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
- 첫째로 직접수혜자(도심 거주자) 모형의 대안특별상수(택시)의 통계적 유의성이 결여되어 있으며, 둘째로 각 모형에 사용된 모집단이 동일하지 않기 때문에 모형간의 쌍대비교가 쉽지 않다는 것이다. 따라서 본 절에서는 수요분석 과정에서 용이하게 적용할 수 있도록 두 모형을 결합한 통합모형을 제시하고자 하며, 직･간접 수혜자 측면에서 통행시간 및 통행비용의 차별성을 제시할 수 있도록 유도하고자 한다. 통합모형의 기본 모집단은 전체 통행자로 설정하되, 전체통행자중 도심부에 거주하는 통행자들을 분리하여 모형에 적용할 수 있도록 상호작용항 (interaction term)으로 불리는 변수를 도입하여 통행시간 및 통행 비용의 교호작용을 판단할 수 있게 하였다.
- 본 연구는 신교통수단을 이용하는 잠재수요자의 선호의 다양성을 반영하기 위해 시장분할 구조를 제안하였다. 이러한 구조는 통행지역에 따른 통행행태의 차별성에 근거를 두며, 신교통수단의 직･간접 수혜자를 분리하는 기준을 마련하는데 기존 연구와 차별성을 갖는다.
- 신교통수단의 수단분담 모형을 예측하기 위해서 가상의 시나리오를 바탕으로 잠재선호조사(이하 SP조사)를 별도로 수행하였다. 본 연구에서 1)현재 구축되어 있지 않은 교통 시스템이지만 교통수단에 대한 선호를 현재 이용 가능한 교통수단과 비교분석 하기위해 2)한명의 설문 응답자에게 복수의 선호자료를 구득할 수 있어 시간과 비용 측면의 효율성을 달성하기 위해 SP 조사를 실시하였다(Bateman et al., 2002; Hensher et al., 2005). 그러나 SP 조사는 분석가의 의도가 설문지에 반영되어 편의된 결과가 초래될 수 있는 단점이 있다.
- (2006)의 연구에서는 신교통수단 사업에서 환승을 반영하기 위해 OD를 i) 노선구간 내 통행 ii) 노선구간 내･외부 통행 iii) 노선구간 통과통행으로 분류하여 수요를 산정하는 방법론을 제시하고 있다. 본 연구에서는 신교통수단의 직간접 수혜자의 차별적인 효과를 산정하기 위해 분석지역의 OD(가정기반통행으로 가정 시)중 도심부 출발을 분리하여 통합모형에 적용할 것을 제안하였다.
- 본 연구의 가장 중요한 목적은 신교통수단의 잠재적 통행자를 동질적인 그룹이 아닌 이질적인 그룹으로 가정하고, 각 특성에 맞게 전체 통행자를 시장분할을 하는 것이다. 따라서 앞서 수행된 문헌고찰 결과를 중심으로 통행자를 구분하였으며, 그 구조는 Fig.
- 본 연구에서는 기존 다항로짓모형이 가지고 있는 선호의 동질성(homogeneity)을 극복할 수 있는 방법론을 모색하였으며, 선호의이질성(heterogeneity)을 모형에 반영하고, 통계적인 검정절차를 통해 이질적인 집단을 분리하는 시장분할(market segmentation) 구조를 제안하였다. 즉, 통행자의 주거위치 및 통행행태에 따라 이용행태가 상호 이질적이라는 가정 하에 신교통수단을 이용하는 잠재수요자들의 차별화된 분담률을 도출하는 것을 본 연구의 주된 목표로 설정하였다.
가설 설정
- 기존문헌 고찰결과 공간적 또는 지리적인 변수가 수단분담에 미치는 영향이 클 것으로 판단되었다. 따라서 본 연구에서는 직관적인 판단에 의해 신교통수단이 건설되고자 하는 지역으로부터의 이격 정도를 통행거리와 통행시간으로 분리함에 따라 이용자들의 통행행태를 차별화하고, 그에 따라 신교통수단의 직・간적 수혜자가 분할된다는 가정을 본 연구에서는 통계적 기법을 이용하여 검증하고자 한다. 제주도는 도심지역과 비도심 지역이 공존하는 특성을 가지고 있고, 섬이라는 지형적 특색으로 외부 진출･입 교통량 및 통과교통량이 다른 지역에 비해 제한되어 있다.
