현재까지 통행시간 예측과 관련된 다양한 연구들이 수행되었지만, 한국고속도로 특성에 맞는 예측방법론에 대한 실증연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 실제 통행시간을 기반으로한 DSRC 자료를 바탕으로 한국고속도로에 적절한 예측방법론을 도출한다. 경부고속도로 안성 JC~오산IC 구간의 24시간 DSRC 자료를 이용하며 단주기 통행시간 예측 및 비선형 관계에서 높은 정확도를 보이는 인공신경망 기법을 적용한다. 이어서 랜덤난수를 이용한 통행시간 예측결과의 정확도 검증을 실시한다. 통행시간 예측결과 오차율이 약 4%로 우수한 예측력을 보였으며, 이는 패턴기반 인공신경망 예측시 이력자료의 전처리 과정과 최적의 입력층 및 은닉층의 선정으로 인한 결과로 판단된다. 통행시간 예측결과의 검증을 위해서 랜덤난수를 이용하였으며, 랜덤난수가 이력자료 패턴에 포함되지 않은 경우 실측치와의 오차율이 18.98%로 높게 도출되었다. 이는 인공신경망을 이용한 통행시간 예측시 패턴DB가 예측의 정확도에 주요하게 작용한 결과로 판단된다. 본 연구의 결과를 통해서 한국고속도로 특성에 맞는 통행시간 예측 및 정보제공이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 도시 내에서 비교적 안정된 통행패턴을 이루고 있는 취업자를 대상으로 대구광역시 사람통행실태 자료(1988년, 1992년)를 이용하여 취업자가 1일에 행한 복수통행 간의 상관관계를 보다 체계적으로 명확히 규명하고, 이를 기초로 하여 취업자의 교통수단선택모형을 구축하여 그 모형의 이전가능성을 검토하였다. 먼저 취업자의 통행행태분석 결과, 통행패턴은 1일에 2통행의 피스톤형태로 비교적 단순하였으며, 교통수단선택패턴도 1일에 행한 복수통행 가운데 첫 번째 통행에서 이용한 수단을 최종 통행수단으로 이용하는 비율이 높은 것 으로 나타났다. 또한 교통수단선택모형의 추정결과 채택된 설명변수의 추정계수 및 모형의 적합도가 모두 양호한 값을 나타내어 본 모형의 타당성이 입증되었다. 끝으로, 구축된 모형의 적용성 검토로서 1988년과 1992년 모형의 시간적 이전가능성을 검토한 결과 여러 지표들로부터 양호한 결과를 나타내어 본 모형의 시간이전성은 충분하다고 판단되어진다.
본 연구는 서울대도시권을 대상으로 토지이용패턴과 통행수단선택간의 관계를 경헙적으로 분석하여 수도권 토지이용 및 교통정책에 시사점을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 다중 로짓모형을 이용한 분석에서 직장 및 주거빌도가 높을수록 전철과 버스 등 대중교퉁수단에 대한 의존도를 보이는 것으로 나타났다. 또한 직장중심지의 경우 버스보다는 자가용이용율이 높은 것으로 나타나 고밀도 정책이 반드시 대중교통수단으로의 이동을 의미하는 것은 아니라는 사실을 경험적으로 입증하고 있다.
우리 시간의 흐름에 따라 사회 경제 구조, 생활양식 등 여러 요소가 변하면서 사람들의 통행목적과 통행행태도 변하게 된다. 하지만 기존의 통행발생모형은 장래 수요예측 시 기준연도에 추정된 parameter 값이 장래에도 동일하기 때문에 시간과 통행행태의 변화를 반영할 수 없는 문제점을 안고 있다. 이러한 문제를 개선하기 위하여 시간변화를 반영한 통행발생모형을 개발하였다. 가구통행실태조사는 특정 시점의 통행특성을 조사한 횡단면 자료이지만 그동안의 3번의 조사를 통해 시계열적 측면이 보완되었고, 조사자료를 기초로 하여 행정동을 기준으로 OD를 구축하기 때문에 이를 하나의 패널로 설정하여 패널분석을 수행할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 1996년부터 2006년까지 조사된 가구통행실태조사자료 및 전수화 OD, 각 기준연도의 사회경제지표를 이용하여 패널분석을 통해 통행발생모형을 개발하였다. 분석 결과 시간이 지나면서 유의한 시간효과가 나타났다. 학원통행의 경우에는 시간이 지날수록 인구당 통행발생량이 증가하는 시간효과의 패턴이 나타났고, 쇼핑통행의 경우에는 감소하는 시간효과의 패턴이 나타났다.
