자율주행기술의 발달은 점차 개인화된 통행을 유도하며, 자율주행차량으로의 전환으로 인한 도로운영 측면에서 교통 영향력은 개인차량을 이용한 수요에 의해 가장 큰 영향력을 받는다. 따라서, 교통 영향력 검토를 위해서는 개인통행특성 이해를 기반한 통행발생량 산정이 필요하다. 개인 통행특성 반영이 가능한 Activity-based model(ABM)은 개인의 모든 이동을 다루므로 통행과 통행 사이의 관계에 대한 이해가 선행되어야 한다. 하지만, ABM은 실제 수요예측에서 데이터 구득문제와 같이 많은 한계점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 가구통행실태조사자료를 기반으로 통행간 관계를 설명할 수 있는 Tour-based 모형을 활용하였다. 또한, 샘플조사 자료의 전수화를 위해 차량등록대수 및 인구수 데이터를 활용하여 개인차량발생량 보정방안을 제시하였다. 통행발생량 분석결과, KTDB와 비교하였을 때 본 연구에서 전체통행발생량은 약 13% 높았으며, 업무통행의 경우 약 9% 차이로 합리적인 오차수준으로 분석되었다. 결과적으로 본 연구의 궁극적인 목표인 도로운영 측면의 자율주행차량 도입에 따른 수요예측을 위해 Activity-based 모형 구축에 앞서 개인통행특성을 반영할 수 있는 Tour를 기반으로 발생량 보정방안으로 활용될 수 있다.
'교통약자의 이동편의 증진법'이 제정됨에 따라, 각 지자체에서는 교통약자의 이동권을 보장하기 위해 지하철 역사 엘리베이터 설치, 저상버스 공급, 특별교통수단 도입 등의 다양한 노력을 해오고 있다. 그러나, 특별교통수단의 경우 예산의 제약으로 인하여 늘어나는 장애인 교통수요에 대비한 차량의 증차가 미흡한 상태이다. 따라서 본 연구에서는 부산광역시 특별교통수단 '두리발'을 대상으로 특별교통수단 이용실태 및 장애인의 교통수단 선택특성을 고찰하였다. 또한, 일반택시의 요금할인을 통하여 특별교통수단을 이용하는 장애인의 교통수요 분산을 유도하고자, 순서형 로지스틱 모형을 이용하여 요금할인에 따른 일반택시 이용 예측모형을 구축하였다. 본 연구의 결과는 특별교통 수단을 이용하는 교통약자의 이동효율 증진을 촉진할 수 있는 정책의 기초 자료로 사용될 것으로 기대한다.
COVID-19 발병으로 세계는 심각한 위기에 직면해 있으며, 각 국에서는 전염병 확산을 감소시키고 안전한 통행환경을 조성하기 위하여 사회적 거리두기가 가능한 공공자전거 활성화에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 COVID-19 시대에서 공공자전거의 공급정책, 전염병의 확산 등의 외생요인들이 공공자전거 이용수요에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고, 이를 반영한 장래수요예측 방법론을 제시하는데 주요 목적이 있다. 기존 시계열 모형이 가지고 있는 외생요인 미반영의 한계점을 보완하기 위하여 SARIMAX 방법론을 제시하였다. 본 분석을 통하여 외생변수인 COVID-19 발병률과 공공자전거 공급량이 공공자전거 이용수요와 양(+)의 관계에 있다는 것이 통계적으로 유의하게 나타났다. 2022년까지 4만5천대의 공공자전거가 공급되고, COVID-19의 발병률이 현재 수준으로 지속될 경우, 서울시 공공자전거는 2021년 연간 약 3천2백만 대, 2024년에 약 4천6백만 대의 이용수요가 발생할 것으로 예측되었다.
