지금까지의 링크통행시간에 대한 연구는 개별 차량의 평균을 통한 평균링크통행시간 산정 및 추정의 제한적인 연구가 대부분이었다. 그러나, 링크통행시간은 교통조건, 신호운영조건, 도로조건 등 다양한 영향인자로 인해 통행시간 분포가 구분되는 특성을 나타낸다. 따라서, 링크통행시간 특성을 좀 더 미시적으로 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 GPS를 이용한 실시간 교통자료 수집의 방법에 대해 살펴보았으며, GPS를 이용한 RTK 측량을 이용한 실시간 자료수집을 통하여 링크통행시간에 대한 연구를 수행하였다. 또한, 신호운영에 의한 영향으로 인한 링크통행시간 분포특성을 분석하기 위해 링크통행시간에 대한 현장조사를 추가적으로 실시하였다. 현장조사 결과분석을 통해 통행시간 분포특성 및 원인을 분석하고 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 통해 보다 다양한 조건을 부여하여 링크통행시간분포비율에 영향을 주는 변수들에 대한 검토하고 통행시간 분포비율을 추정할 수 있는 모형을 구축하였다. GPS 실험차량을 이용한 주행실험결과를 분석한 결과 순행시간으로만 이루어지는 링크통행시간과 적색시간 동안 대기하였다가 링크구간을 통과하여 순행시간에 신호 대기시간을 더한 링크통행시간으로 통행시간이 구분되는 현상을 확인할 수 있었으며 따라서, 링크통행시간에 대한 분석은 통행시간을 하나의 평균통행시간으로 인식하는 것보다 두 개의 구분된 통행시간을 동시에 고려하는 것이 바람직할 것으로 판단되었다. 링크통행시간 분포특성에 대한 연구결과 또한, 통행시간이 양분되어 분포하는 것으로 분석되었다. 따라서, 링크통행시간의 경우 평균통행시간에 의한 결과보다 신호지체가 발생하지 않는 통행시간과 신호지체가 발생하는 통행시간으로 구분하는 것이 교통상황을 인식하는 것이 바람직할 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 차량주행안내시스템(CNS)이 최단거리 통행노선을 제공하였을 때 운전자 노선선택 행태를 분석하는데 있다. 본 연구에서 통행목적 및 운전자 특성에 따른 운전자의 노선선택 행태를 도출한 결과, 쇼핑통행과 레저통행시 CNS에서 제공하는 노선을 선택을 하는 경우가 많은 것으로 나타났다. 또한, CNS에서 최단거리 정보를 제공했을 경우는 운전자 특성에 따라 노선선택행태가 차이가 있으며 통행목적별로 노선선택에 영향을 미치는 운전자 특성이 달라지는 것으로 분석되었다. 본 연구의 분석을 통하여 통행목적 및 운전자 특성에 따른 운전자의노선선택 행태를 도출해 운전자 특성과 통행특성에 따른 노선선택 행태를 반영한 통행배정모형을 구출할 수 있을 것으로 기대된다.
현재 사용되고 있는 통행시간 분류방법은 하나의 통행시간을 대푯값으로 가지고 있다. 이에 문제점은 고속도로 특성으로 규정 속도 이상의 속도로 주행하는 차량, 규정 속도 및 휴게소 이용차량, 운전자의 운전 습성, 통행 목적, 피로의 정도, 운전자 성향과 도로상황에 따라 통행시간이 다르게 나타나는 점이다. TCS(Toll Collection System) 자료는 고속도로의 다양한 특성이 포함되어 있으며, 대상 구간의 거리가 멀수록 목적지에 도달하는 통행시간의 분산이 커지는 특성 또한 보인다. 따라서 이를 처리하기 위한 효율적인 통행시간 분류, 구간대표통행시간 추출 알고리즘이 필요하다. 기존의 방법은 전체 통행차량의 통행시간을 감안한 방법으로 통행시간 예측시 정확성이 저하된다. 본 연구에서는 TCS 자료를 Fuzzy c-means 알고리즘을 이용하여 일일 고속도로 통행시간의 시간별 주행특성을 고려한 대푯 값을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 실제 서울-청주 구간을 운행한 TCS 자료를 가지고 실시한 실험으로, 주행특성 및 도로상황을 고려한 Fuzzy c-means를 이용한 통행시간 분류방법과 기존의 통행시간 분류 방법을 통한 통행시간을 PIFAB를 사용 TCS 자료의 실제 통행시간과 경로통행시간을 비교 평가하였다. 평가한 결과 본 연구에서 제안하는 Fuzzy c-means기법은 기존 방법인 MAD기법보다 75%, 신뢰구간(95%) 추출법 대비 81%의 정확성을 제고하였다.
