대도시권과 주변도시간 교통 혼잡의 문제를 해결하고자 광역전철의 공급을 지속적으로 추진하고 있다. 전철역의 이용객수가 수요예측에 미달되는 역이 있는 반면 몇몇 역에서는 너무 많은 이용객으로 인해 대합실에서의 혼잡이 야기된다. 수요예측과 실제 이용객수와의 차이는 10%에서 1,000% 이상까지 다양하다. 본 연구에서는 전철역에 따라 실제 이용객수와 수요 예측간 차이가 나는 원인을 탐색하고자 하였다. 지난 10년 동안 수도권에 개통된 광역전철역 40개를 연구 대상으로 하였다. 본 연구는, 더 정확한 예측을 위해서, 주중 출퇴근 중심의 외생적요인 뿐만 아니라, 종착역여부나 관광특성 등 입지특성을 고려할 것을 제안한다. 입지특성 요소가 누락된 수요예측 방법이 현재 모든 역에 일률적으로 적용되고 있는데, 향후 수요예측에서는 입지특성을 고려한 방법으로 개선할 필요가 있다.
본 연구에서 대중교통 수요예측과정에서 교통죤(TAZ)내의 거주인구, 직장인 등 대중교통이용가능 잠재수요 추정을 개선하기 위한 새로운 방법이 제시되었다. 대중교통을 이용하기 위해서는 보행 또는 승용차(Park & Ride or Kiss & Ride)로 대중교통에 접근하는 바, 제시된 방법이 보행에 의한 대중교통 잠재수요 및 승용차에 의한 대중교통 잠재수요를 추정하는 데 있어 기존의 buffer method 및 network ratio method보다 합리적이고 개선된 방법임을 보여주고 있다. 본 연구에서 제시된 방법은 교통수단선택모형(mode choice model)의 적용과정에서 대중교통 수요예측을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
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 rapid urbanization and modernization observed in countries like Myanmar have led to significant concerns regarding traffic congestion, especially in urban areas. This study focuses on the analysis and revitalization of urban transport in selected areas of Myanmar. The core of urban transportation planning lies in travel forecasting, which employs models to predict future traffic patterns and guide decisions related to road capacity, transit services, and land use policies. Travel demand modeling involves a series of mathematical models that simulate traveler behavior and decision-making within a transportation system, including highways, transit options, and policies. The paper offers an overview of the traditional four-step transportation modeling system, utilizing a simplified transport network in the context of Mandalay City, Myanmar.
본 연구에서는 복합대중교통체계 하에서 환승을 명확하게 반영하면서 신교통수단의 수요를 분석할 수 있는 분석기법을 제안하였다. 제안된 분석방법은 통행특성별로 그룹을 나누어 각 그룹별로 별도의 적합한 교통수요모형을 적용함으로써 좀 더 현실적인 교통수요분석이 가능하도록 하였다. 구체적으로 신교통수단만 이용하는 통행수요(신교통수단 노선구간 내 통행), 신교통수단을 이용하여 출발하거나 도착하는 통행수요(신교통수단 노선구간 내-외부 통행), 신교통수단의 노선을 통과하는 통행수요(신교통수단 노선구간 통과 통행)로 구분하여 통행의 특성별로 적합한 교통수요분석방법을 별도로 적용할 것을 제안하였다. 또한 본 연구에서는 신교통수단 정책과 같이 승용차에서 대중교통으로의 수단 전환이 가능한 정책 분석에서 사업 시행시와 사업 미시행시 간의 수단별 O/D 값에 차이가 있을 때에도 동일한 지표에 의해 일관된 정책평가 결과를 제시할 수 있는 통행시간 편익산출 방법도 제안하였다.
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.
