안전지수 기반 도로교통 안전관리시스템(RSMS)은 안전 중재가 필요한 지점을 파악하는 데 도움을 주는 도구이다. 현재까지 다양한 안전지수가 개발되고 활용되어 왔으나, 의사결정 방법론을 연구할 때 RSMS에서 계획–수행–점검–조치(plan–do–check–act) 구조를 고려하는 경우는 드물다. 본 연구에서는 성과, 효과, 개선의 주요 분류에 근거하여 36개 지표와 평가 지표 체계를 선정하였다. 성과는 안전 시스템 구성요소별로 범주화하였고, 효과는 부상자 수와 같은 안전 상태로 반영하였다. 지표를 검증하였으며, 군집분석을 통해 안전집단에 대한 분류 방법론을 제안하였다. 행정구역별 인구, 예산, 도로 면적과 지표 간에는 상관관계가 없음을 확인하였다. 또한 주요 범주 또는 전체 지수에 대해 전체 결과에 유의미한 영향을 미치는 특정 지표는 없다는 점도 확인하였다. 개발된 지표들이 행정구역별 맞춤형 안전 모니터링에 적합함이 도출되었다. 이러한 지표는 향후 국가 도로교통 안전 평가에서 지속적으로 활용되고 향상될 것으로 기대된다.

코로나19의 유행으로 인해 국제 항공 여행은 전 세계적으로 30년 전 수준으로까지 감소하였다. 본 연구는 코로나19 팬데믹 전후의 단기 국제 항공 여행 수요 차이를 이해하기 위해 그 영향 요인을 탐색한다. 탐색적 데이터 분석 방법론인 SHapley Additive exPlanations(SHAP)를 적용하여 항공 수요에 영향을 미치는 요인을 파악하였다. 2018년부터 2021년까지의 일별 국제 항공 여객 수(총 1462건) 데이터를 10개의 사회경제 변수 및 대한민국의 일별 확진자 수와 함께 분석하였다. 그 결과, 확진자 수는 단기 국제 수요에 대한 가장 큰 직접적 영향 요인은 아니었으나 사회경제적 요인들과의 강한 상관관계를 보였다. 본 연구는 거시적 관점에서 단기 국제 항공 여객 수요에 영향을 미치는 요인에 대한 결과를 제시함으로써 코로나19 이후의 수요 예측에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구는 다른 국가나 다른 팬데믹 자료에 적용하여 팬데믹 이후 수요 변화 양상을 조사하는 데 활용될 것으로 기대된다.

도시 지역의 도로에서 대기오염을 모니터링하기 위해서는 차량에서 배출되는 오염물질을 정확하게 추정할 필요가 있다. 이를 위해 차량 배출량 추정 모델이 개발되었다. 차량 배출량 추정 모델은 거시적(macroscopic) 모델과 미시적(microscopic) 모델로 분류된다. 계산은 간단하지만, 거시적 모델은 개별 차량의 가속과 감속을 고려하지 않고 차량의 평균 속도를 활용한다. 따라서 주행 행태가 자주 변화하는 경우에는 정확한 배출량을 추정하는 데 한계가 존재한다. 미시적 배출량 추정 모델은 각 차량의 주행 궤적 데이터를 활용함으로써 이러한 한계를 극복한다. 이 방법에서는 도로 구간에서의 총 배출량을 개별 차량의 배출량을 더하여 산정한다. 그러나 대부분의 연구는 특정 도로 구간을 선정한 후, 해당 구간 내 서로 다른 위치에서의 차량 배출량 차이를 고려하지 않고 도로 구간 전체의 총 차량 배출량만을 다룬다. 본 연구에서는 두 교차로 사이의 도로 구간을 세분화하여 에너지 소비와 배출 생성 특성을 분석하였다. 도로 구간의 각 구간별로 고유한 주행 행태가 존재하므로, 에너지 소비 및 배출 생성의 패턴을 규명하였다. 본 연구의 결과는 도시 지역에서의 에너지 소비와 배출을 보다 정확하게 모형화하기 위한 더 상세하고 정량적인 데이터를 제공할 것으로 기대된다.

