본 연구에서는 서울강변북로의 교통류율-속도 관계를 분석하고 상이현상에 대해 해석하고자 한다. 서울강변북로와 같은 연속교통류의 교통분석 모형은 교통류율, 속도, 밀도간의 상관관계이다. 이에 대한 해석과 기준 설정을 통해 도로건설사업의 시설규모 산정, 교통상황 판정 등 교통 계획과 운영 등에 근간이 되는 모형으로 사용되고 있다. 전통적인 교통류율-속도 관계식은 LOS-A구간에서 교통류율 변동에도 불구하고 속도의 변화가 거의 없는 평행상태가 유지되며 도로용량수준에서 비혼잡(LOS-E)에서 혼잡(LOS-F), 다시 비혼잡(LOS-E)으로 이동한다. 하지만 Association for European Transport and contributors(2008), Persaud와 Hurdle(1988) 등 선행연구에서 전통적인 관계식으로 해석할 수 없는 특이현상에 대해 분석한 바 있다. 또한, 손봉수(1997)는 도로용량수준에 도달할수록 차로별 분담율이 거의 동일해 지는 특성을 분석하는 등 기존 모형으로는 해석이 불가능한 몇 가지의 중요한 교통류 현상을 제시하고 있다. 기존 연구에서 한정된 데이터에 근거하여 교통류율-속도 관계식이 도출되었다면 지금은 IT기술과 스마트기기의 발달로 Big-데이터가 축적되어 좀 더 정교하게 교통류율을 해석할 수 있는 상황이다. 본 연구를 위해 서울시 교통정비센터의 영상검지기로 축적된 서울강변북로 중 가양대교와 마포대교 구간의 1분 단위 교통류율과 속도 데이터를 사용하여 상호관계를 분석하였다. 분석결과, 새벽 2시에서 4시 사이의 교통류율-속도 관계는 교통류율이 적을수록 속도가 높아지는 교통류율과 함께 Slow-driver에 의해 속도가 낮아지는 교통류율이 혼재되어 있는 현상을 발견하였다. 또한, 혼잡구간에서 비혼잡구간으로 이동하기 위해서는 LOS-E보다 적은 교통류율 즉 LOS-C,D가 되어서야 전이되는 것으로 분석되었다. 한편, 차로별 분담율의 ...
본 연구에서는 서울강변북로의 교통류율-속도 관계를 분석하고 상이현상에 대해 해석하고자 한다. 서울강변북로와 같은 연속교통류의 교통분석 모형은 교통류율, 속도, 밀도간의 상관관계이다. 이에 대한 해석과 기준 설정을 통해 도로건설사업의 시설규모 산정, 교통상황 판정 등 교통 계획과 운영 등에 근간이 되는 모형으로 사용되고 있다. 전통적인 교통류율-속도 관계식은 LOS-A구간에서 교통류율 변동에도 불구하고 속도의 변화가 거의 없는 평행상태가 유지되며 도로용량수준에서 비혼잡(LOS-E)에서 혼잡(LOS-F), 다시 비혼잡(LOS-E)으로 이동한다. 하지만 Association for European Transport and contributors(2008), Persaud와 Hurdle(1988) 등 선행연구에서 전통적인 관계식으로 해석할 수 없는 특이현상에 대해 분석한 바 있다. 또한, 손봉수(1997)는 도로용량수준에 도달할수록 차로별 분담율이 거의 동일해 지는 특성을 분석하는 등 기존 모형으로는 해석이 불가능한 몇 가지의 중요한 교통류 현상을 제시하고 있다. 기존 연구에서 한정된 데이터에 근거하여 교통류율-속도 관계식이 도출되었다면 지금은 IT기술과 스마트기기의 발달로 Big-데이터가 축적되어 좀 더 정교하게 교통류율을 해석할 수 있는 상황이다. 본 연구를 위해 서울시 교통정비센터의 영상검지기로 축적된 서울강변북로 중 가양대교와 마포대교 구간의 1분 단위 교통류율과 속도 데이터를 사용하여 상호관계를 분석하였다. 분석결과, 새벽 2시에서 4시 사이의 교통류율-속도 관계는 교통류율이 적을수록 속도가 높아지는 교통류율과 함께 Slow-driver에 의해 속도가 낮아지는 교통류율이 혼재되어 있는 현상을 발견하였다. 또한, 혼잡구간에서 비혼잡구간으로 이동하기 위해서는 LOS-E보다 적은 교통류율 즉 LOS-C,D가 되어서야 전이되는 것으로 분석되었다. 한편, 차로별 분담율의 표준편차가 도로용량수준에 도달할수록 0에 가까워지는 현상을 분석하였다. 본 연구는 서울강변북로의 특정구간을 분석한 것으로 향후, 더 많은 도시고속도로 및 지역간고속도로의 데이터를 통해 전통적인 관계식으로 해석하지 못하는 유효한 교통류에 대한 심도 있는 분석이 필요하며 함께, 교통류율-속도 관계식 보완을 위한 추가 연구가 동반되어야 할 것이다.