- 요컨대, 본 연구에서 제시하는 시장분할 구조는 거주지의 정보를 토대로 설정된다. 즉, 직관적인 판단에 의한 지리적인 구분과, 정량적인 기준에 의한 통행시간을 근거로 분할된 모집단의 통행행태가 차별화될 것이라는 가정이 내포된다. 또한 통행행태의 차별성을 최종적으로 신교통수단의 수혜정도를 판단하는 기준이 된다.
제안 방법
- 섬이라는 지형적 특성을 나타내며, 진출입 및 통과 교통량이 제한되는 제주도의 사례분석을 통해 일차적으로 거주지 위치를 이용하여 도심 및 비도심 거주 통행자를 분리하였다. 2차적으로 도심까지의 통행시간을 이용하여 비도심 통행자를 장거리 통행자 및 단거리 통행자로 구분하는 세분화 구조를 제안하였다. 각 분할된 시장에 대해 수단분담모형을 도출하고, 분할된 집단에 대한 선호이질성 여부를 판단하기 위해 시장분할 검정을 실시하였다.
- iii) 마지막으로 분할된 시장의 시간가치 산출을 통해 도심 거주자와 비도심 거주자간의 차이를 비교하고, 분할 구조의 적합도를 최종 검토한다.
- 결정적 효용은 어떤 대안의 특성벡터와 어떤 대안을 선택하는 개인의 사회경제적 특성벡터로 구성되며, 본 연구에서는 대안 특성을 나타내는 통행시간과 통행비용 그리고 대안특정상수를 반영하여 효용함수를 구축하였다. 따라서 대안i의 총 효용은 수식 (2)번과 같이 구체화된다.
- 다음으로, 이후 모형 전체의 적합도(goodness of fit)를 판단하기 위해 ρ2(rho-squared: likelihood ratio index)를 이용하되, 설명변수가 증가할수록 적합도가 증가하는 경향을 방지하기위해 수정된 적합도 #(rho bar-squared: adjusted likelihood ratio index)를 동시에 검토하였다.
- 이처럼 Reference Theory를 통한 SP조사는 선호자료의 신뢰성을 향상시킬 수 있지만 대부분 컴퓨터 기반의 Web-Survey 형식으로 수행되기 때문에 시간, 비용 소모가 크며 가상 시스템에 대한 참조대안을 설정하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 각 기종점 시나리오별, 수단별 통행시간및 통행비용은 포털 사이트에서 제공하는 교통정보 값을 기준으로 구성하였으며, 대중교통(버스 및 택시)의 접근시간을 위해 적정범위 내의 난수 값을 발생하여 통행시간에 가산하였다. 즉, 선호조사에서 주된 문제로 야기되는 측정오차를 최소화함으로써 설문조사로부터 구득되는 통행 자료의 신뢰성을 확보하였다.
- 이는 현실적 제약측면에서 시행하기 힘들고, 시나리오 간의 교호작용을 판단하여 수록하는 부분배치설계(fractional factorial design)법 역시 대안의 수가 크게 감소되지 않는다. 따라서 본 연구에서는 기 구축된 시나리오의 속성 값들이 각각 독립적이라는 가정 하에 개인당 8개의 가상 시나리오가 임의적으로 할당되는 방식을 적용하여 SP조사를 실시하였다(Jang et al., 2012; Waerden et al., 2011).
- 대부분의 설문 응답자가 가구와 도심 간의 거리를 정확히 인지하고 있지 않았고, 가구의 정확한 주소 정보를 구득하는 것이 쉽지 않았기 때문에 도심으로의 이격거리를 직접적인 구분 변수로 사용하지 않았다. 따라서 이격거리의 대리변수로 도심으로의 통행시간 및 통행횟수를 고려하였다.
- 또한 분석모형의 구조를 단순화함으로써 실제 수요분석에 적용 가능성을 검토하였으며, 최종적으로 제주도 지역에서 검토 중인 신교통수단의 사례를 이용하여 실증적 분석을 진행하였다. 제주도는 섬이라는 지리적 특성으로 인해 외부 진･출입 및 통과 교통량이 제한되어 있고, 해당 사업의 직간접 수혜자를 구분하는 데 있어 공간적 제약조건을 반영하기에 최적이라고 사료되어 사례분석 지역으로 선정하였다.
- 구득된 데이터는 설문결과의 신뢰성을 고려하여 1차적인 필터링 과정을 수행하였다. 또한 설문응답자가 특정 집단에 편중되는 문제를 최소화하기 위해 제주도민의 사회경제 통계지표를 이용하여 전체 모집단을 실제 비율과 유사하게 재구성하는 2차 필터링 작업을 수행하였다. 그 결과 총 6,552개의 수단별 선호 자료가 본 연구의 모형구축에 이용되었다.
