그 동안 우리나라 정부의 통상분야에 대한 관심은 한 해 동안 교역활동의 흐름을 통해 최종적으로 산출된 숫자의 적(赤)과 흑(黑)이 의미하는 부호(+, -)에만 관심을 가졌다. 이제는 교역활동의 결과를 대리하는 그 숫자가 의미하는 숨어있는 공간정보에 주목할 때이다. 본 연구는 한미 양국이 제공하는 교역액 데이터의 공간정보를 활용하였다. 2003년부터 2015년까지 12년간의 교역데이터의 분석결과 분해가 가능한 공간정보를 교역물품 발생지, 경유지 그리고 최종목적지로 구분하였으며, 연구결과는 첫째, 일반적으로 대미 수출을 뜻하는 한국발 미국향 화물에 대한 공간정보의 특성을 2003년과 비교했을 때 2015년에는 발생지 측면에서 탈수도권화 현상이 나타났다. 국내 경유지 측면에서는 해상 및 항공화물의 비중이 각각 약76%, 23%로 분석되었다. 미국 경유지의 경우 미서부 항만의 경유비율이 줄어들고 있었으며, 상대적으로 미남부 항만의 경유는 증가하고 있었다. 화물의 최종목적지는 캘리포니아 주로의 수출비중이 가장 높았으나, 텍사스와 조지아 주의 화물성장세가 증대되고 있음을 확인하였다. 둘째, 일반적으로 대미 수입을 뜻하는 미국발 한국향 화물의 공간정보특성을 살펴보면 발생지 측면에서는 캘리포니아와 텍사스 주의 비중이 절대적으로 높은 편이다. 미국 내 경유지인 항만과 공항의 경유비율은 약60%, 40%의 비율로 항공화물의 비중이 높은 것으로 분석되었다. 국내의 경유지 중 공항은 인천공항이 절대적이었으며, 항만의 경우는 부산항의 점유율은 68.2%를 기록하여 12년 전과 큰 변화는 없어 영향력이 지속되고 있음을 알 수 있었다. 반면 평택당진항과 인천항과 같이 수도권에 인접한 항만의 성장세가 확인되었다. 본 연구는 12년간 한국과 미국의 교역액 데이터의 공간정보를 분해하여 양국의 교역구조를 발생지, 경유지, 목적지로 구조화하는데 목적이 있다.
모빌리티 서비스는 구축 대상 지역의 특성과 여건에 따라 변화할 필요가 있다. 이를 위해서는 해당 지역의 통행행태를 기종점 자료에 반영하여 모빌리티 패턴 및 특성 분석이 요구된다. 그러나 종래의 경우 행정 구역 기반의 존 체계를 기반으로 집계된 기종점 자료를 이용함에 따라 공간적 동질성을 담보하기 어렵기 때문에 신규 모빌리티와 같은 특수 목적성을 보이는 수단에 대한 본연의 통행 특성 분석에 한계가 있다. 이에 본 연구는 기존 존 체계에서 벗어나 데이터 기반의 클러스터링 기법 적용을 통해 설정된 집계 방식을 도출하여 기종점 통행패턴에 대한 공간적 분석을 수행한다. 제안 방법은 대중교통버스 및 택시와 같은 종래의 교통수단 뿐만 아니라 도심형 수요응답형 버스와 같은 신규 모빌리티 서비스에 대한 기종점 데이터 본연의 특징 벡터들을 기반으로 클러스터링을 하여 유사 공간적 특성을 반영한 지역 모빌리티의 이용 특성 분석을 가능하게 한다.
