Abstract
In the case of highway, there may be a large number of travel time groups when there are a bus exclusive lane, a rest area, a sleeping shelter, etc. in the corresponding section. In most of the conventional travel time estimation studies, one representative travel time (assuming normal distribution) group is assumed in the low sample collection state, and if it is out of the specified range, it is determined as outliers and then the travel time is estimated. However, if there is a bus exclusive lane, a rest area, or a sleeping shelter in the relevant section, such as the highway, the distribution of travel time will be in the form of a bi-modal or a multi-modal, rather than a regular distribution. Therefore, applying the existing estimation methodology may result in distorted results. To solve this problem, first, it should be reliable even in the case of insufficient number of samples. Second, we propose a methodology to select the representative time group among a number of time groups and to estimate the representative time using individual time data of the selected time group.
고속도로의 경우 해당구간에 버스전용차로, 휴게소, 졸음쉼터 등이 존재할 경우 다수의 통행시간 그룹이 존재할 수 있다. 기존 대부분의 구간통행시간 추정연구에서는 낮은 표본 수집 상태에서 하나의 대표 통행시간(정규분포 가정) 그룹을 가정하고, 특정범위를 벗어난 경우 이상치로 판단하여 제거한 후 구간 통행시간을 추정하였다. 하지만, 고속도로와 같이 해당구간에 버스전용차로, 휴게소, 졸음쉼터 등이 존재할 경우 통행시간 분포는 정규분포가 아닌 쌍봉 또는 다봉 형태를 보일 것이다. 따라서 기존의 추정방법론을 적용할 경우 왜곡된 결과를 초래할 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 첫째, 샘플수가 부족한 상태에서도 신뢰할 수 있으며, 둘째, 다수의 통행시간 그룹 중 일반차로를 이용하면서 휴게소를 이용하지 않은 대표 통행시간 그룹을 선정하고, 선정된 통행시간 그룹의 개별 통행시간 자료를 이용하여 대표 통행시간을 추정할 수 있는 방법론을 제안하였다.
