기존 교통량 관련 연구는 기상이 양호한 상태에서 진행하였거나 기상에 대한 영향을 제외한 경우가 대부분이다. 이에 본 연구에서는 강우 강도 따른 일반국도 지방부 지역에서 교통량 변동 특성 및 강우 보정계수를 제시하였다. 일반국도 상시 교통량 조사지점과 자동기상관측 장비 지점을 매칭한 후 지방부 도로에 설치된 256 지점을 선정하여 분석하였다. 평균 일교통량(ADT: Average Daily Traffic) 및 강우 보정계수의 분석결과 평일의 경우 업무통행으로 인하여 강우의 영향을 적게 받으며, 비평일의 경우 여가통행으로 강우의 영향을 상대적으로 많이 받는 것으로 나타났다. 강우 보정계수를 적용하여 연평균 일교통량(AADT: Annual Average Daily Traffic) 추정 시 오차율이 줄어드는 것으로 분석되어 AADT 추정 시 강우에 대한 고려가 필요하다. 강우는 평균 일교통량을 감소시키는 요인으로 작용함에 따라 도로의 설계 및 운영을 위해 강우 강도를 고려한 지속적인 연구가 필요하다.
도로 설계를 위한 기본 교통량으로 이용되는 중방향 설계시간 교통량(directional design hourly volume, DDHV)은 교통 및 도로 부문에서 매우 중요한 요소이다. DDHV는 연평균 일교통량(annual average daily traffic, AADT)에 설계시간계수(K 계수)와 중방향계수(D계수)를 고려하여 산정된다. 그러나 K계수와 D계수는 연간 모든 시간 교통량을 관측해야 가능하기 때문에 사실상 불가능하며, 도로용량편람(KHCM)에서 제시하는 K계수와 D계수를 그대로 적용하는 경우가 일반적이다. 본 연구에서는 일반국도를 대상으로 신뢰성 높고 현실적으로 적용 가능한 DDHV 추정 모형을 개발하고자 하였다. 일반국도 상에 설치된 상시 교통량 조사장비에서 수집된 교통자료를 이용하여 DDHV 특성을 분석한 결과, DDHV와 AADT 간 강한 상관관계가 존재함을 확인하였다. 따라서 AADT를 이용한 DDHV 추정 모형을 개발하였으며, 기존 KHCM 방법에 비해 성능이 우수한 것으로 분석되었다.
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.
본 연구는 코로나19가 도로 교통수요(평균 일교통량)에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 코로나19로 인한 평균 일교통량 변화를 분석하기 위해 2019년과 2020년 1~5월까지의 상시 교통량 조사자료를 이용하였다. 국내 첫 감염자가 2020년 1월 20일에 발생하였고, 2월 29일에 1일 최대 감염자수인 909명을 기록하였으며, 4월 30일 4명으로 감소하였기 때문이다. 코로나19 발생으로 인해 평균 일교통량은 전년 동기 대비 3.3% 감소한 것으로 분석된다. 최근 10년 동안 교통량이 연평균 2.3% 증가한 점을 고려할 때, 이번 코로나로 인한 실질적인 평균 일교통량 감소는 5.6%(3.3% + 2.3%)로 추정된다. 주중보다는 주말의 평균 일교통량이 상대적으로 크게 감소한 것으로 나타난다. 도로 유형별 변화를 분석해 보면, 도시부 도로 -4.6%, 지방부 도로 -3.2%, 관광부 도로 -0.7%로 분석된다. 도시부 도로가 가장 크게 감소하였으며, 관광부 도로가 가장 적게 감소한 것으로 분석된다.
도로이동 오염원 대기환경 빅데이터는 상시 교통량 조사장비인 AVC, VDS, WIM, DTG를 활용한 차종, 속도, 하중 등 실시간 교통류 데이터와 GIS를 활용한 도로형상(오르막, 내리막, 회전구간) 데이터를 연계한 교통류 데이터로 구성되어 있다. 또한, 일반적인 데이터와 달리 단위시간 당 데이터가 많이 발생하고, 다양한 포맷을 가지고 있다. 특히, 이들 상세 교통류 정보로 수집되는 대용량의 실시간 데이터들은 약 총 740만 건/시간 이상이 수집되어 저장 및 가공되기 때문에 효율적으로 데이터를 처리할 수 있는 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 도로이동 오염뭔 대기환경 빅데이터 시각화를 위한 오픈소스 기반의 데이터 병렬처리 성능 최적화 연구를 수행한다.
본 연구의 목적은 일반국도에서 계획 시에 예측한 교통량과 실제 개통 이후의 교통량을 비교하여 수요예측의 정확도를 파악하는 것이다. 이를 위해 1980년대와 1990년대에 계획된 총 10개 일반국도 구간을 선정하였다. 예측교통량과 실측교통량의 비교를 위해 계획 시의 보고서를 수집하였으며, 상시교통량 조사지점이 있는 구간을 중심으로 선정하였다. 비교를 위한 지표는 오차율을 이용하였으며, 고속국도 등 네트워크 연계성이 있는 구간과 사회경제지표에 의한 구간으로 구분하여 비교 분석하였다. 분석결과, 네트워크 연계성이 있는 구간은 고속국도의 개통에 의한 영향정도에 대한 정확성이 높을수록 오차율이 낮은 것으로 나타났다. 개통시기에 따른 정확도는 개통 이후에 점차적으로 오차율이 낮아지는 것으로 나타나 긍정적인 것으로 판단되었다. 구간별 단위길이에 따른 정확도는 단위길이가 길수록 오차율이 높아지는 것으로 나타났다. 개통 후 3년 시점을 기준으로 오차율을 고속국도와 비교한 결과 일반국도가 다소 안정적인 패턴을 보이고 있으나 개통연도에 따른 오차율의 변화는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다.
