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문제 정의
- 고속축중기는 포장 표층에 매설된 센서의 반응을 통해 고속주행 중인 차량의 축중량을 실시간으로 계측하며 정지 상태 중량 측정값과의 계측오차가 필연적으로 발생한다. 따라서 중량 데이터의 통계 결과가 유의성을 갖기 위해서는 고속축중기의 중량검측 정확도 평가가 선행되어야 하기 때문에 본 연구에서는 해외의 고속축중기 성능 등급 기준을 적용하여 운영 중인 고속축중기의 중량 검측 정확도를 평가하였다. 그 결과, 두 지역의 고속축중기 모두 최상위 등급의 정확도를 확보한 것으로 평가되어 중량 데이터의 통계적 활용 목적은 물론 직접적인 과적단속이 가능한 등급으로 분류되었다.
- 본 연구에서는 기존 과적단속 방법의 문제점을 보완하고 단속효율성을 향상시킬 수 있는 과적단속시스템을 간략히 소개하였다. 고속축중기는 주행 중인 차량의 축중량을 실시간으로 계산하여 제공해야 하기 때문에 중량데이터의 정확도 및 신뢰도가 중요하며, COST 323과 ASTM의 등급평가 결과를 바탕으로 고속축중기의 성능을 검증하였다.
- 본 연구의 목표는 김천 및 선산 지역에 설치된 고속도로 무인과적단속시스템의 가동 전ㆍ후의 4종 이상 화물교통량 중량 분포 통계비교를 바탕으로, 고속축중기를 이용한 고속도로 본선 과적단속의 과적 억제효과를 분석하는데 있다. 고속축중기는 포장 표층에 매설된 센서의 반응을 통해 고속주행 중인 차량의 축중량을 실시간으로 계측하며 정지 상태 중량 측정값과의 계측오차가 필연적으로 발생한다.
제안 방법
- 3. 두 지역의 단속 후 2개월의 화물교통량을 단속 전 데이터와 비교하여 고속축중기를 이용한 과적단속의 과적억제효과를 분석하였다. 그 결과, 전체 화물교통량 대비 고발 기준값 이상으로 주행한 교통량은 단속 전에 비해 27% 감소하였고, 운행제한 기준의 120%를 초과한 교통량은 42% 감소하였다.
- 3.1.1절을 바탕으로 본 연구에서는 국토해양부 통합 12종 차종분류 상 7종과 12종에 해당하는 화물차량의 과적비율이 높은 것으로 판단하였으며, 두 차종에 대하여 운행제한 기준을 초과한 차량을 대상으로 총중량과 축중량의 세부 분포를 집계하였다.
- COST 323 등급판정은 앞서 언급한 바와 같이 시험 조건에 따라 신뢰수준이 구분되며 본 연구에서 수행한 시험방법과 가장 유사한 시험조건의 신뢰도를 적용하여 Table 9와 같이 WIM 등급을 판정하였다.
- 본 연구에서는 기존 과적단속 방법의 문제점을 보완하고 단속효율성을 향상시킬 수 있는 과적단속시스템을 간략히 소개하였다. 고속축중기는 주행 중인 차량의 축중량을 실시간으로 계산하여 제공해야 하기 때문에 중량데이터의 정확도 및 신뢰도가 중요하며, COST 323과 ASTM의 등급평가 결과를 바탕으로 고속축중기의 성능을 검증하였다. 또한 연구목표인 과적단속시스템 운영으로 인한 과적억제 효과를 분석하기 위해 고속축중기가 설치된 고속도로 2개 노선의 단속 전·후 각 2개월의 교통량 및 축중량 데이터를 통계하여 비교하였다.
- 고속축중기의 중량 검측 정확도에 따른 등급을 분류하기 위해 시험차량 3대를 이용하여 법정계량소 및 고속축중기에서의 중량을 검측하였다. 2011년 9~12월 사이 4회의 평가 시험을 실시하였으며, 시험차량의 종류 및 주행횟수에 따라 생성된 데이터 개수는 Table 7과 같다.
- 과적단속시스템의 과적 교통량 억제효과를 분석하기 위하여 단속시점인 2012년 1월 16일을 기점으로 단속 전 2개월 및 단속 후 2개월의 화물교통량을 비교하였다. 두 지역의 고속축중기에서 측정된 전체 화물교통량 중 차량 운행제한 기준인 총중량 40톤 또는 축중량 10톤 이상을 기록한 화물차량의 비율과 중량분포를 바탕으로 분석을 실시하였다.
