일반적으로 교통망 설계문제는 특정 목적함수를 최소 또는 최대화시키는 도로의 용량이나 대중교통망 노선과 같은 교통망의 속성 값을 구하는 문제이다. 이는 수리적인 모형으로 표현되며, 수학적으로 해결 가능한 문제로 구성되기 위해 실제 교통망에서 발생하는 복잡한 현상들을 최대한 단순화하여 고려하게 된다. 이에 따라 통행수요의 근본적인 동기가 되는 활동수요의 발생과정을 고려하지 못하고, 교통패턴에 큰 영향을 미치는 요인 중 하나인 지역계획 측면의 속성변화를 분석의 틀에 포함시킬 수 없다는 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하고자 교통망 설계문제를 도시계획 (Urban planning) 범위로 확장한다. 즉, 토지이용 계획과 같은 교통망 계획의 상위에 위치한 계획 속성을 변경했을 때 도시 내의 활동 및 교통 패턴이 어떻게 변화하는지를 모형을 통해 예측하고, 이를 기반으로 도시의 지역 및 교통시스템을 최적화시키는 모형을 제시한다. 본 연구에서 개발된 모형을 실제크기의 지역교통망에 적용해 모형의 실제 적용가능성을 실험하였다.
전 세계적으로 가장 널리 사용되고 있는 교통수요모형은 전통적 4단계 교통수요모델이다. 하지만, 기존 분석방법은 시공간적으로 다양한 분석에 제약을 가지고 있으며, 이러한 한계를 극복하기 위해 최근 활동기반 모형 및 시스템이 활발히 연구 개발되고 있다. 이에 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 활동기반 통행자분석시스템 ABATA(Activity-Based Traveler Analyzer) 기술개발을 소개한다. 이 시스템은 시간별 총인구 추정, 활동 프로파일 생성, 시간별 활동 인구 추정, 공간 활동 인구 추정 및 출발지·목적지 추정 등의 구성요소를 포함한다. 제안된 시스템을 실증하기 위해 사례연구로 세종시 5-1 블록스마트시티를 대상으로 토지이용변화에 따른 배기가스 배출영향을 평가하였다. 그 결과 업무시설 분산계획 시나리오의 토지이용이 업무시설 집중계획 시나리오보다 이동 거리가 길어 배출량이 더 많이 발생하는 것으로 나타났다. 제안된 ABATA 시스템은 활동 인구 및 통행 수요에 대한 인구, 활동 일정 및 미래 토지이용의 변화 영향을 시뮬레이션하기 위한 유용한 도구를 제공할 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.
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.
고속철도 정차역은 시설현황, 정차역의 위치, 주변 토지이용 등 역세권 주변의 개발 정도에 따라 정차역에서 유발 및 유입되는 통행량에 큰 차이를 보이게 되며, 역과 역세권이 잘 발달된 정차역은 유동인구가 상당히 많음에 따라 특별구역(시설물)으로 정의되어질 수 있다. 이러한 특별구역은 많은 통행량을 발생시키는 토지이용 구역으로서 대학교, 공항, 대형쇼핑몰 등이 해당되어 왔으며 고속철도의 이용자가 증가함에 따라 정차역이 지역 내 통행수요에 미치는 영향을 고려하였을 때 특별구역으로 정의 될 필요가 있다. 지역내 교통처리 계획 및 연계교통계획 수립을 위해 특별구역에 대한 통행수요추정은 예전부터 상당한 관심이 요구되어 왔다. 그러나 전통적인 4단계 모형의 통행발생 및 분포 모형으로는 이러한 특별구역의 통행수요를 예측하는데 한계가 있으므로 개인별 통행행태를 고려할 수 있는 새로운 분석방법인 활동기반모형(Activity-Based Travel Demand Model)의 적용이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고속철도 정차 역의 교통수요추정을 위해 활동기반 모형의 적용방안에 대하여 소개하며 향후, 적용가능성에 대하여 제시하도록 한다.
해양공간의 효율적인 활용과 해상사고 예방을 위하여 해상교통 현황 파악이 필요하다. 이를 위해서는 해상에서 운항하는 선박에 대한 면밀한 모니터링이 선행 되어야한다. 때문에 본 연구에서는 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)와 선박패스(V-Pass)를 활용하는 기존 모니터링 방법에서 나아가, 위성 자료를 활용한 연안 선박감시 방법을 해상교통관제(Vessel Traffic Service, VTS) 센터에서 활용하기 위한 방안을 제안한다. 위성 자료는 광범위한 영역에 대하여 다양한 정보를 획득할 수 있는 장점을 지니므로, 부산항 연안에서 수집한 AIS 데이터와 함께 딥 러닝 기반 선박 탐지 및 분류 모델에 활용함으로써, 보다 개선된 모니터링을 기대할 수 있다. 이를 활용하여 미식별 선박들의 출현 위치를 분석하고 나아가 선박의 종류를 예측함으로써, 상세한 해상교통 현황 파악 및 예측을 기대할 수 있다. 향후에는 선박의 종류 뿐 아니라 각 선박의 해상활동을 분석함으로써, 보다 체계적이고 실용적인 해양공간활용 계획수립에 도움이 될 수 있도록 개선할 계획이다.
