교통데이터 구축 및 관리․활용방안 연구A Study on Development of Transportation Data Collection and Management

Systems

2006

서 울 시 정 개 발 연 구 원Seoul Development Institute

시 정 연2006-R-13

연 구 진

연구책임 김 원 호 • 도시교통부 부연구위원

연 구 원 오 태 훈 • 도시교통부 위촉연구원

자문위원 김 태 완 • 중앙대학교 교수

박 진 영 • 한국교통연구원 책임연구원

이 청 원 • 서울시립대학교 교수

오 성 호 • 국토연구원 책임연구원

이 보고서의 내용은 연구진의 견해로서

서울특별시의 정책과는 다를 수도 있습니다.

Ⅰ. 연구의 개요

1. 연구의 목적

◦ 서울시에서 수집되는 교통데이터들의 수집체계 및 관리, 활용에 대한

현황조사와 교통전문가들을 대상으로 설문조사를 실시하여 교통데이터

의 문제점 및 수요를 파악하고, 미흡한 교통데이터에 대하여 효율적인

수집체계를 마련함.

◦ 교통데이터의 지속적 확보방안과 수집된 교통데이터의 활용 효율성을

높이며, 기존 수집체계와의 연계 및 확장을 통하여 서울시 수집체계의

완성도를 제고하는 단계별 수집전략을 마련한다. 또한, 수집된 교통데

이터와 기타 교통데이터를 효율적으로 관리․활용하기 위한 방안들을 제

시함.

2. 연구의 범위

◦ 본 연구의 내용적 범위는 아래와 같음.

- 서울시 교통데이터 수집 및 운영관리현황

- 교통데이터의 중요성 및 개요

- 설문조사를 통한 교통데이터의 수요 및 형태파악

- 기초 교통데이터 수집관리체계 및 방법론 수립

- 기초 교통데이터 관리활용방안

- 교통DB센터의 구축 및 사업화방안

3. 연구의 방법

◦ 본 과제의 연구수행절차는 아래와 같은 과정을 거쳐 수행되었음.

연구수행과정도

Ⅱ. 주요연구결과

1. 서울시 교통데이터 관리현황분석

◦ 현재 서울시 공공 및 민간기관에서 수집, 관리되고 있는 교통데이터의

종류, 수집, 활용을 살펴보면 다음과 같음.

각 기관별 교통데이터 수집 및 활용현황

기관 명 수집교통데이터 교통데이터 활용

공공기관

서울도시고속도로 교통관리센터

교통량, 통행속도, 통행시간

교통정보제공, 교통관리, 정책수립

남산권 교통정보센터교통량, 통행속도,

통행시간교통정보제공, 교통관리,

정책수립

서울지방경찰청교통정보센터

교통량(교차로),공사,통행속도, 통행시간,

교통사고, 기타통계

교통 ․통계정보제공, 교통정책 수립 및 교통관리활용

BMS센터 대중교통데이터대중교통정책 수립 및

대중교통관리활용

서울교통방송국(TBS)

통행속도, 통행시간 교통정보제공

한국도로공사 교통정보센터

교통량, 통행속도, 통행시간

교통정보제공, 교통관리

서울시 교통국 및 자치구

교통량, 통행속도, 교통시설물,

교통관리, 정책수립

시정개발연구원교통DB센터팀

교통량, 재차인원 O/D구축 및 교통지표산출

TOPIS 서울시 교통데이터 교통정책 및 모니터링

민간기관

ROTIS 통행속도, 통행시간 정보제공서비스

교통카드시스템(T-Money)

이용객수, O/D통행, 버스 ․지하철카드 데이터

상업적 이용, 통행행태분석

(주)SK 통행속도, 통행시간 정보제공 및 상업적 이용

◦ 교통량 데이터는 교통계획, 교통운영, 교통관리(안전), 교통정책평가 등

의 여러 교통 분야에서 높은 활용빈도와 수요를 보이고 있음. 그러나

교통량데이터의 수집범위는 도시고속도로, 서울시 경계 및 도심경계, 교

량주변의 스크린라인 범위 등 특정 지역에 한정되어 서울시의 교통지표

및 거시적 분석도구로서의 활용에 효율성이 떨어짐.

◦ 시민들의 고급화된 교통정보에 대한 욕구는 지속적으로 증대하고 있으

나 공공기관의 교통정보 수집을 위한 인프라구축은 재정확보의 어려움

으로 난항을 겪고 있으며, 민간기관에 의한 교통데이터의 수집은 사업

수익성이 높은 통행시간, 통행속도 등의 일부 교통데이터에 국한되어

있으며, 기타데이터들의 경우는 수익성 등을 이유로 교통데이터들의 가

공 및 DB화, 활용에 적극적이지 않음.

교통데이터 수집현황 정리

◦ 교통량데이터의 수집범위, 내용, 형태 및 활용에 대한 정의와 서울시의

교통상황에 맞는 교통량데이터의 수집체계 구축이 필요함.

◦ 수집된 데이터의 신뢰성과 경제성, 활용성을 높일 수 있는 DB의 구축

및 검증체계 확립이 필요함.

◦ 또한, 교통데이터 수집기관들의 연계 및 교통데이터의 공유를 통한 효

율적 활용방안과 새로운 사업 및 컨텐츠 개발에 따른 활용 영역의 확장

이 필요함.

서울시 현황분석을 통한 문제점 분석 및 시사점 도출

2. 교통데이터 개요 및 외국의 활용사례분석

◦ 본 연구에서 교통데이터란 교통상황을 파악할 수 있고 교통관련 정책에

반영, 모니터링 할 수 있는 기초 자료로 정의함.

주요 교통데이터의 기능 및 용도

기능 및 용도

교통량- 차량과 사람통행행태를 파악하는데 필요한 가장 기본적인 데이터- 도로개선, 관리계획, 교통운영개선, 시설물개선등에 폭넓게 활용- 교통정책수립의 기초정보제공, 도로 및 교통과 관련된 다양한 연구

<표 계속>

기능 및 용도

속 도

- 특정지점이나 구간에서의 차량 주행시간에 대한 주행거리의 비율을 파악하기 위한 데이터- 도로의 서비스수준평가, 도로개선사업 실시 전후의 효과 평가 등의 기초 자료로 활용- 교통공학의 설계, 운영, 안전측면의 입력 자료로 이용

통행시간

- 교통망의 서비스수준을 측정하는 중요한 척도- 도로 노선의 효율성의 평가기준, 용량분석 입력데이터- 지체도에 의해 나타나는 교통 혼잡구간의 발견- 교통운영개선에 의한 효과평가

지체시간

- 교통망의 서비스수준을 측정하는 중요한 척도- 도로노선의 효율성의 평가기준, 용량분석입력데이터- 교통운영개선에 의한 효과평가

O/D

- 교통수요 산출모형에 필요한 정보를 얻거나 특정 개선대안에 대한 잠재적인 영향 분석에 필요- 장래의 토지이용 및 통행수요를 추정,․통행수요모형의 검증과정- 인구, 토지이용, 통행간의 관계성을 도출하기 위한 과정으로 활용

대중교통

- 대중교통서비스 개선 시 어떤 대안이 선택가능하지 여부판단- 요금이나 노선 등의 변동사항에 대한 승객들의 반응 분석 시 이용- 투자의 적절성, 대중교통 서비스의 수준을 분석하기 위한 단계 활용

◦ 외국의 경우는 ADUS/ADMS의 운영을 통해 수요자들에게 다양한 목적

에 맞는 교통데이터를 제공하고 있으며, 서비스 및 교통 분야 목적별로

체계적으로 관리․활용하고 있음.

◦ 또한, 교통데이터의 활용 및 운영은 웹을 통한 교통정보제공 뿐만 아니

라 교통관련 연구 분야, 교통정책 모니터링 자료 등 교통관련 분야에

활용하고 있음.

3. 설문조사를 통한 교통데이터 현황 분석 및 시사점

◦ 교통데이터의 문제점은 데이터의 정밀도 결여(34.2%), 데이터수집의

어려움(24.1%), 데이터의 공간적 연속성 결여(23.4%) 순으로 나타남.

24.1%

15.2%

23.4%

34.2%

3.2%

데 이 터 입 수 (수 집 )의 어 려 움 데 이 터 의 시 계 열 성 (시 간 의 연 속 성 )결 여

데 이 터 의 공 간 적 연 속 성 결 여 데 이 터 의 정 밀 도 결 여

기 타

◦ 교통데이터 선호도(Needs)는 교통량(27.0%)과 통행량(O/D)(24.1%),

통행속도(16.1%) 순으로 나타남.

27.0%

16.1%

24.1%

0.5%

8.9%

3.9%

5.2%9.1%

2.5% 2.7% 0.0%

교 통 량 통 행 속 도 통 행 량 (O /D ) 보 행 통 행 량

교 통 시 설 현 황 교 통 사 고 대 중 교 통 승 객 통 계 데 이 터

점 유 율 주 차 장 기 타

◦ 교통전문가 그룹에 대한 전반적인 의식 및 수집, 관리․활용의 문제점은

아래 표와 같으며, 교통데이터 수요에 부응하는 수집체계 마련을 위하

여 설문조사가 시사하는 바는 크게 세 가지로 나타낼 수 있음.

설문조사결과 요약

분 야 설문조사 결과

교통데이터 활용- 업무 및 연구수행에 있어 교통량, 통행속도, 통행량 (O/D) 빈도 높음- 교통관련정책개발, 교통정책 및 사업의 평가에 활용

교통데이터 문제점- 교통데이터의 공간 연속성의 결여- 데이터 정밀도의 결여

교통데이터 향상

- 효율적 체계구축을 위해서 신뢰성 향상 선행- 공공성(신뢰성)확립을 위해 공공기관의 교통데이터 수집 및 제공이 필요- 교통데이터의 질 향상을 위해 데이터의 정확성, 신뢰성 필요

교통데이터 형태

- 통행량(O/D), 교통량, 통행속도에 대한 DB 구축 수요가 높 음- 교통량데이터의 수집형태는 첨두시교통량을 5, 15분 간격 으 로, 차종 구분된 교통량데이터 선호- 교통량(실시간, 1년 주기수집선호, 6개월, 1년 주기갱신 선 호)

◦ 첫째, 교통데이터는 교통관련 사업의 내용 및 목적, 교통데이터 수요자

들의 요구에 충족되는 형태로 교통데이터의 수집 및 관리가 이루어져야

하며, 그 수요에 맞는 형태의 교통데이터 제공 또한 이루어져야 함.

◦ 둘째, 이를 위해서 다양한 형태의 교통데이터 제공 및 각종 교통관련사

업 및 정책수요에 부합되는 형태의 데이터 수집체계 확립이 필요함.

◦ 셋째, 교통데이터의 효율적인 관리․활용을 위해서는 변화하는 교통데이

터의 수요 및 요구를 파악하여 이를 반영할 수 있고, 교통데이터의 공

공성 및 신뢰성을 확보할 수 있는 교통 수집․관리체계가 필요함.

4. 교통데이터 수집관리체계 구축 및 효과

■ 단계별 교통데이터 수집관리체계의 구축

◦ 서울시 교통데이터 수집체계는 교통류관리, 교통정책 모니터링, 교통관

련사업의 기초자료 등으로 교통데이터의 활용 폭을 넓히고 지속적인 수

집과 서울시 교통데이터의 대표성을 반영할 수 있는 방향으로 선정함.

교통데이터 수집체계 기본방향

◦ 교통데이터 수집지점 선정방안을 바탕으로 아래의 과정을 거쳐 단계별

교통데이터 수집지점을 구축함.

수집지점 구축 과정

단계별 최종선정 지점

◦ 루프검지기를 활용한 데이터수집체계의 구축은 1단계 사업 시행 시,

14.5억 원의 비용이 소요되며, 2단계 사업을 실시할 경우는 13.5억 원

의 비용이 소요되어 총 28억 원의 예산이 소요됨.

◦ 영상검지기를 활용한 데이터수집체계의 구축은 1단계 사업 시행 시 29

억 원, 2단계 시행 시 27억 원의 비용이 소요됨.

단계별 소요비용

Key-Node 비용(백만원)결절 점+도심 합계 루프검지기 영상검지기

1 단계 87+45 145 1,450· 2,900

2 단계 124+11 135 1,350 2,700

총합계 267 280 2,800 5,600

* 루프검지기의 경우 설치비용 포함 * 3차로의 4지교차로 가정.

■ 예상효과

◦ 서울시 전역에 대한 장기적인 시계열적 분석 가능: 주요교차로 및 가

로에 대해서 교통량 및 통행 속도 등의 기초 교통데이터를 실시간으로

수집, 분석함으로써 민원사항 및 교통류, 교통상황에 대하여 분석 및 신

속한 대처가 가능하며, 장기적인 교통정책수립의 기초 자료로 활용이

가능하다. 특히 교통데이터가 필요한 지역에 장기적인 시계열적 분석이

가능함으로써 분석의 질을 높일 수 있으며 여러 가지 교통정책수립 또

한 가능함.

◦ 연계분석으로 인한 교통데이터의 효율성 증가: 네트워크에 대한 데이터

는 물리적․시간적 연속성이 보장되었을 때 그 효용이 극대화된다. 따라

서 교통데이터의 수집범위를 서울시 교통 네트워크를 고려하여 확대할

경우 서울시의 교통상황을 더욱 효율적으로 분석할 수 있으며, 국지적

인 분석 뿐 아니라 거시적인 분석 또한 가능하게 되어 분석의 질을 높

일 수 있음.

◦ 교통체계에 맞는 수집으로 인해 교통데이터의 신뢰성을 향상: 도로교통

네트워크 상의 교통류 흐름을 연속류와 단속류의 교통체계 및 특징에

맞게 확보할 수 있으며, 파악할 수 있고, 수집지점의 확대를 통한 기타

지역과의 연계로 교통데이터의 신뢰성을 향상할 수 있음.

◦ 부가창출의 확대 가능: 체계적인 수집지점의 확대는 각종 교통관련 사

업, 교통영향평가사업, 각종 교통관련 정보제공업체와 연계된 수익사업

과 관련된 컨텐츠 개발 등으로 부가가치를 창출할 수 있음.

◦ 기타 이익 및 응용(교통 관련 사업에의 활용): Key-node의 선정으로

인해 서울시의 모든 지점에서의 주요교차로(Node)에 대한 일정간격이

상(반경2km)의 범위에서 기초 교통데이터의 수집이 가능하여 각종 교

통관련 사업에의 활용이 용이함.

5. 교통데이터 관리활용방안

◦ 교통데이터의 운영관리 범위는 서울시 및 교통영향권과 연계 범위를 포

함하여, 오프라인데이터의 범위까지 포함, 1년 단위의 시간적 범위를 원

칙으로 관리함.

◦ 또한, 개별적으로 추진, 수집되고 있는 교통데이터의 자료 활용체계를

확보하기 위해서 교통DB의 확충과 연계, DB의 가공 및 표준화, 자료의

전산화의 실시와 더불어 교통데이터 관리제공 서비스를 전담하는 특별

조직 및 기구가 필요함.

◦ 교통데이터의 관리 및 운영을 효율적으로 수행하기 위하여 서울시 교통

데이터 관리제공서비스를 설치 운영한다. 서울시 교통데이터관리제공서

비스는 기존의 TOPIS를 활용하며, ADMS/ADUS시스템 개념을 도입,

통합 운영을 실시하며, 단계적 기능에 따른 업무를 수행함.

◦ DB센터의 사업화방안

- 데이터 공급의 유료화 및 경찰청, 시설관리공단 등의 수집교통데이터

의 통계자료 통합운영

- 수요자의 다양한 목적에 맞는 교통데이터를 제공

- 교통데이터의 신뢰성, 공공성 확보

Ⅲ. 정책건의

1. 교통데이터 수집체계의 지속적 확대

◦ 서울시 교통정책 및 교통 관련 사업에의 교통데이터 활용을 높이기 위

해서는 본 연구에서 제시한 교통량데이터 수집체계를 적극 활용하여야

할 것이다. 또한, 추가 연구를 통한 기타 교통데이터들의 수집체계보완

및 구축이 지속적으로 이루어져야 할 것이다.

◦ 수동식 조사(Off-line조사)를 통하여 수집되는 일부 교통데이터들은 교

통정책에 대한 민감도를 상시적으로 반영하기에 한계가 있다. 따라서

실시간(On-line조사)으로 수집이 가능한 주요 교통데이터들에 대해서

는 정기적으로 수집, 업 데이트, DB화를 구축할 수 있는 체계의 확립이

이루어져야할 것이다.

2. 교통데이터의 지속적 신뢰성 검증체계의 마련

◦ 교통데이터의 효율적 활용을 위해서는 우선적으로 데이터의 신뢰성에

대한 검증체계가 마련되어야 한다. 서울시에서 실시한 각종 ITS 사업

등을 통해서 수집되고 있는 교통데이터는 교통자료 및 운영경험 자료가

축적되어 있어 이를 활용할 경우 전문적인 검증체계를 마련할 수 있다.

또한, 본 연구에서 제시한 단계적 교통데이터 관리제공서비스의 주기적

업무로써 교통데이터의 신뢰성 검증을 포함하여, 한번의 이벤트성 과정

에 그치지 않고 지속적인 신뢰성검증체계를 마련하여야 한다.

3. 교통데이터 활용분야의 확대 및 사업화

◦ 교통데이터는 서울시에서 수집되는 교통데이터의 활용 목적에 맞는 데

이터의 변형 및 DB화가 이루어져야 한다. 이를 통해서 서울시 행정기

관의 교통계획 수립 및 교통정책의 의사결정 지원 기능으로 적극 활용

하여야 할 것이다. 또한, 교통데이터의 활용분야에 대한 지속적인 연구

수행으로 교통 분야의 범위를 벗어나 환경, 도시문제, 기타 도시기반 요

소에 대한 영역으로 확대시켜야 할 것이다.

◦ 교통데이터의 사업화는 공공성이 강한 교통데이터의 특성을 반영하여

이윤 창출을 위한 수익사업보다는 공공부문에서의 사회 인프라구축 및

활용을 위한 사업화 방안들이 강구되어야 할 것이다.

4. 교통데이터 관리체계의 마련

◦ 교통데이터를 효율적으로 활용하기 위해서는 여러 기관에서 수집되는

교통데이터들을 연계 및 관리 할 수 있는 전담 기구 및 조직이 필요하

다. 이를 위하여 TOPIS(Transport OPeration&Information Service)

센터를 활용하여 교통데이터 관리제공서비스 체계를 우선적으로 구축하

며, 단계적 관리제공서비스의 개선을 통하여 향후 기능 및 업무 확장이

이루어져야 할 것이다.

제1장 연구의 개요 ····························································································3

제1절 연구의 배경 및 목적 ·········································································3

제2절 연구의 범위 및 내용 ·········································································6

제3절 연구수행절차 ·····················································································7

제2장 서울시 교통데이터 수집관리체계 현황 ·················································11

제1절 공공기관 수집관리활용현황 ····························································12

제2절 민간기관 수집관리활용현황 ····························································25

제3절 서울시 교통데이터 현황분석을 통한 시사점 ···································29

제3장 교통데이터의 개요 및 활용사례 ···························································35

제1절 교통데이터의 정의 및 분류 ····························································35

제2절 교통데이터의 요소 ··········································································39

제3절 교통데이터 수집방법 ·······································································45

제4절 교통데이터 관리활용사례 ································································49

제5절 소결론 ·····························································································58

제4장 설문조사를 통한 수요파악 ····································································63

제1절 설문조사 개요 ·················································································63

제2절 설문조사 결과분석 ··········································································64

제3절 소결론 ·····························································································73

제5장 교통데이터 수집관리체계 구축 ·····························································77

제1절 서울시 교통데이터 수집체계 방향 ··················································79

제2절 교통데이터 수집형태 ·······································································83

제3절 교통데이터 수집지점 선정방안 ·······················································87

제4절 단계별 교통데이터 수집지점 구축 ··················································93

제5절 예상효과 및 활용예시 ·····································································98

제6절 소결론 ···························································································103

제6장 교통데이터 관리․활용방안 ···································································107

제1절 교통데이터 운영관리범위 ······························································107

제2절 교통데이터 관리제공서비스 운영 ··················································110

제3절 지원 및 활성화방안 ······································································116

제4절 소결론 ···························································································118

제7장 결론 및 정책건의 ···············································································121

제1절 결론 ······························································································121

제2절 정책건의 ·······················································································125

참고문헌 ········································································································129

부록1. 교통데이터 수집 및 활용 설문조사

부록2. 서울시 교통데이터 수집현황도

<표 2-1> 각 기관별 교통데이터 수집 및 활용현황 ·····································11

<표 2-2> 교통데이터 수집 장비 설치현황 ····················································12

<표 2-3> 수집 자료의 종류 및 속성 ···························································12

<표 2-4> 데이터 수집범위 ············································································14

<표 2-5> 수집교통데이터의 분류 ··································································17

<표 2-6> 교통데이터 수집주기 ·····································································18

<표 2-7> 보유 DB현황 ·················································································20

<표 2-8> 시설현황 ························································································26

<표 2-9> 네트워크현황 ·················································································26

<표 3-1> 교통량데이터의 시간별 수집형태에 따른 활용범위 ·······················39

<표 3-2> 이용분야별 필요 속도 데이터 항목 ···············································41

<표 3-3> 대중교통 데이터의 종류 및 용도 ··················································42

<표 3-4> 검지기별 교통데이터 수집종류 ······················································46

<표 3-5> 검지기별 특징 ···············································································47

<표 3-6> 국가 ITS 아키텍쳐에 명시된 누적테이터관리 항목 ····················50

<표 3-7> 주요 교통데이터의 기능 및 용도 ··················································58

<표 4-1> 설문조사 결과 ···············································································73

<표 5-1> 교통데이터 수집 고려사항 ····························································81

<표 5-2> 오프라인데이터 와 온라인데이터의 비교 ······································82

<표 5-3> 교통데이터의 수집범위에 따른 형태 및 목적 ································83

<표 5-4> 교통데이터 수집 검지 비용 ···························································85

