자료포락분석기법(DEA)을 이용한 ITS 서브시스템 운영효율성 평가

Abstract

급속한 자동차대수 증가에 비해 교통공급시설의 미진한 증가로 교통수요가 용량을 초과하는 현실에, 교통 시스템의 운영효율을 증진시키고 교통안전, 교통환경개선을 동시에 충족시킬 수 있는 지능형교통체계(ITS) 사업에 대한 중요도가 높게 인식되고 있다. 그러나 기 구축된 ITS 사업에 대해 체계적이고 종합적인 점검과 진단을 통한 향후 사업의 발전방향을 모색해야하는 노력이 충분히 이루어지지 못하고 있는 실정이며, 특히 ITS 서브시스템으로 인한 운영효과 및 효율성을 체계적으로 계량화하여 분석할 수 있는 기법이 부재하여 실효성있는 ITS 사업추진에 많은 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 ITS 서브시스템을 명확히 정의하고, 자료포락분석기법(DEA)을 이용하여 이를 과학적으로 평가할 수 있는 기법을 제시하고자 하는 것이다. 본 연구에서 제시한 자료포락분석기법을 이용한 ITS 서브시스템 운영효율성 평가방법은 다음과 같다. 먼저, 분석에 사용될 DMU 설정방법을 3가지로 제시하였다. 첫 번째는 ITS 사업이 시행되어 현재 운영중인 지자체 중 ITS 사업의 효과가 드러난 간선도로(Arterial)단위, 두 번째는 구획(Site)단위, 세 번째는 지자체(Region)단위로 DMU를 설정할 수 있다. 다음은 DMU와 변수 조화원칙에 맞게 ITS 서브시스템의 투입 및 변환과 산출과정을 포괄하여 설명할 수 있는 변수를 선정한다. 이 때 서브시스템의 효과척도를 잘 반영할 수 있는 산출변수와 서브시스템에 설치된 주요물량을 투입변수로 적절히 선정하는 것이 중요하다. DMU와 변수들이 선정되었으면 이를 이용하여 DEA 분석을 실시하고, 각 DMU의 효율치를 측정한다. 마지막으로 측정된 효율치와 투입변수간의 회귀분석을 통해 서브시스템이 DEA 효율치에 미치는 영향을 살펴본다. 이와 같은 DEA를 이용한 새로운 기법의 ITS 서브시스템 운영효율성 평가방법론 제시는 향후 효과적인 ITS 사업 추진을 지원하는 의사결정수단을 제시한다는 측면에서 본 연구의 의의가 있다.; A variety of Intelligent Transportation Systems (ITS) have been recently widely deployed to cope with transportation problems associated with safety and congestion. Transportation researchers and engineers have made huge efforts to develop effective advanced transportation systems strategies and algorithms to fully exploit the benefits of ITS. However, less efforts have been made to devise more systematic methodologies on how to reliably evaluate the effectiveness and efficiencies of ITS subsystems. The evaluation of ITS subsystems is one of the key elements to drive ITS projects in the field since the evaluation results are invaluable resources to support decision makings regarding ITS deployments. This study firstly attempts to develop a methodology for evaluation the efficiency of ITS subsystems utilizing data envelopment analysis (DEA) technique. Input of the proposed DEA-based evaluation method include amount of ITS subsystems such as the number of detectors, adaptive signal controllers, variable message signs, and enforcement systems etc. Meanwhile, delay, travel time, and accident reduction are regarded as output for the proposed evaluation framework. Efficiency scores are finally obtained based on the proposed evaluation framework. Multivariate regression analysis is also conducted to investigate the effects of ITS subsystems on the efficiency score. It is believed that the proposed evaluation method would be greatly utilized as a decision support tool in selecting and deploying ITS subsystems.