본 연구는 1980년 Moses-Anas에 의해 제안된 $\ulcorner혼성로-짓모형\lrcorner$의 유효성을 서울 시의 출근통행실태 자료를 이용하여 검증하기 위한 것으로, $\ulcorner혼성로-짓모형\lrcorner$에 의한 추정 결과와 $\ulcorner전통적로-짓모형\lrcorner$에 의한 추정결과를 통계적 시점에서 상호 비교하였다. 이용된 자료는 1981년6월10일부터 6월16일까지 일주일간의 출근통행실태자료이며 조사표본수는 약 2000여 표본이었다. $\ulcorner혼성로-짓모형\lrcorner$에 의한 추정결과는 $\ulcorner전통적로-짓모형\lrcorner$ 에 의한 경 우보다 통계적으로 우월한 것으로 나타났으며, 특히 통행시간 및 통행비용에 대한 선택확률 의 탄력성은 $\ulcorner혼성모형\lrcorner$에 의해 추정된 결과가 더욱 합리적인 것으로 판명되었다.
전통적인 통행기반의 교통수요예측기법은 모든 통행이 하나의 목적을 수행하기 위해 이루지고 있다고 가정하고 있어 연계된 목적을 위한 통행 또는 통행사슬(trip chain)은 고려하지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 서울시의 2006년 가구통행실태 조사자료를 이용하여 통행사슬의 특성을 분석하고, 다중회귀형태의 통행사슬 모형을 추정하여 통행목적과 통행사슬과의 연관성을 분석하였다. 분석결과, 단순통행사슬의 비율이 복합통행사슬에 비해 매우 높은 것으로 나타났으며 직업, 월소득, 연령, 성별 등에 따라 통행사슬의 특성이 다른 것으로 분석되었다. 특히 20세 미만이 가정기반 통행사슬수가 많은 것으로 나타났으며, 여성이거나 월평균소득이 높을수록 통행사슬을 많이 발생시키는 것으로 나타났다. 통행목적과의 연관성을 살펴보면, 학생의 경우 등교통행, 직장인의 경우 출근통행, 무직을 포함한 전업주부의 경우는 개인용무 관련통행(쇼핑, 여가, 기타)들이 단순통행사슬로 구성될 가능성이 높은 것으로 나타났다.
일반적으로 고밀도 도시는 더 많은 접근성도 높고, 다양한 교통시스템을 운영한다. 그러나 반대로 차량 속도도 늦고 통행 비용이 많이 들기 때문에 가구 당 년간 평균 차량주행거리는 상대적으로 적다. 결국 도시압축도가 높은 도시일수록 교통수요가 작아지는 현상이 나타난다. 오늘날 각국의 토지이용계획에서는 압축도시를 지지한다. 상당한 논쟁에도 불구하고 압축도시는 지속가능한 도시화의 중요한 대안으로 간주된다. 본 연구의 목적은 도시압축도가 높을수록 교통수요를 줄일 수 있는지에 대하여 실증적으로 규명하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 서울시의 각 동(dong)간의 도시압축도와 통행발생에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 특히, 대도시 통행발생의 근원이 되는 출근통행을 대상으로 한다. 혼합용도, 이용 패턴을 고려한 서울시 424개의 동을 육각 다이어그램으로 나타내었다. 가구 수와 제조업, 상업/서비스업 종사자 수 간의 상대적인 편차를 근거로 존의 통행발생율에 대한 도시압축도의 효과를 분석하기 위해 다중선형회귀 모형을 개발하였다. 결과적으로 주거밀도와 혼합용도지역의 통행발생율이 비교적 낮은 것으로 나타났다. 더욱이 압축지역의 사람들은 타 지역에 비해 대중교통 이율이 높은 경향을 보였다.
교통계획에서 사람들의 수단선택 의사 결정과정을 이해하고 이를 토대로 수요예측의 정확성을 높이는 것은 매우 중요하다. 이를 위해 여러 계층마다 수단선택 영향요인들이 다르게 나타나는 이질성(taste heterogeneity)을 반영한 모형들이 개발되어 왔다. 본 연구에서는 목적지의 토지이용 특성에 따라 수단선택에 미치는 요인의 영향력이 다를 것이라는 가설을 세우고 2010년 서울시 가구통행실태조사 자료를 활용하여 서울시내 출근통행에 대한 잠재계층모형을 분석하였다. 먼저 목적지의 토지이용 특성을 활용하여 수단선택에 대한 잠재계층을 구분하고, 각각의 잠재계층에 대한 수단선택 모형을 개발하였다. 잠재계층모형 추정결과, 서울시내 출근통행 수단선택의 경우 두 개의 잠재계층으로 분석되었다. 첫 번째 계층은 승용차와 대중교통의 수단분담이 비슷하고, 목적지가 상대적으로 도심이 아닌 주거시설이 많은 지역들이고, 두 번째 계층은 주로 대중교통의 분담률이 높고 목적지가 상대적으로 도심에 속하는 업무/상업시설이 많은 지역이다. 또한 이들 계층간의 수단선택 모형의 경우, 인구 및 사회경제지표들의 수단선택에 미치는 영향이 계층간에 차이가 있는 것으로 분석되었다.
