時間交通量 分布를 考慮한 高速道路 設計時間 서비스 目標計數 開發
Development of An Expressway Design Hour Service Goal Factor Based on Annual Traffic Variation
초록/요약
도로를 효율적으로 운영하고 관리하기 위해서는 도로조건, 교통특성, 운전자특성, 차량특성 등을 고려한 도로시설의 공급도 중요하지만, 장래 목표연도 교통수요에 부합하는 적정한 규모의 도로를 계획하는 것이 더 중요한 요소이다. 차로수로 대표되는 도로의 시설규모는 목표연도의 설계시간 교통량에 의하여 결정되며, 설계시간 교통량을 산출하는 인자로는 연평균일교통량(AADT), 설계시간계수(K), 중방향계수(D) 등이 있다. 이 중 설계시간계수는 전통적으로 1950년대에 최초 적용된 30번째 순위시간교통량을 근거로 하여 연간 8,760개의 시간교통량을 크기순으로 나열하여 교통량이 급격히 변하는 지점의 순위교통량을 설계시간교통량으로 정하는 방식이 사용되어 왔다. 그러나 이 방식은 그 기준이 모호하고 정성적이며 도로운영자 측면에서의 서비스 목표가 명확하지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 기존의 설계시간교통량 산정방식의 대안으로 새로운 설계계수인 “서비스 목표계수”를 제안하였다. 이는 정책결정자나 도로 운영자의 “서비스 목표”에 따라 그 설계계수가 결정되는 방식으로서 “서비스 목표”는 계획 목표연도의 연간 총 이용교통량의 특정 백분율이 목표서비스수준 이상으로 통행 가능하게 하는 것“으로 정의하였다. 따라서 이에 따른 서비스목표계수는 “서비스 목표를 가능하게 하는 설계시간교통량을 산정하기 위한 설계계수”로서 “중방향최대시간교통량에 대한 비율”로서 결정된다. 이러한 정의와 논리에 따라 본 연구는 전국 22개 고속도로 노선의 차량검지시스템(VDS)에서 수집된 1년간의 시간교통량 자료를 근거로 하여, 시간교통량 변동 특성의 고찰-도로유형의 분류-유형별 시간교통량 분포의 모형화-모형에 의한 유형별 서비스목표계수 추정의 과정으로 이루어졌다. 시간교통량의 변동 특성을 고찰한 결과 도시부와 지방부 도로간에 시간교통량의 왜도계수와 첨도계수의 차이가 있다는 점에 착안하여 이 두 변수와 차로당 교통수요, 토요일 변동계수, 8월 휴가철 변동계수를 변수로 하여 요인분석과 K-means 군집분석을 통해 전국의 고속도로를 5가지 유형으로 분류하였다. 분류 결과 유형 1은 대도시 주변 고속도로, 유형 2는 도시지역 고속도로, 유형 3은 지방지역 고속도로, 유형 4는 지방지역과 관광지역의 복합지역의 고속도로, 유형 5는 관광지역 고속도로의 특성을 보였다. 분류된 각 유형별로 연간 총 이용교통량의 분포를 Weibull분포 등 11개의 연속형 확률분포함수에 적합시켜 모형화하였다. 유형 1은 Weibull 분포가 가장 적합하였고, 유형 2는 Beta(Generalized)분포, 유형 3, 4는 LogLogistic 분포, 유형5는 LogNormal분포가 가장 적합한 분포로 판명되었다. 이렇게 하여 추정된 각 유형별 확률분포함수와 누적확률분포함수를 입력변수가 서비스 목표(교통량)인 모형으로 변환하기 위해 누적확률분포함수의 역함수를 추정하였고 이를 최종 모형으로 확정하였다. 모형의 평가를 위해 서비스 목표가 각각 90%, 95%, 99%일 경우의 서비스 목표계수(SGF)를 추정하였는 바 90%의 서비스 목표수준에 대해서는 54.02~81.30%의 서비스 목표계수가 추정되었고, 95%에 대해서는 62.76~85.26%, 99%에 대해서는 84.90~93.77%의 서비스 목표계수가 각각 추정되었다. 이를 토대로 설계시간계수와 중방향계수값의 곱인 KD 값을 추정한 결과, 도시지역이라 할 수 있는 유형 1과 2의 KD 추정값은 0.040~0.060 사이의 값으로 도로용량편람의 범위인 0.0385~0.0715값의 범위 내에 속하며, 유형 3~5 역시 편람의 지방지역 범위 내에 속하는 것으로 확인되었다. 또한 각 유형별로 1개씩의 구간을 선정하여 실제누적교통량 비율과 서비스 목표를 비교한 결과 0.11~3.00%의 차이를 보여 모형의 설명력이 우수한 것으로 평가되었다.
