최근 들어 학계와 연구원 등에서 기존의 교통혼잡비용 산정 방식과 내용에 대한 수정 요구가 증대하고 있다. 이에 본 연구에서는 교통혼잡비용에 대해 살펴보고, 교통혼잡비용의 개선방안을 도출하였다. 개선방안으로 교통혼잡비용에 사회적 외부비용을 추정에 포함하는 방안, 온실효과비용, 환경오염 비용 등을 교통혼잡비용의 추정에 합산하는 방안, 교통혼잡비용의 산정방법에 비 반복정체의 문제, 혼잡판단 기준속도의 문제, 혼잡시간대의 추정 문제, 통행속도 문제 등에 대한 대안을 도출하였다. 본 연구에서 제시한 교통혼잡비용 추정 개선 방안이 여러 가지 현실적용에 있어서의 어려움이 있는 한계를 가지고 있지만 지속가능한 발전이라는 시대의 흐름에 맞는 교통혼잡비용의 변화의 기초 자료로 제공하였다는 사실에 의의가 있다.
오늘날 우리 주변에는 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 '빅데이터(Big Data)'의 시대가 도래 하였으며, 그 중요성이 날로 커지고 있다. 교통분야에서는 전통적인 통행기반교통모형(Trip-Based Model)인 4단계 교통수요추정법의 한계가 드러나고 있으며, 활동기반교통모형(Activity-Based Model)을 이용한 수요 추정 방법이 교통계획에 새로운 패러다임으로 떠오르고 있다. 교통은 사람이나 물류의 공간상의 시간적 이동을 의미한다고 봤을 때 공간데이터와 밀접한 관련이 있다. 따라서 공간정보를 포함하고 있는 SNS를 대상으로 시계열적 공간정보를 추출하고, 이를 현재의 통행기반교통모형(Trip-Based Model) O/D와 비교 분석하여 그 특성을 파악하고 유용성을 검증하였다. 또한, 활동기반교통모형(Activity-Based Model)의 분석자료를 구축하여 교통시뮬레이터 프로그램을 이용해 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 고찰하였다. 연구결과 다수의 활동기반 교통모형 분석자료를 구축할 수 있었으며, 이번 연구를 통해 교통분야 빅데이터 활용의 기술적 한계를 극복할 수 있는 가능성을 확인하였고, 향후 발전방향을 모색하는 기회가 되었다.
본 연구는 도로의 기능 및 통행특성. 차로수, 연평균일교통량 등을 고려하여 설계시간계수와의 관계를 살펴보고 적정 확률분포형 선정과 K값을 추정하였다 이를 위해 2005년도 상시 교통량 조사지점에서 수집된 교통자료를 이용하여 14개의 확률분포형을 적용하였다. 각 확률분포형은 최우도법을 이용하여 매개변수를 추정하였으며 각 분포형별로 매개변수 적합성 조건을 검토하였다. 적정 확률분포형의 결정은 chi-square검정을 통하여 대상 분포형의 기각유무를 판단하였으며. 그 결과에 대해 우선순위를 정하여 적정 확률분포형을 선정하였다. 그리고 각 유형별 AADT에 따른 적정 K계수를 추정하였다. 그 결과, 지방부 2차로 및 4차로. 도시부, 관광부도로의 적정 확률분포형은 각각 Pearson V, LogLogistic, LogLogistic, Extreme value 분포로 분석되었으며 적정 K계수는 각각 $0.1{\sim}0.2,\;0.09{\sim}0.14,\;0.07{\sim}0.13,\;0.1{\sim}0.2$로 추정되었다.
본 연구는 현재 적용되고 있는 버스 도착 예측정보 생성 알고리즘에서 반영할 수 없었던 요소인 신호 지체시간을 고려한 버스 도착시간 예측 방법론을 제안하였다. 신호지체시간을 반영하기 위해 정류장간 통행시간을 서비스시간, 순통행시간, 신호지체시간으로 분할하였고, 신호지체시간은 교차로 도착시간과 신호운영계획(TOD)를 이용하여 추정하였다. 본 연구에서 제안한 방법론으로 도착시간을 예측할 때에 발생하는 오차 대부분이 약 ${\pm}30$초 이내로 나타났으나 일부 다소 큰 값의 오차를 발견할 수 있었는데 이러한 오차의 발생 원인은 예측 신호주기보다 앞 신호주기에 통과했기 때문인 것으로 분석되었다. 교차로 도착시각을 관측값이 아닌 추정값을 사용하는 본 방법론의 특성상 광역버스 등의 도착시각을 예측할 수 없는 한계가 존재한다. 실시간 위치정보를 통해 이를 개선하는 등의 향후 연구를 통해 본 방법론의 정확도를 크게 향상시킬 수 있을 것이다.
