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.
도로 터널 내의 환기설계를 위해서는 먼저 각 차종별 교통량 구성 비율을 알아야 한다. 일반적인 도로터널의 경우 입구와 출구의 수가 동일하고 일방향이기 때문에 유입된 차종별 구성 비율이 출구에서 나올 때까지 달라지지 않는다. 반면에 네트워크 도로터널의 경우 터널 내의 연결이 복잡한 네트워크로 되어 있기 때문에 차종별 구성 비율이 달라진다. 이에 본 연구에서는 근접행렬을 이용하여 네트워크 도로터널에서 차종별 일교통량 구성 비율을 쉽게 계산할 수 있는 방법을 제시하였다.
1. 철도, 도로, 항공, 해운 등 교통수단별 현황을 조사한 결과, 현재까지의 교통정책이 도로교통 우선 위주였기 때문에 철도는 뛰어난 환경성 및 경제성을 가지고 있음에도 불구하고 수송분담율이 비교적 저조한 편이었다. 그러나, 향후 정부의 사회기반시설 구축에 있어서 국가 기간 철도망 확대와 대도시 지하철 및 경량전철 건설을 통한 도심철도망과 간선철도망의 연결 등을 통하여 철도의 이용이 훨씬 용이해질 것으로 보이며 이에 따라 철도의 이용률도 크게 상승할 것으로 예상된다. 2. 교통수단별 일반현황은 다음과 같다. 1) 철도교통은 여객수송량이 다소 증가하고 있는 추세였는데, 2004년 KTX의 개통으로 인하여 여객수송량이 급증하였으나, 화물수송은 약간 감소하는 추세이다. 2) 도로교통은 공로의 경우 이용량이 크게 감소하고 있으나, 자가용의 경우에는 승용차의 급증에 의하여 도로의 분담률이 증가하고 있다. 그러나, 도로망의 확충이 자동차의 증가량을 따르지 못하는 것과 자동차가 도시에 밀집됨에 따른 교통체증에 따라 자가용 차량의 1일 평균 주행거리가 짧아지는 등 수송량이 크게 증가하지는 않고 있다. 3. 각 교통수단별 환경경제성을 조사한 결과는 다음과 같았다. 1) 단위수송량당 에너지 소비율은 여객의 경우 철도가 75.97kcal/인 km에 불과한 반면에 버스는 415.43, 택시는 1,192.24kcal/인 km에 달하여 각각 철도의 5.5배 및 15.7배나 많은 에너지를 소비하는 것으로 나타났다. 화물의 경우에도 철도는 105.98kcal/톤 km에 불과한 반면에 도로는 1,674.21kcal/톤 km에 달하여 철도의 무려 15.8배의 에너지를 사용하는 것으로 나타나, 철도가 에너지 효율성 면에서 도로 교통수단보다 월등히 앞서는 친환경적이면서 경제적인 교통수단임을 알 수 있다. 2) 도로와 철도의 단위수송량 당 CO의 배출량은 도로가 1,531.2kg/백만인 km로 철도의 167.4kg/백만인 km에 비하여 9배나 되었다. 그러나, 탄화수소의 경우는 도로가 216.5kg/백만인 km으로 철도의 68.0kg/백만인 km의 3배를 넘는다. 미세먼지의 경우는 도로가 철도보다 약간 더 많은 수준이었으나, NOx와 $SO_2$는 오히려 철도가 오히려 약간 더 높게 나타났다.
설계시간계수는 계획목표연도의 연평균 일교통량에 대한 설계시간교통량의 비율로 정의되며 일반적으로 30번째 시간순위 교통량이 이용되고 있다. 30번째 시간순위 교통량을 설계시간교통량으로 하는 경우 휴일교통량 및 명절교통량의 영향을 크게 받아 과다설계될 수 있다. 보다 객관적인 K계수 산정은 연간 8,760시간의 모든 시간 교통량이 관측되어야 가능하나 상시조사 지점 이외의 경우 사실상 불가능하다. 본 연구에서는 일반국도의 설계시간계수를 산출하기 위하여 30번째 시간순위 교통량을 적용하는 방법과 첨두시간교통량을 적용하는 방법, 그리고 내림차순으로 정렬된 시간순위 교통량의 곡선의 곡률을 이용하여 설계시간을 산출하는 방법으로 설계시간을 산출하고 산출된 설계시간계수를 비교분석하였다. 또한 일반국도의 설계시간계수 특성을 살펴보기 위하여 도로를 3가지 유형으로 분류하고, 도로유형별 설계시간계수의 특성을 알아보았다. 일반적으로 사용되고 있는 30번째 시간순위 교통량을 적용하는 방법과 비교하여 실제 시간순위 교통량의 곡선의 곡률이 어느 시간순위에서 변하는지를 알아보기 위하여 일반국도 상시조사 지점의 각 지점별 8,760시간 교통량 자료를 활용하여 분석하였다. 분석결과 30번째 시간순위 교통량으로 산출한 설계시간계수가 타 방법과 비교하여 설계시간계수를 높게 산출하는 것으로 나타났다. 또한 첨두시간 교통량으로 산출한 설계시간계수는 도로유형별 차이가 크지 않게 나타났다. 이는 첨두시간 교통량은 1년 교통량의 특성을 설명하기 어렵고, 30번째 시간순위 교통량은 휴일 및 명절교통량의 영향이 크기 때문으로 분석된다. 시간순위 교통량의 곡선의 곡률을 이용한 방법으로 일반국도 설계시간계수를 산출한 결과 관광부를 제외하고 미국 도로용량편람과 다소 비슷한 수치를 나타내는 것으로 나타났지만 시간순위는 평균적으로 118번째 교통량이 적당한 것으로 분석되었으며 도로유형별로 차이가 크지 않은 것으로 분석되었다.
