본 연구는 지역적 범위에 따른 화물자동차의 통행발생 특성을 비교 분석함으로써 지역간 및 대도시 화물수요모형 추정의 차이점을 도출하고 지역적 범위에 적합한 화물수요모형 개발의 필요성을 제시하고자 하였다. 지역간 및 대도시 화물자동차의 통행발생 특성을 분석하기 위하여 화물자동차 속성, 출발지 특성, 도착지 특성, 적재품목을 고려한 서열로짓모형을 구축하였으며, 이를 통하여 다양한 특성이 화물자동차의 통행발생에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다. 분석결과, 지역간 화물자동차와 대도시 화물자동차의 통행발생 특성은 화물자동차 속성, 출발지 특성, 도착지 특성, 적재품목에서 모두 서로 상이한 것으로 나타났다. 특히 지역간 화물자동차는 대도시와 달리 출발지 및 도착지 유형이 제조업이고, 출발지 및 도착지의 산업단지 생산액이 클수록 통행수가 많은 것으로 나타났다.
본 연구는 지역적 범위에 따른 화물자동차의 통행발생 특성을 비교 분석함으로써 지역간 및 대도시 화물수요모형 추정의 차이점을 도출하고 지역적 범위에 적합한 화물수요모형 개발의 필요성을 제시하고자 하였다. 지역간 및 대도시 화물자동차의 통행발생 특성을 분석하기 위하여 화물자동차 속성, 출발지 특성, 도착지 특성, 적재품목을 고려한 서열로짓모형을 구축하였으며, 이를 통하여 다양한 특성이 화물자동차의 통행발생에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다. 분석결과, 지역간 화물자동차와 대도시 화물자동차의 통행발생 특성은 화물자동차 속성, 출발지 특성, 도착지 특성, 적재품목에서 모두 서로 상이한 것으로 나타났다. 특히 지역간 화물자동차는 대도시와 달리 출발지 및 도착지 유형이 제조업이고, 출발지 및 도착지의 산업단지 생산액이 클수록 통행수가 많은 것으로 나타났다.
this study is to deduct the difference between regional and urban commercial trips by analyzing the characteristics of the regional and urban truck movements. To achieve this, we investigated the relation between the number of truck trips and various truck generation attributes such as truck attribu...
this study is to deduct the difference between regional and urban commercial trips by analyzing the characteristics of the regional and urban truck movements. To achieve this, we investigated the relation between the number of truck trips and various truck generation attributes such as truck attributes, origin and destination attributes, and commodity type using ordered logit models, which are separately estimated for regional and urban truck movements using truck diary data of Korea Transport Database (KTDB). According to the estimation results, regional and urban truck movements have different characteristics in truck attributes, origin and destination attributes and commodity type. Especially, the number of regional trucks trips increased as origin and destination are manufactural area and as the total value of products of industrial area in origin and destination increase.
this study is to deduct the difference between regional and urban commercial trips by analyzing the characteristics of the regional and urban truck movements. To achieve this, we investigated the relation between the number of truck trips and various truck generation attributes such as truck attributes, origin and destination attributes, and commodity type using ordered logit models, which are separately estimated for regional and urban truck movements using truck diary data of Korea Transport Database (KTDB). According to the estimation results, regional and urban truck movements have different characteristics in truck attributes, origin and destination attributes and commodity type. Especially, the number of regional trucks trips increased as origin and destination are manufactural area and as the total value of products of industrial area in origin and destination increase.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
따라서 본 연구에서는 개별 화물자동차의 속성, 출발지 존 유형 및 특성, 도착지 존 유형 및 특성, 그리고 적재품목 유형 등 다양한 관점에서 지역적 범위에 따른 화물자동차의 통행발생 특성을 분석함으로써, 선행연구와의 차별성을 가지려 노력하였으며, 이와 같이 지역적 범위에 따라 화물자동차의 통행발생 특성이 상이함을 제시하는 것은 현재 국내에서 적용하는 화물통행수요 추정 방법론의 개선에 기여하는 바가 클 것으로 판단된다.
