PURPOSES : Adverse weather conditions such as heavy rain, heavy snowfall, and thick fog and so on have highly affect on the change in traffic conditions on the road. In particular, heavy snowfall causes capacity reduction as well as crash occurrence. This study investigated the effects of snowfall on speed on a freeway. METHODS : Vehicle detection systems data were matched with corresponding weather station data by regression analysis. RESULTS : The results show that the travel speed is reduced by 6.7% under little snowfall and by 12.8% under heavy snowfall. Regarding the speed variation, 8.7% and 114.7% increases are observed under little snowfall and heavy snowfall, respectively. It is also found that 1 cm increase in snowfall leads to 0.4% decrease in travel speed. In addition, the travel speed increases by 0.4% when the temperature increases by 1℃. CONCLUSIONS : It is expected that the outcome of this study will be useful in establishing more effective strategies for winter operations and road maintenance in practice.

교통공학 분야에서 비상사태와 기후 변화로 인한 교통망의 영향을 연구하는 주제는 많은 관심을 받고 있다. 특히, 많은 인구가 거주하고 있는 도심지역 교통망에 대해서는 비상사태에 대응하기 위한 적절한 교통운영관리 대책이 필요하다. 이를 위해 교통망 수요와 공급에 비정상적인 상황이 발생했을 때, 영향권 내에 있는 차량들의 신속한 대피와 그 근방 지점으로 접근 하는 차량들에 대한 우회경로 정보제공 전략 개발을 위한 다양한 시뮬레이션 모형이 개발되어 왔다. 비상사태의 특성에 따라 요구되는 교통운영관리 전략 및 대응방안이 달라지는 것이 일반적이다. 이에 대한 연구의 일환으로 최근 들어 유비쿼터스 (ubiquitous) 통신 및 센서네트워크 기술을 적용하여 비상사태 발생 시 개별 맞춤 정보제공을 통해 교통운영관리의 실효성을 증진하기 위한 방안이 개발 중에 있다. 신속하고 정확한 비상사태 관련정보의 수집, 연계, 제공으로 교통운영관리에 대한 관리기반을 확보하고, 보다 체계적인 교통운영의 상황조치와 모니터링으로 교통운영관리의 시스템 안전성을 유지하는 것이다. 본 연구에서는 이에 필요한 핵심 사항 중 비상사태 발생 시 차량에 대한 대피 및 우회정보 제공을 위한 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 알고리즘은 비상사태 발생 시 교통망에 근거한 동적 대피 및 우회경로 제공을 위해 동적 최단경로 탐색기법과 동적 통행배정모형을 기반으로 하였다. 이를 서울시 강남구 도로망에 적용하였고 가상 시나리오(테러 발생)에 따라 모형의 성능을 평가하였다.

본 연구에서는 미시적 교통 시뮬레이션 모형을 이용하여 대표적인 트럭관리전략 중에 하나인 트럭차로이용제한 전략의 대안을 다양한 효과 척도를 통해 평가하였다. 본 연구에서는 먼저 트럭차로 이용제한 전략이 어떠한 교통 조건, 기하구조 조건에서 긍정적인 효과를 보일 지에 대한 이해를 제공한다. 이를 위해 다양한 수준의 교통수요와 트럭비율을 주요 영향 인자로 설정하여 시뮬레이션 분석을 시행하였다. 결과적으로 본 전략이 효과를 보이기 위해서는 최대 교통류율이 1,300대/시/차로 이상 이거나 트럭차량이 전체 교통량에서 차지하는 비율이 적어도 10% 이상 되어야 한다는 것이다. 이러한 결과를 바탕으로 미국에서 가장 트럭교통량이 많은 곳 중에 하나는 710 고속도로 북쪽 방향 23마일 구간에 대해 시행 가능한 트럭차로 이용제한 대안 별로 영향 분석을 시행하였다. 결과적으로, 트럭차량이 많이 포함되어 교통이 혼잡할 때에는 편도 4차로 중 왼쪽 2차로에 대한 트럭통행을 제한한 경우 교통 흐름이 향상되고 차량 당 평균 연료 소비량이 가장 적은 것으로 나타났다. 이를 통해, 트럭차량 통행 제한차로수의 결정은 또한 이러한 전략의 성공에 중요한 역할을 하는 요소임을 증명하였다.

고속도로 합류부 지점의 감응식 루프 검지기를 통한 정보 수집의 질은 검지기의 설치 위치와 관련이 있다. 검지기로부터 얻은 교풍자료들은 안정된 교통의 흐름과 높은 안전 수준을 유지하게 위해 필수적으로 사용된다. 또한, 이러한 정보는 교통관리전략 위한 입력 자료로도 사용된다. 본 연구에서는 대표적인 교통관리 전략중 하나인 램프 미터링의 효과를 극대화하기 위해 고속도로 합류부에서의 검지기 최적 설치 위치를 통계기법을 이용하여 산정하였고, 주요한 분석도구로써 미시적 교통 시뮬레이션 모형인 PARAMICS를 사용하였다. 검지기 설치 위치 산정은 통계분석을 통해 도로 구간 별 교통류 특성에 매우 의존하고 있음을 규명하였다.

트럭은 상대적으로 낮은 운송비용과 그 운영의 탄력성 때문에 화물 운송에 가장 널리 이용되는 교통 수단이다. 그러나 전체 교통량에서 트럭교통이 차지하는 비율이 높은 곳에서는 심각한 안전 문제를 일으킬 수 있다. 트럭사고는 다른 차량간의 사고보다 더 심각한 부상이나 사상자를 야기 시킬 수 있다. 따라서, 트럭 교통과 관련된 안전 문제는 교통 시스템을 운영, 관리하는 공공부분과 이러한 시스템을 이용하는 일반 운전자에게 있어 중요한 문제이다. 본 연구에서는 트럭관련 사고 자료를 이용하여 교통 조건에 따른 사고 형태를 조사하고 통계기법을 사용하여 현장에서 조사된 사고 요인들 중 어떤 것이 가장 큰 트럭관련 사고 요인인지를 분석한다. 이 연구를 위한 자료는 TASAS의 database를 이용하였다. 중요 사고 요인이 분석이 되면, 효과적이고 효율적인 트럭 관리 전략에 대해 논의해 볼 수 있다.

본 연구에서는 다차로 고속도로에서 트럭주행 차로를 제한하는 전략이 교통류 변수(평균속도, 차선변경 횟수, 총교통량의 변화)에 어떤 영향을 미치는 지를 알아보았고, 또한 본 연구에서 제안된 트럭주행 차로를 제한하는 전략에 대한 대안들의 적용 타당성을 알아보았다. 교통 시뮬레이션을 위해 두 가지 형태의 가상 네트워크와 교통수요를 설정했으며, 트럭 차량의 주행을 제한하는 차로의 수에 근거하여 3가지 실행가능한 시나리오를 설정하였다. PARAMICS 시뮬레이션 모형이 주요 분석 Tool로 사용되었다. 통계분석을 통해 시나리오에 따른 교통류 변수에 대한 영향을 분석하였다. 결과적으로, 트럭주행 차로를 제한하는 전략은 다차로 고속도로에서 교통류의 흐름에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 이 연구는 트럭 주행 차로를 제한하는 전략이 성공적으로 시행되기 위해 트럭 차량의 주행을 제한하는 차로의 수의 결정이 중요한 요소가 될 수 있다는 것을 보여주었다.