 각 지역특성을 추가하여 분석한다면 도로의 계획, 선계, 관리 등에 매우 유용한 자료로 활용되리라 예상한다. 또한 본 연구의 결과를 이용하면 좀 더 효율적으로 설계시간계수 선정, 전역 조사 지점의 AADT추정, 상시 교통량 조사 자료의 누락 데이터 보정 및 교통량 조사의 스케줄링에 많이 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.24 no.6 s.92
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• pp.33-43
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• 2006

This research is to the selection of optimal probability distribution as well as the estimation for design hourly factor in consideration of traffic characteristic, such as road function, lane number and AADT. To accomplish the objectives, we are applied to various probability distribution using traffic data that observed at permanent traffic count points in 2005. The parameters or the selected 14 probability distribution were estimated based on the method of maximum likelihood and the validity condition of the estimated parameter The goodness-of-fit test, such as chi-square test. was performed as well as the estimation of design hourly factor. As a result, An appropriate distributions of each case were selected : Pearson V for two lane of rural roads, LogLogistic for the four lane of rural roads, LogLogistic for the urban roads, Extreme value for recreation roads. And optimal K factor are as following : $0.1{\sim}0.2 $ for two lane of rural roads, $0.09{\sim}0.14$ for the four lane of rural roads. $0.07{\sim}0.13$ for the urban roads, $0.1{\sim}0.2$ for recreation roads.