공동크리깅 모형을 활용한 일반국도 연평균 일교통량 추정 (Annual Average Daily Traffic Estimation using Co-kriging)

서지정보

· 발행기관 : 한국ITS학회
· 수록지 정보 : 한국ITS학회 논문지 / 12권 / 1호 / 1 ~ 14페이지
· 저자명 : 하정아, 허태영, 오세창, 임성한

초록

연평균 일교통량(AADT)은 교통 및 도로부문에서 중요한 기초자료로 활용되지만 예산 제약 등의 한계로 인해 일부 지점에 대해서만 상시조사를 통해서 AADT를 산출하고 있으며, 대다수의 지점에서는 단기 교통량 조사에서 수집된 샘플 자료를 이용하여 AADT를 추정 활용하고 있다. 현재 단기 교통량 조사지점의 AADT 추정을 위하여 조사된 자료를 단순 평균하는 방법이 적용되고 있다. 기존 AADT 추정모형은 보정계수를 적용하는 방법이 대표적인 방법이나, 이 방법은 단기 교통량 조사 지점이 어떤 상시조사 지점의 보정계수를 적용할지에 대한 객관적인 방법이 없어 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 공간통계모형을 도입하여 교통량 자료의 공간상관관계를 분석하고, 크리깅 모형을 적용하여 AADT를 추정하는 방법에 대하여 알아보았다. 공간통계모형의 AADT 추정의 정확도를 기존 연구와 비교하기 위하여 동일 대구간의 상시조사 지점의 보정계수를 적용하는 방법(방법 1)과 보정계수 그룹핑을 이용하여 해당 그룹의 보정계수를 적용하는 방법(방법 2), 공동크리깅을 적용한 방법(방법 3)을 비교분석하였다. 분석결과 공동크리깅을 적용한 모형은 기존 모형에 비해 AADT 추정 정확도가 향상되는 것으로 나타났다.

영어초록

Annual average daily traffic (AADT) serves the important basic data in transportation sector. Despite of its importance, AADT is estimated through permanent traffic counts (PTC) at limited locations because of constraints in budget and so on. At most of locations, AADT is estimated using short-term traffic counts (STC). Though many studies have been carried out at home and abroad in an effort to enhance the accuracy of AADT estimate, the method to simplify average STC data has been adopted because of application difficulty. A typical model for estimating AADT is an adjustment factor application model which applies the monthly or weekly adjustment factors at PTC points (or group) with similar traffic pattern. But this model has the limit in determining the PTC points (or group) with similar traffic pattern with STC. Because STC represents usually 24-hour or 48-hour data, it’s difficult to forecast a 365-day traffic variation. In order to improve the accuracy of traffic volume prediction, this study used the geostatistical approach called co-kriging and according to their reports. To compare results, using 3 methods : using adjustment factor in same section(method 1), using grouping method to apply adjustment factor(method 2), cokriging model using previous year's traffic data which is in a high spatial correlation with traffic volume data as a secondary variable. This study deals with estimating AADT considering time and space so AADT estimation is more reliable comparing other research.

참고자료

· 없음