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공학박사 학위논문
고속도로의 미인지 통행시간지체 추정에 관한 연구
Prediction of Unrecognized Travel Time Delay in Expressways
지도교수 김 태 곤
2013년 8월
한국해양대학교 대학원 토목환경공학과 권 인 영
- i -
목 차
목 차··· ⅰ Nomenclature··· ⅲ List of Tables··· ⅴ List of Figures··· ⅶ Abstract··· ⅺ
제 1 장 서 론
1.1 연구 배경 ··· 1 1.2 연구 목적 ··· 3 1.3 연구 수행과정 ··· 4
제 2 장 문헌연구
2.1 국외 문헌연구 ··· 5 2.2 국내 문헌연구 ··· 7
제 3 장 자료수집 및 분석
3.1 자료 수집 ··· 11 3.2 자료 분석 ··· 12
제 4 장 미인지 통행시간지체(D)의 분석
4.1 규정 속도의 분석 ··· 83
4.2 미인지 통행시간지체(D)의 분석 ··· 84
제 5 장 모형 구축 및 검증
5.1 모형 결정 ··· 110 5.2 모형 구축 ··· 111 5.3 모형 검증 ··· 123
제 6 장 결론 및 향후 연구과제
6.1 결론 ··· 136 6.2 향후 연구과제 ··· 138
참 고 문 헌··· 139
- v -
List of Tables
Table 3. 1 Geometry of expressways under the study ··· 12
Table 3. 2 Flow analysis in expressways for a week(veh/h/l) ··· 13
Table 3. 3 Flow analysis in expressway Ex-10 for weekday ··· 19
Table 3. 4 Flow analysis in expressway Ex-10 for weekend ··· 19
Table 3. 5 Flow analysis in expressway Ex-1 for weekday ··· 22
Table 3. 6 Flow analysis in expressway Ex-1 for weekend ··· 23
Table 3. 7 Speed analysis in expressways for a week(km/h) ··· 27
Table 3. 8 Speed analysis in expressway Ex-10 for weekday ··· 33
Table 3. 9 Speed analysis in expressway Ex-10 for weekend ··· 33
Table 3.10 Speed analysis in expressway Ex-1 for weekday ··· 36
Table 3.11 Speed analysis in expressway Ex-1 for weekend ··· 37
Table 3.12 Headway analysis in expressways for a week(sec/veh) ··· 41
Table 3.13 Headway analysis in expressway Ex-10 for weekday ··· 47
Table 3.14 Headway analysis in expressway Ex-10 for weekend ··· 47
Table 3.15 Headway analysis in expressway Ex-1 for weekday ··· 50
Table 3.16 Headway analysis in expressway Ex-1 for weekend ··· 51
Table 3.17 Occupancy analysis in expressways for a week(%/veh) ··· 55
Table 3.18 Occupancy analysis in expressway Ex-10 for weekday ··· 61
Table 3.19 Occupancy analysis in expressway Ex-10 for weekend ··· 61
Table 3.20 Occupancy analysis in expressway Ex-1 for weekday ··· 64
Table 3.21 Occupancy analysis in expressway Ex-1 for weekend ··· 65
Table 3.22 Density analysis in expressways for a week(veh/km/l) ··· 69
Table 3.23 Density analysis in expressway Ex-10 for weekday ··· 75
Table 3.24 Density analysis in expressway Ex-10 for weekend ··· 75
Table 3.25 Density analysis in expressway Ex-1 for weekday ··· 78
Table 3.26 Density analysis in expressway Ex-1 for weekend ··· 79
Table 4. 1 Speeds in expressways under the study(km/h) ··· 84
Table 4. 2 Delay analysis in expressways under the study ··· 85
Table 4. 3 Delay analysis in expressways for weekday(sec/veh) ··· 93
Table 4. 4 Travel time delay expected at 50km segments for weekday(sec/veh) ··· 97
Table 4. 5 Delay analysis in expressways for weekend(sec/veh) ··· 101
Table 4. 6 Travel time delay expected at 50km segments for weekend(sec/veh) ··· 105
Table 5. 1 Delay models in expressways Ex-10 and Ex-1 for a week ··· 114
Table 5. 2 Delay models in expressways Ex-10 and Ex-1 for weekday ··· 115
Table 5. 3 Delay models in expressways Ex-10 and Ex-1 for weekend ··· 116
Table 5. 4 Correlations between Dcal and Dexp in expressways Ex-10 and Ex-1 for a week ··· 126
Table 5. 5 Correlations between Dcal and Dexp in expressways Ex-10 and Ex-1 for weekday ··· 126
Table 5. 6 Correlations between Dcal and Dexp in expressways Ex-10 and Ex-1 for weekend ··· 127
Table 5. 7 t-Test result(1) between Dcal and Dexp in expressways Ex-10 and Ex-1 for a week ··· 128
Table 5. 8 t-Test result(2) between Dcal and Dexp in expressways Ex-10 and Ex-1 for weekday ··· 129
Table 5. 9 t-Test result(1) between Dcal and Dexp in expressways Ex-10 and Ex-1 for weekend ··· 130
- vii -
List of Figures
Figure 1. 1 Expressway segments under the study ··· 2
Figure 1. 2 Process of study ··· 4
Figure 3. 1 3D Flow graph in expressway Ex-10(EB) ··· 14
Figure 3. 2 3D Flow graph in expressway Ex-10(WB) ··· 15
Figure 3. 3 3D Flow graph in expressway Ex-1(NB) ··· 16
Figure 3. 4 3D Flow graph in expressway Ex-1(SB) ··· 17
Figure 3. 5 Flow distribution in expressway Ex-10(EB) ··· 20
Figure 3. 6 Flow distribution in expressway Ex-10(WB) ··· 20
Figure 3. 7 Average flow distribution in expressway Ex-10 ··· 21
Figure 3. 8 Flow distribution in expressway Ex-1(NB) ··· 23
Figure 3. 9 Flow distribution in expressway Ex-1(SB) ··· 24
Figure 3.10 Average flow distribution in expressway Ex-1 ··· 24
Figure 3.11 3D Speed graph in expressway Ex-10(EB) ··· 28
Figure 3.12 3D Speed graph in expressway Ex-10(WB) ··· 29
Figure 3.13 3D Speed graph in expressway Ex-1(NB) ··· 30
Figure 3.14 3D Speed graph in expressway Ex-1(SB) ··· 31
Figure 3.15 Speed distribution in expressway Ex-10(EB) ··· 34
Figure 3.16 Speed distribution in expressway Ex-10(WB) ··· 34
Figure 3.17 Average speed distribution in expressway Ex-10 ··· 35
Figure 3.18 Speed distribution in expressway Ex-1(NB) ··· 37
Figure 3.19 Speed distribution in expressway Ex-1(SB) ··· 38
Figure 3.20 Average speed distribution in expressway Ex-1 ··· 38
Figure 3.21 3D Headway graph in expressway Ex-10(EB) ··· 42
Figure 3.22 3D Headway graph in expressway Ex-10(WB) ··· 43
Figure 3.23 3D Headway graph in expressway Ex-1(NB) ··· 44
Figure 3.24 3D Headway graph in expressway Ex-1(SB) ··· 45
Figure 3.25 Headway distribution in expressway Ex-10(EB) ··· 48
Figure 3.26 Headway distribution in expressway Ex-10(WB) ··· 48
Figure 3.27 Average headway distribution in expressway Ex-10 ··· 49
Figure 3.28 Headway distribution in expressway Ex-1(NB) ··· 51
Figure 3.29 Headway distribution in expressway Ex-1(SB) ··· 52
Figure 3.30 Average headway distribution in expressway Ex-1 ··· 52
Figure 3.31 3D Occupancy graph in expressway Ex-10(EB) ··· 56
Figure 3.32 3D Occupancy graph in expressway Ex-10(WB) ··· 57
Figure 3.33 3D Occupancy graph in expressway Ex-1(NB) ··· 58
Figure 3.34 3D Occupancy graph in expressway Ex-1(SB) ··· 59
Figure 3.35 Occupancy distribution in expressway Ex-10(EB) ··· 62
Figure 3.36 Occupancy distribution in expressway Ex-10(WB) ··· 62
Figure 3.37 Average occupancy distribution in expressway Ex-10 ··· 63
Figure 3.38 Occupancy distribution in expressway Ex-1(NB) ··· 65
Figure 3.39 Occupancy distribution in expressway Ex-1(SB) ··· 66
Figure 3.40 Average occupancy distribution in expressway Ex-1 ··· 66
Figure 3.41 3D Density graph in expressway Ex-10(EB) ··· 70
Figure 3.42 3D Density graph in expressway Ex-10(WB) ··· 71
Figure 3.43 3D Density graph in expressway Ex-1(NB) ··· 72
Figure 3.44 3D Density graph in expressway Ex-1(SB) ··· 73
Figure 3.45 Density distribution in expressway Ex-10(EB) ··· 76
Figure 3.46 Density distribution in expressway Ex-10(WB) ··· 76
Figure 3.47 Average density distribution in expressway Ex-10 ··· 77
Figure 3.48 Density distribution in expressway Ex-1(NB) ··· 79
Figure 3.49 Density distribution in expressway Ex-1(SB) ··· 80
Figure 3.50 Average density distribution in expressway Ex-1 ··· 80
Figure 4. 1 Loop detectors in basic expressway segments ··· 82
