PURPOSES : The purpose of this study is to develop a regression model to predict the International Roughness Index(IRI) and Surface Distress(SD) for the estimation of HPCI using Expressway Pavement Management System(PMS). METHODS : To develop an HPCI prediction model, prediction models of IRI and SD were developed in advance. The independent variables considered in the models were pavement age, Annual Average Daily Traffic Volume(AADT), the amount of deicing salt used, the severity of Alkali Silica Reaction(ASR), average temperature, annual temperature difference, number of days of precipitation, number of days of snowfall, number of days below zero temperature, and so on. RESULTS : The present IRI, age, AADT, annual temperature differential, number of days of precipitation and ASR severity were chosen as independent variables for the IRI prediction model. In addition, the present IRI, present SD, amount of deicing chemical used, and annual temperature differential were chosen as independent variables for the SD prediction model. CONCLUSIONS : The models for predicting IRI and SD were developed. The predicted HPCI can be calculated from the HPCI equation using the predicted IRI and SD.
본 연구에서는 연평균일교통량 예측을 위한 공간회귀모형을 제시하였다. 비록 공간 분석을 위하여 조사지점들 간의 유클리디안 거리가 일반적으로 사용되고 있지만, 조사되지 않는 도로의 교통량 예측을 위하여 교통량 조사지점들 간의 최단경로를 이용한 공간회귀모형을 새롭게 시도하였다. 공간예측방법으로는 일반크리깅을 사용하였으며 교차검증을 통하여 정량적으로 최단경로 기반의 교통량공간예측모형의 타당성을 제시하였다.
설계시간교통량(DHV: Design Hourly Volume)은 도로설계의 기본이 되는 장래시간 교통량으로, 계획목표년도에 대상 도로구간을 통과할 것으로 예상되는 한 시간 교통량을 말한다. 설계시간계수(K)는 "계획목표연도의 연평균 일교통량에 대한 설계시간 교통량의 비율(DHV/AADT)"로 정의되며, 30번째 시간 교통량을 이용할 경우 설계시간계수는 $K_{30}$으로 나타낸다. 적정규모의 도로를 설계하기 위해서는 합리적인 교통량의 예측 및 도로의 지역특성과 교통특성을 반영한 설계시간계수(DHF : Design Hour Factor)를 산출하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 고속도로를 지역적 특성별로 유형분류한 후, 서해안 고속도로 차량검지기자료의 연간 시간대별 교통량자료를 이용하여 고속도로 설계시간계수를 구하였다. 분석결과 정기교통량조사 자료와 차량검지기자료에서 연평균일교통량은 유사한 반면, 첨두시간교통량은 특히 관광부에서 상당한 차이를 나타냈다. 정기교통량조사 자료는 실제 시간교통량 특성을 반영하기가 어려워 정기교통량조사 자료를 이용한 평균설계시간계수는 기존 지침이나 연구에서 제시되었던 결과와 다르게 산출되었으며, 기존 지침과 상반되게 도시부가 지방부와 관광부보다 더 높게 나타났다. 반면 차량검지기자료를 이용하여 구한 설계시간계수는 기존 지침에서 제시되고 있는 설계시간계수와 비교하여 도시부는 유사하게, 지방부는 약간 높게 산출되었다. 따라서 서해안고속도로에 대한 분석결과만을 이용하여 해석할 때 정기교통량 자료를 이용하는 것보다 차량검지기 자료를 이용하여 산정한 설계시간계수가 기존 관련지침에 제시된 값들과 비교적 유사하며, 합리적인 결과를 도출하여 신뢰성을 갖는 것으로 분석되었다.
