본 연구의 목적은 차량주행안내시스템(CNS)이 최단거리 통행노선을 제공하였을 때 운전자 노선선택 행태를 분석하는데 있다. 본 연구에서 통행목적 및 운전자 특성에 따른 운전자의 노선선택 행태를 도출한 결과, 쇼핑통행과 레저통행시 CNS에서 제공하는 노선을 선택을 하는 경우가 많은 것으로 나타났다. 또한, CNS에서 최단거리 정보를 제공했을 경우는 운전자 특성에 따라 노선선택행태가 차이가 있으며 통행목적별로 노선선택에 영향을 미치는 운전자 특성이 달라지는 것으로 분석되었다. 본 연구의 분석을 통하여 통행목적 및 운전자 특성에 따른 운전자의노선선택 행태를 도출해 운전자 특성과 통행특성에 따른 노선선택 행태를 반영한 통행배정모형을 구출할 수 있을 것으로 기대된다.
스마트카드 자료에는 개별 승객의 대중교통 이용기록이 저장되고, 이를 활용하면 정류장별, 시간대별 통행수요를 분석할 수 있다. 다만 스마트카드 자료에는 통행목적이 기록되어 있지 않기 때문에 통근, 통학, 여가 등의 목적별 수요는 설문조사 자료를 기반으로 추정되고 있다. 하지만 설문조사 자료에는 일부 표본의 통행만 기록되어 있어 전반적인 대중교통 통행수요를 추정하는데 한계가 있다. 만약 스마트카드 자료에서 통행목적을 추정할 수 있다면, 전수조사에 가까운 통행목적별 대중교통 수요에 대한 분석이 가능하다. 이에 본 연구에서는 스마트카드 자료에 기록된 승객의 O-D 통행빈도, 체류 시간, 출발 시각 등을 고려하여 통근, 통학, 귀가의 통행목적을 추정하는 방법론을 제시한다. 결과적으로 제시한 방법론을 적용하여 승객 중 근로자와 대학생을 분류하였다. 제시한 방법론의 검증으로는 가구통행실태조사 자료의 목적별 통행패턴과 본 연구를 통해 추정한 목적별 통행패턴을 비교하였다.
본 연구는 서울시를 대상으로 가구통행실태조사 자료를 이용하여 통행목적별 자전거 통행행태를 분석하고 그 영향요인을 규명하는데 목적이 있으며, 주요 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 서울시 행정동별 자전거 통행비율을 분석한 결과 지역별로 약 14.2%의 차이를 보이는 것으로 나타났다. 둘째, 나이, 성별, 소득, 직업, 주거유형 등 다양한 개인특성변수들이 통행목적별 자전거 통행수단 선택에 영향을 미치며, 통행 장소와 관련하여 공통적으로 주거지와 같은 행정동 내 시설을 이용할 경우 자전거 통행이 늘어나는 것으로 나타났다. 셋째, 근린환경특성을 나타내는 변수들 중에서 근린의 토지이용혼합도가 높고 범죄발생률이 낮을수록 통근 및 통학 목적의 자전거 통행이 늘어나는 것으로 나타나 주거, 업무, 상업시설의 용도 혼합과 함께 지역의 범죄안전성을 높이는 것이 통근 및 통학 목적의 자전거 이용을 활성화하는데 중요한 역할을 한다고 생각된다. 또한 자전거 도로밀도와 지역의 경사도는 공통적으로 통근 및 통학, 쇼핑, 운동 및 여가 목적의 자전거 통행에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 자전거 통행을 활성화하기 위해서는 자전거도로 공급을 통해 자전거도로의 접근성을 높이고 지역의 경사도 등을 고려하여 자전거 기반시설의 입지를 결정할 필요가 있다.
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.