최근 들어 공유자전거 시스템은 대중교통 이용이 어렵거나 불가능한 마지막 목적지까지의 거리인 "라스트 마일"을 해소하는 방안으로 주목받고 있다. 공유자전거 시스템에서는 자전거의 대여와 반납의 불균형으로 인해서 사용자가 원하는 시간에 원하는 대여소에서 자전거를 빌리거나 반납할 수 있는 문제가 자주 발생한다. 이에 자전거 재배치는 공유자전거 시스템을 효율적으로 운영하는데 매우 중요한 이슈이다. 자전거 재배치를 효율적이고 효과적으로 진행하기 위해서는 무엇보다 정확한 수요 예측이 이뤄져야 한다. 최근에는 대여소의 수요를 보다 정확하게 예측하기 위해 군집 기반의 수요 예측 모델을 활용하는 방법이 개발되고 있는데, 여기서는 군집 분석 단계가 매우 중요하다. 이 연구에서는 비결정적이고 수렴이 어려운 기존의 공유자전거 수요 예측을 위한 군집 방법의 단점을 극복하는 k-means 기반의 군집 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 초기 중심점 방법을 활용하기 때문에 매번 동일한 결과를 얻을 수 있으며, 대여소의 시간별 반납/대여 비중을 이용하여 기존 방법과는 달리 이전 단계의 군집 결과를 필요로 하지 않아 반복해서 군집 분석을 수행할 필요가 없어 빠른 군집 분석이 가능한 장점이 있다.
서울시에서는 공유 자전거 시스템, "따릉이"를 2015년부터 도입, 운영하여, 교통량 감축과 대기오염 해소를 위해 노력하고 있다. 하지만 공유 자전거 시스템, "따릉이"의 운영전략 미훕으로 인해 많은 문제가 발생하고 있어 이를 해결하고자 다양한 연구들이 제시되고 있다. 이들 연구의 대다수는 수요와 공급의 불균형을 해결하고자 하는 전략적 "자전거 배치"에 집중되어 있으며 또한 이들 중 다수가 날씨나 계절과 같은 특징을 그룹화함으로써 수요를 예측하고 있다. 그리고 이전에는 이들 예측방법이 주로 시계열 분석을 기반으로 하고 있었으나 최근에는 딥러닝/머신러닝으로 수요를 예측하는 연구들이 속속 등장하고 있다. 본 논문에서는 기존에 제시된 다양한 특징들을 기반으로 하면서, 새로운 특징을 발견하고 선택된 특징들의 중요도를 비교, 이를 순서화함으로써, 보다 정확한 수요 예측이 가능함을 보인다. 그리하여, 우리는 기존의 딥러닝/머신러닝 및 시계열 분석을 그대로 사용하면서 비교적 정확한 결정계수를 획득하고 이를 이용해 개선된 수요예측이 가능하도록 한다.
본 연구는 시설 확장비용과 승객들의 지체시간 감소에 따른 편익을 고려한 항공의 핵심 시설 확장 문제를 다루고자 한다. 이를 위해 우리는 시계열 예측방법으로 널리 알려진 ARIMA model를 활용하여 계절 및 주기를 갖는 항공피크 수요를 예측한다. 승객이 공항에 도착한 후에 공항 내에서의 승객들의 흐름과 지체를 고려하여 실제 지체 편익을 추정하기 위해 이산사건 시뮬레이션 모형을 설계한다. 비용과 편익 간의 상충관계를 통해 우리는 컨베이어의 경제적 확장 대수를 결정한다. 인천공항의 사례를 활용한 실험이 수행되었으며, 실험 결과는 본 접근방법이 계절에 따른 승객의 도착 유형과 공항 내의 동적인 흐름을 반영한 시설의 확장 문제를 해결하는 데 효과적임을 보인다.
활동기반 모형은 개개인의 다양한 일상 활동을 교통계획의 의사결정단위로 파악하고, 인간의 활동으로 인해 파생된 통행을 분석한다. 즉, 동일한 활동패턴 집단의 유형의 사회경제적, 상황적 특성에 따라 어떤 활동을 수행할 것인지를 결정하고 활동수행주체의 활동시간, 공간의 이동, 교통수단을 선택하는 행위에 대한 예측을 수행한다. 통행은 개인과 다른 사람들이 참여하여 이루어지는 복합적인 의사결정 과정으로 간주되기 때문에 이를 통한 활동기반모형은 교통수요 예측에 있어 보다 효율적이면서 현실에 부합한 수요추정을 수행 할 수 있다. 이러한 과정에서 개인의 하루 활동유형을 선택하는 과정은 매우 중요하며, 이에 따라 활동기반 모형의 통행이 발생된다고 할 수 있다. 본 연구에서는 개인의 활동유형 선택에 영향을 주는 요인을 파악하고, 개개인의 특성에 따라 활동유형 선택행태를 분석하였다. 먼저 통행사슬 유형과 활동목적을 검토하여 활동유형을 분류하고, 활동유형선택에 영향을 미치는 개개인의 사회경제적 특성변수를 도출하였다. 다음으로 활동유형별 다항 로지스틱 회귀분석 모형을 구축하여, 활동수행주체의 복합적 특성에 따라 선호되는 활동패턴에 대한 분석을 수행하였다. 결론적으로 활동유형의 선택은 활동수행주체의 복합적인 특성에 의존하며, 장래 활동기반 교통수요 예측에 있어 개인의 복합적인 특성이 활동기반 모형의 활동스케줄 결정 과정에서 고려되어야 함을 시사하고 있다.
