도시계획기사 이론 학습 35. 교통계획론: 통행발생과 통행배분의 이해

통행발생 예측

교통계획의 가장 기본적인 교통 수요 예측 방식은 4단계에 나눈 예측방법입니다. 이번 포스팅에서는 그 중 통행발생과 통행배분에 대해서 알아보고자 합니다. 이 2가지 방식은 교통수요예측에 있어서 가장 기본적인 방식으로 교통 발생의 원리를 이해하는데 큰 도움이 될 수 있습니다.

1. 통행 발생의 이해

통행 발생은 특정 지역에서 생성되는 교통량(생산)과 해당 지역으로 유입되는 교통량(흡수)을 의미합니다. 이는 생성 통행량(production)과 유입 통행량(attraction)으로 나눌 수 있습니다. 이 2가지의 구분은 교통이 단독으로 존재하는 수요가 아니라, 사회적, 경제적 활동에 의해 발생되는 파생수요라는 사실에 기반합니다. 이러한 통행은 크게 사람기반의 통행, 화물기반의 통행으로 나눌 수 있습니다.

 

가. 사람기반 통행

가정 기반 출근 통행: 집에서 직장으로 이동을 의미합니다.

가정 기반 통학 통행: 집에서 학교로 이동을 의미합니다.

가정 기반 기타 통행: 개인적인 용무로 인한 이동을 의미합니다.

비가정 기반 통행: 출발지와 목적지가 모두 집이 아닌 이동을 의미합니다.

 

나. 화물 교통

물류 수요: 물품의 이동을 의미합니다.

화물 처리 단위: 톤수 또는 이동 횟수을 의미합니다.

트럭 교통: 화물 운반용 차량을 의미합니다.

 

다. 기타 교통 유형

지역 외 교통, 통과 교통, 우회 교통, 택시 교통 등 도시의 구조, 도로망의 상태 등으로 인해 비일상적으로 발생되는 교통을 의미힙니다.

 

 

2. 교통 발생 모델 학습

 

가. 기본 단위법

기본 단위법은 특정 지역의 사회·경제적 지표와 토지 이용 지표를 사용해 미래 교통량을 예측하는 방법입니다. 일반적으로 일정한 단위 시간 약 42시간과 단위지표로 단위인구, 단위면적, 단위통행자 등을 중심으로 발생하는 통행량을 추정하게 됩니다.

 

나. 분류분석 모형(Cross classification analysis)

분류분석 모형은 총 인구, 가구 소득, 차량 소유 대수 등 독립 변수와 교통 발생량과 같은 종속 변수를 교차 분류하여 모델을 형성하는 방식입니다. 이는 기본 단위법과 달리 각 변수를 세분화하여 교차 분석함으로 인해 좀 더 정확한 예측이 가능합니다.

 

다. 회귀분석(Linear regression analysis)

회귀분석은 종속변수가 한 개에서 여러 개의 설명변수와 어떻게 연관되고 영향을 미치는지 파악하는 통계적인 방법 중 하나입니다. 이는 하나의 통행 발생에 영향을 주는 다양한 요소들의 관계를 검토하여 모형을 정립할 수 있습니다. 회귀분석에서 사용 가능한 독립 변수는 가구 크기, 차량 소유 대수, 인구 밀도 등이 있습니다.

 

 

3. 통행배분(Trip distribution)의 이해

통행배분은 발생된 교통량을 하나하나의 구역에 맞게 나눠주는 방식입니다. 이 때 가장 많이 사용되는 추정 모형은 성장인자모형과 중력 모형 등이 있습니다.

 

가. 성장인자모형

성장 요인 모델은 교통량 분포를 예측하기 위해 성장률을 적용하는 방법입니다. 초기 교통 계획 방법론 이전부터 사용되었으며, 간단한 계산 방식이 특징입니다.

 

균일성장인자모형(Uniform growth factor model)

개념: 현재 교통량에 균등한 성장률을 곱하여 미래 교통량을 예측합니다.

특징: 가장 단순한 모델로 계산이 쉽지만 정확도가 낮을 수 있습니다.

 

평균성장인자모형(Average growth factor model)

개념: 각 존의 교통 통행유출량과 통행 유입량에 대한 성장률을 각각 산정하여 미래 교통량을 예측하는 방법입니다. 이 방식은 균일성장인자모형보다 훨씬 정밀하게 접근할 수 있습니다.

장점: 교통 생성과 흡수 간의 균형을 유지할 수 있습니다.

 

프라타 모형(Fratar model)

개념: 가장 많이 사용되어지는 방식으로 성장인자에 의한 통행발생과 유출 및 유입성장률의 관계의 곱으로 통행분포를 예측합니다.

한계: 교통 시간이나 비용 같은 요소를 고려하지 않아 교통 시스템 개선에 따른 변화에 대응하기 어려움이 있습니다.

 

디트로이트 모형(Detroit model)

개념: 프라타 모델의 계산 과정을 단순화한 방식입니다. 단, 교통량의 증가에 따라서 결과 차이가 발생할 수 있습니다. 이는 총 통행량의 증감을 바탕으로 식을 도출하기 때문에 각 구역의 성장률이 클 경우 문제가 발생할 수 있습니다.

 

나. 중력 모델

중력 모델은 말 그대로 뉴턴의 만유인력 법칙을 교통 분포에 적용한 방법입니다. 이 방법은 두 지역 간 교통량은 각 지역의 활동 수준(인구수, 토지 이용 현황 등)에 비례하고, 교통비용(교통시간, 이동거리 등)에 반비례합니다. 이 방식은 교통분포와 경제적 활동 사이의 상관관계를 잘 설명할 수 있습니다.

 

다. 간섭기회모형(The Intervening Opportunities Model)

간섭기회모형은 목적지의 기회(직업, 상업적 기회 등)를 중심으로 교통 분포를 예측하는 확률적 접근 방법입니다. 이 방식은 다른 예측 모델들과 달리 출발지에서 목적지까지의 거리를 고려하지 않고, 사회경제적 변수(통근, 쇼핑 등)를 중심으로 예측하는 차이점이 있습니다.

 

 

4. 교통 수요 분석의 활용

이러한 수요예측 방식은 다음과 같은 요소에 도움이 될 수 있습니다.

 

가. 도시 교통 관리

병목 현상을 해결하고, 도로 네트워크 최적화할 수 있습니다. 이는 교통 혼잡 해소를 위한 신호 체계 개선에도 도움이 될 수 있습니다.

 

나. 대중교통 계획

노선 설계 및 운행 시간 조정을 통해 대중교통 이용률 및 만족도를 향상할 수 있으며, 버스 및 지하철 배차 간격 최적화 등을 통해 운영 비용을 효율적으로 가용할 수 있습니다.

 

다. 물류 및 화물 관리

물류 흐름 분석을 통한 물류 허브 및 도로 설계가 가능합니다.

 

라. 지속 가능한 교통 정책

탄소 배출 저감을 위한 대중교통 활성화와 효율적인 도로망 설계를 통한 환경 개선 등이 가능합니다.

 

 

5. 마치며

교통 발생과 교통 분포는 교통 수요를 예측하고 정책을 수립하는 데 중요한 기반을 제공합니다. 기본 단위법, 성장 요인 모델, 중력 모델 등의 방법론은 각각의 특징과 장점을 활용해 교통 수요를 효율적으로 예측합니다.

이러한 데이터와 분석을 통해 도시와 지역 사회는 지속 가능하고 효율적인 교통 시스템을 구축할 수 있습니다. 교통 계획의 성공은 정확한 데이터와 신뢰할 수 있는 예측 모델에 달려 있습니다.