한국에 있어서 급속한 경제성장과 사업구조의 변화로 인하여 차량과 교통량이 급속히 증가하였다. 따라서 교통량은 기존 시설물의 용량을 초과하게 되었다. 증가된 교통량과 부족한 교통시설로 인하여 사회.경제전반에 걸쳐서 제 교통문제가 발생하게 되었고, 이러한 교통문제를 해결하기 위해서 과학적인 교통수요예측기법이 요구되었다. 본 논문에서는 과거 20여년간의 교통부문의 연구활동 중 특히, 교통수요예측에 관한 연구에 대해서 사례를 중심으로 살펴 보고자 한다. 논문의 주요내용으로는 아래와 같다. 1) 한국의 교통상황을 개략적으로 설명하고, 한국에서 합리적인 교통 수요예측기법이 필요하게된 배경을 설명 2) 교통수요예측에 필요한 사회.경제변수에 관한 자료를 소개하고, 합리적인 수요예측을 위하여 제 변수의 중요성을 설명 3) 한국에서 과거에 적용한 교통수요예측 모형의 구조와 장.단점을 소개 4) 현재 한국에서 적용하고있는 교통수요예측에 관한 모형의 구호와 적용절차를 본 단계의 과정으로 설명함으로써 그 동안 한국에서의 연구, 적용되어온 교통수요예측 모형에 관한 소개와 적용사례를 제시하고자 한다.
사통팔달(AWS:AllWayS)은 교통계획의 중요성이 날로 부각되는 추세에서 네트워크 편집 및 데이터베이스 분석 기능을 갖춘 국내에서 최초로 개발된 종합적인 교통수요 예측모형이다. 과거에 일부 개별적인 모형의 수행을 위해 개별 기능의 수행을 위한 수요예측모형들이 국내에서 개발되어 사용되어온 바 있으나, 사통팔달 모형은 과거동안 축적된 교통계획 및 전산기술에 대한 이론적, 경험적 성과들을 바탕으로 국내 실정에 적합한 전통적인 4단계 수요예측과정에 대해 전체적으로 수행이 가능하도록 체계화함으로써 기존 외국의 교통계획모형들이 비판없이 사용되고 있는 국내 현실에서 본 모형의 유용성이 있다고 사료된다. 아울러 교통수요 예측을 위해 필요한 가로, 대중교통 등의 교통 네트워크 자료의 작성 기능을 모형의 내에서 갖추고 있으며 모형의 수행에 필요한 모든 자료들을 데이터베이스화함으로 대상 분석 시나리오에 대해 종합적이고 일관적인 수요예측 과정을 수행할 수 있도록 모형을 개발하였다.
도로 교통의 혼잡이 나날이 증가되고 있는 현실 상황에서 이를 해결하기 위한 새로운 도로의 무제한적 건설은 정보의 예산절약, 필요한 도로용지 확보의 어려움, 환경오염 문제 등으로 인해 현실적인 한계에 이르렀다. 따라서, 이러한 도로의 혼잡상황에 효과적으로 대처하기 위해서는 승용차를 이용하고자 하는 수요를 대량수송이 가능한 대중교통 이용수요로 전환시켜야 하며, 이를 위해서는 대중교통의 서비스수준 제고 및 운영 관리 체계 등의 개선이 필요하다. 이를 위한 전략적 및 운영적 측면에서의 대중교통계획은 미래 대중교통수요의 정확한 예측을 전제로 하여 수립되며, 이러한 수요의 예측은 필수적으로 현실을 보다 더 정확하게 묘사해 줄 수 있는 통행배정모형을 필요로 한다. 대중교통 통행배정은 규칙적인 배차시간과 정해진 노선을 운행하는 고정서비스 시스템으로 구성되어 있어서 한 링크 상에서도 여러 개의 운행노선을 고려해야 하기 때문에 승용차 통행배정과는 독립적으로 취급되어 왔으며, 이로 인해 그 동안 많은 연구가 선행되어 있지 않은 실정이다. 본 연구는 교통예측 프로그램 중의 하나인 EMME/2에서 사용하고 있는 대중교통수요 통행배정 모형인 최적전략모형(Optimal Strategy Model)의 단점을 보완하기 위한 것이다. 최적전략모형은 수요 배정시, 최적전략에 속하는 경로들에 대해 단순히 운행횟수에 비례하여 수요를 배정함으로 인해서, 예를 들면 운행횟수는 많지만 환승이 많은 경로에 수요를 많이 배정하는 것과 같은 비현실적인 결과가 발생하기도 한다. 본 연구는 이를 개선하기 위해서, 두 가지 대안을 제시했다. 먼저, 노선배정에 우선되는 최적경로 탐색시 환승노드에서의 환승에 대한 벌점을 그 노선의 운행회수에 줌으로써 환승이 많은 경로에 수요의 배정이 적게 되도록 하는 방법과 두 번째로 수요의 배정시 운행횟수가 아닌 목적지까지의 통행시간과 대시시간에 따른 확률적 배분을 통해 기존 모형의 단점을 보완하고자 했다.
