PURPOSES: This study has been conducted to determine a homogeneous segment and integration to improve the efficiency of short-term traffic count. We have also attempted to reduce the traffic monitoring budget. METHODS: Based on the statistical approach, a homogeneous segment in the same road section is determined. Statistical analysis using t-test, mean difference, and correlation coefficient are carried out for 10-year-long (2004-2013) short-term count traffic data and the MAPE of fresh data (2014) are evaluated. The correlation coefficient represents a trend in traffic count, while the mean difference and t-score represent an average traffic count. RESULTS : The statistical analysis suggests that the number of target segments varies with the criteria. The correlation coefficient of more than 30% of the adjacent segment is higher than 0.8. A mean difference of 36.2% and t-score of 19.5% for adjacent segments are below 20% and 2.8, respectively. According to the effectiveness analysis, the integration criteria of the mean difference have a higher effect as compared to the t-score criteria. Thus, the mean difference represents a traffic volume similarity. CONCLUSIONS : The integration of 47 road segments from 882 adjacent road segments indicate 8.87% of MAPE, which is within an acceptable range. It can reduce the traffic monitoring budget and increase the count to improve an accuracy of traffic volume estimation.
일반국도 교통량조사는 크게 수시조사와 상시조사로 나누어진다. 수시조사는 상시조사와 달리 표본조사로 시행되고 있으며 조사 시기에 따라 AADT에 대한 오차의 크기가 달라진다. 따라서 본 연구에서는 수시조사의 AADT 추정의 정확도를 높이기 위하여 도로 유형별로 AADT와의 오차가 작은 수시조사 시기를 파악하고자 하였다. 그리고 상시조사는 조사 지점에 설치되어 있는 장비의 고장이나 오작동 등으로 인하여 교통량 자료가 정상적으로 수집되지 않아 해당 지점의 교통량 변동을 제대로 파악할 수 없는 경우가 자주 발생한다. 따라서 본 연구에서는 장비 설치년도, 중차량 비율 등이 장비의 고장이나 오작동의 원인이 될 수 있는 지를 장비 유지보수 횟수와의 상관관계 분석을 통하여 파악하고자 하였다.
U-Turn은 운전자에게 편의를 제공하며 차량의 소통효율을 향상시키는 측면도 있지만 U-Turn에 대한 설치기준 및 법제규정과 안전시설 설치기준들이 명확치 않아 교통소통과 교통안전에 문제를 야기시키고 있다. 이에 본 연구에서는 첫째, 교통량과 주행속도를 주요 변수로 하여 차량의 정지시거와 좌회전차량들의 대기행렬길이를 고려한 U-Turn 허용구간과 전방교차로와의 적정 이격거리를 산정한다. 둘째, 현장조사를 통해 실제 U-Turn 차량의 행태를 분석하여 상충형태를 분류하고 상충과 U-Turn 허용구간의 길이와의 관계분석을 통해 차로변경각도와 주행속도를 변수로 하여 U-Turn 허용구간의 길이를 산정한다. 마지막으로 U-Turn허용구간과 후방교차로의 거리는 교통량과 주행속도, 차로변경각도를 주요변수로 하여 간격수락이론을 통해 적정이격거리를 산정한다. 그리고 몇 가지 교통조건들의 환경을 설정하여 모의실험을 실시한다. 이를 통해 본 연구에서는 소통과 안전을 고려한 U-Turn허용구간의 적정길이 및 위치를 제시한다.
현재 지방부 도로의 50% 이상을 차지하고 있는 양방향 2차로 도로는 4차로 도로로 확장하기에는 장래 교통량이 부족하지만 양방향 2차로 도로로 계속 운영하기에는 교통량이 많은 문제점이 발생되고 있는 경우가 많다. 또한 양방향 2차로도로의 추월행태에 따른 교통사고 위험과 사고 심각도가 높은 문제 해결을 위하여 2+1차로 도로의 도입을 검토하게 되었는데, 유럽의 여러 국가에서는 양방향 2차로 도로를 2+1차로 도로로 신설 또는 확장함으로써 예산 투자 효율화와 안전성 향상의 효과를 거둔 사례가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 영국, 독일, 스웨덴, 아일랜드, 핀란드 등에서 운영하고 있는 2+1차로 도로 사례를 검토하고 이를 국내 양방향 2차로 도로 개선방안의 하나로 도입하기 위한 가능성을 모색하기 위하여 수행되었다. 본 연구를 통해 국내 도로에 2+1차로 도로를 도입하는 경우 적정 교통량 수준을 산출하고, 이를 이용하여 2+1차로 도로의 계획기준을 개발하였다. 2+1차로 도로가 감당할 수 있는 교통량 수준을 시뮬레이션 프로그램 VISSIM(5.0)을 이용하여 분석하였고, 이를 국내 양방향 2차로 도로의 도로환경 조건을 고려하여 보정한 결과 중차량 비율에 따라 7,300대/일에서 17,000대/일 정도로 분석되었다. 이는 독일 등 유럽의 2+1차로 도로에서 관측된 최대교통량에 비해 약간 작은 값이고, 아일랜드의 관측 최대교통량(17,250대/일)과 유사한 값이다.