이러한 문제를 해결하기 위해서는 화물자동차 통행수요 추정시 지역적 범위에 적합한 화물자동차의 통행 특성이 고려되어야 하며, 본 연구에서는 통행발생 측면에서 화물자동차의 통행수요 추정시 반영되어야 할 요인들을 규명하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서 화물자동차의 통행발생 특성은 화물자동차의 1일 총 통행수를 기준으로 검토하였으며, 해당 요인들에 대한 영향력을 지역간과 대도시로 구분하여 검토함으로써 화물자동차의 통행발생 특성은 지역적 범위에 따라 상이하게 고려해야 함을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 화물자동차 속성, 출발지 존 유형 및 특성, 도착지존 유형 및 특성, 그리고 적재품목 유형이 화물자동차의 통행발생에 미치는 영향력을 지역간과 대도시로 구분하여 각각 검토하기 위하여, 화물자동차의 통행발생모형을 지역적 범위에 따라 각각 구축하여 추정하였다.
이러한 문제를 해결하기 위해서는 화물자동차 통행수요 추정시 지역적 범위에 적합한 화물자동차의 통행 특성이 고려되어야 하며, 본 연구에서는 통행발생 측면에서 화물자동차의 통행수요 추정시 반영되어야 할 요인들을 규명하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서 화물자동차의 통행발생 특성은 화물자동차의 1일 총 통행수를 기준으로 검토하였으며, 해당 요인들에 대한 영향력을 지역간과 대도시로 구분하여 검토함으로써 화물자동차의 통행발생 특성은 지역적 범위에 따라 상이하게 고려해야 함을 제시하고자 한다.
국내의 경우 최창호(2003)는 1997년 제1차 물류현황조사 자료를 이용하여 물동량 O/D를 추정하는데 필요한 화물자동차의 평균 적재율을 도시내와 지역간 각각에 대해 산정하였다. 해당 연구에서는 도시내 화물자동차 통행과 지역간 화물자동차 통행의 통행량 구성비 분포, 통행거리 분포 대비 운송되는 화물중량의 분포, 운송업종별 통행분포 등을 비교함으로써 도시내와 지역간 화물자동차의 통행특성이 상이함을 검토하였다. 성홍모 외(2008)는 2005년 화물자동차통행실태조사 자료를 이용하여 지역간과 대도시에 대한 화물자동차의 통행행태를 분석하였다.
가설 설정
의 분포 가정에 따라 서열프로빗모형과 서열로짓모형이 구분된다. 서열프로빗모형의 오차항은 평균이 0이고 분산이 1인 정규분포를 따른다고 가정하며, 서열로짓모형의 오차항은 평균이 0인 로지스틱분포를 따른다고 가정한다. 본 연구에서는 화물자동차의 통행발생모형을 구축하기 위해 서열이산선택모형 중 서열로짓모형을 이용하였으며, 지역간과 대도시의 화물자동차 통행수에 영향을 미치는 독립변수의 유형에 따라 구축된 화물자동차의 통행발생모형은 다음과 같다.
첫째, 이산적(discrete)이다.
따라서 본 연구에서는 개별 화물자동차의 속성, 출발지 존 유형 및 특성, 도착지 존 유형 및 특성, 그리고 적재품목 유형 등 다양한 관점에서 지역적 범위에 따른 화물자동차의 통행발생 특성을 분석함으로써, 선행연구와의 차별성을 가지려 노력하였으며, 이와 같이 지역적 범위에 따라 화물자동차의 통행발생 특성이 상이함을 제시하는 것은 현재 국내에서 적용하는 화물통행수요 추정 방법론의 개선에 기여하는 바가 클 것으로 판단된다. 한편, 본 연구에서는 화물에 대한 분석존별 유형(생산지, 중간경유지, 소비지 등)을 별도로 고려하지 않았기 때문에, 화물자동차의 통행발생 존 유형 및 특성과 도착지 존 유형 및 특성은 동일한 것으로 가정하였다.
제안 방법
Table 9와 Table 10의 출발지 존 유형과 도착지 존 유형은 2005년 화물자동차통행실태조사 자료를 활용하였으며, 본 연구에서는 기존 조사된 총 12개 출발지 및 도착지 유형 중 물류활동이 없는 유형인 가정, 차고지, 기타유형을 제외한 나머지 9개 유형들 중 유사한 특성을 가지는 유형들을 집계하여 총 4가지 유형들로 재분류한 후, 모형의 독립변수로 사용하였다.
