우리나라는 주로 교통관리 및 교통정보 제공을 목적으로 ITS 구축 사업, 한국도로공사 FTMS 사업 등 을 통해 다양한 종류의 차량검지기를 설 및 운영하고 있다. 차량검지기로부터 수집된 교통정보(교통량, 점유율, 속도) 등의 실시간 교통자료는 향후 정체관리, 돌발상황관리 경로안내 서비스 등에 활용하고 있 으나, 활용도가 낮은 것이 현실이다. 지점 교통정보의 단점을 보완하고자 실제 주행을 통해 도로 구간의 교통정보를 수집하여 VDS 자료와의 유사성을 파악하여 자료의 활용 가능성을 검토 하였다. 외곽순환도로 중 자유로 IC~장수 IC를 대상으로, 월요일~금요일의 오전 첨두 및 오후 첨두 시간대를 차로별로 주행하면서 ʻTTMonʼ이라는 장비를 통해 양방향의 교통정보를 수집하였다. VDS 자료는 지점 자 료이고, 실험 자료는 주행 중 수집 자료이기 때문에 분석구간을 설정하였다. 또한 실험 자료는 좌표 정보 로서, 이를 거리 단위로 환산하기 위해 ʻRʼ 프로그램을 통해 작업을 수행하여 자료를 보정하였다. 분석 결과에서 속도의 변화는 두 자료가 비슷한 패턴을 보였으나, F-Test를 통해 각 자료의 분산 검정 에서 유사성을 보였으며, 이 후 두 자료의 유의성 검정을 위한 T-Test를 통해 유의성이 있음을 보였다. 차로별, 방향별, 시간대별 자료의 검정을 통해 실험 주행 자료가 구간의 교통 특성을 대표할 수 있는 자료 임을 나타내었으며, 추후 통행시간 예측 및 경로 탐색에 도움이 될 수 있을 것이라 판단된다.

PURPOSES: This study was initiated to estimate expressway traffic congestion costs by using Vehicle Detection System (VDS) data. METHODS : The overall methodology for estimating expressway traffic congestion costs is based on the methodology used in a study conducted by a study team from the Korea Transport Institute (KOTI). However, this study uses VDS data, including conzone speeds and volumes, instead of the volume delay function for estimating travel times. RESULTS : The expressway traffic congestion costs estimated in this study are generally lower than those observed in KOTI's method. The expressway lines that ranked highest for traffic congestion costs are the Seoul Ring Expressway, Gyeongbu Expressway, and the Youngdong Expressway. Those lines account for 64.54% of the entire expressway traffic congestion costs. In addition, this study estimates the daily traffic congestion costs. The traffic congestion cost on Saturdays is the highest. CONCLUSIONS : This study can be thought of as a new trial to estimate expressway traffic congestion costs by using actual traffic data collected from an entire expressway system in order to overcome the limitations of associated studies. In the future, the methodology for estimating traffic congestion cost is expected to be improved by utilizing associated big-data gathered from other ITS facilities and car navigation systems.