고속도로 통행시간 신뢰성 지표 추정 모형 개발

Abstract

통행시간 신뢰성은 계획한 통행시간 대비 실제 통행한 통행시간과의 차이를 말한다. 즉, 통행시간 신뢰성은 통행자가 원하는 도착시간에 정확하게 목적지에 도달할 수 있는가를 나타내는 개념으로, 통행시간 가변성, 변동성, 불확실성 등을 내포한다. 통행시간 신뢰성과 관련한 연구를 살펴보면 추상적인 개념의 통행시간 신뢰성을 명확하게 표현할 수 있도록 통행시간 신뢰성 지표를 이용한다. 즉, 통행시간 신뢰성 지표는 통행시간 신뢰성을 개념적으로 포함하면서, 계량화하여 수치로 보여주는 것이다. 즉, 통행시간 신뢰성 지표는 주어진 교통상황 하에서 목적지까지 이동하는데 통행시간의 변동분을 설명한다. 통행시간 신뢰성 지표를 연구하기 위해서 개별 통행자들의 통행행태 자료가 필수적이다. 그러나 이러한 자료가 부족하여 연구가 활발히 이루어지지 않았다. 하지만 최근 빅데이터 개념이 등장하면서 분석할 수 있는 다양한 자료들이 제공되고 있다. 본 연구는 개별통행자들의 통행행태자료를 이용하여 통행시간 신뢰성 지표 산정모형에 주안점을 두어 분석하였다. 그 동안은 해외를 중심으로 통행시간 신뢰성에 대한 연구가 진행되었으며, 통행시간 신뢰성 지표에 대한 다양한 값들이 제시되었다. 그리고 최근에 통행시간 신뢰성 지표로 표준편차를 중점적으로 고려하기 시작하였다. 이러한 학계 연구 동향에 맞추어 통행시간 표준편차 모형을 구축하여 통행시간 신뢰성을 추정하였다. 그리고 우리나라 자료를 이용한 우리나라 운전자들의 통행특성을 반영한 통행시간 신뢰성 지표 산정모형을 개발하였다. 먼저, 통행시간 신뢰성 지표 산정모형 구축을 위해서 통행시간 신뢰성 지표와 지표를 설명할 수 있는 변수를 살펴본다. 그리고 통행시간 신뢰성 지표와 설명변수의 관계를 살펴보고 유의미한 변수를 파악한다. 통행시간 신뢰성 지표 설명변수와 통행시간 표준편차의 최적 관계식을 파악한 후 통행시간 신뢰성 지표 산정모형을 구축한다. 실증자료를 통해서 통행시간 신뢰성 지표 추정모형 검증을 통해서 최적 모형을 제시하였다. 통행시간 신뢰성 추정 모형 구축에 이용한 자료는 집계된 자료가 아닌 개별 차량의 속도를 파악할 수 있는 자료이다. 개별 차량 한 대의 통행속도를 이용하여 링크의 평균통행시간, 통행시간 표준편차 등을 산정하고 이를 바탕으로 통행시간 신뢰성 지표 산정모형을 구축하였다. 그리고 통행시간 신뢰성 지표 산정모형 개발에 추가하여 새로이 추가될 수 있는 독립변수를 검토하였다. 독립변수는 통행시간 신뢰성에 영향을 줄 수 있는 변수들로 기존의 연구에서는 반영하지 못한 변수들이다. 새로이 추가된 독립변수를 모형에 반영하여 본 연구에서 제시하는 통행시간 신뢰성 지표 산정모형을 제시하였다. 통행시간 신뢰성 지표 산정을 위해서 선행연구를 고찰하고, 통행시간 신뢰성 지표로 표준편차를 산정하는 모형을 구축하였다. MD(Mean Delay)와 링크길이, 중차량 비율, 차로수를 독립변수로 하여 통행시간 신뢰성 지표 산정모형을 제시하였다. 다양한 형태의 통행시간 신뢰성 추정 모형을 검토하였으며, 2차 함수 형태의 모형을 최적 모형으로 제시하였다. 적합한 통행시간 신뢰성 지표 추정모형 구축을 위하여 View-T 1.0의 개별통행행태자료를 이용하였으며, 우리나라 대표고속도로 구간 8개를 대상으로 하여 분석하였다. 2차함수 형태의 통행시간 신뢰성 추정 모형을 구축한 후 차로수에 따라서 개별 파라미터에 대한 추정하였다. 차로수를 통행시간 신뢰성 지표 산정모형의 독립변수로 이용하는 것은 의미 있지만 어떠한 형태로 반영하는지가 관건이었다. 검토결과 단방향 2차로, 3차로, 4차로 이상으로 구분하여 각각 모형을 구축하는 것이 적합한 것으로 판단하였다. 이는 차로수에 따라서 도로가 각기 다른 특성을 가지고 있기 때문으로 판단하였다. 본 연구는 통행시간 신뢰성 지표 추정모형을 구축하고 이를 바탕으로 통행시간 신뢰성 비용을 산정하였다. 통행시간 신뢰성 가치는 신뢰성 비율(Reliability Ratio)을 이용하여 산정하였으며, 국토해양부(2009)에서 제시한 0.8을 이용하였다. 통행시간 신뢰성 비용추정결과 도로가 혼잡할수록 개인평균비용에서 차지하는 비율이 상승하는 것으로 분석되었다. 도로가 혼잡할수록 통행시간 비용과 통행시간 신뢰성 비용은 다른 비용보다 더 높게 상승하며, 통행시간 신뢰성 비용은 사회적 관점에서 살펴보면 개인이 지불하는 비용보다 더 많은 비용을 지불하고 있는 것으로 산정되었다. 본 연구가 제시하는 통행시간 신뢰성 지표 추정모형을 통하여 도로 이용자들의 통행시간 신뢰성을 더 정확하게 살펴볼 수 있었다. 그리고 이 모형을 통하여 연속류 도로의 통행시간 신뢰성 추정에 적용이 가능하다. 더 나아가 도로 운영 평가지표, 도로 통행시간 신뢰성 편익 추정에 본 연구에서 구축한 모형을 이용할 수 있을 것이다.

