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1 ... 연구총서 도로사업의 수요예측 오차발생 원인 및 영향분석 Demand Forecasting Errors in Road Projects: Causes and Effects... 정성봉 장수은...

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3 서 문 최근 우리는 실제 이용수요가 예측수요에 턱없이 미달되는 도로 사업들을 자주 목격합니다. 이는 민간추진사업에서 뿐만 아니라 정 부추진사업에서도 마찬가지입니다. 이를 바라보는 우리 국민들의 시 선은 그야말로 싸늘합니다. 혈세 먹는 하마 라며 비판을 넘어 조롱 하는 지경에 이르렀습니다. 정책당국도 바빠졌습니다. 감사원은 SOC 민간투자제도 운용실태 (2004) 감사 공개문에서 교통수요 예측의 문제점을 강하게 거론하며 건설교통부 장관에게 교통수요분석을 위한 기초자료 보완과 현행 수요분석 방법론에 대한 시정을 권고한 바 있습니다. 건설교통부에 서 추진하고 있는 교통체계효율화법 개정 과정에서는 수요 재조 사 제도 신설, 타당성조사 강화, 체계적인 교통조사 시행 등 수요예 측의 신뢰도 제고방안을 현행법 내에 제도화하려는 움직임이 활발 합니다. 심지어 금년 5월 개정된 건설기술관리법 에서는 과도한 수 요예측 부실자에 대한 사후처벌 규정을 마련하고 있습니다. 그러나 정작 교통 전문가들 사이에서는 이에 관한 체계적인 분석이나 적극 적인 의견개진이 부족한 게 사실입니다. 이 연구의 목적은 우리나라 도로사업에서 나타나고 있는 수요추 정과정의 오차발생 원인을 규명하고 그 영향을 분석하는데 있습니

4 다. 아울러 이를 바탕으로 오차요인을 내재화할 수 있는 새로운 수 요분석 방법론을 제안하고, 정책적 시사점을 논의하고자 합니다. 아 무쪼록 본 연구의 결과가 교통수요분석의 신뢰도를 제고하는데 일 조할 수 있기를 기대해 봅니다. 마지막으로 이 연구의 완성도를 높이기 위해 여러 가지로 조언해 주신 한국개발연구원 김강수 박사, 서울대학교 김성수 교수, 서울시 정개발연구원 김순관 박사, 서울시립대학교 박동주 교수, 전남대학 교 임용택 교수 등 원내외 여러 자문위원님들께 연구진을 대신하여 깊은 감사의 말씀을 드립니다. 2007년 12월 한국교통연구원 원장 김 형 진

5 목 차 표 목 차 ⅶ 그림목차 ⅹ 요 약 ⅹⅲ 제1장 서 론 1 제1절 연구의 필요성 및 목적 / 1 제2절 연구의 범위 및 방법 / 3 제3절 선행연구 검토 및 본 연구의 차별성 / 6 제2장 국내 도로사업 수요예측 방법 및 절차 13 제1절 재정투자 사업의 수요분석 방법 및 절차 / 13 제2절 민간투자 사업의 수요분석 방법 및 절차 / 23 제3절 시사점 / 32 제3장 수요예측 오차발생 및 원인분석 35 제1절 단계별 오차발생 요인분석 및 유형화 / 35 제2절 사례분석을 통한 오차원인 검토 / 46 제3절 시사점 / 55

6 제4장 수요예측 오차요인별 영향분석 58 제1절 분석모형 및 방법론 개발 / 58 제2절 오차요인별 영향분석 / 73 제3절 시사점 / 100 제5장 수요예측 오차완화를 위한 개선방안 102 제1절 합리적 분석 기준 및 지표 개발 / 102 제2절 체계적 분석절차 구축 / 112 제3절 실효성 있는 법 제도 개선 / 115 제6장 결론 및 정책제언 118 제1절 결 론 / 118 제2절 정책제언 / 120 참고문헌 125 부 록 129 Abstract 139

7 표목차 <표 1-1> 연구의 필요성 3 <표 1-2> 선행연구검토 7 <표 1-3> 선행연구와의 차별성 12 <표 2-1> 예비타당성조사 표준지침과 투자평가지침의 주요 수요분석 방법 및 절차 14 <표 2-2> 예비타당성조사의 수요분석 전제 15 <표 2-3> 분석범위 설정방법 및 내용 18 <표 2-4> 영향권 설정기준 18 <표 2-5> 장래수요추정을 위한 기본자료 수정내용 및 방법 19 <표 2-6> 통행배정의 전제 20 <표 2-7> KTDB의 지역별 VDF 21 <표 2-8> 현황정산시 허용오차 판단기준 및 범위 22 <표 2-9> %RMSE법과 GEH법 28 <표 2-10> 속도정산/미정산시의 편익 비교(예시) 30 <표 2-11> 속도정산/미정산시의 총 통행비용 비교(예시) 30 <표 2-12> 시간대별 통행특성에 따른 정산가능여부 31 <표 3-1> 통행발생단계의 오차요인 및 내용 37 <표 3-2> 통행배분단계의 오차요인 및 내용 39

8 <표 3-3> 통행배정단계의 오차요인 및 내용 44 <표 3-4> 수요추정 단계별 오차유형 45 <표 3-5> 재정투자 도로사업의 예측 및 실측 교통량 비교 46 <표 3-6> 민간투자 도로사업의 예측 및 실측 교통량 비교 47 <표 3-7> 분석대상사업 선정(개통 후 3년 현재 오차율이 ±30% 이상) 47 <표 3-8> 분석대상사업의 예측 대비 실측 교통량 현황 48 <표 3-9> 대구-포항 고속도로의 관련계획 실현 현황 49 <표 3-10> 범안로의 관련계획 실현 현황 49 <표 3-11> 천안-논산 고속도로의 관련계획 실현 현황 49 <표 3-12> 서해안고속도로의 사회 경제지표 예측 및 실측치 비교 50 <표 3-13> 대구-포항 고속도로의 사회 경제지표 예측 및 실측치 비교 51 <표 3-14> 천안-논산 고속도로의 사회 경제지표 예측 및 실측치 비교 51 <표 3-15> 범안로의 사회 경제지표 예측 및 실측치 비교 52 <표 3-16> 천안-논산 고속도로의 기종점 통행량 예측치와 KTDB 비교 53 <표 3-17> 서해안 고속도로의 교통수요 분석절차 요약 54 <표 3-18> 대구-포항 고속도로의 교통수요 분석절차 요약 54 <표 3-19> 천안-논산 고속도로의 교통수요 분석절차 요약 54 <표 3-20> 범안로의 교통수요 분석절차 요약 55 <표 3-21> 오차발생 원인 분석 요약 56 <표 4-1> MCS분석 적용사례 59 <표 4-2> 위험변수의 선택기준 64 <표 4-3> 위험변수의 모수추정 시 분포활용 연구사례 65 <표 4-4> 연도별 업무통행 시간가치 변화 67

9 <표 4-5> 2003년 직장 대분류별 월급여액/근로시간/근로자수 69 <표 4-6> 5대 광역권 승용차 재차인원 조사결과(2000년) 70 <표 4-7> 네트워크 구축시 입력 용량 범위 72 <표 4-8> MCS 사례분석을 위한 수요예측전제 Ⅰ 73 <표 4-9> MCS 사례분석을 위한 수요예측전제 Ⅱ 74 <표 4-10> 계회인구 반영내용 75 <표 4-11> MCS분석을 위한 대상링크 75 <표 4-12> 확률적 교통수요 분석표 81 <표 4-13> 95% 신뢰구간 확률적 교통수요 결과 81 <표 4-14> 통행시간반영 분석 대상링크 개요 82 <표 4-15> 확률적 교통수요 분석표 88 <표 4-16> 95% 신뢰구간 확률적 교통수요 결과 88 <표 4-17> 통행시간반영 분석 대상링크 개요 89 <표 4-18> 확률적 교통수요 분석표 94 <표 4-19> 95% 신뢰구간 확률적 교통수요 결과 94 <표 4-20> MCS분석을 위한 대상링크 95 <표 4-21> 확률적 교통수요 분석표 99 <표 4-22> 분석시나리오별 주요 분산계수(CV) 비교 101 <표 5-1> 도로위계별 일교통량 검증기준 107 <표 5-2> 미국의 정산방법 및 기준 107 <표 5-3> 국도상시조사지점 AADT수준별 표준편차 108 <표 5-4> 도로유형별 자유통행속도와 용량 111 <표 5-5> 도로별 BPR 함수의 파라미터 정산값 111 <표 5-6> 영국 교통부의 TALs 발간 사례(2004~2007년) 114 <표 5-7> 장래수요 적정성 확인을 위한 주요 검토항목 115

10 그림목차 <그림 1-1> 본 연구의 구성체계 및 수행절차 4 <그림 1-2> 도로 및 철도 수요분석의 오차 원인 8 <그림 2-1> 예비타당성조사의 교통수요 추정 과정 16 <그림 2-2> 민간투자사업 수요예측 흐름도 25 <그림 2-3> 현황 O/D 보정과정 26 <그림 2-4> 현황정산 과정도 27 <그림 2-5> 시간대별 속도 및 교통량(경인고속도로 부평-가좌구간) 29 <그림 4-1> 오차영향 분석절차 61 <그림 4-2> 오차크기 및 영향정도에 따른 데이터 분류 62 <그림 4-3> 연도별 업무통행 시간가치 변화에 따른 오차개념도 68 <그림 4-4> 사례분석 대상 존 및 링크 76 <그림 4-5> 계획인구 반영 순서도 78 <그림 4-6> 계획인구의 랜덤 발생 도수분포 79 <그림 4-7> 링크별 계획인구 변화율에 대한 수요변화율 산포도 80 <그림 4-8> 대상지역의 분석링크 83 <그림 4-9> 가중치 변화 반영 순서도 84 <그림 4-10> 통행시간 랜덤발생 변수 분포표 85 <그림 4-11> 링크별 통행시간 변화율과 교통량 변화율 산포도 87

11 <그림 4-12> 대상지역의 분석링크 89 <그림 4-13> 재차인원 변화 반영 순서도 91 <그림 4-14> 재차인원 랜덤발생 변수 분포표 92 <그림 4-15> 링크별 통행시간 변화율과 교통량 변화율 산포도 93 <그림 4-16> 대상지역의 분석링크 95 <그림 4-17> VDF변화에 따른 확률적 교통수요 분석 흐름도 97 <그림 4-18> 혼잡시 시간오차의 영향 99 <그림 4-19> 정상시 시간오차의 영향 99 <그림 4-20> 비혼잡시 시간오차의 영향 99 <그림 4-21> 혼잡시 용량오차의 영향 99 <그림 4-22> 정상시 용량오차의 영향 99 <그림 4-23> 비혼잡시 용량오차의 영향 99 <그림 5-24> 교통량 수준별 표준편차 변화 108

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13 xiii 요 약 1. 연구의 개요 최근 개통된 도로사업들의 예측 교통량과 실측 교통량 사이에 많은 차이 가 발생하여 수요추정결과에 대한 불신이 만연하다. 이에 정책수립 당국에 서는 교통수요 추정과 경제성 분석의 신뢰도를 제고하기 위한 노력을 가속 화하고 있다. 일반적으로 오차는 측정 오차(measurement errors), 구조적 오차(model specification errors), 외생적 오차(external errors)의 세 가지 유형으로 구분(Mackie & Preston, 1998; Flyvbjerg, 2005; Flyvbjerg et al., 2005, 2006; World Bank, 2005)할 수 있다. 이러한 오차들은 내재적 인과관계의 복잡함으로 인해 일반해법(a general solution)이 존재하지 않는다는 것이 국내 외 교통학계의 공통된 인식이다. 그럼에도 불 구하고 교통수요분석의 신뢰성을 높여 합리적인 SOC 투자계획 수립을 도모 하기 위해서는 수요예측 과정에서 발생하는 오차를 완화 또는 내재화할 수 있는 체계적 분석절차 및 검증방법이 필요하다. 이에 본 연구에서는 첫째, 도로교통수요 분석과정에서 발생할 수 있는 오 차 유형을 체계화하고, 둘째, 각 요인이 교통수요 추정과정에 미치는 영향을 확률적 교통수요분석 절차를 통해 살펴본 후, 마지막으로 오차발생 완화를 위한 정책적 시사점 제시하고자 한다.

14 xiv 2. 국내도로사업 수요예측 방법 및 절차 가. 재정투자 사업의 수요분석 방법 및 절차 정부에서 추진하는 도로건설 또는 확장사업의 수요분석을 위한 지침으로 도로 철도 부문사업의 예비타당성조사 표준지침 수정 보완 연구(제4판), 한국개발연구원, 2004 와 공공교통시설개발사업을 위한 투자평가지침, 건 설교통부, 2007 이 발간되었으나, 일반적으로 예비타당성조사 표준지침(제4 판) 이 활용되고 있다. 예비타당성조사 표준지침(제4판) 에서는 수요분석 절차를 총 6단계 즉 기본자료 설정, 영향권 설정, 기본자료 수정, 수단선택, 통행배정, 그리고 장래수요추정 단계로 구분하고 있다. 나. 민간투자 사업의 수요분석 방법 및 절차 최근 추진된 민간투자사업 중 제2영동, 수원-광명 고속도로사업의 제안보 고서를 검토한 결과 기본자료, 분석범위와 수준, 통행배정 등은 재정사업 타 당성평가와 동일한 방법론이 적용되고 있으나 현황정산 및 수요예측 결과의 적정성 검토 기준이 보다 구체적이다. 다. 시사점 재정사업과 민자사업의 수요분석 방법 및 절차의 비교를 통해 여러 시사 점이 도출될 수 있다. 그 중 현행 재정사업 타당성 평가 시 간과되고 있는 주요 항목은 다음의 두 가지 측면에서 살펴볼 수 있다. 첫째, 다양한 항목에 대한 현황정산이 필요하며, 둘째, 수요예측결과의 적정성 검토 기준이 마련 되어야 한다. 이상의 두 가지 측면 즉, 다양한 현황정산 및 수요예측 결과의 적정성 검 토기준이 마련될 경우 현재보다 신뢰성 높은 교통수요분석이 가능할 수 있

15 요 약 xv 을 것이다. 그러나 이 두 측면은 교통수요분석 과정에 내재하는 오차요인과 거리가 있어 수요예측 결과의 신뢰성 확보에는 한계가 있다. 이러한 점을 감안하여 본 연구는 확률적 교통수요분석절차 정립을 연구 목적으로 설정하였다. 이를 위하여 제3장에서는 오차발생 원인분석을 수행 하고, 제4장에서는 확률적 교통수요분석 방법 및 절차를 제안한다. 3. 수요예측 오차발생 및 원인분석 가. 단계별 오차발생 요인분석 및 유형화 <표 1> 통행발생단계 오차요인 및 내용 오차요인 표본자료의 대표성 문제 노측면접조사의 한계 주말 여가 통행량 반영문제 표본율 및 표본의 임의성 확보문제 현행화 과정에서 발생하는 문제 내 용 최종 O/D는 AADT를 대표하나 하루 표본조사자료를 적용하는 과정에서 계절성, 월변동, 요일 변동 등을 고려하지 못하는 문제 노측면접조사시 층화계통추출법(Stratified Systematic Sampling)이 적용되고 있으나, 유의성 있는 결과도출을 위해서는 모든 유 출입 지점에서 표본조사가 이루어져야 하나 현실적으로 불가능 주말 여가 통행 O/D 조사 미비 국가교통DB구축 사업에서는 금전적 시간적 한계로 인해 충분 한 조사지점을 확보하지 못하고 교통조사 방법론에서 제시하는 최소기준을 만족하는 수준으로 조사 수행 이로 인해, 조사지점의 표본율이 낮거나 표본의 무작위성이 보 장되지 못해 편의가 발생 관련 개발계획 반영을 위한 원단위 적용 등 기존 O/D를 수정 보완하는 과정에서 발생하는 문제

16 xvi <표 2> 통행배분단계의 오차요인 및 내용 오차요인 24시간 교통량 전환문제 통행배분모형 적용상의 문제 전수화 보정계수 및 Zero Cell 보정문제 통과교통비율 산정문제 사회 경제지표 등을 이용하여 보정하는 과학적 방법론의 미확립 167개존을 250개존으로 변환하는 과정에서 발생하는 오차 내 용 조사되지 않은 8시간 교통량 자료를 추정하는 과정에서 발 생하는 문제 건설교통부 통계연보 자료의 신뢰성 문제 프라타 모형을 적용하는 과정에서 발생하는 문제 전수화 계수 산정과정에서 발생하는 문제 조사방법상의 한계로 발생하는 표본O/D의 제로셀이 전수화 이후에도 여전히 발생 조사 과정에서 발생하는 문제와 통과교통비율이 존별로 동 일함에 따라 각 존별 특성이 반영되지 않는 문제 과학적 통계적으로 검증된 방법론이 아닌 존별 사회 경제 지표의 규모를 이용하여 기종점 통행량과 비교하여 보정하 며, 이로 인한 오차발생 존 세분화 과정에서 내부통행산정 및 기존지표 활용과정에 서 발생하는 문제 주: 24시간 교통량 전환, 통과교통비율 산정 부분은 통행발생과 관련된 내용이나 분석과 정상 배분단계에 포함되기 때문에 이 단계에 수록 <표 3> 통행배정단계의 오차요인 및 내용 오차요인 평균재차인원 및 승용차 환산계수 산정 적용 과정에서 발생하는 오차 피크 및 비피크 1시간 통행량 환산 과정에서 발생하는 오차 존 세분화에 의한 내부통행량 산정 과정에서 발생하는 오차 VDF적용과정에서 발생하는 오차 교통량 정산과정에서 발생하는 오차 O/D와 네트워크 상세도 차이로 인한 문제 내 용 지표산정방법 및 계수 적용에 따른 오차 지역별/구간별 피크 지속시간 및 비중에는 차이 발생 내부통행량 산정과정에서 세분화된 지역의 총 발생량 산정 및 통행배분 과정에서 발생하는 문제 정산과정에서 링크별 VDF수정으로 인한 오차발생 유료도로의 경우 속도정산은 필수적이나 현 지침에서는 이 에 대한 정산기준 미비 링크속성 및 위계를 고려하지 않은 허용오차범위 설정으로 인한 오차 O/D의 존체계와 네트워크의 도로망 상세도에 따라 배정규 모에 차이 발생

17 요 약 xvii <표 4> 수요추정 단계별 오차유형 구 분 주 요 원 인 통 행 발 생 오차유형 측정오차 구조적 오차 외생오차 편의(biases), 실수(blunders) 표본자료의 대표성 문제 Double Counting 문제 노측면접조사의 한계 표본조사 지점의 대표성 문제 주말 여가통행 반영 문제 표본율 및 표본의 임의성 확보 문제 현행화 과정의 문제 오류(mistakes), 불확실성(uncertainties) - 불확실성 (uncertainties) 관련계획의 불확 실성 통 행 배 분 통과교통비율 산정 문제 167개존 자료를 247개존으 로 변환과정에서 발생하는 문제 24시간 교통량 전환 문제 프라타모형 적용의 문제 전수화 보정계수 및 제로셀 보정 문제 사회 경제지표의 불확실성(기종점 통행량 보정 시) 수 단 선 택 - 단일 지역간 모형의 문제 고속철도 및 항공 미고려 - 통 행 배 정 피크 비피크 통행량 환산 과정에서 발생하는 문제 존세분화 및 내부통행량 산정의 부정확성 문제 O/D와 네트워크 상세도 불일치 문제 평균재차인원 및 승용차 환산 계수 산정 문제 VDF적용 과정의 문제 오차허용범위의 비합리적인 기준 모형의 수렴조건에 따른 오차 교통량위주의 정산으로 인한 문제 정산지점 및 개수의 임의적 선정 문제 - 나. 사례분석을 통한 오차원인 검토 2000년 이후 개통된 재정투자 고속도로사업 6개 노선 10개 구간과 민간 투자 도로사업 3개 노선에 대한 자료를 수집하여 예측 교통량과 실측 교통 량을 비교한 후 오차율이 ±30% 이상인 구간을 선정하되, 관련 보고서 구득 의 어려움으로 인해 본문 <표 3-3>에 제시된 노선을 대상으로 오차원인을

18 xviii 분석한다. 선정된 4개 노선의 오차발생 원인 분석결과는 <표 5>와 같다. <표 5> 오차발생 원인 분석 요약 구분 서해안 대구-포항 천안-논산 범안로 관련계획 적기 완공률(%) 기초자료 오차율(%) 인구 자동차 보유대수 기종점 통행량 교통량 오차율(%) 다. 시사점 본 장의 검토로부터 수요예측에 적용되는 입력변수의 불확실성 및 부정 확성이 수요분석 결과에 유의한 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 즉, 교통수요분석 시 주요 오차는 관련계획 실현의 불확실성과 기초자료 특히 부정확한 기종점 통행량에 기인하는 것으로 나타났다. 이는 Flyvberg 등(2005, 2006)이 유럽 14개국의 208개 도로사업과 26개 철도사업을 분석하여 제시한 2대 오차 요인인 토지이용계획의 불확실성과 통행발생 예측 단계의 오류와 일맥상통하는 것이다. 4. 수요예측 오차요인별 영향분석 가. 분석모형 및 방법론 개발 오차요인이 장래 수요분석결과에 미치는 영향을 분석하기 위해, 통계적 불확실성 추정기법인 MCS(Monte Carlo Simulation) 기법을 활용한다. 이때 수 요분석 결과에 영향정도가 높은 항목을 경험적으로 선택하여 MCS 수행을 위한 변수로 관련계획의 불확실성, 기초자료의 편의성, 교통수요모형 적

19 요 약 xix 용의 오류 및 불확실성, 그리고 정산과정의 오류 및 편의성 등 4가지로 선정한다. 각 항목에서 <표 6>과 같이 주요변수를 선정하여 MCS분석을 수행한다. 이 때 주요변수의 확률분포는 가능한 실제 자료를 바탕으로 도출하되 자료 구득이 어려울 경우 정규분포로 가정하고 분석한다. <표 6> 위험변수의 선택기준 구분 변수 모형 반영 선택 분석방법 관련계획의 불확실성 기초자료의 편의성 교통수요모형 적용의 오류 및 불확실성 정산과정의 오류 및 편의성 개발계획 실현정도 통행발생단계 MCS 개발계획에 따른 인구유입률 고정값 X - 장래 도로계획(신설, 확장 등) 시나리오반영 X - 존 세분화 고려하지않음 X - 통행시간가치(VOT) 변동 통행배정 MCS 유료도로 통행료 변동 고려하지않음 X - VDF 수정 고려하지않음 MCS 평균재차인원 통행배정 MCS Relative Gap 수렴조건 고려하지않음 X - 교통량 정산기준 고려하지않음 X - 속도정산 수행여부 고려하지않음 X - 정산지점 및 개수 설정 고려하지않음 X - 나. 오차요인별 영향분석 영향분석을 위한 자료는 자료분석의 유의성을 높이기 위해 2가지를 활용 하였다. 교통수요모형 적용의 오류 및 불확실성(VDF) 의 경우 수도권 O/D 및 네트워크를 활용하였으며, 그 외의 분석은 부산 울산 광역권 O/D 및 네 트워크 자료를 이용하여 분석하였다. 분석결과 각 항목별 오차요인이 수요 분석과정에 다양한 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 4가지 항목 중 재차 인원 및 관련계획 에 따른 수요 변동폭이 가장 크게 나타났다. 이는 두 요

20 xx 인 모두 O/D에 직접적인 영향을 주는 변수로서, 결국 O/D가 수요분석 결과 의 신뢰도에 가장 큰 영향을 미친다는 것을 의미한다. 다. 시사점 합리적인 연구결과 도출을 위해 가능한 현실적인 값을 이용하여 분포를 정의하였으나 서로 다른 조건하에 분석된 결과이므로, 동일조건에서 각 경 우를 비교하기 위해 분산계수(CV; Coefficient of Variance)를 이용하여 상대적 인 영향정도를 비교하였다. 분석한 4가지 오차요인 중 재차인원 및 관련계획에 따른 변동폭이 가장 크게 나타났는데, 두 요인 모두 O/D에 직접적인 영향을 주는 변수로서, 결 국 O/D가 수요분석 결과의 신뢰도에 가장 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있다. 이에 따라 수요분석의 신뢰도 제고를 위해서는 O/D와 관련된 변수에 대한 지속적인 연구와 이를 통한 정확한 자료구축이 선행되어야 할 것으로 사료된다. 5. 수요예측 오차완화를 위한 개선방안 가. 합리적 분석 기준 및 지표개발 수요분석과정의 중단기적인 개선을 위해서는 객관적인 개발계획 반영기 준 확립, 분석지표의 합리적 적용방안 마련, 합리적 정산기준 개발, 그리고 지체함수의 지속적인 수정 보완이 이루어져야 한다. 나. 체계적인 분석절차 구축 수요분석과정의 중장기적인 측면의 개선을 위해서는 체계적인 분석절차 구축이 필요하며 이는 확률적 수요분석 체계 마련과 수요예측결과에 대한

21 요 약 xxi 검증절차 도입이 필요하다. 다. 실효성 있는 법 제도 개선 제재를 위한 법 제도 개선이 아닌 수요분석의 신뢰성을 향상시킬 수 있 는 방향의 제도개선이 필요하다. 이를 위해서는 국내외 여건변화에 따른 타 당성 재분석 제도를 도입해야 하며, 이러한 재분석 제도의 효과적인 활용과 타당성 조사제도의 실효성을 확보하기 위한 관리 감독 기관이 지정 운영 되어야 한다. 6. 결론 본 연구는 도로사업에서 발생하는 수요예측 오차현황과 각 오차가 수요 분석 과정에서 미치는 영향을 검토하고 이러한 오차를 개선할 수 있는 방안 을 제시하였다. 합리적인 SOC투자를 위해 교통수요분석 및 경제성 분석이 도입된 이후 다양한 분야에서 이에 대한 문제점 및 개선사항들이 제기되어 왔다. 본 연 구 또한, 이러한 문제점을 지적하고 개선하기 위한 하나의 연구로서, 기존 점추정 방식으로 제시되던 수요를 입력변수의 가변성을 인정한 구간추정 및 확률개념을 도입한 분석이 필요함을 제안하였다. 하지만, 이러한 분석체계 를 도입하기 위해서는 자료구축 및 적용의 합리성 향상, 합리적인 분석기준 의 설정, 장래수요 분석 적정성 검토를 위한 체크리스트 개발, 단계별 타당 성 재분석 제도 도입을 위한 기준 설정 등 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

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23 1 제1장 서 론 본 연구는 도로사업에서 발생하고 있는 수요추정의 오차발생 원인 및 영 향 분석을 통해 교통수요분석의 신뢰도를 제고하고, 궁극적으로 합리적 효 율적 사회기반시설 투자계획 수립에 일조하고자 제안되었다. 본 장에서는 본 연구의 필요성 및 목적, 범위 및 방법, 선행연구검토 및 본 연구의 차별 성 등 본 연구 수행의 전반적 배경을 살펴본다. 특히 기존 연구를 관련계획 의 불확실성, 기초자료의 편의성, 교통수요모형 적용의 오류 및 불확실성, 정산과정의 오류 및 편의성 등 4가지 측면에서 살펴보고, 오차발생 완화를 위한 체계적 분석 절차의 필요성을 제기한다. 제1절 연구의 필요성 및 목적 최근 개통된 도로사업들의 예측 교통량과 실측 교통량 사이에 많은 차이 가 발생하여 수요추정결과에 대한 불신이 만연하다. 이에 정책수립 당국에 서는 교통수요 추정과 경제성 분석의 신뢰도를 제고하기 위한 노력을 가속 화하고 있다. 감사원의 SOC 민간투자제도 운용실태(2004) 감사 공개문에서 는 교통수요 예측의 문제점을 강하게 거론하며 건설교통부 장관에게 기종점

24 2 교통량(O/D), 네트워크, 사회경제지표 등 교통수요분석을 위한 기초자료 보 완은 물론 현행 수요분석 방법론에 대한 시정을 권고한 바 있다. 건설교통 부에서 추진하고 있는 교통체계효율화법 개정 과정에서는 수요 재조사 제 도 신설, 타당성조사 강화, 체계적인 교통조사 시행 등 수요예측의 신뢰도 제 고방안을 현행법 내에 제도화하려는 움직임이 활발하다. 심지어 2007년 5월 개정된 건설기술관리법 에서는 과도한 수요예측 부실자에 대한 사후처벌 규정을 마련하고 있어 정확한 수요추정에 관한 관심이 대내 외적으로 증가 하고 있는 추세이다. 일반적으로 교통수요분석 과정의 오차는 측정 오차(measurement errors), 구 조적 오차(model specification errors), 외생적 오차(external errors)의 세 가지 유형 으로 구분(Mackie & Preston, 1998; Flyvbjerg, 2005; Flyvbjerg et al., 2005, 2006; World Bank, 2005)할 수 있다. 측정 오차는 교통수요분석을 위한 수요 및 공 급 자료의 구축 수준 및 범위에 의해 발생하며 주로 편의(biases)나 실수 (blunders)와 관련된다. 구조적 오차는 교통수요분석모형의 개발 및 적용과정, 즉, 수요 및 공급 변수의 상관관계를 모형화하여 결과를 도출하는 과정에서 발생하며 주로 오류(mistakes)나 불확실성(uncertainties)에 기인한다. 마지막으 로 외생적 오차는 교통수요추정을 위한 외생 입력변수 또는 가정에 의해 발 생하며 연구의 통제범위를 벗어나는 불확실성(uncertainties)에 기인한다. 이러한 다양한 오차들은 내재적 인과관계의 복잡함으로 인해 일반해법(a general solution)이 존재하지 않는다는 것이 국내 외 교통학계의 공통된 인 식이다. 그럼에도 불구하고 교통수요분석의 신뢰성을 높여 합리적인 SOC 투 자계획 수립을 도모하기 위해서는 수요예측 과정에서 발생하는 오차를 완화 또는 내재화할 수 있는 체계적 분석절차 및 검증방법이 필요하다. 이에 본 연구에서는 첫째, 도로교통수요 분석과정에서 발생할 수 있는 오차의 유형 을 체계화하고, 둘째, 각 요인이 교통수요예측시 미치는 영향을 확률적 교통 수요분석 절차를 통해 살펴본 후, 마지막으로 오차발생 완화를 위한 정책적 시사점 제시하고자 한다.

