요금소 하이패스 차로 배치 최적화를 위한 하이패스 차량 교통분산율 추정 Estimation of Hi-pass Traffic Dispersion Rates to Determine The Optimal Location of Hi-pass Lanes at A Toll Plaza원문보기
고속도로 이용차량중 통행료 전자지불장치인 하이패스를 장착한 차량의 비율이 급속도로 증가하고 있는 상황에서, 요금소 하이패스 차로 배치의 최적화는 교통제어와 운영측면에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 영업소별 물리적 기하구조 형태와 교통 특성을 고려하여 현재의 하이패스차로 설치 위치의 적정성을 분석하였다. 이를 위해 하이패스 차로별로 차량이 균등하게 배분되어 이용하는가를 측정하기 위해 "하이패스차량 교통분산율"이라는 새로운 평가지표를 개발하였다. 또한 교통분산율에 영향을 주는 변수들을 도출하여 이러한 변수들과 교통분산율과의 관계를 로지스틱회귀모형을 이용하여 추정하였다. 모형추정결과에 따르면 하이패스 교통량, 광장부 길이, 진입연결로와의 거리, 진출연결로와의 거리, 중앙 배치비율, 우측배치비율 등의 변수들이 교통분산율에 영향을 주는 것으로 파악되었으며, 이중에서 하이패스 차로배치 위치 변수인 중앙 배치비율, 우측 배치비율을 조정함으로서 교통분산율을 개선할 수 있는 것으로 밝혀졌다. 본 연구를 통해 하이패스차로 배치의 적정성을 판단할 수 있는 교통분산율을 계량화할 수 있게 되어 하이패스차로 위치 선정과 운영방식을 최적화할 수 있을 것으로 기대된다.
고속도로 이용차량중 통행료 전자지불장치인 하이패스를 장착한 차량의 비율이 급속도로 증가하고 있는 상황에서, 요금소 하이패스 차로 배치의 최적화는 교통제어와 운영측면에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 영업소별 물리적 기하구조 형태와 교통 특성을 고려하여 현재의 하이패스차로 설치 위치의 적정성을 분석하였다. 이를 위해 하이패스 차로별로 차량이 균등하게 배분되어 이용하는가를 측정하기 위해 "하이패스차량 교통분산율"이라는 새로운 평가지표를 개발하였다. 또한 교통분산율에 영향을 주는 변수들을 도출하여 이러한 변수들과 교통분산율과의 관계를 로지스틱회귀모형을 이용하여 추정하였다. 모형추정결과에 따르면 하이패스 교통량, 광장부 길이, 진입연결로와의 거리, 진출연결로와의 거리, 중앙 배치비율, 우측배치비율 등의 변수들이 교통분산율에 영향을 주는 것으로 파악되었으며, 이중에서 하이패스 차로배치 위치 변수인 중앙 배치비율, 우측 배치비율을 조정함으로서 교통분산율을 개선할 수 있는 것으로 밝혀졌다. 본 연구를 통해 하이패스차로 배치의 적정성을 판단할 수 있는 교통분산율을 계량화할 수 있게 되어 하이패스차로 위치 선정과 운영방식을 최적화할 수 있을 것으로 기대된다.
Since the percentage of vehicles equipped with Hi-pass, an electronic toll collecting device, has increased rapidly, it is very crucial to determine the optimal location of Hi-pass lanes at a toll plaza in terms of traffic control and operation. In this study, the appropriateness of existing Hi-pass...
Since the percentage of vehicles equipped with Hi-pass, an electronic toll collecting device, has increased rapidly, it is very crucial to determine the optimal location of Hi-pass lanes at a toll plaza in terms of traffic control and operation. In this study, the appropriateness of existing Hi-pass lanes of a toll plaza is evaluated considering its physical geometry and traffic characteristics. A new evaluating criterion called "traffic dispersion rate" is developed in order to measure the level of traffic spreading across the toll booth lanes at a toll plaza. Logistic regression models are constructed to estimate the relationship between the traffic dispersion rate and its affecting variables. The model estimation results show that several variables including Hi-pass lane traffic volume, length of toll plaza, entering/exiting taper lengths, and locations of Hi-pass lanes. The results also suggest that traffic dispersion rate can be increased by adjusting the location of Hi-pass lanes. The study enables us to quantify traffic dispersion rate which can be used to optimize the location and operation of Hi-pass lanes at toll plazas.
Since the percentage of vehicles equipped with Hi-pass, an electronic toll collecting device, has increased rapidly, it is very crucial to determine the optimal location of Hi-pass lanes at a toll plaza in terms of traffic control and operation. In this study, the appropriateness of existing Hi-pass lanes of a toll plaza is evaluated considering its physical geometry and traffic characteristics. A new evaluating criterion called "traffic dispersion rate" is developed in order to measure the level of traffic spreading across the toll booth lanes at a toll plaza. Logistic regression models are constructed to estimate the relationship between the traffic dispersion rate and its affecting variables. The model estimation results show that several variables including Hi-pass lane traffic volume, length of toll plaza, entering/exiting taper lengths, and locations of Hi-pass lanes. The results also suggest that traffic dispersion rate can be increased by adjusting the location of Hi-pass lanes. The study enables us to quantify traffic dispersion rate which can be used to optimize the location and operation of Hi-pass lanes at toll plazas.
