가구통행실태조사를 통한 O/D 조사는 조사대상인 모집단의 규모가 대규모이므로 현실적으로 전수 조사는 가능하지 않아 일부 표본 자료에 국한하여 조사가 이루어지고 있다. 따라서 표본 자료를 전수화하여 모집단의 통행 O/D패턴을 추정할 수밖에 없다. 따라서 표본조사와 전수화 과정에서 발생할 수 있는 오차를 가능한 최소화하기 위해서 관측 교통량과 전수화 자료를 비교 검증하고 수정하는 과정이 절대적으로 필요하다. 이 논문에서는 다수의 스크린라인 선상의 관측 교통량과 표본조사자료를 기반으로 추정된 전수화 O/D 통행을 비교 검증하고 수정하는 방법을 제안하였다. 그리고 스크린라인으로 검증이 되지 않는 O/D 쌍에 대해서는 노선배정분석 결과와 관측 링크 교통량을 비교하여 수정하는 방안도 제안하였다. 그리고 우리나라 2004년도 전국 O/D 통행 자료를 활용한 사례연구 분석을 수행하였다.
교통계획을 수립하는 계획가들은 그동안 출퇴근 교통수단의 전환을 촉진하는 정책적 노력을 지속적으로 추진해왔다. 본 논문은 경부축 고속철도 등장이후 지역간 통행체계의 변화된 통근행태를 분석해보고자 하였다. 연구에 사용된 데이터는 코레일의 2004년$\sim$2008년 간의 자료이다. KTX 정기권 이용자의 등장으로 인해 그동안의 정성적인 추정이 아닌 계량적인 분석을 통해 통근권 변화에 대해서 거리대, 시간대, 운임수준 및 기종점 통행패턴에 대해 분석하였으며, KTX로 인해 통근거리는 길어졌지만 통행시간 감소로 인한 편익을 인식하게 되면서 정기권 이용자의 통근권역이 확장되었음을 나타낸다.
2005년 "교통약자의이동편의증진법"의 제정이후, 교통약자의 이동권 보장을 위한 특별교통수단의 도입과 운영이 각 책임 지자체의 주도로 이루어져왔다. 특별교통수단을 운영함에 있어 이용자 통행특성은 서비스 수준과 운영 효율성 제고를 위한 필수적인 기초 자료이나, 현재까지 통행 특성에 대한 지식은 자료부족으로 인해 매우 미미한 상황이다. 본 연구는 경상남도 콜센터 자료를 활용하여 특수교통수단 이용자의 통행특성 파악을 시도하였다. 콜센터는 서비스 제공 과정에서 통행특성 파악에 필요한 다양한 자료를 산출한다. 구체적으로 이용건수, 이용자 장애 특성, 이용일자 및 시간, 휠체어 이용여부, 통행목적, 출발지 및 목적지 등을 포함하고 있다. 따라서 수단 이용자의 기본 특성 뿐 아니라 시 군 경계를 초월하는 광역통행을 포함한 O-D의 파악도 가능하다. 분석 결과 일반통행패턴과 다르거나 의미 있는 패턴이 파악되었다. 예를 들면, 휠체어 이용자는 42% 정도이며, 통행이 주로 비첨두시간에 집중됨도 파악되었다. 본 연구의 결과는 경상남도 뿐 아니라 타 지자체의 특별교통수단 정책수립과 운영을 위한 유용한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대하며, 향후 콜센터 정보수집내용에 일반적 특성을 추가할 경우 전체 자료를 활용하여 주기적인 패턴의 파악이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 우리나라 도로 교통부분의 이산화탄소 배출량 관리를 위한 지역별 배출량 산정 방법에 대한 연구로서 지역별로 서로 다른 통행패턴(기종점 통행, 통과 통행)을 고려하였다. 기초자료는 국가교통DB센터(KTDB)에서 제공하는 O/D 및 Network 자료를 이용하였다. 분석 결과, 기존 연구에서 제공하는 수도권의 총 이산화탄소 배출량은 매우 유사한 수준으로 분석되었다. 경기도를 중심으로 권역을 설정하여 분석한 결과, 경기도 남부 지역에서는 통과교통량에 의한 이산화탄소 배출량이 지역 배출량에 비해 높게 나타났으며, 북부 지역에서는 지역 배출량의 비율이 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 통행의 구분에 따라 지자체에서 관리할 수 있는 배출량과 국가 차원에서 관리할 수 있는 배출량을 구분할 필요가 있을 것으로 판단된다.
