생활패턴의 변화는 통행의 목적을 변화시키기 때문에 궁극적으로 통행패턴의 변화를 야기한다. 이에 따라 본 연구에서는 1999년부터 2014년까지 통계청에서 조사한 생활시간조사자료를 활용하여 연도별 통행시간에 영향을 미치는 요인을 분석하고자 한다. 가구관련, 개인관련, 시간관련 변수들을 고려한 통행시간에 관한 다중선형회귀모형을 구축하였으며, 요일별 차이를 보기위해 주중과 주말을 분리하여 추정하였다. 모형 추정 결과, 가구관련, 개인관련, 시간관련 변수가 통행시간에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 가구관련변수의 경우 개인관련변수에 비해 비교적 적은 변수들이 유의한 것으로 나타났는데, 이는 통행이 개인특성에 더 큰 영향을 받기 때문인 것으로 판단된다. 각 활동시간들은 통행시간에 양의 영향을 미치는 것으로 분석되어 통행이 파생수요임을 나타내고 있다. 또한 여가활동시간이 가장 큰 영향력이 있는 것으로 도출되어, 여가를 위한 통행시간이 타활동에 비해 증가하는 것으로 분석되었다.
지점검지기에서 수집되는 교통량, 점유율, 속도 자료로는 구간의 교통상황을 명확히 설명하기에는 한계가 있다. 근래 통신, 센싱, 측위기술의 발달과 유비퀴터스 환경 구축에 대한 연구가 활발히 진행되면서 기존에는 수집하지 못했던 개별 차량의 각종 교통자료 수집이 용이해짐에 따라 새로운 방법의 구간정보의 생성이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 GPS를 통해 개별차량 주행자료가 수집이 가능하고 차량간 또는 차량-인프라간 통신이 가능한 유비퀴터스 교통정보시스템 하에서 Predictive Travel Time 기법이라는 새로운 구간 정보생성기법을 이용하여 구간통행시간을 추정하고 검증하는 방법론을 제시하였다. 구간정보의 생성 시에는 정보의 실시간성 및 정확성과 연관되는 시간처짐현상이 항상 존재하며 도로에서 Incident가 발생했을 때 시간처짐현상은 더욱 크게 발생하게 된다. 본 연구에서는 유비퀴터스 환경에서 Incident가 발생 시시간처짐 현상의 영향을 최소화하면서 구간통행시간이 산출 가능한 기법을 제시하였다. 미시적 교통류 시뮬레이션 모델인 AIMSUN으로부터 개별차량주행궤적 자료를 수집하고 Predictive Travel Time을 산출하는 알고리즘에 다양한 통신환경조건을 반영하여 생성정보의 정확도를 산출하였다. 또한 통신환경 변수에 따른 정보의 정확도 관계모형을 회귀분석 기법을 적용하여 도출하였다. 도출된 통신환경변수와 생성정보의 신뢰도 관계모형은 본 연구에서의 구상하는 미래형 교통정보 시스템의 요구사항 분석에 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
구간검지시스템에서 수집되는 통행시간 정보는 과거 개별차량의 검지기 통과시각(도착시각)을 기준으로 수집되는 특성이 있다. 따라서 구간검지시스템에 의해 수집되는 통행시간 정보는 도착시각기준이 아닌 출발시각기준으로 산출되어야 하고 현재시점(On-Line)에서 통행시간 추정 및 예측이 되어야 한다. 그러나 기존의 구간검지시스템을 이용한통행시간 추정 및 예측 연구들은 도착시각기준으로 수집되는 개별차량 통행시간 자료를 이용함으로 출발시각기준 On-Line 통행시간 정보 관련 연구를 체계적으로 접근하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 On-Line 출발시각기준의 통행시간 정보의 개념을 정립하고 이에 따른 시사점을 도출하였다 그리고 베이지안 추론을 이용하여 고속도로를 대상으로 한 출발시각기준의 On-Line 링크통행시간 추정 알고리즘을 개발하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 알고리즘은 On-Line 통행시간 정보 질의 정확성과 신속성 측면에서 개선된 통행시간 대표값(평균값)을 추정하는 것으로 나타났다.
