서울시 직장인의 활동행태 범주화와 토지이용 및 교통 기반시설 수준과의 관계 연구

Q: 이 논문에서 정의한 활동기반 통행모형이란 무엇인가?

개인의 사회경제적 특성과 생활 권역의 특성을 바탕으로 통행 간의 상호 연관성이나 시공간적 경향을 현실적으로 반영하는 모형을 의미한다.

Q: 거주지와 직장 주변의 토지이용 특성은 직장인의 통행행태에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 거주지의 상업 업무 면적 비율이 높을수록 귀가 시간이 늦어지며, 직장 생활권의 상업-주거 복합지역 비율이 높을수록 직장에서의 활동 시간이 낮부터 밤늦게까지 연장되는 경향이 나타난다.

공재형; 이은탁; 정진혁; 김진희

doi:10.7470/jkst.2021.39.4.430

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자료유형: 학술저널

저자정보: 공재형 (연세대학교) 이은탁 (연세대학교) 정진혁 (연세대학교) 김진희 (연세대학교)

저널정보: 대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제39권 제4호

발행연도: 2021.8

수록면: 430 - 446 (17page)

DOI: 10.7470/jkst.2021.39.4.430

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활동기반 통행모형에 따르면 개인의 통행행태를 이해하는 데는 공간적 경향성을 현실적으로 고려하기 위해 생활권역의 특성을 파악하는 것이 필요하다. 본 연구는 개인의 통행행태를 활동의 종류와 행해진 순서에 따라 분류하고 분석하는 연구와 주변 시가지의 속성에 따라 나타나는 통행행태의 변화에 대한 연구들의 연장 선상에서 개인의 통행행태에 대하여 주된 경향성을 파악하고 거주지와 직장 주변의 토지이용이나 교통 기반시설 수준이 통행행태에 미치는 영향을 연구하였다. 가구통행실태조사 자료에 기반하여 주성분 분석과 K-means++ 기법을 통한 군집 분석으로 개인의 통행행태를 6가지로 분류하였으며, 각 군집에 대해 주성분의 계수 값 분포와 각 군집의 시간별 통행목적 비율을 통해 여가 및 소비 활동의 여부, 오후 첨두시간대의 이동 시점, 업무 및 직장 활동 시간에 따라 통행행태들이 분류될 수 있다는 것을 파악하였다. 다항 로짓모형을 통하여 각 군집의 사회경제적 요소, 주거지 및 직장 인근의 토지이용과 교통 기반시설 수준으로 인한 영향에 대하여 분석한 결과, 거주지 주변에 단독주택의 비율이 높고 직장 인근에 상업과 주거가 혼재된 복합지역의 비율이 낮을수록 소비나 여가활동이 비교적 많은 통행행태를 보일 가능성이 큰 것으로 나타났다. 또한, 거주지의 상업 업무 면적 비율이 오후 첨두시간대의 이동 시점에 영향이 있는 것으로 나타났으며, 직장에서의 주된 활동 시간대가 결정되는 데에는 상업-주거 복합지역 면적 비율이 영향을 주는 것으로 분석되었다.

According to the activity-based travel model, it is necessary to understand the characteristics of the living area in order to realistically consider the spatial tendency to understand an individual’s travel behavior. This study identifies the main trends in individual travel behavior as an extension of studies that classify and analyze individual travel behaviors according to the type of activity and the order in which they are performed and studies on changes in travel behavior that appear according to the properties of surrounding city areas. Therefore, the main trends were identified and the effects of land use and transportation infrastructure around residence and workplaces on travel behavior were studied. The principal components analysis and cluster analysis through K-means++ classified the individual’s travel behavior into 6 categories. Through the distribution of the coefficients of the principal components for each cluster and the ratio of activity by time in each cluster, we find that traffic can be classified according to leisure and consumption activities, travel time at the peak of the afternoon, vocational activity. According to the analysis about effects of socioeconomic factors, land use or level of transportation infrastructure of residential and workplace area, with multinomial logit model, The higher the proportion of single houses around the residence and the lower the proportion of complex areas where commerce and housing are mixed near the workplace, the higher the possibility of consumption and leisure activities. Furthermore, the ratio of commercial work area in residential areas was found to have an effect on the timing of the travel in the peak hours of the afternoon. While the determination of the main time of activity at work was attributed to the density of subway stations and the area ratio of commercial-residential complex areas.

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