통행시간가치가 교통수단의 선택 및 교통계획의 평가에 있어서 중요한 역할을 함에도 불구하고 이를 정확히 판단하는 것은 쉬운 일이 아닌 것으로 되어왔다. 통상, 통행시간가치에 있어서 업무와 비업무통행으로만 구분하여 연구되어진 반면, 본 연구는 다항로짓모형을 적용하는데 있어 통행목적에 따른 모형 구성변수에 있어 통계적신뢰성 및 모형의 적합도, 수정우도비, 교통수단선택의 행태특성을 반영하여 적중율의 동일성이 검정하였고, 또한 통행 목적별 수단별 시간가치 값의 유의적인 차이가 있음을 검정하였다. 한편, 구체적으로 제시된 결과로는, 첫째 교통수단선택의 효용함수를 정산결과 모형 I (통근+통학)의 경우 선정된 11개 변수는 유의수준 5%이내에서 높은 설명력이 나타나, 신뢰구간 95%에서 모형을 구성하는 변수의 통계적 신뢰성이 있음을 검정하였고, 둘째, 모형별 통행시간가치 도출결과 모형 I (통근+통학)의 경우 승용차 8,198원/시, 버스 639원/시, 지하철 1,083원/시이며, 모형II(업무)는 승용차 14,074원/시, 버스 1,219원/시, 지하철 1,062원/시로 산정되었으며, 모형III(통근)의 경우 승용차10.947원/시, 버스 972원/시, 지하철 987원/시로 산정되었다. 모형의 적합도에 있어서는 모형II가 가장 큰 값을 나타냈으며, 다음은 모형III, 모형 I의 순으로 나타났다 셋째, 통행 목적별 각 모형 상호간 적중율차이에 대한 동일성은 유의수준 5%이내에서 인정되어 예측력에 따른 통행시간가치의 변화는 없을 것으로 판단되며, 또한 통행시간 가치값의 도출에 영향을 미치는 통행시간, 승용차비용, 버스요금 지하철요금 등의 매개변수가 유의수준 5%에서 검정결과 유의적인 차이가 인정된 만큼 통행목적 별 수단별 통행시간 가치값은 상호간에 유의적인 차이가 있음을 확인하였다. 본 연구 결과 향후 경제성 평가는 통행목적에 따른 수단별 통행시간가치가 적용될 수 있을 것으로 기대되며, 또한 수단선택모형의 매개변수 정산시에는 통행목적별 시간가치를 비교하여 모형의 타당성을 입증하는 요인으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
이 논문은 O-D 접근방법과 P-A 접근방법을 이론적으로 서로 비교한 연구이다. O-D 접근방법은 전통적인 교통수요 4단계 분석기법의 모든 과정에서 통행수 산출을 통행 유출과 통행유인의 개념을 적용하여 O-D 통행량을 사용한 기법으로 정의되었다. 이러한 O-D 접근방법은 우리 나라에서 보편적으로 사용되고 있는 기법이다. P-A 접근방법은 통행 발생, 통행분포, 교통수단선책 분석과정까지 통행생성과 통행유인의 개념을 적용하여 P-A 통행량을 사용한 기법으로 정의되었으며, 노선배경 분석단계에 앞서 P-A 통행량을 O-D 통 행량으로 전환되어져야 한다. P-A 접근방법은 구미국가들에서 보편적으로 사용되는 기법이 다. 이러한 두 접근방법은 통행목적 분류에서 귀가통행이 별도로 분류되어있는가 혹은 아닌 가에 따라 쉽게 구분되어 질 수 있다. 만일 귀가통행이 통행목적의 분류에서 별도로 구분되 어 있으면 O-D 접근방법이 적용되고 있음을 의미하는 것이다. 이 연구는 전통적 교통수요 4단계 분석과정 중 통행발생, 통행분포 및 교통수단선택의 각 분석과정에서 두 접근방법간 의 이론적 차이점을 명확히 비교 분석하고자 하였다. 그러므로써 형태적 통행패턴을 상대적 으로 잘 설명하며 또한 집합적 오차를 상대적으로 초 lth화할 수 있는 기법이 어느 것인가 를 이론적으로 찾고자 하였다. 이 연구에서는 행태적 측면에서 통행패턴을 P-A 접근방법이 더 잘 표현하고 있으며 또한 집합화 오차도 P-A 접근방법이 더 적으므로 P-A 접근방법이 O-D 접근방법보다 이론적으로 더 우수하다고 결론지었다. 또한 이 연구는 통행발생, 통행 분포, 교통수단선택 분석과정이 끝난 후 P-A 통행량에서 O-D 통행량으로 전환하는 것이 통행발생, 통행분포의 분석과정이 끝난 후에 O-D 통행량으로 전환하는 것보다 더 바람직하 다고 추천하였다.
