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TCS 및 WIM 자료를 활용한 고속도로 물동량 지표 산정방안에 관한 연구
A Study on Estimation for Freight Transportation Indices on Expressway Using TCS and WIM Data 원문보기

大韓交通學會誌 = Journal of Korean Society of Transportation, v.35 no.5, 2017년, pp.458 - 467  

오정화 (서울시립대학교 교통공학과) ,  김현승 (서울시립대학교 교통공학과) ,  박민석 (한국도로공사 도로교통연구원) ,  최윤혁 (한국도로공사 도로교통연구원) ,  권순민 (한국도로공사 도로교통연구원) ,  박동주 (서울시립대학교 교통공학과)

초록
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2014년 기준 국내 약 76% 이상의 화물이 도로를 이용하여 수송되고 있는 만큼 고속도로는 화물수송의 중추적 역할을 수행하고 있다. 그러나 고속도로에서 수송되는 화물자동차 및 화물의 규모를 가늠할 수 있는 지표의 산정방안에 관한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 한국도로공사에서 관리하는 스마트 제한차량 분석시스템(TCS, HS-WIM) 자료를 활용하여 산출 가능한 화물자동차통행실적(대${\cdot}$km/년), 화물수송실적(톤${\cdot}$km/년), 화물자동차 통행효율(대${\cdot}$km/km), 화물수송효율(톤${\cdot}$km/km) 총 4가지 지표를 선정하였다. 본 연구는 도로교통 통계를 활용한 구간교통량 기반 지표 산정방안과 고속도로 영업소 간 기종점교통량을 활용한 기종점교통량 기반 지표 산정방안의 장 단점 및 한계점을 제시하고 평가 및 검증하였다. 또한 고속도로 관리자 입장에서 스마트 제한차량분석시스템을 활용하여 실시간(1일, 1개월)으로 산출가능한 방법론을 제시한 것에 의의를 가진다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The expressway of the Korea has an important role in freight movement because 76 percent of the commodity is transported by trucks. However, there has been few indices on the role of expressways regarding freight transportation and truck traffic. The objective of this study is to propose four freigh...

주제어

#화물수송효율   #화물자동차 통행효율   #화물수송실적   #스마트 제한차량 분석시스템   #화물자동차 통행실적  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 연구는 도로교통 통계를 활용한 구간교통량 기반 지표 산정방안과 고속도로 영업소 간 기종점교통량을 활용한 기종점교통량 기반 지표 산정방안의 장·단점 및 한계점을 제시하고 평가 및 검증하고자 한다. 또한 고속도로 관리자 입장에서 기존 시스템(스마트 제한차량 분석시스템)을 활용하여 실시간(1일, 1개월)으로 산출가능한 방법론을 제시하고자 한다.
  • 본 연구는 고속도로 물동량 지표인 화물자동차 통행실적(대·km/년), 화물수송실적(톤 ·km/년), 화물자동차 통행효율(대·km/km), 화물수송효율(톤·km/km)의 산출방안을 제시하였다.
  • 본 연구는 도로교통 통계를 활용한 구간교통량 기반 지표 산정방안과 고속도로 영업소 간 기종점교통량을 활용한 기종점교통량 기반 지표 산정방안의 장·단점 및 한계점을 제시하고 평가 및 검증하고자 한다.
  • 본 연구는 한국도로공사에서 관리하는 스마트 제한차량 분석시스템을 활용하여 고속도로의 화물자동차 및 화물의 규모를 가늠할 수 있는 지표인 대·km와 톤·km를 실시간으로 산출할 수 있는 방법론을 제안하는데 의의가 있다.
  • 본 연구에서는 본 연구와 지표 산출범위 및 개발방법이 가장 유사한 Korea Expressway Corporation(2015)와의 비교를 통하여 평가 및 검증하고자 한다. 본 연구에서 산출한 고속도로 물동량 지표는 화물자동차 통행실적(대·km), 화물수송실적(톤·km), 화물자동차 통행효율(대·km/km), 화물수송효율(톤·km/km)이 있다.
  • 본 연구에서는 본 연구와 지표 산출범위 및 방법이 가장 유사한 Korea Expressway Corporation(2015)와의 비교를 통하여 평가 및 검증하였다. 본 연구와 Korea Expressway Corporation(2015)의 대·km 및 톤·km 지표 산출방법을 비교해 볼 때 교통량 자료, 공차 교통량 반영여부, 차종분류비율, 화물자동차 평균 적재톤수, 거리 등 상이함에 따라 지표 산출결과를 직접적으로 비교하기에는 한계가 있을 것으로 판단된다.
  • 한국도로공사의 스마트 제한차량 분석시스템 중 TCS 자료는 고속도로 영업소간 실제 교통량을 알 수 있으나, 동일 차종 내 일반자동차 및 화물자동차가 혼재되어 있어 차종별 적재톤수를 알 수 없는 한계가 있다. 본 연구에서는 이와 같은 이용 자료들의 특성을 고려하여 고속도로 물동량 지표별 산출 대안을 설정하였다. 화물자동차 통행실적(대·km) 및 화물자동차 통행효율(대·km/km) 지표 산출시 교통량 자료, 차종분류 비율 등 어느 자료를 활용하는지에 따라 Table 3과 같이 총 3가지 대안으로 설정하였다.
  • 이는 본 연구에서 개발하고자 하는 화물자동차 통행실적(대·km) 및 화물수송실적(톤·km) 지표가 이상적인 의미를 내포하는지와 실시간으로 산출가능한지 여부에 대하여 검토하기 위함이다.
  • 한편 본 연구는 고속도로 관리자 입장에서 스마트 제한차량 분석시스템을 활용하여 실시간(1일, 1개월)으로 지표 산출 가능한 방법론을 제시한 것에 의의를 가진다. 향후 전국 고속도로 무정차·다차로 통행료 자동수납 시스템(스마트톨링)이 도입되어 과적단속을 위한 고속축중기가 전국에 확대 설치되면 보다 더 정확한 화물자동차 평균 적재톤수 산출이 가능해져 화물수송실적(톤·km/년) 및 화물수송효율 지표가 정확해질 것으로 판단된다.

