본 연구는 물류 네트워크상 중요한 입지 여건을 갖추고 있는 국제산업물류도시와 부산 신항에 신규 자동화물운송시스템 도입에 따른 화물 물동량 및 편익을 분석하기 위해 수행되었다. 이를 위해 본 연구는 대상지역의 장래 화물 물동량 및 전환물동량을 예측하였으며, 그에 따른 사회적 편익을 분석하기 위해 4개의 시나리오 설정하였다. 화물물동량 예측은 사업체 원단위법과 종사자수 원단위법을 적용하였으며, 편익은 기존 도로를 이용하는 화물자동차가 인터모달 자동화물운송시스템으로 전환되는 물동량을 기반으로 산정하였다. 본 연구에서의 편익항목은 직접편익(통행시간 절감, 차량운행비용 절감, 교통사고 절감, 환경비용 절감)이외에 해외 관련 연구를 기반으로 화물통행시간가치 편익, 혼잡비용 절감 편익, 도로유지관리 절감편익을 추가적으로 고려하였다. 분석 결과, 종사자수 원단위를 적용하고, 부산시 강서구의 업종별 종사자수 비율을 적용한 방법론의 화물물동량 및 편익이 가장 큰 것으로 예측되었다. 본 연구는 패러다임 변화에 따른 새로운 자동운송시스템 도입을 기반으로 물동량의 추정과 사업 편익 추정을 하였다는 점에서 학술적 의미가 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 물류 네트워크상 중요한 입지 여건을 갖추고 있는 국제산업물류도시와 부산 신항에 신규 자동화물운송시스템 도입에 따른 화물 물동량 및 편익을 분석하기 위해 수행되었다. 이를 위해 본 연구는 대상지역의 장래 화물 물동량 및 전환물동량을 예측하였으며, 그에 따른 사회적 편익을 분석하기 위해 4개의 시나리오 설정하였다. 화물물동량 예측은 사업체 원단위법과 종사자수 원단위법을 적용하였으며, 편익은 기존 도로를 이용하는 화물자동차가 인터모달 자동화물운송시스템으로 전환되는 물동량을 기반으로 산정하였다. 본 연구에서의 편익항목은 직접편익(통행시간 절감, 차량운행비용 절감, 교통사고 절감, 환경비용 절감)이외에 해외 관련 연구를 기반으로 화물통행시간가치 편익, 혼잡비용 절감 편익, 도로유지관리 절감편익을 추가적으로 고려하였다. 분석 결과, 종사자수 원단위를 적용하고, 부산시 강서구의 업종별 종사자수 비율을 적용한 방법론의 화물물동량 및 편익이 가장 큰 것으로 예측되었다. 본 연구는 패러다임 변화에 따른 새로운 자동운송시스템 도입을 기반으로 물동량의 추정과 사업 편익 추정을 하였다는 점에서 학술적 의미가 있을 것으로 기대된다.
This study aims to analyze the freight transport demand and benefit for the introduction of an automated freight transport system focusing on the Global Industry and Logistics City (GILC) in Busan. In pursuit of this aim, four alternatives were calculated - using the freight volume estimating method...
This study aims to analyze the freight transport demand and benefit for the introduction of an automated freight transport system focusing on the Global Industry and Logistics City (GILC) in Busan. In pursuit of this aim, four alternatives were calculated - using the freight volume estimating methods and included, the number of businesses, the number of employees set up, future estimated cargo volume, and switched volume from other transport modes into the GILC. Economic benefits were analyzed against social benefits and costs accordingly. The result of the freight transport demand forecast found, the cargo volume of "Alternative 2-1" to be the most advantageous, applying the number of employee unit method and proportion of employees in Gangseo-gu, Busan. In addition to the conventional analysis of direct benefit items (reduction of transport time, traffic accidents and environmental costs), this study also considered additional benefit items (congestion costs savings, and road maintenance costs in terms of opportunity cost). It also considered advanced value for money research in guidance on rail appraisal of U.K, Federal Transport Infrastructure Plan 2003 of Germany, and RailDec of the United States. The study aims to further contribute to estimating minimum cargo transport demands and assess the economic feasibility of the introduction of new intermodal automated freight transport systems in the future.
This study aims to analyze the freight transport demand and benefit for the introduction of an automated freight transport system focusing on the Global Industry and Logistics City (GILC) in Busan. In pursuit of this aim, four alternatives were calculated - using the freight volume estimating methods and included, the number of businesses, the number of employees set up, future estimated cargo volume, and switched volume from other transport modes into the GILC. Economic benefits were analyzed against social benefits and costs accordingly. The result of the freight transport demand forecast found, the cargo volume of "Alternative 2-1" to be the most advantageous, applying the number of employee unit method and proportion of employees in Gangseo-gu, Busan. In addition to the conventional analysis of direct benefit items (reduction of transport time, traffic accidents and environmental costs), this study also considered additional benefit items (congestion costs savings, and road maintenance costs in terms of opportunity cost). It also considered advanced value for money research in guidance on rail appraisal of U.K, Federal Transport Infrastructure Plan 2003 of Germany, and RailDec of the United States. The study aims to further contribute to estimating minimum cargo transport demands and assess the economic feasibility of the introduction of new intermodal automated freight transport systems in the future.
