선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 경로전환 의사결정과정에 대한 중요성 측면에서, 본 연구는 도로의 소통상황을 포함한 주행여건과 운전자의 정보매체 선호특성을 고려하여 경로전환 판별모형을 개발하고자 하였다. 분석을 위해 고속도로를 이용하는 운전자를 대상으로 설문조사를 실시하여 도로교통상황과 선호매체에 따른 경로전환 여부를 조사하였다.
- 특히 운전자의 경로전환이 소통상황에 따라 다르며, 소통상황에 따라 경로전환에 이용되는 교통정보매체가 달라진다는 것이 밝혀졌으므로, 이를 통합하여 소통상황, 선호매체, 경로전환의 관계분석이 필요하다. 본 연구는 최윤혁 등(2009, 2010)의 후속연구로, 소통상황과 경로전환, 소통상황과 교통정보매체 이용특성 등 단편적으로 고려되었던 운전자 경로전환 특성을, 도로의 소통상황 뿐만 아니라, 통행거리, 기상여건 등을 포함한 주행여건 하에서 선호매체의 특성에 따라 총괄적으로 분석하고자 한다.
- 이러한 판별식은 Wi라는 가중치에 의해 여러 형태를 취할 수 있으나, 이 중 의미 있게 집단을 분류할 수 있는 식을 찾는 것이 판별분석의 목적이 되는 것이다. 이를 위해 ‘집단간의 분산/집단내의 분산’이라는 비율을 극대화하는 조건을 만족시켜 주는 가중치와 판별식을 찾아냄으로서 집단 내부의 대상들은 가능한 유사하게, 집단간은 가능한 상이한 성격을 갖는 집단으로 분류해주게 된다.
- 전술한 것과 같이 본 연구는 도로교통상황별로 운전자의 선호매체에 대한 변수를 입력하였을 때 해당 도로를 이용하는 운전자들의 경로전환 가능성을 찾는 것이 주목적이고, 또한 일반적으로 설문 시 보통 이상 혹은 이하로 답변한 응답자가 특정한 선호도를 갖고 있다고 판단되기 때문에 보통의 선호도를 갖는 응답자에 대해 다소 보수적인 측면에서 접근하여 분석하였다. 따라서, 경로전환 분석에서 보통 수준의 선호도를 보인 운전자를 경로전환하지 않을 것으로 판단하였으나, 이를 ‘경로전환 가능’에 포함하였을 경우, 다른 요인들이 어떻게 변화하는지에 대해서 추후 검토할 필요가 있다.
- 혼잡 완화 및 정체 해소를 위해서는 효율적이고 효과적인 교통정보 제공전략 및 교통관리전략 수립이 필요하며, 이를 위해서는 운전자 경로전환 행태와 영향요인들에 대한 연구가 선결적으로 필요한 바, 본 연구는 도로의 소통상황을 포함한 주행여건과 운전자의 정보매체 선호특성을 고려하여 경로전환 판별모형을 개발하고자 하였다.
가설 설정
- 판별분석은 다변량 정규분포를 가정하고, 또한 각 집단의 공분산이 동일하다는 가정 하에 성립된다. 집단에 대한 공분산행렬의 동질성을 Box검정을 통해 분석한 결과, Box검정의 유의확률이 0.
제안 방법
- CART 분석 결과를 이용하여, 도로교통상황을 3개의 주행여건 집단으로 분류하여 이후 분석을 수행하였다.
- 경로전환 분석에서도 선호매체 분석과 마찬가지로 선호 설문응답 중 보통수준의 선호도를 보인 운전자를 경로전환하지 않을 운전자로 선정하여, 다소 보수적으로 분석하였다. 이는 본 연구에서 제시하고자 하는 경로전환 여부에 대한 판정이 도로교통상황별로 운전자의 선호 매체에 대한 변수를 입력하였을 때 해당 도로를 이용하는 운전자들의 경로전환 가능성을 찾는 것이 주목적이기 때문이다.
- 운전자가 경로전환을 결정하는데 영향을 미치는 교통정보 선호매체와 주행여건과의 관계를 찾기 위해 CART 분석 방법을 이용, 경로전환 여부에 대하여 통계적으로 유의한 집단적 차이가 나타나는 도로교통상황 집단을 주행여건에 따라 분류하였다. 그리고, CHAID 분석을 통해 경로전환에 영향을 미치는 주행여건과 선호매체의 요소들에 대해 통계적으로 유의한 집단으로 구분하여, 경로전환에 영향을 미치는 주요 요인을 파악하였다. 마지막으로, 판별분석을 통해 주행여건과 선호매체가 경로전환에 미치는 영향정도의 파악 및 경로전환 여부에 대한 예측 판별모형식을 개발하였다.
