21세기 들어 신규 제정된 미국 교통법률은 실행력 기반의 교통부문 의사결정을 위한 강화된 혼잡도 및 신뢰도 측정을 포함하고 있음.
신규 법적 요건에 부합하기위해 노선, 지역, 국가 수준의 신뢰도 및 혼잡성을 추적할 수 있는 자료의 필요성 부각
워싱텅 D.C의 공식적인 대도시 계획 조직인 NCRTPB(National Capital Region Transportation Planning Board)는 위원회 제안으로 탐침형 기반의 probe-based) 통행량 자료를 최초로 채택한 기관임. 

경쟁적 공급자에 의해 제공되는 민간 기반의 탐침 기반 자료는 공간적 시간적 차원모두에서 선례에 없는 범위 및 점도표기(granularity)를 제공
이와 같은 자료의 활용도는 GPS, 세부 위치 참조, 연속적 모니터링, 그리고 보유자료 융합 및 처리 등이 탑재된 차량 탐침장비에서 수집된 원자료와 같은 신기술 및 방법론에 의해 실현                                           
본 연구는 자산탐침형 자료(Proprietary probe-based data)의 기술적 특성 및 고속도로 성능 측정에서의 특성 등의 영향 등을 논의
교통산업은 고정된 위치에서의 통행량 감지장비 및 표준화된 자료처리 사례 수립에 의해 통행량 자료가 수집되어 왔음.
그러나 민간 부문 탐침기반 통행량 자료수집은 교통성과 측정 및 계획 분야에서 여전히 떠오르고 있는 분야임.
탐침기반 자료는 몇몇 기술적 부문에서 통행량 감지 자료와 차이가 존재하며 응용 전에 이해력 증진이 필요

본 연구는 탐치명 자료의 3가지 측면에서 그 특성을 분석

 

 - 분할 지역 기반의 공간 평균 속도 (통행량 감지 자료에 있어서 감지 지역 기반의 지점 속도 대비 검토)
 - 분할 위치 참조
 - 자료 달성 도수(frequency)

 

탐침형 자료 및 감지장비 자료 간의 원론적 차이점은 자료의 통합과 실행 성과 산출에서 발생
산술평균보다는 조화평균이 속도 평균 산정 시 사용됨.
통행량 감지장비에 의해 측정된 속도는 지점 속도이므로 해당 속도자료의 평균 또는 합계 시 산술평균 값을 사용
그러나 실제 사례에서 분할 기반형 탐침 속도 자료 조정에 문제점을 야기
예를 들면 원 측정 자료를 매 1분마다 속도와 해당 시간별로 분할 측정할 경우 5분, 15분 또는 1시간으로 합친 자료에서 속도는 조화평균으로 여행 시간은 산술평균으로 사용
만일 산술평균을 적용한 속도를 산정하면 평균속도는 여행 시간과 일관되지 못하게 산정됨.
본 연구의 사례 조사에서는 탐친형 기반 속도 자료의 총계는 조화평균 사용의 필요성을 묘사
특히 여행 수요 모형 인지에서 탐침형자료의 적용이 중요한데, 조화평균은 모형을 이용한 산출 속도와 관측 속도를 비교할때 사용되어야 함.
이때 산술평균이 사용되면 모형이 혼잡정도를 과대 추정하는 결과가 종종 발생

민간 부문 탐친형 통행량 자료는 종종 TMC(Traffic Message Channel) 분할방식 또는 OpenLR(Open Location Referencing)에 의한 연계방식과 같은 도로 연계수준별로 보고됨.
TMC방식은 FM라디오 자료 시스템의 특수한 응용 사례이며 실시간 통행량 및 기상 정보 보도에 활용(미국과 캐나다 등 북미지역 TMC위치 코드 테이블 활용)
TMC분할의 경우 예를 들면 위싱턴 지역의 경우 0.1mi(mile)이하에서부터 10mi이상에 이르기까지 세분화 가능(그림 1 참조)
약 78%에 이르는 TMC분할 영역이 1mi 미만이며 34%는 0.1mi미만임.
약 3%의 TMC분할 영역이 3mi이상임.