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문제 정의
본 연구는 항만, 공항, 철도 등 국내외 물류네트워크상 중요한 입지 여건을 갖추고 있는 강서지역과 친환경 국제산업물류도시와 부산 신항의 국제경쟁력 제고하기 위해 신규 자동화물운송시스템을 도입하는 것이 타당한지를 분석하기 위해 수행되었다. 본 연구는 부산신항 배후 국제산업물류도시의 장래 화물물동량을 예측하고, 신규 시스템 도입에 따른 전환 물동량을 산정한다. 또한 신규 자동화물 운송시스템 도입 시 기존의 직접적 편익 이외에 추가적인 편익항목을 검토하고, 사회적 편익과 비용을 산정한다.
본 연구는 항만, 공항, 철도 등 국내외 물류네트워크상 중요한 입지 여건을 갖추고 있는 강서지역과 친환경 국제산업물류도시와 부산 신항의 국제경쟁력 제고하기 위해 신규 자동화물운송시스템을 도입하는 것이 타당한지를 분석하기 위해 수행되었다. 본 연구는 부산신항 배후 국제산업물류도시의 장래 화물물동량을 예측하고, 신규 시스템 도입에 따른 전환 물동량을 산정한다.
본 연구에서는 신규 자동화물운송시스템 도입에 따른 화물물동량을 예측하고, 그에 따른 사회적 편익을 추정하였다. 화물물동량 추정에는 사업체 원단위법과 종사자수 원단위법을 이용하였다.
본 연구의 편익은 자동화물운송시스템의 건설로 인해 기존 도로를 이용하는 화물자동차가 자동화물 운송시스템으로 전환되는 물동량을 기반으로 산정하였다. 대안별 시나리오 분석결과는 2020년 기준으로 194억 원/년~264억 원/년, 2030년 기준으로 217억 원/년~309억 원/년, 2040년 기준으로 243억 원/년~364억 원/년으로 각각 분석되었다
본 연구의 편익은 자동화물운송시스템의 도입에 따라 기존 도로를 이용하는 화물자동차가 자동화물 운송시스템으로 전환되는 물동량을 기반으로 산정하였다. 대안별 시나리오 분석결과는 <표 9>과 같으며, 2020년 기준으로 194억 원/년~264억 원/년,030년 기준으로 217억 원/년~309억 원/년, 2040년 기준으로 243억 원/년~364억 원/년으로 각각 분석되었다.
가설 설정
초기 분석년도는 2020년으로 설정하였으며, 중간 분석은 10년 단위로 시행하였다. 또한 장래 종사자수는 2040년까지 예측되어 있으므로 2040년까지는 장래 종사자수 연평균 증가율을 적용하였으며,2040년 이후 화물물동량은 2040년과 동일한 것으로 가정하였다. 특히 본 연구 대상지인 국제물류산업 도시 2단계 지역은 아직 장래개발계획(계획 종사자 수, 산업시설용지 유치업종 등)이 아직 확정되지 않았기 때문에 국제물류산업도시 1단계의 장래개발계획과 동일한 원단위를 적용하였다.
<그림 3>은 대안별 장래 화물물동량 예측 방법론을 나타낸 것이다. 본 연구는 부산 신항 국제산업물류도시 일반산업단지의 유출입물동량 중 수출입과 국내 내수화물의 비율은 50:50으로 입하량과 출하량이 같다고 가정하였다.
이로 인해 시간적 범위 중 기준년도는 2012년으로 설정하여 분석하였으나, 5년이 지난 시점에서 화물수요 추정시 활용한 원단위 및 사업체 조사 자료 등 최신 자료로 갱신해야 할 것으로 판단된다. 셋째, 본 연구에서는 인터모달자동화물시스템이 단선으로 왕복 운행하는 것으로 입하량과 출하량이 50:50으로 같다고 가정하였으나, 이 가정은 다소 무리가 있을 것으로 판단된다. 우리나라의 수입구조를 살펴보았을 때 국내 내수화물의 입출하 비율은 불균형하기 때문에 향후에는 현실에 맞는 입하량과 출하량 비율 적용이 필요할 것으로 판단된다.
이에 본 연구의 화물물동량 예측과 경제성 분석을 위한 기준년도는 2012년으로 설정하였다. 인터모달 자동화물운송시스템 사업기간은 2016년부터 2019년까지로 설정하였으며, 2019년의 차년도부터 화물이 발생하는 것으로 가정하였다. 초기 분석년도는 2020년으로 설정하였으며, 중간 분석은 10년 단위로 시행하였다.
