Development of a 2-phases Sequential Modal Split Model for Inter - regional Inter-modal Trip in Korea

1. 연구 배경 및 목적

삶의 질 향상과 주5일 근무제 시행 등으로 인해 사람들은 보다 여유로운 삶을 영위하게 됨과 동시에 과거에 비해 늘어난 여가 시간을 보다 효율적으로 활용하고자 한다. 이러한 추세 속에서 KTX, 항공, 고속버스 등의 장거리 교통수단 발달은 통행자들이 보다 편리하고 빠르게 이동할 수 있는 환경을 제공하였다. 그 결과, 시·도 경계를 벗어나는 장거리 통행수요(이하, 전국 지역 간 통행)가 과거에 비해 증가하였다. 한국교통연구원(2012)에 따르면 KTX 개통 전후 시기인 2008년을 기점으로 총 수단 통행량 및 수도권, 5대 광역권의 장거리 통행수요가 모두 증가한 것으로 나타났다. 장기적인 관점에서도 이러한 현상은 지속될 것으로 예상되므로 장래 수요의 증가에 대비한 인프라 시설 확충은 합리적으로 이루어져야 하며 이를 위해선 정확한 장래 통행 수요 예측이 선행되어야만 한다.

장래 수단별 통행 수요는 교통수요 모형의 세 번째 단계인 수단분담 모형을 통해 추정된다. 추정 모형으로는 각 수단 대안의 상대적인 효용을 바탕으로 수단 분담률을 산정하는 로짓(Logit)모형이 활용된다. 그러나 로짓모형을 활용하여 추정된 전국 지역 간 수단별 수요에 대한 신뢰도는 그리 높지 않다. 그 이유는 전국 지역 간 교통수단의 복잡한 통행 과정에 있다. 수도권 및 광역권 내부 통행의 경우, 승용차, 일반 버스, 지하철 등 단조로운 수단과 2회 이내의 환승을 통해 통행이 이루어지는 반면, 전국 지역 간 통행은 장거리 교통수단을 이용하기 위해 출발지에서 장거리 수단 터미널로의 접근통행과 터미널에서 목적지까지의 방출통행이 필수적으로 발생하게 된다. 그리고 이 과정에서도 수단 간 환승이 발생하기 때문에 광역권 내부의 통행에 비해 상대적으로 다양한 수단을 이용하게 된다. 그러나 로짓모형은 수단대안이 증가할수록 모형의 적합도가 감소하게 되는 단점을 갖고 있다. 따라서 이를 접근·방출 수단을 간략화하고 일부 주 수단을 통합하는 방법을 통해 수단 대안 수를 10개 내외로 조절하게 된다. 그 결과, 전국 지역 간 통행과정은 지나치게 축약되어 수단별 이용수요 예측에 어려움을 겪게 된다.

본 연구는 이러한 한계점을 개선하여 수단별 세부 수요를 예측할 수 있는 모형을 제안하고자 한다. 본 모형은 전국 지역 간 통행을 장거리 주 수단 통행과 접근·방출 수단 통행으로 분리하여 주 수단의 수단 분담률을 산정 후 접근·방출수단의 수단 분담률을 산정하는 2단계 구조로 이루어진다. 이를 통해 각 단계별 통행의 특성을 반영할 수 있으며 보다 세분화된 수단 별 통행수요를 추정할 수 있다.

2. 연구의 범위

본 연구의 공간적 범위는 전국 지역 간 통행패턴을 파악할 수 있는 전국지역 251개 존 시·군·구 지역으로 설정하였다. KTX, 광역버스, 항공 등의 주 수단 이용 패턴을 반영하기 위해서는 전국 지역을 대상으로 연구를 진행할 필요가 있기 때문이다. 시간적 범위는 공신력 있는 통행 자료인 KTDB O/D자료 중 최신 현황 자료 구득이 가능한 2010년을 분석 기준년도로 설정하였다.

