Evaluation for Operational Efficiency of Road Management Equipment using Analytical Hierarchy Process

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계층분석법을 이용한 도로관리장비 운영의 효율성 평가

Evaluation for Operational Efficiency of Road Management Equipment using Analytical Hierarchy Process

양`충`헌 Choong Heon Yang 정회원·한국건설기술연구원 수석연구원 (E-mail: [email protected]) 김`인`수 In Su Kim 한국건설기술연구원 연구원 (E-mail: [email protected])

ABSTRACT

PURPOSES :Regional offices of the Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs use a computerized system called KAMIS so as to manage road equipment systematically. Road agencies can record number of operating days by equipment, actual working hours, accumulated operating hours (or distance) by equipment, and operating cost. However, KAMIS does not provide critical information, although it is strongly related to efficient road management equipment operation. In other words, road agencies do not know whether they have sufficient equipment to handle their actual work.

METHODS :Therefore, this study suggests a methodology to evaluate for operational efficiency of road management equipment using analytical hierarchy process(AHP). First of all, estimated weights related criteria can be produced by AHP, and then use operational history by pieces of equipment.

RESULTS :Results show that importance of management work can differ from weather conditions through five areas.

CONCLUSIONS :Commonly, this results can imply to help save money for the purchase and maintenance of road management equipment, and they would improve the functional performance of KAMIS.

Keywords

ordinary road management work, analytical hierarchy process, normalization, KAMIS, sensitivity analysis 한국도로학회 논문집

제14권 제5호 2012년 10월 pp. 157 ~ 164

1. 서론

1.1. 연구의 배경 및 목적

우리나라의 총 도로연장은 2011년 현재 105,931km 이다. 차량 당 연장은 5.75km/천대이며, 국토계수 당 도로 보급률은 약 1.51로 OECD 국가 중에서 여전히 하 위권에 머물고 있다(국토해양부, 2011). 그러나 자동차 기술의 발달, 민자 도로의 증가, 이에 따른 삶의 질의 향

상으로 인해 도로 서비스 수준에 대한 운전자들의 기대 나 만족도는 점점 높아지고 있다. 도로서비스 수준을 유 지하기 위해서는 연중 일상적인 도로관리가 매우 중요 하다. 실제로 각 도로관리기관 별 도로관리자들에게 이 러한 일상적인 도로관리는 매우 중요한 업무가 되고 있 다. 관리업무는 도로등급에 따라 유지₩관리기관이 다르 기 때문에 업무에 투입되는 인력과 장비도 기관마다 상 Main Author : Choong Heon Yang, Senior Researcher

Korea Institute of Construction Technology, 283, Goyangdae-Ro, Ilsanseo-Gu, Goyang-Si, Gyeonggi-Do, 411-712, Korea Tel : +82.31.910.0184 Fax : +82.31.910.0746 email : [email protected]

International Journal of Highway Engineering http://www.ksre.or.kr/

ISSN 1738-7159 (Print) ISSN 2287-3678 (Online)

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이하다. 특히, 도로관리에 사용되는 장비의 경우 장비별 로 각각의 내구연한이 정해져 있으나, 업무에 활용되는 빈도나 강도에 따라 내구연한이 유지되거나 오히려 더 감소할 수도 있다. 이러한 장비들을 관리하기 위해 다양 한 방법이 적용되고 있는데, 우리나라 일반국도의 유지

₩관리를 맡고 있는 국토관리사무소의 경우는 장비별 운 행이력을“KAMIS”라고 불리는 전산 시스템을 이용하 여 장비활용 상태를 모니터링하고 있다. 도로관리자들 은 이 시스템을 통해 보유 장비별 사용일수, 실제 작업 시간, 누적 장비운행시간 또는 운행거리, 운전경비 등이 기록된다. 그러나 도로관리자에게 실질적으로 필요하고 효율적인 도로관리장비 운영과 밀접한 관련이 있는 핵 심적인 정보를 제공하는 기능은 포함하고 있지 않다. 다 시 말하면, KAMIS는 국토관리사무소별로 실제 업무 대비 현재 장비보유수가 적정한가를 객관적으로 체계적 으로 판단할 수 있도록 지원해주는 정보나 지표를 제공 하지 않는다. 따라서 본 연구에서는 의사결정에 주로 사 용되는 계층분석법(Analytical Hierarchy Process)을 통해 1) 도로관리업무 별 중요도를 반영하는 가중치를 산정하고 2) KAMIS의 운행이력자료를 통해 현재 도로 관리장비 운영의 적정성을 평가할 수 있는 방법론을 제 시하였다. 본 연구의 범위는 우리나라 일반국도의 유지

