대한교통학회 1998년도 Proceedings The 4th International Transport Symposium
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pp.160-167
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1998
Recent world-wide interest in activity-based travel behavior modeling has generated an entirely new perspective on how the profession views the travel demand process. This paper seeks to further promote the case of activity-based travel behavior models by providing some empirical evidence of relationship between travel time and activity duration decision for worker with transportation panel data. The travel time from home to work and from work to home, without activity involvement, is estimated by the Ordinary Least Squares (OLS) method. And, the travel time to and from the selected activity and the activity duration are modeled simultaneously by the Three Stage Least Squares (3SLS) method due to the endogenous relationship between travel time and activity duration. Two kinds of models, OLS and 3SLS, include selectivity bias corrections in a discrete/continuous framework, because of the inter-relationship between the choice of activity type/travel mode (discrete) and the travel time/activity duration (continuous). Estimation is undertaken using a sample of over 1300 household two-day trip diaries collected from the same travelers in the Seattle area in 1989. The behavioral consequences of these models provide interesting and provocative findings that should be of value to transportation policy formulation and analysis.
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.
본 연구는 정책평가수단으로써 활동기반모형의 활용가능성을 평가하고자, 유연근무제(근무시간유연제 & 재택근무제)에 관한 시나리오 분석을 통해 교통부문에 미치는 영향을 분석하였다. 먼저, 첨두시간대의 통근통행량 분산을 통한 교통 혼잡 완화를 제외하고 근무시간유연제 적용 시 활동-통행 특성에 있어서 뚜렷한 변화는 없다. 자가용을 이용한 총통행거리(vehicle kilometer of travel, VKT)는 인구집단별로 가구 및 개인 특성에 따른 제약요소의 정도에 따라 서로 다른 결과를 나타냈다. 재택근무제에 따른 영향은 통근통행의 축소로 통행빈도와 거리가 감소하며, 재택근무자의 활동영역이 주거지를 중심으로 전환되면서 비동력 수단을 이용한 단거리 통행이 증가하였다. 따라서 자가용을 이용한 VKT가 감소되는 결과를 가져오며, 다만 수단 전환(타 수단 ${\Leftrightarrow}$ 자가용), (자가용을 이용한) 비업무통행의 증가 등으로 인해 인구집단별 VKT의 감소폭은 서로 다른 양상을 보인다. 연구를 통해 다음의 몇 가지 사항을 확인하였다. 첫째, 업무의 효율성을 높이기 위한 유연근무제가 직장인의 가구 및 개인의 특성에 따라 일상생활에 서로 다른 결과를 가져올 수 있으므로 사전에 인구집단별로 정밀한 영향평가가 필요하다. 둘째, ABM을 이용한 정책 평가에서 전반적으로 현실성 있는 결과를 도출하여 긍정적 활용가능성을 보여주었다. 셋째, 일반적으로 기존 모형에서 불가능했던 시계열 분석, 인구집단별 분석을 통해 정책평가에 있어서 보다 정밀한 분석의 가능성을 보여주었다. 마지막으로, 추가적인 자료 보완과 함께 문헌연구와 전문가 의견 수렴을 통한 시나리오의 완성도를 높여 향후 연구 결과의 정확도와 신뢰도를 높이는 후속 작업이 필요하다.
오늘날 사람들이 도시에서 이용하는 이동 수단은 기존에 존재하던 대중교통, 승용차, 택시에서부터 공유 자전거, 공유 전동 킥보드까지 그 종류가 다양해졌다. 또한 모바일 플랫폼 기반의 검색, 주문, 결제 서비스가 개발되면서 교통 서비스 역시 플랫폼 기반의 통합 서비스로 변화하기 시작했다. 통합 이동 서비스로서 등장한 MaaS는 현재 전 세계적으로 연구 및 운영되고 있으나 기존 대중교통의 통합 제공 수준에 머무른다. 문헌 고찰 결과, 현행 수준의 MaaS에서 제기되는 First/Last Mile 문제는 새로운 이동 수단을 통합한 개선된 정책을 수립함으로써 해결 될 가능성이 있다. 따라서 본 연구는 사람들의 통행에 대한 보다 높은 분석력을 갖춘 것으로 평가되는 활동기반 교통분석모형인 ABATA 시스템을 기반으로 도시 인구의 통행 패턴을 분석하여 성공적인 MaaS 제공을 위한 First/Last Mile 이동 수단 공급 방안을 수립하고자 한다.
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
기존의 4단계 교통수요추정 모형은 거시적인 장래 교통수요 예측을 위해 사용되어 왔으나 정확성에 대한 문제가 지속적으로 제기되어 왔다. 장래 수요추정의 정확성을 높이기 위해서는 신뢰성 있는 자료의 확보, 장래 사회 경제 지표의 예측의 합리성 등 근본적 해결방법이 있으며 모형의 추정방법을 달리하는 것도 상당히 중요한 해결방법이라 하겠다. 과거와 달리 교통수요추정 모형은 단순히 교통인프라 구축에 따른 교통수요추정과 같은 거시적인 분석뿐만 아니라 교통수요관리정책의 효과분석, 교통운영분석의 적용 등 미시적인 분석에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 연구에서는 인간의 활동에 기반을 둔 활동기반 교통수요추정에 대하여 소개하며 통행자의 일일 활동에 대한 조사를 기반으로 한 시 공간 활동인구 추정을 통한 통행수요를 예측하였다. 연구결과 개별 건물단위의 시간대별 활동인구의 추정은 비교적 정확한 것으로 분석되었으며 예측된 통행수요 또한 정확성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 인간의 활동에 기반을 둔 시 공간 활동기반모형은 거시적인 교통수요추정뿐만 아니라 미시적 추정이 가능하므로 다양한 미시적 교통체계분석에 활용될 수 있을 것으로 기대되며 이를 위해 활동기반 자료와 토지이용에 대한 공간자료(GIS)의 확보가 필수적이라 하겠다.
