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｜ S ｜ U ｜ M ｜ M ｜ A ｜ R ｜ Y ｜
요약
1. 연구의 배경 및 목적
❏ 지금까지 교통계획모형은 모형식의 단순성과 적용 편의성 등으로 통행기반 (Trip-based)의 4단계 모형(Four-step model)이 널리 사용되고 있으나, 교통정책 의 수립과 시행여건이 변화하고 정교한 계획모형이 필요한 시점에서 한계 존재
￮ 즉 4단계 모형은 통행발생 원인인 활동(Activity)을 고려하지 않고, 통행과 토지이용의 상호 효과 고려 미흡, 개인과 집단(가구)의 의사결정을 위한 상호작용 고려 미흡, 통행과 통행이 연속적 연관관계 배제 등의 내재적 한계
￮ 이에 따라 실효성 높은 교통정책 수립을 위해 다양한 정책 시나리오에 대한 정교한 사전효과평가가 곤란하고 또한 교통수요 모형들의 예측정확성에 한계
❏ 이 연구는 우리나라에서는 비교적 새로운 접근방법론인 활동기반(Activity-based) 모형을 적용한 한국형 활동기반 시뮬레이션(ACTivity-based micro-simulatOR, 이하 ACTOR)의 원형모형 개발을 목적으로 하고 총 2개년도의 기초연구로 수행됨
￮ 1차년(2013년)에는 교통정책의 실효성을 높이는데 활동기반 시뮬레이션 모형이 어떻게 기여할 수 있으며, 모형의 이론적 배경은 무엇이고, 우리 현실에 적용가능 한지 등에 대해 검토하였으며, 단계적인 개발계획을 수립함
￮ 금년(2014)은 2차년 연구로서 ACTOR의 원형모형을 개발하고, 수도권을 대상 으로 실증분석을 통해 개발모형을 검증하고 실제 활용사례를 제시함
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2. ACTOR의 모형구조와 S/W개발
1) ACTOR 개발의 개요
❏ ACTOR 개발 목표
￮ 이 연구에서 개발되는 ACTOR의 원형모형은 해외 참조모형을 우리 실정에 맞도록 수정, 변경한 것으로 참조모형은 미국의 SimAGENT(Simulator of Activities, Greenhouse Emission, Networks, and Travel)를 선정함
￮ 특히 활동기반 교통수요 추정에 가장 핵심적인 부분인 각 에이전트(개인 또는 가구)의 시공간상 움직임과 활동과 통행의 시뮬레이션을 수도권에 적합한 형태 로 구현하는데 집중하였는데, SimAGENT의 여러 모듈 중 CEMDAP1) 에 해당함
￮ 원형모형 개발은 차후 궁극적으로 개발하고자하는 ACTOR의 기초를 만드는 것을 목표로 하며, 확장성과 유연성을 갖도록 모형구조를 설계하고자 함
❏ ACTOR 개발 과정
￮ ACTOR 개발은 크게 프로그래밍 부분과 데이터분석 및 모형추정 부분으로 구분하여 병행 추진됨
￮ 프로그래밍 부분에서는 수도권에 적합한 시뮬레이션의 논리적인 구조를 프로그 램화하고 시뮬레이션을 안정적으로 수행할 수 있도록 취약점을 개선도록 함
￮ 데이터 분석 및 모형추정 부분에서는 가구통행데이터에서 모형화 할 변수를 추출하고 ACTOR의 교통모형을 추정하여 이를 적용함
￮ 마지막으로 프로그래밍과 모형추정 완료 후 추정된 계수를 적용한 시뮬레이션을 수행하고 프로그램 수정과 모형 재 추정 등 피드백을 실시함
1) CEMDAP(Comprehensive Econometric Micro-simulator for Daily Activity-travel Patterns)은 10년 이상 미국의 활동행태와 데이터 형식에 맞추어 개발된 모형으로써, 본 연구에서는 국내에 적용되는 활동기반 모형의 원형모형을 도출하고자 함
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<ACTOR 시뮬레이션의 논리적 구조 : 근로자>
2) ACTOR 모형구조
❏ 한국의 활동-통행행태를 반영한 모형구조 설계
