교통계획의 목적은 교통체계를 분석하여 교통과 활동간의 상호작용을 효율화시켜 도시 및 지역사회의 목표를 달성하는데 있으며, 합리적인 교통계획을 수립하여 한정된 투자재원을 효율적으로 배분하기 위해서는 교통수요에 대한 합리적 접근이 필요하다. 교통수요예측의 접근방법은 미시적인 개별적 접근방법과 거시적인 집단적 접근방법으로 구분되며, 다시 모형화 기법이 결정적인가 확률적인가에 따라 개별결정적, 개별활률적, 그리고 집단결정적, 집단확률적 모형의 4가지로 구분될 수 있다. 이 중에서 일반적으로 관심의 대상이 되는 2가지 형태는 집단결정적, 개발확률적 모형이다. 집단결정적모형은 전통적 교통수요예측모형에 해당되며, 개별확률적모형은 1970년대 Mc Fadden을 시작으로 Ben-Akiva, Manheim을 중심으로 한 소비자 행동선택 이론에 근거한 개별행태모형이 이에 해당된다. 개별행태모형은 개개인의 통행행태를 다른 모든 조건이 동일할 때 개개인은 비용의 최소화를 추구하고, 비용과 관련한 통행행태는 거시적 수준에서의 주어진 제약 조건과 관계가 있으며, 의사결정은 확률분포에 의해서 결정되는 효용원칙(Efficiency Principle)에 입각하여 해석한다. 도시내와 도시간, 취업자와 비취업자, 출퇴근 시, 목적별 등의 여러 가지 통행에 있어서 다양한 변수들을 사용하여 교통수단 선택모형의 파라메카 값을 추정하고 통행패턴을 분석해 왔다. 본 논문에서는 개별행태모형인 로짓모형 중에서 집단다항로짓모형을 이용하여 여러 통행 중 공항시설의 접근에 필요한 교통수단 효용함수의 파라메타 값 추정 시, 일반적으로 사용되는 통행시간, 통행비용이라는 변수를 공통으로 두고, 대중교통의 경우에만 해당하는 환승이라는 특정대안변수(Specific alternative variable)를 첨가하여 그것이 수단선택에 미치는 영향을 분석한다. 또한, 대중교통의 속성을 가지고 있는 지하철과 버스를 하나의 대안으로 묶어서 효용함수를 구한 다음 다시 승용차, 택시, 대중교통을 독립된 대안으로 두고 모형을 정립하는 NESTED LOGIT모형으로 파라메타를 추정하여 대중교통의 효용에 관해 분석·비교하였다. 본 논문에 이용된 자료는 공항을 이용하는 이용객들을 대상으로 직접 설문·면접조사한 자료이며 대상 교통수단은 승용차, 택시, 지하철, 버스로 설정하였다.
2018년 국토교통부의 통계에 따르면, 연평균 항공교통이용자만 국내선 5.07%, 국제선 8.84%가 증가하였다. 한류의 열풍으로 인해 지속적인 외국인 관광객의 수요가 증가하고 있다. 동시에 개인의 삶의 질을 중요시하는 새로운 생활 문화가 자리잡아가고 있으며 이와 더불어 저가 항공사의 출현으로 인해 내국인의 해외 관광 또한 증가하고 있다. 따라서 효율적이고 정확한 항공 수요예측을 진행하여 체계적인 공항 인프라를 조성하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 빅 데이터(big data)를 기반으로 하여 도심권 공항의 국내선 및 국제선 장기 수요예측을 진행하였다. 국내선의 경우 2028년 이후 인구 감소에 따라 공항이용객이 다소 감소할 것이며, 국제선은 GDP증가에 따라 지속적으로 증가할 전망이다. 따라서 미래의 항공수요에 대처하기 위해서는 국내 공항의 여객터미널 개선 및 확충이 절실하다.