- 따라서 최종적으로 전체 모집단을 거주지 위치로 구분하고 도심에 거주하고 있는 통행자를 신교통수단의 직접수혜자로, 비도심지역에 거주하는 통행자를 간접 수혜자로 설정하는 구조가 선택되었다. 또한 이렇게 시장 분할된 두 개의 모형을 하나로 결합하는 통합모형을 추정하였으며, 전체 통행자와 도심지역 거주 통행자를 분리하여 통행비용 및 통행시간의 차별성을 제시하는 상호작용항이 포함된 모형이 제시되었다. 최종 통합모형의 설명력을 나타내는 #값이 0.
- (2009)은 효용의 척도를 결정하는 통행시간, 통행비용이 유사하면 출발지의 지역적 특색과 관계없이 유사한 수단분담률을 제시하게 되는 한계점을 지적하였다. 또한 출발지의 GIS 기능을 활용하여 공간적인 선호도의 유무를 판단하였으며 공간 로지스틱 회귀모형을 통해 공간적 영향을 고려한 수단분담률을 추정하는 방법론을 제시하였다. Kwon et.
- 그 결과 1차 분리 대상인 도심지역 통행자와 비도심 지역 통행자의 이질성이 통계적으로 검정되었으며, 효용함수에 가장 큰 영향을 미치는 속성벡터(통행시간 및 통행비용)의 차별성이 점근적 t 검정을 통해 검정되었다. 마지막으로, 분리된 시장의 시간가치를 산정하여, 도심 및 비도심의 통행자 간의 시간가치의 차별성을 도출하였다. 2차적으로 비도심 통행자를 세분화하는 단계에서는 모형의 통계적 유의성이 결여되고 통행시간 및 통행비용에 대한 이질성이 통계적으로 타당하지 않은 결과가 나타났다.
- 마지막으로, 추정된 계수 값을 이용하여 통행자의 시간가치를 산출함으로써 추정된 모형이 현실 상황을 반영하는지에 대하여 검토하였다. 통행자의 시간가치는 추정된 효용함수를 통행시간과 통행비용으로 각각 편미분한 값(즉, 추정된 통행시간 및 통행비용의 계수 값)의 비율로 도출된다.
- )는 대안간 동일한 영향력을 갖는 일반변수(generic variable)와 차등적인 영향력을 갖는 대안특성변수(mode specific variable)로 나눌 수 있다. 본 연구는 시장 분할된 두 모집단의 영향력을 비교하는 것이 주된 목적이므로 대안의 속성벡터 간의 차이는 동일한 형태로 분석하였다. 따라서 이용 가능한 수단 4개에 대해 통행시간 영향력은 β1, 통행비용 영향력은 β2로 산출된다.
- 본 연구에서는 기존 다항로짓모형이 가지고 있는 선호의 동질성(homogeneity)을 극복할 수 있는 방법론을 모색하였으며, 선호의이질성(heterogeneity)을 모형에 반영하고, 통계적인 검정절차를 통해 이질적인 집단을 분리하는 시장분할(market segmentation) 구조를 제안하였다. 즉, 통행자의 주거위치 및 통행행태에 따라 이용행태가 상호 이질적이라는 가정 하에 신교통수단을 이용하는 잠재수요자들의 차별화된 분담률을 도출하는 것을 본 연구의 주된 목표로 설정하였다.
- 즉, 전체 통행자의 수단분담률은 # 계수 값을 이용하여 추정하며, 도심부에 거주하는 직접수혜자의 수단분담률은 # 을 가산하여 수단별 효용을 재계산 할 수 있다. 본 연구의 선호자료 구축 시 신교통수단의 가상의 시나리오 외에 현재 수행하고 있는 통행의 이용 가능한 수단에 대한 통행정보를 별도로 구득하였으며, 추정된 통합모형을 바탕으로 통행자의 RP 데이터를 입력하여 수단 분담률의 차이를 비교하면 다음과 같다.
- 따라서 이 두 지역을 포함한 지역을 도심지역, 그 외 지역을 부도심지역으로 지정하였다. 부도심지역의 통행자의 경우 도심과의 이격거리에 따른 선호의 다양성이 있을 것으로 판단하여, 2차 세분화를 실시하였다. 이 때 이격거리를 산정할 수 있는 변수로는 도심으로의 통행시간, 도심으로의 통행횟수(회/1주)등이 고려되었다.