도로의 설계 및 운영 등에 필요한 연평균 일 교통량은 365일 조사에 의한 것이 아닌 단기간 조사된 교통량을 사용하는 것으로써 이를 추정하려는 연구는 이전부터 있어왔다. 본 연구에서는 기존 연구를 바탕으로 이 AADT 추정의 방법을 개선시키고자 하였다. 먼저 그룹간의 차이를 뚜렷이 보여줄 수 있는 변수를 찾기 위해 그룹의 수를 변화시켜가며 각 그룹의 시간변 동요인들(전체, 주중, 토요일, 일요일, 주중-토요일, 주중-일요일)의 값을 살펴보아 그 차이가 가장 뚜렷한 변동 요인을 주중-일요일의 시간변동 요인으로 선정하였다. 그 다음 월 변동요인만을 사용하여 상시조사지점을 clustering하였다. 그룹간의 시간변동요인의 차이를 가장 크게 하는 것을 원칙으로 군집분석을 한 결과 10개의 그룹으로 묶을 수 있었다. 선정된 주중-일요일의 시간변동 요인을 사용하여 판별분석과 신경망을 통한 그룹할당을 했다. 신경망의 적중률이 판별분석의 경우보다 훨씬 좋았고, RMSE. U-test 결과도 더 좋았다. 결과를 전체적으로 살펴보면, 본 연구에서 사용한 방법(월 변동요인만을 사용하여 군집분석 한 후, 각 그룹에서 월별로 요일변동요인을 구해 적용한 AADT 추정)의 결과가 이전 연구인 월변동과 요일변동을 이용한 AADT 추정의 결과보다 훨씬 좋았다. 그리고 그룹할당의 변수를 주중-일요일의 시간변동요인으로 달리하였을 때, 신경망의 경우 그룹할당의 적중률이 더 높아지는 것을 볼 수 있었다.
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.
기존의 DDHV는 양방향 시간교통량의 합으로부터 K계수. D계수를 도출하여 산정하고 있다. 이로 인해 설계순위와 실제순위의 차이, DDHV 산정값의 오차, DDHV의 불규칙한 변동 등의 문제점이 있다. 본 연구에서는 서로 독립적인 두 방향(상행, 하행)의 교통량 중 중방향 시간교통량에서 설계대상 순위를 결정하여, K계수와 D계수를 분리하지 않고 동시에 적용하는 방법(비분리방안)을 제시하였다. 일반국도 상시조사지점 360개 지점에 대하여 30순위를 기존 DDHV 산정방법(분리방안)으로 분석결과 다음과 같은 오차가 나타났다. - 설계순위와 실제순위가 357지점(99.2%)에서 불일치 - 실제순위 특성 : 평균 80순위, 최대 1,027순위. 최소 2순위 - 설계순위와 실제순위의 오차분포 : 10시간 내(30$\pm$10시간)가 106지점(29.4%). 254지점(70.6%)은 30순위와 $\pm$10순위이상 오차 발생 - DDHV 산정값의 오차율 : 평균 8.4%, 최대 46.7% 반면, 비분리방안은 설계순위와 실제순위가 전체 지점에서 일치하고 DDHV 산정값의 오차율이 "0"이므로, AADT가 정확한 것을 전제할 경우 비분리방안에 의해 설계시간교통량 산정시 평균 50순위, DDHV 8.4%의 오차 개선효과가 있는 것으로 분석되었다.것으로 분석되었다.
본 연구는 도로설계 시 차로수 결정에 사용되는 적정 설계시간계수값의 특성분석과 적정 설계시간계수값을 적용하는데 있어 세부기준을 제시하기 위해 국내 일반국도 93개 상시교통량 조사지점에서 8년 동안 수집한 시간교통량 및 AADT 자료를 이용하여 AADT 증가와 시간적 변화에 따른 설계시간계수값의 변화를 회귀식 모형을 통해 분석하였다. 회귀식 모형은 30번째 시간교통량을 독립변수로 AADT를 종속변수로 하는 상수항이 없는 단순회귀식으로 구성하였으며, 회귀식은 차로수 구분(2차로, 4차로)과 AADT 수준(3개 그룹)에 따라 별도로 적용하였다. 분석결과, 제안한 회귀식 모형은 추정오차가 작고 모형의 설명력이 높게 나타났으며, 설계시간계수의 시계열적인 변동특성 분석결과, 설계시간계수는 연도별 변화가 크지 않고 차로수 또는 교통량이 클수록 작아지는 특성이 뚜렷하게 확인되었다. 연구의 한계로는 기존방법에서 채택하고 있는 30번째 혹은 100번째 순위의 설계시간계수는 맞다는 가정하에 분석을 진행한 것으로, 주 5일제 확대에 따른 여가통행 증가, 도로의 지역적 교통특성 등에 따른 설계시간계수 변화를 반영하지 못하고 있어 향후에 국내 실정에 맞는 최적순위의 설계시간계수 제시를 위한 연구가 추가적으로 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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