도시계획상 도로로 지정되지 못한 구도심의 이면도로에 있어서 교통혼잡 해소 등의 교통문제 해결을 위해서는 국내에 맞는 일방통행 선정기준의 정립이 절실히 필요하다. 이에 본 연구에서는 일방통행제의 효율적인 운영을 위해 교통체계관리기법 중 가장 효과가 큰 일방통행의 선정기준을 재정립하고, 이면도로를 대상으로 이용효율 및 일방통행 지정 확대를 위한 선정기준을 제시하고자 한다. 일방통행제 선정요인을 도출하기 위해 교통관련 전문가 집단을 대상으로 계층분석법(AHP)을 수행한 결과, 보행량 및 보행교통 사고요인의 중요도가 높게 분석되었다. 세부 평가항목과 평가척도를 조합한 발생가능한 모든 시나리오 중 10,000개를 임의 추출하여 시나리오별 분석 결과를 그래프화 한 결과, 변곡점을 갖는 3개 구간($1{\leq}$A구간<1.91, 1.9$1{\leq}B$구간 <2.08, $2.08{\leq}C$구간<3)으로 분석되었다. 본 연구 수행을 통해 제시된 이면도로 일방통행 선정기준은 향후 일방통행 지정 및 재정비 시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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.
연구목적: 연구의 목적은 통행행태와 도시공간특성관계를 위계적으로 분석하는데 있다. 연구방법: 본 연구는 2010년 우리나라 83개 도시에 대한 통행행태와 도시공간특성과의 관계를 위계선형모형으로 분석하였다. 연구결과: 도시속성이 교통수단선택과 통행시간에 개인속성과 더불어 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 도시속성을 변화시키는 정책을 통해서 수단선택과 소요시간에 영향을 미치는 정도가 비교적 낮은 것으로 나타나 교통을 위해서 토지이용정책을 동원하는 정책효과는 이론적으로 있으나 그 규모에 대해서는 기대보다는 크지 않다. 결론: 고밀개발 또는 도시규모가 클수록 대중교통체계가 많이 공급되어 이용을 많이 하지만 승용차에 비해 시간이 많이 소요되는 단점을 극복하지 못하고 있다.
도로의 물리적 건설 및 확장을 제외한다면, 도로에서 발생하는 혼잡의 해결 방안은 교통수요관리, 기존 교통체계의 정비, 첨단기술의 활용 등이 대표적이다. 최근 자동차의 기술뿐 아니라 도로 시설물 및 도로 운영기술의 진화에 따라, 이러한 혼잡관리 방식은 상호 융합을 통해 보다 효과적인 새로운 전략의 개발이 가능하다. 본 연구는 진화하는 첨단기술과 교통 수요관리 정책을 융합하는 새로운 고속도로 운영관리 전략인 "고속도로 통행 예약제"를 제안하고 이에 대한 수용성을 분석하고 자 하였다. 제안된 전략의 수용성 분석을 위해 고속도로 이용자 1,000명을 대상으로 설문조사를 수행하였다. 설문조사 결과 응답자의 73%는 통행 예약제를 찬성하는 것으로 나타났으며, 구체적으로 현재 고속도로 통행시 혼잡으로 인해 불편함을 많이 느낄수록, 연령대가 높을수록, 기혼자이거나 가족구성원이 증가할수록, 소득수준이 높을수록, 남성보다는 여성이 제안된 전략의 수용의지가 높게 나타났다. 이러한 수용성 분석 결과는 향후 제안된 전략을 성공적으로 운영하기 위해 필요한 정책의 개발에 도움을 줄 것으로 판단된다.
