• 대한토목학회논문집
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• 제32권3D호
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• pp.205-212
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• 2012

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.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권5호
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• pp.2009-2019
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• 2013

교통량은 교통망 계획, 도로 설계, 도로 관리 등에 직접적으로 활용되는 중요한 기초자료이다. 교통량은 고정식 교통량조사 장비를 설치하여 연속적인 자료를 수집하는 상시조사와 특정일을 조사하는 수시조사로 구분되어 조사되고 있다. 상시조사의 경우 조사 지점에 설치되어 있는 장비의 고장이나 오작동 등으로 인하여 교통량 자료의 결측이 발생하며, 이러한 결측을 보정하기 위하여 다양한 방법이 적용되어 왔다. 본 연구에서는 결측 발생일 전 후의 자료를 활용하는 응용 지수평활화법을 제안하였으며, 평가 결과 교통량 변동계수가 낮은 경우 보정의 정확성이 제고됨을 알 수 있었다. 게다가 지점의 교통량 변동성이 결측 보정의 정확성에 영향을 미치는 중요한 요인으로 작용한다는 것을 확인하였다. 따라서 교통량 결측 보정의 신뢰성을 높이기 위해서는 지점별-시기별 결측 보정 방법이 달리 적용되어야 할 것이다.

• 한국도로학회논문집
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• 제7권4호
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• pp.21-30
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• 2005

교통량 자료는 도로의 계획, 설계 및 운영 등에 폭넓게 활용되는 자료이다. 일반국도를 대상으로 1955년부터 전국 규모의 교통조사가 시행되고 있으며, 도로의 결절점을 기준으로 구간을 설정한 후 상시조사를 실시하고 있다. 그러나 전 구간에서 상시조사를 수행하는 데에는 한계가 있기 때문에 우선순위를 결정하는 것은 중요한 문제이다. 본 연구에서는 우선순위 결정을 위한 방법론으로 AHP(Analytic Hierarchy Process)를 적용한 다기준 의사결정 기법 (MCDM : Multiple Criteria Decision Making)을 적용하였다. 판단 기준변수로는 도로계획 [AADT, VKT, 첨두시간 교통량, 도시부유출입구간] 도로설계 [Volume(pcu), 방향별교통량, 중차량비], 그리고 도로운영 (속도, 밀도, V/C)으로 정의하였다. 평가자료를 정량화 및 규준화하였고, 설문조사를 통해 얻은 쌍대비교 값들을 가지고 고유벡터 방법으로 계층별, 가중치를 구하였다. 교통량 조사구간에 대한 교통조사 우선순위 선정은 규준화 값과 계층별, 가중치를 곱하여 구한 대안 값의 전체 합의 크기에 따라 결정하였다. 이를 통하여 상시 교통량 조사를 위해 다수의 구간으로 분할된 일반국도를 대상으로, 상시 교통량 조사 지점 우선순위를 결정하였다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2008년도 추계 학술발표회
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• pp.921-929
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• 2008

도로절토사면을 지속적으로 관리함에도 불구하고 집중호우 시 도로절토사면 붕괴로 인한 피해가 속출하고 있다. 이러한 절토사면 붕괴에 의한 피해를 최소화 하기위해 각종 신공법들이 개발, 도입되고 있으며 IT와 접목된 상시계측시스템도 많은 현장에 적용되고 있다. 국토해양부 각 지방국토관리청 산하 국도관리사무소에서 관리중인 절토사면 중 현재 상시계측시스템을 운용하고 있는 현장은 총 93개소이며 이들 현장들에 문제가 발생할 시 즉각적으로 경보시스템이 작동하여 붕괴에 의한 피해를 최소한으로 줄일 수 있다. 또한 시스템 작동에 차질이 없도록 정기적인 현장 점검이 이루어지고 있으며 2008년 3월경에 한국건설기술연구원, 한국시설안전공단, (주)GMG에서 합동현장조사를 실시하였다. 이 현장조사 결과를 토대로 전국국도 상시계측시스템의 현황 및 특성, 상시계측시스템의 문제점 및 개선방향에 대하여 분석하였다. 이에 본 연구에서는 전국 국도 사면 중 상시계측 시스템이 설치된 현장에 대하여 암종별, 규모별, 지역별로 분석을 실시하였으며 특히 상시계측시스템이 설치된 현장 중 붕괴발생현장 및 붕괴위험 현장에 대하여 붕괴특성분석, 유지관리 사례분석 등을 실시하였다.