현재 이용되는 모든 동적 통행배정모형들은 출발시간을 기준으로 기종점간의 통행량을 정의하고 있다. 하지만, 동적 OD가 출발시간을 통행수요의 동적 기준점으로 이용하는 것은 동적 통행배정 모형의 계산상 편의를 위한 것이다. 즉, 통행이 활동참여를 위해 발생하고 종료된다는 것을 고려하면 이러한 출발시간 기준 기종점표는 모든 종류의 통행들에 적용될 수는 없다. 예를 들어, 오전의 출근통행은 업무개시시간을 고려한 희망도착시간이 기준시간이 되고, 통근자들이 가정을 떠나는 출발시간은 희망도착시간과 예상 기종점 통행시간을 고려해 결정되는 것이다. 그러나 현재 개발되어 있는 모든 통행배정기법들은 출발시간으로부터 시간의 흐름에 따라 기점에서 종점으로 통행을 이동시키기 때문에 통행수요를 종점 희망도착시간을 기준으로 역방향계산을 할 수 없다. 따라서 현실과 동일한 결정과정을 통해 동적 통행배정을 할 수 있는 모형은 아직 개발되지 않았다. 본 연구에서는 이러한 문제인식 아래 희망도착시간을 기준으로 정의된 동적 기종점표를 교통망에 부하할 수 있는 동적 통행배정모형을 개발하였다. 개발된 모형은 희망도착시간분포와 예상 경로 통행시간을 이용하여 출발시간분포를 갱신하는 방법을 이용하였으며, GLS함수를 통해 수학식을 구성하였다. 개발된 모형은 두 가지의 소규모 교통망들에 적용되어 그 성능을 확인하였다.
본 연구는 통행자의 통행패턴이 도착지의 토지이용패턴에 따라 변화하는 특징을 반영하여 대규모 동적 O/D를 구축하는 방법을 제안하였다. 기존 동적 O/D 추정 방법 관련 연구들을 살펴보면 자료수집의 어려움으로 소규모 지역에 국한하여 적용 가능하거나, 고속도로망 혹은 대중교통망 등 특정 교통망에 제한하여 O/D를 구축하는 등 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 빅데이터 시대에 발맞추어 쉽게 수집, 이용이 가능한 교통 관련 자료들을 기반으로 분석 지역의 범위 제약 없이 동적 O/D를 추정하는 기법을 제시하였다. 군집 분석(Clustering Analysis) 기법을 이용하여 군집별 도착시간 기준 통행분포 비율로 출발시간 통행분포 비율을 산정하고 첨두 출발시간 분포함수를 추정하였다. 추정된 분포함수를 조사자료에 적용하여 비교 검증을 진행해본 결과 통계적으로 유의하게 나타났다.
스마트교통카드 데이터는 대표적인 모빌리티 데이터로 이를 이용하여 대중교통 이용행태를 분석하고 정책 개발에 활용할 수 있다. 본 논문은 이러한 연구의 하나로 전철 이용패턴을 이용하여 전철역들을 분류하는 문제를 다룬다. 전철역의 클러스터링을 다룬 기존 논문들은 이용행태 중 통행량만을 고려하였기에 본 논문은 이에 대한 보완적인 방법의 하나로 통행시간을 고려한 클러스터링을 제안한다. 각 역의 승객들을 출근 시간 출발, 출근 시간 도착, 퇴근 시간 출발, 퇴근 시간 도착 승객들로 분류한 다음 각각의 통행시간을 와이블 분포로 모형화하여 추정한 형상모수를 역의 특성값으로 정의하였다. 그리고 특성 벡터들을 K-평균 클러스터링 기법을 사용하여 클러스터링하였다. 실험결과 통행시간을 고려하여 역의 클러스터링을 수행하면 기존 연구의 클러스터링 결과와 유사한 결과가 나올 뿐만 아니라 더 세분화 된 클러스터링이 가능함을 관찰하였다.