국제물류환경변화에 따라 국제복합운송의 수요가 지속적으로 증가하고 있는 상황에서 해공복합운송의 중요성은 더욱 높아지고, 적극적인 시장개발 등의 노력에 의해 추가적인 물량 확보가 충분히 가능하다. 본 연구의 목적은 복합운송의 국제유통경로분석과 포트폴리오분석을 통해 해공복합운송 화물유치를 위한 정책대안을 제시하는 것이다. 유통경로분석과 포트폴리오 분석결과, 우리나라 전체 해공복합운송 물동량의 88.1%를 차지하고 있는 Qingdao, Shanghai, Weihai, Yantai지역을 중심으로 구체적인 화물유치전략이 필요한 것으로 나타났다. 이를 제외한 지역들은 물동량이 매우 적고, 상대적으로 변동성이 매우 큰 것으로 분석되었다. 특히, Vladivostok, Dandong, Tianjinxingang은 지속적으로 물동량이 감소하여 성장률과 시장점유율이 낮아지고 있어, 이들 지역에 대해서는 공격적인 화물유치전략보다는 안정적인 화물유지전략이 필요할 것이다.
본 연구는 Conjugate Gradient법을 적용하여 개발한 관측교통량기반 기종점 OD행렬 추정모형이 대규모 가로망에서도 적용 가능성이 있는지를 판단하기 위하여 246개죤 기준 전국 가로망에 적용하여 적용성 및 활용가능성을 판단해 보았다. 대규모 가로망에서 모형의 일치성을 분석한 결과, 모형의 상위수준과 하위수준이 내부적으로 유기적인 관계를 유지하고 있는 것으로 분석되었다. 관측링크 개수에 따라 모형의 추정력을 분석한 결과 교통량 오차는 허용오차 범위내에서 추정력을 확보하는 것으로 나z타났다. 또한 추정 기종점 OD행렬의 추정력 역시 기존의 모형을 이용한 결과치보다는 양호한 추정력을 보이고 있는 것으로 분석되었다. 더 많은 다양한 실험을 하여 개발된 모형의 알고리즘의 안정성이 확보된다면 대규모 가로망에서도 적용 가능성이 있다고 판단된다.
In this study, various usage patterns were analyzed after establishing a data mart for micro mobility analysis based on the rental history of public bicycles in Seoul. Rental history data is origin-destination data that includes the rental location and time, and the return location and time. About 1500 rental locations were classified according to the characteristics of the location to create a 'station type' dimension. We also created a 'path type' dimension that displays whether the rental location and return location are the same. In addition, a derived variable called speed, which is obtained by dividing the distance used by the time used, is added, and through this, the characteristics of the riding area and the reason for the rental can be estimated. Meanwhile, administrative district link, administrative neighborhood link, and station type link were created to apply network analysis. Through this analysis, the roles and proportions of administrative districts, public facilities, and private facilities engaged in micro-mobility services were visualized. 49.9% of rentals occur at rental offices near transportation facilities, and half of them occur at rental offices near subway stations. The number of rentals during the evening rush hour is more than double that of the morning rush hour. When the path type is unidirectional, there is a fixed destination, so the distance and time used are short, and the movement speed tends to be high. In the case of round-trip, the purpose of use is exercise or leisure, so the distance and time used are long, and the movement speed is slow. It is expected that the results of the analysis can be used as reference materials for selecting new rental locations, providing convenient services for users, and developing user-specialized products.
중국 경제의 급격하게 성장함에 따라 서해안의 항만들의 중요성 또한 커지고 있다. 중국과 근접한 군산.장항은 지리적 이점과 증가하는 물동량으로 서해 관문항으로서의 역할이 더욱 중요해 지고 있다. 하지만 군장항은 정기항로의 부재, 화주의 특정항 지정 및 타항 대비 물류비 과다 등으로 기업들이 군장항을 이용하지 않고 있으며 이로 인한 국제항로의 부족이 군장항 활성화를 가로막는 저해 요인이다. 본 논문에서는 과거 5년간 발생했던 기종점(O/D)자료를 분석하여 대중국 주요 항만 및 주요 수출입 품목을 살펴보고 군장항 발전 방향을 모색하고자 한다. 여기서 기종점 (Origin-Destination) 분석이라 함은 화물이 어디에서 얼마나 발했는가, 그 화물이 어떤 목적지로 향하는가 또는 어떤 경로를 통해 운송이 되는가를 파악하는 것을 말하다.
