본 글은 여성과 남성의 이동행동 차이 뿐 아니라 여성의 가족 내에서의 성역할과 경제활동 배경에 따라 여성집단 내부에서 이동행동에 어떠한 차이가 있는지 살펴보고, 이러한 차이가 그들의 사회활동참여나 활동공간 등에 대해 가지는 함의를 살펴보고자 하였다. 분석 자료는 통계청의 2004년 "생활시간조사" 원자료(raw data)로 시간량 데이터와 시간대 데이터를 이용하였으며 분석대상은 20세 이상 59세 이하의 서울시민이다. 분석결과 여성의 이동행동 특성은 남녀의 차이가 나타나는 부분도 있고, 또한 여성집단 내에서 혼인지위, 미취학아동의 유무, 경제활동상태, 소득수준 등과 관련하여 성별 차이보다도 더 큰 여성집단 내부의 차이를 가지는 경우도 있었다. 즉 여성의 이동시간량은 남성보다 적고, 남성은 유급노동관련 이동시간량이 그리고 여성은 무급노동관련 이동시간량이 많으며, 여성은 남성보다도 낮 시간대에 주로 이동행동이 발생하고 버스 지하철, 보도 등 대중교통수단을 이용한 이동시간량과 이동행위자비율이 높았다. 반면 미혼여성은 남성보다도 이동시간량이 많고, 경제활동을 하거나 개인소득수준이 높은 여성들은 시간대별 이동행위자비율, 이동목적별 이동시간량 등에서 남성과 비슷한 이동행동 특성을 보여 혼인경험자나 미취학자녀가 있어 성역할 부담이 부과되는 지위에 있는 여성과 많은 차이를 가지고 있었다.
본 연구는 토요일에 생계활동에 참여하는 출근자와 생계활동에 참여하지 않고 여가활동만 참여하는 휴무자를 대상으로 활동참여 및 통행행태간의 관계를 분석하였다. 분석결과 각각의 활동참여는 통행을 유발시켜 통행시간이 발생되며, 통행시간이 모여 통행량이 발생하는 3단계의 인과구조를 이루고 있음을 확인하였다. 출근자의 경우 생계활동시간과 여가활동시간의 관계를 보면, 부(-)의 관계를 가짐에 따라 생계활동시간이 길어질 때 여가활동시간이 짧아짐을 알 수 있다. 이는 시간적인 제약(time budget)으로 인해 생계활동시간이 증가할 때 여가활동에 투입되는 시간이 짧아짐에 따라 나타나는 현상이다. 생계활동시간과 통행시간, 생계활동시간과 통행수 관계 역시 부(-)의 관계를 가짐에 따라 생계활동시간이 증가할 때 통행시간과 통행수가 감소한다. 여가활동시간과 통행시간 및 통행수의 관계를 보면 출근자 및 휴무자 모두 양(+)의 관계를 보인다. 따라서 여가활동시간이 길어진다는 것은 많은 여가활동에 참여하는 것으로 이에 따라 통행시간 및 통행수가 증가한다.
본 논문에서는 서울시와 경기도에서 발표한 통근 및 등교통행발생 회귀모형과 ${\ulcorner}$1996년 교통센서스 조사${\lrcorner}$ 자료로 만든 통근통행발생률 및 등교통행발생률을 이용하여 2002년의 통근 및 등교통행발생량을 예측하였다. 그리고 ${\ulcorner}$2002년 교통센서스 조사${\lrcorner}$의 관측값과 비교하여 기존 통행발생모형의 개선방법을 제시하였다. 연구의 결과, 경기도의 통근통행발생회귀모형과 카테고리모형의 예측은 유사한 분포를 보이는 반면, 서울시의 통근통행발생 회귀모형으로 예측한 경우 인천광역시와 경기도에서 관측값보다 평균 40.16% 과대 예측되었다. 등교통행발생 예측값과 관측값이 서울시와 경기도 지역에서 비슷하게 예측되었다. 인천광역시 지역의 경우 경기도에서 발표한 회귀모형으로 예측한 값이 관측값보다 평균 79.71% 작게 예측되었다. 분석 결과 수도권에서의 장래 통근과 등교통행발생량 예측에서 카테고리분석법이 회귀분석법 보다 예측력이 우수한 것으로 나타났다. 우리나라에서는 장래 카테고리화된 자료의 부재로 카테고리 분석의 장래의 통행량 예측에 어려움이 따른다. 이에 카테고리분석을 적용하여 회귀분석의 취약점을 보완할 수 있는 것으로 판단된다.
대한교통학회 1998년도 Proceedings The 4th International Transport Symposium
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pp.160-167
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1998
Recent world-wide interest in activity-based travel behavior modeling has generated an entirely new perspective on how the profession views the travel demand process. This paper seeks to further promote the case of activity-based travel behavior models by providing some empirical evidence of relationship between travel time and activity duration decision for worker with transportation panel data. The travel time from home to work and from work to home, without activity involvement, is estimated by the Ordinary Least Squares (OLS) method. And, the travel time to and from the selected activity and the activity duration are modeled simultaneously by the Three Stage Least Squares (3SLS) method due to the endogenous relationship between travel time and activity duration. Two kinds of models, OLS and 3SLS, include selectivity bias corrections in a discrete/continuous framework, because of the inter-relationship between the choice of activity type/travel mode (discrete) and the travel time/activity duration (continuous). Estimation is undertaken using a sample of over 1300 household two-day trip diaries collected from the same travelers in the Seattle area in 1989. The behavioral consequences of these models provide interesting and provocative findings that should be of value to transportation policy formulation and analysis.
