We try to use system dynamics to forecast the demand/supply and price, also transportation fare for iron ore. Iron ore is very important mineral resource for industrial production. The structure for this system dynamics shows non-linear pattern and we anticipated the system dynamic method will catch this non-linear reality better than the regression analysis. Our model is calibrated and tested for the past 6 year monthly data (2003-2008) and used for next 6 year monthly data(2008-2013) forecasting. The test results show that our system dynamics approach fits the real data with higher accuracy than the regression one. And we have run the simulations for scenarios made by possible future changes in demand or supply and fare related variables. This simulations imply some meaningful price and fare change patterns.
최근 서울시를 비롯한 많은 도시에서 경전철을 비롯한 도시철도에 대한 민간자본 유치사업이 다수 계획되고 있어, 이들 도시철도에 대한 장래 수요추정이 매우 중요시 되고 있다. 민간의 도시철도와 정부의 도시철도 간에 환승이 무료인 통합요금체계는 이용자에게 매우 편리하고 요금도 저렴하여, 민간 도시철도의 수요 증대에는 매우 효과적이다. 그러나 독립 환승할인요금체계에 비하여 통합요금체계는 운영자에게 적지 않은 요금수입의 감소를 가져오며, 또한 민간과 정부 운영자 간 운임수입의 정산을 요구하게 된다. 따라서 일부 민간사업자는 독립 환승할인요금체계를 요구하기도 하며, 이 경우에는 통합요금체계에 비하여 수요 및 운영자수입, 정부 보조금 규모 등은 커다란 영향을 받게 된다. 지금까지 도시철도 간에는 통합요금체계가 적용되어 왔으므로, 현재의 도시철도 수요 추정모형 또한 통합요금체계를 전제로 하여 모형이 구축, 정산되어 왔다. 그러므로 현재의 도시철도 수요추정 모형은 독립 환승할인요금체계를 적절하게 반영할 수 없다. 독립 환승할인요금체계 하의 도시철도 수요를 정확하게 추정하기 위해서는 무엇보다도 환승요금에 대한 가치를 추정하여야 한다. 본 연구에서는 서울시의 도시철도 이용자를 대상으로 환승요금가치에 대한 선호의식조사를 시행하여 노선선택 모형을 도출하고, 한계대체율법을 이용하여 환승요금가치를 추정하였다. 추정된환승요금가치는 차내시간 가치의 약 52% 수준인 2,609원/시간인데, 이는 환승을 통한 시간 혹은 거리 단축을 위해 이용자는 좀 더 높은 비용을 지불하려는 용의가 있다는 것을 보여준다. 본 연구는 선호의식조사의 결과로서, 선호의식조사방법이 내재적으로 갖는 여러 한계를 갖고 있다. 장래에 도시철도 노선 간에 독립 환승할인요금체계가 도입된다면, 현시선호조사를 수행하여 본 연구와 비교함으로써 더 명확한 환승요금가치를 도출할 수 있을 것이다.
2007년 7월부터 시행되고 있는 수도권 대중교통 통합요금제는 이용자의 통행비용 절감 및 활발한 환승행위의 유도로 긍정적인 평가를 얻고 있다. 그러나 수도권 대중교통 통합요금제를 고려한 철도 수요예측 방법론, 특히 수단분담과 관련된 연구가 많지 않았다. 이에 본 연구는 수도권 대중교통 통합요금제를 반영할 수 있는 수단별 효용산정기법을 제시하였으며, 2006년 가구통행실태조사 자료를 활용하여 통행시간과 통행비용 산정에 적용되는 계수를 현실화하였다. 그리고 다양한 요금제를 적용하기 위한 철도 수요예측 방법론을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 철도 수요예측 방법론은 철도 수요예측의 정확성과 유용성을 향상시키는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
The operation of the Seat-type Express Electric railway (SEE) has been watched for an alternative plan according to the increase of competition among the vehicle in metropolitan city. The purpose of this study was to examine a feasibility for the adoption of the SEE by analysis of various condition in the double tracked Souel-Chuncheon line. Fare estimate, station selection for SEE, managerial plan, demanding forecasting and analysis were performed to compute financial efficiency. The results showed financial validity on Revenue Cost Ratio (R/C), Financial Net Present Value (FNPV), Financial Internal Rate of Return (FIRR). This results indicate the evidence that SEE is a new means which is able to complement for finance, transportation capacity in metropolitan city.
