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The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems Vol.12 No.1 pp.136-146
DOI : https://doi.org/10.12815/kits.2013.12.1.136

Estimation of Expressway O/D Matrices from TCS data by Using Video Survey Data for Vehicle Classification: Focused on Truck

Seungjin Shin^*, Dongjoo Park^**, Yoonhyeok Choi^***, Soyeong Jeong^****, Eunjin Heo^****, Dongik Ha^*****

^*Author: Ph.D. in Transportation Engineering, Seoul National University
^**Corresponding author: Professor, Department of Transportation Engineering, Seoul City University
^***Co-author: Senior Researcher, Korea Highway Corporation Road Traffic Research Institute
^****Co-author: Korea Highway Corporation Road Traffic Research Institute
^*****Co-author: Research Professor, Seoul National University Construction Environment Research Institute

†

본 논문은 한국ITS학회 춘계학술대회(2012. 4. 27)에서 발표한 논문에 기반합니다.

Received 20120719 │ Revised 20130125 │ Accepted 20130213

Abstract

Truck demand analysis based on TCS data has limitation in that TCS data can not provide truck O/D data for each type of truck vehicle. This study conducted video survey for classifying truck vehicle types. By using TCS data and vehicle ratio by region/cities type, truck O/D data on expressway were estimated. It was found that average travel distances of small truck, medium truck and large truck were 52km/veh, 56km/veh and 97km/veh, respectively by analysing truck O/D data estimated in this study. The reliability analysis showed that check points where error rate is lower than 30% comprise of 87.3%. It is considered that estimated O/D data by truck vehicle types would be useful for the analysis of truck demand of expressway.

Key Words : Expressway , Truck Vehicle Classification , TCS , Truck O/D , Reliability of Travel Demand

차종구분 영상조사 자료를 활용한 TCS기반 고속도로 O/D 구축: 화물자동차 중심으로

신 승 진^*, 박 동 주^**, 최 윤 혁^***, 정 소 영^****, 허 은 진^****, 하 동 익^*****

^*주저자 : 서울시립대학교 교통공학과 박사수료
^**교신저자 : 서울시립대학교 교통공학과 교수
^***공저자 : 한국도로공사 도로교통연구원 선임연구원
^****공저자 : 한국도로공사 도로교통연구원 연구원
^*****공저자 : 서울대학교 건설환경종합연구소 연구교수

초록

TCS자료를 통한 고속도로 화물자동차 수요추정은 많은 한계가 있다. 본 연구는 TCS자료의 차종을 재분류하기 위한 영상조사를 수행하여 고속도로 도시유형별/권역별 차종비율을 분석하였다. 또한, 도시유형별/권역별 차종비율과 TCS자료 를 활용하여 2011년 기준 TCS기반 고속도로 화물자동차 O/D를 구축하였다. 본 연구에서 구축한 고속도로 화물자동차 O/D분석결과, 화물자동차 톤급별 평균통행거리는 소형화물차 52km/대, 중형화물차 56km/대, 대형화물차 97km/대로 나타 났다. 또한 전국 고속도로를 대상으로 관측교통량과 배정교통량의 오차율이 30% 이하인 관측지점은 전체 관측지점의 87.3%로 나타났다. 본 연구는 고속도로 화물자동차 수요추정을 위한 차종별 고속도로 O/D 구축이라는 점에서 의미가 있 으며, 고속도로 장래화물수요예측에 크게 기여할 것으로 판단된다.

