[논문]교통류 모형을 이용한 도로 점용공사 구간의 지체비용 산정방안

김윤식; 이민재

doi:10.6106/kjcem.2016.17.5.120

[국내논문] 교통류 모형을 이용한 도로 점용공사 구간의 지체비용 산정방안
A Study on the Estimation Measure of Delay Cost on Work Zone Using the Traffic Flow Model 원문보기

한국건설관리학회논문집 = Korean journal of construction engineering and management, v.17 no.5, 2016년, pp.120 - 129

초록
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이용자 비용은 SOC 시설물의 효율적 자산관리를 위한 LCCA에서 시설물의 생애주기, 관리자 비용 그리고 할인율과 함께 반드시 고려되어야 하는 주요한 분석 항목이다. 특히, 도로분야에서는 청소 및 유지보수 등의 공사구간(Work zone)으로 인해 이용자들에게 막대한 지체비용이 발생되는 경우가 많으며, 이와 같은 경우 관리자는 보다 합리적인 의사결정을 위해 관리자비용 뿐만아니라 이용자비용까지도 고려해야만 한다. 그러나 최근까지도 대부분의 의사결정 단계에서 이용자 비용은 고려되지 않고 있으며, 이에 관한 연구들도 활발하지 못한 실정이다. 본 연구에서는 교통류 모형과 교통시설 투자 평가 지침의 직접편익 산정 모델을 이용하여 의사결정 단계에서 필요한 이용자 비용 및 지체비용을 산정 하는 방법론을 제안한다. 그리고 2014년 실제 유지보수가 시행되었던 국도 4개구간에 대해 VISSIM을 이용하여 교통류 모형을 추정하고 제안된 방법론을 토대로 이용자 비용 및 지체비용을 산정하였다. 분석결과, AADT 약 3만대의 A구간은 공사구간 발생 전 평균 17,569천원/$km{\times}day$의 이용자 비용이 발생하는 것으로 분석되었으며, 유지보수로 인해 1차로를 차단 할 경우 추가적으로 평균 10,193천원/$km{\times}day$(158%)의 지체비용이 발생하는 것으로 분석 되었다. AADT 약 2만대의 B구간과 D구간에서는 각각 1,507천원/$km{\times}day$(115%), 1,985천원/$km{\times}day$(119%)의 지체비용이 발생되는 것으로 분석되었으며, AADT 약 1만대의 C구간에서는 262천원/$km{\times}day$(105%)의 지체 비용이 발생하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 교통류 모형을 시뮬레이션 기반으로 추정함으로서 실제 적용에는 한계가 있다. 향후 실제 관측 자료를 이용한 적정성 높은 모형의 개발과 시뮬레이션 검증을 통해 적용 가능성을 높이는 연구가 필요할 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

The user cost is an important analysis item which should be considered together with life-cycle of facility, administrator cost and discount rate in LCCA for efficient asset management of SOC facilities. Especially, a significant delay cost occurs often for users in the road field due to a work zone for cleaning and maintenance, and in such case, the administrator should consider the administrator cost as well as the user cost for more rational decision making. However, the user cost has not been considered in most decision making steps until recently and relevant studies also have not been carried out actively. In this study, the methodology to estimate the user cost and delay cost required in the decision making step using the traffic flow model and the direct benefit estimation model in the traffic facility investment evaluation guideline is suggested. And, the traffic flow model was estimated on 4 national highway sections where maintenance was actually carried out in 2014 using VISSIM and, the user cost and the delay cost were estimated based on the suggested methodology. The analysis result showed that the average user cost of $17,569,000KRW/km{\times}day$ occurred on Section A with approximately 30,000 AADT before a work zone occurred, and in case the first lane was blocked for maintenance, the delay cost of $10,193,000KRW/km{\times}day$ (158%) on average occurred additionally. The delay cost of $1,507,000KRW/km{\times}day$ (115%) and $1,985,000KRW/km{\times}day$ (119%) occurred on Sections B and D with approximately 20,000 AADT respectively and the delay cost of $262,000KRW/km{\times}day$ (105%) occurred on Section C with approximately 10,000 AADT. This result of this study was estimated based on the simulation of traffic flow model so that there is a limitation in its actual application. A study ot develop a highly appropriate model using actual observation data and improve the possibility to apply it through the verification using the simulation will be necessary in future.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

