본 연구는 1998년부터 2015년까지의 16개 시도별 경유수요량, 경유제품 판매가격(유통단계), 및 총 부가가치생산의 패널데이터를 이용하여, 패널GLS, 고정효과(Fixed Effect), 확률효과(Random Effect) 및 동적패널(Dynamic Panel) 모형을 통해 국내 경유수요함수를 추정하고, 이를 통해 가격탄력성과 소득탄력성을 추정하였다. 단기 가격탄력성은 -0.2146(패널GLS), -0.2886(고정효과), -0.2854(확률효과), -0.1905(동적패널)로 추정되었고, 단기 소득탄력성은 0.7379(패널GLS), 0.4119(고정효과), 0.7260(확률효과), 0.4166(동적패널)로 추정되었는데, 모두 비탄력적인 것으로 나타났다. 장기 가격탄력성과 장기 소득탄력성은 동적패널을 통해 추정하였고, 각각 -0.4784, 1.0461로 유의하게 나타났다. 경유 수요는 소득에 증감에 대해 단기적으로는 비탄력적이나, 장기적으로는 탄력적으로 나타나고 있다. 추가로 서울지역을 기준으로 지역변수를 더미변수(Dummy Variables)로 하여 각 지역의 경유수요로의 효과를 검정하였는데, 10개 지역에서 상대적으로 유의하게 추정되었다.
GEV분포는 세계 여러 나라에서 홍수와 극한강우 등의 빈도분포로 널리 활용되고 있다. L-모멘트법은 GEV분포의 매개변수 추정을 위해 일반적으로 사용되고 있는 추정법이다. 본 연구에서는 Monte Carlo 실험을 이용하여 GEV분포를 따르는 서로 다른 두 지점의 자료의 교차상관계수를 이용하여 L-모멘트 추정값인 L-변동계수와 L-왜도계수들 간의 교차상관계수를 Simple Power 함수를 이용하여 유도하였다. 실험과정에서 생성된 비현실적이며 실험결과에 큰 영향을 미치는 음수값들을 배재한 GEV+분포를 이용하였다. 결과로, Simple Power 함수가 두지점간 자료의 교차상관과 L-모멘트 추정값들간의 교차상관 계수의 관계를 잘 모사하고 있음을 확인하였다. 다양한 GEV 분포의 매개변수 조합에 대한 Simple Power 함수의 매개변수 추정값과 정확성은 표로 제시하였다. 또한 위 연구결과를 활용할 수 있는 Generalised Least Square(GLS) 지역회귀 기법에 대해 설명하였다. 따라서 본 연구에서 도출된 관계식은 향후 GLS 회귀식을 이용한 GEV 분포의 지역 매개변수를 추정하는데 있어 L-모멘트 추정값들간의 정확한 교차상관관계를 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
현재 이용되는 모든 동적 통행배정모형들은 출발시간을 기준으로 기종점간의 통행량을 정의하고 있다. 하지만, 동적 OD가 출발시간을 통행수요의 동적 기준점으로 이용하는 것은 동적 통행배정 모형의 계산상 편의를 위한 것이다. 즉, 통행이 활동참여를 위해 발생하고 종료된다는 것을 고려하면 이러한 출발시간 기준 기종점표는 모든 종류의 통행들에 적용될 수는 없다. 예를 들어, 오전의 출근통행은 업무개시시간을 고려한 희망도착시간이 기준시간이 되고, 통근자들이 가정을 떠나는 출발시간은 희망도착시간과 예상 기종점 통행시간을 고려해 결정되는 것이다. 그러나 현재 개발되어 있는 모든 통행배정기법들은 출발시간으로부터 시간의 흐름에 따라 기점에서 종점으로 통행을 이동시키기 때문에 통행수요를 종점 희망도착시간을 기준으로 역방향계산을 할 수 없다. 따라서 현실과 동일한 결정과정을 통해 동적 통행배정을 할 수 있는 모형은 아직 개발되지 않았다. 본 연구에서는 이러한 문제인식 아래 희망도착시간을 기준으로 정의된 동적 기종점표를 교통망에 부하할 수 있는 동적 통행배정모형을 개발하였다. 개발된 모형은 희망도착시간분포와 예상 경로 통행시간을 이용하여 출발시간분포를 갱신하는 방법을 이용하였으며, GLS함수를 통해 수학식을 구성하였다. 개발된 모형은 두 가지의 소규모 교통망들에 적용되어 그 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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