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.
현재 교통수요모형 기반의 자동차 배출량 추정 모형에서 교통 활동도 자료는 세부적으로 고려되는 반면, 배출계수는 평균적인 값만 반영되고 있기 때문에 배출량 산정 결과의 정확도를 저하시키는 문제가 있다. 본 연구는 도로유형 및 주행시간대와 무관하게 동일한 배출계수가 적용되는 부분을 개선하기 위해, 도로유형과 주행시간대별 연료소모량 차이에 대한 실증적 분석을 기반으로 각 유형별 배출계수의 보정 지표 제시를 목적으로 한다. 이를 위해, '이동식 차량활동도 모니터링 장비(Portable Activity Monitoring System: PAMS)'를 이용해 도로유형 주행시간대별 실 주행 자료를 수집하였고, 각 유형별 연료소모량을 추정하여 이를 비교하였다. 연구 결과 평균 주행속도가 22.5km/h 일 경우, 도로 유형별 주행차량의 가감속도 변화 등의 차이에 따라 국도에서의 연료소모량(95g/km)은 자동차 전용도로에서(81g/km)보다 약 17.3% 높은 것으로 분석되었고, 첨두시간대의 평균 연료소모량(86.73g/km)은 비첨두시간대(82.84g/km)보다 약 4.7% 높은 것으로 분석되었다. 각 유형별 연료소모량의 차이는 공변량 분석 (ANOCOVA)과 다변량 분산분석 (MANOVA)으로 검증하였으며, 그 결과 "주행속도가 동일할지라도, 도로유형과 주행시간대에 따라 연료소모량의 차이가 있다"는 본 연구가설은 유의한 것으로 나타났다. 마지막으로 연료소모량의 차이를 활용하여 각 유형별 배출계수 보정 지표들을 제안하였다. 본 연구는 기존 차량 중심의 배출계수 연구에서 벗어나, 도로 교통 조건에 따른 배출계수 특성을 분석했다는 점에서 의의가 있으며, 본 연구결과를 활용하여 교통부문의 배출량 추정결과에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
도로계획 과정에서 차로수 설계에 필요한 장래 설계시간교통량은 설계시간계수 K를 사용하여 결정하고 있다. 30번째 순위교통량(V30)과 년평균일교통량(AADT)의 상대적 비율인 K30은 일년 8,760개의 시간교통량 중에서 30번째 시간교통량을 기준으로 도로계획의 수준을 결정하는 것을 의미한다. 대도시 주변의 고속도로를 대상으로 혼잡한 명절기간(설날, 추석 등)과 주말을 대상으로 시간교통량 순위를 살펴보면서 실제적으로 교통혼잡을 보인 명절기간 시간교통량이 의외로 낮은 순위에 위치에 있음을 밝혀내어 기존의 설계시간 교통량 추정방법에 문제가 있음을 밝혀내었다. 이를 개선하기 위하여 본 연구에서는 정체시간교통량을 통행수요로 전환하여 교통수요 개념을 가지고 설계시간계수(K)를 추정하는 방법을 새롭게 제시하고, 기존 방법에 의한 설계시간계수 K값과 비교, 평가하였다.
