Development of Solution Algorithm for Multi-dimention Road Alignment Design Considering Low-Carbon
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(2) 1.1.2 연구의 목적 이 연구에서는 평면 및 종단선형의 조건에 따라 실제 도로 주행시 예상되는 탄소배출량을 산정하고, 설계요소별 다차원 정 보를 구축함으로써 도로선형 설계시 다양한 정보를 시각화하기 위한 솔루션 알고리즘 개발을 목적으로 한다.. Figure 1 Purpose of the study Figure 2 Flow of the study. 이를 위해서 설계속도가 아닌 차량의 주행속도 개념을 반영하 여 평면 및 종단선형의 기하구조 조건에 따라 탄소배출량 산정방 안을 개발하고, 설계요소별 다차원 정보 구축방안을 마련하고자 한다. 최종적으로는 다차원 평면계획과 주행시뮬레이션을 통하 여 기하구조 정보, 시설물 정보 등 다양한 정보의 제공이 가능한 다차원 도로선형설계 솔루션의 알고리즘을 개발하고자 한다. 따라서 향후 도로 설계단계에서 BIM 프로세스를 적용하기 위한 기본방향을 제시하고자 하며, 궁극적으로는 도로건설시 탄 소배출에 따른 환경비용을 정량적으로 산정하여 대안노선 선정 시 객관적인 평가지표로 활용함으로써 탄소저감이 가능한 친환 경 도로선형계획과 국내 BIM 시장의 활성화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.. 1.2 연구의 범위 및 절차 연구의 내용적 범위는 도로 설계요소 중에서 탄소배출에 영. 탄소배출량을 산정하기 위한 관련 프로그램 및 장비에 대한 한 계점을 도출함으로써 도로 선형설계시 탄소배출량 산정과 횡단 요소별 변수설계가 가능한 솔루션의 개발방향을 마련하는 것이 사례연구의 목적이다.. 2.1 도로 기하구조에 따른 탄소배출량 산정 연구 이종학(2013)은 평면 및 종단선형의 기하구조 조건을 고려하 여 Figure 3과 같이 전･후구간 주행속도 패턴을 반영한 연구를 수행하였다. 해당 연구에서는 도로 주행시 탄소배출량은 차량의 주행속도와 가감속도가 가장 많은 영향을 미치는 것으로 제시하 고 있으며, 이를 최소화 하기 위해서는 주행속도를 일정하게 유 지하기 위한 기하구조의 적용 필요성을 언급하였다. 미국에서 Barth, M. 등(2008)은 주행속도가 탄소배출량과 매. 향을 미치는 평면 및 종단선형 즉 도로선형요소를 포함하였으 며, 선형계획을 위한 횡단면 구성하기 위해서 구조물 및 시설물 을 추가적으로 포함하였다. 연구의 공간적 범위는 적용 예시를 위한 대상도로를 지방부 일반국도 왕복4차로(설계속도 80km/hr)로 한정하였다. 연구의 흐름은 Figure 2와 같이 구성하였다.. 2. 사례 연구 도로 주행시 탄소배출량에 가장 많은 영향을 미치는 요소와. 12 Journal of KIBIM Vol.5, No.4 (2015). Figure 3 Acceleration & deceleration characteristic by condition of geometry’s front & back sector (Lee, 2013).
(3) Figure 4 CO2 emission in each speed (Barth, M., 2008). 우 밀접한 관계가 있다고 가정하고 차량배기가스장치를 이용하 여 탄소배출량을 산정하였다. 그 결과, Figure 4에서 알 수 있듯 이 주행속도가 72∼80km/hr(45∼50mph)일 때에 가장 적은 탄 소를 배출하였다. 도로에서 주행속도와 가감속이 탄소배출량에 영향을 미치는 주 요인이었지만 인적요인이 아닌 도로조건에서 이를 제어할 수 있는 방법으로는 적정한 주행속도를 유지할 수 있도록 기하 구조 조건을 적용하는 것이라고 제시하고 있다. 조원범(2010)은 지방부 왕복4차로 도로를 대상으로 평면직 선부와 곡선부의 지점속도를 측정하고 이를 활용하여 주행속도 예측모형을 개발하였다. 주행속도 예측모형은 평면선형과 종단 선형의 조합에 따라 6가지 유형으로 구분하였다(Table 1). Lamm은 주행속도에 따른 사고안전성을 평가하기 위해서 속 도 프로파일을 제안하였다(AASHTO,1995). 이 이론은 2차로 도 로의 다양한 기하구조에 따른 주행속도 패턴을 반영하였으나 평면곡선부의 주행속도는 일정하다는 가정을 전제로 한 주행속 Table 1 Operating-speed estimation model (cho, 2010) Horizontal Vertical type type. Operating Speed Estimation Model. slope Curve. crest. . sag. . slope Strait. crest. . . Figure 5 Speed-profile reflecting lamm’s theory (Lee, 2013). 도 예측모형이다. 이종학(2013)은 도로의 기하구조 유형에 따른 탄소배출량을 보다 정확히 산정하기 위하여 도로 선형별 탄소배출량 산정기법 을 개발하였다. 상･하류부 기하구조 조건에 따른 주행속도 프로 파일을 반영하고자 Lamm이 제안한 속도프로파일 이론을 반영 하였으며, 이를 각 온실가스 배출 유형에 적용하여 탄소배출량 을 산정방안을 제시하였다(예시 Figure 5). 연구의 특징은 Lamm의 주행속도 프로파일을 적용하여 평면 곡선부와 평면직선부의 주행속도 예측모형을 개발하였으며, 1 초 단위의 가감속도이론(Polynomial 모형)을 반영하여 탄소배 출량을 보다 세밀하게 분석할 수 있는 방법을 제시하였다는 것 이다. 그러나, 승용차 위주의 LOS(Level Of Service, 서비스수 준) ‘A’일 때 탄소배출량을 산정하였기 때문에 다양한 차종과 교통량 증가에 따른 주행속도 및 가감속도의 변화량을 반영하지 못하였다는 것이 한계점으로 볼 수 있다.. 2.2 탄소배출량 산정을 위한 전용 프로그램 및 장비 이 연구에서는 도로에서 탄소배출량을 산정하기 위한 전용 프로그램으로 전 세계적으로 공용되고 있는 MOVES, UC-Win Road ECO Driving 옵션에 대하여 검토하였다. 미국 환경보호청(EPA)에서는 탄소배출량 산정을 위하여 MOVES 프로그램을 개발하였다. 