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문제 정의
앞에서 정의한 TDR은 하이패스 차로별 교통량이 적절하게 분산될수록 커지게 되며, 이에 반해 특정 차로에 교통량이 집중된다면 작아지는 형태를 갖는 변수이다. 따라서 TDR에 영향을 주는 독립변수들을 찾아낸 후 이를 로지스틱 회귀모형을 활용 하여 이들 변수들과 TDR간의 상관관계를 추정하고자 한다.
그러나 지역 여건 및 도로 기하구조 형태에 따라 각 영업소별 교통 특성이 다르기 때문에 예외적인 상황이 자주 발생하며, 특히 현재의 배치 방법이 적정한가에 대한 재검토를 해야 할 시점 이다. 따라서 본 연구에서는 교통량이 많고 주행 속도가 높은 본 선형 영업소를 대상으로 하여 각 영업소마다 배치된 하이패스 차로에 하이패스 차량이 균등하게 배분되어 이용하는가를 측정함으로써 적정 배치 상태 여부를 판정해 보고자 한다. 먼저 각 영업소마다 배치된 하이패스 차로에 균등한 교통량이 이용되었는가를 평가할 수 있는 하이패스 차량 “교통분산율(TDR: Traffic Dispersion Rate)"이란 평가지표를 개발하였다.
따라서 본 연구의 핵심은 하이패스 교통량의 적정 분산에 영향을 주는 교통요인, 기하구조요인, 도로환경요인을 찾아내고, 이를 바탕으로 하이패스 차로의 적정 배치를 구현하여 하이패스 교통량의 분산을 유도하고자 하는 데 있다.
즉, Hi-pass 차로별 이용율이 고르지 않다면, 영업소는 차량 간 상충과 감속으로 인한 지체 현상이 가중될 수 있기 때문이다. 따라서 하이패스 차로별 이용교통량이 제대로 분산되지 못하는 결과를 초래한 요인을 찾아내고, 이를 개선할 수 있는 방법론을 제시하는데 본 연구의 주된 목적이 있다.
본 연구결과를 토대로 하이패스 차로별 균등한 교통량 배분을 유도하기 위해 어떠한 요인을 조정해야 하는지를 파악할 수 있게 되었다. 그러므로, 하이패스 차로 설계 및 운영 시에 본 연구에서 제안한 TDR 추정 모형을 활용한다면, 영업소별 고유 특성을 반영함으로써 최적의 Hi-pass 차로 위치를 결정하여 요금소의 운영 효율를 획기적으로 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 각 영업소에 배치되어 있는 하이패스 차로별 교통량이 왜 다른가, 이를 개선할 수는 없는 가에 대한 의문에서부터 출발하였다. 즉, Hi-pass 차로별 이용율이 고르지 않다면, 영업소는 차량 간 상충과 감속으로 인한 지체 현상이 가중될 수 있기 때문이다.
본 절에서는 현재 운영중인 2개 영업소를 대상으로 하이패스 차로 배치 위치를 변경해 가면서, 어떤 배치가 가장 적합하지를 TDR 모형을 활용하여 검증해 보고자 한다. 모형에 채택된 설명변수들 중에서 하이패스 차로 위치별 배치비율을 나타내는 3가지 변수들인 H L , P M , 그리고 P R 의 값을 변화시켜 보면서 TDR 측정하면, 이러한 Hi-pass 차로 위치 조정에 따라 TDR이 얼마나 변화하는지를 찾아낼 수 있다.
가설 설정
A 영업소에 하이패스 차로가 3개가 배치되어 있고, 특정 시간대 하이패스 교통량이 300대라고 가정하자. 가장 이상적인 상황은 하이패스 차로별 교통량이 고르게 분포하는 것이 바람직할 것이다.
현재 두 영업소의 하이패스 차로는 왼쪽차로와 중앙부에 설치되어 있다. 본 실험에서는 두 영업소의 중앙에 설치된 하이패스 차로를 우측으로 이전하였을 때, TDR이 어떻게 변하는지를 살펴보았으며, 이때 다른 설명 변수들은 Hi-pass 차로 변경 전후에 동일하다고 가정하였다. 즉 현재의 영업소의 주요 설명변수를 (식 7)에 대입하여 TDR을 산출하고, 차로배치 위치를 변경하였을 때의 설명변수를 넣어 추정된 TDR‘를 산출하여 그 결과를 비교하였다.
제안 방법
((2009)는 시뮬레이션을 통한 near-miss 분석으로 ETCS 설치차로가 어떠한 유형일 때 소통과 안전측면에서 바람직한지를 제시하였다. ETCS 차로 배치 방안을 결정하기 위해 Narashino 영업소를 비디오 촬영 후 컴퓨터가 영상 이미지를 추적하는 기술을 이용하여 개별차량의 궤적을 그려냈다. 개별차량의 이동궤적을 이용하여 차량의 속도 및 가속도, 영업소 통과시간, near-miss 수 등의 데이터를 출력하고, 세 가지 유형별로 영업소 통행시간과 near-miss를 비교하였다[8].