<표 5-5> 교통데이터 지점선정 검토 ····························································87

<표 5-6> 도로기능별 신호교차로 수 ····························································89

<표 5-7> 단계별 소요비용 ············································································97

<표 6-1> 교통데이터 관리제공서비스의 운영방안 ······································112

<그림 1-1> 서울시 교통데이터 수집발전단계 ···············································3

<그림 1-2> 교통데이터수집의 문제점 ···························································5

<그림 1-3> 연구수행과정도 ···········································································7

<그림 2-1> 교통데이터 수집범위 및 정보제공사례 ·····································13

<그림 2-2> 남산권 교통정보센터 교통데이터 수집범위 및 정보제공사례 ···14

<그림 2-3> 서울지방경찰청 교통데이터 수집범위 ·····································15

<그림 2-4> 서울지방경찰청 교통데이터 정보제공사례 ································16

<그림 2-5> BMS 교통데이터 활용사례 ······················································18

<그림 2-6> TBS 교통정보제공형태 및 사례 ·············································19

<그림 2-7> 교통영향평가 DB구축사례 ······················································21

<그림 2-8> 교통DB센터 팀 교통량 조사시점 ·············································23

<그림 2-9> TOPIS 연계 및 통합 ·······························································24

<그림 2-10> 속도정보 수집체계 구성도 ·····················································25

<그림 2-11> ROTIS 교통데이터 활용사례 ·················································26

<그림 2-12> 카드데이터 시스템 개괄도 ·····················································27

<그림 2-13> 핸드폰과 인터넷 서비스를 이용한 서비스 제공 ·····················28

<그림 2-14> 시사점 도출 ···········································································29

<그림 3-1> 목적 및 활용에 따른 데이터 분류 ···········································37

<그림 3-2> 교통데이터 수집 검지기 종류 ··················································48

<그림 3-3> ADUS/ADMS의 누적교통데이터 활용분야 ······························50

<그림 3-4> 워싱턴 TRAC 활용사례 ···························································51

<그림 3-5> Caltrans PeMS 체계 ·······························································52

<그림 3-6> Caltrans PeMS의 교통정보제공 및 센서진단 ·························53

<그림 3-7> Minnesota TMC source 관리 및 제공체계 ···························54

<그림 3-8> ARTIMIS 센서 위치 ·······························································55

<그림 3-9> ARTIMIS 데이터 포맷 ····························································56

<그림 3-10> TKO Software ·····································································56

<그림 3-11> Web Reporting Tools ··························································56

<그림 3-12> 버지니아 ADMS 활용 ····························································57

<그림 4-1> 설문조사 응답자 직종 분류 ······················································64

<그림 4-2> 교통데이터 수집방법 ································································65

<그림 4-3> 설문조사 응답자 직종 분류 ······················································65

<그림 4-4> 교통데이터 활용분야 ································································66

<그림 4-5> 교통데이터 활용 만족도 ···························································66

<그림 4-6> 교통데이터 문제점 ··································································67

<그림 4-7> 교통데이터 선행고려사항 ·························································67

<그림 4-8> 교통데이터 공공성확립 필요요소 ·············································68

<그림 4-9> 교통데이터 질 향상 방안 ·························································68

<그림 4-10> 우선DB구축 교통데이터 ·························································69

<그림 4-11> 교통량 데이터 활용분야 ·························································69

<그림 4-12> 교통량데이터의 수집시간형태 ················································70

<그림 4-13> 교통량데이터의 차종구분형태 ················································70

<그림 4-14> 교통량데이터의 수집주기형태 ················································71

<그림 4-15> 교통량데이터의 갱신주기형태 ················································71

<그림 4-16> 교통량데이터의 수집 위치 ·····················································72

<그림 5-1> 교통데이터 수집현황 정리 ·······················································77

<그림 5-2> 온라인 교통데이터 흐름도 ·······················································78

<그림 5-3> 교통데이터 수집체계 기본방향 ·················································79

<그림 5-4> Key-Node의 검지기 구성 ····················································84

<그림 5-5> 교통데이터의 집합 및 변형과정 ···············································86

<그림 5-6> 서울시 도로네트워크 체계 ·······················································88

<그림 5-7> 중요검지기 구성 ·······································································90

<그림 5-8> 준중요교차로와 비중요교차로의 검지기 구성 ·························91

<그림 5-9> 수집지점 구축 과정 ··································································93

<그림 5-10> 26개 간선도로축과 Key-node ·············································94

<그림 5-11> 간선-보조간선도로축과 2km이외의 Key-node ···················95

<그림 5-12> 1단계 최종선정지점 및 도심 ················································96

<그림 5-13> 서울시 도로망의 수요(v/일/lane) 및 2단계 선정지점 ···········97

<그림 5-14> 교통영향평가 사업 범위 ·······················································100

<그림 5-15> 도심지역 및 도심 수집지점 ·················································101

<그림 5-16> 청계천복원에 따른 교통중심축의 분산 ································102

<그림 6-1> 서울시 교통데이터 관리제공서비스의 역할 ····························111

<그림 6-2> 교통DB센터와의 관계 ····························································113

<그림 6-3> 서울시 교통DB센터의 조직도 ················································114

<그림 6-4> 서울시 단계별 기능 확대 ·······················································114

제1절 연구의 배경 및 목적

제2절 연구의 범위 및 내용

제3절 연구수행절차

제Ⅰ장 연구의 개요

제Ⅰ장 연구의 개요

제1절 연구의 배경 및 목적

1. 연구의 배경

◦ 서울시 교통체계개편 및 교통관련사업의 증가로 인하여 이들 사업에 대

한 사후평가 및 지속적인 모니터링에 대한 중요성이 부각되고 있는 실정

이나 현재 서울시는 수집단계에서 교통데이터가 산발적이고 단편적으로

수집되고 있다. 중복 조사로 인한 예산 낭비가 발생하고 있으며, 기관별

독자적인 교통데이터 수집시스템보유로 인해 서울시 전체 교통시스템의

평가 및 모니터링이 불가능한 실정이다.

◦ 이러한 교통데이터의 수집 및 운영, 관리방안에는 여러 가지 연구 및 논

의되어야 할 사항들이 많음에도 불구하고 현재까지는 교통수요, 통행속

도, 대중교통 등 일부데이터에 국한되어 있으며, 수집체계상의 많은 문제

점이 발생한다.

<그림 1-1> 서울시 교통데이터 수집발전단계

2. 교통데이터 수집 및 활용체계의 변화

◦ 교통데이터의 수집 및 활용은 교통체계의 변화와 과학기술의 발전에 따

라 진화되어왔으며, 초창기 교통데이터의 수집목적은 교통․도로 계획이나

신호운영을 위한 기초적인 데이터로써 교통량과 속도데이터가 주를 이루

어 왔다.

◦ 1990년대 등장한 IVHS(Intelligent Vehicles Highway System)은 고

속도로와 도시고속도로에 루프검지기나 영상검지체계의 설치를 가속화하

여 위의 단계를 거쳐 온 도시들은 교통운영의 가장 기초적인 데이터인

속도와 교통량자료를 수집하는 체계를 갖추게 되었다.

◦ 90년대 중반부터 도입․정착된 ITS(Intelligent Transportation System)

은 IVHS개념을 도시부 도로전체로 확대한 것으로 컴퓨터와 관련 장비의

지속적인 발전과 더불어 괄목할 성장을 이루었다.

◦ 위치 추적 장비 기술과 영상처리 기술의 발달은 더욱 복잡해지는 도시교

통에도 원격교통운영이 가능하게 해 주었으나 시스템 구현을 위해 막대

한 인프라투자가 요구된다. 현재 서울시의 교통데이터 수집․관리체계는

이 단계를 목표로 관련 사업이 진행되고 있으며, 현재 논의되고 있는 유

비쿼터스 환경하에서 교통운영방식은 개인 모바일이나 RFID를 이용하여

이용자 위치정보를 수집․교통운영에 활용하는 것으로써 IT분야에서 앞서

가고 있는 우리나라에서 선도할 수 있는 분야이다.

◦ 이런 단계적 발전을 거쳐 온 도시들은 새로운 수집․관리장비와 Out of

date 된 검지체계가 융합되어 교통소통상황을 실시간 모니터링하고 교통

정책이나 사업을 지속적으로 평가할 수 있는 체계를 갖추게 되었다.

◦ 서울시의 경우 ITS분야의 지속적인 투자로 많은 인프라가 구축되어 있

으나 1단계에 해당하는 교통량 검지체계가 미흡하여 효율적인 교통운영

및 관리에 어려움이 있다.

◦ 서울시는 독자적인 교통량, 속도 등 기초 교통데이터 수집체계를 갖추지

못하여 교통지표나 소통 상황파악 또는 정책․사업평가에 어려움이 있으

며, 서울지방경찰청이나 건설교통부 등 각 기관별로 자료가 수집되고 있

으나 그 지점들은 매우 제한된 상황이며 교통사업평가 목적으로 수집되

는 자료들도 국지적으로 이루어져 자료 활용에 어려움을 겪고 있다.

◦ 기초 교통데이터는 시간적․공간적으로 연속성을 갖추어야 활용도가 높아

지는 점을 감안하면 현재 서울시에서 수집되는 데이터 현황은 그림에서

보듯이 연속성이 결여되어 자료의 가치가 저하되고 있다.

<그림 1-2> 교통데이터수집의 문제점

3. 연구목적

◦ 본 연구에서는 서울시에서 수집되는 교통데이터들의 수집체계 및 관리,

활용에 대한 현황조사와 교통전문가들을 대상으로 설문조사를 실시하여

교통데이터의 문제점 및 수요를 파악하고, 미흡한 교통데이터에 대하여

효율적인 수집체계를 마련한다.

◦ 교통데이터의 지속적 확보방안과 수집된 교통데이터의 활용 효율성을 높

이며, 기존 수집체계와의 연계 및 확장을 통하여 서울시 수집체계의 완

성도를 제고하는 단계별 수집전략을 마련한다.

◦ 또한, 수집된 교통데이터와 기타 교통데이터를 효율적으로 관리․활용하기

위한 방안들을 제시하고자 한다.

제2절 연구의 범위 및 내용

◦ 공간적 범위

- 서울시 및 서울시의 영향권 범위 내에서 수집되는 기초 교통데이터

를 연구의 대상으로 한다.

◦ 시간적 범위

- 목표연도에 대한 정의는 연구의 특성상 별도로 설정하지 않았으며,

기준년도는 연구수행기간인 2006년도로 설정한다.

◦ 내용적 범위

- 서울시 교통데이터 수집 및 운영관리현황

- 교통데이터의 중요성 및 개요

- 설문조사를 통한 교통데이터의 수요 및 형태파악

- 기초 교통데이터 수집관리체계 및 방법론 수립

- 기초 교통데이터 관리활용방안

- 교통DB센터의 구축 및 사업화방안

→ 교통데이터 관리기구 구축, 설립방안

→ 교통데이터의 유료화 및 수집통계자료의 통합운영방안

제3절 연구수행절차

◦ 본 과제의 연구수행절차는 아래와 같은 체계를 거치어 수행된다.

<그림 1-3> 연구수행과정도

제1절 공공기관 수집관리활용현황

제2절 민간기관 수집관리활용현황

제3절 서울시 교통데이터 현황분석을

통한 시사점

제Ⅱ장 서울시 교통데이터

수집관리체계현황

제Ⅱ장 서울시 교통데이터 수집관리체계 현황

◦ 현재 서울시 공공 및 민간기관에서 수집, 관리되고 있는 교통데이터의 종

류, 수집, 활용범위와 활용 현황사례를 살펴봄으로써 서울시 교통데이터

수집관리체계의 한계와 문제점을 파악하고 그 시사점을 도출하고자 한다.

<표 2-1> 각 기관별 교통데이터 수집 및 활용현황

기관 명 수집교통데이터 교통데이터 활용

공공기관

서울도시고속도로 교통관리센터

교통량, 통행속도, 통행시간

교통정보제공, 교통관리, 정책수립

남산권 교통정보센터교통량, 통행속도,

통행시간교통정보제공, 교통관리,

정책수립

서울지방경찰청교통정보센터

교통량(교차로),공사,통행속도, 통행시간,

교통사고, 기타통계

교통 ․통계정보제공, 교통정책 수립 및 교통관리활용

BMS센터 대중교통데이터대중교통정책 수립 및

대중교통관리활용

서울교통방송국(TBS)

통행속도, 통행시간 교통정보제공

한국도로공사 교통정보센터

교통량, 통행속도, 통행시간

교통정보제공, 교통관리

서울시 교통국 및 자치구

교통량, 통행속도, 교통시설물,

교통관리, 정책수립

시정개발연구원교통DB센터팀

교통량, 재차인원 O/D구축 및 교통지표산출

TOPIS 서울시 교통데이터 교통정책 및 모니터링

민간기관

ROTIS 통행속도, 통행시간 정보제공서비스

교통카드시스템(T-Money)

이용객수, O/D통행, 버스 ․ 지하철카드 데이터

상업적 이용, 통행행태분석

(주)SK 통행속도, 통행시간 정보제공 및 상업적 이용

제1절 공공기관 수집관리활용현황

1. 서울도시고속도로 교통관리센터

(1) 교통데이터 수집

◦ 서울시 도시고속도로 범위내의 교통량, 속도(지점속도), 점유율, 차종에

대한 교통데이터를 영상검지기를 이용하여 30초마다 실시간으로 수집하

기 때문에 시계열적 수집이 가능하다.

◦ 교통데이터의 수집 장비설치현황 및 수집데이터의 속성은 아래 표와 같

다.

<표 2-2> 교통데이터 수집 장비 설치현황

구분 총계 1단계 2단계 수집데이터

검지기

영상 518 216 302 교통량, 속도,점유율 등루프 149 24 125

AVI 6 - 6 -

CCTV 92 38 54 -

RWIS 2 - 2 노면상황

<표 2-3> 수집 자료의 종류 및 속성

Data 수집 주기 수집 대상 단위 속 성

교통량 30초차로별, 차종별

대/30초 검지영역을 30초 동안 통과한 차량 수

점유율 30초 차로별 percent주기(30초)동안 검지영역을 통과한 차량들이 검지영역을 점유한 시간 비율

지점속도 30초 차로별 km/h한 지점에서 주기(30초)동안 통과한 차량의 순간속도 산술평균

(2) 운영 및 활용현황

◦ 수집된 교통데이터는 교통관리센터에서 데이터 가공처리절차에 따라 30

초 또는 1분 간격으로 24시간 자동 처리되며, 교통데이터를 이용하여

상습정체 및 사고다발구간, 영상, 소통상황, 소요시간, 교통통계정보로

가공하여 도로전광표지판(VMS), 인터넷으로 제공하고 있다. 축적된 자

료를 활용하여 효율적인 교통정책의 수립 및 수행을 위해 지속적이고,

체계적인 교통데이터관리가 이루어지고 있다.

◦ 노선별 구간 소요시간을 표 형태로 제공한다.

<그림 2-1> 교통데이터 수집범위 및 정보제공사례

2. 남산권 교통정보센터

(1) 교통데이터 수집

◦ 서울시 남산권내의 교통량, 속도데이터를 실시간으로 수집하고 있으며,

지점검지기와 구간검지기를 동시에 활용하여 교통정보의 신뢰성을 향상

시키고 있다.

◦ 루프검지기 141개소, AVI(주행차량자동검지기)3개소, CCTV 45개소,

민간교통 정보사업자의 자료수집 장비를 이용하여 실시간으로 소통상황

및 돌발자료를 수집한다.

(2) 운영 및 활용 현황

◦ 남산 1,2,3 호 터널을 이동하는 운전자에게 인터넷, VMS등 다양한 매체

를 통해서 교통정보를 제공하고 있다.

◦ 서울의 도심부와 강남권을 연결하는 간선 축에 첨단교통서비스를 제공하

여 도로네트워크 효율을 극대화하고 시민서비스제고를 목적으로 운영되

고 있다.

<표 2-4> 데이터 수집범위

구분 남산1호 남산권

설치구간 남산1호 (2.7km) 2, 3호, 소월길(7.9km)

<그림 2-2> 남산권 교통정보센터 교통데이터 수집범위 및 정보제공사례

3. 서울지방경찰청

(1) 교통데이터 수집

◦ 서울시 주요도로의 교통량, 속도, 포화도, 통행시간, 교통사고, 공사, 점유

시간, 교통시설물 등 교통데이터를 수집한다.

◦ 신호교차로에 설치된 2,500여개(320여개 링크)의 차량검지기를 이용하

여, 강남․서초지역, 월드컵경기장 일대, 제물포로 일대의 교차로 교통량을

3분 간격으로 On-line을 통해서 수집하고 있다. 또한 2,100여대의 GPS

차량(프로브차량)을 활용하여, 1분 단위로 링크통행속도 데이터를 수집

하고 있다.

◦ 서울시 주요간선도로, 시 경계 및 도심경계에 설치된 교통량 수집검지기

150개, 무인단속검지기 34개소, 2,200여명의 교통 통신원과 31개 경찰

서 운영요원을 활용하여 교통량, 교통위반단속, 교통사고 등의 교통데이

터를 수집하고 있다.

< 교통량 데이터 수집지점 > < 신호교통데이터 수집지점 >

<그림 2-3> 서울지방경찰청 교통데이터 수집범위

(2) 운영 및 활용 현황

◦ 수집되는 교통데이터들은 그 수집목적과 특성에 따라 교통정보제공에 활

용되거나 교통데이터DB에 저장되어 관리되고 있다.

◦ 통합분석프로그램을 이용, 결측치 데이터를 보완하여 신뢰성을 향상시키

며, 통계프로세스를 거쳐 통계정보를 산출하고, 주기적으로 패턴 데이터

를 자동 생성하여 체계적으로 교통데이터를 관리한다.

◦ 수집원별 교통정보처리(가공)는 신호제어검지기 교통정보와 GPS 통행정

보는 1분 단위 처리, 무인단속 검지기는 5분 단위 처리, 통신원 및

CCTV 영상데이터는 실시간 처리, 관련기관 교통정보는 5분 단위로 처

리되며, 통행속도, 통행시간, 공사, 교통사고 등의 데이터들은 인터넷과

모바일 등을 통해서 제공되고 있다.

◦ 신호검지기를 통해 수집되는 교통량데이터는 90%가 온라인화 되어 있으

며, 차종구분이 없이 수집되고 있기 때문에 신호관리용으로만 활용되고

있다.

◦ 교통사고 및 교통시설물 데이터들은 DB로 구축되어 인터넷을 통하여 제

공되거나 연구 목적 등으로 제공된다.

<그림 2-4> 서울지방경찰청 교통데이터 정보제공사례

4. BMS센터

(1) 교통데이터 수집

◦ 버스속도, 실시간 운행현황(정류장 도착/출발시각), 위반 사항, 운행 거리

등의 각종 버스데이터를 서울시계내로 한정하여 수집한다.

◦ 통신 음영지역 없이 전 구간에서 20초 통신주기로 차량별 연속성 교통데

이터를 수집하고 있다.

◦ 수집목적(정보제공, 운행관리)에 따라 수집 교통데이터를 아래와 같이 분

류할 수 있다.

<표 2-5> 수집교통데이터의 분류

정보종류 교통 Data

정 보제공용

버스위치정보 - 버스위치(위/경도좌표, GPS수신시간)

버스운행정보- 일정수집주기별 버스위치, 속도- 정류장간 평균주행속도

정류장서비스정보- 정류장 출발/도착시각- 정류장 서비스 시각

돌발상황정보- 돌발상황 발생위치- 돌발상황 유형코드

운 행관리용

돌발상황정보- 돌발상황 발생위치- 돌발상황 유형코드

운행위반정보- 운행위반위치- 과속, 급감속, 급제동, 개폐문 시각, 급차선변경, 노선임의 변경 운행여부

기기상태 정보- GPS수신기, 무선모뎀, 속도센서, 정류장자동안내방송기기, 운전자 MMI 이상

<표 2-6> 교통데이터 수집주기

구분 주기 수집정보

정주기 - 20초- 버스위치, 운행정보- 운행위반정보- 기기상태정보

이벤트 주기- 정류장 출발시 - 정류장 서비스정보

- 돌발상황발생시 - 돌발상황정보

(2) 운영 및 활용 현황

◦ GPS를 통해 차량의 위치데이터를 수집하며 통신공간의 제한이 없는 무

선데이터 통신망을 통하여 버스운행정보를 수집 및 제공하므로 서울시

뿐만 아니라 수도권까지 확장 연계 가능하다.

◦ 수집되는 대중교통데이터를 버스운행계획에 활용하고 있다. 교통카드데이

터를 활용하여 정류소리스트, 정류소별/시간대별 승객, 노선별 환승률, 구

간통행시간과 속도, 노선별 배차간격을 DB로 구축, 시․공간적 패턴분석

수요특성분석, 최대배차간격, 최대재차인원을 통한 서비스수준결정, 운행

대수와 배차계획, 인력 배치 등의 최적화를 수행한다.

<그림 2-5> BMS 교통데이터 활용사례

5. 서울교통방송국(TBS)

(1) 교통데이터 수집

◦ 서울시 21개 주요 교통축을 261개 구역으로 구분하여 55대의 영상검지

기, 상황실과 연결된 76대의 CCTV, 지역방송실 4개소, TRS차량 400

대, 통신원 3,000여명을 활용하여 교통량, 통행속도, 소통상황, 도로공사

등의 교통데이터 및 정보를 수집한다.

(2) 운영 및 활용 현황

◦ 서울시내 21개 주요 교통축의 실시간 교통상황정보(소통, 사고, 교통정

보)를 교통방송이나 인터넷, ARS를 통하여 이용자에게 제공한다.

<그림 2-6> TBS 교통정보제공형태 및 사례

6. 한국도로공사 교통정보센터

(1) 교통데이터 수집

◦ 고속도로의 교통량, 통행속도, 소요시간, 점유율 등의 교통데이터를 수집

하고 있으며, 데이터의 신뢰성을 경제적으로 보완하기 위해서 속도(2개/

차로)용 검지기와 교통량(1개/차로) 검지기를 상호보완적으로 설치한다.