교통수요 예측 모델에서 통행을 기본 단위로 사용하는 4-단계 통행기반 모형은 오랜 시간동안 광범위하게 사용되어 왔으나, 최근 교통수요예측의 결과가 차량 개통 후 실제 교통량과 차이가 크게 발생되어, 예측 결과에 대한 불신이 증가되고 있다. 이러한 교통량 예측의 차이는 인간의 자연스러운 통행활동을 모형 개발 단계에서 고려하지 않기 때문이다. 그러나 미국에서는 교통수요예측의 정확성과 현실성을 높이기 위해 활동기반 모형을 1990년대 부터 활발하게 연구 및 개발하여 점진적으로 기존 4-단계 통행기반 모형을 대체하고 있는 상황이다. 본 논문은 통행기반 모형과 활동기반 모형을 분석단위, 분석절차, 문제점 등을 상호 비교 검토하는데 목적을 두었다. 기존의 교통수요예측 방법론의 문제점을 진단하기 위해, 미국을 중심으로 대표적인 세 가지 활동기반 모형 시스템(DaySim, CT-Ramp, CEMDAP)을 사용하였다. 통행기반 모형은 인간의 다차원적인 통행의사 결정 과정을 효율적으로 쉽게 설명할 수 있으며, 이는 교통수요 예측의 정확성을 한층 더 높일 수 있을 것으로 판단된다. 따라서, 우리나라도 수요예측의 현실성과 정확도를 높이기 위해 인간의 활동을 기반으로 보완, 개선된 수요예측방법론이 검토되어야 한다.
본 연구에서 대중교통 수요예측과정에서 교통죤(TAZ)내의 거주인구, 직장인 등 대중교통이용가능 잠재수요 추정을 개선하기 위한 새로운 방법이 제시되었다. 대중교통을 이용하기 위해서는 보행 또는 승용차(Park & Ride or Kiss & Ride)로 대중교통에 접근하는 바, 제시된 방법이 보행에 의한 대중교통 잠재수요 및 승용차에 의한 대중교통 잠재수요를 추정하는 데 있어 기존의 buffer method 및 network ratio method보다 합리적이고 개선된 방법임을 보여주고 있다. 본 연구에서 제시된 방법은 교통수단선택모형(mode choice model)의 적용과정에서 대중교통 수요예측을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 장래 교통수요의 변화에 영향을 주는 요인을 위험요인으로 선정하여, 위험요인 변화에 따라 달라지는 수요예측 값의 범위를 제시할 수 있는 교통수요 보정모형을 개발하였다. 장래 교통수요의 변화에 영향을 주는 요인으로 영향권인구, 1인당 자동차 등록대수, 3차산업종사자 비율, 도시간격 등이 선정되었고, 이를 바탕으로 수요예측의 오차율을 산정하는 모형을 개발하였다. 6개의 고속도로 노선에 모형을 적용하여 대상구간의 영향권 인구(20만명 기준)에 따라 각각 다른 사분위값을 반영하여 교통수요예측 결과의 오차율을 산정하여 수요예측을 보정하였다. 개발된 모형을 청원-상주 고속도로에 적용해 본 결과, 교통량 오차율의 차이를 50% 이상 보정 가능한 것으로 분석되어 본 연구를 통해 개발된 모형이 효과가 있음을 검증하였다. 또한 논문의 말미에 본 연구의 한계와 논문의 향후 연구과제에 대해서도 논하였다.
장래교통수요에 대한 예측은 기본적으로 4단계 수요추정방법을 통해 이루어지지만, 각 단계마다의 변화가 최종수요예측 결과에 미치는 영향에 대해서는 고려되지 못하고 있다. 즉, 장래에 대한 예측이 많은 변동성을 내포하고 있음에도 수요예측분석과정은 점 추정치(point-estimation)의 값을 입력자료로 분석하여 최종결과물 또한 점추정값으로 제시하고 있어 교통수요의 가변성 및 탄력성을 반영하지 못하고 있다. 하지만 교통 상황이 급속히 변화는 우리나라의 현실을 볼 때 교통수요가 갖고 있는 가변성과 탄력성을 반영하여 결과를 분석할 수 있는 구간추정방식(Interval-estimation)의 방법론에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 장래교통수요 예측 과정의 가장 초기단계인 통행발생단계의 회귀분석모형 적용시 구간추정방식을 적용하여 상한값과 하한값을 함께 산출하였다. 상한값과 하한값에 의한 발생 도착량에 대해 4단계 교통모형을 적용하여 발생량-도착량에 대한 Balancing, 통행분포, 통행배정의 4단계과정을 적용하였고 수요분석 각 단계에서의 도출된 결과에 대해 비교하였다. 최종적으로, 통행배정 된 교통량의 변화비율을 링크특성과 함께 비교분석하였다. 본 연구를 통해 수요분석 시 입력 자료의 불확실성이 가져오는 영향을 파악하였으며 신뢰구간에 의한 결과를 비교분석함으로써 수요추정의 가변성이 미치는 영향을 평가하였다. 또한 수요분석의 가변성에 따른 링크교통량의 탄력성을 평가할 수 있는 방법을 제시함으로써 교통수요 추정시 분석방법의 가변성 및 탄력성을 고려할 수 있다고 판단된다.
