전국 지역 간 2단계 수단분담 모형의 개발

Abstract

삶의 질 향상과 주5일 근무제 시행 등으로 인해사람들은 보다 여유로운 삶을 영위하게 됨과 동시에 과거에 비해 늘어난 여가 시간을 보다 효율적으로 활용하고자 한다. 이러한 추세 속에서 KTX, 항공, 고속버스 등의 장거리 교통수단 발달은 통행자들이 보다 편리하고 빠르게 이동할 수 있는 환경을제공하였다. 그 결과, 시?도 경계를 벗어나는 장거리 통행수요(이하, 전국 지역 간 통행)가 과거에 비해 증가하였다. 한국교통연구원(2012)에 따르면KTX 개통 전후 시기인 2008년을 기점으로 총 수단 통행량 및 수도권, 5대 광역권의 장거리 통행수요가 모두 증가한 것으로 나타났다. 장기적인 관점에서도 이러한 현상은 지속될 것으로 예상되므로장래 수요의 증가에 대비한 인프라 시설 확충은 합리적으로 이루어져야 하며 이를 위해선 정확한 장래 통행 수요 예측이 선행되어야만 한다. 장래 수단별 통행 수요는 교통수요 모형의 세번째 단계인 수단분담 모형을 통해 추정된다. 추정모형으로는 각 수단 대안의 상대적인 효용을 바탕으로 수단 분담률을 산정하는 로짓(Logit)모형이 활용된다. 그러나 로짓모형을 활용하여 추정된 전국지역 간 수단별 수요에 대한 신뢰도는 그리 높지않다. 그 이유는 전국 지역 간 교통수단의 복잡한통행 과정에 있다. 수도권 및 광역권 내부 통행의경우, 승용차, 일반 버스, 지하철 등 단조로운 수단과 2회 이내의 환승을 통해 통행이 이루어지는 반면, 전국 지역 간 통행은 장거리 교통수단을 이용하기 위해 출발지에서 장거리 수단 터미널로의 접근통행과 터미널에서 목적지까지의 방출통행이 필수적으로 발생하게 된다. 그리고 이 과정에서도 수단 간 환승이 발생하기 때문에 광역권 내부의 통행에 비해 상대적으로 다양한 수단을 이용하게 된다. 그러나 로짓모형은 수단대안이 증가할수록 모형의적합도가 감소하게 되는 단점을 갖고 있다. 따라서이를 접근?방출 수단을 간략화하고 일부 주 수단을통합하는 방법을 통해 수단 대안 수를 10개 내외로조절하게 된다. 그 결과, 전국 지역 간 통행과정은지나치게 축약되어 수단별 이용수요 예측에 어려움을 겪게 된다. 본 연구는 이러한 한계점을 개선하여 수단별 세부 수요를 예측할 수 있는 모형을 제안하고자 한다. 본 모형은 전국 지역 간 통행을 장거리 주 수단 통행과 접근?방출 수단 통행으로 분리하여 주수단의 수단 분담률을 산정 후 접근·방출수단의 수단 분담률을 산정하는 2단계 구조로 이루어진다. 이를 통해 각 단계별 통행의 특성을 반영할 수 있으며 보다 세분화된 수단 별 통행수요를 추정할 수있다. Long distance trip has been increased and travel patterns are complicated due to diversity of transportation mode. Evolution of public transport which has made traveler more comfortable also contribute this phenomenon. So, prediction of transportation demand is becoming far more difficult and important than in the past. To impove the prediction of demand, this study suggests 2-phases modal split model that reflect characteristic of inter-regional inter-modal trip into main mode trip and access/egress trip. After that, each multi-nominal logit model is calibrated by trip characteristic. After that, optimum model is selected which is the highest model fitness and significant statistically. The result shows that generic variables and separation of time variables are suitable for both models. Model fitness of optimum model is over 0.2 and all variables are significant statistically. Traveler who takes main mode prefer auto to transit and who takes access/egress mode prefer transit to auto. The result of validation for value of time shows reasonable value comparing with standard guideline on KDI. Comparison with existing models also shows improved outcome of explanation. In conclusion, 2-phases model can explain and describe travel pattern better than existing models.