PURPOSES : The primary purpose of this study is to establish a crash probability model based on a statistical method that explains the relationship between regressor and explanatory variables using both fixed and random effects to control the heterogeneous characteristics of the observed data. In addition, an attempt was made to discover the leading cause of crashes by vehicle type, including passenger car, bus, truck, and trailer. METHODS : The levels of each route and day of the week are grouped using raw expressway crash data for 10 years from 2012 to 2021, and a multilevel mixed-effect logit model is constructed for each vehicle type assuming that the error terms are derived from the hierarchical structure of the group to which they belong. RESULTS : Speeding and obstacles on the road are significant factors that increase the probability of passenger car crashes, and bus crashes have a high rate at toll gates on weekdays. CONCLUSIONS : The multilevel mixed-effect logit model derived in the study has higher accuracy than the general logit model, confirming that mixed-effect analysis is plausible.

In the car speaker, because the sound characteristics is changed by the space of car which mount the speaker, the speaker elements must be decide according to sound field. In this study, the nonlinear characteristics, the frequency response and the sound pressure for the same size speakers which is adapted to domestic car model are investigated. The car model is classified to semi-midsize, midsized, full size automobile in order to change the car space. As a results, we can investigate the differences of the force factor and the stiffness of suspension system for speaker. According to the change of the speaker characteristics, the sound pressure is changed, also. In the future, these data will be used to investigate the correlation between the sound quality and measurement data.

PURPOSES: This study aimed to analyze traffic accidents at circular intersections, and discuss accident reduction strategies based on land use and vehicle type. METHODS : Traffic accident data from 2010 to 2014 were collected from the “traffic accident analysis system”(TAAS) data set of the Road Traffic Authority. To develop the accident rate model, a multiple linear regression model was used. Explanatory variables such as geometry and traffic volume were used to develop the models. RESULTS: The main results of the study are as follows. First, it was found that the null hypotheses that land use and vehicle type do not affect the accident rate should be rejected. Second, 16 accident rate models, which are statistically significant (with high R2 values), were developed. Finally, the area of the central island, number of speed humps, entry lane width, circulatory roadway width, bus stops, and pedestrian crossings were analyzed to determine their effect on accidents according to the type of land use and vehicle. CONCLUSIONS: Through the developed accident rate models, it was revealed that the accident factors at circular intersections changed depending on land use and vehicle type. Thus, selecting the appropriate location of bus stops for trucks, widening entry lanes for cars, and installing splitter islands and optimal lighting for motorcycles were determined to be important for reducing the accident rate. Additionally, the evaluation showed that commercial and mixed land use had a weaker effect on accidents than residential land use.

PURPOSES : The Toll Collection System (TCS) operated by the Korea Expressway Corporation provides accurate traffic counts between tollgates within the expressway network under the closed-type toll collection system. However, although origin-destination (OD) matrices for a travel demand model can be constructed using these traffic counts, these matrices cannot be directly applied because it is technically difficult to determine appropriate passenger car equivalent (PCE) values for the vehicle types used in TCS. Therefore, this study was initiated to systematically determine the appropriate PCE values of TCS vehicle types for the travel demand model. METHODS: To search for the appropriate PCE values of TCS vehicle types, a traffic demand model based on TCS-based OD matrices and the expressway network was developed. Using the traffic demand model and a genetic algorithm, the appropriate PCE values were optimized through an approach that minimizes errors between actual link counts and estimated link volumes. RESULTS : As a result of the optimization, the optimal PCE values of TCS vehicle types 1 and 5 were determined to be 1 and 3.7, respectively. Those of TCS vehicle types 2 through 4 are found in the manual for the preliminary feasibility study. CONCLUSIONS: Based on the given vehicle delay functions and network properties (i.e., speeds and capacities), the travel demand model with the optimized PCE values produced a MAPE value of 37.7%, RMSE value of 17124.14, and correlation coefficient of 0.9506. Conclusively, the optimized PCE values were revealed to produce estimates of expressway link volumes sufficiently close to actual link counts.

차량의 도로주행시 발생하는 소음은 차종에 따라 다르게 나타난다. 타이어의 크기, 주행속도, 차종은 소음의 크기에 영향을 주는 주요 요소라 할 수 있다. 이러한 차종의 변화에 따라 발생하는 소음의 특성을 분석하기 위하여 승용차, 승합차, 덤프트럭, 버스에 대한 개별차량의 소음특성에 대한 현장실험을 실시하 였다. <그림 1>은 본 연구에서 수행한 차량의 사진을 보여주고 있다. 현장실험은 한국도로공사 여주 시험 도로 내 아스팔트포장 구간에서 실시하였다. 차종별로 주행속도를 60km/h에서 100km/h까지 10km/h씩 증가시켜 실험을 수행하였다. 도로교통소음은 길어깨 소음 측정 방법(Pass-by method)을 이용하여 주행 차로 중앙을 기준으로 수평거리 7.5m, 수직거리(높이) 1.2m의 노견에 마이크로폰을 설치하여 측정하였 다. 현장실험 자료를 바탕으로 각 차량의 주행시 발생하는 소음에 대해 등가소음(dB(A))을 분석하였으며, <그림 2>는 분석 결과를 보여주고 있다.