◦ 수집된 데이터는 교통변수(교통량, 점유율, 속도)별 유효화 과정을 거치

며, 쌍루프의 경우 센서별로 교통량, 점유율 데이터를 수집한다.

(2) 운영 및 활용 현황

◦ 원시자료(Raw data)는 루프검지기 수집데이터와 VDS(Vehicle Detect

System) 수집데이터로 구분되어 5분, 15분, 1시간, 일별, 월별 데이터

로 구분하여 DB에 저장된다.

◦ 과거 교통데이터를 이용하여 월간 특정구간의 정체발생, 소요 시간, 소통

상황을 요일별, 시간대별로 웹 페이지를 통해서 제공한다.

◦ 인터넷 GIS기반의 고속도로 경로탐색, ITS표준화에 맞춘 교통정보 등을

제공한다.

<표 2-7> 보유 DB현황

업 무 명 DB 명 주요 데이터 항목수집주기

자료량(MB)

주요사용기관

교통정보 시스템

교통정보 노선코드, 구간별 속도

교통량, 소요시간 영업소, 지점 코드

실시간 71,000내부 및

건설교통부

7. 서울시 교통국 및 자치구

(1) 교통데이터 수집

◦ 서울시 교통국에서는 교통영향평가사업 시행기관이나 업체에서 조사 및

수집되는 교통량 및 속도 데이터를 DB화하여 관리하고 있다. 또한 통행

실태 OD 데이터와 통계데이터(교통지표, 분담률, 시설물, 주차장, 등록현

황)등이 수집․관리되고 있다.

◦ 서울시 25개 자치단체 중에서 9개 자치단체는 관할구역 내 주요교차로

의 교통현황 조사를 통하여, 교통량(차종별/방향별/시간대별), 통행속도,

교차로운영현황, 대중교통, 주차시설 등의 교통관련 데이터를 수집하고

있다.

(2) 운영 및 활용 현황

◦ 서울시 교통국은 서울시의 교차로에 대해서 교통영향평가에서 사용된 교

차로 회전교통량을 교차로의 고유번호를 주어 DB화하고 있다.

◦ 추후 교통관리자료 전산화 등 기초 자료로 활용할 수 있으며 지역 주민

의 민원에 대한 신속하고 객관성 있는 자료를 제공하는데 활용된다.

<그림 2-7> 교통영향평가 DB구축사례

◦ 주요교차로와 가로구간의 교통량, 속도 및 교차로 기하구조 등에 대한 현

황을 조사, 분석하여 교통문제해결을 위한 신뢰성 있는 자료를 도출한다.

또한 이를 통해 교통문제의 정확한 원인을 판단하여 실효성 있는 정책수

립 및 집행의 토대를 마련하고 있다.

◦ 공사 중 교통처리방안 및 교통개선사업 시행에 따른 기초 자료와 교차로

서비스 수준분석, 연도별 교통량 증가율 분석으로 향후 교통계획 수립

및 교통정책 결정시 주요 교통 지표로 활용하고 있다.

◦ 또한, 간선도로의 교통운영체계, 버스전용차로, 차등차로 등 운영체계의

타당성을 분석하는데 활용되며, 소통 문제 지점 파악 및 개선방안 연구

와 교차로 기하구조개선, 표지판 신호등위치 조정, 신호운영체계개선 등

다양한 분야에 활용하고 있다.

8. 서울시정개발연구원 교통DB센터 팀

(1) 교통데이터 수집

◦ 가구통행실태조사를 통한 O/D의 구축과 년도별 교통지표의 산출을 위한

기초교통데이터를 수집한다.

◦ 서울시계와 주요지점에서 O/D자료의 신뢰성 제고를 위한 보완조사를 통

하여 차종별 교통량, 통행실태데이터, 재차인원 데이터를 수집한다.

◦ 교통지표산출을 위한 서울시계 및 도심시계(종로구와 중구로 구성되는

중심지)와 서울시 지역 내 필요에 따른 수시조사

- 각종 연구 사업 등의 필요에 따른 교통 Data수집 및 구축

<그림 2-8> 교통DB센터 팀 교통량 조사시점

(2) 운영 및 활용 현황

◦ 1996년과 2002년 가구실태통행조사를 통한 교통데이터의 수집 및 구축,

서울시 O/D자료 구축 및 서울시 교통수요 지표산출의 밑거름 자료로 활

용된다.

9. TOPIS

(1) 교통데이터 수집

◦ 교통정보 수집 기관들로부

터 각종 교통데이터 및 정보를 수집한다.

(2) 운영 및 활용 현황

◦ 각각의 기관별로 산재되어 있는 교통데이터를 통합 및 연계하여 기관별/

시스템별로 수집․가공된 교통정보를 통합․관리 한다.

◦ 교통카드, BMS, 도시고속도로센터의 복합교통정보를 생성하고 다양한

교통정보 수집 및 통합정보 활용기반을 확충한다.

◦ 산재된 교통정보를 통합, 분석, 가공, 융합을 통해 실시간 소통관리, 대중

교통, 교통정책 수립 등에 활용하며, 과학적인 교통행정 추진의 기반을

마련한다.

<그림 2-9> TOPIS 연계 및 통합

제2절 민간기관 수집관리체계 현황

1. ROTIS

(1) 수집교통 데이터

◦ 서울 및 수도권의 주요도로, 서울특별시도 전체 및 서울시 연결도로

(1,274.4km)에 대하여 도로를 기능과 유형별로 분리하여 총 24개 도로

축으로 구분하여 수집한다.

◦ 속도정보수집시스템은 노변에 설치된 위치비콘(Position Beacon)과 도

로를 통행하는 차량(Probe Car), 차량과 중앙센터 간 통신을 연계하는

소형무선기지국(Mini Base Station), 데이터 수집 서버(DAS, Data

Acquisition Server), 메인서버(Main Server)로 구성되어 있으며, 도로

기능, 도로유형, 지역, 교량별, 시간대, 요일, 월별 통행속도 및 통행시간

데이터를 수집하고 있다.

DAS(Data Acquisition Server)Modem Shelf

2.4KbpsPSDN

4.8KbpsRFMini Base Station

Probe Car

Non-Real Time Information Client Real Time Information Client

Gateway Server

Main ServerROTIS Center

Log & Backup Server

Data Warehouse

Data Mart

Position Beacon

DAS(Data Acquisition Server)Modem Shelf

2.4KbpsPSDN

4.8KbpsRFMini Base Station

Probe Car

Non-Real Time Information Client Real Time Information Client

Gateway Server

Main ServerROTIS Center

Log & Backup Server

Data Warehouse

Data Mart

Position Beacon

<그림 2-10> 속도정보 수집체계 구성도

◦ 교통데이터 수집을 위한 시설, 네트워크 현황은 아래의 표와 같다.

<표 2-8> 시설현황

구 분 수 량

시설현황

Probe Car(속도수집차량) 약 20,000 대

Position Beacon(위치비콘) 약 15,000 개소

Mini Base Station(소형무선기지국) 약 3,000 개소

<표 2-9> 네트워크현황

구 분 수도권서울

구축 수집대상

노드 4,750 1,494 1,500

링크 16,084 5,444 4,397

※ 도로네트워크 구축 현황(2004년 12월 현재)

(2) 운영 및 활용 현황

◦ 통행속도 데이터를 가공하여 버스관제, 택시콜, 차량위치추적, 인터넷,

ARS, 핸드폰 등 다양한 매체를 통하여 교통정보서비스를 제공한다.

<그림 2-11> ROTIS 교통데이터 활용사례

2. 교통카드시스템(T-money)

(1) 수집교통 데이터

◦ 서울시 통행 관련 지역 범위의 이용객 수, 수집금액, O/D(통행), 서울 소

속버스(광역, 간선, 지선, 순환)의 교통카드데이터, 서울메트로, 서울도시

철도공사, 한국철도공사, 인천지하철공사의 교통카드데이터를 수집하고

있다.

<그림 2-12> 카드데이터 시스템 개괄도

(2) 운영 및 활용 현황

◦ 서울시 범위 내에서 수집되는 교통데이터는 교통이용요금 징수 및 정산

에 활용하며 2004년 7월 이후 현재까지 매일 데이터를 수집, 관리하고

있다.

◦ 또한, 서울시민들의 통행행태에 관한 연구 및 정책수립에 있어서 기초자

료로 활용되고 있다.

3. SK(주)

(1) 수집교통 데이터

◦ 서울시와 경기도 일대를 수집범위로 GPS probe 기반의 통행속도데이터

를 수집한다.

◦ 또한, 버스, 택시, 택배차량, 레미콘 차량을 교통정보 수집원으로 사용하

고 있다.

(2) 운영 및 활용 현황

◦ 제공되는 교통정보는 소통과 혼잡과 관련된 여행시간, 여행속도, 혼잡도,

경로검색 정보로써, 차내 GPS단말기 또는 핸드폰을 통하여 제공되며,

핸드폰 및 인터넷 서비스를 제공하고 있다.

<그림 2-13> 핸드폰과 인터넷 서비스를 이용한 서비스 제공

제3절 서울시 교통데이터 현황분석을 통한 시사점

◦ 앞서 언급된 서울시 교통데이터 수집 및 관리․활용 현황분석을 통하여 교

통데이터의 한계 및 문제점을 수집체계와 관리활용체계로 분류하였으며,

그 시사점을 도출하였다.

<그림 2-14> 시사점 도출

1. 수집체계상의 한계 및 문제점

(1) 교통량데이터 수집범위의 한계

◦ 현재 서울시에서 수집되는 교통량데이터의 수집범위는 도시고속도로, 서

울시 경계 및 도심경계, 교량주변의 스크린라인 범위에 한정되어 있다.

◦ 수집범위가 서울시의 일부지역에 국한되어 있어 서울시의 교통지표 및

거시적 분석도구로서의 활용에 효율성이 떨어진다.

(2) 수집 교통데이터 신뢰성의 한계

◦ 현재 교통정보제공 및 운영관리를 제공하기 위한 데이터는 루프검지기,

영상검지기 등의 매설식 검지기를 통하여 수집되고 있으며, 검지기의 유

지 보수상의 문제로 인한 성능저하, 노후화 등으로 인해 정확한 교통정

보제공을 위한 데이터의 신뢰성과 정확성이 저하되어 정확한 교통정보제

공에 문제점이 발생할 수 있다.

◦ 또한, 수집되는 교통데이터의 형태와 이용자(수요자)의 요구형태에 대한

부합여부가 파악되어 있지 않으며, 수집 교통데이터의 형태 및 가공된

데이터의 품질에 대한 신뢰성이 확보되어 있지 않다.

(3) 경제성 확보의 한계

◦ 시민들의 고급화된 교통정보에 대한 욕구는 지속적으로 증대하고 있으나

공공기관의 교통정보 수집을 위한인프라구축은 재정확보의 어려움으로

난항을 겪고 있다.

◦ 민간기관에 의한 교통데이터의 수집은 사업 수익성이 높은 통행시간, 통

행속도 등의 일부 교통데이터에 국한되어 있고, 수익성 등을 이유로 교

통데이터들의 가공 및 DB화, 활용에 적극적이지 않다.

(4) 교통량데이터 수요 파악 및 분석의 한계

◦ 교통량데이터의 경우, 여러 기관에서 수집되고 있으나, 수집데이터의 형

태와 용도가 각기 상이하여 그 활용도가 다른 교통데이터에 비해서 떨어

진다. 또한 교통량 데이터가 공급자(수립자)목적에 한정되어 수집되기

때문에 다른 용도로 활용하기에는 많은 제약이 따른다.

2. 관리활용상의 한계 및 문제점

(1) 교통데이터 활용성에 대한 정의 및 수요 미 파악 (DB 미 구축)

◦ 교통데이터의 활용성에 대한 정의가 이루어지지 않고, 수요에 대한 조사

및 체계가 확립되어 있지 않아 교통데이터의 효율적 운영 및 활용이 이

루어지지 못하고 있다.

◦ 또한, 일부 교통데이터에 대한 DB의 미구축 등으로 인하여 효율적 연계

활용에 많은 어려움이 있으며, 불필요 교통데이터의 저장 등으로 인한

비용 낭비가 발생하는 경우도 있다.

(2) 교통데이터의 단편적 활용

◦ 교통데이터의 활용이 수요가 많은 일부 교통데이터들에 한정되어 있다.

활용분야도 정보제공 및 일부 컨텐츠 분야에 한정되어 있으며 현재까지

의 교통데이터 수집은 단순 ITS측면의 정보제공의 형태를 지니고 있으

며, 교통정책의 기초 자료가 될 수 있는 교통DB의 필요성에 부응하지

못하고 수집교통데이터의 단순 저장에 머무르는 실정이다.

(3) 수집기관별 연계부족으로 인한 교통데이터의 활용 저조

◦ 각각의 기관에서 수집되는 교통데이터들은 그 기관의 용도에 맞게 수집

및 가공되기 때문에 타 기관에서 수집된 교통데이터와 연계 활용이 어려

운 실정이다.

3. 시사점

◦ 우선적으로 교통량데이터의 수집범위, 내용, 형태 및 활용에 대한 정의와

서울시의 교통상황에 맞는 교통량데이터의 수집체계 구축이 필요하다.

◦ 데이터의 신뢰성과 경제성, 활용성을 높일 수 있는 DB의 구축 및 검증체

계 확립이 필요하다.

◦ 또한 교통데이터 수집기관들의 연계 및 교통데이터의 공유를 통한 효율

적 활용방안과 새로운 사업 및 컨텐츠 개발에 따른 활용 영역의 확장이

필요하다.

제1절 교통데이터의 정의 및 분류

제2절 교통데이터의 요소

제3절 교통데이터 수집방법

제4절 교통데이터 관리 ․활용사례

제5절 소결론

제Ⅲ장 교통데이터 개요

및 활용사례

제Ⅲ장 교통데이터 개요 및 활용사례

◦ 교통데이터는 현장에서 발생하는 교통상황 및 현상에 대한 합리적인 해

석에 기초가 되고 문제해결에 있어 많은 기초 자료로 활용되고 있다. 본

장에서는 교통데이터와 데이터베이스의 정의와 종류, 그 활용범위 등에

대한 교통데이터의 개요와 외국의 활용사례에 대해 살펴보기로 한다.

제1절 교통데이터의 정의 및 분류

1. 교통데이터

◦ 데이터란 컴퓨터 용어로는 정보를 작성하기 위해 필요한 자료를 의미한

다. 즉, 컴퓨터에 입력하는 기호, 숫자, 문자를 말하며, 그 자체는 단순한

사실에 불과하지만, 컴퓨터에 입력된 프로그램에 따라 처리되어 특정한

목적에 소용되는 정보로 가공된다.

◦ 본 연구에서 교통데이터란, 교통상황을 파악할 수 있고, 교통관련 정책에

반영, 모니터링 할 수 있는 기초 자료로 정의한다.

2. 교통DB

◦ 데이터베이스는 관심 있는 정보(데이터)들 중, 비슷한 특징을 가지는 것

들끼리 묶어 놓은 것을 의미한다. 특정한 목적을 위해 수집한 데이터를

여러 사람과 공유할 목적으로 통합․관리되는 정보의 집합을 의미한다.

◦ 동시에 복수의 적용 업무를 지원할 수 있도록 복수 이용자의 요구에 호

응해서 데이터를 받아들이고 저장, 공급하기 위하여 일정한 구조에 따라

서 편성된 데이터의 집합을 데이터베이스라 한다. 즉, 집합의 의미가 데

이터베이스(DB)이며, 원소의 의미가 데이터이다.

◦ 교통DB는 교통데이터의 수집주기 및 범위와 활용에 따라 크게 통계DB,

공간정보DB, 미시적DB, 거시적DB로 구분할 수 있으며, 장래교통수요예

측을 통한 교통인프라사업의 예비타당성 분석과 정책 및 사업효과를 모

니터링하기 위한 기초자료로써 활용이 되고 있다.

3. 교통데이터의 분류

◦ 교통데이터는 데이터의 수집방법, 역할과 목적, 활용에 따라서 여러 가지

데이터로 구분이 가능하며, 일반적으로 교통운영 및 계획과 관련된 데이

터들을 교통데이터라 한다.

(1) 수집방법에 따른 분류

◦ 교통데이터는 크게 수집방법에 따라 온라인 데이터와 오프라인 데이터로

구분할 수 있다.

◦ On-line data와 Off-line data

- On-line Data : 교통데이터 수집 장비들이 중앙처리장치(컴퓨터시스

템)와 온라인으로 연결되어 조사되는 교통데이터를

실시간으로 전송․저장․처리해 주는 시스템에 의해 생

성되는 데이터

- Off-line Data : 입출력장치나 보조 장비들이 컴퓨터와 연결되지 않

아 직접적인 통제 하에 있지 않고, 부수적인 데이터의

관리 및 핸들링이 필요한 데이터

(2) 목적 및 활용에 따른 분류

◦ 교통부문에서 사용하는 데이터들은 목적과 그 활용에 따라 크게 다섯 가

지로 구분을 할 수 있다.

<그림 3-1> 목적 및 활용에 따른 데이터 분류

◦ 시설적인 데이터

- 교통시설물을 포함한 모든 형태의 시설물에 관련된 데이터

- 현실적으로 모든 종류의 시설적인 데이터들은 Off-line으로 현장조사

를 통해 수집․관리

- 시간의 흐름에 따라 지속적 보완 및 업데이트가 필요

◦ 사회․경제적인 데이터

- 교통체계를 구성하는 도로이용자, 차량, 도로, 교통운영시설 등에 관련

된 총량지표에 관한 데이터

- 토지이용계획이나 도시계획 등 교통계획의 사전단계에서 많이 이용

- 직, 간접적으로 교통수요에 영향

- 산출과정이 명백하고 정확한 논리에 기초하여야 함.

◦ 교통운영 데이터

- 교통운영에 대한 자료로서 도로상을 주행하는 차량들의 특성에 관련

된 데이터

- 크게 구분하면 교통량, 속도, 통행시간, 밀도, 차두 간격 등으로 구분

◦ 대중교통데이터

- 대중교통에 관련된 데이터로서 승객 수, 이용객 수, 수집금액, O/D(통

행), 카드데이터 등으로 구분

◦ 그 외의 사항에 대한 데이터

- 위의 네 가지 분류에 속하지 않는 모든 종류의 교통데이터

- 교통사고자료, 주차관련데이터, 물류, 보행자 특성 등이 있음.

제2절 교통데이터의 요소

1. 주요교통데이터의 요소

(1) 교통량

◦ 교통량데이터는 차량과 사람의 통행행태를 파악할 수 있는 가장 기초적

인 교통데이터로써 그 용도 및 목적에 따라서 그 데이터의 시간별 수집

형태 및 가공형태가 달라진다.

◦ 교통량데이터는 특정 가로와 교차로의 용량분석 및 신호시간 변경에 가

장 기초적인 입력 자료이며, 도로개선계획, 관리계획, 교통운영개선, 시설

물 개선 등에 폭 넓게 활용되고 있다. 또한 기타 교통관련 정책수립에

기초 정보를 제공하고, 도로 및 교통과 관련된 다양한 분야의 연구에 있

어서 활용 빈도가 가장 높은 중요한 교통데이터이다.

<표 3-1> 교통량데이터의 시간별 수집형태에 따른 활용범위

데이터 형태 데이터 활용

교통량

연간 교통량데이터- 대단위 지역 년 간 통행량 산출결정- 고속도로 사용요금 예측- 사고율 계산, 교통량 경향(추세)

시간당 교통량데이터

- 첨두시 길이 및 크기 측정- 용량부족계산- 교통통제시설의 설치 (신호, 신호등, 노면표시설치,

주차금지, 거리 및 교차로 기하구조변경 및 재설계)

Short term Counts(covering 5, 15min

Interval)

- 최대 교통류율- 첨두시의 교통류 변화, 교통류 용량제한- 첨두 교통량의 특징(특성)

(2) 통행특성(O/D)

◦ 개인통행행태를 조사하고 이를 바탕으로 교통수요모형을 구축하여 특정

개선대안에 대한 잠재적인 영향 분석에 활용한다.

- 현재의 교통시스템의 병목구간이나 개선지점을 분석하는 과정에 활용

- 인구, 토지이용, 통행간의 관계성을 도출하여, 장래의 토지이용 및 통

행수요를 추정하는 과정에서 가장 기초적인 정보로 활용

(3) 통행속도

◦ 속도데이터는 특정지점이나 구간에서의 차량 주행시간에 대한 주행거리

의 비율을 파악하기 위한 데이터로서, 도로의 서비스 수준평가, 도로개선

사업 실시 전후의 효과 평가 등의 기초 자료로 활용된다.

◦ 교통공학의 설계, 운영, 안전의 측면에서 중요한 입력 자료로 이용되며,

그 수집공간에 의해서 지점속도와 구간속도로 구분된다.

◦ 지점속도

- 교통계획 및 교통운영 정책 수립과정에서 교통 혼잡지표로 활용되며,

사업의 혼잡개선효과를 평가하는 기초자료이다. 또한 교통 혼잡비용을

산출하는 기초자료로 활용

- 제한속도와 지점속도의 차이를 측정 교통안전관련 정책수립의 기초

자료로 활용

◦ 구간속도

- 지자체별로 교통 혼잡 및 서비스 수준의 지표인 속도조사를 시행하고

있으나 지역적으로 국한되거나 조사기준이 상이하여, 표준화된 조사가

필요

- 합리적인 교통계획 및 교통운영 개선대책을 수립하는데 있어서 교통

혼잡의 지표인 구간속도를 조사하여 사업평가의 신뢰성을 증진시킴.

