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.
최근 차세대 ITS로서 도로공사 주관 하에 스마트하이웨이에 대한 연구가 수행되고 있으며, 스마트하이웨이에서 교통 분야 서비스의 효과평가 입력 자료로 신뢰성 높은 동적 OD를 요구하고 있다. 이에 본 연구는 스마트하이웨이의 핵심 기술인 WAVE 통신 기술로 대표되는 C&R 통신에서 수집되는 노드 정보와 차량정보를 이용할 경우 노드정보와 차량정보를 활용하여 궤적자료 및 표본경로교통량을 산출할 수 있으며, 이를 이용하여 동적 OD를 구축하였다. 이에 대한 검증을 위해 연속류의 토이네트워크에서 1시간 OD를 임의 분포하여 수집된 정보를 통해서 5분 단위의 동적 OD를 산출한 결과 15분단위의 교통량, 통행시간 측면에서 교통량 오차율이 20% 이내에 들어오는 경우가 전체의 84.79%, 통행시간 오차율이 20% 이내로 들어오는 경우가 전체의 85.42%로 신뢰성 있는 동적 OD를 구축할 수 있다고 판단된다.
본 연구의 목적은 도시성장과 함께 통행거리와 교통량이 크게 늘어나 심각한 교통체증현상을 보이고 있는 서울을 대상으로 교통흐름의 공간적 특징을 파악하고, 이를 수도권 지역의 토지이용 및 시설 분포와 연결시켜 수도권 지역의 기능적 연계의 공간구조를 밝히는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 교통카드를 이용하여 이동하는 대중교통 이용자들이 만들어 내는 통행 거래 자료를 바탕으로 통행행태와 통행흐름의 공간적 특징을 분석하였다. 교통카드 데이터는 하루 천만 건이 넘으며, 각 통행거래자료 마다 승 하차 및 환승의 위치와 시간, 이용 교통수단 등 방대한 정보를 담고 있어 이의 효율적 분석을 위하여 데이터마이닝 기법을 도입하였다. 특히 대중교통이용자의 통행행태를 파악하고 각 지점의 통행 수요를 파악하기 위한 새로운 알고리즘 개발하여 적용하였다. 분석결과의 공간적 특성을 파악하기위하여 지리정보체계를 이용하여 시각화시키고, 그에 입각하여 공간적 특성을 분석하였다. 또한 출발 교통량, 도착교통량, 총 지지도들 간의 관계성을 파악하기 위하여 상관관계분석을 시도하였다. 통행수요에 있어 강남의 2호선 지하철역을 따라 가장 많은 통행 수요가 나타나고 있으며, 그 다음으로 강북의 구도심지역이 또 하나의 중심축을 이룬다. 그밖에도 대단위 고층 아파트가 밀집되어 있는 주거지역들이 부수적인 중심축을 형성한다. 기 종점 수요와 함께 통과 수송량 까지 나타내는 총지지도는 강남의 구로-신도림 역이 가장 놓게 나타나며 강남지역에 위치한 지하철 2호선 역들과 환승역들에서 높게 나타나고 있다. 이러한 통행패턴 분석은 일차적으로는 교통망 상의 교통흐름과 각 지점의 통행수요를 나타나며 지역 내에서 지점 간의 기능적 연계를 반영하고 있기 때문에 도시의 교통계획은 물론 지역의 토지이용 및 시설 입지 계획 수립에 필수적이다.
본 연구에서는 서울 대도시권에서 도시 내 통행흐름의 시-공간적 특성을 밝히고자 한다. 특히, 서울대도시권 대중교통이용자의 통행기록을 담고 있는 교통카드 데이터베이스에서 지하철 이용자의 하루 동안의 탑승자료를 이용하여 시간대별 통행흐름의 유형과 토지이용과의 관계를 분석하였다. 이를 위하여 먼저 각 지하철역별 아침, 낮, 저녁 시간대별 승하차 여객 수를 산출하고, 그의 공간적 분포를 GIS를 이용하여 시각화 하였다. 이러한 각 역의 시간대별 승객의 타고 내리는 승객흐름을 바탕으로 계층적 군집분석법을 이용하여 서울대도시권 지하철체계를 구성하고 있는 353개 역들을 유형화 하였다. 이러한 승객 흐름의 유형별 군집에 따라 지하철 역 인접 지역의 토지이용을 나타내는 지역변수들과의 관계식을 도출하였다. 이러한 분석의 결과는 교통계획은 물론 도시계획의 다양한 단계에 유용하게 이용될 수 있다.
