교통량자료는 매우 다양한 분야에서 사용되는 기초자료이다. 교통량자료는 도로교통량조사를 통하여 수집되며, 도로교통량조사 중 기계식 장비를 사용하여 365일 24시간 지속적으로 수집되는 자료를 상시교통량자료라고 한다. 상시교통량자료는 장비의 오작동 및 여러 원인으로 교통량자료누락이 발생하는 경우가 있다. 누락된 교통량자료는 여러 누락보정방법을 적용하여 보정을 수행하고 있다. 하지만, 기존의 누락보정방법론들은 기상에 대한 영향을 전혀 고려하지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기상 중 강우의 영향을 고려한 누락교통량자료 보정방법에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해 우선 일반국도에서 수집한 교통량자료와 기상청의 기상자료의 매칭을 수행하였으며, 이후 일반국도의 특성별로 군집분석 수행 및 분석대상지점 선정을 진행하였다. 세 가지 보정 기법들(평균대체법/자기회귀모형/EM 기법)을 사용하여 전체 자료에서 누락보정을 수행하는 것과 강우일의 자료만을 가지고 누락보정을 수행하여 보정값의 정확도를 평가하였다. 분석 결과 모든 보정방법 및 분석지점에서 과거 강우일의 교통량자료만을 가지고 보정한 경우가 더 정확한 보정값을 산출하는 것으로 분석되었다.
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.
본 연구에서는 결측된 일교통량의 대체를 위하여 교통공학에서 많이 활용되고 있는 기존의 선형내삽법에 공간상관성 기법을 고려한 새로운 선형내삽법을 제안하였다. 일교통량과 같이 시간적 특성을 지닌 자료를 공간위에 배치하여 공간적 상관성을 고려할 수 있도록 하였다. 공간상관성을 측정하기 위하여 일교통량의 순환성을 감안하여 같은 주의 요일간 상관성과 주별 같은 요일의 상관성을 나타내는 지표로서 Moran Index를 사용하였다. 실제 분석을 위하여 한국건설기술연구원에서 제공한 2004년 11월의 28일간의 일교통량 자료를 $4{\times}7$ 격자 형태로 배치하여 일별 교통량자료를 공간화 시켜 공간 상관성을 살펴보았으며, 여러 가지 통계적 지표를 통하여 공간 선형내삽법의 우수성을 확인하였다.
자료결측의 심각성은 현실적으로 거의 대부분의 조사에서 발생한다. 비단 교통분야뿐만 아니라 인문사회 분야나 기상학, 생물학, 지구과학 등 모든 분야에서 인력식이든 기계식이든 조사 방식에 관계없이 발생한다. 교통자료 수집장비에서의 자료결측의 발생은 현실적으로 불가피한 현상으로 볼 수 있으며, 이와 같은 자료 수집과정에서 발생하는 결측을 신뢰성있게 추정하여 보정하였던 선행연구의 대부분은 교통량 자료의 결측값 보정시 통계적 검증없이 시간적인 임의의 종속성만 고려함으로서, 보정 성능이 떨어지는 단점을 노출하고 있다. 이들 연구에서 적용했던 기법들 또한, 교통량 자료가 가지고 있는 가장 큰 특징인 주기적 순환성(periodic circularity)이 제대로 반영되지 못함으로서 적용상 한계를 노출하고 있다. 본 연구는 현실적으로 거의 대부분의 조사과정에서 발생하는 자료결측의 심각성에 대한 인식을 토대로 대안으로 순환분포모형을 제안하였다. 이러한 자료결측 현상에 대응하고자 하였던 기존의 ad-hoc 또는 heuristic 보정 기법과 모형 기반 및 알고리즘 기반의 보정 기법에 관한 선행 연구의 고찰을 통하여 이들 기법들의 한계점을 확인하였다.
교통정보는 운영 중인 VDS(Vehicle Detector System)를 통해 수집된 교통량, 속도, 점유율 자료를 바탕으로 가공되어 제공된다. 수집된 자료의 응용범위와 이용자 및 활용분야는 점점 증가하는 추세에 있다. 수집된 차량 검지자료 내의 결측자료는 대상의 속성을 포함하지 않은 채 전송되는 일련의 빈 데이터를 말한다. 결측자료는 속성 값을 갖고 있지 않은 관계로 데이터가공 처리대상에서 제외된다. 결국 수집 데이터 내의 결측자료의 비율이 증가할수록 해당 지점의 교통상황을 반영하는데 있어 신뢰성이 결여되는 문제점을 갖게 된다. 본 연구에서는 결측자료에 대해 인접지점 참조방식과 이력자료를 활용한 방법론을 적용한 보정처리 결과를 제시하였다 현재 운영 중인 서해안/경부고속도로의 VDS 자료에 임의의 결측자료 비율을 처리 후 보정처리 방법론을 적용하였다. 보정단위는 차로단위-30초 주기로 수행하였으며 오전/오후/일단위로 구분하여 원데이터 대비 보정된 값의 오차를 분석하였다. 분석결과 인접지점 참조방식에 비해 이력자료를 활용한 보정처리 방법이 원데이터에 가까운 값을 도출하는 것을 알 수 있었다.
현재 여러 지자체에서 혼잡한 도시교통의 이동성 및 안전성을 향상시키기 위해 첨단교통관리체계(ITS)를 구축 $\cdot$ 운영중인데 이러한 시스템에서 수집하는 교통상황에 대한 실시간 자료가 노면상황, 악천후, 통신 및 장비자체의 결함 등으로 인해 수많은 자료가 결측된다. 이러한 결측 자료로 인해 통행시간 예측 및 각종 연구가 불가능한 경우가 발생하며 또한 도로의 계획과 기하구조 설계시 기본 자료가 되는 AADT 및 DHV 등의 교통 파라메터들이 과소 또는 과대 추정될 수 있어서 심각한 손해를 끼칠수 있다. 따라서 본 연구에서는 부득이하게 누락되는 교통량 자료에 대해 전 $\cdot$ 후기간 평균, 회귀 모형, EM, 시계열 모형들을 활용한 대체기법들을 살펴보았고, 그 결과 시계열 모형을 이용한 대체의 경우 MAPE, 불균등계수, RMSE 가 각각 5.0$\%$, 0.030, 110으로 가장 좋은 결과를 보였고 나머지 대체기법들은 평가지표에 따라 조금씩 다른 결과를 보였으나 대체로 만족할 만한 수준의 결과를 낳았다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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