• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1998년도 Proceedings 제34회 추계 학술발표회
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• pp.171-180
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• 1998

본 연구의 목적은 차량주행안내시스템(CNS)이 최단거리 통행노선을 제공하였을 때 운전자 노선선택 행태를 분석하는데 있다. 본 연구에서 통행목적 및 운전자 특성에 따른 운전자의 노선선택 행태를 도출한 결과, 쇼핑통행과 레저통행시 CNS에서 제공하는 노선을 선택을 하는 경우가 많은 것으로 나타났다. 또한, CNS에서 최단거리 정보를 제공했을 경우는 운전자 특성에 따라 노선선택행태가 차이가 있으며 통행목적별로 노선선택에 영향을 미치는 운전자 특성이 달라지는 것으로 분석되었다. 본 연구의 분석을 통하여 통행목적 및 운전자 특성에 따른 운전자의노선선택 행태를 도출해 운전자 특성과 통행특성에 따른 노선선택 행태를 반영한 통행배정모형을 구출할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제28권4호
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• pp.119-128
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• 2010

통행자의 통행수단선택행태는 개인의 사회경제적 속성과 수단의 속성뿐만 아니라 통행자 개인의 잠재된 통행행태 즉, 통행행태적 선호도 역시 큰 영향을 미친다. 통행수단선택행태에 특정한 영향을 미치는 잠재통행행태를 수단선택모형에 반영한다면 비관측요인에서 기인하는 오차를 크게 줄일 수 있고, 통행행태에 대한 다양하고 보다 합리적인 해석이 가능하다. 본 연구에서는 한강 수상대중교통 도입에 따른 수단선택행태조사 자료를 활용하여 잠재변수를 정의하고 새로운 수단에 대한 분석이 가능한 RP/SP 결합모형을 구축하였다. 잠재변수는 행태설문조사자료를 기반으로 요인분석을 통해 계량화하였다. 모형구축결과 통행자들의 잠재된 통행행태는 수단선택행태에 유의한 영향을 미치고, 잠재변수를 반영한 경우 모형의 적합도가 향상되었다. 또한 잠재행태 관점에서도 RP/SP 결합모형이 SP모형에 비해 합리적인 것으로 분석되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권5D호
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• pp.709-716
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• 2006

최근 들어 싱글족, 맞벌이 부부 증가 등 가구구성 체계에 많은 변화가 발생하였고, 이로 인한 개인들의 일상적인 업무수행의 변화는 통행행태에도 지대한 영향을 미치게 되었다. 이 중 중요한 특징 중의 하나는 예를 들어 출근 중에 자녀들을 등교시키거나, 퇴근 길에 구매 또는 여가활동을 수행하는 다수의 통행목적을 하나의 out-going 통행으로 처리되는 비중이 늘고 있다는 것이다. 따라서 통행을 하나의 목적을 수행하기 위하여 독립적으로 발생하는 것이 아닌 하루 동안 개인이 다양한 활동을 수행하기 위하여 장소를 이동한 activity-based 개념의 통행고리의 형태로 파악하고 이에 기반 한 통행발생 모형의 필요성이 높다. 본 논문은 통행발생 모형에 있어서 직업, 승용차 보유여부 등을 기준으로 "유사한 통행특성"을 갖는 집단을 분류하고, 집단별 구성원들의 평균적인 1일 중 activity diary를 분석하여 업무수행 순서, 통행고리별 발생시간, 이용 교통수단 등 통행특성에 의하여 총 통행량을 추정하는 모형을 개발하였다. 실증적인 검증으로서 공주시 가구통행실태조사를 수행하여 "유사통행행태" 집단의 분류, 집단별 통행행태의 특성과 이에 기초한 교통지구 별 통행발생량을 추정하였다. "유사통행행태" 집단의 구분은 통행발생에 있어서 유의성이 높은 설명인자인 직업과 승용차의 보유여부, 학생인지의 여부를 기준으로 하였다. 분석결과 이와 같은 구분기준이 기존 국내 교통계획모형에서 일반적으로 적용되고 있는 산업군 분류기준에 비하여 비교적 통행특성을 잘 반영하고 있는 것으로 나타났다. 또한 집단별 통행고리 특성에 기반 한 통행발생 추정 결과 교통지구별 통행발생량들이 교통지구별 인구, 직장인수, 자동차 보유율과 인구유입시설 등의 각종 사회 경제지표의 특성 등도 잘 반영하는 것으로 나타났다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1998년도 Proceedings 제34회 추계 학술발표회
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• pp.73-82
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• 1998

