VMS에 의한 혼잡구간에서의 교통량 분산은 지체감소 및 혼잡완화효과가 크다. 이에 효율적인 교통정보제공 및 VMS 운영전략 수립에 대한 관심이 높아지고 있다. 효율적인 VMS 운영전략 수립의 기초는 제공메시지에 대한 운전자의 반응, 즉 우회율을 기반으로 하나, 실제 조사가 어려워 SP 혹은 컴퓨터를 이용한 간접적인 조사가 시행되어져 왔다. 그러나, 간접적인 방법을 통해 조사된 우회율이 실제 우회율과 같은지, 만약 다르다면 보다 쉽게 우회율을 추정하는 방법은 없는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기존 방법의 문제점을 살펴보고, 새로운 대안으로서 고속도로에서 영업소 출구차량 우회설문조사를 통해 조사된 출구차량 우회교통량을 FTMS 교통량과 비교하여 본선 우회율을 추정하는 방법을 제시하였다. 제시한 방법론의 검증을 위해 총 8개 지점을 조사하였으며, 그 결과 기존 문헌의 SP 조사결과와 같이 21%${\sim}$87%의 높은 우회율이 아닌, 평균 약 7%의 우회율을 보여 상당한 차이가 있는 것으로 밝혀졌다. 이러한 연구결과로 볼 때 향후 교통정보제공시 이를 충분히 반영한 정보제공전략이 검토/적용되어야 할 것이다.
VMS에 의한 혼잡구간에서의 교통량 분산은 지체감소 및 혼잡완화효과가 크다. 이에 효율적인 교통정보제공 및 VMS 운영전략 수립에 대한 관심이 높아지고 있다. 효율적인 VMS 운영전략 수립의 기초는 제공메시지에 대한 운전자의 반응, 즉 우회율을 기반으로 하나, 실제 조사가 어려워 SP 혹은 컴퓨터를 이용한 간접적인 조사가 시행되어져 왔다. 그러나, 간접적인 방법을 통해 조사된 우회율이 실제 우회율과 같은지, 만약 다르다면 보다 쉽게 우회율을 추정하는 방법은 없는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기존 방법의 문제점을 살펴보고, 새로운 대안으로서 고속도로에서 영업소 출구차량 우회설문조사를 통해 조사된 출구차량 우회교통량을 FTMS 교통량과 비교하여 본선 우회율을 추정하는 방법을 제시하였다. 제시한 방법론의 검증을 위해 총 8개 지점을 조사하였으며, 그 결과 기존 문헌의 SP 조사결과와 같이 21%${\sim}$87%의 높은 우회율이 아닌, 평균 약 7%의 우회율을 보여 상당한 차이가 있는 것으로 밝혀졌다. 이러한 연구결과로 볼 때 향후 교통정보제공시 이를 충분히 반영한 정보제공전략이 검토/적용되어야 할 것이다.
VMS based dispersion of traffic flows enables to decrease delay and congestion. Such being the case, there has been growing interests in VMS operation strategy. The strategy is based on driver's behavior or diversion rate. However, it was not easy to obtain each in practice. The diversion rate, thus...
VMS based dispersion of traffic flows enables to decrease delay and congestion. Such being the case, there has been growing interests in VMS operation strategy. The strategy is based on driver's behavior or diversion rate. However, it was not easy to obtain each in practice. The diversion rate, thus far, was investigated by stated preference analysis or simulators. As an alternative, in this paper, a new method to obtain diversion flow rate was suggested using the toll collection system and freeway traffic management system data. A large gap of diversion rate between stated preference analysis and field survey was observed. Out of surveyed 8 tollgate data, the diversion rate was about 7% and was quite lower compared with that of 21%${\sim}$87% from stated preference analysis or simulators. With this at hand, a more careful information provision strategy should be devised and employed to correctly account this kind of differences.
