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
- 종속변수는 목적별 통행시간으로 업무, 교육, 여가, 기타 등 4개 목적으로 구분하였다. 2010년 가구통행실태조사 자료는 총 10개 목적으로 구분되나 본 연구에서는 유사한 특성의 목적통행을 그룹화하여 업무관련, 교육관련, 여가관련, 기타 등 총 4개 목적으로 재분류하여 제시하였다.
- 이후 수집된 변수를 바탕으로 SUR모형을 활용해 고령자의 통행시간예산 모형의 개발 및 분석을 수행하였다. 마지막으로는 분석 결과를 바탕으로 본 연구의 핵심결과 및 시사점을 통행 행태 측면에서 요약 정리하였으며 향후 연구방향을 간단히 제시하였다.
- 본 연구는 개별 통행자의 하루 동안 소비하는 총 통행시간을 통행시간예산 관점에서 접근하여 목적별 통행시간예산의 영향요인을 각각 규명하고자 하였다. 통행시간예산을 다룬 연구는 과거에도 다양하게 수행되었으나 이를 목적별로 검토한 연구는 매우 미흡하다는 측면에서 본 연구는 기존 연구에서 밝히지 못한 목적별 영향요인을 규명하였다는 점에서 차별화된다.
- 이러한 관점에서 본 연구는 고령자에 주목하여 통행시간예산의 영향 요인을 규명하고자 한다. 특히 통행시간예산을 통행목적별로 구분하여 목적별 통행시간에 영향을 끼치는 요인을 각각 밝혀내고자 하였다.
- 단, 거시적인 관점에서는 총 통행시간이 일정하다 하더라도 통행시간예산을 구성하는 목적별 통행 시간예산은 그룹 특성에 따라 매우 다양하게 나타날 수 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구는 목적별 통행시간 예산의 영향요인 규명에 초점을 맞추고자 한다. 고령자의 목적별 통행시간예산의 특성을 분석하고 영향요인을 도출하는 연구는 고령자의 통행 행태를 파악하고 이해하는데 중요한 단초를 제공할 수 있을 것이다.
- 이러한 관점에서 본 연구는 고령자에 주목하여 통행시간예산의 영향 요인을 규명하고자 한다. 특히 통행시간예산을 통행목적별로 구분하여 목적별 통행시간에 영향을 끼치는 요인을 각각 밝혀내고자 하였다. 분석 모형으로는 시계열 변화와 무관하게 총 통행시간은 비교적 일정하다는 점에서 각 목적별 통행시간을 통행자의 특성에 맞게 할당한다는 개념을 구현하기 위해 총량의 제약 하에 각 모형의 종속변수간의 상호 영향관계를 고려할 수 있는 SUR(seemingly unrelated regression) 모형을 채택하였다.
제안 방법
- 개인특성조사에서는 나이, 성별, 거주지, 직업, 소득 등을 조사한다. 가구특성조사에서는 총 가구원 수, 차량 보유여부, 미취학 아동 수, 대중교통 접근성 등을 조사한다. 통행특성조사에서는 가구 구성원 모두의 조사 전일 하루 동안 통행을 빠짐없이 조사한다.
- 조사 내용은 가구 현황조사, 개인특성조사, 개인별 통행특성조사 등 3개로 구분된다. 가장 최근에 수행된 2010년 조사의 경우, 장거리통행특성 조사를 추가로 실시하였다.
- 독립변수로는 고령자의 목적별 통행 행태에 영향을 끼칠 수 있는 개인 특성, 가구 특성, 도시 시설 특성, 대중교통 서비스, 사회·경제지표 변수 등을 선정하였다. 개인 및 가구 특성 변수는 가구통행 실태조사 자료에서 추출하였다. 시설별 연면적 변수는 2010년 토지이용 현황 자료를 활용해 구축하였다.
- 개인특성조사에서는 나이, 성별, 거주지, 직업, 소득 등을 조사한다. 가구특성조사에서는 총 가구원 수, 차량 보유여부, 미취학 아동 수, 대중교통 접근성 등을 조사한다.