₩관리를 책임지는 국토해양부 산하 18개 국토관리사무 소에서 운영하는 도로관리장비를 대상으로 한다. 현재 국토관리사무소는 수도권에 2개소, 영동권에 3개소, 충 청권에 4개소, 호남권에 4개소, 영남권에 5개소가 설치 되어 있다.

2. 문헌고찰

본 연구에서 제시하는 방법론에서 실제 도로관리담당 자들이 인지하고 있는 도로관리업무의 중요도를 결정하 는 것이 핵심이다. 따라서 의사결정 시나 항목의 중요 도, 선호도를 반영하는데 유용한 AHP 방법에 대한 도 로 및 교통 분야의 적용 사례를 고찰하였다.

Holguin-Veras의 연구에서는 도미니카 공화국의 도 로체계평가를 위해 AHP와 MAV(multi-attribute value method)를 적용하였다. 오르막차로 설치, 2차로 도로신설, 4차로 도로신설 이 3가지 대안을 평가하였다 (ASCE, 1995). Kim and Vince는 고속도로 투자 우선 순위 결정 문제 AHP기법을 적용하였다. 이 연구에서 AHP가 가지는 몇 가지 문제점을 파악하였지만, 연구결 과 자체는 매우 타당한 것으로 결론지었다(TRB, 2000).

국내에서도 AHP방법을 활용하여 도로 및 교통분야 에 적용한 사례가 많이 있다. 먼저 도로 사업분야에 AHP를 적용한 경우가 있다. 양인태는 도로계획의 기초 를 이루는 최적노선을 선정하기 위해 AHP를 이용하여 인자 상호간의 평가기준을 선정하여 이들의 가중치를 선정하고 각 항목에 반영하였다(대한토목학회, 2001).

한상진의 연구는 동남아에 있는 ASEAN의 도로망을 대 상으로 AHP분석을 이용하여 이들 도로구간에 대한 사 업우선순위를 결정하였으며, 특히 평점 부여 시 평가항 목별로 다른 대안을 정규화지수로 전환하여 100점 척도 를 이용하였다(대한교통학회, 2005). 교통부문에 있어 서 AHP분석 연구 사례도 있으며, 김건영은 AHP분석 을 통해 서울시의 소화물 일관운송센터를 중심으로 입 지선정 모형을 규명하고 정합도(CI) 및 정합률(CR) 분 석을 같이 수행하였다(한국로지스틱스학회, 2000). 또 한 오주삼은 교통량 상시조사의 우선순위를 선정하기 위해 AHP를 활용하여 평가자료를 정량화 및 표준화하 였고, 계층별 가중치를 도출하여 결정하였다(한국도로 학회, 2005). 김태호의 연구에서는 전문가 설문 및 계 층분석법을 활용하여 보행자 서비스 특성을 규명하여 변화된 보행환경에 순응할 수 있는 새로운 평가지표를 제시하였다(한국도로학회, 2008). 한편 ITS 분야에서 도 AHP분석이 활용되고 있다. 최기주는 램프미터링 도 입지점을 설정하기 위해 계층화분석으로 산출된 가중치 를 선정하고, 대상 항목에 반영하여 우선순위를 도출하 였으며(대한토목학회, 2009), 김태진은 운전자의 안전 운전을 효과적으로 유도하기 위한 교통안전 경고정보 메시지의 평가를 위해 AHP기법을 이용하여 전문가 의 사를 반영한 각 항목의 가중치를 산출하고 평가항목을 결합하여 가치함수를 완성하였다(한국ITS학회, 2010).