￮ 미국의 활동·통행 행태와 수도권의 행태는 여러 측면에서 매우 다른 양상을 보이므로, 수도권의 행태를 시뮬레이션하기 적합하도록 모형구조를 도출함
￮ 미국은 자동차 위주의 통행행태를 대상으로 논리구조가 짜여 있어 수도권의 통행행태에 적합하도록 시뮬레이션의 논리구조를 일부 수정할 필요가 있음
￮ 또한 모형구조는 개인들의 통행특성을 반영할 필요성이 있기에 이 연구에서는 통근통행을 한 근로자, 통학을 한 학생 그리고 통근이나 통학을 하지 않는 경우로 구분하여 모형구조를 각각 도출함
￮ <그림 1>은 수도권 가구통행실태조사를 이용해 수도권 거주 근로자의 활동-통행 행태 분석을 이용해 ACTOR모형의 논리적 구조를 구성한 예임
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3) ACTOR S/W 개발
❏ S/W개발 주요내용
￮ S/W프로그램은 ACTOR 시뮬레이션의 논리적 구조를 반영하고 참조모형인 CEMDAP S/W의 문제점과 이용자의 사용성(User Interface)을 개선하는 것임
￮ 이에 따라 먼저 ACTOR의 S/W를 설계하고 구현하였는데 ACTOR 모형 구조에 따라 CEMDAP의 입출력(I/O), 데이터베이스 및 시스템 구조를 분석하여 ACTOR에 적용할 부분을 도출하고 전산화 모형을 구현함
￮ 또한 CEMDAP 프로그램 소스 분석을 통해 활용 시 문제가 있었던 다양한 버그를 수정하고 대용량 처리가 가능하도록 프로그램을 개선함
3. ACTOR의 교통모형 개발
1) 교통모형 개발 개요
￮ ACTOR의 교통모형은 개인의 일일 활동-통행행태를 추정하기 위한 것으로 활동-발생분담 모형2)과 활동 스케줄링 모형3)으로 세분화되며, 수도권의 활동- 통행행태를 반영하기 위해 주요 교통모형을 선정하고 새롭게 추정
￮ 이에 따라 ACTOR의 교통모형을 구축하기 위해서는 먼저 참조모형인 CEMDAP 의 SCAG 지역과 수도권의 활동-통행행태를 비교하고 차이점을 분석하고, 이를 통해 CEMDAP의 일부 모형의 구조를 수정하거나 다른 모형을 채택함
￮ 분석에 사용된 자료는 2010년 수도권 가구통행실태조사의 원시데이터를 사용하 였으며, 이 조사는 기본적으로 통행기반(trip-based) 자료이기에 이를 활동기반 (activity-based)자료로 변환이 필요하며, 변환하는 과정 중 가구, 개인 속성 누락, 이상치 및 논리오류 등을 검토하여 관련 자료들은 분석에서 제외함
2) 개인별 주요 외부활동 유무, 주요 활동의 시작과 종료 시간 등의 의사결정 단계에 대한 모형임 3) 활동의 시기, 지속시간, 이용 교통수단 등 세부 활동계획을 수립하는 의사결정 단계에 대한 모형임
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2) 수도권과 SCAG지역의 활동-통행행태 비교❏ 개인당 통행횟수
￮ 한국의 활동-통행행태의 특성이 반영된 교통모형 개발을 위해 미국(SCAG 지역)과 한국(수도권)의 활동-통행 행태를 비교함
￮ 먼저, 개인당 통행횟수는 수도권이 평균 2.1(회/일)인 반면 SCAG은 2.59(회/일) 로 차이가 있으며, 연령대별로는 두 지역 모두 35-45세 기준 평균 통행횟수가 증가하다 감소하나, 15세 이하에서는 수도권이 보다 많음(2.69>2.27)
❏ 직장인 출퇴근 시간대
￮ SCAG 지역의 출퇴근 시간분포가 수도권에 비해 상대적으로 넓게 분포되는데, 수도권은 오전 8시대에 출근이 집중(약 42.7%)되고, 퇴근시간대는 17시대 이전에 퇴근하는 비율이 매우 낮고 늦은 퇴근(오후 8시 이후)의 비율이 높음
￮ 출퇴근 시간분포는 퇴근 이후(또는 출근 이전) 쇼핑·레저 등 외부 활동과 관련되는 데, 예를 들면 SCAG에 비해 수도권의 개인당 통행횟수가 적은 이유 중 하나도 늦은 퇴근시간에 따라 추가적인 외부활동에 시간적 제약을 갖기 때문임
❏ 교통수단 분담율
