2002년에 한국에 도입된 주 5일 근무제는 사람들의 주중 통행 및 주말 통행 패턴을 바꾸어 왔다. 이러한 변화가 교통 시스템에 미치는 영향을 파악하기 위하여 여러 연구들이 수행되었으나 이 연구들은 공간적 요소를 고려하지 않은 통행 패턴 변화에만 초점이 맞추어졌다. 즉, 개인 통행 패턴의 변화에 대한 연구는 많이 진행되었지만 이러한 변화에 대한 공간적 분석 기법의 부재로 인해 통행 패턴의 변화를 정확하게 분석하지는 못하였다. 본 연구는 주 5일 근무제가 도입된 뒤의 통행변화의 분석을 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 통행 벡터 지표처럼 통행 패턴의 변화를 정량적인 관점만이 아닌 공간적인 관점에서 분석할 수 있는 새로운 지표를 이용하는데. 이 새로운 지표는 GIS 기술과 한국 고속도로의 TCS 자료를 이용한다. 본 연구의 결과는 고속도로 TCS 자료에 적용된 이 지표가 주 5일 근무제가 통행 행태에 영향을 미친다는 것을 보여주고 있고, 따라서 통행패턴의 변화를 분석하는데 매우 유용한 방법임을 보여준다.
2002년에 한국에 도입된 주 5일 근무제는 사람들의 주중 통행 및 주말 통행 패턴을 바꾸어 왔다. 이러한 변화가 교통 시스템에 미치는 영향을 파악하기 위하여 여러 연구들이 수행되었으나 이 연구들은 공간적 요소를 고려하지 않은 통행 패턴 변화에만 초점이 맞추어졌다. 즉, 개인 통행 패턴의 변화에 대한 연구는 많이 진행되었지만 이러한 변화에 대한 공간적 분석 기법의 부재로 인해 통행 패턴의 변화를 정확하게 분석하지는 못하였다. 본 연구는 주 5일 근무제가 도입된 뒤의 통행변화의 분석을 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 통행 벡터 지표처럼 통행 패턴의 변화를 정량적인 관점만이 아닌 공간적인 관점에서 분석할 수 있는 새로운 지표를 이용하는데. 이 새로운 지표는 GIS 기술과 한국 고속도로의 TCS 자료를 이용한다. 본 연구의 결과는 고속도로 TCS 자료에 적용된 이 지표가 주 5일 근무제가 통행 행태에 영향을 미친다는 것을 보여주고 있고, 따라서 통행패턴의 변화를 분석하는데 매우 유용한 방법임을 보여준다.
In 2002, the 5-day workweek policy was effective in Korea. As we have expected, the 5-day workweek policy has changed people's travel behavior during weekdays and weekends. Several studies have been done to understand these changes and impacts on transportation systems. However, these studies have o...
In 2002, the 5-day workweek policy was effective in Korea. As we have expected, the 5-day workweek policy has changed people's travel behavior during weekdays and weekends. Several studies have been done to understand these changes and impacts on transportation systems. However, these studies have only focused on travel pattern changes without considering spatial factors. Said in another way, although individual travel pattern changes are usually investigated, indices adopted cannot describe travel pattern changes in a proper way due to lack of the spatial distribution measure. This study aims to analyze travel change since the 5-day work week policy in effect using a new index (i.e. Travel Vector Index) developed in this study, which can explain travel pattern changes in terms of magnitude and spatial point of views. The new index uses a GIS technology and TCS (Toll Collection System) databases in Korea. The results in this study show that the index is very useful and reliable to measure the travel patterns changes. They are applied to TCS data set and the results show that the 5-day workweek policy significantly affects on travel behaviors.
In 2002, the 5-day workweek policy was effective in Korea. As we have expected, the 5-day workweek policy has changed people's travel behavior during weekdays and weekends. Several studies have been done to understand these changes and impacts on transportation systems. However, these studies have only focused on travel pattern changes without considering spatial factors. Said in another way, although individual travel pattern changes are usually investigated, indices adopted cannot describe travel pattern changes in a proper way due to lack of the spatial distribution measure. This study aims to analyze travel change since the 5-day work week policy in effect using a new index (i.e. Travel Vector Index) developed in this study, which can explain travel pattern changes in terms of magnitude and spatial point of views. The new index uses a GIS technology and TCS (Toll Collection System) databases in Korea. The results in this study show that the index is very useful and reliable to measure the travel patterns changes. They are applied to TCS data set and the results show that the 5-day workweek policy significantly affects on travel behaviors.
