본 연구는 국내 도로사업의 교통수요 예측오차를 종합적으로 평가하고, 보다 효율적인 기대교통량 추정모형의 개발을 목적으로 수 행되었다. 이를 위해 본 연구에서는 1999년부터 2010년까지 수행된 예비타당성조사 및 타당성재조사 사업들 가운데 62건의 도로사업 (690개 구간)의 자료를 활용하였다. 본 연구의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 기존 연구들과 달리 사업구간 뿐만 아니라 주변구간을 포함하여 교통수요 예측 오차를 평가했다는 점이다. 둘째, 본 연구는 교통수요 예측의 오차를 정확성, 추정편의, 추정연계성 등 다양한 평가지표를 활용하여 분석했다는 점이다. 실측자료를 통한 분석결과, 전체구간의 평균 백분율 오차(MPE)는 11.6%(과소추정)로 파악되 었지만, 이를 사업구간과 주변구간으로 나누어 살펴보면, 사업구간의 경우 -13.5%(과다추정), 주변구간은 16.5%(과소추정)로 상반된 결 과를 나타내었다. 추정편의 분석결과, 전체구간에서는 통계적으로 유의미한 편의가 발견되지 않았으나, 사업구간과 주변구간 각각에서 는 편의가 존재하는 것으로 나타났다. 추정연계성 분석에서는 주변구간의 경우 기준연도 정산 결과와 개통연도 오차 간 유의미한 관 계가 확인되었다. 이러한 분석결과를 바탕으로, 본 연구는 분위회귀모형을 활용한 기대교통량 추정모형을 제안하였는데, 이는 기존의 점 추정 방식의 한계를 보완하는 방안이다. 이 모형은 사업구간과 주변구간을 구분하여 개발되었으며, 실측교통량의 50% 분위를 중심 으로 95% 신뢰구간을 제시하였다. 또한, 동 모형에서는 고속도로 여부, 준공 지연 기간 등 주요 변수들의 영향을 고려하여 모형의 설 명력을 높였다는 특징을 갖는다. 본 연구의 결과는 도로사업의 교통수요 예측 정확성 향상과 투자 의사결정의 합리성 제고에 기여 할 수 있을 것으로 기대된다. 특히, 제안된 기대교통량 추정 모형은 예비타당성조사 등에서 보다 현실적인 교통수요 예측치를 제공하고, 이를 통해 경제성 분석의 신뢰도를 높이는 데 활용될 수 있을 것이다. 또한, 사업구간과 주변구간의 교통량 변화 특성이 다르다는 점 을 고려하여, 향후 도로 사업의 영향 평가 시 보다 세밀한 접근이 필요함을 시사한다.

PURPOSES : This study aims to investigate the reliability of the real-time estimation of intersection traffic volumes based on the integration of location intelligence data and smart intersection data. METHODS : Location intelligence data (LID) and smart intersection data were obtained at eight intersections in Inju-daero, Incheon. The two datasets were then integrated to estimate traffic volumes for intersections in the shadow section, where traffic information was not expected to be obtained. The traffic estimation accuracy was evaluated using the total traffic, approach traffic, and turning movement volumes at the intersections. The estimated traffic was compared with the actual traffic volumes in the smart intersection data to validate the reliability of traffic estimation. RESULTS : The average traffic estimation error for the total intersection volume was approximately 4.5% for the five intersections in the shadow section. The estimation errors for the approach volumes (less than 5%) were also consistently low, except from 12 pm to 1 pm. CONCLUSIONS : The findings of this study suggest that location intelligence data can be combined with smart intersection data to estimate real-time traffic for shadow sections on roadways. This could enable a cost-effective cooperative intelligent transport system (C-ITS) when the municipal budget is limited, ultimately leading to the sustainable operation of C-ITS.