25 제1장 서 론 3 <표 1-1> 연구의 필요성 기관의 설립목적과 사회 정책적 요구 기관의 설립목적 한국교통연구원의 설립목적 -교통정책 및 기술을 연구/개발 -교통정책/기술에 관련 된 국내/외 각종 정 보를 수집/조사/분석/보급 -삶의 질 향상과 국가경쟁력 제고 -효율적이고 지속가능한 교통체계 추진정책 을 제시 -교통관련 기초자료 구축 및 핵심기술 개발 사회적 요구 최근 수요과다추정으로 인한 문제가 지속적 으로 제기되고 있으며, 이러한 과다추정에 대한 원인분석 및 수요분석오차를 감소시키 기 위한 연구 필요성 증대 정책적 요구 교통부문 민간투자사업의 확대 및 이들 사 업의 수요과다예측으로 인한 문제를 해결하 기 위한 요구 증대 관련 정책분야의 요구사항 본 연구의 부합성 본 연구를 통해 수요분석의 오차원인과 이 러한 오차가 수요분석에 미치는 영향을 분 석하고 수요분석의 보완방안을 제시함으로 써 보다 합리적인 교통수요분석 체계 정립 수요오차가 발생하는 원인을 이론적/실증적 인 측면에서 유형화하고, 오차가 수요분석 결과에 미치는 영향을 살펴보며, 오차를 완 화할 수 있는 방안을 제시 교통수요분석의 신뢰성 향상을 위한 합리적 인 교통수요분석 체계 정립 본 연구주제의 시의성 최근 개통된 민간투자사업의 수요과대추정 으로 이에 대한 국정감사 및 언론자료 협조 를 요구 수요예측 관련 오차원인 및 교통수요예측의 정확성 제고에 대한 요구는 지속적으로 제 기되어 왔음 오차발생을 수요예측 단계별로 제시하고, 사례분석 및 모의실험을 통해 오차현황 및 오차요인별 영향분석을 수행 기존의 점추정 방식이 아닌 구간추정방식의 수요분석체계를 제시함으로써 보다 합리적 이고 신뢰성 높은 수요분석 방법론을 제안 제2절 연구의 범위 및 방법 1. 연구의 범위 본 연구의 시간적 범위와 연구대상은 1997년 외환위기 이후 교통수요가 정상화되었다고 판단되는 2000년 이후 개통된 국내 도로사업으로 한정한다. 도로사업은 크게 재정사업과 민자사업으로 분류할 수 있으므로 필요에 따라

26 4 구분 또는 통합하여 검토하되 수요예측 과정의 오차발생 원인 및 영향분석 을 연구의 주요 내용적 범위로 설정한다(<그림 1-1> 참조). 구분 연구내용 연구방법 수요예측 방법 및 절차 분석 수요예측 오차발생 원인분석 수요예측 오차요인별 영향분석 수요예측 오차완화 개선방안 재정사업의 수요예측 방법 및 절차 민자사업의 수요예측 방법 및 절차 분석결과 및 시사점 오차요인 검토 및 유형화 수요추정 오차원인 분석 분석결과 및 시사점 방법론 정립-변수 및 확률분포함수 선정 확률적 교통수요분석 방법 개발 분석결과 및 시사점 분석기준 및 지표 설정 체계적 분석절차 제안 법 제도적 개선방안 <그림 1-1> 본 연구의 구성체계 및 수행절차 문헌연구 문헌연구 문헌연구 사례분석 문헌연구 모의실험 2. 연구의 내용 및 수행절차 가. 도로사업의 수요예측 방법 및 시사점 분석 정부추진 사업과 민간추진 사업의 수요분석 방법 및 절차를 비교 검토 하여 시사점을 도출한다. 두 사업에 적용되는 수요분석 방법론에 차이가 있 으므로 재정사업의 경우 도로 철도 부문사업의 예비타당성조사 표준지침

27 제1장 서 론 5 수정 보완 연구(제4판), 한국개발연구원, 2004 (이후 예비타당성조사 표준지 침(제4판))과 공공교통시설개발사업을 위한 투자평가지침, 건설교통부, 2007 (이후 투자평가지침)을, 민자사업의 경우 최근 제안된 사업 1) 의 제안서(수요 분석 보고서)를 검토하여 수요예측 방법 및 절차를 분석한다. 이때 수요분석 의 전제, 기본자료, 분석범위와 수준, 기본자료의 수정, 통행배정, 통행배정 모형의 수정, 장래 교통수요 추정 등을 살펴본다. 이를 바탕으로 오차발생 완화를 위한 재정사업 표준지침 대비 민자사업 보고서의 특 장점을 정리하 고, 아울러 재정 민자사업 모두에서 간과되고 있는 확률적 교통수요분석 방법론의 필요성을 제기한다. 나. 수요예측 오차현황 및 원인분석 수요예측 과정에서 발생하는 오차의 현황 및 원인을 분석한다. 이를 위하 여 먼저, 표준적 교통수요분석 절차라 할 수 있는 4단계 모형을 기반으로 각 단계별 오차요인을 검토한다. 이때 국내 외 선행연구 및 교통수요예측 전문가의 자문의견을 수렴한다. 다음으로, 2000년 이후에 개통된 국내 도로 사업을 대상으로 계획시점에서의 예측 교통량과 개통 이후의 실측 교통량을 비교하여 오차현황을 정리한다. 이를 바탕으로 각 사업별 수요예측 오차요 인을 분석하고 시사점을 도출한다. 마지막으로, 이러한 오차원인분석에서도 불구하고 연구자의 통제범위를 벗어나는 개별 사업의 특수성으로 인해, 오 차완화를 위한 분석적(analytical) 일반해법의 도출이 쉽지 않음을 확인하고, 그 대안으로 불확실성 분석의 내재화 필요성을 논의한다. 다. 수요예측 오차발생 영향분석 확률적 교통수요분석 절차를 바탕으로 수요예측 과정의 주요 오차요인별 1) 수도권서부(수원-광명) 고속도로 민간투자사업, 제2영동(서울-원주) 고속도로 민간투자사업 등

28 6 영향분석을 수행한다. 이를 위하여 먼저, 기존 결정적 분석절차를 대체하는 몬테카를로 시뮬레이션에 기반한 확률적 수요분석 방법론을 개발하며, 이때 각 요인별 확률분포 2) 를 논의한다. 다음으로, 모의실험을 통해 개발된 방법 론을 검증한다. 이때 관련계획의 불확실성으로는 개발계획 실현정도를, 기 초자료의 편의성으로는 통행시간가치의 변화율을, 교통수요모형 적용의 오 류로는 평균재차인원 및 VDF(Volume Delay Function) 파라미터를 살펴본다. 마지막으로 모의실험의 시사점을 정리한다. 라. 수요예측 오차완화 개선방안 제시 교통수요분석의 불확실성 및 부정확성에 따른 오차요인을 최소화하고 수 요분석 결과의 신뢰성을 제고하기 위한 학술적 정책적 개선방안을 제시한 다. 이를 위하여 합리적 분석기준 및 지표 설정, 체계적 분석절차 마련, 법 제도적 개선방안 등이 고려된다. 제3절 선행연구 검토 및 본 연구의 차별성 교통수요추정의 오차발생 원인 및 영향분석에 관한 주제는 오랜 세월 교 통학계의 주요 관심사 중 하나였다. 그러나 오차의 종류가 매우 다양하고 각 요인 간 인과관계 및 파급효과가 다차원적이며 복잡하여 관심에 비해 연 구는 상대적으로 부진하였다. 본 절에서는 기존연구를 검토하여 오차의 유 형을 정리하고, 오차발생 원인을 살펴본 후 선행연구와 본 연구의 차별성을 제시한다. 이때 개별 오차요인을 검토하는 것은 오차의 다차원성 상호 관 련성 등을 고려할 때 바람직하지 않으므로, 관련계획의 불확실성, 기초자료 2) 예를 들어 장래개발계획에 따른 시설물별 통행발생 원단위의 경우 정규분포로 가정할 수 있는 데, 미국 Trip Generation Handbook(Institute of Transportation Engineers, 2001)에서는 기존 시설물에 대해 시설물별 통행발생 분포를 정리하여 발간하고 있음.

29 제1장 서 론 7 의 편의성, 교통수요모형 적용의 오류 및 불확실성, 정산과정의 오류 및 편 의성 측면에서 기존연구를 검토한다(<표 1-2> 참조). <표 1-2> 선행연구검토 구분 연구자 연구내용 관련계획의 불확실성 기초자료의 편의성 교통수요모형 적용의 오류 및 불확실성 정산과정의 오류 및 편의성 Flyvbjerg et al.(2005) Flyvbjerg et al.(2006) Bovy and Jansen(1983) Guo and Bhat(2004) Zhang and Kukadia(2005) Boyce et al.(1981) Pell(1984) FHWA(1997) Zhao and Kockelman(2002) Highways Agency(1997) FHWA(1990) 유럽 14개국 208개 도로사업과 26개 철도사업을 분석하여 통행발생 단계의 오류와 토지이용계획 의 불확실성을 수요예측 과정의 2대 오차로 제시 네트워크의 상세성(detail, medium, coarse)에 따른 통행배정 결과 비교 분석 연구자가 설정하는 존체계와 의사결정자가 인지 하는 존체계의 차이로부터 MAUP가 발생하므로 다규모(multiscale) 모형화를 대안으로 제시 존체계의 변화에 따른 MAUP를 발견하고, 1/2 1/2 마일 존체계를 최적대안으로 제시 링크지체함수로 Davidson식과 FHWA식을 적용하 고, 통행배정 결과의 차이 비교 교통수요분석 모형에 존재하는 불확실성을 측정 하기 위한 절차를 제시하고 사례분석 수행 4단계모형 추정결과의 적절성(reasonableness) 검증 지침 제시 4단계모형의 각 단계별 파라미터의 불확실성이 단계를 거치며 확대 전파되는 것을 확인 GEH법을 활용한 교통량 정산방법 제시 대규모 조사를 수행하지 못할 경우 대안으로 교 통수요모형의 정산을 위한 개략적인 절차 제시 1. 선행연구검토 가. 관련계획의 불확실성 Flyvberg 등(2005, 2006)은 지난 30년간 유럽 14개국에서 수행된 철도 26개 사업과 도로 208개 사업을 조사하여 관련계획의 불확실성을 도로사업의 수 요추정 2대 오차 중 하나로 제시하고 있다(<그림 1-2> 참조). 2대 오차는

30 8 통행발생단계의 오차 와 토지이용계획의 불확실성 오차 등이며, 토지이 용계획의 불확실성은 계획 대비 이행의 차이로 발생하는 것으로 보고하고 있다. 우리나라의 도로사업 또한 건설공사 사후평가 시행지침(건설교통부, 2001) 에 따라 총 공사비가 500억원 이상 투입된 사업에 대하여 사후평가를 시행하고 있으며, 이때 관련계획의 이행여부를 가장 핵심적인 검토항목으로 설정하고 있다(예, 천안논산고속도로, 2006). 자료: Flyvberg et al. 2005, 2006 <그림 1-2> 도로 및 철도 수요분석의 오차 원인 나. 기초자료의 편의성 교통수요분석에 이용되는 기초자료는 여러 가지가 있으나 사회 경제지 표 및 존 네트워크 체계 등이 가장 기본적이다. 첫째, 사회 경제지표는 장래 교통수요 예측을 위한 필수 항목이며, 잘못

31 제1장 서 론 9 된 사회 경제지표 예측은 수요추정 오차발생과 직결될 수 있다. 국내 도로 사업 사후평가 보고서(예, 천안논산고속도로, 2006)에서도 예측 교통량 대비 실측 교통량의 오차를 관련계획의 불확실성과 함께 가장 핵심적인 검토 항 목으로 고려하고 있다. 둘째, 교통존의 크기와 네트워크의 상세성에 따라 교통수요분석에 오차가 발생하게 된다. 이 주제와 관련하여 일반해법이 존재하지 않으나, 구체적 사 례연구에서 통제가능한 수준의 분석은 가능한 것으로 알려져 있다(Guo and Bhat, 2004). 우선 네트워크의 상세성과 관련해서는 Bovy and Jansen(1983)의 연구가 대 표적이다. 이 연구에서는 네덜란드의 Eindhoven 지역 자료를 이용한 사례분 석에서 균형배정방법과 전량배정방법에 대하여 네트워크의 상세성을 높음 (detail), 보통(medium), 낮음(coarse)으로 나누어 분석한 결과 네트워크의 상세 성이 통행배정 결과에 큰 영향을 미치는 것으로 제시하였으나, 어느 수준 이상에서는 차이가 크지 않은 것으로 보고하고 있다. 다음으로 교통존 크기와 교통수요분석과의 관계는 이른바 MAUP (Modifiable Areal Unit Problems)(Openshaw and Taylor, 1981)로 통칭되며 상세성을 낮춤으로 써 발생하는 규모효과(scale effect)와 상세성을 높임으로써 발생하는 구역효과 (zoning effect)로 구분된다. Guo and Bhat(2004)는 교통과 토지이용의 상관관계 중 특히 주거지 선택 행태를 연구하면서 연구자가 설정하는 존체계(주로 기 구축 DB 활용)와 의사결정자가 인지하는 존체계의 차이로부터 MAUP가 발 생하는 것에 착안하고 다규모 모형화(a multiscale modeling structure)를 대안으 로 제시하고 있다. 이 접근법은 존을 census, block, track의 3단계로 구분하고 각 위계별 주거지 속성변수를 별도로 구축함으로써 MAUP의 완화를 시도하고 있다. Zhang and Kukadia(2005)는 미국 보스턴지역의 교통수단선택 행태 연구 에서 5개 존체계에 따른 파라미터의 민감도를 분석하고 있다. 존체계의 변 화에 따른 MAUP를 발견하고, 존의 크기를 1/2마일 1/2마일로 설정하는 것 이 최적대안임을 제시하고 있다.

32 10 다. 교통수요모형 적용의 오류 및 불확실성 수요예측 오차의 원인으로 교통수요모형 적용의 오류 및 불확실성을 언 급하고 있는 연구는 매우 다양하다. Boyce et al.(1981)는 통행배정방법과 링크지체함수의 차이에 따른 통행배 정 결과의 차이를 살펴보았다. 전량배정법(All-or-Nothing)과 균형배정법에 대 해서 링크지체함수로 Davidson식을 적용하였을 때와 US FHWA(The Federal Highway Administration)식을 적용하였을 때의 관측교통량과 배정교통량을 비 교하고 경로간 통행시간과 거리의 변동계수 등을 살펴본 결과 통행배정방법 과 링크지체함수에 따라 결과가 서로 달라질 수 있는 것으로 보고하고 있 다. Pell(1984)은 통계적 방법에 의해 교통수요분석 모형에 존재하는 불확실 성을 측정하기 위한 절차를 제시하고 사례분석을 수행하였다. 미국 FHWA(1997)에서는 교통수요모형 개선사업(Travel Model Improvement Program)의 일환으로 Model Validation and Reasonableness Checking Manual을 발 간하여 4단계 수요추정과정에 포함되어 있는 모형의 적절성(reasonableness)을 확인할 수 있는 지침을 제시하였다. Zhao and Kockelman(2002)는 4단계 교통 수요분석모형의 각 단계별 파라미터의 불확실성은 단계를 거치며 확대 전 파되는 것을 확인하고 있다. 라. 정산과정의 오류 및 편의성 이 항목은 장래 수요추정의 기본이 되는 현황자료의 정산(Calibration)수준 과 관련되는 부분으로서 교통량 정산, 속도 정산 등과 같이 어떤 항목을 정 산할 것인가와 각 항목별 정산수준 및 정산지점에 따라 통행배정 결과에 차 이가 발생하는 문제를 포함하고 있다. 영국 및 호주에서는 GEH(Geoffrey E. Havers)방법을 적용하여 정산을 수행하며 이는 관측 교통량과 배정 교통량의 비율 뿐만 아니라 그 차이도 함께 고려(UK Highways Agency, 1997)한다. 미국

33 제1장 서 론 11 은 Calibration and Adjustment of System Planning Models(US FHWA, 1990)을 발 간하여 대규모 조사를 수행하지 못할 경우 대안적 방법으로 교통수요모형의 정산을 위한 개략적인 절차를 규정하고 있다. 2. 본 연구의 차별성 기존연구 검토로부터 교통수요추정 과정에서 다양한 오차들이 발생하고 있음을 확인하였다. 또한 오차들의 내재적 인과관계의 복잡함으로 인해 일 반해법(a general solution)이 부재함을 인식하였다. 그럼에도 불구하고 교통수 요분석의 신뢰성을 높여 합리적 SOC 투자계획 수립을 도모하기 위해서는 체계적인 분석절차 및 검증방법이 필요하다. 이에 본 연구에서는 교통수요 분석 과정에서 발생하는 다양한 오차를 유형화하고, 이 중 영향이 큰 오차 를 선별하여 확률적 교통수요분석을 수행한다. 이를 통해 수요분석결과에 미치는 영향을 분석한 후 정책적 시사점을 살펴본다.

34 12 <표 1-3> 선행연구와의 차별성 주 요 선 행 연 구 구 분 연구목적 연구방법 주요 연구내용 FLYVBJERG et al, Inaccuracy in Traffic Forecasts(2006) 고속도로 교통수요 예측 정밀도 제고 방안 연구(2003), 한 국도로공사 도로교 통기술원 교통시설 타당성 평 가체계 개선방안에 관한 연구(2005), 한 국교통연구원 통행수요 추정의 신뢰 수준 제고방안 연구(구 간 통행수요 모형개발 을 중심으로)(2005), 국토연구원 본 연구의 차별성 철도와 도로 시설물에 대한 수요추정시 발생가 능한 오차원인을 분석 오차발생원인 및 수요 추정의 정밀도 제고방 안마련 현 교통시설투자 타당 성 평가체계의 현황과 문제점 검토 및 타당 성 평가체계 개선방안 모색 4단계 교통수요예측의 통행발생모형에서부터 구간통행발생량예측을 통한 구간통행배정법 과 관측교통량을 통한 구간통행수요예측법 개발을 통한 통행수요 예측신뢰성 향상 방안 마련 본 연구에서는 오차의 발생원인뿐만 아니라, 이러한 오차가 수요추 정결과에 미치는 영향 정도를 확률적 방법론 을 도입하여 분석 -14개국에서 수행된 210 개 과업에 대한 사례조사 -현재 공용중인 고속도 로 노선에 대하여 예측 교통량과 관측된 교통 량을 비교 -개별노선에 대한 오차 현황조사 및 공간적 시 간적 내용적 오차발생 패턴에 대해 분석 -국내 외 타당성 조사 의 관련법규, 대책 검토 를 통한 문제점 및 개 선방안 제시 -구간추정법을 통해 수 요분석의 가변성이 미 치는 영향을 4단계로 파악 -도로 관측교통량의 시 간에 따른 교통량분포 를 파악하여 구간 기종 점통행량 자료를 구축 -현재 공용중인 도로를 대상으로 기 추정된 결 과와 관측 통행량을 비 교 -MCS분석을 통한 확률 적 접근방법 제안 -수요추정의 부정확성에 영 향을 미치는 요인 분석 -철도와 도로의 수요오차 정도 비교 -오차감소를 위한 방법소개 -예측오차 조사 및 분석 -오차발생 원인 분석 -현 타당성 평가체계의 문 제점 -국외 타당성 평가체계의 시사점 -투자평가지침의 문제점 및 개정방향 -통행추정방법 현황과 문제 점 -관측교통량을 이용한 통행 수요추정 방법 -회귀분석 신뢰구간을 이용 한 구간통행추정 -구간 관측통행량을 이용한 기종점 통행량 추정의 신 뢰수준 평가 -도로를 대상으로 수요추정 시 오차발생원인을 유형화 -사례분석을 통한 오차발생 현상을 검토하고 관련 지 표와의 관계분석 -수요분석 과정에서 오차완 화 방안 마련

35 13 제2장 국내 도로사업 수요예측 방법 및 절차 본 장에서는 국내 도로사업의 교통수요분석 방법 및 절차를 비교 평가 하여 시사점을 도출한다. 이를 위하여 수요분석의 전제, 기본 자료, 분석범 위와 수준, 기본 자료의 수정, 통행배정, 통행배정 모형의 수정, 장래 교통수 요 추정 등의 관점에서 살펴본다. 제1절 재정투자 사업의 수요분석 방법 및 절차 정부에서 추진하는 도로건설 또는 확장사업의 수요분석을 위한 지침으로 예비타당성조사 표준지침(제4판) 과 투자평가지침 이 발간되었으나, 일반 적으로 예비타당성조사 표준지침(제4판) 이 활용되고 있다. 투자평가지침의 수요예측 방법 및 절차는 예비비타당성조사 표준지침 (제4판) 과 거의 유사한데, 투자평가지침 에서 차별화하고 있는 내용은 다 음과 같다. 첫째, 수단간 경쟁관계를 검토하고 있으나 절차적 내용만을 개략 제시하고 있으며, 실제 적용할 수 있는 분석적 방법론은 미비하다. 둘째, 세 분 O/D에 대한 검증단계를 추가하였으나, 존별 통행발생 도착량, 교통존별 인당 통행수, 교통인구당 통행수 등 일반적인 통계지표를 국가교통DB자료

36 14 와 비교하는 수준에 지나지 않고 있다. 셋째, 교통시설계획 및 택지/산업단 지 개발계획 검토 방법을 포함하고 있으나, 교통수요 예측을 위한 기준 및 절차지침연구, 국토연구원(2004) 의 연구결과를 인용하고 있다. 넷째, 수단선 택모형에서는 SP-RP 결합모형에 의한 파라미터를 제시하고 이를 적용할 것을 제안하고 있다. 마지막으로 투자평가지침 에서는 다수의 교통투자사업에 대 해 투자우선순위를 판단하는 방법을 제시하고 있다. 이는 예비타당성 조사와 차별화 되는 부분으로 볼 수 있는데, 본 연구의 경우 수요분석에 한정하므로 비교 시 제외하였다. 이러한 내용을 바탕으로 예비타당성조사 표준지침(제4 판) 과 투자평가지침 의 수요추정 방법 및 절차를 비교 정리하면 <표 2-1> 과 같다. <표 2-1> 예비타당성조사 표준지침과 투자평가지침의 주요 수요분석 방법 및 절차 기본 자료 설정 구 분 예비타당성조사 표준지침 투자평가지침 개정(안) 비 고 O/D 국가교통DB자료 국가교통DB자료 - Network 국가교통DB자료 국가교통DB자료 - 영향권 설정기준 PV, DV, RV 적용 예타 기준 적용 - 기본 자료 수정 수단 선택 통행 배정 장래 수요 추정 세분O/D구축 통행량 및 통행분포 산 출방법 제시 예타 기준 준용 세분O/D 검증 결과 제시 Network수정 Network수정방법 제시 예타 기준 적용 - 장래O/D 및 Network수정 수정방법 제시 예타 기준 준용 기수행 과제 내용 인용 여 객 로짓모형(SP) 로짓모형(SP-RP 결합) - 화 물 로짓모형(SP) 로짓모형(SP-RP 결합) - 적용파라미터 평균재차인원, 승용차환 산계수, 1시간 통행량 예타 기준 적용 - VDF함수적용 BPR 적용 예타 기준 적용 - 모형정산 오차율 및 상관계수 예타 기준 적용 - 추정방법 사업시행/미시행 분석 예타 기준 적용 - 추정결과제시 1일교통량 및 5년 단위 제시 예타 기준 준용 추정결과제시 형식에서 피 크 및 비피크 교통량 추가

37 제2장 국내 도로사업 수요예측 방법 및 절차 15 <표 2-1>에서 확인한 바와 같이 예비타당성조사 표준지침(제4판) 과 투 자평가지침 의 수요분석 방법 및 절차는 대동소이하다. 투자평가지침 은 사 실상 예비타당성조사 표준지침(제4판) 의 방법론을 적용 또는 준용하고 있다. 이에 본 절에서는 정부추진 사업의 수요분석 방법 및 절차를 예비타당성조 사 표준지침(제4판) 에서 제시하고 있는 방법과 절차를 토대로 정리한다. 1. 수요분석의 전제 예비타당성조사의 목적은 한정된 예산을 효율적으로 활용하기 위해 각 사업별 투자우선순위 및 사업시행 여부를 객관적 기준으로 판단하는 데 있 다. 객관적 합리적 분석을 위해 기본 자료의 활용, 수요추정과정 등을 <표 2-2>와 같이 설정하고 있다. <표 2-2> 예비타당성조사의 수요분석 전제 수요분석 전제 공신력있는 자료의 활용 총 통행 O/D의 불가변성 4단계 교통수요 추정방법론 적용 내 용 국가교통DB(KTDB; Korea Transportation Database)에서 제공하는 최 신 O/D 및 Network 자료를 이용 채택한 O/D 및 Network에 상응하는 파라미터 사용 유발교통량은 원칙적으로 미고려 특정 존 세분화시 표준지침에 의거하여 O/D 수정 개발계획 반영으로 인한 O/D 변화량은 상세히 기술 사업성격에 따라 4단계 분석과정 적용여부를 판단 수단별 장래O/D를 제공함에 따라 통행배정단계 위주의 분석 수행 통행발생 및 통행분포에 영향을 미치는 사업구간 및 장래개발계 획을 추가할 경우 4단계법에 따라 통행발생 단계부터 분석 예비타당성조사에서 수요분석은 <그림 2-1>과 같이 5단계로 구분된다. 첫 번째 단계에서는 기본자료 및 분석범위를 설정하며, 두 번째 단계에서는 존 세분화 및 기본자료의 수정이 이루어지며, 세 번째 단계에서는 기준년도 의 정산, 네 번째 단계에서는 장래 관련계획 반영을 위한 목표연도 O/D 및 Network 수정, 그리고 마지막 단계에서는 대안별 통행배정을 수행하게 된다.

38 16 O/D 및 Network 국가교통DB의 O/D 및 Network 사용 기본자료 및 분석범위 설정 분석범위 및 수준 시간적 범위(분석년도)와 공간적 범위(영향권) 설정 기본자료 수정 기준년도 O/D 및 Network구축 - 존 세분화 - O/D 및 Network 보정 - Centroid Connector 보정 분석 소프트웨어 설정 및 통행배정 기준년도 정산 도로 링크별 교통량/속도 보정 - 네트워크 속성보정 - 링크별 VDF 보정 - 기타 보정 관측교통량과 배정교통량 비교 오차>기준치 오차<기준치 장래계획수정보완 통행배정모형 확정 목표년도 O/D 및 Network구축 - 건설예정 도로추가 - 목표년도 O/D 구축 - 연도별 시나리오 구축 - 장래 관련계획 검토 - 교통존 분할 - 주변교통량 조사 대안별 통행배정 교통수요 예측 사업미시행시 대안별 통행배정결과 도출 사업시행시 대안별 통행배정결과 도출 사업시행 효과분석 - 링크별 교통량 변화 - 통행속도 및 통행시간 변화 <그림 2-1> 예비타당성조사의 교통수요 추정 과정

39 제2장 국내 도로사업 수요예측 방법 및 절차 기본자료 한국교통연구원 국가교통DB센터에서 제공하는 KTDB(Korea Transport Database) 는 5년 단위의 기종점 통행량 및 네트워크 자료를 제공하고 있다. 개별 사 업의 타당성조사 수행시 원칙적으로 KTDB 자료를 활용하게 된다. 단, 수요 분석 시 사업과 관련된 세부자료 3) 가 구축되어 있고, 연구진이 KTDB 대신 해당 자료를 활용하는 것이 더욱 적합하다고 판단하는 경우 그 근거 및 해 당자료와 KTDB의 특성을 비교(교통량, Network에 반영된 도로 등급별 링크 연장, 링크저항함수 등)한 내용을 제시한 후 해당자료를 활용할 수 있도록 하고 있다. 3. 분석범위와 수준 타당성조사 수행 전 시간적 범위와 공간적 범위를 설정하게 된다. 이는 조사의 일관성을 기하기 위해 비용 및 편익 추정의 기준이 되는 분석 기준 년도를 설정한 후 수요예측을 수행하기 위함이다. 공간적 범위의 경우 분석 을 위한 영향권으로 볼 수 있다. 영향권이란 특정 사업의 시행으로 현저한 통행패턴의 변화가 나타나 사업의 편익산정 범위에 포함되어야 하는 지리적 범위를 의미한다. 예비타당성조사 표준지침(제4판) 에서 제시하고 있는 시 간적 공간적 분석범위의 설정방법 및 영향권 설정기준은 <표 2-3>, <표 2-4>와 같다. 또한 예비타당성조사 표준지침(제4판) 에서는 영향권에 포함되지 않는 지역의 Network를 명시적으로 제거한 후 수요분석을 수행하도록 제시하고 있다. 이는 첫째, O/D 및 Network 정산 단계에서 영향권 외부 지역의 기준년 도 교통현상을 재연하기 어렵기 때문이며, 둘째, 영향권 외부지역을 통제하 지 않을 경우 사업시행 전후 영향권 내의 교통량 총량이 변화하기 때문이다. 3) 예를 들어, 지자체의 교통기본계획 수립에 사용된 기초자료 등

40 18 <표 2-3> 분석범위 설정방법 및 내용 구 분 시간적 범위 설정 개 요 내 용 기준년도는 조사 착수 직전 연도 말로 설정(단, 주요 통계자료가 미비한 상황에서는 기준년도를 조사착수 2년전 말로 설정 가능) 초기/중간/최종/추가 분석연도 구분(5년 단위) 직접/간접 영향권으로 구분 영향권에 포함되지 않는 지역은 외부존으로 처리 공간적 범위 설정 분석기준 외 부 존 처 리 사전적 영향권 설정기준과 사후적 영향권 설정기준으로 구분 O/D기준 통행량 비율(PV), 사업시행으로 인한 교통량 변화량 (DV), 그리고 사업시행으로 인한 교통량 변화율(RV)에 의해 설정 영향권 외부지역을 Counting Station으로 처리하여 Sub-area O/D를 구축 <표 2-4> 영향권 설정기준 구 분 내 용 PV 방법 DV 방법 시행 미시행 RV 방법 시행 미시행 미시행 주: = 존 i의 발생교통량 중 존 j의 도착교통량이 차지하는 비율(%) = 존 i,j 간 교통량 = 사업시행시 구간 k의 교통량 변화량 = 존 i의 발생교통량 중 존 j의 도착교통량이 차지하는 비율(%) 미시행 = 사업 미시행시 구간 k의 교통량 시행 = 사업 시행시 구간 k의 교통량

41 제2장 국내 도로사업 수요예측 방법 및 절차 기본자료의 수정 KTDB에서 제공된 자료를 사업구간에 직접 적용하기 전 통상 미반영된 계획을 반영하고 사업구간의 실제 자료를 바탕으로 존 또는 네트워크를 수 정하게 된다. 이에 따라 직접영향권에 대한 존 세분화 및 세분 O/D 구축, 사 업구간의 도로속성 및 추가링크 등을 검토하여 기준년도 Network 수정, 그 리고 장래 개발계획을 반영하여 장래 O/D 및 Network 수정 등의 작업이 필 요하다. <표 2-5>에서는 예비타당성조사 표준지침(제4판) 에서 규정하고 있는 기본자료 수정내용 및 방법에 대해 정리하였다. <표 2-5> 장래수요추정을 위한 기본자료 수정내용 및 방법 구 분 존 세분화 및 세분 O/D 구축 기준년도 Network의 수정 장래 O/D 및 Network 수정 장래계획 반영방법 통 행 량 분포조정 내용 및 방법 O/D의 세분화 정도에 상응하는 Network 추가 법정계획에 사용된 기존 자료(O/D 및 Network 등)를 확보할 수 있는 경우 이를 이용하여 존세분화 작업 수행 기존 자료의 획득이 어려운 경우, 원단위와 중력모형을 이용하 여 세분화된 존의 O/D를 산정 KTDB의 기준년도 Network를 정확한 현황자료와 비교 검토 존 중심 연결링크(Centroid Connector)조정, Network의 상세화, 영 향권내 존 세분에 따른 Network 추가, 그리고 영향권내 도로망 속성 등을 중심으로 수정 KTDB에 누락된 개발계획 가운데 국가계획으로 확정된 계획을 추가적으로 반영 관광개발 계획의 경우 관광통행의 특성을 고려한 O/D 반영(비 업무통행의 시간가치 적용) 통행발생원단위의 경우 인근지역 또는 유사시설물의 원단위를 적용하여 추정할 수 있으며, 인구 유 출입량을 감안하여 분석 기존 O/D에 추가하여 산정한 통행발생량은 기존 통행분포에 비 례하여 적용 가능 통행패턴 특성을 예측할 수 없는 지역에 대해서는 통행패턴을 분석하고 이를 반영 장래년도 네트워크 수정 및 추가 기존 교통망에 장래 교통시설 계획을 포함하여 구축 법정 계획에서 제시된 확정된 사업만을 반영

42 20 5. 통행배정 통행배정은 차량의 통행경로를 추정하는 단계로서 노선배정 방법, 경로선 택에 큰 영향을 미치는 교통량지체함수, Network 속성 등에 대한 검토가 필 요하다. 도로부문의 통행배정은 일반적으로 Wardrop의 제1원칙에 따른 결정 론적(deterministic) 통행배정기법을 활용한 이용자균형(user equilibrium)을 가정 하며, Frank-Wolf 알고리즘에 의해 계산하고 있다. 통행배정을 교통 상용 프 로그램에서 수행하기 위해서는 평균재차인원, 승용차환산계수, 첨두 비첨 두 통행량, 교통량지체함수(Volume Delay Function: VDF) 등에 대한 자료가 필 요하여 예비타당성조사 표준지침(제4판) 에서는 이러한 항목들에 대한 적 용값을 제시하고 있다(<표 2-6> 참조). <표 2-6> 통행배정의 전제 구 분 평균재차인원 및 승용차 환산계수 1시간 통행량 버스/화물차 통행배정방법 교통존 내부통행 반영방법 내 용 KTDB에서 제공하는 원단위를 적용 첨두 1시간 및 비첨두 1시간 비중을 고려하여 첨두 1시간 및 비첨두 1시 간 통행량으로 환산하여 분석 버스와 화물차의 통행배정은 multi-class 통행배정 방식으로 수행 버스와 화물차의 O/D를 PCU 단위로 전환하여 분석한 후, 도로의 관측된 차종별 구성비를 이용하여 대단위로 환산하는 방법 적용 가능 고속도로 이외의 국도, 지방도 및 도시 내 도로 등의 경우 교통존 내부통 행이 일정 부분을 차지 고속도로 이외의 도로에서는 링크용량의 일정비율(최대 30%)을 내부통행 량으로 반영 가능 이용자균형 통행배정 모형은 개별 통행자들이 각자의 통행비용을 최소화 하는 경로를 선택한다고 가정하고 사업시행시 Network 전체에서 발생하는 통행패턴의 변화를 분석하는 접근방법이다. 이 때 도로 이용자의 통행비용 은 일반화 비용, 즉 시간비용과 고속도로 통행료로 표현되는 금전적 비용 의 합으로 표현된다.

