최근 소득의 증가와 주5일제 근무확대로 인해 주말의 통행행태 및 수요가 크게 변화하고 있다. 이러한 주말통행은 평일통행과는 달리 주로 쇼핑, 여가, 레저 등과 연관되어 있어 주로 금요일 오후부터 일요일까지 주요 고속도로나 간선도로의 교통혼잡을 가중시키고 있는 것으로 나타났다. 따라서 주말통행수요예측이나 교통정책수립측면에서 주말통행에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것은 매우 필수적일 것이다. 이에 본 논문에서는 2006년에 수행한 서울시 가구통행실태조사자료 중 동일가구에 실시한 평일 및 주말 통행조사자료를 이용하여 평일과 비교분석을 통해 주말통행의 특성을 분석 하였다. 또한 토빗모형을 개발하여 평일과 주말(토요일과 일요일)의 통행빈도에 영향을 미치는 요인을 규명하였다. 모형추정결과, 평일과 주말통행에 미치는 요인은 서로 다르게 나타났으며 주로 성별, 직업, 소득, 미취학아동수, 자가용보유 여부 등의 변수가 주말통행에 미치는 영향이 큰 것으로 분석되었다.
대중교통 교통카드 도입 이후, 점차 이용율이 증가되고 있다. 카드 데이터를 통해 얻을 수 있는 자료를 고려할 때 대중교통 카드 이용의 증가는 통행패턴 분석 및 정책적 측면에서 중요한 의미를 가지고 있다. 그 중에서 특히 죤별 대중교통 통행수요(O/D)를 손쉽게 파악할 수 있다는 점에서 높은 중요성을 가진다. 카드데이터를 통해 대중교통 죤별 통행수요(O/D)를 파악함에 있어서 데이터 자체의 오류에 대한 분석이나 결측에 대한 보완 과정이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 반드시 선행되어야 할 과제이지만 아직 연구사례가 없었던 카드데이터의 오류와 결측에 관해 살펴보았다. 그 결과, 통행수요(O/D)분석과 관련한 오류나 결측에 대한 특성을 제시하였고, 결측에 대한 보정방안을 제안하였다. 그리고 제시된 결측방안들에 대한 적용 및 평가와 함께 활용방안을 제시하여, 향후 보다 신뢰성있는 대중교통 OD구축을 위한 기반을 마련하였다.
교통계획의 목적은 교통체계를 분석하여 교통과 활동간의 상호작용을 효율화시켜 도시 및 지역사회의 목표를 달성하는데 있으며, 합리적인 교통계획을 수립하여 한정된 투자재원을 효율적으로 배분하기 위해서는 교통수요에 대한 합리적 접근이 필요하다. 교통수요예측의 접근방법은 미시적인 개별적 접근방법과 거시적인 집단적 접근방법으로 구분되며, 다시 모형화 기법이 결정적인가 확률적인가에 따라 개별결정적, 개별활률적, 그리고 집단결정적, 집단확률적 모형의 4가지로 구분될 수 있다. 이 중에서 일반적으로 관심의 대상이 되는 2가지 형태는 집단결정적, 개발확률적 모형이다. 집단결정적모형은 전통적 교통수요예측모형에 해당되며, 개별확률적모형은 1970년대 Mc Fadden을 시작으로 Ben-Akiva, Manheim을 중심으로 한 소비자 행동선택 이론에 근거한 개별행태모형이 이에 해당된다. 개별행태모형은 개개인의 통행행태를 다른 모든 조건이 동일할 때 개개인은 비용의 최소화를 추구하고, 비용과 관련한 통행행태는 거시적 수준에서의 주어진 제약 조건과 관계가 있으며, 의사결정은 확률분포에 의해서 결정되는 효용원칙(Efficiency Principle)에 입각하여 해석한다. 도시내와 도시간, 취업자와 비취업자, 출퇴근 시, 목적별 등의 여러 가지 통행에 있어서 다양한 변수들을 사용하여 교통수단 선택모형의 파라메카 값을 추정하고 통행패턴을 분석해 왔다. 본 논문에서는 개별행태모형인 로짓모형 중에서 집단다항로짓모형을 이용하여 여러 통행 중 공항시설의 접근에 필요한 교통수단 효용함수의 파라메타 값 추정 시, 일반적으로 사용되는 통행시간, 통행비용이라는 변수를 공통으로 두고, 대중교통의 경우에만 해당하는 환승이라는 특정대안변수(Specific alternative variable)를 첨가하여 그것이 수단선택에 미치는 영향을 분석한다. 또한, 대중교통의 속성을 가지고 있는 지하철과 버스를 하나의 대안으로 묶어서 효용함수를 구한 다음 다시 승용차, 택시, 대중교통을 독립된 대안으로 두고 모형을 정립하는 NESTED LOGIT모형으로 파라메타를 추정하여 대중교통의 효용에 관해 분석·비교하였다. 본 논문에 이용된 자료는 공항을 이용하는 이용객들을 대상으로 직접 설문·면접조사한 자료이며 대상 교통수단은 승용차, 택시, 지하철, 버스로 설정하였다.