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문제 정의
통행패턴의 변화를 분석하기 위해 여러 연구들이 수행되었는데 그 중 김형진, 정진혁 외 1명 (2004)은 2002년 서울 및 수도권 통행 설문조사 자료를 이용하여 다중 구조 방정식을 개발한 뒤, 이를 이용하여 주 5일 근무자와 주 6일 근무자의 통행 패턴을 비교하였다. 그러나 이 연구의 목적은 비공간적 접근 방법을 이용하여 두 형태의 근무자들 간의 통행행태의 차이를 분석하는 것이었고, 따라서 공간적인 접근 방법을 적용하여 통행패턴의 변화를 공간적으로 분석하지는 못하였다. 지금까지 통행패턴의 변화를 주중과 주말뿐만 아니라 공간적인 측면에서도 분석한 연구는 거의 전무한 편이다.
본 연구는 통행 패턴의 변화를 분석하는데 있어서 그 유효성을 확인하기 위해 VKT, global dissimilarity index, local dissimilarity index와 같은 지표들을 고찰하였다. 이 결과로 개발되는 지표는 통행 패턴의 변화를 통행량의 변화에서 만이 아니라 공간적 분포의 측면에서도 분석할 수 있어야 한다.
본 연구는 통행의 변화를 양적 측면과 공간적 측면에서 설명할 수 있는 GIS 기반의 통행분석지표의 개발을 목적으로 한다. 본 연구에서 개발된 지표는 주 5일 근무제가 실시된 이후의 통행 패턴 변화를 분석할 수 있는가에 대한 유효성의 검증을 위해 우리나라 고속도로 TCS (Toll Collection System) 자료에 적용되었다.
이러한 변화와 교통 시스템에 미치는 영향을 이해하기 위한 여러 연구가 행해졌으나, 이 연구들은 공간적 요소를 고려하지 않은 통행 패턴 변화에만 초점을 맞추었다. 본 연구에서는 통행 분포 지표 및 통행 벡터와 같은 새로운 지표를 개발하고 그 유효성을 검증하였다. 이 지표는 한국 고속도로 통행 자료에 적용되어 통행 패턴을 분석하는데 사용되었다.
이러한 변화는 고속도로 시스템의 계획에 영향을 미칠 수 있기 때문에 이를 분석하는 것은 매우 중요한 일이다. 여기서 필수불가결한 것이 통행량의 변화뿐만 아니라 통행의 공간적 분포까지 분석할 수 있는 적합한 지표를 개발하는 것이다.
제안 방법
수정한 식은 식(11), (12), (13), (14), (15)와 같다. Kernel estimator의 경우, 통행 자료가 특정한 분포를 따르지 않기 때문에 본 연구에서 이용한 자료를 기초로 하여 계산하였다.
본 연구에서는 2001년 과 2005년 10월의 고속도로 TCS 자료에서 주중과 주말 통행 자료로 O/D 표를 작성 하였다. O/D 표 작성시 전국을 고속도로가 통과하고 톨게이트가 속해 있는 지역만을 선정하여 95개 통행 분석 존으로 분할한 뒤, 서울 (존 1)을 기점으로 하고 나머지 존을 종점으로 하였다. 그 뒤 작성된 O/D 표를 GIS 프로그램에서 사용할 수 있도록 변환한 뒤, GIS 프로그램인 ARCGIS를 이용하여 각 존으로 떠나는 통행의 분포를 지도상에 표시하였다.
O/D 표 작성시 전국을 고속도로가 통과하고 톨게이트가 속해 있는 지역만을 선정하여 95개 통행 분석 존으로 분할한 뒤, 서울 (존 1)을 기점으로 하고 나머지 존을 종점으로 하였다. 그 뒤 작성된 O/D 표를 GIS 프로그램에서 사용할 수 있도록 변환한 뒤, GIS 프로그램인 ARCGIS를 이용하여 각 존으로 떠나는 통행의 분포를 지도상에 표시하였다. 색이 짙을수록 통행량이 많고, 색이 옅을수록 통행량이 적음을 나타낸다.
먼저, 통행분포 지표 및 통행 벡터를 이용하여 2001년과 2005년의 통행을 분석하였다. 2005년에는 2002년부터 시행된 주 5일 근무제로 인하여 여가 통행이 증가하였고 고속도로망의 확장으로 인해 통행 가능한 지점이 증가하였다.