본 연구에서는 서울강변북로의 교통류율-속도 관계를 분석하고 상이현상에 대해 해석하고자 한다. 서울강변북로와 같은 연속교통류의 교통분석 모형은 교통류율, 속도, 밀도간의 상관관계이다. 이에 대한 해석과 기준 설정을 통해 도로건설사업의 시설규모 산정, 교통상황 판정 등 교통 계획과 운영 등에 근간이 되는 모형으로 사용되고 있다. 전통적인 교통류율-속도 관계식은 LOS-A구간에서 교통류율 변동에도 불구하고 속도의 변화가 거의 없는 평행상태가 유지되며 도로용량수준에서 비혼잡(LOS-E)에서 혼잡(LOS-F), 다시 비혼잡(LOS-E)으로 이동한다. 하지만 Association for European Transport and contributors(2008), Persaud와 Hurdle(1988) 등 선행연구에서 전통적인 관계식으로 해석할 수 없는 특이현상에 대해 분석한 바 있다. 또한, 손봉수(1997)는 도로용량수준에 도달할수록 차로별 분담율이 거의 동일해 지는 특성을 분석하는 등 기존 모형으로는 해석이 불가능한 몇 가지의 중요한 교통류 현상을 제시하고 있다. 기존 연구에서 한정된 데이터에 근거하여 교통류율-속도 관계식이 도출되었다면 지금은 IT기술과 스마트기기의 발달로 Big-데이터가 축적되어 좀 더 정교하게 교통류율을 해석할 수 있는 상황이다. 본 연구를 위해 서울시 교통정비센터의 영상검지기로 축적된 서울강변북로 중 가양대교와 마포대교 구간의 1분 단위 교통류율과 속도 데이터를 사용하여 상호관계를 분석하였다. 분석결과, 새벽 2시에서 4시 사이의 교통류율-속도 관계는 교통류율이 적을수록 속도가 높아지는 교통류율과 함께 Slow-driver에 의해 속도가 낮아지는 교통류율이 혼재되어 있는 현상을 발견하였다. 또한, 혼잡구간에서 비혼잡구간으로 이동하기 위해서는 LOS-E보다 적은 교통류율 즉 LOS-C,D가 되어서야 전이되는 것으로 분석되었다. 한편, 차로별 분담율의 표준편차가 도로용량수준에 도달할수록 0에 가까워지는 현상을 분석하였다. 본 연구는 서울강변북로의 특정구간을 분석한 것으로 향후, 더 많은 도시고속도로 및 지역간고속도로의 데이터를 통해 전통적인 관계식으로 해석하지 못하는 유효한 교통류에 대한 심도 있는 분석이 필요하며 함께, 교통류율-속도 관계식 보완을 위한 추가 연구가 동반되어야 할 것이다.
This study analyzes the new concept of Flow-Speed diagram at Gangbyeon Expressway. The relationship between flow, speed and density is the traffic analysis model of uninterrupted flow. This is universally used as a basic model for the transportation planning and operation, such as calibrating tr...
This study analyzes the new concept of Flow-Speed diagram at Gangbyeon Expressway. The relationship between flow, speed and density is the traffic analysis model of uninterrupted flow. This is universally used as a basic model for the transportation planning and operation, such as calibrating traffic condition or road construction scale. According to the classical Flow-Speed diagram, Los-A keeps the fixed speed regardless of varying traffic flow rate. The traffic condition varies between congestion(LOS-F) and non-congestion(LOS-E) at capacity level. But, there were some further studies about the unique phenomenon which can not explain through classical diagram model. Association for European Transport and Contributors(2008) and Persaud and Hurdle(1988) verify the lack of explanation of classical diagram model. Also, Son(1997) shows some non-classical important traffic flow phenomenon such like the road lane-split distribution near the capacity. In these days, advanced traffic flow analyzation is available using Big-data from IT technologies and Smart-devices against the former decades. In this study, 1-minute flow and speed data were used which were measured between Gayang Bridge and Mapo Bridge, Gangbyeon Expressway. Both high-speed flow and low-speed flow are mixed under the low flow condition around dawn time(2-4AM). The congestion flow is switched to un-congestion flow at lower than LOS-E, such like LOS-C or LOS-D. In addition, as the traffic flow reaches near the capacity, the standard deviation of lane-split decreased. This study only analyzes specific part of Gangbyeon Expressway. More follow-up researches with various field cases need to enhance the current Flow-Speed diagram model.
This study analyzes the new concept of Flow-Speed diagram at Gangbyeon Expressway. The relationship between flow, speed and density is the traffic analysis model of uninterrupted flow. This is universally used as a basic model for the transportation planning and operation, such as calibrating traffic condition or road construction scale. According to the classical Flow-Speed diagram, Los-A keeps the fixed speed regardless of varying traffic flow rate. The traffic condition varies between congestion(LOS-F) and non-congestion(LOS-E) at capacity level. But, there were some further studies about the unique phenomenon which can not explain through classical diagram model. Association for European Transport and Contributors(2008) and Persaud and Hurdle(1988) verify the lack of explanation of classical diagram model. Also, Son(1997) shows some non-classical important traffic flow phenomenon such like the road lane-split distribution near the capacity. In these days, advanced traffic flow analyzation is available using Big-data from IT technologies and Smart-devices against the former decades. In this study, 1-minute flow and speed data were used which were measured between Gayang Bridge and Mapo Bridge, Gangbyeon Expressway. Both high-speed flow and low-speed flow are mixed under the low flow condition around dawn time(2-4AM). The congestion flow is switched to un-congestion flow at lower than LOS-E, such like LOS-C or LOS-D. In addition, as the traffic flow reaches near the capacity, the standard deviation of lane-split decreased. This study only analyzes specific part of Gangbyeon Expressway. More follow-up researches with various field cases need to enhance the current Flow-Speed diagram model.
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