A Model of Stochastic Directional Design Hour Volume Based on a Novel Highway Classification Methodology

Abstract

본 연구는 다양한 교통특성을 고려한 중방향 설계시간 교통량을 산정하기 위해 새롭게 교통특성에 따른 도로분류의 개념 및 방법론을 제시하였으며, 이를 근거로 확률적인 중방향 설계시간교통량에 대한 모델링과 평가에 대해 연구되어졌다. 기존 도로기능분류의 평가항목 중 교통특성요소를 보완하면서 도로구간들의 통행패턴과 행태를 규명하는데 사용되는 교통특성에 따른 도로분류 개념과 방법론을 정립하였다. 교통특성에 따른 도로분류는 크게 4단계로 구성되는데, 교통 자료 전처리, 군집화, 교통특성부여, 도로분류로 나누어 단계별 특성 및 분석내용을 제시하였다. 본 연구는 4개의 군집기법, 즉 Ward's minimum-variance method, K-means method, Kohonen self-organizing maps, TwoStep algorithm을 비교분석 하였으며, 그 중에서 TwoStep algorithm이 가장 우수하게 나타났으며 적정 군집 수는 4로 도출되 었다. 4개의 군집에 대해서는 12개 교통변수의 특성을 파악하여 각각 도시부, 교 외부, 지방부, 관광부로 분류하였으며, 이 연구결과는 확률적인 중방향 설계시간 교통량 모형 개발에 적용되었다. 본 연구에서는 전통적인 중방향 설계시간교통량 산정에 대한 개념적 내용을 살펴보고 사례연구를 통해 문제점을 도출하였으며, 이를 개선하기 위해 확률적인 중방향 설계시간교통량 산정 모형을 이론적으로 정립하였다. 도로구간의 혼잡정도 는 Gaussian integral를 이용하여 교통량에 따른 링크 통행시간분포로 표현하였으며, Chance-constrained stochastic model를 이용하여 링크통행시간 임계치를 산정하였다. 따라서, BPR함수를 토대로 한 링크통행시간을 도출하고, 임계치는 교통혼잡수준 의 판단기준으로 적용하여 적정 설계순위를 고려한 확률적인 중방향 설계시간 교통량 산정 모형을 개발하였다. 설계서비스수준(LOS D)에 따른 확률적인 중방향 설계시간교통량의 적정 설계 순위를 산정하기 위해 확률분포형을 적용한 통계적 분석과정을 수행하였다. 적정 설계순위를 선정하기 위해서 16개의 확률분포형을 이용한 BestFit Distribution Analysis을 수행하였다. 다양한 확률분포형의 매개변수 추정은 최우도법을 이용하였 으며, 이렇게 추정된 매개변수는 각 확률분포형의 확률변수 및 매개변수 적합성 조건에 만족하는 검토하였다. 다양한 확률분포형에 대한 적합도 검정은 Kolmogorov -Smirnov test을 적용하였다. 또한, 각 차로별, 도로특성별 적합한 확률분포를 토대로 누적분포함수의 역함수를 이용하여 적정 설계순위를 산정 하였으며, 최종적으로 새롭게 제시한 PK계수, HD계수를 포함한 확률적인 중방향 설계시간교통량 산정식을 개발하였다.; This study proposed new concepts on the classification of highway and its methodologies in order to determine the directional design hour volume according to various traffic characteristics, and the modeling and evaluation for the stochastic directional design hour volume (SDDHV) were performed based on these results. The concept of highway characteristic classification (HCC) and its methodologies were applied to identify traffic patterns in highway segments. The HCC consists of four different steps, such as data preprocessing, clustering, characterization, and classification. This study evaluates the performance of four clustering methods: Ward's minimum-variance method, K-means method, Kohonen self-organizing maps, TwoStep algorithm. The TwoStep algorithm (TA) provides the best performance in term of within-group errors. The four clusters in the TA were determined the acceptable number of cluster. The highway schemes are four designated area types as urban, suburban, rural, and recreational area. These study results were applied in the modeling and evaluation of SDDHV. This study deduced some problems through case studies by considering the conceptual approach on the determination of the traditional directional design hour volume and theoretically established a model of the SDDHV for improving such problems. The degrees of congestions in highway segments were expressed using a Gaussian integral for the link travel time distribution according to traffic volumes, and link travel time threshold was calculated by using the Chance-constrained stochastic model. Thus, the link travel time based on the BPR function was deduced, and the SDDHV was developed by considering acceptable design ranking in which the threshold value was applied as the criteria of the traffic congestion level. A statistical analysis process was performed using the type of probabilistic distribution for determining the acceptable design ranking of the SDDHV according to the design level of service (LOS D). For determining an acceptable design ranking, the Best-Fit distribution analysis performed depending on the design ranking data produced by the SDDHV. The acceptable design ranking can be determined based on the analysis procedures of parameter estimation (maximum likelihood estimation), goodness of fit test (Kolmogorov-Smirnov test), and selection of acceptable probability distribution (application of the inverse function of the cumulative distribution function) through applying various continued probability distributions. Finally, a model of stochastic directional design hour volume was presented. The factors newly proposed in the model of SDDHV consist of the PK factor and the HD factor. This study proposed the acceptable design value of the PK factor and HD factor based on the HCC.