- 조사 자료의 효율적 분류 및 군집을 위해, 의사결정나무분석법을 이용하였으며, 경로전환 여부에 대하여 통계적으로 유의한 집단적 차이가 나타나는 주행여건에 따라 재분류하였다. 그리고, 판별분석을 통해 주행여건과 선호매체가 경로전환에 미치는 영향정도를 파악하고, 최종적으로 경로전환 예측 판별모형식을 개발하였다.
- 넷째, 판별분석을 통해 주행여건과 선호매체가 경로전환에 미치는 영향정도를 파악하고, 이를 이용하여 경로전환 여부에 대한 예측 판별모형식을 개발한다.
- 다섯째, 개발된 판별분석모형에 대하여 판별 적중률을 분석하여 모형을 검증한다.
- 둘째, CART 분석을 이용, 경로전환 여부에 대하여 통계적으로 유의한 집단적 차이가 나타나는 도로교통상황 집단을 주행여건에 따라 분류한다.
- 따라서, 1~3점의 선호도를 ‘경로전환 안함’으로 4~5점을 ‘경로전환 가능’으로 명명하고, 집단화하여 분석을 실시하였다.
- 그리고, CHAID 분석을 통해 경로전환에 영향을 미치는 주행여건과 선호매체의 요소들에 대해 통계적으로 유의한 집단으로 구분하여, 경로전환에 영향을 미치는 주요 요인을 파악하였다. 마지막으로, 판별분석을 통해 주행여건과 선호매체가 경로전환에 미치는 영향정도의 파악 및 경로전환 여부에 대한 예측 판별모형식을 개발하였다. 판별모형식 구축 결과, 경로전환은 선호매체보다 주행여건에 더 많은 영향을 받는 것으로 나타났으며, 전체 판별적중률(Hit Ratio)은 64.
- 경로전환 의사결정과정에 대한 중요성 측면에서, 본 연구는 도로의 소통상황을 포함한 주행여건과 운전자의 정보매체 선호특성을 고려하여 경로전환 판별모형을 개발하고자 하였다. 분석을 위해 고속도로를 이용하는 운전자를 대상으로 설문조사를 실시하여 도로교통상황과 선호매체에 따른 경로전환 여부를 조사하였다. 조사 자료의 효율적 분류 및 군집을 위해, 의사결정나무분석법을 이용하였으며, 경로전환 여부에 대하여 통계적으로 유의한 집단적 차이가 나타나는 주행여건에 따라 재분류하였다.
- 총 500명의 설문 응답자 중 남성이 286명으로 60%, 여성이 214명으로 40%를 차지하고 있었다. 설문은 8가지 도로교통상황이 주어졌을 때, 4가지 선호매체5)와 이를 이용한 경로전환 여부를 조사했으며, 응답자는 5단계의 선호도를 응답하였다.
- 셋째, CHAID 분석을 통해 경로전환에 영향을 미치는 주행여건과 선호매체의 요소들에 대해 통계적으로 유의한 집단으로 구분하며, 경로전환에 영향을 미치는 주요 요인을 파악한다.
- 운전자가 경로전환을 결정하는데 영향을 미치는 교통정보 선호매체와 주행여건과의 관계를 찾기 위해 CART 분석 방법을 이용, 경로전환 여부에 대하여 통계적으로 유의한 집단적 차이가 나타나는 도로교통상황 집단을 주행여건에 따라 분류하였다. 그리고, CHAID 분석을 통해 경로전환에 영향을 미치는 주행여건과 선호매체의 요소들에 대해 통계적으로 유의한 집단으로 구분하여, 경로전환에 영향을 미치는 주요 요인을 파악하였다.
- 운전자의 경로전환에 영향을 미치는 주요한 요소로 판단되는 도로교통상황의 구분을 위하여 CART 분석 방법을 이용하였으며, 경로전환 여부에 대하여 통계적으로 유의한 집단적 차이가 나타나는 도로교통상황 집단을 주행여건에 따라 분류하였다. 또한 CART 분석에 의해 구분된 집단에 대하여 일원배치분산분석(One-Way ANOVA)을 실시하여 주행여건에 따라 재분류한 집단간의 통계적 검증을 실시하였다.
