[논문]설계 일관성에 기반한 통합 도로안전성 평가 방법에 관한 연구

김철기; 손영태; 김용석; 조원범

문제 정의

필요하다.1) 따라서 본 연구에서는 도로 평면, 종단 조건 등을 통합하여 도로안전성을 평가하는 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다.
등의 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 보다 다양한 기하구조를 반영할 수 있는 주행속도 예측 모형식을 개발하고자 한다.
구분 하였다. 따라서 본 연구에서도 조사된 자료로 분석 가능한 평면선형-종단경사구간과 평면선형-종단곡선 구간에 대해서 각각의 구간에 대한 속도 예측모형식 개발을 수행하였다.
본 연구는 설계 일관성에 기반한 통합 도로 안전성 평가 방법을 개발하기 위해 국내 . 외도로 설계 일관성/도로 안전성 평가기준 관련 문헌을 수집하고 최근 연구 동향을 조사하였다.
본 연구에서는 개별차량의 곡선부 진입속도와 곡선부 1/2 지점에서의 속도차이를 구하는예측 모형식을 구축하고 구한 모형식 으로부터개별차량의 속도차이를 구하여 도로의 안전성을 평가하는 방법을 제시하였다.
본 연구에서는 왕복 2차로 도로의 평면곡선부 주행속도를 예측할 수 있는 모형식을 개발하였으며 종단선형을 고려하기 위하여 종단선형에 따른 6개 그룹으로 나누어 각각 그룹별회귀모형식을 개발하였다. 그리고 개발된 모형식을 이용하여 평면곡선부에서의 직선부와 곡선부 속도의 차이를 이용한 도로 안전성 평가방법을 제시하였다.
본 연구에서는에서 제시한 방법 중속도를 기반으로 하는 방안을 기반으로 국내에서 활용 가능한 도로 안전성 평가 방법을 제시하였다.

