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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 손봉수
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 연세대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수5
이 논문의 연구 히스토리 (2)
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고속도로 상충구간은 다양한 교통류로 인해 교통혼잡과 사고가 잦아 면밀한 분석이 필요한 구간이다. 대표적 상충구간인 고속도로 엇갈림구간, 연결로 및 연결로 접속부의 운영상태분석은 KHCM(도로용량편람)의 분석방법을 사용한다. 과거에는 실측 데이터 수집의 어려움으로 인해 교통류 분석과정에 대한 실증 연구가 어려웠으나, 최근에는 다양한 방법으로 데이터 수집 및 활용이 가능하게 되어, 이에 대한 실증 연구가 진행될 필요가 있다.
본 연구의 목적은 현장 실측데이터(카메라, 드론)를 활용하여 KHCM에 따른 운영상태 분석결과가 실측값과 얼마나 일치하는지에 대해 실증하는 것이다. 본 연구의 분석 범위는 고속도로 본선-연결로 엇갈림구간과 고속도로 연결로 합류부이며, 해당 구간에서의 실측 속도 및 밀도 값과 KHCM의 분석과정에서 산출된 속도 및 밀도 값을 비교 분석하였다.
본 연구는 한국도로공사의 대표적인 본선-연결로 엇갈림구간 5개 지점 영상데이터를 활용한다. 해당 데이터를 통해 총 교통량, 엇갈림교통량비, 중차량비, 엇갈림·비엇갈림 교통류의 속도를 도출한다. 연결로 합류부의 경우, 구득 가능한 연결로 합류부 3개 지점의 드론 영상데이터를 활용한다. 드론 영상데이터로부터 차량궤적데이터를 추출하는 드론영상분석프로그램을 통해 차로별 평균속도, 교통류율, 중차량비, 차로변경위치 데이터를 구득할 수 있다. 차로변경위치 데이터의 경우, 차로변경률 기준 난류현상 분포 분석에 활용한다.
분석 결과, 엇갈림구간에서 30km/h 미만의 속도가 빈번히 관측되어 엇갈림구간 속도 산출식의 한계점을 확인할 수 있으며, LOS D 이상의 서비스수준에서는 KHCM 기준 속도 및 밀도 산출값이 실측값보다 크게 과소평가하는 것으로 나타났다. 또한 KHCM 기준 연결로 합류부 영향권 밀도 추정 과정에서 산출 연결로 인접 2개차로의 교통량이 실측값보다 적게 나타나는 반면, 산출 밀도가 실측 밀도에 비해 크게 나타났다. 상충구간 내 난류분포를 파악하기 위해서 기존 연구에서는 속도의 표준편차를 활용하였다. 반면에 본 연구에서는 영상데이터를 기반으로 실제 난류를 발생시키는 차로변경을 지표로 활용하였다. 차로변경률 기준 난류분포 분석 결과, 관련 선행연구들과 교통류 난류의 영향이 큰 구간과 난류의 파급 방향은 일치하는 것으로 나타났으나, 난류의 영향이 차량의 진행 방향에 따라 약화되는 것을 확인하였다.
본 연구는 고속도로 상충구간의 교통류 실측데이터를 활용한 실증 연구로써, 기존 KHCM에 따른 운영평가 및 분석 방법의 한계점을 파악하고 보완 방향을 제시하였다. 또한 본 연구에서 난류현상 분포에 대한 지표로 활용한 차로변경률은 추후 다른 유형의 상충구간 영향권에서의 난류현상 분석에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 해당 연구를 통해 실측 데이터를 활용한 상충구간의 교통류 분석 방법론을 마련하는데 토대가 될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 현장 실측데이터(카메라, 드론)를 활용하여 KHCM에 따른 운영상태 분석결과가 실측값과 얼마나 일치하는지에 대해 실증하는 것이다. 본 연구의 분석 범위는 고속도로 본선-연결로 엇갈림구간과 고속도로 연결로 합류부이며, 해당 구간에서의 실측 속도 및 밀도 값과 KHCM의 분석과정에서 산출된 속도 및 밀도 값을 비교 분석하였다.