그러나 HDM-4모델의 경우 도로포장의 상태만을 고려하여 비용분석을 수행하고 있어 공사구간 발생과 같은 도로 용량의 변화를 고려한 이용자 비용의 추정에는 한계를 갖는다. 따라서 본 연구에서는 공사구간 발생에 따른 도로 용량의 변화를 고려한 이용자비용의 산정을 목적으로 하며, 이를 위해 교통류 모형과 교통시설 투자평가지침(MOLIT, 2013)의 직접편익 산정식을 활용하는 방법을 제안한다.
본 연구에서는 도로점용공사 구간의 이용자비용의 산정을 목적으로 교통류 특성이 서로 다른 4개의 대상지에 대하여 공사 전·중 교통류 모형을 추정하고, 이를 활용하여 변화된 도로의 용량으로 인해 이용자들이 추가로 부담하는 지체비용을 산정 하였다.
본 연구에서는 도로자산관리분야에서 도로용량의 변화에 따른 합리적인 의사결정을 위하여 교통류 모형을 이용한 도로 이용자 비용 추정방안을 제안하고, 4개 대상구간에 대해 이용자 비용과 지체비용을 산정하였다.

가설 설정

3과 같이 2차로 중 한쪽 차로가 유지보수 공사로 인해 차단된 상황이다. 실제 대상구간들은 공사구간의 길이가 각각 달랐으나, 시나리오별 이용자 비용과 지체비용의 비교 및 연구결과의 적용성을 높이기 위하여 공사구간 길이를 1.35km(Work zone: 1km, transition + buffer: 250m, termination:100m)로 가정하여 분석을 수행하였다.

