본 연구는 도로의 구간(segment)이 긴 경우 차량의 속도 변화에 따른 분할 및 속도 동질공간 최적화를 목적으로 하므로, 도시 지역 등 구간의 길이가 짧고 제한속도가 상대적으로 낮으며 단속류에 따른 교통 흐름의 변화가 있는 지역보다 구간의 길이가 상대적으로 길고 제한속도가 높아 연속류의 분·합류부, 사고, 비반복적 정체가 발생하는 고속도로를 대상으 로 한다. 또한, 차량 각각의 위치정보와 속도정보 등 데이터의 수집이 가 능하고 고속도로 상의 데이터 수집이 충분히 가능하며, 지정차로 등 주 행 차로의 영향이 적은 데이터가 필요하다. 택시 DTG 데이터의 경우 도 시지역에 주로 분포하며, 승객의 탑승, 하차, 대기의 영향에 의해 임의 주정차가 발생할 수 있고, 버스 DTG의 경우도 도시지역에 주로 분포하 며 도시 간 버스의 경우 버스전용차로 등에 따른 주행 차로의 영향에 따 라 주변 교통류와 다른 특성으로 나타날 수 있어, 화물차 DTG 자료를 활용하였다. 화물차의 경우도 주행속도가 상대적으로 낮으며, 주행 차로 도 우측인 경우가 많으나 고속도로를 포함한 전국 도로에 고르게 분포하 여 비교적 정확한 데이터를 수집할 수 있다. 수집한 데이터의 범위는 다 음과 같다.
ㅇ
시간적 범위 : 2018년 4월 1일∼30일(1개월), 데이터 개수(약 223억 5천만 개), 크기(약 3.13TB), 시간간격(1초 간격)ㅇ
공간적 범위 : 경기지역 고속도로ㅇ
차량대수 : 2775대수집된 DTG 데이터 중 교통량이 가장 많은 시간을 적용하는 것이 속 도 동질공간 간의 차이가 크게 나타날 수 있다. 따라서 화물차 주중 첨 두시간인 오전 8시에서 10시 사이의 데이터를 사용하였다. 또한, 화물차 교통량은 요일별 평균 통행시간 중 화요일이 평균통행시간 339.5분, 통행 거리 165.1km로 가장 높게 나타났다.
요일 평균 통행시간(분) 평균 통행거리(km) 평균 통행수
월 338.0 167.3 3.4
화 339.5 165.1 3.5
수 335.9 161.6 3.4
목 334.5 163.3 3.4
금 325.3 157.5 3.4
토 241.0 114.6 2.7
일 231.4 125.1 2.3
<표 4-1> 영업용 화물차의 요일별 통행특성 비교(국토교통부, 2019)
<그림 4-1> 영업용 화물차의 주중 시간대별 통행 수(국토교통부, 2019)
화물차 DTG의 원시자료 필드 중 암호화되어 제공되는 트립키와 차대 번호는 오류 데이터의 발견 시 일괄 제거하기 위한 목적으로 사용하였으 며, 차량속도, 차량위치, GIS방위각 필드는 본 연구의 주 적용 데이터로 사용하였고, 적용 시간 필터를 위하여 ‘TIME’ 필드를 사용하였다. 원시 자료 형태 및 적용 자료는 <표 4-2>와 같다.
No 필드명 속성명 적용 비 고
1 T_KEY 트립키 ○ 암호화코드
2 CARNUM 차대번호 ○ 암호화코드
3 CAR_TYPE 자동차유형 -
4 CAR_NO 자동차 등록번호 암호화코드
5 TRANS_REG_NO 운송사업자
등록번호 -
6 DRIVER_CODE 운전자 코드 -
7 SPEED 차량속도 ○ km/h
8 RPM 엔진회전수 회/min
9 BREAK_ON 브레이크 신호 1 or 0
10 WGS84_X 차량위치 X ○ 경위도좌표(WGS84)의
위도좌표(X)
11 WGS84_Y 차량위치 Y ○ 경위도좌표(WGS84)의
경도좌표(Y)
12 AZIM GIS방위각 ○ 도
13 ACCEL_X 가속도Vx -
14 ACCEL_YY 가속도Vy -
15 REGION_CODE 운행지역코드 41
16 TIME 정보발생일시 ○ 18042809074000
<표 4-2> DTG 원시자료 및 적용자료
화물차 DTG 데이터에는 주행 노선정보가 없기 때문에 고속도로 노선 별 데이터의 추출이 필요하였다. 이를 위해 노드링크는 지능형교통체계 관리시스템의 표준노드링크를 사용하였으며, 노드링크 데이터는 <표 4-3>과 같은 필드로 구성된다. 경기도 지역 고속도로의 노드는 951개, 링크는 2,133개로, 전국 대비 노드링크 수는 <표 4-4>와 같다.