Figure 4. 2 Delay distribution in expressways under the study ··· 85
- ix -
Figure 4. 4 3D Delay graph in expressway Ex-10(WB) ··· 88
Figure 4. 5 Delay distribution in expressway Ex-10 ··· 89
Figure 4. 6 3D Delay graph in expressway Ex-1(NB) ··· 90
Figure 4. 7 3D Delay graph in expressway Ex-1(SB) ··· 91
Figure 4. 8 Delay distribution in expressway Ex-1 ··· 92
Figure 4. 9 3D Delay graph in expressway Ex-10(EB) for weekday ··· 94
Figure 4.10 3D Delay graph in expressway Ex-10(WB) for weekday ··· 95
Figure 4.11 Delay distribution in expressway Ex-10 for weekday ··· 96
Figure 4.12 3D Delay graph in expressway Ex-1(NB) for weekday ··· 98
Figure 4.13 3D Delay graph in expressway Ex-1(SB) for weekday ··· 99
Figure 4.14 Delay distribution in expressway Ex-1 for weekday ··· 100
Figure 4.15 3D Delay graph in expressway Ex-10(EB) for weekend ··· 102
Figure 4.16 3D Delay graph in expressway Ex-10(WB) for weekend ··· 103
Figure 4.17 Delay distribution in expressway Ex-10 for weekend ··· 104
Figure 4.18 3D Delay graph in expressway Ex-1(NB) for weekend ··· 106
Figure 4.19 3D Delay graph in expressway Ex-1(SB) for weekend ··· 107
Figure 4.20 Delay distribution in expressway Ex-1 for weekend ··· 108
Figure 5. 1 Delay models in expressway Ex-10(EB) for a week ··· 117
Figure 5. 2 Delay models in expressway Ex-10(WB) for a week ··· 117
Figure 5. 3 Delay models in expressway Ex-1(NB) for a week ··· 118
Figure 5. 4 Delay models in expressway Ex-1(SB) for a week ··· 118
Figure 5. 5 Delay models in expressway Ex-10(EB) for weekday ··· 119
Figure 5. 6 Delay models in expressway Ex-10(WB) for weekday ··· 119
Figure 5. 7 Delay models in expressway Ex-1(NB) for weekday ··· 120
Figure 5. 8 Delay models in expressway Ex-1(SB) for weekday ··· 120
Figure 5. 9 Delay models in expressway Ex-10(EB) for weekend ··· 121
Figure 5.10 Delay models in expressway Ex-10(WB) for weekend ··· 121
Figure 5.11 Delay models in expressway Ex-1(NB) for weekend ··· 122
Figure 5.12 Delay models in expressway Ex-1(SB) for weekend ··· 122
Figure 5.13 Model verification in expressway Ex-10(EB) for a week ··· 131
Figure 5.14 Model verification in expressway Ex-10(WB) for a week ··· 131
Figure 5.15 Model verification in expressway Ex-1(NB) for a week ··· 132
Figure 5.16 Model verification in expressway Ex-1(SB) for a week ··· 132
Figure 5.17 Model verification in expressway Ex-10(EB) for weekday ··· 133
Figure 5.18 Model verification in expressway Ex-10(WB) for weekday ··· 133
Figure 5.19 Model verification in expressway Ex-1(NB) for weekday ··· 134
Figure 5.20 Model verification in expressway Ex-1(SB) for weekday ··· 134
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Prediction of Unrecognized Travel Time Delay in Expressways
In Yeong, Kwon
Department of Civil and Environmental Engineering, Graduate School, Korea Maritime University, Busan Korea
Abstract
Expressways mean generally high speed highways that provide for high levels of safety and efficiency with full control of access. However, expressways used to suffer from unrecognized travel time delay with increased traffic volumes and high proportions of heavy vehicles on the basic segments, because most of expressways are constructed by focusing on a few hub cities in the country and are not properly furnished linked network systems with the small cities around those hub ones. Thus, it is strongly needed to improve the traffic system with traffic characteristics-related studies at the basic expressway segments.
The purpose of this study was to collect the traffic flow characteristics(volume, spot speed, headway, occupancy, and density, etc.) at the basic segments of major expressways in the country(Gyeongbu and Namhae expressways), examine the existing speed limit at the 85th percentile travel speed, analyze unrecognized travel time delay under the conditions of the 85th percentile speed at the basic expressway segments, construct the appropriate regression models between spot speed and unrecognized travel time delay, and finally select the most appropriate
model between the calculated and expected travel time delay unrecognized at the basic expressway segments.
As a result of the traffic characteristic analysis, examination of speed limit at 85th percentile speed, and modeling between spot speed and unrecognized travel time delay in expressways, the following conclusions were drawn:
ⅰ) Traffic characteristic analyses were found to show a considerable difference in the directional traffic characteristics of expressways, and also in the weekday and weekend traffic characteristics. So, it was needed to directionally establish the advanced traffic management systems/advanced traveler information systems(ATMS/ATIS) depending on the weekday and weekend traffic characteristics for improving the efficiency of expressway.
ⅱ) Travel speed analyses were also found to show a considerable difference in the direction of expressways, exceeding the existing speed limit(100km/h) in the expressways. So, it was needed to reset the speed limit at the 85th percentile travel speed characteristics and examine the unrecognized travel time delay under the conditions of the 85th percentile speed at the basic expressway segments.
ⅲ) Spot speed was found to have a highly negative correlation with unrecognized travel time delay at the basic expressway segments, showing the Linear, Logarithmic, Inverse, Quadratic, and Cubic forms with the high determination coefficients () of 0.852 or higher. So, it was needed to determine the most appropriate models with correlation analysis and matched pairs sample t-Test.
ⅳ) Correlation analysis was found to show the highly positive
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t-Test was especially found to fall inside the Accept or Reject regions at the 95 percent confidence level depending on the models. So, it was needed to select the models falling inside the Accept region by matched pairs sample t-Test.
ⅴ) Quadratic model was found to show a high explanatory power and validity in predicting unrecognized travel time delay, having a highly positive correlation coefficients() at correlation analysis and also falling inside the Accept region at matched pairs sample t-Test for a week and weekday. So, it was needed to select quadratic model as the most appropriate one for predicting unrecognized travel time delay in expressways.
제 1 장 서 론
1.1 연구 배경
일반적으로 고속도로(Expressways)란 양방향 4차로 이상의 도로로서, 도로 중앙의 분리대로 방향별 교통류를 분리하고, 차량들의 본선 진출입을 연결로로 제한하는 등 최고등급의 설계기준을 적용하여 고속주행시 안전성을 확보한 도 로를 의미한다. 국내의 경우 고속도로는 지역과 지역을 연결하는 주요 교통축 으로 형성되어 자가용차량의 이동성(mobility) 및 접근성(accessibility) 향상과 함께 화물차량의 수송능력을 증대시켜왔으나, 1980년대 이후 국민 개개인의 활동영역 확대, 수출입 물동량 증가 등에 기인한 통행수요 급증은 고속도로의 진출입 연결로뿐만 아니라 전 구간에 걸쳐 심각한 교통체증을 발생시키게 되었 다. 이러한 교통 혼잡에 따른 사회, 경제적인 비용증가 현상을 통해 국가발전의 핵심 인프라시설로서 고속도로의 중요성을 재차 인식한 정부에서는 지속적인 시설확충과 더불어, 통행속도 및 서비스수준 개선을 위해 저비용 고효율의 고 속도로 교통관리방안들을 적극적으로 시행하여 왔다.
