차세대 고속열차 도입에 따른 수단분담모형 개발 및 적용방안

이광섭,정성봉,엄진기,남궁백규,김석원 대한교통학회 2015 대한교통학회지 Vol.33 No.5

최근 차세대 고속열차에 대한 기술적 검토가 마무리됨에 따라, 실용화 방안에 대한 연구가 본격적으로 진행되고 있다. 차세대 고속열차를 도입하기 위해서는 수요예측을 통한 타당성 분석이 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 차세대 고속열차 운행특성을 고려한 적정 수단분담모형을 개발하는 것을 목적으로 하고 있다. 즉, 차세대 고속열차의 경우 기존 고속열차와의 관계에 따라 다항로짓모형과 네스티드로짓모형 중 적절한 모형을 선택하는 과정이 필요하다. 수단분담모형 구축을 위해 지역 간 통행자의 통행행태 조사를 통해 현재 및 장래 수단선호도 조사를 실시하였다. 통행시간과 통행비용으로 구성된 효용함수를 추정하기 위하여 Limdep 8.0 NLOGIT 3.0 package를 이용하여 다항로짓모형과 네스티드로짓모형을 개발하였다. 구축된 각 모형의 경우 통계적 유의성은 어느 정도 확보되는 것으로 나타났다. 다만, IIA TEST에서 IV Parameter가 약 0.521로 0과 1사이에 위치하여, 향후 모형적용 시 네스티드로짓모형이 적합한 것으로 분석되었다. 또한, 차세대 고속열차가 도입될 경우 모형의 적용과정에서 국가교통DB의 수정보완 필요성과 적용방안을 제시함으로써, 합리적인 수요분석을 위한 토대를 마련하는데 기여를 할 것으로 기대된다. The next generation high-speed train, HEMU-430X, was developed and is now being tested. However, the existing mode choice models based on the guidelines for feasibility studies do not consider a high-speed train with a higher speed than KTX. This limitation might result in inaccurate demand forecasting. In this research, a stated preference survey was conducted in order to supplement the problem by considering the characteristics of HEMU-430X. Based on the survey results, this research developed two mode choice models, including a multinomial logit model and a nested logit model. For this purpose, the utility functions of travel time and travel costs were estimated using a Limdep 8.0 NLOGIT 3.0 package. After comparing the two models, it was concluded that the nested logit model is appropriate. The paper suggested a plan to implement the nested logit model and presented a policy implication.

