한국교통연구원에서 2010년 가구통행실태조사 자료를 기초로 구축한 신규 KTDB 여객자료는 대도시권 모두에 대해 PA개념을 기반으로 통행생성과 통행유인의 통행발생량과 교통존 간의 통행량 자료를 처음으로 제공하였다. 따라서, 신규 KTDB를 활용한 장래 수요예측의 분석방법은 변화된 자료형태에 적합한 PA개념의 분석방법이 적용되어야 한다. 본 연구에서는 교통정책 분석 시 반영하게 되는 장래 개발사업에 대한 통행발생량 예측과 통행분포패턴 예측 분석에 있어 PA개념의 분석 절차를 정형화할 수 있는 방법을 명확하게 제시하고, 또한 과거의 OD기반의 분석방법이 적용될 경우 그 분석결과가 PA기반의 분석방법의 결과와 다르게 나올 수 있음을 단순 예제를 통해 증명하였다. 이와 같은 분석결과의 차이는 교통정책의 의사결정에 있어 신규 KTDB 여객자료를 활용하면서 과거의 OD기반의 분석방법이 적용될 경우 정책결정에 왜곡을 가져올 수 있음을 의미하는 것이므로, 신규 자료에 대해 적합한 분석방법이 적용되어야 함을 본 연구는 강조하였다. 또한 본 연구는 신규 KTDB 여객자료에 PA기반 분석방법이 올바로 응용 적용될 수 있도록 조속히 실무분석가들에게 분석방법 지침과 기술 보급이 필요함을 주장하였다.
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.
통행분포의 예측과정에서 장래 O-D표는 행의 합 및 열의 합이 통행발생 예측단계에서 예측된 존의 유출 통행량 및 유입 통행량에 근접해야 한다는 제약조건을 만족시키기 위하여 수렴계산을 하게 된다. 기존 수렴계산 방법들은 통행분포 예측모형에 의해 예측된 존간 통행분포량이 수렴계산과정에서 상당히 달라질 수 있고, 그 결과로, 예측된 존간 통행분포패터의 변형을 가져올 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하고자, 새로운 수렴계산방법을 개발하였다. 기존 수렴계산 방법들이 O-D표의 행의 합과 유출 통행량, 그리고 열의 합과 유입통행량을 근접시키기 위하여 비율로써 행과 열을 순차적으로 반복하면서 수렴계산을 행하는 것과 달리, 개발된 방법은 총 통행량을 기준으로 유출통행량, 유입통행량과의 차를 가중평균으로써 최소화시키는 수렴계산 특성을 갖는다. 개발된 수렴계산 방법을 38개 존의 실제 O-D표를 이용하여 현재까지 가장 많이 사용되어온 프레타법 및 퍼니스법과 비교, 검증하였으며, 검증결과 개발된 방법은 제약조건을 충족시킴과 동시에 통행분포 예측모형으로부터 예측된 존간 통행분포량과의 차가 다른 방법에 비해 최소화 되어 유용한 거승로 증명되었다.
2002년에 한국에 도입된 주 5일 근무제는 사람들의 주중 통행 및 주말 통행 패턴을 바꾸어 왔다. 이러한 변화가 교통 시스템에 미치는 영향을 파악하기 위하여 여러 연구들이 수행되었으나 이 연구들은 공간적 요소를 고려하지 않은 통행 패턴 변화에만 초점이 맞추어졌다. 즉, 개인 통행 패턴의 변화에 대한 연구는 많이 진행되었지만 이러한 변화에 대한 공간적 분석 기법의 부재로 인해 통행 패턴의 변화를 정확하게 분석하지는 못하였다. 본 연구는 주 5일 근무제가 도입된 뒤의 통행변화의 분석을 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 통행 벡터 지표처럼 통행 패턴의 변화를 정량적인 관점만이 아닌 공간적인 관점에서 분석할 수 있는 새로운 지표를 이용하는데. 이 새로운 지표는 GIS 기술과 한국 고속도로의 TCS 자료를 이용한다. 본 연구의 결과는 고속도로 TCS 자료에 적용된 이 지표가 주 5일 근무제가 통행 행태에 영향을 미친다는 것을 보여주고 있고, 따라서 통행패턴의 변화를 분석하는데 매우 유용한 방법임을 보여준다.
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.
보안등은 주택가 골목에 안전을 위해 설치하는 중요한 설비로서, 도로 폭이 12m 이하인 장소에 설치된다. 그러내 통행 인구가 없어도 야간시간 내내 점등되고 있기에 낭비되는 전력량이 상당하다. 적외선센서가 부착된 보안등을 교체하게 되면 보행자의 움직임을 통해 일정시간 점등이 되고 이동체가 없을 때는 소등이 되어 전기에너지의 소비를 상당히 줄일 수가 있어 온실가스저감에 기여할 수 있다. 본 논문에서는 적외선센서 보안등의 최적 작동시간을 추적하기 위해 보행자의 통행 분포를 알아보고자 연구지역인 경북대 캠퍼스 내에서 사계절 중 여름철 야간 보행자의 통행패턴을 현장조사하여 분석하였다. 이를 통해 시간별, 공간별 분포 특성을 파악하고 도식화하여 보행자의 통행분포 특성을 파악함으로써 보안등의 작동시간 추적이 가능하였다.