43 제2장 국내 도로사업 수요예측 방법 및 절차 21 Network의 속성은 길이, 통행속도, 비용(Toll) 및 용량으로 나타낼 수 있다. 통행배정의 근거가 되는 값은 통행시간이므로 VDF를 적용하는 데 신중을 기해야 한다. KTDB에서는 O/D 및 Network에 상응하는 VDF의 파라미터 값 을 전국자료, 수도권 및 지방 5대 광역권으로 구분하여 제시하고 있다(<표 2-7> 참조). <표 2-7> KTDB의 지역별 VDF 구 분 전국자료 VDF 적용식 + 구간거리 가중치 수도권 + 구간거리 가중치 지방5대 광역권 + 구간거리 가중치 주: = 링크 통행시간(일반화비용, 분) = 링크 자유통행시간 (시간비용, 분) = 링크 교통량(pcu/시) = 링크 용량(pcu) = 링크 거리(km) = 자유 속도(km/h) = 교차로 지체시간(0.33분) = 파라미터 가중치 = (통행요금/km)/[차종별 시간가치] 6. 통행배정 모형의 정산 교통수요추정은 현재의 통행패턴이 장래에도 지속된다는 가정하에 이루 어지므로 현황에 대한 면밀한 검증은 필수적인 과정이다. 일반적으로 정산 은 관측교통량과 배정교통량의 비교에 의해 이루어지며, 예비타당성조사 표준지침(제4판) 에서는 관측교통량은 실제 조사에 의해 구해진 값을 활용 하도록 규정하고 있다. 즉, 실제 조사에 의해 수집된 관측교통량과 모형을 통해 얻은 배정교통량을 비교하여 모형의 현실모사 능력을 평가하며, 이를

44 22 위하여 관측교통량과 배정교통량 간 허용오차를 제시하고 있다(<표 2-8> 참조). <표 2-8> 현황정산시 허용오차 판단기준 및 범위 구 분 오차기준 및 범위 기준 내 용 오차율 인접도로의 경우 15%, 기타 주요도로는 30%로 설정 영향권 내 전체 링크의 관측교통량과 배정교통량의 R 2 값이 0.8을 초과하도 록 분석 주: = 통행배정 분석 결과에 의한 링크의 추정교통량 = 링크의 관측교통량 정산과정에서 전문가적 판단에 따라 해당 사업의 분석에 적합한 모형과 파라미터를 적용할 수 있도록 하고 있으며, 지침에서 제시하고 있는 모형 또는 원단위와 다른 값을 적용하였을 경우 그 근거를 명시해야 한다. 즉, 첨 두 1시간 및 비첨두 1시간 교통량의 1일 전체 교통량 비율, 차종별 재차인 원, BPR식의 파라미터 조정, 고속도로 이외 도로에 대한 교통존 내부통행 의 비율, 기타 지침에서 제시하고 있지 않은 주요 원단위 등을 적용할 경우 관련 근거를 명확히 하여야 한다. 또한, 해당도로의 용량 및 자유속도가 평 균값과 현저히 차이가 나거나, 모형의 정산 및 편익산출시 왜곡된 결과를 가져온다고 판단될 경우 통행배정 결과와 실측결과를 바탕으로 적정한 수준 으로 보정하여야한다. 7. 장래 교통수요 추정 KTDB에서 제공된 O/D와 Network에 장래개발계획을 반영하여 장래 O/D 및 Network를 구축한 후 사업 미시행시와 시행시의 교통패턴을 분석하게 된

45 제2장 국내 도로사업 수요예측 방법 및 절차 23 다. 이 때, Do-Nothing 대안에서 만들어진 수단별 O/D에 대상사업을 추가한 Network를 적용하여 통행배정을 실시하며, 수단분담이 필요한 사업일 경우, 통행배정을 통해 산출된 새로운 통행시간과 비용을 통해 수단선택모형을 적 용한 후 새로운 O/D를 생성하여 통행배정을 수행한다. 교통수요 및 편익을 추정하는 단계에서는 수렴조건에 따라 결과가 상이 하게 나타날 수 있는데, 통행배정시 사용할 수 있는 수렴조건으로는 통행배 정횟수와 Relative Gap값 등이 있다. 표준지침에서는 통행배정을 위한 수렴조 건으로 Relative Gap을 이하로 적용하도록 하고 있으며, 분석대상 네트 워크가 클 경우에는 가급적 이하를 권장하고 있다. 이러한 분석과정을 통해 영향권 내의 주요 도로의 추정교통량을 제시하게 된다. 기준년도의 경우 추정교통량과 관측교통량을 비교하여 제시하며, 교통 량은 통상 1일 교통량을 기준으로 한다. 첨두/비첨두 통행패턴이 다를 경우 첨두 1시간 교통량과 비첨두 1시간 교통량도 함께 제시하도록 하고 있다. 제2절 민간투자 사업의 수요분석 방법 및 절차 본 절에서는 민간투자 도로사업에 적용되는 수요분석 방법 및 절차를 검 토한다. 이를 위해 최근 추진된 민간투자사업 중 제2영동, 수원-광명 고속도 로사업의 제안보고서 4) 를 바탕으로 수요분석 방법 및 절차를 정리한다. 재정 사업의 교통수요분석 방법 및 절차와의 비교를 위해 제1절에서 검토한 순서 를 준용하되, 기본자료, 분석범위와 수준, 통행배정 등 재정사업 타당성평가 와 동일한 방법론이 적용되는 항목은 생략한다. 4) 제2영동(서울-원주) 고속도로 민간투자사업 교통수요예측보고서 ((가칭)제2영동아이웨이주식회 사, 2006), 수도권서부(수원-광명) 고속도로 민간투자사업 교통수요예측보고서 ((가칭)수도권서 부고속도로 주식회사, 2006).

46 24 1. 수요분석의 전제 민간투자사업의 타당성조사 목적은 사업노선의 합리적인 장래 이용수요 를 도출하여 사업성 평가와 함께 적정요금수준을 산정하는 데 있다. 민간투 자사업 또한 공신력 있는 자료의 활용, 4단계 교통수요 추정 방법론의 적용 등과 같은 일반적인 전제조건하에서 타당성조사를 수행하고 있다. 하지만, 필요에 따라 KTDB에서 제공된 O/D를 조정하거나 현황정산 및 장래수요추 정을 위해 통행발생 및 통행분포, 그리고 수단분담과정을 반복 수행한다. 일반적으로 민간투자사업에서 수요추정과정은 <그림 2-2>과 같이 4단계 로 구분된다. 첫 번째 단계에서는 분석대상자료 및 현장조사 등의 기초자료 를 분석하며, 두 번째 단계에서는 현황정산 및 모형검증을 수행하고, 세 번 째 단계에서는 장래 네트워크 구축, 교통권역별 관련 지표예측 및 교통수요 예측을 수행하고, 마지막 단계에서는 통행료 변화에 따른 요금탄력성 분석 이 이뤄진다.

47 제2장 국내 도로사업 수요예측 방법 및 절차 25 기 초 자 료 분 석 국가교통 DB 전국, 수도권 네트워크 및 O/D 문헌 및 현장조사 - 관련 문헌 검토 - 주변지역 시설물 조사 FEED BACK 기준연도 정산 모 형 검 증 네크워크 구축 및 검증 - 네트워크 현행화 - Link 속성 검증 - Node 회전제약 검증 통행 비용함수 검증 - 도로별 VDF 함수 적용 - 유료도로 통행요금 반영 정산 지점 선정 - Screen Line 기준 - Cordon Line 기준 - 기타 주요도로 선정 통계적 검증 방법 - 평균오차율 - RMSE 배정교통량/관측교통량 오차비교 GEH법에 의한 오차비교 NO 오차율 기준 이상 YES 오차율 기준 이하 장 래 수 요 예 측 장래 O/D, 네트웤 구축 - 계획별 반영기준 준수 교통수요 예측모형 정립 사회경제지표 예측 - 교통권역별 지표 예측 - 회귀모형식 구축 4단계 교통수요예측모형 - 4단계 모형 구축 및 적용 - 단계별 예측치 검증 사업시행시 교통영향검토 미시행시/시행시 교통수요예측 요 금 탄 력 성 분 석 통행료 징수시 교통수요예측 - 통행비용 가중치 적용 - SP 조사방법 <그림 2-2> 민간투자사업 수요예측 흐름도

48 26 2. 기본자료의 수정 가. 기준 O/D 구축 재정사업과 달리 민자사업에서는 현황정산과정을 통해 기준 O/D를 부분 적으로 수정 보완하기도 한다. 일반적인 수정 보완 과정은 교통량 정산과 정을 통해 이루어지며, 이를 바탕으로 장래수요를 추정하기 위한 O/D 보정 계수(adjustment factors)를 도출한다(<그림 2-3> 참조). 기 수행된 O/D 자료 기준년도 사회경제지표 현황조사 (교통량조사, 기하구조 조사) 문헌조사 (도로교통량 통계연보) 현황 네트워크 구축 네 트 워 크 수 정 통행배정 모형 정산 O / D 보 정 NO 수용여부판단 NO YES 최종 네트워크 및 O/D <그림 2-3> 현황 O/D 보정과정

49 제2장 국내 도로사업 수요예측 방법 및 절차 27 나. 장래 O/D 보정 민자사업에서는 현황정산을 통해 도출된 차종별 O/D 보정계수(adjustment factors)를 활용하여 각 목표년도별 장래 O/D를 산정한다. 이때 먼저 사회 경제지표 예측 결과를 활용하여 장래 목표연도별 수단 발생량을 추정하고, 다음으로 프라타(Fratar)모형을 적용하여 장래 O/D를 구축하며, 마지막으로 현황정산시 산정한 차종별 O/D 보정계수(adjustment factors)를 적용하여 장래 차종별 O/D를 보정하게 된다. 3. 통행배정 모형의 정산 민간투자사업의 경우 분석주체별로 정산방법이 상이하다. 본 절에서는 최 근 수행된 제2영동 고속도로 교통수요분석 보고서 ((가칭)제2영동아이웨이 고속도로, 2006)에 적용된 방법론을 소개한다. 이 보고서의 현황정산 과정은 네트워크 수정, KTDB 통행량 배정, 교통량 및 속도 검토, O/D 및 VDF 수정, 그리고 최종 O/D 확정의 순서를 이루고 있다(<그림 2-4> 참조). O/D 수정 네트워크 수정 네트워크 수정 네트워크 수정 네트워크 수정 네트워크 수정 VDF 수정 <그림 2-4> 현황정산 과정도 가. 교통량 정산 제2영동 고속도로 수요예측 보고서에서는 오차율법, 퍼센트 평균제곱근 오차(%RMSE)법, 그리고 GEH법 5) 등을 이용하여 교통량을 정산하고 있다. 오

50 28 차율법의 경우 재정사업 평가시 적용되는 방법론과 동일하다. %RMSE의 경 우 각 지점별 배정교통량과 관측교통량의 오차를 통계적으로 검증하는 방법 이다. 마지막으로 GEH법은 교통공학, 수요예측 등에 사용되는 경험식으로 서 관측교통량과 배정교통량의 비교 분석에 활용된다. GEH와 오차율은 교 통량의 전반적인 적합도를 검증하는 RMSE와는 달리 지점 교통량 정산결과 를 검증할 수 있는 장점이 있다. 따라서 오차율법, GEH법, RMSE법 등으로 정산결과를 교차검증할 경우 보다 신뢰성 높은 현황정산을 수행할 수 있다. <표 2-9> %RMSE법과 GEH법 %RMSE법 GEH법 여기서, : 링크 에 배정된 교통량 : 링크 의 관측 교통량 : 링크수 : 관측 링크 통행량의 평균값 여기서, : 링크 의 첨두시 추정 교통량 : 링크 의 첨두시 관측교통량 <표 2-9>은 %RMSE법과 GEH법을 상세 설명한 것이다. %RMSE법의 경우 특별한 정산기준이 없으며, 오차율법에 대한 보완개념으로 활용되고 있다. GEH법의 유효수준(acceptance criterion)은 영국 도로청(Highways Agency)의 도 로 및 교량 설계기준 매뉴얼에서 조사지점의 60% 이상의 GEH가 5보다 작 아야 하며, 95% 이상의 GEH가 10보다 작아야 하며, 모든 지점의 GEH가 12 를 넘어서는 안 된다고 제시하고 있다. 5) 1970년대 Geoffrey E. Havers에 의해 개발되어, 영국 Design Manual for Roads and Bridges(UK Highways Agency, 1997) 에 적용되고 있음.

51 제2장 국내 도로사업 수요예측 방법 및 절차 29 나. 속도정산 속도정산은 재정사업 평가에서는 고려되고 있지 않으나 교통수요분석에 서 매우 중요한 부분이다. 속도의 경우 통행시간과 직접 연관되는데, 통행시 간은 경제성 분석시 편익의 대부분을 차지하는 통행시간 절감편익과 차량운 행비용 절감편익 계산에 직접 적용되는 변수이기 때문이다. 도로용량편람의 교통량-속도 관계식으로부터, 동일한 교통량 수준에 두 가지 속도가 존재할 수 있음이 알려져 있다. 따라서 속도정산을 수행하지 않을 경우 잘못된 편익산정이 이루어질 수 있다. <그림 2-5>에서도 볼 수 있듯이 09~20시까지 5,000대/시 가량의 교통량 수준을 보이는 구간에서 속 도는 40~60km/h까지 변화하고 있다. 결국, 교통량 정산이 적절히 이루어졌 더라도 교통량에 상응하는 속도정산이 이루어지지 않을 경우 수요분석결과 뿐만 아니라, 편익계산과정에서도 큰 오차가 발생할 수 있다. 예를 들어, 12 km 구간에 대한 도로확장사업이 있을 경우 속도정산을 수행한 경우와 그렇 지 않은 경우의 편익을 비교해 보면, 2배 이상의 차이가 발생하는 것을 확 인할 수 있다(<표 2-10> 참조). (대 /시 ) 6000 (km /h) 교통량 속도 <그림 2-5> 시간대별 속도 및 교통량(경인고속도로 부평-가좌구간)

52 30 <표 2-10> 속도정산/미정산시의 편익 비교(예시) 구 분 미시행시 (속도 미정산) 미시행시 (속도 정산) 속도 (km/h) 통행량 (대/일) 거리 (km) 통행시간비용 (백만원) 편익 (백만원) 40 5, , 시행시 80 8, 주: 시간가치를 10,000원/시로 가정 또한, 유료도로와 무료도로가 혼재되어 있는 네트워크의 수요분석에서 속 도산정은 필수적이다. 예를 들어 실제 통행속도가 40km/h인 도시 내 도로에 대해 120km/h, 통행요금 2,000원인 유료도로가 신설된다고 가정할 때, 속도정 산을 수행한 경우와 그렇지 않은 경우를 비교해보면 통행배정결과는 달라진 다. <표 2-11>에서 속도정산을 수행한 경우 유료도로의 총 통행비용이 13.2 분으로 무료도로의 통행비용보다 작아 유료도로에 많은 통행량이 배정되나, 속도 미정산시에는 무료도로의 총 통행비용이 12분으로 무료도로에 더 많은 통행량이 배정되어 수요분석결과에 치명적인 오류를 발생시킨다. <표 2-11> 속도정산/미정산시의 총 통행비용 비교(예시) 속도 정산 시 속도 미정산 시 구 분 유료도로 연장 (km) 속도 (km/h) 통행요금 (원) 통행시간 (분) 총통행비용 (분) 120 1,200(7.2분) 무료도로 유료도로 120 1,200(7.2분) 무료도로 주: 시간가치를 10,000원/시로 가정

53 제2장 국내 도로사업 수요예측 방법 및 절차 31 다. 정산대상 O/D 지역에 따라 주말/주중, 첨두/비첨두 통행패턴이 다르게 나타날 수 있다. 사업시행의 효과는 교통량이 많은 시간대에 주로 발생하므로 각 지침에서는 통행패턴이 현저하게 다를 경우, 장래 O/D를 별도로 구축하여 수요분석을 시행하도록 규정하고 있다. 이는 곧 각 O/D에 대한 현황정산이 필요함을 시 사하는 것이다. 하지만, 실제로는 평일 1일 O/D만 제공되고 있을 뿐, 평일 첨두/비첨두, 주말 1일/첨두/비첨두 O/D는 제공되고 있지 않다(<표 2-12> 참조). 또한, 첨두시 교통량은 방향성이 크게 나타나 설계교통량 산정에 부 적합하며, 비첨두시 교통량은 노선별로 시간대가 일치하지 않거나 불명확하 다. 이러한 이유로 실무에서는 평일 일일 O/D에 대한 정산만 이뤄지고 있는 데 정확한 수요추정을 위해서는 모든 경우에 대한 정산이 수행되어야 한다. <표 2-12> 시간대별 통행특성에 따른 정산가능여부 평일 주말 구 분 O/D 제공여부 첨 두 비첨두 1 일 O 첨 두 비첨두 1 일 관 측 교통량 문헌자료 현장조사 문헌자료 현장조사 문헌자료 현장조사 문헌자료 현장조사 문헌자료 현장조사 문헌자료 현장조사 주 요 통행특성 방향성 가짐 설계교통량 산정 어려움 정 산 가능여부 시간대 특성 불명확 방향성 미미 O 방향성 가짐 설계교통량 산정 어려움 토요일/일요일 통행 상이 여가통행 특성으로 통행패턴 상이 시간대 특성 불명확 토요일/일요일 통행 상이 여가통행 특성으로 통행패턴 상이 토요일/일요일 통행 상이 여가통행 특성으로 통행패턴 상이 대표화(평균화)하기 어려움 주: 평일의 경우 첨두, 비첨두 지속시간 및 비중을 예비타당성조사 표준지침(제4판)에서 제공하고 있으나, 모든 지역 및 구간에 일률적으로 적용하기에는 무리가 있다. 자료: 제2영동고속도로 주식회사, 제2영동 고속도로 교통수요예측보고서, 2006

54 32 4. 장래 교통수요예측 민자사업의 경우 대상도로가 유료도로이기 때문에 재정사업과는 달리 요 금수준에 따른 교통수요분석이 이루어진다. 또한 장래수요예측 결과의 적정 성을 검토하기 위해 구간별 V/C(Volume/Capacity ratio) 검토, 사업노선 이용수 요 분포의 적정성 확인, 대표구간별 수요변동추이와 장래추이 비교 등 다양 한 측면에서 장래수요 예측결과에 대한 적정성 검토가 이루어지고 있다. 제3절 시사점 본 절에서는 제1절과 제2절의 내용을 바탕으로 민자사업 대비 재정사업 의 수요분석 방법 및 절차의 문제점을 살펴보고 이를 극복하기 위한 방안을 개략적으로 제시한다. 이 때, 수요모형이 내포하는 근본적인 한계와 기초자 료 즉 O/D 및 Network 구축과정에서 발생하는 문제점은 검토대상에서 제외 한다. 이어서 재정 및 민자사업 수요분석과정에서 공히 간과되고 있는 보다 근본적인 확률적 교통수요분석절차 정립의 필요성을 논의한다. 지금까지 검토한 재정사업과 민자사업의 수요분석 방법 및 절차의 비교 를 통해 여러 시사점이 도출될 수 있다. 그 중 현행 재정사업 타당성 평가시 간과되고 있는 주요 항목은 다음의 두 가지 측면에서 살펴볼 수 있다. 첫째, 다양한 현황정산의 필요성이 강조되어야 한다. 교통수요분석의 기 본 전제는 현재의 통행패턴이 장래에도 지속된다는 것이므로 현황정산은 장 래수요예측에 큰 영향을 미친다. 하지만, 재정사업의 경우 교통량 위주의 정 산만 이루어지고 있는 실정이다. 또한, 정산기준은 오차율법에 의한 개략적 인 방법이 적용되고 있으며, 정산지점을 선정하는 표준적인 방법론이 부재 하다. 그러나 보다 신뢰성 높은 수요추정을 위해서는 교통량뿐만 아니라 속 도 및 O/D 정산이 필수적이다. 속도정산의 필요성은 교통량-속도 관계식으

55 제2장 국내 도로사업 수요예측 방법 및 절차 33 로부터 쉽게 이해할 수 있으며, 유료 및 무료도로가 혼재한 교통망의 특성 을 고려할 때 더욱 분명해 진다. O/D 정산의 경우 예비타당성조사 표준지침 에서 총 통행 O/D 불변성의 원칙에 따라 허용되고 있지 않으나 보다 정확 한 분석을 위해서는 O/D에 대한 정산도 수행되어야 할 것이다. 둘째, 수요예측결과의 적정성 검토 기준이 마련되어야 한다. 개별사업에 서는 단순 교통량추이 분석, 장래 O/D 추이와의 비교, 주변 통행량 전환패 턴 평가 등의 방법으로 장래 수요예측결과의 적정성을 검토하고 있으나, 모 두 임의성으로부터 자유롭지 못하다. 사업의 타당성 여부를 판단하는 가장 중요한 지표가 장래 예측수요임을 감안할 때, 이를 판단할 수 있는 합리적 기준마련은 매우 중요한 문제일 것이다. 이상의 두 가지 측면, 즉 다양한 현황정산 및 수요예측 결과의 적정성 검 토기준이 마련될 경우 현재보다 신뢰성 높은 교통수요분석이 가능할 수 있 을 것이다. 그러나 이 두 측면은 교통수요분석 과정에 내재하는 오차요인과 거리가 있어 수요예측의 신뢰성 확보에는 한계가 있다. 서론의 선행연구검토에서 살펴본 바와 같이, 오차는 관련계획의 불확실 성, 기초자료의 편의성, 교통수요모형 적용의 오류 및 불확실성, 정산과정의 오류 및 편의성 등이 복합 혼재되어 나타나므로 정산과정을 체계화하고 적 정성 검토기준을 마련하더라도 수요예측 과정에 적용되는 입력변수들이 가 지는 근본적 불확실성과 이로 인한 오차발생을 통제하기에는 한계가 있을 수밖에 없다. 이는 곧 현재의 결정적 수요분석 과정을 불확실성을 내재화한 확률적 수요분석 절차로 대체해야함을 시사하는 것이다. 현행 수요분석 과정에서도 이러한 문제의식은 일부 반영되고 있다. 재정 사업에서는 편익, 비용, 할인율 3가지에 대한 민감도 분석과 장래 개발계획 의 시행/미시행에 따른 시나리오 분석을 통해 불확실성 및 위험도를 검토하 고 있다. 민자사업의 경우 재정사업의 민감도분석 뿐만 아니라 요금의 수요 탄력성을 검토하여 장래 요금변화에 따른 수요변화를 분석하고 있다. 그러 나 이는 단편적 부분적 접근에 지나지 않으므로 오차요인의 내재화와 수요

56 34 추정의 신뢰성 확보와 거리가 있다. 이에 본 연구는 확률적 교통수요분석절차 정립을 연구목적으로 설정한 바 있다. 이를 위하여 제3장에서는 오차발생 원인분석을 수행하고, 제4장에 서는 표준적인 확률적 교통수요분석 절차를 제안한다.

57 35 제3장 수요예측 오차발생 및 원인분석 본 장에서는 교통수요예측 4단계 과정에서 발생할 수 있는 오차요인을 정리한 후 도로사업의 수요분석과정에서 발생하는 주요 오차항목을 도출하 고 이를 유형화한다. 또한, 국내 도로사업의 사례검토를 통해 수요예측 오차 현황을 정리하고, 대상사업별 오차발생 원인을 살펴본다. 이를 위해 2000년 이후 개통된 재정 및 민자 도로사업의 예측수요와 현황수요를 비교하고, 오 차가 존재할 경우 그 원인을 분석한다. 최근 개통된 모든 도로사업을 검토 하는 것은 현실적으로 어렵기 때문에 자료수집이 가능한 사업을 대상으로 한다. 특히, 서론에서 제시한 4가지 오차발생 원인을 기준으로 오차현황을 분석하되, 교통수요모형 적용의 오류 및 불확실성 과 정산과정의 오류 및 편의성 은 해당사업의 교통수요분석 당사자가 아닐 경우 현실적으로 파악하 기 곤란하므로 교통수요 분석절차 라는 항목으로 통합하여 개략 검토한다. 제1절 단계별 오차발생 요인분석 및 유형화 1. 통행발생단계 통행발생은 각 교통존에서 발생되는 통행량(production)과 도착되는 통행량

58 36 (attraction)을 추정하는 단계이며, 수요분석과정에서는 일반적으로 국가교통 DB에서 제공하는 수단별 O/D를 활용하여 분석이 이루어진다. 본 절에서는 이러한 O/D구축과정에서 발생할 수 있는 문제점 및 오차요인을 살펴본다. 교통체계효율화법 은 5년 단위로 지역간 기종점통행 조사를 수행하도록 규정하고 있는데, 지금까지 1998년, 2005년 두 번에 걸쳐 전국 기종점 통행 조사가 수행되었다. 1998년 조사를 바탕으로 2001년에 전국 지역간 O/D가 처음으로 배포되었으며, 2005년 조사결과는 2007년에 배포되었다. 일반적으로 기종점 통행량 추정 방법은 다음과 같은 3가지 방식이 존재 한다(한국교통연구원, 2006). 첫째, 가구통행실태조사, 노측면접조사, 차량번 호판조사 등과 같은 표본조사를 수행한 후 전수화를 실시한다. 둘째, 통행발 생 및 배분모형을 이용하여 추정한다. 마지막으로 교통망 모형과 관측교통 량을 이용하여 기종점통행량을 추정하거나 기존 기종점통행량을 갱신하는 방법이 있다. KTDB 사업에서는 교통량조사, 시계유출입 차량 통행특성조사, 여객교통 시설이용자 통행실태조사, 그리고 야간통행특성조사를 수행한 후 다음과 같 이 5단계 과정을 거쳐 최종 기종점 교통량을 산정한다. - 1단계: 존별 유출입 통과교통비율 산정 - 2단계: 존별 발생/도착량 추정 - 3단계: 표본 기종점통행량 자료구축 - 4단계: 표본 기종점 통행량 자료의 제로셀 보정 - 5단계: 최종 기종점 통행량 자료생성 최종 구축된 기종점 통행량 자료를 바탕으로 매년 추가된 개발계획 및 수정사항 등을 보완하여 현행화 작업을 수행하는데, 결국 O/D구축 과정에서 의 오차는 조사단계, 전수화단계, 그리고 현행화단계에 걸쳐 발생하며, 각 단계별 일반적인 오차요인은 <표 3-1>와 같이 정리된다.

59 제3장 수요예측 오차발생 및 원인분석 37 <표 3-1> 통행발생단계의 오차요인 및 내용 오차요인 표본자료의 대표성 문제 노측면접조사의 한계 주말 여가 통행량 반영문제 표본율 및 표본의 임의성 확보문제 현행화 과정에서 발생하는 문제 내 용 최종 O/D는 AADT를 대표하나 하루 표본조사자료를 적용하는 과정에서 계절성, 월변동, 요일 변동 등을 고려하지 못하는 문제 노측면접조사 시 층화계통추출법(Stratified Systematic Sampling)이 적용되고 있으나, 유의성 있는 결과도출을 위해서는 모든 유 출입 지점에서 표본조사가 이루어져야 하나 현실적으로 불가능 주말 여가 통행 O/D 조사 미비 국가교통DB구축 사업에서는 금전적 시간적 한계로 인해 충분 한 조사지점을 확보하지 못하고 교통조사 방법론에서 제시하는 최소기준을 만족하는 수준으로만 조사가 이루어짐. 이로 인해, 조사지점의 표본율이 낮거나 표본의 무작위성이 보 장되지 못해 편의가 발생 관련 개발계획 반영을 위한 원단위 적용 등 기존 O/D를 수정 보완하는 과정에서 발생하는 문제 2. 통행배분단계 통행배분은 통행발생단계에서 추정된 발생 도착 통행량을 교통존간에 배분하는 단계로서 성장인자법, 중력모형(엔트로피 극대화 접근법 등), 간섭 기회모형 등이 활용되며, 국가교통DB에서는 O/D구축시 성장인자법의 하나 인 Fratar모형을 적용하여 통행배분을 수행한다. 통행배분은 기종점 통행량의 조사 분석과정에서 전수화 단계에 포함되 어 이루어지며, 본 절에서는 전수화 과정 중 통행배분에 해당하는 단계를 바탕으로 오차요인을 검토하였다. 전수화 과정에서 통행배분은 2중제약 프 라타모형을 적용하고 있으며, 2005년 전국 지역간 및 광역권 여객 기종점통 행량 조사에서 구축된 167개존 표본 O/D를 기초자료로 하여 수행된다. 2005년 기준 여객 O/D 전수화 과정은 기본적으로 2001년 여객 O/D 전수 화 과정을 수용하고 있는데, 기 수행된 전수화 과정에서 발생하는 문제점을

60 38 파악하고 이를 수정하여 적용하였다. 2005년 여객 O/D의 전수화 과정은 다 음과 같다(한국교통연구원, 2006). - 1단계: 2005년 기종점 통행량 조사를 바탕으로 167개존 표본 O/D 구축 - 2단계: 각 존별 승용차 유입, 유출 교통량과 통과교통 비율을 산정 - 3단계: 조사 지점별 14시간 교통량 자료와 건교부 도로교통량 조사자료 를 이용하여 조사지점별 방향별 24시간 교통량을 산출 - 4단계: 존별 승용차 유입통과비율을 167개 존별 지점별 방향별 24시간 교통량에 적용하여 통과교통량이 배제된 167개존 승용차 발생/도 착량을 산정 - 5단계: 167개존 표본 O/D와 존별 발생/도착량 자료에 2중제약 프라타 모 형을 적용하여 167개존 기준 승용차 1차 전수 O/D를 구축 - 6단계: 각 존별 사회 경제지표를 1차 전수 O/D와 비교하여 승용차 2차 전수 O/D를 보정 - 7단계: 2006년 광역권 O/D 조사를 2차 전수 O/D에 추가하여 최종적으로 250개존 기준 승용차 전수 O/D를 구축 전수화 과정은 표본 O/D 구축단계(1단계), 24시간 발생/도착량 산정단계 (2,3,4단계), 프라타 모형 적용단계(5단계), O/D보정단계(6,7단계) 등 크게 4단 계로 구분할 수 있는데, 이 중 통행배분과 직접관련이 있는 단계는 2~7단 계이며, 각 단계에서 고려될 수 있는 주요 오차요인은 <표 3-2>와 같다.

