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춘천 레고랜드를 대비한 시내 교통 기반 분석
Analysis of City Traffic Infrastructure for Chuncheon Legoland 원문보기

한국시뮬레이션학회논문지 = Journal of the Korea Society for Simulation, v.27 no.3, 2018년, pp.75 - 87  

전태보 () ,  윤서영 (강원대학교 산업공학전공) ,  김기동 (강원대학교 산업공학전공)

초록
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춘천시는 세계적인 테마파크 중 하나인 레고랜드를 건설중에 있다. 본 연구에서는 춘천레고랜드를 대비한 시내 교통기반에 대한 분석을 수행하였다. 먼저, 레고랜드와 관련한 현 춘천시의 교통 상황을 검토하였고 이를 기반으로 잠재적인 고객 및 도착률, 도로, 레고랜드로 진입 경로에 대한 정의를 수행하였다. 교통 상태를 반영하는 평가치인 점유율을 기반으로 분석을 위한 실험을 설계하였고 시뮬레이션을 통해 결과를 얻었다. 피크시즌에 심한 교통 체증이 예상되며 특히 도로 9,11,16에서 정도가 특히 심각하다는 결과이다. 이 도로들의 차선수 증가를 통한 추가적인 실험을 수행하였으며 시내 교통상 큰 개선된 결과를 도출하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Chuncheon city is constructing a world-wide famous theme park, Chuncheon Legoland. In this study, analysis of the city traffic infrastructure for Chuncheon Legoland has been performed. We first reviewed the current city traffic condition with regard to the park. We then defined potential customers a...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 먼저, 레고랜드 건설 이전인 현재 춘천시의 교통 상태를 검토하고 이를 바탕으로 향후 관광객들로 인한 추가적인 차량들을 고려한 점유율을 산출한 뒤 도로별 교통 상태를 예측하고자 한다. 점유율은 주중과 주말, 출․퇴근과 나머지 시간, 학기중과 방학 기간 등에 따라 다르며 도로별로 일정하지 않다.
  • 그러나 도로 11과 16은 여전히 심각한 정체 상태를 보이고 있어 향후 분석 범위를 확장하여 3차선까지 고려 하거나 도로 6을 통해 서면으로 레고랜드를 진입하는 구간을 고려하여 도로 11과 16의 소통을 개선하는데 크게 기여할 수 있을 것으로 예상된다. 본 연구는 교통 위주로 분석한 내용이나, 프로그램 상 숙박과 주차장 소요량까지 고려할 수 있도록 설계하였다. 숙박과 주차장 고려를 위한 정확한 자료가 필요하다고 판단되어 본 연구에서는 제외하였다.
  • 본 연구는 테마파크로 인한 춘천시의 미래 교통문제에 초점을 두되 도로설계 등을 위한 도로구조, 신호체계, 차량 종류, 차량 속도 및 기타 특성 등의 상세 정보를 고려하는 연구들과는 달리 거시적 관점에서의 개략적인 영향 평가에 초점을 둔다. 즉, 레고랜드 개장 후 예상되는 관광 차량들이 현 도로여건에 미치는 영향과 문제점을 개략 검토하고 필요시 제안을 통하여 춘천시의 정책 방향에 도움을 주고자 한다.
  • 본 연구에서는 레고랜드의 운영 효율화를 위한 현재의 교통 여건을 파악하고 문제점을 개선하고자 하였다. 특별히 시즌 별 가중치, 요일, 시간의 조건 등 다양한 조건을 적용하여 결과를 도출하고자 하였다.
  • 본 연구에서의 가장 큰 관심은 도로별 차량들의 정체 정도이며 이를 위한 평가치로 구간과 도로별 차량의 점유율을 고려한다. 그러나 어느 시점에서 특정 도로 k에서의 차량들 정체 정도는 그 도로 자체 뿐 아니라 레고랜드에 이르는 동일 구간상 앞 도로들 상태에도 영향을 받는다.
  • 상술한 바와 같이 체계적인 광역 도시계획상의 교통 분석에는 상세한 도로구조, 신호체계, 차량 특성 등 상세 정보를 포함하는 평가 지표의 개발이 요구되나 본 연구에서의 주요 관심은 현 교통 기반시설이 레고랜드 개장후의 방문 차량들을 적절히 수용할 수 있는가를 개략 검토함이다. 이를 위한 주요 측정치로 도로별 차량 점유율(occupation ratio)을 다음과 같이 정의한다.
  • 본 연구는 테마파크로 인한 춘천시의 미래 교통문제에 초점을 두되 도로설계 등을 위한 도로구조, 신호체계, 차량 종류, 차량 속도 및 기타 특성 등의 상세 정보를 고려하는 연구들과는 달리 거시적 관점에서의 개략적인 영향 평가에 초점을 둔다. 즉, 레고랜드 개장 후 예상되는 관광 차량들이 현 도로여건에 미치는 영향과 문제점을 개략 검토하고 필요시 제안을 통하여 춘천시의 정책 방향에 도움을 주고자 한다. 그간 레고랜드 진입 교량건설에 대한 타당성 연구 [16] 가 수행되긴 하였으나, 교통, 주차, 숙박등 기반 시설에 대한 명시적인 연구는 수행되지 않았다.
  • 본 연구에서는 레고랜드의 운영 효율화를 위한 현재의 교통 여건을 파악하고 문제점을 개선하고자 하였다. 특별히 시즌 별 가중치, 요일, 시간의 조건 등 다양한 조건을 적용하여 결과를 도출하고자 하였다. 조건에 따른 실험을 통해 구간 및 도로의 점유율을 구하였고 이를 바탕으로 극성수기 도로 9,11,16의 개선이 필요함이 파악되었다.