기상, 차량연식, 도로 기하구 조 요인, 주행속도 등을 입력변수로 사용할 수 있으며, 미국의 환경부에서 실험한 실측자료를 적용하였기 때문에 탄소배출량 에 대한 신뢰도는 높은 편이다.. . UC-Win Road ECO Driving 옵션은 VR 시뮬레이션 프로그. note) CCR : 평면곡선변화비율(gon/km) Avg2CCR : 해당선형 평면곡선부와 상류부 평면곡선부의 평균 CCR(gon/km) AvgUp1kmCCR : 상류부 1km 이내에 포함된 평면곡선의 평균 CCR(gon/km) AvgUp2CCR : 상류부 평면곡선 2개소의 평균 CCR(gon/km) AvgUp2Lt : 상류부 평면직선 2개소의 평균 평면직선길이(m) G : 해당선형 종단경사(%)) UpG : 상류부 종단 경사 UpK : 상류부 종단곡선변화비율(m/%) UpLt : 상류부 평면 직선 길이(m) WDS : 115m-진행방향 횡단면폭(m) Kc : 볼록종단곡선변화비율(m/%). 램인 UC-Win Road에 ECO Driving 옵션을 추가하여 가상공간. sag. 에서 탄소를 배출하도록 만들어졌다. 이 프로그램은 시뮬레이션 보다는 시작품을 제작하는 시간이 많이 소요되며 실측자료가 아닌 가상공간에서 개인별로 측정하기 때문에 정확도는 높지 않다. 국내에서도 운전자-도로-차량 상호관련성에 대한 연구 를 목적으로 이러한 차량 시뮬레이터가 활용되고 있다.. 한국BIM학회논문집 5권 4호 (2015) 13.
(4) 는 선형계획시 평면 및 종단선형 등 기하구조 적용시 실제 도로 상에서 차량의 주행속도 예측을 통한 탄소배출량에 대한 정보는 전혀 제공하지 못하고 있다.. 2.4 사례연구 시사점 MOVES’s graphical user interface (EPA, USA). UC-Win Road’s ECO driving options (Forum 8, Japan). Figure 6 Solutions & instruments to measure CO2 emission. 사례연구는 세가지 측면에서 수행하여 다음과 같은 한계점을 도출하였다. 첫 번째, 도로 주행시 탄소배출량에 영향을 미치는 요인으로 도로조건과 인적요인이 반영된 주행속도와 가감속 형태가 가장. 그러나 이러한 전용 프로그램은 실제 도로 주행시 탄소배출 량 산정을 목적으로 활용되고 있기 때문에 도로설계는 수행할 수 없다는 것이 한계점이라고 할 수 있다.. 큰 요인으로 검토되었다. 주행속도 예측 모형개발 연구에서는 도로 기하구조 조건에 따른 주행속도를 반영하기 위해서는 운전 특성 및 국내 도로여건, 평면 및 종단선형의 조합 조건, 화물차 등을 종합적으로 고려한 주행속도 예측 모형식의 개발이 필요한 것으로 검토되었다.. 2.3 도로설계 솔루션 연구 도로설계단계에서 국내에서 주로 사용되고 있는 솔루션은 Road Projector(RP), Road Designer(RD), Inroad, Civil 3D 등 이 다양하게 활용되고 있다. 그러나 선형과 토공 위주의 비정형 적 도로건설의 특성상 BIM의 적용은 무의미 하거나 기술적 한계 가 있을 것이라는 것이 아직까지는 업계의 일반적인 생각이다. 국내 벤더사에서 개발한 RP, RD 등을 예로 들면 국내 설계기 준을 근거로 하여 기하구조를 검증･적용하고 있으나, 이는 도로 선형에 있어서 좌표와 기하구조 조건 등 물리적인 정보 외 어떤 정보도 제시하지를 못하고 있다. 설계속도에 따라 기하구조를 적용하였지만 실제 해당구간에서 운전자가 주행할 수 있는 주행 속도는 어느 정도로 인지, 평면계획과 3차원 주행시뮬레이션은 어떠한 차별적 정보가 있는지, 소위 기하구조와 물리적인 속성 정보 외에는 어떠한 정보도 구현하지 못하고 있다. 오토데스크, 벤틀리, 네메첵, 12d 솔루션 등 해외 벤더사에 의해 개발된 Civil 3D, InRoad, Allplan, 12d Model 등은 전 세계 적으로 SOC 분야의 설계단계에서 적용되고 있다. 그러나 대부 분 대형 벤더사의 페키지 제품군으로 국내의 단일 솔루션과는 차별화 되고 있어 자체 엔진에서 도로, 철도, 단지, 수자원, 상하 수도 등의 토목 프로젝트를 다차원 설계로 구현할 수 있다. 하지만 이 연구에서 다루고자 하는 정보의 다양성 차원에서. 두 번째, 탄소배출량 산정을 위한 전용 프로그램과 장비는 실제 도로 주행시 탄소배출량 산정을 목적으로 활용되고 있기 때문에 도로설계 기능은 탑재하지 않고 있었으나 탄소배출량 산정을 위한 주요 변수와 모형식 개발을 위한 접근 방향을 제시 하였다. 세 번째, 현재 공용중인 도로설계 솔루션 연구에 있어서는 기하구조 적용으로 인한 물리적인 속성정보 외에는 어떠한 유용 한 정보도 제시하지 못하고 있었다. 또한 최종 단계에서 3D 시뮬 레이션을 시연하는데 있어서도 설계 성과물을 단순히 시각화하 는 수준으로 상세설계 단계에서 체계적이고 구체적인 계획을 세우기에는 부족한 점이 있었다. 따라서, 이 연구에서는 이러한 기하구조 정보의 한계성을 해 결하기 위하여 평면 및 종단선형 기하구조 조건에 따라서 산정 되는 주행속도와 탄소배출량 정보를 제시하여 계획 및 설계단계 에서부터 운영･유지관리단계시까지 활용하고자 한다. 또한, 이 연구에서 개발하고자 하는 도로선형설계 솔루션 알고리즘은 현 도로설계 프로세스를 유지함으로써 실무자의 사용성과 설계 적 용성을 고려해야 할 것이다.. 3. 탄소배출량 산정방안 개발 사례연구 결과, 탄소배출량은 차량의 주행속도에 밀접한 영 향을 받는 것을 알 수 있다. 주행속도는 도로의 기하구조에 따라 그 특성이 다양하며 탄소배출량도 적정 주행속도 이하 또는 이 상시 증가하게 되고 급격한 가감속 발생시 비례하여 증가한다. 도로선형설계시 주행속도를 적정한 속도로 일정하게 유지할. Running mode in allplan highway (http://www.basis.co.kr/). Simulation in road designer (http://www.iphds.com/). Figure 7 Cases applying solutions for road design. 14 Journal of KIBIM Vol.5, No.4 (2015). 수 있는 기하구조를 적용하는 것이 탄소배출량을 최소화 할 수 있는 것이다. 따라서 3장에서는 현장조사를 통한 기하구조 조건 별, 차종별 주행속도 예측모형을 개발함으로써 탄소배출량 산정 방안을 마련하고자 한다..