4대강 하구의 속성 가치 추정 -다항로짓모형에서 IIA가정의 검토와 대안 모형을 중심으로-

신영철 ( Young Chul Shin ) 한국환경경제학회·한국자원경제학회(구 한국환경경제학회) 2013 자원·환경경제연구 Vol.22 No.3

본 연구는 우리나라 4대강(한강, 금강, 영산강, 낙동강) 하구의 중요 속성(하구 유형, 하구 하천 수질, 하구 해수역 수질, 하구 생물다양성 수준)과 관련된 가치를 도출하기 위하여 진술선호법에 속하는 선택실험법(CE)을 이용하였다. 선택실험법에서 얻어진 자료에 대해서는 일반적으로 다항로짓모형(MNL)으로 분석하지만, 다항로짓모형의 기본 가정에 해당하는 IIA 성립 여부를 Hausman과 McFadden(1984)이 제시한 검정 통계량으로 검토한 결과에 따르면 본 연구 자료에서 IIA 가정은 모두 기각되었다. 그러므로 IIA의 가정을 완화한 이분산극치모형(HEV)과 다항프로빗모형(MNP)으로 분석한 결과, IIA 가정을 충족하지 못하는 자료를 다항로짓모형으로 분석하면 그로부터 도출된 추정계수 및 속성의 경제적 가치들을 상당히 왜곡하는 것으로 파악되었다. 다항프로빗모형(MNP)의 추정 결과에 따르면, 4대강에 속하는 한 하구가 자연 하구인 경우의 경제적 가치는 3,523억원(95% 신뢰구간 2,611억원~4,778억원)이다. 4대강에 속하는 한 하구 하천 수질이 한 등급 상승하면 4,115억원(95% 신뢰구간 3,385억원~5,255억원)의 경제적 가치를 갖는다. 한편 4대강 하구에 속하는 한 하구의 해수역 수질이 한 등급 상승하면 3,589억원(95% 신뢰구간 2,925억원~4,570억원)의 경제적 가치가 증가한다. 4대강 하구에 속하는 한 하구의 생물다양성이 한 등급 상승하면 1,519억원(95% 신뢰수준 990억원~2,186억원)의 가치가 증가한다. 그러므로 4대강 하구에 속하는 한 하구가 인공이 아닌 자연 하구이면서 하구 하천 수질이 좋은 수질(2급수) 수준, 하구 해수역 수질이 좋은 수질(1등급), 생물다양성이 높은 수준이면, 경제적 가치는 2조 1,970억원이며 95% 신뢰수준은 1조 7,210억원~2조 8,799억원으로 평가된다. This study applied choice experiment(CE) method(which is included in the stated preference method) to estimate values of some important attributes(i.e. type of estuary, water quality of river in estuary, water quality of sea in estuary, biodiversity level of estuary) of 4 major river(Hangang, Guemgang, Yeongsangang, Nakdonggang) estuaries in Korea. Although the multinomial logit model (MNL) is generally applied to analyse the CE data, testing for IIA assumption with the Hausman and McFadden test in MNL model shows that the IIA assumption in our data is rejected. Therefore, the heteroscedastic extreme value model(HEV) and the multinomial probit model(MNP) which are not based on the IIA assumption are used to analyse our CE data. As results, the coefficients and the elicited economic values of MNL model are seriously distorted if the IIA assumption is not satisfied in MNL model. The estimation results of MNP model show that the economic values are elicited as 352.3 billion won(95% C.I. 261.1 - 477.8 billion won) for natural estuary, 411.5 billion won(95% C.I. 338.5 - 525.5 billion won) for one grade improvement of river water quality in estuary, 358.9 billion won(95% C.I. 292.5 - 457.0 billion won) for one grade improvement of sea water quality in estuary, and 151.9 billion won(95% C.I. 99.0 - 218.6 billion won) for one grade improvement of biodiversity level of estuary. Therefore, the value of estuary is reached to 2,197.0 billion won(95% C.I. 1,721.0 - 2,879.9 billion won) if any natural estuary in 4 major rivers has good water quality of river in estuary(i.e. 2nd grade), good water quality of sea in estuary(i.e. 1st grade), and good biodiversity level of estuary.

