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표제지
국문초록
목차
제1장 서론 16
1.1. 연구의 배경 및 목적 16
1.2. 연구의 내용 및 범위 18
1.3. 연구방법 19
제2장 공동주택 리모델링사업 고찰 20
2.1. 리모델링 개념 20
2.1.1. 법적 개념 20
2.1.2. 광의 및 협의의 리모델링 20
2.2. 주거 및 교통 패러다임의 변화 22
2.2.1. 국내의 주거 트랜드 변화 22
2.2.2. 경제 저성장 시대 27
2.2.3. 주민 Community 중요성 부각 31
2.2.4. 새로운 라이프 스타일의 변화 33
2.3. 정부정책동향 33
2.3.1. 공공의 정비사업 참여 33
2.3.2. 문제발생 이후에 참여하는 공공지원의 한계 37
2.3.3. 선도적 도시정비 지원정책의 필요성 38
2.4. 고양시 리모델링 연구대상지 분석 40
2.4.1. 고양시 인구구조의 변화 40
2.4.2. 고양시 주택시장 41
제3장 기존 교통영향분석 모형 고찰 44
3.1. 영향권 설정 이론 44
3.1.1. 교통영향분석 및 개선대책 영향권 설정기준 44
3.1.2. 그 외 영향권 설정기준 45
3.2. 기존 모형의 종류 및 선행연구의 고찰 47
3.2.1. Macroscopic 시뮬레이션 모형의 고찰 48
3.2.2. Microscopic 시뮬레이션 모형의 고찰 56
3.2.3. Mesoscopic 시뮬레이션 모형의 고찰 64
3.3. 기존 모형의 한계와 문제점 69
3.3.1. 분석과정 측면 69
3.3.2. 세부 분석기법 측면 70
3.3.3. 분석결과 활용 측면 71
3.4. 새로운 모형의 개발 필요성 72
제4장 새로운 모형의 개발과 전산화 73
4.1. 모형 개발의 기본방향 73
4.1.1. 분할배분법(Incremental Assignment) 73
4.1.2. 확률적 통행배분(Stochastic Assignment) 75
4.1.3. 모형의 전체적인 구조 76
4.2. Flow Simulation 기법 개발 78
4.2.1. 미시 통태적 분석 78
4.2.2. 최단경로 알고리즘의 선정 80
4.2.3. 통행시간 산정기법의 선정 82
4.2.4. 충격파 이론(shockwave Theory) 86
4.3. 모형의 전산화 90
4.3.1. Flow Simulation 모형의 구조 90
4.3.2. 자료수집 및 입력자료 95
4.4. Sample 네트워크 적용 99
4.4.1. Case Study 1 99
4.4.2. Case Study 2 109
4.4.3. Case Study 3 119
4.4.4. Vissim 예제와 비교 129
제5장 모형의 적용 131
5.1. 일산신도시 및 택지개발지구 개요 131
5.1.1. 지구별 위치 및 세대수 131
5.1.2. 개략 수요예측 132
5.2. 모의실험 대상지 개요 135
5.2.1. 기존 건축개요 135
5.2.2. 변경 건축개요 137
5.3. 모형의 적용 139
5.3.1. 리모델링 시행 전후 교통영향분석 139
5.3.2. 교통영향분석 결과 141
제6장 결론 142
6.1. 연구결과 요약 142
6.2 .향후연구과제 143
참고문헌 145
부록 158
1. 분석 프로그램 158
2. 입력자료(Sample 네트워크-Case study1) 172
3. 출력자료(Sample 네트워크-Case study1) 175
ABSTRACT 179
(표 2-1) 가구원수 규모(1980~2010) 22
(표 2-2) 가구주의 성 및 연령별 분포(1980~2010) 24
(표 2-3) 주택규모별 희망 주택규모 26
(표 2-4) 85m²초과 중대형 주택 미분양 현황 31
(표 2-5) 라이프 스타일의 변화 33
(표 2-6) 고양시 인구구조의 변화 40
(표 3-1) 교통영향분석 및 개선대책의 공간적 범위 45
(표 3-2) 거시적 교통류 시뮬레이션 모형의 종류 및 특징 55
(표 3-3) 미시적 교통류 시뮬레이션 모형의 종류 및 특징 63
(표 4-1) 교통류 모형의 종류 86
(표 4-2) 가로의 기능별 구분(MS) 97
(표 4-3) Sample 네트워크 자료 99
(표 4-4) 죤-노드 연결(1번 Data) 100