<표 3-2> 이용분야별 필요 속도 데이터 항목

적용가능분야 내용

도로구간별 여행속도(일 변동)

- 기존조사원에 의한 기입방법으로도 분석이 가능하나 자동계 측 을 함으로써 계속적이고 정확한 데이터의 획득이 가능

여행속도 링크별 도로연장(일 변동)

- GPS 수신 장치를 이용함으로써 특정 구간내의 어느 정도의 여행속도가 몇 % 정도 차지하고 있는 가를 파악할 수 있음, 그러므로 도로종별 성질이 계량적으로 파악하는 것이 가능함

시간대별 정체구간지도

- GPS 등을 계속적인 데이터를 획득함으로써 도시권내의 시간대별 정체개소를 파악하는 것이 가능해 짐

신호대기시간, 신호통과시간

- 수초 간격으로 데이터를 획득함으로써 몇 분간 신호대기나 정체시간 계측이 가능해짐

환경부하량

- 기존 환경부하량 계측은 평균여행속도×차종별원단위×차종별교통량임.- GPS에서 초단위 속도가 파악가능하기 때문에 보다 정밀한 환경부하량 계측이 가능함

(4) 통행시간과 지체시간

◦ 통행시간과 지체시간은 교통망의 서비스수준을 측정하는 중요한 척도로

써, 구간통행속도와 지점 통행속도에 근거하여 추정한다.

◦ 도로구간에 대한 통행시간은 교통 혼잡측정과 교통운영기법의 효용성을

점검하기 위한 우선적 효과척도로써 활용이 가능하다.

◦ 통행시간과 지체시간의 활용범위는 아래와 같다.

- 도로 노선의 효율성 평가기준

- 도로체계의 용량분석을 위한 입력데이터

- 지체도에 의해 나타나는 교통 혼잡구간 분석

- 교통운영개선에 의한 효과평가

- 교통계획모형에의 입력자료, 대안의 평가를 위한 입력자료

(5) 대중교통데이터

◦ 대중교통데이터는 대중교통서비스 개선 시 대안평가에 활용되며, 요금이

나 노선 등의 변동사항에 대한 승객들의 반응 분석 시에도 이용가능하다.

◦ 투자의 적절성이나 대중교통 서비스의 수준을 분석하기 위한 단계에서

활용된다.

<표 3-3> 대중교통 데이터의 종류 및 용도

조사 항목 용 도

주요지점의 승객수 대중교통계획 수립, 배차시간 결정

통행시간 및 지체시간 대중교통계획 수립, 배차시간 결정

운행준수 여부 대중교통계획 수립, 배차시간 결정, 운영상태 평가

승하차인원 대중교통계획 수립, 배차시간 결정, 운영상태 평가

요금형태별 승하차인원 대중교통계획 수립, 시장성 분석

정류장별 승하차인원 대중교통계획 수립

승객-km 운영상태평가, 대중교통계획 수립

승객특성 대중교통계획 수립, 시장성 분석

노선별 승객 기종점 대중교통계획 수립, 시장성 분석

2. 기초 교통데이터의 활용범위

(1) 교통계획사업의 기초자료

◦ 도로망 계획, 타당성 조사 등 거시적 교통계획과 교통영향평가 등 미시적

교통계획사업을 추진할 때 필요한 기초자료로 활용된다.

◦ 교통데이터를 누적하여 DB화하면 거시적, 미시적 교통계획관련사업 추진

시 유용하게 활용할 수 있으며, 자료 조사에 투입되는 비용과 시간을 절

약할 수 있다.

(2) 교통투자사업 및 정책의 효과분석

◦ 시계열적, 공간적 범위를 확보하는 교통데이터를 확보한다면 도로의 신

설, 개선사업이나 교통개선계획, 수요조절정책 등 다양한 교통정책의 시

행에 따른 계량적 효과분석의 기초 데이터로 활용가능하다.

◦ 교통정책의 시간적․공간적 범위별로 지점 데이터, 교통축데이터, 지역의

교통데이터 등을 활용한다면 효율적이고 정확한 정책시행 효과의 계량화

가 가능하다.

◦ 효율적인 교통정책의 수립과 수행을 위하여 지속적이며, 체계적인 교통관

리가 이루어지도록 활용 가능하다.

◦ 수행된 교통정책의 모니터링, 새로운 교통 지표의 개발, 사업성과 척도로

써 활용가능하다.

(3) 시간대별 교통특성 분석

◦ 특정 도로구간, 특정지역의 시간대별 교통특성, 요일별(평일, 주말) 월별,

계절별 교통특성을 파악하고 혼잡시간대, 혼잡구간, 혼잡지역 등을 계량

화 할 수 있다.

◦ 교통수요의 시간대별, 월별, 계절별 집중도를 파악하여 수요정책에 활용

이 가능하다. 시간 변화에 따른 교통흐름의 변화를 정량화 할 경우 대규

모 도로공사, 급격한 기후 변화 등에 의한 변동의 분석이 가능하다.

(4) 교통영향요인 분석을 위한 기초데이터 제공

◦ 대규모 이벤트, 도로 공사, 교통유발시설의 건립, 급격한 기후 변화 등

교통흐름에 큰 변화를 야기하는 요인에 대해서는 별도의 분석이 필요하

다.

◦ 대규모 이벤트에 의한 일시적인 교통 혼잡과 장․단기적 도로차단 또는 용

량감소에 따른 혼잡비용의 증가, 대규모 교통유발 시설 건립 후 교통 혼

잡도, 폭설 등 갑작스런 기후 변동에 따른 혼잡도 등을 각각의 요인별로

분석이 가능한 기초 데이터를 제공할 수 있다.

제3절 교통데이터의 수집방법

◦ 교통데이터의 수집은 기계장비를 이용하는 수집과 인력(수작업)을 이용

하는 수집 등으로 크게 구분할 수 있다.

◦ 교통데이터 수집체계(Traffic data collection system)는 수집되는 교통

데이터의 종류 및 활용 목적에 따라 다양한 형태 및 방법으로 수집되고

있다.

1. 수작업 (Manual을 이용한 방법)

◦ 조사의 규모가 한시적이고 소규모 일 때, 기계적 검지 및 자동관측기법의

비용 문제로 인해 수작업 조사를 실시한다.

◦ 조사는 조사용지, 계수기, 전자식 계수판 등을 이용하는 방식으로 신호교

차로에서의 회전교통량, 보행자 교통량, 기타 시인 가능한 교통데이터를

수집한다.

◦ 작업을 통한 교통데이터 수집은 교통데이터의 특성에 따라 조사방법(수

집방법) 및 형태가 달라지기 때문에 그 교통데이터에 알맞은 매뉴얼이

마련되어 있다.

◦ 시설적인 데이터와 사회․경제적인 데이터 등이 매뉴얼을 통한 방법으로

수집되고 있다.

2. 기계적 장비를 이용한 수집

◦ 지능형교통시스템(ITS)의 발달로 차량검지기는 통계자료수집, 교통정보

제공, 통계자료 수집, 신호제어 등 다양한 교통관리에 필요한 교통정보를

얻기 위하여 교통류의 상태를 식별하는 체계라고 확대 정의 된다.

◦ 온라인화에 따른 기계적 장비를 이용한 교통데이터의 수집은 수집목적에

따라서 3가지로 구분할 수 있다. 첫째, 시가지도로 교통관리체계에서의

단속류 교통관리용(신호제어용)과 둘째, 고속도로(도시고속도로) 교통관

리체계에서의 연속류 교통관리용, 셋째, 교통정보수집용으로 구분가능하

다.

3. 검지기 종류

◦ 검지기는 교통데이터 수집의 핵심으로, 여러 가지 방법에 의하여 분류 가

능하며, 검지센서종류, 검지원리, 매설유무 등에 의해 구분이 가능하며,

본 연구에서는 검지기의 매설유무에 따른 구분방법을 사용하였으며, 검

지기별 종류 및 특징은 아래의 표, 그림과 같다.

<표 3-4> 검지기별 교통데이터 수집종류

검지기술교통데이터 종류

교통량 속도 차종 점유율 Presence 무게

매설형

루프검지기 ○ ○ ○ ○ ○

자기검지기 ○ ○ ○ ○ ○

압력식검지기 ○ ○ ○

피에조 ○ ○ ○ ○ ○

WIM검지기 ○ ○ ○

비매설형

능동적외선검지기 ○ ○ ○

수동적외선검지기 ○ ○ ○ ○ ○

초단파검지기 ○ ○ ○ ○ ○

초음파검지기 ○ ○

Passive Acoustic ○ ○ ○ ○ ○

영상검지기 ○ ○ ○ ○ ○

출처: Martin et al.,(2003)

<표 3-5> 검지기별 특징

특징

매설형

루프검지기

- 루프의 수명은 노면강도에 좌우- 도로 구간별 정확한 소통속도 산출 곤란- 유지관리의 어려움- 설치형태 다양, 신뢰도 우수- 설치 시 교통방해

자기검지기

- 설치비용과 유지관리비용이 저렴- 검지정보의 신뢰성이 우수- 손상위험이 적고, 검지영역에 대한 감도조절이 가능- 지구자장의 영향으로 사용 불가능 지역 발생

WIM검지기

- 상대적으로 기후조건에 의한 영향이 적음- 중량데이터 제공가능- 첨단검지방식과의 연계운용가능- 초기비용이 큼, 설치 공사시 교통흐름에 직접적인 방해 유발

비매설형

초음파검지기- 강풍의 영향에 민감- 상대적 구매설치비 과다

초단파검지기- 설치용이- 설치 시 교통통제 불필요

광학검지기

- 야간대응능력 우수

영상검지기

- 설치용이- 대기행렬 측정, 돌발 사태 검지 우수- 기상여건에 따른 오작동 (야간, 일출, 일몰시 검지능력 상실)

<그림 3-2> 교통데이터 수집 검지기 종류

제4절 교통데이터 관리․활용 사례

◦ 실시간 교통데이터는 시간적․공간적․내용적으로 데이터 수집범위가 넓고

다양하기 때문에, 교통정보제공서비스 목적뿐만 아니라, 교통계획, 교통

안전, 교통운영관리 등 다양한 교통 분야에서 주요정책 자료로 활용될

수 있다.

◦ ADUS(Archived Data User Service)와 ADMS(Archived Data

Management Systems)를 구축 운영하여, 수요자에게 다양한 목적에 맞

는 교통데이터를 제공하고, 서비스 및 교통 분야 목적별로 체계적으로

관리, 활용하고 있다.

1. ADUS & ADMS

◦ ADUS(Archived Data User Service)는 교통관리센터에서 수집되는 누

적교통데이터를 지능형교통서비스(실시간 신호제어 및 교통정보제공 등)

외에 다양한 수요자(Stakeholder)에게 다양한 목적에 맞도록 제공하는

데이터제공 서비스를 의미한다.

◦ ADMS는 ADUS의 개념이 내재되어, 실시간으로 수집되는 방대한 양의

데이터를 효과적으로 활용하고 응용할 수 있도록 만든 데이터관리시스템

을 말한다. ADMS는 다양한 정보이용자를 위해 실시간으로 수집된 교

통데이터를 가공, 저장・분석, 제공하는 정보관리시스템이라 할 수 있다.

따라서 수집된 실시간 데이터와 다른 서브시스템, 시스템의 관리자 및

운영자를 연결시키는 중요한 역할을 담당하고 있다.

◦ 누적교통데이터를 교통계획, 교통운영관리, 운전자 교통정보제공 및 시스

템 효과 평가에 활용하여 교통행정의 효율성을 증대시키고 있다.

<표 3-6> 국가 ITS아키텍쳐에 명시된 누적테이터관리 항목

- 고속도로 데이터

- 톨(Toll) 데이터

- 간선도로(Arterial) 데이터

- 주차관리(Parking Management) 데이터

- 대중교통 이용 데이터

- 유고관리 데이터

- 안전관련 데이터

- CVO관련 데이터

- 환경과 날씨관련 데이터

- 차량과 승객정보 데이터

- 복합일괄수송(Intermodal operation)

운영 데이터

실 시 간 IT S 자 료

A D U S 의 실 행

교 통 상 황 데 이 터

• 교 통 안 전• 토 지 이 용• 대 기 환 경• 유 지 관 리

관 련 이 용 자

• 시 뮬 레 이 션• ID A S• 4 단 계 수 요 추 정

장 기 계 획

• 돌 발 상 황 관 리• 신 호 제 어

운 영 계 획

• 소 통 정 보제 공 및 안 내

교 통 정 보 제 공

• 국 가 보 고 서• 성 과 기 반

계 획 수 립• 평 가• 공 공 에 관 한

사 항

성 과모 니 터 링

• A D U S 표 준• 국 가 아 키 텍 쳐• A D U S 에 대 한 연 구 및 사 례 조 사

<그림 3-3> ADUS/ADMS의 누적교통데이터 활용분야

2. 활용사례

(1) 워싱턴주의 TRAC

◦ 워싱턴주(Washington state)의 TRAC시스템은 Puget Sound 고속도로

관리시스템에서 수집된 자료를 교통운영 및 관리 목적 외에도 워싱턴대,

워싱턴주립대학교와 워싱턴주 교통부를 중심으로 지역교통문제 해결을

위한 연구 분석용으로 활용하고 있다.

◦ 교통관리센터의 누적교통데이터를 행정기관의 교통계획 수립 및 교통정

책의 의사결정 지원기능으로도 적극 활용하고 있다.

◦ 중앙시스템을 통해서 데이터의 수집 및 인터넷을 이용한 정보제공을 하

고 있다.

◦ 누적교통데이터를 활용하여 다인승차량(HOV)차로 성과분석, 공사 중 교

통처리대책, 특별행사 시 차로운영계획평가, 램프 미터링 운영관리 및 도

입검토 등에 활용하고 있다.

I - 5 C o l u m b i a n W a y G P S B

0

5 0 0

1 0 0 0

1 5 0 0

2 0 0 0

2 5 0 0

1 2 A M 2 A M 4 A M 6 A M 8 A M 1 0 A M 1 2 P M 2 P M 4 P M 6 P M 8 P M 1 0 P M

Vehi

cles

Per

Lan

e Pe

r Hou

r (VP

LPH

)

0

1 0

2 0

3 0

4 0

5 0

6 0

7 0

8 0

9 0

1 0 0

Con

gest

ion

Freq

uenc

y (%

)

E s t i m a t e d V o l u m e , S p e e d , a n d R e l i a b i l i t y C o n d i t i o n s ( 2 0 0 1 )

<그림 3-4> 워싱턴 TRAC 활용사례

(2) 캘리포니아주의 Caltrans PeMS

◦ 켈리포니아 주교통국(Caltrans)과 버클리 공과대학내 교통연구소는 고

속도로 성과측정시스템을 구축하여 2002년부터 운영 중에 있으며, 본

시스템은 기초 교통지표 뿐만 아니라, 교통 혼잡상황 모니터링, 목적지별

통행시간 예측정보를 수집, 가공하여 샌프란시스코 시내 곳곳에 설치된

동적 교통정보 제공판(Dynamic Message Signs, DMS)이나 인터넷을

통해 시민들에게 제공하고, 정보가공 판매자(Value-added resellers,

VARS)에게 원천자료를 제공하고 있다.

◦ 일일 수집되는 Data의 양은 2GB에 달하고, 상용으로 이용 가능한 DB형

태 축적자료는 2TB에 이르고 있으며, 시스템에서 제공하는 주요 서비스

는 해당 지역도로의 실시간 또는 이전 1개월간의 교통상황을 지도와 상

황판 형태로 표현하고 있다.

◦ PeMS의 운영자는 누적교통데이터를 이용하여 램프미터링의 운영성과평

가, 도로서비스수준(LOS)분석, 병목지점과 다른 혼잡예상지점의 선정 및

도로, 차로 운영 등 교통대책수립에 활용하고 있다.

<그림 3-5> Caltrans PeMS 체계

<그림 3-6> Caltrans PeMS의 교통정보제공 및 센서진단

(3) 미네소타주의 교통관리센터(Minnesota TMC)

◦ 미네소타주의 ADUS/ADMS는 지역교통관리센터의 운영기능으로부터 분리

되어 미네소타대학의 교통데이터연구소(Transportation Data Research

Laboratory)에서 호스트 기능을 하는 대규모의 중앙 집중방식 형태로 교통

관리센터를 개발하여 대용량의 교통데이터 연구 및 운영관리에 초점을 맞추

어 교통관련 자료를 수집, 운영․관리하고 있다.

◦ Raw data의 수집 및 축척은 가장 기본적이고 정밀한 단계를 거쳐 가장

작은 시간단위로 TDRL의 데이터센터에 축적하고 있다.

◦ 교통관리센터에는 3,500개의 루프검지기와 430개의 램프미터링 현장장비의

운영상태 및 교통정보를 수집하고 있으며, 센터운영자들은 램프미터링용 검

지기의 수집 자료를 활용하여, 램프미터링 운영을 위한 입력 자료의 정확성

을 높이기 위해 루프검지기 수집 자료에 대해 지속적인 정산(calibration)

을 수행하고 있다.

◦ 센터운영자들은 AADT를 추정하고 램프미터링 알고리즘 효과평가와 시

설유지관리 스케쥴링 과정에 활용하고 있으며, 수집된 누적교통데이터는

유관기관에 인터넷, CD-ROM이나 DVD 등 다양한 형태로 제공되고 있다.

<그림 3-7> Minnesota TMC source 관리 및 제공체계

(4) 미국 오하이오 & 켄터키 ARTIMIS

◦ ARTIMIS은 북부 신시내티 켄터키 지역의 고속도로 및 혼잡지역에 대해

서 운전자의 안전향상과 통행시간의 향상, 대기환경의 질 향상을 목표로

데이터 관리 및 정보를 제공하는 시스템이다.

◦ 오하이오(75%)와 켄터키(25%)의 공동지분에 의해서 공동 운영되고 있

다.

◦ 88마일의 고속도로 수집지역에 대해서 80여대의 카메라와 57마일 길이

의 광섬유케이블, 1,100여대의 VDS 검지기, 40여개의 고정 CMS, 5대

의 Patrol vans을 이용하여 교통데이터 및 정보를 수집하고 있다.

<그림 3-8> ARTIMIS 센서 위치

◦ ARTIMIS에 의해서 수집 및 보관, 관리되는 데이터는 구간과 램프구간

으로 구분되어 아래의 형태로 수집․관리되고 있다.

- 구간: 속도, 교통량, 차로 점유율 데이터를 15분 간격

- 램프구간: 속도, 교통량, 차로 점유율 데이터를 15분 간격

<그림 3-9> ARTIMIS 데이터 포맷

◦ ARTIMIS에서 수집 및 관리되는 데이터는 TKO Software에 의해서 데

이터의 분류, 편집, 저장 관리 된다.

<그림 3-10> TKO Software

◦ 또한, Web Reporting Tools에 의해서 교통량, 길이, 분류, 분석 등의

교통데이터 자료를 활용할 수 있다.

<그림 3-11> Web Reporting Tools

(5) 버지니아

◦ 웹기반의 교통데이터 및 분석 툴을 활용하여 수집된 교통데이터를 활용

하여 사용자가 쉽게 분석이 가능한 서비스를 제공하고 있다.

- Planning for Operations and Maintenance

- Performance Measurement

- Environmental Analysis

◦ 교통테이터는 GIS 지도와 함께 제공되고 있으며, 사용자는 평균통행속

도, 교통량, 고통사고 현황등을 지도와 함께 제공받고 있다.

<그림 3-12> 버지니아 ADMS 활용

제5절 소결론

◦ 본 장에서는 교통데이터에 관한 개요 및 범위, 활용분야와 교통데이터 수

집방법에 대하여 살펴보았다.

◦ 본 연구에서 교통데이터란, 교통상황을 파악할 수 있고, 교통관련 정책에

반영, 모니터링 할 수 있는 기초 자료로써 정의하며, 주요 교통데이터의

개략적인 기능 및 용도는 아래의 표와 같다.

<표 3-7> 주요 교통데이터의 기능 및 용도

기능 및 용도

교통량- 차량과 사람통행행태를 파악하는데 필요한 가장 기본적인 데이터- 도로개선, 관리계획, 교통운영개선, 시설물개선등에 폭넓게 활용- 교통정책수립의 기초정보제공, 도로 및 교통과 관련된 다양한 연구

속 도

- 특정지점이나 구간에서의 차량 주행시간에 대한 주행거리의 비율을 파악하기 위한 데이터- 도로의 서비스수준평가, 도로개선사업 실시 전후의 효과 평가 등의 기초 자료로 활용- 교통공학의 설계, 운영, 안전측면의 입력 자료로 이용

통행시간

- 교통망의 서비스수준을 측정하는 중요한 척도- 도로 노선의 효율성의 평가기준, 용량분석 입력데이터- 지체도에 의해 나타나는 교통혼잡구간의 발견- 교통운영개선에 의한 효과평가

지체시간

- 교통망의 서비스수준을 측정하는 중요한 척도- 도로노선의 효율성의 평가기준, 용량분석입력데이터- 교통운영개선에 의한 효과평가

O/D

- 교통수요 산출모형에 필요한 정보를 얻거나 특정 개선대안에 대한 잠재적인 영향 분석에 필요- 장래의 토지이용 및 통행수요를 추정,․통행수요모형의 검증과정- 인구, 토지이용, 통행간의 관계성을 도출하기 위한 과정으로 활용

대중교통

- 대중교통서비스 개선 시 어떤 대안이 선택가능하지 여부판단- 요금이나 노선 등의 변동사항에 대한 승객들의 반응 분석 시 이용- 투자의 적절성, 대중교통 서비스의 수준을 분석하기 위한 단계 활용

◦ 외국사례를 통해, ADUS/ADMS의 운영을 통해, 수요자들에게 다양한 목

적에 맞는 교통데이터를 제공하고 있으며, 서비스 및 교통 분야 목적별

로 체계적으로 관리․활용하고 있다는 것을 파악하였다.

◦ 교통데이터의 활용 및 운영은, 웹을 통한 교통정보제공 뿐만 아니라 교통

관련 연구 분야, 교통정책 모니터링 자료 등 교통관련 여러 분야로 활용

되고 있다.

