본 연구는 서울대도시권을 대상으로 토지이용패턴과 통행수단선택간의 관계를 경헙적으로 분석하여 수도권 토지이용 및 교통정책에 시사점을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 다중 로짓모형을 이용한 분석에서 직장 및 주거빌도가 높을수록 전철과 버스 등 대중교퉁수단에 대한 의존도를 보이는 것으로 나타났다. 또한 직장중심지의 경우 버스보다는 자가용이용율이 높은 것으로 나타나 고밀도 정책이 반드시 대중교통수단으로의 이동을 의미하는 것은 아니라는 사실을 경험적으로 입증하고 있다.
본 연구에서는 인간의 판단과 유산한 구조를 갖는 퍼지근사추론모형(FARM)을 구축하여 교통수단 선택형태에 적용하고자 하였다. 이를 위해 먼저 근사추론모형의 이론적 배경을 살펴보고 버스와 지하철간의 수단선택 모형을 구축하였다. 입력변수로 버스와 지하철간의 총통행시간의 차이와 총통행비용의 차이를 선정하였으며 출력변수로 버스이용확률을 사용하였다. 각 변수에 대한 퍼지집합은 각각 5개씩의 언어적 인 표현으로 구성하였으며, 규칙은 총 25개로 설정하였다, 구축된모형의 현실적 타당성을 검토하기 위해 서 실제 조사자료와 비교하였다. 분석결과 본 연구에서 구축된 퍼지근사추론모형이 통행자들의 수단선택 행태를 현실적으로 설명하는 것으로 나타났다.
본 연구는 개별형태모형 중에서 다항로짓모형을 이용하여 대구시의 대중교통 이용자를 대상으로 한 환승교통수단선택모형을 구축한 것이다. 다항로짓모형 추정을 위해 사용된 종속변수는 버스${\leftrightarrow}$버스, 버스${\leftrightarrow}$지하철, 지하철${\leftrightarrow}$지하철, 버스${\leftrightarrow}$기타교통수단, 지하철${\leftrightarrow}$기타교통수단의 5가지 유형을 사용하였고, 환승교통 수단선택에 영향을 미칠 것으로 예상되는 설명변수로는 성별, 나이, 교통주체, 통행목적, 환승지역, 통행비용, 통행시간의 7가지를 사용하였다. 구축한 다항로짓모형을 이용하여 주어진 설명변수의 값에 대한 환승확률을 산정하였고, 모형의 적합도를 나타내는 ${\rho}^2$는 0.354로서 적합하게 나타났다. 설명변수(통행시간, 통행비용)값의 변화에 따른 확률변화를 가지고 한계효과를 분석하였다. 통행시간에 따른 환승의 한계효과는 통행시간이 증가하면 할수록 버스${\leftrightarrow}$버스, 버스${\leftrightarrow}$지하철의 이용객들이 지하철${\leftrightarrow}$지하철로 전환되는 것으로 분석되었으며, 통행요금에 따른 환승의 한계효과 분석에서는 버스${\leftrightarrow}$버스, 버스${\leftrightarrow}$지하철의 이용요금이 증가함에 따라 버스 및 지하철${\leftrightarrow}$기타교통수단으로의 전환이 증가하는 것으로 분석되었다.