DSRC의 원래 목적은 통행료 수집이었으나, 최근 한국도로공사는 DSRC 기반의 하이패스시스템을 교통정보체계에 응용하여 노변기지국간의 링크통행시간과 기 종점의 경로통행시간을 수집하는데 활용하고 있다. 기 종점을 통과한 차량을 통해 경로통행시간을 추정하는 경로기반방식(PBM: Path-based Method)은 수집표본수가 적고, 통과차량이 없을 경우 경로통행시간을 산출할 수 없는 문제점이 있는바, 링크기반방식(LBM: Link-based Method)을 제시하였다. 이는 실제 차량 궤적과 상이할 수 있는 문제점이 있으나 본 연구에서는 하이패스 DSRC 자료의 특성을 고려한 고속도로 경로통행시간 추정 모형 개발을 목적으로 개발되었다. LBM과 PBM의 경로통행시간 비교를 시도하였고, 그 결과 MAPE가 3% 이내로 나타났다. 이러한 결과로 볼 때 LBM을 통해 신뢰성 있는 경로통행시간을 추정할 수 있는 것으로 판단된다. 약간의 한계와 장래연구항목에 대해서도 제시하였다.
본 연구 목적은 한국과 일본의 문화적 특성이 자국민의 해외여행 행태 및 여행사의 기업전략에 끼친 영향을 밝히는데 있다. 이와 관련하여 본 연구에서는 한국과 일본 관광객의 해외여행 행태, 여행의 진행과정, 여행업의 구조변화, 관광분야 해외직접투자 등에 대해 조사하였다. 한국과 일본의 국제관광에 있어서 뚜렷이 구분되는 특징은 높은 패키지여행 비중, 강한 민족적 연계, 대형 도매여행사 중심의 여행업 구조개편, 해외 현지지사의 설립과 리조트 및 호텔에 대한 해외직접투자 둥으로 요약된다. 호주여행에 있어서 한국과 일본의 이러한 두드러진 특징은 강한 집단의식과 언어 및 음식과 같은 문화적 특성에 의해 영향 받은 것으로 판단된다.
본 연구에서는 여행바우처 제도의 효율성을 저하시키는 가장 큰 문제로 지적되고 있는 여행바우처 수혜자들의 이탈 이유와 이탈자들의 특성을 분석함으로써 여행바우처 관련 사업의 효율성을 극대화하고자 하였다. 이를 위하여, 이차 자료인 한국관광공사의 여행바우처 사업 만족도 설문조사와 서울시 여행바우처 행정자료를 이용하였으며, 또 다른 한편으로는 여행바우처 수혜자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구 결과, 여행바우처 수혜자와 이탈자 간의 차이를 보인 유일한 특성은 정책 담당자들이 통제할 수 없는 변수인 '교육 수준'으로 나타났다. 또한, 여행바우처 이탈이 발행하는 이유는 지원 금액이 너무 적다고 하는 지원금의 과소 문제, 원하는 방식대로 사용할 수 없다는 사용 방식의 제한 문제, 사용기간이 너무 짧아 시간을 맞추기가 어렵다고 하는 사용기간의 부족 문제 등으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 결론부분에서는 여행바우처 이탈률을 최소화할 뿐만 아니라 여행바우처 사업의 효율성을 높이기 위한 정책적 시사점을 제시하였다.
본 연구는 현재 사용되고 있는 수치지도 및 GPS의 오차 특성을 비교하고, GPS 프로브 차량에 의해 수집되는 구간통행속도 정보의 산출 방법을 비교.평가하여 신뢰성 있는 방안을 제시하는데 연구목적이 있다. GPS 신호가 불량한 지점에서 실험 결과 GPS에 사용된 Chipset별로 거리오차가 큰 것으로 분석되었으며, 수치지도의 오차 특성 분석 결과 실측길이와 수치지도와의 차이는 평균 4% 정도로 차이가 발생한 것으로 나타났다 이러한 오차 특성을 고려하여 GPS수신 정보에 의한 구간통행속도 산출방법을 수치지도상의 진입진출 노드를 기종점으로 해당 링크 내에서 구간길이와 통행시간에 의한 산출 방법, 순간평균속도에 의한 산출 방법 및 이동거리 누적 및 통행시간에 의한 산출방법 등 세 가지 방법에 대한 알고리즘을 개발하고 이를 비교.평가하였다. 비교.평가결과, 구간길이와 통행시간에 의한 산출방법이 가장 신뢰성이 높은 것으로 분석되었다
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.