본 연구의 목적은 일주일간 조사된 개인통행행태를 고려한 각 특성별 통행발생예측 방법을 제시하는데 있다. 이를 위하여 일주일간 통행빈도수의 차이를 고려한 집단간 차이를 검정하고, 그 원인을 분석하여 이에 따른 특성별 개인 통행발생예측 모형을 정립하였다. 전체 표본의 각 특성별 개인 내부 변이성을 분석해 본 결과 기간의 차이에 따른 개인 통행행태의 변화는 직업별, 나이별, 성별, 차량소유 유무, 주택소유 형태, 통행목적, 통행수단, 가구원수에 따라 집단간 차이를 보여주었다. 이러한 변수를 이용한 통행발생 예측모형의 분석결과 개인소득이 높을수록, 주책을 자가로 소유한 경우, 자동차를 소유한 경우, 학생일수록, 유직일수록 개인 통행발생량이 많은 것으로 분석되었다. 반면, 아니는 연령대가 높아질수록 통행수가 적어졌다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1998년도 Proceedings 제34회 추계 학술발표회
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• pp.83-92
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• 1998

서울과 일산 신도시의 출근통행 교통수단 선택모형을 구축하고, 두 도시간 수단선택행태를 분석.비교하였다. 분석을 위한 자료로는 1996년 서울시에서 수행한 가구통행실태조사자료를 이용하였으며, 수단선택모형으로는 다항로짓모형을 사용하였다. 두 지역 출근통행 수단선택모형의 모형구조상의 차이 및 모형의 지역간 이전가능성을 분석하였고, 출근통행의 시간가치 및 탄력성을 분석하고 비교하였다. 통계적 검증의 결과 출근통행의 수단선택에 있어서, 모형구조적 측면에서나 선택행태적 측면에서 수단 선택모형의 두 도시간 이전은 불가능한 것으로 나타났다. 서울의 출근통행의 시간가치가 일산보다 전반적으로 큰 것으로 분석되었고, 특히 서울의 경우, 택시이용자의 시간가치가 자가용 이용자의 시간가치보다 큰 것으로 나타났다. 두 도시 모두 통행시간에 대한 탄력성 통행비용에 대한 탄력성보다 전반적으로 크며, 버스와 지하철간의 통행시간에 대한 교차탄력성이 매우 높은 것으로 분석되었다.

• 대한교통학회지
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• 제17권5호
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• pp.57-65
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• 1999

본 연구에서는 지금가지 통근통행자의 활동참여 분석(activity Participation analysis)이 주로 일과후 활동참여(postwork activity participation)에 초점이 주어졌다는 점을 감안하여 일과전 활동참여(preworkactivity Participation)를 분석하고자 하였다. 이러한 연구배경하에서 본 연구는 통근통행자의 통근통행 이전의 비 통근통행 발생여부와 교통수단 선택의 행태를 네스티드 로짓모형을 이용하여 분석하였다. 본 연구는 모형의 경험적 추정을 위해 1995년 미국 Nationwide Personal Transportation Survey (NPTS)의 일부분으로 수집된 뉴욕 대도시지역의 설문조사자료를 이용하였으며, 추정된 경험적 모형을 바탕으로 의미 있는 결과를 논의하였다. 본 연구에서 추정된 통근통행 이전의 비 통근통행 발생여부와 교통수단 선택의 네스티드 로짓모형은 통계적 측면이나 행태적 측면에서 볼 때 대체로 타당한 분석결과를 보여준다. 교통수단 선택모형(조건부 모형)의 추정결과를 보면 나이, 운전면허 소지여부, 가구내 차량보유대수, 가구내 직장인수, 연간 가구소득, 교통수단의 통행시간이 통근통행자의 교통수단 선택에 의미 있는 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 한편 통근통행 이전의 비통근통행 발생여부 선택모형(한계모형)의 추정결과를 보면 나이 성별, 가구내 차량보유대수, 가구의 생애주기가 통근통행자의 비 통근통행 발생여부에 의미 있는 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구로부터의 중요한 발견은 추정된 네스티드 로짓모형의 inclusive value의 추정계수값을 살펴봄으로써 가능한데, 모형의 경험적 추정결과는 본 연구에서 가설화된 네스티드 로짓모형구조의 타당성을 입증시켜 준다. 아울러 직장인의 교통수단 선택은 통근통행 이전의 비 통근통행 발생여부의 선택과 밀접한 관련을 가지면서 이루어진다는 사실을 확인할 수 있었다.

• 한국철도학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.302-308
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• 2009

최근 보다 현실적이고 정확한 통행수요 추정을 위해 통행자의 통행행태를 반영할 수 있는 방법론 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 지역 간 철도 통행자의 통행행태를 반영할 수 있는 활동기반 교통수요모형 개발을 위해 활동기반 모형에 필요한 통행자의 통행행태를 분석하고 필요성을 제시하는데 그 목적이 있다. 자료의 한계로 인해 다양한 분석을 하기 어려우나 향후 활동기반 교통수요모형 구축을 위한 기초자료로 활용될 것으로 자대된다.