장래 화물물동량 예측에 필요한 장래 종사자수 예측이 2040년까지 되어 있으므로 본 연구에서는 2040년 이후 화물발생량도 2040년과 동일한 것으로 가정하였다. 사업체수 원단위법을 이용하여 화물물동량 예측 결과, <대안 1-1>은 2020년 3,587천 톤/년, 2030년 4,040천 톤/년, 2040년 4,601천 톤/년으로 나타났으며, <대안 1-2>는 2020년 3,871,493톤/년, 2030년 4,432천 톤/년, 2040년 5,143천 톤/년으로 각각 분석되었다.
또한 신규 화물운송수단이 도입될 경우 전환물동량의 추정은 수단선택 분석을 통하여 수단별 화물물동량에 대한 전환수요 통행패턴 변화를 분석하는 것이 일반적이다. 하지만 본 연구에서는 기존에 없는 전혀 새로운 화물운송수단이 도입되는 경우에 해당하므로 일정한 가정을 통하여 전환수요를 분석하였다. 그림 1>은 본 연구에서 적용한 국제산업물류도시 화물수요예측 과정을 나타낸 것이다.
제안 방법
이를 위해 전국 사업체 조사 자료 중 업종별 종사자수 비율을 산정한 후, 국제산업물류도시의 계획 종사자수(37,201명)를 적용하여 업종별 종사자수를 산정하였다(부산시,2014. <대안 1>과 마찬가지로 사업대상지의 업종구분을 위해 2012년 기준 전국 사업체조사 중 부산 전체와 부산 강서구 종사자수 비율을 적용하여 두 가지 시나리오로 분석하였다. <그림 3>은 대안별 장래 화물물동량 예측 방법론을 나타낸 것이다.
화물 관련 수요와 경제성 분석에 대한 선행연구들은 크게 국내 화물물동량 추정에 관한 연구와 경제성 분석을 위한 편익 항목 관련 연구로 나누어 볼 수 있다. 국내 화물물동량 추정과 관련된 선행연구는 국내 화물물동량 산정 연구와 화물수단선택모형에 대한 연구로 구분하여 살펴보았다. 우선, 국내 화물물동량 산정 연구는 사업체 원단위를 이용한 방법과 종사자수 원단위를 이용한 방법으로 구분된다.
우리나라의 수입구조를 살펴보았을 때 국내 내수화물의 입출하 비율은 불균형하기 때문에 향후에는 현실에 맞는 입하량과 출하량 비율 적용이 필요할 것으로 판단된다. 넷째, 전환물동량 추정 시 별도의 신규 자동화물운송시스템 대안을 고려하는 것이 타당하지만, 신규 자동화물운송시스템을 철도운송으로 가정한 뒤 도로운송과 철도운송 두 가지 수단만 고려한 화물수단선택모형을 적용하였다. 향후에는 신규 운송시스템까지 선택대안에 추가한 별도의 수단선택모형을 마련할 필요성이 있다.
<대안 1-1>은 부산/울산/경남 지역의 사업체수 비율을 적용하였으며,대안 1-2>는 부산시의 면적및 사업체수 비율을 적용하여 화물물동량을 예측하였다. <대안 2>는 업종별, 지역별 종사자수와 KTDB에서 제공하고 있는 업종별 종사자수 1인당 월간 출하량 원단위를 적용하여 화물발생량을 예측하였다. 이를 위해 전국 사업체 조사 자료 중 업종별 종사자수 비율을 산정한 후, 국제산업물류도시의 계획 종사자수(37,201명)를 적용하여 업종별 종사자수를 산정하였다(부산시,2014.
88원/시간-톤(2012년 기준)12)으로 고려하여 화물통행시간가치 편익(Valuation Of Travel time Saving, VOTS)을 반영하였다. 둘째, 신규 자동화물운송시스템 도입으로 인해 화물차 통행 혼잡이 감소하는 효과를 혼잡비용 절감편익(Congestion Costs Savings)이라고 규정하고 이를 반영하였다. 2011년 기준 화물차 혼잡비용은 2,879.
본 연구는 이 중에서 국내 화물물동량 산정방법인 종사자수와 사업체수 원단위법을 이용하여 시나리오 분석을 수행하였으며, 국내 화물수단선택 중신승진(2008) 연구에서 수립한 컨테이너 화물수단 선택모형을 기본적으로 적용하였다. 또한 국외 연구를 바탕으로 본 연구에서는 국내 지침에서 제시하고 있는 직접편익(통행시간 절감, 차량운행비 절감, 교통사고 감소, 환경비용 감소) 이외에도 해외평가모형들에서 고려하고 있는 화물시간가치 편익, 혼잡비용 절감 편익, 도로유지관리비용 절감편익을 추가함으로써 국내 모형들의 한계를 보완하였다. 이를 통해 본 연구는 인터모달 자동화물운송시스템 신규 도입에 따른 국제물류산업도시 내 화물수요 예측과 이를 토대로 한 편익분석까지 수행하였다.
본 연구는 부산신항 배후 국제산업물류도시의 장래 화물물동량을 예측하고, 신규 시스템 도입에 따른 전환 물동량을 산정한다. 또한 신규 자동화물 운송시스템 도입 시 기존의 직접적 편익 이외에 추가적인 편익항목을 검토하고, 사회적 편익과 비용을 산정한다. 본 연구는 제2장에서 화물물동량을 추정하고 편익산정 관련 선행연구를 고찰하며, 부산시 국제산업물류도시의 물류여건을 파악한다.