제1절 설문조사 개요

제2절 설문조사 결과분석

제3절 소결론

제Ⅳ장 설문조사를 통한 수요파악

제Ⅳ장 설문조사를 통한 수요파악

◦ 교통데이터를 수집 및 관리․활용하는 교통전문가 그룹에 대해서 설문조사

를 실시하여 교통데이터에 대한 전반적인 의식을 파악하고, 교통전문가

그룹에서 느끼는 교통데이터의 수집과 관리․활용의 문제점을 파악, 각각

의 이용자별 수요에 부응하는 교통데이터의 수집체계를 마련하고자 하였

으며, 교통데이터의 활용에 대한 방향을 선정하고자 한다.

제1절 설문조사 개요

1. 조사목적

◦ 본 설문조사의 목적은 교통데이터 수집체계상의 문제점을 파악하고 , 교

통데이터 이용자의 수요에 부응하는 데이터 수집체계를 제시하고자 함이

다.

◦ 설문조사는 교통데이터를 수집 및 관리․활용하는 교통전문가 그룹 (교통

정책 수립가 및 관련공무원, 학계 및 연구기관 관계자, 교통기업체관계

자)에 한정하여 실시하였으며, 이들의 교통데이터에 대한 전반적인 인식

과 수요 데이터의 종류와 형태, 각각의 그룹에서 인식하는 관리․활용상의

문제점을 파악하고자 하였다.

2. 조사방법

◦ 설문조사는 2006년 5월 22일～ 2006년 6월 4일, 총 14 일간 실시하

였다.

◦ 조사대상은 교통데이터를 수집 및 관리․활용하는 교통전문가를 대상으로

실시하였다.

◦ 교통전문가는 다시 교통데이터를 활용하는 집단들의 특성에 따라 교통관

련 정책을 수립하는 정책 수립가, 관련공무원 그룹과 학문적 연구 집단

인 학계 및 연구기관 관계자 그룹, 상업적 성향의 교통기업관계자 그룹

으로 구분하였다.

◦ 설문조사는 데이터의 관리 효율성을 높이기 위하여 설문조사 홈페이지를

구축한 후, 교통전문가에게 전자메일을 발송하여 실시하였다.

◦ 설문조사는 교통전문가 2,000명을 대상으로 실시하였으며, 총 158명이

응답하여 7.9%의 회수율을 나타냈다.

제2절 설문조사 결과분석

◦ 설문조사결과는 크게 일반현황, 교통데이터의 활용, 교통데이터의 문제

점, 요소향상(교통량데이터의 수요형태)에 관한 4가지 분야로 구분할 수

있다.

1. 일반현황

◦ 설문조사 응답자의 직업별 분포를 살펴보면, 교통관련 기업체 종사자가

56명(35.44%)으로 가장 많이 차지하였으며, 연구기관의 연구원이 39명

(24.68%), 교수/대학원생이 33명(20.9%)등의 비율을 차지하였다.

17.1%

24.7%

20.9%

35.4%

1.9%

공 무 원 연 구 원 교 수 /대 학 원 생 교 통 관 련 기 업 체 기 타

<그림 4-1> 설문조사 응답자 직종 분류

2. 교통데이터의 활용

(1) 교통데이터 수집방법

◦ 교통데이터의 수집방법으로는 현장조사와 보고서 및 관련문헌참고에 의

한 데이터 수집 빈도가 높은 것으로 나타났으며, 온라인에 의한 교통데

이터의 수집은 많이 이루어지지 않고 있다.

33.5%

25.3%

34.2%

4.4% 2.5%

현 장 조 사 교 통 관 련 기 관 의 협 조 보 고 서 및 관 련 문 헌 참 고 온 라 인 기 타

<그림 4-2> 교통데이터 수집방법

(2) 교통데이터의 수요

◦ 설문조사를 통한 교통데이터 선호도(Needs) 결과를 살펴보면, 업무 및

연구수행에 있어 주로 필요로 하는 교통데이터는 교통량(27.0%)과 통행

량(O/D)(24.1%), 통행속도(16.1%) 순으로 나타났다.

27.0%

16.1%

24.1%

0.5%

8.9%

3.9%

5.2%9.1%

2.5% 2.7% 0.0%

교 통 량 통 행 속 도 통 행 량 (O /D ) 보 행 통 행 량

교 통 시 설 현 황 교 통 사 고 대 중 교 통 승 객 통 계 데 이 터

점 유 율 주 차 장 기 타

<그림 4-3> 교통데이터 수요

③ 교통데이터의 활용분야

◦ 교통데이터의 활용은 업무 및 종사하는 직종에 따른 약간씩의 차이를 보

이고 있으며, 교통데이터를 교통관련정책 사업의 개발(41.8%), 정책 및

사업평가(37.3%)에 활용하는 빈도가 높은 것으로 나타났다.

37.3%

5.1%41.8%

12.0%3.8%

교 통 정 책 ,사 업 평 가 교 통 관 련 사 업 의 모 니 터 링

교 통 관 련 정 책 사 업 의 개 발 참 고 자 료 로 활 용

기 타

<그림 4-4> 교통데이터 활용분야

④ 교통데이터 활용 만족도

◦ 현재 이용하고 있는 교통데이터의 만족도 여부를 묻는 질문에 높은 교통

데이터의 활용과 교통데이터의 인지도에도 불구하고 만족(7.6%), 매우만

족(0.6%)이 낮은 것으로 나타났다.

0.6% 7.6%

47.5%

36.7%

7.6%

매 우 만 족 만 족 보 통 불 만 족 매 우 불 만 족

<그림 4-5> 교통데이터 활용 만족도

3. 교통데이터의 문제점

(1) 교통데이터 문제점

◦ 교통데이터의 문제점으로 데이터의 정밀도결여(34.2%)를 꼽았으며, 데

이터수집의 어려움(24.1%)과 데이터의 공간적 연속성결여(23.4%)등의

순으로 꼽았다.

24.1%

15.2%

23.4%

34.2%

3.2%

데 이 터 입 수 (수 집 )의 어 려 움 데 이 터 의 시 계 열 성 (시 간 의 연 속 성 )결 여

데 이 터 의 공 간 적 연 속 성 결 여 데 이 터 의 정 밀 도 결 여

기 타

<그림 4-6> 교통데이터 문제점

(2) 효율적 교통데이터 체계구축을 위한 선행고려사항

◦ 효율적 교통데이터 체계구축을 위해서 교통데이터의 신뢰성향상(43.0%)

과 정확성향상(29.1%)을 선행고려사항으로 꼽았다.

19.0%

43.0%

29.1%

7.6% 1.3%

수 요 자 의 요 구 (NEEDS)의 고 려 교 통 데 이 터 의 신 뢰 성 향 상

교 통 데 이 터 의 정 확 성 향 상 교 통 데 이 터 의 다 양 성 향 상

기 타

<그림 4-7> 교통데이터 선행고려사항

(3) 교통데이터 공공성(신뢰성)확립 필요 요소

◦ 교통데이터의 공공성(신뢰성) 확립을 위해서 필요한 요소를 묻는 질문에

“공신력 있는 공공기관에서의 교통데이터의 수집 및 제공하는 것”을

가장 높은 우선순위로 응답(약 60% )하였으며, “수집기관에서의 교통

데이터 검증체계의 확립”을 다음으로 꼽았다.

63.3%

27.2%

8.2% 1.3%

공 신 력 있 는 공 공 기 관 에 서 의 교 통 데 이 터 수 집 및 제 공각 기 관 (업 체 )에 서 수 집 , 사 용 된 교 통 데 이 터 의 검 증 체 계 확 립허 가 된 민 간 교 통 데 이 터 수 집 전 문 업 체 를 통 한 공 급기 타

<그림 4-8> 교통데이터 공공성확립 필요요소

(4) 교통데이터 질 향상 방안

◦ 교통데이터의 질을 높이는 방안으로써 가장 중요한 요소로 교통데이터의

정확성(42.4%)을, 다음으로 신뢰성(39.2%)으로 응답하였다.

39.2%

8.9%

42.4%

1.3%

1.9%5.7% 0.6%

A c c u ra c y (정 확 성 ) C o mp le te n e s s (완 성 도 ) V a l id i t y (신 뢰 성 )

T ime l in e s s (시 의 성 ) C o v e ra g e (범 위 ) A c c e s s ib i l i t y (구 득 용 이 성 )

기 타

<그림 4-9> 교통데이터 질 향상 방안

4. 요소향상

(1) 우선 DB구축 교통데이터

◦ 교통량(25.5%), 통행속도(16.0%), 통행량(O/D)(27.1%)의 교통데이터

에 대한 DB구축에 대한 수요가 높은 것으로 나타났다.

25.5%

16.0%

27.1%

1.2%

7.8%

5.0%

5.2%10.1%

1.2%0.9% 0.0%

교 통 량 통 행 속 도 통 행 량 (O /D )

보 행 통 행 량 교 통 시 설 현 황 교 통 사 고

대 중 교 통 승 객 통 계 (사 회 경 제 지 표 )데 이 터 점 유 율

주 차 장 기 타

<그림 4-10> 우선DB구축 교통데이터

(2) 교통량데이터 활용분야

◦ 교통량데이터의 교통 활용분야에 대한 설문조사에 의하면 교통수요분야

와 교통정책(교통관련 사업 모니터링), TSM(교통체계개선사업) 순으로

활용빈도가 높았다.

20.7%

9.1%

6.0%

13.3%7.6%9.5%

9.5%

5.8%

14.3%4.2%

교 통 수 요 T S M (교 통 체 계 개 선 사 업 )

교 통 물 류 교 통 영 향 평 가IT S (지 능 형 교 통 체 계 사 업 ) 신 호 운 영도 로 건 설 및 관 리 교 통 안 전

교 통 정 책 평 가 (교 통 관 련 사 업 모 니 터 링 ) 기 타

<그림 4-11> 교통량 데이터 활용분야

5. 교통량데이터 기본형태

(1) 교통량데이터의 형태

① 시간형태

◦ 교통량데이터의 수집시간 형태는 첨두시교통량을 가장 선호하였으며,

interval(5, 15분교통량)과 시간당교통량의 형태를 선호하였다.

10.8%

14.6%

15.2%

18.4%7.0%

22.8%

1.3%

1.9% 8.2% 0.0%

실 시 간 교 통 량 In te r v a l (5,15분 교 통 량 ) H o u r ly (시 간 당 교 통 량 )

일 교 통 량 월 /년 교 통 량 첨 두 시 교 통 량

6시 간 교 통 량 12시 간 교 통 량 24시 간 교 통 량

기 타

<그림 4-12> 교통량데이터의 수집시간형태

② 차종구분형태

◦ 교통량데이터 수집형태는 5, 6종 구분 교통량을 선호하였다.

3.8% 7.0%

37.3%36.1%

12.0%3.8%

차 종 구 분 없 음 2종 구 분 (중 /대 )

5종 구 분 (승 용 차 , 버 스 (소 /중 ), 트 럭 (중 /대 ) 6종 구 분 (승 용 차 , 버 스 (소 /중 ), 트 럭 (소 /중 /대 )

P C U (승 용 차 환 산 계 수 ) 기 타

<그림 4-13> 교통량데이터의 차종구분형태

③ 수집주기형태

◦ 교통량데이터의 수집주기형태는 1년 주기와 실시간으로 수집하는 것을

선호하였다.

19.6%

12.7%

5.7%

16.5%13.3%

29.1%

3.2%

실 시 간 (On-line) 1일 15일 1개 월 6개 월 1년 기 타

<그림 4-14> 교통량데이터의 수집주기형태

④ 갱신주기

◦ 교통량데이터의 갱신주기는 1년과 6개월 단위의 갱신을 선호하였다.

12.7%6.3%

1.3%

19.0%

25.9%

31.6%

3.2%

실 시 간 (On-line) 1일 15일 1개 월 6개 월 1년 기 타

<그림 4-15> 교통량데이터의 갱신주기형태

⑤ 수집 장소

◦ 교통량데이터의 수집 위치는 교차로의 방향별 교통량을 선호하였다.

53.2%39.9%

7.0%

교 차 로 가 로 구 간 기 타

<그림 4-16> 교통량데이터의 수집 위치

제3절 소결론

1. 소결론

◦ 설문조사의 결과에서 알 수 있듯이, 교통데이터의 활용목적과 그 내용의

차이로 인해 교통데이터의 수요는 차이가 있다.

◦ 본 연구의 설문조사결과는 크게 교통데이터의 활용, 교통데이터의 문제

점, 교통데이터의 요소향상, 교통데이터의 형태에 관한 4가지 분야로 구

분할 수 있으며 각 분야별 설문조사 결과는 아래의 표와 같다.

<표 4-1> 설문조사 결과

분 야 설문조사 결과

교통데이터 활용- 업무 및 연구수행에 있어 교통량, 통행속도, 통행량 (O/D) 빈도 높음- 교통관련정책개발, 교통정책 및 사업의 평가에 활용

교통데이터 문제점

- 교통데이터의 공간 연속성의 결여- 데이터 정밀도의 결여

교통데이터 향상

- 효율적 체계구축을 위해서 신뢰성 향상 선행- 공공성(신뢰성)확립을 위해 공공기관의 교통데이터 수집 및 제공필요- 교통데이터의 질 향상을 위해 데이터의 정확성, 신뢰성 필요

교통데이터 형태

- 통행량(O/D), 교통량, 통행속도에 대한 DB 구축 수요가 높음- 교통량데이터의 수집형태는 첨두시교통량을 5, 15분 간격 으 로, 차종 구분된 교통량데이터 선호- 교통량(실시간, 1년 주기수집, 6개월, 1년 주기갱신)- 차종별 구분된 교통데이터를 선호, 방향별 교통량 데이터를 선호

2. 시사점

◦ 교통데이터는 교통관련 사업의 내용 및 목적, 교통데이터 수요자들의 요

구에 충족되는 형태로 교통데이터의 수집 및 관리가 이루어져야 하며,

그 수요에 맞는 형태의 교통데이터 제공 또한 이루어져야 한다.

◦ 이를 위해서 다양한 형태의 교통데이터 제공 및 각종 교통관련사업 및

정책수요에 부합되는 형태의 데이터 수집체계 확립이 필요하다.

◦ 교통데이터의 효율적인 관리․활용을 위해서는 변화하는 교통데이터의 수

요 및 요구를 파악하여 이를 반영할 수 있고, 교통데이터의 공공성 및

신뢰성을 확보할 수 있는 교통 수집․관리체계가 필요하다.

제1절 서울시 교통데이터 수집체계 방향

제2절 교통데이터 수집형태

제3절 교통데이터 수집지점 선정방안

제4절 단계별 교통데이터 수집지점 구축

제5절 예상효과 및 활용예시

제6절 소결론

제Ⅴ장 교통데이터수집

관리체계구축

제Ⅴ장 교통데이터 수집관리체계구축

◦ 교통계획, 운영, 안전 등 교통 분야별로 교통데이터 활용 및 수요1) 빈도

를 살펴보면, 교통량과 통행O/D, 통행속도 등 일부 교통데이터의 수요가

높은 것으로 나타났다.

◦ 그러나 교통량데이터의 경우, 높은 활용빈도와 수요에도 불구하고 다른

교통데이터에 비해 데이터의 DB화와 전산화, 온라인화가 완전하게 이루

어지지 않고 있는 실정이며, 수집 범위 또한 도시고속도로, 도심, 시 경

계 등 특정지역에 한정되어 있는 실정이다.

◦ 또한, 기본정보교환을 위한 기술기준의 마련으로 서울시의 표준노드링크

체계가 구축되어 교통데이터는 아래의 <그림 5-2>과 같은 흐름을 통해

관리 및 저장되고 있으나 교통데이터 수집체계상의 교통량 데이터의 내

용, 형태 및 범위 등은 미흡한 실정이다.

<그림 5-1> 교통데이터 수집현황 정리

1) 4장 설문조사를 통한 수요분석

◦ 본 연구(장)에서는 다른 교통데이터에 비해 높은 활용 및 수요빈도에도

불구하고 수집․관리에 취약한 교통량데이터의 수집․관리체계를 우선적으

로 확립하고자 한다.

◦ 서울시 교통지표, 거시적 분석도구 및 교통 관련 사업에의 활용을 위한

교통데이터 수집기본방향, 수집형태, 수집범위의 확대방안에 대하여 논의

한다.

<그림 5-2> 온라인 교통데이터 흐름도

제1절 서울시 교통데이터 수집체계 방향

1. 교통데이터의 수집 기본방향

◦ 서울시 교통데이터 수집체계는 교통류관리, 각종 교통정책의 모니터링,

교통관련사업의 기초자료 등으로 교통데이터의 활용 폭을 넓히고 지속적

인 수집과 서울시 교통데이터의 대표성을 반영할 수 있는 방향으로 선정

하였다.

<그림 5-3> 교통데이터 수집체계 기본방향

(1) 지속성

◦ 수시로 변화하는 교통 상황을 파악하고, 효율적 교통류관리와 각종 전략

평가 및 활용성을 고려하여 지속적인 교통량데이터 수집체계가 갖추어져

야 한다.

(2) 경제성 및 효율성

◦ 교통데이터는 공공의 성격이 강하기 때문에 상업적인 이용에 한계 및 많

은 제약이 발생한다. 또한, 공공사업 특성에 따른 인프라 구축 및 활용에

많은 비용이 소요되기 때문에 이들 교통데이터 수집체계의 방향은 경제

적 측면과 효율성 측면에 대한 고려가 이루어져야 한다.

(3) 활용성

◦ 수집된 교통데이터의 활용분야, 활용방안 등은 교통데이터 수집의 목적에

관련된 사항으로써, 교통데이터 수집체계의 구축에 있어 우선적 정의 및

범위의 선정이 고려되어져야 한다.

(4) 대표성

◦ 교통데이터 수집체계에서 전수데이터 수집체계를 확립하는 것은 비용 측

면이나 기술적 측면에서 많은 제약 및 한계를 보이고 있다. 따라서 교통

데이터의 수집에서 그 집단 및 대상 범위의 특성을 반영할 수 있는 대표

성을 갖추는 것은 중요하다고 할 수 있다.

2. 교통데이터의 수집 고려사항

◦ 데이터의 수집은 여러 기관별로 각각의 수집목적과 검지장비를 이용하여

데이터를 수집할 수 있어 기관 간의 연계활용에 어려움이 있다. 따라서

교통데이터의 활용도를 제고하기 위해서는 수집데이터의 통일성을 고려

하여야 한다. 교통관리를 위한 데이터의 형태를 정의하고 그 정확도 등

에 관하여 용도에 적합한 기준이 마련되어야 하며, 장래 실용화 가능한

기술에 대한 호환을 고려하여야 한다.

◦ 수집시설의 확대는 이용자의 사생활과 익명성을 침해할 수 있으므로, 이

를 방지할 수 있는 방안이 고려되어야 하며, 데이터별로 수집주체, 책임

범위 등을 정의해 놓아야 한다.

<표 5-1> 교통데이터 수집 고려사항

항목 고려사항 예시

데이터수 집

수집범위 서울시권역 교통자료 직접 수집

수집장치 검지기, CCTV, probe차량, GPS 등

수집주기 30초, 60초, 15분 등

수집종류 차종 구분의 따른 교통량

수집자료검증 검지기 자료 오류 판정 및 대처

유고데이터종류 돌발상황, 사고, 시위, 공사, 기상정보

수집데이터의 신뢰도 90%이상 신뢰도 유지

모니터링자료 우회도로 교통자료 수집방안

3. 교통데이터의 수집 온라인 화

◦ 오프라인 교통데이터들의 온라인화는 기존의 조사방법(조사원에 의한 매

뉴얼조사법)보다 많은 표본 수 확보, 조사대상(데이터수집범위)도로의

확대, 교통데이터의 축적 등의 효율성증대를 가능하게 한다.

◦ 인력에 의한 수동조사의 비효율성 제거가 가능하다.

- 조사인력확보의 어려움 해결

- 조사자의 숙련정도, 개인능력에 따른 조사오차의 발생제거

- 예상치 못한 기상변화, 교통상황변화 대처 가능

◦ 다양한 모니터링 체계 구축이 가능하다.

- 시간대별, 요일별, 월별 등에 대한 변화패턴 모니터링 가능

- 다양한 도로유형별 특징, 교통지표 모니터링 가능

- 지역별 교통패턴 모니터링 가능

<표 5-2> 오프라인데이터 와 온라인데이터의 비교

구 분 오프라인 수집데이터 온라인 수집데이터

수집기간 비연속적, 특정기간 연속적

수집방법 노동집약적 자 동

수집대상 고정 시간, 지점 24시간 실시간, 지점/구간

신 뢰 성 높 음 보통 : 잦은 에러 발생

저 장 량 적 음 많 음

제2절 교통데이터 수집형태

1. 수집지점에 따른 교통데이터의 형태

◦ 서울시 교통데이터 수집체계의 구축에 있어 주요 link와 node체계의 분

석은 우선적으로 이루어져야한다.

◦ 노드에서 수집되는 교통데이터는 신호관리, 교통영향평가의 기초자료, 교

통관련사업의 평가 등의 기초 자료로 활용이 되고 있으며, 링크에서 수

집되는 교통데이터는 교통소통상황, 지표산정, 각종정책지표, 정보제공

등의 용도로 이용 및 활용되고 있다.

◦ 앞선 4장에서의 교통전문가들의 설문조사를 통한 분석과 각종 교통관련

사업과 관련한 교통데이터의 활용빈도를 고려하여 볼 때, 노드상의 교통

데이터의 활용 및 수요가 높으며, 노드상의 교통데이터 수집을 통해서

주요 링크의 소통상황에 대한 예측 및 추정이 가능하므로 본 연구에서는

서울시 교통데이터 수집체계구축을 노드상의 교통데이터 수집체계를 활

용하는 방향으로 하였다.

◦ 향후, 노드와 링크의 교통데이터 수집체계를 상호 보완적으로 활용할 경

우 서울시 교통데이터의 효율적 수집체계를 구축할 수 있다.

