지금까지 교통류의 전파현상은 밀도와 교통량의 변화에 따른 충격파 이론을 사용하여 설명되어져 왔으나 서로 다른 차로간 교통류 전파와 같은 이질적인 교통류를 해석하기위해 적용하기에는 한계가 있다. 따라서, 본 연구는 고속 도로의 항공사진자료를 분석함으로써 합류부 구간과 엇갈림 구간, 기본구간의 교통류 전파특성을 시공간적으로 분석하고 차로간 교통류 전파해석을 위한 충격량 전파모형을 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 기존에 사용하던 충격파 속도라는 척도를 이용하여 교통류 전파특성을 분석하고자 하였으나 전파특성에 대한 분명한 특징을 찾기가 어려웠고, 이러한 이유로 충격량이라는 새로운 척도를 개발하여 개발된 척도로 교통류 상태를 해석하고 적용하여 각 분석구간의 충격량 특성을 분석할 수 있었다. 분석된 3개 구간은 충격량의 특성이 공통적으로 발생하여 교통류 전파시 의미있는 임계치를 도출하였고, 차로간의 상호관계를 설명할 수 있는 요인을 파악하고 분석구간과 차로에 따라 다중회귀분석을 수행하여 충격량을 결정하는 차로간 충격량 전파모형을 개발하였다.
교통정책을 평가하기 위해 기본적으로 요구되는 Data 중 가장 근본이 되는 것이 OD이다. 기존의 교통정책을 평가함에 있어서 일반적으로 사용되고 있는 OD는 AADT(Annual Average Daily Traffic) OD이다. 계절별 평일/주말 교통량의 분산이 매우 크다는 것은 기존 조사나 연구로 익히 알려진 사실이며, 또한 사회 경제적인 여건의 변화 및 주 5일제 근무제의 시행 등으로 여가통행의 비중이 높아짐에 따라 평일과 주말의 교통량의 분산은 더욱 커질 것으로 예상된다. 따라서 교통정책을 평가하는 방법도 AADT OD의 일률적인 적용이 아닌 교통량의 계절별 평일/주말의 분산을 적용시킨 OD를 가지고 교통정책을 평가하는 방법이 교통정책을 결정함에 있어 오류를 범할 가능성을 적게 될 것으로 예상된다. 기존 연구에서는 이러한 교통량의 분산의 보정을 지점교통량에 한정하여 보정하고 있어 실질적인 네트워크 분석에 적용하기에는 무리가 있다. 이에 본 연구에서는 관측된 TCS Data를 이용하여 계절별 평일/주말의 OD 교통 패턴을 분석하여 계절별 평일/주말의 OD 교통패턴을 반영할 수 있는 보정계수를 산출하고 산출된 보정계수에 따라 AADT OD를 보정하여 네트워크 분석의 기초 자료를 구축하였다. 수정된 OD 교통량의 검증을 위하여 기존의 AADT OD의 인구당 통행발생비율과 계절별 평일/주말 OD의 통행발생량을 비교하였다. 그 결과 소수점 두 자리수에서 오차가 발생하여 비교적 합리적인 OD가 추정되었다. 또한 기존의 AADT OD를 이용하여 정책 결정을 할 때의 오류 가능성을 보이기 위하여 각 계절별 평일/주말 OD 교통량과 기존의 AADT OD를 입력 자료로 각각의 네트워크 분석 후 총통행시간의 차이를 분석하였다. 그 결과 정책 결정에 영향을 미칠 수 있을 정도의 차이가 있는 것으로 분석되었다.
본 연구의 목적은 직장인과 비직장인들의 일일교통발생량과 관련된 시간적 요인들과 인구 및 사회.경제적 변수들의 관계를 비교.분석하는 것이다. 이러한 분석은 도심내 직장인과 비직장인들의 교통발생특성뿐만 아니라 교통방생행위 예측을 위한 기초적 이해를 제공한다. 본 연구의 대상 직장인과 비직장인들의 교통발생행태는 미국 텍사스주 샌 안토니오시에 살고 있는 사람들로 한정하였다. 본 연구에서 관련자료의 비교.분석한 결과 첫째, 직장인들의 평균 일일교통발생량이 비직장인들 보다 많다. 주활동 이전의 직장인의 교통발생량은 비직장인들보다 적고, 주활동 이후에는 직장인들이 비직장인들보다 많은 교통을 발생시키고 있다. 특히, 오후 교통혼잡시간대 직장인들의 교통발생이 비직장 인들보다 많은 차이를 나타낸다. 둘째, 두 집단의 주활동 기간은 그 밖의 다른 활동에 소비한 시간과 주활동 전후의 교통발생수와 반비례 상관관계를 갖는다. 주활동의 시간의 다소에 따라 다른활동을 위한 시간적 여유와 교통량과 밀접한 관계 때문에 주활동의 시간은 교통량분석에 있어 결정적 변수이다. 마지막으로 출근하기 이전 직장인들의 교통량은 사회.경제적 변수들과 관계없이 독립적으로 발생되나, 퇴근한 이후에는 모든 인구 및 사회.경제적 변수들과 밀접한 함수관계를 갖는다. 비직장인들의 교통발생은 자동차 보유대수와 경제적 여유수준과 밀접한 관계를 나타낸다.