분석대상 지역은 지역간과 대도시로 구분하여 설정하였으며, 지역간은 9개 도(경기, 강원, 충북, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남, 제주)의 존외 통행 중 대도시 존내 통행과 관련된 통행을 제외한 통행만을, 대도시는 7개 시(서울, 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산)의 존내 통행만을 고려하였다. 또한 지역간과 대도시 화물자동차의 통행발생 특성을 비교하기 위하여 서열로짓모형을 기반으로 한 통행발생모형을 추정하였으며, 본 연구에서 화물자동차의 1일 통행수에 영향을 미치는 요인으로 규정한 화물자동차속성(9가지), 출발지 존 유형 및 특성(16가지), 도착지 존 유형 및 특성(16가지), 그리고 적재품목 유형(11가지)에 대해 개별적으로 추정된 통행발생모형의 결과를 기반으로 지역적 범위에 따른 화물자동차의 통행발생 특성을 비교하였다.
해당 조사의 주요 설문항목은 Table 2와 같다. 전체 기초자료 중 본 연구에서 설정한 지역적 범위인 지역간의 9개 도(경기, 강원, 충북, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남, 제주)와 대도시의 7개 시(서울, 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산)에 해당하는 자료만을 추출하여 연구의 목적에 부합하도록 재구성하였으며, 추출된 자료를 기반으로 지역간과 대도시 개별 화물자동차의 통행특성을 화물자동차의 통행유형(편도, 왕복, 다수)별로 구분하여 살펴보았다.
통행발생모형은 분석대상의 통행발생과 관련된 변수를 추정하기 위한 모형이며, 본 연구에서는 화물자동차의 통행발생과 관련된 특성을 검토하기 위해 화물자동차의 1일 통행수를 모형의 종속변수로, 화물자동차의 속성, 출발지 존 유형 및 특성, 도착지 존 유형 및 특성, 적재품목 유형과 같은 다양한 요인들을 모형의 독립변수로 각각 설정하였다. 화물자동차의 통행수는 다음과 같은 세 가지특성을 가진다고 할 수 있으며, 특히 통행발생에 대한 개별 화물자동차의 효용은 절대적 수치로 비교하기가 어렵기 때문에, 화물자동차의 통행수는 상대적 크기에 대한 비교가 의미를 가지는 서수적 특성을 가진다고 할 수 있다.
2005년 화물자동차통행실태조사 자료의 총 표본 중 지역간과 대도시의 총 표본수는 5,444개이며, 이 중 이상치를 제거한 5,387개의 표본을 분석자료 구축에 사용하였다. 해당 화물자동차의 자료를 이용하여 통행발생모형의 종속변수인 1일 통행수와 화물자동차 속성의 독립변수, 출발지 존 유형 및 특성의 독립변수 중 출발지존 유형, 도착지 존 유형 및 특성의 독립변수 중 도착지 존 유형, 그리고 적재품목 유형의 독립변수를 모형 추정에 사용할 수 있도록 구축하였으며, 나머지 출발지 존 유형 및 특성의 독립변수와 도착지존 유형 및 특성의 독립변수는 모두 각 시도별 통계연보를 활용하여 구축하였다. 한편, 모형의 종속변수인 화물자동차의 통행수는 도착지가 하나인 편도통행과 출발지로 돌아오는 왕복통행, 그리고 도착지가 두 개 이상인 다수통행과 같이 화물자동차의 통행유형별로 집계한 후 모형 추정에 활용하였다.
대상 데이터
2005년 화물자동차통행실태조사 자료의 총 표본 중 지역간과 대도시의 총 표본수는 5,444개이며, 이 중 이상치를 제거한 5,387개의 표본을 분석자료 구축에 사용하였다. 해당 화물자동차의 자료를 이용하여 통행발생모형의 종속변수인 1일 통행수와 화물자동차 속성의 독립변수, 출발지 존 유형 및 특성의 독립변수 중 출발지존 유형, 도착지 존 유형 및 특성의 독립변수 중 도착지 존 유형, 그리고 적재품목 유형의 독립변수를 모형 추정에 사용할 수 있도록 구축하였으며, 나머지 출발지 존 유형 및 특성의 독립변수와 도착지존 유형 및 특성의 독립변수는 모두 각 시도별 통계연보를 활용하여 구축하였다.
본 연구에서는 한국교통연구원 수행한 2005년 전국 화물기종점통행량 조사 중 화물자동차통행실태조사 자료를 기반으로 분석을 수행하였다. 분석대상 지역은 지역간과 대도시로 구분하여 설정하였으며, 지역간은 9개 도(경기, 강원, 충북, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남, 제주)의 존외 통행 중 대도시 존내 통행과 관련된 통행을 제외한 통행만을, 대도시는 7개 시(서울, 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산)의 존내 통행만을 고려하였다.