(5) 3.1 주행속도 예측모형 개발. 3.1.2 주행속도 예측모형 개발. 현장조사를 통한 주행속도 예측모형 개발은 탄소중립형 도로 기술개발 국가R&D 과제 연구기관인 한국건설기술연구원과 동 부엔지니어링의 협조를 받아 진행하였다.. 주행속도 예측모형은 주행속도와 탄소배출량의 특성에 따라 승용차와 화물차로 구분하여 개발하였다. 1) 승용차 주행속도 예측 모형식. 3.1.1 현장조사. 승용차 주행속도 예측모형은 이종학(2013)의 연구결과를 반. 이 연구에서는 도로조건 및 인적요인을 반영한 차량의 주행속. 영하여 적용하였다.. 도를 도출하기 위하여 일반국도 36호선(내덕∼북일간), 32호선. 해당 연구를 이 연구에 적용한 이유는 탄소배출량을 산정하. (신풍∼우성간), 34호선(성환∼입장간)의 화물차 자유류 속도표. 기 위한 이 연구의 방법론과 유사하며 현장조사를 통하여 기하. 본 중 85% 속도를 주행속도(V85)로 정의하고자 하였다. 승용차는. 구조 조건별 차량의 주행속도를 조사하였다는 점이다. 승용차. 다양한 기하구조 조건을 반영한 기존 연구(이종학, 2013)의 모형. 주행속도 예측모형은 다음과 같다.. 식을 적용하는 것으로 하여 승용차는 조사대상에서 제외하였다. 조사구간 선정을 위한 조건은 지방부 일반국도 왕복4차로 도 로로서, 평면선형 및 종단선형 등 선형설계요소 조합이 다양하 게 적용되고 도로선형 외 과속단속카메라, 평면교차, 터널, 주변. YPS = 108.409 + 0.006 * TL - 0.058 * CCRUP (평면직선부) 여기서 YPS : 승용차의 평면직선부 주행속도(km/hr), CCRUP : 상류부 곡률변화율 TL : 평면직선 길이(m). 상가 등 운전자 주행행태에 영향을 미치는 요소가 최소인 구간. YPC = 116.468 - 0.095 * CCR (평면곡선부). 위주로 교통량이 비교적 적은 3개 노선을 선정하였다. 3개 구간. 여기서 YPC : 승용차의 평면곡선부 주행속도(km/hr), CCR : 곡률변화율. 의 총 길이는 약 33km, 곡선반경은 196~3,200m, 직선구간의 길이는 최대 3.8km, 종단경사는 –4.25 ~ +4.07%로 다양하게. 2) 화물차 주행속도 예측 모형식. 적용되어 있었다. 대상구간 선정의 한계로 인하여 다양한 기하. 화물차 주행속도 예측모형은 이 연구의 일환으로 협업에 의. 구조 요소를 고려하지는 못하였으나, 기존 연구에서 고려되었던. 하여 진행한 박민호 등(2014)의 논문을 참조하여 적용하였다.. 기본적인 기하구조 요소는 반영되었다. 현장조사 항목은 Figure 8. 이 연구에서는 일반국도 3개 노선, 총연장 33km의 화물차 주행속도를 예측하기 위해 대부분의 기존연구에서 사용되었던. 과 같이 정하여 수행하였다. 현장조사 결과, 2.5ton 이상의 화물차를 대상으로 기하구조 조 건별 주행속도를 분석하여 노선별로 plot하였으며, 곡선반경에 따 른 주행속도는 노선별 유사한 패턴을 보여주고 있으며 대표적으 로 내덕~북일간 주행속도 분석 결과는 아래 Figure 9와 같다. variable horizontal LTU line of the front VTU85 VC85 horizontal RC LC curve VS. explanation length of the front’s line(m) velocity of the front velocity in curve radious(m) length of curve(m). survey picture. vertical slope(%). horizontal LTD length of the back’s line(m) line of the back VTD85 velocity of the back. Figure 8 Main item for on-the-spot survey. 다중회귀분석을 이용하였다. 평면곡선부에서의 화물차의 속도모형(Table 2)과 추정된 회 귀식은 아래와 같다.. YT-S = 80.26 + 0.0034(RUP) - 313.361(VC) (평면직선부) 여기서 YT-S : 화물차의 평면직선부 주행속도(km/hr), RUP : 상류부 곡선반경(m) VC : 종단곡선의 길이에 따른 종단경사의 변화비율(%/m). Table 2 Result of operating speed on tangent segments Variable Coefficient Standard Error t-ratio Constant 80.26 0.98 81.045 RADup 0.0034 0.0005 6.014 VC -313.361 60.031 -5.220 # of Observes ; 20 Adjusted R-squared : 0.878 Durbin-Watson Stat. : 1.601. 평면직선부에서의 화물차의 속도모형(Table 3)과 추정된 회 귀식은 아래와 같다. Table 3 Result of operating speed on curve segments. <National highway, route 1(between neaduk-bukil)>. Figure 9 Result surveyed on operating speed of the route. Variable Coefficient Standard Error t-ratio Constant 81.252 2.471 32.877 Length 0.004 0.002 1.928 Grade - 0.753 0.384 -1.961 CCR - 0.052 0.018 -1.993 # of Observes ; 20 Adjusted R-squared : 0.584 Durbin-Watson Stat. : 1.436. 한국BIM학회논문집 5권 4호 (2015) 15.
