高速道路 交通情報의 價値平價에 關한 硏究 : 條件附價値測定法을 中心으로

김준정 明知大學校 2005 국내박사

본 연구는 고속도로상의 VMS와 언론 매체를 통하여 무료로 제공되고 있는 교통정보를 제외한 휴대폰,PDA,CNS등을 통하여 제공되는 고속도로 교통정보의 가치 평가를 주요한 목적으로 한다. 이를 위하여 고속도로 교통정보에 대한 지불의사를 파악,그 결과를 바탕으로 교통정보의 가치를 평가하므로써,실무에 적용할 수 있도록 조건부가치측정법(CVM)을 적용하여 연구를 수행하였다.지불의사 유도방법은 교통정보와 유사한 정보가 이미 국내에서 유료화 되어있고,외국의 경우에는 고속도로 교통정보가 유료화된 사례가 있음을 감안하여 보완된 개방형 질문(Open-ended question)방법을 적용하였으며,유사정보의 이용료와 외국의 고속도로 교통정보 이용료를 병기하여 지불의 사금액 판단시 합리적인 판단이 가능토록 하였다.그리고,표본설계에서는 전국의 운전면허를 소지한 20세 이상의 고속도로 이용경험자를 모집단으로 하여 374명의 유효한 설문을 조사하였으며,일대일 면접을 통하여 설문의 신뢰도를 높이고자 하였다.분석모형은 고속도로 교통정보를 종속변수로 하여 다중회귀모형을 적용,경제적 가치를 평가하였다. 고속도로 교통정보의 가치에 대한 지불의사액 이라고 평가할 수 있는 월정액은 1365원으로 나타났는 바,2003년 11월 1일 현재 우리나라의 총 가구수는 1431만 8천가구로써,한가구당 1대의 차량을 보유하고 있는 것으로 가정하고 총편익을 계산하면,고속도로 교통정보에 대한 편익은 월 195억원,연 2345억원에 이르는 것으로 추정된다. This research aimed at a value estimate of an expressway traffic information which has been supported by way of celluar mobile phone, personal digital assistant(PDA), car navigation system(CNS) excluding traffic information that provided by variable message system(VMS), mass media on an expressway free of charge. To be applicable to business practice by estimating expressway traffic information based on a result of willingness to pay on an expressway traffic information, research has been accomplished using contingent valuation method(CVM). Willingness to pay of induction method is applied to supplementary open-ended question considering that information similiar to traffic information has been paid inland, and expressway traffic information overseas, reasonable judgement could be through fee of similar information and foreign expressway traffic information in judging an amount of willingness to pay. On a sample design, among the universe that using expressway with driving license over twenty age, 374 persons pose a question to enhance a reliance through man-to-man interview. Analysis method could evaluate economic value by regarding expressway traffic information as a subordinate variable and appling to multiple regression model. A fixed amount per month, that is, willingness to pay of value about expressway traffic information, is 1,365won and it is estimated that the benefit of expressway traffic information is 19,500 million won per month, 234,500 million won per year if we count total benefit on the assumption that the number of households is 14million 318 thousand households November 1, 2003 presently & one household holds one car

공항포장 파손예측모형 개발 연구

안덕순 漢陽大學校 大學院 2001 국내석사

공항은 항공기의 안전한 운항을 위해서 포장의 유지관리가 효율적으로 수행되어야 한다. 현재 국내에서 운영되고 있는 공항포장은 공용기간이 오래되어 포장상태가 빠르게 악화되어가고 있다. 또한 산업의 발달과 국제교류의 증가로 인해 교통량도 해마다 증가되고 있어 포장의 유지보수에 대한 중요성은 더 부각되고 있다. 매년 전공항의 공항포장에 대해서 조사하는 것은 막대한 비용과 시간이 소요된다. 그러므로 미조사구간의 포장상태 추정을 위해서는 포장파손예측모형의 적용이 필수적이다. 포장파손예측모형은 기존의 조사된 포장상태 및 재령, 교통량 등을 바탕으로 통계적 분석을 통해 개발하는 것이 일반적이다. 현재 국내의 경우 도로포장에 대한 예측모형들은 많이 제시되고 있으나 공항포장에 대한 예측모형 연구는 미비한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 과거 수십년간 축적된 포장상태 자료와 교통량 자료를 이용하여 재령과 PCI와의 관계, 교통량과 PCI와의 관계를 분석하여 공항포장의 활주로에 대한 포장파손예측모형을 포장형식별(콘크리트포장, 아스팔트포장)로 개발하였다. 포장파손예측모형을 개발하기 위해서 원시자료를 필터링(filtering)하는 방법을 이용하였다. 기조사된 포장상태 자료를 이용하여 1차 회귀식을 만든 후 No 필터링 또는 10%, 20%, 30%, 40%의 다양한 수준에서 필터링하여 모형을 도출하고 비교평가하였다. 그리고 원시자료에서 무작위로 추출된 자료를 이용하여 모형의 적합성을 검증하였다. 연구결과, 누적교통량을 독립변수로 하는 것이 재령을 독립변수로 하는 것보다 더 좋은 모형을 도출할 수 있음을 알 수 있었다. 포장관리체계 프로그램인 Micro PAVER를 통해 개발된 포장파손예측 모형과 회귀분석(Regression)으로 개발된 모형을 검증자료를 이용하여 비교평가한 결과, 두 모형간에 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 그러나 현재 Micro PAVER의 경우에는 재령만을 변수로 하여 모형이 개발되고 있으므로 향후에는 이 프로그램에서도 교통량을 고려할 것을 건의한다. The airfield pavements have to be evaluated and maintained periodically for safety. Most airfield pavements in Korea are very old. Since pavement conditions are getting deteriorated, and the traffic volume increases, pavement maintenances have become important. The planning and cost allocation of maintenance and rehabilitation can be more effectively determined if pavement conditions are accurately predicted. Many prediction models for road pavements have been developed, but those for airfield pavements are very rare. Hence, pavement deterioration prediction models have been developed using existing inventory data, such as age, traffic volume, etc. The purpose of this study was to develope pavement deterioration prediction medels for runways of arifield pavements based on age, traffic, and PCI. Pavement deterioration prediction models were developed for concrete and ashpalt pavements, respectively. To develope pavement deterioration prediction models, data were first filtered. The first degree of models were then developed with pavement condition data. Data were filtered again based on the first degree of models. Models developed using cumulative traffic volume predicted better than those developed using age. Models were also developed using Micro PAVER, a pavement management system program. These models were compared with the developed models in this study. Results showed that two models were comparable. However, Micro PAVER uses only age as a independent variable. The developed models were validated with independent data.

