통행시간가치는 교통시설 투자사업 시 통행시간 절감효과를 화폐단위로 환산하여 사업의 타당성을 판단하는데 있어 그 중요성이 매우 크다. 또한, 통행시간가치는 도로이용자가 유료도로를 이용할 때의 통행시간단축을 위해 어느 정도의 비용을 지불할 의사가 있는지를 나타내는 지표로서 장래수요예측 시 유료도로의 통행량 예측을 가능하게 한다. 현재 타당성조사 등 수요예측 시에 적용하는 통행시간가치는 기존에 추정한 목적별 시간가치를 이용하여 해당 지역의 전일 통행목적을 업무통행 및 비업무통행으로 구분한 후 이 비율에 따라 수단별 시간가치를 추정하고 있다. 하지만 실제로 시간대에 따라 통행목적의 비율이 상이하기 때문에 시간대별 통행시간가치가 달라짐에도 불구하고 일률적인 통행시간가치를 적용하여 이에 따른 장래 유료도로 이용 패턴 및 편익산정에 왜곡이 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 우선 분석시간대를 오전첨두, 오후첨두, 업무시간 비첨두 및 기타 비첨두시간으로 분류한 후 서울시 가구통행실태조사를 이용하여 화물차를 제외한 승용차, 버스 이용자의 시간대별 통행목적 비율을 분석하여 이를 이용하여 시간대별 통행시간가치를 추정하였다. 추정한 시간대별 통행시간 가치를 이용하여 서울 도심부에 대한 사례연구를 실시하였고 그 결과 시간대별 시간가치를 적용하였을 때, 기존 값을 적용했을 때에 비해 유료도로 연간수입이 약 25억원이 적게 산정되었고, 통행시간 절감편익 역시 기존 값을 적용했을 때에 비해 약 10억원이 적게 추정되어, 기존 전일평균 시간가치를 적용하였을 때 유료도로 이용과 편익이 과다추정되는 경향이 있다고 판단된다.
이 논문은 통행선택행위를 간접효용함수 대신 체감비용을 비교하는 평가방법을 제시하였다. 체감비용 비교방법은 가계생산이론을 통행자가 통행비용과 시간 등 정량적 요소와 함께 안락성과 안전성 등 정량적 요소를 동시에 고려하는 경우에 적용하여 도출되었다. 이 분석에서는 통행행위가 통행목적 달성과 함께 여러 정성적 요소를 동시에 산출하는 과정을 기술하는 특수한 형태의 동차 공동생산함수를 고안하여 이용하였다. 통행대안별 체감비용은 금전적인 통행비용에 시간가치 중에서 정량적 요소에 대해 통행자가 느끼는 기회비용을 제한 값을 합하여 산출하였다. 이러한 체감비용은 통계적 측정가능조건을 충족시킬뿐더러 통행선택행위를 보다 합리적으로 설명할 수 있어, 통행선택에 대한 통계분석에서 간접효용함수에 비해 통계측정 대상으로서 보다 우수하다.
지능형교통체계의 핵심적인 부분으로써 첨단교통정보체계가 제 역할을 효율적으로 수행하기 위해서는 실시간으로 교통정보제공을 위해 도로에 설치된 각종 정보수집체계들로부터 수집된 정보를 적절히 처리하여 정확하고 신속하게 통행시간 변화를 파악하고 산출하는 것은 무엇보다도 중요하다. 현재 구간통행시간은 Beacon, GPS, AVI 등을 이용한 구간검지체계나 Loop 검지기, 영상검지기, RTMS 등을 이용한 지점검지체계로부터 산출$\cdot$추정되어진다. 구간검지기체계로부터 산출되는 통행시간은 정확하나 이미 정보제공 구간을 통과한 차량에 의해 산출되기 때문에 실시간 정보제공을 위한 수단으로서는 한계가 있다. 또한 동시간대 지점검지기 자료를 이용하여 추정되는 통행시간은 산출방법에 따라서 그 정확도가 크게 달라지며 각 구간에 존재하는 다른 차량의 교통특성에 의해 산출되기 때문에 실제 통행시간값과 차이가 발생 한다. 본 연구에서는 지점별 검지기자료와 구간통행시간의 관계를 고려하여 신경망을 이용한 통행시간추정방법을 제시하였다. 입력변수에 따라 분류된 모형을 남산1호터널구간의 검지기 데이터와 AVI 자료를 이용하여 통행시간을 추정해본 결과 지체발생시간대 90$\%$ 이상이 5$\~$15분 이내로 수렴하였으며 시간에 따른 추정 통행시간의 변화가 전반적으로 실제통행시간과 비슷한 추세를 보였다. 또한 기존에 발생하던 정보제공시점의 시간처짐 현상 및 뒤늦게 발생하던 지체발생 및 해소가 완화되었다.
