Journal of Korean Society of Transportation ISSN:1229-1366(Print) 2234-4217(Online) 대한교통학회지

휠체어 이용 장애인은 전체 인구 대비 매해 꾸준히 증가하고 있지만, 생활패턴 및 트립체인 분석은 주로 비장애인에 주로 집중되어 있어 이들의 활동 및 이동특성에 대한 실증적 연구가 미비한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 휠체어 이용 장애인의 휴대폰 GPS 데이터와 이동권 설문조사를 활용하여 사회인구학적 특성과 공간적인 이동성을 포함하는 활동패턴을 분석하고자 하였다. 본 연구에서는 밀도 기반 클러스터링 기법을 활용하여 통행 및 목적 구분이 되지 않은 GPS Trajectory 데이터를 체류 및 이동 지점으로 구분하여 트립체인을 구축함으로써 휠체어 이용 장애인의 체류 유형별 활동특성과 목적통행별 이동특성을 도출하였다. 분석 결과, 휠체어 이용 장애인은 하루의 상당 부분을 집에서 보내며, 자주 방문하는 시설이 주거지 근처의 장소로 한정되어 있어 주거지 중심의 생활에 의존하는 경향을 확인하였다. 또한 외출을 하더라도 방문 시설의 절반 이상이 반복적이며 새로운 장소를 방문하는 비율이 낮은 것으로 나타났다. 이는 휠체어 이용자의 고정된 활동패턴과 제한된 이동성을 보여주며, 이들의 활동 공간의 범위를 넓혀 사회적 참여의 기회를 높이기 위한 지역사회의 노력이 요구됨을 시사한다. 본 연구의 결과는 장애인을 포함한 교통약자의 이동성 보장과 다양한 시설로의 접근성 향상을 위한 정책적 시사점을 제공하는 데에 의의가 있다.

자율주행 기술이 발전되면서 우리나라에서도 자율주행 시범운행이 활발히 진행되고 있다. 현재 국내에서 운행 중인 자율주행차는 미국 자동차공학회(Society of Automotive Engineers) 기준 Level 3로, 자율주행 중 원활한 주행이 어려운 상황이 발생하면 운전석에 탑승한 Safety Driver가 통제권을 이양받아 수동주행을 하게 된다. 이렇게 자율주행에서 수동주행으로 전환하는 과정을 제어권전환(take-over)으로 정의한다. 제어권 전환은 현재 자율주행 운행의 안전성에 중요한 요소이지만, 제어권 전환의 발생 요인에 대한 연구는 충분하지 않은 상황이다. 본 연구는 제어권전환이 빈번하게 발생하는 구간을 조사하고 해당 구간들이 가지는 정적 요소를 식별한다. 이후 제어권 전환을 줄이는 방안을 제시하여 자율주행 서비스의 운영 효율성을 높이고자 한다. 이를 위해 국내 자율주행 운행데이터를 기반으로 분석 구간을 설정하고 제어권전환 지점을 군집화하여 제어권전환 다발구간을 선정하였다. 또한 제어권 전환 다발 구간과 비다발 구간 간의 정적 요인을 통계적으로 비교하여 제어권 전환에 영향을 미치는 요인을 도출하였다. 분석 결과, 제어권전환이 자주 발생하는 구간은 운행 지역 내 28개 존이었으며, 교차로거나 왕복 차로 수가 많은 존 및 횡단보도가 세 개 이상 포함되어 있는 존에서 제어권전환이 자주 발생하는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 선정된 제어권전환 다발구간과 제어권전환의 정적 요인을 고려하여 제어권 전환 예상 구간에 대한 사전 준비 정보를 제공하는 서비스와 제어권 전환을 피할 수 있는 우회 경로를 제안함으로써 제어권 전환을 줄이는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

본 연구는 2017년부터 2019년까지의 TAAS 교통사고 데이터를 활용하여 서울시 고령 운전자의 중상 및 사망사고 발생과 도로 환경적 요소 간의 비선형 관계 및 상호작용 효과를 탐구하였다. 이를 위해 기계학습 기반의 트리 앙상블 알고리즘과 SHAP 기법을 적용하고, 이론적 관점을 결합하여 심층적인 통찰을 도출하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, XGBoost 모형은 고령 및 비고령 운전자의 교통사고 예측에서 가장 우수한 성능을 보였으며, 특히 비고령 운전자의 예측에서는 SMOTE 기법을 활용한 성능 개선이 관찰되었다. 둘째, 고령 운전자의 사고 예측에서는 도로 네트워크의 구조적 특성과 복잡한 도로 환경(교차로 수, 상업시설 밀도)이 중요한 변수로 작용하는 반면, 비고령 운전자는 도로 환경에 더 유연하게 반응하여 해당 변수들의 중요도가 낮음을 확인하였다. 특히, 녹지 비율은 고령 운전자의 사고 확률을 저감시키는 중요한 요소로 나타났다. 셋째, SER 이론을 바탕으로 도로 환경과 사고 확률 간의 비선형 관계를 분석한 결과, Closeness, 상업시설 밀도, 개방감 등에서 비선형적 패턴이 발견되었으며, 특정 임계치를 초과할 경우 사고 확률이 급격히 증가하는 경향이 나타났다. 마지막으로, ART 이론을 기반으로 녹지 비율과 도로 환경 요소 간의 상호작용 효과를 분석한 결과, 상업시설 밀도가 높은 지역이나 폐쇄적인 도로 환경에서 적정 녹지 비율이 조성되면 사고 확률이 감소하는 경향을 보였다. 이러한 결과는 고령 운전자가 복잡한 도로 환경에서 자연적 요소인 녹지를 통해 주의 회복을 돕고, 사고를 예방할 수 있음을 시사한다. 본 연구는 고령 운전자의 사고를 줄이기 위한 도로 환경 설계 및 교통 관리 정책 수립에 유용한 정보를 제공하며, 특히 비선형적 사고 예측 패턴과 상호작용 효과 분석을 기반으로 한 맞춤형 교통 안전 전략의 필요성을 강조한다.