본 연구는 고령자의 통행사슬(trip chaining)의 유형별 특성을 살펴보고, 시 공간적 분포 패턴을 분석한다. 또한 순서형프로빗모형(ordered probit model)과 이항로지스틱모형(binary logistic model)을 구축하여 고령자 통행사슬에 영향을 미치는 다양한 요인을 규명하고, 고령자 통행의 수단선택 특성을 분석해 본다. 이를 위해 2006년과 2010년에 실시한 수도권 가구통행실태조사의 고령자 자료를 활용하였다. 분석결과, 고령자 통행사슬은 전반적으로 증가추세이며, 단순통행사슬이 전체의 85% 이상을 차지하는 것으로 나타났다. GIS 맵핑을 통해 통행사슬의 공간적 이동 패턴을 분석하였으며, 단순직장 통행사슬이 과거 서울과 인접지역에 집중되어 있던 반면 2010년에는 경기도 지역으로 점차 확산되고 있음을 알 수 있었다. 또한 모형구축을 통해 2010년에 통행사슬에 영향을 미치는 개인 가구 통행특성이 과거에 비해 상대적으로 많아지고, 통행시간보다는 통행비용이 고령자가 교통수단을 결정하는 요인임을 규명하였다. 본 연구의 결과는 다가오는 초고령사회에 대응한 교통정책을 수립하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
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 논문은 고속도로 전 구간에 대해 2년간(2014년 1월-2015년 12월) 15분 단위로 관측한 고속도로 통행속도 데이터(VDS)를 사용하였다. 본 연구의 첫 번째 목적은 월 요일 시간대의 시간변수에 따라 반복적으로 나타나는 패턴이 비슷한 구간들의 군집을 구하는 것이다. 115개의 시간변수를 주성분분석으로 축약한 후 군집분석을 한 결과 시간변수에 따라 다양한 패턴을 보이는 군집들을 얻었으며, 이 결과는 실시간이 아닌 미래의 통행속도 예측을 위한 모형을 만드는데 활용될 수 있다. 두 번째 목적은 통행속도에 있어서 직접적으로 또는 간접적으로 영향을 주고받는 등 밀접한 관계가 있는 같은 영향권에 있는 구간들을 묶기 위해 군집분석을 하는 것이다. 구간끼리의 순수한 영향 정도를 보기 위해 각 구간별로 통행속도에 대한 백색화한 후 계산한 교차상관함수를 이용하여 군집분석을 하였다. 군집분석 결과 지리적으로 가까운 군집들이 다수 도출되었으며, 이 결과는 실시간 예측에 도움이 될 것이다.
BIS (Bus Information System:버스정보시스템, 이하 BIS)는 시내버스 운행과 관련된 각종 정보를 수집하고 예측알고리즘을 통해 이용객에게 정보를 제공하고 있다. 동일 구간의 최근 정보를 통한 예측방법은 해당 구간의 소통상황을 반영하지만 예측 대상노선의 특성을 반영할 수 없다는 한계가 있다. 해당노선의 동시간대 과거이력자료를 통해 예측하는 방법은 소통상황의 변동성이 큰 첨두시 예측에 한계가 있는 실정이다. 따라서 예측대상 시점의 통행패턴을 인식하고 가장 유사한 과거 시점의 통행패턴을 선택할 수 있는 패턴인식형 버스도착시간 예측 알고리즘을 개발하였다. 본연구의 예측 결과를 서울시 BIS 도착예측정보이력과 비교 검증한 결과 각 정류장 간 통행시간의 평균제곱근오차가 비첨두시 약 35초(기존: 40초), 첨두시 약 40초(기존: 60초)로 기존대비 약 10~20 %의 개선을 보였다. 이는 동일 과거 시간대 외의 시간대에 현재 교통상황을 대표할 수 있는 자료가 존재함을 의미한다.
2005년 "교통약자의이동편의증진법"의 제정이후, 교통약자의 이동권 보장을 위한 특별교통수단의 도입과 운영이 각 책임 지자체의 주도로 이루어져왔다. 특별교통수단을 운영함에 있어 이용자 통행특성은 서비스 수준과 운영 효율성 제고를 위한 필수적인 기초 자료이나, 현재까지 통행 특성에 대한 지식은 자료부족으로 인해 매우 미미한 상황이다. 본 연구는 경상남도 콜센터 자료를 활용하여 특수교통수단 이용자의 통행특성 파악을 시도하였다. 콜센터는 서비스 제공 과정에서 통행특성 파악에 필요한 다양한 자료를 산출한다. 구체적으로 이용건수, 이용자 장애 특성, 이용일자 및 시간, 휠체어 이용여부, 통행목적, 출발지 및 목적지 등을 포함하고 있다. 따라서 수단 이용자의 기본 특성 뿐 아니라 시 군 경계를 초월하는 광역통행을 포함한 O-D의 파악도 가능하다. 분석 결과 일반통행패턴과 다르거나 의미 있는 패턴이 파악되었다. 예를 들면, 휠체어 이용자는 42% 정도이며, 통행이 주로 비첨두시간에 집중됨도 파악되었다. 본 연구의 결과는 경상남도 뿐 아니라 타 지자체의 특별교통수단 정책수립과 운영을 위한 유용한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대하며, 향후 콜센터 정보수집내용에 일반적 특성을 추가할 경우 전체 자료를 활용하여 주기적인 패턴의 파악이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문은 시간의 제약이 활동 및 통행으로 연결됨을 확인하는 것이 목적이며, 이를 위해 우리나라 수도권 전일제 근로자의 평일 시간이용에 집중하였다. 특히, 우리나라의 근로자는 다른 OECD 국가의 근로자보다 근로시간에 할애하는 시간이 압도적으로 많다. 이로 인해 나타나는 시간부족현상은 긴 근로 시간으로 인해 근로 외 활동에 제약이 생기는 문제가 나타날 수 있다는 차원에서 삶의 질 문제를 논의해볼 수 있다. 이와 같은 배경에서, 수도권에 거주하는 전일제 근로자의 시간 제약이 활동 및 통행 제약에 영향을 끼치는지 확인하기 위해 2010 가구통행실태조사의 수도권 자료를 활용하여 통행사슬(trip-chain)을 구성하였으며, 이를 유형별로 구분하고 유형에 따른 시간이용패턴을 분석했다. 그 결과, 시간부족현상이 전반적인 활동의 제약으로 나타났으며, 이는 활동패턴에 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 본 논문은 근로시간 및 교통에 관련된 정책 대안에 함의를 가지고 있으며, 향후 활동기반 관점의 삶의 질 측정에 도움이 될 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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