(1) 서울시 가구통행실태조사자료의 활용
서울시에서 실시한 「수도권 가구통행실태조사」21) 결과를 바탕으로 수도권 의 교통통행실태 및 교통현황의 변화를 사회경제적 요인의 공간적 분포의 변화 로 파악하여 수도권 도시공간구조가 교통에너지 소비에 미치는 영향을 분석하기 위한 기초로 삼고자 한다.
서울시에서는 합리적이고 실효성 있는 교통정책을 수립․집행하기 위하여 수
21) 서울시정개발연구원. 1996. 2002. 「서울시 가구통행실태조사보고서」
도권 교통여건 변화 및 현상을 파악할 수 있는 신뢰성 있는 자료의 필요성을 인 식하고 종합적인 정기교통조사를 실시하였다. 이 목적으로 지난 1996년에 서울 시 교통센서스를 실시하였으며, 이후 도로신설확장, 지하철 추가개통, 버스노선 개편 및 서울시 주변의 대규모 택시개발과 신공항 건설 등에 따른 교통여건변화 가 심화됨에 따라 2002년도에 제2차 종합정기조사를 수행하였다. 서울시는 정기 교통조사를 통하여 수도권 교통통행실태 및 교통현황을 종합적으로 조사․분석 하여 교통자료를 구축하였고, 조사된 자료를 바탕으로 교통존간 통행량OD행렬 및 각종 교통지표를 산정하였다.
여기서는 서울시 가구통행실태조사의 결과를 활용하여 지난 6년간 통행실태 변화를 개략적으로 비교․분석하고, 그 원인이 되는 수도권 공간구조의 변화를 파악하였다.
또한 수도권에 속한 도시를 대상으로 도시형태 특성변수와 수송에너지 소비량 의 상관관계를 비교․분석하고자 교통존간 통행OD행렬과 운행거리행렬에서 대 상도시에 대한 유출입 통행량을 도출하여 도시별 평균 및 총 승용차통행거리 (VKT, vehicle-km traveled)를 계산하였다. 이를 위하여 다음과 같이 1996년과 2002년의 수도권 도로 네트워크를 구축하였고, Emme/2를 이용하여 통근목적의 승용차 통행을 배분하였다.
① 교통존의 설정
1996년 서울시 교통센서스에서는 사회경제지표에 관한 자료의 획득이 용이한 행정동(읍․면) 단위로 소존(小 zone)을 설정하는 것을 원칙으로 하여 소존 1,020 개와 대존(大 zone) 45개로 설정되었다. 2002년 서울시 교통센서스에서는 소존 1,142개, 대존 58개로 설정되어 1996년보다 세분화되었다.
<표 4-8> 1996년과 2002년 수도권 교통존 체계의 비교
(단위：개)
구분 1996년 2002년
소존 내부존
서울시 526 522
인천시 128 118
경기도 362 489
외부존 4 13
계 1,020 1,142
대존 내부존
서울시 25 25
인천시 4 5
경기도 15 27
외부존 1 1
계 45 58
자료：서울시정개발연구원. 1996. 2002. 「서울시 가구통행실태조사보고서」
② 1996년 수도권 도로 네트워크
1996년 도로 네트워크는 서울시정개발연구원에서 구축한 것을 사용하였다.
1996년 도로 네트워크는 1,020의 교통존과 14,527개의 링크로 구성되어 있다. 통 행배분을 위한 상용소프트웨어인 Emme/2를 이용하여 통행배분을 하기 위하여 1996년 도로 네트워크는 Emme/2의 포맷으로 구축되었다.
③ 2002년 수도권 도로 네트워크
국토연구원에서 구축한 도로 네트워크를 기본으로 1996년 도로 네트워크와 같 은 체계로 만들고자 추가 수정작업을 수행한 결과 2002년 도로 네트워크는 1,142 개의 교통존과 16,586개의 링크로 구성되었다. 따라서, 2002년 도로 네트워크는 1996년에 비하여 2,059개가 증가하였다.
④ 통행분포(trip distribution)
서울시의 1996년과 2002년 가구통행실태조사에 의해 작성된 교통존간 통행
OD행렬(OD matrix)을 사용하여 1996년과 2002년 수도권 총통행량에 대한 소존 별 통근목적통행과 승용차 수단통행의 유출량과 유입량을 도출하였다. 본 연구 에서는 내부존만을 고려의 대상으로 삼았기 때문에 1996년의 경우 1016×1016, 2002년의 경우 1129×1129의 통근목적 승용차통행량 OD행렬이 작성되었다.
<그림 4-2> 1996년 수도권 도로 네트워크
<그림 4-3> 2002년 수도권 도로 네트워크
⑤ 통행배분(trip assignment)
Emme/2를 이용하여 승용차 통행량을 도로 네트워크에 배분하였다. 1996년의 경우 1996년 가구통행실태조사의 승용차 재차인원 1.44명을 적용하였고, 2002년 의 경우 2002년 가구통행실태조사의 승용차 재차인원 1.26명을 적용하였다.
<그림 4-4> 1996년과 2002년 통행배분 결과
▴ 1996년 통행배분
▴ 2002년 통행배분
⑥ 교통존간 통행거리OD행렬(travel distance OD matrix)
1996년과 2002년 수도권 교통존별 통근목적통행과 승용차 수단통행의 유출량 과 유입량을 각각 해당 년도의 도로 네트워크에 배분한 결과를 바탕으로 교통존 간 통행거리 OD행렬을 작성하였다. 이 역시 통행량 OD행렬과 마찬가지로 1996 년의 경우 1,016×1,016, 2002년의 경우 1,129×1,12922)의 규모이다.