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.
본 연구는 대전시를 사례로 하여 주유소의 입지적 특성과 판매권역을 분석하기 위해 설문과 면접 조사, 그리고 GIS의 그리드 분석을 활용하였다. 주유소의 입지적 특성을 분석해 본 결과 고수익 입지유형은 인구밀도와 1일 통행량이 일정수준 이상으로 배후 상주인구와 통행인구가 많아 고수익이 예상되었고, 반면에 저수익 입지유형은 토지이용상 녹지와 개발제한구역 등으로 통행량도 낮아서 높은 수익을 기대하기 어려웠다. 대전시 인구수에 기반하여 판매권역의 공간분포 패턴을 살펴본 결과, 주유소 판매권역의 크기는 인구밀도가 조밀한 중심지역에서 인구밀도가 낮은 외곽지역으로 갈수록 확대되었다. 또한 인구수에 대비하여 주유소가 과다한 주유소 과밀지역과 과소 지역이 분포하는 불균형적 주유소 분포패턴을 보여주었다. 입지-배분모델을 적용한 결과 주유소 과밀 지역에서는 주유소의 수가 줄어들었고, 과소한 지역에서는 신규로 주유소가 입지하여 보다 균형적인 분포패턴을 보여주었다. 이와 같은 연구결과는 석유제품 유통기관별로 최소 배후지 규모를 만족시키면서 균형적 공간 분포패턴을 가질 수 있도록 배치하는데 필요한 기초적인 자료로 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
대도시권은 인구나 경제활동이 주변지역으로 재배치됨에 따라 주변지역에서 새로운 중심지가 형성되는 패턴으로 변화하고 있다. 중심도시와 주변지역의 중심성 변화는 대도시권에서 발생하는 공간상호작용의 패턴을 변화시킨다. 본고에서는 서울대도시권의 통근통학통행을 통하여 공간상호작용의 변화 패턴을 고찰하였다. 서울과 접한 지역에서는 역외통행의 비중이 감소하고 있는 반면, 서울로부터 거리가 먼 지역에서는 역외통행의 비중이 증가하고 있다. 그리고 시간이 흐름에 따라 역외로 유출되는 최대통행의 목적지 분포가 점차 다원화하고 있으며, 서울 주변지역에서 서울을 목적지로 하는 역외통행률 또한 감소추세를 나타내었다. 서울대 도시권의 상호작용 변화는 대체로 인접한 지역들간에 강하게 이루어졌으며, 중심도시인 서울에서 유출되는 역외통행의 변화가 현저하였다. 통행량의 증감에 따른 상호작용변화의 유사성 분석에서는 용인 서울 수원 화성 등지가 상호작용변화의 속성을 뚜렷하게 보여주었다.
본 연구를 통하여 대형할인점 이용자, 재래시장 이용자, 그리고 수퍼마켓 이용자들의 각 쇼핑장소를 중심으로 한 거주지역 공간적 분포 및 쇼핑패턴의 차이를 비교한 결과. 이 세종류의 쇼핑장소 이용자들간의 각 쇼핑장소들 중심으로 한 거주지역 분포의 공간적 패턴 및 쇼핑통행 패턴은 상당한 차이를 나타내고 있다. 또한 대형할인점을 이용자를 제외한 재래시장 이용자와 슈퍼마켓 이용자들을 대상으로 그들이 이용하기를 원하는 대형할인점의 이용을 제한하는 주요 요인을 분석한 결과 통행거리, 운전면허 미소지, 자가용 승용차 미보유 등 대형할인점으로의 접근을 위한 과정에서 발생하는 제약 요인들이 가장 큰 비중을 차지하고 있는 것으로 나타난다. 이러한 점들을 볼 때, 재래시장 및 수퍼마켓이 주민들의 일상적인 쇼핑장소의 역할을 할 때와는 달리 대형할인점의 등장은 이곳으로의 주민들의 접근능력의 차이에 따라 주민들간 일상적 소비장소의 차별화가 진행될 수 있음을 시사한다. 특히 최근 대형할인점의 입지가 가속화되고 이에 따라 재래시장 및 수퍼마켓의 기능이 쇠퇴하고 있음을 고려할 때, 신체적 그리고 사회경제적 특성의 차이에 따라 대형할인점으로의 접근에 제한을 받는 주민들의 일상적 소비공간은 더욱 위축되고 고립될 가능성이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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