최근 20~30년사이 수도권 1인가구의 비율은 크게 증가하였으며, 총 인구의 감소에도 불구하고 1인가구수는 지속적으로 증가할 것으로 예상된다. 그러나 국내 교통분야에서는 1인가구 증가가 교통분야에 미치는 연구가 미흡한 실정이다. 본 연구는 수도권 가구통행실태조사를 활용하여 가구 속성별로 가구규모에 따른 통행발생의 차이를 알아보기로 하였다. 연구방법으로는 수도권 가구통행실태조사 자료에서 가구 속성과 가구원 속성, 통행 속성에 대하여 가구규모별로 통행발생횟수(/일/인)을 산출하였다. 유의성검토를 거쳐 1인가구와 타 규모(2인 이상)가구와의 비교를 통하여 1인가구만의 통행발생 특성을 분석하였다. 연구 결과로는 전체적으로 1인가구의 통행발생은 타 규모 가구의 통행발생보다 높게 나타났으며, 주택종류, 거주형태, 지역, 통행수단 속성에서도 차별된 통행발생 특성을 보여주었다. 본 연구의 결과가 1인가구의 통행발생 특성을 반영한 통행발생모형 구축 등 교통정책개발에 이바지하길 기대하여본다.
매 5년마다 시행되는 수도권가구통행실태조사결과에 대한 연구보고서가 발간되고 있지만, 아쉽게도 조사된 가구의 여러 속성들이 가구통행발생에 미치는 영향이 보다 면밀히 분석되지 못하고 있다. 본 논문은 가구 속성들이 통행발생에 미치는 영향을 비교, 분석하여 그 시사점을 제시하였다. 분석 결과는 향후 통행발생모형 등의 구축 시 중요한 기초가 자료가 될 것으로 판단된다. 먼저, 가구의 통행발생 추정 시 가구원수는 중요한 분류 기준으로 고려되어야 한다. 왜냐하면, 가구원수에 따라 승용차보유대수, 소득 등 가구속성들이 통행발생에 미치는 영향이 많은 차이가 있는 것으로 분석되었기 때문이다. 주중 통행실태 자료로는 충분하지는 않지만, 주택의 종류가 통행발생에 미치는 영향은 없는 것으로 분석되었다. 1인 가구의 경우 가구소득과 통행횟수는 관련이 없는 것으로 나타난 반면, 2인 이상 가구의 경우는 관련이 큰 것으로 분석되었다. 그러나 통행을 목적별로 더 세분화하였을 경우 가구원수에 따라 가구소득이 각 목적통행에 미치는 영향이 매우 다양함을 알 수 있었다. 특히, 향후 통행발생특성에 상대적으로 많은 차이를 보이는 1인 가구의 증가는 통행발생예측 시 간과될 수 없는 요인으로 판단된다.
This paper develops a disaggregate model system for travel behavior of workers in a metropolitan area. We attempt to develop a set of models for predicting trip generation type, trip purpose, destination, mode choices in each trip on the way from work to home by using the concept of utility maximization of base-to-base tour. The model incorporates the concept that decisions of a trip in a trip in a travel tour depend on decisions of the trips having been made before and decisions of trip planned after of this trip, as well as on current trip conditions. As the structure of the model, the nested logit model is used to avoid a simultaneous model's complexity. The data to be used for estimating the model system are from the person trip survey which was carried out in 1981 in Nagoya metropolitan. Empirical tests of the model for Nagoya metropolitan area show encouraging results and prove the validity of the assumption of this model.