공항의 개발과 운영은 지역 경제에 상당한 영향을 미친다. 그러나 이러한 영향은 서로 다른 관점에 따라 상이하게 평가된다. 본 논문에서는 지역 관점에서 공중이 공항의 개발 및 운영이 가져다주는 이익을 어떻게 인식하는지 조사하였다. 보다 구체적으로, 본 연구는 공중의 공항 개발 및 운영의 지역적 이익에 대한 인식에서 주요 요인이 무엇인지에 초점을 맞추었다. 연구자들은 구조방정식 모형을 사용하여 대한민국에서 수집된 설문 자료를 분석하였다. 연구자들은 인식 요인을 5개 범주로 구분하고, 공항의 개발과 운영이 각 지역에 미치는 파급효과와 관련하여 이들 요인 간의 관계를 검토하였다. 5개 요인은 ‘항공교통 이용의 증가’, ‘다른 지역과의 교류 증가’, ‘지역 경제적 이익’, ‘지역 발전’, ‘지역에 대한 불이익’이었다. 모형은 각 요인에 대한 구조방정식 및 경로분석 결과로 검증되었다. 그 결과, 사람들은 경로 집단의 순서에 따라 ‘항공교통 이용의 증가’와 ‘다른 지역과의 교류 증가’를 가장 큰 파급효과를 가져오는 것으로 인식하며, 그다음으로 ‘지역 발전’과 ‘지역 경제적 이익’이 그 순서로 나타났다. 본 논문의 결과는 공항의 개발 및 운영을 계획하는 과정에서 이해관계자들의 관점과 통찰을 제공할 것으로 기대된다.

안전지수 기반 도로교통 안전관리시스템(RSMS)은 안전 중재가 필요한 지점을 파악하는 데 도움을 주는 도구이다. 현재까지 다양한 안전지수가 개발되고 활용되어 왔으나, 의사결정 방법론을 연구할 때 RSMS에서 계획–수행–점검–조치(plan–do–check–act) 구조를 고려하는 경우는 드물다. 본 연구에서는 성과, 효과, 개선의 주요 분류에 근거하여 36개 지표와 평가 지표 체계를 선정하였다. 성과는 안전 시스템 구성요소별로 범주화하였고, 효과는 부상자 수와 같은 안전 상태로 반영하였다. 지표를 검증하였으며, 군집분석을 통해 안전집단에 대한 분류 방법론을 제안하였다. 행정구역별 인구, 예산, 도로 면적과 지표 간에는 상관관계가 없음을 확인하였다. 또한 주요 범주 또는 전체 지수에 대해 전체 결과에 유의미한 영향을 미치는 특정 지표는 없다는 점도 확인하였다. 개발된 지표들이 행정구역별 맞춤형 안전 모니터링에 적합함이 도출되었다. 이러한 지표는 향후 국가 도로교통 안전 평가에서 지속적으로 활용되고 향상될 것으로 기대된다.

코로나19의 유행으로 인해 국제 항공 여행은 전 세계적으로 30년 전 수준으로까지 감소하였다. 본 연구는 코로나19 팬데믹 전후의 단기 국제 항공 여행 수요 차이를 이해하기 위해 그 영향 요인을 탐색한다. 탐색적 데이터 분석 방법론인 SHapley Additive exPlanations(SHAP)를 적용하여 항공 수요에 영향을 미치는 요인을 파악하였다. 2018년부터 2021년까지의 일별 국제 항공 여객 수(총 1462건) 데이터를 10개의 사회경제 변수 및 대한민국의 일별 확진자 수와 함께 분석하였다. 그 결과, 확진자 수는 단기 국제 수요에 대한 가장 큰 직접적 영향 요인은 아니었으나 사회경제적 요인들과의 강한 상관관계를 보였다. 본 연구는 거시적 관점에서 단기 국제 항공 여객 수요에 영향을 미치는 요인에 대한 결과를 제시함으로써 코로나19 이후의 수요 예측에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구는 다른 국가나 다른 팬데믹 자료에 적용하여 팬데믹 이후 수요 변화 양상을 조사하는 데 활용될 것으로 기대된다.