연속류 교통특성을 활용한 실시간 구간 통행시간 예측에 관한 연구 : Markov-fuzzy이론을 이용한 예측모형 개발을 중심으로

김승일 서울市立大學校 2007 국내박사

본 연구는 연속류에 있어 현재 지점검지체계 및 구간검지체계에서 발생하고 있는 시간처짐 현상을 극복할 수 있는 모형을 제시하여 보다 정확한 통행시간 가공과 교통류 관리가 가능하도록 하고자 한다. 본 연구를 통해 개발된 모형은 두 가지로 구분된다. 그 중 하나는 정체유발지점의 상태변화를 예측하는 Markov-Fuzzy 전이모형이며, 다른 하나는 정체영향구간의 혼잡 전이를 모형화하여 예측 통행시간을 추정케 하는 모형이다. 두 모형을 활용하여 예측통행시간을 도출함으로써 시간처짐 현상을 극복한 보다 정확한 실시간 통행시간을 추정하였다. 모형의 구상을 위해 서울의 대표적 도시고속도로인 내부순환로 검지기의 이력자료를 분석한 결과 정체는 매일 일정 지점을 시점으로 하류로 전파되는, ‘정체유발지점’과 이에 영향을 받는 ‘동질구간’으로 나뉠 수 있었고, 정체유발지점의 교통량-밀도 그래프에서는 고유의 패턴을 볼 수 있었다. 이에 착안하여 정체유발지점의 교통량-밀도관계 그래프 상의 현 상태와 시간대, 정체의 증감상황 여부에 따라 미래의 상태를 결정할 수 있음을 전제하였고, Markov-Fuzzy상태 예측 모형을 개발하였다. 교통량-밀도 그래프 상의 상태 정의를 위해 Fuzzy logic을 활용 확률적 집합을 규정하였으며, 교통상태 예측을 위해 확률전이모형인 Markov-chain의 개념을 적용하였다. Markov-Fuzzy 모형은 일종의 패턴인식 프로그램으로, ITS센터에 저장되고 있는 이력자료를 십분 활용할 수 있는 점을 바탕으로 장래의 여러 상황을 예측하는 ‘자기 회귀’ 할 수 있는 장점이 있고 시간대뿐 아니라 현재의 상황과 혼잡상태를 고려하기에 실시간 현상을 비교적 정확히 반영한다. 퍼지집합의 개념은 Markov chain으로 교통상태 전이를 모형화 할 수 있게 할 뿐 아니라 실시간 교통정보의 불확실성의 보완도 가능하게 한다. Markov-Fuzzy 모형으로 예측된 정체유발지점의 혼잡 전이 모형은 계산량이 상대적으로 적은 Simple Continuum 모형인 LAX 기법을 기본으로 활용하였는데, 정체유발지점의 상황이 보다 현실적으로 반영될 수 있도록 가변 충격파와 가변 용량의 개념을 적용하였다. 이렇게 생성된 통행속도 시공도를 활용하여 예측 통행시간을 실시간으로 도출할 수 있다. 모형의 평가는 Markov-Fuzzy 상태예측 모형과 이를 통해 도출한 동적통행시간 산정모형을 구분하여 수행하였다. Markov-Fuzzy 교통상태 예측 모형의 패턴데이터, 단순이동법과 비교한 성능평가 결과, Markov-Fuzzy 모형이 교통량, 속도, 밀도 실측 검지자료와 비교했을 때 오차가 가장 적은 것으로 나타났다. 이는 시간대만을 활용한 패턴 정보보다 현 상태를 반영한 본 모형이 상대적으로 우수한 결과를 보인 것이며, 정체가 급격히 발생 및 소멸하는 도시고속도로의 특성상 전 시간대의 정보를 그대로 이용하는 단순이동법은 정체 진행 및 소멸 상황에서 오차가 크게 나타날 수 있는 것으로 분석되었다. 실시간 예측 통행시간 추정결과 개발된 모형을 통해 도출한 예측통행시간이 정적 통행시간 보다 정확한 것으로 나타났다. 특히, 정체가 진행되고 해소되는 시간대는 시간처짐 현상이 발생하는 정적 통행시간 정보에 비하여 높은 정확도를 보여 각 모형을 선택적으로 활용할 경우 정확도를 제고할 수 있다. 본 모형은 통행시간 예측 뿐 아니라 램프미터링 등 교통류 관리에도 활용이 가능하다. 정체지점의 현 상태와 미래의 용량저하 시점을 알 수 있다면 상류 유입량을 단계별로 조절하여 고속도로의 혼잡을 저감시킬 수 있는 방안으로 활용할 수 있다. 분석 대상구간의 검지체계의 정확성이 전제되어야 하고, 혼잡지점의 보다 정확한 Fuzzy 셋팅 방안 연구 등 실제 적용을 위한 꾸준한 보완과 개선이 이루어진다면 보다 정확하고 효율적인 통행시간 추정 및 교통류 관리를 위한 적용이 가능할 것이다. The presentation of information on travel time to drivers in freeways is an important element of efficient congestion control. However, most travel-time messages presented to drivers suffer from time-lag due to variations in congestion in the downstream sections. To solve this problem we overviewed the traffic patterns of the critical point on the urban expressway sections with empirical detector data. We applied the Markov-Fuzzy on-line traffic state prediction model, which could predict the traffic states for the critical point of freeway sections, using Markov chain theory and Fuzzy sets, for point detector systems. And we used lax continuum model with variable shockwave speed to predict space-time density and speed table, which enabled tracking on-line travel time at a point and a time To develop an on-line, travel time predicting model, we reviewed two main parts of the literature. One is research on calculating travel time by on-line or collected traffic data. The other literature section is research on traffic flow theory on congestion state. Through our review of the above literature, we decided that on-line real time traffic flow information like flow, speed, and density on a point can be used to predict a model of travel time which can reflect the real future situation more than time series analysis. We therefore developed the Markov-Fuzzy model and tested with real data on data from the Nae-bu Expressway in Seoul. This model can be divided in two main parts, one is Markov-Fuzzy Traffic state prediction model for critical point, the other is changed LAX continuum model which predicts propagations of congestions to upstream sections. Markov-Fuzzy traffic state prediction model uses Markov chain theory to predict the state probabilities of times in the future, and Fuzzy inference process for defining each state of the flow-density relation. Markov-Fuzzy model also can be divided in two parts. One is the ‘off-line process’which defines the sets of states in the flow-density relation by the fuzzy inference method, and calibrates the Markov transition matrix of several cases (e.g., the present state, changing state, present time) by off-line data. Through this step, the model can learn the state transition rules for any traffic situation. The other one is the ‘on-line process’ which performs the Markov chain model so that it can derive the traffic data of the critical point at each time in the future. This model is a kind of pattern recognition model, which has the advantage for real time data collecting systems in that it can use both stored pattern data and real time data, which allows the model to use the latest state transition pattern reflecting actual conditions. Markov-chain process predicts the transition among current traffic state Fuzzy sets, which assume that real time traffic data on the critical point like flow, speed, and occupancy can reflect the current state. Traffic states can be plotted in a flow-density relation graph, and then we can consider that each position in the flow-density graph can be engaged in some group of states (e.g., free-flow, impeded free, synchronized, congested, jammed etc.). In the state of increasing congestion, the point move toward the ‘congested’ state on the graph, and the degree of match on the free-flow state will decrease, whereas the degree of match on ‘congested’ will increase. That transition phenomenon in multiple states can be estimated by the Markov transition matrix. The Markov transition matrix must be estimated before the on-line state prediction is performed. And, to predict the next state set at any state, transition matrixes for every case must be estimated. The estimated Markov transition matrixes can be used to predict the Fuzzy degree of future match sets. The collected on-line traffic data can be transformed to the current degree of match set and multiplied by the transition matrix for the current state, and then changed to the Fuzzy set at time n+1. This process is repeated for the appointed number of times. The predicted degree of a match set can be transformed to the original type of traffic data, and then the defuzzification step of Fuzzy logic can be applied to it. To complete on-line travel time prediction process, changed LAX continuum model is used in predicting propagation of congestion to the other points in a homogeneous section. In this model, Shockwave speeds in sections changes as real time data changes. This enables tracking predicted on-line travel time at a point and a time To evaluate the performance of Markov-Fuzzy model and accuracy of predicted on-line travel time, we used MAPE(Mean Absolute Percentage Error) as a measure of effect. This paper selected time based pattern data method and recent data method to compare performance of Markov-Fuzzy model, and static travel time to be compared with predicted travel time. And overall resule represented that the performance of Markov-Fuzzy model is superior to that of others, and predicted travel times by developed model are more accurate than static travel time data compared with observed data. Especially model showed outstanding performance in traffic state is changing condition. Although model computes comparatively nice result, it has some weak points that initial Fuzzy infer process by if-then rule and number of states seriously affects the performance of model, and running time of off-line estimation of transition matrixes large number of states also enlarge necessary transition matrixes, which needs more data to estimation too. So we recommend initial setting for Fuzzy infer process should performed by traffic engineers, and alternative transition matrix estimation technique should be studied. And we should also improve this prediction method to apply this model to microscopic vehicle data from section detecting systems like AVI and several kinds of in vehicle unit. Then, the proposed model will be able to be loaded in several kinds of FTMS for traffic management and making travel time informations