(표 4-5) 노드-노드 연결(2번 Data) 101
(표 4-6) 교통수요의 작성(3번 Data) 101
(표 4-7) 예상되는 교통정체도 102
(표 4-8) Demand(Case study 1) 102
(표 4-9) Flow(Case study 1) 103
(표 4-10) 밀도변화(Case study 1) 103
(표 4-11) 속도변화(Case study 1) 104
(표 4-12) Link Travel Time(Case study 1) 104
(표 4-13) Vissim 입력자료(Case study 1) 105
(표 4-14) Flow(Case study 1-VISSIM) 106
(표 4-15) 밀도변화(Case study 1-VISSIM) 107
(표 4-16) 속도변화(Case study 1-VISSIM) 107
(표 4-17) Link Travel Time(Case study 1-VISSIM) 107
(표 4-18) 네트워크 분석결과(Case study 1) 108
(표 4-19) Sample 네트워크 자료(Case study 2) 109
(표 4-20) 죤-노드 연결(1번 Data) 110
(표 4-21) 노드-노드 연결(2번 Data) 111
(표 4-22) 교통수요의 작성(3번 Data) 111
(표 4-23) 예상되는 교통정체도 112
(표 4-24) Demand 112
(표 4-25) Flow 113
(표 4-26) 밀도변화 113
(표 4-27) 속도변화 114
(표 4-28) Link Travel Time 114
(표 4-29) Vissim 입력자료(Case study 2-VISSIM) 115
(표 4-30) Flow(Case study 2-VISSIM) 116
(표 4-31) 밀도변화(Case study 2-VISSIM) 117
(표 4-32) 속도변화(Case study 2-VISSIM) 117
(표 4-33) Link Travel Time(Case study 2-VISSIM) 117
(표 4-34) 네트워크 분석결과(Case study 2) 118
(표 4-35) Sample 네트워크 자료 119
(표 4-36) 죤-노드 연결(1번 Data) 120
(표 4-37) 노드-노드 연결(2번 Data) 121
(표 4-38) 교통수요의 작성(3번 Data) 121
(표 4-39) 예상되는 교통정체도 122
(표 4-40) Demand 122
(표 4-41) Flow 123
(표 4-42) 밀도변화 123
(표 4-43) 속도변화 124
(표 4-44) Link Travel Time 124
(표 4-45) Vissim 입력자료 125
(표 4-46) Flow(Case study 3-VISSIM) 126
(표 4-47) 밀도변화(Case study 3-VISSIM) 127
(표 4-48) 속도변화(Case study 3-VISSIM) 127
(표 4-49) Link Travel Time(Case study 3-VISSIM) 127
(표 4-50) 네트워크 분석결과(Case study 3) 128
(표 5-1) 일산신도시 및 5개 택지개발지구 단지수 및 세대수 131
(표 5-2) 층별 단지수 및 세대수 132
(표 5-3) 고양시 인구 및 세대수 132
(표 5-4) 일산시도시 등 인구 및 세대수 133
(표 5-5) 고양시 인구 및 세대수 예측 133
(표 5-6) 일산신도시 및 5개 택지개발지구의 증가 세대수 134
(표 5-7) 일산신도시 및 5개 택지개발지구 인구 및 세대수 증가 135
(표 5-8) 건축개요 135
(표 5-9) 세대수 136
(표 5-10) 주차대수 136
(표 5-11) 변경 건축개요 137
(표 5-12) 변경 세대수 137
(표 5-13) 주차대수 137
(표 5-14) 사업시행 전후 발생량 140
(표 5-15) 입력자료 140
(표 5-16) 분석결과 141
(그림 1-1) 연구 수행과정도 18
(그림 1-2) 연구의 수행절차 19
(그림 2-1) 광의의 리모델링 21
(그림 2-2) 협의의 리모델링 21
(그림 2-3) 전국 및 수도권 연평균 인구증가율 추이 23
(그림 2-4) 경기도 유형별 주택공급비율 25