대중교통 시스템의 운행계획 수립과정에서 정류장의 간격과 위치설정은 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 해석적인 방법을 통해 정류장의 간격과 위치를 결정하는 방법론을 제시하였다. 정류장의 간격은 접근통행속도, 정류장 정차로 인한 손실시간, 승객의 통행거리가 증가함에 따라 길어지고, 통행수요와 배차간격이 늘어남에 따라 짧아진다. 본 연구에서는 수요의 분포가 균일하지 않을 경우 이용자비용과 운영자비용을 합한 총 비용을 최소화시키는 최적 정류장 간격을 도출하는 방법론을 제사하였다. 본 연구의 결과를 보다 일반적으로 확장하기 위해서는 재차 승객의 통행비용을 고려해야 하는데 이에 대해 개념적 예시를 통해 결과의 변화를 논의하였다. 이때의 정류장 위치변화를 살펴본 결과 재차 승객이 많은 구간의 정류장 간격이 다소 넓어지고, 재차 승객이 적은 구간의 정류장 간격이 다소 짧아지는 것을 확인할 수 있었고, 재차 승객이 증가하는 구간보다 재차 승객이 감소하는 구간에 정류장이 보다 많이 배치되는 것을 확인하였다. 본 연구는 동적 프로그래밍을 통해 정류장 위치를 결정하는 복잡한 방법 대신 수요분포의 면적을 균등하게 분할하여 각 정류장의 위치를 결정하는 간단한 방법론을 제시하여 실용적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구를 일반적으로 해석할 경우 모든 간격 설정 문제에 적용될 수 있다. 도로의 간격, 노선의 간격 등의 모든 시설물의 간격을 결정하는 문제에서 적용될 수 있으며, 간격변수를 공간에서 시간으로 변경하게 되면 배차간격을 결정하는 문제에도 바로 적용될 수 있는 확장성을 갖는다.
본 연구는 우리나라에서 화물의 운송수단별로 통행시간가치가 어느 정도 크기로 수렴되는 것이 적정한 지를 평가해보고, 아울러 시간가치를 어느 정도의 범위 안에서 적용하는 것이 합리적인지를 강구하였다. 연구의 결과 화물차를 이용한 도로운송은 적정 시간가치의 크기와 범위의 도출이 가능하나, 철도와 내륙수로 해운, 항공운송 등은 도출에 한계가 있었다. 도로운송 화물의 적정 시간가치 크기는 20,000원/대 시간이며, 가변적 요소까지를 감안하였을 때 적용 가능한 범위의 분포는 17,000~23,000원/대 시간이다. 아울러 시간가치의 산정 방법은 도로운송의 경우 임금율법이 적정하나 철도, 내륙수로, 해운, 항공 운송 등은 적용 목적과 대상 화물의 특성을 반영하여 한계대체율법을 사용하는 방안이 합리적임을 제시하였다.
현재 우리나라에서는 버스 노선의 정류장 수 및 간격 산정을 위해 전문가의 주관적인 판단에 의존하는 경우가 많다. 좀 더 객관적인 절차를 통해 신뢰성 있는 결과를 얻기 위해 최적 정류장 수 및 간격을 구하는 기존 모형들을 살펴보았지만 하차수요와 임의적인 수요분포를 고려하지 못한다는 한계점을 안고 있었다. 본 연구는 기존 모형들의 이러한 한계를 인식하고 수요를 승차와 하차로 구분하고 그 분포에 라라 일정한 구간별로 서로 다른 최적 정류장 수와 간격을 탄력적으로 산출해 낼 수 있는 모형을 정립하였다. 정립된 모형을 다양한 수요분포를 가지는 간단한 예제노선에 적용해본 결과 승차 혹은 하차수요에 비례하여 구간별 정류장 수가 탄력적으로 산출됨을 알 수 있었다.