<표 5-3> 교통데이터의 수집범위에 따른 형태 및 목적

구 분 수집형태 수집목적

교차로 (Node)

- offline 수집 (수작업)- 차종구분 수집- 15분 간격 수집

- 교통관리(신호주기, 현시산정)- 교통제어- 교통영향평가, 교통관련사업의 기 초 자료

가로구간 (Link)

- online, offline 수집- 차종구분 수집

- 소통, 정책 지표- 교통류 흐름관리- 스크린라인

2. Key-Node

◦ 본 연구에서는 서울시 교통데이터 수집체계 상에서 주요 구심점 역할을

하며 기타 자료 및 지표로의 참고가 될 수 있는 지점을 Key-Node라고

정의한다.

◦ Key-Node에서의 검지기체계구성은 교차로부에서 방향별 교통량을 검

지하는 정지선 검지기를 설치한다.

◦ 검지체계는 매설형 검지기와 비매설형 검지기를 활용하는 방안으로 구분

할 수 있으며 각각의 검지위치 및 운영관리비용은 아래의 표와 같다.

◦ 본 시스템 구축사업의 예산을 산출하기 위해서는 검지기의 비용과 설치

비용등은 외국의 문헌을 고려하였으며, 실제로 사업을 시행할 때에는 현

장 및 교통여건 변화 등으로 산출한 예산과 실제 소요예산과는 약간의

차이가 생길 수 있다.

< 매설형 > < 비 매설형 >

<그림 5-4> Key-Node의 검지기 구성

<표 5-4> 교통데이터 수집 검지 비용

(단위: 백만원)

종류 초기비용교차로 년 간

유지비용 수명

장비 설치비용 총

매설형

루프검지기* 0.5～1 10 - 10 1.3 5～15

자기검지기 0.9～ 1.1 9.7 12 21.7 0.36 15

비매설형

적외선검지기(수동형)

0.7～ 1.4 10～15 2.4 12.4～

17.4 0.2 7

레이더검지기 2.5 13.2 0.8 14 0.1 7

초음파검지기 0.48 5.7 2.4 8.1 0.2 10

Passive Acoustic 3～5 12～20 1.6 19.6 0.2 10

영상검지기 4～5 16～20 4.0 20～24 0.2 10

* 루프검지기의 경우 설치비용 포함 * 3차로의 4지교차로 가정. * 자료: "Detector Technology Evaluation"

3. 종류 및 내용에 따른 교통데이터의 형태

◦ 교통데이터의 수집 종류 및 내용에 따라서 교통데이터의 형태 구분이 가

능하다.

◦ 본 연구에서 제시하는 서울시 향후 교통데이터 수집체계의 교통데이터

형태는 앞장(4장)에서 설문조사를 통한 분석이 이루어졌듯이, 교통데이

터의 수요(5, 6종의 차종 구분)를 만족시킬 뿐 아니라 교통데이터의 변

형을 통한 기타용도의 목적으로 활용 가능한 차량의 5종 구분을 교통데

이터 수집형태로 한다.

◦ 검지기 자료의 수집주기는 시스템을 구성하는 모든 처리와 교통정보제공

주기와 밀접한 관련이 있다. 수집주기를 길게 하면 할수록 시스템의 모

든 처리 시간의 여유가 생기고 이에 따라 시스템 구성요소가 작아질 수

있다. 그러나 정보제공의 측면에서 실시간 정보를 얻을 수 없게 된다. 따

라서 짧은 수집주기는 교통정보 제공시에 지연을 해소할 수 있으며, 교

통정보제공측면을 고려한 교통데이터의 활용도를 높일 수 있다.

◦ 교통데이터의 수집주기는 기존의 신호체계에서의 3분주기보다는 짧은

30초 주기의 교통데이터 수집 형태를 갖추어 데이터의 집합 및 변형을

통하여 기타 필요(수요) 형태로의 변환이 가능하게 하며, 그 내용은 아

래의 그림과 같다.

<그림 5-5> 교통데이터의 집합 및 변형과정

제3절 교통데이터 수집지점 선정방안

◦ 서울시 교통데이터 수집체계의 구축은 도로의 특성 구분, 교통데이터의

공간적 수집 범위와 기존 수집체계와의 연계, 서울시 교통정책에의 반영

을 고려하며, 교통데이터 수요가 적은 지역과 중요도, 활용도가 떨어지는

범위 및 사업에 대해서는 장기적인 계획을 갖고 효율성과 장래성을 고려

한 단계적 확대방안을 마련하였다.

◦ 도시 교통체계는 단독으로 움직이는 별개의 조직이 아니라 서로서로 얽

혀있는 그물망과 같은 네트워크체계이다. 따라서 교통의 흐름을 파악하

고 효율적으로 운영, 관리하기 위해서는 이들 네트워크를 고려한 분석

및 활용이 필요하다. 따라서 교통데이터 수집체계의 단계별 구축은 서울

시 교통 네트워크를 고려한 확대(1단계)와 교통수요(2단계)에 따른 그

지점의 확대로 구분하여 수행/평가 하여 교통데이터의 수집의 질을 높이

며 서울시 교통데이터의 효율적 수집 체계를 구축하였다.

<표 5-5> 교통데이터 지점선정 검토

항 목 내 용

도로기능 주간선도로 및 보조간선도로체계

시스템과의 연계 기존의 신호시스템 연계 및 확장

교통정책 대중교통개편, 도심부광장사업 등 고려

교통수요 서울시 네트워크 통행을 활용한 파악

지역의 중요도 도심, 기타 지역의 구분 적용

1. 서울시 도로기능체계

(1) 서울시 도로망체계의 고려

◦ 서울시 교통데이터의 수집 지점선정은 서울시 도로망 체계와 연계하여

기본방향을 설정하며, 도로의 기능별 네트워크의 이용효율을 극대화하기

위한 관점에서 기본방향을 설정하여 수집체계의 확립을 고려 반영하였

다.

◦ 서울시 도로를 기능별로 분류하여 살펴보면, 15개 노선의 도시고속도로

와 26개의 주간선도로, 123개 노선의 보조간선도로, 이외의 기타 집산도

로, 국지도로로 구분되어진다.

(2) 서울시 도로망체계의 이원화

◦ 서울시 간선도로 네트워크의 대상도로인 주요간선도로는 도로 기능적 측

면(교통류의 연속성 여부에 따른 연속류와 단속류)에 의해서 도시고속도

로와 주간선도로의 두 가지로 분류된다.

<그림 5-6> 서울시 도로네트워크 체계

(3) 서울시 네트워킹

◦ 도로기능별로 네트워크를 구축하여 서울시 도로를 체계화 시키고, 각각의

네트워크를 대상으로 본래 기능을 최대한 발휘하도록 수집체계를 마련하

였다.

(4) 서울시 교통네트워크

◦ 2006년 서울시의 주요 신호교차로 수는 총 1,662개로 간선도로상의

583개(35.1%) 교차로, 보조간선도로상에 663개(39.9%) 교차로, 기타

도로에 416개(25.0%)의 신호교차로가 설치되어 있다.

◦ 서울시 신호교차로의 분포를 살펴보면, 주간선도로(35.1%)와 보조간선

도로(39.9%)상에 75.0%의 신호교차로가 분포되어 있어, Node체계상에

있어서 주간선도로와 보조간선도로가 차지하는 비중의 중요성은 높다.

<표 5-6> 도로기능별 신호교차로 수

3지교차로 4지교차로 합계

개수 비율(%) 개수 비율(%) 개수 비율(%)

간선도로로 209 12.6 374 22.5 583 35.1

보조간선도로 237 14.3 426 25.6 663 39.9

기타 187 11.3 229 13.8 416 25.0

합계 633 38.1 1,029 61.9 1,662 100.0

2. 타 시스템과의 연계

◦ 향후 서울시 교통데이터 수집체계를 신호체계와의 연계 확립할 경우, 현

재 단속류 상의 교통관리, 서울시 주간선도로 26개축에 대한 향후 연계

확대가 가능하여 효율적인 교통데이터 수집체계 구축이 가능하다.

◦ 기초교통데이터 수집범위를 교통신호시스템과의 연계를 위하여 서울시의

대표적인 교통감응신호시스템인 COSMOS의 차량검지체계를 간략히 논

의하고 교통데이터 수집체계와 연계방안을 모색하였다.

◦ 교통류 관리차원의 신호와의 연계는 중앙버스전용차로신호 도입 및 횡단

신호 효율화 방안, 버스우선신호 도입 등에 대한 연구가 추가 수행되어

야 하며, 추가적인 정보수집이 요구된다.

(1) 검지기의 구성

◦ 검지기의 구성은 교차로의 종류(중요교차로, 준중요교차로, 비중요교차

로)에 따라 다르게 적용되며, 교차로의 기하구조나 교통특성에 따라 다르

게 설치된다.

대기 검지기(원형검지기)

앞막힘 검지기(원형검지기)

100m

200m

400m

60m

C.I.C.I.

60m

좌회전 검지기(32각 loop)

직진 검지기(32각 loop)

좌회전 대기(원형검지기)

<그림 5-7> 중요검지기 구성

￭ 준중요교차로(SCI) ￭ 비중요교차로(MI)

직진 검지기(32각 loop)

좌회전 검지기(32각 loop)

S.C.I.S.C.I.

좌회전 검지기(32각 loop)

M.I.M.I.

<그림 5-8> 준중요교차로와 비중요교차로의 검지기 구성

(2) COSMOS와 연계방안

◦ 교통네트워크는 링크(가로구간)와 노드(교차로)로 분류할 수 있는데 각

각의 수집범위에 따라서 교통데이터의 활용목적은 달라진다.

◦ 본 연구의 설문조사에서 나타났듯이, 링크(가로구간)상의 기초교통데이터

수집보다는 노드(교차로)상의 수집은 교통영향평가, 교통수요분석, 기타

교통관련 사업 및 정책 등의 분야에서 수요가 많으며 활용적도가 높다.

◦ 신 신호체계에서 사용되고 있는 검지기의 보완 및 성능개선이 이루어질

경우, 정지선검지기를 활용하여 노드(교차로)에서의 교통데이터를, 상류

부 검지기를 활용하여 링크(가로구간)에서의 교통데이터 수집 및 활용이

가능하다.

◦ 신호시스템을 교통수집체계로의 활용을 위해서는 새로운 신호체계의 알

고리즘의 개발 및 보완이 필요하며, 또한 차종구분에서 얻어지는 낮은

차량 검지율 및 교통데이터의 신뢰도를 높일 수 있는 방안이 마련되어야

한다.

4. 교통정책의 검토

◦ 현재 서울시는 대중교통체계 개편, 청계천복원사업, 도심체계개편 및 도

심부 광장조성사업, 지속적인 축 개선 사업 등의 교통 정책을 펼치고 있

다.

◦ 그러나 이들 사업의 시행에 따른 교통 모니터링 및 개선 효과 분석, 판단

을 위한 교통데이터의 수집체계 및 지표의 개발은 이루어지지 않고 있

다. 이들 사업의 용도 및 조건을 위한 활용을 위해서 청계천, 도심, 주요

간선도로 축등의 사업의 일정 범위(2km반경)에 대해서 우선적인 지점선

정을 검토한다.

5. 지역의 중요도 검토

◦ 서울시 교통데이터 수집체계는 도심과 그 외 지역, 기타 지역의 중요도에

따른 검토가 필요하다. 이는 지역적 특성에 따른 중요도에 따라서 수집

지점의 중요도와 수요가 달라지기 때문이다.

◦ 본 연구에서는 4대문 안의 도심지역에 대해서만 중요도에 대한 수집지점

추가 검토를 수행하였다.

6. 교통수요의 검토

◦ 도로의 기능에 따른 서울시의 네트워크 고려 못지않게 수집교통데이터의

활용 빈도 및 효율성을 높이기 위해서는 서울시 각각의 도로망에 대한

교통수요에 대한 분석 또한 필요하다.

◦ 교통수요 분석은 서울시 교통OD 데이터를 바탕으로 각각의 도로에 대한

분석을 통해 일정 수요이상의 가로망에 대해서 실시하였다.

제4절 단계별 교통데이터 수집지점 구축

◦ 교통데이터 수집지점 선정방안을 바탕으로 아래의 과정을 거쳐 단계별

교통데이터 수집지점을 구축하였다.

<그림 5-9> 수집지점 구축 과정

1. 1단계 지점선정

◦ 현재 서울시 기초교통데이터 수집 현황은 교통관리 위주의 수집(연속류,

단속류)과 교통영향평가등의 교통관련 사업들의 현황조사를 통한 수집이

주를 이루고 있다.

◦ 1단계 지점의 선정은 교통관리시스템의 간선도로 구간확대와 기타 교통

데이터 수집공간과의 연계를 고려한다.

◦ 현재 서울시는 도시고속도로가 중심이 되어 형성되는 광역간선도로네트

워크와 일반간선도로가 중심이 되는 도시간선도로로 이원화 되어 있다.

이원화된 도로망을 고려하여 각 주요 간선도로(26개)축의 결절(node)체

계를 교통데이터의 수집체계 구축에 활용하였다.

(1) 수집 지점 및 범위 선정

◦ 서울시 간선도로 26개축이 교차하는 교차로를 Key-node로 선정한다.

이는 간선도로의 기능의 중요성과 정책적 측면 등을 모두 만족시키기 때

문이다.

◦ 이들 Key-node 수집체계들은 향후 신호체계와의 연계를 통해서 수집관

리체계의 확장이 가능하며, 서울시의 효율적 교통관리체계의 밑바탕을

마련할 수 있다.

◦ 주간선도로 26개축이 교차하는 결절지점은 총 100개 지점으로 선정되었

으나 이들 지점들은 서울시 외곽지역 및 일부지역에 대한 수집 체계가

구축되지 않아 이들 지역에 대한 추가적인 선정이 필요하다.

<그림 5-10> 26개 간선도로축과 Key-node

◦ 서울시 간선도로축 26개축과 보조간선도로축 123개축의 결절지점은 총

206개 교차로이다. 그러나 이들 지점 모두를 Key-node로 지정할 경

우, 수집체계의 효율성 및 비용적인 측면에서 상당한 부담을 갖게 된다.

◦ Key-Node는 서울시의 교통네트워크를 고려하여 주간선도로와 보조간

선도로상의 결절지점 중에서 2km 반경 이외의 Node(교차로)를

Key-Node로 선정하였다.

(2) 도심지점 및 범위 선정

◦ 서울시 도심지역(4대문)에 대해서는 CBD의 역할 및 기능적 측면의 중

요성으로 인해서 추가적인 분석 및 조건을 통한 Key-node가 필요하다.

◦ 서울시 도심의 도로망 체계를 살펴보면 13개의 간선도로 축과 많은 보조

간선도로들이 집중되어 있다. 따라서 이들 도심 지역에 대한 Key-node

의 선정은 더욱 조밀하며, 체계적인 분석(수요 및 기능 등)이 필요하다.

<그림 5-11> 간선-보조간선도로축과 2km이외의 Key-node

<그림 5-12> 1단계 최종선정지점 및 도심

◦ 도심의 Key-node지점들의 선정은 6차로이상의 도로와 주요교통관련 사

업모니터링 지점을 위주로 선정하였다. 이는 도심지역의 경우 차량의 이

동 및 교통관련 사업 등의 수요가 많고, 교통관련 정책, 운영관리, 모니

터링에 유용하게 활용이 가능하기 위함이다.

2. 2단계 지점선정

(1) 수집 지점 및 범위 선정

◦ 2단계에서의 교통데이터 수집지점의 확보는 교통수요가 높은 지역에 대

한 효율적 교통관리 및 정책에 반영할 수 있는 교통데이터체계의 구축이

다.

◦ 2단계에서의 교통데이터 수집지점의 확보는 교통수요가 10,000 veh/일

/lane 이상인 지점의 고려를 통한 지점을 구축하였다.

<그림 5-13> 서울시 도로망의 수요(v/일/lane) 및 2단계 선정지점

3. 단계별 수집체계 구축 소요예산

◦ 예산은 각각의 단계별로 향후, 신호시스템과의 연계가 가능한 매설형의

루프검지기와 비매설형의 영상검지기를 선정하여 각각의 경우에 대한 예

산을 선정하였다.

◦ 루프검지기를 활용한 데이터수집체계의 구축은 1단계 사업 시행 시,

14.5억 원의 비용이 소요되며, 2단계 사업을 실시할 경우는 13.5억 원

의 비용이 소요되어 총 28억 원의 예산이 소요된다.

◦ 영상검지기를 활용한 데이터수집체계의 구축은 1단계 사업 시행 시 29

억 원, 2단계 시행 시 27억 원의 비용이 소요된다.

<표 5-7> 단계별 소요비용

Key-Node 비용(백만원)

결절 점+도심 합계 루프검지기 영상검지기

1 단계 87+45 145 1,450· 2,900

2 단계 124+11 135 1,350 2,700

총합계 267 280 2,800 5,600

* 루프검지기의 경우 설치비용 포함 * 3차로의 4지교차로 가정.

제5절 예상효과 및 활용사레

1. 예상효과

(1) 서울시 전역에 대한 장기적인 시계열적 분석 가능

◦ 서울시 전역에 대한 주요교차로 및 가로에 대해서 교통량 및 통행 속도

등의 기초 교통데이터를 실시간으로 수집, 분석함으로써, 민원사항 및 교

통류, 교통상황에 대하여 분석 및 신속한 대처가 가능하며, 장기적인 교

통정책수립의 기초 자료로 활용이 가능하다.

◦ 특히 교통데이터가 필요한 지역에 장기적인 시계열적 분석이 가능함으로

써 분석의 질을 높일 수 있으며 여러 가지 교통정책수립 또한 가능하다.

(2) 연계분석으로 인한 교통데이터의 효율성 증가

◦ 네트워크에 대한 데이터는 물리적․시간적 연속성이 보장되었을 때 그 효

용이 극대화된다. 따라서 교통데이터의 수집범위를 서울시 교통 네트워

크를 고려하여 확대할 경우 서울시의 교통상황을 더욱 효율적으로 분석

할 수 있으며, 국지적인 분석 뿐 아니라 거시적인 분석 또한 가능하게

되어 분석의 질을 높일 수 있다.

(3) 교통체계에 맞는 수집으로 인해 교통데이터의 신뢰성을 향상

◦ 도로교통네트워크 상의 교통류 흐름을 파악할 수 있고, 수집지점의 확대

를 통한 기타 지역과의 연계로 교통데이터의 신뢰성을 향상할 수 있다.

◦ 연속류, 단속류의 교통체계 및 특징에 맞는 교통데이터의 확보와 체계적

인 분석이 가능하여 신뢰성 향상이 가능하다.

(4) 부가창출의 확대 가능

◦ 단순히 교통데이터의 수집지점의 확대를 떠나 체계적인 수집지점의 확대

는 각종 교통관련 사업, 교통영향평가사업, 각종 교통관련 정보제공업체

와 연계된 수익사업과 관련된 컨텐츠 개발 등으로 부가가치를 창출할 수

있다.

◦ 축적된 조사자료(교통데이터)를 활용하여 다양한 방법으로 조사 자료간

의 일관성을 비교할 수 있으며, 비정상적이거나 문제가 있는 조사결과를

쉽게 찾아낼 수 있다. 또한 교통데이터의 정확성을 향상시키는데 기여할

것으로 예상된다.

(5) 기타 이익 및 응용(교통 관련 사업에의 활용)

◦ Key-node의 선정으로 인해 서울시의 모든 지점에서의 주요교차로

(Node)에 대한 일정간격이상(반경2km)의 범위에서 기초 교통데이터의

수집이 가능하게 된다.

◦ 단순한 교통데이터 수집지점의 확대는 일시적, 또는 조사결과에 국한되므

로 DB로의 구축 또는 그 가치가 적다고 할 수 있다. 그러나 교통영향평

가, 교통 관련 사업등 교통수요가 많은 지점을 대상으로 교통데이터 수

집지점 확대는 광범위하고 체계적인 DB를 구축할 수 있으며, 또한 상호

보완을 통해 활용가치를 높일 수 있다.

◦ 주요지점들에 대한 교통데이터의 수집이 가능해져, 주요 교통축의 효율적

인 활용전략이 가능하며, 이들 축들에 대한 각종 교통관련 지표산정, 교

통정책개발, 기존의 수집체계와 연계를 통한 교통축관리가 가능하다.

2. 활용예시

(1) 교통영향평가 및 교통관련사업의 활용

◦ 교통영향평가사업의 경우 사업의 시행 또는 시설의 설치로 인하여 직접

적인 교통영향을 받는 지역인 사업지 인근 2km반경의 교차로 및 그 범

위내의 가로에 대한 교통류분석을 실시하여야 한다.

◦ 본 수집체계는 서울시 어느 지역에서도 2km반경에서 교통량데이터가 실

시간으로 수집되고 DB화되어 관리되는 저짐이 존재하기 때문에 이들 지

점에서의 교통량데이터를 중심으로 교통관련 사업지 인근 교차로 및 가

로구간에 대한 조사를 수행하며, 교통패턴, 핸들링 작업등을 통하여 교통

조사의 신뢰성을 높일 수 있다.

<그림 5-14> 교통영향평가 사업 범위

(2) 모니터링 자료로의 활용 (청계천사업예시)

▣ 사 업 기 간 : 2003년 7월 ～ 2005년 9월

▣ 공간적 범위 : 청계천로 및 삼일로 그 주변 5.84km

▣ 시간적 범위 : 기준 2003년, 중기 목표 2008년, 장기 목표 2013년

▣ 사 업 비 : 2005년 현재 386,739,000,000원

◦ 서울시는 2003년～2005년까지 총 3년간 청계천 복원사업을 실시하였

다. 청계천 복원사업의 실시는 서울시의 교통체계 특히, 도심일대의 교통

량, 통행패턴 등에 변화를 주었으나 기존의 서울시 교통데이터 수집체계

로는 이 사업의 시계열적, 공간적으로 교통체계 변화의 분석과 교통정책

모니터링이 불가능하다.

