고속도로의 제한속도는 교통류, 운행 시간, 에너지 소비, 교통사고 발생률 등에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요인이다. 제한속도 의 상향 조정은 운행 시간 단축과 경제적 이점을 가져올 수 있지만, 교통사고 위험성을 높일 수 있으며, 반대로 하향 조정은 사고율을 감소시킬 수 있으나 운행 시간 증가와 교통 혼잡을 초래할 수 있다. 이러한 상반된 영향으로 인해 제한속도 조정이 도로 안전성과 효 율성에 미치는 구체적인 변화를 분석하는 연구가 필요하다. 본 연구는 미시교통시뮬레이션 도구인 VISSIM과 SSAM을 활용하여 제한 속도 및 교통량 변화에 따른 고속도로 구간별 상충횟수를 분석하고, 위험성이 높아지는 구간을 식별하였다. 이를 통해 향후 단속지점 설정과 구간별 맞춤형 개선방안 마련에 실증적인 근거를 제공하고자 한다.

PURPOSES : The purpose of this study is to identify the factors affecting the effectiveness of speed limit change that is defined as the amount of increased travel speed. METHODS: A ordered logit model was adopted to analyze the relationship between the change in travel speed and contributing factors. A stretch of Kyungbu freeway was selected for the analysis because the Korea expressway corporation has raised speed limit from 100km/h to 110km/h since September 1st in 2010. RESULTS: The results showed that geometric design elements, speeding cameras, and section length were identified as factors contributing the effectiveness. Contributing geometric design elements include the number of horizontal curves and vertical curves that do not meet the design requirement with 110km/h speed limit. CONCLUSIONS: The outcome of this study will be used for establishing various traffic operations and control strategies for freeway speed management.

고속도로 이용차량대수의 증가로 고속도로의 안전 및 운영효율성을 개선하기 위한 교통류 관리전략의 필요 성이 대두되고 있다. 또한, 비, 눈, 안개 등 기상조건 악화시 통과교통량 감소, 평균속도의 저하 등 교통소통능력이 감소하고 사고 발생 개연성 및 사고심각도 증가로 인하여 운전자가 교통운영 및 안전상 적정 속도로 운행 할 수 있도록 유도할 수 있는 방안이 필요하다. 본 연구에서는 강우조건에서 고속도로에 가변제한속도를 운영시 교통안전 효과를 분석하기 위한 연구를 수행하였다. 서울-춘천고속도로에 설치된 도로기상정보시스템에서 수집된 기상정보, 루프검지기에서 수집된 교통정보를 활용하여 강우시 교통특성을 분석하였다. 분석결과, 강우강도가 증가할수록 Headway는 증가하고, 평균속도는 감소하는 특성을 나타냈다. 또한, 기존연구를 참고하여 강우시 교통특성을 대변할 수 있다고 판단되는 관련 Paramater인 Headway와 속도분포를 강우조건에서 수집된 데이터에서 추출한 값으로 조정하여 서울-춘천고속도로의 일부 구간인 분석대상 구간을 미시적 교통시뮬레이션 프로그램인 VISSIM으로 구현하였다. VISSIM COM interface를 이용하여 가변 제한속도 운영여부 및 운전자 순응도(100%, 80%, 50%)에 따른 차량 주행궤적자료를 수집하고, SSAM을 이용하여 교통안전 효과를 평가할 수 있는 SSM을 도출하여 비교분석하였다. 그 결과, 가변제한속도 적용시 미적용했을 때보다 총 상충건수가 평균 14.6건 감소하는 결과를 보였다. Rear-end의 경우 가변제한속도 적용시 평균 3.53건으로 미적용시보다 감소하는 결과를 보였으며, Lane changing의 경우에는 가변제한속도 적용시 1.2건으 로 미적용시의 10.2건보다 매우 감소하는 결과가 나타났다. 또한, 이는 운전자의 순응도가 증가할수록 교통안전 효과도 증가하였다. 강우조건에서는 비강우시보다 속도의 표준편차가 증가하는 등 교통류가 불안정해진다. 이 때 가변제한속도 적용으로 운전자의 속도선택의 자유도를 감소시킴으로써 교통류의 특성, 즉 차량간 속도의 동 질성을 높인 결과 차량간 상충이 줄어드는 결과가 나타났다. 이는 교통류관리전략에 대한 운전자의 순응도가 증가할수록 그 효과는 증가하였다.

From the traffic analysis, and model constructions and verifications for speed prediction on the freeway ramp junctions with 70mph speed limit, the following results were obtained : ⅰ) The traffic flow distribution showed a big difference depending on the time periods. Especially, more traffic flows were concentrated on the freeway junctions in the morning peak period when compared with the afternoon peak period. ⅱ) The occupancy distribution was also shown to be varied by a big difference depending on the time periods. Especially, the occupancy in the morning peak period showed over 100% increase when compared with the 24hours average occupancy, and the occupancy in the afternoon peak period over 25% increase when compared with the same occupancy. ⅲ) The speed distribution was not shown to have a big difference depending on the time periods. Especially, the speed in the morning peak period showed 10mph decrease when compared with the 24hours'average speed, but the speed did not show a big difference in the afternoon peak period. ⅳ) The analyses of variance showed a high explanatory power between the speed predictive models(SPM) constructed and the variables used, especially the upstream speed. ⅴ) The analysis of correlation for verifying the speed predictive models(SPM) constructed on the ramp junctions were shown to have a high correlation between observed data and predicted data. Especially, the correlation coefficients showed over 0.95 excluding the unstable condition on the diverge section. ⅵ) Speed predictive models constructed were shown to have the better results than the HCM models, even if the speed limits on the freeway were different between the HCM models and speed predictive models constructed.