• 대한교통학회지
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• 제32권4호
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• pp.380-388
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• 2014

연평균 일교통량(AADT)은 도로를 계획하고 설계하는데 있어 매우 중요한 기초자료로 활용된다. 상시 교통량 조사 자료는 연간 일교통량이 수집되어 AADT를 구할 수 있지만, 단기 교통량 조사(short-term traffic counts)의 경우 특정 기간에만 조사되므로 AADT를 추정하여야 한다. 본 연구에서는 교통량 자료가 시공간적 특성을 동시에 지닌다는 점에 착안하여 공간통계방법을 이용하여 AADT를 추정하였다. 공간통계모형 중 보편적으로 이용되는 크리깅 모형을 적용하였으며, 여러 가지 크리깅 모형을 비교분석하였다. 또한 사회경제지표를 반영하여 AADT 추정 정확도를 높이는 방법에 대하여 알아보았다. 모형의 비교평가를 위하여 일반국도 상시조사 자료를 이용하여 제안된 모형의 AADT 추정오차를 분석하고, 적용된 다양한 크리깅 모형의 성능을 비교하였다. 이러한 연구결과는 AADT 추정 정확도를 향상시킴으로써 적정 수준의 교통시설 공급과 서비스 수준 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권2D호
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• pp.155-162
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• 2008

본 연구에서는 전체 시간대별 교통량을 관측하지 못하여 설계시간교통량을 구할 수 없는 지점에 대하여 설계시간계수를 추정하는 방법에 대하여 분석하였다. 수시조사는 연 1~5회 조사되며, 이러한 지점에서는 설계시간교통량을 구할 수 없어 설계시간계수를 구할 수 없다. 분석을 위하여 2006년 일반국도 상시조사 지점의 시간대별 교통량을 이용하여 분석하였다. 설계시간계수를 추정하기 위하여 시간대별 교통량의 변동을 반영하는 시간대별 교통량의 변동계수(Coefficient of Variance), 시간대별 교통량의 표준편차, 첨두시간교통량(peak hour volume)과 도로의 특성을 파악할 수 있는 중차량비율, 주야율, AADT와 중방향계수 등의 변수를 독립변수로 하여 각 변수들과 설계시간계수와의 상관분석 및 회귀분석을 이용하여 설계시간교통량을 추정하였다. 산점도를 통하여 독립변수와 종속변수의 관계를 분석한 결과 대부분의 변수들이 곡선의 형태를 띠는 것으로 나타나 선형회귀분석보다 곡선회귀분석이 더 적합한 것으로 나타났다. 곡선회귀분석으로 분석한 결과 AADT를 독립변수로 하여 분석한 대수모형이 결정계수가 가장 높은 것으로 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.1-14
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• 2013

연평균 일교통량(AADT)은 교통 및 도로부문에서 중요한 기초자료로 활용되지만 예산 제약 등의 한계로 인해 일부 지점에 대해서만 상시조사를 통해서 AADT를 산출하고 있으며, 대다수의 지점에서는 단기 교통량 조사에서 수집된 샘플자료를 이용하여 AADT를 추정 활용하고 있다. 현재 단기 교통량 조사지점의 AADT 추정을 위하여 조사된 자료를 단순 평균하는 방법이 적용되고 있다. 기존 AADT 추정모형은 보정계수를 적용하는 방법이 대표적인 방법이나, 이 방법은 단기 교통량 조사 지점이 어떤 상시조사 지점의 보정계수를 적용할지에 대한 객관적인 방법이 없어 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 공간통계모형을 도입하여 교통량 자료의 공간상관관계를 분석하고, 크리깅 모형을 적용하여 AADT를 추정하는 방법에 대하여 알아보았다. 공간통계모형의 AADT 추정의 정확도를 기존 연구와 비교하기 위하여 동일 대구간의 상시조사 지점의 보정계수를 적용하는 방법(방법 1)과 보정계수 그룹핑을 이용하여 해당 그룹의 보정계수를 적용하는 방법(방법 2), 공동크리깅을 적용한 방법(방법 3)을 비교분석하였다. 분석결과 공동크리깅을 적용한 모형은 기존 모형에 비해 AADT 추정 정확도가 향상되는 것으로 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권3호
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• pp.29-37
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• 2008