제안 방법

다섯 번째 단계로, 교통시설투자평가지침(MOLIT, 2013)의 이용자 비용 산정식과 함께 추정된 속도와 관측된 교통량을 이용하여 대상구간별 공사 전·중 이용자 비용 및 지체 비용을 산정하였으며, 마지막으로 결론을 도출하였다.
1과 같다. 먼저, 연구의 목적과 선행연구 및 방법론을 검토하였다. 두 번째 단계로, 대상구간을 선정하고 자료를 수집하였다.
먼저, 연구의 목적과 선행연구 및 방법론을 검토하였다. 두 번째 단계로, 대상구간을 선정하고 자료를 수집하였다. 분석을 위해 선정한 대상구간의 현황은 Table 1과 같다.
세 번째 단계로, 대상구간에 대한 공사 전·중 교통류 특성을 설명하는 교통류 모형을 추정하기 위하여 수집된 자료를 바탕으로 VISSIM 분석을 수행하였다. 네 번째 단계로, 추정된 교통류 모형을 이용하여 교통량에 따른 속도를 산정하였다. 다섯 번째 단계로, 교통시설투자평가지침(MOLIT, 2013)의 이용자 비용 산정식과 함께 추정된 속도와 관측된 교통량을 이용하여 대상구간별 공사 전·중 이용자 비용 및 지체 비용을 산정하였으며, 마지막으로 결론을 도출하였다.
그리고 추정된 속도와 관측 교통량 그리고 교통시설 투자평가지침(MOLIT, 2013)에서 제안하는 이용자비용 산정 모델을 활용하여 공사 전·중 이용자 비용을 월별·시간대 별로 추정하였으며, 비교를 통해 지체비용을 산정하였다.
다음으로 VISSIM을 이용하여 추정된 4개 대상구간의 공사 전·중 교통류 모형과 TMS에서 제공하는 교통량 자료를 이용하여 대상구간들의 공사 전·중, 월별·시간대별 교통류의 속도를 산정 하였다.
또한, TMS 자료를 바탕으로 대상구간의 차종비율을 시뮬레이션에 적용하여 실제 대상구간의 교통특성을 반영하였고, 차량의 세부적인 중량과 힘, 가·감속 등의 Parameter는 차종에 따라 시뮬레이션에서 기본적으로 주어지는 Default 값을 적용하였다.
교통류 모형은 일반적으로 관측 자료 및 시뮬레이션 프로그램을 통해서 추정한다. 본 연구에서는 공사구간 발생에 따른 교통류 특성의 변화를 예측하기 위해 대상 구간별 임계 밀도와 속도-밀도 관계를 도출하는데 적합한 VISSIM을 이용하였다.
시뮬레이션 분석을 위해 먼저, 대상구간 현황에 맞추어 VISSIM 네트워크를 구축하였다. VISSIM 네트워크는 대상구간별 공사 전과 공사 중으로 나누어 두 가지 시나리오로 구축하고, 각각 교통류 모형을 추정하여 공사구간 발생에 따른 교통류 특성의 변화를 분석하였다.
시뮬레이션 분석을 위해 먼저, 대상구간 현황에 맞추어 VISSIM 네트워크를 구축하였다. VISSIM 네트워크는 대상구간별 공사 전과 공사 중으로 나누어 두 가지 시나리오로 구축하고, 각각 교통류 모형을 추정하여 공사구간 발생에 따른 교통류 특성의 변화를 분석하였다. 공사 전 시나리오는 일상적으로 교통류가 통행하는 상황이며, 공사 중 시나리오는 Fig.
4와 같다. 시나리오별 임계 밀도와 속도-밀도 관계를 도출하기 위하여 투입 교통량을 0대에서부터 15분 간격으로 50대씩 지속적으로 증가시키며 시뮬레이션을 진행하였고, 최대 교통류율(임계밀도)일 때 시뮬레이션을 중지하였다.
시뮬레이션에 적용된 입력 자료와 시뮬레이션 분석 현황은 Table 2와 같다. 차량의 종류는 승용차, 버스, 트럭 총 3종으로 구분하여 시뮬레이션에 적용하였으며, 차량의 기본 속도는 대상구간의 설계속도 80k/h를 적용하였다. 또한, TMS 자료를 바탕으로 대상구간의 차종비율을 시뮬레이션에 적용하여 실제 대상구간의 교통특성을 반영하였고, 차량의 세부적인 중량과 힘, 가·감속 등의 Parameter는 차종에 따라 시뮬레이션에서 기본적으로 주어지는 Default 값을 적용하였다.
본 연구에서는 교통류 모형을 활용하여 추정한 속도의 적정성을 검토하기 위하여 Table 5와 같이 도로용량편람(MOLIT, 2013)에서 제시하는 다차로도로의 서비스 수준과 공사 전 시나리오의 추정속도를 비교하였다.
먼저, 대상구간의 서비스 수준을 파악하기 위하여 관측 교통량에 교통시설 투자평가지침(MOLIT, 2013)의 승용차 환산계수를 적용한 후 도로용량편람(MOLIT, 2013)에서 제시하는 해당 서비스 수준을 선별하였다.
다음으로 분석결과의 적정성을 검토하기 위해 도로용량편람에서 제시하는 자유속도 87k/h와 70k/h의 서비스수준별 속도를 기준으로 보간법을 통해 시뮬레이션에서 적용한 자유속도 80k/h에 해당하는 서비스 수준별 속도 산정하였다.
본 연구에서는 속도-교통량 모형을 이용하여 추정한 속도와 TMS에서 제공하는 월별·시간대별 교통량자료 그리고 국토교통부 교통시설 투자평가지침(MOLIT, 2013)의 도로투자사업에 따른 직접편익 산정 모델을 이용하여 대상구간의 시나리오별 이용자 비용을 산정 하였다.
교통시설 투자평가지침(MOLIT, 2013)에서는 도로투자사업에 따른 직접편익 평가항목을 통행시간 감소, 차량운행비 감소, 교통사고비용 감소, 대기오염 발생량 감소, 온실가스 발생량 감소, 차량소음 발생량 감소로 한정하여 제시하고 있다. 본 연구에서는 공신력 있는 연구 결과를 위해 지침에서 제시하는 직접편익 평가항목을 이용하여 이용자비용을 산정하였다.
제안된 분석방법은 대상구간에 적합한 교통류 모형을 공사 전·중으로 추정하고, 이를 활용하여 대상구간의 공사 전·중, 월별·시간대별 교통류의 속도를 산정하며, 산정된 속도와 TMS 교통량 자료 그리고 교통시설 투자평가지침(MOLIT, 2013)의 도로투자사업에 따른 직접편익 산정 모델을 활용하여 이용자 비용을 산정하는 방법으로써, 도로 용량의 변화가 이용자들에게 미치는 영향을 분석하는데 적합한 방법이다.
제안된 분석 방법은 이용자 비용과 지체비용을 연평균, 월별, 시간대별 등으로 다양하게 산정할 수 있는 장점을 갖는다. 향후 본 연구에서 제안하는 방법론을 활용하여 도로자산관리분야의 다양한 의사결정과정에서 이용자 측면에 대한 고려가 많이 시도되길 기대한다.

