공간회귀분석을 활용한 통행발생모형 추정 연구 : 서울특별시를 중심으로
Developing Trip Generation Models Using Spatial Regression Analysis : A Case for Seoul, Korea
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초록
본 논문은 4단계 교통수요 추정법 중 첫 번째 단계인 통행발생모형을 개선하기 위한 연구이다. 2006년 가구통계조사 전수화자료를 바탕으로 총통행 및 목적별 통행 유입˙유출량에 대한 모형정립을 목적으로 한다. 대상지는 서울특별시 전역으로 하며 분석단위는 행정동(소존)이다. 기존의 통행발생모형들을 살펴보면 대다수가 선형회귀모형을 이용하여 통행발생모형을 구축하였다. 선형회귀모형은 기본적으로 오차항의 독립성을 가정하고 있는데, 행정동(소존)별 통행량과 같이 공간을 준거로 하는 데이터들은 공간상에 무작위적으로 분포하고 있지 않으며 공간자기상관의 특징을 가지므로 오차항의 독립성이라는 기본가정을 위배하게 된다. 이러한 공간자기상관을 통제하기 위해 일반회귀분석이 아닌 공간회귀분석을 이용하게 되는 것이다. 따라서 본 연구에서는 총통행량 및 목적별 통행량(통근, 통학, 쇼핑, 업무, 기타)에 대한 공간자기상관 존재를 판단하고, 그 여부에 따라 일반회귀분석 또는 공간회귀분석을 선택하며, 공간회귀모형 선택 시 그 프로세스에 따라 SEM모형(Spatial Error Model, 공간오차모형), SLM모형(Spatial Lagged Model, 공간시차모형)을 선택하여 최종 모형을 도출하였다. 분석 결과 기타목적 유입˙유출 모형과 통학통행 유출모형을 제외한 9개의 모형이 공간회귀모형으로 선택되었으며, 회귀모형과의 비교를 통해 설명력이 상승하였음을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구에서는 기존의 모형 연구에서 다루었던 변수 이외의 토지이용지표, 사회경제지표등을 추가 및 보완하여 분석 결과의 설명력을 상승시켰다.
Abstract
The paper develops trip generation models using the 2006 Seoul Household Travel Survey data for trip production and attraction models by the total and purpose(commute, school, shopping, business, others). The existing models frequently use linear regression models assuming independence among the error terms. However, traffic analysis zones(TAZs) are not simply distributed at random while having autocorrelation each other. To control such autocorrelation, spatial regression models need to be considered rather than linear regression models. Therefore, the paper examines the autocorrelation for trip production and attraction, and verify if the spatial regression models are suitable. Then, SEM(Spatial Error Model) or SLM(Spatial Lagged Model) is estimated according to the spatial regression decision process. The results indicate that spatial regression model is more reliable for most trip generation models except the school attraction model and other production/attraction models. The paper provides the improved trip generation models by applying the spatial interactions among TAZs and land use data.
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