변완희의 연구에서는 u-서비스 중 저소득층에게 적합 한 항목을 선별한 후 계층화분석법(AHP)을 이용하여 법₩제도적 여건, 기술구현성, 범용성을 기준으로 각각 에 대한 중요도와 쌍대비교를 통해 우선순위를 도출하 였다(한국ITS학회, 2011). 이 밖에도 항공부문에서도 AHP가 활용되고 있으며, 하헌구의 연구에서는 항공이 용객이 항공사 선택 속성요인을 분석하기 위해 각 계층 의 정의 및 구분, 일관성 지수를 통한 검증을 활용하여 AHP분석을 수행하였다(대한교통학회, 2006).

이렇게 선행연구고찰을 통해 AHP의 기존 연구들을 살펴보면 국내₩외에서 도로 및 교통의 여러 분야에 대 해 AHP방법을 사용하는 것으로 나타났다. 이들이 AHP를 사용하는 주요 목적은 의사결정을 위한 도구로 사용하거나 각 항목들의 중요도를 위한 가중치를 선정

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하고, 우선순위를 도출하는데 있다. 따라서 본 연구에서 는 도로관리업무의 중요도를 결정하기 위해 AHP방법 을 사용하여 각 업무의 중요도를 도출하여 운영의 효율 성을 평가하고자 한다.

3. 방법론 정립

앞서 언급한 대로, 본 연구에서는 18개 국토관리사무 소에서 운영하고 있는 2010년-2011년 KAMIS 자료를 이용하였다. 분석에 사용된 장비운용실적은 다음과 같다.

- 국토관리사무소 별 보유 장비명 - 장비고유번호

- 장비별 규격

- 업무별₩장비별 사용일수

장비운영실적에 기록된 장비별 사용일수를 이용한 분 석 절차는 다음 Fig. 1과 같이 AHP분석을 통해 업무별 가중치를 도출하고, 장비의 업무별 사용비율을 추정하 여 업무별 가중치와 추정된 사용비율을 가지고 장비 사 용일수를 이용한 지표를 산출하도록 한다. 장비의 업무 별 사용비율을 고려한 이유는 1개의 장비가 한 가지 업 무에만 활용되는 것이 아니라, 다양한 업무에 활용될 수 있기 때문이며, 이 비율은 그 점을 반영하고 있다.

우선, 도로관리업무 중요도 특성을 구체적으로 반영 하기 위해 각 국토관리사무소 장비운영 담당자 18명을 대상으로 AHP 분석을 수행하였다. AHP분석을 하기 위해서는 Fig. 2와 같이 분석대상을 2개 계층으로 계층 화하였다. 1계층은 일상관리, 일상유지보수, 재해응급 복구로 구분된다. 또한 1계층의 하위 계층인 2계층은 일상관리의 경우 도로순찰, 구조물점검, 과적차량단속

등, 일상유지보수의 경우 포장도 보수, 안전시설보수 등, 재해응급복구의 경우 수해복구, 낙석산사태정비, 제 설작업 등으로 나누었다. 이는 분석하고자 하는 대상을 정확히 규정하고, 대상을 구성하고 있는 요소들 간 상호 작용을 도식적으로 설명하기 위함이다. 이와 같은 계층 구조는 KAMIS 시스템 상의 업무 구분과 정확히 일치 한다.

4. 분석

AHP분석을 위한 계층화를 수행한 후, 설문조사를 수 행하였다. 설문은 총 4개의 항목으로 이루어졌으며, 설 문항목은 각 항목에 대한 장비운영 담당자들의 선호도 를 나타낸다. 1계층 및 2계층 순서에 따라 설문하였다.

설문조사 결과는 다음 Fig. 3과 같이 나타났으며, 각각 살펴보면, 제1계층의 경우 일상유지보수 업무가 79%로 가장 중요하게 나타났으며, 제2계층의 경우 일상관리 업무 중 구조물 점검 업무가 71%, 도로 순찰 업무가 64% 순으로 중요하게 나타났다. 또한 제2계층의 일상 유지보수 업무 중 안전시설보수 업무가 93%, 포장도보 수 업무가 71% 순으로 중요하게 나타났으며, 제2계층 의 재해응급복구 업무 중 제설작업 업무가 79%, 수해복 구 업무가 64% 순으로 중요하게 나타났다.