<대안 1>은 업종별 면적원단위를 적용하여 업종별 사업체수를 산정하고, 사업체수당 월간 출하량 원단위를 적용하여 화물발생량을 예측하였다. 또한 업종별 사업체수에 산정에 필요한 면적 및 사업체수 비율에 따라 2가지 시나리오로 구분하였다. 세부적으로 전국 사업체 조사 자료를 이용하여 업종별 사업체수 비율을 산정한 후, 국제산업물류도시의 장래개발계획 산업시설용지 면적(2,379,593m2)7)을 곱하여 업종별 부지면적을 추정하였다.
17원톤-km)반영한 혼잡비용 절감편익을 산정하였다. 마지막으로 본 연구에서는 화물자동차가 신규 운송수단 전환으로 도로 유지관리 비용이 절감되는 편익을 계량화하여 반영하였다. 사실상 도로포장 생애주기비용(Life Cycle Cost: LCC)은 도로포장의 생산, 사용, 폐기, 처분 등의 각 단계에서 발생하는 총비용을 의미하므로 이러한 모든 요소들은 편익항목으로 반영되는 것이 타당하다(Yeo et al.
본 연구는 부산 신항을 중심으로 노선주변 개발 및 상위계획, 현장조사 등을 조사하여 공간적 범위와 대상 노선을 설정하였다. 본 연구에서 고려한인터모달 자동화물운송시스템 노선은 <그림 2>와 같이 김해공항 남측 남해고속도로 지선인근 물류터미널(터미널 #
또한 신규 자동화물 운송시스템 도입 시 기존의 직접적 편익 이외에 추가적인 편익항목을 검토하고, 사회적 편익과 비용을 산정한다. 본 연구는 제2장에서 화물물동량을 추정하고 편익산정 관련 선행연구를 고찰하며, 부산시 국제산업물류도시의 물류여건을 파악한다. 제3장에서는 국제산업물류도시의 화물물동량과 전환수요를 예측한다.
본 연구는 화물물동량 추정과정에 한국교통연구원 국가교통DB에서 설정한 교통존(traffic zone)을 적용하고, 특정지역의 자세한 분석이 필요할 경우 해당되는 존을 세분화하는 방법을 채택하였다. 화물 수요분석의 품목구분체계로는 한국교통연구원의 화물조사 방법론에 기반을 두고 31개 품목을 고려하되 컨테이너를 중심으로 분석하였다.
본 연구에서는 부산 신항 배후 국제산업물류도시에 대한 화물발생량을 추정하기 위해 와 같이 4가지 대안을 설정하였으며, 에서 제시하는 바와 같이 사업체수 및 종사자수 원단위법을 적용하였다.
, 2004). 본 연구에서는 차종별 통행량과 도로보수현황 자료를 이용하여 도로유지관리비용 원단위13)를 산정한 후 대형화물자동차 전환량에 대한 도로유지관리비용 절감편익을 산정하였다. 도로유지관리비용 원단위는 국토해양부에서 발표한 2011년 도로포장 비용과 연간 화물자동차 통행량 자료를 이용하였다.
첫째, 기회비용 관점에서 화물의 시간가치는 운송시간이 지연됨에 따라 화주가 지불해야 하는 시간당 제고관리비용으로 보았다. 본 연구에서는 컨테이너 단위시간가치를 650.88원/시간-톤(2012년 기준)12)으로 고려하여 화물통행시간가치 편익(Valuation Of Travel time Saving, VOTS)을 반영하였다. 둘째, 신규 자동화물운송시스템 도입으로 인해 화물차 통행 혼잡이 감소하는 효과를 혼잡비용 절감편익(Congestion Costs Savings)이라고 규정하고 이를 반영하였다.
우선, 국내 화물물동량 산정 연구는 사업체 원단위를 이용한 방법과 종사자수 원단위를 이용한 방법으로 구분된다. 부지면적 및 사업체 원단위를 적용한 방법은 아래의 수식에서 보는 바와 같이 도시계획에 따른 부지면적, 사업체수 정보와 KTDB에서 제공하는 업종별 사업체당 월간 출하량 원단위를 이용하여 화물물동량을 추정하였다. 즉, 국내 샘플 기업의 업종별 면적 원단위를 적용하여 업종별 사업체수를 산정하고, 샘플 기업의 업종별 출하량 원단위를 적용하였다(부산발전연구원, 2010; 2011).
또한 업종별 사업체수에 산정에 필요한 면적 및 사업체수 비율에 따라 2가지 시나리오로 구분하였다. 세부적으로 전국 사업체 조사 자료를 이용하여 업종별 사업체수 비율을 산정한 후, 국제산업물류도시의 장래개발계획 산업시설용지 면적(2,379,593m2)7)을 곱하여 업종별 부지면적을 추정하였다. 여기서, 업종별 지역별 부지면적 및 사업체수 원단위를 적용하여 장래 화물물동량을 예측하기 위한 국제산업물류도시의 사업체 수를 산정하였다.