- 국내의 경우, 고속축중기의 성능을 평가할 수 있는 객관적인 기준이 마련되어 있지 않은 실정이며, 본 연구에서는 유럽연합에서 WIM 등급 기준으로 활용되고 있는 “COST 323 European WIM Specification”과 미국 “ASTM E 1318”을 참조하여 고속축중기의 중량검측 정확도를 평가하였다.
- 단속 시점 후 2개월 동안 4종 이상 화물교통량은 김천 지역 246,061대, 선산 지역 389,894대로 집계되었으며, 두 지역의 차종 구성 비율, 차종별 과적비율 및 중량 분포 등이 유사하게 통계되어 두 지역의 평균값을 바탕으로 단속 전 대비 과적감소율을 분석하였다. 단속 후 차종별 구성률을 단속 전과 비교하여 Table 10에 정리하였으며 전반적인 양상이 단속 전과 유사함을 알 수 있다.
- 과적단속시스템의 과적 교통량 억제효과를 분석하기 위하여 단속시점인 2012년 1월 16일을 기점으로 단속 전 2개월 및 단속 후 2개월의 화물교통량을 비교하였다. 두 지역의 고속축중기에서 측정된 전체 화물교통량 중 차량 운행제한 기준인 총중량 40톤 또는 축중량 10톤 이상을 기록한 화물차량의 비율과 중량분포를 바탕으로 분석을 실시하였다.
- 또한 Fig. 3과 같이 1차로 당 2열의 원더링 센서를 사선으로 설치하여 정확한 차종분류 및 차로이탈 여부를 파악할 수 있도록 구성하였다.
- 또한 연구목표인 과적단속시스템 운영으로 인한 과적억제 효과를 분석하기 위해 고속축중기가 설치된 고속도로 2개 노선의 단속 전·후 각 2개월의 교통량 및 축중량 데이터를 통계하여 비교하였다.
- 또한 이 결과는 Table 5에서 제시하고 있는 ASTM의 Type Ⅲ WIM의 95% 신뢰구간 내 허용오차 기준을 만족시키기 때문에, 본 연구의 목적인 교통하중 데이터 수집 및 활용은 물론 직접적인 과적단속이 가능한 수준의 WIM 시스템으로 분류되었다.
- 본 연구에서는 상기 절차에 따라 김천 및 선산 고속축중기의 COST 323 등급을 분류하였으며 Table 4의 B(10)이상 등급을 확보할 경우 하중데이터의 유효성을 확보한 것으로 간주하였다.
- 시스템 설치 후 약 1년간의 안정화 작업을 거쳐 2012년 1월부터 김천, 선산 지역의 과적단속시스템을 가동하여 과적 이동단속반과 연계한 과적단속에 시범 적용하였다. 무인과적단속시스템은 현재 직접적인 과적단속을 위한 제도적 단속력을 갖추지 못했기 때문에, 이동식 축중기(법정계량기)를 이용하여 2차 검측을 실시하고 있다.
- 중량 측정을 위한 센서는 피에조 퀄츠(Piezo-quarts) 타입 센서를 사용하여 Fig. 2와 같이 신호 파형의 면적을 적분으로 계산하며, 적분면적(중량)의 정확도를 향상시키기 위해 샘플링 간격을 4kHz로 향상시켰다(Kwon et al., 2009).
- 축중량 과적을 모사하기 위하여 5축 카고트럭은 가변 축을 들어 올려 총 4축 상태에서 중량을 측정하였다. 법정계량기에서 측정한 정지하중값을 기준으로 고속축중기에서 측정된 동적하중값의 상대오차를 Eq.
- 콘크리트 분동을 이용하여 시험차량에 하중을 재하하였으며, 법정계량기에서 총중량 및 축별 중량을 측정, 기록한 후 고속축중기 설치 지역을 통과하여 생성된 중량데이터를 비교하였다. 시험 모습을 Fig.
데이터처리
- 그 결과, 두 지역의 고속축중기 모두 최상위 등급의 정확도를 확보한 것으로 평가되어 중량 데이터의 통계적 활용 목적은 물론 직접적인 과적단속이 가능한 등급으로 분류되었다. 정확도 평가 결과를 바탕으로 이동단속반과 연계하여 본선 과적단속을 실시하였으며 단속에 따른 과적 억제효과를 분석하기 위해 단속 시작일 직전 2개월과 단속 직후 2개월의 화물차량 교통량 및 중량 데이터를 통계 분석하여 비교하였다.