키워드 : 고속도로 , 화물자동차 , 차종분류 , TCS , 화물자동차 O/D , 신뢰성

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Funding:

Ⅰ. 서 론

1. 연구의 배경 및 목적

2009년 국내 수단별 화물수송실적1)은 도로 74.1%, 해운 18.9%, 철도 6.9%, 항공 0.1%이다[9]. 2001년도 에 비해 도로분담율은 8.2% 증가했으나 해운과 철 도는 각각 7.5%, 0.7% 감소하였다. 이는 철도와 해 운의 역할이 축소되고 도로 역할이 확대했음을 의 미한다. 2009년 도로등급별 화물자동차 통행실적2) 분석결과, 고속도로가 40.6%로 가장 높으며, 일반국 도 40.1%, 국지도․지방도 12.1%, 광역시도․시군 도가 7.3%로 나타났다. 더욱이 고속도로 연장이 국 도 연장의 21.5% 수준임을 감안하면 고속도로는 물 류수송의 중추적인 역할을 담당한다. 또한 2009년 기준 국내 국가물류비는 115.5조원으로 4년 연속 100조원을 돌파해 2005년 불변가격 기준으로 약 4.25% 증가하였다[1]. 이는 GDP 대비 미국, 일본에 비해 높은 수준이다. 따라서 물류수송의 중요한 역 할을 담당하는 고속도로의 기초자료는 고속도로의 화물수요예측 및 국가물류비 절감을 위해 반드시 필요하다.

고속도로의 대표적인 기초자료는 TCS(Toll Collection System)에서 수집한다. TCS자료는 고속도 로를 이용하는 모든 차량에 대한 정보를 수집하기 때문에 신뢰도 및 활용도가 매우 높다. 그러나 TCS 자료는 요금징수를 위한 목적으로만 차종을 구분한 다. 요금징수를 위한 TCS자료의 차종은 화물자동 차, 승용차, 버스 등이 혼재되어 TCS자료를 활용 한 고속도로 화물자동차 수요추정에 한계가 있다.

본 연구는 TCS자료의 차종을 재분류하기 위한 영상조사를 수행하여 고속도로 도시유형별/권역별 차종비율을 분석하고자 한다. 또한 도시유형별/권 역별 차종비율과 TCS자료를 활용하여 2011년 기준 TCS기반 고속도로 O/D를 구축하여 화물자동차의 통행특성을 분석하고자 한다.

2. 연구의 수행과정

본 연구의 수행과정은 <그림 1>과 같다. 우선 2011년 TCS 자료를 통해 요금소 기반 TCS O/D를 구축하였다. 다음으로 차종구분을 위한 영상조사 자료를 이용하여 고속도로 수요추정을 위한 차종별 고속도로 O/D를 구축하였다. 마지막으로 본 연구에 서 구축한 고속도로 O/D와 KTDB O/D 자료를 이용 하여 오차율을 검증하였다.

Ⅱ. 기존연구 고찰

1. TCS 차종구분

TCS자료는 전국 고속도로 영업소간 자료로써, 선별, 영업소별, 차종별 1일 구간교통량을 파악할 수 있다. 이는 전국 약 320여 개 영업소를 통과하는 모든 차량을 대상으로 수집한다. 한국도로공사 TCS 자료의 차종구분은 <표 1>과 같이 요금징수를 위한 목적으로 차종을 구분하기 때문에 고속도로 수요추 정에 한계가 있다. 한국도로공사(2000)는 TCS자료 를 근간으로 하여 다양한 실무적 용도를 만족시킬 수 있는 새로운 차종분류의 필요성만을 제시하고 있다.

2. TCS기반 O/D 구축 연구

고속도로 TCS기반 O/D는 교통계획 및 정책수립, 도로설계 등을 위한 기초자료로써 다양한 연구 분 야에 활용하고 있다. 신언교 외(1999)는 영업소간 O/D를 이용하여 교통죤간 O/D를 추정하는 모형을 구축하였다. 이 연구는 고속도로의 배정교통량과 실제교통량과 비교해 고속도로 이용차량에 대한 교 통죤 간 O/D 정확도를 향상시킬 수 있는 방법을 제 시하였다. 이승재 외(2001)는 TCS자료와 관측된 구 간교통량 자료를 이용하여 Gradient 기법[12]으로 고 속도로 O/D를 보정하였다. 서울대학교(2007)에서는 화물자동차 O/D의 신뢰성 검증 방법론을 개발하기 위해 TCS 자료를 활용하여 화물자동차 차종별 O/D 를 보정하였다. 또한 정상미･김익기(2008)는 TCS자 료를 이용하여 시간대별 동적 O/D를 구축하였다. 유정훈․이무영(2011)은 도심지역 분석에 활용도를 높이기 위해 구축된 시간대별 O/D를 sub-corrider 시 간대별 O/D로 전환하기 위한 방법론을 개발하였다. 최기주 외(2011)은 TCS 자료를 이용한 재차인원별 O/D를 구축하였다. 이는 재차인원 정보를 추가로 조사하여 수단별 O/D를 산출하는 과정 및 방법론을 제시하였다. <표 2>는 기존연구를 요약한 것이다.