61 제3장 수요예측 오차발생 및 원인분석 39 <표 3-2> 통행배분단계의 오차요인 및 내용 오차요인 24시간 교통량 전환문제 통행배분모형 적용상의 문제 전수화 보정계수 및 Zero Cell 보정문제 통과교통비율 산정문제 사회 경제지표 등을 이용하여 보정하는 과학적 방법론의 미확립 167개존을 250개존으로 변환하는 과정에서 발생하는 오차 내 용 조사되지 않은 8시간 교통량 자료를 추정하는 과정에서 발 생하는 문제 건설교통부 통계연보 자료의 신뢰성 문제 프라타 모형을 적용하는 과정에서 발생하는 문제 전수화 계수 산정과정에서 발생하는 문제 조사방법상의 한계로 발생하는 표본O/D의 제로셀이 전수 화 이후에도 여전히 발생 본 조사 과정에서 발생하는 문제와 통과교통비율이 존별로 동일함에 따라 각 존별 특성이 반영되지 않는 문제 과학적 통계적으로 검증된 방법론이 아닌 존별 사회 경 제지표의 규모를 이용하여 기종점 통행량과 비교하여 보정 하며, 이로 인한 오차발생 존 세분화 과정에서 내부통행산정 및 기존지표 활용과정에 서 발생하는 문제 주: 24시간 교통량 전환, 통과교통비율 산정 부분은 통행발생과 관련된 내용이나 분석 과정상 배분단계에 포함되기 때문에 이 단계에 수록 3. 수단분담단계 수단분담은 교통존간 O/D자료를 교통수단별로 세분화하는 단계인데, 통 행단모형, 통행교차모형, 개별행태모형, 전환곡선법 등이 사용되나 통상 개 별행태모형 중 로짓모형이 활용된다. 로짓모형 적용시 효용함수는 수송수단별 통행 및 접근시간, 운임, 그리고 수단특성을 표현하는 더미를 고려하여 추정한다. 이때 파라미터는 여객통행 의 경우 국가교통DB에서 제공하는 전국, 수도권 및 5대 광역시의 추정치를 적용하고, 화물통행의 경우 교통개발연구원(1998)의 연구결과를 사용하도록 권고하고 있으나, 연구자가 보다 적합한 모형이나 파라미터가 있다고 판단 할 경우 다른 모형식을 사용할 수 있다. 수단분담 단계에서 발생하는 가장 큰 문제점은 전국 여객 수단분담에 활

62 40 용되는 파라미터의 적용과정에서 발생한다. 수단분담 파라미터는 지역간, 수도권, 5대 광역권으로 구분 제시되고 있으나, 지역간 모형의 파라미터가 단일값을 적용하도록 규정되어 있으므로 교통축별 통행특성의 반영이 어렵 다. 또한 전국 단위 O/D 분담에서 고려되는 수단은 승용차, 버스, 철도로서 장래 통행에서 무시할 수 없는 비중을 차지하는 항공이 배재되어 있으며, 무엇보다 사실상 새로운 수단인 고속철도에 대한 고려가 부재하다. 하지만, KTDB에서는 철도 및 항공통행은 공식 통계자료를 활용하여 O/D를 구축하 고, 본 연구 범위가 도로사업에 한정되어 있으므로 수단분담 단계의 오차는 검토대상에서 제외한다. 4. 통행배정단계의 오차요인 통행배정은 전통적인 교통수요예측의 최종단계로 통행발생, 분포, 수단선 택에서 산출되어진 교통량을 통행자의 행태가정을 통해 현실의 네트워크에 배정함으로써, 링크 교통량 및 통행시간 등을 산출하는 단계이다. 이론적으 로는 Wardrop의 제 1원칙에 따른 결정론적 통행배정기법을 활용한 이용자 균형(User Equilibrium) 통행배정에 따라 Frank-Wolf알고리즘에 의해 계산된다. 현재 및 장래 O/D는 국가교통DB에 의해 구축 제공된 자료를 활용하고, 일반적으로 지역간 장거리노선이 아닐 경우 수단간 전환효과는 미미하기 때 문에 교통수요의 신뢰성은 통행배정 단계에서 가장 크게 영향을 받는다고 볼 수 있다. 본 절에서는 도로 철도 부문사업의 예비타당성조사 표준지침 수정 보 완 연구(제4판)(한국개발연구원, 2004) 에서 제시하고 있는 통행배정단계의 분석절차에 의거하여 단계별 오차요인을 도출한다. 통행배정 단계에서는 이 전 단계에서 도출된 자료를 직접 적용할 수 없기 때문에 변환계수 등을 이 용하여 EMME/2 등의 프로그램에서 분석할 수 있는 형태로 O/D수정이 필요 하다. 즉, 국가교통DB에서 제공되는 수단별 O/D는 연평균 일교통량(AADT,

63 제3장 수요예측 오차발생 및 원인분석 41 통행/일)이므로 이를 1시간 교통량(대/시)으로 전환하기 위해 평균재차인원 및 승용차환산계수를 이용하여 대수단위로의 변환작업이 요구되며, 하루 중 피크/비피크 비중을 고려하여 첨두 1시간 및 비첨두 1시간 통행량으로 환산 해야 된다. 또한, 버스와 화물차에 대한 통행배정을 수행할 경우 multi-class assignment를 원칙으로 하고 있는데, 이 때 버스와 화물차의 O/D를 PCU(Passenger Car Unit) 단위로 전환하여 통행배정한 후 차종별 O/D량 또는 관측된 차종별 구성비 등을 감안하여 대수단위로 재산정이 필요하다. 국가교통DB에서 제공하는 247개 존체계 O/D로는 분석대상노선이 통과하 는 지역의 세부적인 통행패턴을 반영하는데 어렵다. 즉, 동일한 교통존 내부 에서 발생하는 통행은 반영되지 않기 때문에 관측교통량에 비해 배정된 교 통량은 적은 것이 일반적이며 이를 보정하기 위해 존 세분화 및 내부통행량 분석 6) 을 수행해야 한다. 이 과정에서 존 세분화에 의한 네트워크 추가반영 이 함께 이루어지며, 세분화된 존간 O/D를 산정하기 위해 기존자료를 활용 하거나, 원단위 또는 중력모형을 이용하여 세부존 O/D를 직접 구축하여 분 석한다. 통행배정은 수단별 O/D의 경로선택과정으로 볼 수 있는데, 경로선택의 결정요인은 통행시간, 통행거리, 통행비용 등으로 구성된다. 교통수요 분석 모형에서는 시간적 비용과 금전적 비용을 통합한 일반화 비용(Generalized Costs)을 산정하여 분석에 활용하며, 이러한 비용은 다음과 같이 미 공로국 (BPR, the Bureau of Public Roads)에서 개발된 식을 바탕으로한 교통량-지체함 수(Volume-Delay Function: VDF)가 주로 적용된다. + 구간거리 가중치 여기서, : 링크 통행시간(일반화 비용, 분) 6) 존 세분화 및 내부통행량 산정은 기초자료 수정단계에 포함될 수 있으나 본 연구에서 통행발생 및 통행분포는 국가교통DB에서 O/D구축과정에서 이루어진다고 전제하였기 때문에 통행배정단 계에서 존 세분화 및 내부통행량 부분을 다룸.

64 42 : 링크 자유통행시간(시간비용, 분) : 링크 교통량(pcu/시) : 링크용량(pcu) : 파라미터 가중치: (통행요금/km)/(차종별 시간가치) 예비타당성조사 표준지침(제4판) 에서는 15가지 유형의 VDF를 제시하고 있으나, 같은 유형의 링크일지라도 서로 다른 통행특성을 가지기 때문에 일 률적인 VDF의 적용은 교통수요분석과정에서 오차를 야기시키는 주요 요인 중 하나로 지적되고 있다. 결국, 통행배정에 적용되는 사용자 균형모형은 개 별 통행자들이 일반화 비용을 최소화하는 경로를 선택한다고 가정하고 링크 의 교통량을 산출하기 때문에, 시간가치, 통행요금 등을 고려하여 합리적인 값을 적용해야 한다. 또한, 이 지침에서는 분석모형의 현실재현성을 검증하 기 위해 정산(Calibration)작업을 수행하도록 규정하고 있는데, 일반적으로 정 산은 크게 Network 정산, 수단선택모형 정산, 그리고 통행배정모형의 정산으 로 구분될 수 있다. 이때 관측교통량과 배정된 교통량을 비교하여 허용오차 범위내에서 분석이 될 수 있도록 규정하고 있는데 도로사업에서는 주로 Network정산과 통행배정모형을 수정하게 된다. Network의 정산은 기준년도 Network의 수정 즉, 차로수나 용량, 노선의 누락여부, Centroid connector의 추 가 혹은 위치조정여부, 링크속성, 그리고 존 크기 및 발생교통수요, 관측교 통량에 따른 Network상세도 조정 등으로 이루어진다. 수단선택모형의 정산 은 국가교통DB에서는 지역별 수단분담률을 모두 동일하다고 가정하고 있는 데, 이는 수요분석결과의 오차를 발생시키는 요인으로 작용하게 된다. 이에 따라 예측된 O/D의 수단분담률과 효용함수를 이용하여 추정한 수단분담률 이 동일하게 되는 효용함수의 정산과정이 필요하다 7). 통행배정 모형의 정산 7) 일반적으로 도로사업에서는 경로간 전환이 대부분이므로 수단선택모형의 정산이 불필요한 경우 가 많으며, 본 연구에서 수단분담과정은 연구범위를 넘어서므로 수단분담모형의 정산에 대한 언급은 제외함.

65 제3장 수요예측 오차발생 및 원인분석 43 은 Network의 정산과 함께 교통수요분석과정에서 가장 중요한 단계이며 다 음과 같은 항목을 조정함으로써 통행배정모형의 정산을 수행한다(한국개발 연구원, 2004). - 피크 1시간 및 비피크 1시간 교통량의 1일 전체 교통량 비율 조정 - 차종별 재차인원 및 승용차 환산계수 조정 - BPR식의 파라미터 조정 - 도로용량의 보정 - 고속도로 이외 도로에 대한 교통존 내부통행 비율 조정 - 예비타당성조사 표준지침(제4판) 에서 제시하지 않은 원단위 적용 등 EMME/2 또는 TransCAD 등과 같은 교통수요분석 패키지에서는 교통수요 및 편익을 추정하는 과정에서 수렴조건을 지정할 수 있는데, 경험적인 결과 에 의하면 교통량은 쉽게 수렴되는 것으로 나타났으나, 편익추정을 위한 통 행시간값은 분석 O/D와 Network가 커질수록, 모형의 혼잡도가 높을수록 잘 수렴되지 않는 것으로 나타났다. 예비타당성조사 표준지침(제4판) 에서는 Relative Gap값이 0.005(0.5%) 이하로 적용하도록 하고 있다. 통행배정 및 교통수요분석이 예비타당성조사 표준지침(제4판) 에 제시된 과정에 의해 도출되었다 할지라도 배정된 결과에는 많은 임의성이 존재한 다. 특히, 장래교통수요의 경우 분석가에 의해 그 적정성이 임의로 판단되고 있는 실정이다. 즉, 현재의 통행수요는 현황정산 과정을 거쳐 어느 정도 객 관적인 값이 제시될 수 있으나, 장래통행수요의 경우 그 적정성을 판단할 수 있는 객관적인 근거가 없으며 이로 인해 추정된 결과의 불확실성이 높아 질 수 있다. 결국 통행배정은 제공되는 O/D자료의 변환, 존 세분화 및 내부 통행량 산정, VDF함수의 적용, 그리고 정산작업으로 구성된다고 볼 수 있는 데 이러한 각 과정에서 발생가능한 오차요인을 정리하면 <표 3-3>과 같다.

66 44 <표 3-3> 통행배정단계의 오차요인 및 내용 오차요인 평균재차인원 및 승용차 환산계수 산정 적용 과정에서 발생 피크 및 비피크 1시간 통행량 환산 과정에서 발생하는 오차 존 세분화에 의한 내부통행량 산정 과정에서 발생하는 오차 VDF적용과정에서 발생하는 오차 교통량 정산과정에서 발생하는 오차 O/D와 네트워크 상세도 차이로 인한 문제 내 용 지표산정방법 및 계수 적용에 따른 오차 지역별/구간별 피크 지속시간 및 비중에는 차이 발생 내부통행량 산정과정에서 세분화된 지역의 총 발생량 산정 및 통행배분 과정에서 발생하는 문제 정산과정에서 링크별 VDF수정으로 인한 오차발생 유료도로의 경우 속도정산은 필수적이나 현 지침에서는 이 에 대한 정산기준 미비 링크속성 및 위계를 고려하지 않은 허용오차범위 설정으로 인한 오차 O/D의 존체계와 네트워크의 도로망 상세도에 따라 배정규 모에 차이 발생 5. 오차유형 체계화 앞서 언급한 바와 같이 교통수요분석과정에서 발생하는 오차의 유형은 매우 복잡 다기하므로 오차의 유형구분 또한 매우 다양할 수 있다. 또한 어떤 오차 는 하나의 유형으로 설명하기 힘든 다차원적 특성을 드러내기도 한다(Mackie and Preson, 1998). 그럼에도 불구하고 체계적 연구수행을 위해 오차를 유형화할 필요 가 있으며, 본 연구에서는 최근 수행된 세계은행(The World Bank, 2005)의 연구결 과를 준용하여 오차의 종류를 측정 오차(Measurement or data errors), 구조적 오차 (Model specification errors), 외생적 오차(External or exogenous errors)로 구분한다. 측정오차는 교통수요분석을 위한 수요 및 공급 자료의 구축 수준 및 범 위에 의해 발생하며 주로 편의(biases)나 실수(blunders)와 관련된다. 예컨대, 도로 교통량 자료 수집 시 조사원의 실수가 개입될 수 있으며, 설령 실수가 통제되었더라도 조사자료의 시간, 요일, 계절 변동 등으로 인해 조사자료의 대표성 문제 가 발생할 수 있다. 구조적 오차는 교통수요분석모형의 적용과 정 즉, 수요 및 공급 변수의 상관관계를 모형화하여 결과를 도출하는 과정 에서 발생하며 주로 오류(mistakes)나 불확실성(uncertainties)에 기인한다. 예컨

67 제3장 수요예측 오차발생 및 원인분석 45 대, 통행배정 단계에서 차종별 평균 재차인원 및 승용차 환산계수(Passenger Car Unit: PCU)를 적용하게 되나 관련 파라미터의 오류 또는 불확실성으로 오차가 발생할 수 있다. 외생적 오차는 교통수요추정을 위한 외생 입력변수 또는 가정에 의해 발생하며 연구의 통제범위를 벗어나는 불확실성(uncertainties) 에 기인한다. 예컨대, 교통수요분석 과정에서 통상적으로 관련계획을 반영하게 되나 계획의 구체적 시행여부에는 불확실성이 존재하며 이로 인해 오차가 발 생하게 된다. 세 가지 오차유형을 4단계 교통수요 분석절차와 연결하여 정리 하면 <표 3-4>과 같다. <표 3-4> 수요추정 단계별 오차유형 구분 주요 원인 통행 발생 통행 배분 수단 선택 통행 배정 오차유형 측정오차 구조적 오차 외생오차 편의(biases), 실수(blunders) 오류(mistakes), 불확실성(uncertainties) 불확실성 (uncertainties) 표본자료의 대표성 문제 Double Counting 문제 노측면접조사의 한계 표본조사 지점의 대표성 문제 주말 여가통행 반영 문제 표본율 및 표본의 임의성 확 보 문제 현행화 과정의 문제 통과교통비율 산정 문제 167개존 자료를 247개존으로 변환과정에서 발생하는 문제 - 피크 비피크 통행량 환산과 정에서 발생하는 문제 존세분화 및 내부통행량 산 정의 부정확성 문제 O/D와 네트워크 상세도 불 일치 문제 - 24시간 교통량 전환 문제 프라타모형 적용의 문제 전수화 보정계수 및 제로셀 보정 문제 단일 지역간 모형의 문제 고속철도 및 항공 미고려 평균재차인원 및 승용차 환산계 수 산정 문제 VDF적용 과정의 문제 오차허용범위의 비합리적인 기준 모형의 수렴조건에 따른 오차 교통량위주의 정산으로 인한 문제 정산지점 및 개수의 임의적 선정 문제 관련계획의 불 확실성 사회 경제지 표의 불확실성 (기종점 통행량 보정 시) - -

68 46 제2절 사례분석을 통한 오차원인 검토 1. 분석대상사업 선정 분석대상사업을 선정하기 위하여 2000년 이후 개통된 재정투자 고속도로 사업 6개 노선 10개 구간(<표 3-5> 참조)과 민간투자 도로사업 3개 노선 (<표 3-6> 참조) 8) 의 자료를 수집하였다. 이 중 초기 교통수요 변동이 안정 화되었다고 판단되는 개통 후 3년 9) 현재 예측수요 대비 실제수요의 차이 10) 가 ±30% 이상 11) 인 구간은 재정도로 4개 구간, 민자도로 3개 구간 등 총 7개 구간으로 나타나고 있다. 본 연구에서는 오차율이 ±30% 이상인 구간을 우 선 검토하되, 관련 보고서 구득의 어려움을 고려하여 4개 노선을 분석대상 으로 선정(<표 3-7> 참조)하였다. <표 3-5> 재정투자 도로사업의 예측 및 실측 교통량 비교 (단위: 대/일, %) 노 선 구 간 개통년도 개통 후 3년 예측 실측 오차율 서울외곽선 판교-안현 , , 서안동-제천 ,652 15, 중앙선 제천-만종 ,901 20, 만종-춘천 ,640 12, 서해안선 동군산-대천 ,216 41, 목포-무안 ,366 15, 대전-진주선 무주-산내 ,831 29, 중부내륙선 여주-충주 ,179 34, 김천-상주 , , 대구-포항선 도동-청통와촌 ,852 22, 주: 대구-포항고속도로의 경우 2004년 개통되었으므로, 개통 후 2년 시점의 자료 제시. 8) 2006년 개통한 미시령관통도로와 대구-부산고속도로는 분석기간이 짧아 제외하였음. 9) 장수은 정성봉(2006)은 4개 고속도로(중앙, 서해안, 중부, 천안논산)의 초기 교통수요를 분석하 여 평균 22개월의 램프업 기간을 보고한 바 있음. 10) 오차는 으로 산정하며, 여기서 와 는 해당 구간의 예측 및 관측 교 통량(대/일)임. 11) 예비타당성조사 표준지침(한국개발연구원, 2004)에서는 관측 교통량과 배정 교통량의 허용오차를 사업대상 구간과 인접한 도로는 15%, 기타 주요 도로는 30%로 설정하고 있음.

69 제3장 수요예측 오차발생 및 원인분석 47 <표 3-6> 민간투자 도로사업의 예측 및 실측 교통량 비교 (단위: 대/일, %) 노 선 구 간 개통년도 개통 후 3년 예측 실측 오차율 천안-논산선 천안-논산 ,692 29, 범안로 범율-율하 ,953 19, 인천공항선 인천-고양 ,554 59, <표 3-7> 분석대상사업 선정(개통 후 3년 현재 오차율이 ±30% 이상) 재정 사업 민자 사업 노 선 구 간 오차율(%) 보고서 구득 중앙선 만종-춘천 서해안선 목포-무안 중부내륙선 김천-상주 대구-포항선 도동-청통와촌 천안-논산선 천안-논산 범안로 범물-율하 인천공항선 인천-고양 수요예측 오차현황 분석 <표 3-8>은 분석대상 사업의 개통 후 3년간 예측수요 대비 실측수요의 현황을 정리한 것이다. 서해안고속도로의 목포-무안 구간의 개통 후 1년을 제외하고 모든 분석대상사업에서 이용수요를 과다 추정하고 있다. 오차현황 은 재정사업보다 민자사업에서, 개통 초기보다 개통 후 시간이 흐를수록 보 다 확대되는 현황을 확인할 수 있다. 그러나 분석대상사업 선정 자체가 개 통 후 3년 현재 예측수요 대비 실측수요의 오차율이 ±30% 이상인 사업이므 로 <표 3-8>의 결과만으로 모든 도로사업의 오차현황을 일반화하기 곤란하 다. 하지만, 현재 자료구득이 가능한 노선을 검토함으로써 대체적인 경향파 악은 가능할 것이므로, 다음 절에서는 대상사업의 관련계획, 기초자료, 교통 수요 분석절차의 측면에서 오차원인을 살펴보기로 한다.

70 48 <표 3-8> 분석대상사업의 예측 대비 실측 교통량 현황 재 정 투 자 민 간 투 자 (단위: 대/일, %) 개통 후 1년 개통 후 2년 개통 후 3년 개통 사업명 년도 예측 실측 오차 예측 실측 오차 율 율 예측 실측 오차 율 서해안선 ,337 18, ,852 17, ,366 15, (목포-무안) 대구포항선 ,921 24, ,852 22, (도동-청통와촌) 평균 천안논산선 ,081 25, ,344 27, ,692 29, (천안-논산) 범안로 ,036 20, ,443 19, ,953 19, (범율-율하) 평균 수요예측 오차원인 분석 가. 관련계획 분석 본 절에서는 관련계획의 불확실성 측면에서 분석대상사업의 수요예측 오 차원인을 살펴본다. 연구진이 확보한 자료 중 관련계획 이행여부를 구체적 으로 확인할 수 있는 천안-논산 고속도로, 대구-포항 고속도로, 범안로 등 3 개 사업을 대상으로 검토한다. <표 3-9>는 대구-포항 고속도로의 관련계획 실현 현황을 나타낸 것이다. 수요예측 당시에 계획된 도로사업 중 중부내륙 및 중앙 고속도로의 경우 적 기 준공되었으나, 김천-현풍, 대구-부산, 구미-동대구 고속도로의 경우 준공 예정시기를 상당히 초과하여 개통되었다. <표 3-10>은 범안로의 관련계획 실현 현황을 나타낸 것이다. 수요예측 당시 계획된 5개 도로사업 중 적기 완공된 사업은 단 1건도 없으며, 모두 준 공기간을 초과하거나 아직까지 진행중인 것으로 조사되었다. <표 3-11>은 천안-논산 고속도로의 관련계획 실현 현황을 나타낸 것이 다. 수요예측 당시 도로신설 및 확장 3개안, JCT 설치 3개안, 산업 및 농공

71 제3장 수요예측 오차발생 및 원인분석 49 단지개발 4개안이 고려되었으나 대부분 아직까지 공사중인 것으로 조사되 었으며, 일부 준공된 사업 또한 상당히 지연되었다. <표 3-9> 대구-포항 고속도로의 관련계획 실현 현황 구 분 예 측 현재 비 고 중부내륙 고속도로 04년 준공 04년 준공 적기 완공 중앙 고속도로(대구-춘천) 04년 준공 04년 준공 적기 완공 김천-현풍 고속도로 00년 준공 07년 준공 7년 지연 대구-부산 고속도로 01년 준공 06년 준공 5년 지연 구미-동대구 고속도로 01년 준공 03년 준공 2년 지연 <표 3-10> 범안로의 관련계획 실현 현황 구 분 예 측 현재 비 고 대구-포항 고속도로 02년 준공 04년 준공 2년 지연 김천-현풍 고속도로 01년 준공 07년 준공 6년 지연 구마고속도로(서대구JCT-옥포JCT) 확장 00년 준공 공사 중 진행 중 대구-대동 고속도로 01년 준공 06년 준공 5년 지연 경부고속도로(구미-대구-경주) 확장 01년 준공 06년 준공 5년 지연 <표 3-11> 천안-논산 고속도로의 관련계획 실현 현황 도로 신설 및 확장 JCT 설치 산업단지 및 농공단지 구 분 예 측 현재 비 고 대전-당진 고속도로 02년 준공 공사 중 진행 중 공주-서천 고속도로 04년 준공 공사 중 진행 중 국도40호선(공주-부여) 확장 98년 준공 06년 개통 8년 지연 북공주JCT - 미건설 - 서공주JCT - 미건설 - 남공주JCT - 이용제약 - 오송생명과학단지 06년 준공 공사 중 진행 중 우성농공단지 04년 준공 07년 준공 3년 지연 보물농공단지 05년 준공 07년 준공 2년 지연 의당농공단지 04년 준공 공사 중 진행 중

72 50 나. 기초자료 분석 교통수요분석의 기초자료는 여러 가지가 있으나 본 절에서는 사회 경제 지표와 기종점 통행량 중심으로 검토한다. 사회 경제지표 분석은 4개 대상 사업에 대하여 인구와 자동차 보유대수를 살펴본다. 기종점 통행량의 경우 해당 사업의 타당성조사 보고서에서 O/D 통행량 자료를 수록한 천안-논산 고속도로 사업에 한하여 예측치 대비 07년 배포된 05년 기준 KTDB의 수단 통행량을 비교한다. 1) 사회 경제지표 검토 <표 3-12>는 서해안고속도로(목포-무안)의 개통 후 3년간 사회 경제지 표의 예측 대비 실측치를 비교한 것이다. 인구의 경우 비교적 정확히 예측 되었으나, 자동차 보유대수는 약 20~30% 과소 예측되었다. 그럼에도 불구 하고 교통량 예측은 개통년도를 제외하고 과다 예측하고 있어 사회 경제지 표와 교통량 예측간 특별한 상관관계는 발견되지 않는다. <표 3-12> 서해안고속도로의 사회 경제지표 예측 및 실측치 비교 개통 후 1년 개통 후 2년 개통 후 3년 구 분 예측 실측 오차율 예측 실측 오차율 예측 실측 오차율 인구(천인, %) 49,935 48, ,077 48, ,219 49, 자동차 보유대수(천대, %) 9,330 13, ,655 14, ,979 14, 교통량(대/일, %) 18,337 18, ,852 17, ,366 15, <표 3-13>은 대구-포항 고속도로의 개통 후 2년간 사회 경제지표의 예 측 대비 실측치를 비교한 것이다. 효율적인 분석을 위하여 직접 영향권으로 판단되는 대구와 경북의 사회 경제지표를 조사하였다. 앞서 언급한 바와 같이 대구-포항 고속도로는 2004년 개통되었으므로 개통 후 2년간의 자료만 확보할 수 있다. 전반적으로 대구 보다 경북지역의 인구 및 자동차 보유대 수를 과다 예측하고 있다. 또한 개통 후 시간이 흐를수록 오차율이 커지고

73 제3장 수요예측 오차발생 및 원인분석 51 있다. 이는 교통량 예측 오차율의 증가와 무관치 않을 것으로 판단된다. <표 3-13> 대구-포항 고속도로의 사회 경제지표 예측 및 실측치 비교 구 분 개통 후 1년 개통 후 2년 예측 실측 오차율 예측 실측 오차율 인구 대구 2,467 2, ,483 2, (천인, %) 경북 2,971 2, ,990 2, 자동차 보유대수 대구 1, , (천대, %) 경북 1, , 교통량(대/일, %) 40,921 24, ,852 22, <표 3-14>은 천안-논산 고속도로의 개통 후 3년간 사회 경제지표의 예 측 대비 실측치를 비교한 것이다. 역시 효율적인 분석을 위하여 직접 영향 권과 전국 자료만을 수집하였다. 직접 영향권은 관련 보고서에서 평택, 안 성, 천안, 아산, 예산, 청양, 부여, 연기, 논산, 공주, 익산, 전주 완주로 설정 하고 있다. 인구의 경우 노선의 직접 영향권과 전국 자료 모두 비교적 정확 히 예측하고 있음을 확인할 수 있다. 그러나 자동차 보유대수의 경우 직접 영향권은 약 15~20% 가량 과소하게, 전국은 약 10% 가량 과다 예측하고 있다. 본 노선의 경우 통과 교통량이 많을 것으로 예상되나 약 10% 과다 예 측된 전국의 자동차 보유대수 규모로도 80~90% 선으로 파악된 교통량 오 차율을 설명하기 힘들다. 따라서 이 노선의 경우도 수요추정 오차 원인으로 사회 경제지표 예측의 부정확성을 관련짓기에 무리가 따른다. <표 3-14> 천안-논산 고속도로의 사회 경제지표 예측 및 실측치 비교 개통 후 1년 개통 후 2년 개통 후 3년 구 분 예측 실측 오차율 예측 실측 오차율 예측 실측 오차율 인구 직접 2,728 2, ,736 2, ,744 2, (천인, %) 전국 46,237 49, ,362 49, ,488 49, 자동차 직접 보유대수 (천대, %) 전국 16,450 14, ,998 15, ,565 15, 교통량(대/일, %) 48,081 25, ,344 27, ,692 29,

74 52 <표 3-15>은 범안로의 개통 후 3년간 사회 경제지표의 예측 대비 실측 치를 비교한 것이다. 본 노선이 대구시내에 위치하므로 대구 지역의 인구 및 자동차 보급률을 조사하였다. 타 노선과 달리 범안로의 경우 자동차 보 유대수 대신 자동차 보급률을 제시하였다. 이는 해당 사업의 타당성조사 보 고서에서 자동차 보급률을 지표로 활용하고 있기 때문이다. 인구의 경우 약 10% 가량 과다 예측하고 있으며, 자동차 보급률은 약 40% 가량 과소 예측 하고 있다. 그러나 이 두 지표로는 약 200%에 달하는 교통량 오차율을 설명 하기 힘들 것으로 판단된다. <표 3-15> 범안로의 사회 경제지표 예측 및 실측치 비교 구 분 개통 후 1년 개통 후 2년 개통 후 3년 예측 실측 오차율 예측 실측 오차율 예측 실측 오차율 인구(천인, %) 2,794 2, ,829 2, ,865 2, 자동차 보급률(대/백인) 교통량(대/일, %) 56,036 20, ,443 19, ,953 19, ) 기종점 통행량 검토 분석대상 사업 중 타당성조사 보고서에 교통수요 분석시 적용한 기종점 통행량 자료를 적시한 경우는 천안-논산 고속도로 사업이 유일하다. 이에 천 안-논산간 고속도로 사업에 대하여 해당사업의 타당성조사 보고서에 예측된 장래 기종점 통행량과 2007년 배포된 2005년 기준 KTDB의 기종점 통행량 비교한다. 단, 광역권 내부통행은 해당 사업의 타당성조사 보고서에서 고려 하고 있지 않으므로, 비교대상인 2005년 KTDB 또한 광역권 내부통행을 제 외한 수치로 비교한다. 물론 2005년 KTDB가 참값이 아니므로 실측치로 간 주하기에 무리가 따르나 타당성 검토 시 적용하였던 O/D에 비해 신뢰성이 높다고 해석할 수 있으므로 상호 비교 분석하기로 한다.

