본 연구에서는 SLM(Square Lattice Model)과 HLM(Hexagonal Lattice Model)을 개선하여 만든 RHLM(Rotated Hexagonal Model)을 제시하고, 이를 이용하여 양방향 보행 교통류의 시뮬레이션 모형을 개발하였다. $20{\times}20$의 400개 셀에서 진행되었으며, 시간의 변화에 따른 속도, 밀도, 교통류율로 평가하였다. 본 모형을 같은 조건에서 SLM과 비교해본 결과, 기존의 모형이 보행자의 움직임이 불필요한 동작과 비논리적 방향으로 이동하는 것을 모형에 반영하였다면, 본 모형은 보행자의 직진 움직임과 자연스러운 회피 방법을 통해 보행교통류의 최단경로 움직임을 표현할 수 있었다. 또한 보행교통류의 더 높은 곳에서 용량을 가지고 보행을 할 수 있는 현상을 반영할 수 있었고, 보행교통류의 경우 밀도가 높아지더라도 속도가 0이 되는 상황은 잘 일어나지 않는 것을 반영할 수 있음을 알 수 있었다.
보행교통류를 주제로 다양한 연구들이 진행되었지만 초기의 보행연구는 차량의 교통류이론을 그대로 적용하여 해석하기도 하였다. 최근 보행교통류에 대한 다양한 모형들이 제시되고 있으며, 특히 CA모형은 보행교통류를 위한 시뮬레이션 모형으로 빈번하게 사용되고 있다. 대표적인 CA 모형으로 가스입자의 움직임을 이용하여 양방향의 보행교통류를 설명하기도 하였는데 초기에는 정방형의 Gas-lattice 모형이 제안되었으며 이후에 정육방 Gas-lattice 모형을 이용하여 보행자의 움직임과 회피를 묘사하기도 하였다. 하지만 이러한 모형들은 보행자의 움직임을 편의임의보행으로 가정하였기 때문에 단일방향으로의 움직임만을 설명할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 MLPM(the Multi-Layer Pedestrian Model)은 어떤 공간에서 복수개의 기종점을 가진 경우에도 현실적인 보행자의 움직임을 설명할 수 있는 모형이다.
최근 탄소중립의 대안으로 떠오르고 있는 자전거의 통행행태를 파악하기 위하여 경유지를 고려한 통행발생량을 추정하고자 하였다. 서울시 공공자전거인 '따릉이'의 GPS 주행궤적 데이터를 이용하여 통행에서의 중간 경유지인 체류 지점을 파악하고, 인구, 토지이용, 물리적인 특성을 반영한 통행발생량 모형을 분석하였다. 맵매칭과 체류 지점 탐지 알고리즘을 이용하여 체류 지점을 추정한 결과, 전체 통행의 약 12.1%에서 체류 지점이 나타났다. 체류가 발생한 통행은 비체류에 비해 평균 이용거리와 이용시간이 더 길며, 체류 지점이 집중되는 시간대는 오전 첨두시와 오후 첨두시 사이의 비첨두시인 것으로 나타났다. 시각화 분석에 따르면 공원 및 레저 시설, 업무시설에서 주로 체류 지점이 나타났다. 체류 지점을 고려하기 위하여 기존의 대여소 기반이 아닌 육각격자를 분석단위로 설정하였으며, 영과잉 음이항(Zero-Inflated Negative Binomial, ZINB) 모형을 이용하여 체류 지점을 고려한 통행발생량을 추정하였다. 분석결과, 자전거전용도로 및 자전거·보행자겸용도로(분리형)와 같이 자전거 이용자의 안전이 확보된 자전거 인프라에서 통행발생량 및 체류 지점에서 발생한 통행이 많은 것으로 나타났다. 또한 공공자전거는 대중교통의 접근수단으로서 퍼스트&라스트 마일 수단의 역할을 하며, 생활중심지와 고용중심지에서 통행발생량이 커지는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 토대로 자전거 인프라의 추가 확충 계획 시 이용자의 안전시설 및 공간 확보가 우선돼야 하며, 대중교통과 연계한 자전거 인프라 시설 보급방안의 수립이 필요한 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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