상류부 교통특성 분석을 통한 고속도로 공사구간의 교통영향 예측모델 개발

김지영 서울시립대학교 일반대학원 2025 국내석사

연속류 및 단속류를 고려한 통합 교통 혼잡 지표 및 예측 모델 개발

최철원 명지대학교 대학원 2025 국내박사

교통 네트워크는 고속도로와 같은 연속류와 도심 내 도로인 단속류로 구분되지만, 하나의 경로 안에서 연결되고 있다. 이러한 연계 통행의 증가는 해당 경로를 구성하는 개별 링크의 혼잡을 가중시키고, 결과적으로 연속류와 단속류 환경에서 혼잡이 발생하고 심화되는 문제를 야기할 수 있다. 기존 도로용량편람 기준은 연속류와 단속류에서 서로 다른 평가 기준을 적용하고 있어 통합적 관리가 어려운 상황이다. 또한 기존 혼잡지표들은 주로 사후 대응에만 초점을 맞춰 교통와해나 사전징후를 반영하지 못한다. 최근에는 단속류 환경에서도 속도와 교통량 데이터를 활용한 혼잡 분석 및 예측연구가 활발히 이루어지고 있으며, 이는 기존 연속류 분석에서 사용되던 변수들이 단속류 환경에서도 활용이 가능함을 시사하며, 이러한 변화는 교통혼잡 판단에 있어 통합적인 분석체계로 확장될 가능성이 있다. 따라서 연속류 및 단속류를 고려하며 혼잡 발생 이전 단계의 징후를 포착할 수 있는 통합적 지표를 개발하고 이를 바탕으로 데이터 기반 예측 모델을 구축하여 지표의 활용성을 확보하는 것이 필요하다. 본 연구는 연속류와 단속류의 특성을 고려한 새로운 교통혼잡 지표를 제안하고 이를 활용한 예측 모델 개발을 목표로 설정하였다. 연구를 위해 국내외 교통혼잡의 정의를 검토하여 본 연구 목적에 맞는 교통혼잡을 정의하였다. 또한 기존 이동성 및 혼잡지표 문헌 검토를 통해 기존 지표의 한계점과 개선 사항을 제안 지표에 반영하였다. 입력 변수로는 속도와 교통류율을 선정하여, 도로 별 혼잡 체감을 반영하도록 설계하였다. 운영속도(85 Percentile Speed) 사용과 변화율 항을 통하여 원할 구간과 비정상적 감속을 구분하였으며, 이를 통해 급격한 교통량 증가나 속도 저하와 같은 혼잡 징후를 조기에 포착하고, 연속류와 단속류를 아우르는 통합 혼잡지표의 타당성을 확보하였다. 본 연구에서는 수도권 제1순환고속도로 서운JC–송파IC 구간을 대상으로 제안 지표(TSI)의 혼잡 전이 패턴을 시각화한 결과, 주요 노선 합류부에서 발생한 혼잡이 진행 방향으로 전이됨을 확인하였다. TSI, 기존 혼잡지표 및 연속류와 단속류 평가 척도 간 상관성 분석 결과, 기존 혼잡지표는 저속·저밀도 상황을 반영하지 못하는 한계가 있었다. 이에 반해 TSI는 속도 감소와 교통류 변화를 동시에 고려함으로써 기존 지표 대비 현실적으로 모사할 수 있었다. 성능검증에서는 Confusion Matrix와 K-Means Clustering을 활용하여 TSI가 기존 지표보다 재현율과 G-Mean에서 우수함을 입증하였고, 예측 모델 비교에서는 속도 단독 입력 모델보다 TSI 기반 모델이 모든 환경에서 더 높은 예측 정확도를 나타내어, TSI가 연속류와 단속류 모두에서 혼잡 탐지 및 예측의 핵심 입력 변수로서 적합함을 확인하였다. 본 연구에서 제시하는 교통혼잡 지표의 일관성과 신뢰성 확보를 위해 입력값의 기준, 수치의 해석 등에 관한 명확한 가이드라인이 필요하다. 이러한 가이드라인은 향후 지표의 정책적 의사결정이나 시스템에 적용하고자 할 때, 혼선 없이 일관된 결과를 낼 수 있는 기반이 되며 지표의 확장성 및 후속 연구의 타당성을 확보하기 위한 근거자료로 활용될 수 있다. TSI를 활용한 GRU 기반 예측 모델의 활용성을 검증하고자 단속류 평가 척도인 지체시간을 기준으로 속도와 TSI 예측값을 비교한 결과, 속도 분석만으로는 지체 심화 시 편차 확인이 어려웠으나 TSI는 지체 증가 구간에서 함께 상승하며 실제 혼잡에 민감하게 반응함을 확인했다. 또한, 특정 구간의 분석을 통해 혼잡구간을 분류하고 예측 지표가 실제 지체보다 약 10분 일찍 상승하여 혼잡상황을 사전에 감지할 가능성을 보여주었다. 이는 제안 지표가 혼잡 발생 이전 선제적 탐지 및 이후 강도 추적이 가능하며, 실시간 교통관리를 위한 유용한 의사결정 정보를 제공할 수 있음을 시사한다. Although a traffic network is divided into uninterrupted flow segments and interrupted flow segments, they are connected within a single route. This interconnected travel can exacerbate congestion on each constituent link of the route, ultimately causing congestion to occur and intensify in both uninterrupted flow and interrupted flow environments. In the conventional Korea Highway Capacity Manual, uninterrupted flow and interrupted flow segments are evaluated using different criteria, which makes unified management of the entire traffic network challenging. Moreover, most existing congestion metrics focus solely on post-hoc responses to established congestion and therefore fail to capture traffic breakdowns or early warning signs. Recently, congestion analysis and prediction studies leveraging speed and volume data in interrupted flow environments have proliferated, suggesting that variables traditionally applied in uninterrupted flow analysis remain valid in interrupted flow settings. This development points to the potential for extending traffic congestion assessment into an integrated analytical framework encompassing both uninterrupted flow and interrupted flow conditions. Accordingly, this study aims to develop a unified congestion index that accounts for the characteristics of both environments and can detect pre-congestion indicators at an early stage, and to build a data-driven prediction model based on this index to ensure its practical applicability. This study aims to develop a congestion index that captures the distinct characteristics of both uninterrupted flow and interrupted flow environments and to build a predictive model based on this index. First, we reviewed domestic and international definitions of traffic congestion to establish a framework tailored to our research objectives. We then examined existing mobility and congestion metrics, identified their limitations, and incorporated targeted improvements into the proposed index. Speed and flow rate were selected as input variables to accurately reflect perceived congestion on each road segment. By integrating 85th percentile speed and change rate terms, we clearly distinguished between normal flow and deceleration conditions, enabling early detection of congestion indicators such as abrupt increases in flow or drops in speed. Through this approach, we validated the applicability of a unified congestion index that encompasses both uninterrupted flow and interrupted flow scenarios. In this study, we visualized congestion propagation patterns using the proposed Traffic Flow and Speed Congestion Index (TSI) on the Seoul Ring Expressway and analyzed its correlation with conventional congestion metrics and uninterrupted flow/interrupted flow evaluation scales. We found that, unlike existing indices that fail to capture low-speed, low-density conditions, TSI simultaneously reflects both speed reductions and flow rate changes, thereby more accurately modeling real-world congestion. To validate TSI’s performance, we applied a K-Means clustering and confusion matrix, demonstrating that TSI outperformed conventional metrics in both recall and G-Mean. In prediction model comparisons, a GRU model using TSI as its sole input achieved higher accuracy across all environments than a model based on speed alone, confirming TSI’s suitability as a core predictor for congestion detection and forecasting in both uninterrupted flow and interrupted flow contexts. We also established a set of guidelines that formalize input criteria and interpretation methods to ensure the consistency and reliability of the proposed index. These guidelines provide a basis for seamless policy decision-making and traffic management system deployment, as well as support the scalability and validity of future research. Finally, when comparing predicted speed and TSI values against measured delay times in interrupted flow segments, TSI demonstrated a sensitive uptick during periods of increasing delay, capturing actual congestion proactively. In specific locations, the TSI forecast rose approximately ten minutes before observed delays, highlighting its potential for early congestion warning.