대상 데이터

분석을 위해 선정한 대상구간의 현황은 Table 1과 같다. 대상구간은 2013년 국도 유지보수 예산 내시구간 총 345구간 중 TMS (Traffic monitoring system)를 이용하여 자료수집이 가능한 137개 구간을 선정하였으며, 이 중 서로 다른 교통류 특성을 지니는 4개 구간을 최종 대상지로 선정하였다. 세 번째 단계로, 대상구간에 대한 공사 전·중 교통류 특성을 설명하는 교통류 모형을 추정하기 위하여 수집된 자료를 바탕으로 VISSIM 분석을 수행하였다.
본 연구의 4개 대상지는 연속류 특성이 다소 강한 설계속도 80k/h의 단속류 구간으로서 신호등 밀도가 0.5개/km 이하이다. 도로용량편람에서는 이와 같은 일반국도를 다차로도로 유형Ⅱ로 한정하고 있다(MOLIT, 2013).

데이터처리

세 번째 단계로, 대상구간에 대한 공사 전·중 교통류 특성을 설명하는 교통류 모형을 추정하기 위하여 수집된 자료를 바탕으로 VISSIM 분석을 수행하였다.
2와 같다. 먼저, 대상구간들에 대한 자료를 현장조사와 TMS (Traffic Monitoring System)를 통해 수집하였으며, 수집된 자료를 바탕으로 교통류 모형을 추정하기 위해 VISSIM 분석을 수행하였다. 다음으로 VISSIM을 이용하여 추정된 4개 대상구간의 공사 전·중 교통류 모형과 TMS에서 제공하는 교통량 자료를 이용하여 대상구간들의 공사 전·중, 월별·시간대별 교통류의 속도를 산정 하였다.

이론/모형

본 연구에서는 교통류 모형 중 가장 많이 이용되는 Greenshields모형, Greenberg모형, Underwood모형을 이용하여 4개 대상구간에 대한 속도-밀도 모형을 추정하였으며, 이 중 최적 모형을 선정 하였다.
교통시설 투자평가지침(MOLIT, 2013)에서는 도로투자사업에 따른 직접편익을 평가하기 위해 교통량과 속도를 주요 변수로 하는 이용자 비용 산정식을 제안하고 있다. 본 연구에서는 지침의 이용자 비용 산정식을 활용하여 대상구간의 이용자 비용을 산정하기 위해 최적 모형으로 선정된 Underwood의 속도-밀도 모형을 속도-교통량 모형으로 유도 하여 대상구간의 교통량에 따른 속도를 산정하였다.

