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理學碩士 學位論文

수도권 복수공항 체계를

심으로 한

공항선택모형 개발

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BasedonMultipleAirportSystem of

SeoulMetropolitanarea

韓國航空大學校 大學院

航空交通物流學科

金 正 妸

2014年 2月

理學碩士 學位論文

수도권 복수공항 체계를

심으로 한

공항선택모형 개발

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SeoulMetropolitanarea

韓國航空大學校 大學院

航空交通物流學科

金 正 妸

2014年 2月

指 敎授 김 원 규

수도권 복수공항 체계를

심으로 한

공항선택모형 개발

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SeoulMetropolitanarea

이 論文을 理學碩士 學位論文으로 提出함

韓國航空大學校 大學院

航空交通物流學科

金 正 妸

2014年 2月

李衍道의 理學碩士

學位論文을 認准함

2014年 1月 24日

學位論文 審査委員

委員長 (印)

委 員 (印)

委 員 (印)

韓國航空大學敎 大學院

- i -

수도권 복수공항 체계를 심으로 한 공항선택 모형개발

論 文 要 約

미국의 뉴욕로스앤젤 스 국의 런던 등의 세계 도시권에는 항공수요

처리를 해 두 개 이상의 복수공항을 운 하고 있다우리나라도 수도권의

항공수요 증가와 기존 김포국제공항의 확장 가능성이 낮은 등을 감안하여

2001년 인천국제공항을 개항하면서 복수공항 체제로 변화하 다

최근 비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공

운송시장 변화로 국제선 여객 수요가 증가하고 있다이에 따라 김포국제공

항의 국제선 활용가능성에 한 논의가 두되고 있으며수도권 복수공항의

역할 분담에 한 연구가 요구되고 있다특히 복수공항을 이용하는 여객의

선호도와 공항 선택의 요인에 한 분석을 통해 각 공항의 역할과 활용방안

을 수립하는 것이 필요하다

본 연구에서는 김포공항과 인천공항의 국제선 여객을 상으로 한 설문조

사를 바탕으로수도권 복수공항 체제에서 공항을 선택할 때 고려하는 요인

을 분석하고 이분형(Binary)공항선택모형을 개발하 다 한여객이 공항

선택과 항공사 선택 어느 사항을 먼 선택하는지에 한 분석을 실시하

기 해 NetedLogitModel을 개발하 다

공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링한 결과 수도권 국제

선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 어느 공항을 이용할 것인

지를 선택하는 것으로 나타났다공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을

해 네스티드 로짓모형을 모델링한 결과 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼

선택한 후 공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다본 연구에서 분

석된 내용은 항공사와 공항운 자가 업 략장래 계획 수립에 이용할 수

있을 것으로 기 된다

- ii -

목 차

제 1장 서 론middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot1

11연구의 배경 목 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot1

12연구의 범 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot2

13연구의 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot3

제 2장 련연구 이론고찰 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot4

21 련연구middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot4

22이론고찰middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot20

제3장 공항선택 모형 방법론 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot29

31연구조사 설계middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot29

32표본분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot31

33연구모형 설정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot35

34변수설정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot37

제4장 공항선택모형 개발 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot40

41공항선택모형 도출middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot40

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제5장 결론 향후 연구과제 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot49

참 고 문 헌middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot50

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그 림 목 록

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lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot43

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표 목 록

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제1장 서 론

11연구의 배경 목

미국의 뉴욕로스앤젤 스 국의 런던 랑스의 리이탈리아의 로마

등의 세계 도시권에는 항공수요 처리를 해 두 개 이상의 복수공항을 운

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이하나지속 으로 증가하는 항공수요를 원활하게 처리하기 한 목 은 동

일하다

우리나라도 수도권의 항공수요 증가와 기존 김포국제공항의 확장 가능성이

낮은 등을 감안하여 2001년 인천국제공항을 개항하면서 복수공항 체제로

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국제선 담김포국제공항은 국내선 담하여 처리하는 것으로 수립되었다

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

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수공항의 역할 분담에 한 연구가 요구되고 있다특히 복수공항을 이용하

는 여객의 선호도와 공항 선택의 요인에 한 분석을 통해 각 공항의 역할과

활용방안을 수립하는 것이 필요하다

본 연구에서는 김포공항과 인천공항의 국제선 여객을 상으로 한 설문조

사를 바탕으로수도권 복수공항 체제에서 공항을 선택할 때 고려하는 요인

을 분석하고 이분형(Binary)공항선택모형을 개발하고자 한다 한여객이

공항 선택과 항공사 선택 어느 사항을 먼 선택하는지에 한 분석을 실

시하기 해 NetedLogitModel을 개발하 다

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12연구의 범

본 연구는 수도권 복수공항 체제에서 공항을 선택할 때 고려요인에 한

확률을 추정하고 공항선택모형개발을 개발하는 것이며 한 공항 선택과 항

공사 선택 선후 선택사항을 찾아내는 네스티드 로짓 모형을 도출하는 것

이다공항을 선택하는 행 는 선택자에게 다양한 요인이 작용한 결과일 것

이며 각 공항도 같은 치환경에 있는 것이 아니기 때문에 복합 요인

이 작용할 것이다이러한 특성들을 모두 설명할 수 있는 모형 도출은 사실

상 불가능하므로 본 연구에서는 김포공항과 인천공항을 최 한 동일한 조건

으로 분석할 수 있도록 하 다

본 연구에서 사용한 설문조사 결과는 한국공항공사에서 발주한 lsquo수도권공항

의 효율 활용방안 수립용역rsquo일환으로 수행된 설문조사 자료를 이용하 다

김포공항의 국제선 노선은 직선거리 2000km 이하의 공항으로만 제한을 받고

있다이에 따라 김포공항이 취항 인 노선은 하네다홍차오간사이나고야

베이징쑹산이다반면 인천공항은 국일본 등을 비롯하여 유럽미국까지

제한 없이 취항 이다취항에 제약 없는 인천공항의 이용자가 더 많으므로

동등한 조건에서 비교하기 해인천공항 설문 응답자를 2000km 이하 노선

이용자로 제한하 다설문조사 응답자를 상으로 한 2000km 이내 노선은

다음과 같다

구분 김포공항 인천공항

국 베이징홍차오(상하이)베이징다롄로코우(남경)성도 해청도

청두타오시엔(선양)푸동(상하이)항 우

일본간사이(오사카)나고야

하네다(도쿄)간사이(오사카)나고야나리타(도쿄)후쿠오카

만 쑹산 가오슝

기타 - 울란바토르

lt표 11gt설문조사에서 이용된 2000km 이내 국제선 정기노선 취항지

이는 유사한 조건에서 공항선택이 주어졌을 때 선택자가 단순히 공항의 조

건만 고려하여 선택할 수 있는 상황을 조성하 다따라서 본 연구에서는

2000km 이내 노선 이용자를 상으로 분석하여 조사 상에 제약을 두었다

- 3 -

13연구의 방법

본 연구의 과정은 련연구의 이론 고찰 후 이를 토 로 공항선택요인을

분석하는 것이다 련연구는 주요국 복수공항체제 조사와 선행연구된 공항

선택의 소비자 선택 행동이론을 조사한다 한 본 분석에서 사용하는 이분

형 로지스틱 회귀분석과 네스티드 로짓모형 이론을 연구한다

련연구 이론을 기반으로 하여 분석 모형을 설정한 후 lsquo수도권공항의 효율

활용방안 수립용역rsquo에서 조사된 설문자료를 분석하여 일반 특성 특

이사항을 도출하며 설정된 분석 모형을 용하여 공항선택모형을 추정한다

한 항공사 선택의 선후 계를 악한 공항선택모형을 도출하기로 한다

이를 정리하면 다음 그림과 같다

lt그림 11gt연구 방법

분석에 사용된 트웨어는 SPSS180과 SAS93이다이분형 로지스틱 회

귀분석을 이용한 공항선택모형 추정은 SPSS180으로 분석하 으며항공사

선택 선후 계를 추정하기 한 네스티드로짓분석의 공항선택모형은 SAS

93을 이용하 다

- 4 -

제 2장 련연구 이론고찰

21 련연구

211복수공항 체제

세계 지역에 이상의 공항이 존재하며 우리나라는 김포공항과 인천공항

이 표 인 사례이다본 에서는 세계 복수공항의 출 배경과 공항이용

황을 알아보고자 한다

2008년 Phillippe연구에서 세계복수공항은 59개 Set가 운 되고 있다고 밝

혔다2008년 복수공항 황은 다음 그림과 같으며 이후 국의 다싱공항 등

의 새롭게 복수공항이 건설되는 추세이므로 복수공항의 수는 증가되고 있을

것이다

lt그림 21gt 세계의 복수공항체제

처 Philippe ABonnefoy ldquoScalability of the Air Transportation System and Development of

Multi-Airport Systems A Worldwide Perspectiverdquo 2008

- 5 -

(1)도쿄(일본)

일본 정부는 하네다공항의 혼잡과 소음문제를 해결하기 해 1978년 나리

타공항을 개항하 다나리타국제공항이 개항되면서 하네다공항은 국내선 여

객 심으로나리타공항은 국제선 여객 심으로 운 되었으나 역할이 분리

된 운 체계에서 탈피하려는 추세이다

그림에서와 같이 도심은 Akasaka이며 이와 가장 근거리에 치한 공항은

하네다국제공항이다하네다국제공항은 도심 근성이 뛰어나므로 허 공항

육성 방안을 추진 이다1)

lt그림 22gt도쿄 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

하네다국제공항은 도쿄지역의 주공항이었으나 나리타공항 개항이후 국내선

심 공항으로 운 하 다따라서 국내선 실 이 높으나 일본 정부의 정책

수정으로 국제선 실 을 회복 이다2008년 이후 활주로 용량 한계에 가까

워져 신규 노선 취항 증편이 어려워짐에 따라 2010년 신 활주로(D활주로)

를 건설하여 연간 이착륙 처리용량이 296천 회에서 407천 회로 증가하여 여

유 용량을 확보하 다활주로 여유 용량을 활용하여 싱가폴을 비롯한 방콕

1) 매 경제(2013129)

- 6 -

뉴욕 리 등의 국제 정기노선을 취항하 으며 이에 따라 2012년 여객 실

은 국내선 5890만 인국제선 790만 인으로 하네다국제공항 체 여객 국

내선은 88국제선은 12를 차지하 다

나리타국제공항은 2005년 이후 활주로 용량 한계로 인하여 신규노선 취항

이나 증편이 어려웠다따라서 2010년 나리타공항은 한국과 말 이시아middot싱가

폴 등 9개 아시아 국가 지역과 체결한 항공 자유화 정 상에 나리타공

항을 포함시켰으며 규제를 폭 완화해 가항공사들 취항도 확 하 다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 372만 인국제선 2971만 인으로 나리타

국제공항 체 여객 국내선은 11국제선은 89를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

하네다국제공항 21국제선 08

국내선 591288

나리타국제공항 68국제선 30

국내선 048911

lt표 21gt도쿄 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 7 -

(2)워싱턴 DC(미국)

1969년 워싱턴 덜 스공항의 Slot제한이 이루어졌고 짧은 활주로 길이로 인

하여 형 항공기 취항이 불가능하 으므로 로 드 이건공항을 건설하 다

그림에서와 같이 도심은 Downtown이며 이와 가장 근거리에 치한 공항은

로 드 이건국립공항이다로 드 이건 국립공항은 근교통이 편리하나

시설 정책 제한으로 인해 취항에 제약이 존재한다

lt그림 23gt워싱턴 DC주요 공항

처 httpmapsgooglecom

덜 스공항은 유나이티드항공의 동부 허 공항으로서 볼티모어sim워싱턴sim

북부 버지니아로 연결되며 워싱턴 도시권의 워싱턴 도심(CBD)과의 거리는

44km 이다주요 항공 운송을 담당하고 있으며 한항공델타를 포함한 32

개의 항공사가 운항 이다덜 스-인천을 포함한 119개 노선을 운항 이이

며 이에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1588만 인국제선 668만 인으로

덜 스공항 체 여객 국내선은 70국제선은 30를 차지하 다

로 드 이건공항은 국내선 심 공항으로 도심(CBD)과의 거리는 8km 이

다주로 근거리 국내선에 이용되는 공항이고 공항에서 지하철도인 메트로

일과 직 연결되어 있어 통행이 편하다델타제트블루를 포함한 12개 항공

- 8 -

사가 운항 이며로 드 이건-시카고를 포함한 90개 노선을 운항 이다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1866만 인국제선 14만 인으로 국내선

이용객의 수가 이다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

덜 스공항 44국제선 07

국내선 163070

로 드 이건

국립공항8

국제선 00

국내선 09199

lt표 22gt워싱턴 DC주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 9 -

(3)베를린(독일)

독일 통일이 서베를린에는 테겔공항이동베를린에는 쉐네펠트공항이 각

도시의 주공항이었다통일이후 테겔공항이 베를린의 주요한 공항이고 쉐네

펠트는 테겔공항을 보완하며 비용항공사를 한 공항으로 이용되고 있다

그림에서와 같이 도심은 Charlottenburg-Wilmersdorf이며 이와 가장 근거

리에 치한 공항은 테겔공항이다테겔공항은 도심과 근이 용이하여 높은

실 을 확보하고 있으나 쉐네펠트공항과 통합될 정이다독일정부는 한 도

시에 여러 개의 공항을 운 하는 것이 비효율 이며 도심 소음공해 등의 심

각성을 단하 기 때문이다2)

lt그림 24gt베를린 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

2) 종화 ldquo 계 복수공항시스 운 과 한 공항 운 전 향에 한 연 rdquo 한 항공대학

대학원 2011년

- 10 -

테겔공항은 독일에서 두 번째로 큰 규모의 항공사인 AirBerlin의 허 국

제공항으로서 베를린 제1의 공항이다베를린의 도심(CBD)으로부터 7km 떨

어진 거리에 치하고 있다에어 랑스SAS를 포함한 38개 항공사가 운항

이며테겔-취리히를 포함한 98개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여

객 수송 실 은 국내선 여객 717만 인국제선 여객 1076만 인으로 테겔공항

체 여객 국내선은 40국제선은 60를 차지하 다

쉐네펠트공항은 베를린 제2의 국제공항이다통일 주공항이었으나 통일

이후 부공항으로 락하 으며 베를린 도심(CBD)으로부터의 거리는 26km이

다이지제트를 포함한 20개 항공사가 운항 이며쉐네펠트-런던을 포함한

72개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여객 수송 실 은 국내선 69만

인국제선 여객 611만 인으로 쉐네펠트공항 체 여객 국내선은 10국

제선은 90를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

테겔공항 7국제선 11

국내선 076040

쉐네펠드공항 26국제선 06

국내선 019010

lt표 23gt베를린 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 11 -

(4) 리( 랑스)

리의 주요공항으로는 샤를드골공항오를리공항이 있다 리 오를리 공

항은 처리용량을 철 히 제한하고 있었으므로 1966년 샤를드골공항이 건설되

었다

그림에서와 같이 도심은 LaDeacutefense이며 이와 가장 근거리에 치한 공항

은 오를리공항이다오를리공항은 리의 제2공항 역할을 차지하고 있다

lt그림 25gt 리 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

샤를드골공항은 리의 허 공항 유럽 항공화물 처리공항으로 도심

(CBD)과의 거리는 33km 이다2012년 여객 실 은 국내선 500만 인국제선

5600만 인으로 샤를드골공항 체 여객 국내선은 9국제선은 91를

차지하고 있다샤를드골공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄

등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다공항 내에 lsquo미니 박물 rsquo을

유치하여 2013년부터 운 을 시작하는 등 외국인 이용객을 흡인하려는 략

을 세우고 있다 한 장거리 노선 승객 용 비즈니스 라운지 확장 리모

델링을 통해 아시아 승객들의 이용 편의를 도모하고 있으며 공항 인근에

형 박람회장을 조성하여 공항과 연계하 고 박람회장 부근에 규모 호텔단

지를 조성하는 등 공항수요를 증가시키려 노력하고 있다

- 12 -

오를리는 랑스 제2공항으로 도심(CBD)과의 거리는 26km 이다2012년

여객 실 은 국내선 1100만 인국제선 1600만 인으로 오를리공항 체 여

객 국내선은 42국제선은 58를 차지하고 있다2008년 3월 미국과

EU간 항공자유화 정이 체결로 인하여 존에 네디공항과 리 오를리공

항을 연결하는 노선을 개설 하는 등 유럽 항공사들은 미국 취항 노선을 증설

하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

샤를드골공항 33국제선 56

국내선 05919

오를리공항 26국제선 16

국내선 115842

lt표 24gt 리 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 13 -

(5)로마(이탈리아)

로마의 주요공항으로는 오나르도다빈치공항과 로마참피노공항이 있다참

피노공항은 공항 확장에 제약이 있어 1960년 오나르도다빈치공항을 건설하

다 한 오나르도다빈치공항에 교통량을 이 하 다

그림에서와 같이 도심은 EUR(EsposizioneUniversaleRoma)이며 이와 가

장 근거리에 치한 공항은 로마참피노공항이다참피노공항은 비용항공사

취항으로 여객 수송량이 증가하고 있는 공항이다

lt그림 26gt로마 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

오나르도다빈치공항은 이탈리아에서 가장 규모가 큰 공항으로서 이탈리

아 국 항공사 Alitalia의 허 공항이며 로마 도심(CBD)으로부터 22km 떨어

져 있다2012년 여객 수송 실 은 국내선 1189만 인국제선 2518만 인으로

오나르도다빈치공항 체 여객 국내선은 32국제선은 68를 차지한

다2008년에 제 5터미 의 운 을 시작하면서 연간 여객 95만 인을 더 수

용할 수 있게 되었다2010년에 새로운 수화물 처리 시스템(BHS)을 도입하여

수화물 수송의 효율성을 증 시켰다 오나르도다빈치공항은 EU항공자유화

방침에 따라 미국 키스탄 등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하

다

- 14 -

로마참피노공항은 유럽의 표 인 가항공사 Ryanair의 허 공항으로서

가항공사들이 주로 이용하고 있으며 부분 세기 운항과 행정 목 의

항공기 취항이 이루어지고 있다로마 도심(CBD)으로부터 16km 떨어진 곳에

치하고 있으며 2012년 여객 수송 실 은 국내선 102만 인국제선 348만

인으로 로마참피노공항 체 여객 국내선은 23국제선은 77를 차지한

다정기 항공편 이용이 감소하고 LCC이용률의 증가함에 따라 2007년에 터

미 을 확장하 으며 재 이탈리아에서 여객수송량 증가율이 가장 높은 공

항이다로마참피노공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄 등 EU

항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

오나르도다빈치

공항22

국제선 25

국내선 126832

로마참피노공항 16국제선 03

국내선 017723

lt표 25gt로마 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 15 -

212공항선택의 소비자 선택 행동연구

(1)소비자 선택 행동 연구

소비자 행동 연구의 사회 경제학 측면에서 인간의 모든 행동은 근본 으

로 합리 이며 무엇을 할지 결정하기 에 그 행동의 비용과 편익을 계산한

다(JohnScott1992)고 말한다이것이 합리 선택이론이고 이를 사회 상

호작용에 용하면 교환이론(exchangetheory)의 형태를 갖는다이는 개인

자산에 따라 자산 사용 형태가 다르며(백은 1997)실제 시장의 소비 형태

로도 향을 미친다(HiraampMugenda2000)는 말과 같다

이에 따라 소비자 자신과 사회의 장기 미래를 고려하는 합리 소비는

충분한 정보를 수집하고 이를 자신 있게 소화해내는 일이야말로 비합리 인

소비를 차단하는 필수요건이 되는 것이다(정 1997)경제성과 소비가 련

이 있기 때문에 소비자는 한정된 산과 기회가치를 조합하여 합리 선택을

하려고 할 것이다

합리 소비에 한 연구에서 소비자가 자신의 최 만족을 추구하기 해

재화와 용역의 효율 으로 사용하는 것을 합리 소비생활이라고 하며 이는

경제 발 을 가져올 수 있다고 하 다(지정 1998)합리 소비는 자원을

효율 으로 활용하여 자원 낭비를 배척하므로 사회 경제 발 으로 연계될

수 있기 때문이다

소비자 행동과 련된 선행 연구를 통해 소비자는 한정된 산으로 최

편익을 추구하기 때문에 합리 소비 선택을 한다는 것을 알 수 있었다

한 최근 많은 지식과 정보를 활용할 수 있으므로 본 연구에서 소비자는 정보

를 수집하고 활용하여 한정된 산에서 합리 공항선택을 한다고 가정 하여

결과를 해석할 수 있다

- 16 -

(2)공항선택모형

선택모형은 개인의 공항선택 항공사 선택행태 모형화 연구에 교통선택

모형이 많이 쓰이고 있다이에 따라 공항선택행태를 분석하기 한 연구들

이 많이 출간되었다공항선택모형은 1976년 Skinner가 워싱턴 DC지역 내

3개의 공항선택에 한 연구가 첫 번째 라고 할 수 있다

공항선택모형의 표 인 연구로 『AirportChoiceAnEmpiricalStudy

(Skinner1976)』과 『AirportChoiceInMulti-airportRegions(WindleR

amp DresnerM1995)』가 있다두 연구 모두 볼티모어워싱턴 DC지역의 3

개 공항인 Ronald Reagan Washington NationalWashington Dulless

International Baltimore Washington International을 상으로 하 고

MultinomialLogitModel을 사용하 다그 Skinner(1976)의 연구는 공항

선택모형의 최 연구로 운항빈도와 지상 근성이 요한 결과로 도출되었

다

EricPelsetal연구에서(EricPelsetal1999)는 SanFranciscoBayArea

지역 승객들의 행동특성을 NetstedLogitModel을 이용하여 공항선택과 항공

사 선택에 하여 분석하 다분석에 사용된 변수로는 운항요 운항빈도

수공항 근시간비행당좌석수를 사용하 다분석결과 좌석에 한 수요의

탄력성이 다른 것에 비해 큰 것으로 조사되었다출발 공항과 항공사를 동시

에 선택하기보다 공항을 선택한 후 항공사를 차례로 선택하는 것으로 나타났

다

한 SanFranciscoBayArea를 상으로 한 공항선택 연구(EricPelsst

al2003)는 NestedLogitModel을 이용하 으며 공항선택 근수단 선택에

해 분석하 다운항요 운항빈도수공항 근시간공항 근비용이 변수

로 사용되었다비즈니스 승객과 목 의 승객을 구분하여 근비용과

근 시간을 월별로 분석하 다이를 통해 시간 가치를 산출하 고 공항선

택 모델에서 항공요 보다는 서비스의 빈도수가 공항선택과 련있는 변수

로 도출되었다따라서 여행자들이 항공요 에 해서 민감한 반응이며

비즈니스 여행자들이 서비스 빈도수에 민감하다는 결과이다

SanFranciscoBayArea지역을 상으로 한 다른 연구(GozenBasaret

al2004)에서는 승객들의 공항선택 행동특성을 PCMNL (Probabilistic

- 17 -

ChoiceSetMultinomialLogit)model으로 분석하 다변수는 운항빈도수와

공항 근시간이고 분석 결과 빈도계수는 양수가 나왔으며 근시간계수는 음

수가 도출되었다PCMNL모형에서 선택 모형 설정 시 MNL설정으로 분석한

결과에서는 주 과 주말에 큰 차이가 나타났고여성이 남성보다 근 시간

에 해 한 것으로 나타났다PCMNLModel의 공항 선택에서는 근시

간에 해 민감한 것으로 나타났다

Fargo지역 공항과 MSP(MinneapolisndashSaintPaul)국제공항 출발 승객들

을 상으로 BinaryLogitModel을 이용한 연구가 있다(SteveLeon2011)

공항 이용객 상으로 설문지를 바탕으로 분석했던 선행 연구와는 달리 상

공항을 이용하는 승객들의 데이터를 약 1년 간 수집하여 이를 모형화 하

다분석 결과 여행목 환승지항공사 변수가 유의하게 도출되었는데 특히

항공사 선택에서 높은 유의성이 나타난 이유는 Fargo지역 공항에 다양한 항

공사가 취항하고 있기 때문이다

국내 공항은 공항 개발 심으로 연구를 진행 이기 때문에 해외와 달리

공항선택에 한 연구가 은편이다그러므로 공항선택에 한 연구는 1999

년2011년에 추진한 연구가 해당된다

한국항공진흥 회에서 1999년에 추진한 연구는 국 부에 소재하는 경쟁

공항들 간 여객 운송 분포에 한 공항선택모델 개발이다(한국항공진흥 회

1999년)MNL모델을 이용하여 연구한 결과 근시간운항빈도항공기 기종

요소가 공항선택에 향을 미치는 것으로 도출되었으며 항공요 은 향을

미치지 않는 것으로 나타났다

2011년 연구는 김포공항 국제선 이용객을 상으로 하여 공항선택에 향

을 미치는 요인들을 분석하 다(김문환2011년)김포공항 국제선 승객들에

게 설문조사를 시행 후 재이용여부를 통해 공항선택 속성을 분석한 연구가

있는데 분석기법은 구조방정식을 이용하 고 이에 따라 공항운 근가능

성운항시설선호항공사 운항 변수가 공항선택에 향을 미치는 것으로

도출되었다

- 18 -

213 련연구 고찰 요약

하네다공항오를리공항 등 조사된 복수공항 사례에서 도심 근가능성이

용이한 공항은 성장 가능성이 존재한다 근거리가 단축될수록 공항 근시

간을 약할 수 있으므로 공항선택에 있어 공항 근시간을 요한 요인임을

가정할 수 있다

한 복수공항체계가 세계 으로 확산되고 있는 추세임에 따라 소비자들은

공항선택의 폭이 넓어졌다선택권이 있는 소비자의 행동을 측하기가 어려

운 일이기 때문에 과거부터 재까지 소비자 행동에 한 연구가 진행되어오

고 있다선행 연구된 소비자 행동 연구에서 도출 할 수 있는 결론은 소비자

는 한정된 산을 합리 으로 사용할 것이며 이에 근거하여 공항선택을 한다

고 가정 할 수 있다

공항선택모형과 련하여 선행 연구된 논문은 다음 표와 같으며 운항빈도

수공항 근시간공항 근비용 등이 유의한 변수로 도출되었음을 알 수 있

다

- 19 -

논문명 자 수행연도 변수

AirportandAirlineChoice

inaMultipleAirport

RegionAnEmpirical

AnalysisfortheSan

FranciscoBayArea

EricPelsetal 1999

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용

Accesstoand

CompetitionBetween

AirportsACaseStudy

forTheSanFrancisco

BayArea

EricPelsetal 2003

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용여행목

AParameterized

ConsideratioinSetModel

forAirportChoiceAn

ApplicationtotheSan

FranciscoBayArea

GozenBasar

etal2004

운항빈도수

공항 근시간성별

AirportChoiceModeling

EmpiricalEvidencefroma

Non-HubAirport

SteveLeon 2011

여행목 항공요 계

여행기간목 지

환승여부항공사

소비자의 공항선택에

향을 미치는 요인

한국항공진흥

회1999

운항빈도항공요

항공기 기종여행목

공항 근시간

공항이용객의

공항선택행동에 한

연구 -김포국제공항을

심으로-

김문환 2011

운 (탑승수속보안검색

등)

근가능성(공항 근수단

공항 근이용료

공항 근시간)운항(노선

스 등)시설(상업

안내 등)선호항공사운항

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수

- 20 -

22이론고찰

221로지스틱 회귀분석3)

회귀분석은 종속변수와 한 개 이상의 독립변수 사이의 상 계를 설명하

기 한 기법이다어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 수학

선형 계식으로 구하여 합도 측정이 가능하다회귀분석은 연속변수일

경우 사용되나 종속변수가 범주형인 경우에 로지스틱 회귀분석을 이용할 수

있다

로지스틱 회귀분석은 어떤 사건이 발생할 확률을 측하는 것으로 이분형

로지스틱 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석으로 구분할 수 있다두 가지

분석 방법 차이는 종속변수의 개수이다이분형 로지스틱 회귀분석은 명목척

도로 측정된 종속변수가 2개의 범주형으로 이루어진 경우 분석을 용할 수

있으며 종속변수가 3개 이상이면 다항 로지스틱 분석을 용한다본 연구는

인천공항과 김포공항 한 공항 선택 여부가 종속변수가 되므로 이분형 로

지스틱 회귀분석을 사용하 다

(1)이분형 로지스틱 회귀분석

이분형 로지스틱은 사건 발생(1)과 사건이 발생하지 않음(0)에 한 종속변

수에 해 한 개 이상의 독립변수를 이용하여 회귀모형을 도출한다이분형

로지스틱 회귀분석 수식은 다음과 같다

ln ⋯ (식 21)

Logit을 ln 로 표 하여 p는 사건 발생 확률이고 1-p는 사건이 발생

하지 않을 확률이다따라서 p값이 증가하면 사건발생 확률이 높다는 의미

로 해석할 수 있다따라서 로지스틱 회귀분석의 목 은 n개의 측 변수를

이용하여 측하는 것이다

3) 처 순귀 2 ldquo로지스틱 회귀 형 해 rdquo 한나래아카데미 2008

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

理學碩士 學位論文

수도권 복수공항 체계를

심으로 한

공항선택모형 개발

DevelopmentofAirportChoiceModel

BasedonMultipleAirportSystem of

SeoulMetropolitanarea

韓國航空大學校 大學院

航空交通物流學科

金 正 妸

2014年 2月

指 敎授 김 원 규

수도권 복수공항 체계를

심으로 한

공항선택모형 개발

DevelopmentofAirportChoiceModel

BasedonMultipleAirportSystem of

SeoulMetropolitanarea

이 論文을 理學碩士 學位論文으로 提出함

韓國航空大學校 大學院

航空交通物流學科

金 正 妸

2014年 2月

李衍道의 理學碩士

學位論文을 認准함

2014年 1月 24日

學位論文 審査委員

委員長 (印)

委 員 (印)

委 員 (印)

韓國航空大學敎 大學院

- i -

수도권 복수공항 체계를 심으로 한 공항선택 모형개발

論 文 要 約

미국의 뉴욕로스앤젤 스 국의 런던 등의 세계 도시권에는 항공수요

처리를 해 두 개 이상의 복수공항을 운 하고 있다우리나라도 수도권의

항공수요 증가와 기존 김포국제공항의 확장 가능성이 낮은 등을 감안하여

2001년 인천국제공항을 개항하면서 복수공항 체제로 변화하 다

최근 비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공

운송시장 변화로 국제선 여객 수요가 증가하고 있다이에 따라 김포국제공

항의 국제선 활용가능성에 한 논의가 두되고 있으며수도권 복수공항의

역할 분담에 한 연구가 요구되고 있다특히 복수공항을 이용하는 여객의

선호도와 공항 선택의 요인에 한 분석을 통해 각 공항의 역할과 활용방안

을 수립하는 것이 필요하다

본 연구에서는 김포공항과 인천공항의 국제선 여객을 상으로 한 설문조

사를 바탕으로수도권 복수공항 체제에서 공항을 선택할 때 고려하는 요인

을 분석하고 이분형(Binary)공항선택모형을 개발하 다 한여객이 공항

선택과 항공사 선택 어느 사항을 먼 선택하는지에 한 분석을 실시하

기 해 NetedLogitModel을 개발하 다

공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링한 결과 수도권 국제

선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 어느 공항을 이용할 것인

지를 선택하는 것으로 나타났다공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을

해 네스티드 로짓모형을 모델링한 결과 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼

선택한 후 공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다본 연구에서 분

석된 내용은 항공사와 공항운 자가 업 략장래 계획 수립에 이용할 수

있을 것으로 기 된다

- ii -

목 차

제 1장 서 론middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot1

11연구의 배경 목 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot1

12연구의 범 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot2

13연구의 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot3

제 2장 련연구 이론고찰 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot4

21 련연구middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot4

22이론고찰middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot20

제3장 공항선택 모형 방법론 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot29

31연구조사 설계middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot29

32표본분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot31

33연구모형 설정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot35

34변수설정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot37

제4장 공항선택모형 개발 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot40

41공항선택모형 도출middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot40

42공항선택모형 검정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot46

제5장 결론 향후 연구과제 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot49

참 고 문 헌middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot50

SUMMARYmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot52

- iii -

그 림 목 록

lt그림 11gt연구 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot3

lt그림 21gt 세계의 복수공항체제middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot4

lt그림 22gt도쿄 주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot5

lt그림 23gt워싱턴 DC주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot7

lt그림 24gt베를린 주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot9

lt그림 25gt 리 주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot11

lt그림 26gt로마 주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot13

lt그림 27gt로지스틱 분포middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot21

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot26

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot35

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot36

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot42

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot43

- iv -

표 목 록

lt표 11gt설문조사에서 이용된 2000km 이내 국제선 정기노선 취항지middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot2

lt표 21gt도쿄 주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot6

lt표 22gt워싱턴 DC주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot8

lt표 23gt베를린 주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot10

lt표 24gt 리 주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot12

lt표 25gt로마 주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot14

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot19

lt표 31gt설문문항의 주요 구성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot29

lt표 32gt설문조사 기본 설계middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot30

lt표 33gt설문조사 표본 수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot30

lt표 34gt표본 분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot31

lt표 35gt설문 응답자 특성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot33

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot34

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot37

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot38

lt표 39gt유의한 변수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot39

lt표 310gt변수의 분산팽창계수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot39

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot41

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot43

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot44

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot46

lt표 45gt공항선택모형요약 검정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot46

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot47

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot48

- 1 -

제1장 서 론

11연구의 배경 목

미국의 뉴욕로스앤젤 스 국의 런던 랑스의 리이탈리아의 로마

등의 세계 도시권에는 항공수요 처리를 해 두 개 이상의 복수공항을 운

하고 있다지역별로 복수의 공항을 운 하게 된 이유와 운 형태 등은 상

이하나지속 으로 증가하는 항공수요를 원활하게 처리하기 한 목 은 동

일하다

우리나라도 수도권의 항공수요 증가와 기존 김포국제공항의 확장 가능성이

낮은 등을 감안하여 2001년 인천국제공항을 개항하면서 복수공항 체제로

환하 다이후 수도권 복수공항 체계의 역할 분담 정책은 인천국제공항은

국제선 담김포국제공항은 국내선 담하여 처리하는 것으로 수립되었다

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따라 최근 10년 간 우리나라의 체 국제선 항공수요는 연평균

83 높은 성장세를 보이고 있다이에 따라 기존의 국내선 담 공항인 김

포국제공항의 국제선 활용가능성에 한 논의가 두되고 있으며수도권 복

수공항의 역할 분담에 한 연구가 요구되고 있다특히 복수공항을 이용하

는 여객의 선호도와 공항 선택의 요인에 한 분석을 통해 각 공항의 역할과

활용방안을 수립하는 것이 필요하다

본 연구에서는 김포공항과 인천공항의 국제선 여객을 상으로 한 설문조

사를 바탕으로수도권 복수공항 체제에서 공항을 선택할 때 고려하는 요인

을 분석하고 이분형(Binary)공항선택모형을 개발하고자 한다 한여객이

공항 선택과 항공사 선택 어느 사항을 먼 선택하는지에 한 분석을 실

시하기 해 NetedLogitModel을 개발하 다

- 2 -

12연구의 범

본 연구는 수도권 복수공항 체제에서 공항을 선택할 때 고려요인에 한

확률을 추정하고 공항선택모형개발을 개발하는 것이며 한 공항 선택과 항

공사 선택 선후 선택사항을 찾아내는 네스티드 로짓 모형을 도출하는 것

이다공항을 선택하는 행 는 선택자에게 다양한 요인이 작용한 결과일 것

이며 각 공항도 같은 치환경에 있는 것이 아니기 때문에 복합 요인

이 작용할 것이다이러한 특성들을 모두 설명할 수 있는 모형 도출은 사실

상 불가능하므로 본 연구에서는 김포공항과 인천공항을 최 한 동일한 조건

으로 분석할 수 있도록 하 다

본 연구에서 사용한 설문조사 결과는 한국공항공사에서 발주한 lsquo수도권공항

의 효율 활용방안 수립용역rsquo일환으로 수행된 설문조사 자료를 이용하 다

김포공항의 국제선 노선은 직선거리 2000km 이하의 공항으로만 제한을 받고

있다이에 따라 김포공항이 취항 인 노선은 하네다홍차오간사이나고야

베이징쑹산이다반면 인천공항은 국일본 등을 비롯하여 유럽미국까지

제한 없이 취항 이다취항에 제약 없는 인천공항의 이용자가 더 많으므로

동등한 조건에서 비교하기 해인천공항 설문 응답자를 2000km 이하 노선

이용자로 제한하 다설문조사 응답자를 상으로 한 2000km 이내 노선은

다음과 같다

구분 김포공항 인천공항

국 베이징홍차오(상하이)베이징다롄로코우(남경)성도 해청도

청두타오시엔(선양)푸동(상하이)항 우

일본간사이(오사카)나고야

하네다(도쿄)간사이(오사카)나고야나리타(도쿄)후쿠오카

만 쑹산 가오슝

기타 - 울란바토르

lt표 11gt설문조사에서 이용된 2000km 이내 국제선 정기노선 취항지

이는 유사한 조건에서 공항선택이 주어졌을 때 선택자가 단순히 공항의 조

건만 고려하여 선택할 수 있는 상황을 조성하 다따라서 본 연구에서는

2000km 이내 노선 이용자를 상으로 분석하여 조사 상에 제약을 두었다

- 3 -

13연구의 방법

본 연구의 과정은 련연구의 이론 고찰 후 이를 토 로 공항선택요인을

분석하는 것이다 련연구는 주요국 복수공항체제 조사와 선행연구된 공항

선택의 소비자 선택 행동이론을 조사한다 한 본 분석에서 사용하는 이분

형 로지스틱 회귀분석과 네스티드 로짓모형 이론을 연구한다

련연구 이론을 기반으로 하여 분석 모형을 설정한 후 lsquo수도권공항의 효율

활용방안 수립용역rsquo에서 조사된 설문자료를 분석하여 일반 특성 특

이사항을 도출하며 설정된 분석 모형을 용하여 공항선택모형을 추정한다

한 항공사 선택의 선후 계를 악한 공항선택모형을 도출하기로 한다

이를 정리하면 다음 그림과 같다

lt그림 11gt연구 방법

분석에 사용된 트웨어는 SPSS180과 SAS93이다이분형 로지스틱 회

귀분석을 이용한 공항선택모형 추정은 SPSS180으로 분석하 으며항공사

선택 선후 계를 추정하기 한 네스티드로짓분석의 공항선택모형은 SAS

93을 이용하 다

- 4 -

제 2장 련연구 이론고찰

21 련연구

211복수공항 체제

세계 지역에 이상의 공항이 존재하며 우리나라는 김포공항과 인천공항

이 표 인 사례이다본 에서는 세계 복수공항의 출 배경과 공항이용

황을 알아보고자 한다

2008년 Phillippe연구에서 세계복수공항은 59개 Set가 운 되고 있다고 밝

혔다2008년 복수공항 황은 다음 그림과 같으며 이후 국의 다싱공항 등

의 새롭게 복수공항이 건설되는 추세이므로 복수공항의 수는 증가되고 있을

것이다

lt그림 21gt 세계의 복수공항체제

처 Philippe ABonnefoy ldquoScalability of the Air Transportation System and Development of

Multi-Airport Systems A Worldwide Perspectiverdquo 2008

- 5 -

(1)도쿄(일본)

일본 정부는 하네다공항의 혼잡과 소음문제를 해결하기 해 1978년 나리

타공항을 개항하 다나리타국제공항이 개항되면서 하네다공항은 국내선 여

객 심으로나리타공항은 국제선 여객 심으로 운 되었으나 역할이 분리

된 운 체계에서 탈피하려는 추세이다

그림에서와 같이 도심은 Akasaka이며 이와 가장 근거리에 치한 공항은

하네다국제공항이다하네다국제공항은 도심 근성이 뛰어나므로 허 공항

육성 방안을 추진 이다1)

lt그림 22gt도쿄 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

하네다국제공항은 도쿄지역의 주공항이었으나 나리타공항 개항이후 국내선

심 공항으로 운 하 다따라서 국내선 실 이 높으나 일본 정부의 정책

수정으로 국제선 실 을 회복 이다2008년 이후 활주로 용량 한계에 가까

워져 신규 노선 취항 증편이 어려워짐에 따라 2010년 신 활주로(D활주로)

를 건설하여 연간 이착륙 처리용량이 296천 회에서 407천 회로 증가하여 여

유 용량을 확보하 다활주로 여유 용량을 활용하여 싱가폴을 비롯한 방콕

1) 매 경제(2013129)

- 6 -

뉴욕 리 등의 국제 정기노선을 취항하 으며 이에 따라 2012년 여객 실

은 국내선 5890만 인국제선 790만 인으로 하네다국제공항 체 여객 국

내선은 88국제선은 12를 차지하 다

나리타국제공항은 2005년 이후 활주로 용량 한계로 인하여 신규노선 취항

이나 증편이 어려웠다따라서 2010년 나리타공항은 한국과 말 이시아middot싱가

폴 등 9개 아시아 국가 지역과 체결한 항공 자유화 정 상에 나리타공

항을 포함시켰으며 규제를 폭 완화해 가항공사들 취항도 확 하 다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 372만 인국제선 2971만 인으로 나리타

국제공항 체 여객 국내선은 11국제선은 89를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

하네다국제공항 21국제선 08

국내선 591288

나리타국제공항 68국제선 30

국내선 048911

lt표 21gt도쿄 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 7 -

(2)워싱턴 DC(미국)

1969년 워싱턴 덜 스공항의 Slot제한이 이루어졌고 짧은 활주로 길이로 인

하여 형 항공기 취항이 불가능하 으므로 로 드 이건공항을 건설하 다

그림에서와 같이 도심은 Downtown이며 이와 가장 근거리에 치한 공항은

로 드 이건국립공항이다로 드 이건 국립공항은 근교통이 편리하나

시설 정책 제한으로 인해 취항에 제약이 존재한다

lt그림 23gt워싱턴 DC주요 공항

처 httpmapsgooglecom

덜 스공항은 유나이티드항공의 동부 허 공항으로서 볼티모어sim워싱턴sim

북부 버지니아로 연결되며 워싱턴 도시권의 워싱턴 도심(CBD)과의 거리는

44km 이다주요 항공 운송을 담당하고 있으며 한항공델타를 포함한 32

개의 항공사가 운항 이다덜 스-인천을 포함한 119개 노선을 운항 이이

며 이에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1588만 인국제선 668만 인으로

덜 스공항 체 여객 국내선은 70국제선은 30를 차지하 다

로 드 이건공항은 국내선 심 공항으로 도심(CBD)과의 거리는 8km 이

다주로 근거리 국내선에 이용되는 공항이고 공항에서 지하철도인 메트로

일과 직 연결되어 있어 통행이 편하다델타제트블루를 포함한 12개 항공

- 8 -

사가 운항 이며로 드 이건-시카고를 포함한 90개 노선을 운항 이다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1866만 인국제선 14만 인으로 국내선

이용객의 수가 이다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

덜 스공항 44국제선 07

국내선 163070

로 드 이건

국립공항8

국제선 00

국내선 09199

lt표 22gt워싱턴 DC주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 9 -

(3)베를린(독일)

독일 통일이 서베를린에는 테겔공항이동베를린에는 쉐네펠트공항이 각

도시의 주공항이었다통일이후 테겔공항이 베를린의 주요한 공항이고 쉐네

펠트는 테겔공항을 보완하며 비용항공사를 한 공항으로 이용되고 있다

그림에서와 같이 도심은 Charlottenburg-Wilmersdorf이며 이와 가장 근거

리에 치한 공항은 테겔공항이다테겔공항은 도심과 근이 용이하여 높은

실 을 확보하고 있으나 쉐네펠트공항과 통합될 정이다독일정부는 한 도

시에 여러 개의 공항을 운 하는 것이 비효율 이며 도심 소음공해 등의 심

각성을 단하 기 때문이다2)

lt그림 24gt베를린 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

2) 종화 ldquo 계 복수공항시스 운 과 한 공항 운 전 향에 한 연 rdquo 한 항공대학

대학원 2011년

- 10 -

테겔공항은 독일에서 두 번째로 큰 규모의 항공사인 AirBerlin의 허 국

제공항으로서 베를린 제1의 공항이다베를린의 도심(CBD)으로부터 7km 떨

어진 거리에 치하고 있다에어 랑스SAS를 포함한 38개 항공사가 운항

이며테겔-취리히를 포함한 98개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여

객 수송 실 은 국내선 여객 717만 인국제선 여객 1076만 인으로 테겔공항

체 여객 국내선은 40국제선은 60를 차지하 다

쉐네펠트공항은 베를린 제2의 국제공항이다통일 주공항이었으나 통일

이후 부공항으로 락하 으며 베를린 도심(CBD)으로부터의 거리는 26km이

다이지제트를 포함한 20개 항공사가 운항 이며쉐네펠트-런던을 포함한

72개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여객 수송 실 은 국내선 69만

인국제선 여객 611만 인으로 쉐네펠트공항 체 여객 국내선은 10국

제선은 90를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

테겔공항 7국제선 11

국내선 076040

쉐네펠드공항 26국제선 06

국내선 019010

lt표 23gt베를린 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 11 -

(4) 리( 랑스)

리의 주요공항으로는 샤를드골공항오를리공항이 있다 리 오를리 공

항은 처리용량을 철 히 제한하고 있었으므로 1966년 샤를드골공항이 건설되

었다

그림에서와 같이 도심은 LaDeacutefense이며 이와 가장 근거리에 치한 공항

은 오를리공항이다오를리공항은 리의 제2공항 역할을 차지하고 있다

lt그림 25gt 리 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

샤를드골공항은 리의 허 공항 유럽 항공화물 처리공항으로 도심

(CBD)과의 거리는 33km 이다2012년 여객 실 은 국내선 500만 인국제선

5600만 인으로 샤를드골공항 체 여객 국내선은 9국제선은 91를

차지하고 있다샤를드골공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄

등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다공항 내에 lsquo미니 박물 rsquo을

유치하여 2013년부터 운 을 시작하는 등 외국인 이용객을 흡인하려는 략

을 세우고 있다 한 장거리 노선 승객 용 비즈니스 라운지 확장 리모

델링을 통해 아시아 승객들의 이용 편의를 도모하고 있으며 공항 인근에

형 박람회장을 조성하여 공항과 연계하 고 박람회장 부근에 규모 호텔단

지를 조성하는 등 공항수요를 증가시키려 노력하고 있다

- 12 -

오를리는 랑스 제2공항으로 도심(CBD)과의 거리는 26km 이다2012년

여객 실 은 국내선 1100만 인국제선 1600만 인으로 오를리공항 체 여

객 국내선은 42국제선은 58를 차지하고 있다2008년 3월 미국과

EU간 항공자유화 정이 체결로 인하여 존에 네디공항과 리 오를리공

항을 연결하는 노선을 개설 하는 등 유럽 항공사들은 미국 취항 노선을 증설

하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

샤를드골공항 33국제선 56

국내선 05919

오를리공항 26국제선 16

국내선 115842

lt표 24gt 리 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 13 -

(5)로마(이탈리아)

로마의 주요공항으로는 오나르도다빈치공항과 로마참피노공항이 있다참

피노공항은 공항 확장에 제약이 있어 1960년 오나르도다빈치공항을 건설하

다 한 오나르도다빈치공항에 교통량을 이 하 다

그림에서와 같이 도심은 EUR(EsposizioneUniversaleRoma)이며 이와 가

장 근거리에 치한 공항은 로마참피노공항이다참피노공항은 비용항공사

취항으로 여객 수송량이 증가하고 있는 공항이다

lt그림 26gt로마 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

오나르도다빈치공항은 이탈리아에서 가장 규모가 큰 공항으로서 이탈리

아 국 항공사 Alitalia의 허 공항이며 로마 도심(CBD)으로부터 22km 떨어

져 있다2012년 여객 수송 실 은 국내선 1189만 인국제선 2518만 인으로

오나르도다빈치공항 체 여객 국내선은 32국제선은 68를 차지한

다2008년에 제 5터미 의 운 을 시작하면서 연간 여객 95만 인을 더 수

용할 수 있게 되었다2010년에 새로운 수화물 처리 시스템(BHS)을 도입하여

수화물 수송의 효율성을 증 시켰다 오나르도다빈치공항은 EU항공자유화

방침에 따라 미국 키스탄 등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하

다

- 14 -

로마참피노공항은 유럽의 표 인 가항공사 Ryanair의 허 공항으로서

가항공사들이 주로 이용하고 있으며 부분 세기 운항과 행정 목 의

항공기 취항이 이루어지고 있다로마 도심(CBD)으로부터 16km 떨어진 곳에

치하고 있으며 2012년 여객 수송 실 은 국내선 102만 인국제선 348만

인으로 로마참피노공항 체 여객 국내선은 23국제선은 77를 차지한

다정기 항공편 이용이 감소하고 LCC이용률의 증가함에 따라 2007년에 터

미 을 확장하 으며 재 이탈리아에서 여객수송량 증가율이 가장 높은 공

항이다로마참피노공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄 등 EU

항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

오나르도다빈치

공항22

국제선 25

국내선 126832

로마참피노공항 16국제선 03

국내선 017723

lt표 25gt로마 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 15 -

212공항선택의 소비자 선택 행동연구

(1)소비자 선택 행동 연구

소비자 행동 연구의 사회 경제학 측면에서 인간의 모든 행동은 근본 으

로 합리 이며 무엇을 할지 결정하기 에 그 행동의 비용과 편익을 계산한

다(JohnScott1992)고 말한다이것이 합리 선택이론이고 이를 사회 상

호작용에 용하면 교환이론(exchangetheory)의 형태를 갖는다이는 개인

자산에 따라 자산 사용 형태가 다르며(백은 1997)실제 시장의 소비 형태

로도 향을 미친다(HiraampMugenda2000)는 말과 같다

이에 따라 소비자 자신과 사회의 장기 미래를 고려하는 합리 소비는

충분한 정보를 수집하고 이를 자신 있게 소화해내는 일이야말로 비합리 인

소비를 차단하는 필수요건이 되는 것이다(정 1997)경제성과 소비가 련

이 있기 때문에 소비자는 한정된 산과 기회가치를 조합하여 합리 선택을

하려고 할 것이다

합리 소비에 한 연구에서 소비자가 자신의 최 만족을 추구하기 해

재화와 용역의 효율 으로 사용하는 것을 합리 소비생활이라고 하며 이는

경제 발 을 가져올 수 있다고 하 다(지정 1998)합리 소비는 자원을

효율 으로 활용하여 자원 낭비를 배척하므로 사회 경제 발 으로 연계될

수 있기 때문이다

소비자 행동과 련된 선행 연구를 통해 소비자는 한정된 산으로 최

편익을 추구하기 때문에 합리 소비 선택을 한다는 것을 알 수 있었다

한 최근 많은 지식과 정보를 활용할 수 있으므로 본 연구에서 소비자는 정보

를 수집하고 활용하여 한정된 산에서 합리 공항선택을 한다고 가정 하여

결과를 해석할 수 있다

- 16 -

(2)공항선택모형

선택모형은 개인의 공항선택 항공사 선택행태 모형화 연구에 교통선택

모형이 많이 쓰이고 있다이에 따라 공항선택행태를 분석하기 한 연구들

이 많이 출간되었다공항선택모형은 1976년 Skinner가 워싱턴 DC지역 내

3개의 공항선택에 한 연구가 첫 번째 라고 할 수 있다

공항선택모형의 표 인 연구로 『AirportChoiceAnEmpiricalStudy

(Skinner1976)』과 『AirportChoiceInMulti-airportRegions(WindleR

amp DresnerM1995)』가 있다두 연구 모두 볼티모어워싱턴 DC지역의 3

개 공항인 Ronald Reagan Washington NationalWashington Dulless

International Baltimore Washington International을 상으로 하 고

MultinomialLogitModel을 사용하 다그 Skinner(1976)의 연구는 공항

선택모형의 최 연구로 운항빈도와 지상 근성이 요한 결과로 도출되었

다

EricPelsetal연구에서(EricPelsetal1999)는 SanFranciscoBayArea

지역 승객들의 행동특성을 NetstedLogitModel을 이용하여 공항선택과 항공

사 선택에 하여 분석하 다분석에 사용된 변수로는 운항요 운항빈도

수공항 근시간비행당좌석수를 사용하 다분석결과 좌석에 한 수요의

탄력성이 다른 것에 비해 큰 것으로 조사되었다출발 공항과 항공사를 동시

에 선택하기보다 공항을 선택한 후 항공사를 차례로 선택하는 것으로 나타났

다

한 SanFranciscoBayArea를 상으로 한 공항선택 연구(EricPelsst

al2003)는 NestedLogitModel을 이용하 으며 공항선택 근수단 선택에

해 분석하 다운항요 운항빈도수공항 근시간공항 근비용이 변수

로 사용되었다비즈니스 승객과 목 의 승객을 구분하여 근비용과

근 시간을 월별로 분석하 다이를 통해 시간 가치를 산출하 고 공항선

택 모델에서 항공요 보다는 서비스의 빈도수가 공항선택과 련있는 변수

로 도출되었다따라서 여행자들이 항공요 에 해서 민감한 반응이며

비즈니스 여행자들이 서비스 빈도수에 민감하다는 결과이다

SanFranciscoBayArea지역을 상으로 한 다른 연구(GozenBasaret

al2004)에서는 승객들의 공항선택 행동특성을 PCMNL (Probabilistic

- 17 -

ChoiceSetMultinomialLogit)model으로 분석하 다변수는 운항빈도수와

공항 근시간이고 분석 결과 빈도계수는 양수가 나왔으며 근시간계수는 음

수가 도출되었다PCMNL모형에서 선택 모형 설정 시 MNL설정으로 분석한

결과에서는 주 과 주말에 큰 차이가 나타났고여성이 남성보다 근 시간

에 해 한 것으로 나타났다PCMNLModel의 공항 선택에서는 근시

간에 해 민감한 것으로 나타났다

Fargo지역 공항과 MSP(MinneapolisndashSaintPaul)국제공항 출발 승객들

을 상으로 BinaryLogitModel을 이용한 연구가 있다(SteveLeon2011)