VMS based dispersion of traffic flows enables to decrease delay and congestion. Such being the case, there has been growing interests in VMS operation strategy. The strategy is based on driver's behavior or diversion rate. However, it was not easy to obtain each in practice. The diversion rate, thus far, was investigated by stated preference analysis or simulators. As an alternative, in this paper, a new method to obtain diversion flow rate was suggested using the toll collection system and freeway traffic management system data. A large gap of diversion rate between stated preference analysis and field survey was observed. Out of surveyed 8 tollgate data, the diversion rate was about 7% and was quite lower compared with that of 21%${\sim}$87% from stated preference analysis or simulators. With this at hand, a more careful information provision strategy should be devised and employed to correctly account this kind of differences.
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문제 정의
따라서 본 연구는 기존의 간접적으로 우회율을 조사하는 방법의 문제점을 살펴보고, 보다 간단하게 우회율을 추정하는 방법을 제시하며, 아울러 실제로 조사된 우회율과 간접적으로 조사된 우회율 값을 비교하는 것이 목적이다.
따라서 본 연구에서는 보다 정확하고 간단하게 우회율을 추정하기 위해서, 영업소 출구차량 우회율조사를 통한 고속도로 본선 우회교통량 추정방법론을 제시하고자 한다.
본 연구는 VMS를 이용한 교통정보 제공을 통해 교통류 분산효과 등을 꾀하는 VMS 운영전략을 수립하는데 꼭 필요한, 우회율을 조사하기 위한 실제적인 방법론을 정립하였다.
본 연구에서는 우회와 관련된 기존의 수많은 연구에서 실제 우회교통량을 조사하는 방법을 찾지 못해 SP 및 시뮬레이터 조사를 통해 우회율을 추정한 것에 대한 대안으로, 우회교통량을 추정하는 방법론을 제시하고자 한다.
제안 방법
고속도로 본선 우회율을 추정하기 위해 먼저 영업소 출구차량 우회 설문조사를 실시하였다. 조사일의 경우, 우회가 가장 많이 일어날 것으로 판단되는 2005년 추석연휴를 선택하였으며, 귀향일(D-1)인 9월 17일과 귀경일(D+1)인 9월 19일, 이틀에 걸쳐 조사를 실시하였다.
그 결과, 귀향일에는 국도1호선 및 국도 23호선과 연결되는 천안논산선 남천안IC, 국도39선과 연결되는 서해안선 비봉IC, 영동선과 중부선을 우회할 수 있는 영동선 양지IC, 자동차전용도로인 국도42호선과 연결되는 영동선 이천IC 등이 조사지점으로 선정되었다. 귀경일에는 국도1호선과 연결되는 경부선 천안IC, 국도39호선과 연결되는 서해안선 발안IC, 중부선에서 영동선으로 우회할 수 있는 일죽IC, 그리고 국도42호선과 연결되는 문막IC에서 조사를 실시하였다.
데이터 수집을 위해 영업소 출구측에서 통행요금을 내기 위해 대기하는 차량의 운전자에게 출발지와 목적지, 그리고 우회여부를 질문하였다. 조사는 9시에서 16시까지 수행되었으며, 지점당 2명의 조사인원을 배치하여 전체 tollbooth중에서 2개 tollbooth를 통과하는 차량의 우회율을 전수 조사하였고, 이를 영업소 전체 출구 차량 우회율로 환산하였다.
둘째, 산출된 출구차량 영업소 우회율과 상/하행으로 구분된 고속도로 본선 교통량을 이용하여 실제 고속도로 본선의 우회율 추정.
먼저 영업소 출구측에서, 영업소를 빠져나가는 차량들을 대상으로 우회여부, 출발지와 목적지를 물어본다. 운전자에게 출발지와 목적지를 질문한 이유는 두 가지로, 첫 번째는 설문자의 통행방향(기/종점)을 구분하고, 두 번째는 목적지를 확인하여 실제 우회가 맞는지를 확인하기 위해서이며, 이를 통해 보다 정확한 우회교통량을 산출할 수 있다.
