일반적으로 도로의 차로수 산출시에 30번째 혹은 100번째의 설계시간교통량을 활용하게 된다. 이러한 설계시간교통량은 설계시간계수에 연평균일교통량을 곱하여 산출하고 있다. 본 논문에서 고속국도에서 운영 중인 34개소의 상시교통량 조사 자료를 기초하여 연평균일교통량 5만대를 기준으로 하여 30번째와 100번째의 시간교통량을 추정할 수 있는 회귀모형을 각각 구축하였다. 30, 100번째 순위의 시간교통량의 추정능력을 평가지표 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)를 활용하여 기존방법과 비교 평가했을 때, 30번째 시간교통량을 추정에서 5만대 이하 모형에서는 추정오차가 기존방법에 비해서 11.83% 감소하고 5만대 이상에서는 22.17% 감소하는 것으로 분석되었다. 또한 100번째 시간교통량 추정능력 평가에서는 5만대 이하일 때는 추정오차가 기존방법에 비해서 8.16%감소하고 5만대 이상에서는 15.25% 감소하는 것으로 평가되었다.
Purpose - We live in a world of constant change and competition. Many airports have specific competitiveness goals and strategies for achieving and maintaining them. The global economic recession, financial crises, and rising oil prices have resulted in an increasingly important role for facility investment and renewal and the implementation of appropriate policies in ensuring the competitive advantage for airports. It is thus important to analyze the factors that enhance efficiency and productivity for an airport. This study aims to determine the efficiency levels of 20 major airports in East Asia, Europe, and North America. Further, this study also suggests suitable policies and strategies for their development. Research design, data, and methodology - This paper employs the DEA-CCR, DEA-BCC, and DEA-Malmquist production index analysis models to determine airport efficiency. The study uses data on the efficiency and productivity of the world's leading airports between 2006 and 2010. The input variables include the airport size, the number of runways, the size of passenger terminals, and the size of cargo terminals. The output variables include the annual number of passengers and the annual cargo volume. The study uses basic data from the 2010 World Airport Traffic Report (ACI). The world's top 20 airports (as rated by the ACI report) are investigated. The study uses the expanded DEA Model and the Super Efficiency Model to identify the most effective airports among the top 20. The Malmquist productivity index analysis is used to measure airport effectiveness. Results - This study analyzes longitudinal and cross-sectional data on the world's top 20 airports covering 2006 to 2010. A CCR analysis shows that the most efficient airports in 2010 were Gatwick Airport (LGW), Zurich Airport (ZRH), Vienna Airport (VIE), Leonardo da Vinci Fiumicino Airport (FCO), Los Angeles International Airport (LAX), Seattle-Tacoma Airport (SEA), San Francisco Airport (SFO), HongKong Airport (HKG), Beijing Capital International Airport (PEK), and Shanghai Pudong Airport (PVG). We find that changes in airport productivity are affected more by technical factors than by airport efficiency. Conclusions - Based on the study results, we offer four airport development proposals. First, a benchmark airport needs to be identified. Second, inefficiency must be reduced and high-cost factors need to be managed. Third, airport operations should be enhanced through technical innovation. Finally, scientific demand forecasting and facility preparation must become the focus of attention. This paper has some limitations. Because the Malmquist productivity index is based on the hypothesis of the, the identified production change could be over- or under-estimated. Further, as DEA estimates the relative efficiency. It also cannot generalize to include all airport conditions because the variables are limited. To measure airport productivity more accurately, other input variables and environmental variables such as financial and policy factors should be included.
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.
도시의 급격한 팽창과 함께 주택부족 현상이 나타나게 되자, 정부는 주택부족 문제 해결을 위해 대규모 택지개발을 통하여 주택보급을 확대시켰다. 이러한 현상으로, 공동주택은 우리나라 전체 주택의 83% 수준을 유지하고 있고, 그 중 아파트가 차지하는 비중은 50%로 꾸준한 증가 추세를 보이고 있다. 이로 인해 아파트의 경우 입주민들의 승용차 보유 증가에 따른 아파트 단지 내 주차공간 부족문제 등 제반 주차 관련 문제가 발생하고 있다. 특히, 주차계획대수 수립 시 교통영향평가의 주차수요예측 중 전용면적을 고려한 주차원단위 산정 방법은 기존 계획보다 세대수는 증가하여도 전용면적이 작아지면 계획주차대수는 감소하는 것으로 나타나, 보다 현실적인 주차원단위 산정이 필요한 실정이다. 이에 본 연구는 공공주택 아파트를 대상으로 현실에 적합한 주차원단위를 산정하고자 한다. 현장조사 및 설문조사를 실시하고, 구득자료에 대한 분석을 수행함으로써, 기존 교통영향평가의 주차원단위 산정 문제점을 도출하였다. 또한, 주차수요예측에 영향을 미치는 요인 선정을 통해 주차원단위 산정모형을 개발하였다. 마지막으로 실제 조사된 아파트 주차원단위 자료를 통해 기존 교통영향평가의 주차원단위 산정과 본 연구에서 제시한 주차원단위 산정모형을 비교 분석하였다. 향후 본 연구에서 개발된 주차원단위 산정모형은 주차장법 기준 정립은 물론 보다 현실적인 주차수요예측 수행에 적극 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
국가 물류 인프라인 컨테이너 해운에 대한 합리적 투자 및 정책 결정을 하기 위해서는 컨테이너 해상운임의 결정요인에 대한 이해가 요구된다. 본 연구는 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model; VECM)을 사용하여 컨테이너 운임에 영향을 미치는 요인별 영향력을 추정하였다. 이를 위해 영국 클락슨이 공표하는 데이터를 사용하였으며, 분석결과 물동량 1.0% 증가 시 운임 4.2% 증가, 선복량 1.0% 증가 시 운임 4.0% 감소, 벙커유 가격 1.0% 증가 시 운임 0.07% 증가, Libor 1.0% 증가 시 운임은 0.04% 증가하는 것으로 추정되었다. 또한 현 운임이 장기균형 시점의 운임보다 1.0% 높을 경우 운임은 3.2% 차기에 감소하며, 장기균형 운임보다 1.0% 적을 경우 0.12% 차기에 감소하는 것으로 나타났다. 그러나 불황기 영향력은 통계적 유의성이 낮았으며, 이는 호황기에는 운임감소 압력이 뚜렷하나 불황기에는 운임상승 압력이 없는 것으로 이해된다. 이 같은 분석 결과는 향후 컨테이너 해운시장의 전망에 과학적인 접근법의 활용에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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