한국은 1992년 최초로 도로용량편람(KHCM)을 제정하여 2001년, 2013년 2회 개정을 하였다. 2회 개정을 통하여 다양한 사회·환경의 변화에 부응하기 위하여 새로운 분석 방법을 추가하였다. 2013년 KHCM은 2001년 「도로용량편람 개선 연구(제3차수)」의 연구 결과를 준용하였으며 그 결과 분석대상 지점이 독립 연결로 기하구조 조건(연결로간 이격거리 500m)을 충족하지 못하고 있다. 즉, 모형개발을 위한 기초자료가 적합하지 못하여 모형의 신뢰도가 낮고 밀도 산정 과정에서 PFM(합류부 영향권비)이 높아지는 문제가 발생하였다. 또한, 도로교통법 개정으로 지정차로제가 시행되면서 편도 3차로 도로에서는 중차량(화물자동차, 16인승 이상 승합자동차) 은 본선 1, 2차로로 주행 및 추월을 허용하고 있다. 중차량 교통량, HV%(중차량구성비)에 따라 V12(본선 1, 2차로 교통량)가 증가하기 때문에 PFM, PFD(분류부 영향권비) 산정 시 지정차로제 시행에 따른 차로 이용특성에 대한 반영이 필요하다. 본 연구에서는 전국 고속도로에서 본선 편도 3차로 구간 내 설치된 IC, JC 및 휴게소 등을 대상으로 독립 연결로 기하구조 조건(연결로간 이격거리 500m 이상)을 만족하는 지점을 1차 분석대상 지점으로 선정하였으며 한국도로공사 공공데이터포털에서 제공하는 VDS, AVC 자료를(2021년 7월1일∼10일) 수집하여 분석을 위한 기초자료로 활용하였다. 수집된 자료를 기반으로 합류부와 분류부의 PFM, PFD를 대표하는 V12%(본선 1, 2차로 교통량 비율)과 VF(본선 교통량), VR(연결로 교통량), HV%간 상관분석을 수행하였다. 합류부에서는 VF,VR, HV%, 분류부에서는 VF, HV%가 상관성이 높아 설명변수로 선정하였다. V12%의 특성 분석한 결과 VF,VR의 변화에 따라 선형보다는 비선형 특성을 보이는 것으로 분석되었다. 선형회귀모형식과 비선형회귀모형식을 검토한 결과 지수함수, 로그함수, 결정력함수의 비선형회귀모형식이 선형회귀모형식보다 우수한 것으로 나타났다. 최종적으로 비선형회귀모형식 중 R2가 높고 PFM, PFD의 예측치와 실측치의 유사도가 가장 높은 결정력 함수를 제안하였다. 본 연구에서는 KHCM에 제시된 DMR(합류부 밀도), DDR(분류부 밀도) 모형의 기본 구조는 유지하되 본 연구에서 개발된 PFM, PFD 모형을 적용하여 밀도모형의 구조적인 변화에 대한 검증을 수행한 결과, VR증가 시 PFM이 증가하는 문제점과 PFD가 감소하는 문제점들이 개선되었다. 또한, USHCM에서 제시하는 V3제약조건 및 V12보정방법 적용을 통하여 LOS 산정한 결과 밀도 분석과정에 포함하는 것이 더 합리적인 결과를 도출하였다. 본 연구 결과를 적용할 경우 KHCM 모형식의 문제점들을 개선시킬 수 있으며 설계서비스 기준 초과로 인한 과다설계와 서비스 수준 개선을 위한 시설투자비용 증가로 사업의 타당성을 확보하지 못하는 문제를 다소 해결할 수 있다. 본 연구에 활용된 교통량이 평균 1,200pcph∼2,100pcph로 제한적인 조건이므로 다양한 교통환경을 반영하지 못하는 한계가 있기 때문에 광범위한 교통특성 자료 수집을 통하여 1)V3제약조건 및 V12보정 방법 검토, 2)편도 2차로, 4차로의 PFM, PFD 재검증, 3) 밀도 산정식 재검증과 같은 연구를 보완할 경우 완성도가 높은 결과를 도출할 수 있을 것이다.
