본고의 목적은 기존의 교통계획 모형이 가지는 제반 문제점을 GIS와 전문가체계를 교통계획과정에 통합함으로서 얻을 수 있는 편익을 살펴보는데 있다. GIS의 통합에서는 GIS network data를 교통계획모형의 network data로 변환하는 작업이 중추적인바 본고에서는 GIS의 위상학적 data 체계를 변환시킬 수 있는 방안이 제시되었으며, 전문가 시스템의 통합은 복잡한 교통계획 모형의 사용에 있어서 사용자와 대화를 통한 모형입력의 자동화와 교통계획과정에서 생겨나는 애매모호한 여러판단작업(judgmental issues)의 효율적 처리를 통해서 전체적인 교통계획과정을 쉽고 편리하게 하는 측면에서 검토되었다. 또한 양자의 통합을 계기로 전반적 계획과정에 feed back 기능을 부여함으로써 종래의 순차적인 모형에서 발생하는 문제점을 극복하려는 시도도 해 보았다. TranDASS(Transportation Decisio Aid and Support System)라는 PC상의 구현을 통해서 상기의 통합이 이루어졌으며 기존의 교통계획모형의 문제점을 해소하면서 특정도시 및 지역에 장.단기적 교통계획의 수립을 용이하게 할 것으로 보인다.
토지이용-교통 통합모형은 실증연구와 정책연구에 적합한 풍부하고 유연한 모형요소를 가지고 있다. 그러나 모형의 구성이 복잡한 만큼 후생함수의 정책변수에 대한 변화율 또한 통상 복잡하다. 따라서 최적 정책수단이 충족시켜야 할 1계 도함수 조건을 푸는 최적 정책수단의 수식을 명시적으로 유도하는 것이 매우 어렵고, 그 결과 수치해석적 모형은 이론연구 도구로서 활용하는데 근본적 한계를 가지고 있었다. 이 문제를 해결하고자 Yu and Rhee(2011) 및 Rhee (2012)는 이들 모형에서 목적함수인 후생함수의 정책변수에 대한 변화율을 간단한 수식으로 변환하는 방법론을 제시한 바 있다. 그러나 이들이 사용한 모형에서 교통수요는 고정된 것으로 가정하고 있어, 이들 모형 또한 교통 계획적 관점에서 보았을 때 상당한 한계를 지니고 있다. 이에 본 연구는 이들의 방법론을 교통수요가 탄력적인 토지이용-교통 모형으로 확장한다. 이 방법론을 이용하면 보다 현실적인 모습의 토지시장과 교통망이 구현된 모형에서 정책수단의 다양한 영향을 분석할 수 있게 된다. 이러한 분석은 종래에 존재하지 않았거나 있었다 하더라도 매우 제한된 범위에서 수행되었던 분석들이다.
This study providesd an empirical analysis of trip-chaining behavior and its application to transportation planning. In the empirical analysis, changes in trip-chaining patterns since 1970 have been examined and details of current trip-chaining behavior as they describe shopping trip-chaining behavior has changed. Individual trip-chaining has become longer and complex. It appears that the average number of trips per chains has substantially increased over the past 20 years. An increased number of trips in chains means fewer home-based trips. Changes in trip-chaining behavior have several consequences. Important consequences are for transportation and land-use planning. Up to now trips have been treated as if they are independent clusters of home-to-destination-to-home; this approach has not usually taken into account the trip-chaining behavior of individuals. this calls for a different approach to at least the trip generation and trip distribution part of transportation planning. In this study, application of trip-chaining behavior to trip distribution model formulation is proposed and its calibration results are presented.
본 고는 위상관계를 지니는 vector GIS데이터구조로 부터 교통계획이나 도로계획시 필요한 node-link중심의 교통망 자료를 획득하기 위한 절차 및 활용프로그램을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 ARC/INFO GIS와 UTPS(Urban Transportation Planning System)계의 TRANPLAN이 구현을 위한 대표적 소프트웨어로서 선정되었고, 상호간 데이터의 교환을 위한 세가지으 위상변환(Topology Conversion)방법이 제시되었다. 첫번째 방법은 소프트웨어 개발자(ARC/INFO의 ESRI및 TRANPLAN Urban Analysis Group)들이 공동개발하여 별도의 소프트웨어 package로 구축한 프로그램에 대해서 변환절차의 개요 및 프로그램의 단계적 확대방안에 관해서 소개하였고, 둘째로 ARC/INDO에서 사용가능한 node attribute table(NAT)을 별도의 topology로 구축하여 acc attribute table(AAT)및 NAT에 있어서의 node체계를 상호 관련시켜서 node-link교통망 자료로 변환하는 알고리즘 AML(Arc Macro Language)로서 제시했으며, 끝으로 FOR-TRAN언어를 사용한 AAT에서의 node변환 알고리즘을 소개하였다. 이러한 GIS데이터의 위상변환의 필요성은 GIS를 교통부문에(특히 교통수요 예측)직접 이용함은 물론 더 나아가서는 양자사이으 효율적인 데이터의 교환이 그목적이라고 할 수 있다. 비록, 본고에서는 이들 세가지 방법 상호간의 구체적인 장단점에 관해서는 토의되지 못했지만 세방법중 어떠한 것이든 교통수요 예측모형을 위한 데이터의 변환과정에 역할을 할 수 있으며, 이들 시스템간의 효율적 통합은 교통계획과정에서의 생산성 향상에 기여할 것으로 보인다.
