대중교통의 서비스 개선은 접근성이 개선되어 대중교통 이용자의 수요를 늘리는 중요한 역할로 작용한다. 본 연구는 서울시가 최근 2004년 7월 대대적으로 실시한 대중교통체계 개편 후 지하철이용자의 접근성 변화를 설명하기 위한 것이다. 첫번째 연구목적은 공간상호작용 개념을 포함하는 한센형 접근성 지표를 지하철-버스간 환승할인 전후의 자료로부터 추정하고 비교 설명한다. 두번째 연구목적은 개편 전 후의 접근성 지표가 단기의 교통과 토지이용간의 관계를 설명하는 통행배분모형에 어떠한 역할을 하는지를 해석하는 것이다. 분석에 사용한 비접촉식 카드승차권과 접촉식 승차권 자료는 2004년 5월의 하루 평균 지하철 기종점자료와 서비스 변화가 발생한 2004년 8-9월의 하루 평균 지하철 기종점자료이다. 결론적으로 비접촉식 카드 이용자의 접근성이 향상되어 대중교통개편의 수혜자가 된 것으로 나타났으며, 그 효과는 서울지역에 넓게 분포된 것으로 나타났다. 통행배분모형연구에서 접근성 지표의 역할은 중요한 것으로 나타났으며, 기존 모형에서 접근성 지표의 변수가 생략되면, 추정된 모형의 파라메터 들이 편기(bias)된다는 것을 발견하였다. 그리고, 접근성 지표의 생략으로 인한 통행배정모형의 예측력 저하 원인을 규명하는 노력이 시도되었다.
대도시 화물 기 종점 통행량(O/D) 자료는 각종 교통계획 및 물류계획의 효과적인 수립, 시행, 평가를 위해 필수적으로 요구되는 기초자료이나 우리나라의 경우 이에 대한 조사 및 연구가 매우 미약한 실정이다. 특히, 조사자료를 이용하여 기종점 화물통행을 구축하는 전수화 방법에 대해서는 외국의 경우나 국내의 경우 연구가 모두 매우 미흡한 실정이다 본 논문의 목적은 우리나라의 수도권의 화물통행실태 조사자료를 이용하여 화물기종점 통행량을 구축하기 위한 전수화 방법을 소개하는데 있다. 즉, 대도시권 화물통행 조사를 이용하여 기종점 통행량 전수화 과정 및 방법을 설명하고 구축된 대도시권 화물 기종점 통행량 통행 특성을 분석하였다. 특히, 본 연구에서는 화물자동차와 품목별 기종점 물동량을 개별적으로 분리한 전수화한 방법에서 벗어나 이를 동시에 고려하는 전수화 방법론을 제시하였다. 본 연구를 통해 그동안 공개되지 않았던 화물통행 전수화 상세과정을 통해 좀 더 신뢰성 있고 정확한 전수화 연구에 대한 초석이 되기를 기대한다.
VMS(Variable Message Sign)는 도로의 이용자에게 하류부의 교통정보를 제공하여 운전자의 경로선택을 위한 의사결정정보와 목적지까지 이동하기위하여 소요되는 통행시간정보를 제공한다. 하지만, VMS에 표출할 수 있는 정보의 개수는 표출면수에 의한 제약이 있기 때문에 신중하게 결정되어야 한다. 지금까지 기 구축된 이벤트의 메시지 표출우선순위는 발생된 이벤트의 심각도만을 고려하여 우선순위 규칙을 적용하고 있다. 하지만 VMS를 더욱 효율적으로 운영하기 위해서는 통행수요가 많은 경로에 교통정보를 우선적으로 제공할 때 그 정보의 수혜자가 가장 많을 것이다. 그러므로 실시간으로 기종점을 파악하여 더욱 많은 운전자가 경로선택이 가능한 정보를 제공받을 수 있도록 정보제공 전략을 수립할 필요가 있다. 본 연구에서는 주도로와 진출입 램프의 검지기 데이터를 이용하여 시간분할 기종점 추정방법론으로 통행수요를 추정하였으며, 추정된 기종점자료를 바탕으로 정보제공 우선순위를 결정할 수 있는 정보제공 전략을 소개하였다.
기종점자료(Origin-Destination 자료: 이하 OD)는 교통수요예측에 있어 필수적인 정보로서 이를 실제조사하거나 또는 추정하기 위하여 수많은 기법들이 활용되었다. 기존의 OD 추정기법은 일정한 가구 표본을 추출하여 이를 전수화하는 것이 일반적이었으나, 정확도의 문제점을 내포하고 있었다. 이를 보완하기 위하여 링크 교통량, 표본링크이용비 등의 추가 정보를 활용하여 OD를 추정하는 연구들이 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구는 프로브 차량자료에서 수집된 정보를 추가 정보로 활용하여 OD를 추정하는 연구로 시 공간적으로 변동하는 적정 표본율을 찾아내는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 각 링크의 교통량 오차율을 목적함수로 설정하였으며, 가상 네트워크에 대한 사례분석 결과 전수화된 OD와 실제OD 간의 MAE는 약 5.28%로 나타났다. 유비퀴터스 환경 하에서 획득된 다양한 실시간 정보는 본 연구에서 제시된 방법에 의해 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 이와 관련한 연구의 한계와 향후 과제를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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