데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량의 데이터에 존재하는 관계, 패턴, 규칙 등을 효율적으로 탐색하여 이를 모형화함으로써, 유용한 정보로 추출 변환하는 일련의 과정이다. 특히 베이지안 망 (Bayesian Network)은 신경망, 유전자알고리즘 퍼지이론 등과 더불어 데이터마이닝의 중요한 기법 중의 하나로서 베이지안 통계 이론(Bayesian Statistics Theory)를 적용하여 변수들간의 확률적인 관계를 기호화함으로써, 설명변수들과 종속변수들간의 인과관계를 파악할 수 있다. 이 연구는 기존에 적용된 바가 없는 데이터마이닝의 베이지안 망을 이용하여 수도권 교통수단선택 모형을 구축한다. 2002년도 수도권 가구통행실태조사 자료의 사회 경제적 특성과 교통체계 특성을 반영하여 베이지안 망을 이용한 교통수단선택 모형을 설계 구축하여, 각 변수들간의 상관관계와 인과관계를 분석함으로써, 설명변수인 성과 연령의 구성비가 변하였을 때, 교통수단선택의 변화율(확률)을 예측한다. 이 연구를 통해 현실에서는 내재하나 설명변수간의 복잡한 상관성을 배제하고 설명변수들과 교통수단선택간의 단순한 직선관계를 가정하는 기존 교통수단선택 모형의 한계를 극복할 수 있는 가능성을 제시한다. 또한 선택되지 않은 교통수단에 대한 정보의 부족으로 인한 교통수단선택 모형 구축의 어려움을 극복한다. 또한 다양한 교통정책에 따른 교통수단선택의 변화를 실시간으로 시뮬레이션 할 수 있는 방법론을 개발한다.
본 연구는 광역전철 활성화를 목표로 승용차 대비 경쟁력 평가를 위한 수단선택모형을 개발하였다. 연구대상 노선은 수도권의 경의선과 중앙선이며, 열차운행 구간은 두 노선을 연결하는 일산역부터 구리역까지 설정하였다. 수단선택모형은 잠재선호조사(SP) 자료를 이용한 개별행태모형이며, 교통수단선택의 경쟁구도는 승용차와 급행열차이다. 연구 결과, 수단선택모형이 적정한 수준으로 도출되었으며, 이를 이용하여 통행자의 시간가치와 탄력성 값이 나타내는 특성을 분석하였다. 분석결과 광역전철에서 급행열차를 운행할 경우에는 통행비용의 감소보다는 통행시간의 단축에 주안점을 두는 것이 더욱 효과적으로 나타났다. 또한 이 같은 측면에서 개별노선간의 직결운행을 확대하고 급행열차를 운행하여 환승시간과 차내시간을 줄여주는 정책 추진이 요구된다.
절약된 통행시간의 가치는 교통시설투자의 가장 중요한 편익이기 때문에, 우리나라를 비롯한 여러 나라에서 시간가치의 추정을 위한 많은 연구가 이루어졌으며, 통행수단선택모형을 이용한 연구가 주를 이루었다. 본 연구에서는 기존의 연구에서 전혀 시도되지 않았던 새로운 모형, 법규준수선택모형, 을 적용하여 통행시간가치를 추정하고자 시도하였다. 본 연구의 목적을 위하여 조건부가치측정법을 응용한 설문조사를 행하였고, 설문조사 결과와 법규준수선택모형을 이용하여, 통근자들의 통행시간가치를 추정하였으며, 결과는 선행된 연구결과와 일관성이 있음을 알 수 있다.
본 논문에서는 교통카드 데이터를 활용하여 지역 간 철도역(서울역)을 중심으로 유입과 유출통행에 이용된 대중교통 수단을 중심으로 지역별 통행패턴을 분석하고 이들 통행에 대한 대중교통 수단선택의 문제를 도시철도와 버스로 구분하여 분석하였다. 서울역으로의 유출입 통행특성을 분석한 결과, 서울역으로의 유출입통행은 1번 이내의 환승으로 통행한 경우가 99%로 나타났다. 유출입 통행수단으로는 버스보다 도시철도를 이용한 비율이 높았으며 서울역에서 가까운 지역에서 버스의 이용율이 높게 나타났다. 버스와 도시철도의 수단선택 행태분석을 위해 이항로짓모형을 구축했으며, 그 결과 지역간 철도역유출입통행 수단선택에 있어 통행요금보다는 통행시간의 영향이 더 큰 것으로 나타났으며 특히 유출통행에서 매우 큰 영향을 가지는 것으로 분석되었다.