본 연구에서 제시한 고속도로 본선의 우회율을 추정하는 방법은 영업소 출구차량 우회조사를 통해 출구차량의 우회율을 조사한 뒤, 고속도로 본선의 FTMS 자료를 이용하여 우회율을 추정하는 방법이다.
을 기반으로 하나, 실제적으로 우회율을 조사하는 것은 많은 시간과 노력이 필요하다. 이 때문에 많은 연구에서 빠른 시간에 간단히 우회율을 조사하기 위해 SP 혹은 컴퓨터를 이용한 조사를 실시하였다. 그러나, 과연 간접적인 방법을 통해 조사된 우회율이 실제적인 우회율과 같은지, 만약 다르다면 보다 쉽게 우회율을 추정하는 방법은 없는지에 대한 관심 및 연구가 부족한 실정이다.
이제 에서 산출된 영업소에서의 우회추정 교통량을 고속도로 본선 우회율로 바꾸기 위해 고속도로 본선 영업소 상류부 검지기자료(FTMS)으로 나누어주며, 이를 통해 와 같이 최종적으로 고속도로 본선 우회율을 구할 수 있다.
데이터 수집을 위해 영업소 출구측에서 통행요금을 내기 위해 대기하는 차량의 운전자에게 출발지와 목적지, 그리고 우회여부를 질문하였다. 조사는 9시에서 16시까지 수행되었으며, 지점당 2명의 조사인원을 배치하여 전체 tollbooth중에서 2개 tollbooth를 통과하는 차량의 우회율을 전수 조사하였고, 이를 영업소 전체 출구 차량 우회율로 환산하였다.
첫째, 고속도로 영업소의 출구차량 설문조사를 통한 출구차량 영업소 우회율 산출.
대상 데이터
구체적으로 조사지점은 고속도로의 혼잡이 많이 발생하고, 우회도로의 여건이 좋거나, 우회도로가 잘 알려져 있는 등 우회가 많이 발생되리라고 판단되는 지점으로 귀향일(D-1), 귀경일(D+1) 각 4곳을 선정하였다.
고속도로 본선 우회율을 추정하기 위해 먼저 영업소 출구차량 우회 설문조사를 실시하였다. 조사일의 경우, 우회가 가장 많이 일어날 것으로 판단되는 2005년 추석연휴를 선택하였으며, 귀향일(D-1)인 9월 17일과 귀경일(D+1)인 9월 19일, 이틀에 걸쳐 조사를 실시하였다.
데이터처리
최종적으로 본 연구에서 제안된 기법으로 추정된 우회율과 기존 문헌 결과를 비교 분석하였다.
성능/효과
D-1일을 분석한 결과, 평균적으로 서해안선 비봉IC의 본선 우회율은 2.0%, 천안논산선 남천안IC는 11.7%, 영동선 이천IC는 3.9%, 영동선 양지IC는 9.3%로 나타났다.
귀향일(D-1)인 17일의 시간대별 본선 우회율 현황을 분석한 결과, 영업소별로 차이가 있으나 와 같이 전반적으로 혼잡이 발생하였던 오전의 우회율은 높았으나 시간이 지나 혼잡이 풀리면서 우회율도 낮아지는 추세를 보였다.
그 결과, 귀향일에는 국도1호선 및 국도 23호선과 연결되는 천안논산선 남천안IC, 국도39선과 연결되는 서해안선 비봉IC, 영동선과 중부선을 우회할 수 있는 영동선 양지IC, 자동차전용도로인 국도42호선과 연결되는 영동선 이천IC 등이 조사지점으로 선정되었다. 귀경일에는 국도1호선과 연결되는 경부선 천안IC, 국도39호선과 연결되는 서해안선 발안IC, 중부선에서 영동선으로 우회할 수 있는 일죽IC, 그리고 국도42호선과 연결되는 문막IC에서 조사를 실시하였다.
그 다음은 경부선 천안IC로 총 1,574대가 우회한 것으로 추정되었으며, 영업소 출구차량 우회율은 약 75%로 나타났다.