설문조사 결과를 바탕으로 추정된 각 항목별 가중치 산정결과는 다음 Table 1과 같다. 제1계층의 경우 일상 유지보수 업무의 가중치가“0.581”로 가장 높게 나타났 으며, 제2계층의 일상유지보수 중 구조물 점검 업무의 Fig. 1 Analysis Procedure

Number of Operating Days by Equipment

① Weight Estimation using AHP

② Calculation Operation Ratio

③ Indicator

Application

Fig. 2 AHP Structure Ordinary Road Management Work

Regular Management

Road Patrol Structure Inspection Overweight Vehicle Enforcement Investigation and Survey Miscellaneous

Regular Maintenance

Emergency Restoration

Pavement Repair Safety Facility Monitoring Drainage Way Check Miscellaneous Flood Recovrey Rockslide Landslide Repair Snow Removal Material Management Level 1

Level 2

(4)

가중치가“0.406”, 도로 순찰 업무에 대한 가중치가

“0.309”순으로 높게 나타났다.

또한 제2계층의 일상유지보수 업무 중 안전시설보수 업무의 가중치는‘0.524’, 포장도보수 업무의 가중치는

‘0.281’순으로 높게 나타났으며, 제2계층의 재해응급 복구 업무 중 제설작업 업무의 가중치‘0.517’, 수해복 구업무의 가중치는‘0.238’순으로 나타났다.

AHP를 통한 가중치 산정 시 일관성 검증과 민감도 분석이 반드시 수행되어야 한다. 일관성 검증이란 쌍대 비교 과정에서 설문자가 내린 결정에 대한 일관성이 있 는지를 파악하는 것이다.

예를 들면 A가 B보다 더 좋고, B가 C보다 좋다면 A 가 C보다 더 좋아야 한다. 일관성 검증을 하는 절차는 아래와 같이 일관성 지수(Consistency index; CI), 일 관성 비율(Consistency ration; CR)계산을 통해 수행 되며, 결과적으로 일관성 비율이 0.1이하면 결정에 대 한 일관성이 있다고 판단할 수 있다.

여기서,

: 최대 고유치 : 행 또는 열의 개수

(일관성 비율)

여기서, 임의지수( )는 Thomas Saaty가 제안한 것을 사용하였다(1980).

앞에서 구한 가중치들의 일관성 지수 및 일관성 비율 값은 다음 Table 2와 같으며, 각 계층의 값들이 0.1보 다 작으므로 일관성이 있다고 판단한다.

Fig. 3 Survey Results

1. What is the most important among regular management, regular maintenance work, and emergency restoration?

Regular

management 6 43%

Regular

maintenance work 11 79%

Emergency

restoration 10 71%

1a. What is the most important among regular management?

Road Patrol 9 64%

Structure

inspection 10 71%

Overweight

vehicle enforcement 7 50%

Investigation and survey 3 21%

Miscellaneous 2 14%

1b. What is the most important among regular maintenance work?

Pavement repair 10 71%

Safety facility

monitoring 13 93%

Drainage way

check 9 64%

Miscellaneous 1 7%

1c. What is the most important among emergency restoration?

Flood recovery 9 64%

Rockslide,

landslide repair 8 57%

Snow removal 11 79%

Material

management 1 7%

Level 1

(a) Regular Management Regular

Maintenance Emergency Restoration

Weight 0.109 0.581 0.309

Level 2 (b)

Road Patrol

Structure Inspection

Overweight Vehicle Enforcement

Investigati on and Survey

Miscella neous

Pavement Repair

Safety facility monitoring

Drainage Way Check

Miscella neous

Flood Recovery

Rockslide Landslide Repair

Snow Removal

Material Management Weight 0.309 0.406 0.187 0.058 0.039 0.281 0.524 0.15 0.044 0.168 0.238 0.517 0.077