◦ 본 연구에서 제시한 수집체계는 노드(교차로)를 중심으로 방향별, 차종별

교통량을 구분하여 지속적으로 수집하기 때문에 민간기관의 속도데이터

수집체계와 연계하여 분석할 경우, 청계천사업의 실시로 인한 도심교통

체계의 교통량, 통행속도의 변화는 물론, 사업이 도심교통체계에 미치는

영향을 평가할 수 있으며, 분석 자료를 이용하여 도심관리도 가능하다.

<그림 5-15> 도심지역 및 도심 수집지점

<그림 5-16> 청계천복원에 따른 교통중심축의 분산

③ 교차로 지체도 분석기능을 이용한 교통류 관리에의 활용

◦ 주요 지점들에 대해서 기존의 시설물데이터(기하구조, 신호현시, 신호시

스템)와의 연계 및 통합을 통하여 새로운 교통정보를 생성 제공할 수 있

다.

◦ 이들 수집지점에 대한 교통량데이터를 기하구조와 신호데이터를 활용하

여 교차로 지체 및 서비스수준을 상시적으로 분석하여 서울시 및 지자체

에 제공하여 신호시스템과 연계된 교통류관리를 수행할 수 있다.

제6절 소결론

◦ 교통데이터 수집 체계구축을 위한 기본방향은 교통류관리, 교통정책의 모

니터링, 교통관련사업의 기초자료로의 활용 폭을 넓히고 지속적인 수집

과 경제성, 공공성을 지니며 서울시 교통데이터의 대표성을 반영할 수

있는 기본방향으로 선정하였다.

◦ 수집된 교통데이터의 활용분야, 활용방안 등은 교통데이터 수집의 목적에

관계된 사항으로써, 교통데이터 수집체계의 구축에 있어 우선적 정의 및

범위의 선정으로 고려되어져야 한다.

◦ 서울시 교통데이터 수집체계는 설문조사를 통한 분석과 교통관련사업, 정

책과 관련된 교통데이터의 활용빈도를 고려하여 교차로상의 교통데이터

수집체계를 활용하는 방향으로 하였다. 교차로(Node)를 통한 수집체계

는 향후 기타(신호) 시스템과의 연계가 용이하며, 가로구간(Link)의 교

통데이터 수집체계와의 상호보완적으로 활용을 통하여 효율성을 높인다.

◦ 교통데이터의 수집 내용에 따른 형태는 데이터의 집합 및 변형을 통한

기타 수요형태로의 변환이 가능한 30초주기의 수집형태와 차량의 5종

구분형태를 기본으로 하였다.

◦ 수집체계의 구축 및 확대는 2단계로 구분하여 단계별로 지점을 선정하였

으며, Key-node의 선정으로 서울시의 모든 지점에서의 주요교차로

(Node)에서 일정 범위 이상(2km)의 교통데이터 수집이 가능하며, 교통

영향평가, 교통관련 사업 및 정책에서의 지표 및 모니터링 자료로의 활

용이 가능하다.

제1절 교통데이터 운영관리범위

제2절 교통데이터 관리제공서비스 운영

제3절 지원 및 활성화 방안

제4절 소결론

제Ⅵ장 교통데이터 관리․활용방안

제Ⅵ장 교통데이터 관리․활용방안

◦ 교통부문에서 ITS의 도입 및 발달로 교통정책 수립 시 기존의 의사결정

방식에 새로운 정책지표, 축적된 실시간 데이터의 다양한 수요자 요구

(Needs)를 반영할 필요성이 있다.

◦ 교통데이터의 체계적인 관리 부재와 각종 교통관련 사업 시행 시 교통관

련자료 부족으로 인해 발생되는 문제를 해결하기 위해서는 교통데이터를

전문적으로 관리하는 전문기관이 필요하다.

◦ 본 장에서는 교통데이터의 운영관리 범위를 선정하고, 객관성, 전문성,

지속성을 확보하여 교통데이터 관리 및 운영을 효율화 할 수 있는 서울

시 교통데이터관리제공서비스 방안에 대해서 논의한다. 또한 교통데이터

의 수집, 운영관리의 효율을 증대시키기 위한 법․제도적 지원방안에 대하

여 논의한다.

제1절 교통데이터 운영관리범위

1. 운영관리범위

◦ 수집된 교통데이터는 가공 처리과정에서 교통데이터의 신뢰성 검토, 데이

터베이스의 구축, 사용자 정보 생성등 일련의 가공처리과정을 거친다.

◦ 운영관리범위는 서울시 및 교통 영향권 내에서 수집되는 교통데이터와

기타 교통데이터 수집관련기관과의 연계 범위를 포함하는 것으로 한다.

◦ 또한, 교통데이터의 운영관리 활용범위는 실시간으로 수집되는 온라인데

이터 뿐 아니라 오프라인 데이터까지 포함하여 서울시에서 수집되는 교

통데이터로 범위를 선정하였다.

◦ 수집되는 교통데이터의 목적과 특징에 부합되는 시간적 범위를 원칙으로

1년 단위의 교통데이터를 기본으로 하며, 수집목적에 따라서 시간대별(5

분, 15분, 1시간) 교통데이터와 향후 구축, 저장될 교통데이터의 형태를

포함하였다.

2. 교통데이터의 관리

◦ 교통관련정책 수립 시 기초 자료로 활용하고, 교통영향평가, 공사 중 교

통처리방안, 교통정체지점 개선사업 등의 교통관련 사업 시행 시 교통량,

통행속도 등 교통데이터의 활용을 위해 교통DB의 구축 및 관리이 필요

하다.

(1) 교통DB의 확충

◦ 서울시에서 각 기관별로 개별적으로 수집, 관리되고 있는 다양한 교통데

이터의 연계활용을 보장하기 위해서 교통데이터는 선결과제이다.

◦ 특히 각각의 기관에서 수집되는 교통데이터의 DB화는 그 기관, 시스템에

만 이용되는 것이 아니고 서울시 ITS 관련 사업에 속해 있는 다른 시스

템과 기타 연구 기관 등에서 활용이 가능하므로 데이터 표준화가 고려되

어야 한다.

◦ 기초교통데이터베이스의 구축에 따라 예상되는 긍정적 효과는 자료조사

및 구축에 드는 비용과 시간을 절약할 수 있다는 점이다. 이에 더하여

자료를 전산화하여 관리함으로써 자료유실방지, 효율적 관리 등 운영상

장점을 가질 수 있으며, DB를 활용하여 각종 교통 원단위 등을 가공․생산할 수 있다. 또한 평가, 분석의 정확성과 관련기술이 향상도 기대할 수

있다.

(2) 교통DB의 가공 및 표준화

◦ 다양한 검지기술(루프검지기, CCTV, 영상검지기, 비콘, 프로브차량 등)

을 통해 수집된 데이터는 자료의 특성이 각기 다르므로, 이로인해 발생

되는 데이터간의 정확도 보전을 위해 특성별 가중처리가 가능한 알고리

즘의 적용이 필요하다.

◦ 수집된 데이터는 각각 데이터의 특성을 고려하여 데이터합성기술(Data

Fusion)을 통해서 가공된 데이터로 생산한다.

◦ 현재/장래의 수집체계를 수용할 수 있는 데이터 가공기법을 고려하여 개

발 및 표준화를 실시한다.

(3) DB제공시 필요요건

◦ 교통데이터의 가공으로 제공되는 정보의 다양성을 확립한다.

◦ 사용자(수요자)의 상호 운영성을 강조한다.

◦ 사용자의 편리한 이용을 위한 인터페이스를 구성한다.

◦ 기초교통데이터의 다양한 통계정보를 제공한다.

◦ 향후 확장성을 고려한다.

(4) 오프라인 데이터

◦ 온라인 데이터와의 상호 연계 및 보완체계를 마련하여 새로운 교통데이

터 및 교통정보를 생성하는 과정에 포함시킨다.

◦ 온라인 교통데이터(On-line data) 뿐 만 아니라 Off-line상에서 수집되

는 교통데이터의 DB화 및 관리를 통한 교통데이터의 활용도를 더욱 높

인다.

제2절 교통데이터 관리제공서비스 운영

1. 교통데이터 관리제공서비스의 필요성 및 역할

(1) 교통데이터 관리제공서비스의 필요성

◦ 객관적 근거에 기초한 교통정책대안 개발을 위해서는 교통현상을 정확히

규명할 수 있는 기초 교통데이터의 지속적인 확보가 필요하다. 특히, 서

울수도권 대규모 교통조사를 수행하고, 지속적인 자료관리 및 갱신을 위

한 조직이 필요하며 지속적으로 변화하는 교통관련 통계 및 교통지표갱

신이 필요하다.

◦ 또한, 기 구축되어 운영 중인 각 도로체계별, 지역별 교통정보센터 혹은

교통관리센터에서 수집하여 제공하고 있는 서로 다른 교통정보DB간의

원활한 정보교환과 활용을 위해 이를 종합적으로 수집하여 가공, 처리하

여 이용자에게 제공해주는 시스템을 구축하는 교통데이터 관리제공서비

스가 필요하다. 이는 독립적인 교통데이터 수집체계 및 센터구축에 따른

개별 사업자들의 과다경쟁 및 중복투자를 방지할 수 있으며, 특히 도로

교통 네트워크의 지속적인 변화로 노드, 링크의 빈번한 생성소멸에 따른

DB 유지관리 투자비용의 중복을 방지할 수 있다.

(2) 교통데이터 관리제공서비스의 역할

◦ 종합적인 교통DB 수집, 관리, 제공체계구축으로 인해 기본 교통DB의 공

유가 언제 어디서나 누구에게나 가능해짐에 따라 이를 활용한 다양한 부

가 서비스제공 및 교통관련 정책개발, 교통 관련 사업에의 활용이 가능

하다.

<그림 6-1> 서울시 교통데이터 관리제공서비스의 역할

◦ 기초교통데이터를 DB화 할 경우에는 이들에 대한 체계적이고 면밀한 관

찰과 함께 이를 보정하기위한 최소한의 보완조사와 검증작업이 요청된

다.

◦ 교통데이터 관리제공서비스는 바로 이와 같은 기능을 수행하기 위한 전

담조직으로써, 서울시에서 수집되는 교통데이터들의 DB를 구축, 보급함

은 물론, DB를 활용하여 기타 교통정책에 필요한 새로운 데이터의 생성

및 자료의 생성, 정책지표를 제시하고, DB자료의 정확성과 신뢰성 제고

를 위한 보완 및 사후조사(검증)를 수행하게 될 것이다.

◦ 교통데이터 관리제공서비스는 교통데이터를 구축, 운영, 보급함으로써 교

통영향평가, 분석의 편리성과 정확성을 향상시키고 조사비를 절감하며,

보고서에 대한 사전검토 참여를 통해 심의의 객관성과 일관성을 증진하

고, 사후 모니터링과 제도 운영전반에 대한 분석, 연구를 통하여 심의 지

침을 제정하는 등 제도의 허점을 끊임없이 보완함으로써, 제도의 운영효

율을 극대화한다.

◦ 또한, 더 객관적이고 정확한 교통현상 파악과 장래예측을 통하여 신뢰성

있는 교통정책 개발이 가능하고 공신력이 있는 자료를 각 사업에 일관되

게 사용함으로써 교통사업에 중복투자 및 투자오류를 방지할 수 있다.

2. 교통데이터 관리제공서비스 구축 및 운영

(1) 구축방안

◦ 교통데이터를 관리하는 조직의 형태와 구성방법에는 교통데이터 관리제

공서비스 운영을 위한 기구(부서)의 신설유무, 기존의 TOPIS 활용여부

와 지원조직 기능의 강조에 따라 3가지 대안을 고려하였다.

<표 6-1> 교통데이터 관리제공서비스의 운영방안

방 안 장 점 단 점

새로운 조 직

- 정책지원의 용이- 체계적이고 일관적 업무 수행- 전담조직 구성, 데이터수집- 관리업무에 능률증대

- 정책지원의 객관성 어려움- 초기투자비 큼- 시스템개발, DB갱신 취약 - 전문성 부족, 유지관리어려움

TOPIS활 용

- 교통국 업무부담 적음- 전문 인력 및 공간 확보용이- 능동적 정책 및 연구지원가능- 교통 외 분야의 연계활용- 데이터의 공공성 및 객관성- 전문성확보, 연구의 활성화

- 재정확보의 문제점발생

민 간위 탁

- 전문 인력의 확보용이- 교통정책과의 객관성유지- 교통 외 분야의 연계활용- 학술적 연구발전

- 정책 및 연구지원이 낮음- 상업적으로 변질가능성

◦ 본 연구에서는 교통 전문 인력 및 데이터 저장 공간 확보가 용이하며, 교

통관련정책, 연구지원이 능동적으로 가능하며, 데이터의 공공성 및 객관

성, 전문성확보가 용이한 기존의 TOPIS를 활용하는 대안을 마련하였다.

(2) 운영방안

◦ 효율적 교통DB관리를 위해 필요한 데이터(속도, 점유율, 교통량, 차종분

류 등)를 정의하고 그 정확도 등에 관하여 용도에 적합한 기준을 마련한

다. 또한, 데이터별로 수집주체, 책임범위 등을 정의해 놓아 원하는 형태

의 데이터를 원하는 시점에 제공받을 수 있도록 하는 것을 기본적인 데

이터 운영관리의 목적에 맞게 관리 운영 한다.

◦ 교통정보화 및 교통데이터 수집, 관리활용체계의 효율성제고를 위해서는

기 구축된 ITS시스템의 연계 및 체계적인 관리와 연계서비스 제공이 필

요하며, 기타 ADMS/ADUS시스템 개념의 도입, 통합 운영이 필요하다.

◦ 교통데이터의 구축 시스템간의 호환성 및 상호 운용성을 확보하기 위해

서 제도적으로 이를 뒷받침 할 수 있는 기술표준과 관련기관이나 전문가

들 간의 의견조율 및 협조체계를 갖추어야 한다.

◦ 국가교통DB센터, 서울시, 경기도 DB수집 및 분석기관, 기타통계관련기관

과의 역할 분담을 통해 효율적으로 교통데이터를 관리 한다.

<그림 6-2> 교통DB센터와의 관계

3. 교통데이터 관리제공서비스의 조직 및 기능 (업무)

(1) 운영조직

◦ 교통데이터 관리제공서비스의 조직은 아래 그림과 같이 4개 팀으로 구성

되며, 센터장(1인)을 포함한 11인(교통DB관리팀 3인, 교통 조사분석팀

3인, 교통정책팀, 운영관리팀 각2인)으로 구성하였다.

<그림 6-3> 서울시 교통DB센터의 조직도

(2) 단계별 기능(업무)

◦ 교통데이터관리제공서비스의 기능은 크게 3가지로 구분할 수 있으며, 이

들 기능에 따라서 단계별로 업무내용을 포함하고 추진한다.

<그림 6-4> 서울시 단계별 기능 확대

◦ 1단계에서는 교통데이터의 수집 및 가공, 관리(DB구축 및 유지관리)체

계를 마련한다.

- 기초교통데이터의 DB화 및 표준화

- 주기적인 갱신 및 Web-site의 구축

- 기초교통데이터 관련 분석의 과학화

- GIS-based DB 구축

- 도시 및 토지이용, 교통공학, 교통안전, 환경 등 구축해야 할 DB의 범

위 확대

- Off-line 데이터의 On-line화

◦ 2단계에서는 주기적인 통계지표를 개발하고 각종교통정책 모니터링을 위

한 정책지표와 통계지표를 작성한다.

- 주기적인 통계지표 발표

- 각종 교통정책 모니터링을 위한 정책지표개발

◦ 3단계에서는 교통데이터의 신뢰성 및 공공성을 마련하기 위한 평가체계

를 마련하고, 새로운 교통 컨텐츠의 개발과 제공을 통한 사업영역을 확

장한다.

- 서울시 교통데이터 수집기관에 대한 주기적 교통데이터 신뢰성 평가

- 유료화서비스의 발굴

- 교통데이터 컨텐츠 개발

제3절 지원 및 활성화 방안

1. 법․제도적 지원방안

◦ 교통DB센터의 효율적, 지속적 관리를 위해서는 운영기구(조직)의 법적

명분을 위한 조례와 제도적인 지원이 필요하다.

◦ 국가교통DB관리를 제도적으로 검토하기 위해 현재 입법예고 되어있는

「교통체계효율화법 일부개정법률안」의 내용에 국가교통조사와 개별 교

통조사 간 중복방지 등 체계적인 교통조사를 위해 5년 단위 국가교통조

사계획의 수립근거가 마련되어 있으며, 국가교통데이터 베이스의 활용도

를 제고하기 위해 개별교통조사(지자체)에 대해 조사비의 일부를 국고에

서 지원할 수 있는 근거를 마련되어있다. (안 제9조 내지 제9조의 4)

또한, 수요예측의 정확성을 제고하기 위해 수요예측 재검증 제도를 신설

하고, 재검증 업무를 전담하는 교통조사분석센터를 설치하는 근거를 마

련하였다. (안 제10조의 3 내지 제10조의 4)

◦ 개정된 교통체계효율화법에 따른 지자체에 대한 국고지원에 대한 근거와

개별교통조사와 교통조사분석센터 설치 근거마련에 따른 조례화가 교통

DB센터의 지원방안과 함께 이루어져야 할 것이다.

2. 교통데이터 사업화방안

◦ 교통데이터의 평가체계를 갖추어 이를 개발 보완하며, 사업영역으로 확장

한다.

◦ ADUS/ADMS의 경우처럼, 실시간 및 오프라인조사에 의해 수집되는 교

통데이터를 DB화 및 전산화하여 사업화 방안을 모색한다.

◦ 우선, 사업화단계에 앞서 수집된 교통데이터와 DB화된 교통데이터의 보

완 및 사후검정단계의 절차를 주기적으로 실시하여 교통데이터의 신뢰성

및 정확성을 높인다.

◦ 교통량 데이터 및 기타 주요교통데이터와 관련하여 웹 기반의 교통데이

터 분석 툴과 GIS 기반의 지도를 활용하여 수요자의 요구에 부합되고

접근 및 활용이 가능한 컨텐츠를 개발한다.

◦ 주요교통정책과 관련해 각종 교통지표의 개발 및 모니터링 자료에 대한

DB화 및 전산화를 실시하여 공공기관 및 주요 교통정책입안자에의 활용

을 높인다.

◦ 주요연구기관과의 연계를 통해, 교통관련 연구과제에 대한 교통데이터 제

공체계를 마련하고, 공동 교통DB구축체계를 확립한다.

◦ 주요 교통데이터에 대해서는 수요자의 요구에 충족되는 교통DB를 개발

하고 교통정책, 각종 교통지표에 활용이 가능하게 교통연구기관과의 연

계 연구 체제 등을 통해서 공급을 유료화한다.

◦ 교통데이터의 상업적 이용 목적으로의 제공을 위해서는 교통데이터의 공

공성 및 신뢰성을 증빙하는 방법으로 영수증 및 기타 증빙서류를 함께

제공하는 안이 있다.

◦ 환경, Congestion Pricing 과 관련지어 미래 여건추이를 반영한 단계별

체계 검토를 통한 환경요소를 추가 사업의 영역을 넓힌다.

◦ 자료제공비용은 이용자가 부담하는 것을 원칙으로 하며, 이에 따른 자료

제공 비용 산정기준 및 자료제공규정을 마련한다.

제4절 소결론

◦ 교통데이터의 운영관리 범위는 서울시 및 교통영향권과 연계 범위를 포

함하여, 오프라인데이터의 범위까지 포함, 1년 단위의 시간적 범위를 원

칙으로 관리한다.

◦ 또한, 개별적으로 추진, 수집되고 있는 교통데이터의 자료 활용체계를 확

보하기 위해서 교통DB의 확충과 연계, DB의 가공 및 표준화, 자료의 전

산화를 실시한다.

◦ 교통데이터의 관리 및 운영을 효율적으로 수행하기 위하여 서울시 교통

데이터 관리제공서비스를 설치 운영한다. 서울시 교통데이터관리제공서

비스는 기존의 TOPIS를 활용하며, ADMS/ADUS시스템 개념을 도입,

통합 운영을 실시하며, 단계적 기능에 따른 업무를 수행한다.

◦ 서울시 교통데이터관리제공서비스의 조직 및 운영을 교통체계효율화법을

통하여 법․제도적 지원방안을 마련하였으며, 교통데이터의 DB화 및 전산

화와 컨텐츠 개발을 통하여 다양한 사업화 방안을 마련한다.

제1절 결론

제2절 정책건의

제Ⅶ장 결론

제Ⅶ장 결론 및 정책건의

제1절 결론

◦ 본 연구는 서울시에서 관리되는 교통데이터들의 수집․활용 현황조사와 교

통전문가들을 대상으로 설문조사를 실시하여 서울시 교통데이터의 취약

점 및 시사점을 파악․분석하였고, 효율적 활용을 위한 교통량데이터 수집

지점을 선정하였다. 또한 교통데이터 관리활용방안으로써 TOPIS를 활용

한 교통데이터 관리제공서비스를 제안하였다. 본 연구를 통해 도출된 주

요 연구 성과 내용은 아래와 같다.

1. 서울시 교통데이터 문제점파악 및 시사점 도출

(1) 수집체계상의 문제

- 수집범위의 한계

◦ 서울시에서 수집되는 교통량데이터는 수집범위가 도시고속도로, 서울시

및 도심경계의 스크린라인 지역에 한정되어 있어 서울시의 교통지표 및

거시적 분석도구, 기타 교통관련 사업에의 활용에 어려움을 겪고 있어

교통량 데이터 수집체계의 보완이 가장 시급한 문제이다.

- 신뢰성의 문제점

◦ 수집되는 교통데이터의 형태와 이용자(수요자)의 요구형태에 대한 부합

여부가 파악되어 있지 않으며, 수집 교통데이터의 형태 및 가공된 데이

터의 품질에 대한 신뢰성이 확보되어 있지 않다.