공항 이용객 상으로 설문지를 바탕으로 분석했던 선행 연구와는 달리 상

공항을 이용하는 승객들의 데이터를 약 1년 간 수집하여 이를 모형화 하

다분석 결과 여행목 환승지항공사 변수가 유의하게 도출되었는데 특히

항공사 선택에서 높은 유의성이 나타난 이유는 Fargo지역 공항에 다양한 항

공사가 취항하고 있기 때문이다

국내 공항은 공항 개발 심으로 연구를 진행 이기 때문에 해외와 달리

공항선택에 한 연구가 은편이다그러므로 공항선택에 한 연구는 1999

년2011년에 추진한 연구가 해당된다

한국항공진흥 회에서 1999년에 추진한 연구는 국 부에 소재하는 경쟁

공항들 간 여객 운송 분포에 한 공항선택모델 개발이다(한국항공진흥 회

1999년)MNL모델을 이용하여 연구한 결과 근시간운항빈도항공기 기종

요소가 공항선택에 향을 미치는 것으로 도출되었으며 항공요 은 향을

미치지 않는 것으로 나타났다

2011년 연구는 김포공항 국제선 이용객을 상으로 하여 공항선택에 향

을 미치는 요인들을 분석하 다(김문환2011년)김포공항 국제선 승객들에

게 설문조사를 시행 후 재이용여부를 통해 공항선택 속성을 분석한 연구가

있는데 분석기법은 구조방정식을 이용하 고 이에 따라 공항운 근가능

성운항시설선호항공사 운항 변수가 공항선택에 향을 미치는 것으로

도출되었다

- 18 -

213 련연구 고찰 요약

하네다공항오를리공항 등 조사된 복수공항 사례에서 도심 근가능성이

용이한 공항은 성장 가능성이 존재한다 근거리가 단축될수록 공항 근시

간을 약할 수 있으므로 공항선택에 있어 공항 근시간을 요한 요인임을

가정할 수 있다

한 복수공항체계가 세계 으로 확산되고 있는 추세임에 따라 소비자들은

공항선택의 폭이 넓어졌다선택권이 있는 소비자의 행동을 측하기가 어려

운 일이기 때문에 과거부터 재까지 소비자 행동에 한 연구가 진행되어오

고 있다선행 연구된 소비자 행동 연구에서 도출 할 수 있는 결론은 소비자

는 한정된 산을 합리 으로 사용할 것이며 이에 근거하여 공항선택을 한다

고 가정 할 수 있다

공항선택모형과 련하여 선행 연구된 논문은 다음 표와 같으며 운항빈도

수공항 근시간공항 근비용 등이 유의한 변수로 도출되었음을 알 수 있

다

- 19 -

논문명 자 수행연도 변수

AirportandAirlineChoice

inaMultipleAirport

RegionAnEmpirical

AnalysisfortheSan

FranciscoBayArea

EricPelsetal 1999

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용

Accesstoand

CompetitionBetween

AirportsACaseStudy

forTheSanFrancisco

BayArea

EricPelsetal 2003

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용여행목

AParameterized

ConsideratioinSetModel

forAirportChoiceAn

ApplicationtotheSan

FranciscoBayArea

GozenBasar

etal2004

운항빈도수

공항 근시간성별

AirportChoiceModeling

EmpiricalEvidencefroma

Non-HubAirport

SteveLeon 2011

여행목 항공요 계

여행기간목 지

환승여부항공사

소비자의 공항선택에

향을 미치는 요인

한국항공진흥

회1999

운항빈도항공요

항공기 기종여행목

공항 근시간

공항이용객의

공항선택행동에 한

연구 -김포국제공항을

심으로-

김문환 2011

운 (탑승수속보안검색

등)

근가능성(공항 근수단

공항 근이용료

공항 근시간)운항(노선

스 등)시설(상업

안내 등)선호항공사운항

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수

- 20 -

22이론고찰

221로지스틱 회귀분석3)

회귀분석은 종속변수와 한 개 이상의 독립변수 사이의 상 계를 설명하

기 한 기법이다어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 수학

선형 계식으로 구하여 합도 측정이 가능하다회귀분석은 연속변수일

경우 사용되나 종속변수가 범주형인 경우에 로지스틱 회귀분석을 이용할 수

있다

로지스틱 회귀분석은 어떤 사건이 발생할 확률을 측하는 것으로 이분형

로지스틱 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석으로 구분할 수 있다두 가지

분석 방법 차이는 종속변수의 개수이다이분형 로지스틱 회귀분석은 명목척

도로 측정된 종속변수가 2개의 범주형으로 이루어진 경우 분석을 용할 수

있으며 종속변수가 3개 이상이면 다항 로지스틱 분석을 용한다본 연구는

인천공항과 김포공항 한 공항 선택 여부가 종속변수가 되므로 이분형 로

지스틱 회귀분석을 사용하 다

(1)이분형 로지스틱 회귀분석

이분형 로지스틱은 사건 발생(1)과 사건이 발생하지 않음(0)에 한 종속변

수에 해 한 개 이상의 독립변수를 이용하여 회귀모형을 도출한다이분형

로지스틱 회귀분석 수식은 다음과 같다

ln ⋯ (식 21)

Logit을 ln 로 표 하여 p는 사건 발생 확률이고 1-p는 사건이 발생

하지 않을 확률이다따라서 p값이 증가하면 사건발생 확률이 높다는 의미

로 해석할 수 있다따라서 로지스틱 회귀분석의 목 은 n개의 측 변수를

이용하여 측하는 것이다

3) 처 순귀 2 ldquo로지스틱 회귀 형 해 rdquo 한나래아카데미 2008

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

指 敎授 김 원 규

수도권 복수공항 체계를

심으로 한

공항선택모형 개발

DevelopmentofAirportChoiceModel

BasedonMultipleAirportSystem of

SeoulMetropolitanarea

이 論文을 理學碩士 學位論文으로 提出함

韓國航空大學校 大學院

航空交通物流學科

金 正 妸

2014年 2月

李衍道의 理學碩士

學位論文을 認准함

2014年 1月 24日

學位論文 審査委員

委員長 (印)

委 員 (印)

委 員 (印)

韓國航空大學敎 大學院

- i -

수도권 복수공항 체계를 심으로 한 공항선택 모형개발

論 文 要 約

미국의 뉴욕로스앤젤 스 국의 런던 등의 세계 도시권에는 항공수요

처리를 해 두 개 이상의 복수공항을 운 하고 있다우리나라도 수도권의

항공수요 증가와 기존 김포국제공항의 확장 가능성이 낮은 등을 감안하여

2001년 인천국제공항을 개항하면서 복수공항 체제로 변화하 다

최근 비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공

운송시장 변화로 국제선 여객 수요가 증가하고 있다이에 따라 김포국제공

항의 국제선 활용가능성에 한 논의가 두되고 있으며수도권 복수공항의

역할 분담에 한 연구가 요구되고 있다특히 복수공항을 이용하는 여객의

선호도와 공항 선택의 요인에 한 분석을 통해 각 공항의 역할과 활용방안

을 수립하는 것이 필요하다

본 연구에서는 김포공항과 인천공항의 국제선 여객을 상으로 한 설문조

사를 바탕으로수도권 복수공항 체제에서 공항을 선택할 때 고려하는 요인

을 분석하고 이분형(Binary)공항선택모형을 개발하 다 한여객이 공항

선택과 항공사 선택 어느 사항을 먼 선택하는지에 한 분석을 실시하

기 해 NetedLogitModel을 개발하 다

공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링한 결과 수도권 국제

선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 어느 공항을 이용할 것인

지를 선택하는 것으로 나타났다공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을

해 네스티드 로짓모형을 모델링한 결과 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼

선택한 후 공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다본 연구에서 분

석된 내용은 항공사와 공항운 자가 업 략장래 계획 수립에 이용할 수

있을 것으로 기 된다

- ii -

목 차

제 1장 서 론middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot1

11연구의 배경 목 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot1

12연구의 범 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot2

13연구의 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot3

제 2장 련연구 이론고찰 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot4

21 련연구middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot4

22이론고찰middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot20

제3장 공항선택 모형 방법론 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot29

31연구조사 설계middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot29

32표본분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot31

33연구모형 설정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot35

34변수설정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot37

제4장 공항선택모형 개발 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot40

41공항선택모형 도출middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot40

42공항선택모형 검정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot46

제5장 결론 향후 연구과제 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot49

참 고 문 헌middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot50

SUMMARYmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot52

- iii -

그 림 목 록

lt그림 11gt연구 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot3

lt그림 21gt 세계의 복수공항체제middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot4

lt그림 22gt도쿄 주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot5

lt그림 23gt워싱턴 DC주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot7

lt그림 24gt베를린 주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot9

lt그림 25gt 리 주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot11

lt그림 26gt로마 주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot13

lt그림 27gt로지스틱 분포middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot21

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot26

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot35

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot36

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot42

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot43

- iv -

표 목 록

lt표 11gt설문조사에서 이용된 2000km 이내 국제선 정기노선 취항지middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot2

lt표 21gt도쿄 주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot6

lt표 22gt워싱턴 DC주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot8

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lt표 24gt 리 주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot12

lt표 25gt로마 주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot14

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot19

lt표 31gt설문문항의 주요 구성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot29

lt표 32gt설문조사 기본 설계middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot30

lt표 33gt설문조사 표본 수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot30

lt표 34gt표본 분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot31

lt표 35gt설문 응답자 특성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot33

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot34

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot37

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot38

lt표 39gt유의한 변수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot39

lt표 310gt변수의 분산팽창계수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot39

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot41

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot43

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot44

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot46

lt표 45gt공항선택모형요약 검정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot46

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot47

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot48

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제1장 서 론

11연구의 배경 목

미국의 뉴욕로스앤젤 스 국의 런던 랑스의 리이탈리아의 로마

등의 세계 도시권에는 항공수요 처리를 해 두 개 이상의 복수공항을 운

하고 있다지역별로 복수의 공항을 운 하게 된 이유와 운 형태 등은 상

이하나지속 으로 증가하는 항공수요를 원활하게 처리하기 한 목 은 동

일하다

우리나라도 수도권의 항공수요 증가와 기존 김포국제공항의 확장 가능성이

낮은 등을 감안하여 2001년 인천국제공항을 개항하면서 복수공항 체제로

환하 다이후 수도권 복수공항 체계의 역할 분담 정책은 인천국제공항은

국제선 담김포국제공항은 국내선 담하여 처리하는 것으로 수립되었다

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따라 최근 10년 간 우리나라의 체 국제선 항공수요는 연평균

83 높은 성장세를 보이고 있다이에 따라 기존의 국내선 담 공항인 김

포국제공항의 국제선 활용가능성에 한 논의가 두되고 있으며수도권 복

수공항의 역할 분담에 한 연구가 요구되고 있다특히 복수공항을 이용하

는 여객의 선호도와 공항 선택의 요인에 한 분석을 통해 각 공항의 역할과

활용방안을 수립하는 것이 필요하다

본 연구에서는 김포공항과 인천공항의 국제선 여객을 상으로 한 설문조

사를 바탕으로수도권 복수공항 체제에서 공항을 선택할 때 고려하는 요인

을 분석하고 이분형(Binary)공항선택모형을 개발하고자 한다 한여객이

공항 선택과 항공사 선택 어느 사항을 먼 선택하는지에 한 분석을 실

시하기 해 NetedLogitModel을 개발하 다

- 2 -

12연구의 범

본 연구는 수도권 복수공항 체제에서 공항을 선택할 때 고려요인에 한

확률을 추정하고 공항선택모형개발을 개발하는 것이며 한 공항 선택과 항

공사 선택 선후 선택사항을 찾아내는 네스티드 로짓 모형을 도출하는 것

이다공항을 선택하는 행 는 선택자에게 다양한 요인이 작용한 결과일 것

이며 각 공항도 같은 치환경에 있는 것이 아니기 때문에 복합 요인

이 작용할 것이다이러한 특성들을 모두 설명할 수 있는 모형 도출은 사실

상 불가능하므로 본 연구에서는 김포공항과 인천공항을 최 한 동일한 조건

으로 분석할 수 있도록 하 다

본 연구에서 사용한 설문조사 결과는 한국공항공사에서 발주한 lsquo수도권공항

의 효율 활용방안 수립용역rsquo일환으로 수행된 설문조사 자료를 이용하 다

김포공항의 국제선 노선은 직선거리 2000km 이하의 공항으로만 제한을 받고

있다이에 따라 김포공항이 취항 인 노선은 하네다홍차오간사이나고야

베이징쑹산이다반면 인천공항은 국일본 등을 비롯하여 유럽미국까지

제한 없이 취항 이다취항에 제약 없는 인천공항의 이용자가 더 많으므로

동등한 조건에서 비교하기 해인천공항 설문 응답자를 2000km 이하 노선

이용자로 제한하 다설문조사 응답자를 상으로 한 2000km 이내 노선은

다음과 같다

구분 김포공항 인천공항

국 베이징홍차오(상하이)베이징다롄로코우(남경)성도 해청도

청두타오시엔(선양)푸동(상하이)항 우

일본간사이(오사카)나고야

하네다(도쿄)간사이(오사카)나고야나리타(도쿄)후쿠오카

만 쑹산 가오슝

기타 - 울란바토르

lt표 11gt설문조사에서 이용된 2000km 이내 국제선 정기노선 취항지

이는 유사한 조건에서 공항선택이 주어졌을 때 선택자가 단순히 공항의 조

건만 고려하여 선택할 수 있는 상황을 조성하 다따라서 본 연구에서는

2000km 이내 노선 이용자를 상으로 분석하여 조사 상에 제약을 두었다

- 3 -

13연구의 방법

본 연구의 과정은 련연구의 이론 고찰 후 이를 토 로 공항선택요인을

분석하는 것이다 련연구는 주요국 복수공항체제 조사와 선행연구된 공항

선택의 소비자 선택 행동이론을 조사한다 한 본 분석에서 사용하는 이분

형 로지스틱 회귀분석과 네스티드 로짓모형 이론을 연구한다

련연구 이론을 기반으로 하여 분석 모형을 설정한 후 lsquo수도권공항의 효율

활용방안 수립용역rsquo에서 조사된 설문자료를 분석하여 일반 특성 특

이사항을 도출하며 설정된 분석 모형을 용하여 공항선택모형을 추정한다

한 항공사 선택의 선후 계를 악한 공항선택모형을 도출하기로 한다

이를 정리하면 다음 그림과 같다

lt그림 11gt연구 방법

분석에 사용된 트웨어는 SPSS180과 SAS93이다이분형 로지스틱 회

귀분석을 이용한 공항선택모형 추정은 SPSS180으로 분석하 으며항공사

선택 선후 계를 추정하기 한 네스티드로짓분석의 공항선택모형은 SAS

93을 이용하 다

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제 2장 련연구 이론고찰

21 련연구

211복수공항 체제

세계 지역에 이상의 공항이 존재하며 우리나라는 김포공항과 인천공항

이 표 인 사례이다본 에서는 세계 복수공항의 출 배경과 공항이용

황을 알아보고자 한다

2008년 Phillippe연구에서 세계복수공항은 59개 Set가 운 되고 있다고 밝

혔다2008년 복수공항 황은 다음 그림과 같으며 이후 국의 다싱공항 등

의 새롭게 복수공항이 건설되는 추세이므로 복수공항의 수는 증가되고 있을

것이다

lt그림 21gt 세계의 복수공항체제

처 Philippe ABonnefoy ldquoScalability of the Air Transportation System and Development of

Multi-Airport Systems A Worldwide Perspectiverdquo 2008

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(1)도쿄(일본)

일본 정부는 하네다공항의 혼잡과 소음문제를 해결하기 해 1978년 나리

타공항을 개항하 다나리타국제공항이 개항되면서 하네다공항은 국내선 여

객 심으로나리타공항은 국제선 여객 심으로 운 되었으나 역할이 분리

된 운 체계에서 탈피하려는 추세이다

그림에서와 같이 도심은 Akasaka이며 이와 가장 근거리에 치한 공항은

하네다국제공항이다하네다국제공항은 도심 근성이 뛰어나므로 허 공항

육성 방안을 추진 이다1)

lt그림 22gt도쿄 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

하네다국제공항은 도쿄지역의 주공항이었으나 나리타공항 개항이후 국내선

심 공항으로 운 하 다따라서 국내선 실 이 높으나 일본 정부의 정책

수정으로 국제선 실 을 회복 이다2008년 이후 활주로 용량 한계에 가까

워져 신규 노선 취항 증편이 어려워짐에 따라 2010년 신 활주로(D활주로)

를 건설하여 연간 이착륙 처리용량이 296천 회에서 407천 회로 증가하여 여

유 용량을 확보하 다활주로 여유 용량을 활용하여 싱가폴을 비롯한 방콕

1) 매 경제(2013129)

- 6 -

뉴욕 리 등의 국제 정기노선을 취항하 으며 이에 따라 2012년 여객 실

은 국내선 5890만 인국제선 790만 인으로 하네다국제공항 체 여객 국

내선은 88국제선은 12를 차지하 다

나리타국제공항은 2005년 이후 활주로 용량 한계로 인하여 신규노선 취항

이나 증편이 어려웠다따라서 2010년 나리타공항은 한국과 말 이시아middot싱가

폴 등 9개 아시아 국가 지역과 체결한 항공 자유화 정 상에 나리타공

항을 포함시켰으며 규제를 폭 완화해 가항공사들 취항도 확 하 다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 372만 인국제선 2971만 인으로 나리타

국제공항 체 여객 국내선은 11국제선은 89를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

하네다국제공항 21국제선 08

국내선 591288

나리타국제공항 68국제선 30

국내선 048911

lt표 21gt도쿄 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 7 -

(2)워싱턴 DC(미국)

1969년 워싱턴 덜 스공항의 Slot제한이 이루어졌고 짧은 활주로 길이로 인

하여 형 항공기 취항이 불가능하 으므로 로 드 이건공항을 건설하 다

그림에서와 같이 도심은 Downtown이며 이와 가장 근거리에 치한 공항은

로 드 이건국립공항이다로 드 이건 국립공항은 근교통이 편리하나

시설 정책 제한으로 인해 취항에 제약이 존재한다

lt그림 23gt워싱턴 DC주요 공항

처 httpmapsgooglecom

덜 스공항은 유나이티드항공의 동부 허 공항으로서 볼티모어sim워싱턴sim

북부 버지니아로 연결되며 워싱턴 도시권의 워싱턴 도심(CBD)과의 거리는

44km 이다주요 항공 운송을 담당하고 있으며 한항공델타를 포함한 32

개의 항공사가 운항 이다덜 스-인천을 포함한 119개 노선을 운항 이이

며 이에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1588만 인국제선 668만 인으로

덜 스공항 체 여객 국내선은 70국제선은 30를 차지하 다

로 드 이건공항은 국내선 심 공항으로 도심(CBD)과의 거리는 8km 이

다주로 근거리 국내선에 이용되는 공항이고 공항에서 지하철도인 메트로

일과 직 연결되어 있어 통행이 편하다델타제트블루를 포함한 12개 항공

- 8 -

사가 운항 이며로 드 이건-시카고를 포함한 90개 노선을 운항 이다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1866만 인국제선 14만 인으로 국내선

이용객의 수가 이다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

덜 스공항 44국제선 07

국내선 163070

로 드 이건

국립공항8

국제선 00

국내선 09199

lt표 22gt워싱턴 DC주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 9 -

(3)베를린(독일)

독일 통일이 서베를린에는 테겔공항이동베를린에는 쉐네펠트공항이 각

도시의 주공항이었다통일이후 테겔공항이 베를린의 주요한 공항이고 쉐네

펠트는 테겔공항을 보완하며 비용항공사를 한 공항으로 이용되고 있다

그림에서와 같이 도심은 Charlottenburg-Wilmersdorf이며 이와 가장 근거

리에 치한 공항은 테겔공항이다테겔공항은 도심과 근이 용이하여 높은

실 을 확보하고 있으나 쉐네펠트공항과 통합될 정이다독일정부는 한 도

시에 여러 개의 공항을 운 하는 것이 비효율 이며 도심 소음공해 등의 심

각성을 단하 기 때문이다2)

lt그림 24gt베를린 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

2) 종화 ldquo 계 복수공항시스 운 과 한 공항 운 전 향에 한 연 rdquo 한 항공대학

대학원 2011년

- 10 -

테겔공항은 독일에서 두 번째로 큰 규모의 항공사인 AirBerlin의 허 국

제공항으로서 베를린 제1의 공항이다베를린의 도심(CBD)으로부터 7km 떨

어진 거리에 치하고 있다에어 랑스SAS를 포함한 38개 항공사가 운항

이며테겔-취리히를 포함한 98개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여

객 수송 실 은 국내선 여객 717만 인국제선 여객 1076만 인으로 테겔공항

체 여객 국내선은 40국제선은 60를 차지하 다

쉐네펠트공항은 베를린 제2의 국제공항이다통일 주공항이었으나 통일

이후 부공항으로 락하 으며 베를린 도심(CBD)으로부터의 거리는 26km이

다이지제트를 포함한 20개 항공사가 운항 이며쉐네펠트-런던을 포함한

72개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여객 수송 실 은 국내선 69만

인국제선 여객 611만 인으로 쉐네펠트공항 체 여객 국내선은 10국

제선은 90를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

테겔공항 7국제선 11

국내선 076040

쉐네펠드공항 26국제선 06

국내선 019010

lt표 23gt베를린 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 11 -

(4) 리( 랑스)

리의 주요공항으로는 샤를드골공항오를리공항이 있다 리 오를리 공

항은 처리용량을 철 히 제한하고 있었으므로 1966년 샤를드골공항이 건설되

었다

그림에서와 같이 도심은 LaDeacutefense이며 이와 가장 근거리에 치한 공항

은 오를리공항이다오를리공항은 리의 제2공항 역할을 차지하고 있다

lt그림 25gt 리 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

샤를드골공항은 리의 허 공항 유럽 항공화물 처리공항으로 도심

(CBD)과의 거리는 33km 이다2012년 여객 실 은 국내선 500만 인국제선

5600만 인으로 샤를드골공항 체 여객 국내선은 9국제선은 91를

차지하고 있다샤를드골공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄

등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다공항 내에 lsquo미니 박물 rsquo을

유치하여 2013년부터 운 을 시작하는 등 외국인 이용객을 흡인하려는 략

을 세우고 있다 한 장거리 노선 승객 용 비즈니스 라운지 확장 리모

델링을 통해 아시아 승객들의 이용 편의를 도모하고 있으며 공항 인근에

형 박람회장을 조성하여 공항과 연계하 고 박람회장 부근에 규모 호텔단

지를 조성하는 등 공항수요를 증가시키려 노력하고 있다

- 12 -

오를리는 랑스 제2공항으로 도심(CBD)과의 거리는 26km 이다2012년

여객 실 은 국내선 1100만 인국제선 1600만 인으로 오를리공항 체 여

객 국내선은 42국제선은 58를 차지하고 있다2008년 3월 미국과

EU간 항공자유화 정이 체결로 인하여 존에 네디공항과 리 오를리공

항을 연결하는 노선을 개설 하는 등 유럽 항공사들은 미국 취항 노선을 증설

하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

샤를드골공항 33국제선 56

국내선 05919

오를리공항 26국제선 16

국내선 115842

lt표 24gt 리 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 13 -

(5)로마(이탈리아)

로마의 주요공항으로는 오나르도다빈치공항과 로마참피노공항이 있다참

피노공항은 공항 확장에 제약이 있어 1960년 오나르도다빈치공항을 건설하

다 한 오나르도다빈치공항에 교통량을 이 하 다

그림에서와 같이 도심은 EUR(EsposizioneUniversaleRoma)이며 이와 가

장 근거리에 치한 공항은 로마참피노공항이다참피노공항은 비용항공사

취항으로 여객 수송량이 증가하고 있는 공항이다

lt그림 26gt로마 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

오나르도다빈치공항은 이탈리아에서 가장 규모가 큰 공항으로서 이탈리

아 국 항공사 Alitalia의 허 공항이며 로마 도심(CBD)으로부터 22km 떨어

져 있다2012년 여객 수송 실 은 국내선 1189만 인국제선 2518만 인으로

오나르도다빈치공항 체 여객 국내선은 32국제선은 68를 차지한

다2008년에 제 5터미 의 운 을 시작하면서 연간 여객 95만 인을 더 수

용할 수 있게 되었다2010년에 새로운 수화물 처리 시스템(BHS)을 도입하여

수화물 수송의 효율성을 증 시켰다 오나르도다빈치공항은 EU항공자유화

방침에 따라 미국 키스탄 등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하

다

- 14 -

로마참피노공항은 유럽의 표 인 가항공사 Ryanair의 허 공항으로서

가항공사들이 주로 이용하고 있으며 부분 세기 운항과 행정 목 의

항공기 취항이 이루어지고 있다로마 도심(CBD)으로부터 16km 떨어진 곳에

치하고 있으며 2012년 여객 수송 실 은 국내선 102만 인국제선 348만

인으로 로마참피노공항 체 여객 국내선은 23국제선은 77를 차지한

다정기 항공편 이용이 감소하고 LCC이용률의 증가함에 따라 2007년에 터

미 을 확장하 으며 재 이탈리아에서 여객수송량 증가율이 가장 높은 공

항이다로마참피노공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄 등 EU

항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

오나르도다빈치

공항22

국제선 25

국내선 126832

로마참피노공항 16국제선 03

국내선 017723

lt표 25gt로마 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 15 -

212공항선택의 소비자 선택 행동연구

(1)소비자 선택 행동 연구

소비자 행동 연구의 사회 경제학 측면에서 인간의 모든 행동은 근본 으

로 합리 이며 무엇을 할지 결정하기 에 그 행동의 비용과 편익을 계산한

다(JohnScott1992)고 말한다이것이 합리 선택이론이고 이를 사회 상

호작용에 용하면 교환이론(exchangetheory)의 형태를 갖는다이는 개인

자산에 따라 자산 사용 형태가 다르며(백은 1997)실제 시장의 소비 형태

로도 향을 미친다(HiraampMugenda2000)는 말과 같다

이에 따라 소비자 자신과 사회의 장기 미래를 고려하는 합리 소비는

충분한 정보를 수집하고 이를 자신 있게 소화해내는 일이야말로 비합리 인

소비를 차단하는 필수요건이 되는 것이다(정 1997)경제성과 소비가 련

이 있기 때문에 소비자는 한정된 산과 기회가치를 조합하여 합리 선택을

하려고 할 것이다

합리 소비에 한 연구에서 소비자가 자신의 최 만족을 추구하기 해

재화와 용역의 효율 으로 사용하는 것을 합리 소비생활이라고 하며 이는

경제 발 을 가져올 수 있다고 하 다(지정 1998)합리 소비는 자원을

효율 으로 활용하여 자원 낭비를 배척하므로 사회 경제 발 으로 연계될

수 있기 때문이다

소비자 행동과 련된 선행 연구를 통해 소비자는 한정된 산으로 최

편익을 추구하기 때문에 합리 소비 선택을 한다는 것을 알 수 있었다

한 최근 많은 지식과 정보를 활용할 수 있으므로 본 연구에서 소비자는 정보

를 수집하고 활용하여 한정된 산에서 합리 공항선택을 한다고 가정 하여

결과를 해석할 수 있다

- 16 -

(2)공항선택모형

선택모형은 개인의 공항선택 항공사 선택행태 모형화 연구에 교통선택

모형이 많이 쓰이고 있다이에 따라 공항선택행태를 분석하기 한 연구들

이 많이 출간되었다공항선택모형은 1976년 Skinner가 워싱턴 DC지역 내

3개의 공항선택에 한 연구가 첫 번째 라고 할 수 있다

공항선택모형의 표 인 연구로 『AirportChoiceAnEmpiricalStudy

(Skinner1976)』과 『AirportChoiceInMulti-airportRegions(WindleR

amp DresnerM1995)』가 있다두 연구 모두 볼티모어워싱턴 DC지역의 3

개 공항인 Ronald Reagan Washington NationalWashington Dulless

International Baltimore Washington International을 상으로 하 고

MultinomialLogitModel을 사용하 다그 Skinner(1976)의 연구는 공항

선택모형의 최 연구로 운항빈도와 지상 근성이 요한 결과로 도출되었

다

EricPelsetal연구에서(EricPelsetal1999)는 SanFranciscoBayArea

지역 승객들의 행동특성을 NetstedLogitModel을 이용하여 공항선택과 항공

사 선택에 하여 분석하 다분석에 사용된 변수로는 운항요 운항빈도

수공항 근시간비행당좌석수를 사용하 다분석결과 좌석에 한 수요의

탄력성이 다른 것에 비해 큰 것으로 조사되었다출발 공항과 항공사를 동시

에 선택하기보다 공항을 선택한 후 항공사를 차례로 선택하는 것으로 나타났

다

한 SanFranciscoBayArea를 상으로 한 공항선택 연구(EricPelsst

al2003)는 NestedLogitModel을 이용하 으며 공항선택 근수단 선택에

해 분석하 다운항요 운항빈도수공항 근시간공항 근비용이 변수

로 사용되었다비즈니스 승객과 목 의 승객을 구분하여 근비용과

근 시간을 월별로 분석하 다이를 통해 시간 가치를 산출하 고 공항선

택 모델에서 항공요 보다는 서비스의 빈도수가 공항선택과 련있는 변수

로 도출되었다따라서 여행자들이 항공요 에 해서 민감한 반응이며

비즈니스 여행자들이 서비스 빈도수에 민감하다는 결과이다

SanFranciscoBayArea지역을 상으로 한 다른 연구(GozenBasaret

al2004)에서는 승객들의 공항선택 행동특성을 PCMNL (Probabilistic

- 17 -

ChoiceSetMultinomialLogit)model으로 분석하 다변수는 운항빈도수와

공항 근시간이고 분석 결과 빈도계수는 양수가 나왔으며 근시간계수는 음

수가 도출되었다PCMNL모형에서 선택 모형 설정 시 MNL설정으로 분석한

결과에서는 주 과 주말에 큰 차이가 나타났고여성이 남성보다 근 시간

에 해 한 것으로 나타났다PCMNLModel의 공항 선택에서는 근시

간에 해 민감한 것으로 나타났다

Fargo지역 공항과 MSP(MinneapolisndashSaintPaul)국제공항 출발 승객들

을 상으로 BinaryLogitModel을 이용한 연구가 있다(SteveLeon2011)

공항 이용객 상으로 설문지를 바탕으로 분석했던 선행 연구와는 달리 상

공항을 이용하는 승객들의 데이터를 약 1년 간 수집하여 이를 모형화 하

다분석 결과 여행목 환승지항공사 변수가 유의하게 도출되었는데 특히

항공사 선택에서 높은 유의성이 나타난 이유는 Fargo지역 공항에 다양한 항

공사가 취항하고 있기 때문이다

국내 공항은 공항 개발 심으로 연구를 진행 이기 때문에 해외와 달리

공항선택에 한 연구가 은편이다그러므로 공항선택에 한 연구는 1999

년2011년에 추진한 연구가 해당된다

한국항공진흥 회에서 1999년에 추진한 연구는 국 부에 소재하는 경쟁

공항들 간 여객 운송 분포에 한 공항선택모델 개발이다(한국항공진흥 회

1999년)MNL모델을 이용하여 연구한 결과 근시간운항빈도항공기 기종

요소가 공항선택에 향을 미치는 것으로 도출되었으며 항공요 은 향을

미치지 않는 것으로 나타났다

2011년 연구는 김포공항 국제선 이용객을 상으로 하여 공항선택에 향

을 미치는 요인들을 분석하 다(김문환2011년)김포공항 국제선 승객들에

게 설문조사를 시행 후 재이용여부를 통해 공항선택 속성을 분석한 연구가

있는데 분석기법은 구조방정식을 이용하 고 이에 따라 공항운 근가능

성운항시설선호항공사 운항 변수가 공항선택에 향을 미치는 것으로

도출되었다

- 18 -

213 련연구 고찰 요약

하네다공항오를리공항 등 조사된 복수공항 사례에서 도심 근가능성이

용이한 공항은 성장 가능성이 존재한다 근거리가 단축될수록 공항 근시

간을 약할 수 있으므로 공항선택에 있어 공항 근시간을 요한 요인임을

가정할 수 있다

한 복수공항체계가 세계 으로 확산되고 있는 추세임에 따라 소비자들은

공항선택의 폭이 넓어졌다선택권이 있는 소비자의 행동을 측하기가 어려

운 일이기 때문에 과거부터 재까지 소비자 행동에 한 연구가 진행되어오

고 있다선행 연구된 소비자 행동 연구에서 도출 할 수 있는 결론은 소비자

는 한정된 산을 합리 으로 사용할 것이며 이에 근거하여 공항선택을 한다

고 가정 할 수 있다

공항선택모형과 련하여 선행 연구된 논문은 다음 표와 같으며 운항빈도

수공항 근시간공항 근비용 등이 유의한 변수로 도출되었음을 알 수 있

다

- 19 -

논문명 자 수행연도 변수

AirportandAirlineChoice

inaMultipleAirport

RegionAnEmpirical

AnalysisfortheSan

FranciscoBayArea

EricPelsetal 1999

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용

Accesstoand

CompetitionBetween

AirportsACaseStudy

forTheSanFrancisco

BayArea

EricPelsetal 2003

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용여행목

AParameterized

ConsideratioinSetModel

forAirportChoiceAn

ApplicationtotheSan

FranciscoBayArea

GozenBasar

etal2004

운항빈도수

공항 근시간성별

AirportChoiceModeling

EmpiricalEvidencefroma

Non-HubAirport

SteveLeon 2011

여행목 항공요 계

여행기간목 지

환승여부항공사

소비자의 공항선택에

향을 미치는 요인

한국항공진흥

회1999

운항빈도항공요

항공기 기종여행목

공항 근시간

공항이용객의

공항선택행동에 한

연구 -김포국제공항을

심으로-

김문환 2011

운 (탑승수속보안검색

등)

근가능성(공항 근수단

공항 근이용료

공항 근시간)운항(노선

스 등)시설(상업

안내 등)선호항공사운항

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수

- 20 -

22이론고찰

221로지스틱 회귀분석3)

회귀분석은 종속변수와 한 개 이상의 독립변수 사이의 상 계를 설명하

기 한 기법이다어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 수학

선형 계식으로 구하여 합도 측정이 가능하다회귀분석은 연속변수일

경우 사용되나 종속변수가 범주형인 경우에 로지스틱 회귀분석을 이용할 수

있다

로지스틱 회귀분석은 어떤 사건이 발생할 확률을 측하는 것으로 이분형

로지스틱 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석으로 구분할 수 있다두 가지

분석 방법 차이는 종속변수의 개수이다이분형 로지스틱 회귀분석은 명목척

도로 측정된 종속변수가 2개의 범주형으로 이루어진 경우 분석을 용할 수

있으며 종속변수가 3개 이상이면 다항 로지스틱 분석을 용한다본 연구는

인천공항과 김포공항 한 공항 선택 여부가 종속변수가 되므로 이분형 로

지스틱 회귀분석을 사용하 다

(1)이분형 로지스틱 회귀분석

이분형 로지스틱은 사건 발생(1)과 사건이 발생하지 않음(0)에 한 종속변

수에 해 한 개 이상의 독립변수를 이용하여 회귀모형을 도출한다이분형

로지스틱 회귀분석 수식은 다음과 같다

ln ⋯ (식 21)

Logit을 ln 로 표 하여 p는 사건 발생 확률이고 1-p는 사건이 발생

하지 않을 확률이다따라서 p값이 증가하면 사건발생 확률이 높다는 의미

로 해석할 수 있다따라서 로지스틱 회귀분석의 목 은 n개의 측 변수를

이용하여 측하는 것이다

3) 처 순귀 2 ldquo로지스틱 회귀 형 해 rdquo 한나래아카데미 2008

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

李衍道의 理學碩士

學位論文을 認准함

2014年 1月 24日

學位論文 審査委員

委員長 (印)

委 員 (印)

委 員 (印)

韓國航空大學敎 大學院

- i -

수도권 복수공항 체계를 심으로 한 공항선택 모형개발

論 文 要 約

미국의 뉴욕로스앤젤 스 국의 런던 등의 세계 도시권에는 항공수요

처리를 해 두 개 이상의 복수공항을 운 하고 있다우리나라도 수도권의

항공수요 증가와 기존 김포국제공항의 확장 가능성이 낮은 등을 감안하여

2001년 인천국제공항을 개항하면서 복수공항 체제로 변화하 다

최근 비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공

운송시장 변화로 국제선 여객 수요가 증가하고 있다이에 따라 김포국제공

항의 국제선 활용가능성에 한 논의가 두되고 있으며수도권 복수공항의

역할 분담에 한 연구가 요구되고 있다특히 복수공항을 이용하는 여객의

선호도와 공항 선택의 요인에 한 분석을 통해 각 공항의 역할과 활용방안

을 수립하는 것이 필요하다

본 연구에서는 김포공항과 인천공항의 국제선 여객을 상으로 한 설문조

사를 바탕으로수도권 복수공항 체제에서 공항을 선택할 때 고려하는 요인

을 분석하고 이분형(Binary)공항선택모형을 개발하 다 한여객이 공항

선택과 항공사 선택 어느 사항을 먼 선택하는지에 한 분석을 실시하

기 해 NetedLogitModel을 개발하 다

공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링한 결과 수도권 국제

선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 어느 공항을 이용할 것인

지를 선택하는 것으로 나타났다공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을

해 네스티드 로짓모형을 모델링한 결과 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼

선택한 후 공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다본 연구에서 분

석된 내용은 항공사와 공항운 자가 업 략장래 계획 수립에 이용할 수

있을 것으로 기 된다

- ii -

목 차

제 1장 서 론middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot1

11연구의 배경 목 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot1

12연구의 범 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot2

13연구의 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot3

제 2장 련연구 이론고찰 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot4

21 련연구middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot4

22이론고찰middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot20

제3장 공항선택 모형 방법론 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot29

31연구조사 설계middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot29

32표본분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot31

33연구모형 설정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot35

34변수설정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot37

제4장 공항선택모형 개발 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot40

41공항선택모형 도출middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot40

42공항선택모형 검정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot46

제5장 결론 향후 연구과제 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot49

참 고 문 헌middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot50

SUMMARYmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot52

- iii -

그 림 목 록

lt그림 11gt연구 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot3

lt그림 21gt 세계의 복수공항체제middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot4

lt그림 22gt도쿄 주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot5

lt그림 23gt워싱턴 DC주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot7

lt그림 24gt베를린 주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot9

lt그림 25gt 리 주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot11

lt그림 26gt로마 주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot13

lt그림 27gt로지스틱 분포middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot21

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot26

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot35

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot36

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot42

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot43

- iv -

표 목 록

lt표 11gt설문조사에서 이용된 2000km 이내 국제선 정기노선 취항지middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot2

lt표 21gt도쿄 주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot6

lt표 22gt워싱턴 DC주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot8

lt표 23gt베를린 주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot10

lt표 24gt 리 주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot12

lt표 25gt로마 주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot14

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot19

lt표 31gt설문문항의 주요 구성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot29

lt표 32gt설문조사 기본 설계middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot30

lt표 33gt설문조사 표본 수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot30

lt표 34gt표본 분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot31

lt표 35gt설문 응답자 특성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot33

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot34

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot37

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot38

lt표 39gt유의한 변수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot39

lt표 310gt변수의 분산팽창계수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot39

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot41

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot43

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot44

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot46

lt표 45gt공항선택모형요약 검정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot46

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot47

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot48

- 1 -

제1장 서 론

11연구의 배경 목

미국의 뉴욕로스앤젤 스 국의 런던 랑스의 리이탈리아의 로마

등의 세계 도시권에는 항공수요 처리를 해 두 개 이상의 복수공항을 운

하고 있다지역별로 복수의 공항을 운 하게 된 이유와 운 형태 등은 상

이하나지속 으로 증가하는 항공수요를 원활하게 처리하기 한 목 은 동

일하다

우리나라도 수도권의 항공수요 증가와 기존 김포국제공항의 확장 가능성이

낮은 등을 감안하여 2001년 인천국제공항을 개항하면서 복수공항 체제로

환하 다이후 수도권 복수공항 체계의 역할 분담 정책은 인천국제공항은

국제선 담김포국제공항은 국내선 담하여 처리하는 것으로 수립되었다

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따라 최근 10년 간 우리나라의 체 국제선 항공수요는 연평균

83 높은 성장세를 보이고 있다이에 따라 기존의 국내선 담 공항인 김

포국제공항의 국제선 활용가능성에 한 논의가 두되고 있으며수도권 복

수공항의 역할 분담에 한 연구가 요구되고 있다특히 복수공항을 이용하

는 여객의 선호도와 공항 선택의 요인에 한 분석을 통해 각 공항의 역할과

활용방안을 수립하는 것이 필요하다

본 연구에서는 김포공항과 인천공항의 국제선 여객을 상으로 한 설문조

사를 바탕으로수도권 복수공항 체제에서 공항을 선택할 때 고려하는 요인

을 분석하고 이분형(Binary)공항선택모형을 개발하고자 한다 한여객이

공항 선택과 항공사 선택 어느 사항을 먼 선택하는지에 한 분석을 실

시하기 해 NetedLogitModel을 개발하 다

- 2 -

12연구의 범

본 연구는 수도권 복수공항 체제에서 공항을 선택할 때 고려요인에 한

확률을 추정하고 공항선택모형개발을 개발하는 것이며 한 공항 선택과 항

공사 선택 선후 선택사항을 찾아내는 네스티드 로짓 모형을 도출하는 것

이다공항을 선택하는 행 는 선택자에게 다양한 요인이 작용한 결과일 것

이며 각 공항도 같은 치환경에 있는 것이 아니기 때문에 복합 요인

이 작용할 것이다이러한 특성들을 모두 설명할 수 있는 모형 도출은 사실

상 불가능하므로 본 연구에서는 김포공항과 인천공항을 최 한 동일한 조건

으로 분석할 수 있도록 하 다

본 연구에서 사용한 설문조사 결과는 한국공항공사에서 발주한 lsquo수도권공항

의 효율 활용방안 수립용역rsquo일환으로 수행된 설문조사 자료를 이용하 다

김포공항의 국제선 노선은 직선거리 2000km 이하의 공항으로만 제한을 받고

있다이에 따라 김포공항이 취항 인 노선은 하네다홍차오간사이나고야

베이징쑹산이다반면 인천공항은 국일본 등을 비롯하여 유럽미국까지

제한 없이 취항 이다취항에 제약 없는 인천공항의 이용자가 더 많으므로

동등한 조건에서 비교하기 해인천공항 설문 응답자를 2000km 이하 노선

이용자로 제한하 다설문조사 응답자를 상으로 한 2000km 이내 노선은

다음과 같다

구분 김포공항 인천공항

국 베이징홍차오(상하이)베이징다롄로코우(남경)성도 해청도

청두타오시엔(선양)푸동(상하이)항 우

일본간사이(오사카)나고야

하네다(도쿄)간사이(오사카)나고야나리타(도쿄)후쿠오카

만 쑹산 가오슝

기타 - 울란바토르

lt표 11gt설문조사에서 이용된 2000km 이내 국제선 정기노선 취항지

이는 유사한 조건에서 공항선택이 주어졌을 때 선택자가 단순히 공항의 조

건만 고려하여 선택할 수 있는 상황을 조성하 다따라서 본 연구에서는

2000km 이내 노선 이용자를 상으로 분석하여 조사 상에 제약을 두었다

- 3 -

13연구의 방법

본 연구의 과정은 련연구의 이론 고찰 후 이를 토 로 공항선택요인을

분석하는 것이다 련연구는 주요국 복수공항체제 조사와 선행연구된 공항

선택의 소비자 선택 행동이론을 조사한다 한 본 분석에서 사용하는 이분

형 로지스틱 회귀분석과 네스티드 로짓모형 이론을 연구한다

련연구 이론을 기반으로 하여 분석 모형을 설정한 후 lsquo수도권공항의 효율

활용방안 수립용역rsquo에서 조사된 설문자료를 분석하여 일반 특성 특

이사항을 도출하며 설정된 분석 모형을 용하여 공항선택모형을 추정한다

한 항공사 선택의 선후 계를 악한 공항선택모형을 도출하기로 한다

이를 정리하면 다음 그림과 같다

lt그림 11gt연구 방법

분석에 사용된 트웨어는 SPSS180과 SAS93이다이분형 로지스틱 회

귀분석을 이용한 공항선택모형 추정은 SPSS180으로 분석하 으며항공사

선택 선후 계를 추정하기 한 네스티드로짓분석의 공항선택모형은 SAS

93을 이용하 다

- 4 -

제 2장 련연구 이론고찰

21 련연구

211복수공항 체제

세계 지역에 이상의 공항이 존재하며 우리나라는 김포공항과 인천공항

이 표 인 사례이다본 에서는 세계 복수공항의 출 배경과 공항이용

황을 알아보고자 한다

2008년 Phillippe연구에서 세계복수공항은 59개 Set가 운 되고 있다고 밝

혔다2008년 복수공항 황은 다음 그림과 같으며 이후 국의 다싱공항 등

의 새롭게 복수공항이 건설되는 추세이므로 복수공항의 수는 증가되고 있을

것이다

lt그림 21gt 세계의 복수공항체제

처 Philippe ABonnefoy ldquoScalability of the Air Transportation System and Development of

Multi-Airport Systems A Worldwide Perspectiverdquo 2008

- 5 -

(1)도쿄(일본)

일본 정부는 하네다공항의 혼잡과 소음문제를 해결하기 해 1978년 나리

타공항을 개항하 다나리타국제공항이 개항되면서 하네다공항은 국내선 여

객 심으로나리타공항은 국제선 여객 심으로 운 되었으나 역할이 분리

된 운 체계에서 탈피하려는 추세이다

그림에서와 같이 도심은 Akasaka이며 이와 가장 근거리에 치한 공항은

하네다국제공항이다하네다국제공항은 도심 근성이 뛰어나므로 허 공항

육성 방안을 추진 이다1)

lt그림 22gt도쿄 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

하네다국제공항은 도쿄지역의 주공항이었으나 나리타공항 개항이후 국내선

심 공항으로 운 하 다따라서 국내선 실 이 높으나 일본 정부의 정책

수정으로 국제선 실 을 회복 이다2008년 이후 활주로 용량 한계에 가까

워져 신규 노선 취항 증편이 어려워짐에 따라 2010년 신 활주로(D활주로)

를 건설하여 연간 이착륙 처리용량이 296천 회에서 407천 회로 증가하여 여

유 용량을 확보하 다활주로 여유 용량을 활용하여 싱가폴을 비롯한 방콕

1) 매 경제(2013129)

- 6 -

뉴욕 리 등의 국제 정기노선을 취항하 으며 이에 따라 2012년 여객 실

은 국내선 5890만 인국제선 790만 인으로 하네다국제공항 체 여객 국

내선은 88국제선은 12를 차지하 다

나리타국제공항은 2005년 이후 활주로 용량 한계로 인하여 신규노선 취항

이나 증편이 어려웠다따라서 2010년 나리타공항은 한국과 말 이시아middot싱가

폴 등 9개 아시아 국가 지역과 체결한 항공 자유화 정 상에 나리타공

항을 포함시켰으며 규제를 폭 완화해 가항공사들 취항도 확 하 다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 372만 인국제선 2971만 인으로 나리타

국제공항 체 여객 국내선은 11국제선은 89를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

하네다국제공항 21국제선 08

국내선 591288

나리타국제공항 68국제선 30

국내선 048911

lt표 21gt도쿄 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 7 -

(2)워싱턴 DC(미국)

1969년 워싱턴 덜 스공항의 Slot제한이 이루어졌고 짧은 활주로 길이로 인

하여 형 항공기 취항이 불가능하 으므로 로 드 이건공항을 건설하 다

그림에서와 같이 도심은 Downtown이며 이와 가장 근거리에 치한 공항은

로 드 이건국립공항이다로 드 이건 국립공항은 근교통이 편리하나

시설 정책 제한으로 인해 취항에 제약이 존재한다

lt그림 23gt워싱턴 DC주요 공항

처 httpmapsgooglecom

덜 스공항은 유나이티드항공의 동부 허 공항으로서 볼티모어sim워싱턴sim

북부 버지니아로 연결되며 워싱턴 도시권의 워싱턴 도심(CBD)과의 거리는

44km 이다주요 항공 운송을 담당하고 있으며 한항공델타를 포함한 32

개의 항공사가 운항 이다덜 스-인천을 포함한 119개 노선을 운항 이이

며 이에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1588만 인국제선 668만 인으로

덜 스공항 체 여객 국내선은 70국제선은 30를 차지하 다

로 드 이건공항은 국내선 심 공항으로 도심(CBD)과의 거리는 8km 이

다주로 근거리 국내선에 이용되는 공항이고 공항에서 지하철도인 메트로

일과 직 연결되어 있어 통행이 편하다델타제트블루를 포함한 12개 항공

- 8 -

사가 운항 이며로 드 이건-시카고를 포함한 90개 노선을 운항 이다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1866만 인국제선 14만 인으로 국내선

이용객의 수가 이다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

덜 스공항 44국제선 07

국내선 163070

로 드 이건

국립공항8

국제선 00

국내선 09199

lt표 22gt워싱턴 DC주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 9 -

(3)베를린(독일)

독일 통일이 서베를린에는 테겔공항이동베를린에는 쉐네펠트공항이 각

도시의 주공항이었다통일이후 테겔공항이 베를린의 주요한 공항이고 쉐네

펠트는 테겔공항을 보완하며 비용항공사를 한 공항으로 이용되고 있다

그림에서와 같이 도심은 Charlottenburg-Wilmersdorf이며 이와 가장 근거

리에 치한 공항은 테겔공항이다테겔공항은 도심과 근이 용이하여 높은

실 을 확보하고 있으나 쉐네펠트공항과 통합될 정이다독일정부는 한 도

시에 여러 개의 공항을 운 하는 것이 비효율 이며 도심 소음공해 등의 심

각성을 단하 기 때문이다2)

lt그림 24gt베를린 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

2) 종화 ldquo 계 복수공항시스 운 과 한 공항 운 전 향에 한 연 rdquo 한 항공대학

대학원 2011년

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테겔공항은 독일에서 두 번째로 큰 규모의 항공사인 AirBerlin의 허 국

제공항으로서 베를린 제1의 공항이다베를린의 도심(CBD)으로부터 7km 떨

어진 거리에 치하고 있다에어 랑스SAS를 포함한 38개 항공사가 운항

이며테겔-취리히를 포함한 98개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여

객 수송 실 은 국내선 여객 717만 인국제선 여객 1076만 인으로 테겔공항

체 여객 국내선은 40국제선은 60를 차지하 다

쉐네펠트공항은 베를린 제2의 국제공항이다통일 주공항이었으나 통일

이후 부공항으로 락하 으며 베를린 도심(CBD)으로부터의 거리는 26km이

다이지제트를 포함한 20개 항공사가 운항 이며쉐네펠트-런던을 포함한

72개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여객 수송 실 은 국내선 69만

인국제선 여객 611만 인으로 쉐네펠트공항 체 여객 국내선은 10국

제선은 90를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

테겔공항 7국제선 11

국내선 076040

쉐네펠드공항 26국제선 06

국내선 019010

lt표 23gt베를린 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 11 -

(4) 리( 랑스)

리의 주요공항으로는 샤를드골공항오를리공항이 있다 리 오를리 공

항은 처리용량을 철 히 제한하고 있었으므로 1966년 샤를드골공항이 건설되

었다

그림에서와 같이 도심은 LaDeacutefense이며 이와 가장 근거리에 치한 공항

은 오를리공항이다오를리공항은 리의 제2공항 역할을 차지하고 있다

lt그림 25gt 리 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

샤를드골공항은 리의 허 공항 유럽 항공화물 처리공항으로 도심

(CBD)과의 거리는 33km 이다2012년 여객 실 은 국내선 500만 인국제선

5600만 인으로 샤를드골공항 체 여객 국내선은 9국제선은 91를

차지하고 있다샤를드골공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄

등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다공항 내에 lsquo미니 박물 rsquo을

유치하여 2013년부터 운 을 시작하는 등 외국인 이용객을 흡인하려는 략

을 세우고 있다 한 장거리 노선 승객 용 비즈니스 라운지 확장 리모

델링을 통해 아시아 승객들의 이용 편의를 도모하고 있으며 공항 인근에

형 박람회장을 조성하여 공항과 연계하 고 박람회장 부근에 규모 호텔단

지를 조성하는 등 공항수요를 증가시키려 노력하고 있다

- 12 -

오를리는 랑스 제2공항으로 도심(CBD)과의 거리는 26km 이다2012년

여객 실 은 국내선 1100만 인국제선 1600만 인으로 오를리공항 체 여

객 국내선은 42국제선은 58를 차지하고 있다2008년 3월 미국과

EU간 항공자유화 정이 체결로 인하여 존에 네디공항과 리 오를리공

항을 연결하는 노선을 개설 하는 등 유럽 항공사들은 미국 취항 노선을 증설

하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

샤를드골공항 33국제선 56

국내선 05919

오를리공항 26국제선 16

국내선 115842

lt표 24gt 리 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 13 -

(5)로마(이탈리아)