본 연구는 한국도로공사의 대표적인 본선-연결로 엇갈림구간 5개 지점 영상데이터를 활용한다. 해당 데이터를 통해 총 교통량, 엇갈림교통량비, 중차량비, 엇갈림·비엇갈림 교통류의 속도를 도출한다. 연결로 합류부의 경우, 구득 가능한 연결로 합류부 3개 지점의 드론 영상데이터를 활용한다. 드론 영상데이터로부터 차량궤적데이터를 추출하는 드론영상분석프로그램을 통해 차로별 평균속도, 교통류율, 중차량비, 차로변경위치 데이터를 구득할 수 있다. 차로변경위치 데이터의 경우, 차로변경률 기준 난류현상 분포 분석에 활용한다.
분석 결과, 엇갈림구간에서 30km/h 미만의 속도가 빈번히 관측되어 엇갈림구간 속도 산출식의 한계점을 확인할 수 있으며, LOS D 이상의 서비스수준에서는 KHCM 기준 속도 및 밀도 산출값이 실측값보다 크게 과소평가하는 것으로 나타났다. 또한 KHCM 기준 연결로 합류부 영향권 밀도 추정 과정에서 산출 연결로 인접 2개차로의 교통량이 실측값보다 적게 나타나는 반면, 산출 밀도가 실측 밀도에 비해 크게 나타났다. 상충구간 내 난류분포를 파악하기 위해서 기존 연구에서는 속도의 표준편차를 활용하였다. 반면에 본 연구에서는 영상데이터를 기반으로 실제 난류를 발생시키는 차로변경을 지표로 활용하였다. 차로변경률 기준 난류분포 분석 결과, 관련 선행연구들과 교통류 난류의 영향이 큰 구간과 난류의 파급 방향은 일치하는 것으로 나타났으나, 난류의 영향이 차량의 진행 방향에 따라 약화되는 것을 확인하였다.
본 연구는 고속도로 상충구간의 교통류 실측데이터를 활용한 실증 연구로써, 기존 KHCM에 따른 운영평가 및 분석 방법의 한계점을 파악하고 보완 방향을 제시하였다. 또한 본 연구에서 난류현상 분포에 대한 지표로 활용한 차로변경률은 추후 다른 유형의 상충구간 영향권에서의 난류현상 분석에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 해당 연구를 통해 실측 데이터를 활용한 상충구간의 교통류 분석 방법론을 마련하는데 토대가 될 수 있을 것으로 기대한다.
목차
제 1장 서론1.1. 연구의 배경1.2. 연구의 목적1.3. 연구의 범위제 2장 선행연구 고찰2.1. 고속도로 엇갈림구간 운영상태분석2.1.1. KHCM 기준 고속도로 엇갈림구간 운영상태분석 과정2.1.2. 엇갈림구간 분석과정의 한계점 및 의문점2.2. 고속도로 연결로 합류부 운영상태분석2.2.1. KHCM 기준 고속도로 연결로 합류부 운영상태분석 과정2.2.2. 연결로 합류부 분석과정에서의 의문점2.3. 고속도로 연결로 합류부에서의 난류현상2.3.1. 연결로 합류부 난류현상 관련 선행연구2.3.2. 연결로 합류부 난류현상 분석에서의 의문점제 3장 데이터 및 연구방법3.1. 데이터 수집3.1.1. 엇갈림구간 데이터 수집구간 선정3.1.2. 연결로 합류부 데이터 수집구간 선정3.2. 데이터 가공 및 분석3.2.1. 엇갈림구간 데이터 가공 및 분석방법3.2.2. 연결로 합류부 데이터 가공 및 분석방법제 4장 분석결과4.1. 엇갈림구간 KHCM 속도·밀도 추정 실증 분석결과4.1.1. 지점별 분석결과4.1.2. 서비스수준별 분석결과4.2. 연결로 합류부 영향권 KHCM 밀도 추정 실증 분석결과4.3. 차로변경율 기준 고속도로 합류부 난류현상 분석결과제 5장 결론 및 향후 연구과제참 고 문 헌AppendixABSTRACT
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