국내 자동차 시장의 선택모형에 관한 연구

이서구 ( Seo Koo Lee ) 한국유통물류정책학회 2019 유통물류연구 Vol.6 No.2

본 연구는 다항로짓모형을 이용하여 국내 준중형 및 중형 자동차 시장의 소비자 선택모형에 적합한 설명 변수를 탐색하였다. 연구모형에 투입된 대안특성은 가격, 연비, 성능, 크기 등이며, 개인특성은 성별, 연령, 가구소득, 주행거리 등을 선정하였다. 자동차 같은 내구재의 경우 시간에 따른 대안특성의 변화가 적어 모형의 추정이 불가능한 점을 반영하여 대안특성을 다른 특성들과 상호작용시켰다. 대안특성들을 순차적으로 투입하여 분석한 결과 연비, 크기, 가격의 순으로 구성된 모형이 최적으로 나타났으며, 개인특성은 성별, 연령, 소득의 순으로 최적모형이 선정되었다. 최종 단계로 대안 특성과 개인 특성을 결합한 결과 연비, 크기, 가격, 성별, 연령으로 구성된 모형이 국내 준중형과 중형 자동차 시장의 소비자 선택을 잘 설명하는 것으로 나타났다. 본 연구는 비내구재와 달리 소비자 선택모형에 관한 연구가 상대적으로 부족한 자동차 같은 내구재를 대상으로 실무적으로 쉬운 다항로짓모형을 이용하여 소비자 선택에 영향을 미치는 설명변수를 탐색할 수 있음을 보였고, 소비자의 선호도 및 행동 자료와 공공정보의 결합을 통한 새로운 자료의 생성을 통해 향후 빅데이터 분석에서도 이러한 자료들이 유용하게 사용될 수 있음을 보였다. This study explored explanatory variables suitable for the consumer choice model of the domestic semi-medium and mid-sized automobile market using the multinomial logit model. Alternative characteristics injected into the research model include price, fuel economy, performance and size, and personal characteristics were selected for gender, age, household income and mileage. For durable goods such as automobiles, alternative features were interacted with other features, reflecting the fact that the model could not be estimated due to the small variation in alternative characteristics over time. Analyzing alternative characteristics sequentially, the model comprised of fuel efficiency, size and price was optimal, and the individual characteristics were selected in order of gender, age and income. As a final step, the combination of alternative and personal characteristics showed that models made up of fuel efficiency, size, price, gender and age explain consumer choices in the domestic semi-medium and mid-sized car market. This study showed that, unlike frequently purchased goods market, a marketer can analyze exploratory variables for consumer choice in car market where seldom researches on consumer choice models were conducted, and that significant combined data that consist of public data, consumer preference and behavioral data can also be useful for big data analysis in the future.

고속철도 수요 분석을 위한 지역 간 통행수단 선택모형 구축

이장호 한국교통연구원 2009 交通硏究 Vol.16 No.2

The existing intercity passenger travel mode choice model in the manual of the (pre-) feasibility test cannot analyze the high-speed rail demand in the stage of mode choice considering the relationship between high-speed rail and conventional rail, and high-speed rail and air. It can make an error in the estimation of high-speed rail demand because of frequent transfer between high-speed rail and conventional rail, and ignoring the relationship between high-speed rail and air. The aim of this research is to develop an intercity passenger travel choice model considering high-speed rail, conventional rail, and air simultaneously using the revealed preference data that are surveyed after the commercial service of high-speed rail. The final model that includes socio-economic variables shows the expected negative effects of travel time and cost. Also, the monetary values of travel time calculated in this model are consistent with the previous researches. There is an improvement of data-fit-statistics when one considered separately access/egress travel time and in-vehicle travel time. The weight of access/egress travel time relative to the in-vehicle time is about 1.9-3.9. If we use the model using total travel time in the feasibility test, it can make underestimate the effects of accessibility of high-speed rail station. The results of this research confirm the need to separately consider the access/egress travel time from total travel time, and the high-speed rail alternative from conventional rail alternative. 기존 교통시설 투자평가지침에서 제시하고 있는 전국 단위 지역 간 여객 수단선택모형은 고속철도와 일반철도를 분리하지 않거나, 항공수단을 고려하지 않아 고속철도 수요추정에 한계가 있었다. 이에 본 연구에서는 고속철도 개통 이후 변화된 지역 간 통행행태를 반영하면서 동시에 고속철도와 일반철도를 별개의 수단으로 분리하고, 항공을 함께 고려한 지역 간 여객 수단선택모형을 구축하였다. 다항로짓모형을 모형의 기본구조로 하여 통행자 속성변수 포함 여부에 따라 두 가지 모형의 모수추정결과를 제시하였는데, 적합도 통계량 측면에서는 통행자 속성변수를 포함한 모형이 더 설명력이 높았으나 향후 실제 과업에서의 적용을 위해 통행자 속성변수를 제외한 모형을 함께 제시하였다. 통행자 속성변수를 포함한 모형의 경우 우도비는 0.4454 수준으로 나타났으며, 설명변수 모두 직관과 위배되지 않는 부호를 가지고, 대안특성상수를 제외하면 모두 유의수준 10% 이상에서 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다. 모수추정치로 도출한 시간가치나 차내시간 대비 접근시간의 가중치는 기존 연구에서 제시된 바와 크게 차이나지 않는 것으로 나타났다. 또한 고속철도에 대한 진술선호자료에 의하여 모형을 구축한 결과와 비교할 때에 상대적으로 접근시간의 중요성이 높아졌음을 알 수 있었다. 즉, 접근시간을 분리하지 않고 차내시간과 동일하게 처리하는 기존의 지역 간 수단선택모형을 적용하는 경우 철도역의 접근성에 따른 철도수요의 영향을 과소평가할 수 있음을 보여주었다. 이에 따라 향후 철도사업의 수요분석 및 타당성 조사에 있어서 본 연구에서 제시한 지역 간 수단선택모형을 적용함에 따라 철도수요 분석에 있어서 정확도와 객관성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

