본 연구에서는 공유 전동킥보드가 운영되고 있는 1기·2기 신도시 지역주민을 대상으로 SP조사를 수행하여 광역교통수단의 접근통행과 생활권통행의 공유 전동킥보드를 고려한 수단선택모형을 추정하였다. 연구결과 두 모형에서 공통적으로 통행시간과 통행비용이 음의 계수를 가지는 것으로 나타났으며 접근통행은 통행시간에, 생활권통행은 통행비용에 보다 민감한 것으로 분석되었다. 개인속성 및 가구속성에 따른 공유 전동킥보드 이용선호도를 살펴보면 40세 이하, 자전거 소유, 주로 이용하는 수단이 대중교통인 경우 긍정적인 영향을 보인 반면, 가구 월소득 300만원 미만, 개인 승용차 보유는 이용선호도에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
수단선택모형은 신설중이거나 계획중인 새로운 교통수단의 수요를 추정하기 위하여 필수적인 요소이다. 현재 교통수요분석시 수단분담모형구축을 위해 지역별로 공통된 효용함수의 파라미터를 사용하고 있으며, 이로 인해 수단선택 행태 예측시 오류가 발생하는 경우가 존재한다. 권역별 자료를 집계하여 공통된 파라미터를 사용함으로써 발생하는 문제점은 다음과 같다. 수단선택모형으로 인한 수단전환 효과를 측정하기 위하여 집계모형(aggregate model)을 사용할 경우 분석권역에 따라 수단분담모형에서는 통행시간이나 통행비용에 대한 계수의 분포가 다름(분석권역별로 서로 다른 모집단 분포를 하고 있음)에도 불구하고 하나의 파라메타로 모집단을 설명하고자 할 경우 모집단을 적절히 설명하지 못하게 된다. 따라서 통행비용 및 통행시간과 같은 정책변수의 변화에 민감하게 반응하지 못하는 경우가 발생한다. 특히 수단선택 모형에 사용되는 로짓모형과 같이 비선형함수의 경우에 집합화자료를 사용함으로써 집합화에 의한 오차(aggregation error) 또한 문제가 된다. 본 논문의 목적은 수단선택 행태에 영향을 미치는 지역적 특성을 고려하고, 지역단위별로 공통된 파라미터를 사용하면서 나타나는 집합화 오차를 줄일 수 있도록 분석대상 규모(zone size)별 수단분담모형 파라미터값을 추정하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 2006년 가구통행실태조사 자료를 이용하여 각 분석단위(zone)의 수단별 파라미터를 추정하였다. 추정된 결과의 경우 파라미터값의 부호와 한계대체율에 의한 시간가치가 상식적으로 적정한지를 판단하고, 통계적으로 적합한지에 대하여 검증을 실시하였다. 또한 구축된 모형의 실제 사례에 적용가능성을 보기 위하여 서울지하철 9호선의 개통 전 후를 비교하여 현실에서 관측된 수단분담율 변화와 모형상의 예측치를 비교하여 정확성 및 신뢰성을 검토하였다.
As for the travel demand analysis of the past, forcasting has been conducted by the use of revealed preference(RP) informations about actual or observed choices made by individuals. Forcasting method using RP data needs implicit assumptions that there will be no remarkable changes in existing transport conditions. However in case of occuring the great changes in existing conditions or adding a new choice-set of hypothetical options, it is very difficult to predict future travel demand. Fortunately in recent years, especially in the mode choice analysis, it has been perceived that the importance of individual performance data using stated preference(SP) experiments as well as RP data. But the research reports has not been reported sufficiently from models estimated using SP data. Under this background, we analyze the factors affecting the mode choice behavior as a fundamental study against the modelling task with SP choice data. For this analysis, we assumed subway operations in the secondary cities where there are no subway lines until now, and set up a choice-set of hypothetical options based on Experimental Design Method.