본 연구는 고령자의 통행사슬(trip chaining)의 유형별 특성을 살펴보고, 시 공간적 분포 패턴을 분석한다. 또한 순서형프로빗모형(ordered probit model)과 이항로지스틱모형(binary logistic model)을 구축하여 고령자 통행사슬에 영향을 미치는 다양한 요인을 규명하고, 고령자 통행의 수단선택 특성을 분석해 본다. 이를 위해 2006년과 2010년에 실시한 수도권 가구통행실태조사의 고령자 자료를 활용하였다. 분석결과, 고령자 통행사슬은 전반적으로 증가추세이며, 단순통행사슬이 전체의 85% 이상을 차지하는 것으로 나타났다. GIS 맵핑을 통해 통행사슬의 공간적 이동 패턴을 분석하였으며, 단순직장 통행사슬이 과거 서울과 인접지역에 집중되어 있던 반면 2010년에는 경기도 지역으로 점차 확산되고 있음을 알 수 있었다. 또한 모형구축을 통해 2010년에 통행사슬에 영향을 미치는 개인 가구 통행특성이 과거에 비해 상대적으로 많아지고, 통행시간보다는 통행비용이 고령자가 교통수단을 결정하는 요인임을 규명하였다. 본 연구의 결과는 다가오는 초고령사회에 대응한 교통정책을 수립하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
최근 공유교통 서비스가 확대되면서 개인교통수단과 대중교통수단을 연계한 통합모빌리티 서비스가 주목을 받고 있으며, 이를 위해서는 연계수단 통행행태 분석이 필수적이다. 본 연구에서는 2010년 서울시 가구통행실태조사 자료를 이용하여 연계수단 통행의 특성을 분석하고, 다항로짓모형을 통해 연계수단 선택에 미치는 영향요인을 분석하였다. 먼저 통행수단을 승용차, 시내버스, 시외버스, 철도, 택시, 기타 등으로 구분하여 25가지의 연계수단 통행유형을 분석하였으며, 이중 시내버스와 철도의 연계통행이 가장 높은 것으로 나타났다. 이들 연계수단 통행은 주로 출근통행목적에서 많이 발생하며, 오전/오후 첨두를 형성하는 것으로 나타났다. 또한 다항로짓모형 추정결과, 개인특성의 성별, 연령, 가구특성의 차량보유여부, 가구소득, 통행특성의 통행목적, 통행시간, 통행거리, 지역적특성의 지하철 및 버스 노선수, 상업용도 면적비율, 토지이용 혼합도, 도착지역의 도심권여부 등이 연계수단 선택에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 개별모형(disaggregate model)을 이용한 도시권의 교통수요예측 모형체계의 구축을 최종목적으로 하며, 그때 개인이 1일 중에 행하는 복수의 트립에 관한 의사결정간의 상호관계를 적절히 고려함에 의해, 되도록 개인의 교통행동을 논리적으로 설명함과 동시에 모형의 취급이 용이하도록 논리성과 실용성이 잘 조화된 모형의 구축을 시도하였다. 모형의 체계는 비취업자와 취업자 각각의 1일의 통행행태유형의 선택에 관한 2개의 Sub-model로 구성되어져 있다. 본 논문은 그 Sub-model중의 하나인 비취업자의 1일의 통행행태유형(트립발생, 각 트립의 목적지와 교통수단)의 선택에 관한 개별모형의 개발을 행한 것이다. 본 모형의 특징은 tour별 효용최대화행동가설에 기초를 두어 개인이 1일 중에 행하는 각 트립의 선택행동은 해당트립의 전후에 행해지는 트립들의 선택행동의 영향을 고려하여 의사결정을 하는 것으로 가설을 설정하여 트립간의 상호관련성을 표현하였다. 모형의 구조로서는, 모형의 취급이 보다 용이하도록 tour별 효과최대화를 트립단위의 단계형 모형으로 표현하는 nested logit model형의 수차동시효과최대화 모형을 구축하였다 실제의 도시권에 대한 실증적 검토를 행한 결과, 본 연구에서 개발한 별개모형의 유효성이 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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