분석 자료는 KTDB의 2010년 전국 기종점 통행량(O/D) 조사 자료를 바탕으로 전국 지역 간 통행 행태를 반영할 수 있는 변수로 구성된다. 수단 대안은 주 수단은 승용차, KTX, 일반철도, 고속버스, 항공 등 5개 수단이며 접근·방출 수단의 경우 승용차, 일반버스, 지하철 등 3개 수단으로 정의하였다. 일반적으로 택시 수단이 고려되어야 하지만 통행 비용 변수의 확보에 어려움이 따르기에 최종 수단 대안에서 제외하였다.

본 연구의 내용적 범위는 다음과 같다. 우선 수단분담 모형 중 하나인 로짓모형과 관련된 국내·외 기존연구를 검토한 뒤 본 연구의 착안점을 도출하였다. 이를 바탕으로 본 연구 모형 의 구조를 설정 한 뒤, 모형 정산을 위한 변수를 선정하였다. 특히, 변수의 계수(parameter)를 공유하는 방법에 따라 모형을 각각 정산하였으며 각 모형 중, 적합도가 가장 높고 논리적으로 타당한 모형을 최적 모형으로 선정하였다. 선정된 최적 모형에 대해서는 시간가치 검증 및 실측 수단분담률 오차 비교를 수행하였다

1. 기존 문헌 검토

기존문헌 검토는 로짓모형과 관련된 연구에 대해 수행되었다. 연구는 복합수단 행태 구현, 로짓모형의 구조 보완 등 두 가지 측면으로 분류하였고 최근에 수행된 연구를 중점적으로 검토하였다.

2. 착안점 도출

기존 문헌 검토를 통해 도출한 한계점은 다음과 같다, 첫째, 기존 연구는 주로 광역권 또는 수도권 내의 한정적인 공간을 대상으로 수단분담 연구를 진행하였다. 그러나 이와는 구별되는 전국 지역 간 통행은 주 수단 터미널 이용에 따른 환승이 다수 발생하고 수단 선택 과정에 다양한 변수가 고려된다는 특징이 있다. 따라서 전국 지역 간 통행을 대상으로 한 연구는 별도로 수행되어야 한다.

둘째, 구현 가능한 수단 대안 수가 한정적이다. 전국 지역 간 통행 시 이용 가능한 수단 조합은 약 80여개에 이른다.¹⁾그러나 현재 구현 가능한 로짓모형의 수단 대안 수는 10여개에 불과하여 전국 지역 간 수단통행을 구현하기는 어려운 상황이다. 따라서 전국 지역 간 통행 구현을 위해서는 새로운 접근 방법이 요구된다.

셋째, 효용함수를 구성하는 통행시간 및 통행비용 변수들의 설명변수 설명력이 낮다. 이는 대중교통의 통행시간과 비용을 산정함에 있어 많은 가정이 전제되었기 때문이다. 특히, 주 수단 이용을 위한 접근방출통행은 무시되거나 단일수단으로 가정하는 경우가 많아 모형의 적합도가 낮아지게 되었다.

본 연구는 이러한 한계점들을 극복하고 전국 지역 간 통행을 상세히 구현해 내고자 한다. 이를 위해서는 수단 선택의 위계적 체계를 구현할 수 있는 조건부 선택확률 모형, 또는 단계적 모형의 도입이 필요하다. 이 중에서 복합 수단 통행의 표본이 부족하다는 측면을 보완할 수 있는 단계적 모형 구조를 채택하였다. 본 연구 모형은 2단계 구조로 이루어진다. 2단계는 주 수단 통행과 접근·방출 수단 통행으로 구성된다. 2단계 통행으로 분리한 이유는 첫째, 주 수단 통행과 접근·방출 수단 통행은 통행 특성이 상이하며 이용 가능한 수단 또한 다르기 때문에 별도의 모형으로 정산하는 방법이 바람직하다. 둘째, 이용 가능한 수단 대안에 대한 수단 분담률을 모두 산정할 수 있다. 셋째, 접근·방출 수단의 세분화된 설명 변수 구축이 가능함에 따라 보다 설명력 높은 모형 구축이 가능하다.