- 이후 기존 연구의 한계점을 도출한 뒤, 본 연구의 차별성을 제시하였다. 그리고 고령자의 통행시간예산을 추출하기 위한 표본 자료에 해당되는 가구통행실태조사의 기초통계분석을 수행하고 고령자의 통행시간예산과 관련된 영향 변수들을 다양한 경로를 통해 수집하였다. 이렇게 수집된 변수는 특성에 맞게 개인, 가구, 도시 특성으로 분류하였다.
- 시설 분류는 건축법 시행령을 참고하였으며 고령자의 목적별 통행에 영향을 끼칠 수 있는 관련 시설만을 선별하였다. 대중교통 서비스 변수는 토지이용 현황 자료와 GIS 자료를 활용해 구축하였다. 특히 지하철 역세권 면적 변수는 GIS상에서 해당 역 기준 반경 500m의 면적을 합산하여 산출하였다.
- 독립변수로는 고령자의 목적별 통행 행태에 영향을 끼칠 수 있는 개인 특성, 가구 특성, 도시 시설 특성, 대중교통 서비스, 사회·경제지표 변수 등을 선정하였다.
- 이와 함께 개별 통행의 출발 및 도착지 특성을 고려할 수 있는 연구 방법론이 필요하다. 본 연구에서 활용한 도시 시설 및 교통 인프라 등의 변수는 개별 통행의 출발 및 도착지 특성이 아닌 거주지를 기준으로 구축한 변수이다. 따라서 개별 통행의 현실적인 특성을 모두 고려하기에는 다소 한계가 있다.
- 사회·경제지표 변수는 통계청에서 발표한 2010년 현황을 참고하여 구축하였다.
- 시설별 연면적 변수는 2010년 토지이용 현황 자료를 활용해 구축하였다. 시설 분류는 건축법 시행령을 참고하였으며 고령자의 목적별 통행에 영향을 끼칠 수 있는 관련 시설만을 선별하였다. 대중교통 서비스 변수는 토지이용 현황 자료와 GIS 자료를 활용해 구축하였다.
- 본 연구의 흐름은 다음과 같다. 우선 통행시간예산을 다룬 선행 연구의 검토를 통해 연구의 동향과 활용변수, 분석 모형 등을 종합적으로 파악하였다. 이후 기존 연구의 한계점을 도출한 뒤, 본 연구의 차별성을 제시하였다.
- 그리고 고령자의 통행시간예산을 추출하기 위한 표본 자료에 해당되는 가구통행실태조사의 기초통계분석을 수행하고 고령자의 통행시간예산과 관련된 영향 변수들을 다양한 경로를 통해 수집하였다. 이렇게 수집된 변수는 특성에 맞게 개인, 가구, 도시 특성으로 분류하였다. 이후 수집된 변수를 바탕으로 SUR모형을 활용해 고령자의 통행시간예산 모형의 개발 및 분석을 수행하였다.
- 우선 통행시간예산을 다룬 선행 연구의 검토를 통해 연구의 동향과 활용변수, 분석 모형 등을 종합적으로 파악하였다. 이후 기존 연구의 한계점을 도출한 뒤, 본 연구의 차별성을 제시하였다. 그리고 고령자의 통행시간예산을 추출하기 위한 표본 자료에 해당되는 가구통행실태조사의 기초통계분석을 수행하고 고령자의 통행시간예산과 관련된 영향 변수들을 다양한 경로를 통해 수집하였다.
- 이렇게 수집된 변수는 특성에 맞게 개인, 가구, 도시 특성으로 분류하였다. 이후 수집된 변수를 바탕으로 SUR모형을 활용해 고령자의 통행시간예산 모형의 개발 및 분석을 수행하였다. 마지막으로는 분석 결과를 바탕으로 본 연구의 핵심결과 및 시사점을 통행 행태 측면에서 요약 정리하였으며 향후 연구방향을 간단히 제시하였다.
- 종속변수는 목적별 통행시간으로 업무, 교육, 여가, 기타 등 4개 목적으로 구분하였다. 2010년 가구통행실태조사 자료는 총 10개 목적으로 구분되나 본 연구에서는 유사한 특성의 목적통행을 그룹화하여 업무관련, 교육관련, 여가관련, 기타 등 총 4개 목적으로 재분류하여 제시하였다.