본 연구는 도로의 실시간 교통정보를 이용하여 법정허용속도로 이동하는 시간과 실제속도로 이동하는 시간의 비율인 지연계수를 산정하였다. 연구의 대상지는 우리나라의 수도인 서울을 대상으로 하였다. 도로망의 실제 이용 속도는 대부분 최대속도보다 낮은 속도로 이용되는 것으로 조사되었으며, 이용 속도가 가장 낮은 시간은 출퇴근 시간대로 조사되었다. 조사된 출퇴근 시간대의 이용속도를 기반으로 접근성 분석을 수행한 결과 평균 37.94분이 소요되는 것으로 분석되었으며, 법정허용 속도에서는 15.70분으로 분석되어 약 2.4배 가량 과소평가되고 있는 것으로 나타났다. 이를 법정허용속도에 의한 접근성과 실제 이용속도 접근성 비율을 지연계수라 정의하고 분석을 수행한 결과 서울시의 지연계수는 2.44로 분석되었다. 행정구역별로 지연계수를 분석한 결과 한강을 중심으로 북쪽이 높고 남쪽이 상대적으로 낮은 지연계수를 보이는 것으로 분석되었다. 이를 도로밀도에 따른 통행량으로 비교한 결과 도로밀도에 따른 통행량이 증가할수록 지연계수가 감소하는 것으로 나타났다. 이는 통행량이 많다고 하여 반드시 이동시간이 증가하지 않는 것으로 볼 수 있으며, 이동시간의 증가를 유발하는 인자를 파악하기 위해서 향후에는 도로체계의 형상, 도로 폭, 신호체계 등 고도화된 정보를 기반으로 파악해야 할 것으로 보여진다.
기존 실시간 신호제어시스템의 루프검지기 기반 수집체계의 한계를 극복하기 위해 실시간 택시 GPS 데이터를 신호제어에 활용할 수 있는 방안에 대한 연구의 일환으로, 본 논문은 2016년 발표한 링크평균통행시간과 대기차량길이의 추정 모형과 교통상황 판단 알고리즘에 대해 평과와 개선을 수행하였다. 링크평균통행시간은 연동그룹과 비연동그룹을 고려하여 평균통행시간을 고도화하였고, 대기차량길이는 교통상황을 고려하여 추정모형을 고도화 하였다. 링크평균통행시간의 정확도는 약 95%, 대기차량길이의 정확도는 약 85%로 분석되었다. 교통상황판단 알고리즘은 정확도가 향상된 통행속도와 대기차량길이를 반영하였다. 반영된 지표들의 변동을 줄이고 교통상황의 추세를 판단하기 위해 평활화를 수행하였으며, 과포화 상황 판단 기준에 통과주기를 반영하여 알고리즘을 고도화하였다.
The important issue for intra-city vehicle scheduling is to measure and store actual vehicle travel speeds between customer locations. Travel speeds(and times) in nearly all metropolitan areas change drastically during the day because of congestion in certain parts of the city road network. We propose three models for estimating departure time-dependent travel speeds between locations that relieve much burden for the data collection and computer storage requirements. Two of the three models use a least squares method and the rest one employs a neural network trained with the back-propagation rule. On a real-world study using the travel speed data collected in Seoul, we found out that the neural network model is more accurate than the other two models.
