EMEP/EEA Emission Inventory Guidebook에 의하면 자동차 주행에 따른 총 대기오염물질 배출량을 Hot Start와 Cold Start로 구분해 산출하도록 하고 있다. 본 연구에서는 이러한 자동차 주행주기 특성을 감안하여 교통사업의 타당성 분석 시환경비용절감 편익의 현실적인 산정방안에 대해 검토하였다. 이를 위해 교통수요 분석모형(EMME/3)을 이용하여 분석영향권내 모든 링크단위의 교통량과 통행속도 자료를 활용하는 Tier 3 방식으로 환경오염 물질을 선출하였다. 본 연구에서 제안된 방법론의 적용성 검토를 위해 현재 계획중인 철도 투자평가사업에 적용하였으며, 적용결과 환경부문의 편익이 기존 대비 약 30% 정도 증가하는 것으로 나타났다. 향후 본 연구에서 제안한 방법론이 투자평가과정에서 적용된다면 철도와 같은 친환경 교통수단의 투자활성화에 기여할 것으로 기대한다.
교통정책과 계획수립에 가장 중요한 의사결정 과정은 통행수요 분석이고, 이에 활용되고 있는 필수적인 기초 데이터베이스는 분석용 네트워크와 기종점 통행량이 있다. 통행수요 추정과정의 합리성이 보장되도록 하기 위해서는 이러한 기본 입력 자료의 신뢰성은 중요하다. 하지만, 일반적으로 분석용 네트워크를 구축할 때 예산과 분석기간의 제약 때문에 실세계의 교통망 중 많은 부분을 단순화 시켜서 구축한다. 또한 기 구축된 네트워크에 대해서도 변경되는 교통망을 반영하기 위해 네트워크를 수정, 편집할 때에도 많은 재원과 시간이 소요된다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하고자 교통분석 목적의 패키지(EMME/2, TranPlan) 혹은 범용의 GIS 패키지(ArcGIS)에서 직접 이용할 수 있도록 기 구축된 네트워크를 기반으로 GIS 데이터로의 변환 혹은 네트워크를 추출하는 양방향 데이터 교환 시스템을 개발하였다. 이러한 GIS-T 통합 시스템은 네트워크의 편집과 분석에 효율적인 환경을 제공하여 보다 현실적인 교통망 모델링을 반영할 것으로 기대되며 다양한 교통문제에 대한 분석에 효과적인 도구로 활용될 수 있을 것이다.
The purpose of the thesis is providing a new formulation for the transit assignment problem. The existing models dealing with the transit assignment problem don't consider the congestion effects due to the insufficient capacity of transit vehicles. Besides, these models don't provide solutions satisfying the Wardrop's user equilibrium conditions. The congestion effects are considered to be concentrated at the transit stops. For the transit lines, the waiting times at the transit stops are dependent on the passenger flows. The new model suggests the route section cost function analogous to the link performance function of the auto assignment to reflect the congestion effects in congested transit network. With the asymmetric cost function, the variational inequality programming is used to obtain the solutions satisfying Wardrop's condition. The diagonalization algorithm is introduced to solve this model. Finally, the results are compared with those of EMME/2.
허브네트워크 설계는 수송량의 증가에 따라 단위 수송비가 감소하는 규모의 경제효과를 이용하여 네트워크의 총 물류비용을 최소화시키는 허브입지, 기종점별 수송경로를 결정하는 최적화과정이다. 본 연구에서는 비허브가 한 개의 허브에만 연결되고, 기종점간의 직결수송이 허용되지 않고 허브간 수송만을 허용하는 단일할당 제약 허브네트워크 설계를 통해 네트워크의 최적 허브입지를 제시하지 못했던 김남주 외 (2008)의 한계를 극복하여 최적 허브입지를 결정적으로 제시하였다. 허브집합 결정과정에서는 greedy-interchange algorithm을 사용하였고, 수송경로탐색에서는 EMME/2를 사용하였다. 우리나라 전국 도로수송 네트워크에 적용한 결과, 최적 허브입지는 수도권, 경남권, 충남권, 전남권, 경북권, 충북권 등의 순서로 선정되었으며, 수송의 간선축인 경부축에 집중되었다. 단일할당 제약 허브정책으로 각 기종점간 직접운송 대신에 허브를 경유하는 운송 방식을 취함으로써 운송거리는 증가했으나, 수송비용은 오히려 감소하였다. 또한 기종점-허브간 우회거리 단축으로 인한 수송비용 절감보다 허브간 수송량 분산으로 인한 규모의 경제효과 감소가 더 커 허브수가 늘어남에 따른 수송비용 감소폭은 점차 감소하였다. 본 연구는 GIS프로그램을 이용한 공학적 접근방법을 통해 국내 화물수송의 대부분을 차지하는 도로수송의 최적 허브입지와 수송경로를 결정적으로 제시한 것으로 국가물류비용을 절감하려는 정책적 측면에서 의미가 있을 것으로 판단된다.