최근 들어 싱글족, 맞벌이 부부 증가 등 가구구성 체계에 많은 변화가 발생하였고, 이로 인한 개인들의 일상적인 업무수행의 변화는 통행행태에도 지대한 영향을 미치게 되었다. 이 중 중요한 특징 중의 하나는 예를 들어 출근 중에 자녀들을 등교시키거나, 퇴근 길에 구매 또는 여가활동을 수행하는 다수의 통행목적을 하나의 out-going 통행으로 처리되는 비중이 늘고 있다는 것이다. 따라서 통행을 하나의 목적을 수행하기 위하여 독립적으로 발생하는 것이 아닌 하루 동안 개인이 다양한 활동을 수행하기 위하여 장소를 이동한 activity-based 개념의 통행고리의 형태로 파악하고 이에 기반 한 통행발생 모형의 필요성이 높다. 본 논문은 통행발생 모형에 있어서 직업, 승용차 보유여부 등을 기준으로 "유사한 통행특성"을 갖는 집단을 분류하고, 집단별 구성원들의 평균적인 1일 중 activity diary를 분석하여 업무수행 순서, 통행고리별 발생시간, 이용 교통수단 등 통행특성에 의하여 총 통행량을 추정하는 모형을 개발하였다. 실증적인 검증으로서 공주시 가구통행실태조사를 수행하여 "유사통행행태" 집단의 분류, 집단별 통행행태의 특성과 이에 기초한 교통지구 별 통행발생량을 추정하였다. "유사통행행태" 집단의 구분은 통행발생에 있어서 유의성이 높은 설명인자인 직업과 승용차의 보유여부, 학생인지의 여부를 기준으로 하였다. 분석결과 이와 같은 구분기준이 기존 국내 교통계획모형에서 일반적으로 적용되고 있는 산업군 분류기준에 비하여 비교적 통행특성을 잘 반영하고 있는 것으로 나타났다. 또한 집단별 통행고리 특성에 기반 한 통행발생 추정 결과 교통지구별 통행발생량들이 교통지구별 인구, 직장인수, 자동차 보유율과 인구유입시설 등의 각종 사회 경제지표의 특성 등도 잘 반영하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 통신 데이터를 이용하여 기종점통행량 등 교통 모빌리티를 분석하는 방법론을 제안하였다. 모바일 기지국 위치정보 기반의 통신 데이터를 이용하여 개인의 통행사슬(Trip Chain) DB를 구축하고 일별 통행 패턴을 추출하여 통행 특성을 분석하였다. 분석의 신뢰성 제고를 위해서 기지국의 영향권을 맵 매칭하고, 통신 데이터가 가지는 Ping pong Handover 문제를 보정하는 로직을 개발하였으며, 기지국 영향권 내에서 Pass By와 Stay를 구분하는 분석기준을 제안하였다. 개발된 분석 방법을 활용하여 전국 지역 간 통행, 도시 및 지방 지역의 통행 발생과 분포를 추정하고 기존의 전통적인 분석방법론과 비교 검증하였다.
본 논문은 장래 존간의 통행분포 예측에서 가장 많이 이용되어 왔던 중력모형의 예측정도 향상을 위하여 개선 중력모형을 개발한 것이다. 각기 다른 3개 연도의 사람통행실태 조사에 의해 구축된 O-D표를 이용하여, 중력모형에 의한 통행분포와 실제 통행분포간의 차(잔차)의 시계열적 상관성을 조사하였다. 조사결과, 선형의 상관관계가 있었으며, 이로부터 기준연도의 잔차를 기존 중력모형에 더한 형태의 개선 중력모형을 개발하였다. 실제 O-D를 이용하여, 개발된 중력모형에 의한 통행분포량과 기존 중력모형에 의한 통행분포량을 비교한 결과, 개선된 중력모형에 의한 결과가 더 우수한 것으로 나타났다.
본 연구는 충청남도를 대상으로 도시권과 농어촌권을 구분하고, 고령자 및 비고령자의 여가통행시간 영향요인의 이질성을 정량적으로 규명하고자 하였다. 분석자료는 2011년 가구통행실태조사를 활용하여 도심 및 농어촌권역의 통행자특성을 추출하고, 도심 및 농어촌권의 지역경제적특성 및 교통환경적특성을 활용하여 PLS(Partial least square) 회귀모형을 구축하였다. 분석결과, 도시권과 농어촌권 고령자의 여가통행시간에 영향을 미치는 주요변수는 버스배차간격, 버스노선수, 가구원수, 가구월평균수입으로 나타났다. 비고령자의 경우에는 고령자의 중요 영향변수 이외 지역경제(GRDP, 경제활동참가율)환경과 고용형태도 여가통행시간에 영향을 미치는 중요 변수로 나타났다. 한편, 농어촌권에 거주하는 여성고령자는 남성고령자 보다 여가통행시간에 더 민감하나 비고령자그룹은 남녀별로 큰 차이가 없는 것으로 분석되었다.
