The current study aims to analyze the vegetation characteristics of the rocky slopes in expressway applied by different types of greening work. A field survey on the current status of vegetation were conducted in 50 rock slopes along 13 expressways in two years, 2020 to 2021. Specifically, the type of implemented greening and slope stabilization work, the soil properties, the vegetation coverage, and the emerged species were investigated on a every single slope. As the result of the implemented work types, the soil-media hydroseeding and the gabion work appeared to be the most implemented greening and slope stabilization work, respectively. As a result of the vegetation survey, 126 classification groups (42 families, 93 genera and 126 species) were identified in total and it was observed 26 IAP species and 5 invasive species were growing. The longer the time after greening work, the more frequent appearance of IAP species were observed. Woody species such as Robinia pseudoacacia and Lespedeza bicolo, and perennial herbs such as Artemisia princeps, Erigeron annuus, and Festuca arundinacea were appeared with high frequencies at the rocky slopes in expressway. It was also observed Pinus densiflora, Quercus dentata, Rubus crataegifolius and Miscanthus sinensis which had invaded from the adjacent forests naturally, and the largest number of species were invaded between 5~10 years usually after greening work in this study.
본 연구는 고속도로에 설치되어 있는 안내표지를 효과적으로 개선하는데 그 목적이 있다. 국내 고속도로에 설치되어 있는 안내표지는 지점중심 안내체계, 과도한 정보량, 출구번호 이용률 저조, 차로지정 안내의 미비에 따라 효율이 크게 떨어지고 있다. 이러한 문제점을 보완한 3개의 개선안을 제시하였고, 선호도 조사와 판독시간 검증을 통해 최적안을 선정하였다. 최적안은 기존표지에 비해 판독시간이 통계적으로 유의하게 단축된 것으로 분석되었다. 기존의 표지는 원거리에서는 출구에 대한 많은 정보를 전달하는데 비해, 근거리에서 오히려 적은 정보를 전달하고 있는데 비해, 개선 표지는 원거리에서는 개략적인 정보를, 근거리에서는 보다 상세한 정보를 제공한다. 0m 지점에서는 운전자가 목적지에 따른 노선을 효과적으로 선택할 수 있도록 차로지정 표지를 문형식으로 설치하여 안내하도록 하였다.
본 연구에서는 소형차도로 방호울타리 형식선정의 필수요소인 충돌계수 분석 및 방호울타리 높이 선정을 위해 현재의 기준을 적용하는 과정에서 생긴 문제점을 파악하여 개선점을 제시하고 이를 해외기준과 비교분석하여 방호울타리의 형식결정을 위한 기준을 제시하였다. 이를 위해 소형차관련 사고사례분석을 실시하였고, 사고사례를 토대로 방호울타리의 형식선정에 중요인자인 충돌각도, 충돌차량, 충돌속도를 비교 분석 및 소형차 방호울타리의 소요높이를 결정하였다. 충돌각도의 경우 편도 2차로 고속도로 사고사례를 분석하여 유럽 RISER 연구 결과와 비교하여 상향조정의 필요성을 도출하였다. 충돌차량의 경우 경차, 소형승용차, 중형 및 대형승용차, 승용차(SUV), 승합차 및 소형 트럭으로 나누어 분석을 실시하였으며, 충돌사고소형차 사고누적율에 기반한 차량중량 및 충돌속도를 회귀분석하였으며 수도권고속도로 누적통행비율을 감안 충돌중량을 결정하였다. 또한 그 결과를 토대로 소형차도로 방호울타리 높이를 계산하였다. 본 연구의 결과는 향후 소형차도로 형식선정에 중요한 인자가 된다.