본 연구의 목적은 일주일간 조사된 개인통행행태를 고려한 각 특성별 통행발생예측 방법을 제시하는데 있다. 이를 위하여 일주일간 통행빈도수의 차이를 고려한 집단간 차이를 검정하고, 그 원인을 분석하여 이에 따른 특성별 개인 통행발생예측 모형을 정립하였다. 전체 표본의 각 특성별 개인 내부 변이성을 분석해 본 결과 기간의 차이에 따른 개인 통행행태의 변화는 직업별, 나이별, 성별, 차량소유 유무, 주택소유 형태, 통행목적, 통행수단, 가구원수에 따라 집단간 차이를 보여주었다. 이러한 변수를 이용한 통행발생 예측모형의 분석결과 개인소득이 높을수록, 주책을 자가로 소유한 경우, 자동차를 소유한 경우, 학생일수록, 유직일수록 개인 통행발생량이 많은 것으로 분석되었다. 반면, 아니는 연령대가 높아질수록 통행수가 적어졌다.
본 연구는 기존의 통행수단선택에 관한 연구들이 주로 다룬 개인 및 가구의 사회경제적특성에 관한 변수를 비롯하여 통행이 발생하는 지역의 특성에 관한 여러 가지 변수를 고려하여 통행수단 선택에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 분석대상은 첨두시와 비첨두시의 대표적인 목적통행인 출근통행과 쇼핑통행으로 삼았으며 승용차, 버스, 지하철에 관한 다항로짓모형을 이용하였다. 연구결과, 변수들이 목적통행별로 상이한 영향을 미쳤고, 지역특성변수들이 모형의 설명력을 높여준다는 것을 알 수 있었다.
혼잡한 교통네트워크에서 조사된 통행량으로부터 확률적 사용자 평형을 이루는 통행분포와 통행배정을 동시에 구하기 위한 네트워크 모델과 유전알고리즘을 제안하였다. 확률적 사용자 평형을 이루는 모델은 선형제약을 가진 비선형 목적함수를 최소화하는 문제로 정식화하였다. 네트워크 모델에서는 해의 탐색공간을 줄이고 조사된 통행량을 만족시키기 위해서 흐름보존제약을 활용하였다. 목적함수는 흐름보존, 통행발생량, 통행유입량, 조사통행량 등의 제약을 만족하는 링크통행량과, 경로통행배정을 통하여 구한, 확률적 사용자 평형을 이루는 경로통행량을 만족하는 링크통행량의 차이를 최소화하는 것으로 정식화하였다. 제안된 유전알고리즘에서 유전자는 통행분포, 링크통행량, 여행비용계수 등을 나타내는 벡터로 정의하였다. 각 유전자는 목적함수의 값으로 구한 적합도에 따라 평가되며, 병행단체교차와 돌연변이에 의하여 진화한다.
본 연구에서 교통수요 예측기법 중 통행량 분포기법의 이론적 배경에 대하여 광주광역시를 중심으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 분석 평가하고 모형에 내재되어 있는 매개변수의 특성변화를 연구하여 통행량 분포모형의 적용 타당성을 찾고자 하는데 연구의 목적이 있다. 본 연구에서는 통행분포모형의 정립을 목적으로 광주시의 20개 대존 중에서 도심지역에 해당되는 9개 존을 중심으로 한 통행목적별, 수단별, 출발 도착통행량 모형을 정립하였다. 여기에서는 기준 년도를 1996년으로 하고 2001년까지의 통행량을 분석하고 2008년도까지의 통행분포량을 예측하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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