2000년대에 들어 급속한 고령화 사회로 접어든 현 시점에 교통계획 및 수요예측의 관점에서 고령자가 차지하는 비중은 매우 높아지고 있다. 따라서 고령자 그룹의 통행 행태를 분석하고 수요를 추정하는 별도의 과정이 요구된다. 본 연구는 SUR모형을 활용해 고령자의 목적별 통행시간예산의 영향요인을 규명하였다. 통행시간예산은 통행수단의 발달과는 상관없이 하루 약 1시간 정도로 할당된다는 점에 비추어 볼 때, 각 목적별 통행의 영향요인을 규명하기 위해서는 오차항간의 상관성을 고려하는 SUR모형이 적합하다. 분석 결과, 여가목적 통행의 비중이 매우 높으며 개인, 가구, 도시시설, 교통 인프라 등 다양한 요인에 의해 통행시간예산이 영향을 받는 것으로 나타났다. 특히, 여가목적과 관련된 노유자 시설, 운동 시설, 종교 시설 등이 통행시간예산과 양(+)의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 또한 특정 직업에 종사하지 않거나 월 소득이 낮은 가구에 속한 고령자일수록 사회 경제적 활동의 빈도가 낮아지는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 고령자의 장래 통행행태를 예측하고 수요를 예측하는데 있어 많은 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
본 연구에서는 다른 기종점 통행표(Trip Matrices)들을 같은 교통망(Network)에 배정하였을 때 교통분배 결과의 차이점들을 분석하고 교통분배의 민감도를 비교하였다. 전통적인 4단계 교통수요 추정에 의해서 산출된 교통배분을 비교의 기본자료로 이용했다. 또한 본 연구에서는 교통배분의 결과를 평가하기 위해 주로 사용하는 측정효과들과 교통배분의 기법들(Traffic Assignment Techniques)의 민감도도 연구조사하였다. 본 연구를 통하여 총교통량(Total Trips)과 통행길이빈도(Trip Length Frequency)제약에 의해 임의로 선출된 기종점 통행표를 이용한 교통배분의 결과는 전통적인 4단계 교통수요 측정에 의해 산출된 교통배분 및 조사교통량(Counted Traffic Volumes)에 매우 유사한 결과가 나왔다. 결론적으로 죤별 통행발생량에서의 오차는 교통배분의 본성적인 집계특성(Aggregative Nature)에 의하여 그 심각성이 감소되는 경향이 있다. 이것은 즉 앞단계(Trip Generation and Distribution Phases)에서 전통적으로 요구되어지는 정밀도가 없어도 적절한 교통배분기법을 사용함으로써 좋은 결과를 산출할 수 있다는 것을 암시한다.
대중교통 서비스 개선 분석은 형평성의 관점에서 공급과 수요의 상관관계로 분석되고 있다. 공급은 접근성을 이용하여 계산하고 있으며, 수요는 거주인구를 기반으로 추정한 통행수요가 이용되고 있다. 그러나 추정에 의한 수요는 교통카드 기반 통행량에 비하여 정확성과 미시적인 공간 단위의 개선지역을 도출하기 어려운 한계가 있다. 이에 본 연구는 교통카드 데이터 기반의 통행량을 이용하여 대중교통의 잠재적인 서비스 개선량을 산출하였다. 대중교통의 공급은 시간거리 접근성으로 계산하였고, 이를 통해 상대적으로 접근성이 떨어지는 출 도착지 쌍(OD)을 이용하는 승객이 손해 보는 시간비용을 계산하였다. 서울시를 대상으로 본 연구에서 제안한 방법론을 적용하여 모든 OD의 시간비용을 계산하였으며, 분석 결과 서대문구, 구로구, 노원구 등지에서 개선이 가능한 것을 확인하였다.
본 연구는 KTX 수요를 예측하기 위한 방법으로 개입 ARIMA 모형을 제안하였다. 신선개통과 경제충격으로 인한 시계열의 영향 여부를 파악하기 위해 경부고속철도 2단계 개통과 2008년 금융위기를 분석하였다. 분석결과 금융위기는 통계적으로 유의미한 영향이 없는 것으로 나타났으나, 경부고속철도 2단계는 주중 통행량 17,000 통행/일, 주말 통행량 26,000 통행/일 정도 증가한 것으로 나타났다. 본 연구는 개입이 통행량 시계열에 영향을 미치는 현상을 파악하고, 시계열 자료에 대한 개입효과를 계량적으로 분석했다는 점에서 의의가 있다. 개발된 모형은 KTX 전체 수요를 개략적으로 예측하는데 활용될 수 있으며, KTX O/D별 예측치를 검증하는데 활용이 가능하다.
