• 한국도로학회논문집
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• 제7권3호
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• pp.43-52
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• 2005

도로분류체계는 도로의 기능. 설계기준을 정의하기 위한 기초가 된다. 본 연구는 요인분석을 활용한 일반국도 유형분류에 대해 다루고 있다. 이를 위해 2004년도 상시 교통량 조사지점에서 수집된 교통자료를 이용한 요인분석을 수행함으로써 일반국도를 유형별로 분류하였다. 적용된 변수는 총 9개로 AADT(연평균 일교통량), $K_{30}$(설계시간계수) $D_{30}$(중방항계수), 중차량 비율, 주간 교통량 비율, 첨두율, 일요일 계수, 휴가철 계수, 그리고 COV(변동계수)이다. 요인분석 결과, 교통량 변동 특성 요인과 중차량 및 방향별 특성요인이 추출되었다. 군집분석 결과 전체 353개 상시지점이 3개의 그룹으로 분류되었으며 그룹 I은 관광부도로, 그룹 II는 지방부도로, 그룹 III은 도시부도로로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6D호
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• pp.759-766
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• 2008

도로분류체계는 도로의 기능 및 설계기준을 정의하기 위한 기초가 된다. 현재 우리나라에서는 도로의 소재지역, 도로의 기능 등 다양한 기준에 따라 도로를 구분하고 있다. 본 연구에서는 다양한 교통지표를 이용하여 일반국도를 분류하고, 도로 유형별 교통 특성을 규명하고자 하였다. 이를 위해 상시교통량 조사지점을 대상으로 다양한 교통지표를 이용하여 혼합모형을 통해 일반국도를 유형별로 분류하고 교통특성을 분석하였다.적용된 변수는 총 8개로 AADT(연평균 일교통량), $K_{30}$(설계시간 계수), 중차량 비율, 주간 교통량 비율, 첨두율, 일요일 계수, 휴가철 계수, 그리고 COV(변동계수)이다. 요인분석 결과 2개의 요인 즉, 교통량 변동 특성 요인(COV, $K_{30}$, 휴가철계수, 주간 교통량 비율, 일요일계수, 첨두율, AADT)과 중차량 및 방향별 특성 요인(중차량 비율, $D_{30}$)이 추출되었다. 306개 상시지점이 3개의 그룹으로 구분되며, 이에 대한 교통특성을 분석한 결과 그룹 I은 도시부도로, 그룹 II는 지방부도로, 그룹 III은 관광부도로로 판단된다. AADT는 도시부도로가 30,000대, 지방부도로가 16,000대, 그리고 관광부도로가 5,000대 수준인 것으로 분석된다. 그룹 III은 일요일과 휴가철의 평균 일교통량이 연평균 일교통량보다 매우 많은 전형적인 관광 위락 도로임을 알 수 있다. 시간대별 교통량 분석결과 평일 교통량 패턴은 그룹 I이 비교적 오전 및 오후 첨두현상이 강하게 나타나며, 그룹 II와 그룹 III은 첨두현상이 거의 나타나지 않는 것으로 분석된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.10-20
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• 2012

본 연구에서는 일반국도 수시조사 지점의 AADT 추정값의 정확도를 높이기 위하여 새로운 그룹핑방법을 제시하였다. 일반적으로 수시조사 자료의 AADT 추정을 위해 월보정계수, 요일보정계수, 조사된 24시간 교통량을 이용하여 AADT를 추정 하므로 상시조사 지점을 그룹핑할 때 상기 세 가지 요인(43개 변수)을 모두 적용하여 그룹핑하였다. 이 방법은 기존의 월보정계수와 요일보정계수만을 이용하여 그룹핑한것과 비교하여 시간대별 교통량을 적용한 것에 있어서 차이가 있다. 그룹핑 결과 5개의 군집이 가장 적당한 것으로 분석되었다. 5개의 군집 중 2개의 군집은 해당되는 지점이 몇 지점 없어 설명하기 어려웠고, 나머지 3개의 군집에서 각각 출퇴근로, 관광부도로, 지방부도로의 특성을 가지는 것으로 나타났다. 각 그룹의 월보정계수 평균과 요일보정계수 평균, 시간대별 교통량 비율의 평균으로 각 그룹의 대표 보정계수를 산출하고, 분석대상지점의 평일 교통량을 해당 그룹의 대표 보정계수를 적용하여 AADT를 추정한 결과 평균적으로 오차가 8.7%인 것으로 나타났다. 이는 기존 연구에서 우수하다고 분석된 동일 대구간 내의 상시조사 보정계수를 적용한 것보다 1.5%오차가 더 적은 것으로 나타났다. 이러한 AADT 산출방법은 전체 수시조사 지점에 적용 가능하므로 실무에서의 활용도가 매우 크다고 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제24권6호
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• pp.33-43
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• 2006

본 연구는 도로의 기능 및 통행특성. 차로수, 연평균일교통량 등을 고려하여 설계시간계수와의 관계를 살펴보고 적정 확률분포형 선정과 K값을 추정하였다 이를 위해 2005년도 상시 교통량 조사지점에서 수집된 교통자료를 이용하여 14개의 확률분포형을 적용하였다. 각 확률분포형은 최우도법을 이용하여 매개변수를 추정하였으며 각 분포형별로 매개변수 적합성 조건을 검토하였다. 적정 확률분포형의 결정은 chi-square검정을 통하여 대상 분포형의 기각유무를 판단하였으며. 그 결과에 대해 우선순위를 정하여 적정 확률분포형을 선정하였다. 그리고 각 유형별 AADT에 따른 적정 K계수를 추정하였다. 그 결과, 지방부 2차로 및 4차로. 도시부, 관광부도로의 적정 확률분포형은 각각 Pearson V, LogLogistic, LogLogistic, Extreme value 분포로 분석되었으며 적정 K계수는 각각 $0.1{\sim}0.2,\;0.09{\sim}0.14,\;0.07{\sim}0.13,\;0.1{\sim}0.2$로 추정되었다.