- 또한 제주도 도심지역(제주도청 부근, 제주시청 부근)내 주요 10개 지점에서 노측면접방식으로 실시되었다. 설문지는 신교통수단에 대한 선호자료 조사와 더불어 개인속성자료조사(성별, 연령, 가구차량보유대수, 직업, 소득수준 등), 현재통행정보조사(현재 수행중인 통행에 대한 RP data 조사) 그리고 직접수혜자와 간접수혜자를 구분할 수 있도록 거주지 정보(거주지 및 도심으로의 통행횟수, 통행시간, 통행수단 등)가 조사되었다. 구득된 데이터는 설문결과의 신뢰성을 고려하여 1차적인 필터링 과정을 수행하였다.
- 섬이라는 지형적 특성을 나타내며, 진출입 및 통과 교통량이 제한되는 제주도의 사례분석을 통해 일차적으로 거주지 위치를 이용하여 도심 및 비도심 거주 통행자를 분리하였다. 2차적으로 도심까지의 통행시간을 이용하여 비도심 통행자를 장거리 통행자 및 단거리 통행자로 구분하는 세분화 구조를 제안하였다.
- 수단분담모형의 구축을 위해서는 일반적으로 선호자료가 사용되며, 선호자료는 현시선호자료(RP data)와 잠재선호자료(SP data)로 구분할 수 있다. 신교통수단의 수단분담 모형을 예측하기 위해서 가상의 시나리오를 바탕으로 잠재선호조사(이하 SP조사)를 별도로 수행하였다. 본 연구에서 1)현재 구축되어 있지 않은 교통 시스템이지만 교통수단에 대한 선호를 현재 이용 가능한 교통수단과 비교분석 하기위해 2)한명의 설문 응답자에게 복수의 선호자료를 구득할 수 있어 시간과 비용 측면의 효율성을 달성하기 위해 SP 조사를 실시하였다(Bateman et al.
- 제주도는 섬이라는 지리적 특성으로 인해 외부 진･출입 및 통과 교통량이 제한되어 있고, 해당 사업의 직간접 수혜자를 구분하는 데 있어 공간적 제약조건을 반영하기에 최적이라고 사료되어 사례분석 지역으로 선정하였다. 제주도 지역주민을 대상으로 신교통 수단의 선호 자료를 구득하기 위한 별도의 SP조사를 진행하였으며 구축된 사회경제속성 자료를 기반으로 시장분할을 실시하고 각 분할된 시장에 대해 수단선택 모형을 도출하였다. 산출된 모형의 통계치를 이용하여 시장분할의 적정성을 평가하고 최종 모형을 통해 통행수단별 분담률을 도출하였다.
- 따라서 본 연구에서는 각 기종점 시나리오별, 수단별 통행시간및 통행비용은 포털 사이트에서 제공하는 교통정보 값을 기준으로 구성하였으며, 대중교통(버스 및 택시)의 접근시간을 위해 적정범위 내의 난수 값을 발생하여 통행시간에 가산하였다. 즉, 선호조사에서 주된 문제로 야기되는 측정오차를 최소화함으로써 설문조사로부터 구득되는 통행 자료의 신뢰성을 확보하였다. 본 설문조사에서 이용 가능한 수단은 승용차, 버스, 택시 그리고 신교통수단이며, 각 수단 별 통행시간 및 통행비용이 제시된다.
- 최종적으로 수요분석에서의 이용 가능성을 고려하여 통행시간을 2차 세분화 기준변수로 채택하였다. 요컨대, 본 연구에서 제시하는 시장분할 구조는 거주지의 정보를 토대로 설정된다.
- 통행자의 시간가치는 추정된 효용함수를 통행시간과 통행비용으로 각각 편미분한 값(즉, 추정된 통행시간 및 통행비용의 계수 값)의 비율로 도출된다. 추정된 통행자의 시간가치는 한국개발연구원에서 제시하고 있는 통행자의 시간가치 값과 비교하여 합리적인 수준의 여부를 판단하게 된다.
대상 데이터
- 또한 설문응답자가 특정 집단에 편중되는 문제를 최소화하기 위해 제주도민의 사회경제 통계지표를 이용하여 전체 모집단을 실제 비율과 유사하게 재구성하는 2차 필터링 작업을 수행하였다. 그 결과 총 6,552개의 수단별 선호 자료가 본 연구의 모형구축에 이용되었다. 데이터의 통계적 특성은 Table 2와 같다.