고속도로의 주요 영업소 톨부스는 일반적으로 2개 차종(경차포함 승용차, 승용차 이외의 중차량)의 교통수요 변동에 따른 사전 대응방식으로 각 차종에 대하여 운영된다. 이러한 의미에서 2개 차종에 대한 정확한 교통량 예측은 영업소의 첨단 운영에 있어 주요 요소 중 하나이다. 유감스럽게도, 기존 연구로 보고된 현행의 일변량 단기 예측 기법들을 이용하여 2개 차종의 교통량을 동시에 예측하기는 용이하지 않다. 이러한 실용적 학술적 배경으로 인해 수용 가능한 정확도의 수준에서 2개 차종의 장래 교통량 예측은 ITS 예측 분야의 매력적인 연구 주제 중 하나이다. 따라서 본 연구에서는 기존의 일변량 단기 예측기법의 단점을 극복함과 더불어 2개 차종의 교통량을 동시에 예측하기 위한 다중 입출력(Multiple In-and-Out, MIO) 모형을 제시하도록 한다. 제안된 MIO 모형은 대용량 이력자료의 실시간 이용이 가능한 자료 환경에서 비모수 접근법을 기반으로 개발되었다. 실제 자료를 이용한 적용가능 실험에서, 개발모형은 다변량 예측 수준에도 불구하고 폭 넓게 이용되는 일변량 예측모형 중 하나인 Kalman filtering에 비하여 예측 정확도 측면에서 우수하게 나타났다.
본 연구는 2003년 1사분기부터 2016년 2사분기 까지 인천국제공항에서 미주노선을 통하여 미주 내 공항에 도착하는 항공화물의 시계열 자료를 통하여 SARIMA 모형을 활용하여 항공화물 수요예측을 시행하였다. 또한 SARIMA 모형을 활용하여 만들어진 수요예측 모형과 기존 연구에 주로 활용되어졌던 ARIMA 모형을 활용하여 만들어진 수요예측 모형과 비교분석함으로써, 주기적인 특성 및 계절성을 가진 시계열 자료에 대한 SARIMA 모형의 상대적으로 우수한 예측 정확성을 입증하였다. 기존의 항공 관련 연구는 주로 여객에 관한 연구가 상대적으로 많았다. 또한 화물과 관련된 연구에서도 특정노선이 아닌 공항이나 전체에 대한 연구가 대부분이었다. 이러한 상황에서, SARIMA 모형을 활용하여 미주지역이라는 특정 노선에 대한 항공화물의 수요를 예측한 본 연구는 큰 의의가 있다고 생각된다.
본 연구는 대한민국 서남권의 도심항공교통(UAM) 거점환승센터를 광주송정역에 건립하였을 경우 도심항공교통(UAM)의 수단분담률을 예측하는 것이다. 효용함수와 수단선택 로짓모형을 이용한 점 추정방식의 확정적 교통수요 예측모형은 미래의 변동성을 반영하는 못하는 한계점을 지니며 이를 보완하고자 본 연구에서는 효용함수와 몬테카를로 시뮬레이션 분석을 결합하여 확률론적 도심항공교통의 수단분담률을 추정하였다. 도심항공교통의 수단분담률을 결정하는 변수의 확률분포를 가정하여 시뮬레이션 결과 최소 0.07%, 최대 4.7%, 평균 0.95%의 수단분담률로 산출되었다. 수단분담률에 영향을 미치는 주요 영향 요인의 민감도 분석 결과 단위요금, 비용파라미터, 기본요금, 이착륙 시간이 중요 요인으로 나타났으며, 단위요금, 기본요금, 이착륙 시간은 음(-)의 상관관계를 보이는 것으로 나타나 도심항공교통의 이용 활성화를 위해서는 적정 수준의 요금 설정이 중요할 것으로 판단된다.
이 연구는 텔레서비스가 개인의 통행행태 및 교통수요에 미치는 영향을 분석하기 위한 것이다. 먼저 개별행태 모형에 기초한 가구원별 통행통신행태조사를 실시하고, 이 분석결과를 바탕으로 서로 상이한 업무행태를 보이고 있는 9개의 군집이 분류되었다. 다음으로 "가설 시나리오"기법을 이용하여 텔레서비스에 의한 교통수단의 대체 가능성을 추정하였다. 개별 군집 중 "가정주부"와 "노년/무직자"의 경우 향후 텔레서비스의 활용에 어려움 등, 정보화사회에서 소외될 가능성이 높을 것으로 예측되었다. 텔레서비스로의 전이확률을 추정한 결과 은행이나 관공서업무와 같이 교류되는 정보종류가 텍스트나 데이터와 같이 단순한 형태일 경우 높게 나타났다. 이러한 연구결과를 근거로 서울시의 경우 텔레서비스에 의하여 향후 일일 약 7.6%의 통행수요가 대체될 수 있을 것으로 예측되었다.
