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문제 정의
- 본 연구에서는 이러한 축하중에서의 한계점을 개선하기 위하여 일반국도에서의 축하 중 조사를 실시하여 차종별 축하 중 스펙트럼 분석하였다. 분석은 각 각의 스펙트럼을 수학적 모델을 이용하여 나타내었고, 이를 통하여 현재 개발중인 한국형 포장 설계법 에서 교통하중의 축하 중 입력변수 적용시 기본값으로 이용하고자 한다.
가설 설정
- 둘째 , 중차량 특성을 고려 한 분류이 다.
- 첫째, 도로 특성에 근거한 분류이다.
제안 방법
- 조사 시 각 지점마다 충분히 대표할 수 있는 조사대 수를 파악하는 것은 반드시 필요하며, 이를 위한 조사지점 최소 수집 샘플 수 파악은 1989년도 "도로포장 설계 지침서 작성 및 자동차 축하 중 조사 연구" 결과를 예비조사로 설정하고, 이 조사에서 나온 통행 차량의 축중분포에 대한 변동계수(Coefficient of Variation) 를 토대로 하여 적정 조사지점수와 차종별 표본크기를 결정하였다.
- 각 차종별로 4가지 조건에 대한 추정식을 제시하였다. 각 조건별 S-Curve가 차이가 있는지 없는지 비교해야 하는데 추정식을 직접적으로 비교하는 방 법은 어려우므로 위에서 제시된 β값과 p 값의 신뢰구 간을 통하여 간접적으로 차이를 비교하였다.
- 각 차종별로 4가지 조건에 대한 추정식을 제시하였다. 각 조건별 S-Curve가 차이가 있는지 없는지 비교해야 하는데 추정식을 직접적으로 비교하는 방 법은 어려우므로 위에서 제시된 β값과 p 값의 신뢰구 간을 통하여 간접적으로 차이를 비교하였다.
- 그리고 중차량을 다시 Single Unit 차량(5~8종)과 Double Unit 차량(9~11종)으로 세분화하여 중 차량 특성을 파악하고자 했다.
- 이러한 문제점 해결을 위해서 외국의 경우에는 오전 7시에 조사를 시작하여 오후 7 시까지 실시하고 있다. 또한 야간의 화물교통량에 대한 축하중의 검토가 필요하므로, 주간조사가 종료되는 시간을 기준으로 12시간 동안 조사를 실시하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 조사기간은 주중조사 를 원칙으로 하며, 조사지점당 24시간 조사를 목표로 하였다.
- 휴대식 축중기는 인력으로 이동할 수 있도록 기계의 자중이 가볍고 계량이 간편하도록 제작된 것으로 한 축의 중량은 축의 양쪽에 있는 차륜하중을 재어 합산하여 산정한다. 본 연구에서는 그림 4와 같이 휴대식 축중기를 이용하여 현장 축하 중 조사를 실시하 였다.
- 본 연구에서는 일반국도를 대상으로 축하중 조사를 실시하였으며, 축하 중 조사지점 선정기준을 크게 두 가지로 나누었다.
- 이러한 축하 중 스펙트럼은 도로의 이용형태, 교통량 특성, 중차량 비율 등 여러 조건에 따라 달라질 수 있다. 본 연구에서는 정규화시키는 방법으로 현장 조사자료를 이용하여 그림 1과 같이 각 하중 별 빈도를 100%기준으로 분포를 만든 후 이 에 따른 누적 밀도를 이용하였다. 본 연구에서 이용된 누적 밀도 함수의 형태는 축하중의 분포 형태를 잘 설명하고 있는 S-Curve 곡선 또는 Sigmoidal Curve를 사용하였다(Jerry, 2000).
- 본 연구에서는 축하 중 스펙트럼을 추정하기 위한 추정식을 제안하였으며, 각 도로특성 및 차종에 따라 적용계수 값(p,β)을 제시하였다. 제시된 추정식은 상관계수(R2)가 대부분 0.
- 본 연구의 차종분류는 일반국도 분류체계인 11종 분류를 기준으로 하였다. 이는 기존 교통량 통계연보자료를 활용할 수 있으며, 고속도로 분류체계로 변환시킬 수 있는 장점이 있기 때문이다.
- 본 연구에서는 이러한 축하중에서의 한계점을 개선하기 위하여 일반국도에서의 축하 중 조사를 실시하여 차종별 축하 중 스펙트럼 분석하였다. 분석은 각 각의 스펙트럼을 수학적 모델을 이용하여 나타내었고, 이를 통하여 현재 개발중인 한국형 포장 설계법 에서 교통하중의 축하 중 입력변수 적용시 기본값으로 이용하고자 한다.
- 앞서 설명한 통계적 조사시점 선정절차를 이용해 크게 4가지 조건(2차로-도시, 2차로-지방, 4차로-도 시 , 4차로-지방)에 따른 차종별 축하 중 스펙트럼 추정 값을 신뢰도 95%로 제안하였다.