Final Weight (a)×(b)

0.034 0.044 0.020 0.006 0.004 0.163 0.304 0.087 0.026 0.052 0.074 0.160 0.024 Table 1. AHP Results

(일관성 지수)

Q_1 Q2_1a Q2_1b Q2_1c

CI 0.003 0.073 0.032 0.035

CR 0.006 0.065 0.035 0.039

Table 2. Results of Consistency

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일관성 분석 후에는 설문 응답자들의 도로관리업무에 대한 주관적인 중요도 판단에 있어서 심리적인 변화 가 능성이 위에 산출된 가중치에 영향을 줄 수 있는지를 판 단하기 위해 쌍대비교행렬의 고유값에 대한 민감도 분 석을 수행하였다.

이를 위해 역제곱법칙(inverse square law)를 사용하 여 각 계층별로 추정된 가중치에 대한 민감도 분석을 수 행하였다. 원래 이것은 물리적 강도( )가 거리 제곱( ) 에 역비례한다는 물리학 법칙이지만, 인간의 생각이나 인지를 다루는 분야에도 적용될 수 있다(Saaty, 1990).

Table 3은 역제곱법칙의 결과를 나타낸다. 최종값과 가중치간의 편차가 매우 작은 것으로 나타냈고, 각 편차 의 중간값(median value)은 모두 0.1 이하이다. 그러 므로 설문응답을 한 18명의 장비운영 담당자들의 생각 을 바탕으로 산정한 가중치의 민감도는 적다고 판단할 수 있다.

결과적으로, 제1계층에서 일상관리, 일상유지보수, 재해응급복구 중 일상유지보수가 가장 중요한 것을 알 수 있고, 제2계층에서는 일상관리 중 구조물 점검, 일상 유지보수 중 안전시설 보수, 재해응급복구 중에는 제설

Level 1

Criteria PAR Normalized PAR

Square of Previous Column

Reciprocal of Previous Column

Normalized Reciprocal

Final Value

Estimated Weights

Median of Deviation Vector Regular

Management 6 0.222 0.049 20.250 0.603 0.198 0.164

- 0.07 Regular

Maintenance Work

11 0.407 0.166 6.025 0.179 0.410 0.871

Emergency

Restoration 10 0.370 0.137 7.290 0.217 0.391 0.463

Level 2 Regular Management Road

Patrol 9 0.290 0.084 11.864 0.022 0.140 0.309

- 0.01 Structure

Inspection 11 0.355 0.126 7.942 0.014 0.141 0.406

8 0.258 0.067 15.016 0.027 0.139 0.187

Investigation

and Survey 2 0.065 0.004 240.250 0.437 0.080 0.058

Miscellaneous 1 0.032 0.001 275.072 0.500 0.500 0.039

Level 2 Regular Maintenance Work Pavement

Repair 10 0.303 0.092 10.890 0.011 0.330 0.281

0.02 Safety Facility

Monitoring 13 0.394 0.155 6.444 0.006 0.331 0.524

Drainage

Way Check 9 0.273 0.074 13.444 0.014 0.329 0.150

Miscellaneous 1 0.032 0.001 961.00 0.969 0.010 0.004

Level 2 Emergency Restoration Flood

Recovery 9 0.310 0.096 10.383 0.012 0.329 0.168

0.01 Rockslide,

Landslide Repair

8 0.276 0.076 13.141 0.015 0.328 0.238

Snow

Removal 11 0.379 0.144 6.950 0.008 0.331 0.517

Material

Management 1 0.034 0.001 841.000 0.965 0.012 0.077

Table 3. Results of Sensitivity Analysis

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작업이 가장 중요한 것으로 나타났다.

항목별 가중치 및 민감도 분석을 수행한 후, 각 장비들 의 업무별 사용일수를 다음 Eq. (1) 을 통해 산정하였다.

위와 같은 방법을 통해 계산된 각 국토관리사무소의 업무별 장비 사용비율 결과와 AHP분석을 통해 도출된 업무별 중요도를 반영하여 장비 사용일수를 이용한 지 표를 다음 Eq. (2)를 통해 산정하였다.