데이터마이닝을 이용한 박스오피스 예측

전성현,손영숙,Jeon, Seonghyeon,Son, Young Sook 한국통계학회 2016 응용통계연구 Vol.29 No.7

This study deals with the prediction of the total number of movie audiences as a measure for the box office. Prediction is performed by classification techniques of data mining such as decision tree, multilayer perceptron(MLP) neural network model, multinomial logit model, and support vector machine over time such as before movie release, release day, after release one week, and after release two weeks. Predictors used are: online word-of-mouth(OWOM) variables such as the portal movie rating, the number of the portal movie rater, and blog; in addition, other variables include showing the inherent properties of the film (such as nationality, grade, release month, release season, directors, actors, distributors, the number of audiences, and screens). When using 10-fold cross validation technique, the accuracy of the neural network model showed more than 90 % higher predictability before movie release. In addition, it can be seen that the accuracy of the prediction increases by adding estimates of the final OWOM variables as predictors. 본 연구는 영화 흥행의 척도로서 총 관객수의 예측을 다루었다. 의사결정나무, MLP 신경망모형, 다항로짓모형, support vector machine과 같은 데이터마이닝 분류 기법들을 사용하여 개봉 전, 개봉 일, 개봉 1주 후, 그리고 개봉 2주 후 시점 별로 예측이 이루어진다. 국적, 등급, 개봉 월, 개봉 계절, 감독, 배우, 배급사, 관객수, 그리고 스크린 수와 같은 영화의 내재적인 속성을 나타내는 변수 뿐만 아니라 포털의 평점과 평가자 수, 블로그 수, 뉴스 수와 같은 온라인 구전 변수들이 예측변수로 사용되었다. 10-중 교차 검증에서 신경망모형의 정확도는 개봉 전 시점에서도 90% 이상의 높은 예측력을 보였다. 또한 최종 온라인 구전 변수의 추정치를 예측변수로 추가함으로서 예측의 정확도가 더 높아짐을 볼 수 있다.

