시나리오 생성 시나리오 저장 시나리오 불러오기
<그림 3-44> 시나리오 설정(생성, 저장, 불러오기)
(3) 부문모형별 시각화
□ 모형별 시각화
부문모형 버튼을 선택하면 모형별 분석결과를 행정경계와 연결하여 도면과 그래프 로 시각화할 수 있다.
<그림 3-45> 모형 선택 버튼
<그림 3-46> 부문 모형별 분석결과 시각화(예시)
- 부문 모형별 분석 항목과 지수계산 여부를 선택 - 부문 모형별 분석결과가 탭으로 누적되어 표현됨 - 시각화 결과는 도면과 그래프로 표현됨
- 도면영역에는 해당 도면의 범례가 표현됨
- 그래프 영역에는 부문 모형별 분석결과의 수치가 그래프로 표현됨
□ 분석결과 도면제어
시각화된 도면의 제어는 다음과 같이 한다.
구분 내용
확대 Drag 된 영역으로 확대 축소 Drag 된 영역으로 축소 이동 도면을 Drag하여 이동 전체화면 도면을 전체화면으로 이동
새로고침 도면을 새로고침
정보조회 도면의 선택지점에 대한 정보조회
속성테이블 보기 도면의 주제도에 대한 속성정보(테이블) 보기 클립보드 복사 현재도면을 클립보드에 복사
이미지 내보내기 현재도면을 이미지 파일로 내보내기
<표 3-40> 분석결과 도면제어 기능
4) 부문모형별 지수
(1) 엔트로피지수12)를 활용한 균형성장도 측정
12) 정책시나리오에 따라 특정 사업을 시행한 후의 파급효과를 국토 및 지역발전 효과측면에서 계량적으로 측정하고 평가할 필요가 있음. 엔트로피(entrophy)의 지수를 활용하여 정책시 나리오에 따른 지역별 파급효과 배분의 형평성을 측정함. 정보이론 관점에서 샤논(Claude shannon)에 의해 폭넓게 창안, 불확실성(uncertainty)과 정보(information)의 양을 측정하 는 통계적 단위로 활용함. 한 시스템의 정보를 측정하는데 있어서 측정된 값 자체가 어떤 절대적인 값을 의미하는 것은 아님, 같은 시스템이라 할지라도 사상의 수(예를 들면, 지역 의 수)n이 변하면 엔트로피 값도 다름
엔트로피지수를 활용하여 정책시나리오에 따른 지역별 파급효과 배분의 형평성 및 국토균형성장 효과13)를 측정한다.
<그림 3-47> 엔트로피지수 분석결과(예시)
(2) Spatial LQ14)를 활용한 특화도 측정
공간특화지수를 활용하여 특정산업이 전체산업에 차지하는 비중을 파악하고 지역 별 특화산업을 통계적으로 분석 및 시각화한다. 공간특화지수 분석결과는 시각화 프로그램에서 특정산업(제조업 등)에 대한 부문별 분석결과가 존재할 경우에 공간특 화도를 분석하여 도면으로 시각화한다.
13) 정책시나리오에 의해 사업이 시행된 후 해당지역의 생산활동에 따른 부문별 파급효과 등이 전국적으로 고루 분산되는 지를 평가하는데 유용함. 상대엔트로피 m ax 는 값 이 작아 0에 가까울수록 균형발전에 기여함
14) 특화지수는(Location Quotient, LQ)는 지역별 산업 특화도를 가늠하기 위하여 고안되었 음. 이 지수는 특정산업이 전체산업에서 차지하는 비중을 전국 대비 특정지역의 비율로 정 의됨
<그림 3-48> 공간특화지수 분석결과(예시)
(3) 공간자기상관지수(Moran's I)15)를 활용한 공간패턴 측정
공간자기상관지수(Moran's I)를 활용하여 유사한 값들이 공간적으로 인접하여 분포하는 정도를 분석한다.
<그림 3-49> 공간자기상관지수(Moran's I) 분석결과(예시)
15) 공간자기상관성을 파악하기 위하여 필요하며, 많이 활용되는 지수는 Moran's I 지수임. 이 지수는 유사한 값들이 공간적으로 인접하여 분포하는 정도를 나타냄. Mroan's I 지수는 -1 과 1 사이의 값을 가지는데, 큰 값들이 인접하거나 작은 값들이 인접하는 경우 모두 값이 증가함. 즉, 이 값이 1에 가까울수록 공간자기상관이 큼을 의미함. 이 지수는 국지적 값이 정의되어 있기 때문에 시군구와 같은 지역별로 주변지역에 유사한 속성을 가지는 지역들이 있는지를 지도상에서 쉽게 확인할 수 있음
(4) 생태경관지수16)를 활용한 토지이용변화 측정
최대패치지수, 패치밀도를 활용하여 토지이용이 확산-압축 또는 안정-불안정 되는 등의 패턴을 분석한다. 생태경관지수 분석결과는 시각화 프로그램에서 토지이용 변화부문의 분석결과에 대한 생태경관지수를 계산하여 수치로 표현한다. 시각화 프로그램에서 계산되는 값은 최대패치지수(LPI)와 패치밀도(PD)이다.