본 연구는 기존의 통행수단선택에 관한 연구들이 주로 다룬 개인 및 가구의 사회경제적특성에 관한 변수를 비롯하여 통행이 발생하는 지역의 특성에 관한 여러 가지 변수를 고려하여 통행수단 선택에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 분석대상은 첨두시와 비첨두시의 대표적인 목적통행인 출근통행과 쇼핑통행으로 삼았으며 승용차, 버스, 지하철에 관한 다항로짓모형을 이용하였다. 연구결과, 변수들이 목적통행별로 상이한 영향을 미쳤고, 지역특성변수들이 모형의 설명력을 높여준다는 것을 알 수 있었다.
기상조건은 도로 및 운전조건을 열악하게 함으로써 교통사고와 정체의 원인이 되며, 운전자의 통행선택에 영향을 미쳐 기종점통행특성도 변화시킨다. 기종점 통행량은 교통계획에 있어 필수적으로 요구되는 자료이지만, 기상조건과 통행량과의 관련성을 검토한 연구는 거의 전무한 실정이다. 본 연구는 기상조건이 기종점간 통행특성에 미치는 영향 을 분석한 연구로, 2006년 1년간 전국적 강우일의 고속도로 통행특성을 분석하고 강우일과 비강우일의 차종별 통행량, 총통행거리, 평균통행거리를 비교분석하였으며, 강우수준별 통행량 모형을 제시하였다. 분석결과 강우일의 통행량 및 통행거리는 비강우일 때보다 감소한다는 것을 확인하였으며. 강우시 주말/평일별 차종별로 통행특성의 차이는 있으나, 강우수준에 따른 통행량의 차이는 크지 않다는 것을 제시하였다.
최근 들어 싱글족, 맞벌이 부부 증가 등 가구구성 체계에 많은 변화가 발생하였고, 이로 인한 개인들의 일상적인 업무수행의 변화는 통행행태에도 지대한 영향을 미치게 되었다. 이 중 중요한 특징 중의 하나는 예를 들어 출근 중에 자녀들을 등교시키거나, 퇴근 길에 구매 또는 여가활동을 수행하는 다수의 통행목적을 하나의 out-going 통행으로 처리되는 비중이 늘고 있다는 것이다. 따라서 통행을 하나의 목적을 수행하기 위하여 독립적으로 발생하는 것이 아닌 하루 동안 개인이 다양한 활동을 수행하기 위하여 장소를 이동한 activity-based 개념의 통행고리의 형태로 파악하고 이에 기반 한 통행발생 모형의 필요성이 높다. 본 논문은 통행발생 모형에 있어서 직업, 승용차 보유여부 등을 기준으로 "유사한 통행특성"을 갖는 집단을 분류하고, 집단별 구성원들의 평균적인 1일 중 activity diary를 분석하여 업무수행 순서, 통행고리별 발생시간, 이용 교통수단 등 통행특성에 의하여 총 통행량을 추정하는 모형을 개발하였다. 실증적인 검증으로서 공주시 가구통행실태조사를 수행하여 "유사통행행태" 집단의 분류, 집단별 통행행태의 특성과 이에 기초한 교통지구 별 통행발생량을 추정하였다. "유사통행행태" 집단의 구분은 통행발생에 있어서 유의성이 높은 설명인자인 직업과 승용차의 보유여부, 학생인지의 여부를 기준으로 하였다. 분석결과 이와 같은 구분기준이 기존 국내 교통계획모형에서 일반적으로 적용되고 있는 산업군 분류기준에 비하여 비교적 통행특성을 잘 반영하고 있는 것으로 나타났다. 또한 집단별 통행고리 특성에 기반 한 통행발생 추정 결과 교통지구별 통행발생량들이 교통지구별 인구, 직장인수, 자동차 보유율과 인구유입시설 등의 각종 사회 경제지표의 특성 등도 잘 반영하는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 일주일간 조사된 개인통행행태를 고려한 각 특성별 통행발생예측 방법을 제시하는데 있다. 이를 위하여 일주일간 통행빈도수의 차이를 고려한 집단간 차이를 검정하고, 그 원인을 분석하여 이에 따른 특성별 개인 통행발생예측 모형을 정립하였다. 전체 표본의 각 특성별 개인 내부 변이성을 분석해 본 결과 기간의 차이에 따른 개인 통행행태의 변화는 직업별, 나이별, 성별, 차량소유 유무, 주택소유 형태, 통행목적, 통행수단, 가구원수에 따라 집단간 차이를 보여주었다. 이러한 변수를 이용한 통행발생 예측모형의 분석결과 개인소득이 높을수록, 주책을 자가로 소유한 경우, 자동차를 소유한 경우, 학생일수록, 유직일수록 개인 통행발생량이 많은 것으로 분석되었다. 반면, 아니는 연령대가 높아질수록 통행수가 적어졌다.