또한 파리 수도권(Ile-de-France) 도로망을 대상으로 VMS에 관한 연구를 수행한 Bernard(1998)의 논문에서도 혼잡정보를 제공한 결과, 2～6%의 교통량이 우회한 것으로 나타났다. 모두를 고려하여도 이처럼 6%이하의 실제 조사된 우회율은 SP조사 및 시뮬레이터를 활용한 21%～87%의 우회율과는 큰 차이를 보이고 있다.
영업소 출구차량 우회율조사에 따른 고속도로 본선 우회율의 추정결과 D-1일(17일)은 6.7%, D+1일(19일)은 7.2%로 나타났으며, 전체적으로 대략 7%의 교통량이 고속도로에서 우회한 것으로 조사되었다.
이는 기존의 SP 및 시뮬레이터를 이용하여 조사된 높은 우회율이 과연 정확한 값인지에 대한 의문으로 시작되었으며, 분석결과 평균적으로 대략 7%의 교통량이 우회하는 것으로 나타났다. 영업소별로는 영동선 문막IC의 우회율이 13.
전체적으로는 귀향일(D-1)보다 귀경일(D+1)의 경우, 목적지가 서울 및 수도권으로 집중되어 있고 귀경일이 하루로 짧아, 혼잡이 더 많이 발생하여 영업소 출구차량우회율 및 우회교통량이 많은 것으로 나타났다.
조사일별로는 귀향일인 17일은, 경부선 남천안IC의 영업소 출구차량 우회율이 74%로 가장 높게 나타났으며, 귀경일인 19일의 경우 영동선 문막IC와 경부선 천안IC가 각각 79%, 75%로 높은 영업소 출구차량 우회율을 보였다.
그러나, SP 및 시뮬레이터를 이용한 기존의 조사결과와 같이 21%～87%의 높은 우회율을 보이지는 않았다. 특히 본 연구에서 조사된 우회율은 추석과 같이 극심하게 혼잡한 상황에서의 우회율로, 실제 평일 및 주말의 우회율은 이보다 더 낮을 것으로 판단되며, 이는 SP 및 시뮬레이터를 이용한 조사에 한계가 있음을 말해주고 있다.
후속연구
따라서, 향후 부득이하게 SP조사 및 시뮬레이터를 이용하여 우회율을 파악할 경우, 영업소 출구차량 우회율 조사를 함께 실시하여 오차를 보정하는 것이 필요하다.
또한 보다 넓은 지역에서 보다 많은 이용자들을 대상으로 한 조사를 실시하여 일반적으로 쓰일 수 있는 우회율을 도출하려는 노력이 필요할 것으로 보이며, 이를 보다 세부적으로 분석하여 우회에 영향을 미치는 개별 요소를 분석할 필요가 있을 것이다.
또한 본 연구는 VMS를 이용한 우회전략 수립의 기초연구로써, 본 연구의 결과물인 추정된 우회율과 우회에 영향을 미치는 다양한 요인, 즉, 도로의 소통상황, 우회도로의 소통상황, 목적지까지의 거리, 운전자의 피로도, 우회도로의 친숙도, 시간대별 지체수준, 등과의 관계를 밝히는 연구가 추가적으로 필요할 것이다.
본 연구에서는 SP 및 시뮬레이터를 이용한 우회율과 실제 우회율의 차이를 파악하였으므로, 향후 이를 결합하여 우회율을 추정할 수 있는 방법론에 대한 연구가 필요하다.
특히 세부적으로 우회율을 분석한 결과, 시간대별로 우회율이 차이가 있었음을 고려할 때, 교통량과 우회율과의 관계, 그리고 우회가 일어난 이후의 통행속도 변화에 대한 연구가 필요할 것으로 보인다.