세부적으로 전국 사업체 조사 자료를 이용하여 업종별 사업체수 비율을 산정한 후, 국제산업물류도시의 장래개발계획 산업시설용지 면적(2,379,593m2)7)을 곱하여 업종별 부지면적을 추정하였다. 여기서, 업종별 지역별 부지면적 및 사업체수 원단위를 적용하여 장래 화물물동량을 예측하기 위한 국제산업물류도시의 사업체 수를 산정하였다. <대안 1-1>은 부산/울산/경남 지역의 사업체수 비율을 적용하였으며,대안 1-2>는 부산시의 면적및 사업체수 비율을 적용하여 화물물동량을 예측하였다.
56원/톤-km로 산정되었다(한국교통연구원, 2014; 2013a). 여기에 소비자 물가지수를 적용하여 기준년도인 2012년 기준으로 보정한 혼잡비용 원단위 (28.17원톤-km)반영한 혼잡비용 절감편익을 산정하였다. 마지막으로 본 연구에서는 화물자동차가 신규 운송수단 전환으로 도로 유지관리 비용이 절감되는 편익을 계량화하여 반영하였다.
은 부산/울산/경남 지역의 사업체수 비율을 적용하였으며,대안 1-2>는 부산시의 면적및 사업체수 비율을 적용하여 화물물동량을 예측하였다.
<대안 1>은 업종별 면적원단위를 적용하여 업종별 사업체수를 산정하고, 사업체수당 월간 출하량 원단위를 적용하여 화물발생량을 예측하였다. 또한 업종별 사업체수에 산정에 필요한 면적 및 사업체수 비율에 따라 2가지 시나리오로 구분하였다.
이러한 불확실성을 대처하기 위해 본 연구는 편익 변화를 단순화하여 편익에 대한 민감도 분석(±30% 범위)을 수행하였다.
<대안 2>는 업종별, 지역별 종사자수와 KTDB에서 제공하고 있는 업종별 종사자수 1인당 월간 출하량 원단위를 적용하여 화물발생량을 예측하였다. 이를 위해 전국 사업체 조사 자료 중 업종별 종사자수 비율을 산정한 후, 국제산업물류도시의 계획 종사자수(37,201명)를 적용하여 업종별 종사자수를 산정하였다(부산시,2014. <대안 1>과 마찬가지로 사업대상지의 업종구분을 위해 2012년 기준 전국 사업체조사 중 부산 전체와 부산 강서구 종사자수 비율을 적용하여 두 가지 시나리오로 분석하였다.
또한 국외 연구를 바탕으로 본 연구에서는 국내 지침에서 제시하고 있는 직접편익(통행시간 절감, 차량운행비 절감, 교통사고 감소, 환경비용 감소) 이외에도 해외평가모형들에서 고려하고 있는 화물시간가치 편익, 혼잡비용 절감 편익, 도로유지관리비용 절감편익을 추가함으로써 국내 모형들의 한계를 보완하였다. 이를 통해 본 연구는 인터모달 자동화물운송시스템 신규 도입에 따른 국제물류산업도시 내 화물수요 예측과 이를 토대로 한 편익분석까지 수행하였다.
부지면적 및 사업체 원단위를 적용한 방법은 아래의 수식에서 보는 바와 같이 도시계획에 따른 부지면적, 사업체수 정보와 KTDB에서 제공하는 업종별 사업체당 월간 출하량 원단위를 이용하여 화물물동량을 추정하였다. 즉, 국내 샘플 기업의 업종별 면적 원단위를 적용하여 업종별 사업체수를 산정하고, 샘플 기업의 업종별 출하량 원단위를 적용하였다(부산발전연구원, 2010; 2011).
또한, 본 연구에서는 해외 관련 연구11)를 참조하여 이러한 직접적 편익 이외에 신규 자동운송시스템 도입에 따른 추가적인 편익항목도 다음과 같이 고려하였다. 첫째, 기회비용 관점에서 화물의 시간가치는 운송시간이 지연됨에 따라 화주가 지불해야 하는 시간당 제고관리비용으로 보았다. 본 연구에서는 컨테이너 단위시간가치를 650.
본 연구는 전혀 새로운 자동운송시스템 도입에 따라 새로운 시스템으로 전환될 수 있는 물동량을 추정하고 사업의 편익을 추정해 보았다는 점에서 의미가 있으나, 다음과 같은 한계점에 대해 추후 보완이 필요할 것으로 판단된다. 첫째, 신규 자동화물운송시스템 도입 시 화물교통 패턴 변화가 현저하게 발생하는 영향권을 설정해서 분석해야 하나, 본 연구에서는 별도의 영향권 분석과정 없이 국제산업물류도시 구역으로 고려하였다. 둘째, 본 연구는 국토교통과학기술진흥원의 2014년 교통물류사업의 일환으로 진행되었다.