PURPOSES : Even when autonomous vehicles are commercialized, a situation in which autonomous vehicles and regular drivers are mixed will persist for a considerable period of time until the percentage of autonomous vehicles on the road reaches 100%. To prepare for various situations that may occur in mixed traffic, this study aimed to understand the changes in traffic flow according to the percentage of autonomous vehicles in unsignalized intersections. METHODS : We collected road information and constructed a network using the VISSIM traffic simulation program. We then configured various scenarios according to the percentage of autonomous vehicles and traffic volume to understand the changes in the traffic flow in the mixed traffic by scenario. RESULTS : The results of the analysis showed that in all scenarios, the traffic flow on major roads changed negatively with the mix of autonomous vehicles; however, the increase or decrease was small. By contrast, the traffic flow on minor roads changed positively with a mix of autonomous vehicles. CONCLUSIONS : This study is significant because it proactively examines and designs traffic flow changes in congested traffic that may occur when autonomous vehicles are introduced.

PURPOSES : For vehicle-alone accidents with a high mortality rate, it is necessary to analyze the factors influencing the severity of roadside fixed-object traffic accidents. METHODS : A total of 313 roadside fixed obstacle traffic accidents, variables related to fixed obstacles, and variables related to road geometry were collected. The estimation model was constructed with data collected using an ordinal probit regression model. RESULTS : Piers, vertical slopes, and distances between roads and objects were the primary causes of increased accident severity. CONCLUSIONS : Countermeasures, such as object removal, relocation, clear zones, frangibles, breakaway poles, etc., are required for accident-prone or dangerous points.

본 연구에서는 선박의 속력을 고려한 해상교통량 평가 방법을 제안하였으며, 이를 선박의 속력을 고려하지 않은 기존의 방법 과 비교하였다. 평가를 위하여 평택·당진항 10일간의 GICOMS 자료를 본 연구에 적용하였다. 그 결과 제안된 방법으로 평가된 환산교통량은 기존의 평가 방법에 비해 4.41(±0.99)배 증가하거나, 0.59(±0.04)배 감소하는 것으로 나타났다. 제안된 평가 방법을 적용한 각 시간대별 평균 해상교통혼잡도는 기존의 평가 방법 결과에 비해 1.43(±0.10)배 높게 나타났으며, 각 시간대별 최대 해상교통혼잡도는 1.62(±0.34)배 높게 나타났다. 해상교통혼잡도 최대 평가 결과인 피크타임 해상교통혼잡도는 선박의 속력 분포로 인하여 기존의 평가 방법과 다르게 평가됨을 확인하였다. 결과적으로 선박의 속력은 실용교통용량 평가 시 중요 값으로 적용되기 때문에 해상교통량을 평가할 때 선박의 속력 을 고려하여야 할 것으로 사료된다.

PURPOSES : Visibility of lanes on the road improves as retro-reflectivity rises. This helps reduce traffic accidents at nighttime or in bad weather. This study aimed to evaluate the effects of improved visibility on reduction of traffic accidents when the color of the lane in the median of the highway was changed from yellow to white. METHODS: In order to evaluate the accident reduction effect of the white left shoulder line, Hauer (1997)'s Comparison-Group method was chosen as an analysis methodology. The JungBu-2 highway, which is equipped with the white left shoulder line and is in trial operation, was chosen as a target for analysis. Data of accidents for 10 months before and after installation was collected and analyzed. In addition to the number of accidents, the types of accidents were classified into nighttime accidents, accidents in bad weather, and median collisions. The accident reduction effect of improved visibility of lanes was analyzed. RESULTS : The analysis’finding showed that installation of the white left shoulder line decreased the number of accidents by 28%. Moreover, improvement in visibility was effective in reducing nighttime accidents by 67.63%, accidents in bad weather by 55.19%, and median collisions by 48.55%. CONCLUSIONS: Based on the analysis’results in this study, it was concluded that white left shoulder line on the freeway contributed to reduce traffic accidents, especially nighttime accidents, accidents in bad weather, and median collisions.