3. 시사점

TCS자료는 그 정확성에도 불구하고 고속도로 화 물자동차 수요추정에 한계가 있다. 고속도로의 화 물자동차 수요추정을 위해서는 요금징수를 위한 차 종4)이 아닌 수요추정을 위한 차종5) 구분이 필요하 다. 기존 선행연구에서 살펴보았듯이 TCS를 이용한 O/D는 서울대학교(2007) 연구를 제외한 모든 연구 에서 화물자동차가 아닌 승용차를 대상으로 O/D를 구축하였다. 서울대학교(2007)는 KTDB O/D에 도로 교통통계연보 차종비율을 적용하여 화물자동차 O/D를 구축하였다. 그러나 본 연구에서는 KTDB O/D가 아닌 TCS O/D와 차종구분을 위한 영상조사 자료를 통해 차종별 고속도로 O/D를 구축하였다.

Ⅲ. 조사설계 및 연구자료 수집

차종구분을 위한 영상조사는 연구의 취지에 따 라 도시유형별/권역별 차종비율을 분석하여 고속도 로 화물자동차 O/D를 구축하는 방향으로 진행하였 다. 조사시기는 2011년 10월 20일(목) AM 07:00∼ 2011년 10월 21일(금) AM 07:00까지이다.

차종은 화물수요분석을 위해 7종으로 선정하였다. 조사대상은 해당 조사지점의 진입요금소를 통과하 는 모든 차량이다. 영상조사는 개방식이 아닌 폐쇄 식 구간 톨게이트에서 수행하였다.

차종구분을 위한 영상조사의 차종비율 결과를 적용하기 위해 전국 329개 고속도로 영업소를 권역 별, 도시유형별로 분류하였다. <표 3>은 전국 고속 도로 영업소의 유형을 분류한 결과이다. 또한 영상 조사는 예산상의 한계로 6대 권역6) 및 4개 도시유 형7)을 대표하는 총 24개 지점을 선정하였다. 고속 도로 차종구분을 위한 영상조사 지점선정 결과는 <표 4>와 같다.

Ⅳ. 방법론

1. TCS자료의 차종 재분류

기존 TCS자료의 차종은 화물자동차의 차종구분 이 명확하지 않기 때문에 교통수요추정에 한계가 있다. 영상조사는 화물자동차 수요추정을 위한 차 종을 재분류하였다. <표 5>는 TCS 자료의 차종을 재분류한 결과이다.

본 연구는 영상조사의 세부차종을 승용차・승합 차, 미니트럭, 소형화물자동차, 중형버스, 중형화물 자동차, 대형버스, 대형화물자동차로 구분한 후, TCS 자료를 이용하여 차종비율을 보정하였다. 또한 TCS 3종은 High-Pass자료를 통해 중형화물자동차를 재보정하였다. 따라서 본 연구는 화물자동차 수요 추정을 위한 차종을 승용차, 버스, 소형화물자동차, 중형화물자동차, 대형화물자동차로 재분류하여 도 시유형별/권역별 차종비율을 산정하였다. <그림 2> 는 영상조사 자료를 이용하여 차종비율 보정방법을 나타낸 것이다.