네트워크 경쟁력은 항공산업 본연의 경쟁력으로, 잠재수요를 확보한 목적지에 신규노선을 개설하는 것은 네트워크 경쟁력을 강화하기 위한 대표적인 방법이다. 최근 들어 공항당국을 중심으로 신규항공사를 유치하고 노선을 증설하며 운항을 증편하는 활동이 활발해지고 있는 추세이며, 이에 따라 유발수요를 추정하는 방법에 대한 필요성이 증대하고 있다. 따라서 본 연구는 신규노선을 개설하는 경우 수요 예측에 대한 모델을 제안한다. 선행 연구 검토를 통해 유발 수요를 네 가지 유형, 즉 직항, 이원, 배후 및 브리지 수요로 구분하였으며, 수요 유형별로 통계적으로 유의한 설명변수를 선정하였다. 거리, 주변 공항 대비 상대적 용량 및 우회도가 주요 독립변수로 검토되었고, 인천공항의 사례를 중심으로 이 독립변수들과 통계적으로 유의한 계수값을 도출하여 신규 노선 개설 시 유발 수요를 예측하기 위한 모델을 제안하였다. 본 연구가 항공관련 기관들이 신규 항공 노선을 개발관련 연구를 촉진시키는 계기가 되기를 기대해 본다.
본 연구의 목적은 일반국도에서 계획 시에 예측한 교통량과 실제 개통 이후의 교통량을 비교하여 수요예측의 정확도를 파악하는 것이다. 이를 위해 1980년대와 1990년대에 계획된 총 10개 일반국도 구간을 선정하였다. 예측교통량과 실측교통량의 비교를 위해 계획 시의 보고서를 수집하였으며, 상시교통량 조사지점이 있는 구간을 중심으로 선정하였다. 비교를 위한 지표는 오차율을 이용하였으며, 고속국도 등 네트워크 연계성이 있는 구간과 사회경제지표에 의한 구간으로 구분하여 비교 분석하였다. 분석결과, 네트워크 연계성이 있는 구간은 고속국도의 개통에 의한 영향정도에 대한 정확성이 높을수록 오차율이 낮은 것으로 나타났다. 개통시기에 따른 정확도는 개통 이후에 점차적으로 오차율이 낮아지는 것으로 나타나 긍정적인 것으로 판단되었다. 구간별 단위길이에 따른 정확도는 단위길이가 길수록 오차율이 높아지는 것으로 나타났다. 개통 후 3년 시점을 기준으로 오차율을 고속국도와 비교한 결과 일반국도가 다소 안정적인 패턴을 보이고 있으나 개통연도에 따른 오차율의 변화는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다.
현대 사회에서는 다양한 이동수단 중 지하철, 버스 등의 대중교통에 대한 수요가 높은 편이다. 본 연구의 배경이 되는 서울특별시의 경우에는 출퇴근 시, 과반 수 이상이 대중교통을 이용한다. 대중교통 이용량에는 날씨, 평일-주말, 연착, 도로현황 등 여러 가지에 원인을 둔다. 본 연구에서는 여러 요인 중에서도 날씨 데이터(기온, 강수량, 미세먼지)에 초점을 두어, 날씨에 따른 대중교통 이용량의 변화양상을 학습하여 예측하는 연구를 진행한다. 서울특별시 25개 자치구마다의 날씨 데이터와 대중교통 이용 데이터를 이용하여 Regression을 통한 데이터 학습을 진행하였으며, 학습된 모델을 통한 날씨에 따른 서울특별시 대중교통 이용량 예측에 따른 평균 오차율은 15.49%로 낮은 오차율을 가진다. 본 연구 결과는 날씨에 따른 버스와 지하철의 배차 간격 조절 등의 대중교통 배치 판단 결정에 기초자료로 사용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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