성능/효과

시뮬레이션 분석 결과, 4개 대상지에 대한 공사 전·중 시나리오별 개별차량ID, 차량타입, 통행시간, 공사구간 진입시간, 공사구간 진출시간, 평균속도 등의 다양한 결과를 얻을 수 있었으며, 이를 활용하여 대상구간의 공사 전·중 교통량(q)-속도(v)-밀도(k)의 관계를 도출할 수 있었다.
시나리오별 속도 추정 결과, A 구간은 공사 전 평균 68.83k/h의 통행 속도를 갖는 구간으로서 유지보수 공사가 발생되면 통행속도가 –36% (44.18k/h) 감소될 것으로 추정 되었으며, B구간의 경우 –17%, C구간의 경우 –9%, D구간의 경우 –17%의 통행 속도 차이가 있을 것으로 추정 되었다.
A구간은 평균 1,170(승용차/시/차로)대의 교통량이 통행하는 구간으로서 편람에서 제시하는 서비스 수준 C에 가까운 구간이며, B구간은 서비스 수준 B, C구간은 서비스 수준 A, D구간은 서비스 수준 B와 유사한 교통류 특성을 갖는 것으로 확인하였다.
이와 같이, B구간, C 구간, D구간에서 모형을 이용하여 추정된 속도는 편람에서 제시하는 서비스 수준별 통행속도와 각각 –4.3%, 1.4%, -6.7%의 오차율로 비교적 오차가 적음을 확인하였다.
7%의 오차율로 비교적 오차가 적음을 확인하였다. 이를 통해 교통류 모형을 이용하여 추정한 구간별 속도가 일반국도 다차로구간의 교통류 특성을 비교적 적은 오차범위 내에서 설명하고 있음을 확인하였다.
따라서 A구간에 도로점용 공사가 발생할 경우 교통지체로 인해 10,193천원/km×day의 이용자 비용이 추가적으로 발생하는 것으로 나타났다.
9월과 3월에 발생하는 공사 중 이용자 비용의 차이는 3,220천원/km×day으로 일반적으로 국도에서 많이 사용되는 유지보수단가(절삭(5cm)+5AC: 131,180천원/7000m3, KICT, 2013)에비해 상대적으로 차이가 작게 나타나, 유지보수 시기 선정에 대한 의사결정에서 이용자 비용의 영향은 미비 할 것으로 분석되었다.
A구간의 공사 중 최대 이용자비용 발생 월은 9월로 29,792천원/km×day의 이용자비용이 발생하며, 최소 이용자 비용 발생 월은 3월(유지보수공사로 적합하지 않은 1, 2, 12월은 제외)로 26,572천원/km×day의 이용자 비용이 발생하는 것으로 분석되었다.
분석 결과, AADT 1만대 이하의 C구간에서 1차로 차단으로 인한 이용자비용의 증가율은 105%로 변화가 미비한 것으로 분석되었으며, AADT 2만대 구간에서는 115% ~ 119%의 증가율을 보였고, AADT 3만대 구간에서는 158%의 증가율을 나타내어 지체비용이 급격히 증가하는 것으로 분석 되었다.
AADT 약 2만대의 B구간과 D구간에서는 각각 1,507천원/km×day, 1,985천원/km×day의 연 평균 지체비용이 발생되는 것으로 분석되었으며, AADT 약 1만대의 C구간에서는 연평균 262천원/km×day의 지체 비용이 발생하는 것으로 나타났다.
4개의 대상구간에 대한 사례 분석결과, AADT 약 3만대의 A구간은 공사구간 발생 전 연평균 17,569천원/km×day의 이용자 비용이 발생하는 것으로 분석되었으며, 유지보수로 1차로를 차단 할 경우 추가적으로 연평균 10,193천원/km×day의 지체비용이 발생하는 것으로 분석 되었다.
또한, AADT 약 1만대의 C구간에서는 공사 전 대비 공사 중 이용자 비용이 105%정도 증가하는 것으로 분석되었으며, AADT 약 2만대구간의 B구간에서는 115%, C구간에서는 119% 증가하는 것으로 나타났고, AADT 약 3만대구간의 A구간에서는 158% 증가하는 것으로 나타나, 교통량이 증가할수록 공사구간에 의한 이용자비용 증가율이 보다 더 큼을 확인하였다.
또한, TMS 자료를 바탕으로 대상구간의 차종비율을 시뮬레이션에 적용하여 실제 대상구간의 교통특성을 반영하였고, 차량의 세부적인 중량과 힘, 가·감속 등의 Parameter는 차종에 따라 시뮬레이션에서 기본적으로 주어지는 Default 값을 적용하였다. 운전자 행태는 VISSIM 분석에서 많이 이용되는 Urban을 적용하였으며, 마지막으로 신호 주기는 현장조사를 통해 확인한 대상구간의 신호 주기를 그대로 적용시켰고, 모든 대상지에서 직진 신호는 전체 신호 주기 중 80% 이상인 것으로 나타났다.
적정성 검토 결과, 교통류 모형을 이용하여 추정한 공사전 A구간의 평균 속도는 68.83k/h로, 도로용량편람에서 제시하는 서비스 수준 C의 자유속도 80k/h에 대한 통행속도 69.82k/h와 1.4%의 오차율을 보였다. 이와 같이, B구간, C 구간, D구간에서 모형을 이용하여 추정된 속도는 편람에서 제시하는 서비스 수준별 통행속도와 각각 –4.
본 연구에서 제안하는 교통류 모형을 이용한 이용자 비용산정 방법은 시간대별 이용자 비용까지도 산정이 가능하다. Fig.