최근 교통 물류 분야에서도 유비쿼터스 환경의 정보수집체계 및 이를 응용한 서비스 개발의 필요성이 매년 높아지고 있다. 프로브 차량과 무선통신기술을 활용한 교통정보 수집체계는 그 대표적인 사례로 차량의 기종점 자료를 이용하여 시간대별 OD를 산정하는 것이 가능하다. 그러나 프로브 차량 정보를 활용하여 산정된 OD는 시간적 공간적으로 변동되는 표본OD이기 때문에 이를 정적OD로 전환하기 위해서는 수집정보를 집적하여 적정 표본율을 산정하고, 표본OD를 전수화하는 과정이 필요하다. 본 연구는 제주시를 대상으로 수집된 실제 데이터를 표본OD 산정 및 전수화 알고리즘에 적용하여 표본OD를 산정하고 이를 전수화하였다. 각 링크별 관측교통량과 배분교통량과의 오차를 비교 검토한 결과 링크별 관측교통량 과 배분교통량의 평균 오차율은 22.9%, 상 하위 10%의 이상 자료를 제거한 후의 평균 오차율은 17.6%로 각각 나타났다. 본 연구는 기존OD가 존재하지 않는 지역에서 프로브 차량의 경로정보를 활용하여 정적OD를 산정하였다는 점과 적정 오차율 내 수렴을 위한 적정 표본율을 제시하였다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.
일반적으로 도로의 차로수 산출시에 30번째 혹은 100번째의 설계시간교통량을 활용하게 된다. 이러한 설계시간교통량은 설계시간계수에 연평균일교통량을 곱하여 산출하고 있다. 본 논문에서 고속국도에서 운영 중인 34개소의 상시교통량 조사 자료를 기초하여 연평균일교통량 5만대를 기준으로 하여 30번째와 100번째의 시간교통량을 추정할 수 있는 회귀모형을 각각 구축하였다. 30, 100번째 순위의 시간교통량의 추정능력을 평가지표 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)를 활용하여 기존방법과 비교 평가했을 때, 30번째 시간교통량을 추정에서 5만대 이하 모형에서는 추정오차가 기존방법에 비해서 11.83% 감소하고 5만대 이상에서는 22.17% 감소하는 것으로 분석되었다. 또한 100번째 시간교통량 추정능력 평가에서는 5만대 이하일 때는 추정오차가 기존방법에 비해서 8.16%감소하고 5만대 이상에서는 15.25% 감소하는 것으로 평가되었다.
도로부문의 온실가스배출량 산정시 활용되는 tier3방법론은 주행거리데이터를 기반으로 한다. 하지만 기존 대부분의 자료들은 단독으로 지역단위의 주행거리를 대변할 수 없고 지역별, 차종별, 연료별, 도로유형별 특성을 반영한 통합활동자료(주행거리데이터)가 미흡하여 온실가스배출량 산정의 신뢰도가 부족하다. 따라서 본 연구는 첫째, 지자체단위(배출지점)의 정확한 온실가스배출량을 산정할 수 있는 주행거리기반의 활동자료(통합데이터베이스) 구축과 이를 활용한 온실가스배출량 산정방법론을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 교통안전공단의 주행거리자료, 국토해양부의 차량등록통계, 도로교통량, 한국교통연구원의 국가교통데이터베이스, 지방자치단체 평균속도 등을 활용하였으며, 이는 교통관련 데이터의 통행패턴(유 출입교통량, 내부교통량)을 반영하여 지자체단위(배출지점)의 산정방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 둘째, 본 연구에서 제시한 방법론 검증을 위해 적용대상지를 서울시로 하였으며, 본 연구에서 제시한 모형의 검증을 위하여 기존에 발표된 세 가지 온실가스배출량 산정결과와 비교하여 적정수준임을 제시하였다.