그 결과 최근 고속도로의 정체판단 기준 속도가 기존 30km/h에서 40km/h로 상향 조정될 정도로 전반적인 통행속도가 증가하였고, 전체 고속도로 중 서비 스수준 A에서 C범주에 해당하는 구간이 2005년 총 연장의 약 74%수준에서 2012년도에는 총 연장의 약 82%까지 확대되는 등 서비스 수준도 개선되었다.
그러나 이러한 고속도로의 주행여건 개선에도 불구하고, 다양한 차량들의 혼재 로 인해 고속도로 이용자는 도로의 용량에 비해 상대적으로 통행량이 낮은 구 간에서조차 자유흐름속도를 유지하거나 차로변경이 어려운 상황에 종종 직면하 게 된다. 이러한 지체상황은 교통량이 용량수준에 근접할 경우 실질적인 지체 및 정체현상으로 나타나 그 크기나 발생빈도가 운전자에 의해 쉽게 인지될 수 있지만, 교통량이 도로용량수준에 도달하지 않을 경우 차량 간 속도차이로 인
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그러므로 본 연구에서는 국내 수출입화물수송의 중추적인 역할을 담당하고 있으며, 약 20%이상 중대형차량이 혼재되어 자가용차량과의 상충을 야기함으 로써 교통량 증가에 따른 지체가 잠재되어 있는 남해고속도로(Ex-10)와 경부 고속도로(Ex-1)의 기본구간을 대상으로 미처 인지하지 못하는 통행시간지체 와 같은 통행특성 연구를 통해 고속도로의 교통관리개선에 기여하고자 한다.
Figure 1.1 Expressways under the study
1.2 연구 목적
국내 고속도로는 설계속도가 80km/h이상인 자동차 전용도로로서 도로중앙에 설치된 분리대로 양방향이 분리되고 입체교차를 원칙으로 하며 기본구간, 엇갈 림구간 그리고 연결로 및 연결로 접속부로 구성된다. 앞서 살펴본 바와 같이 고속도로 총 연장의 82%가 서비스수준 A~C범주에 해당할 정도로 고속도로의 구간평균 교통량 대비 용량은 충분한 것으로 파악되지만, 국내 고속도로는 대 체적으로 거점지역을 중심으로 건설되어 있어 거점지역과 고속도로를 연결하는 엇갈림구간이나 연결로 접속부에서는 교통량집중과 차량들 간의 빈번한 상충으 로 인한 통행속도 감소 및 교통정체가 발생하고 있어 이러한 특정 구간에 대한 연구가 다양하게 이루어져 왔다. 그러나 고속도로 기본구간의 경우 일반적으로 도로용량에 비하여 비교적 낮은 통행량에도 불구하고, 주행특성이 서로 다른 차량들의 혼재로 인해 통행시간지체가 상시 발생하고 있지만, 그 발생빈도나 형태, 크기에 대한 파악이 쉽지 않으며 그러한 현상에 대한 학술적인 연구도 전무한 실정이다.
그러므로 본 연구에서는 남해고속도로(진주와 함안사이)와 경부고속도로(김 천과 북대구사이)의 기본구간을 중심으로 ⅰ) 요일별 시간별 방향별 교통특성 자료(교통량, 지점속도, 차두시간, 점유율 및 밀도 등)를 조사하고, ⅱ) 연구대 상구간의 현재 규정 속도와 통행속도의 관계검토를 통해 85번째 백분위(85th percentile) 속도를 기준으로 한 새로운 규정 속도를 산정하며, ⅲ) 새로운 규 정 속도를 기준으로 한 미인지 통행시간지체 산정과 더불어 그 특성을 분석하 고, ⅳ) 마지막으로 지점속도와 통행시간지체사이의 관계를 바탕으로 통행시간 지체를 예측함으로써, 보다 정확하고 이해하기 쉬운 고속도로 통행정보 제공을 통해 고속도로 교통관리시스템 및 여행자 정보시스템 개선에 기여함을 목적으 로 한다.
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1.3 연구 수행과정
본 연구에서는 위의 연구목적을 달성하기 위해 아래 그림과 같이 단계적으로 연구를 수행하고자 한다.
Figure 1.2 Process of study
제 2 장 문헌연구
2.1 국외 문헌연구
통행시간지체와 관련하여 미국의 NCHRP(TRB, 2008)에서는 “통행시간지체 (travel time delay)란 교통체증이 없는 시간대의 통행시간인 이상적인 통행시 간으로부터 실제 통행시간을 차감한 시간이라고 정의하고 있다. 이상적인 통행 시간이란 국가에서 통행시간지체를 관측하기 위해 규정하는 통행시간이라고 할 수 있는데, 도로상에 차량이 단 한 대도 없는 상태에서 차량의 통행시간으로서 신호교차로의 모든 차량이 녹색신호에 규정 속도로 통행하거나 비첨두시간대에 자유흐름속도(free flow speed, FFS)로 통행하는 시간이라 할 수 있다. 일반적 으로 자유흐름속도(FFS)가 신호교차로에서는 규정 속도(posted speed limit, PSL)보다 낮을 수 있으나 고속도로, 국도와 지방도로에서는 자유흐름속도가 규정 속도보다 높을 수 있다.”고 보고하였다.
그리고 미국의 Homburger and Kell(1988)은 “지체(delay)란 교통마찰과 교 통통제장치로 인하여 차량에 의한 손실시간을 의미한다. 통행시간지체(travel time delay)란 도로나 가로의 어느 구간을 통과하는데 소요되는 실제시간과 정 체가 없는 상황 하에서 차량의 평균속도로 주행할 때 소용되는 시간과의 차이 로서 정지지체 외에 가·감속지체를 포함하고 있다.”고 기술하였다. McShane et al.(1998)는 “통행시간지체(travel time delay)란 출발지로부터 어느 주어진 거 리까지 운전자의 예상통행시간과 실제통행시간과의 차이로서 시간차로 측정된 다.”고 언급하였다. Lindley(1989)는 “1987년 미국에서 고속도로의 반복되는 교통체증으로 연간 약 7억 vehicle-hours 이상의 지체가 발생하였고, 교통체증 으로 인한 시간과 연료소비 등의 사회적, 경제적 비용을 감안할 때 대략 59억 불(U$)의 초과비용이 유발되었다는 미연방도로국(federal highway administration, FHWA)의 연구결과를 근거로 2005년에는 약 30억
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또한 미국의 Wattleworth et al.(1967)는 “미국의 휴스턴지역과 시카고지역 내 고속도로의 평균통행속도가 40mph로 감소할 경우 지체가 발생되는 것으로 가정하여 오후 2:30~6:30사이에 고속도로의 진출입램프에 적절히 통제를 가할 경우 고속도로의 정체가 약 45%정도 감소될 것이 예상되었다.”고 보고하였으 며, Pooran and Lieu(1995)는 "고속도로와 서비스도로의 통합시스템구축에 관 한 모의실험연구에서 고속도로의 램프미터링시스템구축에서 약 10%의 지체감 소와 고속도로와 서비스도로의 통합시스템구축에서 약 17%의 지체감소가 예상 되었다."고 발표하였다.
속도와 관련하여 미국의 AASHTO(2001)에서는 “속도(speed)란 대체도로나 교통수단을 선택하는데 있어서 여행자에게 고려되는 중용한 요인 중의 하나가 된다. 여행자들은 사람이나 상품을 이동시키는데 있어서 속도와 직접 관련이 있는 교통시설의 가치를 교통시설의 편리함과 경제성으로 평가하고 있다. 지점 속도(spot speed)란 어느 위치에서의 속도를 의미하고, 평균지점속도(average spot speed)란 도로의 어느 특정 지점에서 관측된 모든 차량속도의 산술평균 속도가 된다. 속도가 실질적으로 변하지 않는 짧은 도로구간에서 평균지점속도 는 대체적으로 주행속도의 평균치라고 생각할 수 있다.”고 기술하였다.
NCHRP(TRB, 2003)는 “도로상에 게재된 규정 속도(posted speed limit)란 실 제 운용측면에서 운전자가 사용할 수 있는 최대속도를 의미하는 것이 아니라 대략적으로 일정한 규모의 관측된 표본차량으로부터 85번째 백분위 속도(85th percentile speed)로 결정되는데, 이러한 속도제한은 운전자가 이용할 수 있는 pace speed(10km/h의 단위속도나 15km/h의 단위속도)의 범위 안에 있다. 여 기에서 85번째 백분위 속도(85th percentile speed)란 게재된 제한속도(posted speed limit)를 설정하기 위하여 사용되며 일반적으로 자유롭게 주행하는 운전 자의 85%가 85번째 백분위 속도범위 내에서 주행할 때의 속도를 의미한다. 또 한 평균통행속도(average travel speed)란 일정한 도로구간에 대해 모든 정지 지체시간을 포함하는 평균통행시간으로 나누어 산정되는 속도를 의미한다.”고 보고하였다.