우리 시간의 흐름에 따라 사회 경제 구조, 생활양식 등 여러 요소가 변하면서 사람들의 통행목적과 통행행태도 변하게 된다. 하지만 기존의 통행발생모형은 장래 수요예측 시 기준연도에 추정된 parameter 값이 장래에도 동일하기 때문에 시간과 통행행태의 변화를 반영할 수 없는 문제점을 안고 있다. 이러한 문제를 개선하기 위하여 시간변화를 반영한 통행발생모형을 개발하였다. 가구통행실태조사는 특정 시점의 통행특성을 조사한 횡단면 자료이지만 그동안의 3번의 조사를 통해 시계열적 측면이 보완되었고, 조사자료를 기초로 하여 행정동을 기준으로 OD를 구축하기 때문에 이를 하나의 패널로 설정하여 패널분석을 수행할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 1996년부터 2006년까지 조사된 가구통행실태조사자료 및 전수화 OD, 각 기준연도의 사회경제지표를 이용하여 패널분석을 통해 통행발생모형을 개발하였다. 분석 결과 시간이 지나면서 유의한 시간효과가 나타났다. 학원통행의 경우에는 시간이 지날수록 인구당 통행발생량이 증가하는 시간효과의 패턴이 나타났고, 쇼핑통행의 경우에는 감소하는 시간효과의 패턴이 나타났다.
본 연구는 지역간 여객 철도의 노선계획을 최적화하는 방법에 관한 연구이다. 본 연구의 노선계획 모형은 다양한 차종이 운용되는 철도노선에서 이용자비용(이용자의 총 통행시간)과 운영자비용(열차 운행비용, 유지 보수비용, 차량 구입비용)의 합을 최소화하고자 하는 혼합정수계획 수리모형으로 구축되었고, 모형의 해법으로 분기한정법이 사용되었다. 수요의 변화, 열차 속도의 변화, 정차스케줄 수의 변화 등에 대한 민감도 분석 결과도 제시하였고, 국내 경부선의 사례연구를 통하여 각 열차차종의 차종별 수요 분할 뿐만 아니라 최적 정차스케줄과 운행빈도를 동시에 산출할 수 있음을 보여주었다. 본 연구의 모형과 결과는 열차 운영 전략을 수립하거나 새로운 철도 시스템의 효율성을 분석하거나 이용자 운영자의 사회적 비용을 산정하는 경우 등에 적용될 수 있다.
본 연구의 목적은 서울 도심지역의 행정동별 지역적 요소와 계획적 요소가 목적지로의 통행수단으로서 보행을 결정하는 것에 미치는 영향의 정도를 파악하고, 이에 대한 분석 결과 및 보행의 공간적 특성을 통해 지역별 특성을 파악하고자 함에 있다. 보행 결정에 영향을 미치는 요소들의 영향 정도를 파악하기 위해 본 연구에서는 전역적 차원의 회귀분석 모형인 최소자승모형을 사용하였고, 이와 더불어 다양한 공간통계 분석모형 중 지역별 보행특성을 기반으로 공간적 이질성을 고려하는 지리가중회귀모형의 적용을 통해 지역별 특성을 파악하고자 하였다. 전역적 차원의 회귀분석 결과 목적지로의 보행 선택에 영향을 주는 요소로는 지역적 요소 중 교통시설 지역 및 상업지역, 대학교 면적이, 계획적 요소 중에서는 교육.연구시설 및 계획시설 면적이 보행 선택에 정의 영향을 주었다. 마지막으로 지리가중회귀모형의 분석 결과를 통해 서울 도심지역 중 교통중심지 및 취약지, 상업 업무 중심지, 대학가 중심지, 연구시설 밀집지를 파악할 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 지역 및 공간적 이질성에 대한 이해 없이 진행되었던 기존의 계획 및 정책들에 지역적 특성이라는 정보를 제공함으로 이에 대한 반영의 여지를 주어 보다 지역발전 차원의 계획 수립에 기여할 수 있을 것이라는 점에 본 연구의 의의가 있을 것이라 여겨진다.
Recent developments in combining transportation planning models and input-output approaches, together with inclusion of intensity of land uses, have made it possible to construct realistic comprehensive urban and regional activity models. These modes form the basis for a rigorous approach to studying the interactions among urban activities. However, efficient computational solution methods for implementing such comprehensive models are still not available. In this paper an efficient solution method for the urban activity model is developed by combining Evans' partial linearization technique with Powell's hybrid method. The solution algorithm is applied to a small but realistic urban area with a detailed transportation network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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