성능/효과
- 1. 축중량 데이터의 유효성을 확보하기 위해 2종의 시험 트럭을 이용하여 고속축중기의 등급을 평가한 결과, 김천, 선산 지역의 고속축중기 모두 COST 323의 A(5) 등급 및 ASTM E 1318의 Type Ⅲ 등급을 확보하였으며, 해당 등급은 모두 데이터 통계 목적은 물론 직접적인 과적단속이 가능한 등급으로 판정되었다.
- 4%로 낮아져 실제 교통량은 약 47% 감소하였으며, 축중량 고발 기준값인 11톤 미만의 축중량차량 비율은 단속 후 증가하는 양상을 보였다. 12종 화물차량의 단속 후 축중량 분포는 단속 전에 비해 전반적으로 감소하였으며 단속에 따른 총중량 감소가 축중량 감소에 영향을 미쳤을 것으로 판단된다.
- 2. 단속 전 2개월의 화물교통량 및 축중량 데이터를 바탕으로 단속 전 각 노선의 차종 별 과적 실태를 분석한 결과, 두 노선의 과적비율은 유사하였으며 7종과 12종 화물차량의 과적비율이 타 차종에 비해 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 7종 화물교통량의 약 30%, 12종 화물교통량의 약 17%는 총중량 44톤 이상으로 운행하였으며 특히, 7종 화물교통량의 50%는 고발 기준인 축중량 11톤 이상으로 운행한 것으로 나타났다.
- 4. 4종 이상 전체 화물교통량의 총중량을 누적하여 단속 전·후를 비교한 결과, 전체 총중량 누적값 대비 44~48톤 범위로 운행한 차량들의 총중량 누적값의 비율은 53% 감소하였으며, 48톤 이상의 총중량 누적 값 비율은 단속 전에 비해 약 91%가 감소하였다.
- 단속 전 2개월의 화물교통량 및 축중량 데이터를 바탕으로 단속 전 각 노선의 차종 별 과적 실태를 분석한 결과, 두 노선의 과적비율은 유사하였으며 7종과 12종 화물차량의 과적비율이 타 차종에 비해 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 7종 화물교통량의 약 30%, 12종 화물교통량의 약 17%는 총중량 44톤 이상으로 운행하였으며 특히, 7종 화물교통량의 50%는 고발 기준인 축중량 11톤 이상으로 운행한 것으로 나타났다.
- 7종 화물차량 중 총중량 40톤 이상의 화물차량 비율은 단속 전 74%에서 단속 후 69%로 낮아졌으며, 44톤 이상 차량 비율도 단속 전 약 30%에서 단속 후 약 14%로 낮아졌음을 알 수 있다.
- 두 지역의 노선이 다름에도 불구하고 차량 1대당 평균중량값은 매우 유사하게 나타나 목적지에 따른 적재 중량 특이점은 거의 없는 것으로 판단된다. 7종 화물차량은 두 지역 평균 41.7톤의 총중량으로 주행한 것으로 나타났으며, 12종 화물차량은 두 지역 평균 약 38.7톤의 총중량으로 각 노선을 운행한 것으로 나타났다. 고발 기준인 44톤 이상의 총중량을 기록한 12종 화물차량의 평균 중량은 두 지역 평균 47.
- 7톤의 총중량으로 각 노선을 운행한 것으로 나타났다. 고발 기준인 44톤 이상의 총중량을 기록한 12종 화물차량의 평균 중량은 두 지역 평균 47.5톤으로 나나났으며, 48톤 이상의 총중량을 기록한 차량들의 평균은 53.4톤으로 집계되어 앞서 언급한 바와 같이 12종 화물차량의 총 중량 과적실태가 심각한 것으로 분석되었다.
- 단속 후 운행제한 기준을 초과한 화물교통량의 비율은 20%로 집계되었으며, 고발 기준을 초과한 화물교통량 비율은 8%를 기록하였다. 교통량으로 환산할 경우, 단속 전에 비해 운행제한 기준 초과 차량은 12%, 고발 기준 초과 차량은 27%, 운행제한 기준의 120%를 초과한 차량은 42%의 교통량이 감소한 것으로 나타났다. 특히 총중량 48톤 이상의 교통량은 단속 전 0.
- 따라서 중량 데이터의 통계 결과가 유의성을 갖기 위해서는 고속축중기의 중량검측 정확도 평가가 선행되어야 하기 때문에 본 연구에서는 해외의 고속축중기 성능 등급 기준을 적용하여 운영 중인 고속축중기의 중량 검측 정확도를 평가하였다. 그 결과, 두 지역의 고속축중기 모두 최상위 등급의 정확도를 확보한 것으로 평가되어 중량 데이터의 통계적 활용 목적은 물론 직접적인 과적단속이 가능한 등급으로 분류되었다. 정확도 평가 결과를 바탕으로 이동단속반과 연계하여 본선 과적단속을 실시하였으며 단속에 따른 과적 억제효과를 분석하기 위해 단속 시작일 직전 2개월과 단속 직후 2개월의 화물차량 교통량 및 중량 데이터를 통계 분석하여 비교하였다.