 자료출처: Transportation Research record 2338, TRB, Standardized Data Processing, p. 48

성과 측정에 있어서 분할 길이의 영향 조사를 위해 가능한 많은 분할단위를 포함하기 위해 활용가능한 모든 고속도로 TMC 분할로부터 자료 추출(워싱턴 지역에서는 670개 고속도로 노선을 따라 900개의 TMC 자료 추출, 그림 2 (a))
해당자료는 2011년 4분기 주간(월요일-금요일) 혼잡시간(08:00-09:00)를 대상으로 조사
분할 단위별 통행 시간 지표(TTI: Travel Time Index) 및 계획시간 지표(PTI: Planning Time Index)를 계산
대부분의 TMC분할 길이가 3mi보다 작기 때문에 보다 긴 분할구군은 인공적으로 생성(성과 측정에서 넓은 분할 길이 영역의 효과 점검을 위해 성공적인 TMC 분할과 결합)
인위적 분할은 2개 이상의 TMC 분할 영역을 결합하여 총 118개 구간을 포함(주요 고속도로 통행구간 및 10mi 이상의 영역 등)
그림 2는 이와 같은 TMC 분할 영역, 구간, 노선의 측정사항을 해당 분할 길이에 대응하여 도해한 것임.
그림 3은 수집자료의 공간적 영역 및 총 노선을 보여주고 있음.

 자료출처: Transportation Research record 2338, TRB, Standardized Data Processing, p. 49

 자료출처: Transportation Research record 2338, TRB, Standardized Data Processing, p. 50

측정 결과 더 짧은 길이의 구간은 여행 시간 지표 및 계획시간지표 모두 높은 값과 낮은 값을 가지는 것으로 나타났으며 긴 분할 구간은 두 지표 모두 낮은 값을 나타냄
이러한 결과는 특정 구간의 병목현산에 대한 지체 경험에 의해 설명될 수 있는데 덜 혼잡한 구간에 대한 시간 절약에 의해 특정 범위가 상쇄되는 효과를 내포
분할 구간과 그 효과 측정 간에 관계는 실제적으로 국가 및 다지역 간 교통분야 분석 적용에도 다음과 같은 함의점을 가짐.

 

 - 여러 구간 또는 노선에서 성과측정을 비교할 때 분할 정도 또는 노선 길이 또한 비교해야 함.
 - 분할 길이는 운행시간 및 계획시간 지표의 지역 자료 산출 시 가중치로 사용되어야 할 것임.
 - 각기 다른 대도시지역 및 주 지역 간 도로 성능 비교 시 구간 분할 길이 요소를 어떻게 다룰지 정의해야 할 것임.
 - TMC 정의가 너무 길거나 짧아지지 않도록 개선 필요, 다만 신규 노선 분할 표준 수립은 시간 및 비용 소요

민간부문 탐침형 자료의 실시간 흐름은 5분 또는 1분 간격 등 각기 다른 도수로 측정 가능(전통적인 방식과의 차이)
또한 동일 지역(워싱턴)에 대해 2010년 동안 완전(full) 자료 방식으로 측정자료 산출
'full'데이터는 현지에서 기록된 모든 원자료를 기초로 계산되었던 모든 구매한 자료의 통계를 의미
따라서 1분 자료, 5분자료, full 자료 등 3가지 형태의 측정 구간 자료를 기초로 계산된 실행 성과의 비교를 이행
자료값은 2010년의 화, 수, 목요일 자료이며 워싱턴 지역 총 445개 고속도로 노선을 따라 666개 TMC 분할 구간을 포함.
두개의 혼잡도 평가 지표(여행시간지표 및 혼잡노선 비율- percentage of congested route mile) 및 한개의 운행 시간 신뢰도 지표(계획 시간지표)가 3가지 자료 유형별로 비교 (그림 4, (a), (b), (c))

 자료출처: Transportation Research record 2338, TRB, Standardized Data Processing, p. 51