2. 화물자동차 O/D 구축

본 연구는 한국도로공사의 TCS자료와 차종구분 을 위한 영상조사 자료를 활용하여 고속도로 수요 추정을 위한 승용차, 버스, 화물자동차 O/D를 구축 하였다. 화물자동차 O/D는 출발지 특성만을 반영한 방법론과 출발지+도착지 특성을 반영한 방법론에 의해 구축된다. 우선, 출발지 특성만을 반영한 화물 자동차 O/D 구축 방법론은 수식 (1)과 같다. 이 방 법은 화물자동차 O/D 구축이 쉽고 간편하다.

T^{m_{i j}} = O_{i}^{m} \times α^{m_{i}} \times P^{m_{i j}}

(1)

여기서,

$T^{m_{i j}}$ : m 차종의 요금소 i에서 요금소 j 까지 통행량
$O^{m_{i}}$ : 요금소 i에서 출발하는 m 차종의 통행량
$α^{m_{i}}$ : 요금소 i에서 출발하는 통행량 중 m 차종비율
$P^{m_{i j}}$ : 요금소 i에서 출발하는 통행량 중 요 금소 j까지의 m 차종 통행량 비율

둘째, 출발지+도착지특성을 반영한 방법론은 수 식 (2)와 같다. 이 방법은 출발지 특성과 도착지특 성을 동시에 반영하였다.

T^{m_{i j}} = O_{i}^{m} \times [\frac{α^{m_{i}} + α^{m_{j}}}{2}] \times P^{m_{i j}}

(2)

여기서,

α_j: 요금소 j로 도착하는 통행량 중 m 차종 통행량 비율

<그림 3>은 소형화물자동차 O/D 구축 예시를 나 타낸 것이다. 우선, TCS자료 중 서울TG에서의 1종 총발생량은 1일 100,000대이며, 서울TG에서 천안 TG까지 50,000대/일(50%), 서울TG에서 순천TG까지 10,000대/일(10%)로 가정하였다.

출발지 특성만을 고려한 소형화물자동차 O/D 산 정 결과는 다음과 같다.

\begin{array}{l} \cdot T_{서울 −천안} = O_{서울} \times α_{서울} \times P_{서울 -천안} \\ = 100, 000 대/일 \times 0.3 \times 0.5 = 15, 000 대/일 \\ \cdot T_{서울 -순천} = O_{서울} \times α_{서울} \times P_{서울 -순천} \\ = 100, 000 대/일 \times 0.3 \times 0.1 = 3, 000 대/일 \end{array}

출발지+도착지특성을 반영한 소형화물자동차 O/D 산정 결과는 다음과 같다.

\begin{array}{l} \cdot T_{서울 천안} = O_{서울} \times [\frac{α_{서울} + α_{천안}}{2}] \times P_{서울 천안} \\ = 100, 000 대/일 \times 0.2 \times 0.5 = 10, 000 대/일 \\ \cdot T_{서울 순천} = O_{서울} \times [\frac{α_{서울} + α_{순천}}{2}] \times P_{서울 순천} \\ = 100, 000 대/일 \times 0.4 \times 0.1 = 4, 000 대/일 \end{array}

출발지 특성만 반영한 방법론은 도착지 및 거리 특성을 반영하지 못하여 과대 추정되는 경향이 있 다. 출발지+도착지 특성을 반영한 방법론은 출발지 특성만을 고려한 방법론에 비해 신뢰성이 있으나, 거리특성을 반영하지 못하는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 출발지+도착지 특성을 반영한 방법론을 이용하여 TCS 기반 고속도로 O/D를 구축하였다. 또한 거리특성을 반영하기 위해 중력모형을 이용하 여 보정하였다.