- =4)의 시나리오가 구성된다. 기종점 시나리오의 경우 신교통수단이 계획되고 있는 도심지의 주요지점을 선정하였고, 이 주요지점을 연결하는 다양한 기종점 쌍을 기반으로 총 21개의 통행 시나리오를 구축하였다. 이렇게 구축된 하나의 기종점 시나리오 별로 앞서 기술한 신교통수단의 통행비용 및 통행시간의 시나리오가 각각 4개씩 부여된다.
- 설문조사는 2011년 3월부터 한 달간 제주도에 거주하고 있는 주민 1,000명을 대상으로 실시되었다. 또한 제주도 도심지역(제주도청 부근, 제주시청 부근)내 주요 10개 지점에서 노측면접방식으로 실시되었다. 설문지는 신교통수단에 대한 선호자료 조사와 더불어 개인속성자료조사(성별, 연령, 가구차량보유대수, 직업, 소득수준 등), 현재통행정보조사(현재 수행중인 통행에 대한 RP data 조사) 그리고 직접수혜자와 간접수혜자를 구분할 수 있도록 거주지 정보(거주지 및 도심으로의 통행횟수, 통행시간, 통행수단 등)가 조사되었다.
- 즉, 선호조사에서 주된 문제로 야기되는 측정오차를 최소화함으로써 설문조사로부터 구득되는 통행 자료의 신뢰성을 확보하였다. 본 설문조사에서 이용 가능한 수단은 승용차, 버스, 택시 그리고 신교통수단이며, 각 수단 별 통행시간 및 통행비용이 제시된다.
- 1차적으로 설문자료의 거주자 위치 정보를 이용하여 도심 거주자와 비도심 거주자로 분류하였다. 본 설문조사에서는 제주도 지역중 구시가지(제주시청 부근) 및 신시가지(제주도청 부근)를 잇는 노선을 소개하였고 그에 따른 선호를 조사하였다. 따라서 이 두 지역을 포함한 지역을 도심지역, 그 외 지역을 부도심지역으로 지정하였다.
- 설문조사는 2011년 3월부터 한 달간 제주도에 거주하고 있는 주민 1,000명을 대상으로 실시되었다. 또한 제주도 도심지역(제주도청 부근, 제주시청 부근)내 주요 10개 지점에서 노측면접방식으로 실시되었다.
데이터처리
- ii) 둘째로 분할된 시장구조는 동일한 형태의 효용함수를 갖게 되며, 각 분할된 시장에서 추정된 계수 값들의 차이가 통계적으로 유의한지 판별하기 위해 점근적 t-test(asymptotic t-test)를 수행하였다.
- 2차적으로 도심까지의 통행시간을 이용하여 비도심 통행자를 장거리 통행자 및 단거리 통행자로 구분하는 세분화 구조를 제안하였다. 각 분할된 시장에 대해 수단분담모형을 도출하고, 분할된 집단에 대한 선호이질성 여부를 판단하기 위해 시장분할 검정을 실시하였다.
- 그 결과 1차 분리 대상인 도심지역 통행자와 비도심 지역 통행자의 이질성이 통계적으로 검정되었으며, 효용함수에 가장 큰 영향을 미치는 속성벡터(통행시간 및 통행비용)의 차별성이 점근적 t 검정을 통해 검정되었다. 마지막으로, 분리된 시장의 시간가치를 산정하여, 도심 및 비도심의 통행자 간의 시간가치의 차별성을 도출하였다.
- 모형의 각 계수 값 추정은 일반적으로 이산선택모형에 사용되는 최우추정법(maximum likelihood method)을 사용하였으며, 통계 패키지 Limdep 8.0 NLOGIT 3 프로그램을 이용하였다. 추정된 모형식의 적합도를 판별하는 과정은 다음과 같다.
- 보다 세부적으로 두 집단의 통행비용과 통행시간의 차이를 통계 적으로 검정하기 위해 점근적 t-test를 수행하였으며, 그 결과는 Table 9와 같다. 점근적 t-test를 통해 직접수혜자와 간적수혜자의 통행시간 및 통행비용은 유의수준 95%에서 통계적으로 다르다는 결과가 도출되었다.
- 제주도 지역주민을 대상으로 신교통 수단의 선호 자료를 구득하기 위한 별도의 SP조사를 진행하였으며 구축된 사회경제속성 자료를 기반으로 시장분할을 실시하고 각 분할된 시장에 대해 수단선택 모형을 도출하였다. 산출된 모형의 통계치를 이용하여 시장분할의 적정성을 평가하고 최종 모형을 통해 통행수단별 분담률을 도출하였다.