고령 택시운전자 의료적성검사 기준 개선에 관한 연구

이혜린 서울시립대학교 일반대학원 2025 국내박사

도심부 혼재교통 주행을 위한 하이브리드 학습 기반의 자율주행차 파라미터 최적화

전재원 명지대학교 대학원 2025 국내박사

자율주행기술의 급속한 발전은 단순한 기술적 진보를 넘어, 도시 교통 체계 전반의 구조적 변화와 정책적 대응을 요구하는 중요한 전환점에 직면하고 있다. 차량 제조사뿐 아니라 공공기관 및 정책 수립자들 역시 자율주행차량의 효율적 도입과 안전한 운용을 위한 다차원적 검토와 실증 실험을 병행하고 있으며, 이에 따라 자율주행차량의 주행행태를 정의하는 파라미터 설정의 중요성이 부각되고 있다. 특히 반응시간, 최소 간격, 속도 계수, 협조성 계수 등과 같은 핵심 파라미터는 차량의 개별 반응을 넘어 교통시스템 전체의 성능을 결정짓는 전략 변수로 기능함에도 불구하고, 현재 대부분의 자율주행차량은 제조사 중심의 정적 설정에 의존하고 있다. 이러한 구조는 지역적 환경이나 운영 정책에 따라 적절하게 조정될 수 있는 체계가 미비하다는 점에서 심각한 한계를 내포하고 있다. 본 연구는 이러한 문제의식에 기반하여, 도심부 혼재 교통 환경을 대상으로 자율주행차량의 주행행태 파라미터를 다목적 관점에서 최적화하고, 이를 통해 전략별 시스템 성능을 계량적으로 비교·분석할 수 있는 하이브리드 시뮬레이션 프레임워크를 제안한다. 우선 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 통해 각 전략 목적(TTT 최소화, TTC 최대화, CO₂ 저감)에 따라 초기 파라미터 조합을 탐색한 후, 해당 값을 강화학습(Cooperative Deep Reinforcement Learning)의 초깃값으로 설정하여 학습을 수행함으로써 연산 효율성과 수렴 안정성을 동시에 확보하였다. 이는 고정된 입력값 기반의 기존 연구들에 비해 현실성을 높이고, 실시간 학습 기반의 강화학습 단일 구조에서 자주 발생하는 수렴 지연 및 보상 불안정 문제를 효과적으로 보완한다. 실험은 시흥시 배곧동 일대의 실제 도심부 네트워크를 기반으로 설정하였으며, 혼입률(MPR)은 30%, 50%, 70%로 구분하고, 일반차량, 자율주행차량, 트럭, 버스, 이륜차가 혼재된 형태로 구성하였다. 각 시나리오에서 세 가지 전략 목적에 따라 파라미터 수렴 양상과 성능 지표 변화(TTT, TTC, CO₂)를 추적하였으며, 전략 간 Trade-off 특성과 핵심 파라미터의 영향도 역시 정량적으로 분석하였다. 예를 들어, 이동성 강화전략은 minGap의 축소와 speedFactor의 상승을 통해 전체 통행시간을 단축시켰고, 안전성 중심 전략은 tau 및 lcCooperative의 상승을 통해 충돌 위험을 줄이는 방향으로 파라미터가 수렴하였다. 환경성 중심 전략은 급가감속을 억제하는 방향으로 파라미터가 조정되면서 CO₂ 배출량을 유의미하게 감소시켰다. 이러한 분석 결과는 각 파라미터의 설정이 단순한 모델링 요소가 아니라 정책 목표에 따라 달리 설계되어야 함을 실증적으로 제시한다. 무엇보다 본 연구의 학문적 기여는 두 가지 측면에서 정리될 수 있다. 첫째, 유전 알고리즘과 강화학습을 연계한 하이브리드 최적화 구조를 통해 기존의 단일 기반 학습 기법 대비 연산 효율성과 수렴 안정성을 확보하였으며, 이는 향후 대규모 네트워크 실험이나 정책 시뮬레이션 수행 시 실용적인 기반 기술로 활용될 수 있다. 둘째, 전략 목적별로 파라미터가 수렴하는 경향성과 이에 따른 교통시스템 성능의 변화 특성을 구조적으로 해석함으로써, 정책 결정자가 설정한 목표(예: 사고 예방, 통행시간 단축, 배출가스 저감 등)에 따라 자율주행차량의 행태를 맞춤형으로 설계할 수 있는 실험 기반 평가 모형을 제시하였다. 종합적으로 본 연구는 도심부 혼재 교통 환경에 적합한 자율주행차량 운용 전략 수립을 위한 계량적 기반을 마련하였으며, 향후 C-ITS 설계, 자율주행차량 인증 기준 개발, 도시 단위 교통 운영 시뮬레이션 등에 실질적으로 활용될 수 있는 정책 지원 도구로 기능할 수 있다. 이와 같은 하이브리드 분석 구조는 AV의 실도로 기반 적용 가능성을 사전에 검토하고, 정책 목표에 적합한 전략적 운용 방안을 유도할 수 있는 학술적·사회적 기반으로서의 의미를 가진다. The rapid advancement of autonomous driving technology marks a critical turning point that necessitates structural changes in urban traffic systems and corresponding policy responses. While vehicle manufacturers continue to refine technical aspects, public agencies and policymakers are increasingly focused on ensuring the safe and efficient integration of autonomous vehicles (AVs) into real-world road networks. Driving behavior parameters such as reaction time, minimum gap, speed coefficient, and lane-change cooperativeness play a strategic role in shaping AV behavior; however, most commercial AVs are still governed by manufacturer-defined static settings. Such rigidity limits adaptability to diverse operational environments and impedes system-level performance improvements. This study proposes a hybrid simulation framework for multi-objective optimization of AV driving parameters under urban mixed-traffic conditions. Initially, a Genetic Algorithm (GA) is employed to derive optimal parameter combinations for three performance objectives: minimizing Total Travel Time (TTT), maximizing Time to Collision (TTC), and reducing CO₂ emissions. These initial solutions are then fed into a Cooperative Deep Reinforcement Learning (C-DRL) model, enabling dynamic learning and convergence of behavior strategies while improving computational efficiency and training stability. This approach addresses the limitations of both static modeling and slow-converging single-structure learning systems. The simulation is conducted using a realistic urban network based on the Bae-Got district of Siheung City, South Korea. Scenarios are defined with Market Penetration Rates (MPR) of 30%, 50%, and 70%, and a vehicle fleet composed of conventional vehicles, autonomous vehicles, trucks, buses, and motorcycles. Parameter convergence patterns and performance indicators (TTT, TTC, CO₂) are analyzed under three strategic reward settings. Results show that each objective leads to distinct parameter adjustments-for instance, mobility-oriented strategies increase speedFactor and reduce minGap, while safety-oriented strategies favor longer reaction times (tau) and higher lane-change cooperativeness. The study yields two major contributions. First, it demonstrates that the hybrid GA–C-DRL architecture outperforms conventional approaches in computational efficiency and policy convergence. Second, it provides a policy-relevant modeling environment by quantifying how strategic objectives influence system-level performance through parameter tuning. The proposed framework allows transportation authorities to evaluate and configure AV behavior in alignment with urban mobility, safety, and environmental goals. In conclusion, this research offers a methodological foundation for strategy-driven AV parameter optimization in urban traffic networks. It holds practical potential for applications such as C-ITS deployment, AV certification guidelines, traffic simulation for policy evaluation, and adaptive AV operation across different stages of deployment.