기존의 동적 통행배정모형은 출발시간 선택에 있어서 도착시간제약을 고려하지 못하고 있으며, 이를 고려하더라도 수단분담을 고려하지 못하거나 별도의 문제로 다루고 있다. 따라서 대중교통의 수단분담비가 높고, 도착시간에 대한 제약이 따르는 출근·통학통행이 주류를 이루는 오전첨두시의 교통관리·분석을 위해서는 이들을 동시에 고려하는 동적 통행배정모형이 요구된다. 본 연구에서는 Ran과 Boyce가 구축한 모형에 기반하여 통행수단과 도착시간 제약에 따른 출발시간 선택을 경로선택과 동시에 고려할 수 있는 통합모형을 제시하였다. 모형의 풀이를 위해 Ran과 Boyce가 사용한 시·공간 확장 가로망을 새롭게 설계하여 사용하였으며, 가상 가로망에 적용하여 모형의 적합성을 검증하였다. 사례연구 결과 본 연구에서 제시한 모형이 동적 사용자최적 통행배점상태를 나타내는 것을 확인할 수 있었고, 이를 통해 오전 첨두시의 교통관리·분석을 위해 적용 가능함을 입증하였다.
최근 들어 싱글족, 맞벌이 부부 증가 등 가구구성 체계에 많은 변화가 발생하였고, 이로 인한 개인들의 일상적인 업무수행의 변화는 통행행태에도 지대한 영향을 미치게 되었다. 이 중 중요한 특징 중의 하나는 예를 들어 출근 중에 자녀들을 등교시키거나, 퇴근 길에 구매 또는 여가활동을 수행하는 다수의 통행목적을 하나의 out-going 통행으로 처리되는 비중이 늘고 있다는 것이다. 따라서 통행을 하나의 목적을 수행하기 위하여 독립적으로 발생하는 것이 아닌 하루 동안 개인이 다양한 활동을 수행하기 위하여 장소를 이동한 activity-based 개념의 통행고리의 형태로 파악하고 이에 기반 한 통행발생 모형의 필요성이 높다. 본 논문은 통행발생 모형에 있어서 직업, 승용차 보유여부 등을 기준으로 "유사한 통행특성"을 갖는 집단을 분류하고, 집단별 구성원들의 평균적인 1일 중 activity diary를 분석하여 업무수행 순서, 통행고리별 발생시간, 이용 교통수단 등 통행특성에 의하여 총 통행량을 추정하는 모형을 개발하였다. 실증적인 검증으로서 공주시 가구통행실태조사를 수행하여 "유사통행행태" 집단의 분류, 집단별 통행행태의 특성과 이에 기초한 교통지구 별 통행발생량을 추정하였다. "유사통행행태" 집단의 구분은 통행발생에 있어서 유의성이 높은 설명인자인 직업과 승용차의 보유여부, 학생인지의 여부를 기준으로 하였다. 분석결과 이와 같은 구분기준이 기존 국내 교통계획모형에서 일반적으로 적용되고 있는 산업군 분류기준에 비하여 비교적 통행특성을 잘 반영하고 있는 것으로 나타났다. 또한 집단별 통행고리 특성에 기반 한 통행발생 추정 결과 교통지구별 통행발생량들이 교통지구별 인구, 직장인수, 자동차 보유율과 인구유입시설 등의 각종 사회 경제지표의 특성 등도 잘 반영하는 것으로 나타났다.
통행시간가치는 교통계획 및 교통투자정책 평가에 있어서 매우 중요한 의미를 갖는다. 특히 교통시설투자와 관련된 타당성분석에서 통행시간가치는 해당사업의 경제적 타당성을 판단함에 있어 결정적인 영향을 미치게 된다. 지금까지 교통시설투자와 관련된 많은 타당성조사사업에서 시간절약 편익산정 결과에 대한 신뢰성문제가 빈번하게 제기되어 왔고, 심지어는 시간절약편익을 편익항목에서 제외하여야 할 것이라는 극단적인 주장도 있었다. 'IMF시대'로 이야기되는 최근의 경제상황을 고려할 때 투자사업평가에 대한 분석결과의 정확성에 대한 사회적 및 행정적 요구는 더욱 커질 것이며, 따라서 시간절약편익에 대한 신뢰성의 문제는 앞으로 더욱 강조될 것으로 예상된다. 본고에서는 통행시간과 통행비용의 비율에 대한 점근분포함수를 추정하고 이를 통하여 통행시간가치의 신뢰구간을 추정하는 방법을 제시하였다. 점근분포함수를 이용한 AD법은 파라메타의 신뢰구역을 이용한 기존의 CR법에 비하여 통계이론적 기초가 탄탄하며, 또한 사례연구의 결과를 통해서 볼 때 CR법에 비하여 그 분석결과가 더 정교한 것으로 분석되었다. 그러나 AD법은 선택모형을 정산하기 위하여 사용되는 표본자료의 수가 많아야 한다 한계를 갖으며, 따라서, 모형정산을 위한 표본자료의 수가 충분하지 못한 경우에 있어서는 CR법이 사용되어야 할 것이다. AD법을 이용하여 분석된 서울시 출근통행자 시간가치의 95%신뢰구간은 7341.25${\pm}$1945.05(원/시간)로 추정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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