-
(3) 표준화 정준판별모형 정립
정준판별함수(비표준화 정준판별함수)의 계수를 이용하여 경로전환 여부에 대한 판별모형식을 정의하였다.
- 분석을 위해 고속도로를 이용하는 운전자를 대상으로 설문조사를 실시하여 도로교통상황과 선호매체에 따른 경로전환 여부를 조사하였다. 조사 자료의 효율적 분류 및 군집을 위해, 의사결정나무분석법을 이용하였으며, 경로전환 여부에 대하여 통계적으로 유의한 집단적 차이가 나타나는 주행여건에 따라 재분류하였다. 그리고, 판별분석을 통해 주행여건과 선호매체가 경로전환에 미치는 영향정도를 파악하고, 최종적으로 경로전환 예측 판별모형식을 개발하였다.
- 즉, 본 연구에서는 ‘도로교통상황-선호매체-경로전환’의 특성이 잘 반영될 수 있도록 정보매체에 대해 선호(4점) 이상의 선호도를 갖는 응답자를 표본 집단으로 구성하였다.
- 첫째, 본 연구에서 사용될 변수, 도로교통상황, 선호 매체, 경로전환을 정의하고, 기초 통계분석2)을 실시한다.
대상 데이터
- 분석을 위해 수도권 고속도로 이용자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 총 500명의 설문 응답자 중 남성이 286명으로 60%, 여성이 214명으로 40%를 차지하고 있었다.
데이터처리
- 운전자의 경로전환에 영향을 미치는 주요한 요소로 판단되는 도로교통상황의 구분을 위하여 CART 분석 방법을 이용하였으며, 경로전환 여부에 대하여 통계적으로 유의한 집단적 차이가 나타나는 도로교통상황 집단을 주행여건에 따라 분류하였다. 또한 CART 분석에 의해 구분된 집단에 대하여 일원배치분산분석(One-Way ANOVA)을 실시하여 주행여건에 따라 재분류한 집단간의 통계적 검증을 실시하였다.
이론/모형
- 이 과정에서 설명변수의 범주의 쌍에 대한 목표변수의 유의한 차이가 없으면 설명변수의 범주들을 병합하며, 유의적이지 않은 쌍들이 없을 때까지 과정을 계속한다. CHAID는 목표변수가 이산형일 때, Pearson의 카이제곱 통계량 또는 우도비 카이제곱 통계량(Likelihood Ratio Chi-Square Statistics)을 분리기준으로 사용하며, 목표변수가 순서형 또는 사전 그룹화된 연속형일 경우에는 우도비 카이제곱 통계량이 사용된다.
- 주행여건별로 각자의 선호매체를 이용한 운전자에 대하여 경로전환 여부에 따라 경로전환을 하는 운전자에게는 명목척도 “1”을 부여하고, 경로전환을 하지 않는 운전자에게는 명목척도 “0”을 부여하였다. 경로전환에 의미있는 영향을 미치고 있는 변수파악을 위해 Stepwise Method에 의한 분석을 실시하였으며, 변수선정 기준으로 Wilks Method를 이용하였다.
성능/효과
- 3개의 주행여건 집단별로 선호매체와의 관계를 살펴보면, 주행여건 양호 상태에서는 VMS, 교통방송, 네비게이션 등 교통정보매체가 유사한 관련성을 가지고 있었으며, 과거경험과는 다른 경향을 보이고 있음을 알 수 있다. 반면, 주행여건 불량의 경우 네비게이션이, 주행여건 불편 상황의 경우 VMS가 타 매체와 다른 경향을 보이는 것으로 분석되었다.
- 개발된 판별모형의 판별력을 검정하기 위하여 집단별 판별을 수행한 결과, 와 같이 전체 판별적중률(Hit Ratio)18)은 64.2%19)로 도출되었다.
- 경로전환 여부의 빈도분석 결과, ‘경로전환 가능’에 대한 응답이 46.7%, ‘경로전환 안함’에 대한 응답이 53.3%로 분석되었다.
- 9%로 나타났다. 따라서 본 판별식에 의한 판별은 일정수준 이상의 높은 판별력을 보이고 있다고 할 수 있다.
- 이 집단의 구성원은 주행여건이 불량하고 네비게이션의 영향을 크게 받는 특성을 가지고 있었으며, 결과적으로 경로전환 가능에 대한 응답율이 높게 조사된 것을 알 수 있다. 마지막으로, 순위에 따른 누적 이익지수에서 Node 5까지 추가되면 이익지수(Index)가 100%가 되어 더 이상 마디가 추가될 필요가 없는 것으로 분석되었다.