<그림 3-50> 생태경관지수 분석결과(예시)
16) 생태경관지수를 활용하여 토지이용이 확산-압축 또는 안정-불안정 되는 등의 패턴이 갖는 의미를 파악할 수 있음
구 분 선행연구와의 차별성
연구목적 연구방법 주요 연구내용
주 요 선 행 연 구
1
∙ 과제명: 서울시 혼잡통행료 제도 실시방안에 관한 연구
∙ 연구자: 교통개발연구원 (1996)
∙ 연구목적: 최적혼잡통행료 및 혼잡지역을 선정하고 이 지역에 대한 혼잡통행료 시 행방안 제시
∙ 국내외 문헌고찰
∙ 서울시 혼잡지역 및 축 분석
∙ 혼잡통행료 추정을 위한 시범교통축 및 모형정립
∙ 혼잡통행료에 대한 시민여론 조사 및 혼잡통행료 최적부과대상지역 선정
∙ 최적혼잡통행료 추정 및 효과분석
∙ 통행료 수입금 배분방안 제시
2
∙ 과제명: 서울시 혼잡통행료 징수체계 보완연구
∙ 연구자: 서울시정개발연구 원(2001)
∙ 연구목적: 남산 1, 3호선 혼잡통행료 징수사업 평가 및 징수기준 보완방안 제시
∙ 남산 1, 3호 터널에 대한 통행료 징수효 과를 교통계획적 측 면에서 평가하고(통 행속도 변화, 교통량 변화 등) 확대시행을 건의
∙ 혼잡통행료 법적근거 및 시행기준 검 토
∙ 시범사업 시행효과 분석 및 개선대상 파악
∙ 혼잡통행료 징수기준 보완방안
∙ 징수시스템 보완방안
∙ 혼잡통행료제도 확대
3
∙ 과제명: 혼잡통행료제도 확 대시행의 효과분석
∙ 연구목적: 혼잡통행료 제도 의 시행효과를 BRT 제도와 의 정책적 결합을 중심으로 검토
∙ 서울시 교통현황 분 석 및 전망
∙ 혼잡통행료 효과분 석 방법론 수립 및 서 울시 사례 분석
∙ 혼잡통행료제도의 국내외 사례 분석
∙ 서울시 교통현황 및 추이 분석
∙ 혼잡통행료 및 BRT 시행효과 분석
본 연구
∙ 다양한 혼잡통행료 징수방 법을 대안으로 설정하고 시 행에 따른 소득계층별, 지 역별 파급영향을 제시하며 정책도입의 수용성 제고를 위한 정책방안을 제시
∙ 해외사례 검토
∙ 시민의식 설문조사
∙ 계량모형 구축 및 운 용
∙ 혼잡통행료 해외 시행 사례검토
∙ 다양한 혼잡통행료 징수대안 설정 및 평가
∙ 혼잡통행료 제도의 효율적 시행을 위 한 정책 방안 제시
<표 1-2> 선행연구와의 차별성
(단위: 없음)
주: 도로혼잡비용. 2012.
chapter 4
국토정책 시뮬레이션 모형의
활용: 서울-세종고속도로 사례
C ｜ H ｜ A ｜ P ｜ T ｜ E ｜ R ｜ 0 4
국토정책 시뮬레이션 모형의 활용:
서울-세종고속도로 사례
본 장에서는 국토정책 시뮬레이션을 위한 정책대상으로 대규모 SOC투자사업인 서울~세종 고속도로 사례를 선정하여, 이에 대한 정책효과 시뮬레이션을 실시하고 주요 결과와 시사점을 정리하였다.
1. 정책시뮬레이션 개요
본 연구에서 개발된 K-Sim 모형의 전반적인 진행사항을 검토하고, K-Sim 모형의 중요한 특징인 개발모형간 연계체계의 확립할 수 있도록 가능한 개발된 모든 부문을 활용하는 정책시나리오를 설정하였다.
1차년도에서는 신도시계획이 지역경제 및 인구이동에 미치는 효과, 산업단지 개발 이 지역경제 및 인구이동에 미치는 효과, 공공기관 이전이 기업의 입지변화에 미치는 효과 등을 시뮬레이션 하였으며, 지역소득지수 및 지역간 형평성 지수 등을 통하여 지역경제 평가지수를 적용하였다. 2차년도에서는 대구 국가과학산단의 수요 시뮬레 이션을 수행하였는데, 구체적으로는 산업입지모형에서는 산업단지 수요 검토, 교통수 요모형에서는 통행유인량, 업무통행량 및 통행생성량 검토, 토지이용변화모형에서는 토지이용변화량 및 형태를 검토하였다.