민간투자 도로사업의 경우, 사업의 미래 수익성과 직접적으로 관련 있는 예측 교통량의 불확실성과 이에 따른 위험이 민간 운영자에게 이전된다. 따라서 교통량 예측위험이 민간투자 도로사업의 추진에 어느 정도 영향을 미치며, 이러한 위험의 실제적인 경제적 가치를 파악하는 것은 민간투자사업의 적격성을 파악하고 이를 높일 수 있는 중요한 정보이다. 본 논문의 목적은 민간투자 도로사업의 교통수요 예측위험의 경제적 가치를 산정하는 것이다. 이를 위해 예측 교통량은 불확실성이 존재하는 확률변수이며, 시간이 경과하면서 기하 브라운 운동을 따른다고 가정한 후 민간투자사업의 가치변동성을 예측하는 방안을 제안하였다. 특히 본 논문에서는 개통 후 도로사업의 교통량 형성 특성을 고려한 램프업 기간 전후의 상이한 교통량 증가율과 그 변동성을 적용하여 단순히 임의적으로 가정한 기존 연구와 차별화하였다 사례 사업분석 결과, 예측된 해당 민간투자사업의 교통수요 예측 리스크 프리미엄은 출자 건설회사의 시가총액을 고려하지 않고 단순평균하는 경우 7.39%, 시가총액을 가중하여 평가하는 경우 8.30%로 분석되었으며, 교통수요 예측위험에 따른 해당 민간투자사업의 가치변동성은 17.11%로 예측되었다. 할인율이 클수록 프로젝트의 가치변동성은 작아졌는데, 비용의 고정으로 인한 레버리지 효과는 교통량 변동성보다 프로젝트의 가치변동성을 크게 하였다. 교통수요 예측위험에 따른 민간투자사업의 가치변동률과 리스크 프리미엄을 통해 산출하는 사례 민간투자사업 교통량 예측위험의 시장가치는 0.42~0.50 사이로 분석되었는데, 이는 교통량 변동성이 1% 증가하거나 감소하면 이에 따른 해당 프로젝트 위험 프리미엄은 0.42~0.50% 증가하거나 감소함을 의미한다.
기존의 4단계 교통수요추정 모형은 거시적인 장래 교통수요 예측을 위해 사용되어 왔으나 정확성에 대한 문제가 지속적으로 제기되어 왔다. 장래 수요추정의 정확성을 높이기 위해서는 신뢰성 있는 자료의 확보, 장래 사회 경제 지표의 예측의 합리성 등 근본적 해결방법이 있으며 모형의 추정방법을 달리하는 것도 상당히 중요한 해결방법이라 하겠다. 과거와 달리 교통수요추정 모형은 단순히 교통인프라 구축에 따른 교통수요추정과 같은 거시적인 분석뿐만 아니라 교통수요관리정책의 효과분석, 교통운영분석의 적용 등 미시적인 분석에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 연구에서는 인간의 활동에 기반을 둔 활동기반 교통수요추정에 대하여 소개하며 통행자의 일일 활동에 대한 조사를 기반으로 한 시 공간 활동인구 추정을 통한 통행수요를 예측하였다. 연구결과 개별 건물단위의 시간대별 활동인구의 추정은 비교적 정확한 것으로 분석되었으며 예측된 통행수요 또한 정확성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 인간의 활동에 기반을 둔 시 공간 활동기반모형은 거시적인 교통수요추정뿐만 아니라 미시적 추정이 가능하므로 다양한 미시적 교통체계분석에 활용될 수 있을 것으로 기대되며 이를 위해 활동기반 자료와 토지이용에 대한 공간자료(GIS)의 확보가 필수적이라 하겠다.
도로교통량의 상당부분을 차지하는 트럭교통(truck traffic)은 교통혼잡, 주차, 교통안전 문제의 큰 요인이 되고 있다. 그러나 그 동안 교통수요예측 및 교통계획에서 트럭교통은 사람교통(passenger trip)에 비해 상대적으로 그 중요성이 간과되어 왔다. 트럭교통의 정확한 모형화가 선행되지 않으면 각종 교통수요예측 및 교통정책의 신뢰성은 낮아질 것이다. 본 연구의 목적은 교통수요예측 과정에서 트럭교통을 교통망(network)에 배정하는 기법을 개선하는데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 노선배정(network assignment)의 핵심적인 요소인 기존의 BPR(Bureau of Public Road) 함수에 트럭 교통량 변수를 포함하여, 수정된 새로운 BPR 함수를 개발하였다. 본 연구에서 제시된 방법은 교통수요예측시 트럭 교통량을 고려하여 보다 현실적이고 신뢰성 있는 도로교통수요 예측치를 담보할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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