본 연구에서는 한국교통연구원 수행한 2005년 전국 화물기종점통행량 조사 중 화물자동차통행실태조사 자료를 기반으로 분석을 수행하였다. 분석대상 지역은 지역간과 대도시로 구분하여 설정하였으며, 지역간은 9개 도(경기, 강원, 충북, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남, 제주)의 존외 통행 중 대도시 존내 통행과 관련된 통행을 제외한 통행만을, 대도시는 7개 시(서울, 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산)의 존내 통행만을 고려하였다. 또한 지역간과 대도시 화물자동차의 통행발생 특성을 비교하기 위하여 서열로짓모형을 기반으로 한 통행발생모형을 추정하였으며, 본 연구에서 화물자동차의 1일 통행수에 영향을 미치는 요인으로 규정한 화물자동차속성(9가지), 출발지 존 유형 및 특성(16가지), 도착지 존 유형 및 특성(16가지), 그리고 적재품목 유형(11가지)에 대해 개별적으로 추정된 통행발생모형의 결과를 기반으로 지역적 범위에 따른 화물자동차의 통행발생 특성을 비교하였다.
이론/모형
서열프로빗모형의 오차항은 평균이 0이고 분산이 1인 정규분포를 따른다고 가정하며, 서열로짓모형의 오차항은 평균이 0인 로지스틱분포를 따른다고 가정한다. 본 연구에서는 화물자동차의 통행발생모형을 구축하기 위해 서열이산선택모형 중 서열로짓모형을 이용하였으며, 지역간과 대도시의 화물자동차 통행수에 영향을 미치는 독립변수의 유형에 따라 구축된 화물자동차의 통행발생모형은 다음과 같다.
성능/효과
지역별 다수통행의 통행사슬특성을 검토한 결과는 Table 6과같다. 개별 화물자동차의 통행유형 중 지역별 다수통행의 통행사슬내 통행수 비율을 살펴보면, 지역간의 경우 통행사슬내 통행수가 3개인 비중이 가장 높은 반면, 도시내의 경우는 통행사슬내 통행수가 5개 이상인 경우가 다수인 것으로 나타났다. 이는 소량의 다빈도, 단거리의 화물품목 비중이 높은 대도시 화물의 특성에 따라 단거리 통행이 많은 도시내 화물자동차의 통행특성 때문인 것으로판단된다.
둘째, 출발지 존 유형이 제조업체(공장, 영업 ․ 자가창고)이고, 출발지 존의 국가산업단지 생산액과 제조업 사업체 수가 많을수록 지역간 화물자동차의 통행발생에 미치는 영향이 큰 것으로 나타난 반면, 대도시 화물자동차의 통행발생은 출발지 존 유형이 도 · 소매업체이고, 출발지 존의 할인점 수와 서비스업 사업체 수가 많을수록 증가하는 것으로 나타났다.
또한 국내·외 모두 화물자동차의 통행특성은 업종별, 톤급별, 통행유형별로 상이한 것으로 분석되었으며, 특히 국외의 경우 국내와 달리 화물자동차의 통행발생에 영향을 미치는 요인들을 분석한 사례가 있는 것으로 검토되었다.
즉, 지역간 화물자동차의 통행발생에 가장 큰 영향을 미치는 출발지 존 유형은 제조업체(공장, 영업 · 자가창고)이며, 출발지 존 특성은 국가산업단지의 생산액과 제조업 사업체 수인 반면, 대도시 화물자동차의 통행발생에 가장 큰 영향을 미치는 출발지 존 유형은 도 · 소매업체 이고, 출발지 존 특성은 할인점(전문점 포함) 수와 서비스업 사업체수 인 것으로 나타났다. 또한 대도시의 경우 지역간과 달리 출발지 존의 주민등록인구수도 화물자동차의 통행발생에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
지역간 화물자동차의 경우 도착지 존 유형이 제조업체(공장, 영업 · 자가창고)인 경우 통행발생 빈도가 가장 높은 것으로 나타났다. 또한 도착지존 특성 중에서는 국가산업단지와 일반산업단지의 생산액이 많을 수록, 그리고 광업 및 제조업 사업체 수가 많을수록 통행발생에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다. 반면, 대도시 화물자동차는 도착지 존 유형이 도 · 소매업체, 기타(시장, 건설현장)인 경우 통행 발생 빈도가 높은 것으로 나타났으며, 도착지 존 특성 중에서는 할인점(전문점 포함) 수와 백화점(쇼핑센터 포함) 수가 많을수록, 그리고 서비스업 및 도 · 소매업 사업체 수가 많을수록 통행발생에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다.