그리고 미국의 Homburger and Kell(1988)은 “지점속도(spot speed)란 가로 나 국도의 특정 지점을 통과하는 표본 차량의 개별속도로서 관측시점의 통행여 건 하에서 그 지점의 전반적인 교통흐름의 속도분포를 추정하는데 이용된다.”
라고 기술하였고, Gerlough and Huber(1975)는 “지점속도(spot speed)란 어 느 지점에 대한 속도를 언급할 때 주로 사용되는 속도로서 관측된 속도자료의 산술평균(arithmetic mean)에 의해 산정되기 때문에 교통류의 이론에서는 지점 속도를 시간평균속도(time mean speed)라고 한다.”고 보고하였으며, McShane et al.(1998)는 “지점속도(spot speed)란 이전부터 어느 지점을 통과하는 차량 들의 평균속도 또는 시간평균속도(time mean speed)라고 정의되어 왔으며, 지 점속도에 관한 연구는 항상 교통량이 많지 않은 상황에서 주로 수행되는데, 일 반적으로 고속도로의 경우에는 교통류율이 750~1,000vphpl이하일 때 종종 수 행된다.”고 설명하였다.
2.2 국내 문헌연구
통행지체와 관련하여 국내의 김 등(2010)은 “통행지체란 어느 도로구간을 정상속도로 이동하는 차량의 평균주행시간과 차량 정체로 인해 감속되는 차량 의 평균통행시간 사이의 시간차이를 의미하고, 도로의 접속지점이나 병목지점 을 통과하는데 발생하는 지체시간으로 사용되고 있다.”라고 보고하였고, 김 (2012)은 “고속도로에 동적 병목구간이 형성될 때 상류부의 유입 교통량과 저 속차량의 속도 변화, 차로 수 등에 따른 차량들의 평균지체시간을 산정하는 모 형을 개발하였는데, 트럭과 승용차의 속도차이가 크고 승용차 교통량이 많으며 차로수가 적을수록 차량들이 경험하는 평균지체가 높은 것으로 나타났다.”고 기술하였다. 조(2009)는 “교통정보 중에서 가장 기본이 되는 교통소통 상황에 대한 판단은 ‘정체’, ‘지체서행’, ‘정체’로 표현되는 혼잡판정 결과로 확인이 되 나, 고속도로를 비롯한 국내외의 혼잡판정 기준은 주로 운영경험에 의한 판정 기준을 적용하고 있으며, 각 기관별 자체 기준으로 운영하고 있어서 동일한 도
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로·교통조건의 구간에 대한 혼잡판정 결과가 서로 다른 정보로 운전자에게 전 달되어 혼란을 주고 있는데, 고속도로 일반구간을 대상으로 영상식 차량검지기 의 녹화 동영상을 이용하여 혼잡판정 단계와 통행속도 기준 값을 도로 이용자 설문조사를 통하여 도출한 결과, 고속도로의 현 3단계 혼잡판정보다 세분화된 4단계 혼잡판정을 선호하고 각 단계별 표현 용어는 정체, 지체, 서행, 원활이 선정되었고, 4단계 혼잡판정에 대한 통행속도 경계는 22km/h, 48km/h, 74km/h로 분석되었으며, 현실적인 운영을 위해 20km/h, 50km/h, 75km/h를 단 계별 경계 기준 값으로 제안하였다.”고 발표하였다. 또한 권(2002)은 “일반적 으로 돌발 상황은 비반복적 혼잡의 주된 원인이고 사회경제적으로 많은 비용을 초래하며, 비반복적 혼잡의 원인인 돌발 상황에는 교통사고, 차량고장, 기상이 변 등이 있으며, 인적 및 물적 피해뿐만 아니라 지체의 증가, 비효율적인 도로 운영, 에너지소비 증가, 환경 문제 등 추가적인 손실을 유발한다. 이러한 영향 을 최소화하기 위해 돌발상황관리가 필요하며, 많은 나라에서 이를 실행하고 있다. 돌발상황관리 절차는 돌발상황 감지, 대응, 처리, 회복 등 4단계로 구성 되며, 이중 감지부터 처리까지의 시간을 돌발상황 지속시간이라 하는데, 돌발상 황 지속시간은 교통운영자에게 있어, 돌발상황의 개략적인 영향권과 규모를 인 지하는데 도움이 되는 중요한 요소이고 돌발상황 지속시간의 예측은 돌발상황 관리에 있어서 가장 중요한 절차 중의 하나이며, 나아가 교통관리센터(Traffic Management Center) 운영자의 돌발상황 대응에 기초가 되는 대기행렬, 지체 등과 같은 교통영향을 산정 할 수 있게 하는 중요한 과정이다. 특히, 지속시간 추정에는 조건부확률 개념의 위험함수기반 지속시간 모형(Hazard-based duration model)이 사용되었는데, 이 모형은 위험함수에 기초를 두고 1) 종속 변수의 분포(distribution)를 가정 할 수 있는 점, 2) 비례위험 모형 (proportional hazard model)이 적용된다는 점, 3) 다양한 돌발상황 영향인자 를 모형 내에 반영시킬 수 있는 점, 4) 기저위험함수의 분포에 대한 가정과 비 례위험률의 적용이 가능하면 로그선형(loglinear)으로의 변환이 가능하다는 점 등의 장점이 있다.”고 보고하였다.
그리고 속도와 관련하여 국내의 장·김(2010)은 “실시간 차량정보를 기반으 로, 도로노면정보가 실시간으로 센싱될 경우에 유용한 안정권 고속도 모형을 개발하였다. 안정권 고속도로는 단일 구간에 대한 시간적 흐름에 따른 교통환 경 및 도로노면상태 변화에 따른 안전 속도로 정의하였는데, 차량 간의 안전거 리, 통계적 차량속도, 노면상태 정보를 기반으로 그 값을 산정하도록 모형을 개 발하여 미시적 시뮬레이터인 VISSIM을 기반으로 교통상황(원활, 정체), 유고 상황(미발생, 발생), 노면상태(건조, 습윤, 적설)에 따른 권고속도의 관계를 살 펴본 결과, 12가지의 시뮬레이션 시나리오의 결과로 3가지 변수와 권고속도는 유의한 관계성과 그 추세를 확인할 수 있었고 본 안정권 고속도로 모형에서는 안정권 고속도로가 평균속도보다 높게 유지하도록 하나 유고의 발생, 노면상태 의 변화에 따라 실시간으로 안전속도를 변화하도록 제시하고 있다.”고 기술하 였다. 윤(2010)은 “주행속도는 고속도로 설계와 운영에 있어 주요한 요소 중 하나이다. 이러한 자유교통류 속도(FFS)의 특성을 분석하기 위해 방대한 양의 표본을 이용하여 자유교통류 상태에서 교통량 수준별 일중 시간대별에 따른 FFS의 분포와 Percentile속도를 미시적으로 분석한 결과, 속도분포는 교통량 (1-5대/30초)과 일중 시간대(0-5, 6-8, 9-11, 12-19, 20-23)에 따라 변화 하였으며 다른 행태를 보였고, 아침, 저녁, 심야 시간대의 V85(85th Percentile 속도)는 교통량이 증가함에 따라 감소하였지만 오전과 오후 시간대의 V85는 큰 변화를 보이지 않았으며, 시간대에 따른 V85는 교통량이 증가함에 따라 급 격하게 변화하였다.”고 보고하였다. 마 등(2012)은 “선행 차량과의 상대속도에 따른 차두거리 분포에 관한 연구를 위해 연속류 도로 중 국도에 설치된 차량검 지기(vehicle detection system, VDS)의 교통정보 수집 자료를 차선별, 방향별 로 정렬하여 선행 차량과 후행 차량 사이의 속도차이인 상대속도와 검지기 통 과시간 및 차량의 속도를 이용하여 차두거리를 산출하였는데, 모든 시간대를 대상으로 산출된 상대속도와 차두거리의 분석을 통해 두 변수간의 관계를 분석 한 결과 고르게 분포하고 있는 것으로 나타났고 동일 차량군 주행에서 차두거
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영역을 분류함에 있어 기준이 될 수 있었다. 그리고 시간대에 따른 차두거리 분포에 대한 분석을 위해 수집된 모든 자료의 교통량을 통해 첨두교통량을 산 정하고 이를 기준으로 첨두시간과 비첨두시간을 분류하여 차두거리 분포의 차 이를 분석하였다. 첨두시간은 비첨두시간에 비해 상대적으로 앞 차량과의 속도 차이가 적고 차두거리가 좁은 것으로 나타났기 때문에 선행차량과 같은 주행 패턴으로 추종한다고 할 수 있었고 비첨두시간는 차두거리가 상대적으로 넓은 것으로 나타났다. 이는 운전자의 행태를 나타낼 수도 있는 것으로 차두거리가 좁을수록 공격적인 운전을 하며 본인의 총 통행시간을 줄이고자 하는 욕구가 크다고 미루어 짐작할 수 있겠다. 하지만 여가통행과 비첨두시간의 경우는 첨 두시간에 비해 차두거리가 넓은 것으로 미루어보아 시간적 압박이 적어 상대적 으로 여유로운 운전행태를 보인다고 할 수 있겠다.”고 발표하였다.
