1. 서 론

이 보고서는 “동업자의 관점에서 검토한 캘리포니아 고속철도 승객수요 예측 검토” 라는 캘리포니아 고속철도 사업의 실현성에 관한 내용을 수록한다. 이 사업은 교통 및 주택국의 주 상원 위원회의 요청으로 인해 시작 되었으며, 캘리포니아 고속철도청에서 재정지원을 받은 사업이다.

이 사업의 범위는 Bay지역 및 캘리포니아 고속철도 승객수요와 예산전망 연구로서 메트로폴리탄 교통협회의 요청으로 인해 Cambridge Systematics 에서 수행하였다. 사업수행 팀은 수요모델 시스템개발, 사용 데이터, 모델구조, 모델제원, 변수추정 결과 및 모델적정성에 대한 기술적 적정성을 검증하도록 되어 있다.

이 사업은 다음과 같은 과업이 포함되어 있다.

1. 관련보고서 및 자료에 대한 검토

2. 검토에 수반되는 의문사항 정리 및 취합

3. Cambridge Systematics 답변에 대한 검토, 추가질의의 제출 및 추가질의 답변에 대한 분석

4. 최종보고서 초안에 대한 준비

5. 최종보고서 (CA HSRA의 초안보고서에 대한 지적사항 첨부) 준비

최종보고서는 서론을 포함해 3개의 분야로 나누어져 있다. 두 번째 분야는 HSR 수송모델에 대한 기술적 검토가 기술되어 있고, 세 번째 분야는 적용모델에 대한 정밀도 및 신뢰성 평가가 요약 기술되어 있다.

2. 기술적 검토

본 위원회는 우리가 제시한 질의사항에 대해 Cambridge Systematics 의 즉각적이고 충실한 답변에 매우 만족한다. 이러한 답변 자료는 제시된 보고서에 명시되어 있지 않은 사항들을 명확하게 설명해 주었다. 본 위원회는 대부분 이러한 답변 자료를 통해 이 사업이 일반적인 관점에서 교통수요 모델에 대한 기준을 만족하고 있다고 의견일치를 보았다. 하지만 이러한 모델을 기반으로 한 추정치의 신뢰성에 관련된 몇몇 Cambridge Systematics 의 의사결정 모델에 대해서는 우려를 표명하지 않을 수 없다.

Cambridge Systematics 로부터 제공받은 답변서와 수송모델에 대한 본 위원회의 검토는 다음과 같은 적용 모델에 대한 신뢰성과 정확도에 영향을 미칠 수 있는 몇 가지의 문제점을 파악하였다.

1) 장거리 및 단거리 수송 분류의 작위성

각각의 모델들은 단거리와 장거리 이동으로 분류되었고 이들은 각각 별도로 산출되었다. 다른 이동 범주 간 정확한 모사는 작위적이고 불필요한 것으로 판단된다. 오히려 이동거리에 따른 의존성을 포함하는 수식화가 좀 더 적당했을 것으로 보인다.

이러한 분류는 모델 System Development 최종보고서의 <그림 3.4> 에서 쉽게 알 수 있는 것처럼 장단거리 이동경계의 문제를 발생시킨다. 단거리 이동거리의 순수효과는 100 마일까지 0 에서 -4 로 감소하다가, -1.7 로 다시 상승한 후 다시 250 마일부터 감소하게 된다. 이러한 현상이 다른 이동형태 에서도 나타나는데, 이러한 불연속 현상은 100마일 근처의 이동에 대한 행태전망치를 분명하게 왜곡시키는 원인이 된다.

이 문제점에 대한 Cambridge Systematics 의 답변은 거리계수는 다른 명확한 변수들과 분리하여 별도로 분석할 수 없다는 것이었다. 본 위원회는 이동시간과 함께 다른 변수들은 시간에 따라 변화하며 이동시간은 이동수단 선택모델의 Log합을 통해서 감안된다는 사실에는 동의하는 바이다. 그러나 이동시간 및 다른 변수들을 고려하더라도 거리에 따른 이러한 불연속성을 해결할 수는 없으며 이러한 불연속 문제는 여전히 발생한다고 판단한다.