1. 전국 지역 간 통행특성 파악

전국 지역 간 통행의 핵심은 KTX, 일반철도, 고속버스, 항공 등의 주 수단 및 터미널이다. 통행자는 출발지에서 목적지까지 일련의 통행 과정을 계획할 때 이용 가능한 주 수단의 통행시간 및 요금을 상호 비교하여 가장 적합한 주 수단을 선택하게 된다. 단, 선택한 주 수단을 이용하기 위해서는 해당 수단 터미널로의 접근 통행과 터미널 도착 후 목적지까지의 방출 통행이 요구된다. 이러한 접근·방출 통행이 용이하지 않을 경우 해당 주 수단의 효용은 감소할 것이며, 통행자는 접근·방출 통행의 불편함으로 인해 다른 주 수단을 선택하게 된다. 요약 하자면 전국 지역 간 통행에 있어 가장 중요한 요소는 주 수단의 통행시간 및 요금이며 이와 관련된 접근·방출 수단의 통행시간 및 요금이 통행자의 수단 선택에 일부 영향을 끼친다고 할 수 있다.

주 수단 통행과 접근·방출 수단 통행은 통행의 우선 순위 뿐만이 아니라 이용 가능한 수단 대안에서도 차이를 보인다. 주 수단은 장거리를 이동하는 통행으로 이동속도가 빠르며 요금이 높고 대량 수송이 가능하다. KTX, 일반열차, 광역버스, 항공 등이 이에 해당된다. 반면, 접근·방출수단 통행은 요금이 저렴하며 이동속도는 상대적으로 느린 지하철, 시내버스, 택시 등의 대중교통이 해당된다. 이처럼 단계별 통행은 수단 대안이 상이하기 때문에 수단 선택 시 고려하게 되는 통행 시간 및 요금에 대한 단위 효용이 다르다. 이러한 경우, 각 단계의 통행은 별도의 모형으로 분리되거나 효용함수의 계수를 수단별로 구분 짓는 대안특성 변수(alternative specific variable)를 활용하는 것이 타당하다. 각 단계별 통행 특성의 세부적인 내용은Table 1과 같다.

Table 1.

Characteristic of inter-regional trip by phase

이러한 내용을 바탕으로 본 연구는 전국 지역 간 통행을Figure 1과 같이 2단계로 구분하고자 한다.

Fig. 1.

Classification of inter-regional trip by phase

2. 모형의 구조

본 연구에서는 수단 대안이 2개 이상일 경우에 활용하는 다항로짓(multinominal Logit)모형을 활용하였다. 주 수단을 선택한 뒤 접근·방출 수단을 선택하는 위계를 가지는 계층적 구조(hierarchy structure)를 구현하기 위해서는 네스티드 모형 구조가 적합할 수 있다, 그러나 모든 복합 수단 대안에 대한 충분한 수의 표본이 확보되어야만 한다는 조건으로 인해 네스티드 모형 구조는 적합하지 않다. 현재 KTDB O/D상에서 복합수단 행태에 대한 자료는 제공하지 않기 때문이다. 단, 다항로짓 모형의 2단계 구조 상에서는 복합수단 대안에 대한 모든 표본 자료가 필요하지 않다. 현재 제공되는 주 수단 O/D와 수단O/D(unlinked trip O/D by mode)를 통해 각 단계별 통행 행태를 간접적으로 유추할 수 있기 때문이다.

본 연구에서는 다항로짓모형 구조 상에서 효용함수의 구조에 따라 통행시간 및 통행요금 변수의 계수를 모든 수단이 공유하는 공유 변수(generic Variable)와 수단 별로 계수를 구분지어 각각 정의하는 대안 특성 변수(Alternative Specific Variable)형태를 모두 고려하였다. 이후 각 모형의 정산 결과를 바탕으로 최적 모형을 선정하였다.