이처럼 지금까지 대부분의 연구는 통행시간지체의 개념, 고속도로의 교통관 리구축방안, 돌발상황 관리방안, 속도의 개념 및 활용연구 등에 대해서 집중되 어 왔으며, 고속도로의 기본구간을 대상으로 현실적으로 발생하고 있지만 평상 시 직접적인 지체가 관측되지 않는 미인지 통행시간지체의 분석과 예측에 초점 을 맞춘 연구는 거의 없었다. 그러므로 본 연구에서는 국내 고속도로의 기본구 간에 대해 지점속도(spot speed)와 미인지 통행시간지체(unrecognized travel time delay)사이의 상관특성 연구를 통해 미인지 통행시간지체 관련 예측모형 을 구축 제시하고자 한다.
제 3 장 자료수집 및 분석
3.1 자료 수집
본 연구에서는 출퇴근시간과 같은 특정시점이나 공사구간 등 특정구간이 아 닌 고속도로 기본구간의 미인지 통행시간지체에 관한 연구를 위해 국내 고속도 로 노선 중 부산을 기점 혹은 종점으로 하는 경부고속도로 Ex-1과 남해고속 도로 Ex-10을 대상노선으로 선정하였고, 그 중 편도 4차로로 확장되어 교통 량 대비 도로용량이 충분한 구간을 대상으로 교통특성분석, 통행시간지체 산정 및 예측모형 구축을 위한 기초자료를 수집하였다.
연구대상 고속도로들의 특성을 살펴보면, 우선 경부고속도로는 서울과 부산 사이의 고속국도 제1호선(Ex-1)으로 아시안 하이웨이(AH1)의 일부이며, 한 국의 남북을 연결하는 핵심 고속도로로 부산항을 거점으로 하는 수출입화물통 행량이 집중되고 있으며, 연장 416Km에 4~10차로, 규정 속도는 100km/h로 운영되고 있다. 또한 남해고속도로는 전남영암과 부산사이의 고속국도 제10호 선(Ex-10)으로 한국의 동서방향을 연결하는 대표적인 고속도로로 규정 속도 100km/h, 연장 274Km에 4~8차로로 구성되며, 역시 부산항을 거점으로 하는 수출입화물통행량이 집중되고 있다.
고속도로 기본구간의 교통특성을 분석하기 위해 연구대상도로 약 30~50km 구간 상에 설치된 검지기를 대상으로 검지지점별 방향별 매 15분단위의 교통 특성자료를 2012년 6월 19일~7월 3일까지 2주 동안 수집하였고, 수집된 자료 중에서 오류가 없는 10개 지점(spot)의 자료를 가공하여 매 1시간단위의 교통 특성 데이터베이스를 구축하였다. 그리고 10개 지점의 교통특성 데이터베이스 는 9개의 구간(segment)으로 구분하여 통행시간지체를 산정하고 통행시간지체 예측모형 구축에 이용하였으며, 수집된 자료들의 분석 및 가공, 교통특성 분석, 통행시간지체의 산정, 예측모형 구축 및 검증을 위해 MS Office 2010과 SPSS(Ver. 19.0)등의 소프트웨어를 사용하였다.
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Ex-10 Ex-1
Total length 274km 416km
No. of lanes 4~8 4~8
Width of lane 3.5m 3.5m
Speed limit 100km/h 100km/h
Length for study 32km(8 lanes) 48km(8 lanes) Table 3.1 Geometry of expressways under the study
3.2 자료 분석
본 연구대상 남해고속도로와 경부고속도로로부터 각 방향별로 수집된 실시간 의 교통특성자료는 자료 분석을 위해 1시간단위의 특성자료로 전환되었다. 특 히, 교통량(volume)은 매 15분 교통량을 중심으로 1시간 단위 교통류율로 전 환되었고, 매 15분 교통량의 평균속도(speed)는 1시간 단위 교통류율의 지점 평균속도(spot mean speed)로 전환되었으며, 차두시간(headway)은 매 15분 교통량의 평균차두시간을 중심으로 1시간 단위 교통류율의 평균차두시간(mean headway)으로 전환되었다. 또한 점유율(occupancy)은 매 15분 교통량의 평균 점유율로부터 1시간 단위 교통류율의 평균 점유율로 전환되었고, 밀도 (density)는 속도(speed)와 차두시간(headway)과의 관계를 이용하여 평균밀도 (mean density)로 전환된 후에 자료 분석에 사용되었다.
3.2.1 교통량분석
일반적으로 교통량(flow)이란 일정한 시간동안 수집된 차량대수를 의미하는 데, 단위시간 교통량의 상호 비교 분석을 위해서 매 1시간 단위의 교통류율로 전환되었고, 교통류율의 단위는 vehicle per hour per lane(veh/h/l)로 표현되었 으며, 다음과 같은 계산과정을 거쳐 특성분석에 사용하였다(조, 2012;
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Figure 3.1 3D Flow graph in expressway Ex-10(EB)
Figure 3.2 3D Flow graph in expressway Ex-10(WB)
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Figure 3.3 3D Flow graph in expressway Ex-1(NB)
Figure 3.4 3D Flow graph in expressway Ex-1(SB)
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우선적으로 국내 남해고속도로의 동쪽방향(EB)차로의 통행특성을 살펴보면, 주중에는 최대통행량이 약 510대(veh/h/l)로 평균통행량 약 298대(veh/h/l)와 비교하여 약 71%정도 증가하였고 최소통행량은 약 43대(veh/h/l)로 평균통행 량과 비교하여 약 85%정도 감소하였으나, 주말에는 최대통행량이 약 712대 (veh/h/l)로 평균통행량 약 369대(veh/h/l)와 비교하여 약 93%정도 증가하였고 최소통행량은 약 46대(veh/h/l)로 평균통행량과 비교하여 약 88%정도 감소하 는 것으로 나타났다. 더군다나, 남해고속도로의 동쪽방향(EB)차로에서는 주중 오후 첨두시간대(PM-Peak: 17시~18시)에 통행량이 약 71%정도 증가하면서 전형적인 업무목적과 퇴근목적의 첨두 통행특성을 보이는 것으로 나타났고 주 말 오후 첨두시간대(PM-Peak: 17시~18시)에는 약 93%정도의 통행량 증가 와 함께 여가목적과 업무목적의 첨두 통행특성을 보였다(참조 Tables 3.3~3.4 과 Figures 3.5~3.7).
반면에 국내 남해고속도로의 서쪽방향(WB)차로의 통행특성을 살펴보면, 주 중에는 최대통행량이 약 491대(veh/h/l)로 평균통행량 약 295대(veh/h/l)와 비 교하여 약 66%정도 증가하였고 최소통행량은 약 43대(veh/h/l)로 평균통행량 보다 약 86%정도 감소하였으나, 주말에는 최대통행량이 약 620대(veh/h/l)로 평균통행량 약 358대(veh/h/l)와 비교하여 약 73%정도 증가하였고 최소통행량 은 약 47대(veh/h/l)로 평균통행량과 비교하여 약 87%정도 감소한 것으로 나 타났다. 더군다나, 남해고속도로의 서쪽방향(WB)차로에서는 주중 오전 첨두시 간대(AM-Peak: 10시~11시)에는 통행량이 약 66%정도 증가하면서 전형적인 출근목적과 업무목적의 첨두 통행특성을 보이는 것으로 나타났고 주말 오후 첨 두시간대(PM-Peak: 17시~18시)에는 약 73%정도의 통행량 증가와 함께 여 가목적과 업무목적의 첨두 통행특성을 보였다(참조 Tables 3.3~3.4과 Figures 3.5~3.7).