- 두 지역의 단속 후 2개월의 화물교통량을 단속 전 데이터와 비교하여 고속축중기를 이용한 과적단속의 과적억제효과를 분석하였다. 그 결과, 전체 화물교통량 대비 고발 기준값 이상으로 주행한 교통량은 단속 전에 비해 27% 감소하였고, 운행제한 기준의 120%를 초과한 교통량은 42% 감소하였다. 특히 총중량 48톤을 초과한 차량의 비율은 단속 전 대비 91%의 감소율을 보였다.
- 단속 전 12종 화물차량 중 총중량 40톤 이상을 기록한 차량 대수의 비율은 46%였으나 단속 후 35%로 낮아졌으며 특히 총중량 48톤 이상의 차량 비율은 0.7%로 집계되어 단속 전 동일 조건 교통량에 비해 85%가 감소하였다. 40~44톤 범위의 차량 비율은 단속 전과 큰 차이가 없음을 알 수 있으며 이는 총중량 과적 차량 중 일부가 노선을 변경하여 운행하였거나 Table 10의 7종 화물차량과 같이 교통량이 일부 증가한 차종으로 화물이 분산되었을 것으로 추정된다.
- 9는 선산 지역 고속축중기의 데이터이며 전반적으로 유사한 양상의 중량 분포를 보였다. 단속 전 7종 화물교통량의 약 30%는 총중량 고발 기준인 44톤을 초과하여 운행하였으며 약 50%의 차량은 축중량 고발 기준 11톤을 초과하여 운행한 것으로 나타났다. 특히 축중량 12톤을 초과한 차량의 비율도 전체 7종 화물교통량의 20%에 달하는 것으로 나타나 전반적인 과적 양상은 축중량 초과인 것으로 나타났다.
- 13은 7종과 12종 화물차량의 축중량 분포 변화를 나타낸 그래프이다. 단속 전 전체 7종 화물차량의 약 20%에 달했던 12톤 이상의 축중량을 기록한 차량비율이 단속 후 10.4%로 낮아져 실제 교통량은 약 47% 감소하였으며, 축중량 고발 기준값인 11톤 미만의 축중량차량 비율은 단속 후 증가하는 양상을 보였다. 12종 화물차량의 단속 후 축중량 분포는 단속 전에 비해 전반적으로 감소하였으며 단속에 따른 총중량 감소가 축중량 감소에 영향을 미쳤을 것으로 판단된다.
- 다음 Table 11은 단속 전·후 각 2개월 동안 4종 이상 전체 화물교통량, 7종 및 12종 화물차량의 총중량을 누적한 결과이다. 단속 전 전체 화물차량의 총중량 누적값은 15,304,071톤이며 그 중 48톤 이상으로 통행한 차량들의 중량합계는 191,382톤으로 약 1.3%를 보인 반면, 단속 후에는 0.1%의 비율로 감소하여 91%의 감소율을 보였다. 전반적인 양상은 총중량 고발 기준인 44톤을 기준으로, 전체 화물차량 중 44톤을 초과한 화물 차량의 중량합계 비율은 단속 전에 비해 감소하였으며, 44톤 미만의 화물차량 중량합계 비율은 단속 전에 비해 증가한 것을 알 수 있다.
- 11에 비교하였다. 단속 후 운행제한 기준을 초과한 화물교통량의 비율은 20%로 집계되었으며, 고발 기준을 초과한 화물교통량 비율은 8%를 기록하였다. 교통량으로 환산할 경우, 단속 전에 비해 운행제한 기준 초과 차량은 12%, 고발 기준 초과 차량은 27%, 운행제한 기준의 120%를 초과한 차량은 42%의 교통량이 감소한 것으로 나타났다.
- 두 지역의 차종별 과적비율 양상은 매우 유사한 것으로 나타났으며 특히 7종 화물차량의 과적비율이 가장 높게 분석되었다. 두 지역을 운행한 7종 화물차량의 80% 이상이 운행제한 기준을 초과하여 통행하였으며, 고발 기준을 초과한 차량의 비율은 50% 이상으로 집계되었다. 또한 총중량 48톤 또는 축중량 12톤을 초과하여 운행제한 기준의 120%를 초과한 과적차량도 20%에 달해 타 차종에 비해 7종 화물차량의 과적실태가 가장 심각한 것으로 분석되었다.