모형의 정산 및 수단별 교차통행량 산출 과정은Figure 2와 같다. 전국 지역 간 통행은 주 수단 통행, 접근방출수단 통행 등 2개로 분리하여 정산하게 된다. 수단 분담률 산정 순서는 주 수단의 수단 분담률을 1차적으로 산정한 뒤 각 주 수단의 이용을 위한 접근방출수단의 수단 분담률을 2차적으로 산정한다. 단, 주 수단의 수단분담률 산정을 위해서는 각 주 수단까지의 접근·방출에 소요되는 통행시간 및 통행 요금 변수를 하나의 대표 값으로 산정해야 한다. 그러므로 대표 값 산정을 위해서는 접근·방출 수단분담 모형의 정산이 선행되어야만 한다. 즉, 수단 분담률 산출은 주 수단이 1차적으로 수행되지만 모형의 정산은 접근·방출수단 모형의 정산이 우선 수행된다. 이러한 과정을 통해 각 주 수단의 수단 분담률 뿐만이 아니라 주 수단 이용을 위한 접근·방출 수단별 수단 분담률을 모두 산출할 수 있다.

Fig. 2.

Flow of 2-phases model calibration

3. 변수 선정 및 구축

모형의 설명변수는 각 수단별 통행시간과 통행 요금으로 구성된다. 변수 구축을 위해서「2010년 전국여객 기종점 통행량 조사」자료와 각 주 수단의 운행요금 및 운행시간표 등을 활용하였다. 단, 접근·방출 수단 중 하나인 택시는 통행비용 변수가 KTDB에서 제공되지 않으며 변수 구축을 위해서는 많은 가정이 포함되어야 하기 때문에 접근·방출 수단에서 최종 제외되었다. 따라서 접근·방출 수단은 승용차, 버스, 지하철 등 3개로 정의하였다.

통행시간 변수는 차외시간(Out-vehicle Time)과 차내시간(In-vehicle Time) 변수로 나누어 정의하였다. 이를 정의하기에 앞서 복잡한 과정을 통해 이루어지는 접근·방출 수단 통행을 보다 상세하게 분류하였다.Figure 3은 통행자가 출발지에서 주 수단 이용을 위해 버스를 이용하는 접근통행을 나타낸 것이다. 여기서 접근 수단의 차외시간에 해당되는 항목은 도보 접근시간 1, 2와 접근수단 대기시간 등 3개 항목이다. 이와 동일하게 방출수단의 통행에서도 도보 방출시간 1,2와 방출수단 대기시간 등이 발생하게 된다. 최종적으로 접근·방출 수단의 차외시간은 총 6개 항목으로 구성된다.

Fig. 3.

Composition of access trip

차외시간 변수는 각 수단별 특징에 따라Table 2와 같이 정의하였다. 주 수단의 경우, 승용차를 제외한 수단은 일괄적으로 주 수단 탑승을 위한 대기시간 20분을 부여하였다.²⁾접근·방출 수단의 차외시간은 emme/2 네트워크에서 산출된 도보 통행시간을 결합하여 구축하였다.

Table 2.

Composition of Out-vehicle time by mode

차내시간 변수는 승용차의 경우, KTDB의 2010년 전국 기종점 통행량(O/D) 조사 자료의 네트워크 속성 값을 사용해 구축하였다. 승용차를 제외한 주 수단의 경우, 각 여객 터미널의 운행 시간표를 활용하였다. 접근·방출 수단의 차내시간 변수는 주 수단 승용차와 동일하게 KTDB의 네트워크 속성 값을 활용하였다.

통행요금 변수도 KTDB의 2010년 전국 기종점 통행량(O/D) 조사자료 결과를 활용하였다. 승용차의 경우, 통행시간 및 통행거리를 이용하여 존간 평균 통행속도를 산정한 뒤, 승용차 운영비용을 산출하였다. 승용차를 제외한 주 수단의 통행 요금 변수는 각 여객터미널 간 여객 운임을 기반으로 산정하였다. 접근·방출 수단의 경우, 승용차는 주 수단 승용차와 동일한 방식으로 변수를 구축하였다. 대중교통 수단은 거리할증 이용 요금으로 변수를 구축하였다. 최종 구축된 본 연구의 설명변수는Table 3과 같다.

