본 4단계 교통수요예측모형의 통행분포단계에서 중력모형이 가장 일반적으로 활용하고 있다. 본 연구는 중력모형변수(통행시간, 통행비용 등)의 가변적인 한계를 보완하기 위해 접근성 속성을 단일 마찰인자로서 표현할 수 있는 보다 현실적이고 장래 활용이 용이한 신규 마찰인자를 개발하는데 그 목적이 있다. 이에 신규 마찰인자 도출을 위해 도시공간구조의 특성을 정량화할 수 있는 공간구문론(space syntax)을 활용하여 Link 단위 통합도를 도출 후 통행시간, 통행거리 관계를 이용해 일종의 대리변수로서의 신규 마찰인자를 도출하였다. 대수전환을 통한 마찰인자별 정산결과, 기존 마찰인자(최단거리, 통행시간) 대비 유사하거나 더 높은 수준을 보이는 것으로 분석되었다. 다양한, 검증지표를 활용하여 기존 마찰인자와의 비교시, 전체적으로는 기존 마찰인자와 유사하지만, 단거리 구간 및 장거리 구간에서 설명력이 뛰어난 것으로 분석되었다. 따라서, 기존 최단거리의 한계에서 벗어나 접근성을 보완할 수 있는 통합도 지표를 이용하여 신규마찰인자 도출 및 적용이 가능하고, 장래 활용성에서 좀 더 장점을 갖는 것으로 판단된다.
본 연구를 통하여 대형할인점 이용자, 재래시장 이용자, 그리고 수퍼마켓 이용자들의 각 쇼핑장소를 중심으로 한 거주지역 공간적 분포 및 쇼핑패턴의 차이를 비교한 결과. 이 세종류의 쇼핑장소 이용자들간의 각 쇼핑장소들 중심으로 한 거주지역 분포의 공간적 패턴 및 쇼핑통행 패턴은 상당한 차이를 나타내고 있다. 또한 대형할인점을 이용자를 제외한 재래시장 이용자와 슈퍼마켓 이용자들을 대상으로 그들이 이용하기를 원하는 대형할인점의 이용을 제한하는 주요 요인을 분석한 결과 통행거리, 운전면허 미소지, 자가용 승용차 미보유 등 대형할인점으로의 접근을 위한 과정에서 발생하는 제약 요인들이 가장 큰 비중을 차지하고 있는 것으로 나타난다. 이러한 점들을 볼 때, 재래시장 및 수퍼마켓이 주민들의 일상적인 쇼핑장소의 역할을 할 때와는 달리 대형할인점의 등장은 이곳으로의 주민들의 접근능력의 차이에 따라 주민들간 일상적 소비장소의 차별화가 진행될 수 있음을 시사한다. 특히 최근 대형할인점의 입지가 가속화되고 이에 따라 재래시장 및 수퍼마켓의 기능이 쇠퇴하고 있음을 고려할 때, 신체적 그리고 사회경제적 특성의 차이에 따라 대형할인점으로의 접근에 제한을 받는 주민들의 일상적 소비공간은 더욱 위축되고 고립될 가능성이 있다.
화물의 흐름은 물류시설 투자 및 물류관련 정책 수립에 필요한 핵심적인 기초자료이다. 국가승인통계인 화물자동차의 기종점 통행량은 분석의 공간적 해상도가 시군구 단위로 집계되고 있다. 이는 물류시설 방문 및 이용에 관한 상세한 정보로 활용하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 화물차의 이동 정보를 분석함에 있어 공간적 해상도를 시설단위로 식별 추출할 수 있는 방법론을 트립체인 정보를 활용하여 개발하고자 하였다. 먼저, DTG를 활용하여 개별 화물차량의 방문지 위치정보를 식별하고, 화물차의 통행 순서정보를 이용하여 화물차량의 방문한 공간적 범위를 H3 기반의 폴리곤으로 생성하였다. 생성된 트립체인 폴리곤 간의 연계성을 전국 단위로 분석함으로 폴리곤의 H3 해상도를 결정하였으며, 최적의 해상도를 동적으로 도출하기 위한 파라미터의 결정 알고리즘을 개발하였다. 전국을 대상으로 실증하여 폴리곤을 생성하고 최적 해상도 결정 결과 공간 적합도는 81.26% 수준으로 확보되고 오차율은 14.8% 수준으로 검증되었다. 본 연구에서 개발한 방법론으로 화물차량의 통행체인 특성과 방문 시설의 특성에 따라 군집화함으로 물류 거점을 기준으로 화물의 특성을 파악할 수 있는 기반을 마련하였다.
