보행자 이동권 확보를 위해 가장 먼저 이루어져야 하는 것이 보행자 이동공간에 대한 정확한 평가를 시행하는 것이다. 따라서 본 연구는 보행자의 이동공간에 대한 평가지표 개발을 시도하였으며, 자료조사 및 분석방법은 전문가 설문과 계층분석 법(AHP)을 활용하였다. 전문가 설문조사와 계층분석 법(AHP)을 활용하여 본 연구에서는 정성적인 변수를 고려할 수 있는 방안을 모색하며, 보행자 서비스 특성을 규명하여 변화된 보행환경에 순응할 수 있는 새로운 보행자 서비스수준 평가지표를 개발하고자 한다. 분석결과를 살펴보면, 상업 및 업무지역의 경우 보행교통류(정량: 약 52%), 보도기하구조(정량: 약 16%), 보도이용행태(정성: 약 11%)순으로 나타나 보행교통류와 보도기하구조와 같은 정량적인 항목의 중요함을 알 수 있었다. 또한, 주거지역의 경우 보행교통류(정량: 약 30%), 보도기하구조(정량: 약 22%), 보도이용행태(정성: 약 20%)가 각각 1, 2, 3순위로 높게 나타났다. 현재 적용되고 있는 보행자 서비스수준 평가 영향인자 중 정량적인 지표가 중요하나, 보행자들의 이용행태와 같은 질적인 측면과 같은 정성적인 항목을 고려하여야 한다는 것을 알 수 있었다.

지선버스 노선선정의 경우, 전체 네트워크로서의 노선선정 보다는 지하철 역 등의 특정 기ㆍ종점과의 연계차원에서 단일 노선으로 취급하여 노선선정을 행함이 바람직하다. 본 연구에서는 이와 같은 관점 하에 정류장 대기시간, 환승시간 등은 고려하지 않고, 일정 기ㆍ종점을 연결하는 지선노선 선정을 위한 간편 기법을 구축하였다. 검토대상 도로망 한정, 허용노선장에 의한 후보노선의 열거, 노선평가치에 의한 최종 노선의 선정 등의 3가지 단계를 통해 지선기능으로서의 마을버스 노선을 선정하는 기법을 구축하였다.

Traffic accidents increase with the increase of the vehicles in operation on the street. Especially big traffic accidents composed of over 3 killed or 20 injured accidents with the property damage become one of the serious problems to be solved in most of the cities. The purpose of this study is to build the discrimination model on big traffic accidents using the Quantification II theory for establishing the countermeasures to reduce the big traffic accidents. The results are summarized as follows. 1)The existing traffic accident related model could not explain the phenomena of the current traffic accident appropriately. 2) Based on the big traffic accident types vehicle-vehicle, vehicle-alone, vehicle-pedestrian and vehicle-train accident rates 73%, 20.5% 5.6% and two cases respectively. Based on the law violation types safety driving non-fulfillment center line invasion excess speed and signal disobedience were 48.8%, 38.1% 2.8% and 2.8% respectively. 3) Based on the law violation types major factors in big traffic accidents were road and environment, human, and vehicle in order. Those factors were vehicle, road and environment, and human in order based on types of injured driver’s death. 4) Based on the law violation types total hitting and correlation rates of the model were 53.57% and 0.97853. Based on the types of injured driver’s death total hitting and correlation rates of the model were also 71.4% and 0.59583.