현대 사회의 급격한 성장으로 교통의 역할이 커지고 있으며, 교통수단에 의해 발생하는 온실가스 등의 외부효과가 증가하고 있다. 공유 자전거는 교통수단의 외부효과를 줄이는 지속 가능한 교통수단이면서 환경과 건강 측면에서도 다양한 이점을 제공하고 있다. COVID-19 이후 사람들의 통행 행태가 변화되었으며, 변화된 통행 행태를 반영하기 위해서는 공유 자전거의 활용성을 더욱 늘릴 필요가 있다. 본 연구에서는 공유 자전거 대여소를 중심으로 공유 자전거 수요에 영향을 주는 요인을 분석하고자 한다. 분석에 활용된 방법론은 통계 모형들을 비교 분석하여 가장 설명력이 높으면서 시공간적 영향을 반영할 수 있는 Spatio-temporal Weighted Regression(STWR) 모형을 사용하였다. 활용 데이터는 공유 자전거, 대중교통 통행량, 편의시설, 날씨, 인구 그리고 경사도를 활용하였으며, 분석 결과 초미세먼지, 기온, 경유 버스 수, 대중교통 통행량이 시공간적으로 많은 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 특히, 대중교통 통행량은 서울시의 외곽 지역에서 높은 영향을 미쳤으며, 연도별로 영향을 미치는 정도가 다르게 나타났다. 대중교통 통행량은 COVID-19이 유행하기 직전까지 외곽 지역에서의 연관성은 높고, 중앙지역에서의 연관성은 낮았다. 그리고 COVID-19이 유행하기 시작하면서 공유 자전거와 대중교통의 연관성이 무분별하게 나타났으나, 시간이 지남에 따라 다시 외곽 지역의 연관성이 높아짐을 확인할 수 있다. 연구 결과는 공유 자전거의 활용성을 증진하기 위해 대중교통과의 연결성을 강화할 필요가 있으며, Mobility as a Service(MaaS)의 도입으로 연결성을 확장할 필요가 있음을 시사한다.

택시 이용수요는 사회·환경·경제적 요인, 정책 변화, 예측 불가능한 이벤트 등 다양한 요소에 의해 복잡하게 변화해 왔다. 특히, 2020년 COVID-19 팬데믹 이후 사회적 거리두기 등의 정책이 시행되며 택시 이용수요가 급격히 변화하였으며, 최근 모빌리티 플랫폼의 활성화는 택시 시장의 경쟁을 심화시키고 있다. 기존 연구들은 과거의 시계열적 추세를 기반으로 하거나 데이터 학습을 통한 택시 이용 수요예측 분석을 주로 수행해왔으나, 이러한 접근 방식은 급변하는 사회적 변화와 예측이 불가능한 이벤트 요인들을 충분히 반영하지 못하는 한계를 지닌다. 이에 본 연구는 택시 이용수요의 영향을 주는 변수 간의 비선형적 관계를 정교하게 반영할 수 있도록, 변수 변환을 통해 데이터에 내재된 다양한 관계를 효과적으로 설명할 수 있는 다변량 분수 다항식(Multivariate Fractional Polynomial, MFP)을 적용하여 서울시 일일 택시 이용 수요예측 모델을 제시하였다. 분석 결과 생활인구, 유동인구, 기온, 강수량, 대중교통 이용량(버스 및 지하철 승·하차 건수), COVID-19 확진자 등이 일일 택시 이용 수요에 유의한 영향을 미치는 변수로 도출되었으며, 특히 강수량 및 기온이 높고, 코로나 확진자 수가 많을수록 택시의 이용수요는 높아지는 경향을 나타내었다. 다변량 분수 다항식 모델은 예측 성능 지표에서 선형 회귀모델 대비 우수한 성능을 보여주었으며, 데이터의 비선형적 특성을 정교히 반영함으로써 모델의 신뢰성을 입증하였다. 본 연구에서 도출된 택시 이용 수요예측 모델은 정책 입안자와 운수업계 실무자들에게 실질적인 도움을 제공할 수 있다. 특히, 택시 공급과 수요 간의 불균형을 해소하고, 효율적인 배차 전략 및 수요 기반 정책 설계를 지원할 수 있는 데이터 기반 도구로 활용될 수 있을 것이다.