최근 보다 경제적이고 쉽게 적용이 가능한 차량간 무선통신과 같은 첨단 기술들은 고비용의 교통시설과 미래의 교통수요에 대한 공간적 시스템 확장이 제한적인 고속도로에서 주로 시행되고 있는 중앙제어식 인프라기반 교통정보시스템의 가능한 대안으로 간주되고 있다. 본 논문은 차량간 무선통신을 이용한 분산식 첨단교통정보시스템을 개발하고 제안된 시스템의 효과 (운전자의 통행시간단축)를 향상시키는 세가지 보조기능(독립자동유고감지알고리즘, 실험차량 샘플 모델, 운전자행태 모델)을 소개하고자 한다. 그리고 전형적인 $6{\times}6$ 도시형 도로망에서 미시적 시뮤레이션모델(VISSIM)을 이용해서 세가지 중요한 패러미터(교통류, 무선통신 라디오 레인지, 통신차량의 보급율)에 따른 그 효과를 교통사고 시나리오에서 평가하고자 한다. 본 논문의 연구결과로는 세가지 시스템 패러미터가 증가함에 따라 보다 많은 무선통신 차량이 교통데이터 전송에 관련되었고 데이터전송 속도도 더 빨라짐을 보였다. 또한 통신차량들은 동적으로 현재의 교통상황 파악과 교통사고로 야기된 정체지역을 우회하는 최적의 경로를 탐색함으로써 운전자의 통행시간을 단축시키는 결과를 보였다. 교통사고로 인한 혼잡교통류 상황에 순간적으로 반응(통행시간 데이터베이스 갱신과 최적 경로 탐색)하는 차량들을 중심으로, 상대적으로 교통량이 적은 상황에서는 보다 시스템 효율적인 시간대에 운전자들이 경로를 변경하는 행태를 보인 반면에 교통량이 많은 상황에서는 많은 운전자들이 덜 효율적인 시간대, 예를 들면 교통사고가 해소된 후에도 경로를 변경하는 경우가 목격되었다. 따라서 차량당 평균통행시간단축은 교통수요와 밀접한 관계를 보였다. 그리고 실제 교통사고 시간 동안 교통사고의 직접적인 영향에 의해서 경로를 변경하는 통신차량들을 제외하면 도로망에 진입하는 차로에 있는 통신차량이 도로망내에 있는 다른 통신차량보다 통행시간이 짧은 것으로 나타났다. 또한 교통사고지점의 위치와 방향은 경로변경차량의 공간적인 분포를 결정하는 것으로 나타났다.
본 연구는 서울지역 COVID-19 확진자의 증가와 지하철 통행의 감소 변화에서 나타나는 특징을 파악하고, 이들 간의 상관관계에 근거하여 추출한 주성분을 바탕으로 지하철역을 군집 분류하고 군집별 특성을 분석하였다. 특히 COVID-19 확산 이전인 2019년부터 사회적 거리두기가 지속된 2020년까지 서울 지하철역별 시간대별, 주별, 월별 지하철 통행의 변화 패턴을 살펴보고, 통행 증가형과 감소형 역으로 구분한 후 감소형 중 상위 10분 위에 해당하는 역, 하위 10분위에 해당하는 역의 인구 및 토지이용 특성을 파악하였다. 분석 결과, COVID-19 확진과 지하철 통행은 서로 부(-)의 상관관계를 나타냈고, 지하철 통행과 역 배후지 토지이용 특성에 따라 서울 지하철체계를 구성하는 역들은 6개 유형으로 군집화되었다. 통행 감소 상위 10분위에 속하는 역은 낮 시간대 선택 통행의 분포가 높고, 역 배후지는 상업용 및 문화, 교육과 사회활동 관련 토지이용이 상대적으로 높아 향후 전염병 종료에 따른 지역 회복성도 매우 탄력적으로 반응할 것으로 전망된다.
교통기본도(Fundamental Diagram)는 교통류와 관련된 다양한 연구에서 중요한 요소로 생각되어져 왔다. 지금까지 다양한 형태의 교통기본도가 제시되었고 실제 데이터를 가장 잘 설명하는 교통기본도의 형태에 대해 많은 논의가 이루어졌지만, 서로 다른 형태의 교통기본도를 결정하는 원인에 대한 분석이 충분히 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 서로 다른 지점과 교통조건에서 운전자의 행태차이를 이해하는데 중요한 파라메타로서 차간시간(time gap)을 소개하였고, 차간시간과 교통기본도의 형태와의 연관성을 분석하였다. 개별차량 검지기 자료를 토대로, 차간시간은 확률분포를 따르고 평균값은 지점에 따라 변화하는 것과 다른 통행속도에서 다른 차간시간을 보이는 것으로 분석되었다. 또한, 차간시간-속도 분포도의 3가지 형태들이 확인되었고 이것들은 교통류율-밀도 교통기본도로 전환되면 기존의 Greenberg, 역 ${\lambda}$, 전도된 V형태의 교통기본도와 일치하였다. 본 연구는 미시적 교통변수인 차간시간을 이용하여 교통기본도의 특징을 해석하였고, 운전자들의 행태에 관한 특성을 교통조건과 도로의 기하구조에 따라 설명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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