Direction Statistic
EB WB
Flow(veh/h/l) Shift(%) Flow(veh/h/l) Shift(%)
Max 510 +71 491 +66
Min 43 -85 43 -86
Avg 298 - 295 -
AM-Peak - - 491 +66
PM-Peak 510 +71 - -
Table 3.3 Flow analysis in expressway Ex-10 for weekday
Direction Statistic
EB WB
Flow(veh/h/l) Shift(%) Flow(veh/h/l) Shift(%)
Max 712 +93 620 +73
Min 46 -88 47 -87
Avg 369 - 358 -
AM-Peak - - - -
PM-Peak 712 +93 620 +73
Table 3.4 Flow analysis in expressway Ex-10 for weekend
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Figure 3.5 Flow distribution in expressway Ex-10(EB)
Figure 3.6 Flow distribution in expressway Ex-10(WB)
Figure 3.7 Average flow distribution in expressway Ex-10
다음으로 국내 경부고속도로의 북쪽방향(NB)차로의 통행특성을 살펴보면, 주중에는 최대통행량이 약 781대(veh/h/l)로 평균통행량 약 503대(veh/h/l)와 비교하여 약 55%정도 증가하였고 최소통행량은 약 107대(veh/h/l)로 평균통행 량보다 약 79%정도 감소하였으나, 주말에는 최대통행량이 약 872대(veh/h/l) 로 평균통행량 약 526대(veh/h/l)와 비교하여 약 66%정도 증가하였고 최소통 행량은 약 95대(veh/h/l)로 평균통행량과 비교하여 약 82%정도 감소한 것으로 나타났다. 더군다나, 경부고속도로의 북쪽방향(NB)차로에서는 주중 오전 첨두 시간대(AM-Peak: 10시~11시)에 통행량이 약 55%정도 증가하면서 전형적인 출근목적과 업무목적의 첨두 통행특성을 보이는 것으로 나타났고 주말 오후 첨 두시간대(PM-Peak: 17시~18시)에는 약 66%정도의 통행량 변화와 함께 여 가목적과 업무목적의 첨두 통행특성을 보였다(참조 Tables 3.5~3.6과 Figures 3.8~3.10).
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반면에 국내 경부고속도로의 남쪽방향(SB)차로의 통행특성을 살펴보면, 주중 에는 최대통행량이 약 906대(veh/h/l)로 평균통행량 약 494대(veh/h/l)와 비교 하여 약 84%정도 증가하였고 최소통행량은 약 121대(veh/h/l)로 평균통행량보 다 약 76%정도 감소하였으나, 주말에는 최대통행량이 약 951대(veh/h/l)로 평 균통행량 약 503대(veh/h/l)와 비교하여 약 89%정도 증가하였고 최소통행량은 약 116대(veh/h/l)로 평균통행량과 비교하여 약 77%정도 감소한 것으로 나타 났다. 더군다나, 경부고속도로의 남쪽방향(SB)차로에서는 주중 오후 첨두시간 대(PM-Peak: 17시~18시)에 통행량이 약 84%정도의 통행량 변화를 보이면 서 전형적인 업무목적과 퇴근목적의 첨두 통행특성을 보이는 것으로 나타났으 나 주말에는 오후 첨두시간대(PM-Peak: 17시~18시)에 약 89%정도의 통행 량 변화와 함께 여가목적과 업무목적의 통행특성을 보였다(참조 Tables 3.5~3.6과 Figures 3.8~3.10).
Direction Statistic
NB SB
Flow(veh/h/l) Shift(%) Flow(veh/h/l) Shift(%)
Max 781 +55 906 +84
Min 107 -79 121 -76
Avg 503 - 494 -
AM-Peak 781 +55 - -
PM-Peak - - 906 +84
Table 3.5 Flow analysis in expressway Ex-1 for weekday
Direction Statistic
NB SB
Flow(veh/h/l) Shift(%) Flow(veh/h/l) Shift(%)
Max 872 +66 951 +89
Min 95 -82 116 -77
Avg 526 - 503 -
AM-Peak - - - -
PM-Peak 872 +66 951 +89
Table 3.6 Flow analysis in expressway Ex-1 for weekend
Figure 3.8 Flow distribution in expressway Ex-1(NB)
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Figure 3.9 Flow distribution in expressway Ex-1(SB)
Figure 3.10 Average flow distribution in expressway Ex-1
연구대상 고속도로의 교통량분석 결과로부터 고속도로의 통행특성은 주중과 주말 그리고 방향에 따라 상당한 차이를 확인할 수 있었는데, 주중에는 업무목 적과 출퇴근목적의 첨두 통행특성으로 인하여 오전 오후 첨두시간대에 약 55%~84%정도의 통행량 증가를 확인할 수 있었고, 주말에는 여가목적과 업무 목적의 첨두 통행특성으로 인하여 오전 오후 첨두시간대에 약 66%~93%정도 의 통행량 증가를 확인할 수 있었다.
Statistic
Ex-10 Ex-1
EB WB NB SB
Max 107 108 105 105
Min 92 93 92 89
Avg 102 104 100 99
AM-Peak - 106 102 -
PM-Peak 106 - - 102
Table 3.7 Speed analysis in expressways for a week(km/h)
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Figure 3.11 3D Speed graph in expressway Ex-10(EB)
Figure 3.12 3D Speed graph in expressway Ex-10(WB)
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Figure 3.13 3D Speed graph in expressway Ex-1(NB)
Figure 3.14 3D Speed graph in expressway Ex-1(SB)
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우선적으로 국내 남해고속도로의 동쪽방향(EB)차로의 속도특성을 살펴보면, 주중에는 최대 통행속도가 약 107km/h로 평균 통행속도 약 101km/h와 비교하 여 약 5%정도 증가하였고 최소 통행속도는 약 91km/h로 평균 통행속도와 비 교하여 약 10%정도 감소하였으나, 주말에는 최대 통행속도가 약 109km/h로 평균 통행속도 약 104km/h와 비교하여 약 5%정도 증가하였고 최소 통행속도 는 약 95km/h로 평균 통행속도와 비교하여 약 9%정도 감소하는 것으로 나타 났다. 더군다나, 남해고속도로의 동쪽방향(EB)차로에서는 주중에 업무목적과 퇴근목적의 통행량이 집중하는 오후 첨두시간대(PM-Peak: 17시~18시)에 약 5%정도의 속도증가를 보이는 것으로 나타났고 주말에는 여가목적과 업무목적 의 통행량이 집중하는 오후 첨두시간대(PM-Peak: 17시~18시)에 약 3%정도 의 속도증가를 보였다(참조 Tables 3.8~3.9과 Figures 3.15~3.17).
반면에 국내 남해고속도로의 서쪽방향(EB)차로의 속도특성을 살펴보면, 주중 에는 최대 통행속도가 약 107km/h로 평균 통행속도 약 103km/h와 비교하여 약 5%정도 증가하였고 최소 통행속도는 약 92km/h로 평균 통행속도와 비교하 여 약 10%정도 감소하였으나, 주말에는 최대 통행속도가 약 111km/h로 평균 통행속도 약 106km/h와 비교하여 약 5%정도 증가하였고 최소 통행속도는 약 96km/h로 평균 통행속도와 비교하여 약 9%정도 감소하는 것으로 나타났다.
더군다나, 남해고속도로의 서쪽방향(EB)차로에서는 주중에 출근목적과 업무목 적의 통행량이 집중하는 오전 첨두시간대(AM-Peak: 10시~11시)에 약 2%의 속도증가를 보이는 것으로 나타났고 주말에는 여가목적과 업무목적의 통행량이 집중하는 오후 첨두시간대(PM-Peak: 17시~18시)에 약 3%정도의 속도증가를 보였다(참조 Tables 3.8~3.9과 Figures 3.15~3.17).