TDR을 추정하는 로지스틱 회귀모형을 구축하기 위해서 먼저 유관된 변수들과의 상관관계를 분석하였다. 이를 통해 회귀모형 구축 전에 종속변수인 TDR과 독립 변수들 간의 관계를 가늠해 볼 수 있으며, 이를 통해 TDR에 긍정적인 요인과 부정적인 요인을 구분할 수 있다.
ETCS 차로 배치 방안을 결정하기 위해 Narashino 영업소를 비디오 촬영 후 컴퓨터가 영상 이미지를 추적하는 기술을 이용하여 개별차량의 궤적을 그려냈다. 개별차량의 이동궤적을 이용하여 차량의 속도 및 가속도, 영업소 통과시간, near-miss 수 등의 데이터를 출력하고, 세 가지 유형별로 영업소 통행시간과 near-miss를 비교하였다[8]. 여기서 near-miss는 요금소 진입차량들간의 차두간격이 1초이하로 줄어들어 두 대 중 적어도 한 대의 차량이 차로변경을 하는 경우를 뜻한다.
FHWA(2008) 보고서에서는 고속도로 연결로 존재 유무에 따른 ETCS 차로의 배치 방안에 대한 연구를 수행하였다. 고속도로 영업소 이용차량에 대한 안전개선 전략을 제시하였으며, 안전개선 전략중 ETCS 차로 배치에 적용할 수 있는 차로변경과 합류과정에서의 위험요소 감소에 대한 전략을 중점 적으로 수행하였다. ETCS 차로 배치 방안으로 고속 주행차로인 영업소 좌측차로에 ETCS 차로를 설치해야 하며, 진출, 진입 연결로가 고속도로 영업소 근처에 존재한다면 ETCS 차로를 영업소 좌측과 우측차로에 설치해야 한다고 제시하였다.
442)로서 다른 독립 변수들에 비해 상대적으로 상관관계가 높은 것으로 분석되었으며, 회귀분석시 주요한 변수들로 활용 가능하다. 그 밖에 다른 독립변수들도 TDR과 비교적 상관관계는 낮지만 신뢰구간 95%(유의수준=0.05)에서 유의한 변수들로 채택되어 회귀분석시 독립변수로 사용하여 분석하였다.
TDR은 하이패스 차로별 실제 이용교통량을 각각 곱한 값에, 총 하이패스 교통량이 하이패스 차로에 균등하게 배분한 교통량을 각각 곱한 값으로 나눈 것으로, 1에 가까울수록 고른 하이패스 차로 이용분포를 보이는 것이고, 0에 가까울수록 편중된 이용 상황을 나타내는 지표이다. 또한 TDR에 영향을 주는 주요 설명변수인, 영업소 형태 및 기하구조, 진출입 연결로 특성, 교통 특성, 차로배치 현황 등과의 회귀분석을 통해 TDR 율 추정하는 회귀모형을 개발하였다. 특히 TDR은 0과 1사이의 실수만을 가지게 되므로, 1을 상한치로 하는 로지스틱 곡선 형태의 회귀식을 사용하는 것이 가장 적절할 것으로 판단되어 이를 적용하였다.
먼저 TDR을 종속변수로 하고, 하이패스 교통량, 영업소 규모, 진출입로와 거리 등 TDR에 영향을 주는 요소들을 설명변수로 하여 로지스틱 회귀식을 구축한다. 즉 TDR에 영향을 주는 어떤 요인으로 생각되는 변수를 X1 , X2 , …, Xk라고 하면, 로지스틱 모형식은 (식 2)와 같이 표현된다.
먼저 각 영업소마다 배치된 하이패스 차로에 균등한 교통량이 이용되었는가를 평가할 수 있는 "TDR"이란 평가지표를 개발하였고, 이러한 TDR에 영향을 주는 주요 요인을 찾아내기 위해, 영업소 형태 및 기하구조, 진출입 연결로 특성, 교통 특성, 차로배치 현황 등 여러 가지 독립변수를 포함한 로지 스틱 회귀모형을 개발하였다.
먼저 각 영업소마다 배치된 하이패스 차로에 균등한 교통량이 이용되었는가를 평가할 수 있는 하이패스 차량 “교통분산율(TDR: Traffic Dispersion Rate)"이란 평가지표를 개발하였다.
앞에서 본선 영업소의 하이패스 차로별 이용교통량 분포인 TDR을 추정할 수 있는 로지스틱 모형을 개발하였다. 최종 모형에서는 총 8개의 영업소 관련 설명변수가 선택되었고, TDR 추정 모형에서 채택된 설명변수들에 대한 그 의미를 해석해 보았다.