지표 = 장비의 업무별 비율×업무가중치 (2)

5. 분석 결과

앞서 기술한 방법론을 통해 본 절에서는 실제자료를 이용하여 18개 국토관리사무소에 대한 분석을 수행하였 다. “KAMIS”라고 불리는 전산 시스템을 통해 2010 년-2011년도 장비운용실적을 이용하였고, 분석과정에

서 2010년도와 2011년 사이에 불용처리 또는 신규 도 입된 장비는 제외하였다.

각 국토관리사무소별 장비사용비율은 다음 Table 4 와 같이 나타낼 수 있으며, 이는 수도권 지역의 A 국토 관리사무소의 일부 장비사용비율만을 나타내었다. 여기 에 업무별 가중치를 반영하여 도출된 장비사용일수를 이용한 지표 결과는 Table 5와 같다. 이 지표는 가중치 가 반영된 것이므로 지표 값이 클수록 업무의 중요도가 높은 장비라는 것을 알 수 있고, 지표 값이 작을수록 업 무 중요도가 낮은 장비라는 것을 알 수 있다. 0~0.05, 0.05~0.10, 0.10~0.15, 0.15 이상으로 정량화시킨후 살펴본 결과, 0.15 이상의 장비가 주로 제설작업 및 안 전시설보수 관련인 것으로 나타났다.

6. 결론

수도권에 위치한 2개의 국토관리사무소의 경우, 인구 와 교통량이 다른 지역에 비해 월등히 많은 일반국도를 관리하고 있다. 그러므로 도로 서비스 수준에 대한 운전 자들의 기대수준은 상대적으로 높은 편이다. 분석결과, 더블 캡 카고 트럭의 중요도가 모두 높은 것으로 나타났 는데, 이 장비는 주로 일상유지보수업무에 속하는 포장 장비의 업무별 사용비율= 장비의 업무별 사용 일수

장비의 전체사용일수 (1)

Equipments

Ordinary Road Management Work

Total

Regular Management Regular Maintenance Emergency Restoration Road

Patrol Structure Inspection

Investigation and Survey

Miscell aneous

Pavement Repair

Safety Facility Monitoring

Drainage Way Check

Miscell aneous

Flood Recovery

Rockslide Landslide Repair

Snow Removal

Material Manage -ment Passenger Car 1.000 0.087 0.000 0.121 0.007 0.752 0.007 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.013 0.013 Passenger Car 1.000 0.162 0.000 0.014 0.000 0.784 0.014 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.027 Jeep 1.000 0.888 0.000 0.009 0.000 0.103 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Jeep 1.000 0.337 0.000 0.000 0.012 0.605 0.000 0.006 0.006 0.000 0.012 0.000 0.000 0.023 Mini-Bus 1.000 0.093 0.000 0.012 0.012 0.574 0.099 0.043 0.006 0.019 0.000 0.000 0.006 0.136 Mini-Bus 1.000 0.528 0.005 0.010 0.040 0.327 0.015 0.005 0.000 0.025 0.005 0.000 0.000 0.040 Overweight

Enforcement Vehicle1.000 0.000 0.069 0.902 0.000 0.000 0.015 0.000 0.015 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Overweight

Enforcement Vehicle1.000 0.000 0.000 0.940 0.000 0.060 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Bongo Truck 1.000 0.215 0.000 0.000 0.000 0.063 0.722 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Bongo Truck 1.000 0.021 0.034 0.000 0.000 0.030 0.500 0.115 0.162 0.068 0.017 0.004 0.013 0.034

Table 4. Results of Equipment’s Use Ratio(ex. office “A”in Seoul Metropolitan Area)

(7)

