통행수요는 택지개발 및 시계열변화(인구의 자연성장 및 사회경제지표 증가)등과 같은 지역의 사회·경제 활동의 변화로 인해 변한다. 또한 지역의 접근성 향상에 따라 해당 지역의 경제·사회적 활동의 활성화로 인해 통행수요가 증감되는 경우도 있다. 도로 SOC 건설에 따른 지역간 통행시간의 감소가 접근성 향상의 가장 큰 원인이다. 기존 연구에서는 접근성의 향상으로 증가되는 통행수요를 유발통행수요라 정의하고 있다. 이러한 유발통행수요는 현재 일반적으로 사용되고 있는 통행수요추정 모형에서는 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 연구의 목적은 유발통행수요를 정의하고 현재 사용되는 통행수요 추정모형에 적용이 가능한 유발통행수요 추정모형을 개발하고자 한다.
본 연구에서는 일반적인 통행수요의 변화가 아닌 접근성 증가에 따른 통행수요의 증가를 유발통행수요로 정의하고 통행발생 단계에 적용이 가능한 유발통행수요 산출 모형을 개발하였다. 또한 택지개발 및 시계열변화 등의 일반적인 지역의 사회·경제 활동의 변화로 인한 통행량 증가를 배제하고 접근성 향상으로 인한 통행수요 증가를 산출하기 위해 통행 유출·유입률 기반의 모형을 개발하였다.
유발통행수요 산출모형 정립에 있어 패널 모형으로 설정하였다. 패널 모형은 지역의 특성과 시계열 특성을 동시에 고려 할 수 있는 장점을 가지고 있다. 유발 통행수요 모형은 전국 단일 모형과 지역 유형화 모형으로 설정하였다. 지역 유영화는 CHAID 분석을 시행하였으며, 사용변수는 인구밀도를 사용하였다. 종속변수는 목적별 통행 유출·유입률로 설정하였으며 독립변수는 각 연도별 통행시간 변화에 따른 유출·유입 접근성과 사회경제지표로 설정하였다.
전국 유발통행수요 모형의 정산 결과 출근 유출률 모형은 유출 접근성과 인구밀도, 인구당 자동차 보유대수가 유입률 모형은 유입 접근성과 종사자수가 유의한 변수로 도출되었다. 기타 유출률 모형은 유출 접근성과 인구밀도가 유입률 모형은 유입접근성이 유의한 변수로 도출되었다. 지역유형화 모형의 정산 결과는 출근 유출률 모형은 유출 접근성과 주거용도지역면적이 유입률 모형은 유입 접근성과 인구당 종사자수가 유의한 변수로 도출되었다. 기타 목적 모형의 경우에서는 전국 단일 모형과 같은 변수가 도출 되었다.
모형의 정산결과 접근성 증가에 따라 통행 유출·유입률이 증가하는 것으로 나타났다. 탄력성 분석을 통하여 지역과 통행목적에 따라 통행 유출·유입률에 대한 접근성의 탄력성 차이를 확인하였다. 탄력성 분석결과 지역과 목적에 따라 통행 유출·유입률에 대한 접근성의 탄력성이 차이를 나타났다. 기타 목적 통행이 출근 목적 통행보다 높은 탄력성이 있는 것으로 나타났다. 또한 지역에 따라 출근 목적의 경우는 수도권이 가장 높은 탄력성이 나타났으며 기타 목적의 경우는 강원지역이 가장 높은 탄력성이 나타났다.
유발 통행수요 모형 검증의 통하여 모형의 신뢰성과 적합성을 검증하였다. 검증결과 평균오차의 범위는 약 10~20%이다. KTDB에서 제시한 통행발생모형 검증치에 비하여 모형의 적합성이 높은 것으로 나타났다. 서울~춘천 고속도로를 대상으로 유발통행수요 모형의 사례분석 결과 통행시간 13분 감소시에 유발통행수요가 약 5.6% 발생하는 것으로 나타났다. 사례분석에서 산출된 유발통행수요와 선행연구에서 산출된 유발통행수요와 큰 차이가 없는 것으로 나타나 본 연구에서 개발한 유발통행수요 산출모형의 적절성을 검증 할 수 있었다.
결론적으로 유발통행수요 모형 개발을 통하여 통행발생 단계에서 유발통행수요의 적용 가능해졌다. 또한 전국을 대상으로 모형을 정산 하였기에 전국 230개의 행적구역에서 모형의 적용이 가능하다. 또한 지역 유형화 모형을 통해서 지역의 특성에 따라 유발통행수요 모형의 적용이 가능해졌다고 할 수 있다.