2) 첨두시간대의 모든 업무이동의 할당

“model system development" 보고서에 시장 분류가 정의되어 있다. 이러한 정의에 따르면 모든 업무이동 또는 통근 이동은 첨두시간대에 집중적으로 반영되는데 이것은 치명적인 오류를 유발할 가능성이 있다.

이 문제에 대한 Cambridge Systematics 의 답변은 이러한 사항은 지역적 이동수요 모델의 일반적인 관례를 따랐을 뿐이라는 내용이다. 본 위원회는 그러한 관례의 적용은 당연하다고 생각하지만 문제는 이 경우에는 문제가 다른 것으로 판단하고 있다. 왜냐하면 이 모델은 지역 간 이동 수요모델이기 때문이다. 지역 간 이동은 첨두 시간을 제외한 시간에도 상당한 업무이동이 발생하고 있다. 예를 들어, 켈리포니아 교통이동 조사 자료는 첨두 제외 시간에도 약 25%의 업무이동이 발생하는 것을 나타내고 있다.

3) 주 교통수단 선택모델의 패널 자료의 잘못된 적용

예측에 사용된 Stated Preference 데이터는 설문에 응답한 응답자 각각이 여러 가지의 가정된 선택상황에 대한 응답이라는 점이 우려된다. 따라서 각각의 응답자가 제시한 선택간의 일렬적인 상호연관성이 나타나 보이지 않는다. 이것은 Cambrideg Systematics 측에서 각각의 SP 응답을 독립적으로 다루어서 결과적으로 이들 간의 일렬적인 상호연관성이 사라지게 된 것으로 판단된다. 이때 이러한 원 데이터의 일렬적인 연관성이 강하게 추정되는 상황 하에서 변수 예측치는 여전히 일관성이 나타나고 있다. 하지만 이러한 변수들의 표준오류는 하향 편향되어 있다. 이러한 하향 편향은 t-통계치를 과대평가하게 되고 이것이 적용 모델의 변수의 통계적 중요성을 과대평가하게 만든다.

설문 응답자들이 복수의 SP 선택을 하는지 좀 더 실제적인 가정수립은 매우 복잡한 모델을 필요로 한다. 최근의 추세는 반복된 선택에 따르는 내재된 연관성에 대해서 이종선호에 초점을 맞추는 경향이 우세하다.

4) 주 교통수단 선택모델의 목적지 계수의 제한

최종보고서의 운행간격 계수 추정은 20% 로서 차량 탑승시간 만큼 큰 수치이다. 이 보고서의 저자는 이러한 결과는 가정과의 불일치가 원인이라고 판단하고 있다. 따라서 최종 모델에는 이러한 운행간격 계수는 모델작성자에 의해 차량 탑승시간과 동일하게 주어지도록 제한을 두고 있다.

이러한 모델작성자의 예측은 만일 이것이 도시지역의 이동수요 모델이라면 적절한 제한이 될 것이지만 현재 본 모델 상황하고는 일치하지 않는다. 왜냐하면 도시간 이동은 그 운행간격이 길어서 승객들의 정거장이나 공항에 도착하는 시간이 교통수단의 시간표에 따라 상당히 일정하게 된다. 이것이 의미하는 바는 대기시간이 운행간격의 1/2 정도로 길게 소요되지 않는다는 의미이며, 결국 이동시간과 대기시간의 계수가 같아야 하는 이유가 없다는 예기다.

물론 운행 간격이 충분히 클 경우 고속철도 이용 승객은 일반 도시 교통수단을 이용하여 정거장에 무작위로 도착하고 다음 열차를 기다리는 경우가 있다. 이러한 경우에는 대기시간과 운행시간계수가 동일하게 적용되겠지만, 항공기 이용승객은 절대 그렇지 않다.

5) 공항/정거장 선책모델의 부재

이 모델의 접근방법은 공항 또는 철도역사의 선택의 고려가 누락되어 있다. 이동출발지점과 목적지가 주어진 상황에서 모델은 공항이나 철도역을 선택하는데 이러한 “전부 아니면 무” 형식의 지정은 매우 비현실적인 선택이며 실제로는 당사자의 운행 스케쥴 선호성, 집입/출구 방식 및 다른 요소들에 의해서 선택되어지게 된다.

