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문제 정의
- 따라서 본 연구는 고속도로에서 발생한 교통사고 정보와 차량검지체계(VDS: vehicle detection system)를 통한 교통류 자료를 활용하여, 고속도로에서 발생한 교통사고로 인한 혼잡을 추정하고자 하였다. 본 연구에서 제시된 고속도로 교통사고로 인한 비 반복적 혼잡은 교통관련 기본 지표로 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 나아가 다양한 원인(기상악화, 도로공사 등)에 의한 비 반복적 발생 혼잡의 계량화를 통해 전체 비 반복적 발생 혼잡의 추정에 대한 기반을 제공할 것으로 기대된다.
- 본 연구는 고속도로에서 발생된 교통사고로 인한 비 반복적 발생 혼잡을 추정하기 위한 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 도로 구간별, 요일별, 5분 단위 시간대별 연평균 속도와 교통사고로 인해 낮아진 속도와의 차이를 활용하는 비교적 간단한 방식이다.
제안 방법
- 마지막으로 본 연구에서는 혼잡영역의 설정을 위하여 경험적인 방법(empirical method)을 통하여 교통사고로 인해 낮아진 속도와 교통의 동적특성을 구분하려 하였다(판별식에서의 α값을 설정). 또한, 계산의 효율을 높이기 위하여 사고로 인한 여파에 대한 시공간적 경계조건(boundary condition)을 설정하였으며, 이 경계조건의 설정은 기존 연구사례와 분석자의 주관적 판단에 의하여 이루어졌다. 이러한 점이 본 연구의 단점으로 판단되며, 향후 이 부분에 대한보다 객관적인 설정을 위한 연구가 요구된다.
- 또한, 본 연구에서는 전국 고속도로에서 발생한 교통사고로 인한 비 반복적 발생 혼잡의 추정을 위해 비교적 대용량의 교통류 자료를 활용하였다. 비록 전산장비의 발전과 대용량 자료의 처리에 필요한 DBMS가 발전하고 있지만, 이러한 대용량 자료를 활용하여 정기적으로 혼잡을 추정하기 위해서는 관련 자료의 수집 및 계산에 많은 부하가 발생할 수 있다.
- 마지막으로 본 연구에서는 혼잡영역의 설정을 위하여 경험적인 방법(empirical method)을 통하여 교통사고로 인해 낮아진 속도와 교통의 동적특성을 구분하려 하였다(판별식에서의 α값을 설정).
- 본 연구에서는 사고로 인한 시간적 영향권 설정을 위하여 교통사고 처리시간의 평균값을 고려하였다. 2008년 고속도로 발생 교통사고의 평균 처리시간은 45분으로 나타났으며, 본 연구에서는 이 시간의 4배인 3시간을 고려하였다.
- 또한, 본 연구는 2008년을 시간적 범위로 제한하였으며, 내용적으로는 다양한 비 반복적 발생 혼잡의 요소 중 교통사고로 인한 비 반복적 발생 혼잡을 추정하는 것으로 제한하였다. 비록 비 반복적 발생 혼잡의 요소는 교통사고 외에도 기상악화, 도로 공사, 차량의 고장 등을 포함하지만, 교통사고로 인한 비 반복적 발생 혼잡의 여파는 가장 클 것으로 판단되며, 교통사고로 인한 비 반복적 발생 혼잡의 추정 방법은 기타 비 반복적 발생 사건으로 인한 혼잡의 추정 방법의 기반이 될 것으로 판단하여 우선 교통사고로 인한 비 반복적 발생 혼잡을 추정하였다.
- 이 값의 설정은 약 50여개의 사고 자료를 발생 지역 및 발생 시간에 관계없이 무작위로 선정한 후, α값을 0.00부터 0.05씩 증가시키며, 이로 인해 선택된 혼잡영역(의 음영 부분)을 관찰하였다.
- 그러나 교통사고 자료에서 교통사고 발생 지점은 고속도로의 이정에 의해 관리되며, ITS 표준 노드ㆍ링크 기반 고속도로 구간은 전자지도 체계로 운영되어 교통사고 발생 지점에 대한 관련 고속도로 구간의 매치는 GIS(Geographic Information System)의 선형 참조(linear referencing) 기법을 활용하였다. 이후 참조된 구간 및 상류부 구간에 대한 교통류 자료는 교통사고 발생 시간을 기반으로 참조ㆍ활용하였다. 이러한 작업은 1억 건 이상의 대용량 자료를 검색하여 진행되기 때문에 자료의 검색 및 처리시간에 대한 부하가 발생할 수 있다.