(6) YT-C = 81.252 + 0.004(CL) - 0.753(G) - 0.052(CCR) (평면곡선부) 여기서 YT-C : 화물차의 평면곡선부 주행속도(km/hr), CL : 평면곡선길이(m) G : 종단경사(%), CCR : 곡률변화율(gon/km). 모형식에 의하면 평면직선부에서는 상류부 곡선반경이 커질 수록 화물차의 속도가 높아지며 종단곡선의 길이에 따른 종단경 사의 변화가 클수록 화물차의 속도가 낮아지는 것을 알 수 있다. 평면곡선부에서의 속도는 평면곡선의 길이가 길어질수록 화물 차의 속도가 높아지며, 종단경사가 낮아지고 또한 곡선반경이 작아질수록 화물차의 속도가 낮아진다.. 2) 가감속을 반영한 주행속도 프로파일 작성 도로를 주행하는 실제 차량의 주행속도는 다양한 인적요소 및 도로 환경이 존재하기 때문에 매 순간 가감속이 변화한다. 이를 적용하기 위해서는 도로 기하구조 조건에 따른 순간 가감 속도를 반영해야 한다. 따라서 이 연구에서는 평면곡선부 및 평면직선부에 대한 주 행속도 예측모형을 활용하여 Polynomial 방법론을 적용하였다. Polynomial 모형은 초(second)단위에 근거하여 주행패턴을 실 제와 가장 가깝게 반영할 수 있는 이론(Akcelik, R. et al, 2001) 으로 판단하였다. Figure 11은 Akcelik, R의 polynomial 모형을 반영하여 시간에 대한 가감속도의 예시를 나타낸 것이다.. 3.1.3 주행속도 프로파일 작성 1) 속도 프로파일 작성 승용차와 화물차의 주행속도(V85)를 평면직선부와 곡선부로 구분하였으며, 정리하면 Table 4와 같다. [polinomial Model, Akcelik. R]. Table 4 Models for prediction of operating-speed by car & geometry types passenger line car V85 (km/hr) curve line truck V85 (km/hr) curve. 108.409 + 0.006 * TL - 0.058 * CCRUP 116.468 - 0.095 * CCR. Figure 11 Framing paln of acceleration & deceleration profile reflecting polynomial-model. 앞에서 작성한 속도구간(Figure 10)에 대하여 가감속 곡선을. 80.26 + 0.0034 * RUP - 313.361 * (Slope / TL). 구성하여 연결시키면 Figure 12의 실선(-)과 같이 주행속도 프. 81.252 + 0.004 * CL - 0.753 * Slope - 0.052 * CCR. 로파일을 구성할 수 있다.. 차종별, 기하구조 조건별 주행속도(V85)에 따른 탄소배출량 을 산정하기 위해서는 먼저 각각의 가감속을 반영한 주행속도 프로파일을 작성해야 한다. 먼저, 주행속도 예측 모형식 결과에 따라 평면직선부, 평면곡 선부, 종단경사부 등 기하구조 요소에 따라 속도구간을 분리한 다. 화물차의 주행속도는 종단경사의 영향을 받기 때문에 속도 구간의 분리는 승용차 주행속도(V85) 구간에 종단 Slope가 변하 는 정점을 기준으로 추가적으로 분리해야 한다. 그 다음, 속도분 리구간의 중간에 속도 포인트를 설정하여 1차적으로 속도 프로 파일을 작성한다(Figure 10). 단, 여기서 작성된 속도 프로파일 은 가감속 특성이 반영되지는 않았다.. Figure 12 Operating-speed profile reflecting acceleration & deceleration. Figure 12는 가감속의 영향을 고려하지 않은 Lamm의 속도 프로파일과 가감속의 영향을 반영한 이 연구의 프로파일을 비교 한 예시이다. 이처럼 속도 프로파일이 작성되면 도로설계시 측 점별, 구간별 주행속도를 산정할 수 있어 탄소배출량 산정을 위 한 근거를 마련할 수 있다.. 3.2 탄소배출량 산정 3.2.1 탄소배출량 산정방안 탄소배출량은 에너지원(연료)의 소비량과 탄소배출계수의 곱 Figure 10 Framing paln of operating-speed profile through setting velocity-point. 16 Journal of KIBIM Vol.5, No.4 (2015). 으로 산정할 수 있으며, 탄소배출계수는 에너지원의 탄소배출량을 원단위 형태로 표현한 것이다(국토해양부, 2011). 탄소배출량 산정.