본 연구에서는 정보통신 이용행태와 통행행태, 특히 통행발생빈도 변화와의 관계를 파악하기 위하여 수도권에 거주하면서 수도권에 직장을 둔 직장인 995명을 대상으로 개인특성, 통행특성, 토지이용특성, 정보통신이용특성 등을 설문 조사한 결과를 분석하였다. 통행특성으로는 차량이용빈도, 통근수단, 그리고 통근시간을, 토지이용특성으로는 주거지와 직장근처 지하철역까지의 거리를, 정보통신이용특성으로는 인터넷이용빈도, 자료 및 정보획득, 커뮤니케이션 & 여가활동, 인터넷구매 및 판매, 금융 및 전자민원, 핸드폰서비스이용량, 그리고 이메일이용빈도 등을 이용하였다. 분석결과 통행특성과 토지이용특성이 정보통신이용특성과 더불어 상호 영향을 미치면서 통행빈도의 변화에도 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 특히, 통근시간이 길고, 주거지와 직장에서 지하철을 이용하기 어려울수록 인터넷을 이용하여 자료 및 정보를 획득함으로써 실제 통행을 감소시키는 것으로 나타났다.
Social costs analysis seeks to reveal the environmental effects of transportation policy. It delivers a sense of the effects of the public's daily travel and the costs that are or would be incurred from individual trips. Moreover, the accumulated total number of trips will uncover the effects of travel on society. This article shows the quantitative analysis of the economic outcomes of travel using social costs estimation methods. In order to support urban planning tasks, this research implemented analysis tool for social costs estimation by travel behavior. For a case study, a jave based application which can convert people's trip data into social costs is developed. the application used for simulating student-housing effects by estimating social costs changes. The analysis included the attributes, building scale and locational changes of the student housing as well as transforms of the students' trips.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권1호
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pp.183-192
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2012
본연구는 KTX의 단기수요예측 방향을 설정하기 위한 통행행태 분석이 목적이다. 분석결과는 첫째, 이상치 판단기준은 통행량 표준편차의 2배가 적정한 것으로 판단된다. 둘째, ANOVA 분석을 이용하여 요일별 통행량의 동질여부를 분석한 결과 주중(월~목)과 주말(금~일)로 구분되었다. 셋째, 통행빈도, 통행량균, 통행거리를 이용하여 철도역간 O/D에 대해 군집분석을 시행하였다.
The propose of this study is to analysis driver's behavior of traveler information. This research made an attempt to explore driver's route change behavior in the en-route stage. Model were developed for each analysis with LIMDEP software which was developed by Willams H Greene. Commuters' transportation change in before trip stage are affected by their income, travel time, and incident information and constant of this model showed their reluctance of change mode. This was resulted from the inappropriateness of traffic information to general commuters which is the main target of traffic information.
본 연구에서는 1일(24시간) 단위로 표현되는 통근통행자의 통행패턴을 분석하기 위해 가정과 직장 및 기타 목적지를 선택하여 이루어지는 하루 동안의 통행패턴을 유형화하여 이들 선택대안의 선택행태를 분석하였다. 이러한 연구목적을 충족시키기 위하여 본 연구에서는 경산시와 영천시에 직장을 가진 직장인(통근통행 자)에 대하여 실시한 통행 설문조사자료를 이용하여 네스티드 로짓모형을 이용한 경험적 모형을 추정하고, 모형의 추정결과를 논의하였다. 본 연구에서는 통근통행자의 통행패턴이 단일목적 혹은 다목적 통행의 선택을 높은 단계, tour의 수를 낮은 단계의 선택으로 하는 네스티드 로짓모형에 의해 표현된다고 가정하였다. 이렇게 표현된 네스티드 로짓모형의 경험적 추정결과로부터 본 연구에서 가설화된 네스티드 로짓모형구조의 타당성을 확인할 수 있었다. 아울러 모형의 경험적 추정결과는 개인의 행태적 측면을 적절히 반영하는 것으로 확인되었다.
본 연구에서는 개인의 사회, 경제적 특성과 활동참여, 통행행동의 관계를 규명하기 위하여 개인의 사회 경제적 특성을 시간 변동 외생변수와, 시간 불변동 외생변수로 설정하고 개인의 활동참여와 통행행동에 관한 변수를 내생변수로 설정하여 모형을 구축하였다. 모형의 실효성을 검증하기 위하여 분석에 사용된 자료는 1991년, 1992년 미국 Puget Sound 지역의 Transportation Survey 자료를 이용하였으며, Panel 자료의 변수 간 복잡한 상호관계를 규명해 내기 위하여 Dynamic Structural Equation Model을 구축하였다. 활동참여와 통행행 동에 관한 10개의 내생변수와 개인의 사회, 경제적 특성인 10개의 외생변수를 사용하여 모형추정을 한 결과, 개인의 생계활동에 의해 유지활동과 여가활동은 시간적 제약을 받고, 여가활동은 유지활동에 제약을 받게 된다는 것을 알게 되었으며, 개인의 사회경제지표에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한, 개인의 활동 패턴은 과거 연도의 각 활동 지속시간과 통행패턴에 영향을 받는 것으로 나타나 Panel 자료 분석의 필요성이 부각되었다. 본 연구의 결과로부터 보다 충실한 활동기반모형의 구축을 위해서는 Panel 자료의 구축의 필요성이 더욱 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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