more초록/요약
In this research, a systematic way of determining number of lanes and estimating a new DHV (design hourly volume) has been proposed. The motivation of this research stemmed from the fact that many trunk Korean highway segments, upon the completion, experienced new design consideration for expansion. This is partly because the estimation of demand was not perfect and partly because the application of K and D factors was not appropriate. K30, which has been used traditionally for highway planning, has been criticized since it is too qualitative in its use and the target goal of road suppliers are not correctly reflected. To overcome these limitations, a new concept of service goal factor, so called SGF, has been proposed. The definition of SGF is, based on the intention of road suppliers, the percentage of traffic amounting to such SGF figure would be accommodated with LOS greater or better than that. Therefore, the SGF set forth here, would be defined as the design hour factor that is aimed to produce design hourly volume while allowing the targeted goal, and it is the ratio of the maximum hourly volume regardless of the direction. To derive such factors, a year data from VDS (vehicle detection system) has been analyzed to categorize similar highway types. Understanding the differences between skewness and kurtosis of urban and rural highways, five different types were proposed and curves of hourly traffic variation. Type 1 was identified as urban circumferential roads fitted to Weibull distribution; type 2, urban fringe area roads to Beta distribution; type 3, rural area roads to log-logistic distribution; type 4, rural and tourism oriented roads to log-logistic distribution; and type 5, completely tour oriented roads to log-normal distribution. These estimated probability distribution functions were used to find the inverse function each cumulative distribution to be used to find out the SGF with the input of service goal (volume). As for the evaluation, the policy variable of 90%, 95%, and 99% were used. For 90% service goal, 54.02 (type 4)~81.30 (type 1)% of SGF were estimated. For 95%, 62.76~85.26%, and for 99%, 84.90~93.77% of SGF were estimated. With these values, the multiplication of K and D values have been parallelly obtained for evaluation. For type 1 and type 2, the estimation of KD was 0.040~0.060, which belongs to the range value 0.0385~0.0715 suggested in the KHCM. The type 3~5 values also behaved well. One segment for each type of highway were selected for evaluation purpose and the hourly volumes from actual and derived from SGF model were compared. As a result, only 0.11~3.00% difference between actual and modeled values has been reported, which indirectly suggests that the explanation capability of the newly developed SGF was quite satisfactory. Some limitations and future research agenda have also been discussed.
more목차
제1장 서론 = 1
제1절 연구의 배경 및 목적 = 1
1. 연구 배경 = 1
2. 연구 목적 = 3
제2절 연구의 범위 및 방법 = 4
1. 연구의 범위 = 4
2. 연구의 방법 = 4
제2장 이론적 고찰 = 6
제1절 도로의 차로수 결정방법 = 6
1. 설계시간계수(K)의 개념 = 6
2. 기존 설계시간계수(K) 산정방법 = 8
제2절 국내외 관련 연구 및 사례 = 11
1. 국내외 설계시간계수 적용 지침 = 11
2. 국내 관련 연구 사례 = 16
3. 국외 관련 연구 사례 = 25
4. 도로 유형분류 관련 선행연구 = 32
5. 시사점 = 36
제3절 고속도로 차로수 산정 사례 = 37
제4절 문제점 제기 및 연구방향 설정 = 40
1. 문제점 제기 = 40
2. 연구방향 설정 = 43
제3장 고속도로 유형 분류 = 45
제1절 고속도로 교통량 자료 검토 = 45
1. VDS 자료 수집 = 45
2. VDS 자료의 가공 = 45
제2절 고속도로 교통량의 변동특성 분석 = 47
제3절 군집분석을 통한 고속도로 유형 분류 = 53
1. 분석 방법 = 53
2. 변수의 도출 = 54
3. 요인분석 = 54
4. 군집분석 = 56
제4절 유형별 고속도로 통행특성의 해석 = 58
제4장 고속도로 시간교통량 분포 추정모형 개발 = 60
제1절 시간교통량 분포의 개념 = 60
1. 시간교통량 분포 = 60
2. 시간교통량 누적 분포 = 62
제2절 서비스 목표계수 = 64
1. 도로 서비스 목표 = 64
2. 서비스 목표계수 = 64
제3절 고속도로 유형별 시간교통량 분포 모형화 = 66
1. 확률분포함수 = 66
2. 유형별 확률분포 모형 추정 결과 = 68
제5장 도로 서비스 목표계수의 추정 = 80
제1절 도로서비스 목표계수 추정모형 = 80
1. 유형별 누적확률분포모형의 역함수 = 80
2. 유형별 누적확률분포 역함수 추정 = 82
3. 서비스 목표계수 추정모형 = 83
제2절 도로 서비스 목표계수 추정 = 85
1. 서비스 목표계수 추정 = 85
2. 기존 계수와의 비교 = 85
3. 현재 노선 적용 = 87
제3절 사례 분석 = 89
1. 개요 = 89
2. 유형별 사례분석 결과 = 89
3. 소결 = 93
제6장 결론 및 향후 연구과제 = 95
제1절 결론 = 95
제2절 향후 연구과제 = 98
참고문헌 = 99
부록 = 103