Table 3.

Independent variables of logit model

접근·방출수단의 대표비용 산정은 Outuzar와 Willumsen(2010)이 통행분포-수단분담 통합 모형에서 제안한 복합비용(Composite cost) 산정 방식을 적용하였다.

여기서 는 존간 대표비용, λ는 통행분포 모형의 저항계수C_ijk는k수단의 존간 통행비용을 의미한다.

1. 접근·방출 수단 모형의 정산

접근·방출수단 모형은 설명 변수의 구조 및 통행시간 변수의 형태에 따라Table 4와 같이 총 4개의 모형을 개발하였다. 표본 수는 1,078개이며 모형별 정산 결과는Table 5, 6과 같다.

Table 4.

Classification of Access/Egress model

Table 5.

Access/Egress model (1)

Table 6.

Access/Egress model (2)

AE-G-I모형은 모든 수단이 하나의 계수를 공유하는 공유변수 구조이며 통행시간 변수를 차내 및 차외 시간변수로 분리한 형태이다. 모형의 적합도는 0.213이며 버스와 지하철 수단의 대안상수는 95% 수준, 차내·차외 시간 및 비용 변수의 계수는 90%수준에서 유의하여 전반적으로 적합한 모형으로 도출됨을 확인할 수 있다.

AE-G-Ⅱ모형은 모든 수단이 하나의 계수를 공유하는 공유변수 구조이며 통행시간 변수를 총 통행시간의 단일 변수로 결합한 형태이다. 모형의 적합도는 0.143이며 버스와 지하철 수단의 대안상수 및 총 통행시간 변수는 95% 수준에서 유의한 것으로 나타났다. 그러나 비용 변수가 통계적 유의성을 확보하지 못해 적절하지 못한 효용함수 모형으로 판명되었다.

AE-A-I모형은 각 수단별 특성에 따라 통행시간 변수의 계수를 별도로 정의하는 대안 특성 변수 구조임과 동시에 통행시간 변수를 차내 및 차외 시간변수로 분리한 형태이다. 모형의 적합도는 0.128이며 버스와 지하철 수단의 대안상수는 90% 수준에서 유의하나 통행시간 및 요금 변수가 통계적 유의성을 확보하지 못하였다.

AE-A-Ⅱ모형은 각 수단별 특성에 따라 통행시간 변수의 계수를 별도로 정의하는 대안 특성 변수 구조임과 동시에 통행시간 변수를 총 통행시간의 단일 변수로 결합한 형태이다. 모형의 적합도는 0.141이며 버스와 지하철 수단의 대안상수는 90% 수준에서 유의한 것으로 나타났다. 그러나 승용차 통행시간 변수 및 비용 변수가 통계적 유의성을 확보하지 못하는 것으로 나타났다.

총 4개의 모형 정산 결과, 대안특성 상수 및 설명변수의 통계적 유의성이 확보되고 모형의 적합도 또한 가장 높은 AE-G-Ⅰ모형이 최적 모형으로 선정되었다. AE-G-Ⅰ모형을 통해 접근방출통행의 특성을 살펴본 결과는 다음과 같다. 통행자는 접근·방출 통행 시 승용차보다 버스, 지하철 등의 대중교통 자체를 더 선호한다. 이는 승용차를 이용할 경우에는 주차 및 비용과 관련된 문제가 발생하기 때문인 것으로 해석된다. 차내 시간과 차외시간에 대한 분리는 통계적으로 유의하지만 그 차이는 미미한 것으로 나타났다. 비용의 한 단위 변화에 따른 통행자 효용의 변화는 승용차가 대중교통에 비해 민감한 것으로 나타났다. 즉 승용차의 통행비용 한단위 변화에 통행자의 효용은 더 크게 감소한다고 해석된다.