- 먼저 주행여건별 매체선호도 분석 결과, 모든 주행여건에서 과거경험에 대한 선호도가 가장 높았으며, 다음으로 네비게이션을 선호하는 것으로 분석되었다. 주행여건이 악화될수록 VMS의 선호도는 감소한 반면, 네비게이션의 선호도는 증가하는 것으로 나타났다.
- 먼저, 경로전환 여부를 기준으로 CART 분석을 실시한 결과, 에서와 같이 ‘노드 1’(소통원활, 기상양호, 주간, 단거리)과, ‘노드 2’(혼잡, 기상악화, 야간, 장거리)로 구분되었다.
- 반면 과거경험의 경우에는 모든 주행여건에서 선호도는 가장 높았으나 경로전환 여부는 타 이용 매체에 비해 상대적으로 낮은 것으로 분석되었다. 반면, 주행여건 불량의 경우에는 네비게이션을 통한 경로전환 여부가 가장 높고, 과거경험에 의한 의향은 가장 낮은 것으로 분석되었다.
- 판별분석 결과 1개의 판별함수가 도출되었으며, 주행여건과 선호매체 모두 통계적으로 유의한 영향을 미치고 있는 것으로 분석되었다. 본 분석의 경우 정준상관계수13)가 0.310, 고유값14)이 0.107, Wilks 람다15)이 0.904로 판별력이 매우 높은 편은 아니나, 카이제곱 검정의 유의확률이 0.000으로, 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 판별 요인에 대한 분석에서도 주행여건과 선호매체에 대한 Wilks 람다16)와 이를 F 통계량으로 환산한 값을 살펴보면 F 통계량의 유의확률이 0.
- 또한 최윤혁 등(2010)은 소통상황에 따라 정보매체의 이용패턴이 어떻게 변화하는지를 분석하고, 매체별 특성에 따라 수동이용매체, 능동이용매체, 과거경험으로 재분류하여 각 소통상황에 따른 정보매체별 우회이용률 변화를 분석하였다. 소통상황이 악화될수록 수동이용매체의 이용률은 감소하는 반면, 능동이용매체와 과거경험의 이용률은 증가한다는 것을 밝혀냈다. 손승녀(2010)는 경로전환의지와, 경로전환에 대한 운전자의 지각된 행동통제가 경로전환의 판단에 가장 크게 작용한다고 결론지었다.
- 위험도표를 통해 CHAID 분석을 검증한 결과, 과 같이 ‘경로전환 가능’에 대한 예측 정확도11)는 70.1%, ‘경로전환 안함’에 대한 예측 정확도는 65.7%로 분석되었다.
- 주행여건별로 분류된 3개 그룹간의 차이를 검증하기 위하여 일원배치 분산분석을 수행한 결과, p값이 0.000으로 주행여건에 따른 그룹간의 차이가 CART 분석과 동일한 결과를 보이고 있어, CART 분석에 의한 군집분류가 통계적으로 적절함을 알 수 있다.
- 먼저 주행여건별 매체선호도 분석 결과, 모든 주행여건에서 과거경험에 대한 선호도가 가장 높았으며, 다음으로 네비게이션을 선호하는 것으로 분석되었다. 주행여건이 악화될수록 VMS의 선호도는 감소한 반면, 네비게이션의 선호도는 증가하는 것으로 나타났다. 이는 전술했던 사용자경험의 높은 신뢰도와 일치하는 결과로, 실시간 교통정보가 제공되더라도 스스로의 경험을 더 신뢰하는 행태를 보여준다고 할 수 있다.
- 주행여건별로 경로전환에 주로 이용되는 매체는 과거 경험, 네비게이션이 도로교통상황과 상관없이 가장 많이 사용하는 것으로 분석되었지만, 주 선호매체를 이용한 경로전환 여부 결정에서는 위의 경향을 따르지 않는 것으로 분석되었다. 즉, VMS의 경우 대부분의 주행여건에서 매체선호도가 낮았으나, VMS를 이용한 경로전환 여부는 높은 것으로 분석되었다. 반면 과거경험의 경우에는 모든 주행여건에서 선호도는 가장 높았으나 경로전환 여부는 타 이용 매체에 비해 상대적으로 낮은 것으로 분석되었다.
- 2%19)로 도출되었다. 집단 1(경로전환 가능)의 판별적중률은 60.1%, 집단 2(경로전환 안함)의 판별적중률은 67.9%로 나타났다. 따라서 본 판별식에 의한 판별은 일정수준 이상의 높은 판별력을 보이고 있다고 할 수 있다.
