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An Occupancy based O/D Data Construction Methodology for Expressway Network

고속도로를 대상으로 한 재차인원별 O/D 구축방법론 연구

  • 최기주 (아주대학교 환경건설교통공학부) ;
  • 이정우 (한국도로공사 스마트하이웨이사업단) ;
  • 이용주 (아주대학교 대학원 건설교통공학과) ;
  • 백승걸 (한국도로공사 도로교통연구원 교통연구팀)
  • Received : 2010.06.24
  • Accepted : 2010.07.27
  • Published : 2010.12.31

Abstract

The occupancy based O/D is essential for measuring efficiency of various transportation policies like HOV/HOT lane, ramp metering, and public parking station. There has been many studies on occupancy survey methodology and O/D estimation using TCS (Toll Collection System) data separately. The occupancy O/D estimation methodology using TCS data has not been attempted thus far. An overall process from data collection stage to the occupancy O/D estimation stage has been suggested. Field survey was performed at the northbound Seoul toll station of Gyeongbu Expressway by each 2 hours of AM peak, PM non-peak, PM peak, midnight periods on a day. The process of matching the TCS data and field survey data classified by tollbooth ID, car type/mode, and arrival time was also performed. One typical output of the results showed that the ratio of single occupancy vehicles bounding for Seoul during the AM peak amounted to 60%. With the key output of this study and the specific O/D estimation methodology suggested, the whole centroid-to-centroid occupancy O/D of the country could be available, and then various applications in which the occupancy information is required could be possible.

재차인원의 파악은 HOV 차로 및 HOT 차로 정책의 효과 분석뿐만 아니라, 램프미터링, 공공주차장 운영 등 다양한 부분에 대한 핵심적 입력변수이다. 재차인원에 대한 조사 방법과 TCS (Toll Collection System) 자료를 이용한 O/D 구축방법은 개별적으로 기존 연구에서 많이 수행되어 왔지만, TCS 자료를 이용한 재차인원별 O/D 구축에 대한 연구는 전무한 실정이다. 본 연구는 재차인원 정보가 추가된 TCS 자료를 조사하여 수단별 O/D를 산출하는 과정을 자료조사부터 구축과정에 대한 제반 방법론으로 제시하였다. 특정 영업소(서울 영업소) 진출 방향에 대하여 특정일에 오전 첨두, 오후 비첨두, 오후 첨두, 심야 각 2시간씩 승용차, 버스, 트럭으로 구분된 차량에 대하여 재차인원 조사(노측 조사)를 실시한 후 톨부스, 차종, 도착시간을 기준으로 매칭과정을 거쳐 해당 날짜의 TCS 자료에 재차인원 정보를 추가하여 재차인원별 O/D를 구축하였다. 한 예로써 구축 결과 오전 첨두시 서울로 향하는 나홀로 차량이 약 60%에 이르는 것으로 나타났다. 이러한 방법론은 TCS 자료를 이용한 특정 O/D 구축 방법론과 연계할 경우, 전국 센트로이드간 재차인원별 O/D 산출도 가능할 것으로 판단되며 재차인원 정보를 요구하는 교통정책의 수립에 활용되어 질 수 있을 것으로 판단된다.

Keywords

References

  1. 국가교통 DB센터(2008) 2007년 국가교통DB구축사업.
  2. 신언교, 황부연, 신승원(1999) 고속도로 영업소간 기.종점통행량으로부터 교통죤간 기.종점통행량 추정기법 연구, 대한교통학회지, 대한교통학회, 제17권 제1호, pp. 7-17.
  3. 이승재, 김종형, 이헌주, 장현호, 변상철, 최도혁(2001) 관측 TCS data 및 AADT 교통량을 이용한 기종점 교통량 보정에 관한 연구, 대한교통학회지, 대한교통학회, 제19권 제5호, pp. 49-59.
  4. 정상미, 김익기(2008) 고속도로 TCS 자료를 활용한 동적노선배정의 네트워크 정산과 검증, 대한교통학회지, 대한교통학회, 제26권 제4호, pp. 205-215.
  5. Gan, A., Jung, R., Liu, K., Li, X., and Sandoval, D. (2005) Vehicle Occupancy Data Collection Methods, BD-015-9, Florida International University, Florida.
  6. Gan, A, Liu, K., Shen, L., and Jung, R. (2008) Prototype information system for estimating average vehicle occupancies from traffic accident records, Transportation Research Record, TRB, 2049, pp. 29-37.
  7. Goodin, V., Wikander, J., Lowery, J., Ungemah, D., Stephens, D., and Poe, C. (2007) Automated Vehicle Occupancy Verification Technologies, FHWA-HOP-07-132, Texas Transportation Institute, Texas.
  8. Heidtman, K., Skarpness, B., and Tornow, C. (1997) Improved Vehicle Occupancy Data Collection Methods, BAT-94-011, Battelle Memorial lnstitute, Ohio.
  9. Hubbell, J., Youell, G., and Hansen, M. (2002) 2002 Vehicle Occupancy Study for the Kansas City Metropolitan Area, MARC (Mid-America Regional Council), Kansas City.
  10. Pavlidis, I., Symosek, P., Fritz, B., Bazakos, M., and Papanikolopoulos, N. (2000) Automatic detection of vehicle occupants: the imaging problem and its solution. Machine Vision and Applications, IAPR, Vol. 11 , No. 6, pp. 313-320.
  11. Rhode Island DOT Division of Planning (1991) Metropolitan Providers Transportation Improvement Study Design - Destination Survey, Rhode Island DOT, Rhode Island.