로마의 주요공항으로는 오나르도다빈치공항과 로마참피노공항이 있다참

피노공항은 공항 확장에 제약이 있어 1960년 오나르도다빈치공항을 건설하

다 한 오나르도다빈치공항에 교통량을 이 하 다

그림에서와 같이 도심은 EUR(EsposizioneUniversaleRoma)이며 이와 가

장 근거리에 치한 공항은 로마참피노공항이다참피노공항은 비용항공사

취항으로 여객 수송량이 증가하고 있는 공항이다

lt그림 26gt로마 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

오나르도다빈치공항은 이탈리아에서 가장 규모가 큰 공항으로서 이탈리

아 국 항공사 Alitalia의 허 공항이며 로마 도심(CBD)으로부터 22km 떨어

져 있다2012년 여객 수송 실 은 국내선 1189만 인국제선 2518만 인으로

오나르도다빈치공항 체 여객 국내선은 32국제선은 68를 차지한

다2008년에 제 5터미 의 운 을 시작하면서 연간 여객 95만 인을 더 수

용할 수 있게 되었다2010년에 새로운 수화물 처리 시스템(BHS)을 도입하여

수화물 수송의 효율성을 증 시켰다 오나르도다빈치공항은 EU항공자유화

방침에 따라 미국 키스탄 등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하

다

- 14 -

로마참피노공항은 유럽의 표 인 가항공사 Ryanair의 허 공항으로서

가항공사들이 주로 이용하고 있으며 부분 세기 운항과 행정 목 의

항공기 취항이 이루어지고 있다로마 도심(CBD)으로부터 16km 떨어진 곳에

치하고 있으며 2012년 여객 수송 실 은 국내선 102만 인국제선 348만

인으로 로마참피노공항 체 여객 국내선은 23국제선은 77를 차지한

다정기 항공편 이용이 감소하고 LCC이용률의 증가함에 따라 2007년에 터

미 을 확장하 으며 재 이탈리아에서 여객수송량 증가율이 가장 높은 공

항이다로마참피노공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄 등 EU

항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

오나르도다빈치

공항22

국제선 25

국내선 126832

로마참피노공항 16국제선 03

국내선 017723

lt표 25gt로마 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

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212공항선택의 소비자 선택 행동연구

(1)소비자 선택 행동 연구

소비자 행동 연구의 사회 경제학 측면에서 인간의 모든 행동은 근본 으

로 합리 이며 무엇을 할지 결정하기 에 그 행동의 비용과 편익을 계산한

다(JohnScott1992)고 말한다이것이 합리 선택이론이고 이를 사회 상

호작용에 용하면 교환이론(exchangetheory)의 형태를 갖는다이는 개인

자산에 따라 자산 사용 형태가 다르며(백은 1997)실제 시장의 소비 형태

로도 향을 미친다(HiraampMugenda2000)는 말과 같다

이에 따라 소비자 자신과 사회의 장기 미래를 고려하는 합리 소비는

충분한 정보를 수집하고 이를 자신 있게 소화해내는 일이야말로 비합리 인

소비를 차단하는 필수요건이 되는 것이다(정 1997)경제성과 소비가 련

이 있기 때문에 소비자는 한정된 산과 기회가치를 조합하여 합리 선택을

하려고 할 것이다

합리 소비에 한 연구에서 소비자가 자신의 최 만족을 추구하기 해

재화와 용역의 효율 으로 사용하는 것을 합리 소비생활이라고 하며 이는

경제 발 을 가져올 수 있다고 하 다(지정 1998)합리 소비는 자원을

효율 으로 활용하여 자원 낭비를 배척하므로 사회 경제 발 으로 연계될

수 있기 때문이다

소비자 행동과 련된 선행 연구를 통해 소비자는 한정된 산으로 최

편익을 추구하기 때문에 합리 소비 선택을 한다는 것을 알 수 있었다

한 최근 많은 지식과 정보를 활용할 수 있으므로 본 연구에서 소비자는 정보

를 수집하고 활용하여 한정된 산에서 합리 공항선택을 한다고 가정 하여

결과를 해석할 수 있다

- 16 -

(2)공항선택모형

선택모형은 개인의 공항선택 항공사 선택행태 모형화 연구에 교통선택

모형이 많이 쓰이고 있다이에 따라 공항선택행태를 분석하기 한 연구들

이 많이 출간되었다공항선택모형은 1976년 Skinner가 워싱턴 DC지역 내

3개의 공항선택에 한 연구가 첫 번째 라고 할 수 있다

공항선택모형의 표 인 연구로 『AirportChoiceAnEmpiricalStudy

(Skinner1976)』과 『AirportChoiceInMulti-airportRegions(WindleR

amp DresnerM1995)』가 있다두 연구 모두 볼티모어워싱턴 DC지역의 3

개 공항인 Ronald Reagan Washington NationalWashington Dulless

International Baltimore Washington International을 상으로 하 고

MultinomialLogitModel을 사용하 다그 Skinner(1976)의 연구는 공항

선택모형의 최 연구로 운항빈도와 지상 근성이 요한 결과로 도출되었

다

EricPelsetal연구에서(EricPelsetal1999)는 SanFranciscoBayArea

지역 승객들의 행동특성을 NetstedLogitModel을 이용하여 공항선택과 항공

사 선택에 하여 분석하 다분석에 사용된 변수로는 운항요 운항빈도

수공항 근시간비행당좌석수를 사용하 다분석결과 좌석에 한 수요의

탄력성이 다른 것에 비해 큰 것으로 조사되었다출발 공항과 항공사를 동시

에 선택하기보다 공항을 선택한 후 항공사를 차례로 선택하는 것으로 나타났

다

한 SanFranciscoBayArea를 상으로 한 공항선택 연구(EricPelsst

al2003)는 NestedLogitModel을 이용하 으며 공항선택 근수단 선택에

해 분석하 다운항요 운항빈도수공항 근시간공항 근비용이 변수

로 사용되었다비즈니스 승객과 목 의 승객을 구분하여 근비용과

근 시간을 월별로 분석하 다이를 통해 시간 가치를 산출하 고 공항선

택 모델에서 항공요 보다는 서비스의 빈도수가 공항선택과 련있는 변수

로 도출되었다따라서 여행자들이 항공요 에 해서 민감한 반응이며

비즈니스 여행자들이 서비스 빈도수에 민감하다는 결과이다

SanFranciscoBayArea지역을 상으로 한 다른 연구(GozenBasaret

al2004)에서는 승객들의 공항선택 행동특성을 PCMNL (Probabilistic

- 17 -

ChoiceSetMultinomialLogit)model으로 분석하 다변수는 운항빈도수와

공항 근시간이고 분석 결과 빈도계수는 양수가 나왔으며 근시간계수는 음

수가 도출되었다PCMNL모형에서 선택 모형 설정 시 MNL설정으로 분석한

결과에서는 주 과 주말에 큰 차이가 나타났고여성이 남성보다 근 시간

에 해 한 것으로 나타났다PCMNLModel의 공항 선택에서는 근시

간에 해 민감한 것으로 나타났다

Fargo지역 공항과 MSP(MinneapolisndashSaintPaul)국제공항 출발 승객들

을 상으로 BinaryLogitModel을 이용한 연구가 있다(SteveLeon2011)

공항 이용객 상으로 설문지를 바탕으로 분석했던 선행 연구와는 달리 상

공항을 이용하는 승객들의 데이터를 약 1년 간 수집하여 이를 모형화 하

다분석 결과 여행목 환승지항공사 변수가 유의하게 도출되었는데 특히

항공사 선택에서 높은 유의성이 나타난 이유는 Fargo지역 공항에 다양한 항

공사가 취항하고 있기 때문이다

국내 공항은 공항 개발 심으로 연구를 진행 이기 때문에 해외와 달리

공항선택에 한 연구가 은편이다그러므로 공항선택에 한 연구는 1999

년2011년에 추진한 연구가 해당된다

한국항공진흥 회에서 1999년에 추진한 연구는 국 부에 소재하는 경쟁

공항들 간 여객 운송 분포에 한 공항선택모델 개발이다(한국항공진흥 회

1999년)MNL모델을 이용하여 연구한 결과 근시간운항빈도항공기 기종

요소가 공항선택에 향을 미치는 것으로 도출되었으며 항공요 은 향을

미치지 않는 것으로 나타났다

2011년 연구는 김포공항 국제선 이용객을 상으로 하여 공항선택에 향

을 미치는 요인들을 분석하 다(김문환2011년)김포공항 국제선 승객들에

게 설문조사를 시행 후 재이용여부를 통해 공항선택 속성을 분석한 연구가

있는데 분석기법은 구조방정식을 이용하 고 이에 따라 공항운 근가능

성운항시설선호항공사 운항 변수가 공항선택에 향을 미치는 것으로

도출되었다

- 18 -

213 련연구 고찰 요약

하네다공항오를리공항 등 조사된 복수공항 사례에서 도심 근가능성이

용이한 공항은 성장 가능성이 존재한다 근거리가 단축될수록 공항 근시

간을 약할 수 있으므로 공항선택에 있어 공항 근시간을 요한 요인임을

가정할 수 있다

한 복수공항체계가 세계 으로 확산되고 있는 추세임에 따라 소비자들은

공항선택의 폭이 넓어졌다선택권이 있는 소비자의 행동을 측하기가 어려

운 일이기 때문에 과거부터 재까지 소비자 행동에 한 연구가 진행되어오

고 있다선행 연구된 소비자 행동 연구에서 도출 할 수 있는 결론은 소비자

는 한정된 산을 합리 으로 사용할 것이며 이에 근거하여 공항선택을 한다

고 가정 할 수 있다

공항선택모형과 련하여 선행 연구된 논문은 다음 표와 같으며 운항빈도

수공항 근시간공항 근비용 등이 유의한 변수로 도출되었음을 알 수 있

다

- 19 -

논문명 자 수행연도 변수

AirportandAirlineChoice

inaMultipleAirport

RegionAnEmpirical

AnalysisfortheSan

FranciscoBayArea

EricPelsetal 1999

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용

Accesstoand

CompetitionBetween

AirportsACaseStudy

forTheSanFrancisco

BayArea

EricPelsetal 2003

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용여행목

AParameterized

ConsideratioinSetModel

forAirportChoiceAn

ApplicationtotheSan

FranciscoBayArea

GozenBasar

etal2004

운항빈도수

공항 근시간성별

AirportChoiceModeling

EmpiricalEvidencefroma

Non-HubAirport

SteveLeon 2011

여행목 항공요 계

여행기간목 지

환승여부항공사

소비자의 공항선택에

향을 미치는 요인

한국항공진흥

회1999

운항빈도항공요

항공기 기종여행목

공항 근시간

공항이용객의

공항선택행동에 한

연구 -김포국제공항을

심으로-

김문환 2011

운 (탑승수속보안검색

등)

근가능성(공항 근수단

공항 근이용료

공항 근시간)운항(노선

스 등)시설(상업

안내 등)선호항공사운항

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수

- 20 -

22이론고찰

221로지스틱 회귀분석3)

회귀분석은 종속변수와 한 개 이상의 독립변수 사이의 상 계를 설명하

기 한 기법이다어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 수학

선형 계식으로 구하여 합도 측정이 가능하다회귀분석은 연속변수일

경우 사용되나 종속변수가 범주형인 경우에 로지스틱 회귀분석을 이용할 수

있다

로지스틱 회귀분석은 어떤 사건이 발생할 확률을 측하는 것으로 이분형

로지스틱 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석으로 구분할 수 있다두 가지

분석 방법 차이는 종속변수의 개수이다이분형 로지스틱 회귀분석은 명목척

도로 측정된 종속변수가 2개의 범주형으로 이루어진 경우 분석을 용할 수

있으며 종속변수가 3개 이상이면 다항 로지스틱 분석을 용한다본 연구는

인천공항과 김포공항 한 공항 선택 여부가 종속변수가 되므로 이분형 로

지스틱 회귀분석을 사용하 다

(1)이분형 로지스틱 회귀분석

이분형 로지스틱은 사건 발생(1)과 사건이 발생하지 않음(0)에 한 종속변

수에 해 한 개 이상의 독립변수를 이용하여 회귀모형을 도출한다이분형

로지스틱 회귀분석 수식은 다음과 같다

ln ⋯ (식 21)

Logit을 ln 로 표 하여 p는 사건 발생 확률이고 1-p는 사건이 발생

하지 않을 확률이다따라서 p값이 증가하면 사건발생 확률이 높다는 의미

로 해석할 수 있다따라서 로지스틱 회귀분석의 목 은 n개의 측 변수를

이용하여 측하는 것이다

3) 처 순귀 2 ldquo로지스틱 회귀 형 해 rdquo 한나래아카데미 2008

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- i -

수도권 복수공항 체계를 심으로 한 공항선택 모형개발

論 文 要 約

미국의 뉴욕로스앤젤 스 국의 런던 등의 세계 도시권에는 항공수요

처리를 해 두 개 이상의 복수공항을 운 하고 있다우리나라도 수도권의

항공수요 증가와 기존 김포국제공항의 확장 가능성이 낮은 등을 감안하여

2001년 인천국제공항을 개항하면서 복수공항 체제로 변화하 다

최근 비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공

운송시장 변화로 국제선 여객 수요가 증가하고 있다이에 따라 김포국제공

항의 국제선 활용가능성에 한 논의가 두되고 있으며수도권 복수공항의

역할 분담에 한 연구가 요구되고 있다특히 복수공항을 이용하는 여객의

선호도와 공항 선택의 요인에 한 분석을 통해 각 공항의 역할과 활용방안

을 수립하는 것이 필요하다

본 연구에서는 김포공항과 인천공항의 국제선 여객을 상으로 한 설문조

사를 바탕으로수도권 복수공항 체제에서 공항을 선택할 때 고려하는 요인

을 분석하고 이분형(Binary)공항선택모형을 개발하 다 한여객이 공항

선택과 항공사 선택 어느 사항을 먼 선택하는지에 한 분석을 실시하

기 해 NetedLogitModel을 개발하 다

공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링한 결과 수도권 국제

선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 어느 공항을 이용할 것인

지를 선택하는 것으로 나타났다공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을

해 네스티드 로짓모형을 모델링한 결과 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼

선택한 후 공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다본 연구에서 분

석된 내용은 항공사와 공항운 자가 업 략장래 계획 수립에 이용할 수

있을 것으로 기 된다

- ii -

목 차

제 1장 서 론middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot1

11연구의 배경 목 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot1

12연구의 범 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot2

13연구의 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot3

제 2장 련연구 이론고찰 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot4

21 련연구middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot4

22이론고찰middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot20

제3장 공항선택 모형 방법론 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot29

31연구조사 설계middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot29

32표본분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot31

33연구모형 설정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot35

34변수설정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot37

제4장 공항선택모형 개발 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot40

41공항선택모형 도출middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot40

42공항선택모형 검정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot46

제5장 결론 향후 연구과제 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot49

참 고 문 헌middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot50

SUMMARYmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot52

- iii -

그 림 목 록

lt그림 11gt연구 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot3

lt그림 21gt 세계의 복수공항체제middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot4

lt그림 22gt도쿄 주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot5

lt그림 23gt워싱턴 DC주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot7

lt그림 24gt베를린 주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot9

lt그림 25gt 리 주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot11

lt그림 26gt로마 주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot13

lt그림 27gt로지스틱 분포middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot21

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot26

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot35

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot36

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot42

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot43

- iv -

표 목 록

lt표 11gt설문조사에서 이용된 2000km 이내 국제선 정기노선 취항지middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot2

lt표 21gt도쿄 주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot6

lt표 22gt워싱턴 DC주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot8

lt표 23gt베를린 주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot10

lt표 24gt 리 주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot12

lt표 25gt로마 주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot14

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot19

lt표 31gt설문문항의 주요 구성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot29

lt표 32gt설문조사 기본 설계middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot30

lt표 33gt설문조사 표본 수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot30

lt표 34gt표본 분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot31

lt표 35gt설문 응답자 특성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot33

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot34

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot37

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot38

lt표 39gt유의한 변수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot39

lt표 310gt변수의 분산팽창계수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot39

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot41

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot43

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot44

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot46

lt표 45gt공항선택모형요약 검정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot46

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot47

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot48

- 1 -

제1장 서 론

11연구의 배경 목

미국의 뉴욕로스앤젤 스 국의 런던 랑스의 리이탈리아의 로마

등의 세계 도시권에는 항공수요 처리를 해 두 개 이상의 복수공항을 운

하고 있다지역별로 복수의 공항을 운 하게 된 이유와 운 형태 등은 상

이하나지속 으로 증가하는 항공수요를 원활하게 처리하기 한 목 은 동

일하다

우리나라도 수도권의 항공수요 증가와 기존 김포국제공항의 확장 가능성이

낮은 등을 감안하여 2001년 인천국제공항을 개항하면서 복수공항 체제로

환하 다이후 수도권 복수공항 체계의 역할 분담 정책은 인천국제공항은

국제선 담김포국제공항은 국내선 담하여 처리하는 것으로 수립되었다

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따라 최근 10년 간 우리나라의 체 국제선 항공수요는 연평균

83 높은 성장세를 보이고 있다이에 따라 기존의 국내선 담 공항인 김

포국제공항의 국제선 활용가능성에 한 논의가 두되고 있으며수도권 복

수공항의 역할 분담에 한 연구가 요구되고 있다특히 복수공항을 이용하

는 여객의 선호도와 공항 선택의 요인에 한 분석을 통해 각 공항의 역할과

활용방안을 수립하는 것이 필요하다

본 연구에서는 김포공항과 인천공항의 국제선 여객을 상으로 한 설문조

사를 바탕으로수도권 복수공항 체제에서 공항을 선택할 때 고려하는 요인

을 분석하고 이분형(Binary)공항선택모형을 개발하고자 한다 한여객이

공항 선택과 항공사 선택 어느 사항을 먼 선택하는지에 한 분석을 실

시하기 해 NetedLogitModel을 개발하 다

- 2 -

12연구의 범

본 연구는 수도권 복수공항 체제에서 공항을 선택할 때 고려요인에 한

확률을 추정하고 공항선택모형개발을 개발하는 것이며 한 공항 선택과 항

공사 선택 선후 선택사항을 찾아내는 네스티드 로짓 모형을 도출하는 것

이다공항을 선택하는 행 는 선택자에게 다양한 요인이 작용한 결과일 것

이며 각 공항도 같은 치환경에 있는 것이 아니기 때문에 복합 요인

이 작용할 것이다이러한 특성들을 모두 설명할 수 있는 모형 도출은 사실

상 불가능하므로 본 연구에서는 김포공항과 인천공항을 최 한 동일한 조건

으로 분석할 수 있도록 하 다

본 연구에서 사용한 설문조사 결과는 한국공항공사에서 발주한 lsquo수도권공항

의 효율 활용방안 수립용역rsquo일환으로 수행된 설문조사 자료를 이용하 다

김포공항의 국제선 노선은 직선거리 2000km 이하의 공항으로만 제한을 받고

있다이에 따라 김포공항이 취항 인 노선은 하네다홍차오간사이나고야

베이징쑹산이다반면 인천공항은 국일본 등을 비롯하여 유럽미국까지

제한 없이 취항 이다취항에 제약 없는 인천공항의 이용자가 더 많으므로

동등한 조건에서 비교하기 해인천공항 설문 응답자를 2000km 이하 노선

이용자로 제한하 다설문조사 응답자를 상으로 한 2000km 이내 노선은

다음과 같다

구분 김포공항 인천공항

국 베이징홍차오(상하이)베이징다롄로코우(남경)성도 해청도

청두타오시엔(선양)푸동(상하이)항 우

일본간사이(오사카)나고야

하네다(도쿄)간사이(오사카)나고야나리타(도쿄)후쿠오카

만 쑹산 가오슝

기타 - 울란바토르

lt표 11gt설문조사에서 이용된 2000km 이내 국제선 정기노선 취항지

이는 유사한 조건에서 공항선택이 주어졌을 때 선택자가 단순히 공항의 조

건만 고려하여 선택할 수 있는 상황을 조성하 다따라서 본 연구에서는

2000km 이내 노선 이용자를 상으로 분석하여 조사 상에 제약을 두었다

- 3 -

13연구의 방법

본 연구의 과정은 련연구의 이론 고찰 후 이를 토 로 공항선택요인을

분석하는 것이다 련연구는 주요국 복수공항체제 조사와 선행연구된 공항

선택의 소비자 선택 행동이론을 조사한다 한 본 분석에서 사용하는 이분

형 로지스틱 회귀분석과 네스티드 로짓모형 이론을 연구한다

련연구 이론을 기반으로 하여 분석 모형을 설정한 후 lsquo수도권공항의 효율

활용방안 수립용역rsquo에서 조사된 설문자료를 분석하여 일반 특성 특

이사항을 도출하며 설정된 분석 모형을 용하여 공항선택모형을 추정한다

한 항공사 선택의 선후 계를 악한 공항선택모형을 도출하기로 한다

이를 정리하면 다음 그림과 같다

lt그림 11gt연구 방법

분석에 사용된 트웨어는 SPSS180과 SAS93이다이분형 로지스틱 회

귀분석을 이용한 공항선택모형 추정은 SPSS180으로 분석하 으며항공사

선택 선후 계를 추정하기 한 네스티드로짓분석의 공항선택모형은 SAS

93을 이용하 다

- 4 -

제 2장 련연구 이론고찰

21 련연구

211복수공항 체제

세계 지역에 이상의 공항이 존재하며 우리나라는 김포공항과 인천공항

이 표 인 사례이다본 에서는 세계 복수공항의 출 배경과 공항이용

황을 알아보고자 한다

2008년 Phillippe연구에서 세계복수공항은 59개 Set가 운 되고 있다고 밝

혔다2008년 복수공항 황은 다음 그림과 같으며 이후 국의 다싱공항 등

의 새롭게 복수공항이 건설되는 추세이므로 복수공항의 수는 증가되고 있을

것이다

lt그림 21gt 세계의 복수공항체제

처 Philippe ABonnefoy ldquoScalability of the Air Transportation System and Development of

Multi-Airport Systems A Worldwide Perspectiverdquo 2008

- 5 -

(1)도쿄(일본)

일본 정부는 하네다공항의 혼잡과 소음문제를 해결하기 해 1978년 나리

타공항을 개항하 다나리타국제공항이 개항되면서 하네다공항은 국내선 여

객 심으로나리타공항은 국제선 여객 심으로 운 되었으나 역할이 분리

된 운 체계에서 탈피하려는 추세이다

그림에서와 같이 도심은 Akasaka이며 이와 가장 근거리에 치한 공항은

하네다국제공항이다하네다국제공항은 도심 근성이 뛰어나므로 허 공항

육성 방안을 추진 이다1)

lt그림 22gt도쿄 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

하네다국제공항은 도쿄지역의 주공항이었으나 나리타공항 개항이후 국내선

심 공항으로 운 하 다따라서 국내선 실 이 높으나 일본 정부의 정책

수정으로 국제선 실 을 회복 이다2008년 이후 활주로 용량 한계에 가까

워져 신규 노선 취항 증편이 어려워짐에 따라 2010년 신 활주로(D활주로)

를 건설하여 연간 이착륙 처리용량이 296천 회에서 407천 회로 증가하여 여

유 용량을 확보하 다활주로 여유 용량을 활용하여 싱가폴을 비롯한 방콕

1) 매 경제(2013129)

- 6 -

뉴욕 리 등의 국제 정기노선을 취항하 으며 이에 따라 2012년 여객 실

은 국내선 5890만 인국제선 790만 인으로 하네다국제공항 체 여객 국

내선은 88국제선은 12를 차지하 다

나리타국제공항은 2005년 이후 활주로 용량 한계로 인하여 신규노선 취항

이나 증편이 어려웠다따라서 2010년 나리타공항은 한국과 말 이시아middot싱가

폴 등 9개 아시아 국가 지역과 체결한 항공 자유화 정 상에 나리타공

항을 포함시켰으며 규제를 폭 완화해 가항공사들 취항도 확 하 다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 372만 인국제선 2971만 인으로 나리타

국제공항 체 여객 국내선은 11국제선은 89를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

하네다국제공항 21국제선 08

국내선 591288

나리타국제공항 68국제선 30

국내선 048911

lt표 21gt도쿄 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 7 -

(2)워싱턴 DC(미국)

1969년 워싱턴 덜 스공항의 Slot제한이 이루어졌고 짧은 활주로 길이로 인

하여 형 항공기 취항이 불가능하 으므로 로 드 이건공항을 건설하 다

그림에서와 같이 도심은 Downtown이며 이와 가장 근거리에 치한 공항은

로 드 이건국립공항이다로 드 이건 국립공항은 근교통이 편리하나

시설 정책 제한으로 인해 취항에 제약이 존재한다

lt그림 23gt워싱턴 DC주요 공항

처 httpmapsgooglecom

덜 스공항은 유나이티드항공의 동부 허 공항으로서 볼티모어sim워싱턴sim

북부 버지니아로 연결되며 워싱턴 도시권의 워싱턴 도심(CBD)과의 거리는

44km 이다주요 항공 운송을 담당하고 있으며 한항공델타를 포함한 32

개의 항공사가 운항 이다덜 스-인천을 포함한 119개 노선을 운항 이이

며 이에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1588만 인국제선 668만 인으로

덜 스공항 체 여객 국내선은 70국제선은 30를 차지하 다

로 드 이건공항은 국내선 심 공항으로 도심(CBD)과의 거리는 8km 이

다주로 근거리 국내선에 이용되는 공항이고 공항에서 지하철도인 메트로

일과 직 연결되어 있어 통행이 편하다델타제트블루를 포함한 12개 항공

- 8 -

사가 운항 이며로 드 이건-시카고를 포함한 90개 노선을 운항 이다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1866만 인국제선 14만 인으로 국내선

이용객의 수가 이다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

덜 스공항 44국제선 07

국내선 163070

로 드 이건

국립공항8

국제선 00

국내선 09199

lt표 22gt워싱턴 DC주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 9 -

(3)베를린(독일)

독일 통일이 서베를린에는 테겔공항이동베를린에는 쉐네펠트공항이 각

도시의 주공항이었다통일이후 테겔공항이 베를린의 주요한 공항이고 쉐네

펠트는 테겔공항을 보완하며 비용항공사를 한 공항으로 이용되고 있다

그림에서와 같이 도심은 Charlottenburg-Wilmersdorf이며 이와 가장 근거

리에 치한 공항은 테겔공항이다테겔공항은 도심과 근이 용이하여 높은

실 을 확보하고 있으나 쉐네펠트공항과 통합될 정이다독일정부는 한 도

시에 여러 개의 공항을 운 하는 것이 비효율 이며 도심 소음공해 등의 심

각성을 단하 기 때문이다2)

lt그림 24gt베를린 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

2) 종화 ldquo 계 복수공항시스 운 과 한 공항 운 전 향에 한 연 rdquo 한 항공대학

대학원 2011년

- 10 -

테겔공항은 독일에서 두 번째로 큰 규모의 항공사인 AirBerlin의 허 국

제공항으로서 베를린 제1의 공항이다베를린의 도심(CBD)으로부터 7km 떨

어진 거리에 치하고 있다에어 랑스SAS를 포함한 38개 항공사가 운항

이며테겔-취리히를 포함한 98개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여

객 수송 실 은 국내선 여객 717만 인국제선 여객 1076만 인으로 테겔공항

체 여객 국내선은 40국제선은 60를 차지하 다

쉐네펠트공항은 베를린 제2의 국제공항이다통일 주공항이었으나 통일

이후 부공항으로 락하 으며 베를린 도심(CBD)으로부터의 거리는 26km이

다이지제트를 포함한 20개 항공사가 운항 이며쉐네펠트-런던을 포함한

72개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여객 수송 실 은 국내선 69만

인국제선 여객 611만 인으로 쉐네펠트공항 체 여객 국내선은 10국

제선은 90를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

테겔공항 7국제선 11

국내선 076040

쉐네펠드공항 26국제선 06

국내선 019010

lt표 23gt베를린 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 11 -

(4) 리( 랑스)

리의 주요공항으로는 샤를드골공항오를리공항이 있다 리 오를리 공

항은 처리용량을 철 히 제한하고 있었으므로 1966년 샤를드골공항이 건설되

었다

그림에서와 같이 도심은 LaDeacutefense이며 이와 가장 근거리에 치한 공항

은 오를리공항이다오를리공항은 리의 제2공항 역할을 차지하고 있다

lt그림 25gt 리 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

샤를드골공항은 리의 허 공항 유럽 항공화물 처리공항으로 도심

(CBD)과의 거리는 33km 이다2012년 여객 실 은 국내선 500만 인국제선

5600만 인으로 샤를드골공항 체 여객 국내선은 9국제선은 91를

차지하고 있다샤를드골공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄

등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다공항 내에 lsquo미니 박물 rsquo을

유치하여 2013년부터 운 을 시작하는 등 외국인 이용객을 흡인하려는 략

을 세우고 있다 한 장거리 노선 승객 용 비즈니스 라운지 확장 리모

델링을 통해 아시아 승객들의 이용 편의를 도모하고 있으며 공항 인근에

형 박람회장을 조성하여 공항과 연계하 고 박람회장 부근에 규모 호텔단

지를 조성하는 등 공항수요를 증가시키려 노력하고 있다

- 12 -

오를리는 랑스 제2공항으로 도심(CBD)과의 거리는 26km 이다2012년

여객 실 은 국내선 1100만 인국제선 1600만 인으로 오를리공항 체 여

객 국내선은 42국제선은 58를 차지하고 있다2008년 3월 미국과

EU간 항공자유화 정이 체결로 인하여 존에 네디공항과 리 오를리공

항을 연결하는 노선을 개설 하는 등 유럽 항공사들은 미국 취항 노선을 증설

하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

샤를드골공항 33국제선 56

국내선 05919

오를리공항 26국제선 16

국내선 115842

lt표 24gt 리 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 13 -

(5)로마(이탈리아)

로마의 주요공항으로는 오나르도다빈치공항과 로마참피노공항이 있다참

피노공항은 공항 확장에 제약이 있어 1960년 오나르도다빈치공항을 건설하

다 한 오나르도다빈치공항에 교통량을 이 하 다

그림에서와 같이 도심은 EUR(EsposizioneUniversaleRoma)이며 이와 가

장 근거리에 치한 공항은 로마참피노공항이다참피노공항은 비용항공사

취항으로 여객 수송량이 증가하고 있는 공항이다

lt그림 26gt로마 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

오나르도다빈치공항은 이탈리아에서 가장 규모가 큰 공항으로서 이탈리

아 국 항공사 Alitalia의 허 공항이며 로마 도심(CBD)으로부터 22km 떨어

져 있다2012년 여객 수송 실 은 국내선 1189만 인국제선 2518만 인으로

오나르도다빈치공항 체 여객 국내선은 32국제선은 68를 차지한

다2008년에 제 5터미 의 운 을 시작하면서 연간 여객 95만 인을 더 수

용할 수 있게 되었다2010년에 새로운 수화물 처리 시스템(BHS)을 도입하여

수화물 수송의 효율성을 증 시켰다 오나르도다빈치공항은 EU항공자유화

방침에 따라 미국 키스탄 등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하

다

- 14 -

로마참피노공항은 유럽의 표 인 가항공사 Ryanair의 허 공항으로서

가항공사들이 주로 이용하고 있으며 부분 세기 운항과 행정 목 의

항공기 취항이 이루어지고 있다로마 도심(CBD)으로부터 16km 떨어진 곳에

치하고 있으며 2012년 여객 수송 실 은 국내선 102만 인국제선 348만

인으로 로마참피노공항 체 여객 국내선은 23국제선은 77를 차지한

다정기 항공편 이용이 감소하고 LCC이용률의 증가함에 따라 2007년에 터

미 을 확장하 으며 재 이탈리아에서 여객수송량 증가율이 가장 높은 공

항이다로마참피노공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄 등 EU

항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

오나르도다빈치

공항22

국제선 25

국내선 126832

로마참피노공항 16국제선 03

국내선 017723

lt표 25gt로마 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 15 -

212공항선택의 소비자 선택 행동연구

(1)소비자 선택 행동 연구

소비자 행동 연구의 사회 경제학 측면에서 인간의 모든 행동은 근본 으

로 합리 이며 무엇을 할지 결정하기 에 그 행동의 비용과 편익을 계산한

다(JohnScott1992)고 말한다이것이 합리 선택이론이고 이를 사회 상

호작용에 용하면 교환이론(exchangetheory)의 형태를 갖는다이는 개인

자산에 따라 자산 사용 형태가 다르며(백은 1997)실제 시장의 소비 형태

로도 향을 미친다(HiraampMugenda2000)는 말과 같다

이에 따라 소비자 자신과 사회의 장기 미래를 고려하는 합리 소비는

충분한 정보를 수집하고 이를 자신 있게 소화해내는 일이야말로 비합리 인

소비를 차단하는 필수요건이 되는 것이다(정 1997)경제성과 소비가 련

이 있기 때문에 소비자는 한정된 산과 기회가치를 조합하여 합리 선택을

하려고 할 것이다

합리 소비에 한 연구에서 소비자가 자신의 최 만족을 추구하기 해

재화와 용역의 효율 으로 사용하는 것을 합리 소비생활이라고 하며 이는

경제 발 을 가져올 수 있다고 하 다(지정 1998)합리 소비는 자원을

효율 으로 활용하여 자원 낭비를 배척하므로 사회 경제 발 으로 연계될

수 있기 때문이다

소비자 행동과 련된 선행 연구를 통해 소비자는 한정된 산으로 최

편익을 추구하기 때문에 합리 소비 선택을 한다는 것을 알 수 있었다

한 최근 많은 지식과 정보를 활용할 수 있으므로 본 연구에서 소비자는 정보

를 수집하고 활용하여 한정된 산에서 합리 공항선택을 한다고 가정 하여

결과를 해석할 수 있다

- 16 -

(2)공항선택모형

선택모형은 개인의 공항선택 항공사 선택행태 모형화 연구에 교통선택

모형이 많이 쓰이고 있다이에 따라 공항선택행태를 분석하기 한 연구들

이 많이 출간되었다공항선택모형은 1976년 Skinner가 워싱턴 DC지역 내

3개의 공항선택에 한 연구가 첫 번째 라고 할 수 있다

공항선택모형의 표 인 연구로 『AirportChoiceAnEmpiricalStudy

(Skinner1976)』과 『AirportChoiceInMulti-airportRegions(WindleR

amp DresnerM1995)』가 있다두 연구 모두 볼티모어워싱턴 DC지역의 3

개 공항인 Ronald Reagan Washington NationalWashington Dulless

International Baltimore Washington International을 상으로 하 고

MultinomialLogitModel을 사용하 다그 Skinner(1976)의 연구는 공항

선택모형의 최 연구로 운항빈도와 지상 근성이 요한 결과로 도출되었

다

EricPelsetal연구에서(EricPelsetal1999)는 SanFranciscoBayArea

지역 승객들의 행동특성을 NetstedLogitModel을 이용하여 공항선택과 항공

사 선택에 하여 분석하 다분석에 사용된 변수로는 운항요 운항빈도

수공항 근시간비행당좌석수를 사용하 다분석결과 좌석에 한 수요의

탄력성이 다른 것에 비해 큰 것으로 조사되었다출발 공항과 항공사를 동시

에 선택하기보다 공항을 선택한 후 항공사를 차례로 선택하는 것으로 나타났

다

한 SanFranciscoBayArea를 상으로 한 공항선택 연구(EricPelsst

al2003)는 NestedLogitModel을 이용하 으며 공항선택 근수단 선택에

해 분석하 다운항요 운항빈도수공항 근시간공항 근비용이 변수

로 사용되었다비즈니스 승객과 목 의 승객을 구분하여 근비용과

근 시간을 월별로 분석하 다이를 통해 시간 가치를 산출하 고 공항선

택 모델에서 항공요 보다는 서비스의 빈도수가 공항선택과 련있는 변수

로 도출되었다따라서 여행자들이 항공요 에 해서 민감한 반응이며

비즈니스 여행자들이 서비스 빈도수에 민감하다는 결과이다

SanFranciscoBayArea지역을 상으로 한 다른 연구(GozenBasaret

al2004)에서는 승객들의 공항선택 행동특성을 PCMNL (Probabilistic

- 17 -

ChoiceSetMultinomialLogit)model으로 분석하 다변수는 운항빈도수와

공항 근시간이고 분석 결과 빈도계수는 양수가 나왔으며 근시간계수는 음

수가 도출되었다PCMNL모형에서 선택 모형 설정 시 MNL설정으로 분석한

결과에서는 주 과 주말에 큰 차이가 나타났고여성이 남성보다 근 시간

에 해 한 것으로 나타났다PCMNLModel의 공항 선택에서는 근시

간에 해 민감한 것으로 나타났다

Fargo지역 공항과 MSP(MinneapolisndashSaintPaul)국제공항 출발 승객들

을 상으로 BinaryLogitModel을 이용한 연구가 있다(SteveLeon2011)

공항 이용객 상으로 설문지를 바탕으로 분석했던 선행 연구와는 달리 상

공항을 이용하는 승객들의 데이터를 약 1년 간 수집하여 이를 모형화 하

다분석 결과 여행목 환승지항공사 변수가 유의하게 도출되었는데 특히

항공사 선택에서 높은 유의성이 나타난 이유는 Fargo지역 공항에 다양한 항

공사가 취항하고 있기 때문이다

국내 공항은 공항 개발 심으로 연구를 진행 이기 때문에 해외와 달리

공항선택에 한 연구가 은편이다그러므로 공항선택에 한 연구는 1999

년2011년에 추진한 연구가 해당된다

한국항공진흥 회에서 1999년에 추진한 연구는 국 부에 소재하는 경쟁

공항들 간 여객 운송 분포에 한 공항선택모델 개발이다(한국항공진흥 회

1999년)MNL모델을 이용하여 연구한 결과 근시간운항빈도항공기 기종

요소가 공항선택에 향을 미치는 것으로 도출되었으며 항공요 은 향을

미치지 않는 것으로 나타났다

2011년 연구는 김포공항 국제선 이용객을 상으로 하여 공항선택에 향

을 미치는 요인들을 분석하 다(김문환2011년)김포공항 국제선 승객들에

게 설문조사를 시행 후 재이용여부를 통해 공항선택 속성을 분석한 연구가

있는데 분석기법은 구조방정식을 이용하 고 이에 따라 공항운 근가능

성운항시설선호항공사 운항 변수가 공항선택에 향을 미치는 것으로

도출되었다

- 18 -

213 련연구 고찰 요약

하네다공항오를리공항 등 조사된 복수공항 사례에서 도심 근가능성이

용이한 공항은 성장 가능성이 존재한다 근거리가 단축될수록 공항 근시

간을 약할 수 있으므로 공항선택에 있어 공항 근시간을 요한 요인임을

가정할 수 있다

한 복수공항체계가 세계 으로 확산되고 있는 추세임에 따라 소비자들은

공항선택의 폭이 넓어졌다선택권이 있는 소비자의 행동을 측하기가 어려

운 일이기 때문에 과거부터 재까지 소비자 행동에 한 연구가 진행되어오

고 있다선행 연구된 소비자 행동 연구에서 도출 할 수 있는 결론은 소비자

는 한정된 산을 합리 으로 사용할 것이며 이에 근거하여 공항선택을 한다

고 가정 할 수 있다

공항선택모형과 련하여 선행 연구된 논문은 다음 표와 같으며 운항빈도

수공항 근시간공항 근비용 등이 유의한 변수로 도출되었음을 알 수 있

다

- 19 -

논문명 자 수행연도 변수

AirportandAirlineChoice

inaMultipleAirport

RegionAnEmpirical

AnalysisfortheSan

FranciscoBayArea

EricPelsetal 1999

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용

Accesstoand

CompetitionBetween

AirportsACaseStudy

forTheSanFrancisco

BayArea

EricPelsetal 2003

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용여행목

AParameterized

ConsideratioinSetModel

forAirportChoiceAn

ApplicationtotheSan

FranciscoBayArea

GozenBasar

etal2004

운항빈도수

공항 근시간성별

AirportChoiceModeling

EmpiricalEvidencefroma

Non-HubAirport

SteveLeon 2011

여행목 항공요 계

여행기간목 지

환승여부항공사

소비자의 공항선택에

향을 미치는 요인

한국항공진흥

회1999

운항빈도항공요

항공기 기종여행목

공항 근시간

공항이용객의

공항선택행동에 한

연구 -김포국제공항을

심으로-

김문환 2011

운 (탑승수속보안검색

등)

근가능성(공항 근수단

공항 근이용료

공항 근시간)운항(노선

스 등)시설(상업

안내 등)선호항공사운항

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수

- 20 -

22이론고찰

221로지스틱 회귀분석3)

회귀분석은 종속변수와 한 개 이상의 독립변수 사이의 상 계를 설명하

기 한 기법이다어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 수학

선형 계식으로 구하여 합도 측정이 가능하다회귀분석은 연속변수일

경우 사용되나 종속변수가 범주형인 경우에 로지스틱 회귀분석을 이용할 수

있다

로지스틱 회귀분석은 어떤 사건이 발생할 확률을 측하는 것으로 이분형

로지스틱 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석으로 구분할 수 있다두 가지

분석 방법 차이는 종속변수의 개수이다이분형 로지스틱 회귀분석은 명목척

도로 측정된 종속변수가 2개의 범주형으로 이루어진 경우 분석을 용할 수

있으며 종속변수가 3개 이상이면 다항 로지스틱 분석을 용한다본 연구는

인천공항과 김포공항 한 공항 선택 여부가 종속변수가 되므로 이분형 로

지스틱 회귀분석을 사용하 다

(1)이분형 로지스틱 회귀분석

이분형 로지스틱은 사건 발생(1)과 사건이 발생하지 않음(0)에 한 종속변

수에 해 한 개 이상의 독립변수를 이용하여 회귀모형을 도출한다이분형

로지스틱 회귀분석 수식은 다음과 같다

ln ⋯ (식 21)

Logit을 ln 로 표 하여 p는 사건 발생 확률이고 1-p는 사건이 발생

하지 않을 확률이다따라서 p값이 증가하면 사건발생 확률이 높다는 의미

로 해석할 수 있다따라서 로지스틱 회귀분석의 목 은 n개의 측 변수를

이용하여 측하는 것이다

3) 처 순귀 2 ldquo로지스틱 회귀 형 해 rdquo 한나래아카데미 2008

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- ii -

목 차

제 1장 서 론middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot1

11연구의 배경 목 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot1

12연구의 범 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot2

13연구의 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot3

제 2장 련연구 이론고찰 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot4

21 련연구middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot4

22이론고찰middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot20

제3장 공항선택 모형 방법론 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot29

31연구조사 설계middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot29

32표본분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot31

33연구모형 설정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot35

34변수설정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot37

제4장 공항선택모형 개발 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot40

41공항선택모형 도출middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot40

42공항선택모형 검정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot46

제5장 결론 향후 연구과제 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot49

참 고 문 헌middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot50

SUMMARYmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot52

- iii -

그 림 목 록

lt그림 11gt연구 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot3

lt그림 21gt 세계의 복수공항체제middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot4

lt그림 22gt도쿄 주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot5

lt그림 23gt워싱턴 DC주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot7

lt그림 24gt베를린 주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot9

lt그림 25gt 리 주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot11

lt그림 26gt로마 주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot13

lt그림 27gt로지스틱 분포middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot21

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot26

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot35

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot36

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot42

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot43

- iv -

표 목 록

lt표 11gt설문조사에서 이용된 2000km 이내 국제선 정기노선 취항지middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot2

lt표 21gt도쿄 주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot6

lt표 22gt워싱턴 DC주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot8

lt표 23gt베를린 주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot10

lt표 24gt 리 주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot12

lt표 25gt로마 주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot14

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot19

lt표 31gt설문문항의 주요 구성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot29

lt표 32gt설문조사 기본 설계middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot30

lt표 33gt설문조사 표본 수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot30

lt표 34gt표본 분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot31

lt표 35gt설문 응답자 특성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot33

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot34

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot37

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot38

lt표 39gt유의한 변수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot39

lt표 310gt변수의 분산팽창계수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot39

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot41

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot43

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot44

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot46

lt표 45gt공항선택모형요약 검정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot46

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot47

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot48

- 1 -

제1장 서 론

11연구의 배경 목

미국의 뉴욕로스앤젤 스 국의 런던 랑스의 리이탈리아의 로마

등의 세계 도시권에는 항공수요 처리를 해 두 개 이상의 복수공항을 운

하고 있다지역별로 복수의 공항을 운 하게 된 이유와 운 형태 등은 상

이하나지속 으로 증가하는 항공수요를 원활하게 처리하기 한 목 은 동

일하다

우리나라도 수도권의 항공수요 증가와 기존 김포국제공항의 확장 가능성이

낮은 등을 감안하여 2001년 인천국제공항을 개항하면서 복수공항 체제로

환하 다이후 수도권 복수공항 체계의 역할 분담 정책은 인천국제공항은

국제선 담김포국제공항은 국내선 담하여 처리하는 것으로 수립되었다

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따라 최근 10년 간 우리나라의 체 국제선 항공수요는 연평균

83 높은 성장세를 보이고 있다이에 따라 기존의 국내선 담 공항인 김

포국제공항의 국제선 활용가능성에 한 논의가 두되고 있으며수도권 복

수공항의 역할 분담에 한 연구가 요구되고 있다특히 복수공항을 이용하

는 여객의 선호도와 공항 선택의 요인에 한 분석을 통해 각 공항의 역할과

활용방안을 수립하는 것이 필요하다

본 연구에서는 김포공항과 인천공항의 국제선 여객을 상으로 한 설문조

사를 바탕으로수도권 복수공항 체제에서 공항을 선택할 때 고려하는 요인

을 분석하고 이분형(Binary)공항선택모형을 개발하고자 한다 한여객이

공항 선택과 항공사 선택 어느 사항을 먼 선택하는지에 한 분석을 실

시하기 해 NetedLogitModel을 개발하 다

- 2 -

12연구의 범

본 연구는 수도권 복수공항 체제에서 공항을 선택할 때 고려요인에 한

확률을 추정하고 공항선택모형개발을 개발하는 것이며 한 공항 선택과 항

공사 선택 선후 선택사항을 찾아내는 네스티드 로짓 모형을 도출하는 것

이다공항을 선택하는 행 는 선택자에게 다양한 요인이 작용한 결과일 것

이며 각 공항도 같은 치환경에 있는 것이 아니기 때문에 복합 요인

이 작용할 것이다이러한 특성들을 모두 설명할 수 있는 모형 도출은 사실

상 불가능하므로 본 연구에서는 김포공항과 인천공항을 최 한 동일한 조건

으로 분석할 수 있도록 하 다

본 연구에서 사용한 설문조사 결과는 한국공항공사에서 발주한 lsquo수도권공항

의 효율 활용방안 수립용역rsquo일환으로 수행된 설문조사 자료를 이용하 다

김포공항의 국제선 노선은 직선거리 2000km 이하의 공항으로만 제한을 받고

있다이에 따라 김포공항이 취항 인 노선은 하네다홍차오간사이나고야

베이징쑹산이다반면 인천공항은 국일본 등을 비롯하여 유럽미국까지

제한 없이 취항 이다취항에 제약 없는 인천공항의 이용자가 더 많으므로

동등한 조건에서 비교하기 해인천공항 설문 응답자를 2000km 이하 노선

이용자로 제한하 다설문조사 응답자를 상으로 한 2000km 이내 노선은

다음과 같다

구분 김포공항 인천공항

국 베이징홍차오(상하이)베이징다롄로코우(남경)성도 해청도

청두타오시엔(선양)푸동(상하이)항 우

일본간사이(오사카)나고야

하네다(도쿄)간사이(오사카)나고야나리타(도쿄)후쿠오카

만 쑹산 가오슝

기타 - 울란바토르

lt표 11gt설문조사에서 이용된 2000km 이내 국제선 정기노선 취항지

이는 유사한 조건에서 공항선택이 주어졌을 때 선택자가 단순히 공항의 조

건만 고려하여 선택할 수 있는 상황을 조성하 다따라서 본 연구에서는

2000km 이내 노선 이용자를 상으로 분석하여 조사 상에 제약을 두었다

- 3 -

13연구의 방법

본 연구의 과정은 련연구의 이론 고찰 후 이를 토 로 공항선택요인을

분석하는 것이다 련연구는 주요국 복수공항체제 조사와 선행연구된 공항

선택의 소비자 선택 행동이론을 조사한다 한 본 분석에서 사용하는 이분

형 로지스틱 회귀분석과 네스티드 로짓모형 이론을 연구한다

련연구 이론을 기반으로 하여 분석 모형을 설정한 후 lsquo수도권공항의 효율

활용방안 수립용역rsquo에서 조사된 설문자료를 분석하여 일반 특성 특

이사항을 도출하며 설정된 분석 모형을 용하여 공항선택모형을 추정한다

한 항공사 선택의 선후 계를 악한 공항선택모형을 도출하기로 한다

이를 정리하면 다음 그림과 같다

lt그림 11gt연구 방법

분석에 사용된 트웨어는 SPSS180과 SAS93이다이분형 로지스틱 회

귀분석을 이용한 공항선택모형 추정은 SPSS180으로 분석하 으며항공사

선택 선후 계를 추정하기 한 네스티드로짓분석의 공항선택모형은 SAS

93을 이용하 다

- 4 -

제 2장 련연구 이론고찰

21 련연구

211복수공항 체제

세계 지역에 이상의 공항이 존재하며 우리나라는 김포공항과 인천공항

이 표 인 사례이다본 에서는 세계 복수공항의 출 배경과 공항이용

황을 알아보고자 한다

2008년 Phillippe연구에서 세계복수공항은 59개 Set가 운 되고 있다고 밝

혔다2008년 복수공항 황은 다음 그림과 같으며 이후 국의 다싱공항 등

의 새롭게 복수공항이 건설되는 추세이므로 복수공항의 수는 증가되고 있을

것이다

lt그림 21gt 세계의 복수공항체제

처 Philippe ABonnefoy ldquoScalability of the Air Transportation System and Development of

Multi-Airport Systems A Worldwide Perspectiverdquo 2008

- 5 -

(1)도쿄(일본)

일본 정부는 하네다공항의 혼잡과 소음문제를 해결하기 해 1978년 나리

타공항을 개항하 다나리타국제공항이 개항되면서 하네다공항은 국내선 여

객 심으로나리타공항은 국제선 여객 심으로 운 되었으나 역할이 분리

된 운 체계에서 탈피하려는 추세이다

그림에서와 같이 도심은 Akasaka이며 이와 가장 근거리에 치한 공항은

하네다국제공항이다하네다국제공항은 도심 근성이 뛰어나므로 허 공항

육성 방안을 추진 이다1)

lt그림 22gt도쿄 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

하네다국제공항은 도쿄지역의 주공항이었으나 나리타공항 개항이후 국내선

심 공항으로 운 하 다따라서 국내선 실 이 높으나 일본 정부의 정책

수정으로 국제선 실 을 회복 이다2008년 이후 활주로 용량 한계에 가까

워져 신규 노선 취항 증편이 어려워짐에 따라 2010년 신 활주로(D활주로)

를 건설하여 연간 이착륙 처리용량이 296천 회에서 407천 회로 증가하여 여

유 용량을 확보하 다활주로 여유 용량을 활용하여 싱가폴을 비롯한 방콕

1) 매 경제(2013129)

- 6 -

뉴욕 리 등의 국제 정기노선을 취항하 으며 이에 따라 2012년 여객 실

은 국내선 5890만 인국제선 790만 인으로 하네다국제공항 체 여객 국

내선은 88국제선은 12를 차지하 다

나리타국제공항은 2005년 이후 활주로 용량 한계로 인하여 신규노선 취항

이나 증편이 어려웠다따라서 2010년 나리타공항은 한국과 말 이시아middot싱가

폴 등 9개 아시아 국가 지역과 체결한 항공 자유화 정 상에 나리타공

항을 포함시켰으며 규제를 폭 완화해 가항공사들 취항도 확 하 다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 372만 인국제선 2971만 인으로 나리타

국제공항 체 여객 국내선은 11국제선은 89를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

하네다국제공항 21국제선 08

국내선 591288

나리타국제공항 68국제선 30

국내선 048911

lt표 21gt도쿄 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 7 -

(2)워싱턴 DC(미국)

1969년 워싱턴 덜 스공항의 Slot제한이 이루어졌고 짧은 활주로 길이로 인

하여 형 항공기 취항이 불가능하 으므로 로 드 이건공항을 건설하 다

그림에서와 같이 도심은 Downtown이며 이와 가장 근거리에 치한 공항은

로 드 이건국립공항이다로 드 이건 국립공항은 근교통이 편리하나

시설 정책 제한으로 인해 취항에 제약이 존재한다

lt그림 23gt워싱턴 DC주요 공항

처 httpmapsgooglecom

덜 스공항은 유나이티드항공의 동부 허 공항으로서 볼티모어sim워싱턴sim

북부 버지니아로 연결되며 워싱턴 도시권의 워싱턴 도심(CBD)과의 거리는

44km 이다주요 항공 운송을 담당하고 있으며 한항공델타를 포함한 32

개의 항공사가 운항 이다덜 스-인천을 포함한 119개 노선을 운항 이이

며 이에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1588만 인국제선 668만 인으로

덜 스공항 체 여객 국내선은 70국제선은 30를 차지하 다

로 드 이건공항은 국내선 심 공항으로 도심(CBD)과의 거리는 8km 이

다주로 근거리 국내선에 이용되는 공항이고 공항에서 지하철도인 메트로

일과 직 연결되어 있어 통행이 편하다델타제트블루를 포함한 12개 항공

- 8 -

사가 운항 이며로 드 이건-시카고를 포함한 90개 노선을 운항 이다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1866만 인국제선 14만 인으로 국내선

이용객의 수가 이다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

덜 스공항 44국제선 07

국내선 163070

로 드 이건

국립공항8

국제선 00

국내선 09199

lt표 22gt워싱턴 DC주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 9 -

(3)베를린(독일)

독일 통일이 서베를린에는 테겔공항이동베를린에는 쉐네펠트공항이 각

도시의 주공항이었다통일이후 테겔공항이 베를린의 주요한 공항이고 쉐네

펠트는 테겔공항을 보완하며 비용항공사를 한 공항으로 이용되고 있다

그림에서와 같이 도심은 Charlottenburg-Wilmersdorf이며 이와 가장 근거

리에 치한 공항은 테겔공항이다테겔공항은 도심과 근이 용이하여 높은

실 을 확보하고 있으나 쉐네펠트공항과 통합될 정이다독일정부는 한 도

시에 여러 개의 공항을 운 하는 것이 비효율 이며 도심 소음공해 등의 심

각성을 단하 기 때문이다2)

lt그림 24gt베를린 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

2) 종화 ldquo 계 복수공항시스 운 과 한 공항 운 전 향에 한 연 rdquo 한 항공대학

대학원 2011년

- 10 -

테겔공항은 독일에서 두 번째로 큰 규모의 항공사인 AirBerlin의 허 국

제공항으로서 베를린 제1의 공항이다베를린의 도심(CBD)으로부터 7km 떨

어진 거리에 치하고 있다에어 랑스SAS를 포함한 38개 항공사가 운항

이며테겔-취리히를 포함한 98개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여

객 수송 실 은 국내선 여객 717만 인국제선 여객 1076만 인으로 테겔공항

체 여객 국내선은 40국제선은 60를 차지하 다

쉐네펠트공항은 베를린 제2의 국제공항이다통일 주공항이었으나 통일

이후 부공항으로 락하 으며 베를린 도심(CBD)으로부터의 거리는 26km이

다이지제트를 포함한 20개 항공사가 운항 이며쉐네펠트-런던을 포함한

72개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여객 수송 실 은 국내선 69만

인국제선 여객 611만 인으로 쉐네펠트공항 체 여객 국내선은 10국

제선은 90를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

테겔공항 7국제선 11

국내선 076040

쉐네펠드공항 26국제선 06

국내선 019010

lt표 23gt베를린 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 11 -

(4) 리( 랑스)