3. TCS 기반 고속도로 O/D 신뢰도 검증

본 연구는 TCS기반 고속도로 O/D의 신뢰성을 측 정하기 위하여 추정된 고속도로 O/D를 이용하여 배정교통량과 도로교통량 통계연보의 관측교통량 을 비교하였다. 오차율(%)은 수식 (3)과 같이 정의 하고 이를 신뢰도 지표라 가정하였다.

e (%) = 100 \times \frac{f_{l}^{e s t} - f_{l}^{o b s}}{f_{l}^{o b s}}

(3)

여기서,

$f_{l}^{o b s}$ : 링크의 관측교통량
$f_{l}^{e s t}$ : 링크의 배정교통량

Ⅴ. 분석결과

1. 차종구분을 위한 영상조사 결과

영상조사 자료 분석결과, 조사 영업소별 평균차 종비율은 승용차 70.3%, 버스 2.8%, 소형화물자동 차 10.9%, 중형화물자동차 7.9%, 대형화물자동차 8.1%로 분석되었다. <그림 4>는 고속도로의 평균차 종비율을 나타낸 것이다.

도시유형별 평균차종비율은 승용차의 경우 광역 도시가 74.6%로 가장 높은 것으로 분석되었으며, 버스의 경우 광역도시가 3.1%로 가장 높은 것으로 나타났다. 소형, 중형 및 대형화물자동차는 산업도 시가 각각 11.4%, 9.0%, 11.1%로 가장 높게 나타났 다. <표 6>은 도시유형별 평균 차종비율을 나타낸 것이다.

권역별 영업소 평균차종비율은 <표 7>과 같다. 차종별로 살펴보면, 승용차 비중이 가장 높으며, 버 스 비중이 가장 낮게 분석되었다. 화물자동차의 평 균차종비율 결과, 소형화물자동차 비율은 수도권이 가장 높았으며, 중･대형화물자동차는 전라권이 가 장 높게 나타났다. 전라권과 경남권은 대형화물자 동차 비율이 소･중형화물자동차 비율보다 높게 분 석되었다. 이 결과는 전라권의 광양항과 경남권의 부산항의 영향인 것으로 판단된다. <그림 5>는 권 역별 화물자동차 평균차종비율을 나타낸 것이다.

2. TCS기반 고속도로 O/D 신뢰도 검증

본 연구는 2011년 도로교통량 통계연보의 고속 도로 관측지점8)을 대상으로 신뢰도를 검증하였다. 신뢰도 분석9)결과는 <표 8>과 같이 본 연구에서 구 축한 TCS 기반 승용차, 버스, 소형화물차, 중형화물 차, 대형화물차 O/D를 이용하여 분석하였다. 고속 도로 O/D의 신뢰도는 87.3%로 매우 높게 나타났다. TCS기반 고속도로 O/D의 신뢰도가 높은 이유는 TCS자료가 전수화된 자료이며, 별도의 고속도로 네 트워크를 구축하여 통행배정 했기 때문이다. 다시 말해 KTDB O/D는 고속도로, 일반국도, 국지도, 지 방도등 모든 도로등급이 포함된 전국 네트워크를 사용했기 때문에 본 연구에 비해 신뢰도가 다소 낮 게 나타났다.

고속도로 O/D 신뢰도 분석결과, 승용차가 83.1% 로 가장 높게 분석되었으며, 그 다음으로 대형화물 자동차(80.6%), 중형화물자동차(57.1%), 소형화물자 동차(52.8%), 버스(45.5%) 순으로 분석되었다. 버스 의 신뢰도가 가장 낮게 나타난 이유는 정해진 노선 에 따라 통행하기 때문이다. 버스의 경우, 철도와 같이 Transit Line에 따라 Transit Assingment 기법을 통해 별도로 추정해야 할 것으로 판단된다. 또한 전 국 지역간 O/D와 고속도로 O/D 비교 결과, 고속

도로 O/D의 신뢰도가 전체적으로 높게 나타났다. 신뢰도 차이는 차종별로 대형화물자동차(34.4%), 버 스(25.6%), 승용차(23.2%) 순으로 나타났다.

주요 고속도로 노선별 신뢰도는 관측지점수가 15 개 이상인 노선에 대해 분석하였다. <표 9>는 관측 지점수가 15개 이상인 구간을 나타낸 것으로, 고속 도로 전체 관측지점수의 약 60%를 차지한다. 주요 노선별 분석결과, 고속도로 O/D 신뢰도는 노선에 따라 다소 차이가 있으나, 69%~100%로 매우 높게 나타났다.