무인과속단속시스템은 속도위반 차량을 효과적으로 단속하기 위해 도입되었으나, 기존의 지점 과속단속시스템의 경우 차량 내비게이션, 스마트폰 등을 통해 제공되는 위치정보 서비스로 인해 단속 효과가 현격히 낮아지게 되었다. 구간 과속단속시스템은 지점 과속단속카메라 설치 지점에서 나타나는 카메라 전후에서 급감속 및 재가속을 반복하는 회피 거동으로 인한 여러 가지 부정적인 문제점을 보완하기 위해 도입되어 설치를 확대해 나가고 있다. 이에 본 연구에서는, 국내 고속도로 상에 설치된 구간 과속단속시스템에서 나타나는 교통류 특성에 대해 대조 구간을 설정하여 비교 분석하였다. 이를 위해 구간의 특성 등을 고려하여, 중부내륙선, 대전-통영선, 영동선 내의 구간 과속단속 시행구간에 대해 VDS 검지기 데이터를 수집하였으며, 데이터필터링을 통해 비교분석에 용이한 조건을 설정하고 자유속도 상태에서의 교통류 특성을 분석하였다. 분석결과, 구간 과속단속구간 내에서는 대조 구간에 비해 속도 평균 및 속도 분산이 낮아지는 경향을 보였으며, 통계적 검정 방법을 이용하여 이를 확인하였다.
보강토옹벽은 1970년대 프랑스에서 개발되어 국내에는 1990년대에 본격적으로 적용되기 시작하였다. 그리고, 현재는 1,300여개의 보강토옹벽이 고속도로 성토, 교량 접속부 등을 지탱하고 있다. 보강토옹벽 시공 기술은 나날이 발전하여 최근에는 보강토옹벽 자체를 교대구물화 하는 보강토교대를 개발하고 시범 도입할 정도가 되었다. 하지만, 고속도로 곳곳에 시공된 보강토옹벽에는 다양한 손상이 꾸준히 발생되고 있다. 이에 대한 원인은 설계, 시공, 유지관리 단계에서의 소소한 결함들로 분석이 되었다. 이에 대한 해결 방안은 개별 공정 하나 하나에 대한 중요성 인지하는 인식 변화이지만, 이는 하루아침에 형성되지 않는다. 본 연구에서는 고속도로 보강토옹벽 도입 30년을 맞이하여, 지금까지 보강토옹벽에서 발생된 손상 사례를 분석하여 유형화 하고, 이에 대한 대책을 제시하고자 하였다. 그 결과, 보강토옹벽에 발생하는 손상을 10가지 유형으로 나누었고, 각각에 대한 설계, 시공, 유지관리 단계에서의 원인과 대책을 도출하였다.
전통적인 사고예측모형은 통계적 회귀분석에 주로 의존하였으나, 이는 자료 분포 및 함수 형태에 대한 가정에 따른 한계를 가지고 있다. 이에 따라 일부 연구는 신경망 등의 비모수적 기법을 모형 구축에 활용하였으나, 이는 독립변수와 종속변수 간의 직접적인 관계 규명이 어렵다는 한계가 있다. 유전자 프로그래밍 기법은 모형 개발에 특별한 가정이 필요없고, 사고요인 규명이 가능하다는 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 고속도로의 사고예측에 유전자 프로그래밍 기법을 적용함으로써 이러한 한계를 극복하고자 하였다. 이를 위하여 경부고속도로에서 최근 3년간(2010-2012년) 구득된 자료를 활용하였으며, 보다 세밀한 사고 특성 규명을 위해 고속도로 구간을 직선 구간과 곡선 구간으로 구분하였다. 사고 발생에 중요한 영향을 미치는 변수를 선택하기 위하여 랜덤 포레스트 기법을 이용하였으며, 최종 선택된 변수들을 활용하여 사고예측을 위한 유전자 프로그래밍 모형을 구축하였다. 구축된 모형의 예측 성능을 평가하기 위해 음이항 회귀모형과 비교해본 결과, 유전자 프로그래밍 모형의 예측 성능이 더 우수한 것으로 나타났다.