또한 적재톤수는 지역간과 대도시 모두 통행유형별 통행수가 증가할수록(편도 → 왕복 → 다수) 증가하는 것으로 나타났다.
지역별․ 통행유형별 개별 화물자동차의 운행효율특성을 살펴보면, 지역간과 대도시 모두 편도통행의 특성이 가장 큰 것으로나타났으며, 이는 편도통행의 통행수가 타 통행의 통행수보다 상대적으로 적기 때문이다. 또한 지역간 통행은 대도시에 비해 적재능력이 큰 화물자동차가 주로 통행하기 때문에, 대도시 통행에 비해 평균적재율과 적재효율이 큰 반면, 적재통행시간율과 적재통행거리율은 대도시에 비해 통행사슬의 행태가 크게 나타나지 않기 때문에 작은 것으로 나타났다.
지역간 화물자동차의 경우 출발지 존 유형이 교통시설(철도역, 항만, 공항), 제조업체(공장, 영업 · 자가창고)인 경우 통행발생 빈도가 높은 것으로 나타났다. 또한 출발지 존 특성 중에서는 국가산업단지와 일반산업단지의 생산액이 많을수록, 그리고 광업 및 제조업 사업체 수가 많을수록 통행발생에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다. 반면, 대도시 화물자동차는 출발지 존 유형이 도 · 소매업체, 기타(시장, 건설현장)인 경우 통행발생 빈도가 높은 것으로 나타났으며, 출발지존 특성 중에서는 할인점(전문점 포함) 수와 백화점(쇼핑센터 포함) 수가 많을수록, 그리고 서비스업 및 도 · 소매업 사업체 수가 많을수록 통행발생에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다.
또한 화물자동차의 톤급별로 지역간과 대도시 화물자동차의 통행발생 빈도에 미치는 영향력은 상이하며, 지역간의 경우 중 · 대형 화물자동차일수록 그리고 대도시의 경우 소 · 중형 화물자동차일수록 화물자동차의 통행발생이 높은 것으로 나타났다.
마지막으로 지역간 화물자동차는 주로 산업단지 및 제조업 사업체와 관련된 적재품목이 많은 반면, 대도시 화물자동차는 유통단지와 서비스업, 그리고 도 · 소매업체 사업체와 관련된 적재품목이 다수인 것으로 나타났다.
국외의 경우 Sorratina and Smith(2000)는 지역간을 대상으로 물동량 기반의 화물자동차 통행수 예측 모형을 구축하였다. 물동량의 화물자동차 전환시 화물자동차 통행수는 출발지 존에서의 종사자 수와, 도착지 존에서의 거주자 수, 인구밀도 등과 관련이 깊은 것으로 나타났다. Chatterjee (2004)는 대도시 물동량 통행의 유형을 존간 통행, 통과 통행, 존내 통행으로 구분하면서, 화물자동차의 통행특성을 언급하였다.
반면, 대도시 화물자동차는 도착지 존 유형이 도 · 소매업체, 기타(시장, 건설현장)인 경우 통행 발생 빈도가 높은 것으로 나타났으며, 도착지 존 특성 중에서는 할인점(전문점 포함) 수와 백화점(쇼핑센터 포함) 수가 많을수록, 그리고 서비스업 및 도 · 소매업 사업체 수가 많을수록 통행발생에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다.
반면, 대도시 화물자동차는 출발지 존 유형이 도 · 소매업체, 기타(시장, 건설현장)인 경우 통행발생 빈도가 높은 것으로 나타났으며, 출발지존 특성 중에서는 할인점(전문점 포함) 수와 백화점(쇼핑센터 포함) 수가 많을수록, 그리고 서비스업 및 도 · 소매업 사업체 수가 많을수록 통행발생에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다.
반면, 대도시 화물자동차는 적재품목이 음식료품과 섬유 및 가죽제품, 그리고 목재 및 종이제품과 잡제품일수록 통행발생에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다.