후속연구

제안된 분석 방법은 이용자 비용과 지체비용을 연평균, 월별, 시간대별 등으로 다양하게 산정할 수 있는 장점을 갖는다. 향후 본 연구에서 제안하는 방법론을 활용하여 도로자산관리분야의 다양한 의사결정과정에서 이용자 측면에 대한 고려가 많이 시도되길 기대한다.
하지만, 본 연구의 결과는 교통류 모형을 시뮬레이션 기반으로 추정함으로서 실제 적용에는 한계가 있다. 향후 실제 관측 자료를 이용한 적정성 높은 교통류모형의 개발과 시뮬레이션 검증을 통해 적용 가능성을 높이는 연구가 필요할 것으로 판단되며, 제안된 방법론을 토대로 도로점용공사구간의 다양한 의사결정에서 이용자측면을 고려하는 다양한 연구가시도되길 기대한다.
하지만, 본 연구의 결과는 교통류 모형을 시뮬레이션 기반으로 추정함으로서 실제 적용에는 한계가 있다. 향후 실제 관측 자료를 이용한 적정성 높은 교통류모형의 개발과 시뮬레이션 검증을 통해 적용 가능성을 높이는 연구가 필요할 것으로 판단되며, 제안된 방법론을 토대로 도로점용공사구간의 다양한 의사결정에서 이용자측면을 고려하는 다양한 연구가시도되길 기대한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	LCCA란 무엇인가?	선진국들을 중심으로 국가 주요자산인 SOC (Social Overhead Capital)에 대해 국민이 원하는 서비스 수준을 제공하면서 보다 경제적으로 유지관리하기 위한 노력이 확산되고 있다. 전략적인 SOC 자산관리를 위해 이용되는 LCCA(Life Cycle Cost Analysis)는 생애 전반에 걸쳐 발생하는 총비용을 고려하여 합리적인 의사결정 도와주는 평가기술로서, 최선의 의사결정을 위해 시설물의 생애주기, 관리자 비용, 이용자비용 그리고 할인율을 고려하여 여러 대안 간 경쟁력을 분석한다.
	이용자비용의 분석은 어떤 이점이 있는가?	이용자비용의 분석은 의사결정과정에서 국가차원의 막대한 손실을 정량적으로 평가하고 분석하는데 도움을 주며, 이로 인해 관리자 비용과의 균형을 고려하여 의사결정에 반영됨으로서 보다 합리적인 대안선택을 도와준다.
	이용자 비용이 의사결정과정에서 중요하게 고려되지 않는 경향이 있는 이유는 무엇인가?	도로자산관리분야에서의 이용자 비용은 통행시간비용, 차량운행비용, 사고비용 및 환경비용 등을 포함하는 분석항목으로서, 추정을 위해 보다 광범위한 자료와 다양한 측면의 접근이 요구된다. 또한, 유지관리에 따른 이용자들의 편익에 대한 인식부족과 비용을 관리 주체가 직접 부담하지 않는 점으로 인해 의사결정과정에서 중요하게 고려되지 않는 경향이 있다.

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Sun, J. W., Park, K. H., Lee, M. j., and Park, C. W. (2011). "A Study on Development of Performance Measures for Level of Service(LOS) of Bridge Asset Management." Korean Journal of Construction Engineering and Management, KICEM, 12(2), pp. 101-110.
Sun, L., and Zhou, J. (2005). "Development of multiregime speed-density relationships by cluster analysis." Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 1934(07), pp. 64-71.

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저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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