본 연구는 고령자의 통행사슬(trip chaining)의 유형별 특성을 살펴보고, 시 공간적 분포 패턴을 분석한다. 또한 순서형프로빗모형(ordered probit model)과 이항로지스틱모형(binary logistic model)을 구축하여 고령자 통행사슬에 영향을 미치는 다양한 요인을 규명하고, 고령자 통행의 수단선택 특성을 분석해 본다. 이를 위해 2006년과 2010년에 실시한 수도권 가구통행실태조사의 고령자 자료를 활용하였다. 분석결과, 고령자 통행사슬은 전반적으로 증가추세이며, 단순통행사슬이 전체의 85% 이상을 차지하는 것으로 나타났다. GIS 맵핑을 통해 통행사슬의 공간적 이동 패턴을 분석하였으며, 단순직장 통행사슬이 과거 서울과 인접지역에 집중되어 있던 반면 2010년에는 경기도 지역으로 점차 확산되고 있음을 알 수 있었다. 또한 모형구축을 통해 2010년에 통행사슬에 영향을 미치는 개인 가구 통행특성이 과거에 비해 상대적으로 많아지고, 통행시간보다는 통행비용이 고령자가 교통수단을 결정하는 요인임을 규명하였다. 본 연구의 결과는 다가오는 초고령사회에 대응한 교통정책을 수립하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
지난 2004년 4월 경부고속철도 1단계 개통이후, 2단계 사업은 2010년 11월 개통하였으며, 고속철도 개통이후 타 교통수단에 비해 속도 경쟁의 장점을 가지고 있어 고속철도의 수요는 계속 증가하고 있다. 이러한 고속철도의 개통은 인구의 이동, 기업의 입지, 공간구조의 개편 등과 같은 사회적, 경제적, 교통적인 변화를 주도하고 있는 실정이며. 특히 고속철도의 고속운행으로 지역간의 이동시간을 단축한다는 점에서 고속철도 수요는 계속적인 증가 추세로 전망된다. 본 연구에서는 고속철도 서울역 설문조사의 데이터를 이용한 EMME/2 프로그램의 2-Dimentional Blancing을 활용한 고속철도 역 접근수단별 통행분포 모형의 파라메타 추정을 통하여 조사 통행분포를 추정 통행분포와 같이 재현하고자 하였으며, 분석 결과 접근수단별로 파라메타(${\theta}$)는 승용차 0.0395, 버스 0.0390, 지하철 0.0415, 택시 0.0650으로 분석되었고, 통행거리빈도분포(Trip Length Frequency Distribution: TLFD)를 기준으로 조사치와 모형치를 비교한 결과 $R^2$는 승용차 0.909, 버스0.923, 지하철 0.922, 택시 0.745로 조사치와 모형치는 유사한 것으로 분석 되었으며, F검증 결과 P값이 모두 0.05보다 매우 작게 분석되어 95%신뢰수준으로 유의할 만 한 것으로 판단되었다. 통행거리빈도분포를 5km 단위로 설정하여 분석 하였으나, 향후에는 통행거리빈도분포를 중죤단위에서 소죤단위(행정동)로 세분화 연구가 필요하며, 통행거리 0~5km 구간의 분포을 반영할수 있는 결합함수(Combined function)을 활용한 중력모형과 3-Dimentional Blancing을 적용한 연구가 필요 할 것으로 판단된다.
정확한 전동킥보드 중장기수요예측은 지역별 수요공급 불균형 문제해결 및 MaaS 등 연계교통체계 마련을 위해 필요하다. 공유 전동킥보드의 지역별 발생-유입량을 예측하는 연구는 많지만, 공유 전동킥보드의 존간 통행분포를 예측하는 연구는 전무한 실정이다. 본 연구에서는 공유 전동킥보드의 통행분포모형 추정을 위한 적정 존단위를 선정하고자 하였다. 분석 대상 존단위는 250m, 500m, 750m, 1,000m 정사각형 그리드로 설정하였다. 공유 전동킥보드 이용 이력 데이터는 각 공간 단위별 통행거리, 통행시간 계산 및 중력모형 도출을 위해 활용되었다. 평균제곱오차는 각 중력모형의 적정성을 검증하는데 활용되었다. 분석 결과, 250m 그리드가 실제 공유킥보드 통행분포를 가장 잘 묘사하는 것으로 나타났다.