Holguín-Veras and Patil (2005)는 대도시(미국 콜로라도 주) 화물자동차의 통행사슬행태를 차종별(auto, pickup, sport utility vehicle, single unit truck, combination truck)로 구분하여 분석하였다. 분석결과 대도시 화물자동차는 차종별로 통행사슬내 통행수와 통행사슬의 총 통행거리, 그리고 통행목적 등이 서로 다른 것으로 나타났다.
(2007)은 사용가능한 자료의 확보에 따라 대도시(캐나다 캘거리)를 대상으로 2005년에 구축한 화물자동차 통행사슬기반 모형을 재정산하면서, 화물자동차의 톤급별(소형, 중형, 대형) 통행사슬발생 특성을 분석하였다. 분석결과 대도시 화물자동차의 통행사슬발생은 발생존의 산업별(industrial, wholesale, retail, private service, transport) 종사자 수와 인구밀도에 영향을 받는 것으로 나타났으며, 행정과 교육, 농업 등의 산업에 대한 종사자 수는 화물자동차의 통행사슬발생에 대한 설명력이 없는 것으로 나타났다. 이상의 선행연구를 정리한 결과는 Table 1과 같다.
또한 Hunt and Stefan(2007)은 대도시(캐나다 캘거리)를 대상으로 화물자동차의 통행사슬기반 모형을 구축하면서, 화물자동차의 차종별(industrial, wholesale, retail, service, transport) 통행사슬발생 특성을 분석하였다. 분석결과 대도시 화물자동차의 통행사슬발생은 발생존의 토지이용 유형(거주, 상업, 산업, 업무 등)과 종사자수, 접근성 등에 영향을 받는 것으로 나타났다. Stefan et al.
성홍모 외(2008)는 2005년 화물자동차통행실태조사 자료를 이용하여 지역간과 대도시에 대한 화물자동차의 통행행태를 분석하였다. 분석결과 물리적 지표에서는 지역간이 대도시보다 통행거리 및 통행시간이 큰 것으로 나타났으며, 운행효율성 지표에서는 지역간과 대도시 모두 사업용 화물자동차의 효율성이 비사업용 화물자동차에 비해 다소 높은 것으로 나타났다.
또한 조창현 외(2008)는 2005년 화물자동차통행실태조사 자료를 이용하여 지역간과 대도시 구분없이 전국권에 대한 8톤 이상 화물자동차의 업종별(비사업용, 사업용) 통행특성 차이를 분석하였다. 분석결과 화물자동차는 업종별로 도착지, 도착지유형, 적재품목 등에서 통행행태가 서로 다른 것으로 나타났다. 김한수 외(2010)는 2005년 화물자동차통행실태조사 자료를 이용하여 대도시(수도권) 소형 · 중형 화물자동차에 대한 통행사슬 선택행태를 분석하였다.
셋째, 서수적(ordinal) 특성을 가진다.
즉, 지역간 화물자동차의 통행발생에 가장 큰 영향을 미치는 도착지 존 유형은 제조업체(공장, 영업 · 자가창고)이며, 도착지 존 특성은 국가산업단지의 생산액과 제조업 사업체 수인 반면, 대도시 화물자동차의 통행발생에 가장 큰 영향을 미치는 도착지 존 유형은 도 · 소매업체이고, 도착지존 특성은 할인점(전문점 포함) 수와 서비스업 사업체 수 인 것으로 나타났다.
즉, 지역간 화물자동차의 통행발생에 가장 큰 영향을 미치는 출발지 존 유형은 제조업체(공장, 영업 · 자가창고)이며, 출발지 존 특성은 국가산업단지의 생산액과 제조업 사업체 수인 반면, 대도시 화물자동차의 통행발생에 가장 큰 영향을 미치는 출발지 존 유형은 도 · 소매업체 이고, 출발지 존 특성은 할인점(전문점 포함) 수와 서비스업 사업체수 인 것으로 나타났다.
즉, 지역간 화물자동차의 통행발생에 영향을 미치는 적재품목 유형은 지역간 출발지 및 도착지 존의 특성인 산업단지 및 제조업 사업체와 관련된 품목이 대부분인 반면, 대도시 화물자동차의 통행발생에 영향을 미치는 적재품목 유형은 대도시 출발지 및 도착지 존의 특성인 유통단지와 서비스업, 도 · 소매업 사업체와 관련된 품목이 다수인 것으로 나타났다.