최근 급증하는 교통 혼잡으로 인해 시간적/물리적 손실이 크게 발생하고 있다. 이러한 교통난 해소는 시설투자만으로는 근본적인 해결책이 될 수 없다는 판단 하에 지난 수년간 보다 정확한 교통량을 예측하기 위해 다양한 교통량 예측 모델들이 개발되어왔다. 그러나 기존 모델들은 회기분석을 통해 과거 교통량을 분석하고 과거의 교통패턴이 미래에 지속적으로 연장된다는 가정 하에 연구되었기 때문에 실시간으로 급변하는 불규칙한 교통 패턴에 대한 예측의 신뢰성을 떨어트린다. 이를 위해 본 논문에서는 큐잉 네트워크 모델 기반의 교통량 예측 모델을 설계 하고 이를 바탕으로 안드로이드 기반의 애플리케이션을 구현하였다.
본 연구에서는 도로교통분야의 계획, 설계, 유지관리, 연구 등 다양한 목적으로 활용되고 있는 교통량 데이터의 정확도 확보를 위해 시계열 분석 기법을 적용하여 교통량 데이터의 보정 및 예측을 수행하였다. 기존 알고리즘의 경우 주기성 및 계절성이 강하거나 불규칙한 데이터에 한계를 보이고 있어 교통량 데이터와 같은 자료에 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하고 보완하기 위해 ARIMA 모형에 자기상관 모형인 SAR(Seasonal Auto Regressive)과 계절 이동평균 모형인 SMA(Seasonal Moving Average)가 결합된 분석 기법인 SARIMA 모형을 적용하였다. 분석결과 최적 파라미터 조합인 SARIMA(4,1,3)(4,0,3) 12 모형을 활용한 교통량 예측 결과 평균 85% 정도의 우수한 성능을 보였다. 본 연구를 통해서 교통량 데이터의 결측 발생 시 교통량 보정 및 예측의 정확도를 높일 수 있으며, 교통량 데이터 외에도 계절성에 영향을 받는 시계열 데이터에 적용이 가능하다.
본 연구에서는 차종별 교통량 데이터와 연직 변위 데이터의 상관관계를 바탕으로 광안대교의 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델을 개발하였다. 추정 모델의 개발 과정에서 구조화 회귀 분석에 기반한 모델링 방법과 주성분 분석법에 기반한 모델링 방법이 적용되었으며, 각각의 방법으로 개발된 모델의 변위 추정 성능을 비교 분석하였다. 개발된 모델을 이용하여 추정된 변위는 실측 변위와 유사한 것으로 분석되었으며, 이로부터 차종별 교통량 데이터를 광안대교의 교통량 의존 변위 추정에 적용 가능한 것을 알 수 있었다. 또한, 구조화 회귀 분석에 기반한 모델과 주성분 분석에 기반한 모델의 변위 추정 성능은 상호간에 큰 차이가 없다는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델은, 광안대교의 교통하중에 따른 거동 분석 등에 유효하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
기존의 설계시간순위 결정은 "순위곡선의 기울기가 완만해지는 지점"이라는 정성적인 기준을 사용하였다. 따라서, 분석자마다 서로 다른 결과를 도출하고 도로 설계시 고려해야하는 두요소(교통혼잡, 경제성)를 전혀 고려하지 못하는 문제점이 있다. 또한 현재의 도로 설계시 대상으로 삼는 시간교통량은 국내 도로의 교통특성이 설, 추석 등의 연휴에 집중적으로 몰리는 등 외국과 그 특성이 상이함에도 불구하고 미국과 동일한 상위 30순위 교통량을 사용한다. 상위 30순위 교통량을 설계시간순위로 하는 경우, 상위 30순위교통량 중 휴일교통량의 비율이 74.1%(설, 추석 연휴 39.7%)로 휴일 집중 교통량의 영향을 크게 받으며, 연중 최대교통량이 용량의 85.2% 에 불과해 도로가 과다 설계된다. 본 연구에서는 목표년도의 연중 최대시간교통량이 용량에 도달하는 순위를 설계시간순위로 하였으며, 분석결과 상위 150순위가 교통혼잡과 도로의 경제성을 모두 고려할 수 있는 설계시간순위로 산정되었다. 설계시간순위를 150순위로 할 경우 현행 설계순위인 30순위에 비해 휴일비율 13.8% 감소, 최대시간교통량의 용량비율($V_1/C_a$) 16.0% 증가의 효과가 있을 것으로 분석되었다. - 현행 설계시간순위(30순위) : 휴일비율 74.1%(설, 추석 비율 39.7%), $V_1/C_a$ 85.2% - 제안 설계시간순위(150순위) : 휴일비율 60.3%(설, 추석비율 23.0%), $V_1/C_a$ 101.2%
본 논문에서는 우리나라의 도로교통사업의 타당성 평가시 활용되는 국가교통DB 기종점 자료를 이용하여, 통행량 변화에 따른 추정 링크 교통량의 불확실성을 분석하였다. 분석 결과, 평균적으로 기종점 통행량의 확률변동으로 변화될 수 있는 전체 국가교통DB 네트워크의 교통량 불확실성 정도는 15.4%로, 혼잡한 구간의 교통량에 대한 불확실성이 그렇지 않은 구간의 불확실성보다 매우 큰 것으로 나타났다. 특히, 본 논문에서는 교통량 추정치에 대한 분산추정치를 계산하고 이를 토대로, 주어진 신뢰수준에서 구간추정 치를 제시하여 교통투자를 결정하는 의사결정가나 분석가들에게 다양한 정보를 제공할 수 있는 기틀을 마련하였으며 도로부문 투자에 대한 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 토대를 마련하였다.
