일반적으로 도로의 차로수 산출시에 30번째 혹은 100번째의 설계시간교통량을 활용하게 된다. 이러한 설계시간교통량은 설계시간계수에 연평균일교통량을 곱하여 산출하고 있다. 본 논문에서 고속국도에서 운영 중인 34개소의 상시교통량 조사 자료를 기초하여 연평균일교통량 5만대를 기준으로 하여 30번째와 100번째의 시간교통량을 추정할 수 있는 회귀모형을 각각 구축하였다. 30, 100번째 순위의 시간교통량의 추정능력을 평가지표 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)를 활용하여 기존방법과 비교 평가했을 때, 30번째 시간교통량을 추정에서 5만대 이하 모형에서는 추정오차가 기존방법에 비해서 11.83% 감소하고 5만대 이상에서는 22.17% 감소하는 것으로 분석되었다. 또한 100번째 시간교통량 추정능력 평가에서는 5만대 이하일 때는 추정오차가 기존방법에 비해서 8.16%감소하고 5만대 이상에서는 15.25% 감소하는 것으로 평가되었다.

For calculating the number of lane, it is essential to gain the 30th or 100th highest design hourly volume. The design hourly volume obtained from AADT multiplied by design hour factor. In this paper, we developed the regression models fur estimating the 30th highest hour volume and 100th highest hour volume as defined by AADT 50,000 criterion based on the data obtained the 34 monitoring sites in highway. By comparing the performance of the proposed models and conventional models using MAPE, the proposed model for 30th highest design hourly volume reduced the estimator error of 11.83% than that of conventional methods for less than AADT 50,000 and decreased estimation error of 22.17% than that of conventional method for more than AADT 50,000. Moreover, the proposed model for 100th highest design hourly volume reduced the estimator error of 8.16% than that of conventional methods for less than AADT 50,000 and decreased estimation error of 15.25% than that of conventional method for more than AADT 50,000.

• 오주삼 | Oh, Ju-Sam