￮ SCAG 지역의 승용(합)차 분담율이 약 61.0%인 반면 수도권은 대중교통과 기타 교통수단(예, 도보)의 분담율이 각각 30.6%와 35.8%로 나타남
￮ 즉 SCAG지역은 자동차 중심의 통행이 잦은 반면, 수도권은 버스·지하철 등 대중교통수단 이용이 보다 많으며 이에 따라 도보와 같은 기타 교통수단의 분담율도 상대적으로 높게 나타난 것으로 판단됨
￮ CEMDAP의 경우 교통수단 대안이 총 4개(승용(합)차, 동승, 대중교통, 기타)로 설정된 반면, ACTOR의 교통모형은 수도권의 대중교통 특성을 반영하여 버스와 전철·지하철로 구분된 총 5개의 교통수단 대안으로 설정함
￮ 이와 같이 본 연구에서는 수도권 지역의 교통수단 이용특성을 반영하기 위해 모형 추정의 방법론과 구조를 수정하였음
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<수도권과 SCAG의 통행행태 비교: 연령대별 개인당 통행 횟수>
<수도권과 SCAG의 통행행태 비교: 직장 퇴근시간대>
<수도권과 SCAG의 통행행태 비교: 교통수단 분담율>
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3) ACTOR의 교통모형 추정결과4)❏ 활동-발생분담 모형
￮ 자영업자들과 일반 회사원간 업무시작 시간대의 차이가 모형을 통해 구분됨을 알 수 있는데, 이는 출근 전 활동-통행행태의 다양성(즉, 자영업자들이 일반 회사원에 비해 상대적으로 다양한 활동 가능)에서 영향이 있는 것으로 분석됨
￮ 소득에 따른 차이점도 나타났는데, 소득이 낮을수록 업무시작 시간대가 상대적으 로 빠르거나(5시∼6시) 또는 늦었으며(9시∼12시), 출퇴근 교통수단 또한 버스 나 지하철/전철을 보다 선호하는 것으로 분석됨
￮ 출퇴근 이외의 활동 유무에 관해서도 소득이 높거나 6세 미만 어린이가 없는 경우 추가 활동이 증가하고, 특히 직장까지의 거리가 짧을수록 추가활동이 증가하여 직주 거리가 개인의 활동빈도에 영향이 있음을 알 수 있음
❏ 활동 스케줄링 모형
￮ 활동 스케줄링 모형의 경우, 각 활동 시점별로 활동의 횟수, 유형, 지속시간, 이용교통수단 등에 대해 순차적으로 모형을 추정함
￮ 퇴근 중 경유(STOP)활동은, 직장 업무 종료 시간대가 빠를수록 추가 활동이 증가하고, 소득이 높거나 승용차를 이용하는 경우 추가 활동수가 증가함
￮ 소득에 따라서는, 가구 월 소득이 낮을수록 추가활동 횟수는 감소하고 활동종류도 주로 업무와 쇼핑인 반면, 500만원 이상인 경우는 추가활동 횟수가 증가하고 학원 또는 기타 활동이 증가하는 경향이 존재함
￮ 직주거리에 따라서는, 거리가 짧을수록 퇴근 중 배웅/쇼핑/기타 활동이 증가하고, 활동장소도 직장에서 통행시간이 상대적으로 짧은(가까운) 곳인 것으로 분석됨
￮ 출퇴근 교통수단에 따라서는, 승용차 이용자는 퇴근 중 추가활동으로 업무나 배웅을 하는 반면, 도보자는 쇼핑과 기타활동이 증가하는 경향이 있음
4) 여기에서 추정되는 교통모형은 2장에서 한국(수도권)의 활동-통행행태를 반영하여 새롭게 제시한 ACTOR 시뮬레이션의 논리적 구조에 따라 순차적으로 추정됨. 단, 이 연구에서는 수도권에 거주하고 통근통행을 한 근로자만을 대상으로 모형을 추정하였음
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4. ACTOR의 적용과 검증 : 실증분석
1) 실증분석 1 : ACTOR 시뮬레이션 결과의 검증과 분석사례
❏ ACTOR 시뮬레이션 결과의 검증 개요
￮ 실증분석을 위해 본 연구의 1차년 결과물로 생성한 수도권 가상인구에서 랜덤 추출한 10%(2,283,712명)을 대상으로 시뮬레이션을 시행하였음
￮ 분석결과 총 5,627,803 통행이 도출되어 1인당 하루 평균 2.46 통행이 발생하였는 데, 이는 실측치(2.1회)와 일부 차이가 있으나 향후 모형의 정교화로 개선 가능함