백승걸 외 2명 (2003)은 직접 개발한 영향 지표를 사용하여 하나의 톨게이트에서 다른 톨게이트로의 통행들 간의 관계를 분석하였는데, 이 연구는 차종이 통행에 미치는 영향을 측정하기 위해 TCS 자료를 이용하였다. 김재진 (2001)은 TCS 자료를 이용하여 고속도로 상에서의 교통량을 예측하였는데 이 연구에서는 TCS 자료를 전국 224개의 통행 분석 지역으로 변환하기 위해 자료 내의 74개의 톨게이트를 우선적으로 선정하였고 이들 간의 통행을 중력모형을 이용하여 배분하였다.
본 연구에서 개발한 지표의 유효성 검증을 위해 우선 표본을 만들어서 실험하였다. 이 실험에서는 가상으로 정한 7개 존을 대상으로 3주간의 수요일과 토요일의 O/D표를 만들고 존 1은 출발지로, 나머지 6개 존은 도착지로 지정하였다.
본 연구에서는 주중과 주말의 통행패턴을 공간적으로 분석하기 위해 generalized spatial dissimilarity index와 local spatial dissimilarity index를 수정하였다. 수정한 식은 식(11), (12), (13), (14), (15)와 같다.
본 연구에서 개발한 지표의 유효성 검증을 위해 우선 표본을 만들어서 실험하였다. 이 실험에서는 가상으로 정한 7개 존을 대상으로 3주간의 수요일과 토요일의 O/D표를 만들고 존 1은 출발지로, 나머지 6개 존은 도착지로 지정하였다. 도착지들 중에서 존 2와 3은 공업지역으로, 나머지 4개 존은 관광지역으로 지정하였다.
반면, 존 1에서 출발하여 4~7로 향하는 통행은 여가 통행의 비중으로 인해 주중에는 적고 주말에는 많아진다. 이들 통행 패턴 변화의 분석을 위해 위에서 설명한 VKT, 지역 통행 분포 지표, 통행 벡터를 적용하였다. 여기서 VKT는 기본식, 즉 VKT=VD를 이용하였는데, 그 이유는 본 연구에서 통행량과 통행 거리만을 변수로 고려하였기 때문이다.
통행분포 지표와 통행벡터를 이용하여 이번에는 주중과 주말의 통행을 분석하였다. 이 경우, 고속도로망의 확장이 통행에 영향을 미쳤을 것이고, 따라서 주중에도 통행의 분포와 방향이 변하였을 것이라고 기대하였다.
대상 데이터
본 연구는 통행의 변화를 양적 측면과 공간적 측면에서 설명할 수 있는 GIS 기반의 통행분석지표의 개발을 목적으로 한다. 본 연구에서 개발된 지표는 주 5일 근무제가 실시된 이후의 통행 패턴 변화를 분석할 수 있는가에 대한 유효성의 검증을 위해 우리나라 고속도로 TCS (Toll Collection System) 자료에 적용되었다. 본 연구에서 이용된 O/D 표는 2001년과 2005년의 10월 및 11월의 우리나라 전국 고속도로 TCS 자료를 이용하여 작성되었다.
본 연구에서 개발된 지표는 주 5일 근무제가 실시된 이후의 통행 패턴 변화를 분석할 수 있는가에 대한 유효성의 검증을 위해 우리나라 고속도로 TCS (Toll Collection System) 자료에 적용되었다. 본 연구에서 이용된 O/D 표는 2001년과 2005년의 10월 및 11월의 우리나라 전국 고속도로 TCS 자료를 이용하여 작성되었다.
본 연구에서는 2001년 과 2005년 10월의 고속도로 TCS 자료에서 주중과 주말 통행 자료로 O/D 표를 작성 하였다. O/D 표 작성시 전국을 고속도로가 통과하고 톨게이트가 속해 있는 지역만을 선정하여 95개 통행 분석 존으로 분할한 뒤, 서울 (존 1)을 기점으로 하고 나머지 존을 종점으로 하였다.
데이터처리
앞에서 계산한 #값이 정책에 따른 통행의 변화를 읽어낼 수 있는지 확인하기 위하여 경험분포를 가정한 t-검정을 수행하였다. t-검정은 2001년과 2005년의 주중 그리고 주말의 두 쌍에 대하여 수행하였는데, 검정 결과 주중의 경우에는 t 통계량이 4.
성능/효과
통행 분포 지표 및 통행 벡터를 사용함으로써 본 연구에서는 같은 해에서의 주중과 주말의 통행 분포가 다름을 알 수 있었다. 이 차이는 고속도로망의 확장 및 주 5일 근무제로 인한 여가 통행의 증가가 원인이 될 수 있다.