가설 설정

  • 레고랜드 방문 고객은 크게 연인(2명), 가족/친지/친구(3~5명), 단체(30~100명)의 유형으로 분류하며, 전체 관광객들 중 연인 20%, 가족 60%, 단체 20% 비율로 구성 됨을 가정한다. 이 비율이 완전하진 않으나 주 고객이 어린이들인 점에서 가족과 소풍 등의 비율이 높다는 판단이다.
  • 분석을 위한 주된 요인(factor)들로 시즌, 요일, 시간들을 선정하였으며 이들의 조합을 이용하여 실험을 설계하 였다. 시즌은 가중치(W)를 이용하되 Table 4를 기준으로 보통시즌(W=1.0)의 일간 관광객 도착률을 기준으로 극성수기(W=2.3)을 가정하였으며, 요일은 평일 및 주말, 그리고 시간대는 오전 이른 시간 및 늦은 시간대의 두 경우를 고려하였다. 다음 표와 같이 인자별 2 수준씩 총 8 가지 경우를 고려하였다.
  • 레고랜드 근처에 다다르면 곧 바로 레고랜드에 진입할 것인지 아니면 숙소에서 하루 밤을 보내고 다음날 아침에 관광할지에 따라 레고랜드나 숙소로 진행한다. 오후 늦게 도착하는 고객은 다음날 아침에 레고랜드를 방문함을 가정한다. Figure 2b)와 2c)는 각각 레로랜드에의 진입과 숙소로 향하는 로직으로 내용이 쉽게 이해된다.
  • 차량 외에 시외버스, 전철 및 ITX 등의 대중 교통을 포함한 모든 고객들은 도착 시점(오전, 오후, 저녁 등)에 따라 숙박 시설의 이용 유무 등을 확률로 고려할 수 있도록 하였다. 주차 시설은 승용차와 버스 주차 공간으로 구분되며 주차장의 크기는 무한하다고 가정하였다. 대중교통을 이용하는 고객들은 교통이나 주차 시설에는 영향을 미치지 않으며, 숙박 시설에만 영향을 미친다.
  • 이 비율이 완전하진 않으나 주 고객이 어린이들인 점에서 가족과 소풍 등의 비율이 높다는 판단이다. 차량을 통한 방문이 많기 때문에 연인, 가족고객들은 승용차 1대, 단체 고객의 경우는 버스 1대에 40명씩 탑승하여 방문함을 가정한다. 즉, 100명의 단체 고객은 3대의 버스로 춘천에 진입한다.
  • 이들 표와 그림의 결과를 통하여 몇 가지 특성이 관찰된다. 첫째, 구간 별 점유율은 모든 경우 비슷한 경향을 보인다. 즉, 구간들의 점유율 또는 정체의 정도는 평행한 패턴을 보인다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
춘천 레고랜드의 전망은? 최근 춘천시는 중도에 레고랜드(Legoland) 테마파크를 건설하기 위한 작업을 진행중이다. 춘천 레고랜드는 관광도시로서의 춘천시 위상을 높일 예정이고 지역 경제 활성화에도 크게 기여할 전망이다. 이러한 순기능을 제대로 담당함에는 주요 기반 시설의 역할이 매우 중요하며, 산업도시화 정책이나 체계적인 도시 계획보다는 오랜 기간 형성․발전되어온 전통적 도시인 춘천으로서는 갑작스런 관광객의 폭주를 대비한 준비가 충분하지 않을 수있다.
레고랜드는 춘천시 어디에 건축될 예정인가? 레고랜드는 춘천 의암호 내의 섬인 중도에 건축될 예정이며 진입은 호수를 가로지르는 신축중의 교량으로 가능하다. 춘천시의 많은 도로들 중 본 연구에서는 레고랜드로의 진입과 직접적으로 관련되는 도로들을 중심으로 고려하며 Figure 1과 같이 총 17개로 설정한다.
교통분석을 할 때 거시적․미시적 관점에서의 정량․정성적인 지표들에는 어떤 것들이 있는가? 이 과정 에서 적절한 수행평가기준을 정립하기 위한 연구를 통하여 거시적․미시적 관점에서의 정량․정성적인 지표들이 제시되었다. 지표들은 크게, capacity, speed, travel/delay time, volume, Level of Service (LOS), Cost due to congestion 등의 범주를 기준으로 제시되었으며 [5] 대표적으로는 교통혼잡도(traffic congestion)를 통한 분석[6]~[9]을 들 수 있다. 분석 방법으로서는 수반되는 다양한 파라메터들과 변수들을 기준으로 개발된 지표 중심의 체계적인 접근 외에 시뮬레이션을 이용한 경험적인 접근 [10]~[12]이 고려된다.
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참고문헌 (20)