이 연구는 텔레서비스가 개인의 통행행태 및 교통수요에 미치는 영향을 분석하기 위한 것이다. 먼저 개별행태 모형에 기초한 가구원별 통행통신행태조사를 실시하고, 이 분석결과를 바탕으로 서로 상이한 업무행태를 보이고 있는 9개의 군집이 분류되었다. 다음으로 "가설 시나리오"기법을 이용하여 텔레서비스에 의한 교통수단의 대체 가능성을 추정하였다. 개별 군집 중 "가정주부"와 "노년/무직자"의 경우 향후 텔레서비스의 활용에 어려움 등, 정보화사회에서 소외될 가능성이 높을 것으로 예측되었다. 텔레서비스로의 전이확률을 추정한 결과 은행이나 관공서업무와 같이 교류되는 정보종류가 텍스트나 데이터와 같이 단순한 형태일 경우 높게 나타났다. 이러한 연구결과를 근거로 서울시의 경우 텔레서비스에 의하여 향후 일일 약 7.6%의 통행수요가 대체될 수 있을 것으로 예측되었다.
도시화물수요예측모형에는 화물기반모형과 트럭통행기반모형이 있는데 화물기반모형은 화물체계가 기본적으로 화물운송과 관계가 있다는 개념에 기초를 두고 있으며, 차량이 아닌 화물의 움직임을 주요 분석대상으로 삼고 있다. 반면에, 트럭통행기반모형은 집합화된 독립변수를 이용하여 각 죤(Zone)에 유·출입하는 트럭의 통행을 분석하는 것이다. 본 연구의 목적은 트럭통행기반모형의 O-D 추정시 화물통행과 트럭통행 사이의 관계식을 산출하고 이를 설명할 수 있는 통행거리분포함수(Trip Length Distribution : TLD)를 추정함에 있다. 본 연구의 자료는 교통개발연구원에서 수행한 '서울시 물류조사 및 물류종합계획수립구상(1998)'의 화물 물동량 조사 자료를 이용하였으며, 이를 통해 통행거리분포에 따르는 화물 및 차량의 비율을 함수로서 나타내었다. 본 연구를 통하여 트럭통행기반모형에서 트럭통행거리분포를 이용하여 화물기반모형에서 도출할 수 있는 화물의 통행거리분포를 추정할 수 있었으며, 또한 각각의 통행거리분포는 감마분포를 이용하여 함수식으로 도출하고 상기한 두 가지 분포모형을 하나의 관계식을 통해 재산정할 수 있는 이론적인 틀을 제공하였다는 데 의의가 있다고 하겠다. 트럭통행거리분포, 화물통행거리분포 모두 통계적인 검증을 통해 적합한 것으로 분석되었으며, 전체화물의 통행거리분포와 매개함수를 통해 재산정된 모형의 결과 값 또한 통계적으로 유의하였다. 품목별 적용에서는 잡공업품과 화학공업품은 본 연구의 매개함수식을 통해 화물거리분포 모형이 적합하였으나 금속공업 품과 경공업품은 다소 차이가 있는 것으로 분석되었다.
교통부문의 지속가능성(sustainability)을 유지하기 위하여 대중교통중심의 도시개발(transit oriented development, TOD), 자전거나 보행 등 녹색 교통수단의 이용활성화, 그리고 차량운행시 배출되는 온실가스(green house gas) 를 감축하는 정책 등 다양한 방안들이 제시되고 있다. 이중 온실가스 배출량에 대한 다양한 연구들이 제시되고 있으나, 교통측면의 행태적인 분석에는 한계를 가지고 있다. 본 연구는 교통측면에서 좀 더 행태적인 측면을 고려한 온실가스 배출량 추정식을 제시하는 것이 연구의 목적이다. 즉, 특정 존에서 발생하는 차량으로 인한 온실가스 배출량을 기종점간 통행수요(travel demand for each OD pair)와 통행거리(travel distance)를 반영하여 결정한다. 여기서 기종점간 통행수요는 통행비용의 함수로 중력모형(gravity model)을 이용하여 구해지며, 통행거리는 평균 통행거리가 아닌 기종점간 실제 통행거리를 고려한다는 점이 기존 연구와 차이가 된다. 또한, 본 연구에서 제시하는 온실가스 추정식의 적용성과 활용성을 검토하기 위하여 통행비용에 대한 온실가스 배출량의 민감도(sensitivity)와 탄력성(elasticity)을 유도하며, 정책적 측면에서 온실가스를 감축하기 위한 온실가스 통행료(green house gas pricing)의 부과 효과에 대해서도 검토해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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