The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권8호
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pp.181-189
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2021
The COVID-19 pandemic has impacted the tourism industry due to the resulting travel restrictions as well as a slump in demand among travelers. The tourism industry has been massively affected by the spread of coronavirus, as many countries have introduced travel restrictions in an attempt to contain its spread. In Vietnam, the government has largely been credited for the country's success in keeping COVID-19 transmission rates under control. Early awareness of the pandemic, appropriate, drastic, and people-centric measures, as well as public support, are the main factors behind the success of Vietnam. In that context, it is observed that people's travel demand has bounced back and this research will examine factors driving the public's travel intention in the post-crisis (pandemic) period. The survey was conducted on the Internet using questionnaires designed in the Google platform. Data was collected from April 16 to May 31, 2020, from 154 Vietnamese participants. Research findings demonstrate 4 direct and indirect determinants of travel intention. The strongest effects come from perceived behavioral control which is influenced by subjective well-being. Perceived risk negatively correlates with Self-efficacy and subjective well-being. Conducted in the context of post-COVID-19, the research implies that once the pandemic has been controlled, perceived risks, although still exist, insignificantly influence the public's travel intention.
통행분포(trip distribution)에서는 첫 단계인 통행발생(trip generation)에서 구해진 통행 유출량(trip production)과 통행 유입량(trip attraction)을 연결시키는 작업이 행해진다. 즉 하나의 존에서 유출되는 통행량을 다른 존에 분포시키는 과정이라 할 수 있다. 그런데, 통행분포모형에 사용되는 통행시간이나 비용 등의 통행저항들이 통행수요가 변함에 따라 함께 변함에도 불구하고 현재 사용하고 있는 중력모형에서는 이를 고려하지 못하는 한계를 갖고 있다. 즉, 목적지까지의 통행비용이 커지면 통행수요는 줄어들며, 반대로 통행비용이 적으면 통행수요가 커지는 것과 같은 관계가 존재하게 된다. 이런 측면에서 본 연구는 통행분포시 목적지간에 균형(equilibrium condition of trip distribution)이 존재함을 증명한다. 이를 위하여 대표적인 통행분포모형인 중력모형을 이용하여 통행분포시 균형조건을 유도하며, 이런 균형조건을 만족시키는 통행분포를 구하는 방법론을 제시한다. 또한, 본 연구에서 제시된 모형은 간단한 예제를 통하여 평가하며, 통행분포시 균형상태의 해가 도출됨을 확인한다.
고속철도 정차역은 시설현황, 정차역의 위치, 주변 토지이용 등 역세권 주변의 개발 정도에 따라 정차역에서 유발 및 유입되는 통행량에 큰 차이를 보이게 되며, 역과 역세권이 잘 발달된 정차역은 유동인구가 상당히 많음에 따라 특별구역(시설물)으로 정의되어질 수 있다. 이러한 특별구역은 많은 통행량을 발생시키는 토지이용 구역으로서 대학교, 공항, 대형쇼핑몰 등이 해당되어 왔으며 고속철도의 이용자가 증가함에 따라 정차역이 지역 내 통행수요에 미치는 영향을 고려하였을 때 특별구역으로 정의 될 필요가 있다. 지역내 교통처리 계획 및 연계교통계획 수립을 위해 특별구역에 대한 통행수요추정은 예전부터 상당한 관심이 요구되어 왔다. 그러나 전통적인 4단계 모형의 통행발생 및 분포 모형으로는 이러한 특별구역의 통행수요를 예측하는데 한계가 있으므로 개인별 통행행태를 고려할 수 있는 새로운 분석방법인 활동기반모형(Activity-Based Travel Demand Model)의 적용이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고속철도 정차 역의 교통수요추정을 위해 활동기반 모형의 적용방안에 대하여 소개하며 향후, 적용가능성에 대하여 제시하도록 한다.
최근 철도 서비스를 개선하고자 기존선을 복선 및 전철화 하는 등 철도네트워크 기능강화사업이 활발히 추진되고 있다. 이를 배경으로 본 논문에서 급행철도와 같이 새로운 철도 운영서비스가 제공될 경우 타 교통수단으로부터 얼마의 전환수요가 발생될 것이며, 철도이용형태는 어떻게 변화될 것인지? 등 앞으로 건설될 대구권 광역철도를 대상으로 SP와 RP데이터에 의한 전환수요 예측방법의 적용성을 검토하였다. 모형 구축결과, 기존 SP와 RP데이터를 결합하는 동시적 모형과 순차적 모형이 모두 유용하여 총통행시간과 통행비용의 파라미터 추정치가 충분한 설명력을 나타내고 있으며, 동시적 방법이 보다 효율적으로 분석되었다. 특히 RP+SP의 결합모형의 타당성을 더욱 높이기위해서 RP데이터를 비례적으로 적용한다면, 철도요금과 통행시간 설정에 따라 전환수요를 쉽게 파악할 수 있을 것이며, 대구권 광역철도를 비롯하여 타 지역에서도 보다 실용적으로 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
This paper explored an effective scheduling method for the Seoul-Busan High Speed Rail. It is important to decide train frequency influencing on scheduling method. Main factors to decide train frequency are location of station, social economic index, land use of station area and travel demand. In this paper, we focused on travel demand which is critical factor to decide train frequency. And we studied on standardized scheduling method. Simulation method is used to analyze the performance of explored method.