본 연구의 목적은 도시성장과 함께 통행거리와 교통량이 크게 늘어나 심각한 교통체증현상을 보이고 있는 서울을 대상으로 교통흐름의 공간적 특징을 파악하고, 이를 수도권 지역의 토지이용 및 시설 분포와 연결시켜 수도권 지역의 기능적 연계의 공간구조를 밝히는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 교통카드를 이용하여 이동하는 대중교통 이용자들이 만들어 내는 통행 거래 자료를 바탕으로 통행행태와 통행흐름의 공간적 특징을 분석하였다. 교통카드 데이터는 하루 천만 건이 넘으며, 각 통행거래자료 마다 승 하차 및 환승의 위치와 시간, 이용 교통수단 등 방대한 정보를 담고 있어 이의 효율적 분석을 위하여 데이터마이닝 기법을 도입하였다. 특히 대중교통이용자의 통행행태를 파악하고 각 지점의 통행 수요를 파악하기 위한 새로운 알고리즘 개발하여 적용하였다. 분석결과의 공간적 특성을 파악하기위하여 지리정보체계를 이용하여 시각화시키고, 그에 입각하여 공간적 특성을 분석하였다. 또한 출발 교통량, 도착교통량, 총 지지도들 간의 관계성을 파악하기 위하여 상관관계분석을 시도하였다. 통행수요에 있어 강남의 2호선 지하철역을 따라 가장 많은 통행 수요가 나타나고 있으며, 그 다음으로 강북의 구도심지역이 또 하나의 중심축을 이룬다. 그밖에도 대단위 고층 아파트가 밀집되어 있는 주거지역들이 부수적인 중심축을 형성한다. 기 종점 수요와 함께 통과 수송량 까지 나타내는 총지지도는 강남의 구로-신도림 역이 가장 놓게 나타나며 강남지역에 위치한 지하철 2호선 역들과 환승역들에서 높게 나타나고 있다. 이러한 통행패턴 분석은 일차적으로는 교통망 상의 교통흐름과 각 지점의 통행수요를 나타나며 지역 내에서 지점 간의 기능적 연계를 반영하고 있기 때문에 도시의 교통계획은 물론 지역의 토지이용 및 시설 입지 계획 수립에 필수적이다.
최근 국내에서는 대도시권의 교통혼잡 완화를 위하여 다양한 대중교통 활성화 정책을 시행중에 있다. 특히 대도시권역에서는 버스정보시스템이 도입되어 버스의 현재위치, 도착예정시간 등에 대한 정보를 제공하고 있다. 하지만 복잡한 도시부를 지나는 버스들의 경우 반복적인 교통혼잡과 버스몰림으로 인하여 정확한 통행시간 정보제공 시 정확도를 확보하는데 어려움이 있다. 기존 버스 통행시간 연구는 링크별 소통정보 제공방식으로 인하여 버스 이용자의 경로 통행시간 정보 제공 시 어려움이 있고, 데이터 기반의 단기 통행방식으로 중장기 정보 제공이 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 경로기반의 중장기 버스통행시간 예측 방법론에 대한 연구를 실시한다. 이를 위하여 2015년 버스통행정보로 학습데이터, 2016년 자료로 검증데이터를 구성하였다. 학습데이터를 이용하여 버스통행정보를 분석하여 버스통행시간에 영향을 미치는 요인들을 출발시각, 요일, 그리고 기상요인 등으로 분류하고, 이들의 특성 값을 자기조직화지도를 활용하여 비슷한 통행 패턴을 가지는 군집으로 분류하였다. 도출된 군집들을 바탕으로 맑음과 우천시에 대한 요일/출발시각 별 버스통행시간 참조 테이블을 구성하였다. 검증데이터를 이용하여 본 연구에서 도출한 버스통행시간의 정확도를 검증하였다. 본 연구의 중장기 예측 알고리즘을 활용하여 기존의 직관적이고 경험적인 접근법의 한계를 극복할 수 있으며, 예측의 정확도 개선을 통한 버스이용자 만족도 향상 및 탄력적인 대중교통 정책 수립이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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