제안 방법

직선부의 주행속도는 직선부 구간 내 최고속도를, 평면곡선부의 주행속도는 최저속도를 각각 이용하여 70km/h 이하로 주행하는 운전자그룹을 "그룹 A”, 직선부의 주행속도가 80km/h 를 초과하는 운전자 그룹을 “그룹 B”로 정의하여 직선부의 주행속도와 평면곡선부 주행속도와의 상관성을 분석 . 제시하였다.
자료는 국도 37 호선에서 수집하였고, 이상치를 제거하기 위한 방법으로 MAD(중위 절대편차)를 이용하였다. Headway가 6초 미만인 차량군 집단의 자료 사용하였으며, 종속변수는 차간거리의 평균거리 (SM)를 사용하여 직선구간과 곡선구간의 속도예측 모형식 개발하였다. 직선구간에서는 종단경사, 차로폭, 길어깨폭 등의 기하 구조요소들과는 상관성이 없었고, 직선길이와는 상관성이 높게 나타났으며, 곡선구간에서는 종단경사, 곡선반경, 곡선장, 곡선 굽은 방향, 차로폭, 길어깨 폭, 편구배등을 고려하였지만 곡선반경에 대해서만 상관성이 높게 나타났다.
각 지점에서 개별차량의 곡선부 전방 100m 전 속도와 곡선부 1/2 지점 속도의 차이를 구한 후, 그 값들의 85백분위 값을 종속변수로 하고종속변수에 영향을 줄 것으로 예상되는 곡률 (1/R), 편경사, 평면곡선의 길이, 종단경사, 종단 곡선 변화 비율(K)과, 곡선부에 진입하는 진입속도(곡선부 시작 100m 전 지점의 85백분위 속도)를 독립변수로 하였으며 평면곡선부 주행속도 예측모형식과 마찬가지로 평면곡선-종단경사 구간과 평면곡선-종단곡선 구간으로 나누어 회귀분석을 실행하였다.
개선된 평면 곡선부의 주행속도 예측 모형 식을 이용하여 주행속도 차이에 의한 안전성 분석 방법을 제시하였고 또한 개별 차량의 속도 차이를 예측하는 모형식을 개발하여 이를 이용하여 도로의 안전성을 평가하는 방법을 제안하였다.
관련 분야의 국내 전문가 자문을 토대로 도로 설계 일관성/도로 안전성 평가기준 개발에 대한 방향을 수립하였고 이러한 과정들을 통해 선진이론 고찰, 기존 연구방법의 개선방안을 모색하였다.
국내 도로설계가 곡률보다는 평면곡선반경을 중심으로 전개되는 점을 감안하여 국외의 곡률 모형식을과 같이평면곡선반경의 역수 형태로 수정하였다.
개발하였다. 그리고 개발된 모형식을 이용하여 평면곡선부에서의 직선부와 곡선부 속도의 차이를 이용한 도로 안전성 평가방법을 제시하였다. 또한 각 개별차량들의 곡선부 진입속도와 곡선부 1/2 지점에서의 속도차를이용하여 개별차량의 속도차이를 구하는 회귀모형식을 개발하였으며 이를 이용하여 도로의안전성을 평가하는 방법을 제시하였다.
기존에서 많이 연구된 주행속도 프로파일을이용하여 안전도를 판단하는 방법과 비집계적방법인 개별차량의 주행속도 차이를 이용하여도로의 안전성을 판단하는 방법을 제안하였다.
따라서 본 연구에서 제시한 개별차량의 속도 차이 예측 모형식을 이용하여 도로 평면곡선 부의 개별차량 속도차이를 구하고 그 값을 위의 기준에 적용하여 도로선형의 안전성을 우수, 양호, 불량으로 판단하도록 한다.
그리고 개발된 모형식을 이용하여 평면곡선부에서의 직선부와 곡선부 속도의 차이를 이용한 도로 안전성 평가방법을 제시하였다. 또한 각 개별차량들의 곡선부 진입속도와 곡선부 1/2 지점에서의 속도차를이용하여 개별차량의 속도차이를 구하는 회귀모형식을 개발하였으며 이를 이용하여 도로의안전성을 평가하는 방법을 제시하였다.
또한 주행속도 예측 모형식의 신뢰성을 높이기 위하여 평면곡선-종단경사 구간의 구분을오르막, 내리막, 평면곡선-오목종단곡선 구간 (sag)과 평면곡선-볼록 종단곡선 구간(crest) 등다양한 기하구조를 반영하여 기존 문헌에서 제시한 주행속도 예즉 모형식을 개선하였다.
선정된 조사지점에서의 차량 속도는 미국 'Nu-Metrics사'의 NC-97( 이하 '검지기')을 이용하여 조사되었다. 다음<그림 5>는 조사지점의검지기 위치를 나타낸 것이다.
외도로 설계 일관성/도로 안전성 평가기준 관련 문헌을 수집하고 최근 연구 동향을 조사하였다.
이 연구에서는 설계수준을 good, fair, poor 3 가지로 구분하고, 다음의 평가기준(표 1>을제시하였다.
개발하였다. 이때 곡선반경, 곡선길이, 교차각, 시거, 차로폭, 차선(안쪽, 바깥쪽과 같은 기하구조 특성에 의해 속도가 결정된다는 가정하에 30개 조사지점을 통해 얻어진 자료를 모형의 입력층 자료로 이용하였고, 입력층 변수에따라 네 가지 유형의 신경망 모형을 제시하였다. 신경망 모형 중 다층신경 망 모형을 적용하여 은닉충의 유니트 수, 학습계수, 모멘텀계수, 학습횟수의 변화에 따른 최적 모형 구조를 도출하였으며, 신경망 모형의 학습성능을 검증하기 위하여 선정된 30개 조사지점에서 20개 지점을 모형의 학습자료로 나머지 학습되지 않은 10개 지점을 예측자료로 활용하였다.
이상치를 제거한 데이터를 대상으로 곡선 부에서의 85백분위 속도와 기하구조 간의 관계를 회귀분석을 통하여 밝혀내고 곡선부 주행속도예측 모형식을 구축하였다.
평면선형-종단경사 구간과 평면 선형-종단곡선 구간에 대하여 각각의 구간을 세분화 하여 평면 선형-종단경사 구간은 종단경사가 -4% 미만, -4%~0%, 0%~4%, 4%이상인 4개의 그룹으로 나누고 평면선형-종단곡선 구간에 대해서는 오목종단곡선(sag)와 볼록 종단 곡선(crest)로 나누어 각각의 그룹별 자료수는 다음과같으며 속도 예측 모형식을 개발하였다.

대상 데이터

이때 곡선반경, 곡선길이, 교차각, 시거, 차로폭, 차선(안쪽, 바깥쪽과 같은 기하구조 특성에 의해 속도가 결정된다는 가정하에 30개 조사지점을 통해 얻어진 자료를 모형의 입력층 자료로 이용하였고, 입력층 변수에따라 네 가지 유형의 신경망 모형을 제시하였다. 신경망 모형 중 다층신경 망 모형을 적용하여 은닉충의 유니트 수, 학습계수, 모멘텀계수, 학습횟수의 변화에 따른 최적 모형 구조를 도출하였으며, 신경망 모형의 학습성능을 검증하기 위하여 선정된 30개 조사지점에서 20개 지점을 모형의 학습자료로 나머지 학습되지 않은 10개 지점을 예측자료로 활용하였다.
변화를 고려하였다. 자료는 국도 37 호선에서 수집하였고, 이상치를 제거하기 위한 방법으로 MAD(중위 절대편차)를 이용하였다. Headway가 6초 미만인 차량군 집단의 자료 사용하였으며, 종속변수는 차간거리의 평균거리 (SM)를 사용하여 직선구간과 곡선구간의 속도예측 모형식 개발하였다.
주행속도 자료 수집을 위한 지점의 선정은 일반국도 왕복 2차로 도로를 대상으로 하였으며 다음과 같은 선정조건에 부합되는지 점과 다양한 유형을 보이고 도로의 기하구조 자료 수집이 용이한 지점으로 96개 지점을 선정하였다.