PURPOSES : The purpose of this study is to check the possibilities of traffic pattern analysis using MatSIM for urban road network operation in incident case. METHODS : One of the stochastic dynamic models is MatSIM. MatSIM is a transportation simulation tool based on stochastic dynamic model and activity based model. It is an open source software developed by IVT, ETH zurich, Switzerland. In MatSIM, various scenario comparison analyses are possible and analyses results are expressed using the visualizer which shows individual vehicle movements and traffic patterns. In this study, trip distribution in 24-hour, traffic volume, and travel speed using MatSIM are similar to those of measured values. Therefore, results of MatSIM are reasonable comparing with measured values. Traffic patterns are changed according to incident from change of individual behavior. RESULTS : The simulation results and the actual measured values are similar. The simulation results show reasonable ranges which can be used for traffic pattern analysis. CONCLUSIONS : The change of traffic pattern including trip distribution, traffic volumes and speeds according to various incident scenarios can be used for traffic control policy decision to provide effective operation of urban road network.
본 연구는 자동차 소유가구를 대상으로 가구의 교통비 지출 중 대중교통비의 지출비율에 영향을 미치는 요인들의 구조적 관계를 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위하여, 2010년 도시가구에 대해 심층 면접조사를 수행한 한국노동패널 자료를 기초로, 가구/주택 특성과 활동특성에 대한 자료를 수집하였으며, 조사 가구가 거주하는 지역의 토지이용 및 교통 여건 관련 분석 자료를 수집 가공하였다. 수집된 정보에 대한 인자분석을 통하여 대중교통비 지출비율에 영향을 미치는 요인에 대한 구조방정식모형을 구축하였다. 분석 결과, "계획된 도시지역"특성과 "보편적 가구특성"에 대한 잠재변수는 대중교통비 지출비율에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었으며, "가구생활비 지출"은 부(-)의 영향 관계를 나타냈다. 본 연구는 자동차 소유가구의 대중교통 이용 증진을 위해서는 가구활동에 대한 대중교통의 이용 편리성 확충과 토지이용/교통 여건의 개선이 필요함을 시사한다.
본 연구에서는 개별 관광객을 Simulation하는 모형을 개발하고. 이를 이용해 첨단 관광정보시스템 하에서의 여행객의 관광지 선택행태 변화와 관광 수요 패턴의 변화를 분석하였다. 관광객의 여행계획 목적함수는 기대효용 최대화로 가정하였고, 교통망에서 순차적 방문 계획 해를 얻기 위해 Traveling Salesman Problem(TSP)을 이용하였다. 단 관광객들의 경우 하루 동안 주어진 여행시간과 여행예산의 제약이 존재하기 때문에, 제약이 존재하는 TSP. 즉 Prize-Collecting TSP를 이용하였으며, 하루 이상 관광지에 체류하는 관광객들의 여행계획 문제를 풀기위해 Prize-Collecting Multiple-Day TTaveling Salesman Problem(PC MD TSP)을 개발하였다 관광 정보의 형태는 사전정보, Oft-line 정보. On-line 정보로 구분하여, 전체 관광객들을 이용 가능한 정보 형태에 따라 3가지 계층으로 구분하였으며. Simulation을 통해 각 관광지의 관광객을 계산하였다. 개발된 모형을 통해 Ubiquitous 환경에서의 On-line 정보가 관광객들뿐만 아니라 관광지에도 수요증가에 따른 운영 이익 증대를 가져다 줄 수 있음을 확인하였다.
자율주행기술의 발달은 점차 개인화된 통행을 유도하며, 자율주행차량으로의 전환으로 인한 도로운영 측면에서 교통 영향력은 개인차량을 이용한 수요에 의해 가장 큰 영향력을 받는다. 따라서, 교통 영향력 검토를 위해서는 개인통행특성 이해를 기반한 통행발생량 산정이 필요하다. 개인 통행특성 반영이 가능한 Activity-based model(ABM)은 개인의 모든 이동을 다루므로 통행과 통행 사이의 관계에 대한 이해가 선행되어야 한다. 하지만, ABM은 실제 수요예측에서 데이터 구득문제와 같이 많은 한계점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 가구통행실태조사자료를 기반으로 통행간 관계를 설명할 수 있는 Tour-based 모형을 활용하였다. 또한, 샘플조사 자료의 전수화를 위해 차량등록대수 및 인구수 데이터를 활용하여 개인차량발생량 보정방안을 제시하였다. 통행발생량 분석결과, KTDB와 비교하였을 때 본 연구에서 전체통행발생량은 약 13% 높았으며, 업무통행의 경우 약 9% 차이로 합리적인 오차수준으로 분석되었다. 결과적으로 본 연구의 궁극적인 목표인 도로운영 측면의 자율주행차량 도입에 따른 수요예측을 위해 Activity-based 모형 구축에 앞서 개인통행특성을 반영할 수 있는 Tour를 기반으로 발생량 보정방안으로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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