도시 지역의 도로에서 대기오염을 모니터링하기 위해서는 차량에서 배출되는 오염물질을 정확하게 추정할 필요가 있다. 이를 위해 차량 배출량 추정 모델이 개발되었다. 차량 배출량 추정 모델은 거시적(macroscopic) 모델과 미시적(microscopic) 모델로 분류된다. 계산은 간단하지만, 거시적 모델은 개별 차량의 가속과 감속을 고려하지 않고 차량의 평균 속도를 활용한다. 따라서 주행 행태가 자주 변화하는 경우에는 정확한 배출량을 추정하는 데 한계가 존재한다. 미시적 배출량 추정 모델은 각 차량의 주행 궤적 데이터를 활용함으로써 이러한 한계를 극복한다. 이 방법에서는 도로 구간에서의 총 배출량을 개별 차량의 배출량을 더하여 산정한다. 그러나 대부분의 연구는 특정 도로 구간을 선정한 후, 해당 구간 내 서로 다른 위치에서의 차량 배출량 차이를 고려하지 않고 도로 구간 전체의 총 차량 배출량만을 다룬다. 본 연구에서는 두 교차로 사이의 도로 구간을 세분화하여 에너지 소비와 배출 생성 특성을 분석하였다. 도로 구간의 각 구간별로 고유한 주행 행태가 존재하므로, 에너지 소비 및 배출 생성의 패턴을 규명하였다. 본 연구의 결과는 도시 지역에서의 에너지 소비와 배출을 보다 정확하게 모형화하기 위한 더 상세하고 정량적인 데이터를 제공할 것으로 기대된다.

공항의 개발과 운영은 지역 경제에 상당한 영향을 미친다. 그러나 이러한 영향은 서로 다른 관점에 따라 상이하게 평가된다. 본 논문에서는 지역 관점에서 공중이 공항의 개발 및 운영이 가져다주는 이익을 어떻게 인식하는지 조사하였다. 보다 구체적으로, 본 연구는 공중의 공항 개발 및 운영의 지역적 이익에 대한 인식에서 주요 요인이 무엇인지에 초점을 맞추었다. 연구자들은 구조방정식 모형을 사용하여 대한민국에서 수집된 설문 자료를 분석하였다. 연구자들은 인식 요인을 5개 범주로 구분하고, 공항의 개발과 운영이 각 지역에 미치는 파급효과와 관련하여 이들 요인 간의 관계를 검토하였다. 5개 요인은 ‘항공교통 이용의 증가’, ‘다른 지역과의 교류 증가’, ‘지역 경제적 이익’, ‘지역 발전’, ‘지역에 대한 불이익’이었다. 모형은 각 요인에 대한 구조방정식 및 경로분석 결과로 검증되었다. 그 결과, 사람들은 경로 집단의 순서에 따라 ‘항공교통 이용의 증가’와 ‘다른 지역과의 교류 증가’를 가장 큰 파급효과를 가져오는 것으로 인식하며, 그다음으로 ‘지역 발전’과 ‘지역 경제적 이익’이 그 순서로 나타났다. 본 논문의 결과는 공항의 개발 및 운영을 계획하는 과정에서 이해관계자들의 관점과 통찰을 제공할 것으로 기대된다.

본 연구의 목적은 도시 교통 네트워크에서 제한속도를 낮추는 것이 미치는 영향을 분석하는 것이다. 영향 측정을 위해 미시적 교통 시뮬레이션 모델인 Vissim을 사용하였다. 또한 다양한 교통 입력을 서로 다른 신호 연동 시나리오와 함께 시험하여, 교통 조건에 따른 영향을 조사하였다. 그 결과, 교통량이 매우 적은 이른 아침 시간대에는 제한속도를 낮추는 조치의 영향이 유의미하게 나타났다. 반면, 서비스 수준 E 및 F를 포함하는 혼잡 시간대에는 제한속도 하향으로 인한 주행속도 감소가 유의미하지 않았다. 다른 연구에서 제시된 바와 같이, 본 연구의 결과는 제한속도를 낮추는 것이 혼잡한 교통 네트워크에서 평균 통행속도에 미치는 영향이 크지 않음을 보여주었다. 또한 서로 다른 신호 연동 방식도 시험하였다. 예상한 바와 같이, 낮춘 제한속도에 기반한 신호 연동은 이전의 더 높은 제한속도에 기반한 신호 연동의 경우보다 성능이 더 우수하였다. 본 연구의 결과는 기존 교통 네트워크에서 제한속도를 낮추는 방안을 고려할 때 통찰을 제공할 것으로 기대된다.