No 필드명 속성명 비 고
1 LINK_ID 링크번호 2440063100
4 LANES 차로 수 5
7 ROAD_NO 도로번호 1
8 ROAD_NAME 도로명 경부고속도로
11 CONNECT 연결로 000 / 101
12 MAX_SPD 제한속도 110
13 LENGTH 링크길이 344.77237550
<표 4-3> 경부고속도로(경기지역) 노드링크 데이터
구분 고속도로 도시고속도로
노드 링크 노드 링크
전국 4,501 9,835 1,341 2,285
경기도 951 2,133 195 385
<표 4-4> 고속도로/도시고속도로 노드링크 데이터 개수 비교
2. 데이터 전처리
화물차 DTG 데이터에서 대상 구간과 시간 범위 내 데이터 추출 방법 은 다음과 같은 단계를 거쳤다.
[1단계] ITS 표준 노드링크 중 경부, 서해안, 서울양양, 광주원주, 영 동, 중부, 제2중부, 평택시흥, 평택제천 고속도로의 링크(코드 000)를 적 용하고, 진출입 링크(코드 101)는 제외한다.
[2단계] 링크의 차로 수별 버퍼를 주고, DTG 데이터의 좌표로 맵핑하 여 범위 내 데이터를 추출하며, 대상 시간 범위 내 데이터를 추출한다.
[3단계] 추출한 데이터 중 대상 날짜 데이터만 재추출 한다.
<그림 4-2> 링크 및 DTG 데이터 처리과정(경부고속도로)
<그림 4-3> DTG 데이터 3단계 처리 예
<그림 4-2>는 링크 데이터의 처리와 DTG 데이터의 처리 과정을 단 계별로 경부고속도로의 예로 보여주며, <그림 4-3>은 1개월 동안의 5분 DTG 데이터에서 1일 5분 데이터만 추출한 사례를 보여준다. 추출한 데 이터는 고속도로 차로 당 3.5m의 버퍼를 두었으며 졸음쉼터, 휴게소 등 주정차를 고려하여 속도 데이터가 0kph인 경우와 제한속도를 20% 초과 하는 경우는 제외하였다.
DTG 데이터 중 위치정보는 GPS 경위도 좌표로, 평면 직각 좌표로 변 환하여 사용할 필요가 있다. 경위도 좌표계는 WGS84이며 이를 중부원 점(N38, E127), TM 좌표계로 변환하여 사용하였다. 좌표변환의 과정은 다음과 같다.
′
식(4-1)
tan
′
식(4-2)여기서
tan
cos여기서 와
는값임
위도 에서의 묘유선의 곡률 반경
sin
자오선장
․
sin
sin
제이심률
′
제이심률
위도
경도
투영원점 위도
투영원점 경도
타원체 장반경 편평률 타원체 단반경
원점축척계수Y Y축East
원점 가산값X X축North
원점 가산값DTG 원시데이터는 ASCII8)로 구성되어 있고 트립키부터 정보 발생 일시까지 구분자 ‘|’로 데이터를 구분하고 있으며, <그림 4-4>는 DTG 원시데이터 예이다. 위의 좌표변환 과정을 통해 기존 위·경도좌표를 평 면직각좌표로 변환한 예를 <그림 4-5>에 보여준다.
<그림 4-4> DTG 원시데이터 예 <그림 4-5> 좌표변환 예
8) 미국정보교환표준부호 (American Standard Code for Information Interch-