- 첫째, 총 통행시간은 비교적 일정하다는 통행시간예산의 개념을 바탕으로 목적별 통행시간의 영향 관계를 고려할 수 있는 SUR모형을 활용해 오차항 간의 상관성을 고려하였다. 특정 목적의 통행시간이 증가하게 될 경우, 총 통행시간이 일정하기 때문에 타 목적의 통행시간은 상호 연관 관계 속에서 감소하게 된다.
대상 데이터
- 본 연구는 2010년 수행된 수도권 가구통행실태조사 자료 중에서 서울특별시 내에 거주하는 고령자의 통행 자료만을 수집하였다. 고령자는 2010년 기준 65세 이상 성인을 의미한다.
- 본 연구의 공간적 범위는 서울특별시로 한정하였다. 서울특별시는 모든 사회·경제적 기능이 집중된 도시로 매우 다양한 통행 행태가 발견되며 표본의 양과 질이 가장 우수하다는 장점이 있다.
- 수집된 자료는 전수화 과정을 거쳐 국토개발종합계획, 국가기간교통망계획을 비롯한 다양한 교통 및 물류계획에 활용되는 기초자료인 O/D를 산출하는데 활용된다. 뿐만 아니라 응답자의 개인 및 가구 현황과 통행 특성과의 연관성을 밝히는 통행 행태연구에 광범위하게 사용된다.
- 시간적 범위는 공신력 있는 기관에서 조사된 2010년 가구통행실태조사 자료를 활용하였다는 점에서 2010년으로 설정하였다. 본 연구가 수행된 시점과는 다소 차이가 있으나 체계적인 과정을 통해 수집된 검증된 자료라는 점과 구득 가능한 최신 자료의 조사시기가 2010년이라는 점에서 2010년 조사자료 활용은 타당하다고 판단된다.
- 개인 및 가구 특성 변수는 가구통행 실태조사 자료에서 추출하였다. 시설별 연면적 변수는 2010년 토지이용 현황 자료를 활용해 구축하였다. 시설 분류는 건축법 시행령을 참고하였으며 고령자의 목적별 통행에 영향을 끼칠 수 있는 관련 시설만을 선별하였다.
- 고령자는 2010년 기준 65세 이상 성인을 의미한다. 총 표본 수는 39,791개이며 가구통행실태조사에서 수집된 가구 및 개인특성 자료와 함께 2010년 토지이용 현황과 관련된 도시 시설 지표 변수를 추가해 표 1과 같이 변수를 구축하였다.
데이터처리
- [13] 이와 함께 통행시간예산의 영향요인을 규명하는 연구도 수행되었다(박용덕, 2007; 김태호, 2009; 전인재, 2010). 영향 요인 규명을 위해서는 CART와 CHAID 분석이 활용되었다. 분석 결과 나이, 주택종류, 직업 등의 변수가 영향변수로 도출되었다.
- 종속변수를 포함한 주요 변수에 대한 기초통계분석을 수행하였다. 우선 고령자의 총 통행시간은 약 80분으로 나타났다.
이론/모형
- 특히 통행시간예산을 통행목적별로 구분하여 목적별 통행시간에 영향을 끼치는 요인을 각각 밝혀내고자 하였다. 분석 모형으로는 시계열 변화와 무관하게 총 통행시간은 비교적 일정하다는 점에서 각 목적별 통행시간을 통행자의 특성에 맞게 할당한다는 개념을 구현하기 위해 총량의 제약 하에 각 모형의 종속변수간의 상호 영향관계를 고려할 수 있는 SUR(seemingly unrelated regression) 모형을 채택하였다.
- 영향요인 규명을 위한 분석 방법론으로는 모형의 오차항 간의 상관관계를 고려할 수 있는 SUR(seemingly unrelated regression) 모형을 채택하였다. Zellner에 의해 1962년에 제안된 SUR모형은 몇 개의 회귀방정식(regression equations)으로 구성된다.
성능/효과
- 도시 시설 특성 중에서는 1종 근린시설과 업무시설의 연면적이 업무관련 통행시간예산에 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 1종 근린시설의 면적이 넓을수록 고령자의 통행시간예산은 감소하는 것으로 나타났다. 이는 근린시설에 종사하는 고령자의 접근성이 향상되는데 따른 현상으로 분석된다.