• 대한교통학회지
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• 제18권3호
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• pp.87-100
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• 2000

각 지역특성에 맞는 ATIS사업이 실현되기 위해서는 각 지역 통행자들의 노선선택 및 전환행태를 정확히 파악하는 것이 필요하다. 이에 본 연구에서는 경상대를 연구대상으로 하여 대학출근운전자들의 노선선택 및 전환 행태를 정확히 파악하고 이들을 모형화하였다. 본 연구 대상지의 경우, 2개의 주 출근노선이 있으며 하나는 시내통행노선(노선 1)이고 다른 하나는 시외곽 통행노선(노선 2)이다. 노선1은 노선2에 비해 연장은 짧은 반면에 통행시간은 길며 신호교차로수. 우회전수도 많다. 먼저, 운전자의 노선선택행태모형을 통해 해석된 결과를 보면 시내노선에 대한 외곽노선의 상대적 효용이 아주 높으며, 전체적으로 출근운전자들은 짧은 통행시간을 선호하는 것으로 나타났다. 또한, 출근소요시간이 길고 라디오정보의 이용빈도가 높을수록 시내노선을 이용할 확률이 크며, 반면에 남성과 교직원인 운전자는 외곽노선을 이용할 확률이 큰 것으로 나타났다. 다음으로 행태조사에 기초한 노선전환행태모형을 통해 해석된 결과를 보면 연령, 출근시간, 라디오정보의 이용빈도들이 전환성향에 유의한 영향을 가져오는 것으로 분석되었다. 가상의 교통정보제공시의 운전자의 노선전환을 모형화한 노선전환의사모형에서는 대개의 정보에 대해 운전자가 노선전환을 하는 것으로 나타났다. 이 모형에서 지체길이에 따른 전환경향을 보면 지체의 길이가 길수록 전환경향이 높아 30분정도의 지체길이에서는 반드시 변경하는 것으로 나타났다. 본 연구대상 운전자의 경우 전반적으로 기술적인 유고(Incident)정보보다는 정량적인 지체정보에 더 민감한 것으로 나타났다.

• 대한지리학회지
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• 제44권2호
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• pp.176-186
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• 2009

경제적, 환경적 이유에서, 승용차 이용을 억제하고 대중교통수단 분담율을 제고하는 교통정책은 수도권 지자체에게 있어 매우 중요한 과제이다. 통행행태를 근본적으로 이해하는 것은 이러한 정책의 수립과 집행에 매우 중요한 필요조건이다. 소규모 샘플자료를 이용, 특정한 통행 행태와 몇몇의 사회경제적 혹은 지리공간적 변수들 간의 상관관계에 대한 횡단면적 분석을 행하는 것이 이 분야 전통적인 연구주제였다. 연구결과는 스냅샷과 유사한, 시공간적으로 제한된 정보만을 제공한다. 그러나, 통행은 공간적으로 상이한 장소에서 벌어지는 일상활동 참여로부터 파생되며, 일상 활동계획 상에서의 활동-통행 간 순서 관계는 통행 행태의 중요한 틀이다. 본 연구는 다차원 정보배열비교법과 핵심정보배열추출기법을 이용, 서울시민의 일일 대중교통 이용 자료인 스마트 카드 자료를 분석하여 서울시내 대중교통 이용 행태의 일반 특성을 탐구한다. 분석 결과 서울 강남/북 간 버스-전철 연계통행과 간선버스 통행간 통행 행태의 중요한 차이를 확인할 수 있었다. 즉 통행패턴은 보통 강북과 강남 권역 안에서 형성이 되어 있어, 자연 장애물인 한강을 건너 강남/북을 가로지르는 통행패턴은 상대적으로 적었다. 또한 강북과 강남 각각의 권역 안에서 CBD를 들르는 통행패턴은 보통 전철 혹은 지선버스-전철의 연계교통수단을 이용하는 데 반해 지선버스 혹은 간선버스만을 이용하는 통행패턴은 CBD가 아닌 지역으로 목적지가 국한되는 경향이 있다.

• 대한교통학회지
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• 제31권4호
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• pp.47-57
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• 2013

본 연구는 지역간 형평성을 분석하기 위하여 교통인프라지표와 통행행태를 통합적으로 고려하였다. 교통인프라지표로는 도로시설, 대중교통시설, 지역특수지수를 이용하였다. 통행행태는 1일자의 버스교통카드데이터를 이용하였다. 공간군집 분석과 전역적 국지적 분석을 통해 얻은 결과 분석단위를 읍 면 동으로 하였을 때 해당지역과 주변지역의 인프라수준이 높은지역(High-High)에서 모두 낮은지역(Low-Low)등 4개의 수준으로 구분되었다. HH type의 지역에서는 버스이용자, 통행, 환승 수가 높고, LL Type의 지역은 내부통행수, 통행시간, 통행거리, 통행속도, 요금항목이 높게 나타났다. 전역적 회귀분석에 의해 교통인프라 수준을 통행행태 변수로 회귀한 결과, 버스이용자수(bus users), 평균환승수(mean_trans), 평균내부통행수(mean_inside), 평균통행속도(mean_speed), 총 4개의 통행특성 변수가 유의하게 추출되었다. 이들 변수를 적용하여 국지적 회귀분석(GWR)을 수행한 결과 전역적 회귀분석에 비해 AIC와 ANOVA 결과 모두 모형의 결과를 유의하게 향상시켜, 경기도 내 통행행태 특성이 교통인프라 수준을 설명하는 데 있어 지역 간 차이가 많이 존재하는 것을 다시 한 번 확인시켜주었다.