본 논문의 목적은 DSRC 기반 통행속도 이력데이터를 활용하여 IC-IC 구간 단위의 통행패턴을 도출하는 것이며, 이를 통해 방대한 이력정보 데이터의 활용도를 높이고, 단순하지만 정확성 높은 방법으로 도로의 통행패턴을 용이하게 파악할 수 있게 하는 것이다. 통행패턴 분류는 의사결정나무 기법을 적용하였고, 월 시간대 구간 단위로 분리된 통행패턴을 생성하여 시 공간이 변화되어도 이에 대응 가능하도록 하였다. 경부고속도로 서울TG~안성IC 구간을 대상으로 의사결정나무 기법을 적용한 결과, 요일 기준으로 (월)(화 수 목)(금)(토)(일) 5개 그룹으로 고정 통행패턴이 분류되었다. 분류 결과를 영동, 중부, 중부내륙 고속도로의 9개 구간에 적용하여 통계적 검증을 수행한 결과 약 93%의 적합도를 갖는 것으로 나타났다. 의사결정나무를 통한 통행패턴 오차를 개선하기 위하여 4개의 추가변수를 도입한 결과, "직전월의 소통상황"을 설명변수로 추가할 경우 통행속도 분산이 약 50% 감소함을 확인하였고, 실제 상황에 적용할 경우 소통 원활 시의 오차가 약 4% 감소되었다.
평균수명의 연장과 급속한 고령화로 고령 인구 개인의 신체적, 경제적, 사회적 여건이 상이해짐에 따라 해당 연령층을 하나의 집단으로 정의하기 어려워지고 있다. 이에 해당 연령층을 다양한 특성을 가지는 집단으로 보고, 각 특성에 따른 정책 수립이 요구되고 있다. 본 연구는 대중교통 이용 궤적 데이터인 스마트카드 자료를 활용하여 고령 인구 개인이 가지는 통행의 특성에 따라 유형을 분류하고, 유형별 통행의 시공간적 특성 분석을 목적으로 하였다. 스마트카드 자료의 전처리를 통한 개별 사용자의 통행특성을 정의하였으며, 이에 따라 유사한 통행특성을 보이는 사용자의 유형을 분류하였다. 분류된 4개 유형 중 원거리 저빈도 체류형과 근거리 중빈도 이동형 유형은 은퇴 후 여가를 위한 외부 활동 통행 특성을 보이며, 원거리 고빈도 체류형, 원거리 고빈도 이동형 그룹은 정기적 출퇴근 통행을 포함한다. 본 연구결과는 서울시 고령 인구의 유형별 특성을 고려한 교통정책 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
기존의 4단계 교통수요추정 모형은 거시적인 장래 교통수요 예측을 위해 사용되어 왔으나 정확성에 대한 문제가 지속적으로 제기되어 왔다. 장래 수요추정의 정확성을 높이기 위해서는 신뢰성 있는 자료의 확보, 장래 사회 경제 지표의 예측의 합리성 등 근본적 해결방법이 있으며 모형의 추정방법을 달리하는 것도 상당히 중요한 해결방법이라 하겠다. 과거와 달리 교통수요추정 모형은 단순히 교통인프라 구축에 따른 교통수요추정과 같은 거시적인 분석뿐만 아니라 교통수요관리정책의 효과분석, 교통운영분석의 적용 등 미시적인 분석에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 연구에서는 인간의 활동에 기반을 둔 활동기반 교통수요추정에 대하여 소개하며 통행자의 일일 활동에 대한 조사를 기반으로 한 시 공간 활동인구 추정을 통한 통행수요를 예측하였다. 연구결과 개별 건물단위의 시간대별 활동인구의 추정은 비교적 정확한 것으로 분석되었으며 예측된 통행수요 또한 정확성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 인간의 활동에 기반을 둔 시 공간 활동기반모형은 거시적인 교통수요추정뿐만 아니라 미시적 추정이 가능하므로 다양한 미시적 교통체계분석에 활용될 수 있을 것으로 기대되며 이를 위해 활동기반 자료와 토지이용에 대한 공간자료(GIS)의 확보가 필수적이라 하겠다.