본 논문은 RFID 시스템을 통해 수집되는 데이터를 '국가도로교통량조사'에 활용하는 것에 목적을 두고 있다. 연구 수행에 있어 RFID 전자태그 보급의 한계성을 극복하기 위해서, 먼저 RFID 시스템을 통하여 표본데이터를 수집하고 이를 전수화(표본데이터를 조사지점을 통과하는 모든 차량의 수로 만드는 과정) 하였다. 최적의 전수화 방법론을 선정하기 위하여 세가지 방법론(시간계수 모델, 퍼지 모델, 신경망 모델)을 적용하였으며 분석결과 시간계수를 이용한 모델이 최적의 전수화 방법론으로 선정되었다. RFID 시스템을 '국가도로교통량조사'에 활용할 수 있는 방안을 모색하기 위해 '제주도'를 모델로 하여 분석한 결과 인프라 구축의 한계로 인하여 상시조사를 대체할 수는 없으나, 수시조사는 활용에 대한 새로운 가능성을 확인하였다. 따라서 교통량 조사(상시조사)에 있어 RFID 시스템을 활용한다면 기존 검지기에 비해 비용저감 효과가 있을 것으로 기대된다.

• 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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• 제20권5호
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• pp.131-144
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• 2002

도로의 그룹핑(Grouping)이란 도고 계획, 설계, 관리, 조사 계획 및 정비 방침 등을 세우기 위해 유사한 성격의 도로 구간을 군집화하는 방법이다. 기존에 일반적으로 적용되고 있는 도로 그룹핑 방법은 그룹 수를 미리 지정함으써 분석가의 주관적 판단이 개입되었고, 그룹핑 변수 선정에 대한 근거가 부족하였다. 이에 본 연구에서는 기존에 일반적으로 적용되고 있는 도로 그룹핑 방법을 개선하여 새로운 방법론을 제시하였다. 또한 새로 제시된 방법론의 검증을 위해 도로 교통량 통계연보에서 제공하고 있는 일반국도의 2000년 294개 상시조사 지전의 교통량 자료를 이용하여 분석하였다. 연구 결과 기존의 월, 요일 변동계수만을 적용한 그룹핑 방법보다는 기타 교통지표(AADT, $\Sigma$K1000(K값의 상위 1000번 순위까지의 누적 값), 중차량 비율, 주야율)를 동시에 적용할 때 좀 더 효율적이면서 세부적으로 분류됨을 알 수 있었다. 또한 기타 교통지표론 적당한 그룹핑 결과로는 5그룹의 국도 기능 분류가 가능함을 알 수 있었다. 그 결과 기존의 소재지역과 기능에 따른 국토의 구분을 지방 산업도로 그룹, 지역 간선도로 그룹, 대도시 주변형 도로 그룹, 중소도시 주변형 및 관광도로 그룹, 관광도로 그룹으로 분류할 수 있었다. 본 연구에서의 도로 그룹핑 결과에 각 지역특성을 추가하여 분석한다면 도로의 계획, 선계, 관리 등에 매우 유용한 자료로 활용되리라 예상한다. 또한 본 연구의 결과를 이용하면 좀 더 효율적으로 설계시간계수 선정, 전역 조사 지점의 AADT추정, 상시 교통량 조사 자료의 누락 데이터 보정 및 교통량 조사의 스케줄링에 많이 활용할 수 있을 것으로 기대된다.