본 논문은 오존과 미세먼지 수준이 도보, 자가용, 버스, 전철의 통행시간에 미치는 영향을 분석한다. 가구통행실태조사 자료와 SUR 모형을 이용하여 분석한 결과, 대기오염 농도가 높아질수록 자가용 통행시간이 증가하고, 버스의 통행시간이 감소하는 것으로 나타난다. 그러나 대기오염 경보가 발령되면 버스의 통행시간이 증가하는 공익적 행위가 일부 나타나지만, 자가용의 통행시간이 증가하거나 변화가 없고, 전철의 통행시간이 증가하지 않는 것으로 나타난다. 이는 경보의 발령으로 제공되는 정보가 배출 저감을 위한 통행행태 변화보다는 오염상황에의 노출을 줄이는 회피행동에 더 큰 영향을 미쳤음을 시사한다.
본 연구는 SUR모형을 활용하여 서울 거주자의 수단별 통행시간 비율에 대한 영향요인을 규명하였다. 영향요인은 가구원 및 가구의 특성, 존 특성 변수 등을 선정하였다. 통행수단은 기존의 18개 유형을 압축하여 도보, 개인통행수단, 버스, 지하철, 철도, 자전거 등 6개 수단으로 재 정의하였다. 분석 결과, 개인교통수단과 대중교통간의 뚜렷한 차이를 발견하였다. 우선 차량을 보유하고 운전면허가 있는 경우에는 개인통행수단을 이용하는 경향이 강한 것으로 나타났다. 이와 함께 대표적인 대중교통 수단인 버스와 지하철간의 상관관계를 파악할 수 있었다. 지하철 수단은 개인통행수단이 이용 가능한 통행자가 함께 이용하는 패턴을 보인 반면, 버스 수단은 개인통행수단 이용이 어려운 경우에 이용하는 경향을 보였다. 이러한 선호도는 향후 서울을 포함한 수도권의 대중교통 정책을 수립함에 있어 다양한 시사점을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 2006년 수도권 가구통행실태조사 자료를 활용하여 비업무통행빈도에 대한 고령자의 통행특성을 분석하였다. 분석결과 비업무통행빈도에 대한 고령자의 통행특성은 타 연령층과 상이한 것으로 나타났으며, 분석모형은 특정 변수에 이분산성을 가정한 이분산 서열로짓모형의 설명력이 우수한 것으로 나타났다. 모형추정 결과 고령자는 연령층이 낮을수록, 여성일수록, 운전면허를 가지고 있을수록, 직업 및 가구내 미취학 아동이 없을수록, 그리고 가구내 특정수준 이상의 월평균소득이 있을 경우 비업무통행빈도가 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구의 분석결과에 대한 정책적 시사점으로 모든 고령자에 대하여 획일적인 교통정책을 수립하는 것 보다 고령자의 개인적 특성차이(연령대별 건강상태 등)를 고려한 교통정책이 수립되어야 할 것으로 판단된다.
본 연구는 고령자의 통행사슬(trip chaining)의 유형별 특성을 살펴보고, 시 공간적 분포 패턴을 분석한다. 또한 순서형프로빗모형(ordered probit model)과 이항로지스틱모형(binary logistic model)을 구축하여 고령자 통행사슬에 영향을 미치는 다양한 요인을 규명하고, 고령자 통행의 수단선택 특성을 분석해 본다. 이를 위해 2006년과 2010년에 실시한 수도권 가구통행실태조사의 고령자 자료를 활용하였다. 분석결과, 고령자 통행사슬은 전반적으로 증가추세이며, 단순통행사슬이 전체의 85% 이상을 차지하는 것으로 나타났다. GIS 맵핑을 통해 통행사슬의 공간적 이동 패턴을 분석하였으며, 단순직장 통행사슬이 과거 서울과 인접지역에 집중되어 있던 반면 2010년에는 경기도 지역으로 점차 확산되고 있음을 알 수 있었다. 또한 모형구축을 통해 2010년에 통행사슬에 영향을 미치는 개인 가구 통행특성이 과거에 비해 상대적으로 많아지고, 통행시간보다는 통행비용이 고령자가 교통수단을 결정하는 요인임을 규명하였다. 본 연구의 결과는 다가오는 초고령사회에 대응한 교통정책을 수립하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
서울과 일산 신도시의 출근통행 교통수단 선택모형을 구축하고, 두 도시간 수단선택행태를 분석.비교하였다. 분석을 위한 자료로는 1996년 서울시에서 수행한 가구통행실태조사자료를 이용하였으며, 수단선택모형으로는 다항로짓모형을 사용하였다. 두 지역 출근통행 수단선택모형의 모형구조상의 차이 및 모형의 지역간 이전가능성을 분석하였고, 출근통행의 시간가치 및 탄력성을 분석하고 비교하였다. 통계적 검증의 결과 출근통행의 수단선택에 있어서, 모형구조적 측면에서나 선택행태적 측면에서 수단 선택모형의 두 도시간 이전은 불가능한 것으로 나타났다. 서울의 출근통행의 시간가치가 일산보다 전반적으로 큰 것으로 분석되었고, 특히 서울의 경우, 택시이용자의 시간가치가 자가용 이용자의 시간가치보다 큰 것으로 나타났다. 두 도시 모두 통행시간에 대한 탄력성 통행비용에 대한 탄력성보다 전반적으로 크며, 버스와 지하철간의 통행시간에 대한 교차탄력성이 매우 높은 것으로 분석되었다.