도심부 교차로는 보행자, 자전거, 차량 등 다양한 이동 수단이 혼재되어 있어 교통안전에 각별한 주의가 필요하다. 특히, 교차로에서 발생한 사고는 보행자처럼 취약한 도로 이용자와 관련되어 심각한 사고를 초래할 수 있다. 따라서 사고 위험 발생 예방과 사고 심각도 감소를 위하여 교통안전에 취약한 구간을 사전에 식별하고 해당 구간 특성에 맞는 안전 관리 전략을 마련해야 한다. 본 연구에서는 신호 교차로 세부 위험 구간을 식별하고 해당 구간의 인프라적 특성과 교통환경 특성에 맞는 안전조치를 마련하기 위한 교통 상충 지표 기반의 micro-hotspot 식별 방법론을 제안하였다. 교통 상충 지표로는 Time to collision(TTC), Modified time to collision(MTTC), Post encroachment time(PET)을 산출하였으며, 신호 교차로에서의 사고 위험을 가장 잘 나타내는 상충 지표와 그 임곗값을 찾기 위해 사고 빈도를 종속변수로, 교통 상충 지표를 독립변수로 한 일반화 선형 모형을 구축하였다. 해당 모형을 통해 신호 교차로에서 사고 다발 구간을 가장 잘 포착할 수 있는 상충 지표를 선정하여 micro-hotspot을 식별하였다. 분석 결과, 세 개의 교차로에서 각각 임곗값 1.8s의 MTTC, 임곗값 1.2s의 MTTC, 임곗값 1.7s의 PET 지표가 사고 위험 상황을 잘 나타내는 것으로 도출되었으며, 해당 지표로 교차로의 micro-hotspot을 확인한 결과, 교차로 접근부, 물리적으로 분리되지 않은 자전거 도로가 함께 있는 구간 등에서 사고 위험도가 높게 나타났다. 본 연구의 분석 결과를 활용하여 신호 교차로에서의 세부 위험 구간을 식별하고, 해당 구간의 도로 기하구조와 교통 특성, 보행 특성 및 기타 다양한 도로 교통 환경 요인을 파악하여 보다 상세한 교통안전 관리전략을 수립할 수 있을 것으로 기대한다.

The urban transportation system exerts a profound influence on the daily lives and quality of life of residents. In metropolises in particular, the commuting patterns of individuals are shaped by a multitude of factors, including the location of residences and proximity to central business district (CBD). Furthermore, an understanding of individual travel choices provides valuable insights into urban mobility and transportation planning. This study examines the influence of the built environment on travel behavior, with a particular focus on the impact of the distance between Seoul's central business district and residential areas and the extent of public transportation infrastructure development on transportation mode choice. The case of Seoul is employed as a point of reference to gain insight into individual commuting patterns in an environment where public transportation plays a significant role, and to examine the influence of residential location on transportation mode choice through spatial grouping. The 2021 Personal Travel Survey in South Korea is used as a basis for this study, with the propensity score matching (PSM) method employed to control for the self-selection effect of residential choice, thereby deriving more accurate insights. It is anticipated that the analysis results will provide practical evidence for increasing the efficiency of urban transportation systems and for policy-making, and will be used as basic data for effective improvement of urban planning and transportation policies.

농어촌지역에서 운영되는 수요응답형교통(DRT)은 동일 시·군내에서도 지역여건과 한정된 예산 범위 내에서 대상자, 운영기준, 운영지역 등을 고려하여 다양한 방법으로 운영중이다. 이런 상황을 고려하여 운영자 측면에서 지역별로 운영특성과 만족도 등을 기준으로 효율성이 중요시 된다. 연구대상지인 전북특별자치도와 같은 인구감소 및 고령화가 심화되는 지역에서는 DRT 확대를 위해 효율적인 운영방식에 대한 정책방향이 필요하다. 연구는 현재 운행중인 DRT의 운영여건과 관련한 요인을 기초로 효율성 값을 산정하고 최적의 읍·면이 되기 위한 참조대상을 제시하여 향후 DRT 신규 도입 및 확대·운영시 정책판단의 기초자료를 제공하고자 한다. 자료포락분석(Data Envelopment Analysis)을 적용하여 전북특별자치도내 DRT를 운영하는 읍·면을 대상으로 기술효율성, 순수기술효율성 및 규모효율성을 제시하고 효율적 및 비효율적 지역을 선정하였다. 특히, 비효율적 읍·면이 상대적 비교에 따른 완전한 효율성을 확보하기 위해 참조해야 하는 읍·면을 Tier 분석의 단계적 과정을 통해 도출하였다. 순위회귀모형을 통해 효율성에 영향을 미치는 요인들을 분석하였으며, 연구결과는 인구감소 및 고령화가 진행중인 대중교통공백지역에서 주민의 이동권을 보장하기 위한 DRT의 가이드라인이 될 것으로 기대한다.