경부고속철도가 2004년 4월에 개통되어 운행되고 있으며, 이로 인해 교통체계의 변화와 함께 그에 따른 광역교통 네트워크의 변화를 초래하고 있다. 하지만 고속철도가 개통되어 정착단계인 현시점에서 고속철도 이용수요가 당초 목표치의 60%정도밖에 되지 않아 경부고속철도의 도입효과에 의구심을 던지는 견해도 만만치 않다. 고속철도 이용수요가 기대치에 못 미치는 이유로 고속철도의 값비싼 운임 등을 들 수 있으나 그에 못지않게 연계교통체계의 중요성을 지적할 수 있다. 문전수송(door-to-door) 서비스를 갖춘 승용차와는 달리 고속철도와 같은 대중교통은 출발지에서 역까지의 혹은 역에서 목적지까지의 연계교통서비스에 따라 그 이용정도가 크게 달라질 수 있다. 이에 본 연구에서는 고속철도 시대에 부응하여 지방대도시 정차역, 특히 동대구역을 중심으로 연계교통시스템의 현황을 분석하고, 다항로짓모형을 이용한 고속철도 연계교통수단 선택모형을 구축하는 것이 목적이다. 고속철도 연게교통수단으로 버스, 지하철, 택시, 승용차, 도보 및 기타로 구분하였고, 모형의 추정결과는 모든 변수들의 파라메타 값이 논리적으로 합당한 부호를 나타내었다. 특히 접근통행시간, 접근통행비용 등이 모두 음(-)의 부호를 가지면서 통계적 유의성이 있는 것으로 나타나 접근통행시간과 접근통행비용이 연계교통수단 선택에 중요한 영향을 미치는 것으로 파악되었다.
교통체계가 지하철 중심의 대중교통체계로 변화되면서 지하철이용을 활성화하기 위한 적절한 연계체계를 구축할 필요성이 고조되고있다. 따라서, 본 연구에서는 부산시를 대상으로 타 목적통행에 비해서 중요한 비중을 차지하면서 비교적 안정적인 행태를 보이는 지하철 이용 통근 통학자를 대상으로 대표적인 연계교통수단인 시내버스, 마을버스, 택시 이용시 통행특성에 대한 체계적인 분석과 연계교통수단 선택행태에 대한 다항로짓모형을 구축하였다. 모형의 구축결과 연계교통수단선택시 큰 영향을 미치는 설명변수는 차외시간(OVTT), 차내시간(IVTT), 요금(T-FARE, S-FARE, B-FARE), 소득(INCOME), 성별(SEX), 연령(AGE) 순으로 나타났다. 그리고, 연계교통수단의 이용은 환승을 위한 단거리 통행이기 때문에 차외시간이 차내시간보다 수단선택시 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 통행비용관련 변수들은 통행시간 변수들에 비해 연계수단선택시 큰 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 따라서 요금인하로 인한 수요증가 정책보다는 적정수준으로 요금을 인상하여 이로 인한 수입 등을 이용하여 교통시설의 확충 등 서비스 개선에 의한 대중교통의 통행시간을 단축시킬 수 있는 서비스의 개선이 요구된다. 또한 통행시간가치는 타의시간의 시간가치가 차내시간의 시간가치보다 현저히 높게 나타났으며, 아침 통근 ·통학시 요금보다는 시간을 중요하게 인식하여 택시의 시간가치가 시내버스, 마을버스의 시간가치보다 훨씬 높게 나타났다.
The network equilibrium theory is to estimate the travel choices on a transportation network when the resulting travel times and costs are one basis for the choices. Increasing use of this principle on travel assignment problem lead to develop the combined choice models including not only travel options such as mode and route, but location options like trip distribution problems. This paper, first, reviews earlier developments of variable demand network equilibrium models, combined modeles of trip distribution and assignment, and entropy constrained combined models. Then various model structures of combining travel choice models based on network equilibrium theory and entropy constraints are discussed.
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.
