본 논문에서는 우리나라의 도로교통사업의 타당성 평가시 활용되는 국가교통DB 기종점 자료를 이용하여, 통행량 변화에 따른 추정 링크 교통량의 불확실성을 분석하였다. 분석 결과, 평균적으로 기종점 통행량의 확률변동으로 변화될 수 있는 전체 국가교통DB 네트워크의 교통량 불확실성 정도는 15.4%로, 혼잡한 구간의 교통량에 대한 불확실성이 그렇지 않은 구간의 불확실성보다 매우 큰 것으로 나타났다. 특히, 본 논문에서는 교통량 추정치에 대한 분산추정치를 계산하고 이를 토대로, 주어진 신뢰수준에서 구간추정 치를 제시하여 교통투자를 결정하는 의사결정가나 분석가들에게 다양한 정보를 제공할 수 있는 기틀을 마련하였으며 도로부문 투자에 대한 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 토대를 마련하였다.
한국교통연구원에서 2010년 가구통행실태조사 자료를 기초로 구축한 신규 KTDB 여객자료는 대도시권 모두에 대해 PA개념을 기반으로 통행생성과 통행유인의 통행발생량과 교통존 간의 통행량 자료를 처음으로 제공하였다. 따라서, 신규 KTDB를 활용한 장래 수요예측의 분석방법은 변화된 자료형태에 적합한 PA개념의 분석방법이 적용되어야 한다. 본 연구에서는 교통정책 분석 시 반영하게 되는 장래 개발사업에 대한 통행발생량 예측과 통행분포패턴 예측 분석에 있어 PA개념의 분석 절차를 정형화할 수 있는 방법을 명확하게 제시하고, 또한 과거의 OD기반의 분석방법이 적용될 경우 그 분석결과가 PA기반의 분석방법의 결과와 다르게 나올 수 있음을 단순 예제를 통해 증명하였다. 이와 같은 분석결과의 차이는 교통정책의 의사결정에 있어 신규 KTDB 여객자료를 활용하면서 과거의 OD기반의 분석방법이 적용될 경우 정책결정에 왜곡을 가져올 수 있음을 의미하는 것이므로, 신규 자료에 대해 적합한 분석방법이 적용되어야 함을 본 연구는 강조하였다. 또한 본 연구는 신규 KTDB 여객자료에 PA기반 분석방법이 올바로 응용 적용될 수 있도록 조속히 실무분석가들에게 분석방법 지침과 기술 보급이 필요함을 주장하였다.
본 연구의 목적은 차별화 된 분석지표를 활용하여 2040년 대전의 중심지 위계와 도시공간구조를 설정하는 것이다. 미래의 대전시의 도시공간에서 중심지 위계를 설정하기 위해서는 인구밀도, 건축물의 용도(상업 및 업무, 주거 등), 통행량 데이터(KTDB) 등 3개 지표를 도출하였다. 지표를 활용하여 중심지 위계를 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 도심(핵)기능을 담당하는 1차 중심지는 둔산도심과 원도심(대전역세권, 도심융합특구지정), 도안신도시 일원으로 3개 지역으로 설정하고, 부도심(지역거점)에 해당하는 2차 중심지는 9개로 설정하였으며, 지역중심(생활권 중심)에 해당하는 3차 중심지는 10개, 그리고 특화거점 5개를 신설하는 중심지 위계를 설정하였다. 둘째, 2030대전도시기본계획 상 중심지 위계와는 다른 새로운 2차 중심지와 3차 중심지가 나타났다. 본 연구에서 활용된 3개 지표를 통해 도시경쟁력을 확보할 수 있는 도시공간구조와 중심지 위계 설정에 있어서 유의미한 결과를 도출하였다.
지자체 단위의 도로이동오염원 배출량을 보다 현실적으로 산정하기 위하여 배출량 산정 시 기초자료인 차량 등록대수를 보정하는 방안을 검토하였다. 국가교통DB를 이용하여 수도권 지역의 특정 차종(RV, 승합차, 버스, 화물차)에 대한 차량 등록대수를 보정한 결과, 지역별로는 서울의 오차율이 가장 크고 차종별로는 버스와 화물차의 오차율이 큰 것으로 나타났다. 또한, 배출량 산정에 영향을 미치는 기존 등록대수와 보정 등록대수 편차의 절대값은 수도권 지자체 모두 화물차가 가장 큰 것으로 나타났다. 배출량 산정 결과, 기존 등록대수 기반의 배출량과 보정 등록대수 기반의 배출량의 차이는 약 9%로 나타났으며, 수도권 지자체 중에서는 인천의 배출량 오차율이 가장 큰 것으로 나타났다.
PURPOSES : This study aims to examine the differences between the existing traffic demand forecasting method and the traffic demand forecasting method considering future regional development plans and new road construction and expansion plans using a four-step traffic demand forecast for a more objective and sophisticated national highway maintenance. This study ultimately aims to present future pavement deterioration and budget forecasting planning based on the examination. METHODS : This study used the latest data offered by the Korea Transport Data Base (KTDB) as the basic data for demand forecast. The analysis scope was set using the Daejeon Metropolitan City's O/D and network data. This study used a traffic demand program called TransCad, and performed a traffic assignment by vehicle type through the application of a user equilibrium-based multi-class assignment technique. This study forecasted future traffic demand by verifying whether or not a realistic traffic pattern was expressed similarly by undertaking a calibration process. This study performed a life cycle cost analysis based on traffic using the forecasted future demand or existing past pattern, or by assuming the constant traffic demand. The maintenance criteria were decided according to equivalent single axle loads (ESAL). The maintenance period in the concerned section was calculated in this study. This study also computed the maintenance costs using a construction method by applying the maintenance criteria considering the ESAL. The road user costs were calculated by using the user cost calculation logic applied to the Korean Pavement Management System, which is the existing study outcome. RESULTS : This study ascertained that the increase and decrease of traffic occurred in the concerned section according to the future development plans. Furthermore, there were differences from demand forecasting that did not consider the development plans. Realistic and accurate demand forecasting supported an optimized decision making that efficiently assigns maintenance costs, and can be used as very important basic information for maintenance decision making. CONCLUSIONS : Therefore, decision making for a more efficient and sophisticated road management than the method assuming future traffic can be expected to be the same as the existing pattern or steady traffic demand. The reflection of a reliable forecasting of the future traffic demand to life cycle cost analysis (LCCA) can be a very vital factor because many studies are generally performed without considering the future traffic demand or with an analysis through setting a scenario upon LCCA within a pavement management system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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