  1. Shunping, J., Hongqin, P., and Shuang, L. (2011), "Urban traffic state estimation considering resident travel characteristics and road network capacity", Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 11(5), 81-85. 

  2. Kim, S. K., Hwang, B. Y., Lee, S. J., Kim, D. H. (2001), "Analysis of Traffic Pattern Resulting form Freeway Network Changes in 2001". 연구보고서, 한국도로공사 도로연구소. 

  3. Kim, Y. H., Jeong, K. O., Kim, S. G., (2013), "Comparison of Transport Infrastructure and Its Utilization Features in between Korean and Foreign Cities", Research report, KOTI. 

  4. Ministry of Public Security (2000). "Urban Traffic Management Evaluation Indicators System" (printed in 2012). 

  5. Rao, A. M. and Rao, K. R. (2012), "Measuring Urban traffic Congestion - A Review", International Journal for Traffic and Transport Engineering, 2 (4), pp. 286-305. 

  6. He, F., Yan, X., Liu, Y. Ma, L. (2016), "A Traffic Congestion Assessment Method for Urban Road Networks Based on Speed Performance Index", Procedia Engineering, 137, pp. 425-433. 

  7. Jain, S., Jain. S. S, Jain. G. (2017), "Traffic Congestion Modelling Based on Origin and Destination", 10th International Scientific Conference Transbaltica 2017: Transportation Science and Technology. (Procedia Engineering 187, pp. 442-450) 

  8. Kim, S. T., Rhee, H. K., Gong, I. Y. (2017), "Improving Assessments of Maritime Traffic Congestion Based On Occupancy Area Density Analysis for Traffic Vessels", Journal of the Korean society of marine environment & safety, Vol. 23, No. 2, pp. 153-160. 

  9. Quiroga, C. A. (2000), Performance measures and data requirements for congestion management systems. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 8(1), 287-306. 

  10. Kim, H. M. (2008), "Developing the Calibration Method of Microscopic Traffic Simulation Model", 석사학위논문, 한국항공대학교. 

  11. Lee, J. H.(2012), "Improvement of Analysis reliability for transportation policies by using macroscopic and microscopic traffic simulation combined method", 석사학위논문, 한양대학교. 

  12. Lee, J. Y. (2013), "Research on a Traffic Simulation System", 석사학위논문, 국민대학교. 

  13. Seo, J. S.(2015), "A study on real-time traffic monitoring system based on simulation model", 박사학위논문. 공주대학교. 

  14. 강호석, 노승민, 정진영(2016), "ARENA를 이용한 고속도로 교통흐름 개선을 위한 시뮬레이션 연구", 한국시뮬레이션학회 학술대회 논문집, Vol. 2016, No. 10., 한국시뮬레이션학회. 

  15. 장준, 정홍주(2005), "ARENA시뮬레이션을 이용한 청계천 교통 신호 주기 개선 대안", 대한산업공학회 추계학술대회논문집, Vol. 2005. 

  16. 박경애 등 (2014), "레고랜드 코리아 기반시설(교량) 조성사업 예비타당성 조사", 연구보고서, KDI. 

  17. http://viewt.ktdb.go.kr/cong/map/index_sidoCodelist.do 

  18. http://kosis.kr/index/index.do 

  19. 문일경, 조규갑, 조면식, 최원준(2007), "ARENA를 이용한 시뮬레이션(4th Ed.)", McGraw-Hull Korea, Korea. 

  20. https://www.legoland.jp/en 

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