본 연구는 화물물동량 추정과정에 한국교통연구원 국가교통DB에서 설정한 교통존(traffic zone)을 적용하고, 특정지역의 자세한 분석이 필요할 경우 해당되는 존을 세분화하는 방법을 채택하였다. 화물 수요분석의 품목구분체계로는 한국교통연구원의 화물조사 방법론에 기반을 두고 31개 품목을 고려하되 컨테이너를 중심으로 분석하였다. <표 1>에서 보는 바와 같이 화물수요분석의 기준년도는 장래화물수요를 예측하기 위한 화물모형 정산기준이 되는 동시에 경제성 분석 과정상 현재가치화 기준이 되는 년도이다.
대상 데이터
본 연구에서는 차종별 통행량과 도로보수현황 자료를 이용하여 도로유지관리비용 원단위13)를 산정한 후 대형화물자동차 전환량에 대한 도로유지관리비용 절감편익을 산정하였다. 도로유지관리비용 원단위는 국토해양부에서 발표한 2011년 도로포장 비용과 연간 화물자동차 통행량 자료를 이용하였다.14) <표8>은 본 연구에서 적용한 편익 항목별 분석 방법론을 정리한 것이다.
본 연구에서 고려한인터모달 자동화물운송시스템 노선은 와 같이 김해공항 남측 남해고속도로 지선인근 물류터미널(터미널 #1)과 에코델타시티, 명지지구, 녹산산업단지, 부산신항 다목적부두 동측 물류터미널(터미널 #2)을 연결하는 전체 연장 16.185km로 설정하였다.
인터모달 자동화물운송시스템 사업기간은 2016년부터 2019년까지로 설정하였으며, 2019년의 차년도부터 화물이 발생하는 것으로 가정하였다. 초기 분석년도는 2020년으로 설정하였으며, 중간 분석은 10년 단위로 시행하였다. 또한 장래 종사자수는 2040년까지 예측되어 있으므로 2040년까지는 장래 종사자수 연평균 증가율을 적용하였으며,2040년 이후 화물물동량은 2040년과 동일한 것으로 가정하였다.
또한 장래 종사자수는 2040년까지 예측되어 있으므로 2040년까지는 장래 종사자수 연평균 증가율을 적용하였으며,2040년 이후 화물물동량은 2040년과 동일한 것으로 가정하였다. 특히 본 연구 대상지인 국제물류산업 도시 2단계 지역은 아직 장래개발계획(계획 종사자 수, 산업시설용지 유치업종 등)이 아직 확정되지 않았기 때문에 국제물류산업도시 1단계의 장래개발계획과 동일한 원단위를 적용하였다.
이론/모형
에 따라 전량 인터모달 자동화물운송시스템을 이용한다. 마지막으로, 수송비용 5% 절감에 따른 수단전환량은 컨테이너 화물수단선택모형10)을 통하여 산정하였으며, 이때 적용된 수단별 수송시간, 수송비용, 서비스 수준은 한국철도시설공단(2012) 연구결과를 반영하였다.
본 연구는 이 중에서 국내 화물물동량 산정방법인 종사자수와 사업체수 원단위법을 이용하여 시나리오 분석을 수행하였으며, 국내 화물수단선택 중신승진(2008) 연구에서 수립한 컨테이너 화물수단 선택모형을 기본적으로 적용하였다. 또한 국외 연구를 바탕으로 본 연구에서는 국내 지침에서 제시하고 있는 직접편익(통행시간 절감, 차량운행비 절감, 교통사고 감소, 환경비용 감소) 이외에도 해외평가모형들에서 고려하고 있는 화물시간가치 편익, 혼잡비용 절감 편익, 도로유지관리비용 절감편익을 추가함으로써 국내 모형들의 한계를 보완하였다.
셋째, 국제물류산업단지에서 발생하는 화물물동량은 부산테크노파크(2014)에 반영된 부산광역시의 국제물류산업도시 개발 방향9)에 따라 전량 인터모달 자동화물운송시스템을 이용한다. 마지막으로, 수송비용 5% 절감에 따른 수단전환량은 컨테이너 화물수단선택모형10)을 통하여 산정하였으며, 이때 적용된 수단별 수송시간, 수송비용, 서비스 수준은 한국철도시설공단(2012) 연구결과를 반영하였다.
본 연구에서는 신규 자동화물운송시스템 도입에 따른 화물물동량을 예측하고, 그에 따른 사회적 편익을 추정하였다. 화물물동량 추정에는 사업체 원단위법과 종사자수 원단위법을 이용하였다. 종사자 수 원단위를 적용하고, 부산시 강서구의 업종별 종사자수 비율을 적용한 <대안 2-1>에서 물동량이 2020년 4,475천 톤/년, 2030년 5,421천 톤/년, 2040년 6,635천 톤/년으로 가장 낙관적으로 예측되었다.
성능/효과
그 중 전환물동량이 가장 큰 종사자 원단 위법을 이용한 의 편익이 가장 큰 것으로 나타났다.