❏ 시뮬레이션 검증결과 : 근무 시작시간과 지속시간 분석결과
￮ 기존 4단계모형의 근무시작시간은 시간대별(오전 첨두, 비첨두, 오후첨두)로 출근 목적 통행의 유입량으로 산정되는 반면 활동모형은 근무시작시간을 세밀한 시간단위로 모형화화 가능함
￮ ACTOR 시뮬레이션 결과 근무 시작시간과 지속시간에 대해 실측치인 가구통행 실태조사 자료의 분포를 유효하게 재현이 가능한 것을 확인함
￮ 그러나 일부 근무시작시간과 근무지속시간의 분포가 유효하게 재현되지 않은 경우도 있어 향후 업종특성, 직무특성 등 가구통행실태조사에 포함되지 않은 설명변수를 추가적으로 반영하는 등 모형의 개선이 필요함
❏ 시뮬레이션 검증결과 : 출근통행의 수단별 분담률 비교
￮ 출근통행의 수단 분담률을 통행실태조사 및 전수화 수치와 비교했을 때, 걷기, 자전거, 버스의 분담비율은 상대적으로 작게 나타난 반면, 지하철과 자가용 운전이 높게 나타나 수단 분담률 추정에 오차가 존재
￮ 이는 ① 존간 거리(걷는 거리)와 대중교통 접근시간이 행정동 기준의 교통존 기반으로 일괄적인 평균값이 적용된 점, ② 현재 적용한 모형의 개선 필요성,
③ 걷기, 자전거, 대중교통 이용을 잘 반영할 수 있는 입력데이터가 구축되지 않은 점 등을 고려됨
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통행실태조사 전수화 수치 ACTOR
자가용(운전) 38.9%
41.8% 49.9%
자가용(동승) 4.6% 0.6%
걷기, 자전거 13.1% 12.2% 2.1%
버스 19.6 18.2% 9.5%
지하철 18.4 11.7% 37.9%
지하철+버스 7.9% -
택시 0.7% 4.1% -
화물 등 - 4.1% -
기타 4.7% - -
<출근통행의 수단별 분담률 비교>
가구통행실태조사 시뮬레이션 적용
근무 시작시간
(전일제)
근무 지속시간
(전일제)
<가구통행실태조사, ACTOR 시뮬레이션의 근무시작시간과 근무지속시간>
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❏ ACTOR 시뮬레이션 분석사례
￮ ACTOR 시뮬레이션을 이용한 분석사례는 근로자들의 출근시간대 정체와 대중 교통 혼잡이 심한 강남지역 일대를 대상지역5)으로 선정하여 분석을 실시하였음
￮ 대상지역으로 출근하는 인구의 출근통행 출발시간을 시뮬레이션으로 도출하여 교통분석존 단위로 평균값을 구한 결과는 아래 그림과 같음
<출근통행의 평균 출발시간 및 지역별 타임 버짓(Budget)>
5) 대상 지역은 2호선 교대역에서 삼성역까지를 포함하는 9개의 교통분석존으로 선택함. 이 구간은 업무지구가 집중되어 있어(2010년 기준 약 50만명 근무), 출근시간이 집중된 9시를 전후하여 대중교통을 포함한 교통상황이 매우 악화되며 이러한 교통상황은 4단계 모형의 시간대별·수단별 존간 통행량만으로는 충분히 설명하기에 어려움이 존재함
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￮ 대상지역을 중심으로 동심원 구조로 출발시간이 분포하고 있으나, 분당선, 3호선, 4호선으로 대중교통 연결이 좋은 분당, 양재, 과천 지역은 동심원의 분포보다도 출근 출발시간이 늦춰지고 있음을 알 수 있음
￮ 특히, 그림의 1번 지역과 2번 지역은 대상 지역까지의 물리적 거리가 유사하지만, 교통 연결성의 차이로 출퇴근 시간이 30분~1시간까지 더 벌어져 있음
￮ 이러한 경우 이 두 지역에 사는 사람들 사이에는 평균적으로 업무 외 활동에 사용할 수 있는 시간(양)에 차이가 있으므로 활동과 통행에 영향을 주는 정책이 시행되어도 그 영향이 다르게 나타날 수 있음을 알 수 있음
2) 실증분석 2 : 유연근무제에 따른 영향 분석
❏ 분석의 개요