75 제3장 수요예측 오차발생 및 원인분석 53 <표 3-16>은 천안-논산간 고속도로의 2005년 수단별 기종점 통행량 예측 치와 2005년 KTDB를 비교한 것이다. 천안-논산간 고속도로 수요예측 당시 의 2005년 O/D 통행량을 파악하기 위하여 보고서에 제시된 2004 및 2011 O/D를 선형 내삽하여 산출하였다. <표 3-16>에서 확인할 수 있듯이 천안- 논산 고속도로 사업 검토시 총통행량을 약 40%가량 과다 추정하고 있다. 통 행수단별로는 승용차와 화물 화물자동차 통행량을 과다 예측하고 있으며, 버스 통행량을 과소 추정하고 있다. <표 3-8>에서 천안-논산 고속도로 이용 수요(교통량)의 예측 대비 관측 오차가 약 80% 수준임을 고려할 때 기종점 통행량의 과다 예측과 무관하지 않을 것으로 추론할 수 있다. <표 3-16> 천안-논산 고속도로의 기종점 통행량 예측치와 KTDB 비교 (단위: 통행/일, %) 구 분 2005년 예측치 KTDB 오차율 승용차 13,436,362 11,901, 버 스 3,569,588 5,946, 화 물 3,263,841 3,002, 합 계 28,777,750 20,850, 다. 교통수요 분석절차 분석 본 절에서는 교통수요예측 오차의 원인 중 교통수요모형 적용의 오류 및 불확실성 과 정산과정의 오류 및 편의성 을 통합하여 교통수요 분석절차 라는 항목으로 검토한다. 이는 수요모형 적용이나 정산 등은 실제 해당 사 업의 교통수요분석을 수행한 당사자가 아닐 경우 관련 내용을 구체적으로 검토하기가 사실상 불가능하기 때문이다. 또한 대부분의 도로사업이 구상에 서 준공까지 10년 이상이 소요되는 점을 고려할 때, 최근 개통된 사업들은 대부분 정형화된 타당성조사 표준지침이 마련되기 전에 기본구상이 이뤄진 사업이다. 정형화된 국가 타당성조사 표준지침의 마련은 현실적으로 1999년

76 54 예비타당성조사 제도 시행 이후로 보는 것이 적절할 것으로 판단된다. 따라 서 본 절에서는 본 장의 분석대상 사업의 타당성조사 보고서 등에서 파악 추론할 수 있는 교통수요분석 절차를 참고자료로만 제시한다. <표 3-17> 서해안 고속도로의 교통수요 분석절차 요약 구 분 교통수요분석절차 기본자료 - 분석범위 시간적 범위 공간적 범위 분석기준년도: 1988년 목표분석년도: 1992년, 2001년, 2011년(20년) 직접영향권: 수도권, 중부권, 서남권지역 간접영향권: 직접영향권 외 전국지역 존세분화 100개존(직접영향권 90개, 간접영향권 10개) <표 3-18> 대구-포항 고속도로의 교통수요 분석절차 요약 구 분 교통수요 분석절차 기본자료 - 분석범위 존세분화 시간적 범위 공간적 범위 분석기준년도: 1996년 목표분석년도: 2001년, 2011년 2021년 전국 전국 132개존 <표 3-19> 천안-논산 고속도로의 교통수요 분석절차 요약 분석범위 구 분 기본자료 시간적 범위 공간적 범위 존세분화 2005년 KTDB 교통수요 분석절차 분석기준년도: 2004년 목표분석년도: 2011년, 2016년, 2021년, 2026년, 2031년 영향권: 평택시, 안성시, 천안시, 아산시, 청양군, 공주시, 연기군, 부여군, 논산시, 익산시, 전주시 455개존(직접영향권 읍 면 동 단위 기준으로 구분함)

77 제3장 수요예측 오차발생 및 원인분석 55 <표 3-20> 범안로의 교통수요 분석절차 요약 분석범위 구 분 기본자료 시간적 범위 공간적 범위 교통수요 분석절차 국토연구원 원자료를 보정하여 사용함 분석기준년도: 1996년 목표분석년도: 2001년, 2006년, 2011년, 2016년 1차 공간범위: 과업내용상 2차 순환도로에서 4차 순환도 로 사이의 핵심 분석지역 2차 공간범위: 4차 순환도로에서 왜관-성주-고령-현풍-청 도-경산 등을 연결하는 광역 교통권지역 기타지역: 1, 2차 공간범위 이외 전국 모든 지역 존세분화 127개존(대구 내부존 93개, 외부존 34개) 제3절 시사점 지금까지 국내 도로투자사업의 사례검토를 통해 오차현황 및 오차발생 원인을 살펴보았다. 본 장에서는 개통 후 3년 현재 예측 대비 관측 교통량 의 오차가 ±30% 이상이며, 사업 추진 타당성조사 보고서를 2007년 현재 구 득할 수 있는 4개 노선을 선정하여 검토하였다. 이는 서론에서 제시한 오차 발생 원인을 분석하기 위함이었으나 해당 보고서 모두가 정형화된 타당성조 사 제도가 마련되기 훨씬 전에 수행되어 상세 분석에 한계가 있었다. 또한 검토대상이 4개 노선에 지나지 않아 일반화하기는 힘들 것으로 판단된다. 그럼에도 불구하고 본 장의 분석으로부터 몇 가지 시사점을 제시하고자 한다. <표 3-21>은 본 장에서 수행한 오차발생 원인을 요약한 것이다. 우선 관 련계획 적기 완공률은 계획 당시 고려되었던 다양한 개발계획의 적기 완공 여부를 수치화한 것이다. 다음으로 기초자료 오차율 중 인구와 자동차 보유 대수는 계통 후 3년 현재 직접 영향권의 예측 대비 실측치의 차이를 제시한 것이다. 단, 대구-포항 고속도로의 경우 2004년에 개통되었으므로 개통 후 2 년 현재 자료를 수록하였다. 기종점 통행량의 오차율은 타당성조사 당시 적

78 56 용된 O/D와 2005년 KTDB를 비교한 것이다. 마지막으로 교통량 오차율은 개통 후 3년 현재 예측 대비 관측 교통량의 차이로 산정한 것이다. 이 또한 대구-포항 고속도로의 경우 개통 후 2년 현재 자료를 제시하였다. <표 3-21> 오차발생 원인 분석 요약 (단위: %) 구 분 서해안 대구-포항 천안-논산 범안로 관련계획 적기 완공률 기초자료 오차율 인 구 자동차 보유대수 기종점 통행량 교통량 오차율 본 장에서 검토한 도로사업들에서 공통적으로 나타나고 있는 교통수요추 정의 오차발생 원인은 관련계획 실현의 불확실성과 기초자료 특히 부정확한 기종점 통행량에 기인하는 것으로 분석된다. 첫째, 관련계획의 적기 완공률 의 경우 대구-포항 고속도로만이 사전 고려된 5개 사업 중 2개 사업이 적기 준공되었을 뿐(<표 3-9> 참조), 나머지 도로사업에서는 타당성조사 시 검토 되었던 모든 관련계획이 지연, 변경 또는 취소됨으로써(<표 3-10>, <표 3-11> 참조) 수요추정 오차발생으로 귀결되었다. 둘째, 기초자료의 오차율은 항목별로 다소 상반된 경향을 나타내고 있다. 우선 인구 예측의 경우는 사 업별로 편차는 존재하나 비교적 합리적으로 추산되어 오차발생과 연결짓기 곤란하다. 반면 자동차 보유대수는 매우 부정확하게 예측되었으나, 이 또한 수요추정 오차발생의 원인으로 설명하기에 다소 무리가 따른다. 왜냐하면, 통상 자동차 보유대수와 교통수요는 비례관계에 있다고 간주할 수 있으나, 예컨대 범안로 사업의 경우 자동차 보유율을 약 40% 가량 과소 추정하였음 에도 불구하고 교통량은 약 200% 이상 과다 추정하고 있기 때문이다. 다음

79 제3장 수요예측 오차발생 및 원인분석 57 으로 기종점 통행량의 경우 비록 천안-논산 고속도로 사업에 국한되나, 과다 예측된 O/D량이 과다 추정된 교통량과 유관할 것으로 판단된다. 비록 제한되나 본 장의 사례검토를 통해 관련계획의 불확실성과 기종점 통행량의 부정확성을 수요추정 오차발생의 주요 원인으로 도출할 수 있을 듯하다. 이는 Flyvberg 등(2005, 2006)이 유럽 14개국의 208개 도로사업과 26 개 철도사업을 분석하여 제시한 2대 오차 요인인 토지이용계획의 불확실성 과 통행발생 예측 단계의 오류와 일맥상통하는 것이다. 즉, 토지이용계획의 불확실성은 관련계획 실현의 불확실성과 동일한 맥락이며, 통행발생 예측의 오류는 기종점 통행량의 부정확성과 깊은 연관을 맺고 있기 때문이다. 본 장의 검토로부터 수요예측에 적용되는 입력변수의 불확실성 및 부정 확성이 수요분석 결과에 유의한 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 그 러나 영향의 정도에 대해서는 현재 구득 가능한 자료수준으로는 파악하기 곤란하다. 이에 따라 제4장에서는 불확실한 관련계획과 기초자료의 부정확 성 등을 고려한 확률적 교통수요분석 절차에 관하여 살펴보기로 한다.

80 58 제4장 수요예측 오차요인별 영향분석 선행연구검토 및 오차현황분석 부분에서 제시한 바와 같이 교통수요예측 시 발생하는 오차는 관련계획의 불확실성, 기초자료의 편의성, 교통수요모 형 적용의 오류 및 불확실성, 정산과정의 오류 및 편의성 등이 함께 작용하 여 발생하게 된다. 이러한 요인들이 수요분석결과에 직접적인 영향을 미친 다는 것은 널리 알려진 사실이나, 이를 분석적으로(analytical) 해결할 수 있는 방법은 아직까지 부재한 실정이다. 본 장에서는 사례 분석을 통해 도출된 주요 오차요인에 대해 통계학적 모의실험인 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation, 이후 MCS) 기법을 적용하여 각 오차가 수요분석결과에 미치는 영향을 살펴보고, 이를 통해 기 존의 결정적인(deterministic) 접근법이 아닌 확률적(stochastic) 방법론을 제시하 여 수요예측의 신뢰성을 제고할 수 있는 방안을 마련하고자 한다. 제1절 분석모형 및 방법론 개발 1. MCS분석의 개요 오차가 장래 수요분석결과에 미치는 영향을 분석하기 위해, 통계적 불확

81 제4장 수요예측 오차요인별 영향분석 59 실성 추정기법인 MCS 기법을 활용한다. MCS는 분석적인 방법에 의해 해결 되지 않는 문제를 난수(Random Number)를 사용한 무작위적 표본을 이용하여 풀어가는 방법이다. MCS 방법의 장점 중의 하나는 계산 알고리즘이 다른 수 학적 방법에 비해 간단하다는 것인 데, 주로 5~10% 정도의 오차를 허용할 수 있는 공학적인 문제들을 해결하는 데 효과적으로 이용되고 있다. 이러한 장점들로 인해 다양한 분야에서 MCS가 활용되고 있는데, 일례로 사업추진 여부를 결정짓는 요소의 불확실성에 대한 문제를 해결하기 위해 다양한 투 자사업 분야에서 MCS방법이 적용되고 있다(<표 4-1> 참조). <표 4-1> MCS분석 적용사례 연구자 분석 목적 분석 대상 분석 방법 및 내용 Louis Y. Pouliquen (1972) IBRD (1972) Touran (1997) 김인호, 현창택 외 (2000) Darrin et al. (2000) IBRD사업으로 저개발 국가에 대해 기존의 경 제성분석 보완 IBRD사업으로 불확실 성이 높은 저개발 국가 대상 사업의 확률분석 개념 도입 미국FTA의 철도사업 의 재무와 건설위험을 통합적으로 분석 경량전철 민간투자 사 업의 위험도 분석모델 정립 민간협력, 민자사업의 사업주체별 위험도분 석모델 정립 소말리아 Mogadiscio 지역의 Lighterage항만 건설사업 (1967 년) 잠비아의 965마일의 2차로 도 로건설 사업(Copper bel~dares-salaam 항구) 미 대중교통국이 추진하는 19.3km의 철도사업의 총건설 비용 및 현금흐름분석 BTO방식의 중소 도시 경량철 도 민자투자사업의 사례분석 수행 하수관리(동스코틀랜드 AV&S 프로젝트) 자료: 한국교통연구원, 기본과제선정 내부자료, 2005 MCS를 이용하여 비용확률 밀도 추정 및 IRR의 누적확 률밀도 산정 MCS를 활용하여 비용의 확 률밀도 및 IRR의 누적확률 밀도 산정 MCS를 활용하여, 발생비용 의 재원조달방식별로 재무 위험도를 분석 MCS를 활용하여 비용, 편 익의 확률밀도를 산정, 총 사업비 및 NPV 의 누적확률 밀도 산정 MCS를 활용, IRR의 누적확 률밀도 산정 본 연구와 같이 불확실성을 가지는 입력변수가 미치는 영향을 파악하기 위해 MCS기법을 적용하는 경우 변수가 가지는 불확실성을 나타내는 확률분 포를 사전에 가정해야 한다. 이는 확률분포를 정의함으로써 불확실한 변수

82 60 가 확률변수로 전환되고 이 확률변수를 이용하여 입력변수의 변화에 대한 예측값의 분포를 얻을 수 있기 때문이다. 일반적으로 MCS 분석의 효율성을 높이기 위해서는 입력변수 중 기여도 및 오차발생 가능성이 높은 주요 변수를 선정하고, 각 변수에 대한 적합한 확률분포를 결정하는 작업이 필수적이다. 만일, 입력변수에 대한 통계적 확 률분포를 구할 수 없을 경우 경험식 또는 적절한 확률분포를 가정하여 분석 한다. 특히, 입력변수간의 상호작용이 발생할 경우 이에 의한 영향을 무시할 수 없으나 본 연구에서는 변수간 영향은 고려하지 않기로 한다. 이러한 분석절차를 감안하여, 본 장에서는 각 요인별 오차요인이 장래교 통수요에 미치는 영향을 <그림 4-1>과 같이 살펴본다. 첫 번째 단계에서는 장래 도로망, 기종점 통행량 및 기타 교통수요모형 변수들에 대해 실현가능 성이 가장 높은 Base Case에 대한 수요분석을 수행한다. 두 번째 단계에서는 사업별 성격에 따라 교통수요에 영향을 미칠 것으로 판단되는 입력변수를 결정하는데, 이 때, Base Case에서 설정된 장래 가정들 중 오차발생 가능성 및 영향이 가장 큰 변수들을 대상으로 분석가능한 항목위주로 선정한다. 세 번째 단계에서는 오차발생 변수들의 확률분포를 결정해야 하는데, 이는 변 수선정과 함께 매우 중요한 단계이다. 일반적으로 오차발생 변수는 연속 (continuous)변수와 이산(discrete)변수로 구분되며, 변수 값은 실현 가능한 범위 내에서 설정한다. 네 번째 단계에서는 MCS를 수행하는 단계로, 시뮬레이션 은 통계적으로 유의한 횟수 12) 만큼 이루어지는데, 이는 오차발생 변수의 개 수와 확률분포에 따라 결정된다. 이 때, 해당 오차발생 변수의 누적 확률분 포의 역함수를 이용하여, 불확실성 변수의 가상 값을 생성하고, 생성된 불확 실성 변수의 가상값을 이용하여 해당 시뮬레이션에 대한 교통수요를 EMME/2 또는 TransCAD 활용를 활용하여 산출한다. 마지막, 다섯 번째 단계 에서는 시뮬레이션 결과의 통계적 분석을 통해 확률적 교통수요를 도출하 12) 일반적으로 10,000회 정도를 시행하여 결과를 도출하나 변수 변화에 대한 패턴이 존재하고, EMME/2(또는 TransCAD) 1회 수행시 많은 시간과 노력이 소요되므로 1,000회 수행 후 결과도출

83 제4장 수요예측 오차요인별 영향분석 61 여, 평균, 분산 및 중앙값(median) 등과 같은 통계지표를 바탕으로 확률적 교 통수요를 제시한다. 이러한 과정을 통해 도출된 확률적 수요는 교통수요에 영향을 미치는 주 요 변수의 확률을 알고 있을 경우, 유의한 수준의 수요범위를 판단할 수 있 는 근거를 제공할 수 있는데, 이는 기존에 적용되는 민감도 분석에 비해 보 다 합리적인 의사결정을 가능하게 하는 방법으로 활용될 수 있다. 교통수요 분석 (Base Case) 오차발생 주요변수 선정 변수별 오차발생 확률분포 선정 Monte Carlo Simulation 확률적 교통수요 산출 <그림 4-1> 오차영향 분석절차

84 62 2. 분석 대상변수 및 확률분포함수 선정 가. 오차발생 변수선정 MCS분석시 고려해야 하는 자료는 분석결과에 미치는 영향에 따라 <그림 4-2>와 같이 4가지로 구분할 수 있다. <그림 4-2>에서 1사분면에 포함되는 자료는 분석 시 반드시 포함시켜야 할 자료이며, 2, 4사분면에 속해있는 자 료는 분석 목적 및 범위에 따라 선택 가능하며, 3사분면에 속해있는 자료는 분석대상에서 제외 가능한 자료이다. 일반적으로 각 자료가 가지는 위상은 분석내용 및 대상에 따라 달라질 수 있으나, 본 연구에서는 수요분석과정에서 예측결과에 큰 영향을 미치는 변수를 대상으로 하기 때문에, 변수선정을 위해 현황조사 결과를 토대로 내 부 전문가 브레인 스토밍을 수행한다. 오 차 선택적 분석데이터 필수 분석 데이터 불필요 분석데이터 선택적 분석데이터 영향정도 <그림 4-2> 오차크기 및 영향정도에 따른 데이터 분류

85 제4장 수요예측 오차요인별 영향분석 63 본 연구에서는 수요분석 결과에 영향정도가 높은 변수로 관련계획의 불 확실성, 기초자료의 편의성, 교통수요모형 적용의 오류 및 불확실성, 그 리고 정산과정의 오류 및 편의성 등을 선정하였다. 관련계획 13) 의 불확실성 의 경우 개발계획 실현정도(계획인구 반영률), 개 발계획에 따른 인구유입률, 장래 도로계획(신설, 확장 등)의 실현 여부 등이 장래수요예측 결과에 많은 영향을 미치는 것으로 분석된다. 기초자료의 편 의성 은 존 세분화에 따른 직접 영향권 링크 교통량의 변화, 통행시간가치 (VOT) 변동, 유료도로 통행료 변동 등이, 교통수요모형 적용의 오류 및 불 확실성 의 경우 VDF 수정에 따른 링크 교통량 변화, 평균재차인원 및 승용 차 환산계수 적용, Relative Gap 수렴조건에 따른 교통량 변화 등이, 그리고 정산과정의 오류 및 편의성 14) 의 경우 교통량 정산기준에 따른 통행량 변 화, 속도정산 수행여부에 따른 통행량 변화, 정산지점 및 개수 설정 등이 영 향을 주는 것으로 나타났다(<표 4-2> 참조). 연구의 시간적 물리적 한계로 인해 각 항목별 모든 위험변수에 대한 MCS분석은 어렵기 때문에, 항목별 주요 변수를 선정하여 본 연구에서 제안 하는 방법론의 타당성과 수요분석 과정으로의 적용성을 검토한다. 이에 따 라, 관련계획의 불확실성 항목에서는 개발계획 실현정도(계획인구 반영률) 를, 기초자료의 편의성에서는 통행시간가치(VOT) 변화를, 그리고 교통수요 모형 적용 오류 및 불확실성의 경우 VDF와 평균재차인원에 대해 분석하도 록 한다. 하지만 정산과정의 오류 및 편의성에 대해서는 직접적인 MCS분석 이 불가능하기 때문에, 교통수요모형 적용 오류 및 불확실성 항목 중 VDF 주요 변수 및 파라미터 변화에 따른 영향으로 그 효과를 간접적으로 분석하 기로 한다. 즉, VDF 주요 파라미터는, 용량( 그리고 자유속도( )로 구성되는데, 값의 경우 VDF 곡선의 변화패턴을 결정짓는 파라미터로 동 13) 본 연구에서는 택지개발계획을 대상으로 함. 14) 일반적으로 VDF수정을 통해 통행량 보정이 이루어지므로, 이 부분에 대한 영향은 교통수요모 형 적용의 오류 및 불확실성 항목의 VDF수정을 통해 간접적으로 검토함.

86 64 일한 유형의 도로에서는 같은 값을 적용하는 것이 합리적일 것이다. 또한, 같은 유형의 도로임에도 불구하고 기하구조, 타 도로와의 접속 및 신호등 설치여부 등에 따라 도로의 용량 및 자유속도는 달라질 수 있기 때문에 본 연구에서는 VDF 적용으로 인한 오차정도를 용량 및 자유속도 변화의 관점 에서 살펴본다. <표 4-2> 위험변수의 선택기준 구 분 변 수 모형 반영 선 택 분석방법 관련계획의 불확실성 기초자료의 편의성 교통수요모형 적용의 오류 및 불확실성 정산과정의 오류 및 편의성 개발계획 실현정도 통행발생단계 MCS 개발계획에 따른 인구유입률 고정값 X - 장래 도로계획(신설, 확장 등) 시나리오반영 X - 존 세분화 고려하지않음 X - 통행시간가치(VOT) 변동 통행배정 MCS 유료도로 통행료 변동 고려하지않음 X - VDF 수정 고려하지않음 MCS 평균재차인원 통행배정 MCS Relative Gap 수렴조건 고려하지않음 X - 교통량 정산기준 고려하지않음 X - 속도정산 수행여부 고려하지않음 X - 정산지점 및 개수 설정 고려하지않음 X - 나. 변수별 확률분포 유의한 MCS분석을 위해서는 선정된 변수들에 대한 확률분포 결정이 매 우 중요하다. 특히, 수요예측과정에서는 입력변수가 종속변수 즉, 도출된 수 요에 직접적인 영향을 미치기 때문에 변수특성에 따른 합리적인 확률분포 결정은 신중히 이루어져야 한다. 일반적으로 연속형 변수는 정보량이 많을 경우, 균등분포(Uniform distribution), 정규분포(Normal distribution) 또는 로그정규분포(Lognormal distribution)를 적용할 수 있으며, 변수에 대한 정보가 부족한 경우, 전문가적 판단으로 경험적 분포를

87 제4장 수요예측 오차요인별 영향분석 65 선택할 수 있다. 이 외에도 이산성을 가진 변수의 경우 변수특성에 따라 적 절한 분석수준을 고려한 분포를 결정할 수 있다. 이용택, 남두희의 위험도 분석을 활용한 교통투자사업평가의 효율화방안(2005) 에서는 건설비용 측면 에서의 위험변수의 분포를 <표 4-3>과 같이 정리하고 있다. <표 4-3> 위험변수의 모수추정 시 분포활용 연구사례 분포유형 적용 경우 연구 사례 균등분포 삼각분포 자료량이 불충분할 경우 자료 변동이 상대적으로 적을 경우 최우추정치가 불분명할 경우 최우추정치가 정확할 경우 최대, 최소점의 정보가 확실할 경우 Spooner(1974) Touran, Bolster(1994) Maker, Bryant(1990) Spooner(1974) Touran, Bolster(1994) 정규분포 최우추정치의 가능성이 높은 경우 Bodie(1993) 베타분포 로 그 정규분포 단측(Unimodal) 한쪽으로 편중된(Skewed) 분포형태 단측(Unimodal) 한쪽으로 편중된(Skewed) 분포형태 토목, 전기, 건설 관련 비용의 일반적인 분포형태로 사용 Touran(1987) Spooner(1974) Touran, Bolster(1994) Touran(1987) Teichoz(1964), O'Shea(1966) Gaarslev(1969) 1) 관련계획의 불확실성: 개발계획 실현정도(계획인구 반영률) 장래개발계획의 경우 개발주체의 추진의지, 해당지역의 사회 경제적 여 건, 정부정책방향 등에 따라 계획되었던 개발계획이 중단되거나 규모가 축 소되는 사례가 빈번히 발생하게 된다. 일반적으로 계획수립 당시의 규모 또 는 수준에 비해 축소 시행되는 경우가 대부분이므로 이를 고려한 적정 분포 의 결정이 필요하다. 택지개발계획에 의한 계획인구 반영수준을 확률분포로 정의하기 위해서 는 개발계획 시행에 따른 계획 및 실적 자료구축이 필수적이나, 현실적으로 자료수집이 어려운 실정이다. 또한, 본 연구에서는 정확한 분포결정을 통한

88 66 분석보다는 개발계획의 변화가 장래수요 변화에 미치는 영향을 살펴보는 것 이 목적이므로 개발계획 추진에 따른 계획인구의 유입률을 적절한 수준으로 가정하여 확률분포를 결정하도록 한다. 만일, 개발계획 당시 명의 계획인구가 예정된 지역에 대해 주변지역에 서의 이주확률을 라 하면, 각 개인이 이주를 선택하는 확률은 이항분포 를 따른다고 볼 수 있다. 일반적으로 대규모 택지개발 계획의 경우 이므로 정규근사화를 통해 입주인구는, 인 정 규분포를 따른다고 할 수 있다. 이 때, 이주가능인구 은 주어지므로 이주 확률인 를 추정해야 한다. 이를 위하여 2007년 9월 기준 부동산 114 홈페 이지 15) 의 미분양률을 가중 평균하여 이주확률 를 가정할 수 있다. 여기서,,, 그리고 는 각각 조사된 표본수, 계획인구규모, 그리고 입주율을 나타낸다. 경기도 지역의 총 표본수 57개의 아파트 단지에 대해 표본자료를 수집하 여 분석한 결과 분양규모를 고려한 입주율의 대푯값은 0.83으로 계산되었으 며, MCS분석을 위한 분포결정시 이 값을 적용하여 분석을 수행한다. 2) 기초자료의 편의 및 불확실성: 통행시간가치(VOT) 변화 통행배정모형에서는 통행비용이 최소화되는 경로를 이용자가 선택한다고 가정하고 있는데, 이러한 통행비용은 일반화 비용 즉, 시간비용과 금전적 비용의 합으로 표현된다. + 구간거리 가중치 여기서, : 링크 통행시간(일반화 비용, 분) : 링크 자유통행시간(시간비용, 분) 15) 홈페이지:

89 제4장 수요예측 오차요인별 영향분석 67 : 링크 교통량(pcu/시) : 링크용량(pcu) : 파라미터 가중치: (통행요금/km)/(차종별 시간가치) 특히, 유료도로를 통행할 경우 운전자의 통행시간 가치를 감안하여 차종 별 가중치를 결정하게 되며, 이 때 적용되는 운전자의 통행시간가치(VOT: Value of Time)의 변화정도에 따라 링크통행량에 변화가 발생한다. 수요분석 시 예비타당성조사 표준지침(제4판) 에서 제시된 값을 적용하 고 있으나, 물가상승률, 운전자의 수입, 그리고 통행목적 등에 따라 달라질 수 있다. 예비타당성조사 표준지침(제4판) 에서는 2003년 임금구조조사 내 용을 토대로 승용차 운전자는 비농전산업 종사자를 대상으로, 버스 운전자 는 육상여객운송업, 그리고 트럭 운전자는 도로화물 운송업 종사자를 대상 으로 시간가치를 산정한다. 통행시간가치의 경우 임금구조 및 수입의 변화에 따라 달라질 수 있다. <표 4-4>와 <그림 4-3>에서 볼 수 있듯이 2000년 이후 업무통행 시간가치의 경우 4.99%의 증가추이를 보이고 있으며, 연도별 표준편차도 매년 증가하고 있는 추세이다. 결국, 시간가치의 경우 연도별 그리고 평균값에 비해 표준편차 가 상당히 크기 때문에 수요분석시 이러한 차이를 감안하여 분석해야 한다. <표 4-4> 연도별 업무통행 시간가치 변화 (단위: 원/시) 연도 경상가격 2000년 불변가격 평균 표준편차 평균 표준편차 소비자물가지수 ,373 1,433 6,373 1, ,866 1,566 6,601 1, ,693 1,757 7,193 1, ,286 1,987 7,492 1, ,450 1,963 7,373 1, ,482 2,222 8,050 1, ,276 2,342 8,536 1, 자료: 2007년 3월 예비타당성조사에서 제시된 물가지수(

90 68 년도별 업무통행 시간가치 변화 9,000 8,500 8,000 원/시 7,500 7,000 A B 6,500 6, 년도 <그림 4-3> 연도별 업무통행 시간가치 변화에 따른 오차개념도 업무통행 시간가치에 대한 확률분포는 임금구조의 분포와 어느 정도 관 련이 있을 것으로 판단되나, 본 연구에서는 분석의 편의상 정규분포를 가정 하도록 한다. 따라서 본 연구에서는 비업무통행에 대한 시간가치는 고정하 고, 업무통행시간가치는 예비타당성조사 표준지침(제4판) 에서 제시하는 값 의 평균(13,257원/인 시간)으로, 그리고 표준편차(1,782원/인 시간)는 2003년 노동통계연보 16) 의 직장대분류별 월급여액, 근로시간, 근로자수를 이용하여 산정하도록 한다. 이러한 과정을 거쳐 고속도로 유형별 VDF 파라미터 가중 치에 대한 표준편차를 계산하면 분/km, 분/km, 분/km로 계산 된다. 16) 홈페이지:

91 제4장 수요예측 오차요인별 영향분석 69 <표 4-5> 2003년 직장 대분류별 월급여액/근로시간/근로자수 (단위: 원/월, 시간/월, 인) 구 분 월급여액 근로시간 근로자수 전직종 1,651, ,379,547 고위임직원 및 관리자 2,926, ,067 전문가 2,230, ,624 기술공 및 준전문가 1,892, ,000,153 사무 종사자 1,529, ,538,727 서비스 종사자 1,181, ,879 판매 종사자 1,388, ,331 농업, 임업 및 어업 숙련 종사자 1,456, ,213 기능원 및 관련 기능 종사자 1,477, ,662 합 계 15,733,001 1,782 10,953,203 3) 교통수요모형 적용의 오류 및 불확실성: 평균재차인원 국가교통DB에서 제공하는 통행목적 O/D를 수단별 O/D로 전환하기 위해 서는 수단별 재차인원에 대한 원단위가 필요하다. 일반적으로는 재차인원은 예비타당성조사 표준지침(제4판) 에서 제시된 값을 적용하고 있으나, 해당 지역의 재차인원이 전국 평균값과 큰 차이가 있을 경우 다른 값을 적용하는 것이 바람직하다. 즉, 재차인원은 확정된 값이 아닌 조사에 의해서 결정되는 분산을 가지는 대표치가 수요분석과정에 적용되어야 좀 더 합리적인 결과를 도출할 수 있을 것이다. 2000년 전국교통DB구축사업의 일환으로 수행된 교통유발원단위 상세분 석(5대광역시)(2001, 교통개발연구원) 의 5대광역권 지역별 지점별 승용차 재차인원 조사결과, 지역 및 조사지점에 따라 큰 차이가 있다는 것을 알 수 있다. 즉, 지역별 평균재차인원의 경우 1.46~1.53인/대의 범위를 가져 지역 별로는 크게 차이가 없는데 반해, 동일한 지역에 대한 표준편차는 0.42~ 0.59로 상당히 큰 것으로 나타났다. 하지만 지침에 제시된 수요분석과정에서 는 동일한 값이 적용되고 있어 오차발생은 필연적일 것으로 사료된다.