(7) 을 위한 방법은 기본적으로 IPCC Guideline에서 제시하고 있다. 국내의 경우 국토교통부가 제시하고 있는 ‘교통시설투자평 가지침’이 있으며, 여기에는 차량 운행비를 포함한 탄소배출량. 된다. 따라서 도로선형계획에 대한 LCA(Life Cycle Assessment) 를 반영하기 위해서는 교통량과 운영기간을 고려해야 한다. 먼저 교통량을 고려한 주행속도를 산정하기 위해서 주행속도 를 교통량과 서비스수준에 따라 단독차량 조건대비 보정하여. 예측모형이 제시되어 있다.. 재산정 해야 한다. 다차로도로 서비스수준을 반영하여 LOS ‘A’ Table 5 Estimating equation on CO2 emission by car types (Guideline for transport facilities investment appraisal, 2013). 때 주행속의 비율을 산정하여 보정하도록 한다. 따라서, 교통량과 운영기간을 반영한 총 탄소배출량은 보정. estimating equation on CO2 Emission (g/km). 한 주행속도를 반영한 탄소배출량을 목표년도까지 년도별 누계. . (below 65km/hr) passenger car (over 65km/hr) truck. 일 때 주행속도와 교통량 조건에 따른 서비스수준을 반영하였을. 하여 산정한다. 총 탄소배출량 산정과정은 Figure 13과 같다.. . Table 5는 이 연구에서 차량별 탄소배출량을 구하기 위하여 적용한 배출계수 산정식으로서 승용차와 화물차로 구분하여 정 리하였다. 배출계수 산정을 위한 유일한 변수는 주행속도(V)이 며, 앞서 제시한 가감속을 반영한 주행속도 프로파일에 해당하 는 주행속도로 1km를 주행 하였을 때 발생하는 탄소배출량(g)을 산정 할 수 있다. 주행속도 프로파일에서 구해진 각 측점의 승용차와 화물차의 속도를 배출계수 산정식에 대입하여 Table 6과 같이 측점별 탄. Figure 13 Process to calculate CO2 emission considering traffic volume & service period. 4. 다차원 선형설계 Solution 알고리즘 개발. 소배출량을 산정하였다.. 4.1 도로설계 요소별 다차원 정보 제공방안. Table 6 CO2 emission through applying estimating equation by each station. 행속도와 탄소배출량 정보를 구축하고, 횡단면 요소에 대해서는. 이 논문에서 의미하고자 하는 ‘다차원’은 도로선형에 대한 주. Operating-speed( CO2 Emission km/h) quantity Distance Station (m) passenger passenger truck truck car car. Total(g/km) passenger truck car. 요소별 형상, 재료, 속성을 분리하여 라이브러리를 구축함으로 써 주행시뮬레이션시 각각의 정보를 시각적으로 구현하는 것을 의미하였다. 도로는 선형적 특성을 가진 대형 구조물로, 비정형적인 특성. 0+000. 0.00. 117.29. 81.94. 0.00. 0.00. 0.00. 0.00. 0+020. 20.00. 117.29. 81.94. 3.40. 10.69. 3.40. 10.69. 과 정형적인 특성을 모두 포함하고 있다. 선형요소는 비정형 특. 0+040. 20.00. 117.28. 81.94. 3.40. 10.69. 6.80. 21.38. 성을 가진 요소로서 토공계획을 포함한다. 정형적 요소는 노면. 0+060. 20.00. 117.27. 81.94. 3.40. 10.69. 10.19. 32.07. 배수시설물이나 안전시설, 부대시설 등을 포함한다. 이러한 도. 0+080. 20.00. 117.26. 81.94. 3.40. 10.69. 13.59. 42.76. ⦙. ⦙. ⦙. ⦙. ⦙. ⦙. ⦙. ⦙. 로선형과 시설물 요소는 비정형적 현황의 형상을 3차원 평면계. 0+300. 20.00. 116.87. 81.97. 3.38. 10.69. 50.87. 160.37. 0+320. 20.00. 116.81. 81.97. 3.38. 10.69. 54.25. 171.07. 따라서, 이 연구에서는 현재 BIM의 기술적인 측면과 발주체. 0+339.98 19.98. 획을 통해서 다차원 정보를 구축하고 시각적으로 제공할 수 있다.. 116.74. 81.98. 3.37. 10.68. 57.63. 181.75. 계의 제도적 과도기를 감안하여 선형설계 단계에서 기하구조. 0+340. 0.02. 116.74. 81.98. 0.00. 0.01. 57.63. 181.76. 조건별 주행속도와 탄소배출량 정보, 횡단요소별 시설물에 대한. ⦙. ⦙. ⦙. ⦙. ⦙. ⦙. ⦙. ⦙. 3.2.2 교통량 및 운영기간 반영. parametric 설계를 통하여 다차원 정보를 제시하고자 한다.. 4.2 알고리즘의 구성 및 내용. 앞서 산정된 주행속도는 단독차량, LOS ‘A’일 때의 주행속도. 평면선형계획 종단계획, 횡단계획을 설계부문으로 설정하였. 이며 탄소배출량은 이러한 주행속도를 반영하여 차량 1대가 해. 으며, 선형 기하구조 적용에 따른 주행속도 예측, 탄소배출량. 당 노선을 1회 주행하였을 때 산정된 탄소배출량이다. 그러나. 산정 등 다차원 정보 구축, 다차원 주행시뮬레이션 등을 분석부. 도로는 운영기간동안 수많은 교통량이 발생하며, 교통량이 증가. 문으로 추가함으로써 기존 솔루션과 차별화 하고자 하였다. 알. 할 수록 주행속도는 낮아지며 탄소배출량은 그만큼 증가하게. 고리즘의 세부내용은 선형계획을 위한 설계요소를 평면 및 종단. 한국BIM학회논문집 5권 4호 (2015) 17.