본 논문에서는 추종 모형을 이용한 미시 교통류 시뮬레이션 모형(DETSIM)과 현장 조사 자료를 이용하여 단속류에서 링크의 통행시간을 추정하는 2개의 모형을 개발하였다. 2개의 모형은 통행시간과 교통변수가 가지는 비선형성에 적합하도록 퍼지논리 제어기를 이용하고 있다. 시뮬레이션의 수행결과와 현장 조사에 의하면 검지기로부터 발생하는 교통량, 점유율, 속도 자료중 링크의 통행시간을 가장 잘 반영하는 것은 점유율이며, 지점속도와 교통량은 부분적으로 통행시간에 대한 설명력을 가진다. 그러나, 통행시간을 추정하는데 적용되는 교통량, 점유율 및 지점속도는 동일한 교통상황에 대해서도 검지기의 위치에 따라 다른 값을 가지게 된다 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위한 2개의 통행시간 추정 모형을 개발하였으며. 이것은 교통량과 점유율을 이용하여 통행시간을 추정하는 모형(FETSYO)과 검지기로부터 발생되는 점유율과 지점속도를 이용하여 통행속도를 추정하는 모형(FETTOS)으로 구분된다. FETSVO모형은 이식성이 뛰어나며, FETTOS 모형은 신호주기와 녹색신호시간비 등의 자료가 요구되나, 통행시간을 직접추정하고 통행시간에 민감한 자료에 의하기 때문에 FETSVO모형보다 우수한 것으로 나타났다.
설계시간교통량(DHV: Design Hourly Volume)은 도로설계의 기본이 되는 장래시간 교통량으로, 계획목표년도에 대상 도로구간을 통과할 것으로 예상되는 한 시간 교통량을 말한다. 설계시간계수(K)는 "계획목표연도의 연평균 일교통량에 대한 설계시간 교통량의 비율(DHV/AADT)"로 정의되며, 30번째 시간 교통량을 이용할 경우 설계시간계수는 $K_{30}$으로 나타낸다. 적정규모의 도로를 설계하기 위해서는 합리적인 교통량의 예측 및 도로의 지역특성과 교통특성을 반영한 설계시간계수(DHF : Design Hour Factor)를 산출하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 고속도로를 지역적 특성별로 유형분류한 후, 서해안 고속도로 차량검지기자료의 연간 시간대별 교통량자료를 이용하여 고속도로 설계시간계수를 구하였다. 분석결과 정기교통량조사 자료와 차량검지기자료에서 연평균일교통량은 유사한 반면, 첨두시간교통량은 특히 관광부에서 상당한 차이를 나타냈다. 정기교통량조사 자료는 실제 시간교통량 특성을 반영하기가 어려워 정기교통량조사 자료를 이용한 평균설계시간계수는 기존 지침이나 연구에서 제시되었던 결과와 다르게 산출되었으며, 기존 지침과 상반되게 도시부가 지방부와 관광부보다 더 높게 나타났다. 반면 차량검지기자료를 이용하여 구한 설계시간계수는 기존 지침에서 제시되고 있는 설계시간계수와 비교하여 도시부는 유사하게, 지방부는 약간 높게 산출되었다. 따라서 서해안고속도로에 대한 분석결과만을 이용하여 해석할 때 정기교통량 자료를 이용하는 것보다 차량검지기 자료를 이용하여 산정한 설계시간계수가 기존 관련지침에 제시된 값들과 비교적 유사하며, 합리적인 결과를 도출하여 신뢰성을 갖는 것으로 분석되었다.
PURPOSES : This study was initiated to estimate expressway traffic congestion costs by using Vehicle Detection System (VDS) data. METHODS : The overall methodology for estimating expressway traffic congestion costs is based on the methodology used in a study conducted by a study team from the Korea Transport Institute (KOTI). However, this study uses VDS data, including conzone speeds and volumes, instead of the volume delay function for estimating travel times. RESULTS : The expressway traffic congestion costs estimated in this study are generally lower than those observed in KOTI's method. The expressway lines that ranked highest for traffic congestion costs are the Seoul Ring Expressway, Gyeongbu Expressway, and the Youngdong Expressway. Those lines account for 64.54% of the entire expressway traffic congestion costs. In addition, this study estimates the daily traffic congestion costs. The traffic congestion cost on Saturdays is the highest. CONCLUSIONS : This study can be thought of as a new trial to estimate expressway traffic congestion costs by using actual traffic data collected from an entire expressway system in order to overcome the limitations of associated studies. In the future, the methodology for estimating traffic congestion cost is expected to be improved by utilizing associated big-data gathered from other ITS facilities and car navigation systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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