The first Korea Highway Capacity Manual(KHCM) was enacted in 1992. It was revised respectively in 2001 and 2013, through which a new analysis method was added to respond to changes in various social and environmental conditions through the two revisions. In 2013, KHCM applied the results of the 「Road Capacity Manual Improvement Study (Third Order),2001」and the candidate sites for analysis did not satisfy the geometric conditions of the isolated ramps (the distance of 500m between merge and diverge point) in the study. In other words, the reliability of the model was low because the basic data for the model development were not suitable and there was a problem that PFM (proportion of freeway vehicles remaining in lanes 1 and 2 immediately upstream of the on-ramp influence area) increased in the process of calculating the density. In addition, as the Designation Lane was implemented due to the revision of the Road Traffic Act, the Heavy Vehicles (freight vehicles, buses with 16 or more seats) are allowed to drive and overtake in the 1st and 2nd lanes of the mainline on the three-lanes freeway of one-way. Since the V12 (flow rate in lane 1 and 2) increases according to the traffic volume of heavy vehicles and HV%(ratio of heavy vehicles), it is necessary to reflect the characteristics of lane use according to the implementation of the designation lane when calculating the PFM, PFD(proportion of diverging traffic remaining in lanes 1 and 2 immediately upstream of the deceleration lane). In this study, a site that satisfies the geometrical condition of an isolated ramps (the distance of 500m between merge and diverge point) was selected as the first analysis sites of ICs, JCs, and Service Areas installed within the three-lane section at the mainlines on freeway. The VDS and AVC data provided by the Korea Expressway Corporation Public Data Portal (July 1∼10, 2021) were collected and used as basic data for analysis. Based on the collected data, the correlation analysis was performed between V12%(ratio of flow rate in lane 1 and 2) that representing PFM, PFD for Merge, Diverge Areas and VF(total flow rate on freeway immediately upstream of the merge/diverge influence area), VR(flow rate on the ramp), HV%. The VF, VR, HV% at Merge Areas, VF, HV% at Diverge Areas were selected as the explanatory variables because of high correlation. As a result of analyzing the characteristics of V12%, it showed a non-linear rather than a linear characteristic according to the change of VF and VR. As a result of examining the linear regression model and nonlinear regression model, the nonlinear regression model (exponential, log and power functions) were superior to the linear regression model. Finally, the power function among the nonlinear regression models was proposed because the R2 and similarity degree between the predicted and measured values of PFM, PFD. In this study, the basic structure of the DMR(density in merge), DDR(density in diverge) models presented in KHCM was maintained, as a result of verifying the structural changes of the density model by applying the PFM, PFD models developed in this study, the problem in which PFM increase and PFD decrease were improved when VR increased. In addition, as a result of comparing the LOS through the application of the constraints of V3(flow rate in lane 3) and the adjustment method of V12 that suggested by USHCM, it was more reasonable to include these method in the density analysis process. When the results of this study are applied, it has been improved the problems of the KHCM model and it is possible somewhat solve the problem of not securing the feasibility of the project due to over-design by exceeding design level of service standard and increase in facility investment costs to improve level of service standards. Since the traffic volume in this study is limited to an average of 1,200pcph∼2,100pcph, there is a limit that does not reflect various transportation environments. Therefore, through the collection of extensive traffic characteristic data, if there are supplemented as first review of constraints of V3 and adjustment methods of V12, second re-verification of PFM, PFD at the 2-lanes, 4-lanes of one-way, lastly re-verification of the density calculation formula high-quality results can be derived.
제 1 장 서 론 11.1 연구의 배경 및 목적 11.2 연구의 방법 3제 2 장 선행연구 고찰 62.1 한국의 도로용량편람 62.2 미국의 도로용량편람 82.3 도로용량편람 개선 연구 102.4 고속도로 운행기준 관련 법 152.5 고속도로 합분류부에 관한 연구 172.6 연구방향 설정 19제 3 장 기초자료분석 203.1 기하구조 검토 203.2 자동 차량 분류장치(AVC) 자료 253.2.1 자료 수집 253.2.2 자료 분석 263.3 차량검지시스템(VDS) 자료 303.3.1 자료 수집 303.3.2 설치 위치 및 교통량 검토 323.4 분석 대상지점 기하구조 363.5 분석대상지점별 교통량 추정방법 383.6 대상지점간 기초자료 유효성 검토 423.6.1 분류부 423.6.2 합류부 44제 4 장 모형설계 464.1 기존 모형의 문제점 464.1.1 개요 464.1.2 KHCM과 USHCM 모형 비교 474.1.3 모형의 문제점 614.2 모형개발 634.2.1 기본방향 634.2.2 영향권비 산정 모형 개발 65제 5 장 모형검증 775.1 모형 검증 775.1.1 영향권비 산정 방법 개선 775.1.2 VDS data를 이용한 밀도 비교 925.2 모형 제안 93제 6 장 결론 및 향후 연구과제 956.1 결론 956.2 향후 연구과제 98참 고 문 헌 100영 문 초 록 101국 문 초 록 106