92 70 조사된 자료를 바탕으로 재차인원 분포특성을 검토한 결과 특정 분포를 가지지 않는 것으로 분석되어, 본 절에서는 대부분의 현장 조사 표본이 가 지는 정규분포로 가정한다. 또한 버스 재차인원의 경우는 자료취득이 불가 하여 승용차 재차인원에 대한 분포만을 고려하여 분석을 수행한다. 즉, 조사 자료 구득의 한계로 인해 승용차 이외의 재차인원 분포는 파악할 수 없었기 때문에, 타 수단 재차인원은 일정한 것으로 가정하고 승용차의 재차인원의 평균과 분산을 적용하여 그 영향에 대한 분석을 수행한다. 울산광역시 재차인원 조사자료를 이용하여 평균과 분산을 분석한 결과 평균재차인원 1.53인/대, 표준편차는 0.59로 나타나 타 지역에 비해 평균과 표준편차가 가장 높은 것으로 나타났다(<표 4-6> 참조). <표 4-6> 5대 광역권 승용차 재차인원 조사결과(2000년) (단위: 인/대) 조사지점 구분 울산 부산 대구 광주 대전 아파트 평균 분산 종합병원 평균 분산 대학교 평균 분산 사무실 평균 분산 사무실+은행 평균 분산 사무실+판매 평균 분산 기타일반업무 평균 분산 청사 평균 분산 우체국,전신전화국 평균 분산

93 제4장 수요예측 오차요인별 영향분석 71 <표 4-6> 계속 조사지점 구분 울산 부산 대구 광주 대전 정부투자기관 백화점,쇼핑,종합상가 예식장 영화관,공연장 도매,유통센터 계 평균 분산 평균 분산 평균 분산 평균 분산 평균 분산 평균 표준편차 자료: 2000년 전국교통DB구축사업, 교통유발원단위 상세분석(5대광역시), 교통개발연 구원, ) 교통수요모형 적용의 오류 및 불확실성: VDF 파라미터 일반적으로 교통수요분석 시 KTDB에서 제공하는 VDF 입력변수(용량 및 자유통행속도)를 적용하여 분석을 수행한다. VDF 입력변수는 링크의 위계구 분에 따른 대푯값으로 제시되며, 이 경우 VDF 입력변수의 적용값과 실제 링 크의 참값 사이에 오차가 발생한다. 이러한 오차는 각 개별 링크에 따라 다 른 규모로 발생하게 되며, 참값과 적용값의 차이에 의한 오차 이외에도 분 석가의 실수, 제시된 VDF 추정치의 오류 등에 의해 다양한 오차가 발생하게 된다. 즉, VDF 입력변수에서 발생하는 오차는 참값과 적용값의 차이에 의한 오차가 대부분이며, 이러한 오차발생의 가능 범위를 고려하여 적절한 분포 를 결정한다. 본 연구의 목적이 입력변수에서 발생한 오차가 수요분석과정에서 어떻게 영향을 미치는 가를 파악하는 것이므로, VDF 입력변수의 오차발생 분포는 적절한 가정을 통해 결정하기로 한다. 각 링크별 오차는 적용치 - 참값 의

94 72 형태로 도출될 수 있으나 현재 링크 속성의 참값에 대한 정확한 산출이 곤 란하므로, 각 링크별 오차는 ~ 오차 오차 인 정규분포를 따르며, 현재 적용되고 있는 VDF 입력변수가 각 링크 속성을 정확히 반영하고 있어 오차 인 것으로 가정한다. 링크별 용량에 대한 표준편차는 서울시정개발연구원에서 네트워크 구축 시 활용한 입력범위를 활용하여 도로속성의 10%( )가 되도록 설정 한다. <표 4-7> 네트워크 구축시 입력 용량 범위 (단위: pcu/시) 구분 입력 용량범위 최소값 평균 최대값 편차 편차 / 평균 % 1,600 1,700 1, % 2,500 2,700 2, % 간선도로 3,300 3,600 3, % 4,200 4,500 4, % 4,800 5,100 5, % 5,200 5,600 6, % 6,000 6,400 6, % % 1,400 1,600 1, % 보조 간선도로 2,400 2,550 2, % 3,200 3,400 3, % 3,800 4,000 4, % 4,500 4,800 5, % % 1,300 1,400 1, % 일반도로 2,200 2,400 2, % 2,600 2,800 3, % 3,000 3,500 4, % 4,000 4,200 4, % 전체도로 % 자료: 서울시정개발연구원, 네트워크 수정 - 용량 및 네트워크 오류 수정, 2006.

95 제4장 수요예측 오차요인별 영향분석 73 제2절 오차요인별 영향분석 1. MCS 분석을 위한 기초자료 설정 본 절에서는 변수별 확률분포를 가정하고 이를 이용하여 MCS 분석을 수 행한다. 분석 대상 지역은 울산광역시와 인천광역시로 선정하였으며 분석 의 신뢰성 제고를 위해 KTDB 또는 서울시정개발 연구원에서 배포된 최신 Network와 O/D를 기초자료로 활용한다. 본 분석에서는 예비타당성조사 표준지침(제4판) 의 분석 방법론 및 지표 를 적용하며, 이에 따른 수요분석의 기본전제는 <표 4-8>, <표 4-9>와 같다. <표 4-8> MCS 사례분석을 위한 수요예측전제 Ⅰ 연구의 범 위 교 통 수 요 예 측 모 형 구 분 시간적 범위 공간적 범위 적 용 Package 교 통 존 설 정 네트워크 구 축 통행발생 통행분포 수단분담 통행배정 분석년도: 2006년 인천광역시 Excel 2007, Minitab TransCAD(Ver. 4.7, Academic) 분석방법 2007년 수도권 SDI Network 적용 영향권 분리후 외부유출입존 설정 2006년 부산 울산권 국가교통DB 적용 장래년도의 사업시행은 유료도로 사업을 가정하여 적용 2006년 수도권 기종점 통행량 적용 2006년 수도권 기종점 통행량의 통행분포 적용 2006년 수도권 기종점 통행량의 수단분담률 적용 사용자 균형배정(User Equilibrium Assingment) 적용 승용차, 버스, 기타의 3종의 MMA(Multi-modal Multi-Class Assignment)적용 서울시 장래교통수요 예측 및 대응방안 연구(SDI) 에서 제시한 재차인 원 및 승용차 환산계수 적용 Iteration 조건으로 Convergence gap = 0.05적용 반복시행: 통계적 유의성을 확보하기 위해 각 시나리오별로 1,000회 시행

96 74 <표 4-9> MCS 사례분석을 위한 수요예측전제 Ⅱ 연구의 범 위 교 통 수 요 예 측 모 형 구 분 시간적 범위 공간적 범위 적 용 Package 교 통 존 설 정 네트워크 구 축 통행발생 통행분포 수단분담 통행배정 기준년도: 2006년 분석방법 1차적 범위(직접영향권): 울산광역시 2차적 범위(간접영향권): 부산 울산광역권 Excel 2003, Visual Basics Emme/2 2006년 부산 울산권 국가교통DB 적용 영향권 분리후 외부유출입존 설정 2006년 부산 울산권 국가교통DB 적용 장래년도의 사업시행은 유료도로 사업을 가정하여 적용 2006년 부산 울산권 국가교통DB 적용 발생량의 변화는 현황 자료와 기준 O/D를 이용한 원단위법 적용(계획 인구 반영률 적용 MCS 분석의 경우) 2006년 부산 울산권 국가교통DB 적용 영향권 분리시 External O/D 적용 기준 O/D를 이용한 프라타 모형 화물 O/D는 고정 본 연구에서는 수단분담과정은 생략하고 2006년 부산 울산권 국가교 통DB의 수단별 O/D 적용 사용자균형배정 예비타당성 지침에서 제시하는 재차인원 및 승용차 환산계수 적용(단, 재차인원 MCS 분석은 제외) 2006년 부산 울산권 국가교통DB의 VDF 함수 적용(단, 시간가치 MCS 분석은 제외) 승용차, 버스, 트럭의 Multiclass Assignment 적용 Iteration 조건으로 Relative gap = 적용 2. 오차요인별 영향분석 가. 관련계획의 불확실성: 개발계획 실현정도(계획인구 반영률) 1) 분석의 전제 전술하였듯이 택지개발에 따른 계획인구 분포는 평균 이주확률 0.83 을 가지는 정규분포를 가정하되, 외부존에서의 유입율은 0.67로 설정한다(손 정락, 2001).

97 제4장 수요예측 오차요인별 영향분석 75 택지개발이 이루어지는 지역은 <그림 4-4>와 같이 교통량의 변화를 유 의하게 파악할 수 있는 존으로 설정하였으며 택지개발에 따른 계획인구는 20,000인으로, 그리고 표준편차는 일반적으로 초기 완공시점의 입주율인 50% 수준으로 가정하였다. <표 4-10> 계회인구 반영내용 (단위: 인) 행정구역 현황인구 계획인구 평균 표준편차 울산광역시 남구 옥동 28,493 20,000 16,591 8,295 분석 대상 링크는 해당존을 중심으로 코든라인을 설정하여 이에 해당하 는 7개의 링크를 선정(<표 4-11> 참조)하였으며, 선정된 링크를 중심으로 계획인구의 반영분포에 따른 해당 링크의 교통량 변화를 파악하여 수요변동 을 분석한다. <표 4-11> MCS분석을 위한 대상링크 (단위: km) 구 분 출발노드 도착노드 도로구분 연 장 광역시도 3차로 광역시도 2차로 광역시도 2차로 광역시도 3차로 광역시도 1차로 국도 2차로 국도 3차로 0.78 MCS분석을 위하여 총 시뮬레이션 횟수는 통계적으로 유의하도록 1,000회 수행하며, 난수생성을 위해 역변환법의 일종인 정규분포형 난수 생성 방법 을 적용한다(<부록 Ⅰ> 참조).

98 76 <그림 4-4> 사례분석 대상 존 및 링크 2) 분석방법론 본 연구에서는 주어진 대표 입주율과 계획인구를 이용하여 총 1,000회의 정규분포 랜덤변수값을 생성한다. 이 결과치를 해당존의 인당 통행수와 수 단분담률을 이용하여 통행을 발생시키고 주어진 발생량과 기준 O/D를 이용 하여 매 반복횟수마다 O/D를 생성한다. 수요분석 패키지를 이용하여 통행배정을 반복횟수마다 수행하여 수요결 과를 도출하고 링크의 교통량을 정리한 후, 총 반복횟수가 완료되면 base case 대비 수요 변동치(%)를 이용하여 확률적 교통수요를 산출한다. 이 때, 확률적 교통수요를 산출하기 위해서는 도출된 교통량의 변화에 적합한 분포 를 결정해야 한다. 자료에 적합한 분포를 추정하는 과정은 다양한 방법이 있으나 현재의 분석 단계에서는 PROMODEL Corporation의 시뮬레이션 Package인 ProModel (Production

99 제4장 수요예측 오차요인별 영향분석 77 Modeler)의 Stat::Fit 모듈을 이용하여 검증한다(Harrell, Ghosh, Bowden, 2000). 이 모듈은 chi-squred ( ) test, Kolmogorov-Smirnov (Breiman 1973; Banks, Carson, and Nelson 1995; Law and Kelton 1991; Stuart and Ord1991) test, Anderson Darling test 를 통하여 분포의 기각여부와 적합도의 합을 통하여 선택순위를 제시한다. 그 러나 자료가 많은 경우에는 모든 분포를 기각할 수도 있으므로 분포의 선택 을 위한 자료로 사용되어야 한다. <그림 4-5>는 계획인구의 분포를 고려하여 확률적 교통수요를 도출하는 과정을 보여준다.

100 78 계획인구 분포결정 계획인구 설정 입주율 가정 계획인구 분포에 따른 난수생성 생성된 계획인구에 대한 통행발생량 산출 통행분포 결정 아니오 통행배정 수행 결과저장 N >= 1,000회 예 수요분포결정 및 확률적 교통수요 산정 <그림 4-5> 계획인구 반영 순서도

101 제4장 수요예측 오차요인별 영향분석 79 3) 분석결과 우선 설정된 변수에 대한 랜덤발생 값의 도수그래프를 통하여 랜덤발생 결과를 확인하였다. 정규분포로 생성된 난수에 의해 선택된 계획인구의 빈 도수도 정규분포 형태를 띠고 있으므로, 정규분포를 가정한 난수의 랜덤 발 생은 유의하게 이루어진 것으로 볼 수 있다(<그림 4-6> 참조). 도수그래프 개수 시작값(%) <그림 4-6> 계획인구의 랜덤 발생 도수분포 계획인구 반영률에 따른 수요변화율의 산포도를 분석한 결과 1번 링크의 경우 음의 상관관계를 가지고 1번을 제외한 나머지 링크들의 경우는 양의 상관관계를 가지는 것으로 분석되었다(<그림 4-7> 참조). 즉, 계획인구와 1 번 링크의 교통량이 음의 상관관계를 가지고 나머지 링크는 양의 상관관계 를 나타내는 이유는 계획인구가 증가하여 통행발생량이 늘어날수록 1번링 크가 아닌 다양한 우회도로를 이용하기 때문인 것으로 판단된다.

102 80 1번링크 산포도 2번링크 산포도 수요변화율 번링크 교통량 변화율 번링크 계획인구 변화율 계획인구변화율 3번링크 산포도 4번링크 산포도 교통량 변화율 번링크 산포도 교통량 변화율 번링크 산포도 계획인구 변화율 계획인구 변화율 5번링크 산포도 6번링크 산포도 교통량 변화율 번링크 산포도 교통량 변화율 번링크 산포도 계획인구 변화율 계획인구 변화율 7번링크 변화율 합계변화율 교통량 변화율 계획인구 변화율 7번링크 변화율 교통량 변화율 계획인구 변화율 합계변화율 <그림 4-7> 링크별 계획인구 변화율에 대한 수요변화율 산포도 분석결과 계획인구의 변화에 따라 각 링크의 수요가 최대 20% 범위까지 다양하게 바뀔 수 있는데, 이는 계획인구의 변동으로 수요예측의 오차가 크 게 변할 수 있음을 보여준다. 즉, MCS 분석을 통하여 산출된 링크별 교통량

103 제4장 수요예측 오차요인별 영향분석 81 을 기준수요와 비교하여 수요 변동폭을 분석한 결과, 기준수요 대비 -15~ 20% 수준의 변동폭을 가지는 것으로 나타났다(<표 4-12> 참조). <표 4-12> 확률적 교통수요 분석표 1번 2번 3번 4번 5번 6번 7번 교통량 구 분 링크 링크 링크 링크 링크 링크 링크 합 계 기준수요 55,838 6,429 15,297 25,797 11,354 31,092 31, ,167 평 균 55,263 7,117 17,497 27,546 11,957 32,287 34, ,751 수요결과 표준편차 , ,030 각 링크별 적합한 분포를 추정한 결과 2번 링크는 적합한 분포가 없었으 며 4번 링크의 경우는 베타(Beat) 분포를 가지며 나머지 링크는 와이블 (Weibull) 분포가 적합한 것으로 분석되었다(<부록 Ⅱ> 참조). 여기서 와이블(Weibull) 분포의 경우 다양한 방법으로 신뢰구간을 구할 수 있으나 가장 많이 쓰이는 다음 형태의 신뢰구간을 가정하여 2번과 4번 링크 를 제외한 나머지 링크의 95% 신뢰구간을 도출하였다. 이 때, 본 연구의 확 률적 교통수요는 1,000회 Simulation을 통한 표본집계 자료를 바탕으로 다음 과 같이 산출한다. 여기서, 평균 표준편차 표본수 교통수요 <표 4-13> 95% 신뢰구간 확률적 교통수요 결과 구 분 1번 링크 3번 링크 5번 링크 6번 링크 7번 링크 수요결과 55,263 17,497 11,957 32,287 34,084 확 률 적 하한치 55,231 17,430 11,935 32,258 34,022 교통수요 상한치 55,296 17,564 11,979 32,316 34,146

104 82 나. 기초자료의 편의성: 통행시간가치(VOT) 변화 1) 분석의 전제 KTDB에서 제공되는 각 유형별 고속도로 VDF에 적용된 가중치를 활용하여 MCS 분석을 수행한다. 이 때, 도로유형별 가중치의 평균은 각각 0.102분/km, 0.205분/km, 0.246분/km이며, 표준편차는 분/km, 분/km, 분/km로 계산된다. 분석을 위하여 총 시뮬레이션 횟수는 통계적으로 유의하도록 1,000회 수 행하였으며, MCS를 적용하기 위하여 역변환법의 일종인 정규분포형 난수 생성 방법을 적용하였다. 분석대상 링크는 앞 절에서 적용한 7개의 링크와 울산고속도로 구간(링크번호 8번, 9번)에 대해 양방향 교통량을 합하여 분석 한다(단, 고속도로 구간은 단방향). <표 4-14> 통행시간반영 분석 대상링크 개요 구 분 출발노드 도착노드 도로구분 length(km) 광역시도 3차로 광역시도 2차로 광역시도 2차로 광역시도 3차로 광역시도 1차로 국도 2차로 국도 3차로 고속도로 2차로 고속도로 2차로 3.39

105 제4장 수요예측 오차요인별 영향분석 83 <그림 4-8> 대상지역의 분석링크 2) 분석방법론 지체함수의 가중치는 통행배정 단계에서만 영향을 주기 때문에 통행배정 의 이전 단계는 기존 수요예측방법론을 적용한다. 시뮬레이션 반복시 도로 유형별 VDF의 가중치 17) 평균과 표준편차를 이용하여 가중치를 랜덤하게 발 생시키며, 이러한 가중치를 다시 지체함수에 적용하고 이를 EMME/2 입력자 료로 변환하여 통행배정을 수행한 후, 분석결과를 저장한다. 총 반복횟수가 완료되면 링크의 교통량을 정리하여 Base Case 대비 수요 변동치(%)를 이용 하여 확률적 교통수요를 산출하며, 이러한 분석과정을 정리하면 <그림 4-9>와 같다. 17) 이용자의 시간가치(VOT)는 VDF의 가중치값으로 표현

106 84 VDF가중치 분포 결정 가중치평균 및 표준편차 산정 가중치 분포에 따른 난수생성 VDF 가중치 수정 통행배정 수행 아니오 결과저장 N >= 1,000회 예 수요분포결정 및 확률적 교통수요 산정 <그림 4-9> 가중치 변화 반영 순서도

107 제4장 수요예측 오차요인별 영향분석 85 3) 분석결과 우선 설정된 변수에 대한 랜덤발생 값의 도수그래프를 통하여 랜덤발생 결과를 확인하였는데, <그림 4-10>과 같이 정규분포로 생성된 난수에 의해 선택된 가중치의 빈도수도 정규분포 형태를 띠고 있으므로, 정규분포를 가 정한 난수의 랜덤 발생은 유의하게 이루진 것으로 확인된다. 도수그래프 개수 시작값(%) <그림 4-10> 통행시간 랜덤발생 변수 분포표 MCS 분석을 통해 도출된 링크별 산포도를 분석한 결과 고속도로와 인접 링크의 경우 교통량 변화와 가중치 변화는 음의 선형관계를 보이는 것으로 나타났다(<그림 4-11> 참조). 이는 가중치가 감소할수록 고속도로 통행저항 은 줄어들게 되며, 이에 따라 통행량은 증가하기 때문이다. 또한, 링크 통행 량 변화가 가중치의 변화와 매우 높은 상관관계를 보이는 것은 가중치의 경 우 4단계 모형의 마지막 단계인 통행배정에 직접 적용되므로 수요예측 각 단계에서 발생하는 오차영향에 무관하기 때문인 것으로 해석될 수 있다. 특 히, 가중치가 직접 적용되는 8번과 9번 링크는 더욱 뚜렷하게 음의 상관관

108 86 계를 가지는 것으로 나타났다. 앞 절에서 분석한 계획인구의 경우와는 달리 링크별로 유의한 상관관계 를 보여주었는데, 이는 VDF에 사용되는 가중치의 변화에 따른 수요민감도 분석이 가능하다는 것을 의미한다. 하지만, 고속도로와 무관한 4번, 5번 링 크의 경우 특정한 상관관계가 없는 것으로 나타나, 가중치의 변화가 모든 링크의 동일한 수요변화패턴을 보여주지 않는 것으로 분석되었다. 통행시간 가중치 변화율에 대한 분석결과 수요의 평균 변동폭은 링크별 로 -1%에서 3%를 보이는 것으로 나타났다. 각 링크별 적합한 분포를 추정한 결과 4번 링크의 경우는 정규(Normal) 분포, 로지스틱(Logistic) 분포가 6번 링크는 와이블(Weibull) 분포, 그리고 9번 링크의 경우는 로그정규(Lognormal) 분포, 베타(Beta) 분포, 정규(Normal) 분포 가 적합한 것으로 분석되었다(<부록 Ⅱ> 참조). 만일, 4번 링크와 9번 링크를 정규분포로 가정하면 다음 식을 이용하여 95%신뢰구간의 확률적 교통수요를 추정할 수 있다. 여기서, 평균 표준편차 표본수 교통수요 95% 신뢰수준으로 분석결과 4번 링크는 26,261(pcu/일)에서 26,311(pcu/일) 사이의 구간값을 9번 링크는 34,883(pcu/일)에서 34,977(pcu/일) 사이의 구간을 가지는 것으로 나타났다.

109 제4장 수요예측 오차요인별 영향분석 87 교통량 변화율 1번링크 산포도 가중치 변화율 교통량 변화율 2번링크 산포도 가중치 변화율 3번링크 산포도 번링크 산포도 교통량 변화율 가중치 변화율 교통량 변화율 가중치 변화율 5번링크 산포도 번링크 산포도 1.50 교통량 변화율 가중치 변화율 교통량 변화율 가중치 변화율 교통량 변화율 7번링크 산포도 가중치 변화율 교통량 변화율 8번링크 산포도 가중치 변화율 교통량 변화율 9번링크 산포도 가중치 변화율 교통량 변화율 합계 산포도 가중치 변화율 <그림 4-11> 링크별 통행시간 변화율과 교통량 변화율 산포도

110 88 <표 4-15> 확률적 교통수요 분석표 구 분 1번 링크 2번 링크 3번 링크 4번 링크 5번 링크 6번 링크 7번 링크 8번 링크 9번 링크 (단위: pcu/일) 교통량 합 계 기준수요 55,838 6,429 15,297 25,797 11,354 31,092 31,360 42,263 34, ,273 평 균 56,050 6,622 15,198 26,286 11,306 31,071 32,025 41,574 34, ,061 표준편차 ,921 <표 4-16> 95% 신뢰구간 확률적 교통수요 결과 확 률 적 교통수요 구 분 4번 링크 6번 링크 9번 링크 수요결과 26,286 31,071 34,930 하한치 26,261 31,065 34,883 상한치 26,311 31,078 34,977 (단위: pcu/일) <그림 4-11>에서 볼 수 있듯이 시간가치의 변화에 따른 가중치 변화가 0~100% 변할 경우 9번 링크의 통행수요 변화폭은 ±10% 정도 변하는 것으 로 나타났다. 이러한 변화정도는 대상링크에 따라, 그리고 주변지역의 네트 워크 구성, 통행량 수준 등에 영향을 받을 것으로 판단된다. 다. 교통수요모형 적용의 오류 및 불확실성: 평균재차인원 1) 분석의 전제 2003년 국가교통DB사업 최종보고서에서 제시된 시설용도별 승용차 재차 인원 조사 원자료를 이용하여 평균과 분산을 도출한 결과 평균은 1.53인/대 이며, 표준편차는 0.590으로 나타났다. 분석을 위하여 총 시뮬레이션 횟수는 통계적으로 유의하도록 1,000회 수 행하였으며, MCS를 적용하기 위하여 역변환법의 일종인 정규분포형 난수 생성 방법을 적용하였다. 분석은 앞 절에서 적용한 9개의 링크를 대상으로 분석한다(단, 고속도로 구간은 단방향).

111 제4장 수요예측 오차요인별 영향분석 89 <표 4-17> 통행시간반영 분석 대상링크 개요 (단위: km) 구 분 출발노드 도착노드 도로구분 연 장 광역시도 3차로 광역시도 2차로 광역시도 2차로 광역시도 3차로 광역시도 1차로 국도 2차로 국도 3차로 고속도로 2차로 고속도로 2차로 3.39 <그림 4-12> 대상지역의 분석링크

112 90 2) 분석방법론 재차인원은 통행배정 단계에서 통행단위의 O/D를 대단위로 전환하는 역 할을 하므로 통행배정의 이전 단계는 동일한 수요예측방법론을 적용한다. 시뮬레이션 수행시 울산광역시의 승용차 재차인원 평균과 표준편차를 이용 하여 가중치를 랜덤하게 발생시키며, 이를 이용하여 기존 통행단위 O/D를 대단위로 수정하고 이를 EMME/2 입력자료로 변환하여 통행배정을 수행한 후, 분석결과를 저장한다. 총 반복횟수가 완료되면 링크의 교통량을 정리하 여 Base Case 대비 수요 변동치(%)를 이용하여 확률적 교통수요를 산출한다 (<그림 4-13> 참조).

113 제4장 수요예측 오차요인별 영향분석 91 재차인원 분포결정 재차인원평균 및 표준편차 산정 재차인원 분포에 따른 난수생성 승용차 재차인원 수정 및 승용차 O/D 변환 통행배정 수행 아니오 결과저장 N >= 1,000회 예 수요분포결정 및 확률적 교통수요 산정 <그림 4-13> 재차인원 변화 반영 순서도

114 92 라. 분석결과 설정된 변수에 대한 랜덤발생 값의 도수그래프를 통하여 랜덤발생 결과 를 확인한 결과, 정규분포로 생성된 난수에 의해 선택된 가중치의 빈도수도 정규분포 형태를 띠고 있으므로, 난수발생은 유의하게 이루어진 것으로 나 타났다(<그림 4-14> 참조). 120 도수그래프 개수 재차인원변화율(%) <그림 4-14> 재차인원 랜덤발생 변수 분포표 MCS 기법을 통해 도출된 링크별 수요에 대한 산포도를 분석한 결과 재차 인원의 역수와 강한 양의 선형관계를 보이는 것으로 나타났다(<그림 4-15> 참조). 이는 재차인원이 O/D량에 직접 영향을 미쳐, 모든 존의 승용차 통행 량이 재차인원의 변화에 민감하게 반응하기 때문인 것으로 판단된다.

115 제4장 수요예측 오차요인별 영향분석 93 교통량 변화율 1번링크 산포도 재차인원 변화율 교통량 변화율 2번링크 산포도 재차인원 변화율 교통량 변화율 3번링크 산포도 재차인원 변화율 교통량 변화율 4번링크 산포도 재차인원 변화율 교통량 변화율 5번링크 산포도 재차인원 변화율 교통량 변화율 6번링크 산포도 재차인원 변화율 7번링크 산포도 번링크 산포도 교통량 변화율 재차인원 변화율 교통량 변화율 재차인원 변화율 9번링크 산포도 합계 산포도 교통량 변화율 재차인원 변화율 교통량 변화율 재차인원 변화율 <그림 4-15> 링크별 통행시간 변화율과 교통량 변화율 산포도

116 94 분석에서 도출된 기준수요는 선행 분석에서 적용된 예비타당성조사 표 준지침(제4판) 의 값이 아닌 부산 울산광역권 기초자료에서 수집된 재차인 원을 적용한 결과이다. 재차인원 변동에 대한 수요변화를 분석한 결과 평균 증감율은 링크별로 -13%에서 23%를 보이는 것으로 나타났다. <표 4-18> 확률적 교통수요 분석표 구 분 1번 링크 2번 링크 3번 링크 4번 링크 5번 링크 6번 링크 7번 링크 8번 링크 9번 링크 (단위: pcu/일) 교통량 합 계 기준수요 55,838 6,429 15,297 25,797 11,354 31,092 31,360 42,263 34, ,273 평 균 53,025 5,367 13,177 24,063 8,951 29,241 30,943 38,281 32, ,503 표준편차 6,559 3,031 9,269 7,016 4,171 4,510 9,353 9,593 6,739 59,350 각 링크별 적합한 분포를 추정한 결과 1번 링크, 8번 링크의 경우는 와이 블(Weibull) 분포, 4번 링크는 로그정규(Lognormal) 분포, 얼랑(Erlang)분포, 감 마(Gamma)분포, 베타(Beta)분포, 정규(Normal) 분포, 로지스틱(Logistic) 분포가 6번 링크는 와이블(Weibull) 분포, 그리고 9번 링크의 경우는 와이블(Weibull) 분포, 감마(Gamma)분포, 얼랑(Erlang)분포가 적합한 것으로 나타났다(<표 4-19> 참조). 여기서 4번 링크와 9번 링크를 정규분포로 가정하여 95% 유 의수준으로 확률적 교통수요를 도출하면, 4번 링크는 23,628(pcu/일)에서 24,498(pcu/일)사이의 구간값을, 그리고 9번 링크는 32,038(pcu/일)에서 32,873(pcu/일) 사이의 구간값을 가지는 것으로 나타났다. <표 4-19> 95% 신뢰구간 확률적 교통수요 결과 확 률 적 교통수요 (단위: pcu/일) 구 분 1번 링크 4번 링크 8번 링크 9번 링크 수요결과 53,025 24,063 38,281 32,456 하한치 52,619 23,628 37,686 32,038 상한치 53,432 24,498 38,876 32,873

117 제4장 수요예측 오차요인별 영향분석 95 마. 교통수요모형 적용의 오류 및 불확실성: VDF 파라미터 1) 분석의 전제 본 절에서는 VDF의 통행시간 및 용량의 변화에 따른 혼잡수준별 링크 별 통행량 변화를 분석한다. 앞 절에서 가정한 바와 같이 VDF 입력변수의 오차는 평균이 0이고, 분산이 인 정규분포를 따른다고 전제하였으며, Minitab을 활용하여 정규분포형 난수를 발생한다. MCS분석 시 총 시뮬레이션 횟수는 1,000회 수행하며, 오차가 발생하는 링 크 18) 의 특성과 위치는 <표 4-20> 및 <그림 4-16>과 같이 설정한다. <표 4-20> MCS분석을 위한 대상링크 구 분 분석대상구간 도로구분 구성 링크갯수 총 연장 1 경인고속도로 고속국도 1개 4.36km 분석대상링크 <그림 4-16> 대상지역의 분석링크 18) 경인고속도로 도화-서인천 구간

118 96 2) 분석방법론 본 연구에서는 주어진 용량과 자유통행속도를 이용하여 총 1,000회의 정 규분포 랜덤변수값을 생성하여 분석하되, 분석시나리오는 용량과 자유통행 속도가 변화하였을 경우를 구분하여 통행배정을 수행한다. 또한 이러한 시나리오 하에서 혼잡도에 따른 변화 정도의 차이를 파악하 기 위해 비혼잡 상태(평균 LOS: A, B ; V/C 0.5), 정상 상태(평균 LOS: C, D ; V/C 0.83 ), 혼잡 상태(평균 LOS: E, F ; V/C>0.83)로 구분하여 분석을 수행 하며, 전술한 수요예측모형의 통행배정단계를 매 반복횟수마다 적용하여 수 요결과를 도출하고 링크의 교통량을 정리하여 확률적 교통수요를 산정한다 (<그림 4-17> 참조).

119 제4장 수요예측 오차요인별 영향분석 97 VDF 입력변수 분포 결정 VDF입력변수 평균 및 표준편차 가정 VDF 입력변수 분포에 따른 난수생성 VDF 입력변수 수정 통행배정 수행 아니오 결과저장 N >= 1,000회 예 수요분포결정 및 확률적 교통수요 산정 <그림 4-17> VDF변화에 따른 확률적 교통수요 분석 흐름도

120 98 3) 분석결과 MCS 분석을 통해 도출된 링크별 수요 산포도를 확인한 결과 자유통행시 간과 배정교통량 사이에는 음의 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 용량 과 배정교통량 사이에는 매우 약한 양의 상관관계가 있는 것으로 분석되었 다. 이는 통행시간이 줄어들수록, 그리고 용량이 증가할수록 통행여건이 좋 아짐으로 인해 해당링크를 이용하는 수요는 늘어날 것이라는 상식과 부합한 다. 다만, 용량의 경우 분석에서 가정한 평균의 10% 편차 가정에 대해서는 큰 차이를 보이지 못하는 것으로 나타났는데, 이는 배정 링크 통행시간을 산출할 시 용량의 역수와 지수승의 관계로 용량이 10% 변하더라도 통행시 간에 미치는 영향은 매우 미미하기 때문인 것으로 판단된다. MCS 분석을 통하여 산출된 링크별 교통량과 기준수요를 비교하여 수요 변동폭을 분석한 결과 기준수요 대비 약 ±-4% 수준의 변동폭을 가지는 것 으로 나타났다. 하지만, 확률적 교통수요를 산정하기 위해 각 분석결과의 분 포를 검증한 결과 적합한 분포를 찾지 못하였으므로 이 경우에 대한 확률적 교통수요를 제시하기는 곤란한 것으로 나타났다. 또한 <표 4-21>에서 알 수 있듯이 정상상황에 비해 혼잡상황이 증가할 수록, 즉 링크통행량이 용량에 가까워질수록 통행시간 및 용량변화에 대한 영향은 감소하는 것으로 나타났다. 이는 링크속성값의 수요탄력성이 혼잡상 황에 비해 비혼잡 상황에 상대적으로 더 민감하다는 것을 의미한다.

