잠재계층모형을 이용한 도심모빌리티허브 간 스마트모빌리티 서비스 잠재선호도 분석
A Stated Preference Analysis of Smart Mobility Services among Urban Mobility Hubs
초록/요약
스마트모빌리티 서비스가 활성화되면서 기존 교통체계와 스마트모빌리티 서비스를 통합하여 연계·제공할 물리적 거점시설로서 모빌리티 허브의 필요성이 제기되고 있다. 모빌리티 허브 구축 시, 승객에게 효율적인 이동성을 제공하려면 모빌리티 허브의 최적 입지를 선정하는 것이 중요하다. 그러나 승객수요를 고려한 모빌리티 허브 최적 입지선정에 대한 연구와 이에 관한 기초연구가 미비한 실정이다. 따라서 본 연구는 모빌리티 서비스의 승객수요를 고려한 모빌리티 허브의 최적 입지선정을 궁극적 목표로 하며 이에 대한 기초연구로서 모빌리티 허브 간 이동 시 이용 가능한 교통수단에 대한 잠재적인 선호도를 조사하고 개인의 수단 선택 행태 분석을 연구의 목적으로 설정하였다. 본 연구는 수도권 거주자 525명을 대상으로 서울 내 통행, 서울-경기 통행 구간별로 기존 대중교통(버스, 지하철, 택시), 스마트모빌리티 수단(수요응답형 버스, 카셰어링, UAM)에 대한 선호의식(Stated Preference, SP) 조사를 수행하여 수단에 대한 선호도를 파악하였다. 잠재계층모형(Latent Class Model, LCM)을 이용하여 수단 선호 계층을 구분하여 계층 간 이질적인 선호를 분석하고 계층별로 개인의 수단 선택 행태를 분석하였다. 분석 결과, 서울 내 통행에 대해서는 기존 대중교통과 수요응답형 버스를 선호하는 계층과 UAM을 선호하는 계층으로 구분되었으며 서울-경기 통행에 대해서는 버스, 지하철, UAM을 선호하는 계층과 지하철, UAM을 선호하는 계층으로 구분되었다. 서울 내 통행에 대해 응답자는 비용보다 통행시간에 민감한 것으로 나타났으며 서울-경기 통행에 대해 응답자는 비교적 이동성이 높은 수단을 선택하는 행태를 나타냈다. 전체적인 모형 분석 결과, 스마트모빌리티 수단에 대한 수요가 적어 수단 간 독립성을 이루지 못해 스마트모빌리티 수단의 비용 계수는 계층별로 일부 수단에 대해서만 유의하게 추정되었다. 향후 스마트모빌리티 수단에 대한 수요 증대 시 스마트모빌리티 수단을 포함한 수단별 효용함수 기반의 수단 선택 행태 분석 및 수단 선택 모형 개발이 필요할 것으로 사료된다.
more초록/요약
As smart mobility services are activated, the need for a mobility hub as a physical base facility to integrate and connect the existing transportation system and smart mobility services is being raised. When building a mobility hub, it is important to select the optimal location for the mobility hub to provide efficient mobility to passengers. However, there is a lack of research on the optimal location selection of mobility hubs considering passenger demand and basic research on this. Therefore, this study has the ultimate goal of selecting the optimal location for a mobility hub considering the passenger demand for mobility services. was set as the purpose of the study. This study aimed at 525 residents of the metropolitan area, and the preference for existing public transportation (bus, subway, taxi) and smart mobility modes (demand response bus, carsharing, UAM) by travel between Seoul and Seoul-Gyeonggi travel section. A Stated Preference (SP) survey was conducted to identify preferences for modes. Using the Latent Class Model (LCM), the modes preference class was classified, and heterogeneous preferences between classes were analyzed, and individual modes selection behaviors were analyzed for each class. As a result of the analysis, traffic within Seoul was divided into those who prefer existing public transportation and demand-response buses and those who prefer UAM. divided into layers. For travel within Seoul, respondents were more sensitive to travel time than cost. As a result of the overall model analysis, since the demand for smart mobility modes was low, independence between modes was not achieved, so the cost coefficients of smart mobility modes were estimated significantly only for some modes by class. In the future, when the demand for smart mobility modes increases, it is considered necessary to analyze the modes selection behavior and develop a modes selection model based on the utility function for each modes including smart mobility modes.
more목차
제 1 장 서 론 1
제 1 절 연구의 배경 및 목적 1
1. 연구의 배경 1
2. 연구의 목적 4
제 2 절 연구의 내용 5
1. 연구의 범위 및 방법 5
2. 연구의 절차 5
제 2 장 관련 연구 고찰 7
제 1 절 관련 연구 고찰 개요 7
제 2 절 스마트모빌리티 연계·환승 시설의 개념 8
제 3 절 연계·환승 인프라 입지 선정 관련 연구 9
제 4 절 분석모형 관련 연구 10
1. 교통수단 선호의식 조사에 관한 연구 10
2. 선택 모형에 관한 연구 12
제 5 절 시사점 및 차별성 14
제 3 장 연구 방법론 15
제 1 절 분석모형 선정 15
제 2 절 자료 수집 18
제 4 장 모형 적용 및 분석 결과 22
제 1 절 기초 통계 분석 결과 22
1. 서울 내 통행 22
2. 서울-경기 통행 24
제 2 절 잠재계층모형 변수 선정 26
제 3 절 잠재계층모형 분석 결과 30
1. 계층 수에 따른 모형 선정 30
2. 수단선택 모형 추정 결과 (서울 내 통행) 32
3. 계층 선택 모형 추정 결과 (서울 내 통행) 38
4. 수단선택 모형 추정 결과 (서울-경기 통행) 41
5. 계층 선택 모형 추정 결과 (서울-경기 통행) 47
제 4 절 결과 해석 및 시사점 49
제 5 장 결론 및 향후 연구 52
제 1 절 결론 52
제 2 절 향후 연구 54