리의 주요공항으로는 샤를드골공항오를리공항이 있다 리 오를리 공

항은 처리용량을 철 히 제한하고 있었으므로 1966년 샤를드골공항이 건설되

었다

그림에서와 같이 도심은 LaDeacutefense이며 이와 가장 근거리에 치한 공항

은 오를리공항이다오를리공항은 리의 제2공항 역할을 차지하고 있다

lt그림 25gt 리 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

샤를드골공항은 리의 허 공항 유럽 항공화물 처리공항으로 도심

(CBD)과의 거리는 33km 이다2012년 여객 실 은 국내선 500만 인국제선

5600만 인으로 샤를드골공항 체 여객 국내선은 9국제선은 91를

차지하고 있다샤를드골공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄

등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다공항 내에 lsquo미니 박물 rsquo을

유치하여 2013년부터 운 을 시작하는 등 외국인 이용객을 흡인하려는 략

을 세우고 있다 한 장거리 노선 승객 용 비즈니스 라운지 확장 리모

델링을 통해 아시아 승객들의 이용 편의를 도모하고 있으며 공항 인근에

형 박람회장을 조성하여 공항과 연계하 고 박람회장 부근에 규모 호텔단

지를 조성하는 등 공항수요를 증가시키려 노력하고 있다

- 12 -

오를리는 랑스 제2공항으로 도심(CBD)과의 거리는 26km 이다2012년

여객 실 은 국내선 1100만 인국제선 1600만 인으로 오를리공항 체 여

객 국내선은 42국제선은 58를 차지하고 있다2008년 3월 미국과

EU간 항공자유화 정이 체결로 인하여 존에 네디공항과 리 오를리공

항을 연결하는 노선을 개설 하는 등 유럽 항공사들은 미국 취항 노선을 증설

하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

샤를드골공항 33국제선 56

국내선 05919

오를리공항 26국제선 16

국내선 115842

lt표 24gt 리 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 13 -

(5)로마(이탈리아)

로마의 주요공항으로는 오나르도다빈치공항과 로마참피노공항이 있다참

피노공항은 공항 확장에 제약이 있어 1960년 오나르도다빈치공항을 건설하

다 한 오나르도다빈치공항에 교통량을 이 하 다

그림에서와 같이 도심은 EUR(EsposizioneUniversaleRoma)이며 이와 가

장 근거리에 치한 공항은 로마참피노공항이다참피노공항은 비용항공사

취항으로 여객 수송량이 증가하고 있는 공항이다

lt그림 26gt로마 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

오나르도다빈치공항은 이탈리아에서 가장 규모가 큰 공항으로서 이탈리

아 국 항공사 Alitalia의 허 공항이며 로마 도심(CBD)으로부터 22km 떨어

져 있다2012년 여객 수송 실 은 국내선 1189만 인국제선 2518만 인으로

오나르도다빈치공항 체 여객 국내선은 32국제선은 68를 차지한

다2008년에 제 5터미 의 운 을 시작하면서 연간 여객 95만 인을 더 수

용할 수 있게 되었다2010년에 새로운 수화물 처리 시스템(BHS)을 도입하여

수화물 수송의 효율성을 증 시켰다 오나르도다빈치공항은 EU항공자유화

방침에 따라 미국 키스탄 등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하

다

- 14 -

로마참피노공항은 유럽의 표 인 가항공사 Ryanair의 허 공항으로서

가항공사들이 주로 이용하고 있으며 부분 세기 운항과 행정 목 의

항공기 취항이 이루어지고 있다로마 도심(CBD)으로부터 16km 떨어진 곳에

치하고 있으며 2012년 여객 수송 실 은 국내선 102만 인국제선 348만

인으로 로마참피노공항 체 여객 국내선은 23국제선은 77를 차지한

다정기 항공편 이용이 감소하고 LCC이용률의 증가함에 따라 2007년에 터

미 을 확장하 으며 재 이탈리아에서 여객수송량 증가율이 가장 높은 공

항이다로마참피노공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄 등 EU

항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

오나르도다빈치

공항22

국제선 25

국내선 126832

로마참피노공항 16국제선 03

국내선 017723

lt표 25gt로마 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 15 -

212공항선택의 소비자 선택 행동연구

(1)소비자 선택 행동 연구

소비자 행동 연구의 사회 경제학 측면에서 인간의 모든 행동은 근본 으

로 합리 이며 무엇을 할지 결정하기 에 그 행동의 비용과 편익을 계산한

다(JohnScott1992)고 말한다이것이 합리 선택이론이고 이를 사회 상

호작용에 용하면 교환이론(exchangetheory)의 형태를 갖는다이는 개인

자산에 따라 자산 사용 형태가 다르며(백은 1997)실제 시장의 소비 형태

로도 향을 미친다(HiraampMugenda2000)는 말과 같다

이에 따라 소비자 자신과 사회의 장기 미래를 고려하는 합리 소비는

충분한 정보를 수집하고 이를 자신 있게 소화해내는 일이야말로 비합리 인

소비를 차단하는 필수요건이 되는 것이다(정 1997)경제성과 소비가 련

이 있기 때문에 소비자는 한정된 산과 기회가치를 조합하여 합리 선택을

하려고 할 것이다

합리 소비에 한 연구에서 소비자가 자신의 최 만족을 추구하기 해

재화와 용역의 효율 으로 사용하는 것을 합리 소비생활이라고 하며 이는

경제 발 을 가져올 수 있다고 하 다(지정 1998)합리 소비는 자원을

효율 으로 활용하여 자원 낭비를 배척하므로 사회 경제 발 으로 연계될

수 있기 때문이다

소비자 행동과 련된 선행 연구를 통해 소비자는 한정된 산으로 최

편익을 추구하기 때문에 합리 소비 선택을 한다는 것을 알 수 있었다

한 최근 많은 지식과 정보를 활용할 수 있으므로 본 연구에서 소비자는 정보

를 수집하고 활용하여 한정된 산에서 합리 공항선택을 한다고 가정 하여

결과를 해석할 수 있다

- 16 -

(2)공항선택모형

선택모형은 개인의 공항선택 항공사 선택행태 모형화 연구에 교통선택

모형이 많이 쓰이고 있다이에 따라 공항선택행태를 분석하기 한 연구들

이 많이 출간되었다공항선택모형은 1976년 Skinner가 워싱턴 DC지역 내

3개의 공항선택에 한 연구가 첫 번째 라고 할 수 있다

공항선택모형의 표 인 연구로 『AirportChoiceAnEmpiricalStudy

(Skinner1976)』과 『AirportChoiceInMulti-airportRegions(WindleR

amp DresnerM1995)』가 있다두 연구 모두 볼티모어워싱턴 DC지역의 3

개 공항인 Ronald Reagan Washington NationalWashington Dulless

International Baltimore Washington International을 상으로 하 고

MultinomialLogitModel을 사용하 다그 Skinner(1976)의 연구는 공항

선택모형의 최 연구로 운항빈도와 지상 근성이 요한 결과로 도출되었

다

EricPelsetal연구에서(EricPelsetal1999)는 SanFranciscoBayArea

지역 승객들의 행동특성을 NetstedLogitModel을 이용하여 공항선택과 항공

사 선택에 하여 분석하 다분석에 사용된 변수로는 운항요 운항빈도

수공항 근시간비행당좌석수를 사용하 다분석결과 좌석에 한 수요의

탄력성이 다른 것에 비해 큰 것으로 조사되었다출발 공항과 항공사를 동시

에 선택하기보다 공항을 선택한 후 항공사를 차례로 선택하는 것으로 나타났

다

한 SanFranciscoBayArea를 상으로 한 공항선택 연구(EricPelsst

al2003)는 NestedLogitModel을 이용하 으며 공항선택 근수단 선택에

해 분석하 다운항요 운항빈도수공항 근시간공항 근비용이 변수

로 사용되었다비즈니스 승객과 목 의 승객을 구분하여 근비용과

근 시간을 월별로 분석하 다이를 통해 시간 가치를 산출하 고 공항선

택 모델에서 항공요 보다는 서비스의 빈도수가 공항선택과 련있는 변수

로 도출되었다따라서 여행자들이 항공요 에 해서 민감한 반응이며

비즈니스 여행자들이 서비스 빈도수에 민감하다는 결과이다

SanFranciscoBayArea지역을 상으로 한 다른 연구(GozenBasaret

al2004)에서는 승객들의 공항선택 행동특성을 PCMNL (Probabilistic

- 17 -

ChoiceSetMultinomialLogit)model으로 분석하 다변수는 운항빈도수와

공항 근시간이고 분석 결과 빈도계수는 양수가 나왔으며 근시간계수는 음

수가 도출되었다PCMNL모형에서 선택 모형 설정 시 MNL설정으로 분석한

결과에서는 주 과 주말에 큰 차이가 나타났고여성이 남성보다 근 시간

에 해 한 것으로 나타났다PCMNLModel의 공항 선택에서는 근시

간에 해 민감한 것으로 나타났다

Fargo지역 공항과 MSP(MinneapolisndashSaintPaul)국제공항 출발 승객들

을 상으로 BinaryLogitModel을 이용한 연구가 있다(SteveLeon2011)

공항 이용객 상으로 설문지를 바탕으로 분석했던 선행 연구와는 달리 상

공항을 이용하는 승객들의 데이터를 약 1년 간 수집하여 이를 모형화 하

다분석 결과 여행목 환승지항공사 변수가 유의하게 도출되었는데 특히

항공사 선택에서 높은 유의성이 나타난 이유는 Fargo지역 공항에 다양한 항

공사가 취항하고 있기 때문이다

국내 공항은 공항 개발 심으로 연구를 진행 이기 때문에 해외와 달리

공항선택에 한 연구가 은편이다그러므로 공항선택에 한 연구는 1999

년2011년에 추진한 연구가 해당된다

한국항공진흥 회에서 1999년에 추진한 연구는 국 부에 소재하는 경쟁

공항들 간 여객 운송 분포에 한 공항선택모델 개발이다(한국항공진흥 회

1999년)MNL모델을 이용하여 연구한 결과 근시간운항빈도항공기 기종

요소가 공항선택에 향을 미치는 것으로 도출되었으며 항공요 은 향을

미치지 않는 것으로 나타났다

2011년 연구는 김포공항 국제선 이용객을 상으로 하여 공항선택에 향

을 미치는 요인들을 분석하 다(김문환2011년)김포공항 국제선 승객들에

게 설문조사를 시행 후 재이용여부를 통해 공항선택 속성을 분석한 연구가

있는데 분석기법은 구조방정식을 이용하 고 이에 따라 공항운 근가능

성운항시설선호항공사 운항 변수가 공항선택에 향을 미치는 것으로

도출되었다

- 18 -

213 련연구 고찰 요약

하네다공항오를리공항 등 조사된 복수공항 사례에서 도심 근가능성이

용이한 공항은 성장 가능성이 존재한다 근거리가 단축될수록 공항 근시

간을 약할 수 있으므로 공항선택에 있어 공항 근시간을 요한 요인임을

가정할 수 있다

한 복수공항체계가 세계 으로 확산되고 있는 추세임에 따라 소비자들은

공항선택의 폭이 넓어졌다선택권이 있는 소비자의 행동을 측하기가 어려

운 일이기 때문에 과거부터 재까지 소비자 행동에 한 연구가 진행되어오

고 있다선행 연구된 소비자 행동 연구에서 도출 할 수 있는 결론은 소비자

는 한정된 산을 합리 으로 사용할 것이며 이에 근거하여 공항선택을 한다

고 가정 할 수 있다

공항선택모형과 련하여 선행 연구된 논문은 다음 표와 같으며 운항빈도

수공항 근시간공항 근비용 등이 유의한 변수로 도출되었음을 알 수 있

다

- 19 -

논문명 자 수행연도 변수

AirportandAirlineChoice

inaMultipleAirport

RegionAnEmpirical

AnalysisfortheSan

FranciscoBayArea

EricPelsetal 1999

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용

Accesstoand

CompetitionBetween

AirportsACaseStudy

forTheSanFrancisco

BayArea

EricPelsetal 2003

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용여행목

AParameterized

ConsideratioinSetModel

forAirportChoiceAn

ApplicationtotheSan

FranciscoBayArea

GozenBasar

etal2004

운항빈도수

공항 근시간성별

AirportChoiceModeling

EmpiricalEvidencefroma

Non-HubAirport

SteveLeon 2011

여행목 항공요 계

여행기간목 지

환승여부항공사

소비자의 공항선택에

향을 미치는 요인

한국항공진흥

회1999

운항빈도항공요

항공기 기종여행목

공항 근시간

공항이용객의

공항선택행동에 한

연구 -김포국제공항을

심으로-

김문환 2011

운 (탑승수속보안검색

등)

근가능성(공항 근수단

공항 근이용료

공항 근시간)운항(노선

스 등)시설(상업

안내 등)선호항공사운항

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수

- 20 -

22이론고찰

221로지스틱 회귀분석3)

회귀분석은 종속변수와 한 개 이상의 독립변수 사이의 상 계를 설명하

기 한 기법이다어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 수학

선형 계식으로 구하여 합도 측정이 가능하다회귀분석은 연속변수일

경우 사용되나 종속변수가 범주형인 경우에 로지스틱 회귀분석을 이용할 수

있다

로지스틱 회귀분석은 어떤 사건이 발생할 확률을 측하는 것으로 이분형

로지스틱 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석으로 구분할 수 있다두 가지

분석 방법 차이는 종속변수의 개수이다이분형 로지스틱 회귀분석은 명목척

도로 측정된 종속변수가 2개의 범주형으로 이루어진 경우 분석을 용할 수

있으며 종속변수가 3개 이상이면 다항 로지스틱 분석을 용한다본 연구는

인천공항과 김포공항 한 공항 선택 여부가 종속변수가 되므로 이분형 로

지스틱 회귀분석을 사용하 다

(1)이분형 로지스틱 회귀분석

이분형 로지스틱은 사건 발생(1)과 사건이 발생하지 않음(0)에 한 종속변

수에 해 한 개 이상의 독립변수를 이용하여 회귀모형을 도출한다이분형

로지스틱 회귀분석 수식은 다음과 같다

ln ⋯ (식 21)

Logit을 ln 로 표 하여 p는 사건 발생 확률이고 1-p는 사건이 발생

하지 않을 확률이다따라서 p값이 증가하면 사건발생 확률이 높다는 의미

로 해석할 수 있다따라서 로지스틱 회귀분석의 목 은 n개의 측 변수를

이용하여 측하는 것이다

3) 처 순귀 2 ldquo로지스틱 회귀 형 해 rdquo 한나래아카데미 2008

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- iii -

그 림 목 록

lt그림 11gt연구 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot3

lt그림 21gt 세계의 복수공항체제middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot4

lt그림 22gt도쿄 주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot5

lt그림 23gt워싱턴 DC주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot7

lt그림 24gt베를린 주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot9

lt그림 25gt 리 주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot11

lt그림 26gt로마 주요 공항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot13

lt그림 27gt로지스틱 분포middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot21

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot26

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot35

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot36

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot42

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot43

- iv -

표 목 록

lt표 11gt설문조사에서 이용된 2000km 이내 국제선 정기노선 취항지middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot2

lt표 21gt도쿄 주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot6

lt표 22gt워싱턴 DC주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot8

lt표 23gt베를린 주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot10

lt표 24gt 리 주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot12

lt표 25gt로마 주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot14

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot19

lt표 31gt설문문항의 주요 구성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot29

lt표 32gt설문조사 기본 설계middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot30

lt표 33gt설문조사 표본 수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot30

lt표 34gt표본 분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot31

lt표 35gt설문 응답자 특성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot33

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot34

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot37

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot38

lt표 39gt유의한 변수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot39

lt표 310gt변수의 분산팽창계수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot39

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot41

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot43

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot44

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot46

lt표 45gt공항선택모형요약 검정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot46

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot47

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot48

- 1 -

제1장 서 론

11연구의 배경 목

미국의 뉴욕로스앤젤 스 국의 런던 랑스의 리이탈리아의 로마

등의 세계 도시권에는 항공수요 처리를 해 두 개 이상의 복수공항을 운

하고 있다지역별로 복수의 공항을 운 하게 된 이유와 운 형태 등은 상

이하나지속 으로 증가하는 항공수요를 원활하게 처리하기 한 목 은 동

일하다

우리나라도 수도권의 항공수요 증가와 기존 김포국제공항의 확장 가능성이

낮은 등을 감안하여 2001년 인천국제공항을 개항하면서 복수공항 체제로

환하 다이후 수도권 복수공항 체계의 역할 분담 정책은 인천국제공항은

국제선 담김포국제공항은 국내선 담하여 처리하는 것으로 수립되었다

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따라 최근 10년 간 우리나라의 체 국제선 항공수요는 연평균

83 높은 성장세를 보이고 있다이에 따라 기존의 국내선 담 공항인 김

포국제공항의 국제선 활용가능성에 한 논의가 두되고 있으며수도권 복

수공항의 역할 분담에 한 연구가 요구되고 있다특히 복수공항을 이용하

는 여객의 선호도와 공항 선택의 요인에 한 분석을 통해 각 공항의 역할과

활용방안을 수립하는 것이 필요하다

본 연구에서는 김포공항과 인천공항의 국제선 여객을 상으로 한 설문조

사를 바탕으로수도권 복수공항 체제에서 공항을 선택할 때 고려하는 요인

을 분석하고 이분형(Binary)공항선택모형을 개발하고자 한다 한여객이

공항 선택과 항공사 선택 어느 사항을 먼 선택하는지에 한 분석을 실

시하기 해 NetedLogitModel을 개발하 다

- 2 -

12연구의 범

본 연구는 수도권 복수공항 체제에서 공항을 선택할 때 고려요인에 한

확률을 추정하고 공항선택모형개발을 개발하는 것이며 한 공항 선택과 항

공사 선택 선후 선택사항을 찾아내는 네스티드 로짓 모형을 도출하는 것

이다공항을 선택하는 행 는 선택자에게 다양한 요인이 작용한 결과일 것

이며 각 공항도 같은 치환경에 있는 것이 아니기 때문에 복합 요인

이 작용할 것이다이러한 특성들을 모두 설명할 수 있는 모형 도출은 사실

상 불가능하므로 본 연구에서는 김포공항과 인천공항을 최 한 동일한 조건

으로 분석할 수 있도록 하 다

본 연구에서 사용한 설문조사 결과는 한국공항공사에서 발주한 lsquo수도권공항

의 효율 활용방안 수립용역rsquo일환으로 수행된 설문조사 자료를 이용하 다

김포공항의 국제선 노선은 직선거리 2000km 이하의 공항으로만 제한을 받고

있다이에 따라 김포공항이 취항 인 노선은 하네다홍차오간사이나고야

베이징쑹산이다반면 인천공항은 국일본 등을 비롯하여 유럽미국까지

제한 없이 취항 이다취항에 제약 없는 인천공항의 이용자가 더 많으므로

동등한 조건에서 비교하기 해인천공항 설문 응답자를 2000km 이하 노선

이용자로 제한하 다설문조사 응답자를 상으로 한 2000km 이내 노선은

다음과 같다

구분 김포공항 인천공항

국 베이징홍차오(상하이)베이징다롄로코우(남경)성도 해청도

청두타오시엔(선양)푸동(상하이)항 우

일본간사이(오사카)나고야

하네다(도쿄)간사이(오사카)나고야나리타(도쿄)후쿠오카

만 쑹산 가오슝

기타 - 울란바토르

lt표 11gt설문조사에서 이용된 2000km 이내 국제선 정기노선 취항지

이는 유사한 조건에서 공항선택이 주어졌을 때 선택자가 단순히 공항의 조

건만 고려하여 선택할 수 있는 상황을 조성하 다따라서 본 연구에서는

2000km 이내 노선 이용자를 상으로 분석하여 조사 상에 제약을 두었다

- 3 -

13연구의 방법

본 연구의 과정은 련연구의 이론 고찰 후 이를 토 로 공항선택요인을

분석하는 것이다 련연구는 주요국 복수공항체제 조사와 선행연구된 공항

선택의 소비자 선택 행동이론을 조사한다 한 본 분석에서 사용하는 이분

형 로지스틱 회귀분석과 네스티드 로짓모형 이론을 연구한다

련연구 이론을 기반으로 하여 분석 모형을 설정한 후 lsquo수도권공항의 효율

활용방안 수립용역rsquo에서 조사된 설문자료를 분석하여 일반 특성 특

이사항을 도출하며 설정된 분석 모형을 용하여 공항선택모형을 추정한다

한 항공사 선택의 선후 계를 악한 공항선택모형을 도출하기로 한다

이를 정리하면 다음 그림과 같다

lt그림 11gt연구 방법

분석에 사용된 트웨어는 SPSS180과 SAS93이다이분형 로지스틱 회

귀분석을 이용한 공항선택모형 추정은 SPSS180으로 분석하 으며항공사

선택 선후 계를 추정하기 한 네스티드로짓분석의 공항선택모형은 SAS

93을 이용하 다

- 4 -

제 2장 련연구 이론고찰

21 련연구

211복수공항 체제

세계 지역에 이상의 공항이 존재하며 우리나라는 김포공항과 인천공항

이 표 인 사례이다본 에서는 세계 복수공항의 출 배경과 공항이용

황을 알아보고자 한다

2008년 Phillippe연구에서 세계복수공항은 59개 Set가 운 되고 있다고 밝

혔다2008년 복수공항 황은 다음 그림과 같으며 이후 국의 다싱공항 등

의 새롭게 복수공항이 건설되는 추세이므로 복수공항의 수는 증가되고 있을

것이다

lt그림 21gt 세계의 복수공항체제

처 Philippe ABonnefoy ldquoScalability of the Air Transportation System and Development of

Multi-Airport Systems A Worldwide Perspectiverdquo 2008

- 5 -

(1)도쿄(일본)

일본 정부는 하네다공항의 혼잡과 소음문제를 해결하기 해 1978년 나리

타공항을 개항하 다나리타국제공항이 개항되면서 하네다공항은 국내선 여

객 심으로나리타공항은 국제선 여객 심으로 운 되었으나 역할이 분리

된 운 체계에서 탈피하려는 추세이다

그림에서와 같이 도심은 Akasaka이며 이와 가장 근거리에 치한 공항은

하네다국제공항이다하네다국제공항은 도심 근성이 뛰어나므로 허 공항

육성 방안을 추진 이다1)

lt그림 22gt도쿄 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

하네다국제공항은 도쿄지역의 주공항이었으나 나리타공항 개항이후 국내선

심 공항으로 운 하 다따라서 국내선 실 이 높으나 일본 정부의 정책

수정으로 국제선 실 을 회복 이다2008년 이후 활주로 용량 한계에 가까

워져 신규 노선 취항 증편이 어려워짐에 따라 2010년 신 활주로(D활주로)

를 건설하여 연간 이착륙 처리용량이 296천 회에서 407천 회로 증가하여 여

유 용량을 확보하 다활주로 여유 용량을 활용하여 싱가폴을 비롯한 방콕

1) 매 경제(2013129)

- 6 -

뉴욕 리 등의 국제 정기노선을 취항하 으며 이에 따라 2012년 여객 실

은 국내선 5890만 인국제선 790만 인으로 하네다국제공항 체 여객 국

내선은 88국제선은 12를 차지하 다

나리타국제공항은 2005년 이후 활주로 용량 한계로 인하여 신규노선 취항

이나 증편이 어려웠다따라서 2010년 나리타공항은 한국과 말 이시아middot싱가

폴 등 9개 아시아 국가 지역과 체결한 항공 자유화 정 상에 나리타공

항을 포함시켰으며 규제를 폭 완화해 가항공사들 취항도 확 하 다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 372만 인국제선 2971만 인으로 나리타

국제공항 체 여객 국내선은 11국제선은 89를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

하네다국제공항 21국제선 08

국내선 591288

나리타국제공항 68국제선 30

국내선 048911

lt표 21gt도쿄 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 7 -

(2)워싱턴 DC(미국)

1969년 워싱턴 덜 스공항의 Slot제한이 이루어졌고 짧은 활주로 길이로 인

하여 형 항공기 취항이 불가능하 으므로 로 드 이건공항을 건설하 다

그림에서와 같이 도심은 Downtown이며 이와 가장 근거리에 치한 공항은

로 드 이건국립공항이다로 드 이건 국립공항은 근교통이 편리하나

시설 정책 제한으로 인해 취항에 제약이 존재한다

lt그림 23gt워싱턴 DC주요 공항

처 httpmapsgooglecom

덜 스공항은 유나이티드항공의 동부 허 공항으로서 볼티모어sim워싱턴sim

북부 버지니아로 연결되며 워싱턴 도시권의 워싱턴 도심(CBD)과의 거리는

44km 이다주요 항공 운송을 담당하고 있으며 한항공델타를 포함한 32

개의 항공사가 운항 이다덜 스-인천을 포함한 119개 노선을 운항 이이

며 이에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1588만 인국제선 668만 인으로

덜 스공항 체 여객 국내선은 70국제선은 30를 차지하 다

로 드 이건공항은 국내선 심 공항으로 도심(CBD)과의 거리는 8km 이

다주로 근거리 국내선에 이용되는 공항이고 공항에서 지하철도인 메트로

일과 직 연결되어 있어 통행이 편하다델타제트블루를 포함한 12개 항공

- 8 -

사가 운항 이며로 드 이건-시카고를 포함한 90개 노선을 운항 이다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1866만 인국제선 14만 인으로 국내선

이용객의 수가 이다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

덜 스공항 44국제선 07

국내선 163070

로 드 이건

국립공항8

국제선 00

국내선 09199

lt표 22gt워싱턴 DC주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 9 -

(3)베를린(독일)

독일 통일이 서베를린에는 테겔공항이동베를린에는 쉐네펠트공항이 각

도시의 주공항이었다통일이후 테겔공항이 베를린의 주요한 공항이고 쉐네

펠트는 테겔공항을 보완하며 비용항공사를 한 공항으로 이용되고 있다

그림에서와 같이 도심은 Charlottenburg-Wilmersdorf이며 이와 가장 근거

리에 치한 공항은 테겔공항이다테겔공항은 도심과 근이 용이하여 높은

실 을 확보하고 있으나 쉐네펠트공항과 통합될 정이다독일정부는 한 도

시에 여러 개의 공항을 운 하는 것이 비효율 이며 도심 소음공해 등의 심

각성을 단하 기 때문이다2)

lt그림 24gt베를린 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

2) 종화 ldquo 계 복수공항시스 운 과 한 공항 운 전 향에 한 연 rdquo 한 항공대학

대학원 2011년

- 10 -

테겔공항은 독일에서 두 번째로 큰 규모의 항공사인 AirBerlin의 허 국

제공항으로서 베를린 제1의 공항이다베를린의 도심(CBD)으로부터 7km 떨

어진 거리에 치하고 있다에어 랑스SAS를 포함한 38개 항공사가 운항

이며테겔-취리히를 포함한 98개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여

객 수송 실 은 국내선 여객 717만 인국제선 여객 1076만 인으로 테겔공항

체 여객 국내선은 40국제선은 60를 차지하 다

쉐네펠트공항은 베를린 제2의 국제공항이다통일 주공항이었으나 통일

이후 부공항으로 락하 으며 베를린 도심(CBD)으로부터의 거리는 26km이

다이지제트를 포함한 20개 항공사가 운항 이며쉐네펠트-런던을 포함한

72개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여객 수송 실 은 국내선 69만

인국제선 여객 611만 인으로 쉐네펠트공항 체 여객 국내선은 10국

제선은 90를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

테겔공항 7국제선 11

국내선 076040

쉐네펠드공항 26국제선 06

국내선 019010

lt표 23gt베를린 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 11 -

(4) 리( 랑스)

리의 주요공항으로는 샤를드골공항오를리공항이 있다 리 오를리 공

항은 처리용량을 철 히 제한하고 있었으므로 1966년 샤를드골공항이 건설되

었다

그림에서와 같이 도심은 LaDeacutefense이며 이와 가장 근거리에 치한 공항

은 오를리공항이다오를리공항은 리의 제2공항 역할을 차지하고 있다

lt그림 25gt 리 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

샤를드골공항은 리의 허 공항 유럽 항공화물 처리공항으로 도심

(CBD)과의 거리는 33km 이다2012년 여객 실 은 국내선 500만 인국제선

5600만 인으로 샤를드골공항 체 여객 국내선은 9국제선은 91를

차지하고 있다샤를드골공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄

등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다공항 내에 lsquo미니 박물 rsquo을

유치하여 2013년부터 운 을 시작하는 등 외국인 이용객을 흡인하려는 략

을 세우고 있다 한 장거리 노선 승객 용 비즈니스 라운지 확장 리모

델링을 통해 아시아 승객들의 이용 편의를 도모하고 있으며 공항 인근에

형 박람회장을 조성하여 공항과 연계하 고 박람회장 부근에 규모 호텔단

지를 조성하는 등 공항수요를 증가시키려 노력하고 있다

- 12 -

오를리는 랑스 제2공항으로 도심(CBD)과의 거리는 26km 이다2012년

여객 실 은 국내선 1100만 인국제선 1600만 인으로 오를리공항 체 여

객 국내선은 42국제선은 58를 차지하고 있다2008년 3월 미국과

EU간 항공자유화 정이 체결로 인하여 존에 네디공항과 리 오를리공

항을 연결하는 노선을 개설 하는 등 유럽 항공사들은 미국 취항 노선을 증설

하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

샤를드골공항 33국제선 56

국내선 05919

오를리공항 26국제선 16

국내선 115842

lt표 24gt 리 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 13 -

(5)로마(이탈리아)

로마의 주요공항으로는 오나르도다빈치공항과 로마참피노공항이 있다참

피노공항은 공항 확장에 제약이 있어 1960년 오나르도다빈치공항을 건설하

다 한 오나르도다빈치공항에 교통량을 이 하 다

그림에서와 같이 도심은 EUR(EsposizioneUniversaleRoma)이며 이와 가

장 근거리에 치한 공항은 로마참피노공항이다참피노공항은 비용항공사

취항으로 여객 수송량이 증가하고 있는 공항이다

lt그림 26gt로마 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

오나르도다빈치공항은 이탈리아에서 가장 규모가 큰 공항으로서 이탈리

아 국 항공사 Alitalia의 허 공항이며 로마 도심(CBD)으로부터 22km 떨어

져 있다2012년 여객 수송 실 은 국내선 1189만 인국제선 2518만 인으로

오나르도다빈치공항 체 여객 국내선은 32국제선은 68를 차지한

다2008년에 제 5터미 의 운 을 시작하면서 연간 여객 95만 인을 더 수

용할 수 있게 되었다2010년에 새로운 수화물 처리 시스템(BHS)을 도입하여

수화물 수송의 효율성을 증 시켰다 오나르도다빈치공항은 EU항공자유화

방침에 따라 미국 키스탄 등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하

다

- 14 -

로마참피노공항은 유럽의 표 인 가항공사 Ryanair의 허 공항으로서

가항공사들이 주로 이용하고 있으며 부분 세기 운항과 행정 목 의

항공기 취항이 이루어지고 있다로마 도심(CBD)으로부터 16km 떨어진 곳에

치하고 있으며 2012년 여객 수송 실 은 국내선 102만 인국제선 348만

인으로 로마참피노공항 체 여객 국내선은 23국제선은 77를 차지한

다정기 항공편 이용이 감소하고 LCC이용률의 증가함에 따라 2007년에 터

미 을 확장하 으며 재 이탈리아에서 여객수송량 증가율이 가장 높은 공

항이다로마참피노공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄 등 EU

항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

오나르도다빈치

공항22

국제선 25

국내선 126832

로마참피노공항 16국제선 03

국내선 017723

lt표 25gt로마 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 15 -

212공항선택의 소비자 선택 행동연구

(1)소비자 선택 행동 연구

소비자 행동 연구의 사회 경제학 측면에서 인간의 모든 행동은 근본 으

로 합리 이며 무엇을 할지 결정하기 에 그 행동의 비용과 편익을 계산한

다(JohnScott1992)고 말한다이것이 합리 선택이론이고 이를 사회 상

호작용에 용하면 교환이론(exchangetheory)의 형태를 갖는다이는 개인

자산에 따라 자산 사용 형태가 다르며(백은 1997)실제 시장의 소비 형태

로도 향을 미친다(HiraampMugenda2000)는 말과 같다

이에 따라 소비자 자신과 사회의 장기 미래를 고려하는 합리 소비는

충분한 정보를 수집하고 이를 자신 있게 소화해내는 일이야말로 비합리 인

소비를 차단하는 필수요건이 되는 것이다(정 1997)경제성과 소비가 련

이 있기 때문에 소비자는 한정된 산과 기회가치를 조합하여 합리 선택을

하려고 할 것이다

합리 소비에 한 연구에서 소비자가 자신의 최 만족을 추구하기 해

재화와 용역의 효율 으로 사용하는 것을 합리 소비생활이라고 하며 이는

경제 발 을 가져올 수 있다고 하 다(지정 1998)합리 소비는 자원을

효율 으로 활용하여 자원 낭비를 배척하므로 사회 경제 발 으로 연계될

수 있기 때문이다

소비자 행동과 련된 선행 연구를 통해 소비자는 한정된 산으로 최

편익을 추구하기 때문에 합리 소비 선택을 한다는 것을 알 수 있었다

한 최근 많은 지식과 정보를 활용할 수 있으므로 본 연구에서 소비자는 정보

를 수집하고 활용하여 한정된 산에서 합리 공항선택을 한다고 가정 하여

결과를 해석할 수 있다

- 16 -

(2)공항선택모형

선택모형은 개인의 공항선택 항공사 선택행태 모형화 연구에 교통선택

모형이 많이 쓰이고 있다이에 따라 공항선택행태를 분석하기 한 연구들

이 많이 출간되었다공항선택모형은 1976년 Skinner가 워싱턴 DC지역 내

3개의 공항선택에 한 연구가 첫 번째 라고 할 수 있다

공항선택모형의 표 인 연구로 『AirportChoiceAnEmpiricalStudy

(Skinner1976)』과 『AirportChoiceInMulti-airportRegions(WindleR

amp DresnerM1995)』가 있다두 연구 모두 볼티모어워싱턴 DC지역의 3

개 공항인 Ronald Reagan Washington NationalWashington Dulless

International Baltimore Washington International을 상으로 하 고

MultinomialLogitModel을 사용하 다그 Skinner(1976)의 연구는 공항

선택모형의 최 연구로 운항빈도와 지상 근성이 요한 결과로 도출되었

다

EricPelsetal연구에서(EricPelsetal1999)는 SanFranciscoBayArea

지역 승객들의 행동특성을 NetstedLogitModel을 이용하여 공항선택과 항공

사 선택에 하여 분석하 다분석에 사용된 변수로는 운항요 운항빈도

수공항 근시간비행당좌석수를 사용하 다분석결과 좌석에 한 수요의

탄력성이 다른 것에 비해 큰 것으로 조사되었다출발 공항과 항공사를 동시

에 선택하기보다 공항을 선택한 후 항공사를 차례로 선택하는 것으로 나타났

다

한 SanFranciscoBayArea를 상으로 한 공항선택 연구(EricPelsst

al2003)는 NestedLogitModel을 이용하 으며 공항선택 근수단 선택에

해 분석하 다운항요 운항빈도수공항 근시간공항 근비용이 변수

로 사용되었다비즈니스 승객과 목 의 승객을 구분하여 근비용과

근 시간을 월별로 분석하 다이를 통해 시간 가치를 산출하 고 공항선

택 모델에서 항공요 보다는 서비스의 빈도수가 공항선택과 련있는 변수

로 도출되었다따라서 여행자들이 항공요 에 해서 민감한 반응이며

비즈니스 여행자들이 서비스 빈도수에 민감하다는 결과이다

SanFranciscoBayArea지역을 상으로 한 다른 연구(GozenBasaret

al2004)에서는 승객들의 공항선택 행동특성을 PCMNL (Probabilistic

- 17 -

ChoiceSetMultinomialLogit)model으로 분석하 다변수는 운항빈도수와

공항 근시간이고 분석 결과 빈도계수는 양수가 나왔으며 근시간계수는 음

수가 도출되었다PCMNL모형에서 선택 모형 설정 시 MNL설정으로 분석한

결과에서는 주 과 주말에 큰 차이가 나타났고여성이 남성보다 근 시간

에 해 한 것으로 나타났다PCMNLModel의 공항 선택에서는 근시

간에 해 민감한 것으로 나타났다

Fargo지역 공항과 MSP(MinneapolisndashSaintPaul)국제공항 출발 승객들

을 상으로 BinaryLogitModel을 이용한 연구가 있다(SteveLeon2011)

공항 이용객 상으로 설문지를 바탕으로 분석했던 선행 연구와는 달리 상

공항을 이용하는 승객들의 데이터를 약 1년 간 수집하여 이를 모형화 하

다분석 결과 여행목 환승지항공사 변수가 유의하게 도출되었는데 특히

항공사 선택에서 높은 유의성이 나타난 이유는 Fargo지역 공항에 다양한 항

공사가 취항하고 있기 때문이다

국내 공항은 공항 개발 심으로 연구를 진행 이기 때문에 해외와 달리

공항선택에 한 연구가 은편이다그러므로 공항선택에 한 연구는 1999

년2011년에 추진한 연구가 해당된다

한국항공진흥 회에서 1999년에 추진한 연구는 국 부에 소재하는 경쟁

공항들 간 여객 운송 분포에 한 공항선택모델 개발이다(한국항공진흥 회

1999년)MNL모델을 이용하여 연구한 결과 근시간운항빈도항공기 기종

요소가 공항선택에 향을 미치는 것으로 도출되었으며 항공요 은 향을

미치지 않는 것으로 나타났다

2011년 연구는 김포공항 국제선 이용객을 상으로 하여 공항선택에 향

을 미치는 요인들을 분석하 다(김문환2011년)김포공항 국제선 승객들에

게 설문조사를 시행 후 재이용여부를 통해 공항선택 속성을 분석한 연구가

있는데 분석기법은 구조방정식을 이용하 고 이에 따라 공항운 근가능

성운항시설선호항공사 운항 변수가 공항선택에 향을 미치는 것으로

도출되었다

- 18 -

213 련연구 고찰 요약

하네다공항오를리공항 등 조사된 복수공항 사례에서 도심 근가능성이

용이한 공항은 성장 가능성이 존재한다 근거리가 단축될수록 공항 근시

간을 약할 수 있으므로 공항선택에 있어 공항 근시간을 요한 요인임을

가정할 수 있다

한 복수공항체계가 세계 으로 확산되고 있는 추세임에 따라 소비자들은

공항선택의 폭이 넓어졌다선택권이 있는 소비자의 행동을 측하기가 어려

운 일이기 때문에 과거부터 재까지 소비자 행동에 한 연구가 진행되어오

고 있다선행 연구된 소비자 행동 연구에서 도출 할 수 있는 결론은 소비자

는 한정된 산을 합리 으로 사용할 것이며 이에 근거하여 공항선택을 한다

고 가정 할 수 있다

공항선택모형과 련하여 선행 연구된 논문은 다음 표와 같으며 운항빈도

수공항 근시간공항 근비용 등이 유의한 변수로 도출되었음을 알 수 있

다

- 19 -

논문명 자 수행연도 변수

AirportandAirlineChoice

inaMultipleAirport

RegionAnEmpirical

AnalysisfortheSan

FranciscoBayArea

EricPelsetal 1999

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용

Accesstoand

CompetitionBetween

AirportsACaseStudy

forTheSanFrancisco

BayArea

EricPelsetal 2003

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용여행목

AParameterized

ConsideratioinSetModel

forAirportChoiceAn

ApplicationtotheSan

FranciscoBayArea

GozenBasar

etal2004

운항빈도수

공항 근시간성별

AirportChoiceModeling

EmpiricalEvidencefroma

Non-HubAirport

SteveLeon 2011

여행목 항공요 계

여행기간목 지

환승여부항공사

소비자의 공항선택에

향을 미치는 요인

한국항공진흥

회1999

운항빈도항공요

항공기 기종여행목

공항 근시간

공항이용객의

공항선택행동에 한

연구 -김포국제공항을

심으로-

김문환 2011

운 (탑승수속보안검색

등)

근가능성(공항 근수단

공항 근이용료

공항 근시간)운항(노선

스 등)시설(상업

안내 등)선호항공사운항

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수

- 20 -

22이론고찰

221로지스틱 회귀분석3)

회귀분석은 종속변수와 한 개 이상의 독립변수 사이의 상 계를 설명하

기 한 기법이다어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 수학

선형 계식으로 구하여 합도 측정이 가능하다회귀분석은 연속변수일

경우 사용되나 종속변수가 범주형인 경우에 로지스틱 회귀분석을 이용할 수

있다

로지스틱 회귀분석은 어떤 사건이 발생할 확률을 측하는 것으로 이분형

로지스틱 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석으로 구분할 수 있다두 가지

분석 방법 차이는 종속변수의 개수이다이분형 로지스틱 회귀분석은 명목척

도로 측정된 종속변수가 2개의 범주형으로 이루어진 경우 분석을 용할 수

있으며 종속변수가 3개 이상이면 다항 로지스틱 분석을 용한다본 연구는

인천공항과 김포공항 한 공항 선택 여부가 종속변수가 되므로 이분형 로

지스틱 회귀분석을 사용하 다

(1)이분형 로지스틱 회귀분석

이분형 로지스틱은 사건 발생(1)과 사건이 발생하지 않음(0)에 한 종속변

수에 해 한 개 이상의 독립변수를 이용하여 회귀모형을 도출한다이분형

로지스틱 회귀분석 수식은 다음과 같다

ln ⋯ (식 21)

Logit을 ln 로 표 하여 p는 사건 발생 확률이고 1-p는 사건이 발생

하지 않을 확률이다따라서 p값이 증가하면 사건발생 확률이 높다는 의미

로 해석할 수 있다따라서 로지스틱 회귀분석의 목 은 n개의 측 변수를

이용하여 측하는 것이다

3) 처 순귀 2 ldquo로지스틱 회귀 형 해 rdquo 한나래아카데미 2008

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- iv -

표 목 록

lt표 11gt설문조사에서 이용된 2000km 이내 국제선 정기노선 취항지middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot2

lt표 21gt도쿄 주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot6

lt표 22gt워싱턴 DC주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot8

lt표 23gt베를린 주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot10

lt표 24gt 리 주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot12

lt표 25gt로마 주요 공항 황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot14

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot19

lt표 31gt설문문항의 주요 구성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot29

lt표 32gt설문조사 기본 설계middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot30

lt표 33gt설문조사 표본 수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot30

lt표 34gt표본 분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot31

lt표 35gt설문 응답자 특성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot33

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot34

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot37

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot38

lt표 39gt유의한 변수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot39

lt표 310gt변수의 분산팽창계수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot39

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot41

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot43

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot44

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot46

lt표 45gt공항선택모형요약 검정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot46

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot47

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot48

- 1 -

제1장 서 론

11연구의 배경 목

미국의 뉴욕로스앤젤 스 국의 런던 랑스의 리이탈리아의 로마

등의 세계 도시권에는 항공수요 처리를 해 두 개 이상의 복수공항을 운

하고 있다지역별로 복수의 공항을 운 하게 된 이유와 운 형태 등은 상

이하나지속 으로 증가하는 항공수요를 원활하게 처리하기 한 목 은 동

일하다

우리나라도 수도권의 항공수요 증가와 기존 김포국제공항의 확장 가능성이

낮은 등을 감안하여 2001년 인천국제공항을 개항하면서 복수공항 체제로

환하 다이후 수도권 복수공항 체계의 역할 분담 정책은 인천국제공항은

국제선 담김포국제공항은 국내선 담하여 처리하는 것으로 수립되었다

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따라 최근 10년 간 우리나라의 체 국제선 항공수요는 연평균

83 높은 성장세를 보이고 있다이에 따라 기존의 국내선 담 공항인 김

포국제공항의 국제선 활용가능성에 한 논의가 두되고 있으며수도권 복

수공항의 역할 분담에 한 연구가 요구되고 있다특히 복수공항을 이용하

는 여객의 선호도와 공항 선택의 요인에 한 분석을 통해 각 공항의 역할과

활용방안을 수립하는 것이 필요하다

본 연구에서는 김포공항과 인천공항의 국제선 여객을 상으로 한 설문조

사를 바탕으로수도권 복수공항 체제에서 공항을 선택할 때 고려하는 요인

을 분석하고 이분형(Binary)공항선택모형을 개발하고자 한다 한여객이

공항 선택과 항공사 선택 어느 사항을 먼 선택하는지에 한 분석을 실

시하기 해 NetedLogitModel을 개발하 다

- 2 -

12연구의 범

본 연구는 수도권 복수공항 체제에서 공항을 선택할 때 고려요인에 한

확률을 추정하고 공항선택모형개발을 개발하는 것이며 한 공항 선택과 항

공사 선택 선후 선택사항을 찾아내는 네스티드 로짓 모형을 도출하는 것

이다공항을 선택하는 행 는 선택자에게 다양한 요인이 작용한 결과일 것

이며 각 공항도 같은 치환경에 있는 것이 아니기 때문에 복합 요인

이 작용할 것이다이러한 특성들을 모두 설명할 수 있는 모형 도출은 사실

상 불가능하므로 본 연구에서는 김포공항과 인천공항을 최 한 동일한 조건

으로 분석할 수 있도록 하 다

본 연구에서 사용한 설문조사 결과는 한국공항공사에서 발주한 lsquo수도권공항

의 효율 활용방안 수립용역rsquo일환으로 수행된 설문조사 자료를 이용하 다

김포공항의 국제선 노선은 직선거리 2000km 이하의 공항으로만 제한을 받고

있다이에 따라 김포공항이 취항 인 노선은 하네다홍차오간사이나고야

베이징쑹산이다반면 인천공항은 국일본 등을 비롯하여 유럽미국까지

제한 없이 취항 이다취항에 제약 없는 인천공항의 이용자가 더 많으므로

동등한 조건에서 비교하기 해인천공항 설문 응답자를 2000km 이하 노선

이용자로 제한하 다설문조사 응답자를 상으로 한 2000km 이내 노선은

다음과 같다

구분 김포공항 인천공항

국 베이징홍차오(상하이)베이징다롄로코우(남경)성도 해청도

청두타오시엔(선양)푸동(상하이)항 우

일본간사이(오사카)나고야

하네다(도쿄)간사이(오사카)나고야나리타(도쿄)후쿠오카

만 쑹산 가오슝

기타 - 울란바토르

lt표 11gt설문조사에서 이용된 2000km 이내 국제선 정기노선 취항지

이는 유사한 조건에서 공항선택이 주어졌을 때 선택자가 단순히 공항의 조

건만 고려하여 선택할 수 있는 상황을 조성하 다따라서 본 연구에서는

2000km 이내 노선 이용자를 상으로 분석하여 조사 상에 제약을 두었다

- 3 -

13연구의 방법

본 연구의 과정은 련연구의 이론 고찰 후 이를 토 로 공항선택요인을

분석하는 것이다 련연구는 주요국 복수공항체제 조사와 선행연구된 공항

선택의 소비자 선택 행동이론을 조사한다 한 본 분석에서 사용하는 이분

형 로지스틱 회귀분석과 네스티드 로짓모형 이론을 연구한다

련연구 이론을 기반으로 하여 분석 모형을 설정한 후 lsquo수도권공항의 효율

활용방안 수립용역rsquo에서 조사된 설문자료를 분석하여 일반 특성 특

이사항을 도출하며 설정된 분석 모형을 용하여 공항선택모형을 추정한다

한 항공사 선택의 선후 계를 악한 공항선택모형을 도출하기로 한다

이를 정리하면 다음 그림과 같다

lt그림 11gt연구 방법

분석에 사용된 트웨어는 SPSS180과 SAS93이다이분형 로지스틱 회

귀분석을 이용한 공항선택모형 추정은 SPSS180으로 분석하 으며항공사

선택 선후 계를 추정하기 한 네스티드로짓분석의 공항선택모형은 SAS

93을 이용하 다

- 4 -

제 2장 련연구 이론고찰

21 련연구

211복수공항 체제

세계 지역에 이상의 공항이 존재하며 우리나라는 김포공항과 인천공항

이 표 인 사례이다본 에서는 세계 복수공항의 출 배경과 공항이용

황을 알아보고자 한다

2008년 Phillippe연구에서 세계복수공항은 59개 Set가 운 되고 있다고 밝

혔다2008년 복수공항 황은 다음 그림과 같으며 이후 국의 다싱공항 등

의 새롭게 복수공항이 건설되는 추세이므로 복수공항의 수는 증가되고 있을

것이다

lt그림 21gt 세계의 복수공항체제

처 Philippe ABonnefoy ldquoScalability of the Air Transportation System and Development of

Multi-Airport Systems A Worldwide Perspectiverdquo 2008

- 5 -

(1)도쿄(일본)

일본 정부는 하네다공항의 혼잡과 소음문제를 해결하기 해 1978년 나리

타공항을 개항하 다나리타국제공항이 개항되면서 하네다공항은 국내선 여

객 심으로나리타공항은 국제선 여객 심으로 운 되었으나 역할이 분리

된 운 체계에서 탈피하려는 추세이다

그림에서와 같이 도심은 Akasaka이며 이와 가장 근거리에 치한 공항은

하네다국제공항이다하네다국제공항은 도심 근성이 뛰어나므로 허 공항

육성 방안을 추진 이다1)

lt그림 22gt도쿄 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

하네다국제공항은 도쿄지역의 주공항이었으나 나리타공항 개항이후 국내선

심 공항으로 운 하 다따라서 국내선 실 이 높으나 일본 정부의 정책

수정으로 국제선 실 을 회복 이다2008년 이후 활주로 용량 한계에 가까

워져 신규 노선 취항 증편이 어려워짐에 따라 2010년 신 활주로(D활주로)

를 건설하여 연간 이착륙 처리용량이 296천 회에서 407천 회로 증가하여 여

유 용량을 확보하 다활주로 여유 용량을 활용하여 싱가폴을 비롯한 방콕

1) 매 경제(2013129)

- 6 -

뉴욕 리 등의 국제 정기노선을 취항하 으며 이에 따라 2012년 여객 실

은 국내선 5890만 인국제선 790만 인으로 하네다국제공항 체 여객 국

내선은 88국제선은 12를 차지하 다

나리타국제공항은 2005년 이후 활주로 용량 한계로 인하여 신규노선 취항

이나 증편이 어려웠다따라서 2010년 나리타공항은 한국과 말 이시아middot싱가

폴 등 9개 아시아 국가 지역과 체결한 항공 자유화 정 상에 나리타공

항을 포함시켰으며 규제를 폭 완화해 가항공사들 취항도 확 하 다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 372만 인국제선 2971만 인으로 나리타

국제공항 체 여객 국내선은 11국제선은 89를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

하네다국제공항 21국제선 08

국내선 591288

나리타국제공항 68국제선 30

국내선 048911

lt표 21gt도쿄 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 7 -

(2)워싱턴 DC(미국)

1969년 워싱턴 덜 스공항의 Slot제한이 이루어졌고 짧은 활주로 길이로 인

하여 형 항공기 취항이 불가능하 으므로 로 드 이건공항을 건설하 다

그림에서와 같이 도심은 Downtown이며 이와 가장 근거리에 치한 공항은

로 드 이건국립공항이다로 드 이건 국립공항은 근교통이 편리하나

시설 정책 제한으로 인해 취항에 제약이 존재한다

lt그림 23gt워싱턴 DC주요 공항

처 httpmapsgooglecom

덜 스공항은 유나이티드항공의 동부 허 공항으로서 볼티모어sim워싱턴sim

북부 버지니아로 연결되며 워싱턴 도시권의 워싱턴 도심(CBD)과의 거리는

44km 이다주요 항공 운송을 담당하고 있으며 한항공델타를 포함한 32

개의 항공사가 운항 이다덜 스-인천을 포함한 119개 노선을 운항 이이

며 이에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1588만 인국제선 668만 인으로

덜 스공항 체 여객 국내선은 70국제선은 30를 차지하 다

로 드 이건공항은 국내선 심 공항으로 도심(CBD)과의 거리는 8km 이

다주로 근거리 국내선에 이용되는 공항이고 공항에서 지하철도인 메트로

일과 직 연결되어 있어 통행이 편하다델타제트블루를 포함한 12개 항공

- 8 -

사가 운항 이며로 드 이건-시카고를 포함한 90개 노선을 운항 이다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1866만 인국제선 14만 인으로 국내선

이용객의 수가 이다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

덜 스공항 44국제선 07

국내선 163070

로 드 이건

국립공항8

국제선 00

국내선 09199

lt표 22gt워싱턴 DC주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 9 -

(3)베를린(독일)