- 목적 특성 상, 대중교통 접근성과 가구원수 및 미취학 아동수 등의 변수가 유의한 것으로 분석되었다. 가구원수가 1명 증가하거나 미취학 아동수가 1명 증가하면 기타목적 통행시간은 각각 2분과 4분씩 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 귀가 및 배웅 목적 통행의 특성을 대변한다.
- 대중교통과의 접근시간은 지하철은 약10분, 버스는 약5분 소요되는 것으로 나타나 버스 수단의 접근성이 지하철보다 양호하다고 판단된다. 근린시설의 면적은 1종과 2종 구분 없이 약 평균 0.09㎢인 것으로 나타났다. 총 도로면적은 0.
- 고령자 특성상 업무와 관련된 통행의 비중은 65세 미만 비고령자에 비해 그 중요도가 낮을 수밖에 없다. 남성은 여성보다 평균 약 2분정도 업무통행시간을 더 할당하는 것으로 나타났으며 운전면허를 보유했을 경우 약 3분 더 통행시간에 할당하는 것으로 나타났다. 전문직종에 종사하는 고령자의 경우에는 타 직종을 보유한 고령자보다 활발한 업무 관련 통행을 하는 것으로 나타났다.
- 또한 대중교통 접근성 측면에서는 지하철역까지의 접근이 용이할수록 통행시간예산은 감소하는 것으로 나타났다. 도시 시설 특성 중에서는 1종 근린시설과 업무시설의 연면적이 업무관련 통행시간예산에 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 1종 근린시설의 면적이 넓을수록 고령자의 통행시간예산은 감소하는 것으로 나타났다.
- 둘째, 고령자에게 있어 여가관련 목적 통행의 비중이 높으며 영향 요인이 매우 다양한 것으로 분석되었다. 이는 앞서 언급하였듯이 높은 비중을 차지하는 고령자의 여가관련 목적통행의 중요성을 뒷받침하는 중요한 분석 결과이다.
- 주거 형태별로는 아파트나 단독주택에 거주하는 고령자 계층이 교육관련 통행에 투자하는 시간이 많은 것으로 나타났다. 또한 고령자 특성상 등교 관련 통행보다는 학원 관련 통행이 대부분을 차지한다는 점에서 학원 관련 특성 변수가 일부 유의미한 변수로 도출되었다. 학원 종사자수가 많은 지역에 거주하는 고령자의 교육관련 통행시간이 증가하는 경향을 발견하였다.
- 주거형태에서는 단독주택에 거주하는 고령자가 4분 정도를 통행시간에 더 할애하는 것으로 나타났다. 또한 대중교통 접근성 측면에서는 지하철역까지의 접근이 용이할수록 통행시간예산은 감소하는 것으로 나타났다. 도시 시설 특성 중에서는 1종 근린시설과 업무시설의 연면적이 업무관련 통행시간예산에 영향을 끼치는 것으로 나타났다.
- 이러한 결과는 귀가 및 배웅 목적 통행의 특성을 대변한다. 또한 버스 수단의 접근성이 뛰어날수록 기타목적 통행에 할애하는 비중이 높아지는 것으로 나타났다.
- 55에 분포하는 것으로 나타났다. 또한 분산팽창계수(variance inflation factor, VIF)를 검토한 결과, 통계적으로 유의한 변수의 분산팽창계수 값은 4이하로 나타나 모형의 설명변수로 활용됨에 무리가 없는 것으로 판단되었다.
- 정산결과를 살펴보면 여성이 남성보다 교육관련 통행에 약 2분을 더 할애하는 것으로 나타났다. 또한 특정 직업이 없는 그룹의 교육 관련 통행시간은 타 그룹에 비해 약 4분 정도를 덜 소비하는 것으로 나타났다.
- 마지막으로 배웅, 귀가, 기타목적 통행 등이 포함된 기타목적 통행시간예산 모형은 약 40%의 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 목적 특성 상, 대중교통 접근성과 가구원수 및 미취학 아동수 등의 변수가 유의한 것으로 분석되었다.
- 모형의 설명력은 0.542이며 개인 특성, 가구 특성, 도시 시설 지표, 교통 인프라, 사회·경제지표 등의 요인이 고르게 영향을 끼치는 것으로 나타났다.
