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차종구분 영상조사 자료를 활용한 TCS기반 고속도로 O/D 구축: 화물자동차 중심으로
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  • 차종구분 영상조사 자료를 활용한 TCS기반 고속도로 O/D 구축: 화물자동차 중심으로
저자명
신승진,박동주,최윤혁,정소영,허은진,하동익,Shin. Seungjin,Park. Dongjoo,Choi. Yoonhyeok,Jeong. Soyeong,Heo. Eunjin,Ha. Dongik
간행물명
韓國ITS學會 論文誌
권/호정보
2013년|12권 1호|pp.136-146 (11 pages)
발행정보
한국ITS학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

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 TCS자료를 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 나타났다. 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 있으며, 고속도로 장래화물수요예측에 크게 기여할 것으로 판단된다.

기타언어초록

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.