- 추정된 모형식의 적합도를 판별하는 과정은 다음과 같다. 우선, 추정된 계수 값의 부호가 경험적인 지식과 부합하는지를 판별한 뒤 계수 값의 t통계량(또는 p-value)으로 개별 변수의 적합도를 판별하였다.
- 앞서 제시된 직접수혜자(도심 거주 통행자)와 간접수혜자(비도심 거주 통행자)의 선호의 이질성을 분석하기 위해 통계적 검정 결과가 제시된다. 첫째로 전체 모집단과 분할된 집단의 log 우도함수 값을 통해 시장분할 검정(선호 이질성 검정)을 진행하며, 둘째로 통행시간 및 통행비용에 대한 계수 값의 통계적 차이를 검정하였다.
이론/모형
- 본 연구에서는 일반적으로 수단선택모형에 사용되는 다항로짓 모형을 이용하며, 수단간 효용은 결정적 효용과 확률적 효용의합으로 표현된다.
성능/효과
- 전체모형, 도심지 통행자 그리고 비도심지 통행자 모형의 추정결과 및 통계검정 자료를 요약하면 Table 8과 같다. 검정 결과를 통해 직접수혜자와 간접수혜자의 선호의 이질성은 유의수준 95%에서 통계적으로 유의미하다는 결론이 도출된다. 따라서 거주지 정보를 이용하여 직･간접 수혜자를 분할 방법은 타당하다고 판단된다.
- 통합모형의 추정결과는 Table 11과 같다. 결과를 살펴보면 추정된 계수 값이 이상적인 부호를 가지며 대안특별상수는 택시의 경우 90%, 나머지 변수는 95%의 신뢰수준에서 통계적 유의성이 확보되었다. 모형의 설명력을 나타내는# 역시 0.
- 2568로 도출되어 비교적 우수한 설명력을 나타낸다. 그러나 단거리 비도심 통행자의 대안특별상수(버스)의 통계적 유의성이 확보되지 못했으며, 장거리 통행자 역시 대안특별상수(택시) 및 통행시간, 통행비용의 유의성이 결여되는 것으로 나타났다. 단거리 통행자의 시간가치는 12,893원으로 도출되었으나 장거리 통행자의 경우 시간가치가 3,457원으로 도출되어 현실적으로 과소 추정된 것으로 사료된다.
- 기존문헌 고찰결과 공간적 또는 지리적인 변수가 수단분담에 미치는 영향이 클 것으로 판단되었다. 따라서 본 연구에서는 직관적인 판단에 의해 신교통수단이 건설되고자 하는 지역으로부터의 이격 정도를 통행거리와 통행시간으로 분리함에 따라 이용자들의 통행행태를 차별화하고, 그에 따라 신교통수단의 직・간적 수혜자가 분할된다는 가정을 본 연구에서는 통계적 기법을 이용하여 검증하고자 한다.
- 도심부에 거주하는 통행자는 통행시간 및 통행비용에 보다 민감하기 때문에 신교통수단이 고급화 될수록(통행비용의 상승되면서 통행시간이 감소되는 전략) 분담률이 증가하는 것을 확인할 수 있다. 즉, 변화수준 1에서 일반 통행자에 비해 낮았던 신교통수단분담률은 신교통수단이 점차 고급화 되면서 급증하는 패턴을 보이게 된다.
- 2차적으로 비도심 통행자를 세분화하는 단계에서는 모형의 통계적 유의성이 결여되고 통행시간 및 통행비용에 대한 이질성이 통계적으로 타당하지 않은 결과가 나타났다. 따라서 최종적으로 전체 모집단을 거주지 위치로 구분하고 도심에 거주하고 있는 통행자를 신교통수단의 직접수혜자로, 비도심지역에 거주하는 통행자를 간접 수혜자로 설정하는 구조가 선택되었다. 또한 이렇게 시장 분할된 두 개의 모형을 하나로 결합하는 통합모형을 추정하였으며, 전체 통행자와 도심지역 거주 통행자를 분리하여 통행비용 및 통행시간의 차별성을 제시하는 상호작용항이 포함된 모형이 제시되었다.