2004년 7월, 서울시는 대중교통 이용률을 높이고, 여러 교통 문제를 해소 또는 완화하기 위해 버스 중심의 대중교통체계로 대대적인 개편을 단행하였다. 중앙버스전용차로제가 확대 시행되었고, 광역, 간선. 지선 순환의 네 가지 형태로 노선을 구분. 정비하였으며, 통합거리비례요금제 방식을 도입하였다. 이와 함께 BMS(Bus Management System)의 구축으로 서울시 버스 시스템 전반에 대한 관리 및 제어가 가능해 짐으로써 버스 이용자들에게 보다 신속, 정확하게 실시간 정보를 제공할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 이러한 서울시의 새로운 대중교통체계에 맞추어. 선행연구를 통해 정립된 최적경로 탐색기법들을 적용하여 대중교통 최적경로를 산출하고, 기존의 여러 통행시간예측모형 비교를 통해 선정된 비모수 회귀분석 기법을 적용하여 주간선 및 보조간선 도로망에서의 대중교통 데이터에 기초한 통행시간 예측 응용 프로그램을 구현하였다. 그리고 구현된 프로그램의 정확성과 신속성 평가를 통해 실제 시스템에서의 적용가능성과 그 방안들을 제시하였다.
최근 철도 서비스를 개선하고자 기존선을 복선 및 전철화 하는 등 철도네트워크 기능강화사업이 활발히 추진되고 있다. 이를 배경으로 본 논문에서 급행철도와 같이 새로운 철도 운영서비스가 제공될 경우 타 교통수단으로부터 얼마의 전환수요가 발생될 것이며, 철도이용형태는 어떻게 변화될 것인지? 등 앞으로 건설될 대구권 광역철도를 대상으로 SP와 RP데이터에 의한 전환수요 예측방법의 적용성을 검토하였다. 모형 구축결과, 기존 SP와 RP데이터를 결합하는 동시적 모형과 순차적 모형이 모두 유용하여 총통행시간과 통행비용의 파라미터 추정치가 충분한 설명력을 나타내고 있으며, 동시적 방법이 보다 효율적으로 분석되었다. 특히 RP+SP의 결합모형의 타당성을 더욱 높이기위해서 RP데이터를 비례적으로 적용한다면, 철도요금과 통행시간 설정에 따라 전환수요를 쉽게 파악할 수 있을 것이며, 대구권 광역철도를 비롯하여 타 지역에서도 보다 실용적으로 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
이 연구는 도시철도 교통량 배정 알고리즘의 적합성 평가를 목적으로 수행되었다. 이 알고리즘의 정확도는 교통수요 예측뿐만 아니라 네트워크의 취약성 분석이나 철도 운영기관간 운임수입 정산 등의 응용분야에서도 중요한 요소이다. 그럼에도 불구하고 알고리즘의 적합성이나 발전방향에 대한 논의는 부족하였다. 이에 본 연구는 대표적 교통량 배정 알고리즘인 최적전략 알고리즘, 경로선택 알고리즘, Dial 알고리즘을 대상으로 수도권 도시철도 이용자의 통행행태 연구에 적합한 알고리즘의 특성에 대하여 논의하였다. 이를 위해 각 알고리즘의 이론적 가정을 검토하고, 수도권 도시철도 네트워크에 적용해 그 성능을 살펴보았다. 그 결과 Dial 알고리즘이 이론적 가정의 합리성과 분석단위에 따른 계산적 효율성 측면에서 도시철도 이용자의 통행행태 분석에 우수한 것으로 나타났다.
최근 정부에서는 수도권 주요거점을 30분대에 연결하기 위해 광역급행철도 건설을 추진하고 있으며, 광역급행철도의 정거장은 대부분 기존 노선과 환승역으로 연결되어 환승에 대한 중요성이 증가하고 있다. 환승저항이 경로선택에 미치는 영향에 관한 많은 연구가 이루어져 왔으나, 대부분 일반 지하철을 대상으로 하여 광역급행철도의 환승행태에 관한 연구는 전무한 실정이다. 이에 본 연구에서는 수도권의 대표적 급행노선인 신분당선을 대상으로 환승행태 분석을 수행하였다. 통행량 집중정도와 요금지불 유무에 따른 환승행태 분석을 위해 요일, 시간대, 이용자 특성에 따라 데이터를 구분하여 경로선택모형을 구축하였다. 분석 결과, 광역급행철도 이용자는 환승이동시간에 비해 환승대기시간에 큰 저항을 가지며, 특히 첨두시간대에는 환승대기시간의 차내시간 한계대체율(EIVM)은 3.51배로 나타났다. 본 연구에서 광역급행철도 환승 1회당 EIVM은 2.6분으로 분석되었으며, 일반 지하철을 대상으로 한 선행연구의 결과에 비해 현저히 낮은 값이다. 이는 일반지하철과 광역급행철도의 환승저항에 차이가 존재하며, 지하철 교통수요 예측 시 일반지하철과 광역급행철도 환승페널티를 차등 적용할 필요성이 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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