2. 주 수단 모형의 정산

주 수단 모형은 설명변수의 구조, 시간변수 형태별로 총 4개 모형을Table 7과 같이 개발하였다. 표본 수는 9,784개이며 각 모형별 정산 결과는Table 8, 9와 같다.

Table 7.

Main model (1)

Table 8.

Classification of Main model

Table 9.

Main model (2)

M-G-I모형은 모든 수단이 하나의 계수를 공유하는 공유변수 구조이며 통행시간 변수를 주 수단 및 접근방출수단 시간변수로 분리한 형태이다. 모형의 적합도는 0.237이며 모든 수단의 대안상수는 95% 수준, 주 수단 및 접근방출수단, 비용 변수가 모두 99%수준에서 유의하여 전반적으로 적합한 모형임을 확인할 수 있다.

M-G-Ⅱ모형은 모든 수단이 하나의 계수를 공유하는 공유변수 구조이며 통행시간 변수를 총 통행시간의 단일 변수로 결합한 형태이다. 모형의 적합도는 0.220이며 모든 수단의 대안상수 및 통행시간, 통행비용 변수가 99%수준에서 유의한 것으로 나타났다.

M-A-I모형은 각 수단별 특성에 따라 통행시간변수의 계수를 별도로 정의하는 대안 특성 변수 구조임과 동시에 통행시간 변수를 주 수단 및 접근방출수단 시간변수로 분리한 형태이다. 모형의 적합도는 0.114이며 모든 수단의 대안상수 및 통행시간, 통행 비용변수가 99% 수준에서 유의한 것으로 나타났다.

M-A-Ⅱ모형은 각 수단별 특성에 따라 통행시간 변수의 계수를 별도로 정의하는 대안 특성 변수 구조임과 동시에 통행시간 변수를 총 통행시간의 단일 변수로 결합한 형태이다. 모형의 적합도는 0.132이며 모든 수단의 대안상수 및 통행시간, 통행 비용변수가 99% 수준에서 유의한 것으로 나타났다.

각 모형별 정산 결과, 전반적으로 주 수단 모형의 통계적 유의성은 확보되는 것으로 나타났다. 이는 접근·방출 수단 모형에 비해 7배 이상의 많은 표본수와 현실 수준을 적절히 반영한 주 수단 및 접근방출수단 통행의 설명변수로 인한 결과로 해석된다. 단, 항공 수단에 대한 선호도가 높게 나타나는 점은 수단 대기시간을 타 수단과 동일한 20분으로 설정한 점에 기인하는 것으로 판단된다.

주 수단 최종 모형은 통계적 유의성과 적합도 측면에서Table 8의 M-G-Ⅰ 모형이 선정되었다. 이 모형은 다항로짓모형의 구조에서 모든 설명변수의 계수를 공유하는 모형이라 할 수 있다. 모형의 해석 결과, 통행자는 주 수단 통행 시 승용차를 가장 선호하는 것으로 나타났다. 접근·방출 수단의 경우 승용차는 주 수단 이용을 위한 부수적인 수단에 불과하기 때문에 선호도가 낮았던 반면, 주 수단으로 승용차를 이용할 경우에는 가장 편리하고 빠르기 때문에 가장 높은 선호도를 갖는 것으로 해석된다. 통행 시간 변수에 대한 효용의 변화 즉, 민감도는 주 수단이 더 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 주 수단 통행을 고려해 통행을 선택하되 접근·방출 수단의 특성을 일부 고려해 최종 통행을 결정한다는 본 연구의 가정을 뒷받침한다고 할 수 있다.