대규모 자동차 보유기업의 교통안전관리시스템 구축에 관한 연구

임근호 명지대학교 대학원 2009 국내박사

Commercial vehicles that are under administration control and vehicles for business-purpose that are controlled by private firms have relatively high accident frequency or even severe fatalities compared with any other passenger vehicles in terms of all statistics across country. Even though the authority has continuously developed and strictly enforced a variety of policies in order to reduce the number of traffic accidents, a total number of traffic accidents across country seems to remain unless there is a dramatic accident reduction in vehicles for business-use. Under professional manager system, most private companies or firms focus on achieving short-term performance in their productivity and doing business weighing customer satisfaction under current business environment. They have recognized relationship between traffic safety management and companies' business goal as trade-off. It is, therefore, commonly accepted that traffic safety investment is negligible or non-profitable in terms of financial management of private firms. Business managers and operators have failed to congregate knowhow for traffic safety management due to the lack of professional knowledge and in-depth statistical investigations. Significant traffic accident-related factors that are difficult to be objectified and measured can not well considered in the course of business decision-making procedure. They only recognized the seriousness of traffic accidents. The motivation of this study is drawn from the need for the improvement of traffic safety management as well as for the decrease of traffic accidents for commercial and business vehicle-owned companies. The purpose of this study is to develop a efficient traffic safety management system for private companies or firms. To resolve traffic safety problems, the author needs to identify the relationship among core parts of the system under consideration rather than account for each part in the system. Also, by performing differentiation and integration of the entire system, the author makes an effort to demonstrate function, organization, and role of the system not previously tried elsewhere. In addition, this study suggests a more practical standard traffic safety management system that is capable of considering various influence factor such as vehicle operation, drivers, vehicles, business, and enterprise culture. Particularly, our study firstly represent the detailed components which consists of traffic safety management system based on comprehensive literature review and case studies of previous research. By doing so, the author suggests a basic system that enable to systematically constitute the system. Each system in the entire one is activated using many effective factors proven by many case studies. Finally, strides have been made to demonstrate such problems and limitations and also suggest strategic alternatives for adjustment and improvement. Business managers and operators are required to have the understanding of traffic safety and thus this may lead to develop an efficient traffic safety management for their companies. As a result, in-depth accident data analysis and collecting accurate statistics are highly required. Prevention and operation management based on traffic engineering may increase reliability and efficiency of the entire system. It also contribute to investment returns. The author expects that the proposed system is helpful in performing scientific traffic safety management for all vehicles which are belonging to private companies. The following benefits are projected when the proposed system is utilized. 1) Guarantee employees' safety. 2) Protect economic value and human resource by enhancing social responsibilities of private companies. 3) Improve business balancing and efficiency. 5) Establish rationale relations between labor and management. 6) Reduce nation's logistics and traffic accident cost. 7) Establish sound traffic culture. 정부의 법률적 통제와 기업의 직접 관리영역 하에 있는 사업용 자동차와 기업의 직접 통제권 하에 있는 업무용 자동차가 개인의 자유의지에 따라 운행되는 자가용보다 모든 통계지표에서 상대적으로 사고발생빈도 또는 대형사고 발생빈도가 높게 나타나고 있다. 교통안전에 대한 사회적 인식이 확대되고, 정부의 정책적 교통사고 감소대책이 추진되고 있지만 교통사고다발군인 기업 보유자동차의 교통사고 감소 없이는 국가 전체 교통사고를 감소시키는 데는 한계를 가질 수 있을 것이다. 현대 기업의 특성인 전문경영인 체제에서 단기성과를 추구하고 고객만족에 의한 영업이 우선되는 경영환경 등은 교통안전관리와 기업경영목표를 교환관계(trade-off)로, 교통안전투자(traffic safety investment)를 버리는 혹은 불확실한 투자로 인식되게 하여 기업의 교통안전에 대한 인적·재무적 역량집중을 저해하는 중요한 요인이다. 경영자 및 관리자들은 교통사고로 인한 문제점만 인식할 뿐 통계관리 부재와 전문지식 부족으로 인해 교통안전관리의 접근성을 확보하지 못하였으며, 객관화 및 계량화하지 못한 교통안전관리 요인들은 기업 내부 설득 및 경영의사결정과정에 참여하지 못하는 현상을 발생하게 하였다. 본 연구는 자동차 보유기업의 이러한 교통안전관리 현상을 개선하고 교통사고를 감소시키기 위한 합리적 교통안전관리시스템 구축 방법과 전략을 제안하고자 하는 의도에서 진행되었으며, 기업 내 교통안전관리에 실질적 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다. 기업 교통안전관리 문제 해결에 있어 시스템 지향적 원리에 따라 각 영역별 해석보다는 각 영역간 관련성을 파악하고자 하였으며, 전체시스템의 분화와 통합에 의해 부문별 시스템의 기능과 구성·역할을 설명하고자 하였다. 또한 기업의 자동차 운영과 관련한 운전자, 자동차, 업무, 기업문화 등 다양한 영향인자들을 효율적으로 관리·운영할 수 있는 실용적이고 표준화된 교통안전관리시스템을 제시하고자 하였다. 특히, 이론적 고찰과 사례연구를 통해 교통안전관리시스템의 구성요소에 대해서 검토하고 이를 체계적으로 구성할 수 있는 기본시스템을 제시하고자 하였으며, 기본시스템을 구성하는 부문별 시스템은 사례연구에서 밝혀진 유효요인들을 활성화하고 문제점 및 한계점은 개선·보정할 수 있는 전략적 대안을 제시하고자 하였다. 효율적 교통안전관리를 위해서는 경영자와 관리자의 교통안전에 대한 이해와 의지를 요구한다. 이에 따라 교통안전관리의 계획력과 실천력 향상이 필요하며, 교통안전관리시스템 운영을 강화하기 위한 과학적 사고분석과 정확한 통계가 요구된다. 특히, 교통공학적 사고분석을 기초로 한 예방관리 및 운영관리 등은 교통안전관리시스템의 신뢰성과 효율성을 높이는 토대가 되고 투자수익률 확보를 통해 지속성을 유지할 수 있다고 판단한다. 본 연구에서 제시된 교통안전관리시스템은 기업이 보유한 자동차의 과학적 교통안전관리로 근로자의 안전을 확보하고 기업의 사회적 책임을 강화하여 교통사고로부터 인명 및 경제적 가치를 보호하고, 기업의 경영수지 개선과 업무능률 향상, 합리적 노사관계를 정립하는데 기여하며, 사회적으로는 국가물류비 및 교통사고비용 절감과 건전한 교통문화를 형성하는데 이바지할 것으로 기대된다.