우리나라 화물수요분석모형의 기초자료로 활용되는 화물기종점통행량(O/D)과 화물네트워크 자료는 지난 10여 년 동안 개선되어 왔음에도 불구하고 아직 많은 한계를 지니고 있다. 주된 원인은 기존의 화물수요분석모형이 환적시설이나 물류시설을 별도의 노드로 구분하지 않는 통행기반모형이라는데 있다. 통행기반모형에서는 화물의 이동이나 화물 물동량의 전환관계 파악, 복합화물 교통망에서의 화물흐름 등을 제대로 반영하지 못하기 때문이다. 본 연구의 목적은 기업의 물류활동을 감안한 화물수요추정방법론을 개발하기 위한 기초 연구로서 공급사슬기반의 화물유통경로 선택모형을 개발하는 것이다. 구체적으로는 유통경로의 물적흐름에 영향을 주는 선택요인과 화물유통경로의 수송사슬특성(Transport Chain Attributes) 즉, 운송수단, 운송시간, 운송비용, 운송량 등을 반영한 화물유통경로선택모형을 개발하고 이를 분석함으로써 시사점을 도출하고자 한다. 이를 위하여 석유화학제품과 자동차 및 자동차부품에 대한 유통경로조사 자료를 활용하였다. 분석결과, 운송비용, 운송시간, 운송량을 변수로 하는 다항 로짓모형이 가장 적합한 것으로 분석되었다. 선정된 모형에 의하면 석유화학제품과 자동차 및 자동차부품의 경우 취급하는 운송량이 많을수록 대형화물차 유통경로의 선택 효용이 큰 것으로 분석되었고, 중간지점경유형의유통경로보다는직접수송형의유통경로를선호하는것으로분석되었다. 또한 두 품목의 경우 대형화물차보다는 소형화물차를 이용하여 운송하는 품목특성을 보였다.
최근 차세대 고속열차에 대한 기술적 검토가 마무리됨에 따라, 실용화 방안에 대한 연구가 본격적으로 진행되고 있다. 차세대 고속열차를 도입하기 위해서는 수요예측을 통한 타당성 분석이 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 차세대 고속열차 운행특성을 고려한 적정 수단분담모형을 개발하는 것을 목적으로 하고 있다. 즉, 차세대 고속열차의 경우 기존 고속열차와의 관계에 따라 다항로짓모형과 네스티드로짓모형 중 적절한 모형을 선택하는 과정이 필요하다. 수단분담모형 구축을 위해 지역 간 통행자의 통행행태 조사를 통해 현재 및 장래 수단선호도 조사를 실시하였다. 통행시간과 통행비용으로 구성된 효용함수를 추정하기 위하여 Limdep 8.0 NLOGIT 3.0 package를 이용하여 다항로짓모형과 네스티드로짓모형을 개발하였다. 구축된 각 모형의 경우 통계적 유의성은 어느 정도 확보되는 것으로 나타났다. 다만, IIA TEST에서 IV Parameter가 약 0.521로 0과 1사이에 위치하여, 향후 모형적용 시 네스티드로짓모형이 적합한 것으로 분석되었다. 또한, 차세대 고속열차가 도입될 경우 모형의 적용과정에서 국가교통DB의 수정보완 필요성과 적용방안을 제시함으로써, 합리적인 수요분석을 위한 토대를 마련하는데 기여를 할 것으로 기대된다.
활동기반 모형은 개개인의 다양한 일상 활동을 교통계획의 의사결정단위로 파악하고, 인간의 활동으로 인해 파생된 통행을 분석한다. 즉, 동일한 활동패턴 집단의 유형의 사회경제적, 상황적 특성에 따라 어떤 활동을 수행할 것인지를 결정하고 활동수행주체의 활동시간, 공간의 이동, 교통수단을 선택하는 행위에 대한 예측을 수행한다. 통행은 개인과 다른 사람들이 참여하여 이루어지는 복합적인 의사결정 과정으로 간주되기 때문에 이를 통한 활동기반모형은 교통수요 예측에 있어 보다 효율적이면서 현실에 부합한 수요추정을 수행 할 수 있다. 이러한 과정에서 개인의 하루 활동유형을 선택하는 과정은 매우 중요하며, 이에 따라 활동기반 모형의 통행이 발생된다고 할 수 있다. 본 연구에서는 개인의 활동유형 선택에 영향을 주는 요인을 파악하고, 개개인의 특성에 따라 활동유형 선택행태를 분석하였다. 먼저 통행사슬 유형과 활동목적을 검토하여 활동유형을 분류하고, 활동유형선택에 영향을 미치는 개개인의 사회경제적 특성변수를 도출하였다. 다음으로 활동유형별 다항 로지스틱 회귀분석 모형을 구축하여, 활동수행주체의 복합적 특성에 따라 선호되는 활동패턴에 대한 분석을 수행하였다. 결론적으로 활동유형의 선택은 활동수행주체의 복합적인 특성에 의존하며, 장래 활동기반 교통수요 예측에 있어 개인의 복합적인 특성이 활동기반 모형의 활동스케줄 결정 과정에서 고려되어야 함을 시사하고 있다.