(8) 선형, 횡단면 계획과 도로 구조물 및 시설물로 구분하였으며,. 시 실무 적용성을 고려하여 Tree구조로 구성하였다(Figure 16).. 이를 각각 설계부문과 분석부문으로 구성하였다. 기본 알고리즘 을 구성은 Figure 14와 같다.. Figure 16 Cad-based main UI. 1) 평면 및 종단선형, 횡단면 계획 평면 및 종단선형 계획은 선형의 비교･검토가 용이하도록 tree 구조로 구성하였으며, 횡단계획은 토공량 산정을 통한 개 략공사비 산출과 3차원 평면계획을 통한 주행시뮬레이션 등을 위하여 기본적인 기능만을 수행하는 것으로 하였다. 이 솔루션 에서 횡단면 계획을 수행하기 위한 옵션은 parametric 설계가 가능한 중앙분리대, 차도, 길어깨, 측대, 노면측구, 비탈면, 포장 Figure 14 Algorithm of road alignemnt design solution for low-carbon. 등을 포함하였다. 평면계획은 평면 및 종단계획, 횡단계획을 3차원 지형파일과 연계해서 도로계획을 입체적으로 구현하는 것을 말한다. 다차원. 다차원 정보의 구축 및 제공을 위한 알고리즘을 구성하고자. 평면계획은 평면 및 종단선형의 조합과 횡단계획을 3D 모델을. 현장조사 대상구간인 일반국도 36호선(내덕∼북일간)을 기하구. 통하여 시각적으로 구축할 수 있다. 또한 지형변화에 의한 불규. 조 및 횡단요소별 다차원 정보 구현을 위한 적용사례구간으로. 칙한 단면의 토공 정보를 산출하여 유동계획 등 토공 BIM을 수. 선정하였다. 알고리즘 세부내용별 적용 예시를 위하여 설계･분. 행할 수 있도록 하였다(Figure 17).. 석을 수행하였으며, 대상구간의 내용은 Figure 15와 같이 정리 하였다. Object Sector. location : sangdang-gu, cheongju-si ∼ chengwon-gun (L=13.4km). Design speed. 80㎞/h. Width. B=20m, 4 lane. Future traffic volume. um p-car truck Sort 2009 49,000 37,510 11,490. 2014 2019. 58,031 44,422 13,401. 2024. 76,091 58,248 17,572. 2028. 83,317 63,780 19,239. Bridge/Tunnel. 67,061 51,335 15,486. Horizontal alignment planning. 23ea / 2ea. Figure 15 Object section for applying multi-dimension information. 4.2.1 설계부문. 3-Dimension planning for earth-work (Autodesk, Civil 3D). Figure 17 A way to carry out each design-element for alignment-planning. 2) 도로 구조물 및 시설물. 설계부문은 선형계획을 위하여 평면 및 종단선형, 횡단면 계. 도로는 비정형 특성을 가지고 있지만 도로에 포함되어 있는. 획을 포함하였다. 개략 공사비 산정과 다차원 주행시뮬레이션을. 구조물이나 시설물은 정형적인 특성을 지니고 있어 자동화를. 위하여 도로 구조물 및 시설물은 객체기반 parametric 설계를. 위한 3D 라이브러리를 생성할 수 있다. 구조물은 교량 및 터널로. 적용하는 것으로 하였다.. 구성하였으며, 시설물은 횡단면 계획에서 표현될 수 있는 시설. 솔루션은 CAD의 add-on 프로그램으로 실행되도록 하였으 며, 설계부문의 메인 UI(User Interface)는 대안검토와 선형계획. 18 Journal of KIBIM Vol.5, No.4 (2015). 물 위주로 중앙분리대, 노면측구, 가드레일, 방음벽, 표지판 등 으로 구성하였다..
(9) 설계업무의 효율을 높이고 비용을 최소화하기 위하여 선형계. 1) 설계검사. 획단계에는 LOD 100∼200 수준이면 충분히 검토가 가능할 것. 설계검사는 기하구조와 선형조합 검사를 포함하였다. 기하구. 으로 판단되기 때문에 굳이 LOD 수준이 높은 모델링을 구축할. 조 검사는 도로설계기준에 제시된 내용을 DB화 하여 기하구조. 필요가 없다. 또한, 주행시뮬레이션시에는 VR(Virtual Reality). 적용시 적합여부를 판단하도록 하였다.. 이 아닌 운전자 View를 중심으로 교량이나 터널의 모델링을 구 축할 수 있다(예시 Figure 18).. 선형조합 설치는 평면곡선과 종단곡선의 위상이 겹쳐지거나 분리되는 경우를 말한다. 실제 도로설계시에는 지형 여건과 전･ 후구간 기하구조 조건에 따라 평면선형과 종단선형이 일대일 대 응 설치하기는 불가능하다. 안전을 고려하여 평면곡선이 종단곡선 보다 조금 더 길어야 하며, 공학적인 측면보다는 운전자의 시인성 과 주행성 측면에서 선형조합을 설치하는 것이 유리하기 때문이다. 이렇듯 선형조합 검사는 정량적인 기준이 없기 때문에 평면 과 종단선형의 조합 정도를 수치로 제시하였다. 평면곡선이 종. Figure 18 A way to create parametric modeling for road structures (http://www.iphds.com/). 선형계획을 위한 도로시설물은 중앙분리대, 노면측구, 가드 레일 등을 포함하며 각각의 형상, 재료, 속성을 포함하고 있어 parametric 모델링을 통하여 시설물 모델을 생성할 수 있다. 이. 단곡선 포함여부를 백분율로 표시하고, 종단선형의 볼록곡선구 간이 평면선형의 완화곡선구간에 설치된 정도를 제시하여 지형 여건을 고려하여 설계자가 판단할 수 있도록 하였다. 적용대상 구간인 내덕-북일간 선형을 분석한 결과 Figure 21과 같은 결과 를 도출하였다.. 러한 횡단을 구성하는 시설물은 parameter를 포함하고 있으며, parameter는 객체의 속성이거나 형상을 구성하는 치수일 수 있 다. 따라서 수량과 내역도 자동으로 생성이 가능하며, 치수와 관련된 parameter가 변동될 경우 형상과 수량, 내역이 자동으로 변경된다(예시 Figure 19).. Figure 21 Alignmemt-combination rate reflecting degree of horizontal curve including vertical curve Figure 19 A way to create parametric modeling of road facilities (http://www.iphds.com/). 4.2.2 분석부문. 2) 주행속도 산정 및 평가 도로에서 주행시 탄소배출량에 가장 큰 영향을 미치는 요소 는 주행속도와 가감속이다.이 논문에서 이러한 가감속 특성을. 분석부문은 설계부문 수행 이후 기하구조 적용에 대한 설계. 반영하기 위하여 대상구간의 일정구간에 대하여 선형계획을 실. 검사와 주행속도 및 탄소배출량 산정, 다차원 주행시뮬레이션을. 시하고 가감속을 반영한 주행속도를 산정하기 위하여 Polynomial. 통하여 선형설계를 정량적으로 평가할 수 있도록 알고리즘을. 모형식을 반영하였다.. 구성하였다. 분석부문의 UI 구성은 Figure 20과 같다.. 적용사례구간의 예를 들면, Figure 22와 같이 STA.0+000에 서 속도 Vi(115.78km/hr)로 주행시 STA. 2+392.18에서는 Vf (108.52km/hr)로 감속도에 의한 주행시간이 23.05초 이며 주행 거리는 958.76m가 되었다. 하지만 두 측점간 거리는 주행거리 와는 차이가 발생하기 때문에 이를 측점거리와 주행거리의 비율 로 환산하여 보정함으로써 도로설계시 측점거리(STA.)에 적용 할 수 있다(Figure 23).. Figure 20 Main form of UI in analysis-section. 한국BIM학회논문집 5권 4호 (2015) 19.