- 마지막으로, 판별분석을 통해 주행여건과 선호매체가 경로전환에 미치는 영향정도의 파악 및 경로전환 여부에 대한 예측 판별모형식을 개발하였다. 판별모형식 구축 결과, 경로전환은 선호매체보다 주행여건에 더 많은 영향을 받는 것으로 나타났으며, 전체 판별적중률(Hit Ratio)은 64.2%로 도출되어 일정수준 이상의 높은 판별력을 보이고 있었다.
- 판별분석 결과 1개의 판별함수가 도출되었으며, 주행여건과 선호매체 모두 통계적으로 유의한 영향을 미치고 있는 것으로 분석되었다. 본 분석의 경우 정준상관계수13)가 0.
- 판별식에서 계수(절대값)는 변수간의 상대적인 중요도를 나타내는데, 의 판별요인에 대한 표준화된 정준판별함수 분석 결과, 선호매체보다 주행여건의 계수 절대값이 더 커서, 주행여건이 선호매체에 비해 더 큰 영향을 미치고 있는 것을 알 수 있다.
- 한편, 주행여건에 따른 경로전환 분석 결과, 주행여건이 악화될수록 경로전환은 증가되어 주행여건이 불량한 상황에서 경로전환이 가장 높은 것으로 분석되었다.
후속연구
- 왜냐하면 트위터, 페이스북, 미투데이 등으로 대표되는 SNS는 일반적으로 친밀도가 높은 관계를 대변하기 때문에, SNS를 통한 교통정보는 매체를 통해 제공되는 교통정보보다 이용자에게 더 신뢰받을 가능성이 있다. 따라서 이러한 정보제공매체의 변화 추세에 따른 운전자의 반응행태 변화를 분석하고, SNS 매체 특성을 고려한 교통정보 제공전략을 수립하는 것이 필요할 것으로 보인다.
- 따라서, 경로전환 분석에서 보통 수준의 선호도를 보인 운전자를 경로전환하지 않을 것으로 판단하였으나, 이를 ‘경로전환 가능’에 포함하였을 경우, 다른 요인들이 어떻게 변화하는지에 대해서 추후 검토할 필요가 있다.
- 도로교통상황을 3개의 주행여건 집단으로 구분하여 분석하였지만, 보다 효과적인 교통정보 제공전략 및 교통관리전략을 수립하기 위해서는 도로교통상황을 좀 더 세분화시켜야 할 뿐 아니라, 성별ㆍ연령대ㆍ통행목적 등 개인 특성을 고려하여 복합적으로 경로전환 여부를 분석할 필요가 있다. 또한, 각 매체가 가진 고유의 특성이 다르므로, 독특한 매체별 특성에 기반하여 정보를 제공할 수 있는 전략에 대한 추가적인 연구가 필요하다. 이를 위해 교통정보의 표현방법, 표현내용, 제공정보에 대한 운전자의 반응행태 등에 대한 추가 연구가 필요할 것으로 보인다.
- 또한, 본 연구결과는 각 정보매체에 대하여 ‘선호’ 이상의 선호도를 갖는 표본 집단을 분석한 결과로, 무작위 표본이 아님으로 인해 분석 결과의 보편화에 다소 제약이 있으며, 향후 이에 대한 추가 및 보완 연구가 필요할 것으로 판단된다.
- 또한, 각 매체가 가진 고유의 특성이 다르므로, 독특한 매체별 특성에 기반하여 정보를 제공할 수 있는 전략에 대한 추가적인 연구가 필요하다. 이를 위해 교통정보의 표현방법, 표현내용, 제공정보에 대한 운전자의 반응행태 등에 대한 추가 연구가 필요할 것으로 보인다.
- 특히 실시간 정보제공매체에 대한 이용도 및 호감도가 증가하고 있으며, 향후 스마트폰을 중심으로 한 소셜네트워크서비스(SNS)가 확대되는 추세에서 정보매체의 선호도와 과거경험을 중요시하는 현상이 향후에도 지속되는지 모니터링할 필요가 있다. 왜냐하면 트위터, 페이스북, 미투데이 등으로 대표되는 SNS는 일반적으로 친밀도가 높은 관계를 대변하기 때문에, SNS를 통한 교통정보는 매체를 통해 제공되는 교통정보보다 이용자에게 더 신뢰받을 가능성이 있다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.