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A Study on Trip Generation Model considering Trip-chaining by Behavioral Homogeneous Person Group

"유사 통행행태 집단"의 Trip-chaining을 고려한 통행발생 모형

  • 이선하 (공주대학교 건설환경공학부) ;
  • 윤진숙 (한국교통연구원 철도동북아교통연구실)
  • Received : 2005.08.02
  • Accepted : 2005.11.01
  • Published : 2006.09.30

Abstract

The rapid changes of family structure such as singles, working couples and so on have effects on a travel behaviour. One of the characteristics from this is the increasing portion of trip-chain, in which plural activities were conducted in a "single outgoing" travel. Therefore travel must be considered as location change to conduct various activities instead of pursuing single travel purpose. This paper specifies a behavioral homogeneous person group by a job, a possession of cars. Based on this classification of person groups and their activity diary, the sequence, time and travel mode of activities in a day can be verified. As a case study household survey was conducted in city Kongju. The survey result shows that the classification of behavioral homogeneous person group based on criteria like employment status and car ownership bring a good result to forecast trip generation in traffic zone.

최근 들어 싱글족, 맞벌이 부부 증가 등 가구구성 체계에 많은 변화가 발생하였고, 이로 인한 개인들의 일상적인 업무수행의 변화는 통행행태에도 지대한 영향을 미치게 되었다. 이 중 중요한 특징 중의 하나는 예를 들어 출근 중에 자녀들을 등교시키거나, 퇴근 길에 구매 또는 여가활동을 수행하는 다수의 통행목적을 하나의 out-going 통행으로 처리되는 비중이 늘고 있다는 것이다. 따라서 통행을 하나의 목적을 수행하기 위하여 독립적으로 발생하는 것이 아닌 하루 동안 개인이 다양한 활동을 수행하기 위하여 장소를 이동한 activity-based 개념의 통행고리의 형태로 파악하고 이에 기반 한 통행발생 모형의 필요성이 높다. 본 논문은 통행발생 모형에 있어서 직업, 승용차 보유여부 등을 기준으로 "유사한 통행특성"을 갖는 집단을 분류하고, 집단별 구성원들의 평균적인 1일 중 activity diary를 분석하여 업무수행 순서, 통행고리별 발생시간, 이용 교통수단 등 통행특성에 의하여 총 통행량을 추정하는 모형을 개발하였다. 실증적인 검증으로서 공주시 가구통행실태조사를 수행하여 "유사통행행태" 집단의 분류, 집단별 통행행태의 특성과 이에 기초한 교통지구 별 통행발생량을 추정하였다. "유사통행행태" 집단의 구분은 통행발생에 있어서 유의성이 높은 설명인자인 직업과 승용차의 보유여부, 학생인지의 여부를 기준으로 하였다. 분석결과 이와 같은 구분기준이 기존 국내 교통계획모형에서 일반적으로 적용되고 있는 산업군 분류기준에 비하여 비교적 통행특성을 잘 반영하고 있는 것으로 나타났다. 또한 집단별 통행고리 특성에 기반 한 통행발생 추정 결과 교통지구별 통행발생량들이 교통지구별 인구, 직장인수, 자동차 보유율과 인구유입시설 등의 각종 사회 경제지표의 특성 등도 잘 반영하는 것으로 나타났다.

Keywords

References

  1. Adler, T., and Ben-Akiva, M. (1979) A theoretical and empirical model of trip chaining behavior, Transportation Research B, Vol. 13B, pp. 243-257
  2. Axhausen, K. W. and Herz, R. (1989) Simulating Activity Chains: German Approach. In: Journal of Transportation Engineering, Bd. 115, Nr. 3, S. pp. 316-325 https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-947X(1989)115:3(316)
  3. Ben-Akiva, M. A and Richards, M. G. (1975) A Disaggregate Travel Demand Model. Saxon House/Westmead/Fambourough
  4. Bhat, C.R. and Koppelman, F.S. (1994) A Structural and Empirical Model ofSubsistence Activity Behavior and Income. Transportation 21, pp. 71.89
  5. Sparmann, U. (1980) Ein verhaltensorientiertes Simulationsmodell zur Verkehrsprognose. In: Schriftenreihe des Instituts fur Verkehrswesen, Nr. 20, University of Karlsruhe
  6. Strathman, J.G. and Dueker, K.J. (1995) Understanding of trip chaining. 1990 NPTS Special Reports on Trips and Vehicle Attributes. Report FHWA-PL-95-033. FHWA, US Department of Transportation
  7. Szalai, A. et al. (1973) The Use of Time: Daily Activities of Urban and Suburban Populations in Twelve Countries. Mouton, The Hague
  8. Zahavi, Y. (1979) The UMOT project. report for US department of transportation. Research and Special Programs Administration, and the Federal Republic of Germany Ministry of Transport. DOT-RSA DPW-20-79-3, August