로짓모형은 선택대안에 대한 확률 계산이 용이하고, 설명변수의 파라메타 추정이 용이하기 때문에 교통 수단 선택모형으로 널리 쓰여지고 있다. 그러나 이러한 로짓모형은 수단선택 효용함수의 오차항 분포가 선택 대안간에 독립적이고, 그 분산이 동일하다는(IID:Independent and Identically Distributed)가정을 내포한다. 본 연구는 수단선택 효용오차의 분산이 수단간에 동일하다는 가정을 완화시키는 이분산 로짓모형 추정에 관한 연구이다. 수단선택 효용오차항의 동분산성을 극복함으로써 보다 현실적인 통행자의 수단선택행태를 반영하는 로짓모형을 추정하는데 본 연구의 목적이 있다. 이를 위해 로짓모형 오차항의 분산과 직접적인 관련이 있는 규모인자(scale factor)를 도입하였다. 이는 대중 교통과 승용차의 통행시간차이에 따른 이분산성을 고려하도록 정의되었으며, 이를 통행시간 파라메타 추정에 활용하였다. 본 연구에서 개발된 이분산 로짓모형의 추정 결과. 통행자의 통행시간이 증가하면서 대중교통수단과 승용차의 통행시간차이가 동일하더라도 통행자의 대중교통 수단선택확률이 차이를 보임으로 현실적인 통행자의 수단선택 행태를 반영하는 것으로 판명되었다.
절약된 통행시간의 가치는 교통시설투자의 가장 중요한 편익이기 때문에, 우리나라를 비롯한 여러 나라에서 시간가치의 추정을 위한 많은 연구가 이루어졌으며, 통행수단선택모형을 이용한 연구가 주를 이루었다. 본 연구에서는 기존의 연구에서 전혀 시도되지 않았던 새로운 모형, 법규준수선택모형, 을 적용하여 통행시간가치를 추정하고자 시도하였다. 본 연구의 목적을 위하여 조건부가치측정법을 응용한 설문조사를 행하였고, 설문조사 결과와 법규준수선택모형을 이용하여, 통근자들의 통행시간가치를 추정하였으며, 결과는 선행된 연구결과와 일관성이 있음을 알 수 있다.
교통정보서비스에서 정확한 통행량과 통행속도를 산출하기 위해서는 기본적으로 제공되는 GPS 데이터의 품질이 보장되어야 한다. 그렇지만, 통신비용의 문제로 인하여 GPS 데이터를 제공하는 Probe 차량으로부터 제한된 GPS 데이터가 제공이 된다면 정확한 정보를 제공하기 어렵다. 본 논문에서는 제한된 GPS 데이터로 인하여 손실되는 링크들을 위상정보와 결합시켜 복원시킨 후, 통행 속도를 산출하는 알고리즘을 개발하였다. 이를 적용한 S시의 T 교통정보서비스는 이전보다 더 정확한 통행량 및 통행 속도를 시민들에게 제공할 수 있게 되었다.
하도구간의 도달시간은 일정 구간별로 하도길이를 홍수가 하류로 유하하는 평균유속으로 나눔으로써 산정 할 수 있으며, 유역추적법에 의한 홍수량 산정 시 필요한 저류상수 등과 매우 밀접한 관계를 가지고 있다. 이러한 도달시간을 산정 할 수 있는 경험공식이 많이 제시되고 있으나 경험공식별로 계산된 도달시간은 일반적으로 큰 편차를 나타내고 있다. 본 연구에서는 100개 이상 하천의 확률홍수량에 대한 수면곡선계산 자료에서 구간별 하도의 평균경사와 평균유속을 수집하였다. 이러한 평균경사와 평균유속과의 관계를 회귀분석한 결과를 살펴보면 동일한 평균경사에서도 평균유속이 많이 산포 되어 있음을 알 수 있으며 이는 지역별 확률강우량의 차이와 하천별 유역면적의 차이 등에 기인한다. 따라서, 지역별 확률강우량의 차이와 하천별 유역면적의 차이에 대한 영향을 제거하는 방법을 개발하여 일반화된 평균경사-평균유속 관계를 제시하였다. 이에 따라 하천종단에서 구간별 평균경사를 산정하면 일반화된 평균경시-평균유속의 관계를 사용하여 일반화된 평균유속을 산정 할 수 있으며, 이를 지역별 확률강우량의 차이와 하천별 유역면적의 차이에 대하여 보정하여 대상하천에 대한 평균유속을 산정하고 이를 이용하여 도달시간을 산정 하게된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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