단순연계 출근통행시간에 미치는 요인분석

Factors Influencing Commuting Time to Work for the Simple Linkage Travel

  • 투고 : 2011.02.09
  • 심사 : 2011.06.13
  • 발행 : 2011.08.31

초록

본 연구에서는 개인의 활동시간배분 행태 중 출근통행시간에 미치는 요인을 분석하였다. 출근통행시간은 개인의 거주지를 결정하고 교통수단을 선택하는 중요한 지표가 된다. 수도권(서울, 인천, 경기)에 거주하며, 동시에 수도권으로 출근하는 단순연계 통행(집-직장-집)을 한 사람들을 대상으로 분석하였다. 종속변수가 연속변수일 경우, 어떤 분포를 가정하지 않고 적용할 수 있는 Cox Hazard Proportional 방법론을 이용하였으며, 공변량(covariate)으로는 출근지의 공간변수와 교통수단 변수의 교호작용(interaction effect)을 모델에 도입하였다. 출근통행시간은 수도권 전체를 대상으로 한 경우와 서울, 인천, 경기도의 거주지별로 나누어 추정하였는데, 그 결과, 개인속성변수, 가구속성변수, 통행특성변수가 출근통행시간에 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, 교통수단별 이용행태에서도 영향을 미치는 것으로 나타났다(p<0.01). 본 연구를 통해 Cox Hazard Proportional모델의 유용성을 확인하였다. 본 연구는 2006년 수도권 가구통행실태조사 자료를 이용하였는데 현재 진행 중인 2010년 조사 자료를 이용하여 시대적 변화를 고려한 행태 변화에 대한 연구를 향후과제로 제안하였다.

This study investigates the factor that influences commuting time to work when individuals allocate their time for different types of activities. The commuting time is an important indicator for an individual to determine the residence and choose the means of transportation. The analysis uses the data collected from people who live in Seoul metropolitan area including Seoul, Incheon and Gyeonggi Province, and commute to work and making the simple linkage travel (home-work-home) within the area. For the analysis, the Cox hazard proportional methodology was adopted. The method is known to be well applied without assuming any distribution in case of the dependent variable being continuous. For the covariate, the interaction effect between the space variable of the work place and the variable of transportation has been also included in the model. The commuting time to work has been estimated for both 1) the whole metropolitan area and 2) the separate regions i.e., Seoul, Incheon and Gyeonggi-Do. The result reveals that characteristic variables related to individual, household and travel properties influence the mode of transportation and the time allocated for commuting to work (p<0.01). This study also demonstrates the usefulness of the Cox hazard proportional model. The data used in this study is the actual household travel data surveyed in 2006 in the metropolitan area, and analyzing the survey data in 2010 is currently in progress. Comparison of the two survey data sets seeking any behavioral change is suggested for the future study.

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