본 연구의 목적은 차종별 교통류 모형을 이용한 편도 2차로 고속도로 공사구간의 용량 값을 산정하는 것이다. 공사구간의 교통류 모형은 공사구간의 유입부 및 유출부를 대상으로 차종별 모형과 승용차 환산계수를 적용한 전체 차량에 대한 모형으로 도출하였다. 차종별 모형에서 산정된 최대교통류율은 승용차환산계수 및 중차량 비율을 적용하여 공사구간의 용량 값으로 전환하였다. 차종별 모형의 유입부 및 유출부 최대교통류율 값은 각각 1,845pcphpl과 1,884pcphpl로 산정되었으며 차량 전체를 대상으로 한 모형의 최대교통류율은 차종별 결과보다 높게 분석되었다. 모형의 비교 검증을 위하여 최대밀도에 따른 거리 차두간격을 적용하였다. 공사구간의 용량은 공사구간의 흐름이 안정된 유출부 용량보다 공사구간 진입을 위한 차선 변경 등으로 교통흐름이 원활하지 못한 유입부 용량에 좌우되므로 유입부 교통류 모형의 최대교통류율 값인 1,800pcphpl을 편도 2차로 고속도로 공사구간 용량 값으로 산정하였다.

도로를 주행하는 차량들을 구분하는 차종자료는 도로 및 포장의 설계와 관리 등 여러 분야에서 기초자료로 활용되고 있다. 본 연구에서는 차종구분에 차량높이라는 분류기준을 적용하기 위해 주행하는 차량의 높이를 계측할 수 있는 방법을 고안하고 현장에 장비를 설치한 후 실험을 통해서 차량길이와 차량최고높이 자료를 획득하였다. 차량높이 측정과 동시에 동영상을 촬영하여 국토해양부 12종 차종분류에 의거하여 차종분류 기준값을 작성하였다. 영상을 통해 작성된 차종자료 기준값과 측정된 차량길이와 차량높이를 토대로 판별함수를 이용한 차종분류값을 서로 비교한 결과 88.6%의 차종정확도를 확인하였다. 이를 통해 차량높이라는 분류기준을 적용하여 차종분류에 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.

본 연구는 차종별 사고모형을 다루고 있다. 연구의 목적은 청주시 143개 4지 신호교차로에서 발생한 차종별 사고모형을 개발하는 것이다. 이를 위해 이 연구는 EPDO(대물피해환산법)와 교통 및 기하구조 요인과의 관계를 설명하는데 중점을 두고 있다. 분석된 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 신뢰수준 90% 이내에서 통계적으로 유의한 6개의 음이항 회귀모형이 개발되었다. 둘째, 모형의 σ2값은 0.14307(승용차), 0.35556(대형승합차), 0.21684(소형승합차), 0.205152(이륜차), 0.32338(소형트럭), 0.29046(대형트럭)으로, 이는 모두 통계적으로 의미있는 것으로 분석된다. 마지막으로 모든 모형의 공통된 사고요인은 ADT(일평균교통량)이며, 승용차의 특정 사고요인으로는 주도로차로폭합, 대형승합차의 경우 평균황색시간, 그리고 소형승합차의 경우 주도로와 부도로의 차로수 차이로 분석되었다.

본 연구는 현재 수행중인 "한국형 포장 설계법 개발과 포장성능 개선방안 연구"의 일환으로 역학-경험적 포장 설계법에 사용될 교통하중 입력변수를 정량화하기 위해서 실시하였다. 교통하중 정량화를 위하여 기존의 ESAL 개념이 아닌 축하중 스펙트럼을 이용하였다. 이를 위하여 교통량 통계 연보내 교통량 자료를 가지고 일반 국도에 대한 대표 축하중 조사지점을 차로별, 지역특성별 구분에 따라 33개 지점을 통계적 방법을 이용하여 선정하였다. 그리고 선정된 대표 지점을 대상으로 축하중 계측기를 이용하여 각 차종에 대한 축하중을 조사하였다. 측정된 축하중 자료는 각각 분류된 조건에 따라서 축하중 스펙트럼으로 표준화하였으며, 그 방법으로 누적밀도함수인 S-커브 곡선을 이용하여 각 조건별 계수를 제시하였다.

현재 국내의 차종 분류 기준은 그 조사목적과 조사지점에 따라 이원화되어 운영되고 있다. 고속국도와 지방도의 경우는 8종 분류 기준이 그리고 일반국도의 경우는 11종 분류 기준이 활용되고 있는데, 이러한 이원화된 분류 기준은 자료 활용의 효율성을 저하시키고 있는 실정이다. 본 연구는 이러한 이원화된 차종 분류 기준의 문제점을 해결하기 위해 통합된 차종 분류 기준을 제시하고 있다. 분류 기준은 차량 제원에 의한 기계식 조사에 초점을 맞추었으며, 현장 조사의 문제점을 완화하기 위해 인력식 조사에도 적용이 가능하도록 설정되었다. 제안된 차종 분류 기준은 차량의 다양화 및 대형화 추세를 반영하고, 기타 차종 분류 기준과의 호환성을 고려하고 있어 보다 합리적인 차종 분류 기준이라 할 수 있다.