다항로짓모형을 이용한 선호매체 선택모형 개발에 관한 연구

최윤혁,오영태,고한검,이승택 한국ITS학회 2012 한국ITS학회 학술대회 Vol.2012 No.1

로짓모형을 이용한 친환경차 구매행태 분석

한진석,이장호 대한교통학회 2016 대한교통학회지 Vol.34 No.2

This study assumes a vehicle choice model based on the multinomial model and analyzes the vehicle choice behaviors of consumer. An SP survey targeting drivers was implemented and data was collected for model estimates, with the possible choice options of the survey takers limited to gasoline, HEV, PHEV, and EV vehicles. The explanatory variable mostly displayed a significance level of under 5%, and excluding variables for price and fuel the remaining variables were all consistent with the logical direction with the plus (+) sign and the results were determined to be rational. Consumers selecting mid-size & full-size vehicles are able to afford more than consumers that selected other vehicle types, so there was relatively little consideration given to low fuel costs when compared to vehicle price. For this reason, it was determined that for the full-size vehicle model the fuel variable could be disregarded. Socio-economic variables that were statistically significant were the age and infor variables for the sub-compact & compact, the age, infor and inc3 variables for the mid-sized & full-size vehicles. 본 연구에서는 다항로짓모형 기반의 차종선택모형을 추정하여 개별 구매자의 차종선택행태를 분석하였다. 차량운전자를 대상으로 SP 설문조사를 수행하여 모형추정을 위한 자료를 수집하였으며, 설문응답자가 선택 가능한 대안은 가솔린차, HEV, PHEV, EV로 한정하였다. 모형에 포함된 설명변수는 대부분 유의수준 5% 하에서 유의한 것으로 나타났으며, price, fuel 변수를 제외한 나머지 변수는 모두 양(+)의 부호로 상식적인 방향과 일치하여 결과가 합리적인 것으로 판단된다. 중·대형을 선택하는 구매자는 타 차급을 선택하는 구매자보다 경제적 여유가 있어 차량가격 등에 비하여 상대적으로 지출금액이 낮은 연료비는 크게 고려하지 않는 경향이 강하다. 이러한 이유로 대형 차급의 모형에서는 fuel 변수가 유의하지 않은 것으로 판단되며, 사회경제변수의 경우 경·소형에서는 age, infor 변수가, 중·대형에서는 age, infor, inc3 변수가 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.

셀룰러오토마타 모형을 이용한 미시적 토지이용변화 예측

임창호,최대식 대한국토·도시계획학회 2002 國土計劃 Vol.37 No.4

이 연구는, 최근 도시 관련 연구분야에서 활발하게 적용되고 있는 셀룰러오토마타(Cellular Automata) 모델의 개념 및 방법론에 기초해, 도시 토지이용의 미시적인 변화를 예측할 수 있는 모형을 구축하고, 예측수단으로서 모형의 타당성을 검토함에 연구의 초점을 두고 있다. 우선, 개별 필지의 차기(next period) 용도변화 확률을 결정하기 위해, 다항 로짓모형(multi-nominal logit model)을 이용하여, 토지이용 예측모형을 구체화하였다. 그리고, 토지이용 시계열 자료를 활용하여, 모형의 계수를 추정한 결과, 셀룰러오토마타 모델의 핵심요소라고 할 수 있는 근린효과의 적실성을 확인하였다. 또한 모형의 예측력을 평가하기 위해 실제치와 모형의 결과치를 비교해본 결과, 개별 필지의 차기 용도로 최대확률을 갖는 용도를 배분할 경우, 용도가 전환된 필지를 기준으로 할 때 예측력이 비교적 양호한 것으로 나타났으나, 최종적인 토지이용 패턴은 실제와 매우 다르게 나타났다. 이를 확률적(stochastic) 접근법을 사용하여 차기 용도를 배분한 결과, 실제와 유사한 결과를 도출하였다. 따라서, 이 연구에서 제안하고 있는 모형은 예측수단으로서의 타당성이 비교적 양호한 것으로 나타났다. 그러나, 향후 모형을 적용할 때, 예측의 목적에 따라 차별적인 접근법을 마련하는 작업과 본 연구에서 고려하지 못한 거시적 여건 등을 추가하여, 모형의 예측력를 제고하는 작업이 뒤따라야 할 것이다.