영향권은 도로시설물 건설 이후에 통행패턴이 현저하게 변화되는 지역을 의미한다. 영향권은 교통수요 예측이나 경제성 분석시 공간적 범위를 결정하는 중요한 기준이 된다. 그러나 현존하는 영향권 설정 방법(O/D를 이용한 방법, 교통량의 변화를 이용하는 방법, 교통량의 변화율을 이용하는 방법)들은 영향권 설정에 대한 일정한 기준이 없어 분석가의 판단에 따라 임의로 영향권이 좌우되는 한계가 있다. 본 논문에서는 현재 사용되고 있는 영향권 설정방법을 분석하고, 통행시간을 이용한 영향권 설정방법을 새로이 제시하였다. 통행시간을 이용한 영향권 설정방법은 죤간 통행시간자료를 바탕으로 사업지역 죤 발생량을 기준으로 95%의 교통량이 통행하는 지역 중 통행시간의 95%에 해당하는 영역까지를 영향권으로 설정하는 방법이다. 또한 이 방법을 통해 영향권 설정에 대한 일정한 기준을 제시하였다.
기존의 중력모형은 통행비용 변수만으로 존 간 특성을 설명하기 때문에 많은 한계점을 갖게 된다. 현대 도시의 통행 패턴은 거리나 비용뿐만이 아니라 존 별 특성과 교통인프라 수준 등의 영향을 받기 때문이다. 따라서 장래 통행을 합리적으로 추정하기 위해서는 이러한 특성을 고려한 모형이 개발되어야 한다. 본 연구는 이러한 관점에서 접근성 변수를 중력모형의 설명 변수로 도입하였다. 이와 함께 변수가 추가에 따른 2단계 정산기법을 제안하였다. 이는 통행저항함수의 계수를 회귀분석을 통해 우선 추정한 뒤, 존별 균형인자를 순차적으로 추정하는 방법이다. RMSE, E-norm, C.R을 활용한 접근성을 도입한 중력모형의 검증 결과, 기존의 중력모형보다 통행패턴의 구현 능력이 향상된 점을 확인하였다. 특히, 단거리 통행량 추정에 어려움을 겪은 기존 모형의 한계점을 해결하였다는 점이 주목할 만 하다. 결론적으로 본 연구는 새로운 중력모형의 정산기법을 제안함과 동시에 접근성 변수의 도입을 통해 존 간 특성을 구현하였다는 점에서 통행분포모형의 개선 가능성을 제시하였다.
본 연구는 경제분석기법에서 편익항목의 통행시간절감편익의 개선안을 살펴보았다. 기존의 경제성분석 시 통행시간절감편익의 계산방법은 피크시간대의 O/D를 이용하여365를 곱하여 산정하고 있다. 이 계산방법의 문제점은 요일에 대한 교통량변화, 달에 대한 교통량변화를 고려하지 못하는 것이다. 이러한 분석점을 개선하기 위하여, 군집분석과 t-검증을 통하여 달별, 요일별 비슷한 교통량 패턴이 가지는 것끼리 묶었다. 이러한 결과값은 요일별과 월별로 교통량의 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 요일별, 월별 가중치를 적용하여 pilot 예제를 통해 통행시간절감분을 계산하였더니 기존의 방법에 비해 다소 적게 도출되는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 교통량의 변화패턴을 고려한 가중치 연구에 의의를 둘 수 있다.