Direction Statistic
EB WB
Speed(km/h) Shift(%) Speed(km/h) Shift(%)
Max 107 +5 107 +5
Min 91 -10 92 -10
Avg 101 - 103 -
AM-Peak - - 105 +2
PM-Peak 106 +5 - -
Table 3.8 Speed analysis in expressway Ex-10 for weekday
Direction Statistic
EB WB
Speed(km/h) Shift(%) Speed(km/h) Shift(%)
Max 109 +5 111 +5
Min 95 -9 96 -9
Avg 104 - 106 -
AM-Peak - - - -
PM-Peak 108 +3 109 +3
Table 3.9 Speed analysis in expressway Ex-10 for weekend
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Figure 3.15 Speed distribution in expressway Ex-10(EB)
Figure 3.16 Speed distribution in expressway Ex-10(WB)
Figure 3.17 Average speed distribution in expressway Ex-10
다음으로 국내 경부고속도로의 북쪽방향(NB)차로의 속도특성을 살펴보면, 주중에는 최대 통행속도가 약 105km/h로 평균 통행속도 약 99km/h와 비교하 여 약 6%정도 증가하였고 최소 통행속도는 약 90km/h로 평균 통행속도와 비 교하여 약 9%정도 감소하였으나, 주말에는 최대 통행속도가 약 107km/h로 평 균 통행속도 약 103km/h와 비교하여 약 4%정도 증가하였고 최소 통행속도는 약 96km/h로 평균 통행속도와 비교하여 약 7%정도 감소하는 것으로 나타났 다. 더군다나, 경부고속도로의 북쪽방향(NB)차로에서는 주중에 출근목적과 업 무목적의 통행량이 집중하는 오전 첨두시간대(AM-Peak: 10시~11시)에 약 3%정도의 속도증가를 보이는 것으로 나타났고 주말에도 여가목적과 업무목적 의 통행량이 집중하는 오후 첨두시간대(PM-Peak: 17시~18시)에 약 1%정도 의 속도증가를 보였다(참조 Tables 3.10~3.11과 Figures 3.18~3.20).
반면에 국내 경부고속도로의 남쪽방향(SB)차로의 속도특성을 살펴보면, 주중
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에는 최대 통행속도가 약 104km/h로 평균 통행속도 약 98km/h와 비교하여 약 6%정도 증가하였고 최소 통행속도는 약 87km/h로 평균 통행속도와 비교하여 약 11%정도 감소하였으나, 주말에는 최대 통행속도가 약 106km/h로 평균 통 행속도 약 102km/h와 비교하여 약 4%정도 증가하였고 최소 통행속도는 약 93km/h로 평균 통행속도와 비교하여 약 8%정도 감소하는 것으로 나타났다.
더군다나, 경부고속도로의 남쪽방향(SB)차로에서는 주중에 업무목적과 퇴근목 적의 통행량이 집중하는 오후 첨두시간대(PM-Peak: 17시~18시)에 약 3%정 도의 속도증가를 보이는 것으로 나타났고 주말에는 여가목적과 업무목적의 통 행량이 집중하는 오후 첨두시간대(PM-Peak: 17시~18시)에 약 2%의 속도증 가를 보였다(참조 Tables 3.10~3.11과 Figures 3.18~3.20).
Direction Statistic
NB SB
Speed(km/h) Shift(%) Speed(km/h) Shift(%)
Max 105 +6 104 +6
Min 90 -9 87 -11
Avg 99 - 98 -
AM-Peak 102 +3 - -
PM-Peak - - 101 +3
Table 3.10 Speed analysis in expressway Ex-1 for weekday
Direction Statistic
NB SB
Speed(km/h) Shift(%) Speed(km/h) Shift(%)
Max 107 +4 106 +4
Min 96 -7 93 -8
Avg 103 - 102 -
AM-Peak - - - -
PM-Peak 104 +1 104 +2
Table 3.11 Speed analysis in expressway Ex-1 for weekend
Figure 3.18 Speed distribution in expressway Ex-1(NB)
- 38 -
Figure 3.19 Speed distribution in expressway Ex-1(SB)
Figure 3.20 Average speed distribution in expressway Ex-1
연구대상 고속도로의 속도분석 결과로부터 고속도로의 속도특성은 주중과 주 말 그리고 방향에 관계없이 오전 오후 첨두시간대를 제외하고는 큰 차이가 없 음이 확인되었는데, 주중에는 오전 오후 첨두시간대에 업무목적과 출퇴근목적 의 첨두 통행특성에도 불구하고 약 2%~5%정도의 낮은 속도증가를 확인할 수 있었고, 주말에는 오전 오후 첨두시간대에 여가목적과 업무목적의 첨두 통행특 성에도 불구하고 약 1%~3%정도의 낮은 속도감소를 확인할 수 있었다.
Statistic
Ex-10 Ex-1
EB WB NB SB
Max 83.1 83.1 36.3 32.4
Min 6.7 7.2 5.0 4.3
Avg 23.0 23.2 11.9 11.8
AM-Peak - 7.2 5.0 -
PM-Peak 6.7 - - 4.3
Table 3.12 Headway analysis in expressways for a week(sec/veh)
- 42 -
Figure 3.21 3D Headway graph in expressway Ex-10(EB)
Figure 3.22 3D Headway graph in expressway Ex-10(WB)
- 44 -
Figure 3.23 3D Headway graph in expressway Ex-1(NB)
Figure 3.24 3D Headway graph in expressway Ex-1(SB)
- 46 -
우선적으로 국내 남해고속도로의 동쪽방향(EB)차로의 차두시간특성을 살펴 보면, 주중에는 시간별 통행량 집중정도에 따라 최대 차두시간이 약 86.1sec/veh로 평균 차두시간 약 23.2sec/veh와 비교하여 약 271%정도 증가 하였고 최소 차두시간은 약 7.3sec/veh로 평균 차두시간과 비교하여 약 69%정 도 감소하였으나, 주말에는 최대 차두시간이 약 82.6sec/veh로 평균 차두시간 약 22.4sec/veh와 비교하여 약 197%정도 증가하였고 최소 차두시간은 약 4.9sec/veh로 평균 차두시간과 비교하여 약 58%정도 감소하는 것으로 나타났 다. 더군다나, 남해고속도로의 동쪽방향(EB)차로에서는 주중에 업무목적과 퇴 근목적의 통행량이 집중하는 오후 첨두시간대(PM-Peak: 17시~18시)에 약 69%정도의 차두시간이 감소하였고 주말에는 여가목적과 업무목적의 통행량이 집중하는 오후 첨두시간대(PM-Peak: 17시~18시)에 약 66%정도의 차두시간 이 감소하는 것으로 나타났다(참조 Tables 3.13~3.14과 Figures 3.25~3.27).
반면에 국내 남해고속도로의 서쪽방향(EB)차로의 차두시간특성을 살펴보면, 주중에는 최대 차두시간이 약 86.6sec/veh로 평균 차두시간 약 23.7sec/veh와 비교하여 약 266%정도 증가하였고 최소 차두시간은 약 7.6sec/veh로 평균 차 두시간과 비교하여 약 68%정도 감소하였으나, 주말에는 최대 차두시간이 약 82.3sec/veh로 평균 차두시간 약 22.2sec/veh와 비교하여 약 271%정도 증가 하였고 최소 차두시간은 약 6.2sec/veh로 평균 차두시간과 비교하여 약 72%정 도 감소하는 것으로 나타났다. 더군다나, 남해고속도로의 서쪽방향(EB)차로에 서는 주중에 출근목적과 업무목적의 통행량이 집중하는 오전 첨두시간대 (AM-Peak: 10시~11시)에 약 62%정도의 차두시간이 감소하였고 주말에는 여가목적과 업무목적의 통행량이 집중하는 오후 첨두시간대(PM-Peak: 17 시~18시)에 약 69%정도의 차두시간이 감소하는 것으로 나타났다(참조 Tables 3.13~3.14과 Figures 3.25~3.27).