교통혼잡이 만연된 도로와 교통혼잡이 발생하지 않는 도로에서는 운전자의 통행행태가 서로 다르다. 교통혼잡이 만연된 도로의 운전자는 자신이 선택할 경로가 혼잡으로 인해 발생할 통행시간변화를 우선 고려하여 경로를 선택한다. 본 연구에서는 통행시간변화를 고려하는 운전자의 경로선택행위를 모사하기 위하여 통행시간신뢰도를 새롭게 정의하고 신뢰도 통행배정모형을 정립하였다. 통행시간신뢰도는 통행시간변화의 정도에 의해서 결정되는 함수이며, 통행시간변화는 도로용량과 교통량의 함수이다. 본 연구에서는 신뢰도 통행배정모형을 이용하여 통행시간신뢰도를 극대화하기 위해 경로를 선택하는 운전자의 통행행태를 모사하였고, 그 해가 Wardrop의 균형상태를 만족시킴을 증명하였다. 그리고 가상 가로망을 대상으로 기존의 통행시간 통행배정모형과 비교, 분석하였다.
자율주행기술의 발달은 점차 개인화된 통행을 유도하며, 자율주행차량으로의 전환으로 인한 도로운영 측면에서 교통 영향력은 개인차량을 이용한 수요에 의해 가장 큰 영향력을 받는다. 따라서, 교통 영향력 검토를 위해서는 개인통행특성 이해를 기반한 통행발생량 산정이 필요하다. 개인 통행특성 반영이 가능한 Activity-based model(ABM)은 개인의 모든 이동을 다루므로 통행과 통행 사이의 관계에 대한 이해가 선행되어야 한다. 하지만, ABM은 실제 수요예측에서 데이터 구득문제와 같이 많은 한계점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 가구통행실태조사자료를 기반으로 통행간 관계를 설명할 수 있는 Tour-based 모형을 활용하였다. 또한, 샘플조사 자료의 전수화를 위해 차량등록대수 및 인구수 데이터를 활용하여 개인차량발생량 보정방안을 제시하였다. 통행발생량 분석결과, KTDB와 비교하였을 때 본 연구에서 전체통행발생량은 약 13% 높았으며, 업무통행의 경우 약 9% 차이로 합리적인 오차수준으로 분석되었다. 결과적으로 본 연구의 궁극적인 목표인 도로운영 측면의 자율주행차량 도입에 따른 수요예측을 위해 Activity-based 모형 구축에 앞서 개인통행특성을 반영할 수 있는 Tour를 기반으로 발생량 보정방안으로 활용될 수 있다.
The purpose of this study is to anticipate the air travel demands over the period of 164 months, from January 1997 to August 2010 using ARIMA-Intervention modeling on the selected sample data. The sample data is composed of the number of the passengers who in the domestic route for Jeju route. In the analysis work of this study, the past events which are assumed to have affected the demands for the air travel routes to Jeju in different periods were used as the intervention variables. The impacts of such variables were reflected in the presupposed demand. The intervention variables used in this study are, respectively, the World Cup event in 2002 (from May to June), 2003 SARS outbreak (from April to May), Tsunami in January 2005, and the influenza outbreak from October to December 2009. The result of the above mentioned analysis revealed that the negative intervention events, like a global outbreak of an epidemic did have negative impact on the air travel demands in a risk aversion by the users of the aviation services. However, in case of the negative intervention events in limited area, where there are possible substituting destinations for the tourists, the impact was positive in terms of the air travel demands for substituting destinations due to the rational expectation of the users as they searched for other options. Also in this study, it was discovered that there is not a binding correlation between a nation wide mega-event, such as the World Cup games in 2002, and the increased air travel demands over a short-term period.
제주-내륙 간 국내선 항공여객수요는 여가통행의 대표적인 시계열 특성인 1년을 주기로 증감을 반복하는 전형적인 계절변동 패턴을 보인다. 본 연구는 10년(1996${\sim}$2005) 동안의 제주-내륙 간 월별 시계열 총량자료를 이용하여 단순시계열모형과 부분조정모형 및 이들 모형별 탄력성(소득, 운임)을 추정하였다. 탄력성 추정결과 단순시계열모형의 경우 소득탄력성은 탄력적(1.55), 운임탄력성은 비탄력적(-0.49${\sim}$-0.59)으로 추정되었다. 부분조정모형의 경우 소득탄력성은 단기에는 비탄력적(0.51), 장기에는 탄력적(1.88)으로 추정되었으며, 운임탄력성은 장 단기 모두 비탄력적으로 추정되었으나, 단기(성수기:-0.13, 비수기:-0.20)보다는 장기(성수기:-0.48, 비수기:-0.72)가 보다 더 탄력적으로 추정되었다.
현재 철도계획에 이용되고 있는 교통수요예측 지역간기종점(OD)자료는 국가교통데이타베이스(KTDB)를 이용하고 있다. KTDB의 자료는 우리나라 지역간 총통행량을 조사한 후 도로, 철도, 항공등으로 배분하는 방법을 이용하고 하고 있다. 그러나 철도의 경우는 철도역이 기존의 존과 일치하지 않거나 1개존에 다수의 철도역이 존재하여 Connector가 연결되지 않아 적용 방법상에 문제점이 있는 것으로 나타났다. 이로 인해 KTDB를 이용한 철도부분의 교통예측은 다른 교통수단에 비해 신뢰성이 크게 떨어지고 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 검토 분석하고, 신뢰성을 높이기 위해 집계모형(Aggregate Model) 기법을 활용한 철도의 교통수요예측 방법(직접수요추정 : Direct Demand Estimation)을 제안하였다. 본 연구에서는 집계모형에 지역간의 인구, 거리, 산업체종사자수, 자동차대수, 도로연장등 사회경제지표의 연관성을 분석하여 철도분야 수요예측의 오차를 최소화할 수 있는 방법을 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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