- 전술한 바와 같이, 본 연구에서는 고속도로 전 구간에 대하여 1년간 수집된 통행 속도 및 통행량 자료를 활용한다. 따라서 특정 고속도로의 구간 j에 대하여 특정 요일의 시간대 tm에 대한 1년간 통행 속도 자료는 총 52개가 수집 가능하다.
- 본 연구는 고속도로에서 발생된 교통사고로 인한 비 반복적 발생 혼잡을 추정하기 위한 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 도로 구간별, 요일별, 5분 단위 시간대별 연평균 속도와 교통사고로 인해 낮아진 속도와의 차이를 활용하는 비교적 간단한 방식이다. 또한, 이 방법은 기존에 제시된 충격파 이론 및 결정적 대기행렬 이론에서 요구하는 구체적인 교통사고 정보(즉, 사고로 인한 차로 차단 정보, 사고 발생 상류부 도로의 용량 등)가 없을지라도, 이로 인한 혼잡의 시ㆍ공간적 여파 추정이 가능하다.
대상 데이터
- 그러나 몇몇 자료들은 입력과정 시 오류로 인해 완전한 형식을 갖추지 못했기 때문에 연구에 제외되었다. 결과적으로 4건의 사고 자료를 제외한 총 2,445건의 교통사고 자료가 분석에 적용되었다.
- 전술한 바와 같이, 본 연구에서는 고속도로 전 구간에 대하여 1년간 수집된 통행 속도 및 통행량 자료를 활용한다. 따라서 특정 고속도로의 구간 j에 대하여 특정 요일의 시간대 tm에 대한 1년간 통행 속도 자료는 총 52개가 수집 가능하다. 만일 n번째 관측치에 대한 속도를 sjn(tm)라 할 경우, 이 속도에 대한 분포 Ωjm는 속도의 평균 #(tm)과 표준편차 #를 이용하여 다음과 같이 표현할 수 있다.
- 또한, 공간적 영향권은 사고 발생 지점으로부터 상류부 33km 지점까지로 설정하였다. 이 값의 설정을 위하여 캘리포니아에서 수행된 연구 사례(Chung, 2008)를 참조하였으며, 이 연구에서 사고 발생으로 인한 혼잡 여파는 최대 32.9km(20.44mile)까지 미치는 것으로 나타났다. 또한, 개정된 도로용량편람에 의하면 설계속도 120km/h의 고속도로의 경우 차로별 용량은 약 2,300대/시(건설교통부, 2001)이고, 고속도로에서 차로별 최대 밀도는 약 131대/km(211대/mile)이며, 용량시 밀도는 28대/km/차로이기 때문에, 교통량-밀도 관계식을 triangular 모형으로 가정할 경우 충격파가 성장할 수 있는 최대 속도는 약 22km/h이다2).
- 첫째, 통행량과 속도와 같은 교통류 관련 자료이며, 이들 자료는 국토해양부 교통정보센터에 수집되는 VDS 기반 자료를 활용하였다. 이 자료는 ITS 표준 노드ㆍ링크 기반으로 수집되어 5분단위로 관리되며, 2008년 말 본선에 대한 링크의 총 수는 2,064개, 평균 거리는 약 3.4km로 나타났다. 따라서 5분단위로 관리되는 교통류 자료가 100% 수집되었을 경우, 약 2억 1천만 여건의 교통류 자료가 수집된다.
- 본 연구는 2가지 자료가 활용된다. 첫째, 통행량과 속도와 같은 교통류 관련 자료이며, 이들 자료는 국토해양부 교통정보센터에 수집되는 VDS 기반 자료를 활용하였다. 이 자료는 ITS 표준 노드ㆍ링크 기반으로 수집되어 5분단위로 관리되며, 2008년 말 본선에 대한 링크의 총 수는 2,064개, 평균 거리는 약 3.
이론/모형
- 즉, 교통사고 발생 시점과 지점에 관련된 교통류 자료의 분석이 병행되어야 한다. 그러나 교통사고 자료에서 교통사고 발생 지점은 고속도로의 이정에 의해 관리되며, ITS 표준 노드ㆍ링크 기반 고속도로 구간은 전자지도 체계로 운영되어 교통사고 발생 지점에 대한 관련 고속도로 구간의 매치는 GIS(Geographic Information System)의 선형 참조(linear referencing) 기법을 활용하였다. 이후 참조된 구간 및 상류부 구간에 대한 교통류 자료는 교통사고 발생 시간을 기반으로 참조ㆍ활용하였다.