도시철도 수요를 일반적인 4단계 모형에 의해서 역별로 추정하는 경우에는 몇 가지 한계가 존재한다. 첫째 행정동 기반 사회경제지표를 토대로 하므로 행정동 단위의 도시철도 수요가 추정될 수밖에 없다. 그러나 각 행정동에 1개만이 아닌 2개 이상의 역이 위치할 경우 행정동 단위의 수요를 2개 이상의 역에 적절하게 할당하기가 쉽지 않다. 둘째 역별 도시철도 수요는 행정동보다 공간적 범위가 좁은 역세권 특성에 커다란 영향을 받게 된다. 그러므로 역세권보다 넓은 행정동 전체 특성을 기반으로 한 도시철도 수요 추정과 역별 할당에 의한 역별 수요 추정은 부정확할 수밖에 없다. 위와 같이 행정동을 기반으로 한 자료 사용의 한계로 도시철도 역별 수요를 제대로 추정하기 어려운 점이 존재하여, 본 연구에서는 크게 두 가지 방안을 검토하였다. 첫째는 행정동이 아닌 역세권을 기반으로 하는 사회경제지표 자료를 토대로 역별 수요를 추정하는 방안이다. 그러나 이 방안은 자료 수집과 분석에 너무 많은 시간과 노력이 소요되는 것에 비하여, 추정의 정확도는 크게 높아지지 않는 것으로 나타났다. 둘째는 일반적인 4단계모형을 적용하되 역세권 특성을 반영하기 위해 행정동 센트로이드 위치 및 도시철도 역과의 커넥터 거리를 각 역별로 조정하여 역세권을 반영하는 방안이다. 행정동 센트로이드 위치 및 커넥터 거리를 조정하는 두 번째 방법을 적용하여 역별 수요를 추정한 결과를 실제 집계된 서울시 지하철의 역별 수요를 비교한 결과, 각 역별로 매우 근사한 결과를 나타내었다.
본 연구에서는 도시철도의 중장거리 통행 특성에 따른 통행거리에 대한 분포수요이 불규칙성을 반영하고 통행거리와 분포수요간의 다양한 함수관계를 고려하기 위해서 도시철도 분포수요 예측모형에 대한 퍼지제어를 이용한 접근방밥을 제시하고자 하였다. 모형구축 및 검정을 위한 자료로는 대구시 지하철 1호선의 실제 통행량 자료와 통행거리 자료를 활용하였으며, 통행량 자료는 역무자동화 기기에서 하루동안 수집된 각 역별 발생량 및 집중량과 역간 분포량을 집계한 것이고 통행거리 자료는 대구시 지하철 1호선의 영업연장을 활용하여 추바역과 도착역간의 거리를 산정하여 집계한 것이다. 모형의 적합성 검토에서는 도시철도 역세권을 기반으로 한 동일한 자료를 이용하여 모형을 구축한 퍼지제어모형과 중력모형을 비교 ${\cdot}$ 검토하였다. 그 결과 증력모형에서는 통행거리 변수가 모형에 좋지 못한 영향을 미치는 반면, 각 변수간의 다양한 함수관계를 표현할 수 있는 퍼지제어모형에서는 통행거리가 상당히 유용한 자료로 활용되었을 뿐만 아니라 중력모형보다 높은 예측정도를 나타내는 것으로 분석되었다. 따라서 향후 도시철도만의 발생 ${\cdot}$집중량을 토대로 도시철도 분포수요 예측시에는 퍼지제어를 이용할 경우 양호한 예측결과가 기대되어지며, 본 여구에서 미진하였던 초적의 소속함수 정의 와 퍼지규칙 설정문제는 신경망 이론과 조합하면 더욱 진보한 예측의 정도 향상과 모혀안 절대비교가 가능할 것으로 판단된다.
지금까지 교통수요 예측에 사용된 OD는 차량 번호판조사, 노측면접조사, 가구방문조사, 폐쇄선 조사 등과 같은 직접적인 표본조사 자료를 이용한 전수화 과정을 통하여 OD를 작성하였다. 그러나 이와 같은 OD는 표본조사 및 전수화 과정에서 많은 오차를 내포하고 있으며, 이러한 오차는 예측된 교통량이 관측치와 상이하게 나타나는 문제점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 대중교통(버스, 지하철) 전수화 자료나 다름없는 교통카드 자료를 이용하여 통행분포 모형 중 가장 널리 사용되고 있는 중력모형(gravity model)중 이중제약 중력모형을 통하여 관측교통량과 추정교통량을 최소화 시키는 파라메타(parameter) 추정법을 제시하고자 한다. 파라메타 추정결과 버스는 =0.57, ${\beta}$=0.14, 지하철은 ${\alpha}$=0.21, ${\beta}$=0.05로 분석되었으며, 통계적 검증 결과 t-검증과 상관계수, Theil 부등계수 모두 관측량과 추정량의 차이가 없다는 결과 값이 도출되어 본 연구에서 제시한 파라메타 추정법이 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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