(그림 2-5) 2020년 주택시장 변화 예측 27
(그림 2-6) 실질소득 증가 및 물가상승률 변화 30
(그림 2-7) 가계대출 총액 및 비중 변화 30
(그림 2-8) 골목길과 Community가 살아있는 정주환경 32
(그림 2-9) 보안·방범 및 편의시설이 확보된 거주환경 32
(그림 2-10) 공공의 도시재생사업 참여경위 및 필요성(1990년대 이전) 34
(그림 2-11) 공공의 도시재생사업 참여경위 및 필요성(2000년대) 36
(그림 2-12) 공공의 도시재생사업 참여경위 및 필요성(2010년대) 37
(그림 2-13) 주택 및 주택보급률 추이 41
(그림 2-14) 주택유형별 구성현황 42
(그림 2-15) 주택규모별 공급추이 42
(그림 2-16) 규모별 공급현황 43
(그림 3-1) Block Density 모형의 개요 49
(그림 3-2) BOX모형에서의 링크 구성 52
(그림 3-3) Cell Transmission의 교통량과 밀도 관계 53
(그림 3-4) TRANSIMS의 기본구성 57
(그림 3-5) TRANSIMS의 자료 흐름도 58
(그림 3-6) MITSIM의 구조 59
(그림 3-7) 마이크로시뮬레이터 VISSIM 실행화면(예시) 61
(그림 3-8) SATURN의 수행과정 65
(그림 3-9) SOUND 모형의 구조 67
(그림 4-1) 분할배분법의 수행 알고리즘 74
(그림 4-2) 모형의 수행과정 77
(그림 4-3) 실제 시간-공간축의 통행의 궤적 79
(그림 4-4) 모형상 시간-공간축의 통행의 궤적 79
(그림 4-5) Moore Ford Bellman Algorithm 흐름도 81
(그림 4-6) 교통량-밀도-속도 관계 85
(그림 4-7) Bottleneck이 하나인 경우 87
(그림 4-8) Bottleneck이 두개인 경 우 - I 88
(그림 4-9) Bottleneck이 두개 인 경우 - II 88
(그림 4-10) 교통량-밀도 곡선과 충격파의 속도 산정식 89
(그림 4-11) 용량에 의한 제약 90
(그림 4-12) Queue에 의한 제약 91
(그림 4-13) 비혼잡 Link의 교통량-밀도 관계식 92
(그림 4-14) 비혼잡 Link의 Flow Simulation 93
(그림 4-15) 혼잡 Link의 밀도-교통량 관계 94
(그림 4-16) 혼잡 Link의 Flow Simulation 94
(그림 4-17) 죤구분 예시 95
(그림 4-18) 노드체계 예시 96
(그림 4-19) Sample 네트워크(Case study 1) 99
(그림 4-20) Sample 네트워크 개념도(Case study 1) 100
(그림 4-21) Vissim Simulation 화면(Case study 1) 106
(그림 4-22) Sample 네트워크(Case study 2) 109
(그림 4-23) Sample 네트워크 개념도(Case study 2) 110
(그림 4-24) Vissim Simulation 화면(Case study 2) 116
(그림 4-25) Sample 네트워크(Case study 3) 119
(그림 4-26) Sample 네트워크 개념도(Case study 3) 120
(그림 4-27) Vissim Simulation 화면(Case study 3) 126
(그림 4-28) 네트워크 개념도 129
(그림 4-29) 본 연구 분석 및 Vissim 예제 실행 결과 130
(그림 5-1) 일산신도시 및 택지개발지구 위치 131
(그림 5-2) 현황(기존배치도) 136
(그림 5-3) 계획안(변경배치도) 138
(그림 5-4) 계획안(3D Modeling) 138
(그림 5-5) 분석의 범위 139
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교통계획에 있어 어떤 사업의 교통영향분석을 가능한 정확히 도출하는 것은 매우 중요하다. 그 이유는 공급하고자하는 시설규모를 과대·과소가 되지 않고 적정규모로 공급하도록 하여 재원의 낭비를 막을 수 있으며 장래에 발생될 교통문제를 미리 파악하여 선제적으로 대응할 수 있기 때문이다. 더 나아가 추진하고자 하는 사업의 타당성 여부 등도 교통영향분석으로 결정되기 때문이다.