- 이러한 작업은 1억 건 이상의 대용량 자료를 검색하여 진행되기 때문에 자료의 검색 및 처리시간에 대한 부하가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 이와 같이 대용량 자료의 처리를 위해 데이터 베이스 관리 시스템(Database Management System: DBMS)을 활용하였다.
성능/효과
- 그러나 VDS기반 교통류 자료는 VDS 관련 통신및 자체 장비의 정검으로 인한 일시적 운영 정지 등의 원인으로 인하여 결측치(missing data)가 존재한다. 결과적으로 본 연구에 활용된 교통류 자료는 수집 가능한 자료의 67%에 해당하는 약 1억 4천만 건만이 포함되었다. <표 1>은 수집된 교통류 자료의 형식을 나타낸다.
- 또한, 상류부의 통행량은 용량보다 낮은 수준으로 통행되는 것이 일반적이다. 따라서 분석에 사용될 33km는 최대 가능 충격파 속도의 1/2 수준인 시간당 11km 수준을 나타내는 것이기 때문에 타당하게 설정된 것으로 판단된다.
- 비록 총 2,445건의 교통사고 자료에 대하여 혼잡을 추정하였으나, 이중 2,227건의 교통사고 자료에 대하여 혼잡이 성공적으로 추정되었다. 분석 결과 2008년 고속도로에서 발생한 2,227건의 교통사고에 대한 총 혼잡은 1,768,634.51대-시로 나타났으며, 교통사고별 최소 혼잡은 0대-시, 최대 혼잡은 75,811.22대-시, 혼잡의 중앙값은 79.45대-시, 교통사고 1건당 평균 혼잡은 794.18대-시, 혼잡의 표준편차는 333.18대-시로 나타났다.
- 비록 총 2,445건의 교통사고 자료에 대하여 혼잡을 추정하였으나, 이중 2,227건의 교통사고 자료에 대하여 혼잡이 성공적으로 추정되었다. 분석 결과 2008년 고속도로에서 발생한 2,227건의 교통사고에 대한 총 혼잡은 1,768,634.
- <표 4>는 고속도로별 교통사고로 인한 비 반복적 발생 혼잡에 대한 기술통계량을 나타낸 것이다. 이 표에 나타난 것처럼, 비록 제2중부 고속도로에서 발생된 사고는 9건에 불과하지만, 사고 1건당 평균 혼잡이 3,362.15대-시로 다른 고속도로 대비 가장 높게 나타났다. 반면, 무안-광주간 고속도로는 사고 1건당 평균 혼잡은 0.
- 즉, 각기 다른 α값을 적용하여 선정된 의 음영지역 및 그 외 지역의 실제 속도와 평균 속도와의 차이를 분석한 결과 α값이 0.25일 경우의 음영지역을 가장 잘 구분하는 것으로 나타났다.
후속연구
- 이러한 결과는 도로별 교통량 수준과 도로별 및 지역별 사고 발생시 대처에 의한 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서 제시된 결과는 각 고속도로별 사고로 인한 혼잡을 제시하였기 때문에 각 고속도로별 사고로 인한 혼잡관리 프로그램의 투자 우선순위 설정 등에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
- 비록 전산장비의 발전과 대용량 자료의 처리에 필요한 DBMS가 발전하고 있지만, 이러한 대용량 자료를 활용하여 정기적으로 혼잡을 추정하기 위해서는 관련 자료의 수집 및 계산에 많은 부하가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구의 결과를 보다 세밀하게 분석하여 개별 교통사고에 대한 비 반복적 발생 혼잡의 원단위 산출에 대한 연구가 진행되어야 할 것으로 판단된다. 즉, 교통사고의 특성과 발생 시ㆍ공간적 특성에 기반하여 비 반복적 발생 혼잡의 원단위 산출은 향후 수집된 교통사고 자료만을 활용하여 대한 비 반복적 발생 혼잡의 유추를 가능하게 할 것이다.
- 현재 미국 및 캐나다 등지에서는 반복적으로 발생하는 혼잡 뿐 아니라 비 반복적으로 발생하는 혼잡도 추정하여 각종 교통관련 계획에 활용하고 있다. 따라서 우리나라도 제안된 추정방법을 활용하여 비 반복적으로 발생하는 혼잡에 대한 비용을 추정하고 교통관련 계획에 활용해야 할 것으로 기대한다.