독일 통일이 서베를린에는 테겔공항이동베를린에는 쉐네펠트공항이 각

도시의 주공항이었다통일이후 테겔공항이 베를린의 주요한 공항이고 쉐네

펠트는 테겔공항을 보완하며 비용항공사를 한 공항으로 이용되고 있다

그림에서와 같이 도심은 Charlottenburg-Wilmersdorf이며 이와 가장 근거

리에 치한 공항은 테겔공항이다테겔공항은 도심과 근이 용이하여 높은

실 을 확보하고 있으나 쉐네펠트공항과 통합될 정이다독일정부는 한 도

시에 여러 개의 공항을 운 하는 것이 비효율 이며 도심 소음공해 등의 심

각성을 단하 기 때문이다2)

lt그림 24gt베를린 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

2) 종화 ldquo 계 복수공항시스 운 과 한 공항 운 전 향에 한 연 rdquo 한 항공대학

대학원 2011년

- 10 -

테겔공항은 독일에서 두 번째로 큰 규모의 항공사인 AirBerlin의 허 국

제공항으로서 베를린 제1의 공항이다베를린의 도심(CBD)으로부터 7km 떨

어진 거리에 치하고 있다에어 랑스SAS를 포함한 38개 항공사가 운항

이며테겔-취리히를 포함한 98개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여

객 수송 실 은 국내선 여객 717만 인국제선 여객 1076만 인으로 테겔공항

체 여객 국내선은 40국제선은 60를 차지하 다

쉐네펠트공항은 베를린 제2의 국제공항이다통일 주공항이었으나 통일

이후 부공항으로 락하 으며 베를린 도심(CBD)으로부터의 거리는 26km이

다이지제트를 포함한 20개 항공사가 운항 이며쉐네펠트-런던을 포함한

72개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여객 수송 실 은 국내선 69만

인국제선 여객 611만 인으로 쉐네펠트공항 체 여객 국내선은 10국

제선은 90를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

테겔공항 7국제선 11

국내선 076040

쉐네펠드공항 26국제선 06

국내선 019010

lt표 23gt베를린 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 11 -

(4) 리( 랑스)

리의 주요공항으로는 샤를드골공항오를리공항이 있다 리 오를리 공

항은 처리용량을 철 히 제한하고 있었으므로 1966년 샤를드골공항이 건설되

었다

그림에서와 같이 도심은 LaDeacutefense이며 이와 가장 근거리에 치한 공항

은 오를리공항이다오를리공항은 리의 제2공항 역할을 차지하고 있다

lt그림 25gt 리 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

샤를드골공항은 리의 허 공항 유럽 항공화물 처리공항으로 도심

(CBD)과의 거리는 33km 이다2012년 여객 실 은 국내선 500만 인국제선

5600만 인으로 샤를드골공항 체 여객 국내선은 9국제선은 91를

차지하고 있다샤를드골공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄

등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다공항 내에 lsquo미니 박물 rsquo을

유치하여 2013년부터 운 을 시작하는 등 외국인 이용객을 흡인하려는 략

을 세우고 있다 한 장거리 노선 승객 용 비즈니스 라운지 확장 리모

델링을 통해 아시아 승객들의 이용 편의를 도모하고 있으며 공항 인근에

형 박람회장을 조성하여 공항과 연계하 고 박람회장 부근에 규모 호텔단

지를 조성하는 등 공항수요를 증가시키려 노력하고 있다

- 12 -

오를리는 랑스 제2공항으로 도심(CBD)과의 거리는 26km 이다2012년

여객 실 은 국내선 1100만 인국제선 1600만 인으로 오를리공항 체 여

객 국내선은 42국제선은 58를 차지하고 있다2008년 3월 미국과

EU간 항공자유화 정이 체결로 인하여 존에 네디공항과 리 오를리공

항을 연결하는 노선을 개설 하는 등 유럽 항공사들은 미국 취항 노선을 증설

하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

샤를드골공항 33국제선 56

국내선 05919

오를리공항 26국제선 16

국내선 115842

lt표 24gt 리 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 13 -

(5)로마(이탈리아)

로마의 주요공항으로는 오나르도다빈치공항과 로마참피노공항이 있다참

피노공항은 공항 확장에 제약이 있어 1960년 오나르도다빈치공항을 건설하

다 한 오나르도다빈치공항에 교통량을 이 하 다

그림에서와 같이 도심은 EUR(EsposizioneUniversaleRoma)이며 이와 가

장 근거리에 치한 공항은 로마참피노공항이다참피노공항은 비용항공사

취항으로 여객 수송량이 증가하고 있는 공항이다

lt그림 26gt로마 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

오나르도다빈치공항은 이탈리아에서 가장 규모가 큰 공항으로서 이탈리

아 국 항공사 Alitalia의 허 공항이며 로마 도심(CBD)으로부터 22km 떨어

져 있다2012년 여객 수송 실 은 국내선 1189만 인국제선 2518만 인으로

오나르도다빈치공항 체 여객 국내선은 32국제선은 68를 차지한

다2008년에 제 5터미 의 운 을 시작하면서 연간 여객 95만 인을 더 수

용할 수 있게 되었다2010년에 새로운 수화물 처리 시스템(BHS)을 도입하여

수화물 수송의 효율성을 증 시켰다 오나르도다빈치공항은 EU항공자유화

방침에 따라 미국 키스탄 등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하

다

- 14 -

로마참피노공항은 유럽의 표 인 가항공사 Ryanair의 허 공항으로서

가항공사들이 주로 이용하고 있으며 부분 세기 운항과 행정 목 의

항공기 취항이 이루어지고 있다로마 도심(CBD)으로부터 16km 떨어진 곳에

치하고 있으며 2012년 여객 수송 실 은 국내선 102만 인국제선 348만

인으로 로마참피노공항 체 여객 국내선은 23국제선은 77를 차지한

다정기 항공편 이용이 감소하고 LCC이용률의 증가함에 따라 2007년에 터

미 을 확장하 으며 재 이탈리아에서 여객수송량 증가율이 가장 높은 공

항이다로마참피노공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄 등 EU

항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

오나르도다빈치

공항22

국제선 25

국내선 126832

로마참피노공항 16국제선 03

국내선 017723

lt표 25gt로마 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 15 -

212공항선택의 소비자 선택 행동연구

(1)소비자 선택 행동 연구

소비자 행동 연구의 사회 경제학 측면에서 인간의 모든 행동은 근본 으

로 합리 이며 무엇을 할지 결정하기 에 그 행동의 비용과 편익을 계산한

다(JohnScott1992)고 말한다이것이 합리 선택이론이고 이를 사회 상

호작용에 용하면 교환이론(exchangetheory)의 형태를 갖는다이는 개인

자산에 따라 자산 사용 형태가 다르며(백은 1997)실제 시장의 소비 형태

로도 향을 미친다(HiraampMugenda2000)는 말과 같다

이에 따라 소비자 자신과 사회의 장기 미래를 고려하는 합리 소비는

충분한 정보를 수집하고 이를 자신 있게 소화해내는 일이야말로 비합리 인

소비를 차단하는 필수요건이 되는 것이다(정 1997)경제성과 소비가 련

이 있기 때문에 소비자는 한정된 산과 기회가치를 조합하여 합리 선택을

하려고 할 것이다

합리 소비에 한 연구에서 소비자가 자신의 최 만족을 추구하기 해

재화와 용역의 효율 으로 사용하는 것을 합리 소비생활이라고 하며 이는

경제 발 을 가져올 수 있다고 하 다(지정 1998)합리 소비는 자원을

효율 으로 활용하여 자원 낭비를 배척하므로 사회 경제 발 으로 연계될

수 있기 때문이다

소비자 행동과 련된 선행 연구를 통해 소비자는 한정된 산으로 최

편익을 추구하기 때문에 합리 소비 선택을 한다는 것을 알 수 있었다

한 최근 많은 지식과 정보를 활용할 수 있으므로 본 연구에서 소비자는 정보

를 수집하고 활용하여 한정된 산에서 합리 공항선택을 한다고 가정 하여

결과를 해석할 수 있다

- 16 -

(2)공항선택모형

선택모형은 개인의 공항선택 항공사 선택행태 모형화 연구에 교통선택

모형이 많이 쓰이고 있다이에 따라 공항선택행태를 분석하기 한 연구들

이 많이 출간되었다공항선택모형은 1976년 Skinner가 워싱턴 DC지역 내

3개의 공항선택에 한 연구가 첫 번째 라고 할 수 있다

공항선택모형의 표 인 연구로 『AirportChoiceAnEmpiricalStudy

(Skinner1976)』과 『AirportChoiceInMulti-airportRegions(WindleR

amp DresnerM1995)』가 있다두 연구 모두 볼티모어워싱턴 DC지역의 3

개 공항인 Ronald Reagan Washington NationalWashington Dulless

International Baltimore Washington International을 상으로 하 고

MultinomialLogitModel을 사용하 다그 Skinner(1976)의 연구는 공항

선택모형의 최 연구로 운항빈도와 지상 근성이 요한 결과로 도출되었

다

EricPelsetal연구에서(EricPelsetal1999)는 SanFranciscoBayArea

지역 승객들의 행동특성을 NetstedLogitModel을 이용하여 공항선택과 항공

사 선택에 하여 분석하 다분석에 사용된 변수로는 운항요 운항빈도

수공항 근시간비행당좌석수를 사용하 다분석결과 좌석에 한 수요의

탄력성이 다른 것에 비해 큰 것으로 조사되었다출발 공항과 항공사를 동시

에 선택하기보다 공항을 선택한 후 항공사를 차례로 선택하는 것으로 나타났

다

한 SanFranciscoBayArea를 상으로 한 공항선택 연구(EricPelsst

al2003)는 NestedLogitModel을 이용하 으며 공항선택 근수단 선택에

해 분석하 다운항요 운항빈도수공항 근시간공항 근비용이 변수

로 사용되었다비즈니스 승객과 목 의 승객을 구분하여 근비용과

근 시간을 월별로 분석하 다이를 통해 시간 가치를 산출하 고 공항선

택 모델에서 항공요 보다는 서비스의 빈도수가 공항선택과 련있는 변수

로 도출되었다따라서 여행자들이 항공요 에 해서 민감한 반응이며

비즈니스 여행자들이 서비스 빈도수에 민감하다는 결과이다

SanFranciscoBayArea지역을 상으로 한 다른 연구(GozenBasaret

al2004)에서는 승객들의 공항선택 행동특성을 PCMNL (Probabilistic

- 17 -

ChoiceSetMultinomialLogit)model으로 분석하 다변수는 운항빈도수와

공항 근시간이고 분석 결과 빈도계수는 양수가 나왔으며 근시간계수는 음

수가 도출되었다PCMNL모형에서 선택 모형 설정 시 MNL설정으로 분석한

결과에서는 주 과 주말에 큰 차이가 나타났고여성이 남성보다 근 시간

에 해 한 것으로 나타났다PCMNLModel의 공항 선택에서는 근시

간에 해 민감한 것으로 나타났다

Fargo지역 공항과 MSP(MinneapolisndashSaintPaul)국제공항 출발 승객들

을 상으로 BinaryLogitModel을 이용한 연구가 있다(SteveLeon2011)

공항 이용객 상으로 설문지를 바탕으로 분석했던 선행 연구와는 달리 상

공항을 이용하는 승객들의 데이터를 약 1년 간 수집하여 이를 모형화 하

다분석 결과 여행목 환승지항공사 변수가 유의하게 도출되었는데 특히

항공사 선택에서 높은 유의성이 나타난 이유는 Fargo지역 공항에 다양한 항

공사가 취항하고 있기 때문이다

국내 공항은 공항 개발 심으로 연구를 진행 이기 때문에 해외와 달리

공항선택에 한 연구가 은편이다그러므로 공항선택에 한 연구는 1999

년2011년에 추진한 연구가 해당된다

한국항공진흥 회에서 1999년에 추진한 연구는 국 부에 소재하는 경쟁

공항들 간 여객 운송 분포에 한 공항선택모델 개발이다(한국항공진흥 회

1999년)MNL모델을 이용하여 연구한 결과 근시간운항빈도항공기 기종

요소가 공항선택에 향을 미치는 것으로 도출되었으며 항공요 은 향을

미치지 않는 것으로 나타났다

2011년 연구는 김포공항 국제선 이용객을 상으로 하여 공항선택에 향

을 미치는 요인들을 분석하 다(김문환2011년)김포공항 국제선 승객들에

게 설문조사를 시행 후 재이용여부를 통해 공항선택 속성을 분석한 연구가

있는데 분석기법은 구조방정식을 이용하 고 이에 따라 공항운 근가능

성운항시설선호항공사 운항 변수가 공항선택에 향을 미치는 것으로

도출되었다

- 18 -

213 련연구 고찰 요약

하네다공항오를리공항 등 조사된 복수공항 사례에서 도심 근가능성이

용이한 공항은 성장 가능성이 존재한다 근거리가 단축될수록 공항 근시

간을 약할 수 있으므로 공항선택에 있어 공항 근시간을 요한 요인임을

가정할 수 있다

한 복수공항체계가 세계 으로 확산되고 있는 추세임에 따라 소비자들은

공항선택의 폭이 넓어졌다선택권이 있는 소비자의 행동을 측하기가 어려

운 일이기 때문에 과거부터 재까지 소비자 행동에 한 연구가 진행되어오

고 있다선행 연구된 소비자 행동 연구에서 도출 할 수 있는 결론은 소비자

는 한정된 산을 합리 으로 사용할 것이며 이에 근거하여 공항선택을 한다

고 가정 할 수 있다

공항선택모형과 련하여 선행 연구된 논문은 다음 표와 같으며 운항빈도

수공항 근시간공항 근비용 등이 유의한 변수로 도출되었음을 알 수 있

다

- 19 -

논문명 자 수행연도 변수

AirportandAirlineChoice

inaMultipleAirport

RegionAnEmpirical

AnalysisfortheSan

FranciscoBayArea

EricPelsetal 1999

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용

Accesstoand

CompetitionBetween

AirportsACaseStudy

forTheSanFrancisco

BayArea

EricPelsetal 2003

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용여행목

AParameterized

ConsideratioinSetModel

forAirportChoiceAn

ApplicationtotheSan

FranciscoBayArea

GozenBasar

etal2004

운항빈도수

공항 근시간성별

AirportChoiceModeling

EmpiricalEvidencefroma

Non-HubAirport

SteveLeon 2011

여행목 항공요 계

여행기간목 지

환승여부항공사

소비자의 공항선택에

향을 미치는 요인

한국항공진흥

회1999

운항빈도항공요

항공기 기종여행목

공항 근시간

공항이용객의

공항선택행동에 한

연구 -김포국제공항을

심으로-

김문환 2011

운 (탑승수속보안검색

등)

근가능성(공항 근수단

공항 근이용료

공항 근시간)운항(노선

스 등)시설(상업

안내 등)선호항공사운항

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수

- 20 -

22이론고찰

221로지스틱 회귀분석3)

회귀분석은 종속변수와 한 개 이상의 독립변수 사이의 상 계를 설명하

기 한 기법이다어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 수학

선형 계식으로 구하여 합도 측정이 가능하다회귀분석은 연속변수일

경우 사용되나 종속변수가 범주형인 경우에 로지스틱 회귀분석을 이용할 수

있다

로지스틱 회귀분석은 어떤 사건이 발생할 확률을 측하는 것으로 이분형

로지스틱 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석으로 구분할 수 있다두 가지

분석 방법 차이는 종속변수의 개수이다이분형 로지스틱 회귀분석은 명목척

도로 측정된 종속변수가 2개의 범주형으로 이루어진 경우 분석을 용할 수

있으며 종속변수가 3개 이상이면 다항 로지스틱 분석을 용한다본 연구는

인천공항과 김포공항 한 공항 선택 여부가 종속변수가 되므로 이분형 로

지스틱 회귀분석을 사용하 다

(1)이분형 로지스틱 회귀분석

이분형 로지스틱은 사건 발생(1)과 사건이 발생하지 않음(0)에 한 종속변

수에 해 한 개 이상의 독립변수를 이용하여 회귀모형을 도출한다이분형

로지스틱 회귀분석 수식은 다음과 같다

ln ⋯ (식 21)

Logit을 ln 로 표 하여 p는 사건 발생 확률이고 1-p는 사건이 발생

하지 않을 확률이다따라서 p값이 증가하면 사건발생 확률이 높다는 의미

로 해석할 수 있다따라서 로지스틱 회귀분석의 목 은 n개의 측 변수를

이용하여 측하는 것이다

3) 처 순귀 2 ldquo로지스틱 회귀 형 해 rdquo 한나래아카데미 2008

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 1 -

제1장 서 론

11연구의 배경 목

미국의 뉴욕로스앤젤 스 국의 런던 랑스의 리이탈리아의 로마

등의 세계 도시권에는 항공수요 처리를 해 두 개 이상의 복수공항을 운

하고 있다지역별로 복수의 공항을 운 하게 된 이유와 운 형태 등은 상

이하나지속 으로 증가하는 항공수요를 원활하게 처리하기 한 목 은 동

일하다

우리나라도 수도권의 항공수요 증가와 기존 김포국제공항의 확장 가능성이

낮은 등을 감안하여 2001년 인천국제공항을 개항하면서 복수공항 체제로

환하 다이후 수도권 복수공항 체계의 역할 분담 정책은 인천국제공항은

국제선 담김포국제공항은 국내선 담하여 처리하는 것으로 수립되었다

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따라 최근 10년 간 우리나라의 체 국제선 항공수요는 연평균

83 높은 성장세를 보이고 있다이에 따라 기존의 국내선 담 공항인 김

포국제공항의 국제선 활용가능성에 한 논의가 두되고 있으며수도권 복

수공항의 역할 분담에 한 연구가 요구되고 있다특히 복수공항을 이용하

는 여객의 선호도와 공항 선택의 요인에 한 분석을 통해 각 공항의 역할과

활용방안을 수립하는 것이 필요하다

본 연구에서는 김포공항과 인천공항의 국제선 여객을 상으로 한 설문조

사를 바탕으로수도권 복수공항 체제에서 공항을 선택할 때 고려하는 요인

을 분석하고 이분형(Binary)공항선택모형을 개발하고자 한다 한여객이

공항 선택과 항공사 선택 어느 사항을 먼 선택하는지에 한 분석을 실

시하기 해 NetedLogitModel을 개발하 다

- 2 -

12연구의 범

본 연구는 수도권 복수공항 체제에서 공항을 선택할 때 고려요인에 한

확률을 추정하고 공항선택모형개발을 개발하는 것이며 한 공항 선택과 항

공사 선택 선후 선택사항을 찾아내는 네스티드 로짓 모형을 도출하는 것

이다공항을 선택하는 행 는 선택자에게 다양한 요인이 작용한 결과일 것

이며 각 공항도 같은 치환경에 있는 것이 아니기 때문에 복합 요인

이 작용할 것이다이러한 특성들을 모두 설명할 수 있는 모형 도출은 사실

상 불가능하므로 본 연구에서는 김포공항과 인천공항을 최 한 동일한 조건

으로 분석할 수 있도록 하 다

본 연구에서 사용한 설문조사 결과는 한국공항공사에서 발주한 lsquo수도권공항

의 효율 활용방안 수립용역rsquo일환으로 수행된 설문조사 자료를 이용하 다

김포공항의 국제선 노선은 직선거리 2000km 이하의 공항으로만 제한을 받고

있다이에 따라 김포공항이 취항 인 노선은 하네다홍차오간사이나고야

베이징쑹산이다반면 인천공항은 국일본 등을 비롯하여 유럽미국까지

제한 없이 취항 이다취항에 제약 없는 인천공항의 이용자가 더 많으므로

동등한 조건에서 비교하기 해인천공항 설문 응답자를 2000km 이하 노선

이용자로 제한하 다설문조사 응답자를 상으로 한 2000km 이내 노선은

다음과 같다

구분 김포공항 인천공항

국 베이징홍차오(상하이)베이징다롄로코우(남경)성도 해청도

청두타오시엔(선양)푸동(상하이)항 우

일본간사이(오사카)나고야

하네다(도쿄)간사이(오사카)나고야나리타(도쿄)후쿠오카

만 쑹산 가오슝

기타 - 울란바토르

lt표 11gt설문조사에서 이용된 2000km 이내 국제선 정기노선 취항지

이는 유사한 조건에서 공항선택이 주어졌을 때 선택자가 단순히 공항의 조

건만 고려하여 선택할 수 있는 상황을 조성하 다따라서 본 연구에서는

2000km 이내 노선 이용자를 상으로 분석하여 조사 상에 제약을 두었다

- 3 -

13연구의 방법

본 연구의 과정은 련연구의 이론 고찰 후 이를 토 로 공항선택요인을

분석하는 것이다 련연구는 주요국 복수공항체제 조사와 선행연구된 공항

선택의 소비자 선택 행동이론을 조사한다 한 본 분석에서 사용하는 이분

형 로지스틱 회귀분석과 네스티드 로짓모형 이론을 연구한다

련연구 이론을 기반으로 하여 분석 모형을 설정한 후 lsquo수도권공항의 효율

활용방안 수립용역rsquo에서 조사된 설문자료를 분석하여 일반 특성 특

이사항을 도출하며 설정된 분석 모형을 용하여 공항선택모형을 추정한다

한 항공사 선택의 선후 계를 악한 공항선택모형을 도출하기로 한다

이를 정리하면 다음 그림과 같다

lt그림 11gt연구 방법

분석에 사용된 트웨어는 SPSS180과 SAS93이다이분형 로지스틱 회

귀분석을 이용한 공항선택모형 추정은 SPSS180으로 분석하 으며항공사

선택 선후 계를 추정하기 한 네스티드로짓분석의 공항선택모형은 SAS

93을 이용하 다

- 4 -

제 2장 련연구 이론고찰

21 련연구

211복수공항 체제

세계 지역에 이상의 공항이 존재하며 우리나라는 김포공항과 인천공항

이 표 인 사례이다본 에서는 세계 복수공항의 출 배경과 공항이용

황을 알아보고자 한다

2008년 Phillippe연구에서 세계복수공항은 59개 Set가 운 되고 있다고 밝

혔다2008년 복수공항 황은 다음 그림과 같으며 이후 국의 다싱공항 등

의 새롭게 복수공항이 건설되는 추세이므로 복수공항의 수는 증가되고 있을

것이다

lt그림 21gt 세계의 복수공항체제

처 Philippe ABonnefoy ldquoScalability of the Air Transportation System and Development of

Multi-Airport Systems A Worldwide Perspectiverdquo 2008

- 5 -

(1)도쿄(일본)

일본 정부는 하네다공항의 혼잡과 소음문제를 해결하기 해 1978년 나리

타공항을 개항하 다나리타국제공항이 개항되면서 하네다공항은 국내선 여

객 심으로나리타공항은 국제선 여객 심으로 운 되었으나 역할이 분리

된 운 체계에서 탈피하려는 추세이다

그림에서와 같이 도심은 Akasaka이며 이와 가장 근거리에 치한 공항은

하네다국제공항이다하네다국제공항은 도심 근성이 뛰어나므로 허 공항

육성 방안을 추진 이다1)

lt그림 22gt도쿄 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

하네다국제공항은 도쿄지역의 주공항이었으나 나리타공항 개항이후 국내선

심 공항으로 운 하 다따라서 국내선 실 이 높으나 일본 정부의 정책

수정으로 국제선 실 을 회복 이다2008년 이후 활주로 용량 한계에 가까

워져 신규 노선 취항 증편이 어려워짐에 따라 2010년 신 활주로(D활주로)

를 건설하여 연간 이착륙 처리용량이 296천 회에서 407천 회로 증가하여 여

유 용량을 확보하 다활주로 여유 용량을 활용하여 싱가폴을 비롯한 방콕

1) 매 경제(2013129)

- 6 -

뉴욕 리 등의 국제 정기노선을 취항하 으며 이에 따라 2012년 여객 실

은 국내선 5890만 인국제선 790만 인으로 하네다국제공항 체 여객 국

내선은 88국제선은 12를 차지하 다

나리타국제공항은 2005년 이후 활주로 용량 한계로 인하여 신규노선 취항

이나 증편이 어려웠다따라서 2010년 나리타공항은 한국과 말 이시아middot싱가

폴 등 9개 아시아 국가 지역과 체결한 항공 자유화 정 상에 나리타공

항을 포함시켰으며 규제를 폭 완화해 가항공사들 취항도 확 하 다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 372만 인국제선 2971만 인으로 나리타

국제공항 체 여객 국내선은 11국제선은 89를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

하네다국제공항 21국제선 08

국내선 591288

나리타국제공항 68국제선 30

국내선 048911

lt표 21gt도쿄 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 7 -

(2)워싱턴 DC(미국)

1969년 워싱턴 덜 스공항의 Slot제한이 이루어졌고 짧은 활주로 길이로 인

하여 형 항공기 취항이 불가능하 으므로 로 드 이건공항을 건설하 다

그림에서와 같이 도심은 Downtown이며 이와 가장 근거리에 치한 공항은

로 드 이건국립공항이다로 드 이건 국립공항은 근교통이 편리하나

시설 정책 제한으로 인해 취항에 제약이 존재한다

lt그림 23gt워싱턴 DC주요 공항

처 httpmapsgooglecom

덜 스공항은 유나이티드항공의 동부 허 공항으로서 볼티모어sim워싱턴sim

북부 버지니아로 연결되며 워싱턴 도시권의 워싱턴 도심(CBD)과의 거리는

44km 이다주요 항공 운송을 담당하고 있으며 한항공델타를 포함한 32

개의 항공사가 운항 이다덜 스-인천을 포함한 119개 노선을 운항 이이

며 이에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1588만 인국제선 668만 인으로

덜 스공항 체 여객 국내선은 70국제선은 30를 차지하 다

로 드 이건공항은 국내선 심 공항으로 도심(CBD)과의 거리는 8km 이

다주로 근거리 국내선에 이용되는 공항이고 공항에서 지하철도인 메트로

일과 직 연결되어 있어 통행이 편하다델타제트블루를 포함한 12개 항공

- 8 -

사가 운항 이며로 드 이건-시카고를 포함한 90개 노선을 운항 이다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1866만 인국제선 14만 인으로 국내선

이용객의 수가 이다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

덜 스공항 44국제선 07

국내선 163070

로 드 이건

국립공항8

국제선 00

국내선 09199

lt표 22gt워싱턴 DC주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 9 -

(3)베를린(독일)

독일 통일이 서베를린에는 테겔공항이동베를린에는 쉐네펠트공항이 각

도시의 주공항이었다통일이후 테겔공항이 베를린의 주요한 공항이고 쉐네

펠트는 테겔공항을 보완하며 비용항공사를 한 공항으로 이용되고 있다

그림에서와 같이 도심은 Charlottenburg-Wilmersdorf이며 이와 가장 근거

리에 치한 공항은 테겔공항이다테겔공항은 도심과 근이 용이하여 높은

실 을 확보하고 있으나 쉐네펠트공항과 통합될 정이다독일정부는 한 도

시에 여러 개의 공항을 운 하는 것이 비효율 이며 도심 소음공해 등의 심

각성을 단하 기 때문이다2)

lt그림 24gt베를린 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

2) 종화 ldquo 계 복수공항시스 운 과 한 공항 운 전 향에 한 연 rdquo 한 항공대학

대학원 2011년

- 10 -

테겔공항은 독일에서 두 번째로 큰 규모의 항공사인 AirBerlin의 허 국

제공항으로서 베를린 제1의 공항이다베를린의 도심(CBD)으로부터 7km 떨

어진 거리에 치하고 있다에어 랑스SAS를 포함한 38개 항공사가 운항

이며테겔-취리히를 포함한 98개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여

객 수송 실 은 국내선 여객 717만 인국제선 여객 1076만 인으로 테겔공항

체 여객 국내선은 40국제선은 60를 차지하 다

쉐네펠트공항은 베를린 제2의 국제공항이다통일 주공항이었으나 통일

이후 부공항으로 락하 으며 베를린 도심(CBD)으로부터의 거리는 26km이

다이지제트를 포함한 20개 항공사가 운항 이며쉐네펠트-런던을 포함한

72개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여객 수송 실 은 국내선 69만

인국제선 여객 611만 인으로 쉐네펠트공항 체 여객 국내선은 10국

제선은 90를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

테겔공항 7국제선 11

국내선 076040

쉐네펠드공항 26국제선 06

국내선 019010

lt표 23gt베를린 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 11 -

(4) 리( 랑스)

리의 주요공항으로는 샤를드골공항오를리공항이 있다 리 오를리 공

항은 처리용량을 철 히 제한하고 있었으므로 1966년 샤를드골공항이 건설되

었다

그림에서와 같이 도심은 LaDeacutefense이며 이와 가장 근거리에 치한 공항

은 오를리공항이다오를리공항은 리의 제2공항 역할을 차지하고 있다

lt그림 25gt 리 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

샤를드골공항은 리의 허 공항 유럽 항공화물 처리공항으로 도심

(CBD)과의 거리는 33km 이다2012년 여객 실 은 국내선 500만 인국제선

5600만 인으로 샤를드골공항 체 여객 국내선은 9국제선은 91를

차지하고 있다샤를드골공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄

등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다공항 내에 lsquo미니 박물 rsquo을

유치하여 2013년부터 운 을 시작하는 등 외국인 이용객을 흡인하려는 략

을 세우고 있다 한 장거리 노선 승객 용 비즈니스 라운지 확장 리모

델링을 통해 아시아 승객들의 이용 편의를 도모하고 있으며 공항 인근에

형 박람회장을 조성하여 공항과 연계하 고 박람회장 부근에 규모 호텔단

지를 조성하는 등 공항수요를 증가시키려 노력하고 있다

- 12 -

오를리는 랑스 제2공항으로 도심(CBD)과의 거리는 26km 이다2012년

여객 실 은 국내선 1100만 인국제선 1600만 인으로 오를리공항 체 여

객 국내선은 42국제선은 58를 차지하고 있다2008년 3월 미국과

EU간 항공자유화 정이 체결로 인하여 존에 네디공항과 리 오를리공

항을 연결하는 노선을 개설 하는 등 유럽 항공사들은 미국 취항 노선을 증설

하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

샤를드골공항 33국제선 56

국내선 05919

오를리공항 26국제선 16

국내선 115842

lt표 24gt 리 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 13 -

(5)로마(이탈리아)

로마의 주요공항으로는 오나르도다빈치공항과 로마참피노공항이 있다참

피노공항은 공항 확장에 제약이 있어 1960년 오나르도다빈치공항을 건설하

다 한 오나르도다빈치공항에 교통량을 이 하 다

그림에서와 같이 도심은 EUR(EsposizioneUniversaleRoma)이며 이와 가

장 근거리에 치한 공항은 로마참피노공항이다참피노공항은 비용항공사

취항으로 여객 수송량이 증가하고 있는 공항이다

lt그림 26gt로마 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

오나르도다빈치공항은 이탈리아에서 가장 규모가 큰 공항으로서 이탈리

아 국 항공사 Alitalia의 허 공항이며 로마 도심(CBD)으로부터 22km 떨어

져 있다2012년 여객 수송 실 은 국내선 1189만 인국제선 2518만 인으로

오나르도다빈치공항 체 여객 국내선은 32국제선은 68를 차지한

다2008년에 제 5터미 의 운 을 시작하면서 연간 여객 95만 인을 더 수

용할 수 있게 되었다2010년에 새로운 수화물 처리 시스템(BHS)을 도입하여

수화물 수송의 효율성을 증 시켰다 오나르도다빈치공항은 EU항공자유화

방침에 따라 미국 키스탄 등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하

다

- 14 -

로마참피노공항은 유럽의 표 인 가항공사 Ryanair의 허 공항으로서

가항공사들이 주로 이용하고 있으며 부분 세기 운항과 행정 목 의

항공기 취항이 이루어지고 있다로마 도심(CBD)으로부터 16km 떨어진 곳에

치하고 있으며 2012년 여객 수송 실 은 국내선 102만 인국제선 348만

인으로 로마참피노공항 체 여객 국내선은 23국제선은 77를 차지한

다정기 항공편 이용이 감소하고 LCC이용률의 증가함에 따라 2007년에 터

미 을 확장하 으며 재 이탈리아에서 여객수송량 증가율이 가장 높은 공

항이다로마참피노공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄 등 EU

항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

오나르도다빈치

공항22

국제선 25

국내선 126832

로마참피노공항 16국제선 03

국내선 017723

lt표 25gt로마 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 15 -

212공항선택의 소비자 선택 행동연구

(1)소비자 선택 행동 연구

소비자 행동 연구의 사회 경제학 측면에서 인간의 모든 행동은 근본 으

로 합리 이며 무엇을 할지 결정하기 에 그 행동의 비용과 편익을 계산한

다(JohnScott1992)고 말한다이것이 합리 선택이론이고 이를 사회 상

호작용에 용하면 교환이론(exchangetheory)의 형태를 갖는다이는 개인

자산에 따라 자산 사용 형태가 다르며(백은 1997)실제 시장의 소비 형태

로도 향을 미친다(HiraampMugenda2000)는 말과 같다

이에 따라 소비자 자신과 사회의 장기 미래를 고려하는 합리 소비는

충분한 정보를 수집하고 이를 자신 있게 소화해내는 일이야말로 비합리 인

소비를 차단하는 필수요건이 되는 것이다(정 1997)경제성과 소비가 련

이 있기 때문에 소비자는 한정된 산과 기회가치를 조합하여 합리 선택을

하려고 할 것이다

합리 소비에 한 연구에서 소비자가 자신의 최 만족을 추구하기 해

재화와 용역의 효율 으로 사용하는 것을 합리 소비생활이라고 하며 이는

경제 발 을 가져올 수 있다고 하 다(지정 1998)합리 소비는 자원을

효율 으로 활용하여 자원 낭비를 배척하므로 사회 경제 발 으로 연계될

수 있기 때문이다

소비자 행동과 련된 선행 연구를 통해 소비자는 한정된 산으로 최

편익을 추구하기 때문에 합리 소비 선택을 한다는 것을 알 수 있었다

한 최근 많은 지식과 정보를 활용할 수 있으므로 본 연구에서 소비자는 정보

를 수집하고 활용하여 한정된 산에서 합리 공항선택을 한다고 가정 하여

결과를 해석할 수 있다

- 16 -

(2)공항선택모형

선택모형은 개인의 공항선택 항공사 선택행태 모형화 연구에 교통선택

모형이 많이 쓰이고 있다이에 따라 공항선택행태를 분석하기 한 연구들

이 많이 출간되었다공항선택모형은 1976년 Skinner가 워싱턴 DC지역 내

3개의 공항선택에 한 연구가 첫 번째 라고 할 수 있다

공항선택모형의 표 인 연구로 『AirportChoiceAnEmpiricalStudy

(Skinner1976)』과 『AirportChoiceInMulti-airportRegions(WindleR

amp DresnerM1995)』가 있다두 연구 모두 볼티모어워싱턴 DC지역의 3

개 공항인 Ronald Reagan Washington NationalWashington Dulless

International Baltimore Washington International을 상으로 하 고

MultinomialLogitModel을 사용하 다그 Skinner(1976)의 연구는 공항

선택모형의 최 연구로 운항빈도와 지상 근성이 요한 결과로 도출되었

다

EricPelsetal연구에서(EricPelsetal1999)는 SanFranciscoBayArea

지역 승객들의 행동특성을 NetstedLogitModel을 이용하여 공항선택과 항공

사 선택에 하여 분석하 다분석에 사용된 변수로는 운항요 운항빈도

수공항 근시간비행당좌석수를 사용하 다분석결과 좌석에 한 수요의

탄력성이 다른 것에 비해 큰 것으로 조사되었다출발 공항과 항공사를 동시

에 선택하기보다 공항을 선택한 후 항공사를 차례로 선택하는 것으로 나타났

다

한 SanFranciscoBayArea를 상으로 한 공항선택 연구(EricPelsst

al2003)는 NestedLogitModel을 이용하 으며 공항선택 근수단 선택에

해 분석하 다운항요 운항빈도수공항 근시간공항 근비용이 변수

로 사용되었다비즈니스 승객과 목 의 승객을 구분하여 근비용과

근 시간을 월별로 분석하 다이를 통해 시간 가치를 산출하 고 공항선

택 모델에서 항공요 보다는 서비스의 빈도수가 공항선택과 련있는 변수

로 도출되었다따라서 여행자들이 항공요 에 해서 민감한 반응이며

비즈니스 여행자들이 서비스 빈도수에 민감하다는 결과이다

SanFranciscoBayArea지역을 상으로 한 다른 연구(GozenBasaret

al2004)에서는 승객들의 공항선택 행동특성을 PCMNL (Probabilistic

- 17 -

ChoiceSetMultinomialLogit)model으로 분석하 다변수는 운항빈도수와

공항 근시간이고 분석 결과 빈도계수는 양수가 나왔으며 근시간계수는 음

수가 도출되었다PCMNL모형에서 선택 모형 설정 시 MNL설정으로 분석한

결과에서는 주 과 주말에 큰 차이가 나타났고여성이 남성보다 근 시간

에 해 한 것으로 나타났다PCMNLModel의 공항 선택에서는 근시

간에 해 민감한 것으로 나타났다

Fargo지역 공항과 MSP(MinneapolisndashSaintPaul)국제공항 출발 승객들

을 상으로 BinaryLogitModel을 이용한 연구가 있다(SteveLeon2011)

공항 이용객 상으로 설문지를 바탕으로 분석했던 선행 연구와는 달리 상

공항을 이용하는 승객들의 데이터를 약 1년 간 수집하여 이를 모형화 하

다분석 결과 여행목 환승지항공사 변수가 유의하게 도출되었는데 특히

항공사 선택에서 높은 유의성이 나타난 이유는 Fargo지역 공항에 다양한 항

공사가 취항하고 있기 때문이다

국내 공항은 공항 개발 심으로 연구를 진행 이기 때문에 해외와 달리

공항선택에 한 연구가 은편이다그러므로 공항선택에 한 연구는 1999

년2011년에 추진한 연구가 해당된다

한국항공진흥 회에서 1999년에 추진한 연구는 국 부에 소재하는 경쟁

공항들 간 여객 운송 분포에 한 공항선택모델 개발이다(한국항공진흥 회

1999년)MNL모델을 이용하여 연구한 결과 근시간운항빈도항공기 기종

요소가 공항선택에 향을 미치는 것으로 도출되었으며 항공요 은 향을

미치지 않는 것으로 나타났다

2011년 연구는 김포공항 국제선 이용객을 상으로 하여 공항선택에 향

을 미치는 요인들을 분석하 다(김문환2011년)김포공항 국제선 승객들에

게 설문조사를 시행 후 재이용여부를 통해 공항선택 속성을 분석한 연구가

있는데 분석기법은 구조방정식을 이용하 고 이에 따라 공항운 근가능

성운항시설선호항공사 운항 변수가 공항선택에 향을 미치는 것으로

도출되었다

- 18 -

213 련연구 고찰 요약

하네다공항오를리공항 등 조사된 복수공항 사례에서 도심 근가능성이

용이한 공항은 성장 가능성이 존재한다 근거리가 단축될수록 공항 근시

간을 약할 수 있으므로 공항선택에 있어 공항 근시간을 요한 요인임을

가정할 수 있다

한 복수공항체계가 세계 으로 확산되고 있는 추세임에 따라 소비자들은

공항선택의 폭이 넓어졌다선택권이 있는 소비자의 행동을 측하기가 어려

운 일이기 때문에 과거부터 재까지 소비자 행동에 한 연구가 진행되어오

고 있다선행 연구된 소비자 행동 연구에서 도출 할 수 있는 결론은 소비자

는 한정된 산을 합리 으로 사용할 것이며 이에 근거하여 공항선택을 한다

고 가정 할 수 있다

공항선택모형과 련하여 선행 연구된 논문은 다음 표와 같으며 운항빈도

수공항 근시간공항 근비용 등이 유의한 변수로 도출되었음을 알 수 있

다

- 19 -

논문명 자 수행연도 변수

AirportandAirlineChoice

inaMultipleAirport

RegionAnEmpirical

AnalysisfortheSan

FranciscoBayArea

EricPelsetal 1999

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용

Accesstoand

CompetitionBetween

AirportsACaseStudy

forTheSanFrancisco

BayArea

EricPelsetal 2003

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용여행목

AParameterized

ConsideratioinSetModel

forAirportChoiceAn

ApplicationtotheSan

FranciscoBayArea

GozenBasar

etal2004

운항빈도수

공항 근시간성별

AirportChoiceModeling

EmpiricalEvidencefroma

Non-HubAirport

SteveLeon 2011

여행목 항공요 계

여행기간목 지

환승여부항공사

소비자의 공항선택에

향을 미치는 요인

한국항공진흥

회1999

운항빈도항공요

항공기 기종여행목

공항 근시간

공항이용객의

공항선택행동에 한

연구 -김포국제공항을

심으로-

김문환 2011

운 (탑승수속보안검색

등)

근가능성(공항 근수단

공항 근이용료

공항 근시간)운항(노선

스 등)시설(상업

안내 등)선호항공사운항

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수

- 20 -

22이론고찰

221로지스틱 회귀분석3)

회귀분석은 종속변수와 한 개 이상의 독립변수 사이의 상 계를 설명하

기 한 기법이다어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 수학

선형 계식으로 구하여 합도 측정이 가능하다회귀분석은 연속변수일

경우 사용되나 종속변수가 범주형인 경우에 로지스틱 회귀분석을 이용할 수

있다

로지스틱 회귀분석은 어떤 사건이 발생할 확률을 측하는 것으로 이분형

로지스틱 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석으로 구분할 수 있다두 가지

분석 방법 차이는 종속변수의 개수이다이분형 로지스틱 회귀분석은 명목척

도로 측정된 종속변수가 2개의 범주형으로 이루어진 경우 분석을 용할 수

있으며 종속변수가 3개 이상이면 다항 로지스틱 분석을 용한다본 연구는

인천공항과 김포공항 한 공항 선택 여부가 종속변수가 되므로 이분형 로

지스틱 회귀분석을 사용하 다

(1)이분형 로지스틱 회귀분석

이분형 로지스틱은 사건 발생(1)과 사건이 발생하지 않음(0)에 한 종속변

수에 해 한 개 이상의 독립변수를 이용하여 회귀모형을 도출한다이분형

로지스틱 회귀분석 수식은 다음과 같다

ln ⋯ (식 21)

Logit을 ln 로 표 하여 p는 사건 발생 확률이고 1-p는 사건이 발생

하지 않을 확률이다따라서 p값이 증가하면 사건발생 확률이 높다는 의미

로 해석할 수 있다따라서 로지스틱 회귀분석의 목 은 n개의 측 변수를

이용하여 측하는 것이다

3) 처 순귀 2 ldquo로지스틱 회귀 형 해 rdquo 한나래아카데미 2008

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 2 -

12연구의 범

본 연구는 수도권 복수공항 체제에서 공항을 선택할 때 고려요인에 한

확률을 추정하고 공항선택모형개발을 개발하는 것이며 한 공항 선택과 항

공사 선택 선후 선택사항을 찾아내는 네스티드 로짓 모형을 도출하는 것

이다공항을 선택하는 행 는 선택자에게 다양한 요인이 작용한 결과일 것

이며 각 공항도 같은 치환경에 있는 것이 아니기 때문에 복합 요인

이 작용할 것이다이러한 특성들을 모두 설명할 수 있는 모형 도출은 사실

상 불가능하므로 본 연구에서는 김포공항과 인천공항을 최 한 동일한 조건

으로 분석할 수 있도록 하 다

본 연구에서 사용한 설문조사 결과는 한국공항공사에서 발주한 lsquo수도권공항

의 효율 활용방안 수립용역rsquo일환으로 수행된 설문조사 자료를 이용하 다

김포공항의 국제선 노선은 직선거리 2000km 이하의 공항으로만 제한을 받고

있다이에 따라 김포공항이 취항 인 노선은 하네다홍차오간사이나고야

베이징쑹산이다반면 인천공항은 국일본 등을 비롯하여 유럽미국까지

제한 없이 취항 이다취항에 제약 없는 인천공항의 이용자가 더 많으므로

동등한 조건에서 비교하기 해인천공항 설문 응답자를 2000km 이하 노선

이용자로 제한하 다설문조사 응답자를 상으로 한 2000km 이내 노선은

다음과 같다

구분 김포공항 인천공항

국 베이징홍차오(상하이)베이징다롄로코우(남경)성도 해청도

청두타오시엔(선양)푸동(상하이)항 우

일본간사이(오사카)나고야

하네다(도쿄)간사이(오사카)나고야나리타(도쿄)후쿠오카

만 쑹산 가오슝

기타 - 울란바토르

lt표 11gt설문조사에서 이용된 2000km 이내 국제선 정기노선 취항지

이는 유사한 조건에서 공항선택이 주어졌을 때 선택자가 단순히 공항의 조

건만 고려하여 선택할 수 있는 상황을 조성하 다따라서 본 연구에서는

2000km 이내 노선 이용자를 상으로 분석하여 조사 상에 제약을 두었다

- 3 -

13연구의 방법

본 연구의 과정은 련연구의 이론 고찰 후 이를 토 로 공항선택요인을

분석하는 것이다 련연구는 주요국 복수공항체제 조사와 선행연구된 공항

선택의 소비자 선택 행동이론을 조사한다 한 본 분석에서 사용하는 이분

형 로지스틱 회귀분석과 네스티드 로짓모형 이론을 연구한다

련연구 이론을 기반으로 하여 분석 모형을 설정한 후 lsquo수도권공항의 효율

활용방안 수립용역rsquo에서 조사된 설문자료를 분석하여 일반 특성 특

이사항을 도출하며 설정된 분석 모형을 용하여 공항선택모형을 추정한다

한 항공사 선택의 선후 계를 악한 공항선택모형을 도출하기로 한다

이를 정리하면 다음 그림과 같다

lt그림 11gt연구 방법

분석에 사용된 트웨어는 SPSS180과 SAS93이다이분형 로지스틱 회

귀분석을 이용한 공항선택모형 추정은 SPSS180으로 분석하 으며항공사

선택 선후 계를 추정하기 한 네스티드로짓분석의 공항선택모형은 SAS

93을 이용하 다

- 4 -

제 2장 련연구 이론고찰

21 련연구

211복수공항 체제

세계 지역에 이상의 공항이 존재하며 우리나라는 김포공항과 인천공항

이 표 인 사례이다본 에서는 세계 복수공항의 출 배경과 공항이용

황을 알아보고자 한다

2008년 Phillippe연구에서 세계복수공항은 59개 Set가 운 되고 있다고 밝

혔다2008년 복수공항 황은 다음 그림과 같으며 이후 국의 다싱공항 등

의 새롭게 복수공항이 건설되는 추세이므로 복수공항의 수는 증가되고 있을

것이다

lt그림 21gt 세계의 복수공항체제

처 Philippe ABonnefoy ldquoScalability of the Air Transportation System and Development of

Multi-Airport Systems A Worldwide Perspectiverdquo 2008

- 5 -

(1)도쿄(일본)

일본 정부는 하네다공항의 혼잡과 소음문제를 해결하기 해 1978년 나리

타공항을 개항하 다나리타국제공항이 개항되면서 하네다공항은 국내선 여

객 심으로나리타공항은 국제선 여객 심으로 운 되었으나 역할이 분리

된 운 체계에서 탈피하려는 추세이다

그림에서와 같이 도심은 Akasaka이며 이와 가장 근거리에 치한 공항은

하네다국제공항이다하네다국제공항은 도심 근성이 뛰어나므로 허 공항

육성 방안을 추진 이다1)

lt그림 22gt도쿄 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

하네다국제공항은 도쿄지역의 주공항이었으나 나리타공항 개항이후 국내선

심 공항으로 운 하 다따라서 국내선 실 이 높으나 일본 정부의 정책

수정으로 국제선 실 을 회복 이다2008년 이후 활주로 용량 한계에 가까

워져 신규 노선 취항 증편이 어려워짐에 따라 2010년 신 활주로(D활주로)

를 건설하여 연간 이착륙 처리용량이 296천 회에서 407천 회로 증가하여 여

유 용량을 확보하 다활주로 여유 용량을 활용하여 싱가폴을 비롯한 방콕

1) 매 경제(2013129)

- 6 -

뉴욕 리 등의 국제 정기노선을 취항하 으며 이에 따라 2012년 여객 실

은 국내선 5890만 인국제선 790만 인으로 하네다국제공항 체 여객 국

내선은 88국제선은 12를 차지하 다

나리타국제공항은 2005년 이후 활주로 용량 한계로 인하여 신규노선 취항

이나 증편이 어려웠다따라서 2010년 나리타공항은 한국과 말 이시아middot싱가

폴 등 9개 아시아 국가 지역과 체결한 항공 자유화 정 상에 나리타공

항을 포함시켰으며 규제를 폭 완화해 가항공사들 취항도 확 하 다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 372만 인국제선 2971만 인으로 나리타

국제공항 체 여객 국내선은 11국제선은 89를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

하네다국제공항 21국제선 08

국내선 591288

나리타국제공항 68국제선 30

국내선 048911

lt표 21gt도쿄 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 7 -

(2)워싱턴 DC(미국)

1969년 워싱턴 덜 스공항의 Slot제한이 이루어졌고 짧은 활주로 길이로 인

하여 형 항공기 취항이 불가능하 으므로 로 드 이건공항을 건설하 다

그림에서와 같이 도심은 Downtown이며 이와 가장 근거리에 치한 공항은

로 드 이건국립공항이다로 드 이건 국립공항은 근교통이 편리하나

시설 정책 제한으로 인해 취항에 제약이 존재한다

lt그림 23gt워싱턴 DC주요 공항

처 httpmapsgooglecom

덜 스공항은 유나이티드항공의 동부 허 공항으로서 볼티모어sim워싱턴sim

북부 버지니아로 연결되며 워싱턴 도시권의 워싱턴 도심(CBD)과의 거리는

44km 이다주요 항공 운송을 담당하고 있으며 한항공델타를 포함한 32

개의 항공사가 운항 이다덜 스-인천을 포함한 119개 노선을 운항 이이

며 이에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1588만 인국제선 668만 인으로

덜 스공항 체 여객 국내선은 70국제선은 30를 차지하 다

로 드 이건공항은 국내선 심 공항으로 도심(CBD)과의 거리는 8km 이

다주로 근거리 국내선에 이용되는 공항이고 공항에서 지하철도인 메트로

일과 직 연결되어 있어 통행이 편하다델타제트블루를 포함한 12개 항공

- 8 -

사가 운항 이며로 드 이건-시카고를 포함한 90개 노선을 운항 이다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1866만 인국제선 14만 인으로 국내선

이용객의 수가 이다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

덜 스공항 44국제선 07

국내선 163070

로 드 이건

국립공항8

국제선 00

국내선 09199

lt표 22gt워싱턴 DC주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 9 -

(3)베를린(독일)

독일 통일이 서베를린에는 테겔공항이동베를린에는 쉐네펠트공항이 각

도시의 주공항이었다통일이후 테겔공항이 베를린의 주요한 공항이고 쉐네

펠트는 테겔공항을 보완하며 비용항공사를 한 공항으로 이용되고 있다

그림에서와 같이 도심은 Charlottenburg-Wilmersdorf이며 이와 가장 근거

리에 치한 공항은 테겔공항이다테겔공항은 도심과 근이 용이하여 높은

실 을 확보하고 있으나 쉐네펠트공항과 통합될 정이다독일정부는 한 도

시에 여러 개의 공항을 운 하는 것이 비효율 이며 도심 소음공해 등의 심

각성을 단하 기 때문이다2)

lt그림 24gt베를린 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

2) 종화 ldquo 계 복수공항시스 운 과 한 공항 운 전 향에 한 연 rdquo 한 항공대학

대학원 2011년

- 10 -

테겔공항은 독일에서 두 번째로 큰 규모의 항공사인 AirBerlin의 허 국

제공항으로서 베를린 제1의 공항이다베를린의 도심(CBD)으로부터 7km 떨

어진 거리에 치하고 있다에어 랑스SAS를 포함한 38개 항공사가 운항

이며테겔-취리히를 포함한 98개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여

객 수송 실 은 국내선 여객 717만 인국제선 여객 1076만 인으로 테겔공항

체 여객 국내선은 40국제선은 60를 차지하 다

쉐네펠트공항은 베를린 제2의 국제공항이다통일 주공항이었으나 통일

이후 부공항으로 락하 으며 베를린 도심(CBD)으로부터의 거리는 26km이

다이지제트를 포함한 20개 항공사가 운항 이며쉐네펠트-런던을 포함한

72개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여객 수송 실 은 국내선 69만

인국제선 여객 611만 인으로 쉐네펠트공항 체 여객 국내선은 10국

제선은 90를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

테겔공항 7국제선 11

국내선 076040

쉐네펠드공항 26국제선 06

국내선 019010

lt표 23gt베를린 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 11 -

(4) 리( 랑스)

리의 주요공항으로는 샤를드골공항오를리공항이 있다 리 오를리 공

항은 처리용량을 철 히 제한하고 있었으므로 1966년 샤를드골공항이 건설되

었다

그림에서와 같이 도심은 LaDeacutefense이며 이와 가장 근거리에 치한 공항

은 오를리공항이다오를리공항은 리의 제2공항 역할을 차지하고 있다

lt그림 25gt 리 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

샤를드골공항은 리의 허 공항 유럽 항공화물 처리공항으로 도심

(CBD)과의 거리는 33km 이다2012년 여객 실 은 국내선 500만 인국제선

5600만 인으로 샤를드골공항 체 여객 국내선은 9국제선은 91를

차지하고 있다샤를드골공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄

등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다공항 내에 lsquo미니 박물 rsquo을

유치하여 2013년부터 운 을 시작하는 등 외국인 이용객을 흡인하려는 략

을 세우고 있다 한 장거리 노선 승객 용 비즈니스 라운지 확장 리모

델링을 통해 아시아 승객들의 이용 편의를 도모하고 있으며 공항 인근에

형 박람회장을 조성하여 공항과 연계하 고 박람회장 부근에 규모 호텔단

지를 조성하는 등 공항수요를 증가시키려 노력하고 있다

- 12 -

오를리는 랑스 제2공항으로 도심(CBD)과의 거리는 26km 이다2012년

여객 실 은 국내선 1100만 인국제선 1600만 인으로 오를리공항 체 여

객 국내선은 42국제선은 58를 차지하고 있다2008년 3월 미국과

EU간 항공자유화 정이 체결로 인하여 존에 네디공항과 리 오를리공

항을 연결하는 노선을 개설 하는 등 유럽 항공사들은 미국 취항 노선을 증설

하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

샤를드골공항 33국제선 56

국내선 05919

오를리공항 26국제선 16

국내선 115842

lt표 24gt 리 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 13 -

(5)로마(이탈리아)