한편 본 연구는 고속도로에서 우회도로로 우회하는 차량에 국한된 연구로, 향후 우회도로에서 고속도로 혹은 다른 우회도로로 우회하는 차량에 대한 실제적인 우회율을 추가로 조사하는 것이 필요할 것으로 보인다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
VMS는 어떤 효과를 가지는가?
교통정보를 제공할 수 있는 여러 가지 제공매체 중에서 VMS는 경로변경이 가능한 주요 지점에 설치되어 운전자의 의사결정을 도울 수 있으며, 교통 흐름을 제어하는 효과를 가지고 있다(Khattak, 1993; Wardman, 1997; Karran, 1999; 강정규 1999; 김혜란, 2004).
SP조사의 장점은 무엇인가?
그러나, 이러한 방법들은 현실을 묘사할 수 있다는 장점이 있는 반면, 현실적인 반응 및 결과가 아니라는 단점이 있다. SP조사의 경우 연구자가 실험상황을 통제할 수 있고, 분석 자료간의 독립성을 유지할 수 있는 등의 장점이 있으나, 가상적인 상황에서 표현된 선호가 과연 실제 행동으로 이어지는가에 대한 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 인터넷 기반의 경로 선택 시뮬레이터가 활용되기 시작했으며, 이를 통해 운전자들이 실제 운전하는 것과 유사한 환경을 구현하여 좀 더 현실감 있는 반응을 조사할 수 있게 되었다.
SP조사는 가상적인 상황에서 표현된 선호가 과연 실제 행동으로 이어지는가에 대한 문제점을 가지는데, 이를 해결하기 위해 무엇이 활용되었는가?
SP조사의 경우 연구자가 실험상황을 통제할 수 있고, 분석 자료간의 독립성을 유지할 수 있는 등의 장점이 있으나, 가상적인 상황에서 표현된 선호가 과연 실제 행동으로 이어지는가에 대한 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 인터넷 기반의 경로 선택 시뮬레이터가 활용되기 시작했으며, 이를 통해 운전자들이 실제 운전하는 것과 유사한 환경을 구현하여 좀 더 현실감 있는 반응을 조사할 수 있게 되었다. 그러나, 간접조사를 통해 얻어진 운전자의 반응 및 우회율이 실제 현장에서도 동일한가에 대한 의문은 아직도 남아있다.
참고문헌 (25)
강정규.정철훈(1999), 도시고속도로 교통류 관리를 위한 가변전광판 정보 제공 방안 평가, 대한교통학회지, 제17권 제1호, 대한교통학회, pp.91-102
권 혁.이승재.신성휘(2004), 베이지안 게임이론에 근거한 전략적 VMS 제공에 관한 연구, 대한교통학회지, 제22권 제7호, 대한교통학회, pp.71-78
최병국.김갑수.석종수(2004), 인터넷 기반의 경로선택 시뮬레이터를 이용한 운전자 행태분석, 대한토목학회 논문집, 제24권 1D호, 대한토목학회
최윤혁.최기주.오승훈(2007), 운전자 경로전환 의사결정에 작용하는 정보이용매체에 관한 연구, 대한토목학회 논문집, Vol.27 No.6D, 대한토목학회, pp.705-712
Chanyoung Lee, Keechoo Choi, Soobeom Lee(2004), Evaluation of Driver's Responses to ATIS: A Practical VMS based Analysis. KSCE Journal of Civil Engineering, Vol.8 No.2
Bernard-Gely(1998). A., Building on a data foundation, Traffic Technology International
Khattak, A. J., Koppelman, F. S., Schpfer, J. L.(1993), Stated preferences for investigating commuter's diversion propensity, Transportation Research A, Vol.20
Kraan Mariette, Zijpp Nanne van der, Tutert Bas Vonk, Tanja Megen Dorry van(1999), Evaluating Networkwide Effects of Variable Message Sign in the Netherlands, Transpor- tation Research Record 1689
M. Wardman, P. W. Bonsall and J. D. Shires (1997), Driver response to Variable Message Sign; a stated preference investigation, Transportation Research C, Vol.5
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