￮ ACTOR의 정책 활용성을 검증하기 위해 4단계 모형에서는 불가능하지만 활동기 반모형에서 특징적으로 고려할 수 있는 ‘유연근무제 (시차출퇴근형)’ 정책이 개인의 시간활용에 미치는 영향에 대해 분석하였음
￮ 분석대상지역은 실증분석(1)과 동일한데 해당지역은 다수의 IT기업이 있고 유연근무제를 실시하는 사례가 다수 존재함
❏ 분석의 결과
￮ ACTOR 시뮬레이션을 통해 유연근무제의 영향을 분석한 결과 먼저, 출근시간이 변경되면 일차적으로 수단별 근무지 도착시간 분포의 집중도가 분산되는 것을 확인할 수 있음
￮ 또한 2차 영향으로 출근시간을 앞당겼을 때 근무 외 활동 변화를 분석한 결과, 출퇴근 시간을 전체적으로 60분 앞당겼을 경우 퇴근 후 근무 외 외부활동 빈도는 오히려 감소한 반면, 활동지속시간이 60분 이상인 활동 비율은 증가하여 평균이 56.06분에서 56.43분으로 증가함
￮ 이는 퇴근 후 여가시간이 늘어 짧은 활동에 분절된 형태로 시간을 사용하기 보다는 긴 시간동안 여가 및 사회적 활동을 하는 결과로 해석할 수 있음
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￮ 즉 대체적으로 퇴근 시간이 늦은 수도권 근로자는 외부 활동을 하는 것보다는 일찍 귀가하는 것이 효용이 높은 경우가 많아 외부 활동이 크게 증가하지 않은 것으로 판단됨
<출퇴근시간 조정 전후의 업무외 활동 지속시간 비교>
(점선: 조정 전의 비율이 높은 경우, 실선: 조정 후의 비율이 높은 경우)
5. 결론 및 향후과제
❏ 연구의 주안점
￮ 이 연구는 한국형 활동기반 시뮬레이션인 ACTOR의 원형모형을 개발하는 것을 목적으로 2개년도로 수행하였는데, 연구의 주안점은 다음과 같음
￮ 첫째, 수도권 가구통행실태조사의 면밀한 분석을 통한 수도권 행태프로그램 논리구조의 한국화 및 행태모형의 한국화
￮ 둘째, 2천만명 이상의 수도권 인구에 대한 시뮬레이션을 수행하기 위하여 소프트 웨어 오류수정 및 속도개선
￮ 셋째, 시뮬레이션 수행결과에 대한 다각도의 검증을 시행하여 궁극적으로 개발하 고자 하는 한국형 활동기반모형에 반영되어야 할 사안 도출 등임
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❏ 연구의 주요 결과
￮ 상기 고려사항을 반영하여 ACTOR의 원형모형을 개발하였고 시뮬레이션을 통해 개발모형을 검증하고 적용사례를 제시함
￮ 검증결과 ACTOR는 활동-통행행태를 결정하는 중요한 요소들이 잘 반영되어 시뮬레이션 결과가 일반적인 교통행태와 어긋나지 않는 것을 확인함
￮ 특히, 활동기반모형을 활용하면 4단계 모형에 비해 다양한 시나리오 검토 및 정책영향 평가가 가능함을 제시함
❏ 향후과제
￮ 이 연구에서 원형모형으로 개발한 ACTOR를 실무에 활용되기 위해서는 다양한 추가 연구가 필요함
￮ 첫째, 본 연구는 활동모형의 추정과 구축에 중점을 둔 연구가 아니기 때문에 향후 더욱 정교한 모형을 구축할 필요가 있음
￮ 둘째, 현재의 가구통행실태조사만으로는 파악할 수 있는 활동-통행행태에 한계 가 있어 향후 더욱 심도 있는 활동조사가 이루어질 필요가 있음
￮ 셋째, 시뮬레이션 모형의 유저 인터페이스를 개선하고 최근 개발된 기술을 활용하 여 시뮬레이션을 더욱 원활하게 수행할 수 있는 환경을 구축할 필요가 있음
￮ (장기적 관점의 투자필요)또한 선진국 수준의 국가단위의 시뮬레이션 모형을 구축하여 국가의 미래 계획에 활용하기 위해서는 경우 장기 계획을 가지고 지속적인 투자와 개발이 이루어져야 한다는 점을 본 연구의 가장 중요한 시사점으 로 제시하고자 함
￮ (교통부문의 빅데이터와의 융합)현재 교통카드 데이터, 이동통신 이용자 위치분 포 데이터 등 빅데이터의 활용이 늘어나고 있어, 향후 ACTOR 개발을 통해 이러한 빅데이터를 보다 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대할 수 있음