(10) 3) 탄소배출량 산정 및 평가 이 연구에서는 탄소배출량을 평가하기 위한 정량적 지표는 제시하지 않았다. 그러나 주행속도 예측모형과 탄소배출계수 산 정식을 적용하여 주행속도와 탄소배출량을 산정하였으며, 이를 근거로 탄소배출량 프로파일을 작성할 수 있도록 하였다(Figure 25).. Figure 22 A way to make acceleration & deceleration profile. 이와 같은 절차로 각각의 속도구간에 대하여 감가속도 프로 파일을 작성하여 연결시키면 해당 노선의 주행속도 프로파일을 Figure 23과 같이 완성할 수 있다. 그림에서 알 수 있듯이 기존 연구에 의한 주행속도 프로파일(점선)과 측점별 주행속도의 차 이를 확인할 수 있다.. Figure 25 CO2 emission profile by each STA. & car types Figure 23 Making of operating-speed profile. 이제까지는 단독차량, LOS ‘A’일 때의 주행속도와 탄소배출 량을 산정하였다. 그러나 도로에서는 운영기간이 증가 할 수록. 이 연구는 탄소배출량을 최소화 하는 기하구조 적용을 목적 으로 하고 있다. 그러나 설계속도 80km/hr를 기준으로 하였을. 교통량은 증가하게 되며 그에 따라 주행속도는 낮아지며 탄소배 출량은 그만큼 많아지게 된다.. 경우에는 도로의 기능과 목적을 고려하여 주행속도를 설계속도. 따라서, 교통량 조건을 반영한 주행속도로 보정하기 위하여. 내외에서 일관되게 유지하여야 한다. 따라서 주행속도 일관성을. 다차로도로 서비스수준에 따른 주행속도 보정계수(도로용량편. 평가하기 위하여 ‘설계일관성 평가기준(국토해양부, 2010)’을. 람, 2013)를 적용한 탄소배출량을 산정하여 일, 월, 년도별 탄소. 적용하였다. 기하구조 전･후구간 주행속도의 차이를 ‘10km/hr. 배출량을 산정하여 누계함으로써 목표년도까지 운영기간 동안. 이하, 10km/hr∼20km/hr, 20km/hr 이상’으로 주행속도 일관. 총 탄소배출량을 산정한다.. 성 평가 범위를 제시하고 있으며, 평가 결과에 따라 feed-back. Figure 26은 교통량을 반영하기 위하여 해당 노선의 교통량. 함으로써 적정 주행속도를 일관되게 유지할 수 있는 선형계획을. 조사보고서를 근거로 교통량을 입력하고 LOS를 판정하여 주행. 수립할 수 있도록 하였다.. 속도 보정계수를 적용한 예시이다.. Figure 24는 적용대상구간의 평균 주행속도를 기하구조 조 건에 따라 설계일관성을 평가한 예시이다.. Figure 24 Example of evaluation for operation-speed consistancy. 20 Journal of KIBIM Vol.5, No.4 (2015). Figure 26 An hourly decision of LOS to reflect traffic volume.
(11) 이러한 과정을 거쳐 Figure 29와 같이 교통량과 운영기간을. 4.3 탄소저감을 위한 다차원 도로선형설계 적용방안. 반영한 총 탄소배출량을 산정할 수 있으며, 선형계획시 탄소배. 도로설계시 최적노선이나 선형계획을 평가하기 위해서는 기. 출량을 저감할 수 있는 기하구조를 적용함으로써 환경비용을. 술성, 시공성, 경제성, 유지관리성, 환경성 등 다양한 지표를 적. 최소화 하는 최적의 도로선형계획을 수행할 수 있다.. 용한다. 그러나 환경성은 소음･대기･수질 등의 세부 지표와는 다르게 탄소배출량을 통한 정량적인 환경비용의 산정은 적용되 지 못하였다. 따라서 이 연구에서는 이러한 환경편익에 대한 정 량적인 지표를 제시하고자 선형계획시 기하구조 조건별 탄소배 출량 산정방안을 제시하였다. 탄소저감을 통한 정량적인 환경편익 산정이 최적의 선형계획 을 위한 절대적인 지표는 아니지만 도로 선형계획시 기하구조 조건별 주행속도를 산정하고 탄소배출량을 정량화하여 탄소저 감을 위한 도로선형설계 방안을 마련하였다는 것에 이 연구의 의의가 있을 것이다.. 5. 결론 및 향후 과제 5.1 결론 친환경 도로건설을 위한 정부정책과 연계하고 도로설계시 기 하구조와 도로시설물에 대한 정보의 한계를 해결하기 위하여 Figure 27 Total CO2 emission reflecting traffic volume & operating-period. 5) 다차원 주행시뮬레이션 구현 도로설계를 주변 지형과 지역을 논리적으로 통과하기 위한 적절성을 부여하는 과정으로 볼 때 선형 및 횡단계획, 구조물, 도로시설물 등의 상관관계를 판단하는 것은 중요한 과제이다. 이러한 다양한 정보를 설계자가 입체적으로 판단하기 위해서는 설계요소별로 구축된 BIM 모델의 시각화를 통하여 주행시뮬레 이션(Virtual Reality)을 구현하는 것이 그 목적에 부합할 것이다. 주행시물레이션은 알고리즘의 마지막 단계로써 다양한 기하 구조와 횡단요소 정보를 입체적으로 검토하여 feed-back 함으 로써 최적의 선형계획을 도출할 수 있다. 기하구조 조건에 대한 주행속도와 탄소배출량 정보를 제시하고, 횡단요소는 구조물과 시설물의 형상, 재료, 속성정보 등을 제공함으로써 시공 및 운 영･유지관리시 관련 정보를 활용할 수 있도록 하였다.. 탄소배출량을 포함한 다차원 정보를 제공하는 도로설계 솔루션 의 알고리즘 개발을 연구의 목적으로 하였다. 연구의 범위는 다 차원 도로선형설계를 위한 솔루션 알고리즘 개발에 한정하여 기하구조 조건에 따른 주행속도와 탄소배출량 산정방안, 횡단면 을 구성하는 시설물의 parametric 모델링 방안을 포함하였다. 도로선형설계 솔루션 알고리즘은 도로 선형설계를 위한 설계 부분과 검토 및 feed-back을 위한 분석부분으로 구성하였다. 설계부문은 도로선형계획을 위한 평면선형, 종단선형, 횡단계 획을 수행하기 위한 기본 공종을 포함하였으며, 분석부문은 기 하구조 적용에 따른 설계검사, 탄소배출량 산정, 물량 및 내역 등 다양한 정보를 생성하고 분석할 수 있도록 하였다. 