독립교차로의 좌회전 가변차로 시스템 개발에 관한 연구

김동재 明知大學校 大學院 2003 국내석사

도시부 간선도로 교차로와 난개발 단지 입구 및 주변교차로는 특정시간대 교통량 집중으로 인하여 시간대별 회전교통량의 변화가 심하게 나타난다. 좌회전 교통량이 집중되는 시간대에는 좌회전교통류의 대기행렬이 직진차로까지 영향을 미쳐 직진교통류의 흐름에 큰 방해가 될 뿐 아니라, 갑작스런 차로변경으로 인한 교통사고 유발 등의 안전에도 좋지 못한 영향을 미친다. 미국 등의 경우에는 회전교통량이 많지 않기 때문에 일반적으로 도로의 기능에 따라 방향별 차로수를 일률적으로 설계·운영하고 있다. 우리나라 또한 대부분의 교차로에서 방향별 교통량에 대한 특별한 고려 없이 일률적으로 방향별 차로수가 결정되고 있다. 우리나라 도시가로는 외국에 비해 차로수가 많으며, Super Block으로 이루어져 회전교통량이 많기 때문에 심각한 문제를 야기 시키고 있다. 이러한 회전교통량의 변화에 대처하기 위하여 신신호시스템 등과 같이 실시간으로 회전교통량을 처리하려는 시도들이 이루어지고 있으나, 신호현시시간 만으로 시간대에 따라 변화가 심한 회전교통량을 처리하는데 한계를 지닌다. 본 연구에서는 교통신호등의 '시간적 관리' 개념에서 벗어나 시간적 관리 뿐 아니라, '공간적 관리' 개념으로 시간대에 따라 변화가 심한 좌회전 교통류를 능동적으로 처리할 수 있는 좌회전 가변차로 시스템을 개발하였다. 청담사거리에 좌회전 가변차로 시스템을 적용하여 Simulation를 실시한 결과 신호시간만을 최적화 했을 때보다 평균지체가 16.4(초/대) 정도 감소하였다. 또한 대기행렬 및 지체가 분산되어, 특정 이동류에서 발생하는 극심한 지체를 막을 수 있다. 이러한 지체 및 대기행렬의 분산은 운전자로 하여금 교차로 접근로에서 무리한 차로변경을 방지할 수 있어 추돌사고 감소 등의 안전에도 긍정적인 효과가 기대된다. Concentration of traffic demand and Not-planned development results in a serious fluctuation of traffic movement. The queue in a left-turn lane not only affects through movements but also causes traffic accidents when left-turn movements concentrate on a intersection, Although the attempt which efficiently manages turn movements such as advanced signal system that treats traffic movements in real time has done, there is a limitation in treating traffic volume by only signal timing. In this paper, A Left-Turn Reversible Lane System is developed into a concept of managing space which can treat left-turn movement actively. A result of applying A Left-Turn Reversible Lane System and simulation shows that average delay decreases in 16.4 second per vehicle rather than when a signal timing is just optimized. In addition to, the dispersion of queue and delay reduces serious queue which originates in specific movements, and it is expected to decrease traffic accidents which result from unreasonable lane changing in an intersection.