- 요컨대 직접수혜자군에 포함되는 도심부 거주 통행자와 간접수혜자군에 포함되는 비도심부 거주 통행자의 선호의 차이는 우도비 검정을 통해 입증되었으며, 특히 도심부 통행자가 통행시간 및 통행비용에 민감하다는 것이 점근적 t-test를 통해 밝혀졌다. 마지막으로 도심부 통행자의 시간가치는 14,036원/시간으로 도출되었고 비도심부 통행자는 11,257원/시간으로 도출되었다. 결국 두 모집단 간의 차이는 시간가치 차원에서도 이질적임을 나타내고 있으므로, 신교통수단으로 인한 통행패턴의 차이는 분명 존재하며, 이를 거주지를 기준으로 직접수혜자 및 간접수혜자로 분류하는 것은 타당하다고 판단된다.
- 점근적 t-test를 통해 직접수혜자와 간적수혜자의 통행시간 및 통행비용은 유의수준 95%에서 통계적으로 다르다는 결과가 도출되었다. 모형 구축부분에서 제시된 바와 같이 도심부 통행자가 통행시간 및 통행비용에 보다 민감하다는 결과는 본 절의 검정을 통해 유의한 결과임을 알 수 있다.
- 요컨대 직접수혜자군에 포함되는 도심부 거주 통행자와 간접수혜자군에 포함되는 비도심부 거주 통행자의 선호의 차이는 우도비 검정을 통해 입증되었으며, 특히 도심부 통행자가 통행시간 및 통행비용에 민감하다는 것이 점근적 t-test를 통해 밝혀졌다. 마지막으로 도심부 통행자의 시간가치는 14,036원/시간으로 도출되었고 비도심부 통행자는 11,257원/시간으로 도출되었다.
- 전체 통행자를 하나의 모집단으로 분석하는 방법 대신 본 연구에서 제시하는 시장분할 구조의 모형을 이용할 경우 수요예측의 정확성을 높일 수 있으며, 신교통수단을 통해 통행수단이 전환되는 대체 패턴을 효율적으로 나타낼 수 있다. 전체 모집단의 선호도를 이질적으로 분리함으로써 통행시간 및 통행비용에 대한 민감성을 차등적으로 적용할 수 있으며 최종적으로 신교통 수단의 속성에 따른 전환률을 세분화하여 예측함으로써 대중교통정책의 수립 및 신교통 수단의 시스템 설계에 대한 기반자료로 활용 가능할 것이다.
- 보다 세부적으로 두 집단의 통행비용과 통행시간의 차이를 통계 적으로 검정하기 위해 점근적 t-test를 수행하였으며, 그 결과는 Table 9와 같다. 점근적 t-test를 통해 직접수혜자와 간적수혜자의 통행시간 및 통행비용은 유의수준 95%에서 통계적으로 다르다는 결과가 도출되었다. 모형 구축부분에서 제시된 바와 같이 도심부 통행자가 통행시간 및 통행비용에 보다 민감하다는 결과는 본 절의 검정을 통해 유의한 결과임을 알 수 있다.
- 앞서 최종적으로 검정된 세분화 방안에 대한 독립적인 모형에는 두 가지 한계점이 존재한다. 첫째로 직접수혜자(도심 거주자) 모형의 대안특별상수(택시)의 통계적 유의성이 결여되어 있으며, 둘째로 각 모형에 사용된 모집단이 동일하지 않기 때문에 모형간의 쌍대비교가 쉽지 않다는 것이다. 따라서 본 절에서는 수요분석 과정에서 용이하게 적용할 수 있도록 두 모형을 결합한 통합모형을 제시하고자 하며, 직･간접 수혜자 측면에서 통행시간 및 통행비용의 차별성을 제시할 수 있도록 유도하고자 한다.
- 최종적으로 추정된 통합모형을 기반으로 통행자의 RP 데이터를 이용하여 수단별 분담비율을 도출하였으며, 신교통수단의 통행특성이 고급화(통행비용, 통행시간)될수록 신교통수단의 분담률은 증가하게 되며, 통행시간 및 통행비용에 보다 민감한 도심부 통행자(신교통수단의 직접수혜자) 그룹의 신교통수단 분담률이 전체 통행자들에 비해 급증하는 패턴을 보였다. 이는 직접수혜자로 구분되는 도심통행자에게 신교통수단의 정책을 고급화함으로써 보다 직접적으로 수단의 전환을 유도할 수 있음을 의미하며, 도심 지역에 집중되는 교통정체 문제를 완화하는데 직접적인 해결책이될 것으로 판단된다.
- 우선적으로 전체 모집단의 수단분담모형을 구축하며, 그 결과는 Table 3과 같다. 추정된 모형의 결과를 보면 주요 속성벡터(통행시간, 통행비용)의 모수 추정값이 음수로 산정되어 합리적이라고 판단되며, 대안특별상수를 포함한 모든 추정치가 신뢰수준 95%에서 유의한 결과임을 보이고 있다. 모형 전체의 설명력을 의미하는#의 값(0.