현재 우리나라의 설계속도는 토로의 기능, 지역특성, 지형에 의해 결정된다. 그러나 도로의 기능을 구분하는 뚜렷한 기준이 없어 적정 설계속도 결정에 설계자의 주관이 개입될 여지가 많으며, 설계에 반영되지 못하는 도로기능이 존재하고, 도로가 통과하는 지역 및 지형적 특성을 제대로 반영하지 못하는 실정이다. 최근 이 문제를 개선한 새로운 기능 재분류와 설계속도 결정기준이 제시된 바 있다. 본 연구에서는 최근 제시된 새로운 설계속도 결정기준에 따라 토로를 재설계하고, 통행속도와 공사비, 안전성 등을 조사 분석하여 기존 방법과 새로운 방법이 어떠한 차이가 있는지 사례분석을 통해 적용성을 평가하였다. 연구 결과 설계속도 결정에 있어 새로운 기준이 기존방법에 비해 우리나라의 자연지형과 지역특성을 정확히 고려하였으며, 설계자의 주관적 판단소지를 크게 줄여주고. 경제적인 방법으로 설계속도와 노선대를 결정하는 것으로 나타났다. 또한 새로운 기준에 따른 설계가 기존방법에 비해 편익은 약간 적었으나. 공사비가 크게 감소하여 B/C분석. NPV, IRR 에서 모두 우수한 것으로 나타났다. EMME/2 상에서 통행배정 결과 각 구간 LOS는 기존방법과 새로운 방법이 거의 차이가 나지 않았으며. 통행속도에서 약 $2{\sim}4km/h$의 미세한 차이가 있었다.
본 연구는 교차로 지체를 고려한 통행시간함수를 개발하고, 이를 도시가로망에 적용하여 분석하는데 그 목적을 두고 있다. 이는 기존 통행배정 모형이 교차로 지체를 적절히 고려하지 못하고 있다는 분석에 근거하고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 링크의 통행시간을 구간 순행시간과 교차로 지체시간으로 구분하고, 청주시 주행속도, 교통량, 기하구조 및 신호운영 자료 등을 수집하여 계획단계에 적절한 구간 순행시간과 교차로 지체시간 산출모형을 구축하고, 이를 통행배정 단계에 적용하여 그 타당성을 분석하는데 중점을 두고 있다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 교차로 지체시간을 산출하기 위해 교차로의 녹색시간비 대신 접근로의 차로수비율을 교차로 유형별로 보정한 후, 이를 실제 녹색시간비율과의 t-검정을 시행하여, 평균값에 차이가 없다는 귀무가설을 기각할 수 없는 것으로 분석되어, 보정 차로수비율을 모형구축에 적용하였다. 둘째, 기존의 BPR모형과 보정 차로수비를 이용한 균일지체기반 수정모형 및 Webster기반 수정모형을 청주시 가로망에 EMME/2를 활용하여 통행배정하여 주행속도 조사자료와 비교한 결과, BPR모형은 교차로 지체의 영향을 반영하지 못하는 것으로 나타난 반면에 균일지체기반 수정모형과 Webster기반 수정모형은 관측된 조사자료에 보다 근접한 결과를 보였다. 셋째, 이들 모형의 배정결과와 실측 통행시간, 교통량, 평균통행속도간 통계검증 결과 통행시간 분리모형이 BPR모형 보다 실측치와의 통계적 오차가 감소하는 것으로 분석되었다.
사통팔달(AWS:AllWayS)은 교통계획의 중요성이 날로 부각되는 추세에서 네트워크 편집 및 데이터베이스 분석 기능을 갖춘 국내에서 최초로 개발된 종합적인 교통수요 예측모형이다. 과거에 일부 개별적인 모형의 수행을 위해 개별 기능의 수행을 위한 수요예측모형들이 국내에서 개발되어 사용되어온 바 있으나, 사통팔달 모형은 과거동안 축적된 교통계획 및 전산기술에 대한 이론적, 경험적 성과들을 바탕으로 국내 실정에 적합한 전통적인 4단계 수요예측과정에 대해 전체적으로 수행이 가능하도록 체계화함으로써 기존 외국의 교통계획모형들이 비판없이 사용되고 있는 국내 현실에서 본 모형의 유용성이 있다고 사료된다. 아울러 교통수요 예측을 위해 필요한 가로, 대중교통 등의 교통 네트워크 자료의 작성 기능을 모형의 내에서 갖추고 있으며 모형의 수행에 필요한 모든 자료들을 데이터베이스화함으로 대상 분석 시나리오에 대해 종합적이고 일관적인 수요예측 과정을 수행할 수 있도록 모형을 개발하였다.
