SP 화물수단선택을 위한 Inherent Random Heterogeneity 로짓 모형 연구 = Inherent Random Heterogeneity Logit Model for Stated Preference Freight Mode Choice

국문 초록 (Abstract)

화물수단선택모형 구축은 화물 및 물류관련 연구에 있어서 중요한 역할을 차지한다. 그러나 이러한 화물수단 선택 모형을 구축하기 위해 실제 관측되는 자료(Revealed Preference:RP)를 이용하는 데는 한계가 존재하며 따라서 선호의식 기법을 활용한 Stated Preference(SP) 자료가 화물수단 선택 모형을 구축하는데 중요한 자료로 사용된다. SP 자료는 이처럼 화물교통 자료의 현실적인 한계를 극복할 수 있지만 SP 자료를 이용하여 구축되어지는 화물수단모형인 경우 조사기법의 한계로 RP자료에는 존재하지 않는 편의가 발생한다. 본 논문은 SP 자료를 이용하여 수단선택모형 구축 시 발생하는 편의 제거에 대한 연구이다. 특히 본 논문에서는 시뮬레이션 방법을 이용하여 개인의 다양한 선택행태 다양성(heterogeneity)과 이러한 다양성이 SP 다음 질문에 전이되는 문제점을 극복하는 새로운 개념의 화물수단 선택 로짓모형을 제시한다. 또한 단순 로짓모형이 갖고 있는 ⅡA 특성을 극복하는 화물수단 선택모형도 제시한다. 본 연구를 통해 화물교통에 존재하는 화주의 다양한 선택행태 분석뿐만 아니라 SP 수단선택 모형이 갖는 편의 극복에 본 연구가 일조하기를 기대한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Freight mode choice models are essential to the analysis of many areas of transport research. However, observations of actual market choices have only been made in a limited number of situ- ations. Therefore, stated preference(SP) techniques have emerged as an alternative source of actual market choices to be used for estimating freight mode choice models. Considerable confidence exists about SP data, but little consideration has been given to the potential for estimation bias. This paper has been motivated by the theoretical side of estimating SP discrete choice models, focusing on a case study of freight mode choice. Recently developed simulation methods are used to construct inherent random heterogeneity logit models, which consider individual heterogeneity, its inheritance to the next choices and overcome the independence from irrelevant alternatives(IIA) property. This paper contributes to the development of models dealing with heterogeneity and its inheritance, and sheds light on the heterogeneity of freight trans- port.