도 보수와 안전시설보수업무에 활용된다. 다시 말하면, 노면상태와 안전시설에 대한 업무 중요도가 높다고 판 단할 수 있다. 강원권의 경우 전통적으로 강설량이 많 고, 다른 지역에 비해 동절기가 길어 제설장비의 사용량 및 중요도가 높은 것으로 나타났다. 흥미로운 사실은 노 면청소차, 다목적 도로관리차등의 중요도도 높은 것으 로 나타났는데, 이는 동절기가 끝난 후, 노면 및 시설물 에 대한 청소(제설제 제거 및 먼지 제거)가 중요한 업무 이기 때문이다. 중부권의 경우, 수도권 지역과 유사한 형태를 보이고 있다. 호남권의 경우는 여름철 수해대비 업무를 위해 사용되는 굴삭기 및 더블 캡 카고 트럭의 중요도가 높은 것으로 나타났다. 이는 그 지역의 기후특 성과 매우 관련이 있음을 나타내고 있다. 영남지역의 경

우 호남지역과 유사하나, 최근 예기치 못한 폭설 등의 경험으로 인해 제설장비 사용량이 급격히 증가한 것으 로 나타났다. 이와 같은 분석을 통해, 궁극적으로 도로 관리장비 구매에 필요한 예산 절감과 향후 KAMIS의 운영 개선에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

References

Byun et al. (2011), The Study on U-Service Priority for Low- Income People Using AHP, Intelligent Transportation Systems, Vol. 10, No. 1.

Canadian Strategic Highway Research Program(2000), Anti-icing and RWIS Technology in Canada

Choi et al. (2009), Selection of Expressway Ramp Metering Sites and Priority Makig, Korean Society of Civil Engineers, Vol. 29, No. 5D.

Table 5. Result of Indicator Analysis

Equipments

Seoul Metropolitan

Area

Gangwon Area ChungCheng Area HoNam Area YoungNam Area

Office

"A"

Office

"B"

Office

"C"

Office

"D"

Office

"E"

Office

"F"

Office

"G"

Office

"H"

Office

"I"

Office

"J"

Office

"K"

Office

"L"

Office

"M"

Office

"N"

Office

"O"

Office

"P"

Office

"Q"

Office

"R"

Passenger Car 0.012 0.020 0.021 0.032 0.034 0.032 0.033 0.024 0.030 0.022 0.028 0.019 0.033 0.017 0.033 0.032 0.014 0.032 Jeep 0.024 0.013 0.028 0.027 0.041 0.054 0.019 0.031 0.024 0.032 0.016 0.027 0.034 0.029 0.028 0.033 0.030 0.028 Mini-Bus 0.033 0.097 0.024 0.086 0.074 0.024 0.042 0.019 0.014 0.033 0.030 0.016 0.027 0.024 0.017 0.021 0.024 0.016 Overweight

Enforcement Vehicle0.020 0.020 0.019 0.020 - 0.020 0.023 0.017 0.015 0.021 0.020 0.016 0.011 0.015 0.020 0.020 0.021 0.020 Bongo Truck 0.132 0.055 0.029 0.138 - 0.136 0.138 0.157 0.096 0.110 0.139 0.150 0.145 0.138 0.105 0.078 0.123 0.104 Bridge Inspection

Support Vehicle 0.051 0.100 0.035 0.121 0.118 0.073 0.093 0.022 0.021 0.016 0.021 0.017 - 0.006 0.025 0.038 0.020 0.020 Double-Cab Cargo

Truck 0.142 0.127 0.053 0.148 0.131 0.133 0.138 0.138 0.104 0.134 0.145 0.137 0.096 0.168 0.108 0.159 0.157 0.149 Multi-Purpose Snow

Removal Vehicle 0.127 - - 0.155 0.075 0.068 - - - 0.152 - 0.108 - - - 0.137 - - Dump Truck(5-ton) 0.136 0.086 0.058 0.093 - 0.129 0.103 0.086 0.114 - 0.086 - 0.068 0.113 0.088 - 0.112

Sweeper 0.159 0.153 0.140 0.161 0.149 0.155 0.151 0.158 0.148 0.160 0.155 0.146 0.157 0.137 0.136 0.139 0.151 0.147 Equipment