- 위치적으로는 도심부 지역과 시외지역으로 나눌 수 있는데, 이를 판단하는 근거는 여러 가지가 있다. 여러 가지 요소중 본 연구에서는 주중/주말 교통량 비교와 시간대 비율에 따른 분류를 기준으로 하였다. 주중/주말 교통량의 경우, 주중교통량이 많고 주말 교통량이 적은 지역을 도시, 그 반대 경우를 지방으로 선정하였으며 , 시간대 비율의 경우, 오전-오후 출퇴근 시간대 교통량이 많은 지역을 도시지역으로 선 정하였다.
- 또한 야간의 화물교통량에 대한 축하중의 검토가 필요하므로, 주간조사가 종료되는 시간을 기준으로 12시간 동안 조사를 실시하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 조사기간은 주중조사 를 원칙으로 하며, 조사지점당 24시간 조사를 목표로 하였다.
- 중차량 특성을 파악하는 기준으로 해당 차종별 구성비를 파악해 보았고, 중차량(5~11종)과 경차량 (1~4종)의 구성비를 분석하여 그룹화 하였다.
- 예를 들어 , 주중/주말 교통량 특성이 도시이고, 시간대별 교통량 특성이 도시일 때 이 지역을 도시로 결정하는 방식이다. 추가적으로 통행량의 정도에 따라 분류하였으며, 차선에 따라 2차선 도로와 4차선 도로로 나누어 분 류하였다.
대상 데이터
- 표 3에서는 조사지역 및 차종별 조사대수를 결정 하기 위한 상대변동계수 및 조사대수와 신뢰도별 조 사대수를 나타내었다. 본 연구에서는 신뢰도 90%를 목표로 하여 지점별 최소조사대수를 127대로 하였다.
- 분석결과 표 2와 같은 조사지점이 선정되었으며, 이를 바탕으로 33개의 실제 조사지점을 선정하였다.
- 여러 가지 요소중 본 연구에서는 주중/주말 교통량 비교와 시간대 비율에 따른 분류를 기준으로 하였다. 주중/주말 교통량의 경우, 주중교통량이 많고 주말 교통량이 적은 지역을 도시, 그 반대 경우를 지방으로 선정하였으며 , 시간대 비율의 경우, 오전-오후 출퇴근 시간대 교통량이 많은 지역을 도시지역으로 선 정하였다.
데이터처리
- 차종별 4가지 조건에 대한 β값과 p 값을 최소, 중간, 최대값을 이용해 유의수준 5%로 분산분석 (ANOVA)을 이용하여 β, P 값 중 어느 하나라도 차이가 있는 것으로 판단되면 4가지 조건간에 차이가 있는 것으로 판단하였다. 이에 따른 차종별 β, p 에 대한 유의확률은 표 6과 같다.
이론/모형
- 본 연구에서는 정규화시키는 방법으로 현장 조사자료를 이용하여 그림 1과 같이 각 하중 별 빈도를 100%기준으로 분포를 만든 후 이 에 따른 누적 밀도를 이용하였다. 본 연구에서 이용된 누적 밀도 함수의 형태는 축하중의 분포 형태를 잘 설명하고 있는 S-Curve 곡선 또는 Sigmoidal Curve를 사용하였다(Jerry, 2000).
성능/효과
- 이는 현장조사의 경우, 과적차량 단속과 관련하여 대형트럭의 협조가 원활이 이루어져 조사가 쉬운 반면 4종 차량의 경우 운전자 비협조로 인해 교통량 통계연보 수준의 분포비율을 조사하지는 못했다. 그리고 9종 차량과 11종 차량의 경우 통행량이 거의 없었으며 8종 차량과 10종 차량이 대형트럭의 주류를 이루고 있었다.
- 분석결과, 5종차량에서만 유의수준 5%하에 차이가 없는 것으로 나타났으며 나머지 차종에 대해서는 β,p 값 한쪽만 기각하거나 또는 둘 다 기각하는 것으로 나타났다,
- 조건별 차이를 보기 위하여 β& P 값의 신뢰구간을 이용한 분산분석(ANOVN에서 5종 차량을 제외한 나머지 차량에서 지역조건별 차이가 있는 것으로 나 타났다.
- 현장조사에서 차종비율이 교통량 통계연보와 비교해서 4, 5종 차량비율이 낮았으며 8종, 10종 차량비 율이 높게 나타났다. 이는 현장조사의 경우, 과적차량 단속과 관련하여 대형트럭의 협조가 원활이 이루어져 조사가 쉬운 반면 4종 차량의 경우 운전자 비협조로 인해 교통량 통계연보 수준의 분포비율을 조사하지는 못했다.
후속연구
- 여기 에서 9종, 10종, 11종 차량의 일부축의 경우 조사차량 수가 없거나 매우 미비하여 P와 β값을 나타낼 수 없었다. 9종 차량과 11종 차량에 대해서는 추후 보강조사를 통해 적용계수값을 제시 할 예정이다.
- 향후 연구계획에서는 지방도 축하중 조사 시 도로특성 및 중차량 특성에 따른 분류방법외에 차종별 분포 비율에 따른 조사지점 선정후 축하 중 조사를 하여 기존 방법과의 비교를 통한 최적의 분류방법을 선정할 계획이며 이를 근거로 분류기준을 확립할 계획이다.
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