본 논문의 목적은 링크통행시간 자료를 수집하는 시스템에서 소요 프로브차량대수에 영향을 주는 요소들을 규명하고. 최적의 소요 프로브차량대수를 결정하는 모형을 개발하는데 있다. 자가용승용차, 택시, 버스, 택배차량 등 여러 종류의 차량들이 프로브차량으로 사용될 수 있다. 그러나 일정한 정확도 이상의 교통정보를 수집하기 위해서 얼마나 많은 프로브차량이 필요한지에 대한 연구는 그다지 깊이 있게 이루어지지 않았다. 적정 소요 프로브차량대수는 링크통행시간 자료수집 기술 수집대상 링크의 공간적 범위, 프로브차량의 종류 및 운행 특성, 자료수집 시스템의 신뢰도, 수집되는 자료의 정확도 등에 영향을 받게 된다. 소요 프로브차량대수를 결정하는 링크당 평균 통행시간 자료수, 프로브차량 밀도의 최소 확률, 그리고 자료 미수집링크의 허용비율의 3가지 결정기준이 정의되었다. 또한 이러한 결정기준에 대해 소요 프로브차량대수를 산출하는 모형이 개발되었다. 일반적으로 주기당, 링크당 평균 필요 통행시간 자료수$(d_R)$, 단위길이당 프로브차량의 대수 또는 밀도$(n_{min} or {\alpha})$, 일정 프로브차량밀도 이상의 확률($\beta$), 그리고 자료 미수집링크의 비율($\gamma$)이 클수록 소요 프로브차량대수는 증가한다. 민간 교통정보회사의 통행시간 수집시스템에서 소요 프로브차량대수를 산정하는 사례연구가 수행되었으며, 여러가지 조건에서 소요 프로브차량대수가 산출되었다.
1) 연구의 배경와 목적 정보통신기술의 비약적 발전은 공간이동에 있어서 '거리' 개념의 근본적인 변화를 가져오고 있다. 흔히 '시간에 의한 공간소멸' 또는 '시공간 압축'이라고 표현되는 그와 같은 변화는 일상적 생활공간에서뿐만 아니라 전지구적 범위에 이르기까지 장소와 장소, 지역과 지역 간에 발생하는 정보의 흐름을 실시간(real time)으로 연결한다. 그러나 정보통신기술의 발달이 장소와 장소, 지역과 지역 간에 발생하는 모든 통행을 대체하지는 못한다. (중략)
본 연구에서는 천연가스버스 충전소 위치 선정의 객관성과 효율성을 확보하기 위한 노력의 일환으로 공간적 접근성과 통행 비용을 고려한 천연가스 충전소 입지선정 모형을 개발하였다. 본 연구에서 제시한 충전소 입지선정 모형은 고정식 충전소를 대상으로 하였으며, 2단계로 구성되었다. 1단계에서는 천연가스버스의 노선 기종점으로부터 이동거리 제약조건을 만족하는 충전소 입지 대안들을 Heuristic Algorithm을 통해 선정하였으며, 모형의 2단계에서는 변형된 Transportation Problem을 이용하여 충전소 입지대안별 최소 통행비용을 산출하고 이를 충전소의 설치 및 운영비용과 비교분석하여 충전소 최적 입지대안을 도출하였다. 본 모형의 적용가능성 분석을 위해 수도권내의 대표적 중소도시인 안양시를 대상으로하여 천연가스버스 수요량에 따른 충전소의 입지와 규모를 산출하였다. 본 연구를 통해 객관적이고 합리적인 천연가스 충전소 입지선정 방법론의 기틀을 제시함으로써 향후 천연가스버스의 원활한 보급에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
모빌리티 서비스는 구축 대상 지역의 특성과 여건에 따라 변화할 필요가 있다. 이를 위해서는 해당 지역의 통행행태를 기종점 자료에 반영하여 모빌리티 패턴 및 특성 분석이 요구된다. 그러나 종래의 경우 행정 구역 기반의 존 체계를 기반으로 집계된 기종점 자료를 이용함에 따라 공간적 동질성을 담보하기 어렵기 때문에 신규 모빌리티와 같은 특수 목적성을 보이는 수단에 대한 본연의 통행 특성 분석에 한계가 있다. 이에 본 연구는 기존 존 체계에서 벗어나 데이터 기반의 클러스터링 기법 적용을 통해 설정된 집계 방식을 도출하여 기종점 통행패턴에 대한 공간적 분석을 수행한다. 제안 방법은 대중교통버스 및 택시와 같은 종래의 교통수단 뿐만 아니라 도심형 수요응답형 버스와 같은 신규 모빌리티 서비스에 대한 기종점 데이터 본연의 특징 벡터들을 기반으로 클러스터링을 하여 유사 공간적 특성을 반영한 지역 모빌리티의 이용 특성 분석을 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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