스마트카드 자료에는 개별 승객의 대중교통 이용기록이 저장되고, 이를 활용하면 정류장별, 시간대별 통행수요를 분석할 수 있다. 다만 스마트카드 자료에는 통행목적이 기록되어 있지 않기 때문에 통근, 통학, 여가 등의 목적별 수요는 설문조사 자료를 기반으로 추정되고 있다. 하지만 설문조사 자료에는 일부 표본의 통행만 기록되어 있어 전반적인 대중교통 통행수요를 추정하는데 한계가 있다. 만약 스마트카드 자료에서 통행목적을 추정할 수 있다면, 전수조사에 가까운 통행목적별 대중교통 수요에 대한 분석이 가능하다. 이에 본 연구에서는 스마트카드 자료에 기록된 승객의 O-D 통행빈도, 체류 시간, 출발 시각 등을 고려하여 통근, 통학, 귀가의 통행목적을 추정하는 방법론을 제시한다. 결과적으로 제시한 방법론을 적용하여 승객 중 근로자와 대학생을 분류하였다. 제시한 방법론의 검증으로는 가구통행실태조사 자료의 목적별 통행패턴과 본 연구를 통해 추정한 목적별 통행패턴을 비교하였다.
신호화 교차로는 한정된 시간 자원을 각 접근로별로 서로 다른 수요에 적절하게 효과적으로 배분함으로써 그 운영효율이 극대화될 수 있다. 현재 서울시 기존 전자신호시스템은 검지기체계를 갖추고 있으나 주로 시간대별 제어방식(TOD제어)을 사용하고 있다. 이에 대한 대안으로 실시간 교차로신호제어시스템인 이른바 첨단신호시스템이 개발되어 서울시 강남지역 61개소에서 시범운영중에 있다. 첨단신호시스템은 접근로별 수요에 따라 녹색시간을 배분하는 방식을 적용하고 있는데, 본 논문에서는 첨단신호시스템의 운영효율성을 평가하기 위하여 실제 교통수요와 운영녹색시간을 비교·분석하였다. 그 결과로 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 방출차량에 의한 포화도의 비율을 고려하여 주기 및 녹색시간을 결정하는 첨단신호제어시스템의 알고리즘은 비포화시 직진이동류에 대한 녹색시간은 수요에 비해 과대산출운영되고 있다. 둘째, 좌회전의 경우 대기차량의 패턴이 불규칙할 때, 실시간 녹색시간제어기능이 미흡하다. 따라서, 향후에는 교통수요를 고려할 수 있는 알고리즘의 보다 심도있는 연구·개발이 요구되며, 또한 비포화 상황이 아닌 과포화 상황에도 적용될 수 있는 알고리즘의 개발이 이루어져야할 것으로 보인다.
본 연구는 전력수요의 냉방 및 난방 수요를 측정하고 분석한다. 이를 위해 냉난방기온효과를 추정하고 이를 Chang et al. (2014)의 전력수요함수 모형에 적용하여 전력수요를 기본수요, 냉방수요 그리고 난방수요로 분해하였다. 1999년 1월부터 2016년 12월의 한국의 일반용과 주택용 전력수요를 분석한 결과, 난방수요의 증가율이 기본수요와 냉방수요의 증가율을 월등히 상회하였으며 특히 일반용에서 난방수요 증가가 두드러졌다. 평년기온으로 통제한 기온보정된 난방수요는 실현된 난방수요보다 상대적으로 '더' 증가하였고, 냉방수요는 반대로 기온보정된 수요가 실현된 수요에 비해서 '덜' 증가하였다. 본 논문은 전력수요 내의 냉방 및 난방수요를 측정할 뿐 아니라 경제주체들의 전력수요 변화 패턴을 확인했다는 점에 의의가 있으며, 추정 결과들은 향후 전력수요예측과 에너지수요관리 정책 수립에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
승객들에게 보다 빠른 고속 열차 서비스를 제공하기 위해 무정차 열차를 비롯한 고속열차의 정차 패턴 최적화에 대한 관심이 증대하고 있다. 이러한 논의는 이후 정차 패턴을 활용한 차별화된 열차 서비스 및 그에 합당한 가격을 통해 신규 고속 열차 서비스 및 수요를 만들 수 있다는 측면에서 보다 더 큰 관심을 불러오고 있다. 일반적으로 정차 패턴은 효율적인 노선계획 작성에 의해 고려되는데, 효율적인 노선계획이란 모든 수요가 만족되고 전체 여정시간이 최대한으로 감소되는 열차 운행 계획을 말한다. 본 논문에서는 이를 위해 두 개의 최적화 모형을 활용한 2단계 프로세스를 제시한다. 첫 번째 단계는 모든 열차의 all-stop 패턴을 가정한 최소 횟수 혹은 최소 킬로미터 노선 계획을 작성하는 단계이고, 두 번째 단계는 첫 번째 단계로부터 도출된 열차들을 다양한 정차 패턴으로 분해하는 과정이다. 본 연구에서는 이와 같은 프로세스를 최근 고속 열차 실적 수요에 적용해 보았고 기존 열차 운행 횟수 및 정차 패턴과 비교분석하였다.