본 논문은 영상검지기 증가에 따라 교통정보 신뢰도에 대한 우려가 높아지고 있는 바, 지점검지기 데이터 분석을 통해 신뢰도가 높은 대표 구간 교통량 생성방법을 제안하였다. 이를 위해 고속도로를 대상으로 영상과 루프 검지기에서 각각 수집된 교통량 차이를 비교분석하고 통계적으로 검증하였으며, 실측교통량과의 오차율을 분석하였다. 분석 결과, 영상검지기와 루프검지기에서 각각 수집된 교통량은 동일 구간, 동일한 시간대에 수집된 자료라도 차이가 있었으며, 이는 통계적으로 유의하였다. 또한 루프검지기에서 수집된 교통량이 실측교통량과의 가장 차이가 적어, 대표 구간 교통량 생성 시 루프 및 영상 교통량을 평균하는 현재의 방법보다 영상검지기보다 신뢰도가 높은 루프 검지기 자료를 대표치로 이용하는 방법을 제안하였다. 이는 다양한 신뢰도를 보이는 많은 데이터를 이용하여 대표치를 생성하는 것보다, 하나라도 보다 신뢰성이 높은 데이터를 대표치로 이용하는 것이 훨씬 양질의 데이터를 생성할 수 있음을 보여준다. 다만, 루프검지기라고 할지라도 유지관리 및 기타 다양한 요소에 의해 신뢰도가 저하될 수 있으므로 검지기 상태에 대한 검증과 평가는 반드시 전제되어야 한다.
신호기 설치기준(warrants)은 차량교통량, 보행자교통량, 교통사고기록, 통학로, 연속교통류의 흐름 및 지체 등에 따라 제안되고 있으나 그 기준은 나라마다 조금씩 차이를 본이고 있다. 대부분 외국의 신호기 설치 기준은 매우 단순하며 적용하는데 교통전공 기술자의 경험과 지식을 요구되는 반면에 미국의 신호기 설치기준은 11가지의 설치 기준을 명확히 제시하고 있다. 현재 우리나라는 "교통안전시설 실무편람" 에서 제시한 신호기 설치 기준 중 차량 교통량에 관한 기준은 "최소 차량 교통량"에 관한 기준으로 미국 기준1과 동일한 기준이다. 이 기준은 교통량에 대한 유일한 기준으로 우리나라 상황에서 검증되지 않은 기준이다. 따라서 본 연구는 미국의 기준 중 현재 가장 타당성 있다고 판단되는 4시간 교통량 및 첨두시간 및 교통량을 검정하고 우리나라 실정에 적용할 수 있는 교통량에 관한 신호기 설치기준 안을 제시하였다. 접근 방법은 현재 비신호 교차로 운영방식은 교차로 통과 우선 순위에 따라 운영되지 않고 있어 장래에 교통문화가 정착되었을 때를 대비한 이상적인 상태에 대한 접근방법과 통과 규칙이 잘 지켜지지 않고 있는 현재 상태에 대한 접근방법으로 나누어 분석하여 기준 안을 제시하고 미국의 기준을 변형한 기준 안을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 기준 안은 전체 교통량은 1400∼1800대/시로 비교적 높게 나타났으며 주도로 (양방향) 교통량이 1050∼1200대/시이고 부도로(교통량이 많은 쪽) 교통량이 325∼585/시로 호주에서 제시한 4시간 교통량보다 주도로는 1.5배, 부도로는 3배 높게 나타났으며 미국 기준을 변형한 안은 실제 자료를 분석한 결과 기존의 기준안 보다 비교적 완화된 기준 안으로 나타났다. 또한 미국 기준 중 비교적 잘 적용되고 있는 4시간 교통량과 첨두시간 교통량에 관한 기준은 부도로의 교통량이 일방향 교통량만 기준 안에 적용되나 실제적으로 비신호 교차로 지체는 부도로의 모든 교통량이 영향을 미치는 것으로 나타나 부도로의 교통량에 가중치를 적용한 기준 안으로 선체 교통량과 부도로/주도로 교통량의 비로 전환되어 제시되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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