로마의 주요공항으로는 오나르도다빈치공항과 로마참피노공항이 있다참

피노공항은 공항 확장에 제약이 있어 1960년 오나르도다빈치공항을 건설하

다 한 오나르도다빈치공항에 교통량을 이 하 다

그림에서와 같이 도심은 EUR(EsposizioneUniversaleRoma)이며 이와 가

장 근거리에 치한 공항은 로마참피노공항이다참피노공항은 비용항공사

취항으로 여객 수송량이 증가하고 있는 공항이다

lt그림 26gt로마 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

오나르도다빈치공항은 이탈리아에서 가장 규모가 큰 공항으로서 이탈리

아 국 항공사 Alitalia의 허 공항이며 로마 도심(CBD)으로부터 22km 떨어

져 있다2012년 여객 수송 실 은 국내선 1189만 인국제선 2518만 인으로

오나르도다빈치공항 체 여객 국내선은 32국제선은 68를 차지한

다2008년에 제 5터미 의 운 을 시작하면서 연간 여객 95만 인을 더 수

용할 수 있게 되었다2010년에 새로운 수화물 처리 시스템(BHS)을 도입하여

수화물 수송의 효율성을 증 시켰다 오나르도다빈치공항은 EU항공자유화

방침에 따라 미국 키스탄 등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하

다

- 14 -

로마참피노공항은 유럽의 표 인 가항공사 Ryanair의 허 공항으로서

가항공사들이 주로 이용하고 있으며 부분 세기 운항과 행정 목 의

항공기 취항이 이루어지고 있다로마 도심(CBD)으로부터 16km 떨어진 곳에

치하고 있으며 2012년 여객 수송 실 은 국내선 102만 인국제선 348만

인으로 로마참피노공항 체 여객 국내선은 23국제선은 77를 차지한

다정기 항공편 이용이 감소하고 LCC이용률의 증가함에 따라 2007년에 터

미 을 확장하 으며 재 이탈리아에서 여객수송량 증가율이 가장 높은 공

항이다로마참피노공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄 등 EU

항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

오나르도다빈치

공항22

국제선 25

국내선 126832

로마참피노공항 16국제선 03

국내선 017723

lt표 25gt로마 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 15 -

212공항선택의 소비자 선택 행동연구

(1)소비자 선택 행동 연구

소비자 행동 연구의 사회 경제학 측면에서 인간의 모든 행동은 근본 으

로 합리 이며 무엇을 할지 결정하기 에 그 행동의 비용과 편익을 계산한

다(JohnScott1992)고 말한다이것이 합리 선택이론이고 이를 사회 상

호작용에 용하면 교환이론(exchangetheory)의 형태를 갖는다이는 개인

자산에 따라 자산 사용 형태가 다르며(백은 1997)실제 시장의 소비 형태

로도 향을 미친다(HiraampMugenda2000)는 말과 같다

이에 따라 소비자 자신과 사회의 장기 미래를 고려하는 합리 소비는

충분한 정보를 수집하고 이를 자신 있게 소화해내는 일이야말로 비합리 인

소비를 차단하는 필수요건이 되는 것이다(정 1997)경제성과 소비가 련

이 있기 때문에 소비자는 한정된 산과 기회가치를 조합하여 합리 선택을

하려고 할 것이다

합리 소비에 한 연구에서 소비자가 자신의 최 만족을 추구하기 해

재화와 용역의 효율 으로 사용하는 것을 합리 소비생활이라고 하며 이는

경제 발 을 가져올 수 있다고 하 다(지정 1998)합리 소비는 자원을

효율 으로 활용하여 자원 낭비를 배척하므로 사회 경제 발 으로 연계될

수 있기 때문이다

소비자 행동과 련된 선행 연구를 통해 소비자는 한정된 산으로 최

편익을 추구하기 때문에 합리 소비 선택을 한다는 것을 알 수 있었다

한 최근 많은 지식과 정보를 활용할 수 있으므로 본 연구에서 소비자는 정보

를 수집하고 활용하여 한정된 산에서 합리 공항선택을 한다고 가정 하여

결과를 해석할 수 있다

- 16 -

(2)공항선택모형

선택모형은 개인의 공항선택 항공사 선택행태 모형화 연구에 교통선택

모형이 많이 쓰이고 있다이에 따라 공항선택행태를 분석하기 한 연구들

이 많이 출간되었다공항선택모형은 1976년 Skinner가 워싱턴 DC지역 내

3개의 공항선택에 한 연구가 첫 번째 라고 할 수 있다

공항선택모형의 표 인 연구로 『AirportChoiceAnEmpiricalStudy

(Skinner1976)』과 『AirportChoiceInMulti-airportRegions(WindleR

amp DresnerM1995)』가 있다두 연구 모두 볼티모어워싱턴 DC지역의 3

개 공항인 Ronald Reagan Washington NationalWashington Dulless

International Baltimore Washington International을 상으로 하 고

MultinomialLogitModel을 사용하 다그 Skinner(1976)의 연구는 공항

선택모형의 최 연구로 운항빈도와 지상 근성이 요한 결과로 도출되었

다

EricPelsetal연구에서(EricPelsetal1999)는 SanFranciscoBayArea

지역 승객들의 행동특성을 NetstedLogitModel을 이용하여 공항선택과 항공

사 선택에 하여 분석하 다분석에 사용된 변수로는 운항요 운항빈도

수공항 근시간비행당좌석수를 사용하 다분석결과 좌석에 한 수요의

탄력성이 다른 것에 비해 큰 것으로 조사되었다출발 공항과 항공사를 동시

에 선택하기보다 공항을 선택한 후 항공사를 차례로 선택하는 것으로 나타났

다

한 SanFranciscoBayArea를 상으로 한 공항선택 연구(EricPelsst

al2003)는 NestedLogitModel을 이용하 으며 공항선택 근수단 선택에

해 분석하 다운항요 운항빈도수공항 근시간공항 근비용이 변수

로 사용되었다비즈니스 승객과 목 의 승객을 구분하여 근비용과

근 시간을 월별로 분석하 다이를 통해 시간 가치를 산출하 고 공항선

택 모델에서 항공요 보다는 서비스의 빈도수가 공항선택과 련있는 변수

로 도출되었다따라서 여행자들이 항공요 에 해서 민감한 반응이며

비즈니스 여행자들이 서비스 빈도수에 민감하다는 결과이다

SanFranciscoBayArea지역을 상으로 한 다른 연구(GozenBasaret

al2004)에서는 승객들의 공항선택 행동특성을 PCMNL (Probabilistic

- 17 -

ChoiceSetMultinomialLogit)model으로 분석하 다변수는 운항빈도수와

공항 근시간이고 분석 결과 빈도계수는 양수가 나왔으며 근시간계수는 음

수가 도출되었다PCMNL모형에서 선택 모형 설정 시 MNL설정으로 분석한

결과에서는 주 과 주말에 큰 차이가 나타났고여성이 남성보다 근 시간

에 해 한 것으로 나타났다PCMNLModel의 공항 선택에서는 근시

간에 해 민감한 것으로 나타났다

Fargo지역 공항과 MSP(MinneapolisndashSaintPaul)국제공항 출발 승객들

을 상으로 BinaryLogitModel을 이용한 연구가 있다(SteveLeon2011)

공항 이용객 상으로 설문지를 바탕으로 분석했던 선행 연구와는 달리 상

공항을 이용하는 승객들의 데이터를 약 1년 간 수집하여 이를 모형화 하

다분석 결과 여행목 환승지항공사 변수가 유의하게 도출되었는데 특히

항공사 선택에서 높은 유의성이 나타난 이유는 Fargo지역 공항에 다양한 항

공사가 취항하고 있기 때문이다

국내 공항은 공항 개발 심으로 연구를 진행 이기 때문에 해외와 달리

공항선택에 한 연구가 은편이다그러므로 공항선택에 한 연구는 1999

년2011년에 추진한 연구가 해당된다

한국항공진흥 회에서 1999년에 추진한 연구는 국 부에 소재하는 경쟁

공항들 간 여객 운송 분포에 한 공항선택모델 개발이다(한국항공진흥 회

1999년)MNL모델을 이용하여 연구한 결과 근시간운항빈도항공기 기종

요소가 공항선택에 향을 미치는 것으로 도출되었으며 항공요 은 향을

미치지 않는 것으로 나타났다

2011년 연구는 김포공항 국제선 이용객을 상으로 하여 공항선택에 향

을 미치는 요인들을 분석하 다(김문환2011년)김포공항 국제선 승객들에

게 설문조사를 시행 후 재이용여부를 통해 공항선택 속성을 분석한 연구가

있는데 분석기법은 구조방정식을 이용하 고 이에 따라 공항운 근가능

성운항시설선호항공사 운항 변수가 공항선택에 향을 미치는 것으로

도출되었다

- 18 -

213 련연구 고찰 요약

하네다공항오를리공항 등 조사된 복수공항 사례에서 도심 근가능성이

용이한 공항은 성장 가능성이 존재한다 근거리가 단축될수록 공항 근시

간을 약할 수 있으므로 공항선택에 있어 공항 근시간을 요한 요인임을

가정할 수 있다

한 복수공항체계가 세계 으로 확산되고 있는 추세임에 따라 소비자들은

공항선택의 폭이 넓어졌다선택권이 있는 소비자의 행동을 측하기가 어려

운 일이기 때문에 과거부터 재까지 소비자 행동에 한 연구가 진행되어오

고 있다선행 연구된 소비자 행동 연구에서 도출 할 수 있는 결론은 소비자

는 한정된 산을 합리 으로 사용할 것이며 이에 근거하여 공항선택을 한다

고 가정 할 수 있다

공항선택모형과 련하여 선행 연구된 논문은 다음 표와 같으며 운항빈도

수공항 근시간공항 근비용 등이 유의한 변수로 도출되었음을 알 수 있

다

- 19 -

논문명 자 수행연도 변수

AirportandAirlineChoice

inaMultipleAirport

RegionAnEmpirical

AnalysisfortheSan

FranciscoBayArea

EricPelsetal 1999

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용

Accesstoand

CompetitionBetween

AirportsACaseStudy

forTheSanFrancisco

BayArea

EricPelsetal 2003

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용여행목

AParameterized

ConsideratioinSetModel

forAirportChoiceAn

ApplicationtotheSan

FranciscoBayArea

GozenBasar

etal2004

운항빈도수

공항 근시간성별

AirportChoiceModeling

EmpiricalEvidencefroma

Non-HubAirport

SteveLeon 2011

여행목 항공요 계

여행기간목 지

환승여부항공사

소비자의 공항선택에

향을 미치는 요인

한국항공진흥

회1999

운항빈도항공요

항공기 기종여행목

공항 근시간

공항이용객의

공항선택행동에 한

연구 -김포국제공항을

심으로-

김문환 2011

운 (탑승수속보안검색

등)

근가능성(공항 근수단

공항 근이용료

공항 근시간)운항(노선

스 등)시설(상업

안내 등)선호항공사운항

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수

- 20 -

22이론고찰

221로지스틱 회귀분석3)

회귀분석은 종속변수와 한 개 이상의 독립변수 사이의 상 계를 설명하

기 한 기법이다어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 수학

선형 계식으로 구하여 합도 측정이 가능하다회귀분석은 연속변수일

경우 사용되나 종속변수가 범주형인 경우에 로지스틱 회귀분석을 이용할 수

있다

로지스틱 회귀분석은 어떤 사건이 발생할 확률을 측하는 것으로 이분형

로지스틱 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석으로 구분할 수 있다두 가지

분석 방법 차이는 종속변수의 개수이다이분형 로지스틱 회귀분석은 명목척

도로 측정된 종속변수가 2개의 범주형으로 이루어진 경우 분석을 용할 수

있으며 종속변수가 3개 이상이면 다항 로지스틱 분석을 용한다본 연구는

인천공항과 김포공항 한 공항 선택 여부가 종속변수가 되므로 이분형 로

지스틱 회귀분석을 사용하 다

(1)이분형 로지스틱 회귀분석

이분형 로지스틱은 사건 발생(1)과 사건이 발생하지 않음(0)에 한 종속변

수에 해 한 개 이상의 독립변수를 이용하여 회귀모형을 도출한다이분형

로지스틱 회귀분석 수식은 다음과 같다

ln ⋯ (식 21)

Logit을 ln 로 표 하여 p는 사건 발생 확률이고 1-p는 사건이 발생

하지 않을 확률이다따라서 p값이 증가하면 사건발생 확률이 높다는 의미

로 해석할 수 있다따라서 로지스틱 회귀분석의 목 은 n개의 측 변수를

이용하여 측하는 것이다

3) 처 순귀 2 ldquo로지스틱 회귀 형 해 rdquo 한나래아카데미 2008

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 3 -

13연구의 방법

본 연구의 과정은 련연구의 이론 고찰 후 이를 토 로 공항선택요인을

분석하는 것이다 련연구는 주요국 복수공항체제 조사와 선행연구된 공항

선택의 소비자 선택 행동이론을 조사한다 한 본 분석에서 사용하는 이분

형 로지스틱 회귀분석과 네스티드 로짓모형 이론을 연구한다

련연구 이론을 기반으로 하여 분석 모형을 설정한 후 lsquo수도권공항의 효율

활용방안 수립용역rsquo에서 조사된 설문자료를 분석하여 일반 특성 특

이사항을 도출하며 설정된 분석 모형을 용하여 공항선택모형을 추정한다

한 항공사 선택의 선후 계를 악한 공항선택모형을 도출하기로 한다

이를 정리하면 다음 그림과 같다

lt그림 11gt연구 방법

분석에 사용된 트웨어는 SPSS180과 SAS93이다이분형 로지스틱 회

귀분석을 이용한 공항선택모형 추정은 SPSS180으로 분석하 으며항공사

선택 선후 계를 추정하기 한 네스티드로짓분석의 공항선택모형은 SAS

93을 이용하 다

- 4 -

제 2장 련연구 이론고찰

21 련연구

211복수공항 체제

세계 지역에 이상의 공항이 존재하며 우리나라는 김포공항과 인천공항

이 표 인 사례이다본 에서는 세계 복수공항의 출 배경과 공항이용

황을 알아보고자 한다

2008년 Phillippe연구에서 세계복수공항은 59개 Set가 운 되고 있다고 밝

혔다2008년 복수공항 황은 다음 그림과 같으며 이후 국의 다싱공항 등

의 새롭게 복수공항이 건설되는 추세이므로 복수공항의 수는 증가되고 있을

것이다

lt그림 21gt 세계의 복수공항체제

처 Philippe ABonnefoy ldquoScalability of the Air Transportation System and Development of

Multi-Airport Systems A Worldwide Perspectiverdquo 2008

- 5 -

(1)도쿄(일본)

일본 정부는 하네다공항의 혼잡과 소음문제를 해결하기 해 1978년 나리

타공항을 개항하 다나리타국제공항이 개항되면서 하네다공항은 국내선 여

객 심으로나리타공항은 국제선 여객 심으로 운 되었으나 역할이 분리

된 운 체계에서 탈피하려는 추세이다

그림에서와 같이 도심은 Akasaka이며 이와 가장 근거리에 치한 공항은

하네다국제공항이다하네다국제공항은 도심 근성이 뛰어나므로 허 공항

육성 방안을 추진 이다1)

lt그림 22gt도쿄 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

하네다국제공항은 도쿄지역의 주공항이었으나 나리타공항 개항이후 국내선

심 공항으로 운 하 다따라서 국내선 실 이 높으나 일본 정부의 정책

수정으로 국제선 실 을 회복 이다2008년 이후 활주로 용량 한계에 가까

워져 신규 노선 취항 증편이 어려워짐에 따라 2010년 신 활주로(D활주로)

를 건설하여 연간 이착륙 처리용량이 296천 회에서 407천 회로 증가하여 여

유 용량을 확보하 다활주로 여유 용량을 활용하여 싱가폴을 비롯한 방콕

1) 매 경제(2013129)

- 6 -

뉴욕 리 등의 국제 정기노선을 취항하 으며 이에 따라 2012년 여객 실

은 국내선 5890만 인국제선 790만 인으로 하네다국제공항 체 여객 국

내선은 88국제선은 12를 차지하 다

나리타국제공항은 2005년 이후 활주로 용량 한계로 인하여 신규노선 취항

이나 증편이 어려웠다따라서 2010년 나리타공항은 한국과 말 이시아middot싱가

폴 등 9개 아시아 국가 지역과 체결한 항공 자유화 정 상에 나리타공

항을 포함시켰으며 규제를 폭 완화해 가항공사들 취항도 확 하 다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 372만 인국제선 2971만 인으로 나리타

국제공항 체 여객 국내선은 11국제선은 89를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

하네다국제공항 21국제선 08

국내선 591288

나리타국제공항 68국제선 30

국내선 048911

lt표 21gt도쿄 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 7 -

(2)워싱턴 DC(미국)

1969년 워싱턴 덜 스공항의 Slot제한이 이루어졌고 짧은 활주로 길이로 인

하여 형 항공기 취항이 불가능하 으므로 로 드 이건공항을 건설하 다

그림에서와 같이 도심은 Downtown이며 이와 가장 근거리에 치한 공항은

로 드 이건국립공항이다로 드 이건 국립공항은 근교통이 편리하나

시설 정책 제한으로 인해 취항에 제약이 존재한다

lt그림 23gt워싱턴 DC주요 공항

처 httpmapsgooglecom

덜 스공항은 유나이티드항공의 동부 허 공항으로서 볼티모어sim워싱턴sim

북부 버지니아로 연결되며 워싱턴 도시권의 워싱턴 도심(CBD)과의 거리는

44km 이다주요 항공 운송을 담당하고 있으며 한항공델타를 포함한 32

개의 항공사가 운항 이다덜 스-인천을 포함한 119개 노선을 운항 이이

며 이에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1588만 인국제선 668만 인으로

덜 스공항 체 여객 국내선은 70국제선은 30를 차지하 다

로 드 이건공항은 국내선 심 공항으로 도심(CBD)과의 거리는 8km 이

다주로 근거리 국내선에 이용되는 공항이고 공항에서 지하철도인 메트로

일과 직 연결되어 있어 통행이 편하다델타제트블루를 포함한 12개 항공

- 8 -

사가 운항 이며로 드 이건-시카고를 포함한 90개 노선을 운항 이다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1866만 인국제선 14만 인으로 국내선

이용객의 수가 이다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

덜 스공항 44국제선 07

국내선 163070

로 드 이건

국립공항8

국제선 00

국내선 09199

lt표 22gt워싱턴 DC주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 9 -

(3)베를린(독일)

독일 통일이 서베를린에는 테겔공항이동베를린에는 쉐네펠트공항이 각

도시의 주공항이었다통일이후 테겔공항이 베를린의 주요한 공항이고 쉐네

펠트는 테겔공항을 보완하며 비용항공사를 한 공항으로 이용되고 있다

그림에서와 같이 도심은 Charlottenburg-Wilmersdorf이며 이와 가장 근거

리에 치한 공항은 테겔공항이다테겔공항은 도심과 근이 용이하여 높은

실 을 확보하고 있으나 쉐네펠트공항과 통합될 정이다독일정부는 한 도

시에 여러 개의 공항을 운 하는 것이 비효율 이며 도심 소음공해 등의 심

각성을 단하 기 때문이다2)

lt그림 24gt베를린 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

2) 종화 ldquo 계 복수공항시스 운 과 한 공항 운 전 향에 한 연 rdquo 한 항공대학

대학원 2011년

- 10 -

테겔공항은 독일에서 두 번째로 큰 규모의 항공사인 AirBerlin의 허 국

제공항으로서 베를린 제1의 공항이다베를린의 도심(CBD)으로부터 7km 떨

어진 거리에 치하고 있다에어 랑스SAS를 포함한 38개 항공사가 운항

이며테겔-취리히를 포함한 98개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여

객 수송 실 은 국내선 여객 717만 인국제선 여객 1076만 인으로 테겔공항

체 여객 국내선은 40국제선은 60를 차지하 다

쉐네펠트공항은 베를린 제2의 국제공항이다통일 주공항이었으나 통일

이후 부공항으로 락하 으며 베를린 도심(CBD)으로부터의 거리는 26km이

다이지제트를 포함한 20개 항공사가 운항 이며쉐네펠트-런던을 포함한

72개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여객 수송 실 은 국내선 69만

인국제선 여객 611만 인으로 쉐네펠트공항 체 여객 국내선은 10국

제선은 90를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

테겔공항 7국제선 11

국내선 076040

쉐네펠드공항 26국제선 06

국내선 019010

lt표 23gt베를린 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 11 -

(4) 리( 랑스)

리의 주요공항으로는 샤를드골공항오를리공항이 있다 리 오를리 공

항은 처리용량을 철 히 제한하고 있었으므로 1966년 샤를드골공항이 건설되

었다

그림에서와 같이 도심은 LaDeacutefense이며 이와 가장 근거리에 치한 공항

은 오를리공항이다오를리공항은 리의 제2공항 역할을 차지하고 있다

lt그림 25gt 리 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

샤를드골공항은 리의 허 공항 유럽 항공화물 처리공항으로 도심

(CBD)과의 거리는 33km 이다2012년 여객 실 은 국내선 500만 인국제선

5600만 인으로 샤를드골공항 체 여객 국내선은 9국제선은 91를

차지하고 있다샤를드골공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄

등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다공항 내에 lsquo미니 박물 rsquo을

유치하여 2013년부터 운 을 시작하는 등 외국인 이용객을 흡인하려는 략

을 세우고 있다 한 장거리 노선 승객 용 비즈니스 라운지 확장 리모

델링을 통해 아시아 승객들의 이용 편의를 도모하고 있으며 공항 인근에

형 박람회장을 조성하여 공항과 연계하 고 박람회장 부근에 규모 호텔단

지를 조성하는 등 공항수요를 증가시키려 노력하고 있다

- 12 -

오를리는 랑스 제2공항으로 도심(CBD)과의 거리는 26km 이다2012년

여객 실 은 국내선 1100만 인국제선 1600만 인으로 오를리공항 체 여

객 국내선은 42국제선은 58를 차지하고 있다2008년 3월 미국과

EU간 항공자유화 정이 체결로 인하여 존에 네디공항과 리 오를리공

항을 연결하는 노선을 개설 하는 등 유럽 항공사들은 미국 취항 노선을 증설

하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

샤를드골공항 33국제선 56

국내선 05919

오를리공항 26국제선 16

국내선 115842

lt표 24gt 리 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 13 -

(5)로마(이탈리아)

로마의 주요공항으로는 오나르도다빈치공항과 로마참피노공항이 있다참

피노공항은 공항 확장에 제약이 있어 1960년 오나르도다빈치공항을 건설하

다 한 오나르도다빈치공항에 교통량을 이 하 다

그림에서와 같이 도심은 EUR(EsposizioneUniversaleRoma)이며 이와 가

장 근거리에 치한 공항은 로마참피노공항이다참피노공항은 비용항공사

취항으로 여객 수송량이 증가하고 있는 공항이다

lt그림 26gt로마 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

오나르도다빈치공항은 이탈리아에서 가장 규모가 큰 공항으로서 이탈리

아 국 항공사 Alitalia의 허 공항이며 로마 도심(CBD)으로부터 22km 떨어

져 있다2012년 여객 수송 실 은 국내선 1189만 인국제선 2518만 인으로

오나르도다빈치공항 체 여객 국내선은 32국제선은 68를 차지한

다2008년에 제 5터미 의 운 을 시작하면서 연간 여객 95만 인을 더 수

용할 수 있게 되었다2010년에 새로운 수화물 처리 시스템(BHS)을 도입하여

수화물 수송의 효율성을 증 시켰다 오나르도다빈치공항은 EU항공자유화

방침에 따라 미국 키스탄 등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하

다

- 14 -

로마참피노공항은 유럽의 표 인 가항공사 Ryanair의 허 공항으로서

가항공사들이 주로 이용하고 있으며 부분 세기 운항과 행정 목 의

항공기 취항이 이루어지고 있다로마 도심(CBD)으로부터 16km 떨어진 곳에

치하고 있으며 2012년 여객 수송 실 은 국내선 102만 인국제선 348만

인으로 로마참피노공항 체 여객 국내선은 23국제선은 77를 차지한

다정기 항공편 이용이 감소하고 LCC이용률의 증가함에 따라 2007년에 터

미 을 확장하 으며 재 이탈리아에서 여객수송량 증가율이 가장 높은 공

항이다로마참피노공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄 등 EU

항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

오나르도다빈치

공항22

국제선 25

국내선 126832

로마참피노공항 16국제선 03

국내선 017723

lt표 25gt로마 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 15 -

212공항선택의 소비자 선택 행동연구

(1)소비자 선택 행동 연구

소비자 행동 연구의 사회 경제학 측면에서 인간의 모든 행동은 근본 으

로 합리 이며 무엇을 할지 결정하기 에 그 행동의 비용과 편익을 계산한

다(JohnScott1992)고 말한다이것이 합리 선택이론이고 이를 사회 상

호작용에 용하면 교환이론(exchangetheory)의 형태를 갖는다이는 개인

자산에 따라 자산 사용 형태가 다르며(백은 1997)실제 시장의 소비 형태

로도 향을 미친다(HiraampMugenda2000)는 말과 같다

이에 따라 소비자 자신과 사회의 장기 미래를 고려하는 합리 소비는

충분한 정보를 수집하고 이를 자신 있게 소화해내는 일이야말로 비합리 인

소비를 차단하는 필수요건이 되는 것이다(정 1997)경제성과 소비가 련

이 있기 때문에 소비자는 한정된 산과 기회가치를 조합하여 합리 선택을

하려고 할 것이다

합리 소비에 한 연구에서 소비자가 자신의 최 만족을 추구하기 해

재화와 용역의 효율 으로 사용하는 것을 합리 소비생활이라고 하며 이는

경제 발 을 가져올 수 있다고 하 다(지정 1998)합리 소비는 자원을

효율 으로 활용하여 자원 낭비를 배척하므로 사회 경제 발 으로 연계될

수 있기 때문이다

소비자 행동과 련된 선행 연구를 통해 소비자는 한정된 산으로 최

편익을 추구하기 때문에 합리 소비 선택을 한다는 것을 알 수 있었다

한 최근 많은 지식과 정보를 활용할 수 있으므로 본 연구에서 소비자는 정보

를 수집하고 활용하여 한정된 산에서 합리 공항선택을 한다고 가정 하여

결과를 해석할 수 있다

- 16 -

(2)공항선택모형

선택모형은 개인의 공항선택 항공사 선택행태 모형화 연구에 교통선택

모형이 많이 쓰이고 있다이에 따라 공항선택행태를 분석하기 한 연구들

이 많이 출간되었다공항선택모형은 1976년 Skinner가 워싱턴 DC지역 내

3개의 공항선택에 한 연구가 첫 번째 라고 할 수 있다

공항선택모형의 표 인 연구로 『AirportChoiceAnEmpiricalStudy

(Skinner1976)』과 『AirportChoiceInMulti-airportRegions(WindleR

amp DresnerM1995)』가 있다두 연구 모두 볼티모어워싱턴 DC지역의 3

개 공항인 Ronald Reagan Washington NationalWashington Dulless

International Baltimore Washington International을 상으로 하 고

MultinomialLogitModel을 사용하 다그 Skinner(1976)의 연구는 공항

선택모형의 최 연구로 운항빈도와 지상 근성이 요한 결과로 도출되었

다

EricPelsetal연구에서(EricPelsetal1999)는 SanFranciscoBayArea

지역 승객들의 행동특성을 NetstedLogitModel을 이용하여 공항선택과 항공

사 선택에 하여 분석하 다분석에 사용된 변수로는 운항요 운항빈도

수공항 근시간비행당좌석수를 사용하 다분석결과 좌석에 한 수요의

탄력성이 다른 것에 비해 큰 것으로 조사되었다출발 공항과 항공사를 동시

에 선택하기보다 공항을 선택한 후 항공사를 차례로 선택하는 것으로 나타났

다

한 SanFranciscoBayArea를 상으로 한 공항선택 연구(EricPelsst

al2003)는 NestedLogitModel을 이용하 으며 공항선택 근수단 선택에

해 분석하 다운항요 운항빈도수공항 근시간공항 근비용이 변수

로 사용되었다비즈니스 승객과 목 의 승객을 구분하여 근비용과

근 시간을 월별로 분석하 다이를 통해 시간 가치를 산출하 고 공항선

택 모델에서 항공요 보다는 서비스의 빈도수가 공항선택과 련있는 변수

로 도출되었다따라서 여행자들이 항공요 에 해서 민감한 반응이며

비즈니스 여행자들이 서비스 빈도수에 민감하다는 결과이다

SanFranciscoBayArea지역을 상으로 한 다른 연구(GozenBasaret

al2004)에서는 승객들의 공항선택 행동특성을 PCMNL (Probabilistic

- 17 -

ChoiceSetMultinomialLogit)model으로 분석하 다변수는 운항빈도수와

공항 근시간이고 분석 결과 빈도계수는 양수가 나왔으며 근시간계수는 음

수가 도출되었다PCMNL모형에서 선택 모형 설정 시 MNL설정으로 분석한

결과에서는 주 과 주말에 큰 차이가 나타났고여성이 남성보다 근 시간

에 해 한 것으로 나타났다PCMNLModel의 공항 선택에서는 근시

간에 해 민감한 것으로 나타났다

Fargo지역 공항과 MSP(MinneapolisndashSaintPaul)국제공항 출발 승객들

을 상으로 BinaryLogitModel을 이용한 연구가 있다(SteveLeon2011)

공항 이용객 상으로 설문지를 바탕으로 분석했던 선행 연구와는 달리 상

공항을 이용하는 승객들의 데이터를 약 1년 간 수집하여 이를 모형화 하

다분석 결과 여행목 환승지항공사 변수가 유의하게 도출되었는데 특히

항공사 선택에서 높은 유의성이 나타난 이유는 Fargo지역 공항에 다양한 항

공사가 취항하고 있기 때문이다

국내 공항은 공항 개발 심으로 연구를 진행 이기 때문에 해외와 달리

공항선택에 한 연구가 은편이다그러므로 공항선택에 한 연구는 1999

년2011년에 추진한 연구가 해당된다

한국항공진흥 회에서 1999년에 추진한 연구는 국 부에 소재하는 경쟁

공항들 간 여객 운송 분포에 한 공항선택모델 개발이다(한국항공진흥 회

1999년)MNL모델을 이용하여 연구한 결과 근시간운항빈도항공기 기종

요소가 공항선택에 향을 미치는 것으로 도출되었으며 항공요 은 향을

미치지 않는 것으로 나타났다

2011년 연구는 김포공항 국제선 이용객을 상으로 하여 공항선택에 향

을 미치는 요인들을 분석하 다(김문환2011년)김포공항 국제선 승객들에

게 설문조사를 시행 후 재이용여부를 통해 공항선택 속성을 분석한 연구가

있는데 분석기법은 구조방정식을 이용하 고 이에 따라 공항운 근가능

성운항시설선호항공사 운항 변수가 공항선택에 향을 미치는 것으로

도출되었다

- 18 -

213 련연구 고찰 요약

하네다공항오를리공항 등 조사된 복수공항 사례에서 도심 근가능성이

용이한 공항은 성장 가능성이 존재한다 근거리가 단축될수록 공항 근시

간을 약할 수 있으므로 공항선택에 있어 공항 근시간을 요한 요인임을

가정할 수 있다

한 복수공항체계가 세계 으로 확산되고 있는 추세임에 따라 소비자들은

공항선택의 폭이 넓어졌다선택권이 있는 소비자의 행동을 측하기가 어려

운 일이기 때문에 과거부터 재까지 소비자 행동에 한 연구가 진행되어오

고 있다선행 연구된 소비자 행동 연구에서 도출 할 수 있는 결론은 소비자

는 한정된 산을 합리 으로 사용할 것이며 이에 근거하여 공항선택을 한다

고 가정 할 수 있다

공항선택모형과 련하여 선행 연구된 논문은 다음 표와 같으며 운항빈도

수공항 근시간공항 근비용 등이 유의한 변수로 도출되었음을 알 수 있

다

- 19 -

논문명 자 수행연도 변수

AirportandAirlineChoice

inaMultipleAirport

RegionAnEmpirical

AnalysisfortheSan

FranciscoBayArea

EricPelsetal 1999

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용

Accesstoand

CompetitionBetween

AirportsACaseStudy

forTheSanFrancisco

BayArea

EricPelsetal 2003

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용여행목

AParameterized

ConsideratioinSetModel

forAirportChoiceAn

ApplicationtotheSan

FranciscoBayArea

GozenBasar

etal2004

운항빈도수

공항 근시간성별

AirportChoiceModeling

EmpiricalEvidencefroma

Non-HubAirport

SteveLeon 2011

여행목 항공요 계

여행기간목 지

환승여부항공사

소비자의 공항선택에

향을 미치는 요인

한국항공진흥

회1999

운항빈도항공요

항공기 기종여행목

공항 근시간

공항이용객의

공항선택행동에 한

연구 -김포국제공항을

심으로-

김문환 2011

운 (탑승수속보안검색

등)

근가능성(공항 근수단

공항 근이용료

공항 근시간)운항(노선

스 등)시설(상업

안내 등)선호항공사운항

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수

- 20 -

22이론고찰

221로지스틱 회귀분석3)

회귀분석은 종속변수와 한 개 이상의 독립변수 사이의 상 계를 설명하

기 한 기법이다어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 수학

선형 계식으로 구하여 합도 측정이 가능하다회귀분석은 연속변수일

경우 사용되나 종속변수가 범주형인 경우에 로지스틱 회귀분석을 이용할 수

있다

로지스틱 회귀분석은 어떤 사건이 발생할 확률을 측하는 것으로 이분형

로지스틱 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석으로 구분할 수 있다두 가지

분석 방법 차이는 종속변수의 개수이다이분형 로지스틱 회귀분석은 명목척

도로 측정된 종속변수가 2개의 범주형으로 이루어진 경우 분석을 용할 수

있으며 종속변수가 3개 이상이면 다항 로지스틱 분석을 용한다본 연구는

인천공항과 김포공항 한 공항 선택 여부가 종속변수가 되므로 이분형 로

지스틱 회귀분석을 사용하 다

(1)이분형 로지스틱 회귀분석

이분형 로지스틱은 사건 발생(1)과 사건이 발생하지 않음(0)에 한 종속변

수에 해 한 개 이상의 독립변수를 이용하여 회귀모형을 도출한다이분형

로지스틱 회귀분석 수식은 다음과 같다

ln ⋯ (식 21)

Logit을 ln 로 표 하여 p는 사건 발생 확률이고 1-p는 사건이 발생

하지 않을 확률이다따라서 p값이 증가하면 사건발생 확률이 높다는 의미

로 해석할 수 있다따라서 로지스틱 회귀분석의 목 은 n개의 측 변수를

이용하여 측하는 것이다

3) 처 순귀 2 ldquo로지스틱 회귀 형 해 rdquo 한나래아카데미 2008

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 4 -

제 2장 련연구 이론고찰

21 련연구

211복수공항 체제

세계 지역에 이상의 공항이 존재하며 우리나라는 김포공항과 인천공항

이 표 인 사례이다본 에서는 세계 복수공항의 출 배경과 공항이용

황을 알아보고자 한다

2008년 Phillippe연구에서 세계복수공항은 59개 Set가 운 되고 있다고 밝

혔다2008년 복수공항 황은 다음 그림과 같으며 이후 국의 다싱공항 등

의 새롭게 복수공항이 건설되는 추세이므로 복수공항의 수는 증가되고 있을

것이다

lt그림 21gt 세계의 복수공항체제

처 Philippe ABonnefoy ldquoScalability of the Air Transportation System and Development of

Multi-Airport Systems A Worldwide Perspectiverdquo 2008

- 5 -

(1)도쿄(일본)

일본 정부는 하네다공항의 혼잡과 소음문제를 해결하기 해 1978년 나리

타공항을 개항하 다나리타국제공항이 개항되면서 하네다공항은 국내선 여

객 심으로나리타공항은 국제선 여객 심으로 운 되었으나 역할이 분리

된 운 체계에서 탈피하려는 추세이다

그림에서와 같이 도심은 Akasaka이며 이와 가장 근거리에 치한 공항은

하네다국제공항이다하네다국제공항은 도심 근성이 뛰어나므로 허 공항

육성 방안을 추진 이다1)

lt그림 22gt도쿄 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

하네다국제공항은 도쿄지역의 주공항이었으나 나리타공항 개항이후 국내선

심 공항으로 운 하 다따라서 국내선 실 이 높으나 일본 정부의 정책

수정으로 국제선 실 을 회복 이다2008년 이후 활주로 용량 한계에 가까

워져 신규 노선 취항 증편이 어려워짐에 따라 2010년 신 활주로(D활주로)

를 건설하여 연간 이착륙 처리용량이 296천 회에서 407천 회로 증가하여 여

유 용량을 확보하 다활주로 여유 용량을 활용하여 싱가폴을 비롯한 방콕

1) 매 경제(2013129)

- 6 -

뉴욕 리 등의 국제 정기노선을 취항하 으며 이에 따라 2012년 여객 실

은 국내선 5890만 인국제선 790만 인으로 하네다국제공항 체 여객 국

내선은 88국제선은 12를 차지하 다

나리타국제공항은 2005년 이후 활주로 용량 한계로 인하여 신규노선 취항

이나 증편이 어려웠다따라서 2010년 나리타공항은 한국과 말 이시아middot싱가

폴 등 9개 아시아 국가 지역과 체결한 항공 자유화 정 상에 나리타공

항을 포함시켰으며 규제를 폭 완화해 가항공사들 취항도 확 하 다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 372만 인국제선 2971만 인으로 나리타

국제공항 체 여객 국내선은 11국제선은 89를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

하네다국제공항 21국제선 08

국내선 591288

나리타국제공항 68국제선 30

국내선 048911

lt표 21gt도쿄 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 7 -

(2)워싱턴 DC(미국)

1969년 워싱턴 덜 스공항의 Slot제한이 이루어졌고 짧은 활주로 길이로 인

하여 형 항공기 취항이 불가능하 으므로 로 드 이건공항을 건설하 다

그림에서와 같이 도심은 Downtown이며 이와 가장 근거리에 치한 공항은

로 드 이건국립공항이다로 드 이건 국립공항은 근교통이 편리하나

시설 정책 제한으로 인해 취항에 제약이 존재한다

lt그림 23gt워싱턴 DC주요 공항

처 httpmapsgooglecom

덜 스공항은 유나이티드항공의 동부 허 공항으로서 볼티모어sim워싱턴sim

북부 버지니아로 연결되며 워싱턴 도시권의 워싱턴 도심(CBD)과의 거리는

44km 이다주요 항공 운송을 담당하고 있으며 한항공델타를 포함한 32

개의 항공사가 운항 이다덜 스-인천을 포함한 119개 노선을 운항 이이

며 이에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1588만 인국제선 668만 인으로

덜 스공항 체 여객 국내선은 70국제선은 30를 차지하 다

로 드 이건공항은 국내선 심 공항으로 도심(CBD)과의 거리는 8km 이

다주로 근거리 국내선에 이용되는 공항이고 공항에서 지하철도인 메트로

일과 직 연결되어 있어 통행이 편하다델타제트블루를 포함한 12개 항공

- 8 -

사가 운항 이며로 드 이건-시카고를 포함한 90개 노선을 운항 이다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1866만 인국제선 14만 인으로 국내선

이용객의 수가 이다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

덜 스공항 44국제선 07

국내선 163070

로 드 이건

국립공항8

국제선 00

국내선 09199

lt표 22gt워싱턴 DC주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 9 -

(3)베를린(독일)

독일 통일이 서베를린에는 테겔공항이동베를린에는 쉐네펠트공항이 각

도시의 주공항이었다통일이후 테겔공항이 베를린의 주요한 공항이고 쉐네

펠트는 테겔공항을 보완하며 비용항공사를 한 공항으로 이용되고 있다

그림에서와 같이 도심은 Charlottenburg-Wilmersdorf이며 이와 가장 근거

리에 치한 공항은 테겔공항이다테겔공항은 도심과 근이 용이하여 높은

실 을 확보하고 있으나 쉐네펠트공항과 통합될 정이다독일정부는 한 도

시에 여러 개의 공항을 운 하는 것이 비효율 이며 도심 소음공해 등의 심

각성을 단하 기 때문이다2)

lt그림 24gt베를린 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

2) 종화 ldquo 계 복수공항시스 운 과 한 공항 운 전 향에 한 연 rdquo 한 항공대학

대학원 2011년

- 10 -

테겔공항은 독일에서 두 번째로 큰 규모의 항공사인 AirBerlin의 허 국

제공항으로서 베를린 제1의 공항이다베를린의 도심(CBD)으로부터 7km 떨

어진 거리에 치하고 있다에어 랑스SAS를 포함한 38개 항공사가 운항

이며테겔-취리히를 포함한 98개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여

객 수송 실 은 국내선 여객 717만 인국제선 여객 1076만 인으로 테겔공항

체 여객 국내선은 40국제선은 60를 차지하 다

쉐네펠트공항은 베를린 제2의 국제공항이다통일 주공항이었으나 통일

이후 부공항으로 락하 으며 베를린 도심(CBD)으로부터의 거리는 26km이

다이지제트를 포함한 20개 항공사가 운항 이며쉐네펠트-런던을 포함한

72개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여객 수송 실 은 국내선 69만

인국제선 여객 611만 인으로 쉐네펠트공항 체 여객 국내선은 10국

제선은 90를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

테겔공항 7국제선 11

국내선 076040

쉐네펠드공항 26국제선 06

국내선 019010

lt표 23gt베를린 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 11 -

(4) 리( 랑스)

리의 주요공항으로는 샤를드골공항오를리공항이 있다 리 오를리 공

항은 처리용량을 철 히 제한하고 있었으므로 1966년 샤를드골공항이 건설되

었다

그림에서와 같이 도심은 LaDeacutefense이며 이와 가장 근거리에 치한 공항

은 오를리공항이다오를리공항은 리의 제2공항 역할을 차지하고 있다

lt그림 25gt 리 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

샤를드골공항은 리의 허 공항 유럽 항공화물 처리공항으로 도심

(CBD)과의 거리는 33km 이다2012년 여객 실 은 국내선 500만 인국제선

5600만 인으로 샤를드골공항 체 여객 국내선은 9국제선은 91를

차지하고 있다샤를드골공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄

등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다공항 내에 lsquo미니 박물 rsquo을

유치하여 2013년부터 운 을 시작하는 등 외국인 이용객을 흡인하려는 략

을 세우고 있다 한 장거리 노선 승객 용 비즈니스 라운지 확장 리모

델링을 통해 아시아 승객들의 이용 편의를 도모하고 있으며 공항 인근에

형 박람회장을 조성하여 공항과 연계하 고 박람회장 부근에 규모 호텔단

지를 조성하는 등 공항수요를 증가시키려 노력하고 있다

- 12 -

오를리는 랑스 제2공항으로 도심(CBD)과의 거리는 26km 이다2012년

여객 실 은 국내선 1100만 인국제선 1600만 인으로 오를리공항 체 여

객 국내선은 42국제선은 58를 차지하고 있다2008년 3월 미국과

EU간 항공자유화 정이 체결로 인하여 존에 네디공항과 리 오를리공

항을 연결하는 노선을 개설 하는 등 유럽 항공사들은 미국 취항 노선을 증설

하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

샤를드골공항 33국제선 56

국내선 05919

오를리공항 26국제선 16

국내선 115842

lt표 24gt 리 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 13 -

(5)로마(이탈리아)

로마의 주요공항으로는 오나르도다빈치공항과 로마참피노공항이 있다참

피노공항은 공항 확장에 제약이 있어 1960년 오나르도다빈치공항을 건설하

다 한 오나르도다빈치공항에 교통량을 이 하 다

그림에서와 같이 도심은 EUR(EsposizioneUniversaleRoma)이며 이와 가

장 근거리에 치한 공항은 로마참피노공항이다참피노공항은 비용항공사

취항으로 여객 수송량이 증가하고 있는 공항이다

lt그림 26gt로마 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

오나르도다빈치공항은 이탈리아에서 가장 규모가 큰 공항으로서 이탈리

아 국 항공사 Alitalia의 허 공항이며 로마 도심(CBD)으로부터 22km 떨어

져 있다2012년 여객 수송 실 은 국내선 1189만 인국제선 2518만 인으로

오나르도다빈치공항 체 여객 국내선은 32국제선은 68를 차지한

다2008년에 제 5터미 의 운 을 시작하면서 연간 여객 95만 인을 더 수

용할 수 있게 되었다2010년에 새로운 수화물 처리 시스템(BHS)을 도입하여

수화물 수송의 효율성을 증 시켰다 오나르도다빈치공항은 EU항공자유화

방침에 따라 미국 키스탄 등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하

다

- 14 -

로마참피노공항은 유럽의 표 인 가항공사 Ryanair의 허 공항으로서

가항공사들이 주로 이용하고 있으며 부분 세기 운항과 행정 목 의

항공기 취항이 이루어지고 있다로마 도심(CBD)으로부터 16km 떨어진 곳에

치하고 있으며 2012년 여객 수송 실 은 국내선 102만 인국제선 348만

인으로 로마참피노공항 체 여객 국내선은 23국제선은 77를 차지한

다정기 항공편 이용이 감소하고 LCC이용률의 증가함에 따라 2007년에 터

미 을 확장하 으며 재 이탈리아에서 여객수송량 증가율이 가장 높은 공

항이다로마참피노공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄 등 EU

항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

오나르도다빈치

공항22

국제선 25

국내선 126832

로마참피노공항 16국제선 03

국내선 017723

lt표 25gt로마 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 15 -

212공항선택의 소비자 선택 행동연구

(1)소비자 선택 행동 연구

소비자 행동 연구의 사회 경제학 측면에서 인간의 모든 행동은 근본 으

로 합리 이며 무엇을 할지 결정하기 에 그 행동의 비용과 편익을 계산한

다(JohnScott1992)고 말한다이것이 합리 선택이론이고 이를 사회 상

호작용에 용하면 교환이론(exchangetheory)의 형태를 갖는다이는 개인

자산에 따라 자산 사용 형태가 다르며(백은 1997)실제 시장의 소비 형태

로도 향을 미친다(HiraampMugenda2000)는 말과 같다

이에 따라 소비자 자신과 사회의 장기 미래를 고려하는 합리 소비는

충분한 정보를 수집하고 이를 자신 있게 소화해내는 일이야말로 비합리 인

소비를 차단하는 필수요건이 되는 것이다(정 1997)경제성과 소비가 련

이 있기 때문에 소비자는 한정된 산과 기회가치를 조합하여 합리 선택을

하려고 할 것이다

합리 소비에 한 연구에서 소비자가 자신의 최 만족을 추구하기 해

재화와 용역의 효율 으로 사용하는 것을 합리 소비생활이라고 하며 이는

경제 발 을 가져올 수 있다고 하 다(지정 1998)합리 소비는 자원을

효율 으로 활용하여 자원 낭비를 배척하므로 사회 경제 발 으로 연계될

수 있기 때문이다

소비자 행동과 련된 선행 연구를 통해 소비자는 한정된 산으로 최

편익을 추구하기 때문에 합리 소비 선택을 한다는 것을 알 수 있었다

한 최근 많은 지식과 정보를 활용할 수 있으므로 본 연구에서 소비자는 정보

를 수집하고 활용하여 한정된 산에서 합리 공항선택을 한다고 가정 하여

결과를 해석할 수 있다

- 16 -

(2)공항선택모형

선택모형은 개인의 공항선택 항공사 선택행태 모형화 연구에 교통선택

모형이 많이 쓰이고 있다이에 따라 공항선택행태를 분석하기 한 연구들

이 많이 출간되었다공항선택모형은 1976년 Skinner가 워싱턴 DC지역 내

3개의 공항선택에 한 연구가 첫 번째 라고 할 수 있다

공항선택모형의 표 인 연구로 『AirportChoiceAnEmpiricalStudy

(Skinner1976)』과 『AirportChoiceInMulti-airportRegions(WindleR

amp DresnerM1995)』가 있다두 연구 모두 볼티모어워싱턴 DC지역의 3

개 공항인 Ronald Reagan Washington NationalWashington Dulless

International Baltimore Washington International을 상으로 하 고

MultinomialLogitModel을 사용하 다그 Skinner(1976)의 연구는 공항

선택모형의 최 연구로 운항빈도와 지상 근성이 요한 결과로 도출되었

다

EricPelsetal연구에서(EricPelsetal1999)는 SanFranciscoBayArea

지역 승객들의 행동특성을 NetstedLogitModel을 이용하여 공항선택과 항공

사 선택에 하여 분석하 다분석에 사용된 변수로는 운항요 운항빈도

수공항 근시간비행당좌석수를 사용하 다분석결과 좌석에 한 수요의

탄력성이 다른 것에 비해 큰 것으로 조사되었다출발 공항과 항공사를 동시

에 선택하기보다 공항을 선택한 후 항공사를 차례로 선택하는 것으로 나타났

다

한 SanFranciscoBayArea를 상으로 한 공항선택 연구(EricPelsst

al2003)는 NestedLogitModel을 이용하 으며 공항선택 근수단 선택에

해 분석하 다운항요 운항빈도수공항 근시간공항 근비용이 변수

로 사용되었다비즈니스 승객과 목 의 승객을 구분하여 근비용과

근 시간을 월별로 분석하 다이를 통해 시간 가치를 산출하 고 공항선

택 모델에서 항공요 보다는 서비스의 빈도수가 공항선택과 련있는 변수

로 도출되었다따라서 여행자들이 항공요 에 해서 민감한 반응이며

비즈니스 여행자들이 서비스 빈도수에 민감하다는 결과이다

SanFranciscoBayArea지역을 상으로 한 다른 연구(GozenBasaret

al2004)에서는 승객들의 공항선택 행동특성을 PCMNL (Probabilistic

- 17 -

ChoiceSetMultinomialLogit)model으로 분석하 다변수는 운항빈도수와

공항 근시간이고 분석 결과 빈도계수는 양수가 나왔으며 근시간계수는 음

수가 도출되었다PCMNL모형에서 선택 모형 설정 시 MNL설정으로 분석한

결과에서는 주 과 주말에 큰 차이가 나타났고여성이 남성보다 근 시간

에 해 한 것으로 나타났다PCMNLModel의 공항 선택에서는 근시

간에 해 민감한 것으로 나타났다

Fargo지역 공항과 MSP(MinneapolisndashSaintPaul)국제공항 출발 승객들

을 상으로 BinaryLogitModel을 이용한 연구가 있다(SteveLeon2011)

공항 이용객 상으로 설문지를 바탕으로 분석했던 선행 연구와는 달리 상

공항을 이용하는 승객들의 데이터를 약 1년 간 수집하여 이를 모형화 하

다분석 결과 여행목 환승지항공사 변수가 유의하게 도출되었는데 특히

항공사 선택에서 높은 유의성이 나타난 이유는 Fargo지역 공항에 다양한 항

공사가 취항하고 있기 때문이다

국내 공항은 공항 개발 심으로 연구를 진행 이기 때문에 해외와 달리

공항선택에 한 연구가 은편이다그러므로 공항선택에 한 연구는 1999

년2011년에 추진한 연구가 해당된다

한국항공진흥 회에서 1999년에 추진한 연구는 국 부에 소재하는 경쟁

공항들 간 여객 운송 분포에 한 공항선택모델 개발이다(한국항공진흥 회

1999년)MNL모델을 이용하여 연구한 결과 근시간운항빈도항공기 기종

요소가 공항선택에 향을 미치는 것으로 도출되었으며 항공요 은 향을

미치지 않는 것으로 나타났다

2011년 연구는 김포공항 국제선 이용객을 상으로 하여 공항선택에 향

을 미치는 요인들을 분석하 다(김문환2011년)김포공항 국제선 승객들에

게 설문조사를 시행 후 재이용여부를 통해 공항선택 속성을 분석한 연구가

있는데 분석기법은 구조방정식을 이용하 고 이에 따라 공항운 근가능

성운항시설선호항공사 운항 변수가 공항선택에 향을 미치는 것으로

도출되었다

- 18 -

213 련연구 고찰 요약

하네다공항오를리공항 등 조사된 복수공항 사례에서 도심 근가능성이

용이한 공항은 성장 가능성이 존재한다 근거리가 단축될수록 공항 근시

간을 약할 수 있으므로 공항선택에 있어 공항 근시간을 요한 요인임을

가정할 수 있다

한 복수공항체계가 세계 으로 확산되고 있는 추세임에 따라 소비자들은

공항선택의 폭이 넓어졌다선택권이 있는 소비자의 행동을 측하기가 어려

운 일이기 때문에 과거부터 재까지 소비자 행동에 한 연구가 진행되어오

고 있다선행 연구된 소비자 행동 연구에서 도출 할 수 있는 결론은 소비자

는 한정된 산을 합리 으로 사용할 것이며 이에 근거하여 공항선택을 한다

고 가정 할 수 있다

공항선택모형과 련하여 선행 연구된 논문은 다음 표와 같으며 운항빈도

수공항 근시간공항 근비용 등이 유의한 변수로 도출되었음을 알 수 있

다

- 19 -

논문명 자 수행연도 변수

AirportandAirlineChoice

inaMultipleAirport

RegionAnEmpirical

AnalysisfortheSan

FranciscoBayArea

EricPelsetal 1999

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용

Accesstoand

CompetitionBetween

AirportsACaseStudy

forTheSanFrancisco

BayArea

EricPelsetal 2003

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용여행목

AParameterized

ConsideratioinSetModel

forAirportChoiceAn

ApplicationtotheSan

FranciscoBayArea

GozenBasar

etal2004

운항빈도수

공항 근시간성별

AirportChoiceModeling

EmpiricalEvidencefroma

Non-HubAirport

SteveLeon 2011

여행목 항공요 계

여행기간목 지

환승여부항공사

소비자의 공항선택에

향을 미치는 요인

한국항공진흥

회1999

운항빈도항공요

항공기 기종여행목

공항 근시간

공항이용객의

공항선택행동에 한

연구 -김포국제공항을

심으로-

김문환 2011

운 (탑승수속보안검색

등)

근가능성(공항 근수단

공항 근이용료

공항 근시간)운항(노선

스 등)시설(상업

안내 등)선호항공사운항

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수

- 20 -

22이론고찰

221로지스틱 회귀분석3)

회귀분석은 종속변수와 한 개 이상의 독립변수 사이의 상 계를 설명하

기 한 기법이다어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 수학

선형 계식으로 구하여 합도 측정이 가능하다회귀분석은 연속변수일

경우 사용되나 종속변수가 범주형인 경우에 로지스틱 회귀분석을 이용할 수

있다

로지스틱 회귀분석은 어떤 사건이 발생할 확률을 측하는 것으로 이분형

로지스틱 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석으로 구분할 수 있다두 가지

분석 방법 차이는 종속변수의 개수이다이분형 로지스틱 회귀분석은 명목척

도로 측정된 종속변수가 2개의 범주형으로 이루어진 경우 분석을 용할 수

있으며 종속변수가 3개 이상이면 다항 로지스틱 분석을 용한다본 연구는

인천공항과 김포공항 한 공항 선택 여부가 종속변수가 되므로 이분형 로

지스틱 회귀분석을 사용하 다

(1)이분형 로지스틱 회귀분석

이분형 로지스틱은 사건 발생(1)과 사건이 발생하지 않음(0)에 한 종속변

수에 해 한 개 이상의 독립변수를 이용하여 회귀모형을 도출한다이분형

로지스틱 회귀분석 수식은 다음과 같다

ln ⋯ (식 21)