즉 본 선형 영업소에는 왼쪽 차로에 하이패스 차로가 반드시 배치되어 있다. 이에 따라 본 연구에서는 이러한 하이패스 차로에 대한 위치 변수를 TDR 추정에 사용하였다. 하이패스차로 좌측배치비율(PL)은 아래 (식 5)와 같으며, PM,과 PR도 같은 방식으로 산정할 수 있다.
Polus and Reshetnik(1997)은 영업소 광장부 차로의 적절한 구성이 서비스 수준뿐만 아니라 운영비용과 처리용량에 중요한 영향을 주기 때문에 균형적인 설계가 필요하다고 제시하였다. 자동차 요금 지불 차로 수, 일반 수동식 요금징수 차로 수 등을 사전계획단계에서 결정하고 시뮬레이션을 이용하여 미세 조정하는 절차를 통해 최종적인 차로 수 구성을 결정하였다. 광장부 계획은 통과차로와 관련한 광장부 편심률과 각 gate 대기길이와 같은 교통류와 기하구조의 조합을 고려하여 적절한 계획이 되도록 트럭의 비율, 차로별 서비스시간 분포, 처리교통용량을 주요 변수로 제시하였다[5].
즉 현재의 영업소의 주요 설명변수를 (식 7)에 대입하여 TDR을 산출하고, 차로배치 위치를 변경하였을 때의 설명변수를 넣어 추정된 TDR‘를 산출하여 그 결과를 비교하였다.
앞에서 본선 영업소의 하이패스 차로별 이용교통량 분포인 TDR을 추정할 수 있는 로지스틱 모형을 개발하였다. 최종 모형에서는 총 8개의 영업소 관련 설명변수가 선택되었고, TDR 추정 모형에서 채택된 설명변수들에 대한 그 의미를 해석해 보았다.
(2002)은 SIMPLUS를 이용한 고속도로 요금소 시뮬레이터를 개발하여 ETCS와 같은 새로운 요금징수시스템을 도입할 경우의 효과평가를 수행하였다. 특히 미시적 시뮬레이션을 통해 고속도로 요금소의 확장, 시간대별 교통량 변화에 따른 요금소 운영 방안과 같은 다양한 형태의 요금소 운영시스템을 분석하였다[6].
대상 데이터
따라서, 본 연구에서는 TDR에 대한 로지스틱 회귀모형 구축을 위한 실험을 수도권에서 실제 운영중인 본 선형 영업소를 대상으로 수행하였다. 단본선형 영업소 중, 하이패스 차로수가 1개인 영업소와 거의 IC형에 가까운 유형을 제외한 13개 영업소에 대해서만 분석하였다.
먼저, 분석 자료에서 이용된 2012년 교통량 자료 중에서 상위 30개의 평균교통량을 활용하였다. 두 영업소는 개방식 도로 구간에 위치한 본 선형 영업소이며, 총 booth 수가 24개(시흥), 29개(구리)로 대규모 영업 시설이다. 현재 두 영업소의 하이패스 차로는 왼쪽차로와 중앙부에 설치되어 있다.
따라서 데이터 총 수는 13개 영업소×30일×18시간×2방향(입․출구)=14,040개를 일차적으로 활용하였다.
현재 본선형 영업소는 특정 하이패스 차로에 대한 이용 집중율이 높으며, 교통량이 많아 첨두시간대에 교통 지정체 현상이 발생하고 있어 차로별 적정 교통량 분산이 매우 중요한 요소로 대두되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 TDR에 대한 로지스틱 회귀모형 구축을 위한 실험을 수도권에서 실제 운영중인 본 선형 영업소를 대상으로 수행하였다. 단본선형 영업소 중, 하이패스 차로수가 1개인 영업소와 거의 IC형에 가까운 유형을 제외한 13개 영업소에 대해서만 분석하였다.
실험 분석 대상은 시흥영업소와 구리영업소로 선정하고 관련 자료를 수집하였다. 먼저, 분석 자료에서 이용된 2012년 교통량 자료 중에서 상위 30개의 평균교통량을 활용하였다. 두 영업소는 개방식 도로 구간에 위치한 본 선형 영업소이며, 총 booth 수가 24개(시흥), 29개(구리)로 대규모 영업 시설이다.
모형구축 및 분석에 사용된 자료는 각 영업소별 2012년 일일 교통량 중 상위 30일 자료를 활용하였으며, 교통량이 적은 심야시간대(0시～6시)는 TDR 분석에 큰 의미가 없으므로 이를 제외하였다. 따라서 데이터 총 수는 13개 영업소×30일×18시간×2방향(입․출구)=14,040개를 일차적으로 활용하였다.
실험 분석 대상은 시흥영업소와 구리영업소로 선정하고 관련 자료를 수집하였다. 먼저, 분석 자료에서 이용된 2012년 교통량 자료 중에서 상위 30개의 평균교통량을 활용하였다.
회귀분석 모형은 1차적으로 구축된 14,040개 sample 자료를 활용하여 구축하였다. 이후 모형에서 산출 가능한 TDR 추정치와 실측치간의 차이가 많이 발생하는 이상치 자료 2,477개를 제외한 후 최종 적으로 11,563개의 자료를 사용하여 2차 회귀분석을 시행함으로써 (식 7)의 모형을 도출하였다.
