PURPOSES: The density in uninterrupted traffic flow facilities plays an important role in representing the current status of traffic flow. For example, the density is used for the primary measures of effectiveness in the capacity analysis for freeway facilities. Therefore, the estimation of density has been a long and tough task for traffic engineers for a long time. This study was initiated to evaluate the performance of density values that were estimated using VDS data and two traditional methods, including a method using traffic flow theory and another method using occupancy by comparing the density values estimated using vehicular trajectory data generated from a radar detector. METHODS: In this study, a radar detector which can generate very accurate vehicular trajectory within the range of 250 m on the Joongbu expressway near to Dongseoul tollgate, where two VDS were already installed. The first task was to estimate densities using different data and methods. Thus, the density values were estimated using two traditional methods and the VDS data on the Joongbu expressway. The density values were compared with those estimated using the vehicular trajectory data in order to evaluate the quality of density estimation. Then, the relationship between the space mean speed and density were drawn using two sets of densities and speeds based on the VDS data and one set of those using the radar detector data. CONCLUSIONS: As a result, the three sets of density showed minor differences when the density values were under 20 vehicles per km per lane. However, as the density values become greater than 20 vehicles per km per lane, the three methods showed a significant difference among on another. The density using the vehicular trajectory data showed the lowest values in general. Based on the in-depth study, it was found out that the space mean speed plays a critical role in the calculation of density. The speed estimated from the VDS data was higher than that from the radar detector. In order to validate the difference in the speed data, the traffic flow models using the relationships between the space mean speed and the density were carefully examined in this study. Conclusively, the traffic flow models generated using the radar data seems to be more realistic.

기존 고속도로 교통운영정책 평가는 개별 도로구간 혹은 도로축을 단위로 수행하였다. 그러한 배경은 데이터의 부재, 분석도구의 한계 등으로 미시적 관점에서 주로 평가되었기 때문이다. 그러나 최근들어 통행패턴 변화를 분석할 수 있는 동적 통행배정 시뮬레이션 등이 개발되었고 주로 고속도로에서 많이 사용 되는 것이 Dynasmart-P이다. Dynasmart-P에서는 2-regime 속도-밀도 model을 기반으로 교통류 모형을 구축하고 있다. 따라서 본 연구에서는 2-regime model을 중심으로 국내 고속도로에 맞는 교통류 모형을 정립/해석하였다. 국내의 경우 교통망 분석에서는 고속도로를 차로수에 따라 편도 2차로 고속도로와 3차로 이상 고속도로로 구분하고 있다. 이러한 2등급 분류체계로는 전국 고속도로의 특성을 나타낼 수 없기 때문에 본 연구에서는 좀 더 세분화된 분류체계로 구분하여 교통류 특성을 분석하였다. 도로용량편람(2013)에서는 고속도로를 설계속도와 링크 특성에 따라 구분하고 있다. 설계속도는 90km/h, 100km/h, 120km/h의 3등급으로 구분되어 있으나 본 연구는 한국도로공사 관리구간의 고속도로로 한정하고 있기 때문에 100km/h, 120km/h의 2등급으로 분류하였다. 링크 특성은 도로용량편람(2013)에서 제시된 고속도로 기본구간, 엇갈림 구간, 연결로 접속부 구간으로 분류하였다. 또한 차로수는 좀 더 세분화 할 필요가 있다고 판단되어 편도 2차로, 3차로, 4차로 이상의 3등급으로 분류하였다. 고속도로 데이터의 경우 한국도로공사 FTMS 검지기 데이터를 활용하였으며 15분 교통류율, 속도, 점 유율 데이터를 분석하였다. FTMS 검지기 데이터는 밀도 데이터가 없기 때문에 점유율 데이터를 이용하 여 밀도 데이터로 환산한 값을 사용하였다. 각 등급에 따라 2-regime model을 분석한 결과 설계속도와 링크특성, 차로수에 따라 교통류 특성이 다른 것으로 나타났으며 특히 설계속도가 100km/h 인구간에서는 차로수가 증가할수록 차량의 증가(밀 도 증가)가 교통류 상태에 영향을 많이 미치는 것으로 나타났다.

일반적으로 고속도로는 대용량의 교통량을 높은 수준의 안전성과 효율성을 가지고 고속으로 이동시키기 위해 건설되었다. 국내 경부고속도로와 남해고속도로는 부산항을 기 종점으로 하는 핵심고속도로로 컨테이너차량을 포함한 수출입화물트럭의 집중으로 교통문제가 종종 발생하고 있어서 교통문제 완화를 위해서는 교통특성연구의 필요성이 제기되고 있는 상황이다. 그리하여 본 연구에서는 경부고속도로와 남해고속도로의 8차로 기본구간을 대상으로 차로별 점유율과 평균밀도의 상관관계를 통해 고속도로의 밀도추정모형을 제시하고자 하였다.