탄소배출량 산정을 위하여 도로 주행시 탄소배출량에 가장 큰 영향을 미치는 주행속도를 반영하고자 주행속도 예측모형을 개발하였다. 그리고 주행속도를 반영한 탄소배출계수 산정식을 적용하여 측점별, 구간별 탄소배출량 프로파일을 작성할 수 있 도록 하였다. 횡단면을 구성하는 중앙분리대, 포장, 측구, 가드레일 등 시 설물과 교량, 터널과 같은 구조물에 대해서는 LOD 수준을 고려 한 계획측면의 parametric 모델링을 적용하여 형상, 재료, 속성 정보 등을 포함하는 다차원 평면계획과 주행시뮬레이션을 구현 할 수 있도록 하였다. 따라서 이 연구성과를 활용하여 탄소저감을 통한 친환경 도 로건설을 수행할 수 있을 것으로 기대할 수 있으며, 향후 도로분. Figure 28 A way to offer multi-dimensional information through calculating operation-speed & CO2 emission. 야에서 BIM을 적용하기 위한 솔루션의 개발방향과 설계 프로세 스를 제시하였다는 것에 이 연구의 의의가 있을 것이다.. 한국BIM학회논문집 5권 4호 (2015) 21.
(12) 5.2 향후 과제. Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs (2010),. 이 연구에서는 도로 선형설계시 다양한 정보를 구축하고 제. “Development of Thechnology for Safety Estimation of. 공하기 위하여 기하구조 조건에 따른 탄소배출량과 횡단시설물. Road Alignment Design”, Final Report of The 5th year.. 의 다차원 정보 구축방안을 제시하였다. 그러나 주행속도 예측모형을 개발시 대상 차종을 승용차와. Kim, S-M, Cho, J-J, Kim, J-H, Cho, M-H (2014), “A Study on Library building based on Parametric Model of LID”,. 화물차로 구분함으로써 다양한 형태의 차종에 대한 연구가 반영. Korean Institute of BIM, Annual Conference 2014.. 되지 못하였다. 또한 다양한 기하구조가 반영된 현장조사를 통. Park, M-H, Lee, G-H (2014), “A Development of the. 한 모형식을 개발하였으나, 종단경사구간에서 차량이 받는 힘을. Operating Speed Estimation Model of Truck on Four-lane. 반영하지 못함으로써 정확한 주행속도의 예측과 탄소배출량을. Rural Highway”, Journal of Korean Society of Road. 산정하기에는 한계가 있었다.. Engineers, Vol. 16 No. 5.. 따라서 교통량 조사보고서를 근거로 한 다양한 차종으로 예. Lee, J-K (2013), “Evaluation of Horizontal Alignment. 측모형을 구성해야 할 것이며, 종단선형을 반영한 탄소배출량. Alternatives Based on Levels of the Greenhouse. 산정기법을 정립하기 위해서는 MOVES 프로그램에서 제공되는. Gases”, Ph.D thesis, the University of Seoul.. VSP에 대한 연구를 분석하여 차량의 무게와 종단경사비율을 고려해야 할 것이다. 또한 토공, 배수공, 구조물공, 부대시설 등 도로설계의 모든 세부공종을 포함하는 다차원 설계프로그램 개발이 필요하며, 나. Cho, W-B (2010), “Development of Operating Speed Prediction Models Reflecting Alignment Characteristics of Upstream Road Section at Four-Lane Rural”, Journal of Korean Society of Transportation, Vol. 28 No. 5.. 아가서는 발주체계의 변화에 따른 BIM 프로세스를 반영할 수. AASHTO(1995), “Safety Module for Highways Design”.. 있는 국내 IT 기술을 반영한 BIM 솔루션 개발이 필요할 것으로. Barth, M., Boriboonsomsin, (2008), “Real-World Carbon. 판단된다.. Dioxide Impacts of Traffic Congestion, In Transportation Research Record”, Journal of the Transportation Research. References. Board, No.2058, Transportation Research Board of the National Academies, pp.163-171.. Ministry of Land, Infrastructure and Transport (2013),. Lamm, R. and Chouiri, E.M.(1987), “Rural Roads Speed In. “Guideline for Transport Facilities Investment Appraisal”,. consistencies Design Methods”, Research Report for. The 5th Edition.. the State University of New York, Research Foundation, Parts1, Albany, N.Y.,U.S.A.. 22 Journal of KIBIM Vol.5, No.4 (2015).
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수치
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