우리는 운송 및 물류 산업에서 네트워크 형성을 분석하기 위한 링크 중심(link-centric) 방법론을 제시하며, 주로 노드 중심성(node centrality)에 기반한 선행연구를 넘어 발전된 접근을 제공한다. 우리는 산업 간 거래를 나타내는 투입–산출표(input–output table, I/O table)를 그래픽으로 표현하고, 산업 간 거래 규모를 링크의 길이로 가정한 뒤 산업 간 최단거리를 분석함으로써 운송 및 물류 산업 내의 핵심 요인과 주요 산업을 식별하기 위한 방법론을 제안한다. 이를 통해 산업 내부의 변화 요인과 관련 산업의 중요성을 분석한다. 운송 및 물류 산업 내 산업 간 연결성은 최단거리 기반으로 평가되며, 평가 결과에 대한 군집 분석을 통해 1차, 2차, 3차 산업을 분류한다. 또한 한국의 투입–산출표에 대한 분석을 바탕으로, 기존 노드 중심성 지표들의 결과에서는 이전에 확인되지 않았던 운송 및 물류 산업과 연계될 가능성이 있는 산업들을 도출하였다. 더불어, 본 연구의 결과는 링크 기반 네트워크 분석이 운송 및 물류 산업의 네트워크 구조를 살펴보는 데 있어 노드 중심성 분석에 비해 비교우위가 있음을 보여준다. 우리는 노드가 아닌 링크를 기반으로 한 산업 구조 분석 방법론을 제시함으로써, 산업 생태계를 이해하기 위한 새로운 접근을 제안한다.

우리는 팬데믹 기간 및 팬데믹 이후 항공기 운항 활용에 영향을 미치는 요인들이, 그 이전의 사업모형에 따라 어떻게 변화했는지 조사한다. 팬데믹을 세 시기(팬데믹 이전, 팬데믹 기간, 팬데믹 이후)로, 사업모형은 세 가지 유형(총매출형, FSC 및 LCC)으로 분류한다. 각 집단에 대해 SHAP 및 랜덤 포레스트(Random Forest) 모형을 사용하여 요인의 중요도를 분석한다. 요인 중요도에 대한 집단 간 차이 검정(group-difference tests)을 통해 세 시기와 사업모형 간에 유의한 차이가 존재하는지 검토한다. 분산분석(ANOVA)과 Kruskal–Wallis 검정 결과에 따르면, 항공기 운항 활용에 영향을 미치는 요인의 중요도는 모든 사업모형에서 세 시기를 거치며 변화하였다. 팬데믹 이전에는 동시지표와 소비자물가지수(CPI)가 주요 요인이었다. 그러나 팬데믹 기간 동안 환율(KRW/EUR)의 중요도가 유의하게 증가하였다. 이는 팬데믹의 항공산업 영향이 수요 감소에만 국한되지 않았으며, 항공사 운영과 관련된 환율과 핵심 사업 지표의 중요도 변화와도 연관되어 있었음을 시사한다. 팬데믹 이전에는 사업모형 집단 간에 유의한 차이가 관찰되었으나, 팬데믹 기간 및 팬데믹 이후에는 의미 있는 차이가 관찰되지 않았다. 즉, 팬데믹 이전에는 선행지표들이 밀접하게 연계되어 있었던 반면, 이후에는 후행지표와 환율이 밀접하게 연계된 것으로 보인다. 집단 간 차이 검정 결과, 사업모형들 사이에서는 차이가 관찰되지 않았지만, 집단을 전체로 고려했을 때는 차이가 분명하였다. 우리는 항공기 운항 활용에 영향을 미치는 요인들이 어떻게 변화했는지를 파악함으로써, 팬데믹으로 인해 항공산업에서 발생한 변화가 항공사 의사결정에 미치는 시사점을 제시하였다.

이 연구는 다중모달 교통체계 내에서 교통망의 취약성을 평가하고, 핵심 노드와 지역을 식별하는 것을 목적으로 하였다. 선행연구는 접근성 관점에서 노드의 중요도를 평가하기 위해 주로 중심성 지표에 집중해 왔으나, 본 연구는 급격한 사회경제적 변화에 대응하여 네트워크 취약성을 포괄적으로 평가할 필요성을 강조한다. 우리는 네트워크 토폴로지와 연결성을 통합하는 취약성 함수를 제안한다. 첫째, 개별 노드와 지역 클러스터의 취약성을 정의하였다. 둘째, 정의된 취약성을 체계적으로 평가하기 위한 방법론을 개발하였다. 마지막으로, 제안된 함수의 효과성과 적용 가능성을 검증하기 위해 대한민국의 다중모달 교통망에 프레임워크를 적용하고 사례연구를 수행하였다. 결론적으로, 본 연구는 다중모달 교통망을 위한 포괄적 취약성 평가 프레임워크를 제시하며, 지속가능하고 효율적인 교통체계를 강화하기 위한 견고한 의사결정을 지원하는 데 유의미한 통찰을 제공한다.