본 연구는 물류 네트워크상 중요한 입지 여건을 갖추고 있는 국제산업물류도시와 부산 신항에 신규 자동화물운송시스템 도입에 따른 화물 물동량 및 편익을 분석하기 위해 수행되었다. 이를 위해 본 연구는 대상지역의 장래 화물 물동량 및 전환물동량을 예측하였으며, 그에 따른 사회적 편익을 분석하기 위해 4개의 시나리오 설정하였다. 화물물동량 예측은 사업체 원단위법과 종사자수 원단위법을 적용하였으며, 편익은 기존 도로를 이용하는 화물자동차가 인터모달 자동화물운송시스템으로 전환되는 물동량을 기반으로 산정하였다. 본 연구에서의 편익항목은 직접편익(통행시간 절감, 차량운행비용 절감, 교통사고 절감, 환경비용 절감)이외에 해외 관련 연구를 기반으로 화물통행시간가치 편익, 혼잡비용 절감 편익, 도로유지관리 절감편익을 추가적으로 고려하였다. 분석 결과, 종사자수 원단위를 적용하고, 부산시 강서구의 업종별 종사자수 비율을 적용한 방법론의 화물물동량 및 편익이 가장 큰 것으로 예측되었다. 본 연구는 패러다임 변화에 따른 새로운 자동운송시스템 도입을 기반으로 물동량의 추정과 사업 편익 추정을 하였다는 점에서 학술적 의미가 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 거시적 넓은 지역에 대한 교통 분석과 부분상세지구(sub-area)의 교통 분석을 서로 단계적으로 연계하며 상호 교통 환경 변화에 대한 영향을 동시적으로 함께 반영하여 방법을 제안했다. 이와 같은 거시적-미시적 연계 분석을 위해 거시적 네트워크 분석, sub-area analysis, 가구통행실태의 출발시각 자료, 부분상세지구의 경계지점에서 시간대별 관측 링크 교통량 자료를 융합 분석함으로써 부분지구에 대한 동적 O/D 교통량을 추정하는 실무적 방법을 제안하였다. 이렇게 추정된 동적 O/D 교통량을 입력 자료로 하여 부분상세지구에 대해 미시 교통류 시뮬레이션 분석을 실행함으로써 다양한 국소적 지구의 교통정책 분석을 가능하게 하였다. 이와 같은 미시적 동적 분석은 거시적 네트워크 분석으로는 파악할 수가 없었던 대기행렬, 교차로 지체, 차량 간 상충 등의 분석을 가능하게 한다. 따라서 교통정책의 효과를 미세한 교통현상 변화까지 분석이 가능하도록 하였다. 또한 본 연구에서는 실제 사례연구를 통해 거시적-미시적 연계 분석에 의한 부분상세지구 미시교통류 시뮬레이션 결과의 현실 설명력에 대한 검증 분석도 수행하여 미시적 동적 분석의 정책 활용 가능성에 대한 참고적 자료를 제공하였다.
철도서비스 개선을 위한 기존선의 복선, 전철화, 상호직결운행 등 철도네트워크의 기능강화사업이 활발히 추진되고 있다. 본 논문에서는 철도네트워크 기능강화와 같이 새로운 철도서비스가 제공될 경우 타 교통수단으로부터 어느정도의 전환수요가 발생되며, 철도이용패턴은 어떻게 변화될 것인지에 대해 대구권 철도서비스 개선의 사례연구를 대상으로 SP와 TP자료에 의한 전환수요분석모형을 검토하였다. 모형분석 결과, 총통행시간과 통행비용의 파라미터 추정치가 충분한 설명력을 나타내고 있으며, 특히 SP의 보완적 조사로서 TP데이터를 이용할 경우, 철도요금과 통행시간 설정에 따라 전환수요경계치를 쉽게 파악할 수 있어서 대구권 광역철도를 비롯하여 타 지역에서도 보다 실용적으로 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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