Direction Statistic
EB WB
Headway(sec/veh) Shift(%) Headway(sec/veh) Shift(%)
Max 86.1 +271 86.6 +266
Min 7.3 -69 7.6 -68
Avg 23.2 - 23.7 -
AM-Peak - - 7.7 -68
PM-Peak 7.3 -69 - -
Table 3.13 Headway analysis in expressway Ex-10 for weekday
Direction Statistic
EB WB
Headway(sec/veh) Shift(%) Headway(sec/veh) Shift(%)
Max 82.6 +269 82.3 +271
Min 5.3 -76 6.2 -72
Avg 22.4 - 22.2 -
AM-Peak - - - -
PM-Peak 5.3 -76 6.3 -72
Table 3.14 Headway analysis in expressway Ex-10 for weekend
- 48 -
Figure 3.25 Headway distribution in expressway Ex-10(EB)
Figure 3.26 Headway distribution in expressway Ex-10(WB)
Figure 3.27 Average headway distribution in expressway Ex-10
다음으로 국내 경부고속도로의 북쪽방향(NB)차로의 차두시간특성을 살펴보 면, 주중에는 시간별 통행량 집중정도에 따라 최대 차두시간이 약 34.4sec/veh 로 평균 차두시간 약 11.6sec/veh와 비교하여 약 197%정도 증가하였고 최소 차두시간은 약 4.9sec/veh로 평균 차두시간과 비교하여 약 58%정도 감소하였 으나, 주말에는 최대 차두시간이 약 43.0sec/veh로 평균 차두시간 약 12.8sec/veh와 비교하여 약 235%정도 증가하였고 최소 차두시간은 약 4.3sec/veh로 평균 차두시간과 비교하여 약 66%정도 감소하는 것으로 나타났 다. 더군다나, 경부고속도로의 북쪽방향(NB)차로에서는 주중에 출근목적과 업 무목적의 통행량이 집중하는 오전 첨두시간대(AM-Peak: 10시~11시)에 약 58%정도의 차두시간이 감소하였고 주말에도 여가목적과 업무목적의 통행량이 집중하는 오후 첨두시간대(PM-Peak: 17시~18시)에 약 66%정도 차두시간이 감소하는 것으로 나타났다(참조 Tables 3.15~3.16과 Figures 3.28~3.30).
- 50 -
반면에 국내 경부고속도로의 남쪽방향(SB)차로의 차두시간특성을 살펴보면, 주중에는 최대 차두시간이 약 30.9sec/veh로 평균 차두시간 약 11.3sec/veh와 비교하여 약 173%정도 증가하였고 최소 차두시간은 약 4.4sec/veh로 평균 차 두시간과 비교하여 약 62%정도 감소하였으나, 주말에는 최대 차두시간이 약 38.8sec/veh로 평균 차두시간 약 12.9sec/veh와 비교하여 약 200%정도 증가 하였고 최소 차두시간은 약 4.0sec/veh로 평균 차두시간과 비교하여 약 69%정 도 감소하는 것으로 나타났다. 더군다나, 경부고속도로의 남쪽방향(SB)차로에 서는 주중에 업무목적과 퇴근목적의 통행량이 집중하는 오후 첨두시간대 (PM-Peak: 17시~18시)에 약 62%의 차두시간이 감소하였고 주말에는 여가 목적과 업무목적의 통행량이 집중하는 오후 첨두시간대(PM-Peak: 17시~18 시)에 약 69%정도 차두시간이 감소하는 것으로 나타났다(참조 Tables 3.15~3.16과 Figures 3.28~3.30).
Direction Statistic
NB SB
Headway(sec/veh) Shift(%) Headway(sec/veh) Shift(%)
Max 34.4 +197 30.9 +173
Min 4.9 -58 4.4 -62
Avg 11.6 - 11.3 -
AM-Peak 4.9 -58 - -
PM-Peak - - 4.4 -62
Table 3.15 Headway analysis in expressway Ex-1 for weekday
Direction Statistic
NB SB
Headway(sec/veh) Shift(%) Headway(sec/veh) Shift(%)
Max 43.0 +235 38.8 +200
Min 4.3 -66 4.0 -69
Avg 12.8 - 12.9 -
AM-Peak - - - -
PM-Peak 4.3 -66 4.0 -69
Table 3.16 Headway analysis in expressway Ex-1 for weekend
Figure 3.28 Headway distribution in expressway Ex-1(NB)
- 52 -
Figure 3.29 Headway distribution in expressway Ex-1(SB)
Figure 3.30 Average headway distribution in expressway Ex-1
연구대상 고속도로의 차두시간분석 결과로부터 고속도로의 차두시간특성은 주중과 주말 그리고 방향에 관계없이 시간별로 뚜렷한 차이를 확인할 수 있었 는데, 주중에는 오전 오후 첨두시간대에 업무목적과 출퇴근목적의 통행량 증가 로 오전 오후 첨두시간대에 차두시간이 약 58%~69%정도까지 감소하는 것을 확인할 수 있었고 주말에는 여가목적과 업무목적의 통행량 증가로 오전 오후 첨두시간대에 차두시간이 약 66%~76%정도까지 감소하는 것을 확인할 수 있 었다.
Statistic
Ex-10 Ex-1
EB WB NB SB
Max 4.5 4.5 5.1 5.9
Min 0.7 0.7 1.2 1.3
Avg 2.8 2.8 3.6 3.4
AM-Peak - 4.5 5.0 -
PM-Peak 4.5 - - 5.9
Table 3.17 Occupancy analysis in expressways for a week(%/veh)
- 56 -
Figure 3.31 3D Occupancy graph in expressway Ex-10(EB)
Figure 3.32 3D Occupancy graph in expressway Ex-10(WB)
- 58 -
Figure 3.33 3D Occupancy graph in expressway Ex-1(NB)
Figure 3.34 3D Occupancy graph in expressway Ex-1(SB)
- 60 -
우선적으로 국내 남해고속도로의 동쪽방향(EB)차로에서 주중에는 최대 점유 율이 약 4.2%로 평균 점유율 약 2.8%와 비교하여 약 50%정도 증가하였고 최 소 점유율은 약 0.7%로 평균 점유율과 비교하여 약 77%정도 감소한 반면, 주 말에는 최대 점유율이 약 5.2%로 평균 점유율 약 3.0%와 비교하여 약 75%정 도 증가하였고 최소 점유율은 약 0.7%로 평균 점유율과 비교하여 약 78%정도 감소한 것으로 나타났다. 특히, 남해고속도로의 동쪽방향(EB)차로에서 주중에 는 업무목적과 퇴근목적의 통행량이 집중하는 오후 첨두시간대(PM-Peak: 17 시~18시)에 약 75%정도의 점유율 증가를 보였고 주말에는 여가목적과 업무목 적의 통행량이 집중하는 오후 첨두시간대(PM-Peak: 17시~18시)에 약 59%
정도의 점유율 증가를 보인 것으로 나타났다(참조 Tables 3.18~3.19과 Figures 3.35~3.37).
그리고 국내 남해고속도로의 서쪽방향(EB)차로에서 주중에는 최대 점유율이 약 4.4%로 평균 점유율 약 2.8%와 비교하여 약 58%정도 증가하였고 최소 점 유율은 약 0.7%로 평균 점유율과 비교하여 약 76%정도 감소한 반면, 주말에 는 최대 점유율이 약 4.8%로 평균 점유율 약 2.9%와 비교하여 약 66%정도 증가하였고 최소 점유율은 약 0.6%로 평균 점유율과 비교하여 약 78%정도 감 소한 것으로 나타났다. 특히, 남해고속도로의 서쪽방향(EB)차로에서 주중에는 출근목적과 업무목적의 통행량이 집중하는 오전 첨두시간대(AM-Peak: 10 시~11시)에 약 58%정도의 점유율 증가를 보였고 주말에는 여가목적과 업무목 적의 통행량이 집중하는 오후 첨두시간대(PM-Peak: 17시~18시)에 약 83%
정도의 점유율 증가를 보인 것으로 나타났다(참조 Tables 3.18~3.19과 Figures 3.35~3.37).
Direction Statistic
EB WB
Occupancy(%/veh) Shift(%) Occupancy(%/veh) Shift(%)
Max 4.2 +50 4.4 +59
Min 0.7 -77 0.7 -76
Avg 2.8 - 2.8 -
AM-Peak - - 4.4 +58
PM-Peak 4.2 +50 - -
Table 3.18 Occupancy analysis in expressway Ex-10 for weekday
Direction Statistic
EB WB
Occupancy(%/veh) Shift(%) Occupancy(%/veh) Shift(%)
Max 5.2 +75 4.8 +66
Min 0.7 -78 0.6 -78
Avg 3.0 - 2.9 -
AM-Peak - - - -
PM-Peak 5.2 +75 4.6 +58
Table 3.19 Occupancy analysis in expressway Ex-10 for weekend
- 62 -
Figure 3.35 Occupancy distribution in expressway Ex-10(EB)
Figure 3.36 Occupancy distribution in expressway Ex-10(WB)