본 연구에서는 교통수송분야 국가핵심기반 지정 및 관리시 연계성을 고려한 운영관리 전략을 제안한다. 산업구조가 고도화됨에 따라 국가핵심기반은 교통수송분야 연구개발 생애주기를 고려하여 교통수송분야의 연계 협업형 연구개발 계획과 심층분석을 적용하였다. 국가경제나 국민생활의 활동이 사회의 요건에 밀착되는 등의 포괄적인 국가안전과 국민의 안전 요구 증대로 정부의 책임이 점차 확대되고 있는 추세에 있다. 이러한 시점에서 본 연구의 특징은 유지관리의 필요성과 국가의 책무인 대국민 서비스를 위한 종합적이고 과학적인 관리를 수행하였다. 이에, 교통수송분야 국가 핵심기반은 지속가능한 유지·관리를 위한 보호계획 수립과 가이드라인을 고려하여 작성·시행한다. 본 연구는 교통수송분야의 국가핵심기반 지정·관리시 연계성을 고려한 운영 전략을 제안함으로서 효율적인 국가핵심기반 재난관리에 기여한다.
유동인구 자료는 도시의 동적 활동을 파악하는 지표로서, 도시철도 등 교통 분야에서 장기적 측면의 계획 수립에 유용한 자료로 활용 가치가 높다. 하지만 현재 유동인구 자료는 현장 조사 및 이동통신 자료에 기반한 사후 수집 방식으로, 장래 계획 수립에 활용성이 낮은 실정이다. 이에 본 연구에서는 유동인구에 영향을 미치는 다양한 요인들에 대한 분석을 통해 향후 유동인구 예측을 위한 기초를 마련하였다. 이를 위해 2013년 12월에 수집된 서울시 6개 구(강남구, 서초구, 송파구, 영등포구, 종로구, 중구)의 유동인구 자료를 활용하여 음이항 회귀모형을 구축하였으며, 모형 구축 결과, 세대수, 종사자수, 지하철 역사수 및 버스 노선수 변수가 유동인구 예측에 통계적으로 유의성을 가지는 것으로 나타났다. 이처럼 유동인구에 영향을 미치는 요인에 대한 분석을 통해 향후 도시철도 등 교통 분야의 장기적 계획 수립에 해당 자료의 활용성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.
우리나라도 2000 년에 65세 이상 고령자 인구가 전인구의 7%에 도달하며서 소위 고령화 사회에 진입하게 되었고 앞으로 25년간 우리나라 고령자인구의 증가율은 세계적으로 유례없이 급속할 것으로 예상된다. 이러한 측면에서 최근 고령화 문제가 사회적인 이슈로 대두됨에 따라 교통시설물 계획 등에서 고령인구의 통행특성을 고려한 계획 및 설계가 필수적으로 요구되어지고 있다 하지만, 기존의 교통존 혐의 집계분석 방법론에서는 일반인과 고령자의 평균값을 사용함으로써 고령자의 통행 특성 및 사회경제적 특성을 고려하는데 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 일반인과 다른 고령자의 통행특성을 분석하기 위해 네스티드 로지모형을 이용하여 개인의 통행특성을 반영할 수 있는 비집계분석의 방법론으로 활동 스케줄링 모형을 구축하고 정립하였다. 본 연구에서의 분석결과 일반인과 비교해 고령자의 통행특성은 직장인과 비직장인 모두에서 출발시간과 수단 선택에서 큰 차이를 가지는 것으로 분석되었다 이러한 개인 통행특성의 차이를 간과한 기존의 교통존 중심의 집계분석 방법론으로 장래 수요 예측시에 큰 편이를 초래할 것으로 예상된다 따라서 본 연구는 개인통행특성을 고려하기 위해 활동기반모형의 필요성을 강조할 수 있는 좋은 선행과제가 될 것으로 기대한다 또한, 활동기반분석의 지속적인 연구 및 이에 대한 개발은 현재 대두되고 있는 도로사업 평가의 신뢰성, 향후교통시설물 계획 및 설계 평가에 중요 요소로 인식되는 교통량 예측 등에 대한 신뢰성 향상에 많은 기회를 할 것으로 판단된다
도로교통 장려정책은 1970년대부터 산업성장에 기반이 되어 국가전반에 순기능을 발휘하였으나, 점차 수도권에 집중 된 토지개발정책과 맞물려 역기능이 나타나기 시작했다. 승용차보유대수가 폭발적으로 증가하였던 시기는 정부의 적극적인 도시개발이 진행되어온 시기와 맞물린다고 볼 수 있다. 교통은 통행목적 및 활동에 기반하는 파생적 수요이기 때문에 교통수요를 정확히 추정하고, 이를 통해 정책평가를 도출하기 위해서는 토지이용에 대한 특성파악이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 기존에 연구된 교통과 토지이용에 관한 통합모델을 고찰하여, 교통수요추정의 정확성 확보를 위한 정책평가 기반을 마련하는데 연구의 목적이 있다. 따라서 교통-토지이용모델의 이론적 배경이 되고 있는 Predictive model과 Optimizing model에 대해서 고찰하고, 해외사례를 통하여 사용된 모델에 대한 평가 및 장단점에 대해 살펴보았다. 본 연구는 이미 시행되고 있거나, 계획되고 있는 다양한 도시정책을 평가하기 위한 준거를 제시하기 위한 사전단계임으로 이를 기반으로 향후에 서울 및 수도권을 대상으로 하는 통합토지이용모델을 개발할 수 있을 것이다. 또한 기술의 발달로 인한 U-Society환경이 교통패턴에 미치는 영향, 즉 이동 중에 다양한 활동을 할 수 있는 U-Transportation 현상이 통행패턴에 미치는 영향을 파악함으로 ITS 사업 추진에 중요한 기반으로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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