Logit을 ln 로 표 하여 p는 사건 발생 확률이고 1-p는 사건이 발생

하지 않을 확률이다따라서 p값이 증가하면 사건발생 확률이 높다는 의미

로 해석할 수 있다따라서 로지스틱 회귀분석의 목 은 n개의 측 변수를

이용하여 측하는 것이다

3) 처 순귀 2 ldquo로지스틱 회귀 형 해 rdquo 한나래아카데미 2008

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

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[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 5 -

(1)도쿄(일본)

일본 정부는 하네다공항의 혼잡과 소음문제를 해결하기 해 1978년 나리

타공항을 개항하 다나리타국제공항이 개항되면서 하네다공항은 국내선 여

객 심으로나리타공항은 국제선 여객 심으로 운 되었으나 역할이 분리

된 운 체계에서 탈피하려는 추세이다

그림에서와 같이 도심은 Akasaka이며 이와 가장 근거리에 치한 공항은

하네다국제공항이다하네다국제공항은 도심 근성이 뛰어나므로 허 공항

육성 방안을 추진 이다1)

lt그림 22gt도쿄 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

하네다국제공항은 도쿄지역의 주공항이었으나 나리타공항 개항이후 국내선

심 공항으로 운 하 다따라서 국내선 실 이 높으나 일본 정부의 정책

수정으로 국제선 실 을 회복 이다2008년 이후 활주로 용량 한계에 가까

워져 신규 노선 취항 증편이 어려워짐에 따라 2010년 신 활주로(D활주로)

를 건설하여 연간 이착륙 처리용량이 296천 회에서 407천 회로 증가하여 여

유 용량을 확보하 다활주로 여유 용량을 활용하여 싱가폴을 비롯한 방콕

1) 매 경제(2013129)

- 6 -

뉴욕 리 등의 국제 정기노선을 취항하 으며 이에 따라 2012년 여객 실

은 국내선 5890만 인국제선 790만 인으로 하네다국제공항 체 여객 국

내선은 88국제선은 12를 차지하 다

나리타국제공항은 2005년 이후 활주로 용량 한계로 인하여 신규노선 취항

이나 증편이 어려웠다따라서 2010년 나리타공항은 한국과 말 이시아middot싱가

폴 등 9개 아시아 국가 지역과 체결한 항공 자유화 정 상에 나리타공

항을 포함시켰으며 규제를 폭 완화해 가항공사들 취항도 확 하 다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 372만 인국제선 2971만 인으로 나리타

국제공항 체 여객 국내선은 11국제선은 89를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

하네다국제공항 21국제선 08

국내선 591288

나리타국제공항 68국제선 30

국내선 048911

lt표 21gt도쿄 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 7 -

(2)워싱턴 DC(미국)

1969년 워싱턴 덜 스공항의 Slot제한이 이루어졌고 짧은 활주로 길이로 인

하여 형 항공기 취항이 불가능하 으므로 로 드 이건공항을 건설하 다

그림에서와 같이 도심은 Downtown이며 이와 가장 근거리에 치한 공항은

로 드 이건국립공항이다로 드 이건 국립공항은 근교통이 편리하나

시설 정책 제한으로 인해 취항에 제약이 존재한다

lt그림 23gt워싱턴 DC주요 공항

처 httpmapsgooglecom

덜 스공항은 유나이티드항공의 동부 허 공항으로서 볼티모어sim워싱턴sim

북부 버지니아로 연결되며 워싱턴 도시권의 워싱턴 도심(CBD)과의 거리는

44km 이다주요 항공 운송을 담당하고 있으며 한항공델타를 포함한 32

개의 항공사가 운항 이다덜 스-인천을 포함한 119개 노선을 운항 이이

며 이에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1588만 인국제선 668만 인으로

덜 스공항 체 여객 국내선은 70국제선은 30를 차지하 다

로 드 이건공항은 국내선 심 공항으로 도심(CBD)과의 거리는 8km 이

다주로 근거리 국내선에 이용되는 공항이고 공항에서 지하철도인 메트로

일과 직 연결되어 있어 통행이 편하다델타제트블루를 포함한 12개 항공

- 8 -

사가 운항 이며로 드 이건-시카고를 포함한 90개 노선을 운항 이다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1866만 인국제선 14만 인으로 국내선

이용객의 수가 이다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

덜 스공항 44국제선 07

국내선 163070

로 드 이건

국립공항8

국제선 00

국내선 09199

lt표 22gt워싱턴 DC주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 9 -

(3)베를린(독일)

독일 통일이 서베를린에는 테겔공항이동베를린에는 쉐네펠트공항이 각

도시의 주공항이었다통일이후 테겔공항이 베를린의 주요한 공항이고 쉐네

펠트는 테겔공항을 보완하며 비용항공사를 한 공항으로 이용되고 있다

그림에서와 같이 도심은 Charlottenburg-Wilmersdorf이며 이와 가장 근거

리에 치한 공항은 테겔공항이다테겔공항은 도심과 근이 용이하여 높은

실 을 확보하고 있으나 쉐네펠트공항과 통합될 정이다독일정부는 한 도

시에 여러 개의 공항을 운 하는 것이 비효율 이며 도심 소음공해 등의 심

각성을 단하 기 때문이다2)

lt그림 24gt베를린 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

2) 종화 ldquo 계 복수공항시스 운 과 한 공항 운 전 향에 한 연 rdquo 한 항공대학

대학원 2011년

- 10 -

테겔공항은 독일에서 두 번째로 큰 규모의 항공사인 AirBerlin의 허 국

제공항으로서 베를린 제1의 공항이다베를린의 도심(CBD)으로부터 7km 떨

어진 거리에 치하고 있다에어 랑스SAS를 포함한 38개 항공사가 운항

이며테겔-취리히를 포함한 98개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여

객 수송 실 은 국내선 여객 717만 인국제선 여객 1076만 인으로 테겔공항

체 여객 국내선은 40국제선은 60를 차지하 다

쉐네펠트공항은 베를린 제2의 국제공항이다통일 주공항이었으나 통일

이후 부공항으로 락하 으며 베를린 도심(CBD)으로부터의 거리는 26km이

다이지제트를 포함한 20개 항공사가 운항 이며쉐네펠트-런던을 포함한

72개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여객 수송 실 은 국내선 69만

인국제선 여객 611만 인으로 쉐네펠트공항 체 여객 국내선은 10국

제선은 90를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

테겔공항 7국제선 11

국내선 076040

쉐네펠드공항 26국제선 06

국내선 019010

lt표 23gt베를린 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 11 -

(4) 리( 랑스)

리의 주요공항으로는 샤를드골공항오를리공항이 있다 리 오를리 공

항은 처리용량을 철 히 제한하고 있었으므로 1966년 샤를드골공항이 건설되

었다

그림에서와 같이 도심은 LaDeacutefense이며 이와 가장 근거리에 치한 공항

은 오를리공항이다오를리공항은 리의 제2공항 역할을 차지하고 있다

lt그림 25gt 리 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

샤를드골공항은 리의 허 공항 유럽 항공화물 처리공항으로 도심

(CBD)과의 거리는 33km 이다2012년 여객 실 은 국내선 500만 인국제선

5600만 인으로 샤를드골공항 체 여객 국내선은 9국제선은 91를

차지하고 있다샤를드골공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄

등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다공항 내에 lsquo미니 박물 rsquo을

유치하여 2013년부터 운 을 시작하는 등 외국인 이용객을 흡인하려는 략

을 세우고 있다 한 장거리 노선 승객 용 비즈니스 라운지 확장 리모

델링을 통해 아시아 승객들의 이용 편의를 도모하고 있으며 공항 인근에

형 박람회장을 조성하여 공항과 연계하 고 박람회장 부근에 규모 호텔단

지를 조성하는 등 공항수요를 증가시키려 노력하고 있다

- 12 -

오를리는 랑스 제2공항으로 도심(CBD)과의 거리는 26km 이다2012년

여객 실 은 국내선 1100만 인국제선 1600만 인으로 오를리공항 체 여

객 국내선은 42국제선은 58를 차지하고 있다2008년 3월 미국과

EU간 항공자유화 정이 체결로 인하여 존에 네디공항과 리 오를리공

항을 연결하는 노선을 개설 하는 등 유럽 항공사들은 미국 취항 노선을 증설

하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

샤를드골공항 33국제선 56

국내선 05919

오를리공항 26국제선 16

국내선 115842

lt표 24gt 리 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 13 -

(5)로마(이탈리아)

로마의 주요공항으로는 오나르도다빈치공항과 로마참피노공항이 있다참

피노공항은 공항 확장에 제약이 있어 1960년 오나르도다빈치공항을 건설하

다 한 오나르도다빈치공항에 교통량을 이 하 다

그림에서와 같이 도심은 EUR(EsposizioneUniversaleRoma)이며 이와 가

장 근거리에 치한 공항은 로마참피노공항이다참피노공항은 비용항공사

취항으로 여객 수송량이 증가하고 있는 공항이다

lt그림 26gt로마 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

오나르도다빈치공항은 이탈리아에서 가장 규모가 큰 공항으로서 이탈리

아 국 항공사 Alitalia의 허 공항이며 로마 도심(CBD)으로부터 22km 떨어

져 있다2012년 여객 수송 실 은 국내선 1189만 인국제선 2518만 인으로

오나르도다빈치공항 체 여객 국내선은 32국제선은 68를 차지한

다2008년에 제 5터미 의 운 을 시작하면서 연간 여객 95만 인을 더 수

용할 수 있게 되었다2010년에 새로운 수화물 처리 시스템(BHS)을 도입하여

수화물 수송의 효율성을 증 시켰다 오나르도다빈치공항은 EU항공자유화

방침에 따라 미국 키스탄 등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하

다

- 14 -

로마참피노공항은 유럽의 표 인 가항공사 Ryanair의 허 공항으로서

가항공사들이 주로 이용하고 있으며 부분 세기 운항과 행정 목 의

항공기 취항이 이루어지고 있다로마 도심(CBD)으로부터 16km 떨어진 곳에

치하고 있으며 2012년 여객 수송 실 은 국내선 102만 인국제선 348만

인으로 로마참피노공항 체 여객 국내선은 23국제선은 77를 차지한

다정기 항공편 이용이 감소하고 LCC이용률의 증가함에 따라 2007년에 터

미 을 확장하 으며 재 이탈리아에서 여객수송량 증가율이 가장 높은 공

항이다로마참피노공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄 등 EU

항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

오나르도다빈치

공항22

국제선 25

국내선 126832

로마참피노공항 16국제선 03

국내선 017723

lt표 25gt로마 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 15 -

212공항선택의 소비자 선택 행동연구

(1)소비자 선택 행동 연구

소비자 행동 연구의 사회 경제학 측면에서 인간의 모든 행동은 근본 으

로 합리 이며 무엇을 할지 결정하기 에 그 행동의 비용과 편익을 계산한

다(JohnScott1992)고 말한다이것이 합리 선택이론이고 이를 사회 상

호작용에 용하면 교환이론(exchangetheory)의 형태를 갖는다이는 개인

자산에 따라 자산 사용 형태가 다르며(백은 1997)실제 시장의 소비 형태

로도 향을 미친다(HiraampMugenda2000)는 말과 같다

이에 따라 소비자 자신과 사회의 장기 미래를 고려하는 합리 소비는

충분한 정보를 수집하고 이를 자신 있게 소화해내는 일이야말로 비합리 인

소비를 차단하는 필수요건이 되는 것이다(정 1997)경제성과 소비가 련

이 있기 때문에 소비자는 한정된 산과 기회가치를 조합하여 합리 선택을

하려고 할 것이다

합리 소비에 한 연구에서 소비자가 자신의 최 만족을 추구하기 해

재화와 용역의 효율 으로 사용하는 것을 합리 소비생활이라고 하며 이는

경제 발 을 가져올 수 있다고 하 다(지정 1998)합리 소비는 자원을

효율 으로 활용하여 자원 낭비를 배척하므로 사회 경제 발 으로 연계될

수 있기 때문이다

소비자 행동과 련된 선행 연구를 통해 소비자는 한정된 산으로 최

편익을 추구하기 때문에 합리 소비 선택을 한다는 것을 알 수 있었다

한 최근 많은 지식과 정보를 활용할 수 있으므로 본 연구에서 소비자는 정보

를 수집하고 활용하여 한정된 산에서 합리 공항선택을 한다고 가정 하여

결과를 해석할 수 있다

- 16 -

(2)공항선택모형

선택모형은 개인의 공항선택 항공사 선택행태 모형화 연구에 교통선택

모형이 많이 쓰이고 있다이에 따라 공항선택행태를 분석하기 한 연구들

이 많이 출간되었다공항선택모형은 1976년 Skinner가 워싱턴 DC지역 내

3개의 공항선택에 한 연구가 첫 번째 라고 할 수 있다

공항선택모형의 표 인 연구로 『AirportChoiceAnEmpiricalStudy

(Skinner1976)』과 『AirportChoiceInMulti-airportRegions(WindleR

amp DresnerM1995)』가 있다두 연구 모두 볼티모어워싱턴 DC지역의 3

개 공항인 Ronald Reagan Washington NationalWashington Dulless

International Baltimore Washington International을 상으로 하 고

MultinomialLogitModel을 사용하 다그 Skinner(1976)의 연구는 공항

선택모형의 최 연구로 운항빈도와 지상 근성이 요한 결과로 도출되었

다

EricPelsetal연구에서(EricPelsetal1999)는 SanFranciscoBayArea

지역 승객들의 행동특성을 NetstedLogitModel을 이용하여 공항선택과 항공

사 선택에 하여 분석하 다분석에 사용된 변수로는 운항요 운항빈도

수공항 근시간비행당좌석수를 사용하 다분석결과 좌석에 한 수요의

탄력성이 다른 것에 비해 큰 것으로 조사되었다출발 공항과 항공사를 동시

에 선택하기보다 공항을 선택한 후 항공사를 차례로 선택하는 것으로 나타났

다

한 SanFranciscoBayArea를 상으로 한 공항선택 연구(EricPelsst

al2003)는 NestedLogitModel을 이용하 으며 공항선택 근수단 선택에

해 분석하 다운항요 운항빈도수공항 근시간공항 근비용이 변수

로 사용되었다비즈니스 승객과 목 의 승객을 구분하여 근비용과

근 시간을 월별로 분석하 다이를 통해 시간 가치를 산출하 고 공항선

택 모델에서 항공요 보다는 서비스의 빈도수가 공항선택과 련있는 변수

로 도출되었다따라서 여행자들이 항공요 에 해서 민감한 반응이며

비즈니스 여행자들이 서비스 빈도수에 민감하다는 결과이다

SanFranciscoBayArea지역을 상으로 한 다른 연구(GozenBasaret

al2004)에서는 승객들의 공항선택 행동특성을 PCMNL (Probabilistic

- 17 -

ChoiceSetMultinomialLogit)model으로 분석하 다변수는 운항빈도수와

공항 근시간이고 분석 결과 빈도계수는 양수가 나왔으며 근시간계수는 음

수가 도출되었다PCMNL모형에서 선택 모형 설정 시 MNL설정으로 분석한

결과에서는 주 과 주말에 큰 차이가 나타났고여성이 남성보다 근 시간

에 해 한 것으로 나타났다PCMNLModel의 공항 선택에서는 근시

간에 해 민감한 것으로 나타났다

Fargo지역 공항과 MSP(MinneapolisndashSaintPaul)국제공항 출발 승객들

을 상으로 BinaryLogitModel을 이용한 연구가 있다(SteveLeon2011)

공항 이용객 상으로 설문지를 바탕으로 분석했던 선행 연구와는 달리 상

공항을 이용하는 승객들의 데이터를 약 1년 간 수집하여 이를 모형화 하

다분석 결과 여행목 환승지항공사 변수가 유의하게 도출되었는데 특히

항공사 선택에서 높은 유의성이 나타난 이유는 Fargo지역 공항에 다양한 항

공사가 취항하고 있기 때문이다

국내 공항은 공항 개발 심으로 연구를 진행 이기 때문에 해외와 달리

공항선택에 한 연구가 은편이다그러므로 공항선택에 한 연구는 1999

년2011년에 추진한 연구가 해당된다

한국항공진흥 회에서 1999년에 추진한 연구는 국 부에 소재하는 경쟁

공항들 간 여객 운송 분포에 한 공항선택모델 개발이다(한국항공진흥 회

1999년)MNL모델을 이용하여 연구한 결과 근시간운항빈도항공기 기종

요소가 공항선택에 향을 미치는 것으로 도출되었으며 항공요 은 향을

미치지 않는 것으로 나타났다

2011년 연구는 김포공항 국제선 이용객을 상으로 하여 공항선택에 향

을 미치는 요인들을 분석하 다(김문환2011년)김포공항 국제선 승객들에

게 설문조사를 시행 후 재이용여부를 통해 공항선택 속성을 분석한 연구가

있는데 분석기법은 구조방정식을 이용하 고 이에 따라 공항운 근가능

성운항시설선호항공사 운항 변수가 공항선택에 향을 미치는 것으로

도출되었다

- 18 -

213 련연구 고찰 요약

하네다공항오를리공항 등 조사된 복수공항 사례에서 도심 근가능성이

용이한 공항은 성장 가능성이 존재한다 근거리가 단축될수록 공항 근시

간을 약할 수 있으므로 공항선택에 있어 공항 근시간을 요한 요인임을

가정할 수 있다

한 복수공항체계가 세계 으로 확산되고 있는 추세임에 따라 소비자들은

공항선택의 폭이 넓어졌다선택권이 있는 소비자의 행동을 측하기가 어려

운 일이기 때문에 과거부터 재까지 소비자 행동에 한 연구가 진행되어오

고 있다선행 연구된 소비자 행동 연구에서 도출 할 수 있는 결론은 소비자

는 한정된 산을 합리 으로 사용할 것이며 이에 근거하여 공항선택을 한다

고 가정 할 수 있다

공항선택모형과 련하여 선행 연구된 논문은 다음 표와 같으며 운항빈도

수공항 근시간공항 근비용 등이 유의한 변수로 도출되었음을 알 수 있

다

- 19 -

논문명 자 수행연도 변수

AirportandAirlineChoice

inaMultipleAirport

RegionAnEmpirical

AnalysisfortheSan

FranciscoBayArea

EricPelsetal 1999

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용

Accesstoand

CompetitionBetween

AirportsACaseStudy

forTheSanFrancisco

BayArea

EricPelsetal 2003

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용여행목

AParameterized

ConsideratioinSetModel

forAirportChoiceAn

ApplicationtotheSan

FranciscoBayArea

GozenBasar

etal2004

운항빈도수

공항 근시간성별

AirportChoiceModeling

EmpiricalEvidencefroma

Non-HubAirport

SteveLeon 2011

여행목 항공요 계

여행기간목 지

환승여부항공사

소비자의 공항선택에

향을 미치는 요인

한국항공진흥

회1999

운항빈도항공요

항공기 기종여행목

공항 근시간

공항이용객의

공항선택행동에 한

연구 -김포국제공항을

심으로-

김문환 2011

운 (탑승수속보안검색

등)

근가능성(공항 근수단

공항 근이용료

공항 근시간)운항(노선

스 등)시설(상업

안내 등)선호항공사운항

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수

- 20 -

22이론고찰

221로지스틱 회귀분석3)

회귀분석은 종속변수와 한 개 이상의 독립변수 사이의 상 계를 설명하

기 한 기법이다어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 수학

선형 계식으로 구하여 합도 측정이 가능하다회귀분석은 연속변수일

경우 사용되나 종속변수가 범주형인 경우에 로지스틱 회귀분석을 이용할 수

있다

로지스틱 회귀분석은 어떤 사건이 발생할 확률을 측하는 것으로 이분형

로지스틱 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석으로 구분할 수 있다두 가지

분석 방법 차이는 종속변수의 개수이다이분형 로지스틱 회귀분석은 명목척

도로 측정된 종속변수가 2개의 범주형으로 이루어진 경우 분석을 용할 수

있으며 종속변수가 3개 이상이면 다항 로지스틱 분석을 용한다본 연구는

인천공항과 김포공항 한 공항 선택 여부가 종속변수가 되므로 이분형 로

지스틱 회귀분석을 사용하 다

(1)이분형 로지스틱 회귀분석

이분형 로지스틱은 사건 발생(1)과 사건이 발생하지 않음(0)에 한 종속변

수에 해 한 개 이상의 독립변수를 이용하여 회귀모형을 도출한다이분형

로지스틱 회귀분석 수식은 다음과 같다

ln ⋯ (식 21)

Logit을 ln 로 표 하여 p는 사건 발생 확률이고 1-p는 사건이 발생

하지 않을 확률이다따라서 p값이 증가하면 사건발생 확률이 높다는 의미

로 해석할 수 있다따라서 로지스틱 회귀분석의 목 은 n개의 측 변수를

이용하여 측하는 것이다

3) 처 순귀 2 ldquo로지스틱 회귀 형 해 rdquo 한나래아카데미 2008

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 6 -

뉴욕 리 등의 국제 정기노선을 취항하 으며 이에 따라 2012년 여객 실

은 국내선 5890만 인국제선 790만 인으로 하네다국제공항 체 여객 국

내선은 88국제선은 12를 차지하 다

나리타국제공항은 2005년 이후 활주로 용량 한계로 인하여 신규노선 취항

이나 증편이 어려웠다따라서 2010년 나리타공항은 한국과 말 이시아middot싱가

폴 등 9개 아시아 국가 지역과 체결한 항공 자유화 정 상에 나리타공

항을 포함시켰으며 규제를 폭 완화해 가항공사들 취항도 확 하 다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 372만 인국제선 2971만 인으로 나리타

국제공항 체 여객 국내선은 11국제선은 89를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

하네다국제공항 21국제선 08

국내선 591288

나리타국제공항 68국제선 30

국내선 048911

lt표 21gt도쿄 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 7 -

(2)워싱턴 DC(미국)

1969년 워싱턴 덜 스공항의 Slot제한이 이루어졌고 짧은 활주로 길이로 인

하여 형 항공기 취항이 불가능하 으므로 로 드 이건공항을 건설하 다

그림에서와 같이 도심은 Downtown이며 이와 가장 근거리에 치한 공항은

로 드 이건국립공항이다로 드 이건 국립공항은 근교통이 편리하나

시설 정책 제한으로 인해 취항에 제약이 존재한다

lt그림 23gt워싱턴 DC주요 공항

처 httpmapsgooglecom

덜 스공항은 유나이티드항공의 동부 허 공항으로서 볼티모어sim워싱턴sim

북부 버지니아로 연결되며 워싱턴 도시권의 워싱턴 도심(CBD)과의 거리는

44km 이다주요 항공 운송을 담당하고 있으며 한항공델타를 포함한 32

개의 항공사가 운항 이다덜 스-인천을 포함한 119개 노선을 운항 이이

며 이에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1588만 인국제선 668만 인으로

덜 스공항 체 여객 국내선은 70국제선은 30를 차지하 다

로 드 이건공항은 국내선 심 공항으로 도심(CBD)과의 거리는 8km 이

다주로 근거리 국내선에 이용되는 공항이고 공항에서 지하철도인 메트로

일과 직 연결되어 있어 통행이 편하다델타제트블루를 포함한 12개 항공

- 8 -

사가 운항 이며로 드 이건-시카고를 포함한 90개 노선을 운항 이다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1866만 인국제선 14만 인으로 국내선

이용객의 수가 이다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

덜 스공항 44국제선 07

국내선 163070

로 드 이건

국립공항8

국제선 00

국내선 09199

lt표 22gt워싱턴 DC주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 9 -

(3)베를린(독일)

독일 통일이 서베를린에는 테겔공항이동베를린에는 쉐네펠트공항이 각

도시의 주공항이었다통일이후 테겔공항이 베를린의 주요한 공항이고 쉐네

펠트는 테겔공항을 보완하며 비용항공사를 한 공항으로 이용되고 있다

그림에서와 같이 도심은 Charlottenburg-Wilmersdorf이며 이와 가장 근거

리에 치한 공항은 테겔공항이다테겔공항은 도심과 근이 용이하여 높은

실 을 확보하고 있으나 쉐네펠트공항과 통합될 정이다독일정부는 한 도

시에 여러 개의 공항을 운 하는 것이 비효율 이며 도심 소음공해 등의 심

각성을 단하 기 때문이다2)

lt그림 24gt베를린 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

2) 종화 ldquo 계 복수공항시스 운 과 한 공항 운 전 향에 한 연 rdquo 한 항공대학

대학원 2011년

- 10 -

테겔공항은 독일에서 두 번째로 큰 규모의 항공사인 AirBerlin의 허 국

제공항으로서 베를린 제1의 공항이다베를린의 도심(CBD)으로부터 7km 떨

어진 거리에 치하고 있다에어 랑스SAS를 포함한 38개 항공사가 운항

이며테겔-취리히를 포함한 98개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여

객 수송 실 은 국내선 여객 717만 인국제선 여객 1076만 인으로 테겔공항

체 여객 국내선은 40국제선은 60를 차지하 다

쉐네펠트공항은 베를린 제2의 국제공항이다통일 주공항이었으나 통일

이후 부공항으로 락하 으며 베를린 도심(CBD)으로부터의 거리는 26km이

다이지제트를 포함한 20개 항공사가 운항 이며쉐네펠트-런던을 포함한

72개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여객 수송 실 은 국내선 69만

인국제선 여객 611만 인으로 쉐네펠트공항 체 여객 국내선은 10국

제선은 90를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

테겔공항 7국제선 11

국내선 076040

쉐네펠드공항 26국제선 06

국내선 019010

lt표 23gt베를린 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 11 -

(4) 리( 랑스)

리의 주요공항으로는 샤를드골공항오를리공항이 있다 리 오를리 공

항은 처리용량을 철 히 제한하고 있었으므로 1966년 샤를드골공항이 건설되

었다

그림에서와 같이 도심은 LaDeacutefense이며 이와 가장 근거리에 치한 공항

은 오를리공항이다오를리공항은 리의 제2공항 역할을 차지하고 있다

lt그림 25gt 리 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

샤를드골공항은 리의 허 공항 유럽 항공화물 처리공항으로 도심

(CBD)과의 거리는 33km 이다2012년 여객 실 은 국내선 500만 인국제선

5600만 인으로 샤를드골공항 체 여객 국내선은 9국제선은 91를

차지하고 있다샤를드골공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄

등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다공항 내에 lsquo미니 박물 rsquo을

유치하여 2013년부터 운 을 시작하는 등 외국인 이용객을 흡인하려는 략

을 세우고 있다 한 장거리 노선 승객 용 비즈니스 라운지 확장 리모

델링을 통해 아시아 승객들의 이용 편의를 도모하고 있으며 공항 인근에

형 박람회장을 조성하여 공항과 연계하 고 박람회장 부근에 규모 호텔단

지를 조성하는 등 공항수요를 증가시키려 노력하고 있다

- 12 -

오를리는 랑스 제2공항으로 도심(CBD)과의 거리는 26km 이다2012년

여객 실 은 국내선 1100만 인국제선 1600만 인으로 오를리공항 체 여

객 국내선은 42국제선은 58를 차지하고 있다2008년 3월 미국과

EU간 항공자유화 정이 체결로 인하여 존에 네디공항과 리 오를리공

항을 연결하는 노선을 개설 하는 등 유럽 항공사들은 미국 취항 노선을 증설

하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

샤를드골공항 33국제선 56

국내선 05919

오를리공항 26국제선 16

국내선 115842

lt표 24gt 리 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 13 -

(5)로마(이탈리아)

로마의 주요공항으로는 오나르도다빈치공항과 로마참피노공항이 있다참

피노공항은 공항 확장에 제약이 있어 1960년 오나르도다빈치공항을 건설하

다 한 오나르도다빈치공항에 교통량을 이 하 다

그림에서와 같이 도심은 EUR(EsposizioneUniversaleRoma)이며 이와 가

장 근거리에 치한 공항은 로마참피노공항이다참피노공항은 비용항공사

취항으로 여객 수송량이 증가하고 있는 공항이다

lt그림 26gt로마 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

오나르도다빈치공항은 이탈리아에서 가장 규모가 큰 공항으로서 이탈리

아 국 항공사 Alitalia의 허 공항이며 로마 도심(CBD)으로부터 22km 떨어

져 있다2012년 여객 수송 실 은 국내선 1189만 인국제선 2518만 인으로

오나르도다빈치공항 체 여객 국내선은 32국제선은 68를 차지한

다2008년에 제 5터미 의 운 을 시작하면서 연간 여객 95만 인을 더 수

용할 수 있게 되었다2010년에 새로운 수화물 처리 시스템(BHS)을 도입하여

수화물 수송의 효율성을 증 시켰다 오나르도다빈치공항은 EU항공자유화

방침에 따라 미국 키스탄 등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하

다

- 14 -

로마참피노공항은 유럽의 표 인 가항공사 Ryanair의 허 공항으로서

가항공사들이 주로 이용하고 있으며 부분 세기 운항과 행정 목 의

항공기 취항이 이루어지고 있다로마 도심(CBD)으로부터 16km 떨어진 곳에

치하고 있으며 2012년 여객 수송 실 은 국내선 102만 인국제선 348만

인으로 로마참피노공항 체 여객 국내선은 23국제선은 77를 차지한

다정기 항공편 이용이 감소하고 LCC이용률의 증가함에 따라 2007년에 터

미 을 확장하 으며 재 이탈리아에서 여객수송량 증가율이 가장 높은 공

항이다로마참피노공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄 등 EU

항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

오나르도다빈치

공항22

국제선 25

국내선 126832

로마참피노공항 16국제선 03

국내선 017723

lt표 25gt로마 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 15 -

212공항선택의 소비자 선택 행동연구

(1)소비자 선택 행동 연구

소비자 행동 연구의 사회 경제학 측면에서 인간의 모든 행동은 근본 으

로 합리 이며 무엇을 할지 결정하기 에 그 행동의 비용과 편익을 계산한

다(JohnScott1992)고 말한다이것이 합리 선택이론이고 이를 사회 상

호작용에 용하면 교환이론(exchangetheory)의 형태를 갖는다이는 개인

자산에 따라 자산 사용 형태가 다르며(백은 1997)실제 시장의 소비 형태

로도 향을 미친다(HiraampMugenda2000)는 말과 같다

이에 따라 소비자 자신과 사회의 장기 미래를 고려하는 합리 소비는

충분한 정보를 수집하고 이를 자신 있게 소화해내는 일이야말로 비합리 인

소비를 차단하는 필수요건이 되는 것이다(정 1997)경제성과 소비가 련

이 있기 때문에 소비자는 한정된 산과 기회가치를 조합하여 합리 선택을

하려고 할 것이다

합리 소비에 한 연구에서 소비자가 자신의 최 만족을 추구하기 해

재화와 용역의 효율 으로 사용하는 것을 합리 소비생활이라고 하며 이는

경제 발 을 가져올 수 있다고 하 다(지정 1998)합리 소비는 자원을

효율 으로 활용하여 자원 낭비를 배척하므로 사회 경제 발 으로 연계될

수 있기 때문이다

소비자 행동과 련된 선행 연구를 통해 소비자는 한정된 산으로 최

편익을 추구하기 때문에 합리 소비 선택을 한다는 것을 알 수 있었다

한 최근 많은 지식과 정보를 활용할 수 있으므로 본 연구에서 소비자는 정보

를 수집하고 활용하여 한정된 산에서 합리 공항선택을 한다고 가정 하여

결과를 해석할 수 있다

- 16 -

(2)공항선택모형

선택모형은 개인의 공항선택 항공사 선택행태 모형화 연구에 교통선택

모형이 많이 쓰이고 있다이에 따라 공항선택행태를 분석하기 한 연구들

이 많이 출간되었다공항선택모형은 1976년 Skinner가 워싱턴 DC지역 내

3개의 공항선택에 한 연구가 첫 번째 라고 할 수 있다

공항선택모형의 표 인 연구로 『AirportChoiceAnEmpiricalStudy

(Skinner1976)』과 『AirportChoiceInMulti-airportRegions(WindleR

amp DresnerM1995)』가 있다두 연구 모두 볼티모어워싱턴 DC지역의 3

개 공항인 Ronald Reagan Washington NationalWashington Dulless

International Baltimore Washington International을 상으로 하 고

MultinomialLogitModel을 사용하 다그 Skinner(1976)의 연구는 공항

선택모형의 최 연구로 운항빈도와 지상 근성이 요한 결과로 도출되었

다

EricPelsetal연구에서(EricPelsetal1999)는 SanFranciscoBayArea

지역 승객들의 행동특성을 NetstedLogitModel을 이용하여 공항선택과 항공

사 선택에 하여 분석하 다분석에 사용된 변수로는 운항요 운항빈도

수공항 근시간비행당좌석수를 사용하 다분석결과 좌석에 한 수요의

탄력성이 다른 것에 비해 큰 것으로 조사되었다출발 공항과 항공사를 동시

에 선택하기보다 공항을 선택한 후 항공사를 차례로 선택하는 것으로 나타났

다

한 SanFranciscoBayArea를 상으로 한 공항선택 연구(EricPelsst

al2003)는 NestedLogitModel을 이용하 으며 공항선택 근수단 선택에

해 분석하 다운항요 운항빈도수공항 근시간공항 근비용이 변수

로 사용되었다비즈니스 승객과 목 의 승객을 구분하여 근비용과

근 시간을 월별로 분석하 다이를 통해 시간 가치를 산출하 고 공항선

택 모델에서 항공요 보다는 서비스의 빈도수가 공항선택과 련있는 변수

로 도출되었다따라서 여행자들이 항공요 에 해서 민감한 반응이며

비즈니스 여행자들이 서비스 빈도수에 민감하다는 결과이다

SanFranciscoBayArea지역을 상으로 한 다른 연구(GozenBasaret

al2004)에서는 승객들의 공항선택 행동특성을 PCMNL (Probabilistic

- 17 -

ChoiceSetMultinomialLogit)model으로 분석하 다변수는 운항빈도수와

공항 근시간이고 분석 결과 빈도계수는 양수가 나왔으며 근시간계수는 음

수가 도출되었다PCMNL모형에서 선택 모형 설정 시 MNL설정으로 분석한

결과에서는 주 과 주말에 큰 차이가 나타났고여성이 남성보다 근 시간

에 해 한 것으로 나타났다PCMNLModel의 공항 선택에서는 근시

간에 해 민감한 것으로 나타났다

Fargo지역 공항과 MSP(MinneapolisndashSaintPaul)국제공항 출발 승객들

을 상으로 BinaryLogitModel을 이용한 연구가 있다(SteveLeon2011)

공항 이용객 상으로 설문지를 바탕으로 분석했던 선행 연구와는 달리 상

공항을 이용하는 승객들의 데이터를 약 1년 간 수집하여 이를 모형화 하

다분석 결과 여행목 환승지항공사 변수가 유의하게 도출되었는데 특히

항공사 선택에서 높은 유의성이 나타난 이유는 Fargo지역 공항에 다양한 항

공사가 취항하고 있기 때문이다

국내 공항은 공항 개발 심으로 연구를 진행 이기 때문에 해외와 달리

공항선택에 한 연구가 은편이다그러므로 공항선택에 한 연구는 1999

년2011년에 추진한 연구가 해당된다

한국항공진흥 회에서 1999년에 추진한 연구는 국 부에 소재하는 경쟁

공항들 간 여객 운송 분포에 한 공항선택모델 개발이다(한국항공진흥 회

1999년)MNL모델을 이용하여 연구한 결과 근시간운항빈도항공기 기종

요소가 공항선택에 향을 미치는 것으로 도출되었으며 항공요 은 향을

미치지 않는 것으로 나타났다

2011년 연구는 김포공항 국제선 이용객을 상으로 하여 공항선택에 향

을 미치는 요인들을 분석하 다(김문환2011년)김포공항 국제선 승객들에

게 설문조사를 시행 후 재이용여부를 통해 공항선택 속성을 분석한 연구가

있는데 분석기법은 구조방정식을 이용하 고 이에 따라 공항운 근가능

성운항시설선호항공사 운항 변수가 공항선택에 향을 미치는 것으로

도출되었다

- 18 -

213 련연구 고찰 요약

하네다공항오를리공항 등 조사된 복수공항 사례에서 도심 근가능성이

용이한 공항은 성장 가능성이 존재한다 근거리가 단축될수록 공항 근시

간을 약할 수 있으므로 공항선택에 있어 공항 근시간을 요한 요인임을

가정할 수 있다

한 복수공항체계가 세계 으로 확산되고 있는 추세임에 따라 소비자들은

공항선택의 폭이 넓어졌다선택권이 있는 소비자의 행동을 측하기가 어려

운 일이기 때문에 과거부터 재까지 소비자 행동에 한 연구가 진행되어오

고 있다선행 연구된 소비자 행동 연구에서 도출 할 수 있는 결론은 소비자

는 한정된 산을 합리 으로 사용할 것이며 이에 근거하여 공항선택을 한다

고 가정 할 수 있다

공항선택모형과 련하여 선행 연구된 논문은 다음 표와 같으며 운항빈도

수공항 근시간공항 근비용 등이 유의한 변수로 도출되었음을 알 수 있

다

- 19 -

논문명 자 수행연도 변수

AirportandAirlineChoice

inaMultipleAirport

RegionAnEmpirical

AnalysisfortheSan

FranciscoBayArea

EricPelsetal 1999

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용

Accesstoand

CompetitionBetween

AirportsACaseStudy

forTheSanFrancisco

BayArea

EricPelsetal 2003

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용여행목

AParameterized

ConsideratioinSetModel

forAirportChoiceAn

ApplicationtotheSan

FranciscoBayArea

GozenBasar

etal2004

운항빈도수

공항 근시간성별

AirportChoiceModeling

EmpiricalEvidencefroma

Non-HubAirport

SteveLeon 2011

여행목 항공요 계

여행기간목 지

환승여부항공사

소비자의 공항선택에

향을 미치는 요인

한국항공진흥

회1999

운항빈도항공요

항공기 기종여행목

공항 근시간

공항이용객의

공항선택행동에 한

연구 -김포국제공항을

심으로-

김문환 2011

운 (탑승수속보안검색

등)

근가능성(공항 근수단

공항 근이용료

공항 근시간)운항(노선

스 등)시설(상업

안내 등)선호항공사운항

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수

- 20 -

22이론고찰

221로지스틱 회귀분석3)

회귀분석은 종속변수와 한 개 이상의 독립변수 사이의 상 계를 설명하

기 한 기법이다어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 수학

선형 계식으로 구하여 합도 측정이 가능하다회귀분석은 연속변수일

경우 사용되나 종속변수가 범주형인 경우에 로지스틱 회귀분석을 이용할 수

있다

로지스틱 회귀분석은 어떤 사건이 발생할 확률을 측하는 것으로 이분형

로지스틱 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석으로 구분할 수 있다두 가지

분석 방법 차이는 종속변수의 개수이다이분형 로지스틱 회귀분석은 명목척

도로 측정된 종속변수가 2개의 범주형으로 이루어진 경우 분석을 용할 수

있으며 종속변수가 3개 이상이면 다항 로지스틱 분석을 용한다본 연구는

인천공항과 김포공항 한 공항 선택 여부가 종속변수가 되므로 이분형 로

지스틱 회귀분석을 사용하 다

(1)이분형 로지스틱 회귀분석

이분형 로지스틱은 사건 발생(1)과 사건이 발생하지 않음(0)에 한 종속변

수에 해 한 개 이상의 독립변수를 이용하여 회귀모형을 도출한다이분형

로지스틱 회귀분석 수식은 다음과 같다

ln ⋯ (식 21)

Logit을 ln 로 표 하여 p는 사건 발생 확률이고 1-p는 사건이 발생

하지 않을 확률이다따라서 p값이 증가하면 사건발생 확률이 높다는 의미

로 해석할 수 있다따라서 로지스틱 회귀분석의 목 은 n개의 측 변수를

이용하여 측하는 것이다

3) 처 순귀 2 ldquo로지스틱 회귀 형 해 rdquo 한나래아카데미 2008

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 7 -

(2)워싱턴 DC(미국)

1969년 워싱턴 덜 스공항의 Slot제한이 이루어졌고 짧은 활주로 길이로 인

하여 형 항공기 취항이 불가능하 으므로 로 드 이건공항을 건설하 다

그림에서와 같이 도심은 Downtown이며 이와 가장 근거리에 치한 공항은

로 드 이건국립공항이다로 드 이건 국립공항은 근교통이 편리하나

시설 정책 제한으로 인해 취항에 제약이 존재한다

lt그림 23gt워싱턴 DC주요 공항

처 httpmapsgooglecom

덜 스공항은 유나이티드항공의 동부 허 공항으로서 볼티모어sim워싱턴sim

북부 버지니아로 연결되며 워싱턴 도시권의 워싱턴 도심(CBD)과의 거리는

44km 이다주요 항공 운송을 담당하고 있으며 한항공델타를 포함한 32

개의 항공사가 운항 이다덜 스-인천을 포함한 119개 노선을 운항 이이

며 이에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1588만 인국제선 668만 인으로

덜 스공항 체 여객 국내선은 70국제선은 30를 차지하 다

로 드 이건공항은 국내선 심 공항으로 도심(CBD)과의 거리는 8km 이

다주로 근거리 국내선에 이용되는 공항이고 공항에서 지하철도인 메트로

일과 직 연결되어 있어 통행이 편하다델타제트블루를 포함한 12개 항공

- 8 -

사가 운항 이며로 드 이건-시카고를 포함한 90개 노선을 운항 이다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1866만 인국제선 14만 인으로 국내선

이용객의 수가 이다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

덜 스공항 44국제선 07

국내선 163070

로 드 이건

국립공항8

국제선 00

국내선 09199

lt표 22gt워싱턴 DC주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 9 -

(3)베를린(독일)

독일 통일이 서베를린에는 테겔공항이동베를린에는 쉐네펠트공항이 각

도시의 주공항이었다통일이후 테겔공항이 베를린의 주요한 공항이고 쉐네

펠트는 테겔공항을 보완하며 비용항공사를 한 공항으로 이용되고 있다

그림에서와 같이 도심은 Charlottenburg-Wilmersdorf이며 이와 가장 근거

리에 치한 공항은 테겔공항이다테겔공항은 도심과 근이 용이하여 높은

실 을 확보하고 있으나 쉐네펠트공항과 통합될 정이다독일정부는 한 도

시에 여러 개의 공항을 운 하는 것이 비효율 이며 도심 소음공해 등의 심

각성을 단하 기 때문이다2)

lt그림 24gt베를린 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

2) 종화 ldquo 계 복수공항시스 운 과 한 공항 운 전 향에 한 연 rdquo 한 항공대학

대학원 2011년

- 10 -

테겔공항은 독일에서 두 번째로 큰 규모의 항공사인 AirBerlin의 허 국

제공항으로서 베를린 제1의 공항이다베를린의 도심(CBD)으로부터 7km 떨

어진 거리에 치하고 있다에어 랑스SAS를 포함한 38개 항공사가 운항

이며테겔-취리히를 포함한 98개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여

객 수송 실 은 국내선 여객 717만 인국제선 여객 1076만 인으로 테겔공항

체 여객 국내선은 40국제선은 60를 차지하 다

쉐네펠트공항은 베를린 제2의 국제공항이다통일 주공항이었으나 통일

이후 부공항으로 락하 으며 베를린 도심(CBD)으로부터의 거리는 26km이

다이지제트를 포함한 20개 항공사가 운항 이며쉐네펠트-런던을 포함한

72개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여객 수송 실 은 국내선 69만

인국제선 여객 611만 인으로 쉐네펠트공항 체 여객 국내선은 10국

제선은 90를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

테겔공항 7국제선 11

국내선 076040

쉐네펠드공항 26국제선 06

국내선 019010

lt표 23gt베를린 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 11 -

(4) 리( 랑스)

리의 주요공항으로는 샤를드골공항오를리공항이 있다 리 오를리 공

항은 처리용량을 철 히 제한하고 있었으므로 1966년 샤를드골공항이 건설되

었다

그림에서와 같이 도심은 LaDeacutefense이며 이와 가장 근거리에 치한 공항

은 오를리공항이다오를리공항은 리의 제2공항 역할을 차지하고 있다

lt그림 25gt 리 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

샤를드골공항은 리의 허 공항 유럽 항공화물 처리공항으로 도심

(CBD)과의 거리는 33km 이다2012년 여객 실 은 국내선 500만 인국제선

5600만 인으로 샤를드골공항 체 여객 국내선은 9국제선은 91를

차지하고 있다샤를드골공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄

등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다공항 내에 lsquo미니 박물 rsquo을

유치하여 2013년부터 운 을 시작하는 등 외국인 이용객을 흡인하려는 략

을 세우고 있다 한 장거리 노선 승객 용 비즈니스 라운지 확장 리모

델링을 통해 아시아 승객들의 이용 편의를 도모하고 있으며 공항 인근에

형 박람회장을 조성하여 공항과 연계하 고 박람회장 부근에 규모 호텔단

지를 조성하는 등 공항수요를 증가시키려 노력하고 있다

- 12 -

오를리는 랑스 제2공항으로 도심(CBD)과의 거리는 26km 이다2012년

여객 실 은 국내선 1100만 인국제선 1600만 인으로 오를리공항 체 여

객 국내선은 42국제선은 58를 차지하고 있다2008년 3월 미국과

EU간 항공자유화 정이 체결로 인하여 존에 네디공항과 리 오를리공

항을 연결하는 노선을 개설 하는 등 유럽 항공사들은 미국 취항 노선을 증설

하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

샤를드골공항 33국제선 56

국내선 05919

오를리공항 26국제선 16

국내선 115842

lt표 24gt 리 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 13 -

(5)로마(이탈리아)

로마의 주요공항으로는 오나르도다빈치공항과 로마참피노공항이 있다참

피노공항은 공항 확장에 제약이 있어 1960년 오나르도다빈치공항을 건설하

다 한 오나르도다빈치공항에 교통량을 이 하 다

그림에서와 같이 도심은 EUR(EsposizioneUniversaleRoma)이며 이와 가

장 근거리에 치한 공항은 로마참피노공항이다참피노공항은 비용항공사

취항으로 여객 수송량이 증가하고 있는 공항이다

lt그림 26gt로마 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

오나르도다빈치공항은 이탈리아에서 가장 규모가 큰 공항으로서 이탈리

아 국 항공사 Alitalia의 허 공항이며 로마 도심(CBD)으로부터 22km 떨어

져 있다2012년 여객 수송 실 은 국내선 1189만 인국제선 2518만 인으로

오나르도다빈치공항 체 여객 국내선은 32국제선은 68를 차지한

다2008년에 제 5터미 의 운 을 시작하면서 연간 여객 95만 인을 더 수

용할 수 있게 되었다2010년에 새로운 수화물 처리 시스템(BHS)을 도입하여

수화물 수송의 효율성을 증 시켰다 오나르도다빈치공항은 EU항공자유화

방침에 따라 미국 키스탄 등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하

다

- 14 -

로마참피노공항은 유럽의 표 인 가항공사 Ryanair의 허 공항으로서

가항공사들이 주로 이용하고 있으며 부분 세기 운항과 행정 목 의

항공기 취항이 이루어지고 있다로마 도심(CBD)으로부터 16km 떨어진 곳에

치하고 있으며 2012년 여객 수송 실 은 국내선 102만 인국제선 348만

인으로 로마참피노공항 체 여객 국내선은 23국제선은 77를 차지한

다정기 항공편 이용이 감소하고 LCC이용률의 증가함에 따라 2007년에 터

미 을 확장하 으며 재 이탈리아에서 여객수송량 증가율이 가장 높은 공

항이다로마참피노공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄 등 EU

항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

오나르도다빈치

공항22

국제선 25

국내선 126832

로마참피노공항 16국제선 03

국내선 017723

lt표 25gt로마 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 15 -

212공항선택의 소비자 선택 행동연구

(1)소비자 선택 행동 연구

소비자 행동 연구의 사회 경제학 측면에서 인간의 모든 행동은 근본 으

로 합리 이며 무엇을 할지 결정하기 에 그 행동의 비용과 편익을 계산한

다(JohnScott1992)고 말한다이것이 합리 선택이론이고 이를 사회 상

호작용에 용하면 교환이론(exchangetheory)의 형태를 갖는다이는 개인

자산에 따라 자산 사용 형태가 다르며(백은 1997)실제 시장의 소비 형태

로도 향을 미친다(HiraampMugenda2000)는 말과 같다

이에 따라 소비자 자신과 사회의 장기 미래를 고려하는 합리 소비는

충분한 정보를 수집하고 이를 자신 있게 소화해내는 일이야말로 비합리 인

소비를 차단하는 필수요건이 되는 것이다(정 1997)경제성과 소비가 련

이 있기 때문에 소비자는 한정된 산과 기회가치를 조합하여 합리 선택을

하려고 할 것이다

합리 소비에 한 연구에서 소비자가 자신의 최 만족을 추구하기 해

재화와 용역의 효율 으로 사용하는 것을 합리 소비생활이라고 하며 이는

경제 발 을 가져올 수 있다고 하 다(지정 1998)합리 소비는 자원을

효율 으로 활용하여 자원 낭비를 배척하므로 사회 경제 발 으로 연계될

수 있기 때문이다

소비자 행동과 련된 선행 연구를 통해 소비자는 한정된 산으로 최

편익을 추구하기 때문에 합리 소비 선택을 한다는 것을 알 수 있었다

한 최근 많은 지식과 정보를 활용할 수 있으므로 본 연구에서 소비자는 정보

를 수집하고 활용하여 한정된 산에서 합리 공항선택을 한다고 가정 하여

결과를 해석할 수 있다

- 16 -

(2)공항선택모형

선택모형은 개인의 공항선택 항공사 선택행태 모형화 연구에 교통선택

모형이 많이 쓰이고 있다이에 따라 공항선택행태를 분석하기 한 연구들

이 많이 출간되었다공항선택모형은 1976년 Skinner가 워싱턴 DC지역 내

3개의 공항선택에 한 연구가 첫 번째 라고 할 수 있다

공항선택모형의 표 인 연구로 『AirportChoiceAnEmpiricalStudy

(Skinner1976)』과 『AirportChoiceInMulti-airportRegions(WindleR

amp DresnerM1995)』가 있다두 연구 모두 볼티모어워싱턴 DC지역의 3

개 공항인 Ronald Reagan Washington NationalWashington Dulless

International Baltimore Washington International을 상으로 하 고

MultinomialLogitModel을 사용하 다그 Skinner(1976)의 연구는 공항

선택모형의 최 연구로 운항빈도와 지상 근성이 요한 결과로 도출되었

다

EricPelsetal연구에서(EricPelsetal1999)는 SanFranciscoBayArea

지역 승객들의 행동특성을 NetstedLogitModel을 이용하여 공항선택과 항공

사 선택에 하여 분석하 다분석에 사용된 변수로는 운항요 운항빈도

수공항 근시간비행당좌석수를 사용하 다분석결과 좌석에 한 수요의

탄력성이 다른 것에 비해 큰 것으로 조사되었다출발 공항과 항공사를 동시

에 선택하기보다 공항을 선택한 후 항공사를 차례로 선택하는 것으로 나타났

다

한 SanFranciscoBayArea를 상으로 한 공항선택 연구(EricPelsst

al2003)는 NestedLogitModel을 이용하 으며 공항선택 근수단 선택에

해 분석하 다운항요 운항빈도수공항 근시간공항 근비용이 변수

로 사용되었다비즈니스 승객과 목 의 승객을 구분하여 근비용과

근 시간을 월별로 분석하 다이를 통해 시간 가치를 산출하 고 공항선

택 모델에서 항공요 보다는 서비스의 빈도수가 공항선택과 련있는 변수

로 도출되었다따라서 여행자들이 항공요 에 해서 민감한 반응이며

비즈니스 여행자들이 서비스 빈도수에 민감하다는 결과이다

SanFranciscoBayArea지역을 상으로 한 다른 연구(GozenBasaret

al2004)에서는 승객들의 공항선택 행동특성을 PCMNL (Probabilistic

- 17 -

ChoiceSetMultinomialLogit)model으로 분석하 다변수는 운항빈도수와

공항 근시간이고 분석 결과 빈도계수는 양수가 나왔으며 근시간계수는 음

수가 도출되었다PCMNL모형에서 선택 모형 설정 시 MNL설정으로 분석한

결과에서는 주 과 주말에 큰 차이가 나타났고여성이 남성보다 근 시간

에 해 한 것으로 나타났다PCMNLModel의 공항 선택에서는 근시

간에 해 민감한 것으로 나타났다

Fargo지역 공항과 MSP(MinneapolisndashSaintPaul)국제공항 출발 승객들

을 상으로 BinaryLogitModel을 이용한 연구가 있다(SteveLeon2011)