본 연구에서는 정보통신 이용행태와 통행행태, 특히 통행발생빈도 변화와의 관계를 파악하기 위하여 수도권에 거주하면서 수도권에 직장을 둔 직장인 995명을 대상으로 개인특성, 통행특성, 토지이용특성, 정보통신이용특성 등을 설문 조사한 결과를 분석하였다. 통행특성으로는 차량이용빈도, 통근수단, 그리고 통근시간을, 토지이용특성으로는 주거지와 직장근처 지하철역까지의 거리를, 정보통신이용특성으로는 인터넷이용빈도, 자료 및 정보획득, 커뮤니케이션 & 여가활동, 인터넷구매 및 판매, 금융 및 전자민원, 핸드폰서비스이용량, 그리고 이메일이용빈도 등을 이용하였다. 분석결과 통행특성과 토지이용특성이 정보통신이용특성과 더불어 상호 영향을 미치면서 통행빈도의 변화에도 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 특히, 통근시간이 길고, 주거지와 직장에서 지하철을 이용하기 어려울수록 인터넷을 이용하여 자료 및 정보를 획득함으로써 실제 통행을 감소시키는 것으로 나타났다.
소비자 행태에 관한 신고전 경제이론을 통행수요의 분석에 그대로 적용하는데 문제 가 되는 특기 사항으로는 운임이외에 통행시간과 같은 서어비스 질도 통행수단의 선택에 영 향을 미친다는 점과 특정 두지점간의 통행에서 동일한 소비자도 여러 수송수단을 이용한다 는 점을 들수 있다. 본 연구의 주제는 이와같은 통행수요의 독특한 특성을 반영할 수 있는 소비자의 효용최대화모형의 설정과 이 모형에서 유도된 수요함수의 구조를 분석함에 있다. 상술하면, 통행시간 가치의 불확실성 아래에서 효용을 극대화하는 의사결정문제를 Stochastic Programming 모형으로 표현하였다. 또한 이 모형에서 유도된 특성 통행수단의 수요함수는 이 수단이 가장 유리한 시간가치의 범위에 대한 부정적분으로 표현되며 이 적분 범위와 피적분함수는 모든 경쟁수단의 운임과 통행수단의 함수로 정의됨을 증명하였다. 또 한 수요함수는 통행수요에 관한 통계분석모형에서 묵시적으로 가정되고 있는 통행수단간 대 체성(Property of gross substitute)과 대각방향우세성(Property of diagonal dominance)등의 특성을 가지고 있음을 보여 주었다.
평균수명의 연장과 급속한 고령화로 고령 인구 개인의 신체적, 경제적, 사회적 여건이 상이해짐에 따라 해당 연령층을 하나의 집단으로 정의하기 어려워지고 있다. 이에 해당 연령층을 다양한 특성을 가지는 집단으로 보고, 각 특성에 따른 정책 수립이 요구되고 있다. 본 연구는 대중교통 이용 궤적 데이터인 스마트카드 자료를 활용하여 고령 인구 개인이 가지는 통행의 특성에 따라 유형을 분류하고, 유형별 통행의 시공간적 특성 분석을 목적으로 하였다. 스마트카드 자료의 전처리를 통한 개별 사용자의 통행특성을 정의하였으며, 이에 따라 유사한 통행특성을 보이는 사용자의 유형을 분류하였다. 분류된 4개 유형 중 원거리 저빈도 체류형과 근거리 중빈도 이동형 유형은 은퇴 후 여가를 위한 외부 활동 통행 특성을 보이며, 원거리 고빈도 체류형, 원거리 고빈도 이동형 그룹은 정기적 출퇴근 통행을 포함한다. 본 연구결과는 서울시 고령 인구의 유형별 특성을 고려한 교통정책 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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