PURPOSES : The aim of this study was to compare the performance of the QUEENSOD method and the gravity model in estimating Origin-Destination (O/D) tables for a large-sized microscopic traffic simulation network. METHODS : In this study, an expressway network was simulated using the microscopic traffic simulation model, VISSIM. The gravity model and QUEENSOD method were used to estimate the O/D pairs between internal and between external zones. RESULTS: After obtaining estimations of the O/D table by using both the gravity model and the QUEENSOD method, the value of the root mean square error (RMSE) for O/D pairs between internal zones were compared. For the gravity model and the QUEENSOD method, the RMSE obtained were 386.0 and 241.2, respectively. The O/D tables estimated using both methods were then entered into the VISSIM networks and calibrated with measured travel time. The resulting estimated travel times were then compared. For the gravity model and the QUEENSOD method, the estimated travel times showed 1.16% and 0.45% deviation from the surveyed travel time, respectively. CONCLUSIONS : In building a large-sized microscopic traffic simulation network, an O/D matrix is essential in order to produce reliable analysis results. When link counts from diverse ITS facilities are available, the QUEENSOD method outperforms the gravity model.

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.

PURPOSES : This study estimated the load effect of a single heavy truck to develop a live load model for the design and assessment of bridges located on an expressway with a limited truck entry weight. METHODS: The statistical estimation methods for the live load effect acting on a bridge by a heavy vehicle are reviewed, and applications using the actual measurement data for trucks traveling on an expressway are presented. The weight estimation of a single vehicle and its effect on a bridge are fundamental elements in the construction of a live load model. Two statistical estimation methods for the application of extrapolation in a probabilistic study and an additional estimation method that adopts the extreme value theory are reviewed. RESULTS : The proposed methods are applied to the traffic data measured on an expressway. All of the estimation methods yield similar results using the data measured when the weight limit has been relatively well observed because of the rigid enforcement of the weight regulation. On the other hand, when the estimations are made using overweight traffic data, the resulting values differ with the estimation method. CONCLUSIONS: The estimation methods based on the extreme distribution theory and the modified procedure presented in this paper can yield reasonable values for the maximum weight of a single truck, which can be applied in both the design and evaluation of a bridge on an expressway.

PURPOSES : This research is to evaluate the effects of zig-zag marking. METHODS : Based on the literature review, This research adopt Comparison Group method which was developed by Hauer. RESULTS : The findings are as follows. Effectiveness of treatment at all site 1.06, intersection 0.92, median bus lane 1.93, school zone 0.50, below 6-lane 0.48, above 6-lane 1.19, cat vs person 0.57, car vs car 1.36, car only 1.29. CONCLUSIONS : Though the analysis, it was founded that zig-zag marking on the small scale road(below 6-lane) and school zone contribute to reduce traffic accidents(effectiveness of the treatment : 0.50, 0.48). But the accidents at large scale road and median bus lane where installed zig-zag marking demonstrated negative result.(effectiveness of the treatment indicates exceed 1.0).

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.

VMS(Variable Message Sign)는 도로의 이용자에게 하류부의 교통정보를 제공하여 운전자의 경로선택을 위한 의사결정정보와 목적지까지 이동하기위하여 소요되는 통행시간정보를 제공한다. 하지만, VMS에 표출할 수 있는 정보의 개수는 표출면수에 의한 제약이 있기 때문에 신중하게 결정되어야 한다. 지금까지 기 구축된 이벤트의 메시지 표출우선순위는 발생된 이벤트의 심각도만을 고려하여 우선순위 규칙을 적용하고 있다. 하지만 VMS를 더욱 효율적으로 운영하기 위해서는 통행수요가 많은 경로에 교통정보를 우선적으로 제공할 때 그 정보의 수혜자가 가장 많을 것이다. 그러므로 실시간으로 기종점을 파악하여 더욱 많은 운전자가 경로선택이 가능한 정보를 제공받을 수 있도록 정보제공 전략을 수립할 필요가 있다. 본 연구에서는 주도로와 진출입 램프의 검지기 데이터를 이용하여 시간분할 기종점 추정방법론으로 통행수요를 추정하였으며, 추정된 기종점자료를 바탕으로 정보제공 우선순위를 결정할 수 있는 정보제공 전략을 소개하였다.