121 제4장 수요예측 오차요인별 영향분석 교통량 변화율 교통량 변화율 시간변화율 0.95 시간변화율 <그림 4-18> 혼잡시 시간오차의 영향 <그림 4-19> 정상시 시간오차의 영향 교통량 변화율 교통량 변화율 시간변화율 0.95 용량 변화율 <그림 4-20> 비혼잡시 시간오차의 영향 <그림 4-21> 혼잡시 용량오차의 영향 교통량 변화율 교통량 변화율 용량 변화율 0.95 용량 변화율 <그림 4-22> 정상시 용량오차의 영향 <그림 4-23> 비혼잡시 용량오차의 영향 <표 4-21> 확률적 교통수요 분석표 수 요 결 과 (단위: 대/일) 비혼잡(LOS A, B) 정상(LOS C, D) 혼잡(LOS E, F) 구 분 시 간 용 량 시 간 용 량 시 간 용 량 기준수요 42,829 74,988 83,389 평 균 43,051 42,854 74,723 74,702 83,232 83,240 표준편차 1,702 1, ,

122 100 제3절 시사점 본 장에서는 MCS 분석을 활용하여 관련계획의 불확실성, 기초자료의 편의성, 그리고 교통수요모형 적용의 오류 및 불확실성 측면에서 변수를 설정하고 각 변수들이 수요분석결과에 미치는 영향을 살펴보았다. 분석 대상변수들이 가지는 실질적인 확률분포는 파악하기 어렵기 때문에 상식적인 수준에서 각 변수들의 확률분포를 가정하여 분석하되, 자료구득이 가능한 변수에 대해서는 조사된 자료를 바탕으로 확률분포를 도출하여 분석 에 활용하였다. 영향분석을 위한 대상지역은 편의상 2가지를 활용하였는데, 교통수요모 형 적용의 오류 및 불확실성(VDF) 의 경우 수도권 O/D 및 네트워크를 활용 하였으며, 그 외의 분석은 부산 울산 광역권 O/D 및 네트워크 자료를 이용 하여 수행하였다. 본 연구에서는 가능한 현실적인 값을 이용하여 분포를 정의하였으나 서 로 다른 조건하에 분석된 결과이므로, 동일조건에서 각 경우를 비교하기 위 해 분산계수(Coefficient of Variance: CV)를 이용하여 상대적인 영향정도를 비 교하였다. <표 4-22>에서 알 수 있듯이 재차인원의 CV값이 0.703으로 가장 높게 나타났으며, 그 다음으로 관련계획, VDF, 그리고 시간가치의 순서를 가지는 것으로 분석되었다. 이는 재차인원의 경우 O/D값에 영향을 주어 전 체 링크교통량의 변화가 발생하기 때문에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나 타났으며, 관련계획의 경우 그 영향이 국지적이나 직접적인 통행량 증가요 인으로 작용하기 때문에 변동규모도 큰 것으로 나타났다. 하지만, 시간가치 의 경우 통행배정 단계에만 적용되었기 때문에 그 영향정도는 상대적으로 미미한 것으로 나타났지만, 만일 수단분담 단계에서 이러한 시간가치 변화 가 고려된다면 그 효과는 상당할 것으로 판단된다. VDF의 경우 동일한 유형 의 링크가 함께 바뀌기 때문에 그 영향정도가 크지 않은 것으로 나타났으며 이는 통행패턴 및 통행량 규모에 따라 달라질 것으로 판단된다.

123 제4장 수요예측 오차요인별 영향분석 101 <표 4-22> 분석시나리오별 주요 분산계수(CV) 비교 구분 관련계획 시간가치 재차인원 VDF 평균 17,497 41,574 13,177 43,051 표준편차 1, ,269 1,702 CV 본 장에서 분석한 4가지 오차요인 중 재차인원 및 관련계획에 따른 변동 폭이 가장 크게 나타났는데, 두 요인 모두 O/D에 직접적인 영향을 주는 변 수로서, 결국 O/D가 수요분석 결과의 신뢰도에 가장 큰 영향을 미친다는 것 을 알 수 있다. 이에 따라 수요분석의 신뢰도 제고를 위해서는 O/D와 관련 된 변수에 대한 지속적인 연구와 이를 통한 정확한 자료도출이 선행되어야 할 것으로 사료된다. 일반적으로 수요예측 과정에서는 본 장에서 고려된 4가지 오차요인 뿐만 아니라 다양한 요인 및 요인 간 복합작용에 의해 오차가 발생한다. 최근, 이 러한 오차에 대한 심각성이 사회적 문제로 대두되면서 수요분석결과의 신뢰 성 제고를 위해 다양한 분야에서 연구가 진행되고 있다. 하지만, 개념적 일 반적 내용만을 제시하는 수준에 그치고 있어 실제 수요분석 과정에 적용하 기에는 추가적인 검토가 필요한 실정이다. 이러한 점을 감안하여 제5장에서 는 실무적인 측면에서 수요예측의 신뢰성을 높일 수 있는 구체적인 방안을 제시하고자 한다.

124 102 제5장 수요예측 오차완화를 위한 개선방안 본 장에서는 수요예측 오차완화를 위해 수요분석과정에서 필요한 개선사 항을 수요분석 측면과 정책적 측면에서 제시한다. 오차완화를 위해 고려될 수 있는 일반적인 내용은 가급적 배제하며, 실험을 통해 파악된 오차영향을 감안하여 수요분석시 적용될 수 있는 오차완화 방안을 중심으로 살펴본다. 이에 따라 제1절에서는 현행 (예비)타당성조사의 방법 및 절차를 보완할 수 있는 중단기적 방안을 살펴보며, 제2, 3절에서는 기존 방법론을 수정 확대 하는 중장기적인 과제를 논의한다. 제1절 합리적 분석 기준 및 지표 개발 1. 객관적 개발계획 반영기준 수립 제3장의 사례검토와 제4장의 MCS 분석을 통해 개발계획 실현의 불확실성 이 수요예측결과에 매우 중대한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 하지만, 현 행 (예비)타당성조사 지침에서는 실시계획 이후 단계의 사업만을 반영하도 록 제시하고 있으나, 이를 위한 구체적 방법 및 절차는 부재한 실정이다. 즉, 산업단지 또는 택지개발계획을 O/D에 반영하기 위한 원단위가 제시되고 있

125 제5장 수요예측 오차완화를 위한 개선방안 103 지 않으며, 발생된 통행량을 주변 지역에 배분하는 과정에 대한 구체적인 절차도 부재하다. 예를 들어, 특정 지역에 화물유통단지가 입주할 경우 해당 계획의 통행발생량 원단위를 결정하는 것은 수요분석과정에서 매우 중요한 단계이다. 하지만 현행 지침에서는 이를 위한 구체적인 방법 및 절차가 미 비하여 수요분석 시 분석가가 임의로 유사 연구에서 적용된 통행발생 원단 위를 동일하게 사용하는 경우가 빈번하게 발생하는데, 이는 수요분석결과의 신뢰성을 저하시키는 원인이 될 수 있다. 뿐만 아니라, 발생된 통행량을 주 변 지역에 배분하는 과정에서 기존 통행패턴을 적용하거나 인구비율 또는 업체종사자수 등 분석가의 자의적인 판단에 의해 배분이 이루어질 경우 수 요분석결과에 상당한 왜곡을 초래할 수 있다. 이러한 임의적인 분석을 방지하고 관련 개발계획을 수요분석 과정에서 합리적으로 고려하기 위해서는 다음의 두 가지 측면이 강조되어야 할 것이 다. 첫째, 현재까지 개발된 대규모 개발계획을 체계적으로 분류하고, 각 시 설물별 실제 통행발생량 및 이에 따른 원단위를 산정하여야 한다. 둘째, 발 생된 통행량을 합리적으로 배분하기 위한 분석기준을 마련하여야 한다. 현 행 표준지침에서는 기존 통행패턴 또는 인구/종사자수의 비율 등을 적용하 여 배분하고 있으나, 시설물별 통행특성을 조사하고 이에 따른 통행패턴을 유형화하여 시설물별 적용기준을 수립하는 것이 바람직하다. 이상의 두 가 지 측면을 바탕으로 개발계획 적용을 위한 표준적 실무지침서 개발이 이루 어져야한다. 미국의 경우 Trip Generation Handbook, ITE과 Trip Generation, ITE 를 발간하여 실무적 활용을 위한 각 시설물별 적용 기준(평균, 발생량 범위, 표준편차 등)을 제시하고 있다. 2. 분석지표의 합리적 적용방안 마련 수요분석 과정에서 적용되는 주요 지표로는 평균재차인원, 승용차 환산계 수, 통행시간가치 등을 들 수 있다. 현행 지침에서는 대규모 조사를 통해 산

126 104 정된 평균값을 적용하도록 하고 규정하고 있으나, 이는 지역 또는 조사지점 에 따라 큰 차이를 보일 수 있다. 예를 들어, 목적O/D를 수단O/D로 전환할 때 활용되는 재차인원의 경우 현 지침에서는 수도권과 5대 광역권에 대해서 는 다른 값을 적용하도록 하고 있으나, 전국 지역간 사업에 대해서는 동일 한 값을 적용하도록 제시하고 있다. 이처럼 동일한 값을 적용할 경우 제4장 MCS 분석 결과에서도 확인한 바와 같이 분석결과의 신뢰성을 저하시킬 수 있다. 이는 결국 수요분석 결과의 신뢰성 및 수요분석 이후 수행되는 경제 성 분석결과에도 영향을 미치기 때문에 보다 신중한 접근이 필요하다. 이러한 인식을 바탕으로 수요추정 오차발생 완화를 위해 평균재차인원 및 통행시간가치 적용 시 고려해야할 점은 다음과 같다. 첫째, 평균재차인원의 경우 <표 4-6>에 제시되어 있는 바와 같이, 지역 별 조사지점별 차이를 보인다. 또한, 제4장 MCS 분석 결과에서 알 수 있듯 이 타 요인에 비해 수요분석 결과에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 에 따라 합리적인 분석을 위해서는 다음과 같은 점이 고려되어야 할 것이 다. 우선, 유사한 재차인원을 가지는 지역을 분류하여 지역별 차별성을 고려 해야 한다. 예를 들어 버스 재차인원의 경우 대중교통체계가 잘 갖추어진 수도권 지역과 상대적으로 대중교통체계가 미비한 지역의 재차인원은 차이 가 있을 수 있으므로, 이러한 지역별 특성을 감안할 필요가 있다. 다음으로, 동일한 지역내에서도 편차가 존재할 수 있으므로 이러한 분포를 고려하여 분석을 수행해야 한다. 마지막으로 시간이 경과함에 따라 재차인원도 달라 질 수 있다. 즉, 승용차 보급률이 낮았던 1980년대와 승용차 보급률이 높은 2000년대의 재차인원은 분명히 다르다. 이러한 차이는 승용차뿐만 아니라 버스에서도 발생할 수 있기 때문에 장래 30년에 대해 분석하는 수요분석과 정에서 시간경과에 따른 재차인원의 변화를 감안하여 분석하는 것이 필요하 다. 물론 장래에 어떤 값을 적용할 것인가에 대한 연구는 거의 없으며, 누구 도 정확한 값을 예측할 수 없다. 하지만 과거추이를 통한 분석이나 위험도 분석기법을 적용한다면 합리적인 수준에서 분석이 가능할 것이다.

127 제5장 수요예측 오차완화를 위한 개선방안 105 둘째, 통행시간가치(VOT)는 유료도로 통행지체함수에 가중치 형태로 포 함되며, 편익계산 과정에서 중요한 지표로 활용된다. 일반적으로 통행시간 가치의 경우 통행목적에 따라 달라져야 하나 자료수집의 한계로 인해 업무 통행과 비업무통행으로만 구분되고 있다. 하지만, 비업무통행에 대한 시간 가치의 경우 연구자와 연구방법 그리고 연구대상지역에 따라 크게 달라질 수 있기 때문에 보편적 결과를 도출하기가 매우 어려운 실정이다. 예비타 당성조사 표준지침(제4판) 에서도 이러한 어려움을 언급하고 있으며, 적용 시 국토연구원의 연구결과(1999) 19) 를 보정하여 사용하고 있다. 이러한 문제 를 해결하기 위해서는 우선, 통행목적별 합리적인 통행시간가치의 적용이 요구된다. 최근 주5일제 근무의 확대 시행 후 비중이 높아지고 있는 여가 통행의 시간가치에 대한 연구가 활발히 이루어져야 할 것이다. 다음으로, 수 요분석 과정에서 첨두/비첨두 분석을 시행할 경우 시간가치 적용에 주의가 필요하다. 예컨대, 오전 첨두시에는 통근/통학 목적의 비업무통행 비율이 높 을 것이며, 비첨두시에는 상대적으로 업무통행 비율이 높기 때문에 이러한 통행특성을 감안하여 시간가치를 적용하여야 한다. 마지막으로, 시간가치의 경우 사회 문화 생활 수준과 밀접한 관계에 있다(<표 4-4> 참조). 통상적 으로 도로사업에 대한 수요분석의 경우 개통 후 30년에 대한 예측이 이루어 지므로 시간가치의 변화를 고려하지 않을 경우 수요분석 및 경제성 분석결 과에 심각한 오류를 초래할 수 있다. 따라서 시간가치와 일반 사회 경제지 표와의 연관성을 감안하여 적절한 모형식 등을 개발하고 이를 합리적으로 적용할 수 있는 방안이 마련되어야 한다. 3. 합리적 정산기준 개발 일반적으로 O/D와 네트워크 등을 입력자료로 하는 수요예측모형이 얼마 나 현실을 잘 모사하는가를 살펴보기 위해서는 교통량 뿐만 아니라 속도정 19) 비업무 통행 시간가치는 업무통행 시간가치 대비 비율을 이용하여 산정

128 106 산, 총통행거리(시간) 정산 등 다양한 지표에 대한 검증이 필요하다. 그러나, 자료수집의 한계, 분석기간의 제약 등으로 현실적으로 어려울 뿐만 아니라 이를 정산할 수 있는 체계적인 방법론이 부재하여 국내에서는 교통량 위주 의 정산이 수행되고 있다 20). 재정사업의 타당성 검토에서는 임의적으로 선정된 지점에 대해 양방향 연평균 일교통량(AADT)을 대상으로 관측교통량과 배정교통량 차의 비율이 15%(또는 30%) 이내가 되도록 제시되고 있다. 이러한 교통량 정산방법에서 는 다음과 같은 세 가지 문제점이 존재한다. 첫째, 허용오차범위인 15% 또 는 30% 기준에 대한 논리적 근거가 부족하다. 둘째, 정산지점 선정에 임의 성이 높아, 분석가의 자의적 판단이 개입되고 있다. 셋째, 정산기준이 교통 량 수준에 관계없이 획일적으로 적용되어 분석의 효율성 및 추정결과의 신 뢰성을 저하되고 있다. 이처럼 정산과정에 많은 문제점들이 상존하고 있에도 불구하고 이를 해 결하기 위한 노력은 거의 이루어지고 있지 않은 실정이다. 하지만, 미국에서 는 교통량 수준에 따라 허용오차의 범위를 다르게 적용하고 있으며(<표 5-1> 참조), 영국 및 호주의 경우 교통량수준에 따른 정산유의성을 확보하 기 위해 GEH법을 적용하도록 규정하고 있다. 특히, FHWA(1973)의 Traffic Assignment에서는 교통량 추정의 오차로 인해서 한 차로 이상 설계가 잘못되 지 않도록 해야 하며 FHWA(1990)에서는 수요예측모형을 검증하기 위해, <표 5-2>와 같이 VMT(Vehicle Miles of Travel), VHT(Vehicle Hours of Travel), 교통량, 추정속도, 통행배정 파라미터 등을 확인하도록 권고하고 있다. 특히, 모형에 의해 분석된 교통량은 경계선, 절단선, 폐쇄선에 의해 선정된 지점을 대상으로 관측교통량과 비교 제시되도록 규정하고 있다. 20) 제2장에서 살펴본 바와 같이, 최근 일부 민간투자사업의 교통수요예측 과정에서는 속도 및 O/D 정산이 수행되기도 하지만 재정사업에 대한 수요분석과정에서는 거의 적용되고 있지 않음.

129 제5장 수요예측 오차완화를 위한 개선방안 107 <표 5-1> 도로위계별 일교통량 검증기준 시설물 목표치(+/-) 도시지역인구 유 형 FHWA Small(50-200k) Med(200K-1M) Large(>1M) Freeway 7% 18~23% 33~38% 40% Major Arterial 10% 37~43% 27~33% 27% Minor Arterial 15% 25~28% 18~22% 18~22% Collector 25% 12~15% 8~12% 8~12% 자료: FHWA, Calibration and Validation, Techniques for Validating and Calibrating Travel Models, TMIP, <표 5-2> 미국의 정산방법 및 기준 구분 정산방법 기준 VMT 교통량 도로위계별, 지역별, 가구당, 개인당 VMT검토 스크린 라인에서 추정치와 관측치비교 관측치가 있는 모든 링크의 추정치와 관측치 비교 절대값과 Percent 차이(통계치이용) 과거자료와 장래 증가율 비교 % 차이 상관계수( 을 만족) %RMSE 추정 속도 도로 위계별, 지역구분별 속 도 요약 도로 구간별 추정속도와 관 측속도 비교 최소, 최대, 평균 속도 통행분포와 수단선택에서 사용된 속도와 비교 가능한 경우 주: : 관측치, : 추정치, : 관측자료수 자료: FHWA, Model Validation and Reasonableness Checking Manual, TMIP, 전술한 바와 같이 국내 정산방법 및 기준에 비해 국외에서는 다양한 기 법과 합리적인 방법을 이용하여 정산이 이루어지고 있다. 이에 본 연구에서 는 수요분석의 신뢰도를 제고하기 위해 정산과정에서 반드시 고려되어야 할 몇 가지 사항을 제안하고자 한다. 첫째, 교통량 정산시 적용되는 기준을 합 리적으로 수정해야 한다. 즉, 교통량 수준과는 무관하게 일괄적으로 적용되

130 108 는 오차범위에 대한 조정이 필요하다. <표 5-3>에서 볼 수 있듯이 국도의 경우만 보더라도 AADT와 표준편차는 통행량이 커질수록 감소하는 경향을 보이고 있다. 즉, 작은 교통량에서는 AADT값 자체에 많은 편차가 포함되어 있으며 이러한 편차는 교통량이 커질수록 줄어든다는 것을 보여준다. 이에 따라 현황정산시 교통량수준에 따른 편차규모를 감안한다면 작은 교통량 수 준에서는 개략적인 정산이, 그리고 일정 수준 이상의 교통량에서는 좀 더 정밀한 정산기준이 적용되어야 한다는 것을 알 수 있다. <표 5-3> 국도상시조사지점 AADT수준별 표준편차 교통량(대/일) 평균 표준편차(%) 0~1, ,000~5, ,000~10, ,000~20, ,000~30, ,000 이상 0.11 자료: 도로교통량 통계 연보, y = 2.518x R 2 = 표준편차 AADT <그림 5-24> 교통량 수준별 표준편차 변화

131 제5장 수요예측 오차완화를 위한 개선방안 109 둘째, 정산지점은 스크린 라인, 코든 라인 및 컷 라인 등을 통하여 선정되 어야 한다. 정산지점은 사업시행으로 인해 교통량의 변화가 유의하게 확인 되는 지점으로서 모형의 예측력을 검증하는 중요한 지표가 되므로 임의적인 정산지점 선정은 분석의 신뢰도를 저하시킬 수 있다. 셋째, 교통량 정산 뿐 만 아니라, 속도정산도 함께 이루어져야 한다. 특히, 유료도로의 경우에는 속도정산은 필수적이며, 속도정산이 제대로 수행되지 않을 경우 편익산정 과정에서도 큰 오차가 발생할 수 있다(<표 2-10> 참조). 속도정산 방법에 대해서는 국내에서 구체적으로 연구된 사례는 없으나 몇몇 민간투자사업의 수요예측 보고서에 반영된 사례가 있으며 향후 연구를 통해 빠른 시일 내에 지침에 포함되어야 할 부분이다. 마지막으로 현황정산을 위한 수정절차가 체계적으로 정립되어야 한다. 일반적으로 현황정산은 VDF수정, 링크속성 조 정 등 다양한 방법을 통해 이루어진다. 하지만, 분석가에 따라 임의적으로 수행되고 있는데, 이는 네트워크의 신뢰성을 저하시켜 오히려 수요예측결과 에 대한 오차를 가중시킬 수 있다. 따라서 효율성을 제고하고 분석의 신뢰 성을 확보하기 위해 현황정산과정의 체계적인 절차 개발이 필요하다. 4. 지체함수의 지속적인 수정 보완 수요분석과정에서 가장 중요한 기초자료로 O/D와 네트워크를 들 수 있 다. O/D의 경우 모형의 설명력을 높이기 위해 대규모 조사와 지속적인 연구 가 이루어지고 있다. 네트워크의 경우 물리적인 속성이 대부분이기 때문에 체계적인 현장조사 및 정밀한 코딩을 통해 정확한 모사가 가능한 부분이다. 하지만, 네트워크 특성을 결정하는 링크 지체함수는 국내 외적으로 다양한 연구가 이루어지고 있으나, 국내 실정에 맞는 합리적인 함수 및 파라미터 개발은 거의 이루어지고 있지 않다. 현재 국내에서 적용중인 교통량 지체함수의 경우 미공로국(Bureau of Public Roads)에서 1964년에 개발한 BPR식을 사용하고 있으며, 수도권 지역의 단속 류에 대해서는 Conical 함수식을 적용하기도 한다. BPR식의 경우 미국 도로

132 110 여건에 맞는 교통량-지체 함수식으로 지금까지 널리 이용되고 있는데, 국내 에도 BPR식의 적용성을 높이기 위해 다양한 시도가 이루어지고 있다. 특히, 시정개발연구원에서는 1996년 서울시 교통센서스 자료와 2002 서울시 가구 통행실태 조사에서 조사된 교통량과 로티스에서 구축한 통행시간을 이용하 여 통행배정모형에 사용되는 통행비용함수(BPR 함수)의 파라미터를 추정하 였다. 또한, 본 원의 국가교통DB센터에서는 지체함수(BPR식)의 값을 도 로 위계별 추정하기 위해 단계적 증감기법을 적용하여 실제 조사교통량과 모형에 의해 도출된 값이 가장 근접하게 될 때의, 값을 제시하였다. 최 근에는 고속도로 지체함수를 정산하기 위해 고속도로에 설치된 검지기로부 터 수집된 자료를 이용하여 23개 노선에 대한 차로별 지체함수의 파라미터 를 추정하였다. 이 외에도 한국개발연구원에서는 속도변화 패턴의 현실성을 높이기 위해 교통량/용량비(v/c ratio) 변화에 따른 속도 변화의 영향을 반영 하여 고속도로와 국도 VDF에 대한, 값의 최대, 최소 변화폭을 설정하여 정산 시 적용할 수 있는 보정범위를 제공하고 있다. 이처럼 통행지체함수에 대해 다양한 연구가 이루어지고 있지만 그 연구 범위가 BPR식의 파라미터 수정에 머물고 있어 근본적인 문제해결을 위한 노력이 필요한 실정이다. 이에 따라 본 고에서는 현실성 있는 통행지체함수 의 개발 및 적용을 위한 몇 가지 제안을 하고자 한다. 첫째, 국내 연속류 도 로에 적합한 통행지체함수에 대한 근본적인 연구가 필요하다. 즉, BPR식 외 에 다른 형태의 함수를 개발하여 국내실정에 맞는 모형개발이 선행되어야 할 것이다. 둘째, BPR식 외에는 대안이 없을 경우 파라미터 조정을 위한 체 계적인 알고리즘이 개발되어야 할 것이다. BPR식의 경우 교통량과 속도(또 는 통행시간)와의 관계를 규명한 식이기 때문에 거시적 모형(EMME/2, 사통 팔달, TransCAD)을 이용한 파라미터 정산은 한계가 있다. 보다 유의한 정산 을 위해서는 도로위계별 교통상황별 수집된 교통량-속도자료를 이용하여 모형정산이 이루어져야 한다. 물론 단위 링크에 기반하여 정산된 파라미터 값과 실제 거시모형을 통해 구현되는 모형의 설명력은 다소 차이가 있을 수

133 제5장 수요예측 오차완화를 위한 개선방안 111 있으나, 다양한 구간에 대한 파라미터 정산을 통해 합리적인 파라미터 범위 를 도출한 후 모형적용시 보정할 수 있는 범위를 제공한다면 지금보다 합리 적인 접근이 이루어질 수 있을 것이다. 마지막으로 도로 위계 뿐만 아니라 통행특성 및 기하구조를 반영한 파라미터 설정이 이루어져야 한다. 국내 도 로의 경우 고속도로, 국도, 지방도, 시군도 등 몇 가지 유형으로 구분되어 지체함수의 파라미터가 적용되고 있다. 하지만, 동일한 위계의 도로라 할지 라도 기하구조, 교차로 위치, 접속도로 여부 및 형태에 따라 통행특성은 달 라질 수 있다. 미국의 경우 단순한 도로위계가 아닌 지역별 기능별로 용량 및 자유속도를 구분하고 있으며, 파라미터에 대해서는 freeway와 다차로 도 로에 대해 통행속도별 값을 제시하고 있다(<표 5-4>, <표 5-5>참조). <표 5-4> 도로유형별 자유통행속도와 용량 Urban Suburban Rural (단위: 대, mile/h) 기능분류 지역 고속 도로 class1 간선도로 class2 간선도로 class3 간선도로 collector 집분산도로 capacity 2,000 1, free flow speed capacity free flow speed capacity 2,000 1, free flow speed 자료: UMTA, Urban Transportation Planning Software, 1980 <표 5-5> 도로별 BPR 함수의 파라미터 정산값 Freeways Multilane Facility 70mph % 31 60mph % 31 50mph % 29 70mph % 21 60mph % 21 50mph % 19 자료: Horowitz, Delay-volume relations for travel forecasting, 1991

134 112 제2절 체계적 분석절차 구축 1. 확률적 수요분석 체계 마련 지금까지 교통수요분석은 단일수치만을 제시하는 방식으로 이루어져 왔 다. 하지만, 교통수요분석에 사용되는 많은 입력 자료(외생변수 포함)와 모형 매개변수들은 본질적으로 임의적(random variable)이며, 이러한 변수는 오류 (mistake), 편의(bias) 및 불확실성(uncertainty)등 다양한 오차요인을 가지고 있 다. 일반적으로 교통수요추정에 사용되는 주요 입력변수는 지역특성, 사 회 경제적 상황 및 통행특성 등에 의해 확률적 특성을 가지게 되므로 현재 와 같은 점 추정값(point estimate)은 당연히 실제 관측치와 차이를 보일 수밖 에 없다. 최근 본 원에서 수행한 수요분석에서 관련계획 및 장래여건 변화를 감안 한 시나리오 설정을 통해 구간추정치를 제시한 사례도 있다. 하지만 이러한 구간추정값의 경우 장래 실현가능성이 동일한 확률을 가지기 때문에 의사결 정자에게 유의한 정보를 제공하지 못한다. 하지만, 본 연구에서 제시한 확률 적 수요예측 결과의 경우 입력변수의 변동성을 확률적으로 정의하고 수요 또한 확률적으로 도출하기 때문에 합리적인 의사결정을 가능하게 한다. 확률적 수요분석 체계를 정립하기 위해서는 현행 교통수요분석 방법 및 절차를 다음과 같이 재구성할 필요가 있다. 첫째, 교통수요분석 과정에서 적 용되는 변수들이 확률적으로 변하는 값이라는 것에 대한 인식의 공유가 필 요하다. 교통수요분석에 영향을 미치는 변수는 매우 다양하므로 모든 변수 를 상세 검토하는 것은 비현실적이므로 기여도가 크고 오차발생 가능성이 높은 변수에 대한 이론적 실증적 인식의 공유가 필요하다. 둘째, 주요 검토 변수에 대한 신뢰성 높은 확률분포 도출이 요구된다. 일반적으로 수요모형 의 경우 입력변수에 매우 큰 영향을 받기 때문에 입력변수의 확률분포 형태 가 확률적 수요분석결과의 신뢰성을 좌우한다고 볼 수 있다. 물론 수요예측

135 제5장 수요예측 오차완화를 위한 개선방안 113 은 다양한 절차로 구성되기 때문에 변수간 교호작용이 필연적으로 발생하므 로, 개별 핵심변수의 확률분포 뿐만 아니라 변수간 교호작용(interaction)에 따 른 확률분포 또한 고려되어야 할 것이다. 셋째, 교통수요분석의 신뢰구간 제 시를 위한 표준적 분석절차 정립이 필요하다. 본 연구에서는 확률적 접근법 의 사례로 몬테카를로 시뮬레이션 접근법을 제안하였으나 향후 추가적인 연 구를 통해 이와 유사한 분석절차를 정립하여 교통수요분석의 신뢰구간을 제 시하는 방법론 개발이 이루어져야 할 것이다. 2. 수요예측결과 검증절차 도입 신뢰성 높은 기초자료를 이용하고, 현황정산 결과가 사전 설정된 기준을 만족하며, 합리적 교통수요분석 모형이 적용되더라도 교통수요분석 방법론 으로 일반화하기 힘든 다양한 사회 경제적 특성으로 장래통행패턴에 왜곡 이 발생할 수 있다. 현재 예비타당성조사 표준지침(제4판) 을 포함한 국내 지침에서는 이러한 왜곡여부를 판단할 수 있는 기준은 없는 실정이다. 이는 곧 교통수요 분석과정 및 예측결과에 대한 합리적 점검 방법의 필요성을 시 사하는것이다. 이런 맥락에서, 미국 FHWA의 Model Validation and Reasonableness Checking Manual(1997)과 같은 가이드라인의 발간을 고려할 수 있으며, 영국 교통부가 개별 교통운영 및 관리사업 추진 시 모범사례(good practice guides) 를 묶어 비정기적으로 발표하는 TALs(Traffic Advisory Leaflets)와 같은 유형을 교통수요분석 과정에 적용한 모범사례집 발간도 생각할 수 있을 것이다.

136 114 <표 5-6> 영국 교통부의 TALs 발간 사례(2004~2007년) 연도 번호 제목 /07 Fire and Ambulance Services traffic calming: a code of practice 2/07 The Use of Bus Lanes by Motorcycles 1/06 General principles of traffic control by light signals /06 Speed Assessment Framework 3/06 High Occupancy Vehicle Lanes 1/05 Rumble Wave Surfacing 2/05 Traffic Calming Bibliography 3/05 Cycling Bibliography /05 Walking Bibliography 5/05 Pedestrian Facilities at Signal-Controlled Junctions 6/05 Traditional Direction Signs 7/05 Understanding the Benefits and Costs of ITS: A Toolkit Approach 1/04 Village speed limits /04 Rural traffic calming - Bird Lane, Essex 3/04 Quiet Lanes 4/04 Bike and Rail: A good practice guide 장래수요 분석결과의 적정성을 살펴보기 위해서는 크게 네 가지 측면에 서의 검토가 필요하다. 첫째, 수요분석시 가장 기본이 되는 네트워크 속성의 정확한 입력여부를 확인해야 하며, 둘째, 사업 시행 전 후의 통행패턴이 현 실적으로 변하는가를 확인하기 위해 주요 노선에 대한 기종점 통행패턴의 확인이 필요하다. 셋째, 네트워크와 입력자료간의 모사력을 검증하기 위한 민감도 분석이 필요하며, 마지막으로 통행배정 결과의 합리성을 검토하기 위해 배정된 수요의 적정성에 대한 검토가 필요하다(<표 5-5> 참조). 이러 한 내용을 검토하기 위해서는 구체적인 검토기준이 마련되어야 하나, 아직 까지 이 부분에 대한 체계적인 연구는 거의 이루어지고 있지 않다. 다만 몇 몇 민간투자사업에서는 자체적인 검토기준을 만들어 수요예측결과에 대한 적정성 검토가 이루어지고 있다.