- 등교 및 학원 통행 등을 의미하는 교육목적 통행은 일부 고령자를 제외하고는 상대적 비중이 매우 낮은 목적통행이다. 모형의 설명력은 채 30%에 미치지 못하는 것으로 나타났으며 유의한 독립변수의 개수도 가장 낮은 6개로 나타났다. 정산결과를 살펴보면 여성이 남성보다 교육관련 통행에 약 2분을 더 할애하는 것으로 나타났다.
- 마지막으로 배웅, 귀가, 기타목적 통행 등이 포함된 기타목적 통행시간예산 모형은 약 40%의 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 목적 특성 상, 대중교통 접근성과 가구원수 및 미취학 아동수 등의 변수가 유의한 것으로 분석되었다. 가구원수가 1명 증가하거나 미취학 아동수가 1명 증가하면 기타목적 통행시간은 각각 2분과 4분씩 증가하는 것으로 나타났다.
- 시간적 범위는 공신력 있는 기관에서 조사된 2010년 가구통행실태조사 자료를 활용하였다는 점에서 2010년으로 설정하였다. 본 연구가 수행된 시점과는 다소 차이가 있으나 체계적인 과정을 통해 수집된 검증된 자료라는 점과 구득 가능한 최신 자료의 조사시기가 2010년이라는 점에서 2010년 조사자료 활용은 타당하다고 판단된다.
- 영향 요인 규명을 위해서는 CART와 CHAID 분석이 활용되었다. 분석 결과 나이, 주택종류, 직업 등의 변수가 영향변수로 도출되었다. 나이 변수는 19세를 기준으로 성인이 되는 시점에서 통행시간예산이 크게 변화하는 것으로 나타났다.
- 셋째, 직장에서 은퇴하거나 특정 직업이 없는 그룹의 통행은 타 그룹에 비해 매우 소극적인 점을 확인할 수 있다. 특히 남성에 비해 여성의 통행 활동이 활발한 것으로 분석되었다.
- 이는 근린시설에 종사하는 고령자의 접근성이 향상되는데 따른 현상으로 분석된다. 업무시설의 연면적은 고령자의 업무관련 통행 시간예산을 증가시키는 것으로 나타났다.
- 남성은 여성보다 평균 약 2분정도 업무통행시간을 더 할당하는 것으로 나타났으며 운전면허를 보유했을 경우 약 3분 더 통행시간에 할당하는 것으로 나타났다. 전문직종에 종사하는 고령자의 경우에는 타 직종을 보유한 고령자보다 활발한 업무 관련 통행을 하는 것으로 나타났다. 주거형태에서는 단독주택에 거주하는 고령자가 4분 정도를 통행시간에 더 할애하는 것으로 나타났다.
- 모형의 설명력은 채 30%에 미치지 못하는 것으로 나타났으며 유의한 독립변수의 개수도 가장 낮은 6개로 나타났다. 정산결과를 살펴보면 여성이 남성보다 교육관련 통행에 약 2분을 더 할애하는 것으로 나타났다. 또한 특정 직업이 없는 그룹의 교육 관련 통행시간은 타 그룹에 비해 약 4분 정도를 덜 소비하는 것으로 나타났다.
- 주거 형태별로는 아파트나 단독주택에 거주하는 고령자 계층이 교육관련 통행에 투자하는 시간이 많은 것으로 나타났다. 또한 고령자 특성상 등교 관련 통행보다는 학원 관련 통행이 대부분을 차지한다는 점에서 학원 관련 특성 변수가 일부 유의미한 변수로 도출되었다.
- 47분으로 통행시간 예산은 약 1시간 30분 정도로 나타났다. 직업과 성별, 나이에 따라 일부 편차가 존재하기는 하였지만 전반적으로 통행시간예산을 포함한 통행 특성은 큰 변화가 없다는 점을 확인하였다. [13] 이와 함께 통행시간예산의 영향요인을 규명하는 연구도 수행되었다(박용덕, 2007; 김태호, 2009; 전인재, 2010).