서울과 일산 신도시의 출근통행 교통수단 선택모형을 구축하고, 두 도시간 수단선택형태를 분석.비교하였다. 분석을 위한 자료로는 1996년 서울시에서 수행한 가구통행실태조사자료를 이용하였으며, 수단선택모형으로는 다항로짓모형을 사용하였다. 두 지역 출근통행 수단선택모형의 모형구조상의 차이 및 모형의 지역간 이전가능성을 분석하였고, 출근통행의 시간가치 및 탄력성을 분석하고 비교하였다. 통계적 검증의 결과 출근통행의 수단선택에 있어서, 모형구조적 측면에서나 선택행태적 측면에서 수단선택모형의 두 도시간 이전은 불가능한 것으로 나타났다. 서울의 출근통행의 시간가치가 일산보다 전반적으로 큰 것으로 분석되었고, 특히 서울의 경우, 택시이용자의 시간가치가 자가용 이용자의 시간가치보다 큰 것으로 나타났다. 두 도시 모두 통행시간에 대한 탄력성 통행비용에 대한 탄력성보다 전반적으로 크며, 버스와 지하철간의 통행시간에 대한 교차탄력성이 매유 높은 것으로 분석되었다.
최근 소득의 증가와 주5일제 근무확대로 인해 주말의 통행행태 및 수요가 크게 변화하고 있다. 이러한 주말통행은 평일통행과는 달리 주로 쇼핑, 여가, 레저 등과 연관되어 있어 주로 금요일 오후부터 일요일까지 주요 고속도로나 간선도로의 교통혼잡을 가중시키고 있는 것으로 나타났다. 따라서 주말통행수요예측이나 교통정책수립측면에서 주말통행에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것은 매우 필수적일 것이다. 이에 본 논문에서는 2006년에 수행한 서울시 가구통행실태조사자료 중 동일가구에 실시한 평일 및 주말 통행조사자료를 이용하여 평일과 비교분석을 통해 주말통행의 특성을 분석 하였다. 또한 토빗모형을 개발하여 평일과 주말(토요일과 일요일)의 통행빈도에 영향을 미치는 요인을 규명하였다. 모형추정결과, 평일과 주말통행에 미치는 요인은 서로 다르게 나타났으며 주로 성별, 직업, 소득, 미취학아동수, 자가용보유 여부 등의 변수가 주말통행에 미치는 영향이 큰 것으로 분석되었다.
수단선택모형은 교통 분석 및 수요예측을 위해 필수적 모형이나 그 추정과정이나 실제적인 방법론에 대한 깊이 있는 논의가 우리나라에서는 부족하였다. 1980 년대부터 로짓모형을 이용한 수단선택모형이 광범위하게 이용되고 있지만 기본적인 기초 조사자료 구축에서부터 수단선택 모형설정 및 정산까지 추정과정에 대한 투명하고 상세한 논의가 부족하였다. 그 결과 구축된 교통수단선택모형에 대한 신뢰성이 제기되거나 혹은 구축된 결과를 적용하여 분석에 이용하는데 있어 오류가 발생하는 등 적잖은 부작용도 있었다. 본 논문의 목적은 부산광역권의 통행행태 개별자료를 이용하여 교통수단선택 모형의 정산 및 구축에 대한 상세하고 투명한 제시를 통해 부산광역권 교통정책에 실질적인 적용이 가능한 예측모형을 제시하는 데 있다. 즉 수단선택모형 구축을 위한 조사방법, 변수설정, 모형정산 및 검증 그리고 예측 등의 일련의 과정을 투병하고 명확하게 제시하고, 정책분석에 활용 가능한 모형을 제시함으로써 교통수단선택모형의 구축 방법론 발전에 초석이 되고자 하는 것이 본 연구의 주요 목적이다. 이를 위해, 선택되지 않은 교통수단에 대한 자료가 일반적으로 조사 자료에는 없다는 점을 보완하기 위한 비선택대안의 속성 추정방법을 이 논문에서 제안하였다. 본 논문에서는 1999년 및 2001년 부산울산권의 가구통행실태조사 자료를 활용하여 네스티드 모형구조를 포함하여 총 4개의 모형이 단계별로 구축되었으며 또한 각각 통계적으로 검증되어졌다. 또한 제시된 예측모형의 현실성을 검증하기 위해 효용함수에 의한 시간가치를 계산하여 기존 연구의 시간가치 규모와 비교하였으며, 또한 분류 (classification) 방법에 의한 예측 기법을 이용하여 조사년도의 통행행태를 추정하고 조사 자료와 비교하여 모형의 예측력에 대해서도 검증을 하였다.