데이터처리
분석 대상 영업소인 13개의 본 선형 영업소를 대상으로 하여, TDR 모형을 추정한 결과는 과 같으며, 최적 모형 선정은 SPSS 통계프로그램을 활용하여 의미가 없는 변수를 하나씩 소거해 가는 backward elimination을 적용하였다[12].
회귀분석 모형은 1차적으로 구축된 14,040개 sample 자료를 활용하여 구축하였다. 이후 모형에서 산출 가능한 TDR 추정치와 실측치간의 차이가 많이 발생하는 이상치 자료 2,477개를 제외한 후 최종 적으로 11,563개의 자료를 사용하여 2차 회귀분석을 시행함으로써 (식 7)의 모형을 도출하였다.
이론/모형
회귀분석은 변수간의 종속구조, 즉 독립변수와 종속변수의 관계를 규명하는 기법으로 독립변수와 종속변수가 주로 연속으로 측정된 경우에 사용된다. 본 연구에서는 TDR을 추정하기 위해 로지스틱 곡선식(logistic curve)을 활용하고자 한다. 이는 여기서 TDR이 확률과 같이 항상 0과 1사이에 존재할 수밖에 없으므로, 종속변수 값에 제한을 가할 수없는 일반적인 회귀모형은 사용할 수 없기 때문이다[11].
성능/효과
ETCS 차로 설치 및 운영 관련 문헌 및 현재 운영 기준 검토 결과, 하이패스 차로를 어떻게 배치․ 운영하는가는 영업소의 소통 및 안전에 민감한 영향을 주는 것으로 조사되었다. 또한 하이패스 차로를 어떤 방식으로 배치하는가에 따라, 하이패스 이용 형태와 차로별 이용률이 크게 변화함을 알 수 있었다.
상관계수 r은 항상 부등식 －1≤r≤1을 만족시키며, 양(+)의 상관관계가 있을 때는 r＞0, 음(-)의상관관계가 있을 때는 r＜0이며, 상관성이 전혀 없을 때는 0이 된다. TDR과 긍정적인 관계(+ 부호)에있는 변수로는 광장부 길이, 진입거리, 진출거리, 하이패스 차로배치 좌측비율 등이 도출되었으며, 이외에 총 booth 수와 하이패스 차로수, 하이패스 차로 배치 중앙비율 등 대부분의 독립변수들은 음의 상관관계를 나타내었다. TDR과 상관계수가 상대적으로 높은 변수를 살펴보면, 하이패스 booth 수(-0.
TDR과 긍정적인 관계(+ 부호)에있는 변수로는 광장부 길이, 진입거리, 진출거리, 하이패스 차로배치 좌측비율 등이 도출되었으며, 이외에 총 booth 수와 하이패스 차로수, 하이패스 차로 배치 중앙비율 등 대부분의 독립변수들은 음의 상관관계를 나타내었다. TDR과 상관계수가 상대적으로 높은 변수를 살펴보면, 하이패스 booth 수(-0.556), 좌측 차로수(-0.449), 하이패스차로 배치 중앙비율(-0.442)로서 다른 독립 변수들에 비해 상대적으로 상관관계가 높은 것으로 분석되었으며, 회귀분석시 주요한 변수들로 활용 가능하다. 그 밖에 다른 독립변수들도 TDR과 비교적 상관관계는 낮지만 신뢰구간 95%(유의수준=0.
본 연구에서 도출된 8개의 설명변수이외에, 하이패스 차로들간의 이격거리, 또는 일반차로와 하이패스차로간의 이격거리와 같은 변수들도 TDR에 영향을 줄 수도 있을 것으로 여겨진다. 그러나, 이와 같은 변수들은 본 연구에서 수행된 사례분석에서는 TDR에 대한 설명력이 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이는 본 연구의 사례분석대상이 수도권에 위치한 교통량이 상당히 많은 본선 영업소들이기 때문에 요금소 진입이전에 이미 차로별로 교통량이 일정 부분 분산되어 있어, 하이패스차로의 이격거리가 TDR에 별다른 영향을 주지 않은 것으로 해석된다.
이는 연결로와의 거리가 충분한 거리를 확보하고 있을수록 차로 선택의 여유를 가질 수 있기 때문으로 추정되며 이는 광장부 길이가 길수록 TDR이 커지는 것과 같은 맥락으로 볼수 있다. 넷째, 총 booth 수(B)가 많은 수록, 즉 대형영업소일수록 TDR이 높아짐을 알 수 있다. 즉 교통량이 많은 대규모 영업소일수록 TDR이 높게 나타나는 현상으로 추정된다.
