요약

도시지역에서 트럭은 부피 및 화물 가치 기준으로 가장 많은 양의 화물을 운송하지만, 트럭의 운행 패턴 및 도로 네트워크가 어떻게 트럭에 영향을 미치는지는 구체적으로 알려져 있지 않다. Washington주 교통부 (Washington State Department of Transportation: WSDOT), Washington 대학교 (University of Washington: UW)의 교통연구기관인 Transportation Northwest (TransNow), 및 Washington 트럭협회 (Washington Trucking Associations: WTA)는 파트너십을 맺고, Washington주 중부지역의 푸젯 사운드 (Puget Sound) 지역에서 사용된 상업용 탑재 트럭 관리시스템으로부터 글로벌 위치확인 시스템 (global positioning system: GPS)에 의한 트럭 데이터를 수집하고 분석하는 연구를 진행하였다. 이 연구 프로젝트는 상업적으로 사용가능한 GPS 데이터를 수집하고 이 데이터가 주의 트럭 화물운송 네트워크의 성능 모니터링 프로그램을 지원할 수 있는지를 평가하기 위한 것이다. WSDOT는 트럭의 운행 시간과 시스템의 신뢰성을 모니터하고 화물운송 투자 결정에 대한 도움을 얻기 위해 이 프로그램을 사용하는데 관심이 있다.

연구자들은 데이터에서 추출할 수 있고 도로 시스템의 신뢰성을 결정할 수 있도록 운행 시간 및 속도에 중점을 두고 트럭의 화물운송 성능 기준들을 검토하였다. 현장의 속도와 GPS 데이터의 효용은 3주간에 걸쳐 주간 (interstate) 고속도로인 I-90의 교량 위에서 건설프로젝트의 사례연구로 평가되었다. 연구자들은 또한 지역의 트럭 운행 성능을 파악하기 위한 방법들을 탐색하였다.

개요

트럭 화물운송의 성능기준 프로그램의 성공은 다음과 같은 능력을 개발할 수 있느냐에 달려 있다.

l  GPS 기계의 출력자료를 효율적으로 수집하고 처리하는 능력

l  유용한 트럭 운행 시간과 속도, 도로 위치 및 정지 위치 정보를 추출할 수 있는 능력

l  비즈니스와 관련되어 민감한 정보가 노출되지 않도록 트럭 운전자의 신분과 그들의 운행정보를 보호하는 능력

이전의 연구들이 GPS 기계를 사용하여 상업용 차량들의 운행 특성을 평가하는 동안, 연구자들은 상업용 트럭 군 (truck fleet) 데이터에 접근할 수 없었고, 수시로 위치정보를 제공해주는 제한된 수의 휴대용 GPS로부터 코리더 (corridor) 운행 속도를 추정해야만 했다. 수시로 제공되는 위치정보 (1초에서 60초 주기)는 도로 네트워크의 특정지역에서 트럭의 이동을 세밀하게 분석할 수 있도록 해 주었지만, 지역 또는 코리더 네트워크의 성능을 신뢰성을 가지고 추적하기에 충분한 데이터를 제공해주지는 않았다.

이 연구 프로젝트는 다른 접근방식을 취한다. 이 프로젝트에서 분석되는 데이터는 트럭 화물운송 분야의 트럭 군에 대한 관리 니즈를 맞추기 위해 설치된 GPS 기계로부터 추출된다. 그래서 트럭 위치정보는 덜 수집되지만 (5분에서 15분 주기) 오랜 기간에 걸쳐 훨씬 많은 수의 트럭으로부터 정보가 수집된다. 연구자들은 Puget Sound 지역에서 일년동안 매일 2,000에서 3,000대의 트럭으로부터 데이터를 수집한다.

이 보고서는 UW와 WSDOT가 네트워크 기반의 트럭 성능 통계량으로부터 추출한 데이터 수집 및 분석 기반을 만들고 정리하며 시험하기 위해 취해져야 할 조치들을 논의한다. 프로젝트의 가장 중요한 단계 중의 하나는 트럭 화물운송 산업계로부터 트럭 군 관리 GPS 데이터를 받는 것이었다. WSDOT와 UW가 트럭 화물운송 업체들을 접촉했을 때, 그들은 쉽게 GPS 데이터를 공유하는 것에 대해 동의했지만, 업체들로부터의 기술적인 지원이 부족하여 데이터를 수집하는데 어려움을 겪게 되었다. 연구자들은 GPS 및 전기통신 사업자들과 성공적으로 협상을 함으로써 이러한 장애물을 극복할 수 있었다. 다음의 위기는 다양한 사업자 시스템으로부터 많은 양의 데이터를 수집하고 포맷을 맞추어 프로젝트 팀이 데이터를 다루고 평가할 수 있도록 하는 것이었다. 많은 양의 데이터를 다룬다는 것은 데이터 처리 단계가 자동화되어야 한다는 것을 의미했다. 이를 위해 알고리즘을 개발하기 위해 사용될 수 있는 로직 (logic)을 개발하고 타당성을 입증해야 했다.

트럭 성능 기준 프로그램은 궁극적으로 선적업체의 비즈니스 니즈에 따른 트럭 운행, 출발지 (origins: O)에서의 화물을 싣고 목적지 (destinations: D)에서의 화물을 내리는 것을 모니터링하는 것이기 때문에, 연구팀은 GPS 데이터로부터 개개 트럭의 O/D를 추출할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 연구자들은 개개 트럭의 위치 (GPS의 위도 및 경도로 표현됨)를 Puget Sound 지역의 도로 네트워크의 실제 위치 및 교통 모델링과 계획에 사용되는 교통분석구역 (traffic analysis zones: TAZs)에 맵핑하였다.

연구방법

프로젝트는 와싱턴주의 트럭 성능 기준 프로그램을 위한 데이터 기초를 개발하였다. 이는 프로젝트 연구팀이 다음과 같은 일련의 연구단계를 거치도록 하였다.

l  GPS 사업자들과의 작업 및 트럭 화물운송 업체들의 프라이버시를 보호하면서 유용한 데이터를 얻을 수 있는 계약 매커니즘 개발

l  여러 GPS 사업자들과 효과적적으로 대량의 데이터를 검색하고 저장하는 데이터 제공 프레임워크 개발

l  사업자들의 GPS 데이터를 정리하고 포맷을 맞추며 잘못된 데이터를 파악할 수 있는 소프트웨어 개발

l  트럭의 GPS 출력자료를 지역의 도로 네트워크와 일치하는 맵핑이 가능하도록 지리정보시스템 (geographic information systems: GIS) 내에서 데이터 처리

l  개개 트럭의 운행에 대한 O/D 위치를 파악하는 일련의 프로그램 개발 및 인증

l  사례조사를 통한 화물운송 성능기준 파악 및 시험

l  통계적으로 유용한 GPS 데이터 샘플 크기 결정

l  화물운송 성능 기준 프로그램에 기반하여 다음 단계인 주 전체의 GPS를 위한 데이터 니즈 제안

Figure 1 데이터베이스 시스템 구조