3차년도에서는 아직 수행하지 않았던 국토정책 대표 유형 중 SOC 투자 정책을
통해 광범위한 지역에 영향을 미치는 대규모의 정책 시나리오를 설정하여 광역적인 공간범위의정책시뮬레이션 기능을 테스트하기 위해 서울-세종 고속도로를 사례로 선정하였다.
<그림 4-1> 서울-세종 고속도로 계획노선도
서울-세종 고속도로는 앞서 언급한 바와 같이 서울, 경기, 충남 등 광역 지역에 걸친 사업으로 K-Sim 전체 부문을 활용하는 대규모의 SOC투자정책 사례에 적합하기 때문에 선정하였으며, 사업의 개요는 다음과 같다(<표 4-1> 참조).
서울-세종 고속도로는 충남 공주시 장기면에서 출발하여, 경기도 구리시 토평동에 서 도착하는 약 128.8km의 연장으로 계획되어 있으며, 약 5.4조원의 사업비가 예상된다. 해당 노선이 통과되는 시군구는 약 10개 정도이며 <표 4-2>와 같다.
구 분 사 업 내 용
노 선 명 ․서울-세종 고속도로 사업
구간
시 점 ․충남 공주시 장기면 (대전~당진간 고속도로) 종 점 ․경기도 구리시 토평동 (서울~포천간 민자고속도로)
사업규모
․L=128.8km, B=30.6m(6차로)
․IC 3개소, JCT 6개소
․교량 141개소/27,665m, 터널 35개소/31,440m 총 사업비 ․54,814억원 (공사비 43,954억원, 용지비 10,860억원)
사업기간 ․서울~용인 : 2008년~2015년 (1단계)
․용인~세종 : 2008년~2017년 (2단계)
자료 : 한국개발연구원. 2008. 서울-세종 고속도로 건설사업 예비타당성조사의 교통수요 추정 및 경제성 분석
<표 4-1> 서울-세종고속도로 건설사업 내용
광역시도 시군
서울 전역
경기 구리, 하남, 성남, 광주, 용인, 안성 (6개소)
충북 진천 (1개소)
충남 천안, 연기, 공주 (3개소)
<표 4-2> 서울-세종 고속도로 계획노선 경유 지자체
2. 정책시뮬레이션 주요 결과 1) 교통변화
(1) 주요 인근 고속도로 V/C 변화
서울~세종 고속도로 사업시행시와 사업미시행시 주요 인근 고속도로의 V/C를 검토한 결과, 경부선 천안, 대전 이남과 중부 내륙선 김천 지역을 제외한 대부분의 주요 인근 고속도로의 V/C는 개선되는 것으로 분석된다.
차이(V/C, B-A)
미시행시(교통량도 및 V/C, A) 시행시(교통량도 및 V/C, B)
<그림 4-2> 2020년 주요 인근 고속도로 시행·미시행 V/C차이
차이(V/C, B-A)
미시행시(교통량도 및 V/C, A) 시행시(교통량도 및 V/C, B)
<그림 4-3> 2025년 주요 인근고속도로 시행·미시행 V/C차이
차이(V/C, B-A)
미시행시(교통량도 및 V/C, A) 시행시(교통량도 및 V/C, B)
<그림 4-4> 2030년 주요 가로 및 시행·미시행 V/C차이
(2) 사회·경제적 접근성 산출
Paul Waddell(2007)이 제안한 사회·경제적 접근성을 산출하며, 수식은 아래와 같다.
: vehicle ownership category: 카테고리의 교통존 에서 접근성
: 교통존 에서의 활동량 (인구수 등)
: 카테고리의 교통존 에서 로 이동하는 composite utility, or logsum
수단에 적용한 효용함수 는 앞서 KTDB 수단선택모형에서 구축한 효용함수를 적용했으며, 이 때 효용함수의 설명변수의 통행시간과 비용은 승용차, 버스의 경우 통행비용을 적용하며, 철도의 경우 철도 통행비용은「철도운임 원가정보공개, (2010, 국토해양부)」에 따라 92.3원/인km를 적용한다.
인구자료는 2020년은 KTDB 인구자료에 세종시를 반영하여 적용했으며, 2020년 이후 분석년도에 대해서는 지역간이동에서 받은 인구자료를 적용하여 사회경제적 접근성을 산출한다.
<그림 4-5> Accessibility 산출 분석 흐름도