즉 교통량이 많은 대규모 영업소일수록 TDR이 높게 나타나는 현상으로 추정된다. 다섯째, 하이패스 차로 배치 위치를 나타내는 설명변수 중, 하이패스차로 좌측배치 수(HL ), 하이패스차로 중앙배치비율(PM), 우측배치비율(PR )이 채택되었는데, 이들 변수의 수준이 높아질수록 TDR이 감소하는 것으로 분석되었다. 여기서 본 연구의 핵심사항 중 하나가 중앙 또는 우측이냐에 대한 선택문제였는데, 우측배치비율 (PR)의 계수 값이 중앙배치비율의 계수 값보다 작아 중앙에 배치하는 것보다 우측에 배치할 때 분산율이 더 작아지지 않음을 의미하며 반대로 이야기 하면 중앙보다는 우측에 배치하면 TDR이 더욱 증가하는 것으로 판단할 수 있다.
즉 하이패스 교통량이 적은 경우, 대체로 왼쪽 1차로를 중심으로 이용하기 때문에 교통량이 많을수록 분산 이용형태가 커지는 것으로 해석할 수 있다. 둘째, 광장부 길이(LP)가 길어질수록 TDR이 커지게 된다. 즉 영업소 광장부 길이가 충분할 경우 하이패스 차량이 차로 변경 선택에 여유를 가질 수 있기 때문인 것으로 추정된다.
ETCS 차로 설치 및 운영 관련 문헌 및 현재 운영 기준 검토 결과, 하이패스 차로를 어떻게 배치․ 운영하는가는 영업소의 소통 및 안전에 민감한 영향을 주는 것으로 조사되었다. 또한 하이패스 차로를 어떤 방식으로 배치하는가에 따라, 하이패스 이용 형태와 차로별 이용률이 크게 변화함을 알 수 있었다. 특히 현재 하이패스 차로 선정 기준은, 하이패스 차로에 이용 교통량이 적절한 분산이 유도되는가에 대한 관점보다는, 진출로를 이용하는 차량의 무리한 차로변경이 시도되지 않도록 설계차원의 최소한의 물리적 기준만을 제시하고 있다.
먼저 각 영업소마다 배치된 하이패스 차로에 균등한 교통량이 이용되었는가를 평가할 수 있는 "TDR"이란 평가지표를 개발하였고, 이러한 TDR에 영향을 주는 주요 요인을 찾아내기 위해, 영업소 형태 및 기하구조, 진출입 연결로 특성, 교통 특성, 차로배치 현황 등 여러 가지 독립변수를 포함한 로지 스틱 회귀모형을 개발하였다. 모형 추정 결과에 따르면 하이패스 교통량, 광장부 길이, 진입연결로와의 거리, 진출연결로와의 거리, 좌측 하이패스 차로수, 중앙배치비율, 우측배치비율 등의 변수들이 TDR에 영향을 주는 것으로 파악되었다. 이중 하이패스 차로배치 항목 중 좌측 하이패스 차로수, 중앙배치비율, 우측배치비율 등의 위치변수가 핵심 요소로 분석되었으며, 이에 따라 하이패스 차로별 균형적 배분을 위해서는 Hi-pass 차로 위치의 선정이 가장 중요한 것으로 나타났다.
본 연구에서 도출된 8개의 설명변수이외에, 하이패스 차로들간의 이격거리, 또는 일반차로와 하이패스차로간의 이격거리와 같은 변수들도 TDR에 영향을 줄 수도 있을 것으로 여겨진다. 그러나, 이와 같은 변수들은 본 연구에서 수행된 사례분석에서는 TDR에 대한 설명력이 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다.
분석 결과를 살펴보면 시흥영업소 상행의 경우에 현재 하이패스 차로 배치로는 TDR이 0.557로 비교적 낮은 값을 보였으나, 중앙에 있는 하이패스 2 개 차로를 우측으로 이동시키게 되면 TDR‘은 0.744 로 크게 개선되는 것으로 나타났다.
(2006)은 ETCS 차로 안내표시와 gantry 안내간판 설치 등이 toll plaza에서 교통흐름과 안전에 영향을 주는지에 대한 여부를 분석하였다. 설치 전‧후를 비교한 결과 설치 후 차로 변경율은 23% 감소, 상충횟수는 44% 감소, 충돌횟수는 38%정도 감소하는 것으로 나타났다[4]. Polus and Reshetnik(1997)은 영업소 광장부 차로의 적절한 구성이 서비스 수준뿐만 아니라 운영비용과 처리용량에 중요한 영향을 주기 때문에 균형적인 설계가 필요하다고 제시하였다.
즉 영업소 광장부 길이가 충분할 경우 하이패스 차량이 차로 변경 선택에 여유를 가질 수 있기 때문인 것으로 추정된다. 셋째, 진입 연결로와의 이격거리(Ler)와 진출 연결로와의 떨어진 거리(Lor) 역시 (-) 부호가 나왔다. 이는 인근 연결로와의 간격이 충분히 고려되었을 경우, TDR이 증가한다고 할 수 있다.