고속도로이용자가 주행할 때 도로기하구조를 정확하게 파악하지 못하면, 도로이용자는 자신의 감각과 인식에 의존해 판단을 내리게 되기 때문에 고속도로의 주행성을 평가할 때 설계자와는 다른 판단을 내리게 될 수도 있다. 따라서 도로이용자의 기대심리를 만족시키면서 안전성, 쾌적성 등을 확보하기 위해서는 정확한 주행속도를 예측할 필요가 있다. 또한, 고속도로의 기하구조적인 주행성뿐만 아니라 도로이용자가 이러한 구성요소의 조화에 의해 느끼는 감성적 측면에서의 주행환경만족도에 대한 인식의 변화를 파악할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 주행속도 예측모형 구축하기 위해 6개 고속도로(경부, 서해안, 영동, 남해, 중앙, 호남)를 대상으로 주행속도에 영향을 미치는 요인을 크게 선형요소, 교통운영특성 요소로 분류하였다. 주행속도에 영향을 미치는 요인을 대상으로 다중회귀를 이용한 주행속도예측모형 구축 및 검증 결과, 통계적으로 모두 적합한 것으로 나타났다. 또한, 본 연구에서는 고속도로 이용자를 대상으로 개별면접 설문조사를 통해 수집된 주행환경만족도 이미지 데이터를 바탕으로 수량화 제II류 및 주성분분석을 실시하여 고속도로 주행환경만족도에 대한 영향 요인을 규명하였다. 또한 수량화 제I류 및 구조방정식을 이용하여 사회인식 및 고속도로 이용자의 실제인식의 변화가 고려된 고속도로의 주행환경만족도 모형을 구축하였다. 본 연구에서 구축된 모형을 통해 주행속도와 같은 정량적인 요인뿐만 아니라 도로이용자가 느끼는 고속도로의 주행환경만족도와 같은 정성적인 요인에 대한 결과도 제시할 수 있어서 도로이용자가 느끼는 변화된 교통 환경과 인식여부가 반영된 고속도로의 주행성을 평가할 수 있다는 데에 그 의의가 있다.
도로환경요인과 운전자의 능력의 부조화상태에서 교통사고 위험성이 높아진다는 개념으로부터 도로위험수준을 평가를 하고자 하는 것이 요구-노력모형이다. 본 연구에서는 요구-노력모형의 노력수준을 결정하는 운전자 생체신호의 재분석을 통하여 요구-노력모형의 신뢰성을 높일 수 있는 새로운 신경망 모형구조를 제안하였다. 영동, 호남 및 서해안고속도로에서 149명의 피실험자를 대상으로 검증한 연구결과는 다음과 같이 나타났다. 첫째, 생체신호 파라메타 값에 대하여 Normality Test, Cluster Analysis와 Mann-Whitney 분석에서 기존 요구-노력 모형에서 사용하던 10개의 생체신호 중 5개의 생체신호만이 통계적으로 유의함을 입증하였다. 둘째, 신경망모형은 운전자의 노력수준의 평가에 대한 정확도는 매우 높게 나타났다. 신경망구축을 위해 사용한 집단1의 피실험자별 전체 노력수준의 정확도는 80.0%, 집단 2의 피실험자별 전체 노력수준의 정확도가 74.3%로 나타났다. 셋째, 요구-노력모형에서 노력수준 경계값 결정방법에 따라 호남고속도로 전주IC${\rightarrow}$회덕JCT구간의 단위분석지점에 대하여 도로위험도를 판별한 결과, 2종 오류가 신경망모형 40.5%, 기존 모형 58.8%로 나타났다. 요구-노력모형에 의한 도로위험도 평가가 최종적이기 보다는 전문가 그룹에 의한 상세한 도로안전진단에 앞서 도로위험도를 대략적으로 판별하고자 하는 의도였다고 한다면 보다 많은 검토대상구간을 판별하고, 더 낮은 2종 오류비율을 보인 신경망을 이용한 방법이 요구-노력모형의 취지에 적합하다고 볼 수 있다.