본 연구는 도시 내에서 비교적 안정된 통행패턴을 이루고 있는 취업자를 대상으로 대구광역시 사람통행실태 자료(1988년, 1992년)를 이용하여 취업자가 1일에 행한 복수통행 간의 상관관계를 보다 체계적으로 명확히 규명하고, 이를 기초로 하여 취업자의 교통수단선택모형을 구축하여 그 모형의 이전가능성을 검토하였다. 먼저 취업자의 통행행태분석 결과, 통행패턴은 1일에 2통행의 피스톤형태로 비교적 단순하였으며, 교통수단선택패턴도 1일에 행한 복수통행 가운데 첫 번째 통행에서 이용한 수단을 최종 통행수단으로 이용하는 비율이 높은 것 으로 나타났다. 또한 교통수단선택모형의 추정결과 채택된 설명변수의 추정계수 및 모형의 적합도가 모두 양호한 값을 나타내어 본 모형의 타당성이 입증되었다. 끝으로, 구축된 모형의 적용성 검토로서 1988년과 1992년 모형의 시간적 이전가능성을 검토한 결과 여러 지표들로부터 양호한 결과를 나타내어 본 모형의 시간이전성은 충분하다고 판단되어진다.
공유교통서비스로 상징되는 카셰어링은 청년층을 중심으로 자동차에 대한 인식을 변화시키고 있다. 미래에 공유교통 서비스가 자율주행자동차와 결합하면 공유교통 서비스가 갖는 접근성 문제를 해소 할 수 있으며, 더 나아가 개인 승용차를 위한 주차장을 없애고, 카셰어링 서비스에 기반을 둔 미래형 공동주택 모델도 구상할 수 있다. 이를 위해 본 연구는 미래형 공동 주택 모델의 주요 입주 대상을 청년계층으로 설정하고, 이들의 카셰어링 이용수요 예측과 카셰어링 차량의 통행 처리 효율을 도출하였다. 또한 청년계층이 주로 거주하는 9개 행복주택단지를 선정하여 통행수요를 조사하기 위한 설문조사를 수행하였다. 분석결과 청년계층의 카셰어링 이용 특성과 수요는 수도권과 비수도권에 따라 뚜렷이 구분되었다. 수도권에서는 1일 약 1회, 1회 대여 시 평균 80분 정도 이용하였으며, 8~12시의 오전 시간에 이용하는 경향이 강했다. 반면 비수도권에서는 1일 약 2회, 1회 대여 시 약 200분 이상 장시간 이용하였다. 또한 8~10시의 오전 시간에 집중하기는 했지만, 오후와 저녁 시간에도 이용수요가 높았다. 카셰어링의 통행 처리 효율은 수도권에서는 차량 당 3~4통행, 비수도권에서는 차량 당 2통행 정도로 수도권이 보다 높은 것으로 나타났다.
This paper aims at estimating consumer surplus for recreational sea fishing in Tongyeong coastal area using individual travel cost method. A Poisson model (PM), a negative binomial model (NBM), a truncated Poisson model (TPM), and a truncated negative binomial model (TNBM) are applied for individual travel cost method in order to account characteristics of count data (non-negative discrete data.) The survey was conducted for 462 inshore anglers using personal interview method in Tongyeong during July and October 2007. Respondents were asked about how often they do fishing, travel costs, catch, income, and so on. Because of over-dispersion problem in PM and TPM, NBM and TNBM were considered to be more appropriate statistically. All parameters estimated are statistically significant and theoretically valid. As the results based on TNBM, consumer surplus per trip was estimated to be 183,486 won, total consumer surplus per person and per year 3,399,658 won, and the marginal effect of consumer surplus on % changes in catch rate is 185,372 won.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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