후속연구
본 연구에서 개발한 지표들은 과거에서 현재까지 일어난 상황에 대해 분석하는 도구이기 때문에 미래에 통행이 어떤 형태로 분포될 것인가를 예측하는 데에는 사용하기가 어렵다. 하지만 이 지표들을 이용하여 과거에서부터 현재까지 통행 분포 변화를 알 수 있기 때문에 이를 근거로 현재 시행 중인 교통관련 정책의 유효성을 확인할 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구는 통행 패턴의 변화를 분석하는데 있어서 그 유효성을 확인하기 위해 VKT, global dissimilarity index, local dissimilarity index와 같은 지표들을 고찰하였다. 이 결과로 개발되는 지표는 통행 패턴의 변화를 통행량의 변화에서 만이 아니라 공간적 분포의 측면에서도 분석할 수 있어야 한다.
본 연구에서 개발한 지표들은 과거에서 현재까지 일어난 상황에 대해 분석하는 도구이기 때문에 미래에 통행이 어떤 형태로 분포될 것인가를 예측하는 데에는 사용하기가 어렵다. 하지만 이 지표들을 이용하여 과거에서부터 현재까지 통행 분포 변화를 알 수 있기 때문에 이를 근거로 현재 시행 중인 교통관련 정책의 유효성을 확인할 수 있을 것으로 생각된다.
향후 연구에서는 다양한 통행 벡터 값을 얻기 위해 더 많은 표본을 이용해야 할 것으로 생각된다. 이 값들을 이용하여 주중과 주말 통행의 차이를 통계적으로 분석할 수 있고, 주 5일 근무제의 유효성을 확인할 수 있기 때문이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
통행 패턴의 변화를 공간적으로 분석할 수 있는 지표의 개발은 중요한데 그 이유는 무엇인가?
지금까지 통행패턴의 변화를 주중과 주말뿐만 아니라 공간적인 측면에서도 분석한 연구는 거의 전무한 편이다. 통행 패턴의 변화를 공간적으로 분석할 수 있는 지표의 개발은 중요한데 그것은 그 지표가 통행패턴의 변화를 통행량의 양적 측면만이 아닌 공간적 분포 측면에서도 확인할 수있는 방법을 제공하기 때문이다.
TCS에서 수집되는 정보로는 어떤 것들이 있는가?
한국도로공사는 TCS를 이용하여 고속도로 톨게이트를 통과하는 차량들로부터 요금만이 아니라 고속도로 상에서의 통행 정보를 수집하고 있다. TCS에서 수집되는 정보로는 차종, 출발 톨게이트 번호와 출발 시간, 그리고 도착 톨게이트 번호 및 시간이 있다. 따라서 TCS 자료는 우리나라 고속도로의 통행패턴을 분석하는데 있어서 매우 유용한 자료가 된다.
local spatial dissimilarity index란 어떤 지표인가?
Feitosa 외 4명 (2007)은 위에서 설명한 generalized spatial dissimilarity index와 함께 local spatial dissimilarity index를 개발하였다. 전자가 전체지역의 인구 분포를 측정하는 지표라면, 후자는 전체 지역을 여러 개로 나누어서 각각의 지역에서의 인구분포를 측정하는 지표이다. 이 지표는 각각의 지역들이 어떻게 전체 도시지역의 인구분포에 기여하는지를 보여주며, 식(6)으로 표현 된다.
참고문헌 (7)
백승걸.황부연.이기영(2003), "고속도로 TCS OD를 이용한 영업소 통행량간 상호관련성 분석", 한국도로공사
김재진(2001), "TCS 데이터를 이용한 고속도로 구간 교통량 추정", 한양대학교 도시대학원 석사학위 논문
김순환(2004), "커널형 확률밀도함수의 추정(Kernel probability density function estimation)과 그 사례 연구", 덕성여자대학교 수학통계학과 대학원 석사학위 논문
Hyung Jin Kim, Dea Hoon Kim, and Jin-Hyuk Chung(2004), "Weekend Activity and Travel Behavior in a Developing Country", Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, No. 1894, TRB, pp.99-108
F. F. Feitosa, G. Camara, A. M. V. Monteiro, T. Koschitzki, and M. P. S. Silva(2007), "Global and local spatial indices of urban segregation", International Journal of Geographical Information Science, Vol.21, No.3, Taylor & Francis, pp.299-323
Silverman, B.W.(1986), "Density Estimation for Statistics and Data analysis". 175 (London: Chapman & Hall)
Grace Corpuz, Michelle McCabe, and Kamila Ryszawa(2006), "The Development of a Sydney VKT Regression Model". Transport and Population Data Centre(TPDC) New South Wales Department of Planning, Australia, 29th Australasian Transport Research Forum
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