- 이때 도심에 거주하는 통행자를본 신교통수단의 직접 수혜자로 설정하였으며, 비도심 거주 통행자는 간접 수혜자로 설정하였다. 추정된 모형의 계수 추정치의 부호는 합리적으로 도출되었으나, 도심 통행자의 모형추정결과에서 택시의 대안특별상수가 통계적 유의성을 확보하지 못하는 것으로 나타났다. 본 설문조사 시 택시를 선택한 표본의 수가 너무 적어 이와 같은 편의된 결과가 산출됐을 가능성이 높다고 판단된다.
후속연구
- 외생적 시장분할을 통한 수단분담 모형구축에서 가장 중요한 것은 이질적인 전체 모집단을 동질적인 군집으로 클러스터링 하는 기준을 설정하는 것이다. 따라서 본 연구의 목적인 직･간접 수혜자를 분할할 수 있는 효과적인 변수를 탐색하는 과정이 요구되며, 직관적 판단에 의해 분석하고자 하는 신교통수단 노선간의 물리적인 거리와 지리적인 위치가 중요할 것으로 판단된다.
- 시장분할의 유의성을 판단하기에 앞서 추정된 모형의 결과가 합리적이지 않으면 실제 수요분석에 적용하기에는 다소 무리가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구의 최종 시장분할은 1차 분류(거주지 정보에 따른 직접 수혜자/간접수혜자의 구분)까지의 범위로 제한하며, 추후 도심지역과의 이격거리를 정확히 산출할 수 있는 대리변수의 정밀화를 통해 분석의 정확성을 높일 수 있다.
- 본 연구에서 초기에 제안하였던 2차 분할구조에 대해서는 추가적인 검토사항이 존재하며, GIS 기법을 이용하여 도심까지의 이격 거리를 정량화하거나, 승용차 이용여부를 파악하여 captive rider/choice rider를 구분하는 것을 향후에 추가적으로 분석할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 분석지역의 OD자료를 시장구조에 맞게 분할하고, 분할된 시장을 실제 수요분석에 적용할 수 있는 방안을 검토하여 현실 적용의 가능성을 제고할 수 있을 것으로 기대된다.
- 본 연구에서 초기에 제안하였던 2차 분할구조에 대해서는 추가적인 검토사항이 존재하며, GIS 기법을 이용하여 도심까지의 이격 거리를 정량화하거나, 승용차 이용여부를 파악하여 captive rider/choice rider를 구분하는 것을 향후에 추가적으로 분석할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 분석지역의 OD자료를 시장구조에 맞게 분할하고, 분할된 시장을 실제 수요분석에 적용할 수 있는 방안을 검토하여 현실 적용의 가능성을 제고할 수 있을 것으로 기대된다.
- 시장분할의 유의성을 판단하기에 앞서 추정된 모형의 결과가 합리적이지 않으면 실제 수요분석에 적용하기에는 다소 무리가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구의 최종 시장분할은 1차 분류(거주지 정보에 따른 직접 수혜자/간접수혜자의 구분)까지의 범위로 제한하며, 추후 도심지역과의 이격거리를 정확히 산출할 수 있는 대리변수의 정밀화를 통해 분석의 정확성을 높일 수 있다.
- 앞서 제시된 직접수혜자(도심 거주 통행자)와 간접수혜자(비도심 거주 통행자)의 선호의 이질성을 분석하기 위해 통계적 검정 결과가 제시된다. 첫째로 전체 모집단과 분할된 집단의 log 우도함수 값을 통해 시장분할 검정(선호 이질성 검정)을 진행하며, 둘째로 통행시간 및 통행비용에 대한 계수 값의 통계적 차이를 검정하였다.
- 전체 통행자를 하나의 모집단으로 분석하는 방법 대신 본 연구에서 제시하는 시장분할 구조의 모형을 이용할 경우 수요예측의 정확성을 높일 수 있으며, 신교통수단을 통해 통행수단이 전환되는 대체 패턴을 효율적으로 나타낼 수 있다. 전체 모집단의 선호도를 이질적으로 분리함으로써 통행시간 및 통행비용에 대한 민감성을 차등적으로 적용할 수 있으며 최종적으로 신교통 수단의 속성에 따른 전환률을 세분화하여 예측함으로써 대중교통정책의 수립 및 신교통 수단의 시스템 설계에 대한 기반자료로 활용 가능할 것이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.