국내의 화물 운송량은 꾸준히 증가하고 있으며 이에 따라 내륙지역의 화물운송량 예측에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 종래의 기종점 자료(O/D Data)는 화물 운송수단의 출발지와 목적지를 조사하여 구축하였으며 이는 화물의 운송 특성을 제대로 반영시키지 못하는 문제점을 지니고 있다. 화물의 운송은 단순히 출발지에서 목적지로 화물을 운반하는 것이 아니라 화물운송 도중에 운송수단을 변경하거나 화물의 임시 보관이 필요한 경우가 발생하므로 화물운송모형에서는 중간 경유지(물류센터 또는 내륙컨테이너기지)를 포함시켜야 된다. 본 논문에서는 이러한 중간 경유지를 고려한 기종점 자료의 필요성을 인식하였고 물류센터를 고려한 화물운송 경로에 대한 모형을 제시하고자 한다. 본 연구가 제시하는 화물운송 경로모형은 각 구간별 운송계수를 설정하고 이에 따라 화물량을 예측하는 모형으로서 유전 알고리즘을 이용하여 모형을 검증하였고 오차의 범위가 ${\pm}1.0%$이내로써 모형은 타당한 것으로 판단된다.
본 연구는 지역적 범위에 따른 화물자동차의 공차통행 발생요인을 검토함으로써, 기존 화물수요모형의 한계를 제시하고자 하였다. 지역간 및 대도시 화물자동차의 공차통행 발생요인을 검토하기 위하여 화물자동차 속성, 출발지 및 도착지 특성, 그리고 운송품목의 유형을 고려한 서열로짓모형을 추정하였으며, 이를 통하여 화물자동차의 공차통행 발생에 영향을 미치는 다양한 요인들을 정량적으로 검토하였다. 분석결과 지역간 화물자동차의 공차통행 발생요인과 대도시 화물자동차의 공차통행 발생요인은 서로 상이한 것으로 나타났다.
IoT (Internet of Things) 기술과 위치기반 기술의 발전은 대용량의 이동데이터를 급속하게 생성하고 있다. 대용량 이동 데이터의 분석은 도시 이동의 흐름 및 교통 계획 등에 활용되고 있다. 본 연구에서는 불규칙한 공간적 및 시간적 해상도의 택시 승차 정보로부터 빈번 승차 패턴을 분석하였다. 택시 승차 지점을 중심으로 군집 분석을 실시한 후 군집분석에 기반한 영역을 기준으로 순차패턴 분석을 적용하여 택시 승차 지점이 빈번하게 일어나는 패턴을 분석하였다. 실험용 데이터는 서울특별시 택시 운행 정보로부터 아침 출근 시간인 7시부터 9시 사이의 승차 정보를 분석하였다. 분석 결과는 아침 출근 시간대에 가장 빈도가 높게 발생하는 승차 순차 패턴은 강남 지역 안에서 많이 발생하였으며 지역과의 연계에 있어서는 강남으로부터 서울 시청 지역으로의 이동이 많이 발생하였다. 또한 본 연구는 순차 패턴 분석을 위한 기본 단위로 행정동 경계를 기준으로 분석하였다. 하지만 행정동 경계 기반의 분석은 지역간의 이동 패턴을 찾기가 어려웠다. 본 연구 결과는 향후 택시 공차율 감소와 도시 흐름관리를 위하여 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
고속철도 개통 이후로 고속철도를 이용하기 위해 고속철도역으로 이동하는 사람들이 증가하고 있다. 고속철도역과 출발지/목적지간의 연계 수단은 다양하지만 어느 정도 수준의 연계 강도를 나타내는지에 대한 확인방법이 부재한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 연계성을 나타낼 수 있는 다양한 연계 특성 변수를 조사하고 고속철도 수단분담률을 이용하여 이들간의 영향 관계 확인 및 연계성에 영향을 미치는 변수를 선정한다. 선정된 변수를 바탕으로 회귀분석을 수행하여 고속철도역과 영향권내의 출발지/목적지간의 고속철도 수단분담률을 추정할 수 있는 모형을 제시하여 연계성을 살펴보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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