트램은 타 경전철과는 달리 도로에서 자동차와 혼용운행이 가능하다는 큰 특징을 가지고 있으며, 베를린, 뮌헨, 파리, 리스본 등 국외에서는 노선 버스와 일부 노선 및 정거장을 공유하는 사례도 존재한다. 현재 투자평가제도 상에서는 교통수요예측 및 편익산정 시 트램을 경전철 중 하나의 수단으로 구분하고, 도시철도의 분석방법론을 준용하고 있으나, 노선버스 특성과 유사한 트램사업 중 비수도권 사업의 경우 KTDB 배포자료에 노선버스의 O/D 및 Transit Line을 제공하지 않아 사업노선 주변 노선버스에서의 수단전환 등의 통행행태를 반영할 수 없는 구조적인 문제점이 존재한다. 본 연구는 현재 비수도권 사업에서 고려되지 않고 있는 노선버스가 트램사업에 미치는 영향을 검토하기 위하여, 현황 검토 및 문제점을 도출한 후, 노선버스 반영 여부에 따른 트램사업의 효과를 분석하여, 수요예측 및 편익산정 개선방안을 제시하였다. 본 연구를 통해 향후 투자평가체계 개선을 통한 트램사업 도입여건에 변화를 줄 수 있을 것으로 기대한다.
직접적인 신호제어 및 정보제공을 이용한 교통혼잡의 완화는 링크수준(Link-level)의 자료와 통행수준(Trip-level)의 자료를 동시에 이용하는 것이 효율적이나, 통행수준의 자료인 교통수요의 기점과 종점, 그리고 출발시간 등이 검지체계를 통해서 직접적으로 얻을 수 없어 이를 간접적으로 추정하는 것이 필요하다. 따라서, 본 연구의 목적은 기존의 기종점 추정 모형과는 달리, 교통류 시뮬레이션 모형이나 기종점 수요에 대한 시계열자료 등의 사전정보 없이도 링크교통량만을 가지고도 해당 네트워크에 가능한 모든 O-D조합에 대한 분할비를 동시에 시간 효율적으로 추정 가능한 모형을 개발, 비교하는 것이다 이 모형에는 비통행배정기반 모형에 적합한 칼만필터를 베이지안 갱신법에 기초하여 개발하고 최소자승법과 이를 토대로한 정규화 최소자승법도 함께 제시하였다. 본 연구에서 개발한 3가지의 모형을 가상의 고속도로 네트워크에 적용한 결과, 갑작스러운 수요 변화를 가지는 교통수요 패턴과 첨두를 3개 가지는 하루 24시간 교통수요 패턴에도 적응성 있는 결과를 보였다. 따라서, 본 모형은 연속류에서 수요관리 및 제어, 여행시간 예측과 동적통행배정, 차종분류 등의 기초적인 자료획득을 위해 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
우리나라의 대도시는 차량의 증가에 따른 교통혼잡의 발생으로 엄청난 비용을 교통혼잡비용으로 지불하고 있다. 교통혼잡비용의 손실을 줄이고, 도시 내의 소통의 원활화를 위하여 도로시설의 공급에 노력하고 있으나, 도시의 지형 구조상의 특징으로 인하여 터널, 교량 등의 유료도로시설이 많아질 수밖에 없다. 도시 내에 유료도로의 수가 많아지면 도로 이용자의 요금부담은 커지게 되고, 유료도로의 이용을 꺼리게 된다. 따라서 본 연구에서는 이를 해결하기 위한 한 가지 방법으로 유료도로의 연계이용시 할인요금 적용에 대하여 검토해 보고자 한다. 본 연구는 유료도로 연계이용에 따른 할인 요금제가 이용수요에 미치는 영향을 분석하고, 유료도로의 연계이용에 대한 적정 할인율을 추정하고자 한다. 이는 향후 유료도로의 연계이용에 따른 할인 요금 제도를 실제 도입할 때 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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