한국교통연구원은 수도권 및 광역권의 기종점 자료를 읍면동 행정단위로 교통존을 세분화하여 배포하고 있으며, 지방부는 자료의 한계로 시군구 행정단위로 교통존을 구축하여 배포하고 있다. 도로 및 철도사업에서 사업 주변 지역에 정교한 통행 패턴을 분석하기 위해서 특정 교통존을 더욱 잘게 나누어 세분화된 교통존을 구축하는 과정이 필요한 경우가 있다. 본 연구는 시군구 행정단위의 지방부 교통존에서 읍면동 행정단위로 세분화된 교통존의 O-D 통행량을 추정하는 방법론을 제시하였다. 수도권 및 광역권의 공간적인 내부 통행 분포 패턴을 토대로 교통존의 인구 밀도를 저, 중, 고밀도 그룹으로 분류하고 그룹별 직접수요모형과 중력모형의 계수 값을 정산하였다. 그리고 회귀분석을 수행하여 내부 통행 분포 패턴을 잘 설명하는 모형을 최종적으로 선별하고 정산된 모형을 지방부에 적용하여 내부 교통존을 세분화한 교통존 간 통행량을 추정하였다. 분석 결과, power function을 저항함수로 정산한 중력모형의 수정된 $R^2$가 인구 저밀도 그룹에서는 0.7426, 중밀도 그룹에서는 0.6456, 고밀도 그룹에서는 0.7194로 산출되었으며 본 모형이 교통존 내부의 세부존 간의 통행 패턴을 우수하게 설명하는 것으로 분석되었다. 또한 본 연구에서는 강원도 인제군에 정산된 모형을 적용하여 세부존 간 통행량을 산출하는 예시를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 세분화 교통존의 O-D 통행량 추정 방법론을 이용할 경우, 세분화된 교통존 간 통행량을 구축하여 통행 패턴을 좀 더 체계적이고 정교하게 분석할 수 있을 것이다.
관측교통량을 이용하여 추정된 OD의 오차는 관측링크집합에 크게 의존하기 때문에 얼마나 많은 수의 관측장비를 어느 지점에 위치시켜야 신뢰성을 확보할 수 있는가를 파악하는 것이 중요하다. 즉 교통량 관측지점의 위치와 개수에 따라 OD추정이 변하기 때문에 관측지점의 적정한 위치와 지점수를 산정하는 연구가 필요하다고 판단되어 본 연구는 기종점 교통수요(OD)를 추정하기 위해 교통수요추정의 정확도에 직접적으로 영향을 미치는 교통량 관측지점의 적정위치와 지점수를 선정하였다. 대안별 교통량 관측위치가 선정된 결과를 통계적인 평가지표를 이용하여 사전OD와 추정OD간의 오차를 평가하였다. 오차평가결과, 관측교통량을 이용하여 사전OD를 갱신할 때 관측교통량에 대한 관측지점의 위치 및 개수가 적정하게 반영되어 추정된 OD가 사전OD의 통행패턴을 어느 정도 잘 반영하고 있음을 알 수 있었다. 따라서 관측교통량을 이용하여 기종점간 교통수요(OD)를 추정할 때 사전OD의 통행패턴 및 특성을 잘 반영하기 위해서는 교통량 관측위치의 적정지점 및 개수선정이 중요한 요인이라고 판단된다.
전통적으로 통행수요예측은 개별 면접조사를 통해 수집된 자료를 기반으로 수행되었으며, 통행수요 예측의 정확성은 이러한 문제로부터 지속적으로 제기되어 왔다. 최근 정보통신 기술의 발전에 따라 통행수요예측 연구에서 새로운 자료의 활용이 다루어지고 있다. 이러한 자료는 GPS기반 위치 자료, 휴대전화 신호의 자료, CDR (Call Detail Record) 자료 등으로 포함하며, 통행 수요예측의 오류를 줄이기 위한 활용과 관련한 연구가 진행되고 있다. 이를 바탕으로 본 연구의 목적은 통행수요예측의 기초자료로 CDR의 적용 가능성을 평가하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 대구광역시 평일과 주말을 포함한 2017년 4월의 4일 동안 수집한 CDR 자료를 사용하였다. 즉, CDR 통신량과 기존 면접조사의 O/D 통행량 간의 상관성을 분석하였다. 그 결과, CDR과 전통적 방식에 의한 교통수요는 서로 상관성이 존재하는 것으로 나타났으며, 통행목적별 통행량 비교결과에서는 주말 첨두시 CDR이 비가정기반 쇼핑 여가 목적 통행량과 같은 선택적 통행에서 상관성이 높은 것으로 나타났다.