ITS 정보화수준에 따른 운영고도화 평가기준 설정 연구

고하영 명지대학교 대학원 2026 국내박사

This study is motivated by the critical issue that the effectiveness of Intelligent Transportation Systems (ITS) on national highways—despite having reached saturation in quantitative deployment—varies significantly across road segments in terms of operational efficiency and safety. Previous ITS policy evaluations have primarily focused on quantitative indicators such as equipment installation and coverage ratios, relying heavily on before-and-after comparisons for specific projects. However, such approaches are structurally limited in capturing differences in information demand, service suitability, and operational quality across segments. To address these limitations, this study introduces a new concept—the ITS Digitalization Index (DI)—to quantitatively assess the information-based operational level of individual road segments. It further empirically analyzes the causal impact of DI changes on traffic efficiency and safety. Additionally, it establishes critical thresholds in DI distribution to categorize ITS development stages (deployment, operation, advancement) and proposes evaluation criteria and policy applications based on these thresholds. Methodologically, the study first develops a traffic management classification system that integrates roadway geometry (Primary), traffic flow characteristics (Flow), and environmental/hazard elements (Hazard), thereby reflecting segment-specific operational characteristics. ITS services and required information items are then normatively defined for each traffic management type. The DI is calculated at the link level, encompassing information collection and information provision components based on actual ITS equipment deployment and coverage. For empirical analysis, panel data from 2021 to 2024 is constructed for National Route 43 under the jurisdiction of the Seoul Regional Construction and Management Office. Efficiency indicators include average travel speed, overspeed rate, and congestion rate, while safety indicators comprise the number of accidents and accident severity (ECLO). A Continuous Difference-in-Differences (DiD) model with two-way fixed effects (TWFE) is employed to estimate the causal impact of DI, offering methodological differentiation from traditional binary-treatment models by reflecting the continuous nature of digitalization. Results show that the impact of DI on traffic performance indicators varies across segments and functional components. While the overall DI shows heterogeneous and sometimes limited statistically significant effects, disaggregating into information collection and provision components reveals differing directions and structural effects. For instance, information collection DI correlates with efficiency indicators like travel speed, whereas information provision DI is more responsive to safety and driver behavior indicators. These findings suggest the need to consider the functional composition of information and segment characteristics in performance evaluations. Furthermore, a threshold analysis is conducted to convert DI from a mere explanatory variable into a practical evaluation criterion. Comparing statistical and clustering-based approaches, a three-stage threshold derived from K-means clustering is selected as the most balanced classification