첫째, 인터모달 자동화물운송시스템 도입에 따른 전환물동량과 대상지인 국제물류산업단지에서 발생하는 화물물동량의 합으로 산정된다. 둘째, 인터모달 자동화물운송시스템 도입에 따른 수송비용 절감은 인터모달 한국철도시설공단(2012) 연구를 반영하여 5%로 설정한다. 그 이유는 인터모달 자동화물운송시스템 기획 연구에서 제시한 2030년 물류운송비용 5%(3조원 수준) 최종 목표를 반영했기 때문이다8).
본 연구에서 전환 물동량이 가장 큰 경우는 종사자수 원단위를 사용하고, 부산시 강서구 종사자수 비율 적용한 로 분석되었으며, 전환물동량이 가장 작은 경우는 종사자수 원 단위를 사용하고, 부산시 종사자수 비율 적용한로 나타났다.
분석 결과,대안별로 물동량 차이가 다소 발생하는 것으로 나타났는데, 이러한 차이는 1차 금속 제조업(품목2),금속가공제품 제조업(품목3), 기타 운송장비 제조업(품목9), 기타 제품 제조업(품목10)의 업종별 적용 비율(평균 부지면적 및 종사자수 비율)의 차이로 사업체수 및 종사자 수의 차이로 인한 것으로 판단된다( 참조).
사업체수 원단위법을 이용하여 화물물동량 예측 결과, 은 2020년 3,587천 톤/년, 2030년 4,040천 톤/년, 2040년 4,601천 톤/년으로 나타났으며, 는 2020년 3,871,493톤/년, 2030년 4,432천 톤/년, 2040년 5,143천 톤/년으로 각각 분석되었다.
종사자 수 원단위를 적용하고, 부산시 강서구의 업종별 종사자수 비율을 적용한 에서 물동량이 2020년 4,475천 톤/년, 2030년 5,421천 톤/년, 2040년 6,635천 톤/년으로 가장 낙관적으로 예측되었다.
종사자수 원단위법을 이용하여 화물물동량을 예측한 결과, 은2020년 4,475천 톤/년, 2030년 5,421천 톤/년, 2040년 6,635천 톤/년, 는 2020년 2,885천톤/년, 2030년 3,321천 톤/년, 2040년 3,881천 톤/년으로 각각 분석되었다( 참조).
본 연구는 인터모달 자동화물운송시스템 도입에 따른 전환수요 예측을 위해 다음과 같이 가정하였다. 첫째, 인터모달 자동화물운송시스템 도입에 따른 전환물동량과 대상지인 국제물류산업단지에서 발생하는 화물물동량의 합으로 산정된다. 둘째, 인터모달 자동화물운송시스템 도입에 따른 수송비용 절감은 인터모달 한국철도시설공단(2012) 연구를 반영하여 5%로 설정한다.
후속연구
향후에는 신규 운송시스템까지 선택대안에 추가한 별도의 수단선택모형을 마련할 필요성이 있다. 마지막으로, 본 연구에서는 해외 선진사례 분석을 토대로 국내 SOC 사업 타당성평가 과정에서 편익항목으로 고려하지 않는 화물시간가치편익, 혼잡비용 절감편익, 도로유지관리비용 절감편익 등의 고려 필요성을 검토하고, 편익을 추정해 보았으나, 신규 운송시스템도입에 따른 화물운송 편익산정에 관한 보다 세밀하고 체계적인 연구가 뒤따라야 할 것으로 판단된다.
본 연구는 전혀 새로운 자동운송시스템 도입에 따라 새로운 시스템으로 전환될 수 있는 물동량을 추정하고 사업의 편익을 추정해 보았다는 점에서 의미가 있으나, 다음과 같은 한계점에 대해 추후 보완이 필요할 것으로 판단된다. 첫째, 신규 자동화물운송시스템 도입 시 화물교통 패턴 변화가 현저하게 발생하는 영향권을 설정해서 분석해야 하나, 본 연구에서는 별도의 영향권 분석과정 없이 국제산업물류도시 구역으로 고려하였다.
셋째, 본 연구에서는 인터모달자동화물시스템이 단선으로 왕복 운행하는 것으로 입하량과 출하량이 50:50으로 같다고 가정하였으나, 이 가정은 다소 무리가 있을 것으로 판단된다. 우리나라의 수입구조를 살펴보았을 때 국내 내수화물의 입출하 비율은 불균형하기 때문에 향후에는 현실에 맞는 입하량과 출하량 비율 적용이 필요할 것으로 판단된다. 넷째, 전환물동량 추정 시 별도의 신규 자동화물운송시스템 대안을 고려하는 것이 타당하지만, 신규 자동화물운송시스템을 철도운송으로 가정한 뒤 도로운송과 철도운송 두 가지 수단만 고려한 화물수단선택모형을 적용하였다.