경인고속도로가 개통된 1969년 이후로 우리나라 고속도로는 국토의 대동맥으로서 꾸준한 확장과 신설을 거듭해 왔으며, 조만간 고속도로 3.000km시대를 맞이하게 될 전망이다. 이에 고속도로는 건설과 확장 위주에서 효율적 운영이 중요성이 과거 그 어느 때보다도 강조되고 있다. 최근 고속도로망이 복잡해져감에 따라 교통정보의 가치가 점점 높아지고 있고, 더욱이 정보통신기술의 급격한 발달과 함께, 휴대폰, PDA, PNS 등의 보급이 증가함에 따라 교통정보의 수요가 급증하고 있다. 특히, 통행시간 정보의 경우, 혼잡이 있는 도로망에서 최적의 경로선택을 하고. 경로간에 적절한 교통량분산을 통해 자원의 효율적 배분을 달성하는데 있어 필수적인 정보로서 그 중요성을 더해 가고 있는 실정이다. 본 연구에서는 고속도로 통행료수납시스템(TCS)에서 수집되는 톨게이트간 통행시간 데이터를 기반으로 TCS 통행시간 데이터의 속성과 시계열적 패턴을 규명하고, 이를 바탕으로 모듈라 신경망모형(Modular Neural Network Model)을 이용한 통행시간 예측모형을 개발하였다. 우선, 단거리(서울->수원)와 장거리(서울->대전) 그리고 평일과 주말로 구분하여 TCS 데이터에 대한 시계열 패턴 분석을 한 결과, 단거리와 장거리 공히 충분한 범위의 예측가능한 시간적 범위를 가지고 있으며, 복잡한 정도는 장거리가 높은 것으로 나타났다. 다만. 단거리구간이 장거리 구간에 비해 초기조건에 대한 민감성이 큰 이유로 상대적으로 장기예측이 어려운 것으로 분석되었다. 한편, 모형 적용 현장의 요구기능을 분석하여 모듈라 신경망 구조를 가진 예측모형을 개발하였으며, 최소한 약 80분 이상의 장기예측이 요구되는 서울->대전구간에 적용한 결과, 대부분 10분 이내의 낮은 오차를 보였다. 본 연구에서 개발된 모형은 예측범위가 고정적인 대부분의 시계열모형과는 달리 최소의 입력(3개)을 가지면서 하나의 신경망으로 학습한 최대/최소의 예측시간 범위내에서 그 크기에 상관없이 거의 동일한 수준의 예측력을 보이는 장점을 가지고 있다.
2014년 기준 국내 약 76% 이상의 화물이 도로를 이용하여 수송되고 있는 만큼 고속도로는 화물수송의 중추적 역할을 수행하고 있다. 그러나 고속도로에서 수송되는 화물자동차 및 화물의 규모를 가늠할 수 있는 지표의 산정방안에 관한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 한국도로공사에서 관리하는 스마트 제한차량 분석시스템(TCS, HS-WIM) 자료를 활용하여 산출 가능한 화물자동차통행실적(대${\cdot}$km/년), 화물수송실적(톤${\cdot}$km/년), 화물자동차 통행효율(대${\cdot}$km/km), 화물수송효율(톤${\cdot}$km/km) 총 4가지 지표를 선정하였다. 본 연구는 도로교통 통계를 활용한 구간교통량 기반 지표 산정방안과 고속도로 영업소 간 기종점교통량을 활용한 기종점교통량 기반 지표 산정방안의 장 단점 및 한계점을 제시하고 평가 및 검증하였다. 또한 고속도로 관리자 입장에서 스마트 제한차량분석시스템을 활용하여 실시간(1일, 1개월)으로 산출가능한 방법론을 제시한 것에 의의를 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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