137 제5장 수요예측 오차완화를 위한 개선방안 115 <표 5-7> 장래수요 적정성 확인을 위한 주요 검토항목 구분 검토내용 국내연구 검토여부 검토시점 네트워크 및 속성값 링크속성: 길이, 방향, VDF Missing link, Redundant link Centroid Connector 교차로 회전제약 속성 최단경로 Tree O O O X X 정산 전 후 정산 전 후 정산 전 후 정산 전 후 목표연도별 네트워크 구축 후 기종점 통행패턴 Select O/D Analysis Select Link Analysis 통행목적별 O/D 분포 정산 전 후 VKT 비교 Journey Time Analysis X X X 통행배정 후 통행배정 후 정산후 정산 전 후 통행배정 후 민감도 분석 Value Of Time Toll 변화 X 통행배정 후 통행배정 후 배정결과의 합리성 Link Speed Check V/C Check Feeder Road Analysis X X X 통행배정 후 통행배정 후 통행배정 후 제3절 실효성 있는 법 제도 개선 1. 여건변화에 따른 재분석 시행 제도 도입 국내의 경우 잘못된 수요분석을 제재하기 위한 법제도 개선만 이루어지 고 있는 반면, 이를 보완하고 좀 더 신뢰성 있는 수요분석을 수행하기 위한 법제도 측면의 노력은 거의 이루어지고 있지 않다. 예를 들어, 최근 개정된 건설기술관리법에서는 수요예측시 고의나 실수로 인해 수요예측을 30% 이 상 잘못하였을 경우 이를 처벌할 수 있는 규정을 마련하였다. 앞 장에서 언급하였듯이 수요예측은 다양한 지표와 모형, 그리고 가정이 포함되어 있기 때문에 필연적으로 오차가 발생할 수밖에 없다. 경제성장률, 사회적 할인율과 같은 거시경제지표의 경우 대내 외적 여건 변화에 따라 필요할 경우 재평가가 이루어지나, 교통수요분석의 경우 기준

138 116 시점에서 장래 30년까지 장래 및 주변 여건 변화에 상관없이 기 예측된 결 과를 동일하게 적용하고 있다. 이로 인해 분석시점에서 지침에 제시된 주요 지표 및 관련계획 등이 분석 이후에 바뀌는 경우가 빈번히 발생하며, 이에 따라 수요 및 경제성 분석 결과는 바뀌게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위 해 O/D, 네트워크와 같은 수요분석 기초자료가 갱신되는 시점, 사업주변 지 역에 대규모 택지개발계획이 수립되는 경우, 고속철도와 같은 새로운 교통 시설물의 구축 및 인접 지역의 네트워크 변화가 발생할 경우 단계적으로 교 통수요를 재검토 할 수 있는 절차가 필요하다. 제4장에서 제시하였듯이, 수 요분석에 활용되는 주요 지표인 통행시간가치, 평균재차인원, 관련개발계획 등의 경우 시간이 경과함에 따라 변할 수 있는 지표이므로 제도적으로 이를 뒷받침할 수 있는 방안마련이 절실한 실정이다. 예를 들어, 평균재차인원이 10% 이상 또는 시간가치가 5% 이상 바뀔 경우 수요예측 및 경제성 결과가 바뀔 수 있다고 분석되었다면, 장래 이러한 변화가 감지되는 시점에서 재분 석을 수행하도록 하는 장치가 제도적으로 마련되어야 한다. 물론 이러한 재 분석 여부를 판단하는 기준에 대한 연구가 선행되어야 하며, 수요분석결과 가 여러 여건에 따라 바뀔 수 있다는 인식의 전환이 필요하다. 이에 본 절에서는 다음과 같이 법 제도적으로 수요분석에 대한 수정 보완할 수 있는 여지를 두는 방안을 마련한다면 좀 더 합리적인 투자제도 정착이 가능할 것으로 판단된다. 우선, 해당 사업별로 수요 및 경제성 분석 결과에 영향을 미칠 수 있는 주요 항목 또는 지표를 연구초기에 제시한다. 그리고 이러한 항목 및 지표에 대해 수요 및 경제성 분석 과정에서 민감도 분석을 수행하고 사업투자 여부에 영향을 주는 항목별 지표별 기준을 제시 한다. 만일 시간이 경과하여 보고서에 제시된 기준을 초과하는 여건변화가 발생한다면 그 사업은 재분석 대상사업으로 선정한다. 이러한 제도를 시행하기 위해서는 사업규모 및 주요 지표에 대한 재분석 기준을 마련하고, 각 사업을 지속적으로 관리 점검할 수 있는 체계가 마련 되어야 한다.

139 제5장 수요예측 오차완화를 위한 개선방안 독립적 교통수요분석 결과 검토를 위한 전문기관 지정 운영 체계적으로 정비된 교통수요분석 표준지침에 의한 교통수요분석 결과라 할지라도 연구자의 자의적인 판단 및 오류 가능성 존재한다. 따라서 교통수 요분석 결과의 적정성을 객관적으로 평가할 수 있는 전문 관리기관의 지정 및 이를 통한 체계적 운영이 필요하다. 이때 특정 도로투자사업 주무관청과 해당 사업의 교통수요분석 수행기관의 자체 검토 프로그램(자문회의, 연구 심의회 등)과 별도로 제3의 검토/검증 기관을 신설하여 지정 운영되어야 하 며, 일정 수준 이상(예컨대 총사업비 1천억원 이상)의 재원이 투자되는 사업 이나 국가기간교통망 등 국가 간선 교통망상의 검토 대상 사업은 의무적으 로 이러한 기관의 관리를 받도록 명시한다. 이러한 타당성 조사에 대한 관리 감독제도의 대표적 예로 미국 FHWA (Federal Highway Administration)에서 시행중인 Peer Review 프로그램이나 한국 개발연구원이 예비타당성조사 수행 시 운용하는 점검회의 및 검토위원 제도 를 들 수 있다. 따라서 타당성 조사 제도의 합리성과 객관성 및 실효성을 높이기 위해서는 제도적으로 관리 감독 기관을 선정하도록 하고, 이 기관을 중심으로 검토위 원회를 구성하고, 해당 사업의 기본가정, 자료구축, 모형적용, 결과해석에 이르 는 교통수요분석의 전 과정을 검토하여 미국 FTA(Federal Transit Administration) 에서 시행하는 연구자 수행능력 평가 보고서(Contractor Performance Assessment Report)를 작성하고 이를 이후 사업 추진시 참고자료로 활용하는 방안 마련이 필요하다.

140 118 제6장 결론 및 정책제언 제1절 결 론 본 연구는 도로사업에서 발생하는 수요예측 오차현황과 각 오차가 수요 분석 과정에 미치는 영향을 검토하고 이러한 오차를 개선할 수 있는 방안을 제시하였다. 각 장의 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 제1장에서는 교통수요추정 오차발생 원인 및 영향분석 연구의 필요성을 제기하고, 국내 도로 투자사업을 연구의 범위와 대상으로 설정하였다. 특히 측정오차, 구조오차, 외생오차 등 3대 오차 유형과 관련계획의 불확실성, 기 초자료의 편의성, 교통수요모형 적용의 오류, 정산과정의 편의성 등 4대 오 차발생 원인을 제시하였다. 제2장에서는 정부추진 도로사업과 민간추진 도로사업의 교통수요분석 방 법 및 절차를 비교 평가하였다. 재정사업은 정형화된 타당성조사 수행 지 침이라 할 수 있는 예비타당성조사 표준지침(제4판) 과 투자평가지침 을 바탕으로, 민자사업은 최근 수행된 제2영동 및 수원-광명 고속도로 사업의 교통수요예측 보고서를 근간으로 검토하였다. 이때 수요분석의 전제, 기본 자료, 분석범위와 수준, 기본 자료의 수정, 통행배정, 통행배정 모형의 수정, 장래 교통수요 추정 등을 살펴보았다. 이러한 비교 평가를 통해, 다양한 현

141 제6장 결론 및 정책제언 119 황정산의 필요성, 수요예측 결과의 적정성 검토 기준 마련, 불확실성 분석 추가 등의 시사점을 도출하였다. 제3장에서는 국내 도로사업 사례검토를 통해 오차발생 현황 및 원인을 살펴보았다. 먼저 2000년 이후 개통된 재정 및 민자도로 중 개통 후 3년 현 재 예측 대비 관측 교통량의 오차가 ±30% 이상인 사업을 연구대상으로 조 사하되, 2007년 현재 타당성보고서 등 해당 사업의 구상단계 검토 보고서를 구득할 수 있는 2개 재정사업(서해안선 목포-무안 간, 대구포항선 도동-청통 와촌 간)과 2개 민자사업(천안논산선 천안-논산 간, 범안로 범물-율하 간)을 분석대상으로 설정하였다. 다음으로 분석대상 사업의 개통 후 3년간 수요추 정 오차현황을 조사하여, 재정사업보다 민자사업에서 개통 초기보다 개통 후 시간이 흐를수록 오차규모가 커지는 현황을 파악하였다. 마지막으로 연 구대상 사업의 관련계획, 기초자료(인구, 자동차 보유대수, 기종점 통행량 등), 교통수요분석 절차 등을 분석하여 관련계획 실현의 불확실성과 기초자 료 중 기종점 통행량 예측의 부정확성을 2대 오차발생 원인으로 도출하여 선행 연구(Flyvberg 등, 2005, 2006)와의 연관성을 논의하였다. 이를 바탕으로 확률적 교통수요분석의 필요성을 제기하였다. 제4장에서는 MCS분석을 활용하여 관련계획의 불확실성, 기초자료의 편 의성, 그리고 교통수요모형 적용의 오류 및 불확실성 항목에 대한 오차영 향변수를 설정하고 각 변수들이 수요추정결과에 미치는 영향을 살펴보았다. 각 변수들이 가지는 확률분포를 합리적으로 가정하기 위해 현황자료를 토대 로 적절한 분포를 도출하여 분석에 활용하였다. 영향분석을 위한 기본자료 는 분석의 유의성을 높이기 위해 2가지를 활용하였는 바, 교통수요모형 적 용의 오류 및 불확실성(VDF) 의 경우 수도권 O/D 및 네트워크를 활용하였으 며, 그 외의 분석은 부산 울산 광역권 O/D 및 네트워크 자료를 이용하여 수행하였다. 분석결과 각 항목별 오차요인이 수요분석과정에 어느 정도 영 향을 미치는 것으로 나타났는데, 4가지 항목 중 재차인원 및 관련계획 의 변화가 분석결과의 변동성에 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 두 요

142 120 인 모두 O/D에 직접적인 영향을 주는 변수로서, 결국 O/D가 수요분석 결과 의 신뢰도에 가장 큰 영향을 미친다는 것을 의미한다. 제5장에서는 수요예측 오차완화를 위해 수요분석과정에서 필요한 개선사 항을 개략적으로 정리하였다. 제1절에서는 현행 (예비)타당성조사의 방법 및 절차를 보완할 수 있는 중단기적 방안을 살펴보았으며, 제2, 3절에서는 기존 방법론을 수정 확대하는 중장기적인 과제를 논의하였다. 제2절 정책제언 지금까지 교통수요분석은 단일수치만을 제시하는 방식으로 이루어져 왔 다. 하지만, 교통수요분석에 사용되는 많은 입력 자료(외생변수 포함)와 모형 매개변수들은 본질적으로 임의변수(random variable)이며, 이러한 변수는 오류 (mistake), 편의(bias) 및 불확실성(uncertainty) 등 다양한 오차요인을 가지고 있 다. 이에 따라, 일반적으로 교통수요추정에 사용되는 주요 입력변수는 지역 특성, 사회 경제적 상황 및 통행특성 등에 의해 확률적 특성을 가지게 되 므로 현재와 같은 점 추정값 (point estimate)은 당연히 실제 관측치와 차이를 보일 수밖에 없다. 만일 모형이 인간의 통행행태를 완벽하게 설명할 수 있고, 장래여건이 분 석시점에 고려된 상황과 차이가 없다면 수요분석결과는 점추정값을 가지는 것이 타당할 것이다. 하지만 일반적인 분석조건이 전술한 바와 같이 고정되 어 있지 않고 장래여건에 따라 변화하기 때문에 장래교통수요 추정치에 오 차가 발생하는 것은 피할 수 없는 당연한 결과이다. 이러한 현실을 감안한 다면, 수요추정의 핵심사항은 수요추정 대표값과 함께 이 추정치에 대한 오 차의 범위(bound)를 함께 제시하는 것이 타당하다. 즉, 신뢰수준에 따른 수요 추정치의 범위를 제시하는 구간 추정방식이 되어야 한다. 이러한 측면을 고려하기 현행 교통수요분석 방법 및 절차를 다음과 같이

143 제6장 결론 및 정책제언 121 재구성할 필요가 있다. 첫째, 교통수요분석 과정에서 적용되는 변수들이 확 률변수라는 것에 대한 인식의 공유가 필요하다. 교통수요분석에 영향을 미 치는 변수는 매우 다양하므로 모든 변수를 상세검토하는 것은 비현실적이므 로 기여도가 크고 오차발생 가능성이 높은 변수에 대한 이론적 실증적 인 식의 공유가 필요하다. 둘째, 주요 검토 변수에 대한 신뢰성 높은 확률분포 도출이 요구된다. 본 연구에서 제시한 교통수요분석의 신뢰구간 제시 접근 법은 핵심변수의 확률분포 가정에 사실상 종속되므로 신뢰성 높은 확률분포 도출은 매우 중요한 사안으로 볼 수 있다. 물론 수요예측은 다양한 절차로 구성되기 때문에 변수간 교호작용이 필연적으로 발생하므로, 개별 핵심변수 의 확률분포 뿐만 아니라 변수간 교호작용(interaction)에 따른 확률분포 또한 고려되어야 한다. 하지만, 지금까지 이러한 영향에 대한 체계적인 연구는 거 의 없기 때문에 본 연구에서는 변수간 교호작용으로 인한 효과분석은 고려 하지 않았다. 셋째, 교통수요분석의 신뢰구간 제시를 위한 표준적 분석 절차 정립이 필요하다. 본 연구에서는 확률적 접근법의 사례로 몬테카를로 시뮬 레이션을 제안하였으나 향후 추가적인 연구를 통해 이와 유사한 분석절차를 정립하여 교통수요분석의 신뢰구간을 제시하는 방법론 개발이 이루어져야 할 것이다. 교통수요분석 과정을 이상과 같이 재구성할 경우 지금보다 더 많은 시간 과 비용이 소요된다. 그러나 잘못된 교통수요분석은 사회기반시설투자를 위 한 합리적 의사결정을 왜곡하고, 그 결과 천문학적인 재원의 낭비가 초래되 는 점을 고려할 때, 신뢰성 높은 교통수요추정을 위한 분석과정의 재구성은 반드시 필요할 것으로 사료된다. 합리적인 SOC투자를 위해 교통수요분석 및 경제성 분석이 도입된 이후 다양한 분야에서 이에 대한 문제점 및 개선사항들이 제기되어 왔다. 본 연 구 또한, 이러한 문제점을 지적하고 개선하기 위한 하나의 연구로서, 기존 점추정 방식으로 제시되던 수요를 입력변수의 가변성을 인정한 구간추정 및 확률개념을 도입한 분석이 필요함을 제안하였다.

144 122 하지만 이러한 분석체계를 도입하기 위해서는 자료구축 및 적용의 합리 성 향상, 합리적인 분석기준의 설정, 장래수요 분석 적정성 검토를 위한 체 크리스트 개발, 단계별 타당성 재분석 제도 도입을 위한 기준 설정 등 추가 적인 연구가 필요할 것으로 판단된다. 물론 수요분석 과정에서 발생하는 오차요인간 상호작용 및 이로 인한 영향 등 다양한 측면에서의 연구가 필요 하나 이는 단시일 내에 해결하기 어려운 문제이기 때문에 본 절에서는 앞서 제시한 4가지 항목을 향후 연구과제로 제시한다. 우선 자료구축 및 적용의 합리성 향상을 위해서는 개발계획 및 주요 분 석지표에 대한 지속적인 DB구축이 필요하다. 예를 들어 장래개발계획을 수 요예측에 반영함에 있어 유사 업종에 대한 공정률, 계획대비 준공시점의 규 모, 그리고 발생원단위 등에 대한 자료를 지속적으로 정리하여 DB로 구축한 다면 개발계획을 적용하는 과정에서 발생하는 불확실성으로 인한 수요오차 는 큰 폭으로 줄어들 것으로 보인다. 합리적인 분석기준의 설정을 위해서는 속도, 경로, 교통량 정산을 위한 기초 연구 뿐만 아니라, 합리적인 정산기준 마련을 위한 연구가 필요하다. 현재 교통량 정산과정에서 적용되고 있는 15%(또는 30%)의 오차범위의 경 우논리적인 근거가 없으며 이러한 정산기준이 오히려 수요예측의 신뢰성을 저하시키는 요인으로 작용할 수도 있다. 또한, 속도정산 및 경로정산을 위한 방법 및 기준연구가 필요하다. 장래수요 분석 적정성 검토를 위한 체크리스트 개발을 위해서는 사업노선 의 장래수요결과에 영향을 미치는 항목을 선정하고 이러한 항목의 변화가 모 형 내에 적절한 수준으로 반영되는지를 판단할 수 있는 기준이 필요하다. 예 를 들어 사업노선과 경쟁노선을 제거했을 경우 사업노선으로 전환되는 수요 규모의 적정성을 확인한다든지, 사업노선의 요금수준을 변화시킬 때 주변 노 선과의 수요변화추이를 검토하여 요금적용 수준의 적정성을 확인하는 방법으 로 다양한 항목에 대해 수요적정성을 검토할 수 있는 기준 마련이 필요하다. 마지막으로 단계별 타당성 재분석 제도 도입을 위한 기준설정을 위해 수

145 제6장 결론 및 정책제언 123 요 및 경제성 분석결과에 영향을 미치는 주요 변수 및 지표가 도출되어야 하며, 이러한 변수 및 지표들의 사업규모에 따른 영향정도에 대한 연구를 통해 재분석 수행여부를 판단할 수 있는 기준이 마련되어야 한다. 타당성 조사를 위한 수요분석의 시간적 범위는 1, 2년이 아닌 30년 앞을 내다보는 장기적인 안목이 필요하며, 분석과정에 포함되는 다양한 요소와 이러한 요소가 장기간 동안 가질 수 있는 변화를 감안하여 분석해야 한다. 본 연구를 통해 수요분석의 불확실성에 대한 공감대가 형성되고, 이를 최소 화하기 위한 연구가 지속적으로 진행된다면, 수요 과다 예측, 중복 과투자 등의 문제는 상당 부분 완화될 것으로 기대된다.

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147 125 참고문헌 [국내문헌] 1. (가칭)수도권서부고속도로 주식회사, 수도권서부(수원-광명) 고속도로 민간투자사 업 교통수요예측보고서, (가칭)제2영동아이웨이 주식회사, 제2영동(서울-원주) 고속도로 민간투자사업 교 통수요예측보고서, 감사원, SOC 민간투자제도 운용 실태, 건설교통부, 공공교통시설개발사업을 위한 투자평가지침, 교통개발연구원, 교통유발원단위 상세분석(5대광역시), 국토연구원, 교통수요 예측을 위한 기준 및 절차지침 연구, 국토연구원, 한국교통연구원, 한국해양수산개발원, 공공교통시설개발사업에 관한 투자평가지침 전면개정 연구, 최종보고서, 서울시정개발연구원, 네트워크 수정-용량 및 네트워크 오류 수정, 손정락, 서울 근교 지역의 이주 특성 분석, 서울대학교 석사논문, 이용택 남두희, 위험도분석을 활용한 교통투자사업 평가의 효율화방안, 도로 교통, 제102호, 장수은 정성봉, 초기 교통수요 형성의 특성규명을 통한 교통수요분석의 신뢰도 제고방안 연구, 한국교통연구원, 천안논산고속도로, 천안논산간 고속도로 건설공사 사후평가, 한국개발연구원, 도로 철도부문 사업의 예비타당성조사 표준지침 수정 보완 연구(제4판), 2004.

148 한국교통연구원, 기종점 통행량 신뢰성 향상을 위한 기초연구(1단계), [국외문헌] 1. Bovy, P. and Jansen, G., Network aggregation effects upon equilibrium assignment outcomes: an empirical investigation, Transportation Science, 17, pp. 240~262, Boyce, D., Janson, B., and Eash, R., The effect on equilibrium trip assignment of different link congestion functions, Transportation Research, 15A, pp. 223~232, Flyvbjerg, B., Measuring inaccuracy in travel demand forecasting: methodological considerations regarding ramp up and sampling, Transportation Research 39A, pp. 522~530, Flyvbjerg, B., Holm, M., and Buhl, S., How (in)accurate are demand forecasts in public works projects?, Journal of the American Planning Association, 71, pp. 131~146, Flyvbjerg, B., Holm, M., and Buhl, S., Inaccuracy in Traffic Forecasts, Transport Reviews, 26, pp. 1~24, Guo, J. and Bhat, C., Modifiable areal units: problem or perception in modeling of residential location choice?, Transportation Research Record, 1898, pp.138~147, Horowitz A. J., Delay-volume relations for travel forecasting: Based on the 1985 HCM, Dept. of Civil Engineering and Mechanics, University of Wisconsin-Milwaukee, Institute of Transportation Engineers, Trip Generation Handbook(6th Edition), Mackie, P. and Preston, J., Twenty-one sources of error and bias in transport project appraisal, Transport Policy, 5, pp. 1~7, Openshaw S. and Taylor, P.. The modifiable areal unit problem, in: Wrigley N. and Bennett, R (eds) Quantitative Geography, pp. 60~69, London: Routledge & Kegan Paul, Pell, C., The Analysis of Uncertainty in Urban Transportation Planning Forecasts, Ph.D. dissertation, Cornell University, UK Highways Agency, Design Manual for Roads and Bridges, US FHWA(Federal Highway Administration), Model Validation and Reasonableness Checking Manual, US FHWA(Federal Highway Administration), Calibration and Adjustment of System Planning Models, World Bank, Demand Forecasting Errors, Transport Note No. TRN-12, Zhang, M. and Kukadia, N., Metrics of urban form and the modifiable areal unit problem, Transportation Research Record, 1902, pp. 71~79, 2005.

149 참고문헌 Zhao, Y. and Kockelman, K., The propagation of uncertainty through travel demand models: an exploratory analysis, The Annals of Regional Science, 36, pp. 145~163, Harrell, Ghosh, Bowden, Simulation using promodel, McGraw-HILL INTERNATIONAL EDITION, [웹 페이지]

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151 부 록 1. 역변환법 및 정규분포형 난수 생성 방법 2. 링크별 적합분포 분석 3. 회의 개최 실적

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153 부 록 역변환법 및 정규분포형 난수 생성 방법 가. 역변환법(Inverse Transform Method) (0,1) 균등 난수 을 생성한 후, 로 놓고 에 관해 풀면 가 원하 는 분포형 난수이다. 나. 정규분포형 난수 생성 방법 0에서 1사이의 균등분포형 소수 난수는 평균 1/2, 표준편차 임. 중 심극한정리에 의하여 개의 소수 난수의 합은 평균, 표준편차 인 정규분포에 가깝다. 이 소수인 난수로 주어지면 아래와 같은 식이 성립된다. 위 식은 근사적으로 평균, 표준편차 인 정규분포로부터 얻어진 난수 이며, 값이 작은 경우에도 분포의 양 꼬리를 제외하면 매우 좋은 근사치가 된다. 이에 따라 일반적으로 5에서 10사이의 값이 사용되며 를 쓰 면 평방근이 제거되므로 편리하다(본 연구에서는 를 적용). F(x) 1 0 Random observation <그림> 역변환 개념도 x

154 링크별 적합분포 분석 가. 관련계획의 불확실성: 개발계획 실현정도(계획인구 반영률) rank 1번링크 2번링크 3번링크 4번링크 5번링크 6번링크 7번링크 합계 1 Weibull Weibull Weibull Beta Weibull Weibull Weibull Weibull 2 Beta Beta Beta Weibull Beta Triangular Erlang Gamma 3 Lognormal Gamma Erlang Gamma Lognormal Beta Gamma Erlang 4 Pearson5 Pearson6 Gamma Erlang Pearson5 Lognormal 5 Triangular Erlang Pearson6 Pearson6 Triangular Pearson5 6 Uniform Exponential Exponential Lognormal Uniform Uniform Exponenti al InverseGa ussian Log-Logist ic Exponential Beta Log-Logistic 7 - Lognormal Lognormal InverseGau ssian - - Lognormal Lognormal 8 - Pareto Pareto Exponential - - Pareto Pareto 9 - InverseGaussi an InverseGaussi an Pareto - - Pearson5 InverseGaus sian 10 - Log-Logistic Triangular Triangular - - Pearson6 Pearson Triangular Uniform Uniform - - Triangular Triangular 12 - Uniform Pearson5 Pearson5 - - Uniform Uniform 13 - Pearson5 Log-Logistic Log-Logisti c - - Beta Pearson Weibull Accept Weibull All reject Weibull Beta Weibull Triangular Weibull Weibull

155 부 록 133

156 134 나. 기초자료의 편의성: 통행시간가치(VOT) 변화 rank 1번링크 2번링크 3번링크 4번링크 5번링크 6번링크 7번링크 8번링크 9번링크 합계 1 Weibull Pearson 6 Extreme Value Lognormal Weibull Weibull Beta Erlang Lognormal Beta 2 Extreme Value Inverse Gaussian Lognormal Normal Extreme Value Gamma Triangular Log- Logistic Beta Weibull 3 Logistic Lognormal Inverse Gaussian Logistic Logistic Normal Weibull Lognormal Normal Erlang 4 Lognormal Gamma Pearson 6 Weibull Lognormal Lognormal Erlang Gamma Weibull Lognormal 5 Beta Erlang Erlang Beta Beta Erlang Gamma Beta Logistic Gamma 6 Triangular Beta Gamma Extreme Value Triangular Inverse Gaussian Inverse Gaussian Logisitc Extreme Value Inverse Gaussian 7 Uniform Weibull Weibull Pearson 5 Uniform Log- Logistic Lognormal Inverse Gaussian Pearson 5 Normal 8 Normal Extreme Value Log- Logistic Triangular Normal Logistic Log- Logistic Normal Triangular Log- Logistic 9 - Log- Logistic Exponential Uniform - Beta Exponential Weibull Uniform Exponential 10 - Exponential Logistic - - Exponential Logisitc Exponential - Logistic 11 - Logistic Normal - - Pareto Pareto Pareto - Pareto 12 - Normal Pareto - - Extreme Value Extreme Value Extreme Value - Extreme Value 13 - Pareto Beta - - Pearson 6 Pearson 6 Pearson 6 - Pearson Triangular Triangular - - Triangular Normal Triangular - Triangular 15 - Uniform Uniform - - Uniform Uniform Uniform - Uniform Normal Lognormal Accept All reject All reject All reject All reject Weibull All reject All reject Beta All reject Logistic Normal

157 부 록 135

158 136 다. 교통수요모형 적용의 오류 및 불확실성: 평균재차인원 rank 1번링크 2번링크 3번링크 4번링크 5번링크 6번링크 7번링크 8번링크 9번링크 합계 1 Weibull Inverse Gaussian Gamma Lognormal Beta Weibull Log- Logistic Weibull Weibull Weibull 2 Beta Erlang Inverse Gaussian Erlang Lognormal Beta Lognormal Gamma Gamma Erlang 3 Lognormal Gamma Lognormal Gamma Pearson 5 Lognormal Erlang Erlang Erlang Gamma 4 Pearson 5 Log- Logistic Erlang Beta Triangular Pearson 5 Gamma Exponential Log- Logistic Lognormal 5 Triangular Logistic Weibull Inverse Gaussian Uniform Triangular Inverse Gaussian Beta Lognormal Beta 6 Uniform Beta Exponential Log- Logistic Weibull Uniform Weibull Log- Logistic Beta Log- Logistic 7 - Exponential Logistic Weibull - - Exponential Lognormal Exponential Exponential 8 - Extreme Value Extreme Value Logistic - - Pareto Pareto Pareto Pareto 9 - Lognormal Beta Normal - - Beta Inverse Gaussian 10 - Normal Normal Exponential - - Triangular Triangular Inverse Gaussia n Pearson 6 Inverse Gaussian Pearson Uniform Pareto Pareto - - Uniform Uniform Triangular Triangular 12 - Pearson 5 Log- Logistic Extreme Value - - Pearson 5 Pearson 5 Uniform Uniform 13 - Pearson 6 Pearson 6 Pearson Pearson 5 Pearson Triangular Triangular Triangular Weibull Uniform Uniform Accept Weibull All reject All reject Lognormal Erlang Gamma Beta All reject All reject All reject Weibull Weibull Gamma Erlang Weibull Erlang

159 부 록 137

160 회의 개최 실적 구 분 개최일시 개최장소 주요 내용 한국교통연구원 연구의 기본방향을 설정하여 향후 연구의 내용 과 연구방법 등 토의 연구심의회의 한국교통연구원 연구의 진행 점검 및 방향 점검 한국교통연구원 연구의 최종 점검을 통하여 연구의 마무리 방향 제시 연구점검회의 한국교통연구원 과제관련 전문가 의견 청취 및 연구내용 보완 한국교통연구원 과제점검회의 지적사항 반영여부 확인 및 내용 보완 한국교통연구원 자문용역 관련 연구진 협의 민간투자사업의 체크리스트 활용사례 논의 자문회의 한국교통연구원 시뮬레이션 분석 방향 설정 한국교통연구원 MCS 분석을 위한 주요 항목 도출

161 139 Abstract Demand Forecasting Errors in Road Projects: Causes and Effects Sung-Bong Chung and Justin S. Chang There are growing concerns with errors in the transport demand forecasts. Three types of errors are usually identified. First, measurement or data errors are related to an insufficient dataset to produce accurate descriptions of the existing transport system. Second, model specification errors are found in making relationship between the demand and supply inputs to generate output estimations. Third, external or exogenous errors are associated with the external inputs or assumptions that underpin the demand forecasting model. This study examines literature and example road schemes to recognize the causes of errors. Four group, as a result, are enumerated: uncertainties of land-use planning, biases of data, mistakes in applying travel demand models, and calibration blunders. Subsequently, the effects by these causes are investigated using Monte Carlo simulations, which establishes a stochastic analysis procedures. Some suggestions and concluding remarks are also given.

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163 저자약력 정성봉 한국교통연구원 책임연구원 서울대학교 (공학 박사) 장수은 한국교통연구원 책임연구원 런던대학교 (교통학 박사) 연구총서 도로사업의 수요예측 오차발생 원인 및 영향분석 Demand Forecasting Errors in Road Projects: Causes and Effects ISBN 인 쇄 2007년 12월 25일 발 행 2007년 12월 31일 발행인 김 형 진 발행처 한국교통연구원 경기도 고양시 일산서구 대화동 2311번지 TEL: / FAX: 홈페이지: 인쇄처 삼흥문화인쇄사 전화 가 격 8,500원 c 2007 한국교통연구원 * 본 보고서 내용의 무단 전재 역재 복사를 금합니다.