교통 계획 및 정책수립 등 교통관련 업무에서 가장 중요한 부문은 교통수요분석과정이며, 이러한 교통수요분석과정에서 필수적으로 요구되는 자료는 OD와 네트워크이다. 그 과정에서 OD와 네트워크는 상호영향(interactive)을 주면서 검증을 거치긴 하나 이중에서도 네트워크의 경우에는 현실 세계를 모델링하여 반영한 것이므로 분석기준 년도에 대응되는 현재성과 정확성과 객관성을 보유하고 있어야 한다. 그러나 몇몇 교통수요 분석과정에서 예산 및 시간의 제약으로 인해서 네트워크는 실세계의 교통망을 많은 부분을 단순화시켜서 구축하고 이를 분석과정에 이용하는 경우가 있다 또한 일단, 구축된 네트워크에 대해서 변경되는 교통망을 반영하기 위해서나 분석자의 의도에 따라서 네트워크를 수정, 편집할 때에 그 작업이 불편하여 많은 인력이나 시간이 소요되는 것이 현실이다. 이를 위하여 교통개발연구원 국가교통DB센터에서는 국가교통DB구축사업의 일환으로 구축한 교통 수치지도를 이용하여 교통분석 목적의 패키지에서 직접 이용할 수 있는 네트워크를 추출/변환하는 소프트웨어를 개발하였다. 본 논문의 목적은 GIS에 기반한 교통수치지도로부터 교통분석용 네트워크로의 변환이 가능한 알고리즘 및 소프트웨어를 소개하여 향후 이런 종류의 연구수행에 도움을 주는데 있다.
본 연구에서는 도로투자 사업으로 인한 편익 중 일반적으로 계상하고 있는 통행시간 절감 및 차량운행비용 절감 등 직접적인 편익 이외에 추가적으로 이용자입장에서 체감할 수 있는 도로 주행 중 운전쾌적성 편익을 산정하고자 운전쾌적성의 정의를 마련하였고 운전쾌적성 산정방법론을 개발하였다. 도로특성(도시부/지방부) 및 차량 밀도(차간거리)에 따른 이용자의 지불용의액을 CVM 방법 중 가장 최근에 활발히 활용되고 있는 이중양분선택형(double-bounded dichotomous choice)질문법을 활용하여 설문조사한 후 그 결과를 로짓모형에 적용하여 운전쾌적성 가치를 도출하였다. 도시부 및 지역간 도로에서 공히 지불용의액의 크기는 전반적으로 기존 차간거리가 짧을수록 큰 것으로 분석되었고, 도로의 차간거리 변화가 같더라도 사업 전의 차간거리와 사업 후의 차간거리에 따라 지불용의액이 다른 것으로 나타났다. 즉, 도로의 차간거리가 증가하더라도 기존 차간거리가 어느 정도인지에 따라 지불용의액이 다르게 나타나 지불용의액이 기존 차간거리에 영향을 받는 것으로 분석되었다.
지난 2004년 4월 경부고속철도 1단계 개통이후, 2단계 사업은 2010년 11월 개통하였으며, 고속철도 개통이후 타 교통수단에 비해 속도 경쟁의 장점을 가지고 있어 고속철도의 수요는 계속 증가하고 있다. 이러한 고속철도의 개통은 인구의 이동, 기업의 입지, 공간구조의 개편 등과 같은 사회적, 경제적, 교통적인 변화를 주도하고 있는 실정이며. 특히 고속철도의 고속운행으로 지역간의 이동시간을 단축한다는 점에서 고속철도 수요는 계속적인 증가 추세로 전망된다. 본 연구에서는 고속철도 서울역 설문조사의 데이터를 이용한 EMME/2 프로그램의 2-Dimentional Blancing을 활용한 고속철도 역 접근수단별 통행분포 모형의 파라메타 추정을 통하여 조사 통행분포를 추정 통행분포와 같이 재현하고자 하였으며, 분석 결과 접근수단별로 파라메타(${\theta}$)는 승용차 0.0395, 버스 0.0390, 지하철 0.0415, 택시 0.0650으로 분석되었고, 통행거리빈도분포(Trip Length Frequency Distribution: TLFD)를 기준으로 조사치와 모형치를 비교한 결과 $R^2$는 승용차 0.909, 버스0.923, 지하철 0.922, 택시 0.745로 조사치와 모형치는 유사한 것으로 분석 되었으며, F검증 결과 P값이 모두 0.05보다 매우 작게 분석되어 95%신뢰수준으로 유의할 만 한 것으로 판단되었다. 통행거리빈도분포를 5km 단위로 설정하여 분석 하였으나, 향후에는 통행거리빈도분포를 중죤단위에서 소죤단위(행정동)로 세분화 연구가 필요하며, 통행거리 0~5km 구간의 분포을 반영할수 있는 결합함수(Combined function)을 활용한 중력모형과 3-Dimentional Blancing을 적용한 연구가 필요 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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