베이지안 망(Bayesian Networks)은 인공 신경망, 유전자 알고리즘, 전문가시스템 퍼지이론 등과 더불어 데이터마이닝의 중요한 기법 중의 하나로서, 베이지안 통계 이론(Bayesian Statistics Theory)을 적용하여 변수들간의 확률적인 관계를 기호화함으로써, 설명변수들과 종속변수들간의 인과관계를 파악할 수 있다. 이 연구는 2002년도 수도권 가구통행실태조사 자료의 가구, 개인 및 통행 특성(가구수입, 승용차 보유대수, 주택규모, 통행목적 등)을 반영하여, 베이지안 망을 이용한 통행발생 모형을 처음으로 설계 구축하여, 각 변수들간의 상관관계와 인과관계를 분석함으로써, 설명변수인 가구수입의 구성비가 변하였을 때 승용차 보유대수와 주택규모 구성비의 변화율(확률)을 예측한다. 그리고 승용차 보유대수와 주택규모의 구성비가 변하였을 때 통행목적 구성비의 확률을 예측한다. 또한 동행목적의 발생량이 변화였을 때, 가구 특성 구성비의 변화에 따른 발생량을 예측한다. 따라서, 이 연구는 현실에는 존재하지만 설명변수들간의 복잡한 상관성을 배제하고 설명변수와 통행목적간의 단순한 직선관계를 가정하는 기존 통행발생 모형의 한계를 극복할 수 있는 가능성을 제시한다. 또한 선택되지 않은 통행목적에 대한 정보의 부족으로 인한 통행발생 모형 구축의 어려움을 극복한다. 또한 통행목적의 변화를 실시간으로 모의실험(Simulation) 할 수 있는 방법론을 개발하여 다양한 교통정책에 확대 적용할 수 있을 것이다.
수단선택모형은 신설중이거나 계획중인 새로운 교통수단의 수요를 추정하기 위하여 필수적인 요소이다. 현재 교통수요분석시 수단분담모형구축을 위해 지역별로 공통된 효용함수의 파라미터를 사용하고 있으며, 이로 인해 수단선택 행태 예측시 오류가 발생하는 경우가 존재한다. 권역별 자료를 집계하여 공통된 파라미터를 사용함으로써 발생하는 문제점은 다음과 같다. 수단선택모형으로 인한 수단전환 효과를 측정하기 위하여 집계모형(aggregate model)을 사용할 경우 분석권역에 따라 수단분담모형에서는 통행시간이나 통행비용에 대한 계수의 분포가 다름(분석권역별로 서로 다른 모집단 분포를 하고 있음)에도 불구하고 하나의 파라메타로 모집단을 설명하고자 할 경우 모집단을 적절히 설명하지 못하게 된다. 따라서 통행비용 및 통행시간과 같은 정책변수의 변화에 민감하게 반응하지 못하는 경우가 발생한다. 특히 수단선택 모형에 사용되는 로짓모형과 같이 비선형함수의 경우에 집합화자료를 사용함으로써 집합화에 의한 오차(aggregation error) 또한 문제가 된다. 본 논문의 목적은 수단선택 행태에 영향을 미치는 지역적 특성을 고려하고, 지역단위별로 공통된 파라미터를 사용하면서 나타나는 집합화 오차를 줄일 수 있도록 분석대상 규모(zone size)별 수단분담모형 파라미터값을 추정하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 2006년 가구통행실태조사 자료를 이용하여 각 분석단위(zone)의 수단별 파라미터를 추정하였다. 추정된 결과의 경우 파라미터값의 부호와 한계대체율에 의한 시간가치가 상식적으로 적정한지를 판단하고, 통계적으로 적합한지에 대하여 검증을 실시하였다. 또한 구축된 모형의 실제 사례에 적용가능성을 보기 위하여 서울지하철 9호선의 개통 전 후를 비교하여 현실에서 관측된 수단분담율 변화와 모형상의 예측치를 비교하여 정확성 및 신뢰성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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