구간 교통량을 이용한 기종점(O/D:Origin-Destination)통행의 보정에 관한 여러 기법들은 기존의 기종점 통행량과 현재의 관측 구간 교통량을 이용하여 기존의 O/D를 보정할 수 있는 장점이 있다. 또한 참 O/D통행량을 알 수 없다는 기존의 문제점을 다소라도 극복하면서 현실에 적합한 배정 구간교통량을 얻을 수 있는 방안으로 유용하다고 할 수 있으나, 적정 관측조사지점 위치 및 관측교통량 집합의 선정에 대한 문제가 있다. 또한, 보정된 O/D내에 내재해 있는 통행패턴이 유지되면서 보정이 수행되어야 한다. 이상의 O/D보정 과정은 모의네트워크상에서 참 O/D값을 알고 O/D보정을 수행할 수 있으나, 실제 대규모 네트워크에서 참 O/D를 알기란 사실상 불가능하며, 대규모 네트워크에서의 적용 사례는 보고되지 않고 있다. 기존 O/D의 보정에 있어서 보정된 O/D는 입력자료의 신뢰성과 관측지점 위치 및 지점수에 크게 의존한다. 따라서 본 연구에서는 관측된 구간 교통량 자료와 O/D 보정 모형중의 하나인 Gradient기법을 이용하여 기존의 전국 O/D를 보정하고, 관측 구간교통량 집합별로 보정된 O/D가 기존의 통행패턴을 유지하면서 실측 및 배정된 구간교통량 분석을 통한 O/D보정과정에 있어서의 방법론을 제시하고자 한다. 분석을 위하여 관측 구간교통량 별로 적용된 관측위치 및 지점수의 현실적 타당성과 O/D 평가의 신뢰성 지표로서 관측지점과 개수에 변동에 따른 $\circled1$보정 전-후의 관측 구간교통량과 배정 구간교통량. $\circled2$기종점 통행수요 메트릭스에 내재되어 있는 통행행태로서 전체 통행수요의 평균통행시간분포를 나타내는 통행시간분포(TLFD:Trip Length Frequency Distribution)변화를 통계적으로 비교-분석하였다. 본 연구의 분석결과는 전체 네트워크의 총 링크교통량중 약 10%의 관측교통량을 이용하면 기본 O/D의 TLFD를 왜곡시키지 않으면서 관측교통량과 배정교통량의 차이를 최소화시키는 것으로 분석되었다.
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.
본 연구의 목적은 한국형포장설계법 프로그램을 이용하여 아스팔트포장에 발생하는 주요 파손 유형인 평탄성(IRI, International Roughness Index), 피로균열, 소성변형 등에 영향을 주는 요소를 평가하는 것이다. 평가에 사용된 설계입력변수로는 지역구분(서울과 부산), 교통량조건, 아스팔트 바인더, 표층용 골재의 최대치수, 아스팔트 표층 두께, 아스팔트 기층의 두께 등을 적용하였다. 해석조건은 위의 변수를 조합하여 총 64개의 case study를 수행하여, 이들 결과를 상호 비교 평가하여 아스팔트 포장의 파손에 영향을 주는 변수의 중요도를 평가하였다. 기본조건에서 1개의 변수에 의한 영향 고려시, 서울지역 5000대/일 교통량의 경우 아스팔트 바인더(C)의 영향이 다른 요소에 비해 상대적으로 크게 나타났고, 나머지 요소 중에서는 기층두께(A), 표층두께(B), 골재입도두께(D) 순으로 결과를 나타내었다. 10,000대/일 교통량의 경우도 마찬가지로 똑같은 결과 값이 나타났다. 부산지역 5000대/일 교통량의 경우 서울지역과 마찬가지로 아스팔트 바인더(C)의 영향이 다른 요소에 비해 상대적으로 크게 나타났고, 나머지 요소중에는 서울지역과 다르게 기층두께(A), 골재입도두께(D), 표층두께(B) 순으로 결과를 나타내었다. 교통량 조건과 지역에 따라 다소 차이는 있었지만, 아스팔트 포장 파손에 가장 큰 영향을 주는 요소는 아스팔트 바인더이고, 2가지 조합의 경우 아스팔트 바인더와 기층의 두께 등으로 평가되었다.