가설 설정

  • 대안 2는 스마트 제한차량 분석시스템 중 TCS 교통량 자료를 이용하여 도로교통 통계 차종분류비율, 고속축중기 평균 적재톤수를 적용하는 대안이다. 이 대안은 TCS 교통량 자료에 도로교통 통계의 차종분류비율을 적용하기 때문에 활용 가능한 최신 도로교통 통계의 차종분류비율이 지속적으로 적용된다는 가정을 바탕으로 한다. 하지만 고속도로 영업소간 최단거리를 이용하므로 특정 기종점(진입영업소-진출영업소) 간 실제 주행거리는 알 수 없는 한계가 존재한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
TCS의 특징은 무엇인가? TCS 영업소 기종점간 교통량은 한국도로공사에서 관리하는 스마트 제한차량 분석시스템 내 TCS 교통량 자료를 활용하였다. TCS는 고속도로 통행요금을 징수하는 목적으로 설치된 시스템으로서 교통량과 구간속도에 대한 정보를 얻을 수 있으며 차종을 6종(경차, 1-5종)으로 구분하고 있다. 6종 중 경차는 여객자동차, 1-3종은 여객 및 화물자동차, 4-5종은 화물자동차로 구분된다.
국토교통부의 도로교통 통계 자료가 가지는 한계점은 무엇인가? 국토교통부의 도로교통 통계 자료는 고속도로 구간별 교통량으로써 특정 노선 또는 구간의 교통량은 알 수 있으나, 이 자료만으로는 고속도로를 이용한 전체 교통량을 파악하기 어려운 점이 있다. 이는 각 개별차량의 기종점 정보를 알 수 없어 실제 고속도로를 통행한 차량의 대수 파악이 어려운 한계가 있다. 한국도로공사의 스마트 제한차량 분석시스템 중 TCS 자료는 고속도로 영업소간 실제 교통량을 알 수 있으나, 동일 차종 내 일반자동차 및 화물자동차가 혼재되어 있어 차종별 적재톤수를 알 수 없는 한계가 있다.
TCS 자료의 장단점은 각각 무엇인가? 이는 각 개별차량의 기종점 정보를 알 수 없어 실제 고속도로를 통행한 차량의 대수 파악이 어려운 한계가 있다. 한국도로공사의 스마트 제한차량 분석시스템 중 TCS 자료는 고속도로 영업소간 실제 교통량을 알 수 있으나, 동일 차종 내 일반자동차 및 화물자동차가 혼재되어 있어 차종별 적재톤수를 알 수 없는 한계가 있다. 본 연구에서는 이와 같은 이용 자료들의 특성을 고려하여 고속도로 물동량 지표별 산출 대안을 설정하였다.
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참고문헌 (11)

  1. Han H. (2013), Estimating Origin-Destination Trip Matrix Between Expressway Toll-Pairs, Master's thesis, Myongji University. 

  2. Heo E. J., Choi Y. H. Baek S. G. (2012), The Estimation of Freight Transportation Share on Expressway, The 66th Conference of KST, Korean Society of Transportation, 163-168. 

  3. Joo J. H. (2016), Estimating Truck and Freight Transportation Statistics on Expressway Using WIM Data, Master's thesis, University of Seoul. 

  4. Kim J. H. (2011), A Study on the Methodology of Road Freight Environmental Index Calculation, Doctor's thesis, Myongji University. 

  5. Kim J. H., Kim H. S., Choi S. J., Park S. K., Kim J. Jang Y. K. (2011), A Study on the Calculation of CO2 Emission and Road Freight Environmental Index for Logistics Companies, J. Korean Soc. Transp., 29(2), Journal of Korean Society of Transportation, 25-35. 

  6. Kwon H. G., Kwon T. W. (2016), Korean National Logistics Costs in 2014, The Korea Transport Institute Research Report. 

  7. Passenger and Logistics Index Periodical Survey Manual(2015), Korea Expressway Corporation, Dongtan, South Korea. 

  8. Shin D. S. (2006), A Study on Strategies for Reducing of Road Freight Traffic in Korea, The Korea Transport Institute Research Report, Sejong, South Korea. 

  9. Shin S. J., Park D. J., Ahn W. C., Choi Y. H., Yook K. S. (2012), Evaluation of Publicness and Efficiency in Expressway Focusing on Transport Logistics, The Conference of The Korea Institute of Intelligent Transportation Systems, 170-176. 

  10. Traffic Operation Report in 2015(2015), Korea Expressway Corporation, Dongtan, South Korea. 

  11. Yang J. H. (2009), Comparison of Energy Efficiency of Road Cargo Transportation; UK and France Case Analysis, The Korea Transport Institute Research Report, Dongtan, South Korea. 

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