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타당성 조사에 활용 가능한 교통량 변동 패턴 연구

Title
타당성 조사에 활용 가능한 교통량 변동 패턴 연구
Other Titles
Identifying Temporal Traffic Flow Patterns Needed in Transportation Feasibility Studies
Author
박상준
Alternative Author(s)
Park, Sang Jun
Advisor(s)
김익기
Issue Date
2021. 8
Publisher
한양대학교
Degree
Doctor
Abstract
Demand forecasting in the feasibility study process is a key factor in economic feasibility analysis. Demand forecasting requires elaborated analysis to ensure the reliability of the feasibility study and to increase the acceptability of various stakeholders for the feasibility study results. However, it is necessary to consider the practical limitations of the project plan level in the feasibility study stage, the level of available survey data, the research budget, and the research period. This study review the limitations of the static traffic assignment model using aggregate data in order to increase rational decision-making and the acceptability of the research results in the feasibility study stage. The purpose of this study was to propose a technical method to apply the traffic volume variation identified through the temporal traffic volume survey data. The conclusions of this study are summarized as follows. Since the aggregated average daily and monthly traffic volume has limitations in understanding actual daily traffic flow patterns, it was concluded that it is necessary to understand the traffic volume variation through the non-aggregated daily traffic volume variation coefficient in areas with large daily traffic volume fluctuations. In addition, in terms of daily traffic volume, it was found that there was a significant difference in the daily and monthly traffic volume levels and the traffic volume distribution by time period. As a result of finding the traffic flow patterns by varying the aggregation level for the 24-hour traffic volume survey data throughout the year, it was found that there is a difference in considering the traffic flow patterns depending on the level of data aggregation. Accordingly, it was concluded that it is desirable to consider the traffic flow patterns through individual data so that the traffic volume variation according to the aggregation level is not underestimated in the feasibility study. Finally, in this study, we draw the conclusion that daily traffic flow patterns need to be considered for more rational decision making through feasibility studies. We proposed a method for classifying and analyzing traffic flow patterns based on the daily traffic volume ratio by time-of-day which takes into account the fluctuation level of daily traffic volume, which is a technical method for utilizing it. The demand analysis method has been proposed based on the application of the static traffic assignment model. It is assumed that the daily traffic volume is repeated during the analysis period of the static traffic assignment model. This study proposes a method of classifying the analysis period of demand analysis based on the traffic volume level by day and time period (8,760 hours). The existing method divides and analyzes the time units of analysis into peak hours (10 hours) and non-peak hours (9 hours) based on the traffic volume ratio data by time period, which is aggregated at the annual average level. The method of this study is different from the existing method in the level and method of data aggregation. The method proposed in this study considers the ratio and duration of the peak hour traffic volume according to the daily traffic volume fluctuation level more heavily than the demand analysis method based on aggregate data. Through this, it is expected that more rational decision-making and the ability to explain the results of demand analysis will be improved in the feasibility study stage. In particular, the method of this study is expected to reduce the need for holiday analysis because it considers the traffic volume variations on holidays and public holidays according to the classification of the traffic volume level by time of year| 타당성 조사 과정에서 수요예측은 경제성 평가의 핵심적인 요소이다. 따라서 수요예측은 타당성 조사의 신뢰성을 담보하고 조사 결과에 대한 다양한 이해관계자의 수용성을 높이기 위해 정교한 분석이 요구된다. 본 연구는 타당성 조사 단계에서 합리적 의사결정과 조사 결과의 수용성을 높이기 위해 기존 집계자료를 활용한 정적 통행배정 모형의 한계점을 검토하고, “교통량정보제공시스템”의 연중 24시간 교통량 조사 결과를 통해 파악된 교통량 변동을 활용하기 위한 기술적 방법 제안을 목적으로 하였다. 본 연구에서 제안하는 “교통량정보제공시스템”의 2015년에서 2019년의 연중 24시간 교통량 조사 결과를 통해 파악한 교통량 변동과 이를 통행배정 모형에서 활용하기 위한 기술적 방안에 대해 요약하면 다음과 같다. 2015년∼2019년의 “교통량정보제공시스템”의 상시 교통량 조사지점별 집계된 요일별, 월별 평균 교통량은 실질적인 일 교통량 변동을 파악하는 데 한계가 있어 일별 교통량 변동이 큰 지역에 있어서는 집계되지 않은 일 교통량 변동계수를 통해 교통량 변동을 파악하는 것이 필요하다는 결론을 도출하였다. 또한, 일 교통량 측면에서 요일별, 월별 교통량 수준과 시간대별 교통량 분포에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났으며, 연중 24시간 교통량 조사 결과에 대해 집계 수준을 달리하여 교통량 변동을 확인한 결과, 자료를 집계하는 수준에 따라 교통량 변동을 고려하는데 차이가 있는 것을 확인하였다. 집계 정도에 따라 교통량 변동의 규모의 차이가 타당성 조사에서 과소하게 평가되지 않도록 개별 자료를 통해 변동 특성을 고려하는 것이 바람직하다는 결론을 도출하였다. 최종적으로 본 연구에서는 타당성 조사 단계에서 더욱 합리적인 의사결정을 위해 일 교통량 변동 고려가 필요하다는 결론을 도출하고 이를 타당성 조사의 수요예측에 활용하기 위한 기술적인 방법으로 일 교통량 변동 수준이 고려된 시간대별 교통량 비율을 기준으로 통행패턴을 구분하여 분석하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 일 교통량 변동 수준이 고려된 시간대별 교통량 비율을 기준으로 통행 패턴을 구분하여 수요분석을 수행하는 방법은 정적 통행배정 모형의 적용을 전제로 하였으며, 연평균적인 교통상황을 대표하는 일 교통량이 분석 기간에 반복된다는 정적 통행배정 모형의 가정을 유지하고 있다. 본 연구에서 제안하는 방법은 일별ㆍ시간대별(8,760시간) 교통량 수준을 기준으로 수요분석의 분석 기간을 구분하는 방법으로, 기존의 연평균 수준으로 집계된 시간대별 교통량 비율 자료를 통해 첨두시간(10시간)과 비 첨두시간(9시간)으로 분석의 시간 단위를 구분하여 분석하는 방법과 자료의 집계 수준과 분류 방법에 차이가 있다. 본 연구에서 제안된 방법은 기존의 집계자료로 수행하던 수요분석 방법보다 일 교통량 변동 수준에 따라 첨두시간의 교통량 비율과 지속시간이 더욱 비중 있게 반영될 수 있음을 확인하였고, 이를 통해 타당성 조사 단계에서 더욱 합리적인 의사결정과 일별ㆍ시간대별 교통량 수준을 묘사함에 따라 설명력이 향상이 기대된다는 점에서 조사 결과의 수용성을 높이는데 기여할 수 있다고 판단된다.
URI
http://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000498505https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/164427
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GRADUATE SCHOOL[S](대학원) > TRANSPORTATION ENGINEERING(교통공학과) > Theses(Ph.D.)
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