PTI는 완전 자료와 1분 또는 5분 간격 자료와 특히 피크기 및 정오 시간 동안 상당한 차이가 있는 것으로 나타남.
또한 완전 자료는 야간에도 더 높은 혼잡도를 산출하며 이러한 결과는 원자료의 속성으로부터 기인한 것으로 판단됨.
자료유형의 차이는 그림 5를 통해 비교 가능
그림 5에서 완전 자료는 피크시기 등 특히 낮시간 동안 가능한 많은 측정 샘플을 보유, 그러나 야간시간 중 몇몇은 샘플이 없는 경우도 발생
실시간 자료 흐름으로부터 추출한 간격 자료는 특정 시간 간격에 대해 한 점만을 보유
만일 실시간 샘플이 발생하지 않을 경우 과거 자료에 기반한 자료가 활용되었을 것이며, 하루 중 매 측정 시간별 자료가 년중 동일하게 적용될 경우 완전 자료에서의 총 자료 지점과 간격 자료간의 차이가 커지고 따라서 그 분포에서 큰 차이가 발생
완전 자료의 데이터 포인트는 운전자간(driver-to-driver) 편차를 나타내며, 간격 자료에서의 데이터 포인트는 하루간의 (day-to-day) 편차를 반영
이러한 자료의 차이는 신뢰도 지표 해석에도 차이가 발생, 즉 완전 자료 샘플은 실제 여정의 운행시간을 의미하며 간격자료는 매 간격(1분 또는 5분)의 평균 여정시간을 의미
시스템 전망 측면에서 최악의 혼잡상항(특정 시간 구간)에 보다 관심이 높기 때문에 구간 자료가 보다 신뢰도 분석에 적절할 수 있음. 

주) 각각의 점은 데이터 포인트, dot: 실제 샘플, circle: 동 시간 대 샘플이 존재하지 않는 경우
자료출처: Transportation Research record 2338, TRB, Standardized Data Processing, p. 52

 

이 외에도 아래와 같이 각기 다른 산정 절차에 따라 탐침 기반 통행량 자료는 보다 세부적인 공간 및 실시간 해결점을 제공할 수 있음.
예를 들어 특정 TMC 구간에 대해 2010년 모든 목요일의 오전 8:00-8:15 구간 평균 속도자료가 합쳐져 있다고 가정하고 대상 지역에 대한 주간 평균 자료를 구축한다고 가정하면 그 절차는 다음과 같이 4가지 계산 절차가 존재

 

 1) 기준 자료 -> 측정 -> 지역 및 주간 평균 산정
 2) 기준 자료 -> 주간 평균 -> 측정 -> 지역 평균 산정
 3) 기준 자료 -> 지역 평균 -> 측정 -> 주간 평균 산정
 4) 기준 자료 -> 주간 지역 평균 -> 측정

 

성과 측정(Performance measures) 단계는 실제적인 측정 산식(예를 들면 TTI = 실제운행시간/평시운행시간 으로 계산)
주간 평균 단계는 주간 자료로 일시적인 합계를 의미
지역 평균 단계는 공간적 합계를 의미
매 단계마나 하루 중 15분 간격 측정 기준은 불변한 상태에서 14시간 프로파일을 생성

 

또한 순간적인 운행 시간(Instantaneous travel time) 또는 경험적 운행 시간(experienced travel time) 등의 두 가지 산정 방법론이 존재
순간 운행시간은 일반적인 통행 여건이 불변한다고 가정하고 산정하는 방식으로 모든 분할된 운행 시간의 합으로 계산
경험 운행시간은 이용자가 여정을 끝냈을 때의 산정된 운행시간이라 할 수 있음.

미국의 공공 교통기관 중 고속도로 성능 및 계획에 대해 민간부문 탐침 자료 채택 기관이 점차증가
이러한 자료 활용이 국가 고속도로 성과 프로그램과 관련하여 21세기 신규 조건에 부합하도록 원자료로 활용도를 높이기 위해서는 표준화된 데이터 요소 및 자료생성 사례 등이 수립되어야 할 것임.
본 연구는 이와 관련된 여러가지 분야의 사례 및 자료생성 과정에 대해 연구 조사를 수행
본 연구의 여러가지 성과 측정 접근방식은 개별적으로 산정하였으나 실제적으로는 동시에 다뤄져야 함.
민간부문 탐침 기반 통행량 자료의 우수 사례는 동일한 원자료, 동일한 원자료의 합계를 바탕으로 조화평균 속도자료, 분할 구간 길이의 영향 고려, 그리고 순간 및 경험 여정시간 간의 차이 등을 통해 산정되어야 할 것임.
표준화된 탐침 자료요소 및 자료 가공 사례에 대한 향후 연구는 보다 폭넓은 스펙트럼으로 우수사례를 도출하도록 수립해야 할 것임.