한국교통연구원은 수도권 및 광역권의 기종점 자료를 읍면동 행정단위로 교통존을 세분화하여 배포하고 있으며, 지방부는 자료의 한계로 시군구 행정단위로 교통존을 구축하여 배포하고 있다. 도로 및 철도사업에서 사업 주변 지역에 정교한 통행 패턴을 분석하기 위해서 특정 교통존을 더욱 잘게 나누어 세분화된 교통존을 구축하는 과정이 필요한 경우가 있다. 본 연구는 시군구 행정단위의 지방부 교통존에서 읍면동 행정단위로 세분화된 교통존의 O-D 통행량을 추정하는 방법론을 제시하였다. 수도권 및 광역권의 공간적인 내부 통행 분포 패턴을 토대로 교통존의 인구 밀도를 저, 중, 고밀도 그룹으로 분류하고 그룹별 직접수요모형과 중력모형의 계수 값을 정산하였다. 그리고 회귀분석을 수행하여 내부 통행 분포 패턴을 잘 설명하는 모형을 최종적으로 선별하고 정산된 모형을 지방부에 적용하여 내부 교통존을 세분화한 교통존 간 통행량을 추정하였다. 분석 결과, power function을 저항함수로 정산한 중력모형의 수정된 $R^2$가 인구 저밀도 그룹에서는 0.7426, 중밀도 그룹에서는 0.6456, 고밀도 그룹에서는 0.7194로 산출되었으며 본 모형이 교통존 내부의 세부존 간의 통행 패턴을 우수하게 설명하는 것으로 분석되었다. 또한 본 연구에서는 강원도 인제군에 정산된 모형을 적용하여 세부존 간 통행량을 산출하는 예시를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 세분화 교통존의 O-D 통행량 추정 방법론을 이용할 경우, 세분화된 교통존 간 통행량을 구축하여 통행 패턴을 좀 더 체계적이고 정교하게 분석할 수 있을 것이다.
대중교통 교통카드 도입 이후, 점차 이용율이 증가되고 있다. 카드 데이터를 통해 얻을 수 있는 자료를 고려할 때 대중교통 카드 이용의 증가는 통행패턴 분석 및 정책적 측면에서 중요한 의미를 가지고 있다. 그 중에서 특히 죤별 대중교통 통행수요(O/D)를 손쉽게 파악할 수 있다는 점에서 높은 중요성을 가진다. 카드데이터를 통해 대중교통 죤별 통행수요(O/D)를 파악함에 있어서 데이터 자체의 오류에 대한 분석이나 결측에 대한 보완 과정이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 반드시 선행되어야 할 과제이지만 아직 연구사례가 없었던 카드데이터의 오류와 결측에 관해 살펴보았다. 그 결과, 통행수요(O/D)분석과 관련한 오류나 결측에 대한 특성을 제시하였고, 결측에 대한 보정방안을 제안하였다. 그리고 제시된 결측방안들에 대한 적용 및 평가와 함께 활용방안을 제시하여, 향후 보다 신뢰성있는 대중교통 OD구축을 위한 기반을 마련하였다.
스마트카드 자료에는 개별 승객의 대중교통 이용기록이 저장되고, 이를 활용하면 정류장별, 시간대별 통행수요를 분석할 수 있다. 다만 스마트카드 자료에는 통행목적이 기록되어 있지 않기 때문에 통근, 통학, 여가 등의 목적별 수요는 설문조사 자료를 기반으로 추정되고 있다. 하지만 설문조사 자료에는 일부 표본의 통행만 기록되어 있어 전반적인 대중교통 통행수요를 추정하는데 한계가 있다. 만약 스마트카드 자료에서 통행목적을 추정할 수 있다면, 전수조사에 가까운 통행목적별 대중교통 수요에 대한 분석이 가능하다. 이에 본 연구에서는 스마트카드 자료에 기록된 승객의 O-D 통행빈도, 체류 시간, 출발 시각 등을 고려하여 통근, 통학, 귀가의 통행목적을 추정하는 방법론을 제시한다. 결과적으로 제시한 방법론을 적용하여 승객 중 근로자와 대학생을 분류하였다. 제시한 방법론의 검증으로는 가구통행실태조사 자료의 목적별 통행패턴과 본 연구를 통해 추정한 목적별 통행패턴을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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