6) 교통수단 선택 모델의 특정 대체상수의 부정확한 보정

사용된 모델시스템의 일부 모델은 SP 데이터나 함축된 SP 데이터를 Caltran Travel Survey와 여러 가지 MPO 측정 데이터에 의한 도출 선호 데이터를 사용하였다. 이 SP 데이터나 함축된 SP 데이터는 최소한 일부 적용 모델에 기반을 두고 있기 때문에 가중치가 적용되지 않은 최고확률의 추정치는 불일치성의 변수추정과 불일치성의 추론을 이끌어내게 된다.

이러한 불일치성은 특정 대체상수를 외부의 교통수단 배분으로 조정하여 해결할 수 있으며, 이러한 작업이 모델 가용성 작업인 것이다.

하지만 주 교통수단 선택 모델과 집입/진출 방식선택 모델은 다수명의의 로짓이 아니며 오히려 Nested 로짓 모델이기 때문에 외부 데이터의 특정 대체 상수의 보정으로 이러한 불일치성을 해결할 수 없다.

Cambridge Systematics 는 자신들의 추정과 보정절차에 대해 Koppelman과 Garrow의 이론에 근거하고 있는 듯한데, 유감스럽게도 Bierlaire, Bolduc 및 McFadden 의 최근의 연구에 의하면 이론적으로나 실제적으로나 이 이론은 오류라는 것이 입증되었다. 이 연구의 기본이 되는 사례분석중 하나는 스위스에서 추진 중인 고속철도인데, 여기서 고속철도의 여행시간의 주요 인자는 계수 2 의 하향 편기를 나타내었다.

따라서 모델러에 의한 보정작업은 가중치를 적용하지 않은 선택에 기반한 SP 표본의 최고 확률 예측치를 제거하지 못한다. 좀 더 자세히 말하면 주 교통수단 선택 모델의 모든 변수와 진입/진출 수단 선택은 편향되고 일관성이 없다.

7) 최종모델의 과다한 계수 제한

특정 선택계수, 지역상수 및 특정 공항상수를 제한하는 것 이외에 모델러는 주 교통수단 선택모델에서 모든 모델과 2개의 중요한 서비스수준에 대한 변수의 일부 및 진입/로그합 변수를 제한하였다.

Cambridge Systematics 는 모델시스템의 추정 오류범위에 대한 해석을 수행하지 않았다. 이러한 오류범위는 표현변수들의 추정시의 불확실성의 영향과 변수추정시의 일반오류를 명시적으로 나타낸다. 본 보고서에서 명기했듯이 이러한 일반오류들은 과소평가 되어있으며 이러한 경향은 예측에 수반되는 실제 오류의 범위를 매우 크게 할 가능성이 있다.

3. 결 론

해석하고 있는 모델링의 문제점의 순수 효과를 정확하게 예측하는 것은 불가능하다. 하지만, 모델 변수에 부과되는 과도한 수의 제한조건은 모델 시스템의 캘리포니아 HSR 노선의 다른 경쟁적인 교통수단의 점유율의 예측에 대한 신뢰성을 훼손한다.

물론 이러한 편향성을 완화시킬 수 있는 개량경제학 적인 첨단의 여러 가지 방법들이 있지만 이들을 적용하는 것은 현재 보고된 오류보다도 더 큰 일반오류를 발생시킬 가능성이 있다.

본 보고서의 결론은 본 사업모델의 추정치에 대한 신뢰구간은 반드시 큰 폭의 정밀도가 요구된다. 이 모델은 HSR 이 대단히 수익성이 양호한 시나리오부터 상당한 경제성을 상실하는 시나리오까지 폭 넓은 경우의 수를 다룰 수 있을 정도로 포괄적이다.

추가 업무가 진행된다면 가장 최우선적으로 수행되어야 할 일은 모델시스템의 추정에 수반되는 오류의 폭을 정확하게 개량하는 것과 이러한 오류의 폭을 감소시키려는 시도가 필요하다.