사업전후의 교통영향분석 방법을 살펴보면 신도시 개발, 대규모 택지 및 도시개발사업, 도로 및 철도 등 SOC사업 등은 전통적인 4단계 교통수요예측모형 등을 사용하여 분석한다.
작은 규모의 시설물들은 교통영향분석 및 개선대책 지침으로 규정된 사업전후의 효과척도 변화를 가지고 분석하는데 가로구간의 경우는 교통량, V/C, 평균통행속도에 의한 서비스수준으로, 교차로의 경우는 차량당 제어지체에 의한 서비스수준 등의 교통류 분석지표에 의해 분석한다.
이러한 분석방법은 확률론적(stochastic)인 교통류의 특성을 효율적으로 반영하지 못하며, 특히 혼잡한 교통상황을 반영하지 못하며 가로구간과 교차로에 국한하여 분석됨으로 사업시행으로 인한 교통영향 분석 범위 전체 구간의 교통흐름을 종합적으로 분석하기에는 미흡하다.
1991년 첫 입주하여 20여년이 지난 1기 신도시의 경우 공동주택 리모델링 사업을 해당 지자체는 추진하려고 하는데 그 교통영향분석을 함에 있어 대규모 네트워크에 적용하는 전통적인 4단계 교통수요예측모형을 사용하기에도, 단일 시설물로 규정하여 가로 및 교차로 분석을 수행하기에도 무리가 있다.
본 연구에서는 공동주택 리모델링사업과 같이 중규모의 네트워크를 분석하고 혼잡상황을 반영하고 확률론적(stochastic) 교통류의 특성을 반영할 수 있으며 많은 데이터의 수준을 요구하지 않는 교통영향분석모형을 개발하고자 하였다.
먼저 공동주택 리모델링에 대해 고찰하고 리모델링에 따른 인구, 가구수 변화 등을 예측하고 이에 따른 사업시행 전후의 교통체계변화를 예측하였다.
교통영향분석모형은 flow simulation 방법을 활용하여 중규모 네트워크에 적용가능한 모형을 개발하였다.
개발된 모형의 유의성을 판단하기 위하여 가장 간단한 네트워크에 적용하여 미시적 시뮬레이션(microscopic-simulation) 모형인 VISSIM 프로그램의 결과물과 비교하여 그 사용 가능여부를 판단하였다.
공동주택 리모델링 대상지중 사례 연구대상지에 대해 개발된 모형을 적용하여 리모델링 전·후의 교통영향을 분석하고 개선대책수립에 따른 효과분석 결과를 도출하였다.
연구결과 대조군으로 시뮬레이션한 VISSIM 결과와 혼잡이 발생한 구간 및 시간대가 일치하며 비슷한 수준으로 결과가 도출되어 실무에서 중규모의 네트워크 교통영향분석에 활용가능한 방법이라 판단된다.
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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