• 대한교통학회지
• /
• 제31권6호
• /
• pp.22-33
• /
• 2013

현재 하이패스 일평균교통량은 2008년 대비 3배 이상 증가하였고, 고속도로 이용차량의 50%이상이 하이패스를 이용하고 있다. 이 시점에서 영업소의 안전 측면과 교통소통 측면을 향상시키기 위하여 전반적인 하이패스 운영에 관한 재검토가 필요하다. 기존 하이패스 운영실무 편람은 하이패스 차로배치에 대한 방법을 제시하고 있으나 실제 고속도로 영업소의 차량행태를 반영하지 못하고 있으며, 구체적인 기준이 정립되지 않아 영업소의 안전성과 교통소통을 제대로 고려하지 못하고 있다. 본 연구는 이를 보완하기 위하여 고속도로 영업소를 본선형 영업소와 IC형 영업소로 구분하고, 영업소 주변 기하구조 또는 환경에 따라 유형을 나누어 상충분석함으로써 하이패스 차로배치 기준을 정립하였다. 또한 하이패스 차로별 통과교통량에 따라 하이패스 차로를 배치하는 단계를 마련하여 영업소 교통소통 측면도 반영하였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제12권4호
• /
• pp.22-32
• /
• 2013

고속도로 이용차량중 통행료 전자지불장치인 하이패스를 장착한 차량의 비율이 급속도로 증가하고 있는 상황에서, 요금소 하이패스 차로 배치의 최적화는 교통제어와 운영측면에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 영업소별 물리적 기하구조 형태와 교통 특성을 고려하여 현재의 하이패스차로 설치 위치의 적정성을 분석하였다. 이를 위해 하이패스 차로별로 차량이 균등하게 배분되어 이용하는가를 측정하기 위해 "하이패스차량 교통분산율"이라는 새로운 평가지표를 개발하였다. 또한 교통분산율에 영향을 주는 변수들을 도출하여 이러한 변수들과 교통분산율과의 관계를 로지스틱회귀모형을 이용하여 추정하였다. 모형추정결과에 따르면 하이패스 교통량, 광장부 길이, 진입연결로와의 거리, 진출연결로와의 거리, 중앙 배치비율, 우측배치비율 등의 변수들이 교통분산율에 영향을 주는 것으로 파악되었으며, 이중에서 하이패스 차로배치 위치 변수인 중앙 배치비율, 우측 배치비율을 조정함으로서 교통분산율을 개선할 수 있는 것으로 밝혀졌다. 본 연구를 통해 하이패스차로 배치의 적정성을 판단할 수 있는 교통분산율을 계량화할 수 있게 되어 하이패스차로 위치 선정과 운영방식을 최적화할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.1-16
• /
• 2024

현재 고속도로 설계지침에서는 단차로 하이패스차로의 용량을 본선형 영업소는 2,000대/시, 나들목 영업소는 1,700대/시로 제시하고 있다. 그리나 2010년도 초반에 수행되었던 연구에서는 본선형 영업소는 1,476대/시/차로~1,665대/시/차로, 나들목 영업소는 1,443대/시/차로 정도로 제시하였다. 이에 본 연구는 현재 제시되고 있는 고속도로 단차로 하이패스차로의 용량의 타당성을 검토하였다. 단차로 하이패스 갠트리에서 수집되는 2021년도 개별차량 통과 자료를 기반으로 속도-교통량 관계 그래프와 차두시간을 활용하여 용량을 산정하고 비교하였다. 또한 차 두시간 활용에 있어 부트스트랩 기법을 도입하여 수집데이터의 새로운 가공 방안에 대해 검토하였다. 분석 결과 단차로 하이패스 용량은 나들목 영업소는 1,700대/시/차로로 제시할 수 있었으며, 본선형 영업소는 적어도 1,700대/시/차로 이상으로 추정할 수 있었다. 또한 차두시간 자료 이용 시 부트스트랩 기법을 활용하면 관측용량과 유사한 추정용량을 제시할 수 있었다.

• 한국도로학회논문집
• /
• 제16권5호
• /
• pp.99-108
• /
• 2014

PURPOSES : The travel times of expressway buses have been estimated using the travel time data between entrance tollgates and exit tollgates, which are produced by the Toll Collections System (TCS). However, the travel time data from TCS has a few critical problems. For example, the travel time data include the travel times of trucks as well as those of buses. Therefore, the travel time estimation of expressway buses using TCS data may be implicitly and explicitly incorrect. The goal of this study is to improve the accuracy of the expressway bus travel time estimation using DSRC-based travel time by identifying the appropriate analysis period of input data. METHODS : All expressway buses are equipped with the Hi-Pass transponders so that the travel times of only expressway buses can be extracted now using DSRC. Thus, this study analyzed the operational characteristics as well as travel time patterns of the expressway buses operating between Seoul and Dajeon. And then, this study determined the most appropriate analysis period of input data for the expressway bus travel time estimation model in order to improve the accuracy of the model. RESULTS : As a result of feasibility analysis according to the analysis period, overall MAPE values were found to be similar. However, the MAPE values of the cases using similar volume patterns outperformed other cases. CONCLUSIONS : The best input period was that of the case which uses the travel time pattern of the days whose total expressway traffic volumes are similar to that of one day before the day during which the travel times of expressway buses must be estimated.