버스노선개편 및 환승요금무료와 같은 대중교통체계개편을 실시함에 따라 시내버스 이용자들이 개편된 노선에 익숙히 대처하기 위해서는 일정기간이 소요된다. 따라서 본 연구는 시내버스 승객수요의 월별 특성에 대해 분석하고, 시계열분석을 실시함으로써 버스노선개편 이후에 변화하는 시내버스 승객수요가 다시 안정된 월별특성을 나타내기까지의 기간에 관하여 연구하고자 한다. 먼저 여러 도시들의 시내버스 승객수요가 공통된 월별 특성을 나타내는지 분석하기 위해 켄달의 일치계수검정을 실시하였다. 또한 노선개편으로 인해 변화된 승객수요가 일정한 패턴을 보이는 기간을 분석하기 위해 시계열분석으로 예측된 2006년의 시내버스 월별 승객수와 실제 집계된 시내버스 월별 승객수를 비교하였다. 이에 따라 각 도시들은 공통된 월별 특성을 보이는 것으로 분석되었고, 대구광역시는 약 6개월 뒤에 예측값과 실제값이 같은 패턴으로 변화하는 것으로 분석되었다. 본 연구는 타도시에서도 적용이 가능하며 시내버스 승객수요의 미시적인 예측과 평가에 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 역사의 승객수요 패턴과 토지이용 특성을 반영하여 도시철도역 승객의 첨두시간 집중률을 산정하는 방법론을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 요인분석과 군집분석을 기반으로 서울시 도시철도 역사를 3개의 그룹으로 분류한다. 각 그룹별로 이용수요의 첨두시간 집중률과 함께 도시철도 승객수요 패턴과 역사의 토지이용과 관련한 5가지 변수와 4가지 변수를 각각 산출한다. 통계 검정을 기반으로, 이 변수들 중 일평균 승객수와 업무 LQ지수가 역사의 그룹을 구분하는 기준으로 선정된다. 두 변수들을 활용하여 새로 건설되는 도시철도역의 첨두시간 집중률을 추정하기 위한 그룹할당과정을 제시한다. 13개의 도시철도역 자료를 이용한 검증을 통해 본 연구의 방법론은 현재 이용되는 지침에 비하여 더 적은 오차를 산출할 수 있다는 것을 확인하였다. 본 연구의 방법론은 신규 철도역사의 효율적인 건설 및 운영계획 수립에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
교통수요와 공급은 상호 밀접한 연관성을 지니고 있다. 교통수요는 교통시설 서비 스수준 및 교통시설의 이용가격에 영향을 미치는 반면에 교통시설 공급비용과 서비스수준은 교통수요에 영향을 준다. 또한, 교통수요와 공급간의 상호작용은 도시공간상에서 발생하기 때문에 교통시스템의 공간적 구조 및 도시의 공간적 특성은 공급, 가격 및 수요를 통합한 교통균형모형에 있어서 매우 중요한 영향인자로 작용하게 된다. 그러나, 이제까지 개발된 교통균형모형에서는 통행인의 통행시간가치 및 교통체증의 도시공간상 변화가능성을 적절하 게 반영하지 못하고 있다. 본 연구에서는 도시공간상에서 통행인의 통행시간가치 변화패턴 을 반영한 수 도시공간상에서의 교통시설의 최적 서비스 수준, 교통수단별 최적요금체계를 도출할 수 있었다. 단핵도시구조를 지닌 도시공간상에서의 최적버스요금은 통행거리에 따라 할증되는 체계를 가져야 한다. 선행연구에서는 승용차에 대한 통행혼잡세 부과는 소득역분 배적인 효과를 초래하는 것으로 알려졌다. 그러나 버스의 요금구조나 서비스 수준이 최적수 준에서 제공된다면 통행혼잡세는 소득역분배적 결과를 초래하지 않는 것으로 나타났다.
주문이 매 시점마다 있는 것이 아니라 간헐적인, 즉 어느 시점에는 주문이 있고(ON) 다른시점에는 주문이 없는(OFF) 패턴에서 미래의 주문량에 대한 예측을 고려한다. 다음 시점의 예측량은 우선 주문이 있을 것인가에 대한 판단과 주문이 있다면 어느정도가 예상되는가 하는 문제의 두 가지 측면을 모두 고려해야 한다. 기존의 예측모델은 주문량 자체에 대한 고려가 일반적이며 주문시기에 대한 고려는 전무한 상태이기 때문에 이와 같은 주문패턴을 반영시키는데는 어려움이 따른다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 이러한 주문패턴을 마코브 체인으로 모델링하고, 이러한 형태의 상태전이확률(state transition probaility) 추정식이 각각 독립적인 오목함수 (concave function)로 구성되어 있음을 보인다. 또한 확률적으로 표현되는 미래의 주문상태들에 대한 패턴을 확정시키는 알고리듬과 주문량 추정에 있어서 과거의 주문패턴을 반영시키는 모델을 제시한다.
본 연구는 교통수요 추정에 관련된 사회경제적 통계자료와 여러 기관에서 발표된 Data를 바탕으로 TCS OD의 통행특성을 반영한 전국 교통수요를 추정하였다. 추정된 교통수요의 신뢰성을 검증하기 위해 전국을 8개권역으로 구분하여 권역별로 통행량을 비교하였으며, 통계적인 오차분석 기법을 이용하여 관측교통량과 배정교통량의 차이를 비교하였다. 그리고 추정된 교통수요의 통행시간분포(TLFD)와 주요도시간 통행소요시간을 분석하여 2-D와 3-D기법으로 추정된 교통수요의 신뢰성을 검증하였다. 신뢰성분석 및 검증결과 본 연구에서의 상황하에서는 3-D기법이 2-D기법보다는 TCS OD의 통행특성 및 패턴을 잘 반영하는 것으로 분석되었지만, 3-D기법이 전적으로 우수하다라고 단언할 수는 없을 것 같다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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