- 경제성의 문제점

◦ 시민들의 고급화된 교통정보에 대한 욕구는 지속적으로 증대하고 있으나

공공기관의 교통정보 수집을 위한인프라구축은 재정확보의 어려움으로

난항을 겪고 있다.

◦ 민간기관에 의한 교통데이터의 수집은 사업 수익성이 높은 통행시간, 통

행속도 등의 일부 교통데이터에 국한되어 있고, 수익성 등을 이유로 교

통데이터들의 가공 및 DB화, 활용에 적극적이지 않다.

- 수요파악 및 분석의 한계

◦ 교통량데이터의 경우, 여러 기관에서 수집되고 있으나, 수집데이터의 형

태와 용도가 각기 상이하여 그 활용도가 다른 교통데이터에 비해서 떨어

진다. 또한 교통량 데이터가 공급자(수립자)목적에 한정되어 수집되기

때문에 다른 용도로 활용하기에는 많은 제약이 따른다.

(2) 관리활용상의 문제

- 활용성에 대한 정의 및 교통수요의 미 파악

◦ 교통데이터의 활용성에 대한 정의가 이루어지지 않고, 수요에 대한 조사

및 체계가 확립되어 있지 않아 교통데이터의 효율적 운영 및 활용이 이

루어지지 못하고 있다.

◦ 또한, 일부 교통데이터에 대한 DB의 미구축 등으로 인하여 효율적 연계

활용에 많은 어려움이 있으며, 불필요 교통데이터의 저장 등으로 인한

비용 낭비가 발생하는 경우도 있다.

- 교통데이터의 단편적 활용

◦ 교통데이터의 활용이 수요가 많은 일부 교통데이터들에 한정되어 있다.

활용분야도 정보제공 및 일부 컨텐츠 분야에 한정되어 있으며 현재까지

의 교통데이터 수집은 단순 ITS측면의 정보제공의 형태를 지니고 있으

며, 교통정책의 기초 자료가 될 수 있는 교통DB의 필요성에 부응하지

못하고 수집교통데이터의 단순 저장에 머무르는 실정이다.

- 수집기관별 연계부족으로 인한 교통데이터의 활용저조

◦ 각각의 기관에서 수집되는 교통데이터들은 그 기관의 용도에 맞게 수집

및 가공되기 때문에 타 기관에서 수집된 교통데이터와 연계 활용이 어려

운 실정이다.

(3) 시사점

◦ 우선적으로 교통량데이터의 수집범위, 내용, 형태 및 활용에 대한 정의와

서울시의 교통상황에 맞는 교통량데이터의 수집체계 구축이 필요하다.

◦ 데이터의 신뢰성과 경제성, 활용성을 높일 수 있는 DB의 구축 및 검증체

계 확립이 필요하다.

◦ 또한 교통데이터 수집기관들의 연계 및 교통데이터의 공유를 통한 효율

적 활용방안과 새로운 사업 및 컨텐츠 개발에 따른 활용 영역의 확장이

필요하다.

2. 교통량데이터 수집체계 구축 방안 제시

◦ 서울시 교통지표, 거시적 분석도구 및 교통관련 사업에의 활용을 위하여

교통데이터 수집체계의 기본방향은 교통데이터의 지속성, 경제성과 효율

성, 활용성, 선정지점 및 수집체계가 서울시 교통데이터의 공간적 대표성

을 지니는 방향으로 선정하였다.

◦ 이들 기본방향을 토대로 서울시 교통데이터 수집체계 지점선정을 2단계

로 구분하여 다음과 같은 내용을 고려하여 지점을 선정하였다.

◦ 첫째, 서울시 도로기능체계를 살펴보고, 이원화체계에 따른 주간선도로

우선의 지점을 선정하는 방안으로 접근하였다.

◦ 둘째, 기존의 서울시 신호시스템 및 향후 신호시스템과의 연계 및 확장을

고려, 노드 중심의 교통데이터 수집체계를 확립하여 활용성 및 효율성을

높였다.

◦ 셋째, 교통정책 및 교통관리지표로의 활용성을 높이기 위하여 교통정책

지역, 지역의 중요도가 높은 도심지역에 대하여 우선적으로 교통데이터

수집체계 지점을 선정하여 모니터링이 가능하고 정책평가가 수월하게 하

였다.

◦ 넷째, 2단계 지점선정에서 도로의 기능에 따른 체계와 교통수요가 많은

지역에 대한 결절점에 대하여 교통데이터 수집지점을 선정하여 향후, 교

통데이터 지표활용 및 교통관리의 효용성을 높였다.

3. 교통데이터의 효율적 관리활용방안의 제시

◦ 교통데이터의 효율적 관리활용방안을 위하여 TOPIS를 활용한 교통데이

터 관리제공서비스 제공방안을 제시하였으며, 교통데이터 관리제공서비

스의 운영조직 및 기능, 역할을 제시하였다.

제2절 정책건의

◦ 본 연구의 결과를 토대로 서울시 교통데이터의 효율적 수집체계 마련과

활용을 위하여 아래와 같은 내용들을 정책 건의한다.

1. 교통데이터 수집체계의 지속적 확대

◦ 서울시 교통정책 및 교통 관련 사업에의 교통데이터 활용을 높이기 위해

서는 본 연구에서 제시한 교통량데이터 수집체계를 적극 활용하여야 할

것이다. 또한, 추가 연구를 통한 기타 교통데이터들의 수집체계보완 및

구축이 지속적으로 이루어져야 할 것이다.

◦ 수동식 조사(Off-line조사)를 통하여 수집되는 일부 교통데이터들은 교

통정책에 대한 민감도를 상시적으로 반영하기에 한계가 있다. 따라서 실

시간(On-line조사)으로 수집이 가능한 주요 교통데이터들에 대해서는

정기적으로 수집, 업 데이트, DB화를 구축할 수 있는 체계의 확립이 이

루어져야할 것이다.

2. 교통데이터의 지속적 신뢰성 검증체계의 마련

◦ 교통데이터의 효율적 활용을 위해서는 우선적으로 데이터의 신뢰성에 대

한 검증체계가 마련되어야 한다. 서울시에서 실시한 각종 ITS 사업 등을

통해서 수집되고 있는 교통데이터는 교통자료 및 운영경험 자료가 축적

되어 있어 이를 활용할 경우 전문적인 검증체계를 마련할 수 있다. 또한,

본 연구에서 제시한 단계적 교통데이터 관리제공서비스의 주기적 업무로

써 교통데이터의 신뢰성 검증을 포함하여, 한번의 이벤트성 과정에 그치

지 않고 지속적인 신뢰성검증체계를 마련하여야 한다.

3. 교통데이터 활용분야의 확대 및 사업화

◦ 교통데이터는 서울시에서 수집되는 교통데이터의 활용 목적에 맞는 데이

터의 변형 및 DB화가 이루어져야 한다. 이를 통해서 서울시 행정기관의

교통계획 수립 및 교통정책의 의사결정 지원 기능으로 적극 활용하여야

할 것이다. 또한, 교통데이터의 활용분야에 대한 지속적인 연구수행으로

교통 분야의 범위를 벗어나 환경, 도시문제, 기타 도시기반 요소에 대한

영역으로 확대시켜야 할 것이다.

◦ 교통데이터의 사업화는 공공성이 강한 교통데이터의 특성을 반영하여 이

윤 창출을 위한 수익사업보다는 공공부문에서의 사회 인프라구축 및 활

용을 위한 사업화 방안들이 강구되어야 할 것이다.

4. 교통데이터 관리체계의 마련

◦ 교통데이터를 효율적으로 활용하기 위해서는 여러 기관에서 수집되는 교

통데이터들을 연계 및 관리 할 수 있는 전담 기구 및 조직이 필요하다.

이를 위하여 TOPIS(Transport OPeration&Information Service) 센터

를 활용하여 교통데이터 관리제공서비스 체계를 우선적으로 구축하며,

단계적 관리제공서비스의 개선을 통하여 향후 기능 및 업무 확장이 이루

어져야 할 것이다.

참고문헌

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인터넷 사이트

http://traffic.seoul.go.kr 서울시 교통국

http://www.rotis.com (주)로티스

http://www.entrac.co.kr 엔트랙

http://www.roadi.com 실시간교통정보제공 Road I

http://www.smartway.seoul.kr 서울도시고속도로 교통정보

http://natis.seoul.go.kr 서울특별시 남산권 교통정보

http://tbs.seoul.kr 서울교통방송국

http://www.spatic.go.kr 서울지방경찰청 종합교통정보센터

http://guliver.trb.org 미국교통연구원(TRB)

부록

1. 교통데이터 설문조사 시트

안녕하십니까?

현재 서울시정개발연구원에서는 2006년 기본과제로 서울시에서 수집되는 교통DATA를 대상으로『교통데이터체계 구축 및 관리·활용방안연구』를 수행하고 있습니다. 현재 서울의 교통데이터체계는 도시교통의 대표적인 지표나 교통관련 정책·사업을 평가하기에는 그 완성도가 미흡한 실정입니다. 또한 교통데이터의 수집과 관리는 산발적이고 단편적으로 이루어져 체계적인 교통데이터의 수집·관리체계가 이루어지지 못하고 있습니다. 이로 인해 교통데이터 수집에 많은 예산을 소모하였음에도 불구하고 서울시의 전체적인 교통시스템의 평가나 시계열적 분석이 불가능한 실정입니다. 따라서 본 설문조사를 통하여 교통 분야 종사자 및 전문가들의 교통관련 데이터의 이용현황, 수집체계 및 문제점을 파악하고, 교통데이터의 형태 및 요구(NEEDS)를 파악함으로써 교통DATA의 체계적인 수집 및 운영관리체계를 구축하는데 활용하고자 합니다. 본 설문에 대해 응답해 주셔서 감사드리며, 설문결과는 순수한 연구목적 이외의 다른 용도로 이용하지 않을 것을 약속드립니다.

2006년 5월

서울시정개발연구원 도시교통부 부연구위원 김 원 호

담당자 : 오 태 훈

Tel. : 02-2149-1126, 02-2149-1131Fax : 02-2149-1120

■ Part 1. 이용자 / 업무자 기본사항

본 Part1은 교통데이터의 이용자의 기본사항에 대한 설문조사입니다.

1. 귀하께서 담당하시는 업무 및 직종은 무엇입니까?

1. 공무원(교통전문직 포함) 2. 연구원

3. 교수/대학원생 4. 교통관련 기업체

5. 기타

2. 귀하께서 업무 및 연구수행에 있어 주로 필요로 하는 교통데이터는 무엇입 니까? (복수선택가능, 3개까지)

1. 교통량 2. 통행속도

3. 통행량(O/D) 4. 보행통행량

5. 교통시설현황 6. 교통사고

7. 대중교통승객 8. 통계(사회경제지표)데이터

9. 점유율 10. 주차장

11. 기타

3. 귀하께서 사용하시는 교통데이터의 수집방법은 어떠합니까?

1. 현장조사 2. 교통관련기관의 협조

3. 보고서 및 관련문헌 참고 4. 온라인

5. 기타

4. 귀하께서는 교통데이터를 어떠한 용도로 이용하고 계십니까?

1. 교통정책·사업 평가 2. 교통관련 사업의 모니터링

3. 교통관련 정책·사업의 개발 4. 참고(back-up) 자료로 활용

5. 기타

5. 귀하께서 담당하시는 업무 및 관련 연구 수행에 있어서 교통관련 데이터를 활용하는 빈도는 어떠합니까?

1. 매우 자주 활용한다. 2. 자주 활용한다.

3. 보통이다. 4. 거의 활용하지 않는다.

5. 활용하지 않는다.

6. 귀하께서 업무 및 연구를 수행함에 있어서 교통데이터가 차지하는 중요도 (비중)는 어떠하다고 생각하십니까?

1. 아주 높음 2. 높음

3. 보통 4. 낮음

5. 아주 낮음

■ Part 2. 교통데이터 의식 및 활용

본 Part2는 교통데이터를 이용하는 이용자들의 교통데이터에 대한 의식 및 활용에 대한 설문조사입니다.

1. 귀하께서는 교통관련 데이터를 이용하면서 느끼는 교통데이터의 만족도는 어떠하다고 생각하십니까?

1. 매우 만족 2. 만족

3. 보통 4. 불만족

5. 매우 불만족 6. 기타

2. 귀하께서 교통데이터의 활용 및 사용에 있어서 전반적으로 가장 큰 문제점 은 무엇이라고 생각하십니까?

1. 데이터의 입수 (수집)의 어려움

2. 데이터의 시계열성 (시간의 연속성) 결여

3. 데이터의 공간적 연속성 결여

4. 데이터의 정밀도 결여

5. 기타

4. 귀하께서는 교통데이터의 공공성 (신뢰성) 확립을 위해 가장 필요하다고 생 각하시는 것은 무엇입니까?

1. 공신력 있는 공공기관에서의 교통데이터 수집 및 제공

2. 각 기관(업체)에서 수집, 사용된 교통데이터의 검증체계 확립

3. 허가된 민간 교통데이터 수집 전문 업체를 통한 공급

4. 기타

5. 귀하께서는 공공기관에서의 교통데이터 수집 및 제공이 이루어질 경우, 양질 의 교통데이터 제공에 따른 비용(유료화)을 지불하실 의사가 있으십니까?

1. 예 (Yes) 2. 아니요 (No)

6. 귀하께서는 교통데이터의 질을 높이기 위해 필요한 요소들 중에서 가장 중요 하다고 생각하는 것은 무엇입니까?

1. Accuracy (정확성) 2. Completeness (완성도)

3. Validity (신뢰성) 4. Timeliness (시의성)

5. Coverage (범위) 6. Accessibility (구득용이성)

7. 기타

7. 귀하께서 업무 및 연구를 위해서 우선적으로 구축되었으면 하는 교통데이터 는 무엇입니까? (중복선택가능, 3개까지)

1. 교통량 2. 통행속도

3. 통행량(O/D) 4. 보행통행량

5. 교통시설현황 6. 교통사고

7. 대중교통승객 8. 통계(사회경제지표)데이터

9. 점유율 10. 주차장

11. 기타

■ Part3. 기본교통데이터(교통량, 통행속도)의 수요형태

본 Part3는 교통의 근간을 이루고 있으며, 활용빈도가 높은 교통량, 속도데이터에 관한 교통전문가들의 수요 요구형태 및 선호도 조사를 통한 주요 교통데이터의 형태를 파악, 효율적 교통데이터 수집체계 확립에 적용합니다.

※ 귀하께서 업무 및 연구를 수행함에 있어 교통량 및 통행속도 데이터를 이용, 활용하고 있는 주요 분야에 대해서 보기표를 참고하여 체크해 주십시오.

분 야 번 호

교통계획

교통수요 ①

TSM (교통체계개선사업) ②

교통물류 ③

교통영향평가 ④

교통운영

ITS (지능형교통체계사업) ⑤

신호운영 ⑥

도로건설 및 관리 ⑦

교통안전 교통안전 ⑧

교통정책평가 (교통관련사업 모니터링) ⑨

기타 ⑩

분 야

① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨ ⑩

1 교통량

2 통행속도

● Part 3-1 교통량

1. 귀하께서 업무 및 연구를 목적으로 필요로 하는 교통량 데이터의 시간형태 는 어떠합니까?

1. 실시간교통량 2. Interval (5,15분 교통량)

3. Hourly (시간당교통량) 4. 일교통량

5. 월/년 교통량 6. 첨두시교통량(오전/후)

7. 6시간교통량 8. 12시간교통량

9. 24시간교통량 10. 기타

2. 귀하께서 업무 및 연구를 목적으로 필요로 하는 교통량 데이터의 차종구분형 태는 어떠합니까?

1. 차종구분 없음

2. 2종구분 (중/대)

3. 5종구분 (승용차, 버스(소/중), 트럭(중/대))

4. 6종구분(승용차, 버스(소중), 트럭(소/중/대)

5. PCU (승용차환산계수)

6. 기타

3. 귀하께서 업무 및 연구를 목적으로 필요로 하는 교통량 데이터의 수집주기는 얼마가 적당하다고 생각하십니까?

1. 실시간 (On-line) 2. 1일

3. 15일 4. 1개월

5. 6개월 6. 1년

7. 기타

4. 귀하께서 업무 및 연구를 목적으로 필요로 하는 교통량 데이터의 갱신주기는 얼마가 적당하다고 생각하십니까?

1. 실시간 (On-line) 2. 1일

3. 15일 4. 1개월

5. 6개월 6. 1년

7. 기타

5. 귀하께서 업무 및 연구를 목적으로 필요로 하는 교통량 데이터의 수집 장소 는 어디가 적당하다고 생각하십니까?

1. 교차로 2. 가로구간

3. 기타

● Part 3-2 통행속도

1. 귀하께서 업무 및 연구를 목적으로 필요로 하는 통행속도 데이터의 수집방 법은 어떠합니까?

1. 검지기이용 (On-line) 2. Speed-Gun

3. 주행차량통행 4. 기타

2. 귀하께서 업무 및 연구를 목적으로 필요로 하는 통행속도 데이터의 차종구 분형태는 어떠합니까?

1. 차종구분 없음

2. 2종구분 (중/대)

3. 5종구분 (승용차, 버스(소/중). 트럭(중/대))

4. 6종구분 (승용차, 버스(소중), 트럭(소/중/대)

5. 기타

3. 귀하께서 업무 및 연구를 목적으로 필요로 하는 통행속도 데이터의 수집주 기는 얼마가 적당하다고 생각하십니까?

1. 실시간 (On-line) 2. 1일

3. 15일 4. 1개월

5. 6개월 6. 1년

7. 기타

4. 귀하께서 업무 및 연구를 목적으로 필요로 하는 통행속도 데이터의 갱신주 기는 얼마가 적당하다고 생각하십니까?

1. 실시간 (On-line) 2. 1일

3. 15일 4. 1개월

5. 6개월 6. 1년

7. 기타

5. 귀하께서 업무 및 연구를 목적으로 필요로 하는 통행속도 데이터는 어떤 형 태입니까?

1. 지점속도 2. 구간속도

3. 기타

영문요약

A Study on Development of Transportation Data Collection and Management Systems

Pro ject Number SD I 06-R-14

Research S ta ff W onho K im (in Charge)

Ta ihoon Oh

In this study, current Transportation Data System (TDS) of Seoul

Metropolitan Government had been evaluated through the comprehensive

investigation of present data collecting, management, and efficient use in

decision making, as well as the survey of transportation expert opinion. The

evaluations concluded the limitation of Seoul's TDS, especially insufficiency of

traffic volume data. Efficient data collection system of traffic volume therefore

had been suggested based on the transportation network analysis. The data

management system suggested in this study includes an establishment of an

organization which provides the public service related to data management

and application. The results of this study had summarized as follows:

1. Evaluation of transportation data system

The transportation data system of Seoul has been greatly improved by the

transportation reform project in 2004. Advanced transit management system

now provides various transit data such as transit location/speed and even

passenger behavior. The Freeway Traffic Management System (FTMS) on

urban freeway in Seoul has been successfully implemented and provided

high-quality traffic data. However traffic data collection for arterial has been

limited to the city boundary and CBD area. Insufficient traffic data makes it

difficult to evaluate the implementation of transportation policy and to make

decisions through qualified data. The city government was not able to meet an

increasing demand of qualified transportation data because of limited budget

for the installation of data collection facilities. The private sector has focused

on the profitable data such as route travel time and travel speed in

commercial uses. Therefore provision of transportation data does not satisfy

the demands of quality and quantity.

The comprehensive investigation of TDS reached the conclusions that the

traffic data collection system should be established according to the traffic

flow characteristics in Seoul, and the transportation data base system also

needs to be developed in order to promote the reliability, the economical

efficiency, and the utilization.

2. Development of Data Collection System for Traffic Counts.

The data collection system for traffic volume was developed to increase the

quality of the TDS in Seoul. The traffic volume data is most essential to

evaluation of the transportation projects and the development of

transportation index, which requires the spatial representativeness of traffic

volume data. Therefore the selection of data collection location was made

based on the importance of road in the network, traffic demand, land use, and

potentiality of future utilization as well as the connectability to other ITS

projects.

3. Establishment of Transportation Data Management and Service System

In this study, the framework of transportation data management system

was proposed to achieve the publicity, specialty, and sustainability of the data.

The achieved data user service (ADUS) can be improved through efficient

management and operation of data. The organization and function of the

system was also established and the supportive legislations were discussed.

Table of Contents

Summary and Policy Recommendations

Chapter 1 Introduction

1. Background and Purpose

2. Scope of Study

3. Structure of Study

Chapter 2 Evaluation of Transportation Data System in Seoul

1. Data Collection/Management System in Public Sectors

2. Data Collection/Management System in Public Sectors

3. Lessons from the Comprehensive Investigation

Chapter 3 Abstract and Definition of Transportation Data

1. Overview of Transportation Data

2. Elements of Transportation Data

3. Data Collection Techniques

4. Review of Transportation Data Systems

5. Concluding Remarks

Chapter 4 Survey for Data Demand

1. Overview of the Survey

2. Analysis of Survey Results

3. Concluding Remarks

Chapter 5 Establishment of Transportation Data System

1. Objectives of Transportation Data System in Seoul

2. Required Data Quality and Quantity

3. Location Selection of Data Collection Facility

4. Strategy for Installation of Data Collection System

5. Expected Effectiveness

6. Concluding Remarks

Chapter 6 Organization of Transportation Data Management

1. The Scope of Transportation Data Management System

2. Improvement of Achieved Data User Service

3. Establishment of Supportive Organization

4. Concluding Remarks

Chapter 7 Conclusions and Recommendations

1. Conclusions

2. Recommendations

Appendixes

Survey Sheet for Transportation Data Demand

교통데이터 구축 및 관리활용방안 연구

발 행 인 강 만 수

발 행 일 2006년 12월 30일

발 행 처 서울시정개발연구원

137-071 서울시 서초구 서초동 391번지

전화 (02)2149-1131 팩스 (02)2149-1120

값 원

본 출판물의 판권은 서울시정개발연구원에 속합니다.