통행분포의 예측과정에서 장래 O-D표는 행의 합 및 열의 합이 통행발생 예측단계에서 예측된 존의 유출 통행량 및 유입 통행량에 근접해야 한다는 제약조건을 만족시키기 위하여 수렴계산을 하게 된다. 기존 수렴계산 방법들은 통행분포 예측모형에 의해 예측된 존간 통행분포량이 수렴계산과정에서 상당히 달라질 수 있고, 그 결과로, 예측된 존간 통행분포패터의 변형을 가져올 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하고자, 새로운 수렴계산방법을 개발하였다. 기존 수렴계산 방법들이 O-D표의 행의 합과 유출 통행량, 그리고 열의 합과 유입통행량을 근접시키기 위하여 비율로써 행과 열을 순차적으로 반복하면서 수렴계산을 행하는 것과 달리, 개발된 방법은 총 통행량을 기준으로 유출통행량, 유입통행량과의 차를 가중평균으로써 최소화시키는 수렴계산 특성을 갖는다. 개발된 수렴계산 방법을 38개 존의 실제 O-D표를 이용하여 현재까지 가장 많이 사용되어온 프레타법 및 퍼니스법과 비교, 검증하였으며, 검증결과 개발된 방법은 제약조건을 충족시킴과 동시에 통행분포 예측모형으로부터 예측된 존간 통행분포량과의 차가 다른 방법에 비해 최소화 되어 유용한 거승로 증명되었다.
혼잡한 교통네트워크에서 조사된 통행량으로부터 확률적 사용자 평형을 이루는 통행분포와 통행배정을 동시에 구하기 위한 네트워크 모델과 유전알고리즘을 제안하였다. 확률적 사용자 평형을 이루는 모델은 선형제약을 가진 비선형 목적함수를 최소화하는 문제로 정식화하였다. 네트워크 모델에서는 해의 탐색공간을 줄이고 조사된 통행량을 만족시키기 위해서 흐름보존제약을 활용하였다. 목적함수는 흐름보존, 통행발생량, 통행유입량, 조사통행량 등의 제약을 만족하는 링크통행량과, 경로통행배정을 통하여 구한, 확률적 사용자 평형을 이루는 경로통행량을 만족하는 링크통행량의 차이를 최소화하는 것으로 정식화하였다. 제안된 유전알고리즘에서 유전자는 통행분포, 링크통행량, 여행비용계수 등을 나타내는 벡터로 정의하였다. 각 유전자는 목적함수의 값으로 구한 적합도에 따라 평가되며, 병행단체교차와 돌연변이에 의하여 진화한다.
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 논문에서는 중력모형의 예측 정확도 향상을 위하여 복수의 중력모형을 구축하여 적용하는 방법을 개발하였다. 개발한 방법은 결정계수($R^2$)를 이용하여 목표수준을 결정하고, 중력모형을 구축한다. 구축된 중력모형의 결정계수가 목표수준을 만족하면 모형 구축을 종료하고, 장래 통행분포 예측을 행한다. 만약 결정계수가 목표수준을 만족하지 못하면 목표수준에 만족할 때까지 구축된 모형에서 표준화 잔차가 큰 순서로 죤 페어(Zone pair)를 제거한다. 제거된 죤 페어들은 구축된 모형을 기준으로 보면 +영역과 -영역으로 나누어지는데 각 영역에서 중력모형을 구축하고 목표수준에 도달할 수 있도록 한다. 제거해야 할 죤 페어가 존재하지 않으면 모형구축 작업이 중단되고, 장래 통행분포량 예측을 한다. 사례연구에서 개발된 방법을 42개 죤페어에 적용하여 보았는데, 기존방법, 즉 하나의 중력모형으로 구축하면 설명력($R^2$)이 51.3%였으나, 개발된 방법은 3개의 중력모형을 구축하고, 설명력($R^2$)이 90% 이상되었다. 또한, 장래 예측 정확도도 기존 방법보다 월등히 높은 것으로 검정 되었다.
중력모형은 출발 존의 유출통행량과 도착존의 유입통행량, 그리고 출발존 중심에서 도착존 중심까지의 교통저항을 이용하여 장래 분포통행을 예측한다. 중력모형에서 존내통행 예측의 경우 교통저항이 "0"로 산정되기 때문에 중력모형에 의해 예측하지 못하고 성장율법과 같은 타 방법에 의해 예측을 행해야 하는 어려움이 존재했다. 본 연구에서는 중력모형에 의한 분포통행 예측시 구축된 중력모형을 이용하여 존내 분포통행을 예측하는 방법을 제안하였는데, 제안한 방법은 기준연도의 존내 분포통행량과 유출, 유입통행량을 존간통행에서 구축된 중력모형식에 대입하여 존내 교통저항을 산출하고 이를 다시 중력 모형에 대입하여 장래 존내 분포통행 예측을 행하는 것이다. 1988년 O-D표를 기준연도 O-D로 하고, 본 연구에서 제안한 방법과 기존의 방법인 성장률법과 회귀모형법의 1992년과 2004년 예측결과들을 실제 O-D와 $x^2$, RMSE, 상관계수 등으로 비교 분석해 본 결과, 본 연구에서 제안한 방법이 우수한 결과를 나타내었다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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