- 두 지역의 차종 별 구성률은 2축 및 3축 화물차량인 4종과 5종 화물차량이 전체 화물교통량의 50% 이상을 차지하는 것으로 나타난 반면, 9종과 11종으로 분류되는 4~5축 2단위 풀 트레일러 형식의 차종은 전체 화물교통량의 1% 미만의 낮은 비율을 보였다. 과적비율이 높은 차종을 선별하기 위하여 해당 차종의 전체 교통량 중 과적 차량이 차지하는 비율을 비교하였으며 그 결과 를 Fig.
- 두 지역의 차종별 과적비율 양상은 매우 유사한 것으로 나타났으며 특히 7종 화물차량의 과적비율이 가장 높게 분석되었다.
- 따라서 π > π0조건을 만족할 경우 해당등급으로 판정이 가능하기 때문에 김천, 선산 고속축중기 모두 A(5) 등급의 WIM으로 판정되었다.
- 두 지역을 운행한 7종 화물차량의 80% 이상이 운행제한 기준을 초과하여 통행하였으며, 고발 기준을 초과한 차량의 비율은 50% 이상으로 집계되었다. 또한 총중량 48톤 또는 축중량 12톤을 초과하여 운행제한 기준의 120%를 초과한 과적차량도 20%에 달해 타 차종에 비해 7종 화물차량의 과적실태가 가장 심각한 것으로 분석되었다.
- 4종 이상 전체 화물교통량의 총중량을 누적하여 단속 전·후를 비교한 결과, 전체 총중량 누적값 대비 44~48톤 범위로 운행한 차량들의 총중량 누적값의 비율은 53% 감소하였으며, 48톤 이상의 총중량 누적 값 비율은 단속 전에 비해 약 91%가 감소하였다. 반면 총중량 고발 기준인 44톤 미만으로 운행한 차량의 중량 합계 비율은 단속 전에 비해 증가하였으며 이는 과적단속시스템이 전반적인 과적중량 감소를 유도하고 과적차량 운행을 억제하는 것으로 나타났다.
- 1%의 비율로 감소하여 91%의 감소율을 보였다. 전반적인 양상은 총중량 고발 기준인 44톤을 기준으로, 전체 화물차량 중 44톤을 초과한 화물 차량의 중량합계 비율은 단속 전에 비해 감소하였으며, 44톤 미만의 화물차량 중량합계 비율은 단속 전에 비해 증가한 것을 알 수 있다. 특히 7종과 12종 화물차량의 경우, 40톤 미만으로 운행한 차량의 총중량 누적 비율은 단속 전에 비해 20% 이상 증가하여 과적단속시스템 운영으로 인해 과적차량의 운행이 억제되고 정상 적재 차량의 운행이 증가한 것을 알 수 있다.
- 트랙터와 트레일러로 구성된 2단위 차량 중에는 6축 세미 트레일러인 12종 화물차량이 가장 높은 과적 비율을 보였다. 특히 김천 지역을 통행한 12종 화물차량 중 50% 이상이 과적 기준을 초과하여 운행하였으며, 고발 대상인 차량의 비율도 20% 이상으로 나타나 선산 지역보다 김천 지역의 과적비율이 다소 높은 것을 알 수 있다.
- 단속 전 7종 화물교통량의 약 30%는 총중량 고발 기준인 44톤을 초과하여 운행하였으며 약 50%의 차량은 축중량 고발 기준 11톤을 초과하여 운행한 것으로 나타났다. 특히 축중량 12톤을 초과한 차량의 비율도 전체 7종 화물교통량의 20%에 달하는 것으로 나타나 전반적인 과적 양상은 축중량 초과인 것으로 나타났다. 반면 12종 화물차량은 약 13~21%의 차량이 총중량 44톤을 초과하여 운행하였고, 축중량을 11톤 이상 초과하여 운행한 차량은 5% 이하로 나타나 전반적인 과적양상이 총중량 초과임을 알 수 있다.
후속연구
- 이러한 과적단속의 최종적인 목적은 상습적으로 행해지고 있는 과적행위에 대한 경각심을 일깨워 전반적인 과적차량 감소를 유도함에 있다. 따라서 고속축중기를 이용한 과적단속 전과 단속 후의 교통량 및 중량 분포의 직접적인 비교는 고속축중기 설치로 인한 해당 지역 과적 감소율의 정량적 평가가 가능하여 과적 억제효과의 평가지표로 이용할 수 있으며, 향후 고속축중기의 확대적용을 위한 근거자료로 활용이 가능하다.
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