- 제안된 방법을 활용하면 교통사고로 인한 교통 혼잡의 계량화가 가능하기 때문에, 교통사고로 인한 지체량과 같은 지표는 향후 교통안전 프로그램의 수행 효과분석에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 각 도로별 사고에 따른 평균 지체량의 구축이 가능하기 때문에 도로별 교통사고 대응 전략의 수립을 위한 기반 정보로 활용될 것으로 판단된다. 비록 본 연구에서는 비 반복적으로 발생하는 사건 중 교통사고로 인한 혼잡을 추정하였지만, 제안된 방법을 적용하여 기상악화 및 공사로 인한 비 반복적 발생 혼잡의 연구가 진행되어야 할 것으로 판단된다.
- 본 연구는 VDS 자료를 기반으로 수행되기 때문에, 공간적 범위는 VDS 자료의 활용이 가능한 고속도로로 제한하였다. 또한, 본 연구는 2008년을 시간적 범위로 제한하였으며, 내용적으로는 다양한 비 반복적 발생 혼잡의 요소 중 교통사고로 인한 비 반복적 발생 혼잡을 추정하는 것으로 제한하였다. 비록 비 반복적 발생 혼잡의 요소는 교통사고 외에도 기상악화, 도로 공사, 차량의 고장 등을 포함하지만, 교통사고로 인한 비 반복적 발생 혼잡의 여파는 가장 클 것으로 판단되며, 교통사고로 인한 비 반복적 발생 혼잡의 추정 방법은 기타 비 반복적 발생 사건으로 인한 혼잡의 추정 방법의 기반이 될 것으로 판단하여 우선 교통사고로 인한 비 반복적 발생 혼잡을 추정하였다.
- 본 연구는 VDS 자료를 기반으로 수행되기 때문에, 공간적 범위는 VDS 자료의 활용이 가능한 고속도로로 제한하였다. 또한, 본 연구는 2008년을 시간적 범위로 제한하였으며, 내용적으로는 다양한 비 반복적 발생 혼잡의 요소 중 교통사고로 인한 비 반복적 발생 혼잡을 추정하는 것으로 제한하였다.
- 따라서 본 연구는 고속도로에서 발생한 교통사고 정보와 차량검지체계(VDS: vehicle detection system)를 통한 교통류 자료를 활용하여, 고속도로에서 발생한 교통사고로 인한 혼잡을 추정하고자 하였다. 본 연구에서 제시된 고속도로 교통사고로 인한 비 반복적 혼잡은 교통관련 기본 지표로 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 나아가 다양한 원인(기상악화, 도로공사 등)에 의한 비 반복적 발생 혼잡의 계량화를 통해 전체 비 반복적 발생 혼잡의 추정에 대한 기반을 제공할 것으로 기대된다.
- 또한, 각 도로별 사고에 따른 평균 지체량의 구축이 가능하기 때문에 도로별 교통사고 대응 전략의 수립을 위한 기반 정보로 활용될 것으로 판단된다. 비록 본 연구에서는 비 반복적으로 발생하는 사건 중 교통사고로 인한 혼잡을 추정하였지만, 제안된 방법을 적용하여 기상악화 및 공사로 인한 비 반복적 발생 혼잡의 연구가 진행되어야 할 것으로 판단된다. 현재 미국 및 캐나다 등지에서는 반복적으로 발생하는 혼잡 뿐 아니라 비 반복적으로 발생하는 혼잡도 추정하여 각종 교통관련 계획에 활용하고 있다.
- 또한, 계산의 효율을 높이기 위하여 사고로 인한 여파에 대한 시공간적 경계조건(boundary condition)을 설정하였으며, 이 경계조건의 설정은 기존 연구사례와 분석자의 주관적 판단에 의하여 이루어졌다. 이러한 점이 본 연구의 단점으로 판단되며, 향후 이 부분에 대한보다 객관적인 설정을 위한 연구가 요구된다.
- 제안된 방법을 활용하면 교통사고로 인한 교통 혼잡의 계량화가 가능하기 때문에, 교통사고로 인한 지체량과 같은 지표는 향후 교통안전 프로그램의 수행 효과분석에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 각 도로별 사고에 따른 평균 지체량의 구축이 가능하기 때문에 도로별 교통사고 대응 전략의 수립을 위한 기반 정보로 활용될 것으로 판단된다.
- 따라서 본 연구의 결과를 보다 세밀하게 분석하여 개별 교통사고에 대한 비 반복적 발생 혼잡의 원단위 산출에 대한 연구가 진행되어야 할 것으로 판단된다. 즉, 교통사고의 특성과 발생 시ㆍ공간적 특성에 기반하여 비 반복적 발생 혼잡의 원단위 산출은 향후 수집된 교통사고 자료만을 활용하여 대한 비 반복적 발생 혼잡의 유추를 가능하게 할 것이다.
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