한국도로공사에서는 2012년 1월 16일부터 5월 31일까지 고속 축중기를 이용하여 경부선 195.0k(김천)과 중부내륙선 119.5k(선산) 구간에서 과적 시범단속을 실시하였다. 본 연구에서는 이를 활용하여 과적 시범단속 시행 전과 후, 각 8주의 교통량 및 평균 총중량 비교를 통해 과적단속의 실제적인 효과를 분석하고자 하였으며, 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 과적 시범단속 전후의 교통량 및 총중량 변화를 분석한 결과, 교통량은 시행 전과 후의 차이가 없었지만, 총중량은 감소하는 것으로 나타났다. 이는 화물 교통량이 줄어서 총중량이 줄어든 것이 아니라, 시범단속을 통해 총중량이 감소함을 의미한 것으로 과적단속의 효과가 있음을 알 수 있다. 둘째, 시행 전과 후의 주별 총 교통량 및 평균 총중량 추이를 분석한 결과, 과적단속 시작을 기점으로 급격하게 감소했다가, 다시 점차 증가하는 추이를 보이고 있었다. 이는 시범단속에 대한 풍선효과로, 향후 지속적인 과적단속이 필요함을 알 수 있다. 다만, 본 연구는 시범단속 기간에 대한 연구로 향후 장기간 교통량 및 총중량 변화에 대한 분석과 모니터링이 필요할 것으로 판단된다.
수도권 대중교통 이용자는 2004년 서울시의 대중교통 체계 개편에 따라 교통 카드를 사용하여 버스와 지하철을 이용하게 되었다. 교통 카드를 사용하는 각 승객의 승차와 하차에 관한 데이터가 하나의 트랜잭션으로 구성되고, 하루 천만 건 이상의 트랜잭션들로 구성된 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스가 만들어지고 있다. 대중교통을 이용하는 승객들의 승차와 하차에 관한 여러 정보를 담고 있는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 유용한 패턴이나 정보를 탐사해내는 연구가 계속 진행되고 있다. 이런 연구 결과는 수도권 대중교통 정책을 입안하는데 중요한 기초 자료가 되고 수도권 승객들에게 대중교통을 보다 잘 이용할 수 있는 정보로 제공된다. 교통카드 이용률은 2006년 79.5%, 2007년 80.3%, 2008년 81.6%로 점차적으로 증가하고 있다. 대용량의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 대한 연구를 살펴보면 하루 동안의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 순차 패턴을 탐사하는 알고리즘을 연구하였고[1], 승객들의 통행 패턴에 대한 분석연구를 확장하여 일 년에 하루씩 2004년에서 2006년까지 3일간의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 승객 시퀀스의 평균 정류장 개수와 환승 횟수 등을 연도별로 비교하였다[2]. 수도권 지하철 시스템의 특성에 관한 연구로는 네트워크 구조 분석이 있었고[3], 승객의 기종점 통행 행렬(Origin-Destination trip matrix)에 의한 승객 흐름의 분포가 멱함수 법칙(power law)임을 보여주는 연구가 있었고[4], 지하철 교통망에서 모든 링크상의 승객들의 흐름을 찾아내는 연구가 있었다[5]. 본 논문에서는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 지하철 승객들의 통근 패턴을 탐사해내는 방법을 연구하였다. 수도권 지하철 네트워크에 대한 정보를 입력하고 하루치의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 연구된 방법을 적용하여 8가지 통근 패턴들을 탐사해내고 분석하였다. 탐사된 패턴들 중에서 많은 승객들이 지지하는 출퇴근 패턴에 대해서는 시간대별로 승객수를 그래프로 보여주었다.
지진은 교량과 도로 구조물들에 피해를 입혀서 교통시스템 운행전반과 지역경제에 심각한 피해를 초래하도록 한다. 지진위험도 분석방법은 안전도에 문제가 있는 고속도로 교량들에 대하여 구조물 보강공사를 실시하기 위한 우선순위 결정에 사용되어 진다. 지진위험도 분석방법들은 한 교량의 상대적 중요도를 결정하기 위하여 일일 평균교통량을 사용하고 있다. 본 연구는 도로붕괴시 교통시스템에 추가로 부과되는 시스템비용의 관점에서 수많은 교통량분석을 실행하는데 비용-효과적인 교통망 분석방법을 개발하는데 있다. 본 연구에서 개발된 교통망 분석방법의 핵심은 인공지능분야에서 개발된 연상기억모형의 사용이다. 본 연구에서 개발된 교통망 분석방법을 평가하기 위하여 7개의 교통죤으로 구성된 교통망이 구축되었다. 다양한 교통링크 붕괴 시나리오들이 지진으로 붕괴된 교통망에서의 교통량들을 추정하기 위하여 무작위로 선정되었다. 이러한 교통링크 붕괴 시나리오에 대한 교통량의 변화는 여러 연상기억모형들을 이용하여 예측하였고, 그 예측능력을 평가하였다. 다양한 시나리오로부터의 예측결과는 교통량 예측분야에서 연상기억 모형들의 적용 가능성을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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