수도권 통행 특성을 고려한 통행시간가치 산정 연구

김경현,이장호,윤일수 대한교통학회 2017 대한교통학회지 Vol.35 No.6

교통시설 투자사업에 대한 타당성조사 시 가장 큰 비율을 차지하는 편익항목은 통행시간 절감편익이며, 이는 통행시간가치를 이용하여 산정한다. 현재 예비타당성조사 표준 지침(5판)에서는 1999년 전국 지역 간 통행 조사 자료를 기반으로 산정된 업무통행 대비 비업무통행 통행시간가치의 비율을 이용하여 비업무통행 통행에 대한 시간가치를 산정하였으며, 여기에 수도권 통행목적 비율과 재차인원을 적용하여 수도권에 대한 통행시간가치를 산정하였다. 수도권 통행은 전국 지역 간 통행과 다른 통행특성을 가지고 있다. 수도권 통행의 경우 복합 대중교통수단을 이용한 환승이 빈번하게 발생하고 있으며, 통근통행에 장시간을 소요하고 있다. 따라서 본 연구에서는 타당성조사 관련 지침의 통행시간가치 산정방법을 개선함으로써 수도권의 통행 특성을 반영한 통행시간가치를 산정하였다. 수도권 통행 특성 반영을 위하여 기존 비업무통행에 포함된 통근통행을 분리하여 통근통행에 대한 통행시간가치를 별도로 산정하였다. 통근통행 모형과 비업무 통행 모형에 대한 우도비 검정통계량 검정 결과 두 모형은 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 분석되었다. 또한 수도권 통합요금제 시행에 따른 통행 여건을 반영하기 위하여 대중교통 통합 모형을 구축하였다. 대중교통 통합모형의 버스와 지하철의 계수 비교결과 두 수단간 계수는 통계적으로 유의미한 차이가 없는 것으로 분석되었다. Travel time reduction benefit is the most important benefit item in the feasibility study of transportation infrastructure investment projects and calculated by using the value of travel time. The current feasibility study guideline (5th edition) calculate the value of non-business ravel time in a metropolitan area, using the ratio of the value of non-business travel time to business travel time calculated based on the nationwide inter-regional traffic survey data of 1999. The characteristics of metropolitan trips are different from those of nationwide regional trips. Metropolitan trips have frequent transfers between multiple public transits and long-time commuter trips. Therefore, this research aims to calculate the value of travel time reflecting traffic characteristics in a metropolitan area by improving the limitation of current calculation methods. To reflect these characteristics, this research extracts commuter trips from non-business trips and calculates the value of travel time for commuter trips. The results of the likelihood ratio test for the commuter trip model and the non-business trip model are found to be statistically significant. An integrated public transportation model was also estimated in this study to reflect the trip conditions of the Seoul metropolitan area integrated fare system. The results of comparing coefficients between bus and subway in the integrated public transit model indicated that there were no statistically significant differences between the two modes.

수단선택 모형 구축에 있어서 확률적 후회이론 도입검토

진우정(Woo-Jeong Jin),이장호(Jang-Ho Lee) 한국철도학회 2014 한국철도학회 학술발표대회논문집 Vol.2014 No.10

본 연구는 기존 수단선택 분석 방법 중 효용최대화 이론에 입각한 다항로짓모형과(Random Utility Maximization 이하, RUM) 함께 후회이론에 근거한 확률적 후회 이론모형(Random Regret Minimization 이하, RRM)을 제시하고 두 모형을 분석한 후 결과비교를 통해 수단 선택 분석의 적정성을 검토하는데 목적이 있다. 이에 따라 RRM의 이론적 특성을 파악하는 동시에 기존에 로짓 분석 방법론이 사용된 수단선택관련 선행연구를 살펴보았다. 수단선택 분석의 적정성 검토를 위해 수도권 통행관련 설문조사자료를 이용하여 RUM과 RRM으로 수단선택 모형을 구축하였다. 분석결과 모형추정결과는 두 모형이 비슷한 형태를 가졌으며 RRM이 RUM보다 적합한 것으로 나타났다. This study describes the random regret minimization theory comparing with the traditional random utility maximization theory in the context of travel mode choice. The empirical estimation results are compared with each other using the travel behavior data in the Seoul metropolitan area. As a result, the estimated parameters are similar. The goodness-of-fit statistics of the RRM model are slightly improved.