3. 고속도로에서의 화물자동차 통행특성 분석

본 연구는 통행특성을 분석하기 위해 전국 지역 간 화물자동차 O/D와 TCS기반 고속도로 화물자동 차 O/D의 화물자동차 통행특성을 비교분석하였다. 화물자동차 통행특성 분석결과는 <표 10>과 같이 고속도로에서 중형화물자동차가 소․대형화물자동 차에 비해 통행량이 매우 적은 것으로 나타났다.

화물자동차 톤급별 평균통행거리 분석결과, 소형 화물자동차 52km/대, 중형화물자동차 56km/대, 대 형화물자동차 97km/대로 분석되었다. <그림 6>과 같이 소형, 대형화물자동차는 전국 지역간 화물자 동차 O/D 자료의 평균통행거리에 비해 약 20km/대 이상 긴 것으로 나타났다.

<그림 7>은 화물자동차의 거리대별 분포를 나타 낸 것이다. 소형화물자동차는 통행거리가 50-100km 이상 구간에서 중․대형화물자동차에 비해 통행량 이 급격히 감소하는 것으로 분석되었다.

Ⅵ. 결론

본 연구는 TCS자료의 차종을 재분류하기 위한 영상조사를 수행하여 고속도로 도시유형별/권역별 차종비율을 분석하였다. 또한, 도시유형별/권역별 차종비율과 TCS자료를 활용하여 2011년 기준 TCS 기반 고속도로 화물자동차 O/D를 구축하였다. 추정 된 고속도로 O/D 신뢰도는 87.3%로 매우 높게 나 타났다. 이러한 결과는 향후 고속도로 화물자동차 수요분석에 크게 기여할 것으로 판단된다.

본 연구는 고속도로에서의 화물자동차 O/D를 구 축했다는 점에서 의미가 있으나, 많은 개선사항이 필요하다. 먼저, 영상조사를 통해 도시유형별/권역 별 차종비율을 산정하였으나, 조사 표본수가 작으 므로 대표성에 한계가 있다. 둘째, TCS기반 고속도 로 화물자동차 O/D 자료의 신뢰도 검증을 관측교 통량과의 비교를 통해 파악한다는 관점은 논란의 소지가 있을 수 있다. 셋째, 본 연구의 범위가 고속 도로에 한정되어 있으나, 고속도로만이 아닌 기타 도로(일반국도, 지방도 등)를 포함하는 연구도 진행 되어야 할 것으로 판단된다. 마지막으로 본 연구는 고속도로 O/D를 구축하여 신뢰도 검증하고 결과를 제시하였으나, 과대/과소 추정이 일어나는 원인과 오차를 보정하기 위한 세밀한 연구가 필요하다. 또 한 KTDB O/D와 단순 비교한 결과만을 제시하였으 나, 향후 연구에는 KTDB O/D와 TCS O/D 자료를 통합하여 현재보다 신뢰도를 높이기 위한 노력이 필요할 것으로 판단된다.

Figure

<Fig. 1>.

Flowchart of the Study

<Fig. 2>.

Calibration Method of Vehicle Type Ratio Using Video Survey Data

<Fig. 3>.

Example of Estimating Small Truck O/D

<Fig. 4>.

Vehicle Type Ratio on Expressway

<Fig. 5>.

Average Ratio of Truck Type by Regional Classification

<Fig. 6>.

Comparison of average trip length between regional O/D and expressway O/D

<Fig. 7>.

Distribution of the truck trip length

Table

<Table 1>.

Vehicle Type on TCS Data

<Table 2>.

Summary of the Literature Review

<Table 3>.

Categorization of TG on Expressway by Classification of City and Region

<Table 4>.

Result of the Site Selection

<Table 5>.

Reclassification of vehicle type on video survey data

<Table 6>.

Average of Vehicle Type Ratio by City Classification

<Table 7>.