Transport Truck - - 0.066 - - - - - - - - - - - - - - -

Multi-Use

Maintenance Vehicle0.135 0.127 0.087 0.087 0.101 0.115 0.135 0.117 0.137 0.138 0.116 0.112 0.146 0.103 0.108 0.074 0.107 0.127 Tractor 0.093 0.045 0.059 0.034 0.035 0.009 0.032 0.038 0.092 0.110 0.076 0.087 0.136 0.030 0.050 0.032 0.014 0.096 Dump Truck(15-ton) 0.079 0.084 0.072 0.073 0.063 0.045 0.056 0.069 0.059 0.108 0.089 0.082 0.100 0.097 0.098 0.066 0.083 0.104 Excavator 0.078 0.086 0.071 0.058 0.062 0.054 0.093 0.089 0.087 0.110 0.084 0.092 0.133 0.096 0.095 0.045 0.109 0.110 Wheel Loader 0.050 0.054 0.037 0.030 0.035 0.031 0.053 0.036 0.028 0.068 0.105 0.091 0.048 0.025 0.057 0.052 0.050 0.035 Snow Removal

Loader - - - 0.156 0.147 - - - 0.091 - - - - - - - - -

Fork Lift 0.024 0.006 0.024 0.015 0.013 0.015 0.023 - 0.029 0.025 0.033 0.007 0.043 0.018 0.022 0.019 0.018 0.032

Motor Grader - - 0.105 0.153 0.117 - - - - - - - - - - - 0.070 -

Bridge Inspection

Vehicle 0.044 0.042 0.042 0.044 0.039 0.051 0.044 0.044 - 0.047 - 0.043 0.042 0.033 0.037 0.025 0.042 0.046

EQUIPMENTS

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FWHA(2005), Road Weather Information System Environmental Sensor Station Siting Guidelines

FHWA(2010), Seasons of Achievement (Accomplishments of the Road Weather Management Program)

Ha et al. (2006), Analysis of Airline Choice Factors with AHP(Analytic Hierarchy Process) (Focus on Domestic Airline), Korean Society of Transportation, Vol. 24, No. 3.

Han et al. (2005), Prioritization of ASEAN Highway Development Using ANalytic Hierarchy Process, Korean Society of Transportation. Vol. 23, No. 1.

Holguin-Veras (1995), Comparative Assessment of AHP and MAV in Highway Planning : CASE STUDY, Journal of Transportation engineering, Vol. 121, No. 2, pp. 191-200 Kim, K. and V. Bernardin (2000), Application of an Analytical

Hierarchy Process at the Indiana Department of Transportation for Prioritizing Major Highway Capital Investments, Proceeding of the 7th TRB Conference on the Application of Transportation Planning Methods, pp. 266-278.

Kim et al. (2000), A Study of Locational Model of Terminal Facilities for Courier Services using Analytic Hierarchy Process, Korea Logistics Society, Vol. 8, No. 1.

Kim et al. (2008), An Analysis of Influencing Factors to Pedestrian Quality of Service by Utilizing Analytic Hierarchy Process, Korean Society of Road Engineers, Vol. 10, No. 3.

Kim et al. (2010), Methodology for Selecting Traffic Safety Warning Messages Using Analytical Hierarchical Process(AHP)-based Multi-Criteria Value Function, Intelligent Transportation Systems, Vol. 9, No. 4.

Korea Expressway Corportation (2010), Study on Establishing Highway Road Weather Information System

NCHRP(2001), Benefit/Cost Study of RWIS and Anti-icing Technologeis

Oh et al. (2005), Application of AHP to Select for Priority of Permanent Traffic Volume Survey Site, Korean Society of Road Engineers, Vol. 7, No. 4.

The Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs, A Guideline for Roadway Snow Removal in South Korea 2011

The Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs, Snow Study road system for advanced 2011

The Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs, Storms (snow) road disaster emergency response field manual 2011 Thornes, J.E (1985), The prediction of ice formation on roads.

Highways and Transportation, 32(8), 3-12.

Yang et al. (2001), On Application of the GSIS and AHP in Determination of the Optimum Route, Korean Society of Civil Engineers, Vol. 21, No. 2D.

( 접수일 : 2012. 7. 30 / 심사일 : 2012. 8. 7 / 심사완료일 : 2012. 9. 27 )