3. 기존 수단분담 모형과의 비교

본 연구는 최적 모형의 설명력 검토를 위해서 시간가치 검증과 기존 수단분담 모형과의 추정력 비교 등 두 가지 분석을 수행하였다. 시간가치 검증은 추정된 효용함수의 통행시간 변수와 통행요금 변수의 계수를 활용해 통행자의 일반적인 시간가치를 추정하고 이를 검토하는 방법이다. 시간 가치 검증을 위해서는 KDI에서 제공하는 「도로·철도 부문 사업의 예비타당성 조사 표준지침 5판」의 수정보완 자료를 활용하였다. 시간 가치는 2012년 수단별 평균 통행시간 가치를 소비자 물가 지수³⁾를 적용해 2010년 값으로 변환하여 산출하였다. 또한 분석 단위의 통일을 위해 차량 한 대당 제시된 평균 시간가치에 평균 재차인원을 적용, 통행자 1인당 시간가치로 환산하였다. 각 수단별 환산 결과는Table 10과 같다.

Table 10.

Value of travel time per person 단위 : 원 Unit : won

본 연구모형의 시간가치 산정 결과는Table 11과 같다. 시간가치 비교 결과, KDI에서 제공하는 시간가치와 본 연구모형의 시간가치는 유사한 값을 보이는 것으로 나타났다. 최종 모형으로 제시한 M-G-Ⅰ모형의 시간가치는 7,500원이며 이 값은 모든 수단의 평균 수치이다. 이를 감안한다면 KDI에서 제시하는 승용차와 버스, 철도의 시간가치 평균 값과 본 연구모형의 시간가치는 유사하다. 결론적으로 주 수단 최종 모형의 계수는 합리적인 수준에서 적절히 추정되었다 할 수 있다.

Table 11.

Value of travel time by main model

본 연구모형의 수단분담률 추정력 비교를 위해서는 2010년 전국 기종점 통행량(O/D) 조사 결과를 통해 구축된 전국 지역 간 수단분담 모형(이하 KTDB모형)을 활용하였다. KTDB모형은 총 46,761개의 표본을 대상으로 승용차, 버스, 일반열차, KTX 등 4개 수단을 대상으로 한 다항 로짓모형 이다. 모형의 적합도는 0.514로 우수하였으며 추정된 모든 계수의 통계적 검증결과는 90% 이상 수준에서 유의하였다. KTDB 모형의 정산결과는Table 12와 같다.

Table 12.

Modal split model of KTDB on nationwide scale

KTDB와 본 연구모형의 비교를 위해서 식 (2)와 같이 수단별 수단분담 률 절대평균 오차율을 산출하였다. 단, KTDB에서 제시한 모형은 항공 수단을 포함하지 않았다. 모형 간 비교를 위해 본 연구 모형도 항공 수단을 제외하여 정산한 뒤, 정산결과를 비교하였다. 비교검증 결과는Table 13과 같이 모든 주 수단의 추정력이 KTDB모형에 비해 본 연구모형이 우수함을 확인할 수 있다.

Table 13.

Mean absolute error rate by mode Unit : %

이러한 추정력 차이는 출발지에서 도착지까지의 통행비용 및 비용 산출방법에 따른 차이에서 비롯되었다고 할 수 있다. KTDB 모형에서는 주 수단 이용을 위한 접근방출수단의 통행시간 및 비용변수를 산정함에 있어 많은 가정이 포함된다. 광역버스의 통행시간을 공로상의 승용차와 동일하게 적용한 점과 철도 이용을 위한 접근·방출 수단을 버스로 한정하고 버스의 평균 통행속도를 이용해 통행시간을 간접적으로 산정한 점, 통행 비용 산정에 있어 접근·방출 수단의 비용 미포함 등이 해당된다. 이로 인해 수단선택 시 고려되는 현실적인 통행시간 및 비용을 반영할 수 없었다. 반면 본 연구에서 제안한 2단계 과정에서는 접근·방출 수단 별 통행시간 및 비용을 모두 반영하여 출발지에서 도착지까지의 통행을 보다 현실적으로 구현할 수 있다는 장점이 존재하며 이로 인해 기존 모형보다 개선된 결과를 도출하였다.