링크에서 관측된 교통량과 기존의 기종점표(Origin-Destination matrix)를 결합해 새로운 OD를 추정하고자 하는 연구들은 1980년대부터 20여년간 많은 연구자들을 통해 논의되어 왔다. 특히 최근들어 ITS 등의 보급으로 교통관리를 위한 기본자료로서 링크 교통량의 관측이 확대되면서, 도시고속도로 및 간선도로 관리, 경로안내 시스템 등에 사용될 목적으로 링크관측교통량 자료를 이용한 OD 추정의 필요성이 더욱 높아지고 있다. OD 추정을 위해 사용되는 기존기법으로는 여러 가지가 있으나 가장 대표적인 기법으로는 베이지안 추정을 이용하는 통계적 방법(Maher, 1983), Entropy 극대화 규칙을 이용하는 방법(Van Zuylen and Willumsen, 1980; Fisk and Boyce, 1983; Fisk, 1989), 최우추정법을 이용한 방법(Spiess, 1987), 그리고 일반화 최소자승법을 이용하는 방법(Gothe et al., 1989; Bell, 1997; Yang et al., 1992) 등이 있다. 본 연구에서는 이러한 방법들 중 최소자승법을 이용해 OD추정모형을 구축하고, 최적해를 얻기 위하여 유전알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 알고리즘을 개발하였다 또한, 개발된 모형을 통해 얻은 결과를 Spiess(1990)가 제시하여 현재 EMME/2에서 사용되고 있는 Gradient method의 결과와 비교하였다. 본 연구에서는 모형의 추정력 비교를 위해 각 기종점 통행량의 평균 추정오차 외에 동일한 기점을 갖는 기종점 통행량 간의 규모순위(OD 구조) 추정력을 확인하였다. 서울시 내부순환도로를 분석대상으로 하여, 대상지역에서 오전에 조사된 OD를 기존(Target) OD로 사용하였고, 오후의 OD를 추정대상 OD로 설정하였으며, 각 링크에서 오후에 조사된 실제교통량을 링크 관측교통량으로 사용하였다. 분석결과 유전알고리듬을 이용한 최소자승법을 통해 얻은 결과가 Gradient method를 통해 얻은 결과에 비해 우수한 것으로 나타났다.
본 논문의 목적은 대중교통 노선배정 시에 여러 수단간의 환승을 고려함으로써 다수단 대중교통망 내에서 수단선택과 노선선택을 동시에 수행할 수 있도록 확률적인 통행배분(traffic assignment) 모형의 하나인 다이알 알고리즘을 응용할 것을 제시하고 그 알고리즘의 속성을 정확하게 규명하는데 있다 승용차의 확률적 통행배분모형으로 잘 알려져 있는 Dial 알고리즘은 로짓모형에 기초한 것이므로 다수단간의 대중교통 수단선택과 노선선택과 같은 선택 행태를 동시에 설명할 수 있는 모형적 특성을 기본적으로 내재하고 있다. 본 연구에서 제시한 대중교통 노선선택에 적용될 수 있도록 수정된 다이알 알고리즘은 기존의 결정적 대중교 통 노선배정 모형들의 단점을 극복할 수 있는 특성을 갖고 있다. 즉 결정적 대중교통 노선배정모형은 기종점간 최단경로에 교통량을 전랑배분(All-or-Nothing)하여 통행자들의 행태적 속성을 제대로 반영하지 못하고 있으며, 다수단 대중교통망 내에서 환승을 포함한 복합 대중교통수단의 선택을 효용극대화 이론에 기초하지 않고 최소비용노선에 전량배분하는 모형의 한계점을 갖고 있다. 이러한 결정적 대중교통 노선배정모형의 단점을 수정된 다이알 알고리즘은 개선할 수가 있다. 본 연구에서는 알고리즘의 특성을 파악하기 위한 모의실험으로 Sioux Falls 형태의 대중교통 네트워크를 이용하여 기존의 알고리즘과 비교 분석하였다. 분석의 탄력성을 갖고 있는 수정된 대중교통 다이알 알고리즘이 현실적 대중교통 통행패턴을 기존 모형보다 합리적으로 설명할 수 있을 것으로 보이며, 특히 다수단 대중교통망이 형성된 대도시의 대중교통 정책분석에 적합한 기법이 될 수 있을 것으로 고려된다.
교통수요관리(travel demand management)는 통행수요를 적절히 제어함으로서 교통혼잡을 최소화시키려는 목적으로 시행되는 제반 교통정책이라 할 수 있다. 교통수요를 적절히 관리하기 위해서는 먼저, 정책목표를 설정하고 이를 달성할 수 있는 최적의 정책변수들을 찾아야 하는데, 현재 이에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이런 측면에서 본 연구는 설정된 정책목표를 달성하기 위한 교통수요관리모형과 이를 풀기 위한 알고리듬을 제시한다. 교통수요관리모형은 2가지로 개발되는데, 첫 번째 모형은, 기점과 종점간 평균 통행시간을 대상으로 목표치를 설정한 후 이 목표치를 달성하기 위한 적정 통행수요를 구하는 문제이며, 두 번째 모형은 혼잡이 심한 특정한 지역을 대상으로 해당지역에 포함된 링크의 교통량/용량비가 일정한 목표수준을 유지되도록 하는 최적 통행수요를 구하는 문제이다. 간단한 예제 교통망을 대상으로 본 연구에서 제시한 모형들을 평가한다.
