고속도로 터널부 구조 유형화 및 연장에 따른 주행 속도 감소 모델 개발 = Modeling Length-Dependent Driving Speed Reduction in Highway Tunnels with Structural Type Classification

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 고속도로 터널구간의 구조적 특성이 교통 성능 저하에 미치는 영향을 유형별로 규명하고, 이를 기반으로 통행량–지체 함수(Volume–Delay Function, 이하 VDF)의 차별적 보정 가능성을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 전국 고속도로 204개 터널을 대상으로 2022–2024년 3년간의 5분 단위 차량검지기(VDS) 자료를 구축하였으며 터널구간과 인접 일반구간을 1:1로 매칭하여 구조적 영향에 따른 속도비(Speed Ratio)를 산정하였다. 터널의 길이, 폭, 높이, 차로수, 곡선반경, 종단경사 등 구조 변수를 기반으로 계층적 군집분석을 수행한 결과, 터널은 구조적 제약 수준이 상이한 3개 군집으로 구분되었다. 군집 간 구조적 차이에 대한 통계 검증 결과, 터널 길이, 곡선반경, 종단경사 등 선형·기하 조건에서 유의한 차이가 확인되었
다. 이후 군집별로 단변량 및 다변량 비선형 회귀분석을 수행한 결과, 터널 길이에 따른 속도비 감소 효과는 모든 터널에서 보편적으로 나타나지 않고, 특정 군집에서만 통계적으로 유의한 비선형 관계를 보이는 것으로 분석되었다. 특히 구조적 제약이 상대적으로 큰 군집에서는 터널 길이가 증가할수록 속도비가 감소하되, 그 영향은 2차 함수 형태의 비선형적 특성을 보였으며 반면 다른 군집에서는 구조 변수만으로 속도비 변동을 설명하기 어려운 것 으로 나타났다. 이는 터널의 교통 성능 저하 메커니즘이 구조 유형에 따라 상이함을 의미하며 단일 VDF 보정계수를 모든 터널에 일괄 적용하는 기존 방식의 한계를 시사한다. 본 연구는 구조 변수 기반 군집화와 군집별 비선형 회귀분석을 결합함으로써 터널 교통 성능의 이질성을 정량적으로 규명하였으며 터널 유형 판별 이후 선택적으로 적용되는 VDF 보정 체계의 필요성을 실증적으로 제시하였다. 이는 향후 고속도로 네트워크의 통행시간 예측 정확도 향상과 터널 설계·운영 단계에서의 합리적인 성능 평가에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study investigates how structural characteristics of highway tunnels affect traffic performance deterioration and proposes a differentiated correction framework for volume–delay functions (VDFs) based on tunnel typology. Using nationwide data from 204 highway tunnels in South Korea, a three-year dataset of 5-minute vehicle detection system (VDS) observations was constructed by matching each tunnel section with an adjacent general road section under identical traffic conditions. Traffic performance was quantified using the speed ratio, defined as the ratio of average tunnel speed to that of the corresponding general section, thereby isolating structural effects from demand and temporal variations. To account for structural heterogeneity, cluster analysis was conducted using key geometric and design variables. Three structurally distinct tunnel clusters were identified, and statistical tests confirmed significant inter-cluster differences, particularly in tunnel length, curvature radius, and longitudinal gradient. Cluster-specific univariate and multivariate nonlinear regression analyses reveal that the effect of tunnel length on speed reduction is not universal. A statistically
significant nonlinear length effect was observed only in one structurally constrained cluster, where speed ratio decreased with increasing tunnel length following a quadratic relationship. In contrast, structural variables failed to explain speed ratio variations in the remaining clusters, suggesting the dominance of non-structural factors. These findings demonstrate that traffic performance degradation mechanisms in tunnels are heterogeneous and depend on structural typology rather than individual geometric variables alone. Accordingly, applying uniform VDF correction factors may introduce systematic bias. This study provides empirical support for a selective, type-based VDF correction strategy and enhances the realism of macroscopic traffic assignment and tunnel performance evaluation.