본 연구에서는 차량하중에 의한 상시진동기록을 이용한 교량의 손상추정기법을 연구하였다. 즉, 차량진행 중 측정된 신호로부터 구조물의 모드특성을 구하고, 이를 이용하여 손상위치 및 손상정도를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안기법의 검증을 위하여 차량하중을 재하할 수 있는 모형교량을 제작하여 손상실험을 수행하였다. 차량진행 중 교량의 수직가속도를 계측하였으며, 측정된 가속도시계열로부터 random decrement(RD) 기법을 사용하여 자유진동신호를 구한 후, 이로부터 구조물의 모드특성을 추정하였다. 추정된 모드특성을 기초로 신경망기법을 적용하여 손상위치 및 손상정도를 추정하였으며, 추정된 결과는 실제 손상과 비교적 잘 일치하였다.

본 연구에서는 2006년도의 교량 유지관리 빅데이터를 이용하여 선행연구에서 개발된 차종별 교통량 데이터와 연직 변위 데이터의 상관관계를 바탕으로 광안대교의 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델에 대하여 10여년이 경과한 현재적 적용성을 각각의 업데이트 방법으로 개발된 모델의 변위 추정 성능을 비교 분석하였다. 개발된 모델의 현재적 적용성은 추정된 변위는 실측 변위와 유사한 것으로 분석되었으며, 구조화 회귀 분석에 기반한 모델과 주성분 분석에 기반한 모델의 변위 추정 성능은 상호간에 큰 차이가 없다는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델은 광안대교의 교통하중에 따른 거동 분석 등에 유효하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

본 논문에서는 인천항의 장래 입 출항 교통량을 추정하고, 인천 조류신호소에서 제공하는 조류정보의 가치를 분석하였다. 전국항만 기본계획에 따르면 인천항의 2020년 물동량은 2005년 대비 약 2배로 증가한다. 이에 따라 해상 교통량도 크게 증가할 것이다. 또한 인천항을 통항하는 선박의 조류영향으로 인한 해양사고를 방지하기 위하여 해양수산부는 조류신호소를 운영하고 있다. 그러나 이의 가치에 대한 분석이 없어 그 효과가 정량적으로 알려진 것이 없다. 따라서 본 연구에서는 인천 조류선호소의 정보에 대한 가치를 조건부 가치측정법(CVM)으로 산출하고, 장래 교통량을 고려한 정보가치를 분석하였다. 이로써 조류정보를 직접 이용하는 교통량을 고려한 연간 정보가치는 2000년부터 2020년까지 대략 1.7~2.8억원이 되는 것으로 추산되었다.

항만개발의 적정성 및 해상교통 환경평가를 위하여 대상항만의 현재의 입출항 교통량을 이용하여 장래의 교통량을 추정하고 있다. 이는 장래 교통량의 추정을 기초로 하여 항로의 혼잡도, 항로 폭의 결정, 각종 운영규정을 설정하기 때문에 상당히 중요한 요소로 반드시 고려되어야 할 요소이다. 장래 해상교통량 추정방법은 프레터 법칙, 경향 추세식을 이용한 방법 등이 있는데 이전 연구의 대부분은 교통량 추정요소는 그 항만의 입출항 척수를 기초로 장래교통량을 추정하고 있다. 그러나 항만 특성상 입출항 선박의 종류 및 크기가 상이하여 지금과 같이 입출항 척수라는 하나의 요소로 변화 추이를 이용한 장래 교통량 예측은 상당히 어렵다. 이 논문에서는 각 항만의 해상교통 구성 특성요소인 연안 외항선박 척수, 선박 크기별 입출항 척수, 각 선박 당 수송 물동량 등의 변화 추이를 이용하여 장래 교통량 추이를 조사하여 예측하고자 한다. 그리고 수학적으로 모델을 구하기 어려운 비선형 시스템이라 할지라도 입 출력 특성을 묘사할 수 있으며, 입력정보의 왜곡, 잡음 등에 강인한 특성을 가지고 있어서 최근에 비선형 동특성 시스템의 동정(Identification)에 응용되고 있는 신경회로망을 이용하여 장래교통량을 예측한 결과와 상호 비교하고자 한다.