둘째, 본 연구는 국토교통과학기술진흥원의 2014년 교통물류사업의 일환으로 진행되었다. 이로 인해 시간적 범위 중 기준년도는 2012년으로 설정하여 분석하였으나, 5년이 지난 시점에서 화물수요 추정시 활용한 원단위 및 사업체 조사 자료 등 최신 자료로 갱신해야 할 것으로 판단된다. 셋째, 본 연구에서는 인터모달자동화물시스템이 단선으로 왕복 운행하는 것으로 입하량과 출하량이 50:50으로 같다고 가정하였으나, 이 가정은 다소 무리가 있을 것으로 판단된다.
넷째, 전환물동량 추정 시 별도의 신규 자동화물운송시스템 대안을 고려하는 것이 타당하지만, 신규 자동화물운송시스템을 철도운송으로 가정한 뒤 도로운송과 철도운송 두 가지 수단만 고려한 화물수단선택모형을 적용하였다. 향후에는 신규 운송시스템까지 선택대안에 추가한 별도의 수단선택모형을 마련할 필요성이 있다. 마지막으로, 본 연구에서는 해외 선진사례 분석을 토대로 국내 SOC 사업 타당성평가 과정에서 편익항목으로 고려하지 않는 화물시간가치편익, 혼잡비용 절감편익, 도로유지관리비용 절감편익 등의 고려 필요성을 검토하고, 편익을 추정해 보았으나, 신규 운송시스템도입에 따른 화물운송 편익산정에 관한 보다 세밀하고 체계적인 연구가 뒤따라야 할 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
국제물류산업도시 1단계의 장래개발계획과 동일한 원단위를 적용한 이유는?
또한 장래 종사자수는 2040년까지 예측되어 있으므로 2040년까지는 장래 종사자수 연평균 증가율을 적용하였으며,2040년 이후 화물물동량은 2040년과 동일한 것으로 가정하였다. 특히 본 연구 대상지인 국제물류산업 도시 2단계 지역은 아직 장래개발계획(계획 종사자 수, 산업시설용지 유치업종 등)이 아직 확정되지 않았기 때문에 국제물류산업도시 1단계의 장래개발계획과 동일한 원단위를 적용하였다.
종사자 1인당 월간 출하량 원단위는 KTDB에서 수행한 전국 화물기종점통행량 조사 결과(2012년)를 적용한 이유는?
국내 화물물동량 추정방법 중 종사자수 원단위를 적용한 연구사례로는 한국교통연구원(2016), 대구광역시(2004) 등이 있다. 종사자수 원단위를 적용한 방법은 통상 한국표준산업분류표에 의거하여 통계청에서 제공하는 업종별, 지역별(시군구 단위 또는 읍면동 단위) 종사자수와 KTDB에서 제공하는 업종별 종사자수 1인당 월간출하량 원단위를 적용한다. 따라서 종사자 1인당 월간 출하량 원단위는 KTDB에서 수행한 전국 화물기종점통행량 조사 결과(2012년)를 적용하였다.
미국, 독일, 네덜란드, 일본 등에서 개발 진행 중인 첨단자동 화물운송시스템 기술은 무엇인가?
국내외적으로도 친환경 동력장치를 이용한 자동 운송기술과 무인자동주행기술의 개발이 활발히 진행 중이며, 화물운송부문에서도 온실가스 및 미세먼지 발생저감 등을 목적으로 한 첨단자동 화물운송시스템 기술에 대한 관심과 투자가 꾸준히 늘어나고 있다. 미국, 독일, 네덜란드, 일본 등에서는 대량, 소량화물의 운송경로를 최적화한 자동운송시스템, 물류거점 간 대량화물 자동운송시스템 기술, 지하화물 운송시스템 기술 등 다양한 형태의 친환경 자동운송시스템이 개발 중이다(Van Binsbergen etal., 2014; 노홍승 외 2010, Rijsenbrij et al.
참고문헌 (42)
국토해양부(2012), 2011 도로보수현황
국토해양부(2012), 2011년 도로교통량 통계연보
국토해양부(2009), 교통시설 투자평가지침 개정안
국토교통부 국토교통과학기술 진흥원(2014), 수송비 절감과 화물운송체계 혁신을 위한 인터모달 자동화물 운송 시스템 개발 기획, 2014 국토교통연구기획 사업
한국교통연구원(2012), 2011년 국가교통조사 및 DB 구축 사업-전국 화물기종점 통행량 O/D 조사
한국교통연구원(2013a), 전국 화물 O/D 전수화 및 장래예측
한국교통연구원(2013b), 화물통행수요추정 개선방안 연구
한국교통연구원(2014), 2011-2012년 전국 교통혼잡비용 추정과 추이 분석
한국교통연구원(2016), 2016년 국가교통조사 및 DB 구축 사업- 전국 화물 O/D 보완갱신
한국철도시설공단(2012). 철도물류 활성화를 위한 컨테이너 자동수송시스템 도입방안 연구.
한국철도시설공단(2010), 철도투자평가편람 전면개정 연구
Federal Ministry of Transport, Building and Housing, 2004, Federal Transport Infrastructure Plan 2003
Hickling Lewis Brod Inc. (HLB), Model Documentation for RailDec v. 2.0
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