다섯째, 하이패스 차로 배치 위치를 나타내는 설명변수 중, 하이패스차로 좌측배치 수(HL ), 하이패스차로 중앙배치비율(PM), 우측배치비율(PR )이 채택되었는데, 이들 변수의 수준이 높아질수록 TDR이 감소하는 것으로 분석되었다. 여기서 본 연구의 핵심사항 중 하나가 중앙 또는 우측이냐에 대한 선택문제였는데, 우측배치비율 (PR)의 계수 값이 중앙배치비율의 계수 값보다 작아 중앙에 배치하는 것보다 우측에 배치할 때 분산율이 더 작아지지 않음을 의미하며 반대로 이야기 하면 중앙보다는 우측에 배치하면 TDR이 더욱 증가하는 것으로 판단할 수 있다.
이중 하이패스 차로배치 항목 중 좌측 하이패스 차로수, 중앙배치비율, 우측배치비율 등의 위치변수가 핵심 요소로 분석되었으며, 이에 따라 하이패스 차로별 균형적 배분을 위해서는 Hi-pass 차로 위치의 선정이 가장 중요한 것으로 나타났다. 이와 함께 개발된 모형을 활용하여 하이패스 차로 위치 변경에 따라 TDR이 어떻게 변화됨을 실제 사례를 통해 분석해 보았으며, 이를 통해 효율적 차로배치가 하이패스 교통량의 효율적 분산을 유도할 수 있음을 보여주었다.
모형 추정 결과에 따르면 하이패스 교통량, 광장부 길이, 진입연결로와의 거리, 진출연결로와의 거리, 좌측 하이패스 차로수, 중앙배치비율, 우측배치비율 등의 변수들이 TDR에 영향을 주는 것으로 파악되었다. 이중 하이패스 차로배치 항목 중 좌측 하이패스 차로수, 중앙배치비율, 우측배치비율 등의 위치변수가 핵심 요소로 분석되었으며, 이에 따라 하이패스 차로별 균형적 배분을 위해서는 Hi-pass 차로 위치의 선정이 가장 중요한 것으로 나타났다. 이와 함께 개발된 모형을 활용하여 하이패스 차로 위치 변경에 따라 TDR이 어떻게 변화됨을 실제 사례를 통해 분석해 보았으며, 이를 통해 효율적 차로배치가 하이패스 교통량의 효율적 분산을 유도할 수 있음을 보여주었다.
또한 TDR에 영향을 주는 주요 설명변수인, 영업소 형태 및 기하구조, 진출입 연결로 특성, 교통 특성, 차로배치 현황 등과의 회귀분석을 통해 TDR 율 추정하는 회귀모형을 개발하였다. 특히 TDR은 0과 1사이의 실수만을 가지게 되므로, 1을 상한치로 하는 로지스틱 곡선 형태의 회귀식을 사용하는 것이 가장 적절할 것으로 판단되어 이를 적용하였다. 본 연구결과는 하이패스 차로별 균등한 교통량 배분을 유도하기 위해 어떠한 요인을 조정해야 하는지, 특히 배치 위치를 어떻게 결정해야 하는지를 평가할 수 있는 분석 도구로 활용 가능할 것이다.
후속연구
본 연구결과를 토대로 하이패스 차로별 균등한 교통량 배분을 유도하기 위해 어떠한 요인을 조정해야 하는지를 파악할 수 있게 되었다. 그러므로, 하이패스 차로 설계 및 운영 시에 본 연구에서 제안한 TDR 추정 모형을 활용한다면, 영업소별 고유 특성을 반영함으로써 최적의 Hi-pass 차로 위치를 결정하여 요금소의 운영 효율를 획기적으로 개선할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구결과는 영업소의 하이패스 차로배치 적정 여부를 쉽고 빠르게 검증할 수 있어, 수많은 대안들을 검토해야 하는 영업소 설계시에 효과적이며 영업소 기하구조에 따라 하이패스를 위치를 사전 결정함에 따라 시설 설치규모 및 차로 폭원확보를 보다 용이하게 반영할 수 있으므로 현장 실무에서의 활용성이 매우 높다고 할 수 있다.
따라서 하이패스 차로를 이용하는 차량들이 영업소 조건에 따라 어떠한 반응을 나타내고 있으며, 이용 차량의 반응에 크게 영향을 주는 항목은 어떠한 요소가 있고, 이러한 요소 속에 상호 관계를 규명하여 교통량 분산에 활용하는 것이 매우 중요하다. 또한 요금소 기하구조와 교통특성이 TDR에 미치는 영향들을 규명하여 향후 영업소 설치 규모 및 차로 배치 방법을 제시하여 최적의 설계기준을 마련하는 것이 필요하다.
특히, 지방부에 위치한 하이패스 차로수가 2개이하인 소규모 영업소의 경우에는 하이패스 차로간의 이격거리 또는 일반차로와 하이패스차로간 이격거리와 같은 변수들이 TDR에 영향을 줄 수 있으므로, 이러한 요금소 설계요소들에 대한 새로운 분석이 필요하다. 또한, 영업소에는 하이패스 차량만이 아닌 일반 차량도 존재하기 때문에 일반 차량의 균형적 배분을 위해 하이패스 차로를 어떻게 배치할 것인가에 대한 연구도 요구된다.