method. This enables the segmentation of road links into below-threshold, at-threshold, and above-threshold groups, each with tailored strategies for ITS deployment, operation, and advancement. In conclusion, this study emphasizes that in a post-saturation ITS policy environment, performance should be evaluated not by "how much has been deployed" but by "what level of information-based operation is possible." It contributes methodologically by applying a continuous DiD model and offers analytical tools—such as the DI and threshold-based criteria—for prioritizing ITS investments and managing policy outcomes. 본 연구는 일반국도에 구축된 지능형교통시스템(ITS)이 양적 구축 측면에서사실상 포화 단계에 도달한 이후에도, 교통운영 효율성과 안전성 개선 효과가 도로구간별로 상이하게 나타나는 현실적 문제의식에서 출발하였다. 기존 ITS 정책 평가는장비 설치 여부나 구축 연장 비율과 같은 양적 지표를 중심으로 이루어져왔으며, 효과분석 역시 특정 사업을 대상으로 한 사전·사후 비교 방식에 의존해 왔다. 그러나이러한 접근은 구간별 교통 특성에 따른 정보 수요 차이, 정보 제공의 적합성, 운영품질의 차이를 충분히 설명하지 못한다는 구조적 한계를 가진다. 이에 본 연구는 기존 구축률 중심 평가체계를 보완하기 위해, 개별 도로 구간의정보 기반 운영 수준을 정량적으로 진단할 수 있는 ITS 정보화지수(Digitalization Index, DI)라는 새로운 개념을 제시하고, DI의 변화가 교통운영 효율성과 안전성에미치는 인과적 효과를 실증적으로 분석하였다. 더 나아가 DI 분포 특성을 활용하여ITS 구축·운영·고도화 단계를 구분하는 임계값을 도출하고, 이를 기반으로 한운영고도화 평가기준과 정책 활용 방안을 제시하는 것을 연구의 목적으로 설정하였다. 연구 방법론적으로는 먼저 도로 구간의 운영 특성을 체계적으로 반영하기 위해, 도로의 기하구조(Primary), 교통류 특성(Flow), 환경·위험요소(Hazard)를 결합한교통관리유형 분류체계를 구축하였다. 이를 통해 동일한 ITS 구축 환경이라 하더라도구간별로 요구되는 교통관리 목적과 정보 수요가 상이함을 전제로 하였으며, 각교통관리유형별로 필요한 ITS 서비스와 정보항목을 규범적으로 정의하였다. 이후실제 구축·운영 중인 ITS 장비가 수집·제공 가능한 정보항목과 공간적 커버리지를반영하여, 링크 단위의 전체 DI와 더불어 정보수집 DI, 정보제공 DI를 산정하였다. 실증분석을 위해 본 연구는 서울지방국토관리청 관할 국도 43호선을 대상으로, 2021년부터 2024년까지 4개년 동안의 링크 단위 패널데이터를 구축하였다. 교통운영 효율성 지표로는 평균통행속도, 과속 발생 비율, 혼잡 발생 비율을 활용하였으며, 안전성 지표로는 교통사고 건수와 사고심각도(ECLO)를 사용하였다. ITS 정보화수준이교통운영성과에 미치는 인과적 효과를 추정하기 위해, 링크 고정효과와 연도고정효과를 포함하는 연속형 이중차분(Continuous Difference-in-Differences, DiD) 기반 TWFE 모형을 적용하였다. 이는 기존의 이분형 처치(구축 여부) 중심의 분석모형이 아닌, ITS 정보화 수준이 연속적으로 변화하는 현실을 반영할 수 있다는점에서 방법론적 차별성을 가진다. 실증 분석 결과, ITS 정보화수준은 교통운영 효율성 지표를 중심으로구간별·기능별로 상이한 반응 양상을 보였다. 연속형 이중차분 분석에서 전체 DI를독립변수로 활용할 경우, 일부 지표에서는 통계적으로 유의한 효과가 제한적으로관측되었으며, 정보화수준의 효과가 평균값 수준에서는 명확하게 포착되지 않는 한계가확인되었다. 이는 ITS 정보화의 효과가 단순한 지표 통합만으로 설명되기보다는, 정보의 기능적 구성과 도로 구간의 운영 특성을 함께 고려할 필요가 있음을 시사한다. 이에 정보화수준을 정보수집 DI와 정보제공 DI로 구분하여 분석한 결과, 두구성요소는 교통운영성과에 서로 다른 방향성과 구조적 특성을 보이는 경향이확인되었다. 정보수집 DI는 일부 구간에서 평균통행속도 등 운영 효율성 지표와정합적인 관계를 보였으며, 정보제공 DI는 과속 발생 비율이나 평균통행속도 변화 등운전자 행태 및 안전 중심 운영과 연관된 지표에서 상대적으로 민감한 반응을나타냈다. 다만 이러한 차이는 모든 지표에서 통계적으로 일관되게 유의하다고보기보다는, 계수의 방향성과 상대적 크기를 중심으로 해석되어야 하며, 본 연구는수집·제공 기능 간 역할 분화 가능성을 탐색적으로 제시하는 데 분석의 초점을 두었다. 나아가 본 연구는 DI를 단순한 설명변수에 그치지 않고, ITS 구축·운영·고도화전략 수립을 위한 평가기준으로 활용하기 위해 임계값(Threshold) 분석을 수행하였다. DI의 분포를 활용하여 평균·중위값·분위수 기반 기준안과 K-means 군집분석 기반기준안을 비교한 결과, 데이터 분포 특성을 가장 잘 반영하면서 구축·운영·고도화단계를 균형있게 구분할 수 있는 K-means 기반 3단계 임계값 기준을 최종안으로도출하였다. 이를 통해 국도 링크를 임계값 미달·달성·초과 구간으로 구분하고, 각단계별로 상이한 ITS 구축·운영·고도화 전략을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 임계값 기반 평가기준은 단순한 통계적 분류를 넘어, 국도ITS 정책 전반에서 실질적인 의사결정 도구로 활용될 수 있다. 중앙정부 차원에서는임계값 미달 구간 비중 감소, 임계값 초과 구간 비중 증가와 같은 질적 성과 지표를통해 ITS 정책의 중·장기 성과를 관리할 수 있으며, 현장 운영자 관점에서는 신규구축 대상, 운영 보완 대상, 고도화 실증 대상 구간을 체계적으로 구분할 수 있다. 종합적으로 본 연구는 ITS 구축률 100% 이후의 정책 환경에서, ‘얼마나구축했는가’가 아니라 ‘어느 수준의 정보 운영이 가능한가’를 기준으로 ITS 성과를평가해야 함을 실증적으로 제시하였다. 또한 연속형 이중차분 모형을 활용한 ITS 효과분석 사례를 제시함으로써 방법론적 기여를 하였으며, ITS 정보화수준과 임계값기반 운영고도화 평가체계를 통해 향후 국도 ITS 투자 우선순위 설정과 정책 성과관리에 활용 가능한 분석적 기준을 제안하였다는 점에서 학술적·정책적 의의를 가진다.