Average of Vehicle Type Ratio by regional Classification

<Table 8>.

Result of Comparison on Reliability between Expressway O/D and Regional O/D

<Table 9>.

Reliability of Expressway O/D by Major Expressway (단위: %)

<Table 10>.

Analysis of truck travel characteristics

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저자소개

신 승 진 (Seungjin Shin)
2012년 2월 ~ 현재 : 서울시립대학교 교통공학과 박사과정 수료(교통물류전공)
2008년 1월 ~ 2010년 3월 : 한국교통연구원 국가교통DB센터 연구원
2006년 3월 ~ 2008년 2월 : 서울시립대학교 교통공학과 석사 (교통물류전공)
2005년 9월 ~ 2006년 2월 : 서울시립대학교 도시과학연구원 교통연구센터 연구원

박 동 주 (Dongjoo Park)
2005년 8월 ~ 현재: 서울시립대학교 교통공학과 정교수
2002년 9월 ~ 2005년 7월 : 공주대학교 건설환경공학부 조/부교수
2000년 4월 ~ 2002년 7월 : Asian Institute of Technology 토목공학과 조교수
1994년 8월 ~ 1998년 12월 : 미국 Texas A&M University 토목공학박사(교통공학전공)
1991년 8월 ~ 1993년 8월 : 서울대학교 도시계획학석사(환경계획학과 교통전공)

최 윤 혁 (Yoonhyeok Choi)
최 윤 혁 (Choi, Yoonheok)
2006년 10월 ~ 현재 : 한국도로공사 도로교통연구원 선임연구원
2010년 2월 : 아주대학교 건설교통공학과 박사(교통공학전공)
2003년 8월 : 아주대학교 건설교통공학과 석사(교통공학전공)

정 소 영 (Soyeong Jeong)
2012년 7월 ~ 현재 : 한국도로공사 도로교통연구원 선임연구원
2007년 1월 ~ 2012년 6월 : 한국도로공사 도로교통연구원 연구원
2005년 4월 ~ 2006년 12월 : 한국건설기술연구원 연구원
2003년 2월 ~ 2005년 2월 : 서울시립대학교 교통공학과 석사(교통공학전공)

허 은 진 (Eunjin Heo)
2010년 3월 ~ 현재 : 한국도로공사 도로교통연구원 연구원
2007년 9월 ~ 2010년 2월 : 서울대학교 환경대학원 교통공학과 석사(교통계획전공)

하 동 익 (Dongik Ha)
2001년 5월 ~ 현재 : 서울대학교 공과대학 연구교수
1992년 5월 ~ 1995년 8월 : 한국교통연구원
1987년 8월 ~ 1992년 2월 : 미국 뉴욕 폴리테크닉대학교 교통공학과 박사
1981년 3월 ~ 1983년 2월 : 홍익대학교 도시공학과 석사(교통공학전공)

Footnote

1)화물수송실적: 톤-km 기준
2)통행실적: 대-km 기준
3)임용택 외(2000), zhou & Mahmassani(2006), Zijpp(1997)
4)1종(승용차, 소형승합차, 소형화물차, 경차), 2종(중형승합 차, 중형화물차), 3종(대형승합차, 2축 대형화물차), 4종(3 축 대형화물차), 5종(4축이상 특수화물차)
5)승용차, 버스, 소형화물자동차, 중형화물자동차, 대형화물 자동차
6)수도권, 강원권, 충청권, 전라권, 경북권, 경남권
7)광역도시, 산업도시, 광역+산업도시, 기타도시
8)고속도로 관측지점 총 446개 지점 중 396개 지점(개방식 IC 및 TCS O/D 부재 지점 제외)
9)오차율 30% 이상(과대), -30%~30%(적정), -30% 이하(과소)

Estimation of Expressway O/D Matrices from TCS data by Using Video Survey Data for Vehicle Classification: Focused on Truck

Abstract

차종구분 영상조사 자료를 활용한 TCS기반 고속도로 O/D 구축: 화물자동차 중심으로

초록