그러므로, 하이패스 차로 설계 및 운영 시에 본 연구에서 제안한 TDR 추정 모형을 활용한다면, 영업소별 고유 특성을 반영함으로써 최적의 Hi-pass 차로 위치를 결정하여 요금소의 운영 효율를 획기적으로 개선할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구결과는 영업소의 하이패스 차로배치 적정 여부를 쉽고 빠르게 검증할 수 있어, 수많은 대안들을 검토해야 하는 영업소 설계시에 효과적이며 영업소 기하구조에 따라 하이패스를 위치를 사전 결정함에 따라 시설 설치규모 및 차로 폭원확보를 보다 용이하게 반영할 수 있으므로 현장 실무에서의 활용성이 매우 높다고 할 수 있다.
특히 TDR은 0과 1사이의 실수만을 가지게 되므로, 1을 상한치로 하는 로지스틱 곡선 형태의 회귀식을 사용하는 것이 가장 적절할 것으로 판단되어 이를 적용하였다. 본 연구결과는 하이패스 차로별 균등한 교통량 배분을 유도하기 위해 어떠한 요인을 조정해야 하는지, 특히 배치 위치를 어떻게 결정해야 하는지를 평가할 수 있는 분석 도구로 활용 가능할 것이다.
본 연구에서는 본 선형 영업소만을 대상으로 시행되었으며, 향후에 IC에 위치한 영업소 유형에 대해서도 추가적인 연구가 필요할 것으로 여겨진다. 특히, 지방부에 위치한 하이패스 차로수가 2개이하인 소규모 영업소의 경우에는 하이패스 차로간의 이격거리 또는 일반차로와 하이패스차로간 이격거리와 같은 변수들이 TDR에 영향을 줄 수 있으므로, 이러한 요금소 설계요소들에 대한 새로운 분석이 필요하다.
본 연구에서는 본 선형 영업소만을 대상으로 시행되었으며, 향후에 IC에 위치한 영업소 유형에 대해서도 추가적인 연구가 필요할 것으로 여겨진다. 특히, 지방부에 위치한 하이패스 차로수가 2개이하인 소규모 영업소의 경우에는 하이패스 차로간의 이격거리 또는 일반차로와 하이패스차로간 이격거리와 같은 변수들이 TDR에 영향을 줄 수 있으므로, 이러한 요금소 설계요소들에 대한 새로운 분석이 필요하다. 또한, 영업소에는 하이패스 차량만이 아닌 일반 차량도 존재하기 때문에 일반 차량의 균형적 배분을 위해 하이패스 차로를 어떻게 배치할 것인가에 대한 연구도 요구된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
교통분산율에 영향을 주는 변수들 중 무엇을 조정함으로써 교통분산율을 개선할 수 있는가?
또한 교통분산율에 영향을 주는 변수들을 도출하여 이러한 변수들과 교통분산율과의 관계를 로지스틱회귀모형을 이용하여 추정하였다. 모형추정결과에 따르면 하이패스 교통량, 광장부 길이, 진입연결로와의 거리, 진출연결로와의 거리, 중앙 배치비율, 우측배치비율 등의 변수들이 교통분산율에 영향을 주는 것으로 파악되었으며, 이중에서 하이패스 차로배치 위치 변수인 중앙 배치비율, 우측 배치비율을 조정함으로서 교통분산율을 개선할 수 있는 것으로 밝혀졌다. 본 연구를 통해 하이패스차로 배치의 적정성을 판단할 수 있는 교통분산율을 계량화할 수 있게 되어 하이패스차로 위치 선정과 운영방식을 최적화할 수 있을 것으로 기대된다.
교통분산율이란 무엇인가?
먼저 각영업소마다 배치된 하이패스 차로에 균등한 교통량이 이용되었는가를 평가할 수 있는 하이패스 차량 “교통분산율(TDR: Traffic Dispersion Rate)"이란 평가지표를 개발하였다. TDR은 하이패스 차로별 실제 이용교통량을 각각 곱한 값에, 총 하이패스 교통량이 하이패스 차로에 균등하게 배분한 교통량을 각각 곱한 값으로 나눈 것으로, 1에 가까울수록 고른 하이패스 차로 이용분포를 보이는 것이고, 0에 가까울수록 편중된 이용 상황을 나타내는 지표이다. 또한 TDR에 영향을 주는 주요 설명변수인, 영업소 형태 및 기하구조, 진출입 연결로 특성, 교통 특성, 차로배치 현황 등과의 회귀분석을 통해 TDR 율 추정하는 회귀모형을 개발하였다.
하이패스차량 교통분산율은 무엇을 측정하는가?
본 연구에서는 영업소별 물리적 기하구조 형태와 교통 특성을 고려하여 현재의 하이패스차로 설치 위치의 적정성을 분석하였다. 이를 위해 하이패스 차로별로 차량이 균등하게 배분되어 이용하는가를 측정하기 위해 "하이패스차량 교통분산율"이라는 새로운 평가지표를 개발하였다. 또한 교통분산율에 영향을 주는 변수들을 도출하여 이러한 변수들과 교통분산율과의 관계를 로지스틱회귀모형을 이용하여 추정하였다.
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