Travel Time Reliability(TTR) signifies the difference between the expected and the actual travel time. In other words, TTR is the conception that shows how a traveler can reach the destination on time, which also implies the variability and the uncertainty. TTR index is the significant numerical value that indicates the figure by quantifying the travel time reliability. TTR index shows the variability of travel time to the destination in a certain transport environment. To analyze TTR, it is necessary to have individual travelers behavior data. However the data has not been sufficient enough, so that the study has not been fully undertaken. Recently, the big data has provided various data that can lead to diverse studies including travelers behavior data. This study used individual travel behavior data to establish the TTR index estimation model. It has not been long in studying the standard deviation through TTR index. In this study stream, it has built standard deviation model to estimate TTR. Also, it developed TTR index estimation model with South Korean drivers travel behavior data. To build TTR index estimation model, it examined TTR index and the independent variables. It comprehended significant variables by examining the relation of TTR index and independent variables. After a formation of an optimum estimation formula of TTR index independent variables and travel time standard deviation, it has formed the TTR index estimation model. It also provided an ideal model through the verification of TTR index estimation model. The data that has used in TTR index estimation model is not aggregated and it is possible to recognize individual vehicle speed. Utilizing individual vehicle traffic speed, it estimated links average travel time and travel time standard deviation. This helped to establish TTR index estimation model. And also, by supplementing it, it examined the newly added independent variables. Independent variables are essential, which can affect TTR, but had not been studied in the literature. Therefore this study built TTR index estimation model reflecting the newly added independent variables. This study suggests an adequate model that includes independent variables such as MD(Mean Delay), link length, heavy vehicle ratio, number of lanes. It examined various forms of TTR index estimation model, and also provided ideal formula in a quadric equation. It used View-T 1.0 individual travel behavior data and analyzed 8 representative motorways(uninterrupted road) in South Korea. It has estimated individual parameter in a number of lanes after developing a quadric equation of TTR index estimation model. It was productive to use lanes as an independent variable in TTR index estimation model. However, it was the core problem how to apply in the model. It has concluded that it was adequate to build a model separately by dividing roads in 4 lanes, 6 lanes, and more than 8 lanes. It is plausible because of different features in each road. This study also measured TTR cost. The values of TTR were computed using Reliability Ratio(RR) of 0.8 which is recommended by Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs. TTR cost estimation analyzation has concluded that the more the road is congested, the higher the ratio of personal average cost. In addition, when the road gets congested, travel time cost and TTR cost goes higher than the other costs. In the aspect of cost analyzing, the social cost is higher than personal cost in TTR cost. This study has showed the most accurate TTR through TTR index estimation model. The model, propopsed in this article, has promising potentialities for the estimation of travel time reliability for uninterrupted road sections (e.g., urban and regional motorway, regional roadways). In addition, the model provided in the study could be possible in applying road management evaluation index and road TTR benefits.