본 연구에서는 통신 데이터를 이용하여 기종점통행량 등 교통 모빌리티를 분석하는 방법론을 제안하였다. 모바일 기지국 위치정보 기반의 통신 데이터를 이용하여 개인의 통행사슬(Trip Chain) DB를 구축하고 일별 통행 패턴을 추출하여 통행 특성을 분석하였다. 분석의 신뢰성 제고를 위해서 기지국의 영향권을 맵 매칭하고, 통신 데이터가 가지는 Ping pong Handover 문제를 보정하는 로직을 개발하였으며, 기지국 영향권 내에서 Pass By와 Stay를 구분하는 분석기준을 제안하였다. 개발된 분석 방법을 활용하여 전국 지역 간 통행, 도시 및 지방 지역의 통행 발생과 분포를 추정하고 기존의 전통적인 분석방법론과 비교 검증하였다.
기업의 물류활동은 화물의 기종점 정보와 더불어 출발지와 도착지간 수배송특성, 업종간 거래관계, 가격흐름, 경로 등 다양한 공급사슬관점에서 설명되어야 한다. 그동안 공공부문의 물류관련 연구들은 물류현황조사 자료로부터 지역간 기종점 통행량에 기초하여 물류시설을 포함한 국가의 사회간접자본 투자정책에 주로 활용된 경향이 있었다. 또한, 민간부문의 유통경로 관련 연구는 주로 상적인 유통경로에 한정되어 보다 종합적인 공급사슬관리 측면에서 기업의 물적 유통경로선택에 대한 이해가 부족하였다. 본 연구에서는 2001년 전국물류현황조사중 기업의 물류실태조사에서 수행된 600개의 표본자료에 기초하여 기업들의 유통경로 선택의 특성을 분석하였다. 사용된 자료들의 설문조사방식은 다양한 유통노드들이 제시되고, 기업들이 상위 매출액이 높은 품목들이 다양한 유통경로 상에서 어떻게 노드들을 이용하는지 조사되었고, 이를 공장순회형, 물류센터 중심형, 도매자 중심형, 소비자 중심형 등 4개로 유형화 하였다. 본 연구는 이들 4개의 유통경로들의 선택에 미치는 영향을 사업체 현황, 수배송현황, 취급화물 품목 등의 다양한 변수을 고려하여 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구는 우리나라에서 물적유통경로연구의 시발점으로서 유통경로조사가 가지는 의의와 2001년 조사자료를 이용함에 따른 발견점보다는 한계점과 개선방향위주로 진행하였다.
본 연구는 우리나라 도로 교통부분의 이산화탄소 배출량 관리를 위한 지역별 배출량 산정 방법에 대한 연구로서 지역별로 서로 다른 통행패턴(기종점 통행, 통과 통행)을 고려하였다. 기초자료는 국가교통DB센터(KTDB)에서 제공하는 O/D 및 Network 자료를 이용하였다. 분석 결과, 기존 연구에서 제공하는 수도권의 총 이산화탄소 배출량은 매우 유사한 수준으로 분석되었다. 경기도를 중심으로 권역을 설정하여 분석한 결과, 경기도 남부 지역에서는 통과교통량에 의한 이산화탄소 배출량이 지역 배출량에 비해 높게 나타났으며, 북부 지역에서는 지역 배출량의 비율이 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 통행의 구분에 따라 지자체에서 관리할 수 있는 배출량과 국가 차원에서 관리할 수 있는 배출량을 구분할 필요가 있을 것으로 판단된다.
정적 기 종점 통행량을 가정함으로써 갖는 동적 시뮬레이션 모형의 현실 모사 능력의 한계를 극복하기 위하여 동적 기 종점 통행량 추정 모형을 개발하였다 동적 기 종점 통행량 추정은 통행자의 출발시간, 통행수단. 통행경로 선택 행태모형을 결합한 복합통행행태 수요시뮬레이션 모형을 이용하였다 본 연구에서 개발된 수요 시뮬레이션 모형과 기 개발된 공급 시뮬레이션 모형인 LiCROSiM-P를 결합하여 통합 시뮬레이션 모형을 구축하였다. 단속류/연속류가 공존하는 다경로 가로망에서 출발시간/수단선택/통행경로 선택모형은 AGtt(기 종점통행시간의 시뮬레이션 시간과 기대치의 차이 백분율)는 수렴하지 않고, 평균스케줄지체는 안정 상태로 수렴하는 것으로 나타났다. 통합 시뮬레이션 모형은 교통시설공급 변화와 통행자의 속성 변화에 따른 기 종점 통행량 변화 추정과 효과분석이 가능함을 모형의 적용을 통해 제시하였다. 따라서 통합시뮬레이션 모형은 수요관리정책, 교통시설변화, 교통정보제공 등이 가져오는 출발시간, 통행수단, 통행경로변화를 반영한 시스템의 효과분석이 가능하다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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