22) 소존의 통행량OD행렬과 통행거리OD행렬은 보고서에 담기에 규모가 과대하므로 보고서에 제시하는
(2) 도시형태특성변수와 교통에너지 소비영향 분석방법
① 수도권 도시별 교통에너지 소비특성 분석
본 연구에서는 안건혁(1998)의 연구에 기초하여 수도권 도시별 교통에너지 소 비특성을 분석하고자 한다. 안건혁(1998)의 연구에서는 도시별 교통에너지 소비 량을 파악하기 위해 종속변수로 도시별 주유소 가솔린 판매량 자료를 사용하였 으나, 본 연구에서는 총 승용차통행거리를 종속변수로 사용하였다.
연구의 대상 도시는 안건혁(1998)연구의 대상도시 중에서 수도권에 속한 도시 11개를 대상으로 하여 도시별 공간구조특성을 총 승용차통행거리로 검토하였다.
물론 안건혁(1998)연구에서는 대상도시가 22개였으나 이 연구에서는 대상도시수 가 반으로 줄어 통계의 신뢰성 부분에 논란이 있을 수 있으나 가솔린 판매량 대 신 총 승용차통행거리라는 실증자료를 통해서 검증하는 기회로 삼고자 한다.
<표 4-9> 분석 대상도시 선정
안건혁 연구 : 1998년, 전국 22개 도시 20만 미만 과천, 구리, 속초
20만~30만 의정부, 군포, 원주, 순천, 목포
30만이상 광명, 안양, 안산, 부천, 고양, 성남, 수원, 구미, 마산, 창원, 포항, 청주, 전주, 진주 본 연구 : 1996년과 2002년, 수도권 11개 도시
20만 미만 과천, 구리 20만~30만 군포
30만이상 광명, 의정부, 안양, 안산, 부천, 고양, 성남, 수원
것은 생략함
② 승용차통행거리(VKT, vehicle-km traveled) 산출
1996년과 2002년 수도권 전체의 승용차통근 통행량 OD행렬과 통행거리 OD행 렬에서 분석대상 도시에 대한 총 승용차통행거리를 다음과 같이 산출하였다23).
VKT
k : 대상도시 k의 총 승용차통행거리 [km]T
ij, Tji : i, j 존간의 승용차유출통행량, 승용차유입통행량 [대]d
ij, dji : i, j 존간의 승용차유출통행거리, 승용차유입통행거리 [km]여기서 총 승용차통행거리는 곧 통근목적 승용차 교통으로 인한 교통에너지 소비량24)을 의미한다.
③ 변수의 설정
이 연구에서는 도시의 공간구조적 변수(도시형상, 교통네트워크, 토지이용의 집중․분산 등)와 도시의 총량적 변수(규모, 밀도 등)를 설명변수로 하여 교통에 너지소비와 관련이 있는 총 승용차통행거리와의 상관관계를 분석하였다.
안건혁(1998) 연구와 이 연구에서 사용한 변수 중에서 우선 종속변수를 정리하 면 다음과 같다.
∙안건혁 연구 : 교통에너지 소비량(가솔린), Ｂｂｌ／인 ∙본 연구 : 총 승용차통행거리(VKT), 만ＰＣＵ․ｋｍ
23) 본 연구에서는 대규모(1016x1016 및 1129x1129)의 행렬(matrix)을 다루기 위하여 Fortran 프로그래밍 언어를 사용하였음
24) 승용차 총 통행거리를 교통에너지 소비량으로 환산하기 위해서는 승용차의 운행모드(시동, 가속, 정 속, 정체 등)를 고려한 전환계수의 도입이 필요하다. 본 연구를 위해 구축된 도로 네트워크가 도로용 량과 통행량을 고려하여 구간별 운행모드를 추정할 수 있을 만큼 정교하지 못하므로 교통에너지 소 비량 대신에 총 통행거리를 그대로 사용하였음
VKT
k=∑
k∈i,j
T
ij⋅dij+∑
k∈i,j
T
ji⋅dji안건혁(1998) 연구에서 사용한 설명변수는 도시의 형태적 특성변수로서 본 연 구에서도 동일하게 사용하나 인구분포와 산업분포에 있어 지니계수를 산정하는 수식은 차이가 있다.
소득분배를 측정하는 지표인 지니계수는 로렌츠곡선과 밀접한 관계가 있다.
아래 그림에서 색깔이 있는 초승달 모양의 면적을 삼각형 0T0'로 나눈 것이 바 로 지니계수이다. 대각선과 로렌츠 곡선 상의 색깔있는 면적은 소득의 불평등 정 도를 나타내므로 전체 삼각형에서 색깔있는 부분이 차지하는 비율인 지니 계수 는 그 값이 작을수록 소득분배가 평등함을 의미한다.
<그림 4-5> 로렌츠곡선과 지니계수
소득누적비율(%) 100%
30%
10%
20% 40%
0 100%
T
인구누적비율(%) a
b B
A
0´
이와 같은 지니계수의 개념을 수도권 도시별 공간구조 특성을 나타내는 변수 인 인구와 산업분포의 차이를 파악하기 위한 지표로 활용하기 위해 지니계수의 산출방법을 다음의 그림과 수식으로 정리할 수 있다.
<그림 4-6> 지니계수의 계산방법
1
상대 누적 인구 밀도
Y
0 인구밀도상대순위 1
인구밀도 (또는 고용밀도) 행정동수
L M H
M : 가장 많이 관찰(최빈치)된 인구밀도(또는 고용밀도) L : 관찰된 인구밀도(또는 고용밀도) 중 최소치
H : 관찰된 인구밀도(또는 고용밀도) 중 최대치 G : 지니계수
k : M의 L과 H에 관한 상대적 위치를 나타냄
M = L + k( H - L)