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시뮬레이션을 이용한 전국 고속도로 구간별 차량 총중량 분포 추정 = Estimating Vehicle Weight Distribution of National Freeway Sections
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2023
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Korean
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195-216(22쪽)
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This study estimates vehicle weight distribution by vehicle class in relation to the traffic volume of national freeway sections using the Monte Carlo simulation. The procedures are as follows: First, the vehicle weight data of the Gimcheon–Seonsan section on the freeway generated from weight-in-motion (WIM) were collected. Second, after converting WIM data classified into 12 classes into five classes, the vehicle weight distribution by vehicle class was analyzed. Third, the ratio of the vehicle weight by vehicle class to the traffic volume of national freeway sections was estimated using the Monte Carlo simulation. Finally, the vehicle weight distribution was estimated by calculating the vehicle weight by percentile. Gross vehicle weight distributions of national freeway sections can be estimated using gross vehicle weight data for a specific freeway section. Therefore, it is economical and effective because installing WIM nationwide is unnecessary to obtain gross vehicle weight distributions. Unlike previous studies that estimated the weight of vehicles in a specific area using data from vehicle detection devices, this study estimates the distribution of vehicle weight in different areas using data on vehicle weights in a particular area.
더보기본 연구에서는 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 전국 고속도로의 각 구간별 교통량에 대한 차종별 차량 총중량 분포를 추정하고자 한다. 본 연구를 수행함에 있어서 연구 방법은 다음과 같다. 첫째, 중부내륙고속도로 선산-김천구간에 설치된 WIM데이터를 수집하였다. 둘째, 표준 12종으로 분류된 WIM데이터를 고속도로 5종 분류법으로 환산한 대상 고속도로의 교통량에 대한 차종별 차량중량분 포를 분석하였다. 셋째, 전국 고속도로의 차량 중량값을 추정하기 위하여 WIM 데이터에 대한 발생 확률을 계산한 후 전국 고속도로의 구간별 교통량에 대해 랜덤난수를 발생시켜 그에 대응하는 차량 중량값을 산출하였다. 넷째, 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 산출한 구간별 차량 중량 추정값을 백분 위별로 산출하여 차량 중량 분포를 추정하였다. 따라서 특정 구간의 차량 총중량 분포를 파악하기 위하여 축중기의 설치가 요구되지 않으므로 경제적이고 효율적이다. 차량 검지 장치를 통해 수집한 데이터를 이용하여 특정 지역의 차량의 중량을 추정하는 선행 연구와 달리 특정 지역의 차량 중량 데이터를 이용해 다른 지역의 차량 중량 분포를 추정한다는 차별점이 있다
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