마지막으로 적재품목 유형이 지역간과 대도시 화물자동차의 통행발생에 미치는 영향을 살펴본 결과는 Table 15와 같다. 지역간 화물자동차는 적재품목이 농림수축산업과 관련된 농림수산물, 제조업과 관련된 금속제품과 비금속광물제품, 그리고 화학공업제품과 광산물일수록 통행발생 빈도가 높은 것으로 나타났다. 반면, 대도시 화물자동차는 적재품목이 음식료품과 섬유 및 가죽제품, 그리고 목재 및 종이제품과 잡제품일수록 통행발생에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다.
화물자동차 속성이 지역간과 대도시 화물자동차의 통행발생에 미치는 영향을 살펴본 결과는 Table 12와 같다. 지역간 화물자동차와 대도시 화물자동차 모두 업종이 사업용이고 통행유형이 왕복통행일수록, 그리고 적재효율이 높을수록 통행발생 빈도가 높은 것으로 나타났다. 그러나 각 변수에 대한 영향력은 지역간 화물자동차가 대도시 화물자동차보다 높은 것으로 나타났으며, 이는 일반적으로 지역간 화물자동차가 왕복통행의 비율이 높고 적재효율이 대도시 보다 높기 때문인 것으로 판단된다.
본 연구에서 활용한 지역별 · 통행유형별 조사표본수는 Table 3과 같다. 지역간과 대도시의 개별 화물자동차 표본수는 각각 2,652개, 2,972개이며, 통행유형별로 살펴보면 지역간은 왕복통행의 비율이 조사표본수 대비 가장 높은 것으로 나타났으며, 대도시는 왕복통행과 다수통행이 대부분을 차지하는 것으로 나타났다. 이와 같은 통행유형은 지역간과 대도시의 일반적인 화물 통행패턴과 유사하기 때문에, 본 연구를 분석하기에 적합한 자료인 것으로 판단된다.
첫째, 화물자동차 속성 중 차량업종과 통행유형, 그리고 적재효율과 중․ 대형 톤급은 지역간 화물자동차의 통행발생에, 차량업종과 소 · 중형 톤급은 대도시 화물자동차의 통행발생에 미치는 영향력이 각각 큰 것으로 나타났다.
후속연구
따라서 보다 현실적인 수요를 추정하기 위해서는 본 연구의 분석결과와 같이 분석대상 또는 분석대상 지역의 상이한 특성을 고려할 필요가 있다. 또한 현재 전국 차원의 화물조사만이 정기적으로 수행되고 있으나, 보다 세부적인 대도시 차원의 조사방안 수립과 함께 전국 차원의 화물조사와 연계할 수 있는 방안을 마련할 필요가 있을 것으로 판단된다. 마지막으로 본 연구의 분석결과에 대한 신뢰성을 확보하기 위해서는 화물자동차의 통행발생 특성에 대한 시계열적 검토를 통하여 화물자동차의 통행발생 특성이 일관적인지에 대한 분석이 필요하다.
또한 현재 전국 차원의 화물조사만이 정기적으로 수행되고 있으나, 보다 세부적인 대도시 차원의 조사방안 수립과 함께 전국 차원의 화물조사와 연계할 수 있는 방안을 마련할 필요가 있을 것으로 판단된다. 마지막으로 본 연구의 분석결과에 대한 신뢰성을 확보하기 위해서는 화물자동차의 통행발생 특성에 대한 시계열적 검토를 통하여 화물자동차의 통행발생 특성이 일관적인지에 대한 분석이 필요하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
화물통행수요는 어떻게 활용되어 지는가?
화물통행수요는 지역간 화물과 대도시(특별시, 광역시) 화물로 구분되어 추정되며, 추정결과는 여객통행수요와 함께 교통물류 SOC 사업의 평가와 각종 교통정책의 타당성 평가를 위한 기초자료로 활용된다. 또한 화물통행수요는 지역적 범위에 따라 대규모 국가사업에 활용되는 지역간 화물통행수요와 수도권을 포함한 광역시의 교통물류정책을 위한 대도시 화물통행수요로 구분할 수 있는 동시에, 추정결과에 따라 물동량 통행수요와 화물자동차 통행수요로 구분할 수 있다.
화물통행수요 모형의 한계는 무엇인가?
