도시계획기사 이론 학습 34. 교통계획론 교통계획을 위한 표본설계 및 수요추정의 이해

효율적이고 지속 가능한 도시의 교통망을 계획하기 위해 교통수요를 파악해야합니다. 교통수요 파악에 있어서 중요한 것은 표본설계와 수요추정을 이해하는 것입니다. 이러한 프로세스는 교통 정책, 인프라 및 서비스 개발에 필요한 데이터와 예측을 제공합니다.

수요예측을 통한 교통망 설계

 

1. 표본설계의 이해(Sample Design)

표본설계란 모집단에서 대표 표본을 선정하여 교통 관련 데이터를 수집하는 방법을 말합니다. 정확한 샘플링은 시간과 비용을 최소화하면서 안정적인 분석을 보장해줍니다. 그럼 표본설계에서 사용되는 방법들을 알아보겠습니다.

 

확률 표출 기반으로 모든 모집단 구성원이 선택될 확률을 알고 있어 통계적 신뢰성이 보장되는 경우를 먼저 알아보겠습니다.

 

가. 단순 무작위 표출(simple random sampling)

정의: 각 개인은 선택될 확률이 동일함으로 가정합니다.

장점: 통계 처리가 용이합니다. 공정한 대표성을 보장합니다.

단점: 상당한 시간과 리소스가 필요합니다.

 

나. 계통적 표출(systematic sampling)

정의: 샘플은 번호가 매겨진 목록에서 일정한 간격으로 선택됩니다.

장점: 무작위 샘플링보다 빠릅니다.

단점: 모집단이 고르게 분포되지 않은 경우 통계 오류가 발생할 수 있습니다.

 

다. 충화 표출(stratified sampling)

정의: 모집단을 하위 그룹(예: 연령, 직업)으로 나누고 표본을 비례적으로 나눕니다.

장점: 하위 그룹의 균형 잡힌 표현을 보장합니다.

단점: 모집단에 대한 자세한 지식이 필요합니다.

 

라. 집락 표출(cluster sampling)

정의: 더 큰 그룹(예: 마을)으로 시작하여 점차 더 작은 단위로 범위가 좁아집니다.

장점: 현장 작업 및 비용이 절감됩니다.

단점: 데이터의 정확성이 떨어질 수 있습니다.

 

마. 다단계 표출(multistage sampling)

정의: 샘플링을 위해 모집단을 여러 계층적 단계로 분류합니다.

응용 프로그램: 인구가 지리적으로 분산되어 있는 대규모 조사에 사용됩니다.

 

바. 연속 표출(sequential sampling)

정의: 초기에 샘플의 일부를 선택하고 초기 결과에 따라 단계적으로 샘플링을 계속합니다.

응용 분야: 탐색적 연구에 유용합니다.

 

다음은 뽑힐 확률을 모르는 비확률 기반의 포본추출 방식에 대해서 알아보겠습니다. 이 방법은 확률을 알 수 없으므로 통계적으로 신뢰도는 떨어지지만, 속도는 더 빠릅니다.

 

가. 할당 표출(quota sampling)

정의: 사전 정의된 범주(예: 학생, 직장인)를 기반으로 표본을 추출합니다.

응용프로그램: 여론조사에 사용됩니다.

 

나. 유의 표출(purposive sampling)

정의: 연구자들은 의도적으로 특정 지역이나 그룹에서 샘플을 선택합니다.

응용 프로그램: 표적 연구에 이상적입니다.

 

다. 임의 표출(accidental sampling)

정의: 연구자가 접한 샘플을 무작위로 선택합니다.

예: 거리 인터뷰 또는 미디어 여론조사.

 

라. 배합 표출(matched sampling)

정의: 모집단을 대표하기 위해 유사한 특성을 가진 두 그룹을 선택합니다.

응용 프로그램: 복잡성으로 인해 거의 사용되지 않습니다.

 

 

2. 교통수요 예측

수요예측은 교통 패턴을 분석하고 교통량을 예측하여 미래 교통 수요를 예측하는 방식입니다. 정확한 수요 추정은 인프라 개발, 정책 설계 및 교통관리에 매우 중요합니다이 방법은 교통수요를 점에서 선, 선에서 면으로 넓혀가는 방식으로 조사를 진행합니다.

 

가. 통행발생 (Traffic Generation) 예측

이 단계에서는 특정 영역에서 생성된 교통량의 크기를 추정하는 방식입니다. 단위 면적당 발생교통량을 추정하는 방식으로 각 사회적 지표(인구, 취업인구, 소득, 차량 보유 대수 등)에 따라 간단한 비율을 사용하여 교통량을 추정하는 방식입니다.

 

나. 통행배분(Traffic Distribution) 예측

영역 간 교통량의 흐름 방식을 결정합니다. 이전에 배웠던 O.D테이블 분석을 기반으로 향후 트래픽을 나눌 수 있습니다. 예측에 사용되는 주요 모델은 거리와 구역 특성을 사용하여 교통량을 분포하는 중력모델과 영역에서 이용 가능한 서비스의 기회를 고려한 기회모델이 있습니다.

 

다. 교통수단 선택(Modal Split)

전체 교통량에서 다양한 교통 수단(예: 버스, 자동차)이 차지하는 비중을 예측합니다. 이 때는 사람과 화물을 구분하여 산정해야합니다.

 

라. 노선 배정

출발지와 목적지 사이에 발생하는 교통량이 어떤 경로를 사용할지 결정하는 과정입니다. 교통량과 이동 시간을 기준으로 경로 선택을 최적화하여 도로 네트워크를 최적화하는 데 사용됩니다.

 

 

3. 교통수요 추정의 응용

교통 수요 추정은 미래에 발생할 교통량을 미리 예측하여 효율적으로 운영할 수 있는 교통 시스템을 개발할 수 있습니다. 이는 교통 기반 시설물 설치 비용을 최소화할 수 있도록할 수 있으며, 대중교통 노선망 등의 대중교통 시스템, 주차 시설 등의 효율적인 배치도 가능합니다. 교통 수요 예측을 통해 국가에서는 대중교통 보조금을 최소화할 수 있으며, 효율적인 도로망 배치를 통해 주요 통행료 발급 도로망 신설, 환경을 고려한 도로망 설계 등의 정책을 시행할 수 있습니다.

 

 

4. 마치며

표본설계 및 운송 수요 추정은 운송 계획의 중요한 구성 요소입니다. 올바른 표본설계를 통해 교통 패턴을 정확하게 예측함으로써 계획자는 효율적이고 지속 가능하며 사용자 친화적인 교통 시스템을 설계할 수 있습니다. 이러한 프로세스는 현재의 이동성 문제를 해결할 뿐만 아니라 미래의 성장과 변화에 대비하여 도시를 준비할 수 있습니다. 이와 동시에 교통 수요 예측 모델에 투자하면 교통 계획이 도시 환경의 역동적인 요구 사항을 충족하여 더 스마트하고 친환경적이며 접근성이 높은 도시에 기여할 수 있습니다.