지하도로는 폐쇄적인 공간 구조와 내·외부 조도 차이로 인해 지상도로와 다른 교통 환경을 형성하며 이러한 특성은 교 통사고에 영향을 미칠 수 있다. 특히 고속도로 터널에서 사고 발생 시 대형 인명 피해로 이어질 가능성이 크다는 점을 고려할 때 지하도로에서도 유사한 우려가 제기된다. 따라서 지하도로의 교통류 특성을 면밀히 분석하여 안전성을 평가하 고 사고 예방을 위한 효과적인 대책을 마련하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 서부간선 지하도로 성산 방면의 14개 VDS 검지기 데이터를 기반으로 지점별 속도 변동성과 교통사고 분석을 통해 안전성을 평가하였고 분석 결과의 시사점 을 바탕으로 지하도로 속도 관리 전략을 설계하였다. 먼저, VDS 검지기 지점별 속도 표준편차와 time-varying-volatility 산출 및 속도의 변동성과 교통사고 데이터 매칭을 통해 사고 개연성과 심각도를 분석하였다. 이후, 사후검정을 통해 속 도 및 속도 변동성 기준으로 동질적 부분집합을 도출하고 회귀분석을 통해 속도 변동성과 교통량·밀도 간의 관계를 규명 하여 속도 변동성을 최소화할 수 있는 최적의 교통량과 밀도를 산출하였다. 분석 결과, 속도 변동성이 큰 구간에서 사고 개연성과 심각도가 높게 나타났으며 지하도로에 구간단속을 적용할 경우 하류부에서 변동성이 증가하는 현상을 확인하 였다. 이를 바탕으로 위험 구간을 식별하고 해당 구간에 가변형 속도 제한 시스템을 적용한 로컬 속도 관리 전략을 제시 하였다. 본 연구의 결과는 지하도로의 사고 예방 및 안전성 향상을 위한 실질적인 속도 관리 전략 설계에 기여할 수 있 을 것으로 기대된다.

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.