본 연구는 버스정보가 도로의 통행속도 정보로 활용될 수 있는지를 검토하기 위한 연구이다. 도로통행속도를 파악하기 위해 설치된 지점검지기, 구간검지기로부터 수집되는 정보와 경기도에서 수집되는 버스정보를 속도정보로 가공하여 비교하였다. 버스정보가 교통정보 검지기의 기능을 할 수 있다면, 통행속도 정보를 제공할 수 있다. 이를 위해서는 도로구간의 교통류에 대한 패턴을 인식할 필요가 있다. 본 연구에서는 새로운 접근방법보다는 기존에 검증된 방법을 중심으로 버스정보를 이용한 교통류 패턴 인식 방법을 적용하여 버스정보의 활용 가능성을 제시하였다. 또한 버스정보를 이용하여 모형을 추정하였는데, 단순이동, 지수평활법과 이중이동, 이중지수평활법, ARIMA(p,d,q)모형을 적용하였다. 이 모형들은 평가지표인 100-MAPE, MAE, EC로 비교한 결과 상호 비슷한 결과를 나타냈으나, 단순평균이동법이 가장 우수한 결과를 나타냈다. 이로서 버스정보를 구간의 통행속도로 이용할 경우, 모형의 추정도 가능하다는 것을 확인하였다.
첨단교통체계의 기술발전과 교통 분석의 수준이 상세해짐에 따라 동적 교통 분석에 대한 필요성이 증가하고 있다. 기존의 정적인 분석이 하루 평균 개념의 통행특성과 네트워크 상태를 묘사한 반면, 동적 분석에서는 시간흐름에 따른 네트워크의 상태를 분석한다. 본 논문에서는 교통시스템 동적 분석의 필요성을 인식하여, 고속도로망을 대상으로 FTMS 자료를 활용한 분석 방법론을 개발하였다. 개별 차량의 실제 통행기록 자료인 TCS 자료를 이용하여 전국 고속도로망을 대상으로 동적 기종점 통행량을 구축하였으며, 시뮬레이션 연산시간 문제 해결을 위해 분석범위를 설정한 Subarea 분석을 활용하였다. 이를 위해 전국 고속도로망을 대상으로 구축된 시간대별 기종점 통행량을 Subarea 기종점 통행량으로 전환하기 위한 방법론을 개발하였다. 구축된 모형의 적용을 위해 시나리오 분석을 실시하였으며, 이를 통해 각각의 시나리오에 대하여 기존의 단편적인 효과분석과 달리 하루 중 시간대별 교통여건에 따른 네트워크 상태분석을 수행하였다. 본 연구는 동적 교통 분석의 초기 시도라는 점과 실제 기종점 자료인 FTMS 자료를 활용한 분석이라는 점에서 의미를 가지며, 현재 교통 분석의 큰 흐름인 동적 교통 분석의 필요성을 부각시키고자 한다. 향후 고속도로뿐만이 아닌 기타 도로를 포함한 모형 구축이 필요하며, Hybrid 모형 및 프로그램 개발을 통해 궁극적인 목표인 실시간동적 분석 모형 개발을 위한 연산시간 문제 해결이 필요할 것이다.
20세기의 경제사회는 대량생산, 대량소비, 대량폐기의 일방통행(one-way)이 기본이었다. 그러나 이러한 시스템에서 많은 양의 폐열과 폐기물이 발생함으로서 유해물질, 온실효과에 의한 생태계의 교란을 가져와 인간의 생명활동에 위협을 주게 되었다. 이에 따라 인간사회에서 발생하는 폐열과 폐기물을 가능한 한 적게 발생시키고 자원이나 에너지를 자연에서 얻어 인간사회에 제공하되 가능한 한 적게 사용하는 사회로의 전환이 추구되어야 한다. (중략)
최근 인터넷이 널리 보급되면서 소비자는 직접 점포를 방문하지 않고도 인터넷을 이용해 상품을 구매할 수 있게 되었다. 이는 소비자의 입장에서는 구매통행을 하지 않아도 되는 것을 의미하는 동시에 상품 구매에 있어 거리의 영향이 사라지게 되는 것을 암시한다. 하지만 판매자는 소비자에게 직접 상품을 전달하는 역할까지 수행하게 되었다. 따라서 판매자에게 있어 거리, 공간은 여전히 중요한 문제로 남게 되며, 이를 해결하기 위해 다양한 배송방식이 등장하고 있다. (중략)