데이터처리

검토 된 이론적 배경을 바탕으로 현장에서수집된 자료의 신뢰도를 향상시키기 위해 속도데이터의 이상치를 제거하는 방법으로 필터링을 수행하였으며, 필터링 된 자료를 대상으로회귀분석을 실행하여 주행속도 예측 모형식을구축하였다.
모형식 구축을 위해 통계 패키지 프로그램인 SPSS 12.0 을 사용하여 회귀분석을 실행하였으며, 종속변수로는 평면 곡선부 1/2 지점의 V85 속도를 사용하였고 독립변수로는 곡선구간 주행속도에 영향을 줄 수 있는 모든 변수(진입속도 ; 곡선부 시작 100m 전 지점의 V85 속도, 평면곡선반경 R, 곡선길이, 편경사, 종단경사 등)를 고려하였다.
회귀분석에 사용된 변수로는 각 지점별로 평면 곡선부 1/2 지점에서 조사된 속도자료의 V85 속도를 종속변수로 하고, 종속변수에 영향을 줄 것으로 예상되는 곡률(1/R), 편경사, 평면곡선의 길이, 종단경사, 종단곡선변화비율(K)과, 곡선부에 진입하는 진입속도(곡선부 시작 100m 전 지점의 85백분위 속도)를 독립변수로 하여회귀분석을 실행하였다.

이론/모형

본 연구에서도 평면곡선부 속도예측 모형 식을 이용하여 곡선부 속도를 구하고 직선부 희망 속도와 비교하여 Lanun 이 제시한 기준에 의하여 도로의 안전성을 우수, 양호, 불량으로 판단하도록 한다.

성능/효과

제시하였다. 그 결과 직선 부에서 설계속도보다 20kmA보다 높게 주행한 운전자 그룹의 55.2%가 평면곡선부에서 20km/h 이상 감속한 반면, 직선부 주행속도 가상대적으로 낮은 그룹에서는 직선부와 평면곡선 부의 주행속도 차이가 크게 변화되지 않은 것으로 나타났다.
모형식 구축 결과 평면곡선반경과 진입속도가 종속변수에 영향을 미치는 변수로 나타났으나 차량 속도에 영향을 줄 것으로 생각되는 종단경사 변수가 모형식에서 제외되어 예측된 모형식이 종단선형을 반영하지 못하는 문제점이나타났다. 이는 전체 자료를 대상으로 회귀분석을 했기 때문으로 판단된다.
대해 연구하였다. 이때 사용한 독립변수는 곡선반경이며, R, 1/R, 지수함수형, 2차함수형으로 여러가지 형식을 활용하였고, 모형식구축결과 1/R 형태의 변수를 사용한 모형의 결정계수 값이 가장 높게 나타났다.
Headway가 6초 미만인 차량군 집단의 자료 사용하였으며, 종속변수는 차간거리의 평균거리 (SM)를 사용하여 직선구간과 곡선구간의 속도예측 모형식 개발하였다. 직선구간에서는 종단경사, 차로폭, 길어깨폭 등의 기하 구조요소들과는 상관성이 없었고, 직선길이와는 상관성이 높게 나타났으며, 곡선구간에서는 종단경사, 곡선반경, 곡선장, 곡선 굽은 방향, 차로폭, 길어깨 폭, 편구배등을 고려하였지만 곡선반경에 대해서만 상관성이 높게 나타났다.

후속연구

본 연구결과를 설계 및 운영 중인 도로의안전성을 평가하는데 활용한다면, 안전 개선사업에서 사업간 우선순위의 산정에도 객관적평가척도로 활용될 수 있으며, 또한 현재 연구수행 중인 도로안전진단 사업에도 반영이 가능하고, 장기적으로는 운전자, 자동차, 도로의 특성이 충분히 반영된 도로 설계기준의 작성에기여할 것으로 예상한다.
조사된 속도자료는 당시 도로의 특수한 상황 (교통사고, 또는 경운기나 중장비 차량들의 이동)이나 검지기의 검지오류, 차량의 추종 주행 등이 고려되지 않은 자료이므로 이상치 제거 및 독립주행 차량만을 대상으로 할 필요가 있다. 따라서 자료의 필터링을 통해서 이상치를 제거하였다.
향후 연구에서는 더 합리적인 곡선부에서의주행속도 예즉을 위하여 종단경사가 큰 오르막이나 내리막의 조사 지점수를 늘려서 분석 할필요성이 있고, 도로 안전성을 평가하는 다양한방법들을 추가하여 차량 운전자의 주행 행태를반영한 도로선형 평가가 필요한 것으로 판단된다. 또한 여러가지 도로 안전성 평가 방법에의해 도출된 결과를 종합적으로 판단 할 수 있는 기준을 만들어 실제 도로에 적용할 수 있도록 해야한다.

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