사고예측모형은 도로에서 발생한 교통사고자료를 통계적으로 모형화한 것으로 종속변수는 과거의 사고건수가 되고 설명 변수로는 주로 사고가 일어난 장소의 도로 기하구조 조건, 교통조건, 운영조건 등 도료의 속성자료가 이용된다. 기존의 사고예측모형의 한계를 극복하고자 새로운 방안인 Hauer의 연구를 구체적으로 소개하고 이를 국내 고속도로 사망사고자료를 통해 적용하였다. Hauer의 방법론에 의한 사고예측모형을 구축한 결과 AADT와 종단구배를 통해 사고예측모형의 적합도를 상당히 높일 수 있었으나, 곡선반경은 사고건수와 직접적 인 관련이 있는 것으로 파악되지 않았다. 이러한 사고예측모형은 기존의 모형과 비교 시 여러 설명변수 중 어떤 변수가 모형에 도입되어야 하는지를 결정할 때 분명한 근거를 지니기 때문에 중요한 변수가 누락되거나 혹은 중요하지 않는 변수가 도입될 가능성 이 낮아지는 장점을 지니고 있다.
Continuous Risk Profile(CRP)은 고속도로의 사고취약구간을 선정하는 방법론 중에서 정확성과 효율성이 뛰어난 것으로 알려져 있다. 그러나 전통적인 CRP는 데이터베이스 구축을 위한 대규모 투자를 필요로 하는 안전성능함수를 이용한다. 본 연구는 안전성능함수 대신 동질 그룹들의 평균사고건수를 규모조정계수로 이용하는 CRP를 제안하는 것을 목적으로 한다. 고속도로 구간들을 동질 그룹으로 분류하기 위하여 각 구간의 AADT와 차로 수 자료를 기반으로 하는 계층적 군집분석이 수행된다. 제안된 모형은 캘리포니아의 I-880 자료를 이용하여 다른 여러 가지 사고취약구간 선정방법들과 비교된다. 분석 결과에 따르면, 제안된 모형은 false negative를 발생시키지 않으며 false positive rate를 감소시킨다. 본 연구에서 개발된 방법론은 추가적인 복잡한 데이터베이스 없이 고속도로 사고취약구간을 선정하는 데에 활용될 수 있으며, 또한 고속도로 안전관리시스템을 개선하는 데에 기여할 수 있다.
본 연구는 ITS 사업의 평가자에게 VMS 효과를 평가하는 방법론을 제공할 필요가 있다고 판단하여 고속도로에 설치된 VMS의 교통정보로 인해 운전자들의 우회율에 영향을 미치는 요인을 분석하고, 이 요인들의 구체적인 영향에 대하여 조사하였다. 이 과정에서 운전자의 우회여부는 추가적인 통행시간에 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한, 70% 이상의 고속도로 운전자는 고속도로에 인접한 국도를 우회도로로 인지하였으며, AADT와 우회도로까지의 거리가 우회율에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구에서는 VMS의 교통정보에 의한 운전자의 우회율 모형은 설문조사를 통해 수행하고, 모형의 확인을 위해 직접조사를 통한 실제 우회율로 설문조사 결과를 검정하였다. 본 연구 결과는 고속도로 VMS의 효과를 분석하는데 유용할 것으로 판단한다. 그러나 이 결과는 ITS 분야 전문가들의 검증을 통해 사용해야 할 것이다.
고속도로 영업소에서 발생하는 교통사고는 사고발생 원인, 사고 유형, 사고 차종 측면에서 본선 구간 교통사고와 다른 특성을 보이므로, 본선 구간과는 별도로 고속도로 영업소에 초점을 맞춘 안전성능함수의 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고속도로 영업소의 교통사고 발생건수에 유의한 영향을 미치는 요인들을 규명하고, 이를 기반으로 사고예측을 위한 안전성능함수를 개발하고자 한다. 기존 문헌 및 사고 특성 분석을 통해 고속도로 영업소에서 발생하는 사고에 영향을 미치는 설명변수들을 설정하였으며, 설명변수의 형태에 따라 사고 예측을 위한 두 개의 음이항 회귀모형을 구축하여 모형 간 설명력 비교를 통해 고속도로 영업소에 대한 최종 안전성능함수를 제시하였다. 모형 구축 결과 AADT, 하이패스차로비율, 중차량 혼입률이 증가할수록, 평균 차로폭이 감소할수록, 그리고 본선형 영업소 유형에서 사고 건수가 증가하는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시된 안전성능함수는 고속도로 영업소 사고다발지점 선정을 위한 근거로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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