본 연구에서는 고속철도 1단계 개통 이후 대구${\sim}$서울 구간 운행소요시간이 새마을호의 3시간 3분에서 1시간 39분으로 단축되어 대구시민의 지역간 통행 행태에 많은 변화가 있었던 점을 직시하구 대구~서울 구간과 대구${\sim}$대전 구간으로 나누기 지역 간 통행수단 선택모형을 구축하여 2010년 본격적인 고속철도시대를 대비하여 합리적인 지역 간 교통체계를 갖추는데 필요한 정책적인 시사점을 도출하고자 한다. 고속철도 개통 이후 대구시민의 지역 간 통행행태를 분석하기 위해 대구${\sim}$서울 구간과 대구${\sim}$대전 구간으로 지역간 통행을 구분하여 고속철도 승용차, 새마을호, 무궁화호 항공기(대구${\sim}$대전 구간 제외), 고속버스의 선택대안으로 나누어 다항로짓모형을 이용하여 분석하였으며, 설명변수로 차내시간(IVTT), 차내비용(IVTC), 차외시간(OVTT), 차외비용(OVTC)은 일반적 변수(generic variable)로 적용하였고, 나머지 변수들은 대안특유의 변수(alternative-specific variable)로 적용하여 분석하였다. 대구시민의 지역간 통행수단선택행태의 경험적 분석을 위하여 다항로짓모형을 추정하였으며, 최우추정법(method of maximum likelihood estimation)을 활용하였고 LIMDEP Version 7.0이 이용되었다. 본 연구에서 추정된 대구시민의 지역간 통행수단 선택의 다항로짓모형은 통계적 행태적 측면에서 대체로 타당한 결과를 보여주었다. 대구${\sim}$서울 구간의 통행수단 선택모형의 추정결과를 보면 차외시간, 차외비용, 통행빈도, 통행목적 성별, 나이, 직업, 가구 전체의 월평균 소득, 개인 월평균 소득이 지역간 통행수단 선택에 의미 있는 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 대구${\sim}$대전 구간의 통행수단 선택모형의 추정결과를 보면 차외시간, 차외비용, 차내시간 통행빈도, 나이(51세 이상 제외), 직업, 가구 전체의 월평균 소득이 지역 간 통행수단 선택에 중요한 영향을 미친다는 사실을 확인할 수 있었다.
단기 통행속도 예측을 위해 데이터 기반 비모수적 기법들을 활용한 다양한 연구들이 수행되고 있다. 그럼에도 교통신호 및 교차로로 인한 복잡한 동적 특성을 가지는 도시부의 예측 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 본 연구는 도시부 통행 속도를 예측하기 위해 앙상블 경험적 모드 분해법(EEMD)과 인공신경망(ANN)을 이용한 하이브리드 접근법을 제안하는 것을 목적으로 한다. EEMD는 통행속도의 시계열 자료를 고유모드함수(IMF)와 오차항으로 분해한다. 분해된 IMF는 시간단위의 국지적 특성을 반영하며, ANN을 통해 개별적으로 예측된다. IMF는 원본데이터가 가진 비선형성, 비정상성, 진동 등의 복잡성을 완화하기 때문에, 원래의 통행속도에 비하여 더 정확하게 예측될 수 있다. 예측된 IMF들은 합산되어 예측 통행속도를 표현한다. 본 연구에서 제시된 방법을 검증하기 위하여 대구시의 DSRC로부터 구득된 통행속도 데이터가 활용된다. 성능평가는 도시부 링크 중 특히 예측이 어려운 지점에 대해 수행되었으며, 분석 결과 제시된 모형은 15분 후 예측에 대해 각각 평상시 10.41%, 와해상태시 25.35%의 오차율을 가지며, 단순 ANN 기법에 비하여 우수한 성능을 보이는 것으로 확인된다. 본 연구에서 개발된 모형은 도시교통관리체계의 신뢰성 있는 교통정보를 제공하는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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