Personal Rapid Transit(PRT)는 경쟁력 있는 건설비와 운영비로 보행중심의 환경을 제공함으로써 대중교통 중심의 지속가능한 사회를 위한 바람직한 교통수단으로 등장하였다. 본 연구에서는 PRT 도입시 PRT 이용경험이 없는 사람들의 교통수단선택 행태의 변화를 분석하였다. PRT 선택행태 분석의 핵심 이슈는 경험해보지 못한 교통수단에 대한 이용자들의 인지와 평가를 어떻게 효과적으로 측정하는 가이다. PRT 도입전후의 교통수단 선택에 대한 RP와 SP 자료를 설문조사를 이용하여 수집하였다. 설문지는 PRT 선호에 대한 bias를 최소화하도록 설계하였으며, 설문응답자의 성실한 답변을 방해하는 수많은 SP 설문항목을 획기적으로 줄일 수 있도록, 복잡한 fractional factorial 설계를 사용하지 않았다. 분석결과를 통해 본 연구에서 제안된 방법이 교통수단선택과 관련된 설명변수들을 효과적으로 측정하고 있음을 알 수 있다. 이산선택모형을 이용하여 다양한 PRT 시스템 특성과 운영방식하에서의 교통수단선택을 추정하였으며, 2개의 대상도시에 대해 PRT 이용수요를 예측하였다.
데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량의 데이터에 존재하는 관계, 패턴, 규칙 등을 효율적으로 탐색하여 이를 모형화함으로써, 유용한 정보로 추출 변환하는 일련의 과정이다. 특히 베이지안 망 (Bayesian Network)은 신경망, 유전자알고리즘 퍼지이론 등과 더불어 데이터마이닝의 중요한 기법 중의 하나로서 베이지안 통계 이론(Bayesian Statistics Theory)를 적용하여 변수들간의 확률적인 관계를 기호화함으로써, 설명변수들과 종속변수들간의 인과관계를 파악할 수 있다. 이 연구는 기존에 적용된 바가 없는 데이터마이닝의 베이지안 망을 이용하여 수도권 교통수단선택 모형을 구축한다. 2002년도 수도권 가구통행실태조사 자료의 사회 경제적 특성과 교통체계 특성을 반영하여 베이지안 망을 이용한 교통수단선택 모형을 설계 구축하여, 각 변수들간의 상관관계와 인과관계를 분석함으로써, 설명변수인 성과 연령의 구성비가 변하였을 때, 교통수단선택의 변화율(확률)을 예측한다. 이 연구를 통해 현실에서는 내재하나 설명변수간의 복잡한 상관성을 배제하고 설명변수들과 교통수단선택간의 단순한 직선관계를 가정하는 기존 교통수단선택 모형의 한계를 극복할 수 있는 가능성을 제시한다. 또한 선택되지 않은 교통수단에 대한 정보의 부족으로 인한 교통수단선택 모형 구축의 어려움을 극복한다. 또한 다양한 교통정책에 따른 교통수단선택의 변화를 실시간으로 시뮬레이션 할 수 있는 방법론을 개발한다.
통행수단선택에 있어 여행자들은 여행수단의 통행시간 뿐만 아니라 해당 수단의 신뢰도를 함께 고려하게된다. 본 논문에서는 통행시간의 신뢰도는 삼각분포를 기반으로 하는 통행시간의 표준편차(Standard Deviation)와 최대지체시간(Maximum Delay)으로 정의하여 모형을 개발하였다. 모형의 개발을 위해 Multinomial Logit(MNL)과 Nested Logit 모형이 구축되어 상대적으로 우수한 MNL을 이용한 모형의 결과 통행수단의 신뢰도는 중요한 요소임을 보였다. 모형의 개발을 위해 통행시간의 표준편차와 최대지체시간의 변수를 사용하여 모형을 개발하였으며 최종적으로 최대지체시간이 보다 적절한 변수임을 보였다. 또한, 본 논문에서는 통행시간의 신뢰도가 확보되는 수상교통수단을 중심으로 서비스 수준의 향상에 관계되는 정책의 효과를 분석하기 위하여 개발된 모형의 민감도 분석이 이루어 졌으며, 이는 정책결정자와 교통계획가들로 하여금 대안선택의 분석에 유용한 도구로 쓰일 수 있다. 민감도 분석을 바탕으로 수상교통을 중심으로 통행시간의 신뢰도가 확보되는 수단의 서비스 향상을 위한 정책들을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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