현재 국내의 화물통행수요 추정 방법론과 결과의 활용은 모두 국가차원의 지역간 물류활동에 초점이 맞추어져 있으며, 특히 화물자동차 통행수요는 지역간 화물통행수요 추정에 적합한 물동량 기반의 화물수요모형을 기반으로 산출된다. 그러나 물동량 기반의 화물수요모형은 화물의 특성(품목별 속성 등)은 고려할 수 있으나, 화물자동차의 특성(업종, 톤급별 통행유형 등)은 충분하게 고려하지 못하는 한계가 있다(Holguín-Veras, 2002).
화물통행수요는 추정결과에 따라 어떻게 구분되는가?
화물통행수요는 지역간 화물과 대도시(특별시, 광역시) 화물로 구분되어 추정되며, 추정결과는 여객통행수요와 함께 교통물류 SOC 사업의 평가와 각종 교통정책의 타당성 평가를 위한 기초자료로 활용된다. 또한 화물통행수요는 지역적 범위에 따라 대규모 국가사업에 활용되는 지역간 화물통행수요와 수도권을 포함한 광역시의 교통물류정책을 위한 대도시 화물통행수요로 구분할 수 있는 동시에, 추정결과에 따라 물동량 통행수요와 화물자동차 통행수요로 구분할 수 있다. 현재 국내의 화물통행수요 추정 방법론과 결과의 활용은 모두 국가차원의 지역간 물류활동에 초점이 맞추어져 있으며, 특히 화물자동차 통행수요는 지역간 화물통행수요 추정에 적합한 물동량 기반의 화물수요모형을 기반으로 산출된다.
참고문헌 (15)
Chatterjee, A. (2004). "Freight transportation planning for urban areas." Institute of Transportation Engineers, ITE Journals, 74(12), pp. 20-24.
Choi, C. H. (2003). "Estimation of vehicle loading rates for commodity based models based on urban and regional truck trip characteristics." Journal of the Korean Society of Civil Engineers, Vol. 23, No. 2, pp. 147-158 (in Korean).
Greene, W. H. (1990). Econometric analysis, Macmillan.
Holguin-Veras, J. (2002). "Revealed preference analysis of the commercial vehicle choice process." Journal of Transportation Engineering, ASCE, Vol. 28, No. 4, pp. 336-346 (in Korean).
Holguin-Veras, J. and Patil, G. R. (2005). "Observed trip chain behavior of commercial vehicles." Journal of the Transportation Research Board, No. 1906, pp. 74-80.
Hunt, J. D. and Stefan, K. J. (2007). Tour-based microsimulation of urban commercial movements, Transportation Research, Part B 41, pp. 981-1013.
Joh, C. H., Kim, C. S. and Seong, H. M. (2008). "An activity-based analysis of heavy-vehicle trip chains." Journal of the Economic Geographical Society of korea, Vol. 11, No. 2, pp. 192-202 (in Korean).
Kim, H. S., Park, D. J., Kim, C. S., Choi, C. H. and Kim, G. S. (2010). "An analysis of choice behavior for tour type of commercial vehicle using decision tree." Journal of Korean Society Transportation, Vol. 28, No. 6, pp. 43-54 (in Korean).
Park, M. C., Hahn, J. S. and Seong, H. M. (2011). Estimation methods of urban freight travel demand, The korea Transport Institute (in Korean).
Raothanachonkun, P., Sano, K., Wisetjindawat, W. and Matsumoto, S. (2007). "Estimation truck trip origin-destination with commoditybased and empty trip models." Journal of the Transportation Research Board, No. 2008, Transportation Research Board of the National Academies, Washington, D.C., pp. 43-50.
Seong, H. M., Kim, C. S. and Shin, S. J. (2008). "An analysis on truck trip chaining." Journal of Korean Society Transportation, Vol. 26, No. 5, pp. 7-16 (in Korean).
Sorratini, J. A. and Smith Jr, R. L. (2000). "Development of a statewide truck trip forecasting model based on commodity flows and input-output coefficients." Journal of the Transportation Research Board, No. 1707, pp. 49-55.
Statistics Korea, http://kostat.go.kr (in Korean).
Stefan, K. J., Hunt, J. D., McMillan, J. D. P. and Farhan, A. (2007). "Development of a fleet allocator model for calgary." Canada, Journal of the Transportation Research Board, No. 1994, Transportation Research Board of the National Academies, Washington, D.C., pp. 89-93.
The Korea Transport Institute. (2006). National transportation database in 2005: Freight O/D Survey on the National Area.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.