- 은퇴 이후 남성의 사회적 활동이 감소하게 된 데 따른 결과로 해석된다. 직종에 따른 통행시간예산을 검토한 결과, 전문직에 종사하는 고령자의 타 직종을 가진 고령자에 비해 왕성한 활동을 펼치는 것으로 나타났다. 전문직 종사자는 정기적인 소득이 있다는 점에서 금전적 지출이 요구되는 쇼핑 및 여가, 친교목적 통행의 비중이 높은 것으로 분석된다.
- 출근, 업무, 귀사 등의 목적 등이 포함된 업무통행의 통행시간예산 모형에서는 설명력은 약 49%에 이르며 성별, 운전면허증 유무, 직업, 주거형태, 1종 근린시설, 업무시설 등의 변수가 유의미한 것으로 나타났다. 고령자 특성상 업무와 관련된 통행의 비중은 65세 미만 비고령자에 비해 그 중요도가 낮을 수밖에 없다.
- 친교 및 오락, 쇼핑 등의 여가목적 통행의 통행 시간예산 모형은 설명력이 가장 뛰어나며 다양한 요인에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다. 모형의 설명력은 0.
- 이는 앞서 언급하였듯이 높은 비중을 차지하는 고령자의 여가관련 목적통행의 중요성을 뒷받침하는 중요한 분석 결과이다. 특히 소득을 비롯한 경제적 수준을 대변하는 관련 지표가 여가목적의 통행시간예산에 큰 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 여가목적에 해당되는 쇼핑, 친교 및 오락 등의 통행은 금전적 지출이 수반되는 통행이라는 점에서 이러한 결과는 타당하다고 판단된다.
후속연구
- 결론적으로 고령화 사회에 접어들게 됨과 동시에 고령자의 사회․경제적 활동이 주목받게 된 현시점에서 고령자 특성과 관련된 다양한 영향 요인의 규명은 향후 통행수요를 예측함에 있어 선행되어야 할 연구라 할 수 있다. 특히 통행목적 중에서 정기적인 통행으로 비교적 추정이 용이하고 큰 비중을 차지하는 출근, 업무, 등교 등의 목적 통행은 고령자 관점에서는 상대적 비중이 매우 낮기 때문에 기존의 통행수요 예측 방법론과는 차별화되는 접근이 필요하다.
- 본 연구는 자료 구득 상의 한계점과 분석 방법론 측면에서 다음과 같은 한계점을 갖는다. 따라서 이를 보완한 추가적인 연구의 수행을 통해 한계점을 극복하고 보다 다양한 분석 결과를 이끌어 낼 수 있을 것이다.
- 따라서 개별 통행의 현실적인 특성을 모두 고려하기에는 다소 한계가 있다. 따라서 향후 연구에서는 개별 통행의 특성을 반영할 수 있는 변수 구축 방법론이 제안되어야 할 것이다.
- 특히 통행목적 중에서 정기적인 통행으로 비교적 추정이 용이하고 큰 비중을 차지하는 출근, 업무, 등교 등의 목적 통행은 고령자 관점에서는 상대적 비중이 매우 낮기 때문에 기존의 통행수요 예측 방법론과는 차별화되는 접근이 필요하다. 본 연구를 통해 밝혀진 것처럼 고령자의 통행시간, 나아가 통행수요를 예측함에 있어 여가관련 통행에 대한 비중을 높일 필요가 있으며 이를 통해 보다 객관적으로 합리적인 통행수요 예측이 가능할 것이다. 아울러 스마트기기의 보급이 일반화된 현재 시점에서 이를 활용하여 고령자의 통행특성을 상세하게 수집할 수 있는 방법론이 제안된다면 본 연구를 포함한 통행 행태 연구를 통해 보다 많은 시사점이 도출될 것으로 기대한다.
- 본 연구를 통해 밝혀진 것처럼 고령자의 통행시간, 나아가 통행수요를 예측함에 있어 여가관련 통행에 대한 비중을 높일 필요가 있으며 이를 통해 보다 객관적으로 합리적인 통행수요 예측이 가능할 것이다. 아울러 스마트기기의 보급이 일반화된 현재 시점에서 이를 활용하여 고령자의 통행특성을 상세하게 수집할 수 있는 방법론이 제안된다면 본 연구를 포함한 통행 행태 연구를 통해 보다 많은 시사점이 도출될 것으로 기대한다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.