공항 이용객 상으로 설문지를 바탕으로 분석했던 선행 연구와는 달리 상

공항을 이용하는 승객들의 데이터를 약 1년 간 수집하여 이를 모형화 하

다분석 결과 여행목 환승지항공사 변수가 유의하게 도출되었는데 특히

항공사 선택에서 높은 유의성이 나타난 이유는 Fargo지역 공항에 다양한 항

공사가 취항하고 있기 때문이다

국내 공항은 공항 개발 심으로 연구를 진행 이기 때문에 해외와 달리

공항선택에 한 연구가 은편이다그러므로 공항선택에 한 연구는 1999

년2011년에 추진한 연구가 해당된다

한국항공진흥 회에서 1999년에 추진한 연구는 국 부에 소재하는 경쟁

공항들 간 여객 운송 분포에 한 공항선택모델 개발이다(한국항공진흥 회

1999년)MNL모델을 이용하여 연구한 결과 근시간운항빈도항공기 기종

요소가 공항선택에 향을 미치는 것으로 도출되었으며 항공요 은 향을

미치지 않는 것으로 나타났다

2011년 연구는 김포공항 국제선 이용객을 상으로 하여 공항선택에 향

을 미치는 요인들을 분석하 다(김문환2011년)김포공항 국제선 승객들에

게 설문조사를 시행 후 재이용여부를 통해 공항선택 속성을 분석한 연구가

있는데 분석기법은 구조방정식을 이용하 고 이에 따라 공항운 근가능

성운항시설선호항공사 운항 변수가 공항선택에 향을 미치는 것으로

도출되었다

- 18 -

213 련연구 고찰 요약

하네다공항오를리공항 등 조사된 복수공항 사례에서 도심 근가능성이

용이한 공항은 성장 가능성이 존재한다 근거리가 단축될수록 공항 근시

간을 약할 수 있으므로 공항선택에 있어 공항 근시간을 요한 요인임을

가정할 수 있다

한 복수공항체계가 세계 으로 확산되고 있는 추세임에 따라 소비자들은

공항선택의 폭이 넓어졌다선택권이 있는 소비자의 행동을 측하기가 어려

운 일이기 때문에 과거부터 재까지 소비자 행동에 한 연구가 진행되어오

고 있다선행 연구된 소비자 행동 연구에서 도출 할 수 있는 결론은 소비자

는 한정된 산을 합리 으로 사용할 것이며 이에 근거하여 공항선택을 한다

고 가정 할 수 있다

공항선택모형과 련하여 선행 연구된 논문은 다음 표와 같으며 운항빈도

수공항 근시간공항 근비용 등이 유의한 변수로 도출되었음을 알 수 있

다

- 19 -

논문명 자 수행연도 변수

AirportandAirlineChoice

inaMultipleAirport

RegionAnEmpirical

AnalysisfortheSan

FranciscoBayArea

EricPelsetal 1999

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용

Accesstoand

CompetitionBetween

AirportsACaseStudy

forTheSanFrancisco

BayArea

EricPelsetal 2003

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용여행목

AParameterized

ConsideratioinSetModel

forAirportChoiceAn

ApplicationtotheSan

FranciscoBayArea

GozenBasar

etal2004

운항빈도수

공항 근시간성별

AirportChoiceModeling

EmpiricalEvidencefroma

Non-HubAirport

SteveLeon 2011

여행목 항공요 계

여행기간목 지

환승여부항공사

소비자의 공항선택에

향을 미치는 요인

한국항공진흥

회1999

운항빈도항공요

항공기 기종여행목

공항 근시간

공항이용객의

공항선택행동에 한

연구 -김포국제공항을

심으로-

김문환 2011

운 (탑승수속보안검색

등)

근가능성(공항 근수단

공항 근이용료

공항 근시간)운항(노선

스 등)시설(상업

안내 등)선호항공사운항

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수

- 20 -

22이론고찰

221로지스틱 회귀분석3)

회귀분석은 종속변수와 한 개 이상의 독립변수 사이의 상 계를 설명하

기 한 기법이다어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 수학

선형 계식으로 구하여 합도 측정이 가능하다회귀분석은 연속변수일

경우 사용되나 종속변수가 범주형인 경우에 로지스틱 회귀분석을 이용할 수

있다

로지스틱 회귀분석은 어떤 사건이 발생할 확률을 측하는 것으로 이분형

로지스틱 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석으로 구분할 수 있다두 가지

분석 방법 차이는 종속변수의 개수이다이분형 로지스틱 회귀분석은 명목척

도로 측정된 종속변수가 2개의 범주형으로 이루어진 경우 분석을 용할 수

있으며 종속변수가 3개 이상이면 다항 로지스틱 분석을 용한다본 연구는

인천공항과 김포공항 한 공항 선택 여부가 종속변수가 되므로 이분형 로

지스틱 회귀분석을 사용하 다

(1)이분형 로지스틱 회귀분석

이분형 로지스틱은 사건 발생(1)과 사건이 발생하지 않음(0)에 한 종속변

수에 해 한 개 이상의 독립변수를 이용하여 회귀모형을 도출한다이분형

로지스틱 회귀분석 수식은 다음과 같다

ln ⋯ (식 21)

Logit을 ln 로 표 하여 p는 사건 발생 확률이고 1-p는 사건이 발생

하지 않을 확률이다따라서 p값이 증가하면 사건발생 확률이 높다는 의미

로 해석할 수 있다따라서 로지스틱 회귀분석의 목 은 n개의 측 변수를

이용하여 측하는 것이다

3) 처 순귀 2 ldquo로지스틱 회귀 형 해 rdquo 한나래아카데미 2008

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 8 -

사가 운항 이며로 드 이건-시카고를 포함한 90개 노선을 운항 이다이

에 따라 2012년 여객 실 은 국내선 1866만 인국제선 14만 인으로 국내선

이용객의 수가 이다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

덜 스공항 44국제선 07

국내선 163070

로 드 이건

국립공항8

국제선 00

국내선 09199

lt표 22gt워싱턴 DC주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 9 -

(3)베를린(독일)

독일 통일이 서베를린에는 테겔공항이동베를린에는 쉐네펠트공항이 각

도시의 주공항이었다통일이후 테겔공항이 베를린의 주요한 공항이고 쉐네

펠트는 테겔공항을 보완하며 비용항공사를 한 공항으로 이용되고 있다

그림에서와 같이 도심은 Charlottenburg-Wilmersdorf이며 이와 가장 근거

리에 치한 공항은 테겔공항이다테겔공항은 도심과 근이 용이하여 높은

실 을 확보하고 있으나 쉐네펠트공항과 통합될 정이다독일정부는 한 도

시에 여러 개의 공항을 운 하는 것이 비효율 이며 도심 소음공해 등의 심

각성을 단하 기 때문이다2)

lt그림 24gt베를린 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

2) 종화 ldquo 계 복수공항시스 운 과 한 공항 운 전 향에 한 연 rdquo 한 항공대학

대학원 2011년

- 10 -

테겔공항은 독일에서 두 번째로 큰 규모의 항공사인 AirBerlin의 허 국

제공항으로서 베를린 제1의 공항이다베를린의 도심(CBD)으로부터 7km 떨

어진 거리에 치하고 있다에어 랑스SAS를 포함한 38개 항공사가 운항

이며테겔-취리히를 포함한 98개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여

객 수송 실 은 국내선 여객 717만 인국제선 여객 1076만 인으로 테겔공항

체 여객 국내선은 40국제선은 60를 차지하 다

쉐네펠트공항은 베를린 제2의 국제공항이다통일 주공항이었으나 통일

이후 부공항으로 락하 으며 베를린 도심(CBD)으로부터의 거리는 26km이

다이지제트를 포함한 20개 항공사가 운항 이며쉐네펠트-런던을 포함한

72개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여객 수송 실 은 국내선 69만

인국제선 여객 611만 인으로 쉐네펠트공항 체 여객 국내선은 10국

제선은 90를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

테겔공항 7국제선 11

국내선 076040

쉐네펠드공항 26국제선 06

국내선 019010

lt표 23gt베를린 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 11 -

(4) 리( 랑스)

리의 주요공항으로는 샤를드골공항오를리공항이 있다 리 오를리 공

항은 처리용량을 철 히 제한하고 있었으므로 1966년 샤를드골공항이 건설되

었다

그림에서와 같이 도심은 LaDeacutefense이며 이와 가장 근거리에 치한 공항

은 오를리공항이다오를리공항은 리의 제2공항 역할을 차지하고 있다

lt그림 25gt 리 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

샤를드골공항은 리의 허 공항 유럽 항공화물 처리공항으로 도심

(CBD)과의 거리는 33km 이다2012년 여객 실 은 국내선 500만 인국제선

5600만 인으로 샤를드골공항 체 여객 국내선은 9국제선은 91를

차지하고 있다샤를드골공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄

등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다공항 내에 lsquo미니 박물 rsquo을

유치하여 2013년부터 운 을 시작하는 등 외국인 이용객을 흡인하려는 략

을 세우고 있다 한 장거리 노선 승객 용 비즈니스 라운지 확장 리모

델링을 통해 아시아 승객들의 이용 편의를 도모하고 있으며 공항 인근에

형 박람회장을 조성하여 공항과 연계하 고 박람회장 부근에 규모 호텔단

지를 조성하는 등 공항수요를 증가시키려 노력하고 있다

- 12 -

오를리는 랑스 제2공항으로 도심(CBD)과의 거리는 26km 이다2012년

여객 실 은 국내선 1100만 인국제선 1600만 인으로 오를리공항 체 여

객 국내선은 42국제선은 58를 차지하고 있다2008년 3월 미국과

EU간 항공자유화 정이 체결로 인하여 존에 네디공항과 리 오를리공

항을 연결하는 노선을 개설 하는 등 유럽 항공사들은 미국 취항 노선을 증설

하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

샤를드골공항 33국제선 56

국내선 05919

오를리공항 26국제선 16

국내선 115842

lt표 24gt 리 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 13 -

(5)로마(이탈리아)

로마의 주요공항으로는 오나르도다빈치공항과 로마참피노공항이 있다참

피노공항은 공항 확장에 제약이 있어 1960년 오나르도다빈치공항을 건설하

다 한 오나르도다빈치공항에 교통량을 이 하 다

그림에서와 같이 도심은 EUR(EsposizioneUniversaleRoma)이며 이와 가

장 근거리에 치한 공항은 로마참피노공항이다참피노공항은 비용항공사

취항으로 여객 수송량이 증가하고 있는 공항이다

lt그림 26gt로마 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

오나르도다빈치공항은 이탈리아에서 가장 규모가 큰 공항으로서 이탈리

아 국 항공사 Alitalia의 허 공항이며 로마 도심(CBD)으로부터 22km 떨어

져 있다2012년 여객 수송 실 은 국내선 1189만 인국제선 2518만 인으로

오나르도다빈치공항 체 여객 국내선은 32국제선은 68를 차지한

다2008년에 제 5터미 의 운 을 시작하면서 연간 여객 95만 인을 더 수

용할 수 있게 되었다2010년에 새로운 수화물 처리 시스템(BHS)을 도입하여

수화물 수송의 효율성을 증 시켰다 오나르도다빈치공항은 EU항공자유화

방침에 따라 미국 키스탄 등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하

다

- 14 -

로마참피노공항은 유럽의 표 인 가항공사 Ryanair의 허 공항으로서

가항공사들이 주로 이용하고 있으며 부분 세기 운항과 행정 목 의

항공기 취항이 이루어지고 있다로마 도심(CBD)으로부터 16km 떨어진 곳에

치하고 있으며 2012년 여객 수송 실 은 국내선 102만 인국제선 348만

인으로 로마참피노공항 체 여객 국내선은 23국제선은 77를 차지한

다정기 항공편 이용이 감소하고 LCC이용률의 증가함에 따라 2007년에 터

미 을 확장하 으며 재 이탈리아에서 여객수송량 증가율이 가장 높은 공

항이다로마참피노공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄 등 EU

항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

오나르도다빈치

공항22

국제선 25

국내선 126832

로마참피노공항 16국제선 03

국내선 017723

lt표 25gt로마 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 15 -

212공항선택의 소비자 선택 행동연구

(1)소비자 선택 행동 연구

소비자 행동 연구의 사회 경제학 측면에서 인간의 모든 행동은 근본 으

로 합리 이며 무엇을 할지 결정하기 에 그 행동의 비용과 편익을 계산한

다(JohnScott1992)고 말한다이것이 합리 선택이론이고 이를 사회 상

호작용에 용하면 교환이론(exchangetheory)의 형태를 갖는다이는 개인

자산에 따라 자산 사용 형태가 다르며(백은 1997)실제 시장의 소비 형태

로도 향을 미친다(HiraampMugenda2000)는 말과 같다

이에 따라 소비자 자신과 사회의 장기 미래를 고려하는 합리 소비는

충분한 정보를 수집하고 이를 자신 있게 소화해내는 일이야말로 비합리 인

소비를 차단하는 필수요건이 되는 것이다(정 1997)경제성과 소비가 련

이 있기 때문에 소비자는 한정된 산과 기회가치를 조합하여 합리 선택을

하려고 할 것이다

합리 소비에 한 연구에서 소비자가 자신의 최 만족을 추구하기 해

재화와 용역의 효율 으로 사용하는 것을 합리 소비생활이라고 하며 이는

경제 발 을 가져올 수 있다고 하 다(지정 1998)합리 소비는 자원을

효율 으로 활용하여 자원 낭비를 배척하므로 사회 경제 발 으로 연계될

수 있기 때문이다

소비자 행동과 련된 선행 연구를 통해 소비자는 한정된 산으로 최

편익을 추구하기 때문에 합리 소비 선택을 한다는 것을 알 수 있었다

한 최근 많은 지식과 정보를 활용할 수 있으므로 본 연구에서 소비자는 정보

를 수집하고 활용하여 한정된 산에서 합리 공항선택을 한다고 가정 하여

결과를 해석할 수 있다

- 16 -

(2)공항선택모형

선택모형은 개인의 공항선택 항공사 선택행태 모형화 연구에 교통선택

모형이 많이 쓰이고 있다이에 따라 공항선택행태를 분석하기 한 연구들

이 많이 출간되었다공항선택모형은 1976년 Skinner가 워싱턴 DC지역 내

3개의 공항선택에 한 연구가 첫 번째 라고 할 수 있다

공항선택모형의 표 인 연구로 『AirportChoiceAnEmpiricalStudy

(Skinner1976)』과 『AirportChoiceInMulti-airportRegions(WindleR

amp DresnerM1995)』가 있다두 연구 모두 볼티모어워싱턴 DC지역의 3

개 공항인 Ronald Reagan Washington NationalWashington Dulless

International Baltimore Washington International을 상으로 하 고

MultinomialLogitModel을 사용하 다그 Skinner(1976)의 연구는 공항

선택모형의 최 연구로 운항빈도와 지상 근성이 요한 결과로 도출되었

다

EricPelsetal연구에서(EricPelsetal1999)는 SanFranciscoBayArea

지역 승객들의 행동특성을 NetstedLogitModel을 이용하여 공항선택과 항공

사 선택에 하여 분석하 다분석에 사용된 변수로는 운항요 운항빈도

수공항 근시간비행당좌석수를 사용하 다분석결과 좌석에 한 수요의

탄력성이 다른 것에 비해 큰 것으로 조사되었다출발 공항과 항공사를 동시

에 선택하기보다 공항을 선택한 후 항공사를 차례로 선택하는 것으로 나타났

다

한 SanFranciscoBayArea를 상으로 한 공항선택 연구(EricPelsst

al2003)는 NestedLogitModel을 이용하 으며 공항선택 근수단 선택에

해 분석하 다운항요 운항빈도수공항 근시간공항 근비용이 변수

로 사용되었다비즈니스 승객과 목 의 승객을 구분하여 근비용과

근 시간을 월별로 분석하 다이를 통해 시간 가치를 산출하 고 공항선

택 모델에서 항공요 보다는 서비스의 빈도수가 공항선택과 련있는 변수

로 도출되었다따라서 여행자들이 항공요 에 해서 민감한 반응이며

비즈니스 여행자들이 서비스 빈도수에 민감하다는 결과이다

SanFranciscoBayArea지역을 상으로 한 다른 연구(GozenBasaret

al2004)에서는 승객들의 공항선택 행동특성을 PCMNL (Probabilistic

- 17 -

ChoiceSetMultinomialLogit)model으로 분석하 다변수는 운항빈도수와

공항 근시간이고 분석 결과 빈도계수는 양수가 나왔으며 근시간계수는 음

수가 도출되었다PCMNL모형에서 선택 모형 설정 시 MNL설정으로 분석한

결과에서는 주 과 주말에 큰 차이가 나타났고여성이 남성보다 근 시간

에 해 한 것으로 나타났다PCMNLModel의 공항 선택에서는 근시

간에 해 민감한 것으로 나타났다

Fargo지역 공항과 MSP(MinneapolisndashSaintPaul)국제공항 출발 승객들

을 상으로 BinaryLogitModel을 이용한 연구가 있다(SteveLeon2011)

공항 이용객 상으로 설문지를 바탕으로 분석했던 선행 연구와는 달리 상

공항을 이용하는 승객들의 데이터를 약 1년 간 수집하여 이를 모형화 하

다분석 결과 여행목 환승지항공사 변수가 유의하게 도출되었는데 특히

항공사 선택에서 높은 유의성이 나타난 이유는 Fargo지역 공항에 다양한 항

공사가 취항하고 있기 때문이다

국내 공항은 공항 개발 심으로 연구를 진행 이기 때문에 해외와 달리

공항선택에 한 연구가 은편이다그러므로 공항선택에 한 연구는 1999

년2011년에 추진한 연구가 해당된다

한국항공진흥 회에서 1999년에 추진한 연구는 국 부에 소재하는 경쟁

공항들 간 여객 운송 분포에 한 공항선택모델 개발이다(한국항공진흥 회

1999년)MNL모델을 이용하여 연구한 결과 근시간운항빈도항공기 기종

요소가 공항선택에 향을 미치는 것으로 도출되었으며 항공요 은 향을

미치지 않는 것으로 나타났다

2011년 연구는 김포공항 국제선 이용객을 상으로 하여 공항선택에 향

을 미치는 요인들을 분석하 다(김문환2011년)김포공항 국제선 승객들에

게 설문조사를 시행 후 재이용여부를 통해 공항선택 속성을 분석한 연구가

있는데 분석기법은 구조방정식을 이용하 고 이에 따라 공항운 근가능

성운항시설선호항공사 운항 변수가 공항선택에 향을 미치는 것으로

도출되었다

- 18 -

213 련연구 고찰 요약

하네다공항오를리공항 등 조사된 복수공항 사례에서 도심 근가능성이

용이한 공항은 성장 가능성이 존재한다 근거리가 단축될수록 공항 근시

간을 약할 수 있으므로 공항선택에 있어 공항 근시간을 요한 요인임을

가정할 수 있다

한 복수공항체계가 세계 으로 확산되고 있는 추세임에 따라 소비자들은

공항선택의 폭이 넓어졌다선택권이 있는 소비자의 행동을 측하기가 어려

운 일이기 때문에 과거부터 재까지 소비자 행동에 한 연구가 진행되어오

고 있다선행 연구된 소비자 행동 연구에서 도출 할 수 있는 결론은 소비자

는 한정된 산을 합리 으로 사용할 것이며 이에 근거하여 공항선택을 한다

고 가정 할 수 있다

공항선택모형과 련하여 선행 연구된 논문은 다음 표와 같으며 운항빈도

수공항 근시간공항 근비용 등이 유의한 변수로 도출되었음을 알 수 있

다

- 19 -

논문명 자 수행연도 변수

AirportandAirlineChoice

inaMultipleAirport

RegionAnEmpirical

AnalysisfortheSan

FranciscoBayArea

EricPelsetal 1999

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용

Accesstoand

CompetitionBetween

AirportsACaseStudy

forTheSanFrancisco

BayArea

EricPelsetal 2003

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용여행목

AParameterized

ConsideratioinSetModel

forAirportChoiceAn

ApplicationtotheSan

FranciscoBayArea

GozenBasar

etal2004

운항빈도수

공항 근시간성별

AirportChoiceModeling

EmpiricalEvidencefroma

Non-HubAirport

SteveLeon 2011

여행목 항공요 계

여행기간목 지

환승여부항공사

소비자의 공항선택에

향을 미치는 요인

한국항공진흥

회1999

운항빈도항공요

항공기 기종여행목

공항 근시간

공항이용객의

공항선택행동에 한

연구 -김포국제공항을

심으로-

김문환 2011

운 (탑승수속보안검색

등)

근가능성(공항 근수단

공항 근이용료

공항 근시간)운항(노선

스 등)시설(상업

안내 등)선호항공사운항

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수

- 20 -

22이론고찰

221로지스틱 회귀분석3)

회귀분석은 종속변수와 한 개 이상의 독립변수 사이의 상 계를 설명하

기 한 기법이다어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 수학

선형 계식으로 구하여 합도 측정이 가능하다회귀분석은 연속변수일

경우 사용되나 종속변수가 범주형인 경우에 로지스틱 회귀분석을 이용할 수

있다

로지스틱 회귀분석은 어떤 사건이 발생할 확률을 측하는 것으로 이분형

로지스틱 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석으로 구분할 수 있다두 가지

분석 방법 차이는 종속변수의 개수이다이분형 로지스틱 회귀분석은 명목척

도로 측정된 종속변수가 2개의 범주형으로 이루어진 경우 분석을 용할 수

있으며 종속변수가 3개 이상이면 다항 로지스틱 분석을 용한다본 연구는

인천공항과 김포공항 한 공항 선택 여부가 종속변수가 되므로 이분형 로

지스틱 회귀분석을 사용하 다

(1)이분형 로지스틱 회귀분석

이분형 로지스틱은 사건 발생(1)과 사건이 발생하지 않음(0)에 한 종속변

수에 해 한 개 이상의 독립변수를 이용하여 회귀모형을 도출한다이분형

로지스틱 회귀분석 수식은 다음과 같다

ln ⋯ (식 21)

Logit을 ln 로 표 하여 p는 사건 발생 확률이고 1-p는 사건이 발생

하지 않을 확률이다따라서 p값이 증가하면 사건발생 확률이 높다는 의미

로 해석할 수 있다따라서 로지스틱 회귀분석의 목 은 n개의 측 변수를

이용하여 측하는 것이다

3) 처 순귀 2 ldquo로지스틱 회귀 형 해 rdquo 한나래아카데미 2008

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

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the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 9 -

(3)베를린(독일)

독일 통일이 서베를린에는 테겔공항이동베를린에는 쉐네펠트공항이 각

도시의 주공항이었다통일이후 테겔공항이 베를린의 주요한 공항이고 쉐네

펠트는 테겔공항을 보완하며 비용항공사를 한 공항으로 이용되고 있다

그림에서와 같이 도심은 Charlottenburg-Wilmersdorf이며 이와 가장 근거

리에 치한 공항은 테겔공항이다테겔공항은 도심과 근이 용이하여 높은

실 을 확보하고 있으나 쉐네펠트공항과 통합될 정이다독일정부는 한 도

시에 여러 개의 공항을 운 하는 것이 비효율 이며 도심 소음공해 등의 심

각성을 단하 기 때문이다2)

lt그림 24gt베를린 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

2) 종화 ldquo 계 복수공항시스 운 과 한 공항 운 전 향에 한 연 rdquo 한 항공대학

대학원 2011년

- 10 -

테겔공항은 독일에서 두 번째로 큰 규모의 항공사인 AirBerlin의 허 국

제공항으로서 베를린 제1의 공항이다베를린의 도심(CBD)으로부터 7km 떨

어진 거리에 치하고 있다에어 랑스SAS를 포함한 38개 항공사가 운항

이며테겔-취리히를 포함한 98개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여

객 수송 실 은 국내선 여객 717만 인국제선 여객 1076만 인으로 테겔공항

체 여객 국내선은 40국제선은 60를 차지하 다

쉐네펠트공항은 베를린 제2의 국제공항이다통일 주공항이었으나 통일

이후 부공항으로 락하 으며 베를린 도심(CBD)으로부터의 거리는 26km이

다이지제트를 포함한 20개 항공사가 운항 이며쉐네펠트-런던을 포함한

72개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여객 수송 실 은 국내선 69만

인국제선 여객 611만 인으로 쉐네펠트공항 체 여객 국내선은 10국

제선은 90를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

테겔공항 7국제선 11

국내선 076040

쉐네펠드공항 26국제선 06

국내선 019010

lt표 23gt베를린 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 11 -

(4) 리( 랑스)

리의 주요공항으로는 샤를드골공항오를리공항이 있다 리 오를리 공

항은 처리용량을 철 히 제한하고 있었으므로 1966년 샤를드골공항이 건설되

었다

그림에서와 같이 도심은 LaDeacutefense이며 이와 가장 근거리에 치한 공항

은 오를리공항이다오를리공항은 리의 제2공항 역할을 차지하고 있다

lt그림 25gt 리 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

샤를드골공항은 리의 허 공항 유럽 항공화물 처리공항으로 도심

(CBD)과의 거리는 33km 이다2012년 여객 실 은 국내선 500만 인국제선

5600만 인으로 샤를드골공항 체 여객 국내선은 9국제선은 91를

차지하고 있다샤를드골공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄

등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다공항 내에 lsquo미니 박물 rsquo을

유치하여 2013년부터 운 을 시작하는 등 외국인 이용객을 흡인하려는 략

을 세우고 있다 한 장거리 노선 승객 용 비즈니스 라운지 확장 리모

델링을 통해 아시아 승객들의 이용 편의를 도모하고 있으며 공항 인근에

형 박람회장을 조성하여 공항과 연계하 고 박람회장 부근에 규모 호텔단

지를 조성하는 등 공항수요를 증가시키려 노력하고 있다

- 12 -

오를리는 랑스 제2공항으로 도심(CBD)과의 거리는 26km 이다2012년

여객 실 은 국내선 1100만 인국제선 1600만 인으로 오를리공항 체 여

객 국내선은 42국제선은 58를 차지하고 있다2008년 3월 미국과

EU간 항공자유화 정이 체결로 인하여 존에 네디공항과 리 오를리공

항을 연결하는 노선을 개설 하는 등 유럽 항공사들은 미국 취항 노선을 증설

하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

샤를드골공항 33국제선 56

국내선 05919

오를리공항 26국제선 16

국내선 115842

lt표 24gt 리 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 13 -

(5)로마(이탈리아)

로마의 주요공항으로는 오나르도다빈치공항과 로마참피노공항이 있다참

피노공항은 공항 확장에 제약이 있어 1960년 오나르도다빈치공항을 건설하

다 한 오나르도다빈치공항에 교통량을 이 하 다

그림에서와 같이 도심은 EUR(EsposizioneUniversaleRoma)이며 이와 가

장 근거리에 치한 공항은 로마참피노공항이다참피노공항은 비용항공사

취항으로 여객 수송량이 증가하고 있는 공항이다

lt그림 26gt로마 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

오나르도다빈치공항은 이탈리아에서 가장 규모가 큰 공항으로서 이탈리

아 국 항공사 Alitalia의 허 공항이며 로마 도심(CBD)으로부터 22km 떨어

져 있다2012년 여객 수송 실 은 국내선 1189만 인국제선 2518만 인으로

오나르도다빈치공항 체 여객 국내선은 32국제선은 68를 차지한

다2008년에 제 5터미 의 운 을 시작하면서 연간 여객 95만 인을 더 수

용할 수 있게 되었다2010년에 새로운 수화물 처리 시스템(BHS)을 도입하여

수화물 수송의 효율성을 증 시켰다 오나르도다빈치공항은 EU항공자유화

방침에 따라 미국 키스탄 등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하

다

- 14 -

로마참피노공항은 유럽의 표 인 가항공사 Ryanair의 허 공항으로서

가항공사들이 주로 이용하고 있으며 부분 세기 운항과 행정 목 의

항공기 취항이 이루어지고 있다로마 도심(CBD)으로부터 16km 떨어진 곳에

치하고 있으며 2012년 여객 수송 실 은 국내선 102만 인국제선 348만

인으로 로마참피노공항 체 여객 국내선은 23국제선은 77를 차지한

다정기 항공편 이용이 감소하고 LCC이용률의 증가함에 따라 2007년에 터

미 을 확장하 으며 재 이탈리아에서 여객수송량 증가율이 가장 높은 공

항이다로마참피노공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄 등 EU

항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

오나르도다빈치

공항22

국제선 25

국내선 126832

로마참피노공항 16국제선 03

국내선 017723

lt표 25gt로마 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 15 -

212공항선택의 소비자 선택 행동연구

(1)소비자 선택 행동 연구

소비자 행동 연구의 사회 경제학 측면에서 인간의 모든 행동은 근본 으

로 합리 이며 무엇을 할지 결정하기 에 그 행동의 비용과 편익을 계산한

다(JohnScott1992)고 말한다이것이 합리 선택이론이고 이를 사회 상

호작용에 용하면 교환이론(exchangetheory)의 형태를 갖는다이는 개인

자산에 따라 자산 사용 형태가 다르며(백은 1997)실제 시장의 소비 형태

로도 향을 미친다(HiraampMugenda2000)는 말과 같다

이에 따라 소비자 자신과 사회의 장기 미래를 고려하는 합리 소비는

충분한 정보를 수집하고 이를 자신 있게 소화해내는 일이야말로 비합리 인

소비를 차단하는 필수요건이 되는 것이다(정 1997)경제성과 소비가 련

이 있기 때문에 소비자는 한정된 산과 기회가치를 조합하여 합리 선택을

하려고 할 것이다

합리 소비에 한 연구에서 소비자가 자신의 최 만족을 추구하기 해

재화와 용역의 효율 으로 사용하는 것을 합리 소비생활이라고 하며 이는

경제 발 을 가져올 수 있다고 하 다(지정 1998)합리 소비는 자원을

효율 으로 활용하여 자원 낭비를 배척하므로 사회 경제 발 으로 연계될

수 있기 때문이다

소비자 행동과 련된 선행 연구를 통해 소비자는 한정된 산으로 최

편익을 추구하기 때문에 합리 소비 선택을 한다는 것을 알 수 있었다

한 최근 많은 지식과 정보를 활용할 수 있으므로 본 연구에서 소비자는 정보

를 수집하고 활용하여 한정된 산에서 합리 공항선택을 한다고 가정 하여

결과를 해석할 수 있다

- 16 -

(2)공항선택모형

선택모형은 개인의 공항선택 항공사 선택행태 모형화 연구에 교통선택

모형이 많이 쓰이고 있다이에 따라 공항선택행태를 분석하기 한 연구들

이 많이 출간되었다공항선택모형은 1976년 Skinner가 워싱턴 DC지역 내

3개의 공항선택에 한 연구가 첫 번째 라고 할 수 있다

공항선택모형의 표 인 연구로 『AirportChoiceAnEmpiricalStudy

(Skinner1976)』과 『AirportChoiceInMulti-airportRegions(WindleR

amp DresnerM1995)』가 있다두 연구 모두 볼티모어워싱턴 DC지역의 3

개 공항인 Ronald Reagan Washington NationalWashington Dulless

International Baltimore Washington International을 상으로 하 고

MultinomialLogitModel을 사용하 다그 Skinner(1976)의 연구는 공항

선택모형의 최 연구로 운항빈도와 지상 근성이 요한 결과로 도출되었

다

EricPelsetal연구에서(EricPelsetal1999)는 SanFranciscoBayArea

지역 승객들의 행동특성을 NetstedLogitModel을 이용하여 공항선택과 항공

사 선택에 하여 분석하 다분석에 사용된 변수로는 운항요 운항빈도

수공항 근시간비행당좌석수를 사용하 다분석결과 좌석에 한 수요의

탄력성이 다른 것에 비해 큰 것으로 조사되었다출발 공항과 항공사를 동시

에 선택하기보다 공항을 선택한 후 항공사를 차례로 선택하는 것으로 나타났

다

한 SanFranciscoBayArea를 상으로 한 공항선택 연구(EricPelsst

al2003)는 NestedLogitModel을 이용하 으며 공항선택 근수단 선택에

해 분석하 다운항요 운항빈도수공항 근시간공항 근비용이 변수

로 사용되었다비즈니스 승객과 목 의 승객을 구분하여 근비용과

근 시간을 월별로 분석하 다이를 통해 시간 가치를 산출하 고 공항선

택 모델에서 항공요 보다는 서비스의 빈도수가 공항선택과 련있는 변수

로 도출되었다따라서 여행자들이 항공요 에 해서 민감한 반응이며

비즈니스 여행자들이 서비스 빈도수에 민감하다는 결과이다

SanFranciscoBayArea지역을 상으로 한 다른 연구(GozenBasaret

al2004)에서는 승객들의 공항선택 행동특성을 PCMNL (Probabilistic

- 17 -

ChoiceSetMultinomialLogit)model으로 분석하 다변수는 운항빈도수와

공항 근시간이고 분석 결과 빈도계수는 양수가 나왔으며 근시간계수는 음

수가 도출되었다PCMNL모형에서 선택 모형 설정 시 MNL설정으로 분석한

결과에서는 주 과 주말에 큰 차이가 나타났고여성이 남성보다 근 시간

에 해 한 것으로 나타났다PCMNLModel의 공항 선택에서는 근시

간에 해 민감한 것으로 나타났다

Fargo지역 공항과 MSP(MinneapolisndashSaintPaul)국제공항 출발 승객들

을 상으로 BinaryLogitModel을 이용한 연구가 있다(SteveLeon2011)

공항 이용객 상으로 설문지를 바탕으로 분석했던 선행 연구와는 달리 상

공항을 이용하는 승객들의 데이터를 약 1년 간 수집하여 이를 모형화 하

다분석 결과 여행목 환승지항공사 변수가 유의하게 도출되었는데 특히

항공사 선택에서 높은 유의성이 나타난 이유는 Fargo지역 공항에 다양한 항

공사가 취항하고 있기 때문이다

국내 공항은 공항 개발 심으로 연구를 진행 이기 때문에 해외와 달리

공항선택에 한 연구가 은편이다그러므로 공항선택에 한 연구는 1999

년2011년에 추진한 연구가 해당된다

한국항공진흥 회에서 1999년에 추진한 연구는 국 부에 소재하는 경쟁

공항들 간 여객 운송 분포에 한 공항선택모델 개발이다(한국항공진흥 회

1999년)MNL모델을 이용하여 연구한 결과 근시간운항빈도항공기 기종

요소가 공항선택에 향을 미치는 것으로 도출되었으며 항공요 은 향을

미치지 않는 것으로 나타났다

2011년 연구는 김포공항 국제선 이용객을 상으로 하여 공항선택에 향

을 미치는 요인들을 분석하 다(김문환2011년)김포공항 국제선 승객들에

게 설문조사를 시행 후 재이용여부를 통해 공항선택 속성을 분석한 연구가

있는데 분석기법은 구조방정식을 이용하 고 이에 따라 공항운 근가능

성운항시설선호항공사 운항 변수가 공항선택에 향을 미치는 것으로

도출되었다

- 18 -

213 련연구 고찰 요약

하네다공항오를리공항 등 조사된 복수공항 사례에서 도심 근가능성이

용이한 공항은 성장 가능성이 존재한다 근거리가 단축될수록 공항 근시

간을 약할 수 있으므로 공항선택에 있어 공항 근시간을 요한 요인임을

가정할 수 있다

한 복수공항체계가 세계 으로 확산되고 있는 추세임에 따라 소비자들은

공항선택의 폭이 넓어졌다선택권이 있는 소비자의 행동을 측하기가 어려

운 일이기 때문에 과거부터 재까지 소비자 행동에 한 연구가 진행되어오

고 있다선행 연구된 소비자 행동 연구에서 도출 할 수 있는 결론은 소비자

는 한정된 산을 합리 으로 사용할 것이며 이에 근거하여 공항선택을 한다

고 가정 할 수 있다

공항선택모형과 련하여 선행 연구된 논문은 다음 표와 같으며 운항빈도

수공항 근시간공항 근비용 등이 유의한 변수로 도출되었음을 알 수 있

다

- 19 -

논문명 자 수행연도 변수

AirportandAirlineChoice

inaMultipleAirport

RegionAnEmpirical

AnalysisfortheSan

FranciscoBayArea

EricPelsetal 1999

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용

Accesstoand

CompetitionBetween

AirportsACaseStudy

forTheSanFrancisco

BayArea

EricPelsetal 2003

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용여행목

AParameterized

ConsideratioinSetModel

forAirportChoiceAn

ApplicationtotheSan

FranciscoBayArea

GozenBasar

etal2004

운항빈도수

공항 근시간성별

AirportChoiceModeling

EmpiricalEvidencefroma

Non-HubAirport

SteveLeon 2011

여행목 항공요 계

여행기간목 지

환승여부항공사

소비자의 공항선택에

향을 미치는 요인

한국항공진흥

회1999

운항빈도항공요

항공기 기종여행목

공항 근시간

공항이용객의

공항선택행동에 한

연구 -김포국제공항을

심으로-

김문환 2011

운 (탑승수속보안검색

등)

근가능성(공항 근수단

공항 근이용료

공항 근시간)운항(노선

스 등)시설(상업

안내 등)선호항공사운항

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수

- 20 -

22이론고찰

221로지스틱 회귀분석3)

회귀분석은 종속변수와 한 개 이상의 독립변수 사이의 상 계를 설명하

기 한 기법이다어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 수학

선형 계식으로 구하여 합도 측정이 가능하다회귀분석은 연속변수일

경우 사용되나 종속변수가 범주형인 경우에 로지스틱 회귀분석을 이용할 수

있다

로지스틱 회귀분석은 어떤 사건이 발생할 확률을 측하는 것으로 이분형

로지스틱 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석으로 구분할 수 있다두 가지

분석 방법 차이는 종속변수의 개수이다이분형 로지스틱 회귀분석은 명목척

도로 측정된 종속변수가 2개의 범주형으로 이루어진 경우 분석을 용할 수

있으며 종속변수가 3개 이상이면 다항 로지스틱 분석을 용한다본 연구는

인천공항과 김포공항 한 공항 선택 여부가 종속변수가 되므로 이분형 로

지스틱 회귀분석을 사용하 다

(1)이분형 로지스틱 회귀분석

이분형 로지스틱은 사건 발생(1)과 사건이 발생하지 않음(0)에 한 종속변

수에 해 한 개 이상의 독립변수를 이용하여 회귀모형을 도출한다이분형

로지스틱 회귀분석 수식은 다음과 같다

ln ⋯ (식 21)

Logit을 ln 로 표 하여 p는 사건 발생 확률이고 1-p는 사건이 발생

하지 않을 확률이다따라서 p값이 증가하면 사건발생 확률이 높다는 의미

로 해석할 수 있다따라서 로지스틱 회귀분석의 목 은 n개의 측 변수를

이용하여 측하는 것이다

3) 처 순귀 2 ldquo로지스틱 회귀 형 해 rdquo 한나래아카데미 2008

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 10 -

테겔공항은 독일에서 두 번째로 큰 규모의 항공사인 AirBerlin의 허 국

제공항으로서 베를린 제1의 공항이다베를린의 도심(CBD)으로부터 7km 떨

어진 거리에 치하고 있다에어 랑스SAS를 포함한 38개 항공사가 운항

이며테겔-취리히를 포함한 98개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여

객 수송 실 은 국내선 여객 717만 인국제선 여객 1076만 인으로 테겔공항

체 여객 국내선은 40국제선은 60를 차지하 다

쉐네펠트공항은 베를린 제2의 국제공항이다통일 주공항이었으나 통일

이후 부공항으로 락하 으며 베를린 도심(CBD)으로부터의 거리는 26km이

다이지제트를 포함한 20개 항공사가 운항 이며쉐네펠트-런던을 포함한

72개 노선을 운항 이다이에 따라 2012년 여객 수송 실 은 국내선 69만

인국제선 여객 611만 인으로 쉐네펠트공항 체 여객 국내선은 10국

제선은 90를 차지하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

테겔공항 7국제선 11

국내선 076040

쉐네펠드공항 26국제선 06

국내선 019010

lt표 23gt베를린 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 11 -

(4) 리( 랑스)

리의 주요공항으로는 샤를드골공항오를리공항이 있다 리 오를리 공

항은 처리용량을 철 히 제한하고 있었으므로 1966년 샤를드골공항이 건설되

었다

그림에서와 같이 도심은 LaDeacutefense이며 이와 가장 근거리에 치한 공항

은 오를리공항이다오를리공항은 리의 제2공항 역할을 차지하고 있다

lt그림 25gt 리 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

샤를드골공항은 리의 허 공항 유럽 항공화물 처리공항으로 도심

(CBD)과의 거리는 33km 이다2012년 여객 실 은 국내선 500만 인국제선

5600만 인으로 샤를드골공항 체 여객 국내선은 9국제선은 91를

차지하고 있다샤를드골공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄

등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다공항 내에 lsquo미니 박물 rsquo을

유치하여 2013년부터 운 을 시작하는 등 외국인 이용객을 흡인하려는 략

을 세우고 있다 한 장거리 노선 승객 용 비즈니스 라운지 확장 리모

델링을 통해 아시아 승객들의 이용 편의를 도모하고 있으며 공항 인근에

형 박람회장을 조성하여 공항과 연계하 고 박람회장 부근에 규모 호텔단

지를 조성하는 등 공항수요를 증가시키려 노력하고 있다

- 12 -

오를리는 랑스 제2공항으로 도심(CBD)과의 거리는 26km 이다2012년

여객 실 은 국내선 1100만 인국제선 1600만 인으로 오를리공항 체 여

객 국내선은 42국제선은 58를 차지하고 있다2008년 3월 미국과

EU간 항공자유화 정이 체결로 인하여 존에 네디공항과 리 오를리공

항을 연결하는 노선을 개설 하는 등 유럽 항공사들은 미국 취항 노선을 증설

하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

샤를드골공항 33국제선 56

국내선 05919

오를리공항 26국제선 16

국내선 115842

lt표 24gt 리 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 13 -

(5)로마(이탈리아)

로마의 주요공항으로는 오나르도다빈치공항과 로마참피노공항이 있다참

피노공항은 공항 확장에 제약이 있어 1960년 오나르도다빈치공항을 건설하

다 한 오나르도다빈치공항에 교통량을 이 하 다

그림에서와 같이 도심은 EUR(EsposizioneUniversaleRoma)이며 이와 가

장 근거리에 치한 공항은 로마참피노공항이다참피노공항은 비용항공사

취항으로 여객 수송량이 증가하고 있는 공항이다

lt그림 26gt로마 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

오나르도다빈치공항은 이탈리아에서 가장 규모가 큰 공항으로서 이탈리

아 국 항공사 Alitalia의 허 공항이며 로마 도심(CBD)으로부터 22km 떨어

져 있다2012년 여객 수송 실 은 국내선 1189만 인국제선 2518만 인으로

오나르도다빈치공항 체 여객 국내선은 32국제선은 68를 차지한

다2008년에 제 5터미 의 운 을 시작하면서 연간 여객 95만 인을 더 수

용할 수 있게 되었다2010년에 새로운 수화물 처리 시스템(BHS)을 도입하여

수화물 수송의 효율성을 증 시켰다 오나르도다빈치공항은 EU항공자유화

방침에 따라 미국 키스탄 등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하

다

- 14 -

로마참피노공항은 유럽의 표 인 가항공사 Ryanair의 허 공항으로서

가항공사들이 주로 이용하고 있으며 부분 세기 운항과 행정 목 의

항공기 취항이 이루어지고 있다로마 도심(CBD)으로부터 16km 떨어진 곳에

치하고 있으며 2012년 여객 수송 실 은 국내선 102만 인국제선 348만

인으로 로마참피노공항 체 여객 국내선은 23국제선은 77를 차지한

다정기 항공편 이용이 감소하고 LCC이용률의 증가함에 따라 2007년에 터

미 을 확장하 으며 재 이탈리아에서 여객수송량 증가율이 가장 높은 공

항이다로마참피노공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄 등 EU

항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

오나르도다빈치

공항22

국제선 25

국내선 126832

로마참피노공항 16국제선 03

국내선 017723

lt표 25gt로마 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 15 -

212공항선택의 소비자 선택 행동연구

(1)소비자 선택 행동 연구

소비자 행동 연구의 사회 경제학 측면에서 인간의 모든 행동은 근본 으

로 합리 이며 무엇을 할지 결정하기 에 그 행동의 비용과 편익을 계산한

다(JohnScott1992)고 말한다이것이 합리 선택이론이고 이를 사회 상

호작용에 용하면 교환이론(exchangetheory)의 형태를 갖는다이는 개인

자산에 따라 자산 사용 형태가 다르며(백은 1997)실제 시장의 소비 형태

로도 향을 미친다(HiraampMugenda2000)는 말과 같다

이에 따라 소비자 자신과 사회의 장기 미래를 고려하는 합리 소비는

충분한 정보를 수집하고 이를 자신 있게 소화해내는 일이야말로 비합리 인

소비를 차단하는 필수요건이 되는 것이다(정 1997)경제성과 소비가 련

이 있기 때문에 소비자는 한정된 산과 기회가치를 조합하여 합리 선택을

하려고 할 것이다

합리 소비에 한 연구에서 소비자가 자신의 최 만족을 추구하기 해

재화와 용역의 효율 으로 사용하는 것을 합리 소비생활이라고 하며 이는

경제 발 을 가져올 수 있다고 하 다(지정 1998)합리 소비는 자원을

효율 으로 활용하여 자원 낭비를 배척하므로 사회 경제 발 으로 연계될

수 있기 때문이다

소비자 행동과 련된 선행 연구를 통해 소비자는 한정된 산으로 최

편익을 추구하기 때문에 합리 소비 선택을 한다는 것을 알 수 있었다

한 최근 많은 지식과 정보를 활용할 수 있으므로 본 연구에서 소비자는 정보

를 수집하고 활용하여 한정된 산에서 합리 공항선택을 한다고 가정 하여

결과를 해석할 수 있다

- 16 -

(2)공항선택모형

선택모형은 개인의 공항선택 항공사 선택행태 모형화 연구에 교통선택

모형이 많이 쓰이고 있다이에 따라 공항선택행태를 분석하기 한 연구들

이 많이 출간되었다공항선택모형은 1976년 Skinner가 워싱턴 DC지역 내

3개의 공항선택에 한 연구가 첫 번째 라고 할 수 있다

공항선택모형의 표 인 연구로 『AirportChoiceAnEmpiricalStudy

(Skinner1976)』과 『AirportChoiceInMulti-airportRegions(WindleR

amp DresnerM1995)』가 있다두 연구 모두 볼티모어워싱턴 DC지역의 3

개 공항인 Ronald Reagan Washington NationalWashington Dulless

International Baltimore Washington International을 상으로 하 고

MultinomialLogitModel을 사용하 다그 Skinner(1976)의 연구는 공항

선택모형의 최 연구로 운항빈도와 지상 근성이 요한 결과로 도출되었

다

EricPelsetal연구에서(EricPelsetal1999)는 SanFranciscoBayArea

지역 승객들의 행동특성을 NetstedLogitModel을 이용하여 공항선택과 항공

사 선택에 하여 분석하 다분석에 사용된 변수로는 운항요 운항빈도

수공항 근시간비행당좌석수를 사용하 다분석결과 좌석에 한 수요의

탄력성이 다른 것에 비해 큰 것으로 조사되었다출발 공항과 항공사를 동시

에 선택하기보다 공항을 선택한 후 항공사를 차례로 선택하는 것으로 나타났

다

한 SanFranciscoBayArea를 상으로 한 공항선택 연구(EricPelsst

al2003)는 NestedLogitModel을 이용하 으며 공항선택 근수단 선택에

해 분석하 다운항요 운항빈도수공항 근시간공항 근비용이 변수

로 사용되었다비즈니스 승객과 목 의 승객을 구분하여 근비용과

근 시간을 월별로 분석하 다이를 통해 시간 가치를 산출하 고 공항선

택 모델에서 항공요 보다는 서비스의 빈도수가 공항선택과 련있는 변수

로 도출되었다따라서 여행자들이 항공요 에 해서 민감한 반응이며

비즈니스 여행자들이 서비스 빈도수에 민감하다는 결과이다

SanFranciscoBayArea지역을 상으로 한 다른 연구(GozenBasaret

al2004)에서는 승객들의 공항선택 행동특성을 PCMNL (Probabilistic

- 17 -

ChoiceSetMultinomialLogit)model으로 분석하 다변수는 운항빈도수와

공항 근시간이고 분석 결과 빈도계수는 양수가 나왔으며 근시간계수는 음

수가 도출되었다PCMNL모형에서 선택 모형 설정 시 MNL설정으로 분석한

결과에서는 주 과 주말에 큰 차이가 나타났고여성이 남성보다 근 시간

에 해 한 것으로 나타났다PCMNLModel의 공항 선택에서는 근시

간에 해 민감한 것으로 나타났다

Fargo지역 공항과 MSP(MinneapolisndashSaintPaul)국제공항 출발 승객들

을 상으로 BinaryLogitModel을 이용한 연구가 있다(SteveLeon2011)

공항 이용객 상으로 설문지를 바탕으로 분석했던 선행 연구와는 달리 상

공항을 이용하는 승객들의 데이터를 약 1년 간 수집하여 이를 모형화 하

다분석 결과 여행목 환승지항공사 변수가 유의하게 도출되었는데 특히

항공사 선택에서 높은 유의성이 나타난 이유는 Fargo지역 공항에 다양한 항

공사가 취항하고 있기 때문이다

국내 공항은 공항 개발 심으로 연구를 진행 이기 때문에 해외와 달리

공항선택에 한 연구가 은편이다그러므로 공항선택에 한 연구는 1999

년2011년에 추진한 연구가 해당된다

한국항공진흥 회에서 1999년에 추진한 연구는 국 부에 소재하는 경쟁

공항들 간 여객 운송 분포에 한 공항선택모델 개발이다(한국항공진흥 회

1999년)MNL모델을 이용하여 연구한 결과 근시간운항빈도항공기 기종

요소가 공항선택에 향을 미치는 것으로 도출되었으며 항공요 은 향을

미치지 않는 것으로 나타났다

2011년 연구는 김포공항 국제선 이용객을 상으로 하여 공항선택에 향

을 미치는 요인들을 분석하 다(김문환2011년)김포공항 국제선 승객들에

게 설문조사를 시행 후 재이용여부를 통해 공항선택 속성을 분석한 연구가

있는데 분석기법은 구조방정식을 이용하 고 이에 따라 공항운 근가능

성운항시설선호항공사 운항 변수가 공항선택에 향을 미치는 것으로

도출되었다

- 18 -

213 련연구 고찰 요약

하네다공항오를리공항 등 조사된 복수공항 사례에서 도심 근가능성이

용이한 공항은 성장 가능성이 존재한다 근거리가 단축될수록 공항 근시

간을 약할 수 있으므로 공항선택에 있어 공항 근시간을 요한 요인임을

가정할 수 있다

한 복수공항체계가 세계 으로 확산되고 있는 추세임에 따라 소비자들은

공항선택의 폭이 넓어졌다선택권이 있는 소비자의 행동을 측하기가 어려

운 일이기 때문에 과거부터 재까지 소비자 행동에 한 연구가 진행되어오

고 있다선행 연구된 소비자 행동 연구에서 도출 할 수 있는 결론은 소비자

는 한정된 산을 합리 으로 사용할 것이며 이에 근거하여 공항선택을 한다

고 가정 할 수 있다

공항선택모형과 련하여 선행 연구된 논문은 다음 표와 같으며 운항빈도

수공항 근시간공항 근비용 등이 유의한 변수로 도출되었음을 알 수 있

다

- 19 -

논문명 자 수행연도 변수

AirportandAirlineChoice

inaMultipleAirport

RegionAnEmpirical

AnalysisfortheSan

FranciscoBayArea

EricPelsetal 1999

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용

Accesstoand

CompetitionBetween

AirportsACaseStudy

forTheSanFrancisco

BayArea

EricPelsetal 2003

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용여행목

AParameterized

ConsideratioinSetModel

forAirportChoiceAn

ApplicationtotheSan

FranciscoBayArea

GozenBasar

etal2004

운항빈도수

공항 근시간성별

AirportChoiceModeling

EmpiricalEvidencefroma

Non-HubAirport

SteveLeon 2011

여행목 항공요 계

여행기간목 지

환승여부항공사

소비자의 공항선택에

향을 미치는 요인

한국항공진흥

회1999

운항빈도항공요

항공기 기종여행목

공항 근시간

공항이용객의

공항선택행동에 한

연구 -김포국제공항을

심으로-

김문환 2011

운 (탑승수속보안검색

등)

근가능성(공항 근수단

공항 근이용료

공항 근시간)운항(노선

스 등)시설(상업

안내 등)선호항공사운항

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수

- 20 -

22이론고찰

221로지스틱 회귀분석3)

회귀분석은 종속변수와 한 개 이상의 독립변수 사이의 상 계를 설명하

기 한 기법이다어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 수학

선형 계식으로 구하여 합도 측정이 가능하다회귀분석은 연속변수일

경우 사용되나 종속변수가 범주형인 경우에 로지스틱 회귀분석을 이용할 수

있다

로지스틱 회귀분석은 어떤 사건이 발생할 확률을 측하는 것으로 이분형

로지스틱 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석으로 구분할 수 있다두 가지

분석 방법 차이는 종속변수의 개수이다이분형 로지스틱 회귀분석은 명목척

도로 측정된 종속변수가 2개의 범주형으로 이루어진 경우 분석을 용할 수

있으며 종속변수가 3개 이상이면 다항 로지스틱 분석을 용한다본 연구는

인천공항과 김포공항 한 공항 선택 여부가 종속변수가 되므로 이분형 로

지스틱 회귀분석을 사용하 다

(1)이분형 로지스틱 회귀분석

이분형 로지스틱은 사건 발생(1)과 사건이 발생하지 않음(0)에 한 종속변

수에 해 한 개 이상의 독립변수를 이용하여 회귀모형을 도출한다이분형

로지스틱 회귀분석 수식은 다음과 같다

ln ⋯ (식 21)

Logit을 ln 로 표 하여 p는 사건 발생 확률이고 1-p는 사건이 발생

하지 않을 확률이다따라서 p값이 증가하면 사건발생 확률이 높다는 의미

로 해석할 수 있다따라서 로지스틱 회귀분석의 목 은 n개의 측 변수를

이용하여 측하는 것이다

3) 처 순귀 2 ldquo로지스틱 회귀 형 해 rdquo 한나래아카데미 2008

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 11 -

(4) 리( 랑스)

리의 주요공항으로는 샤를드골공항오를리공항이 있다 리 오를리 공

항은 처리용량을 철 히 제한하고 있었으므로 1966년 샤를드골공항이 건설되

었다

그림에서와 같이 도심은 LaDeacutefense이며 이와 가장 근거리에 치한 공항

은 오를리공항이다오를리공항은 리의 제2공항 역할을 차지하고 있다

lt그림 25gt 리 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

샤를드골공항은 리의 허 공항 유럽 항공화물 처리공항으로 도심

(CBD)과의 거리는 33km 이다2012년 여객 실 은 국내선 500만 인국제선

5600만 인으로 샤를드골공항 체 여객 국내선은 9국제선은 91를

차지하고 있다샤를드골공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄

등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다공항 내에 lsquo미니 박물 rsquo을

유치하여 2013년부터 운 을 시작하는 등 외국인 이용객을 흡인하려는 략

을 세우고 있다 한 장거리 노선 승객 용 비즈니스 라운지 확장 리모

델링을 통해 아시아 승객들의 이용 편의를 도모하고 있으며 공항 인근에

형 박람회장을 조성하여 공항과 연계하 고 박람회장 부근에 규모 호텔단

지를 조성하는 등 공항수요를 증가시키려 노력하고 있다

- 12 -

오를리는 랑스 제2공항으로 도심(CBD)과의 거리는 26km 이다2012년

여객 실 은 국내선 1100만 인국제선 1600만 인으로 오를리공항 체 여

객 국내선은 42국제선은 58를 차지하고 있다2008년 3월 미국과

EU간 항공자유화 정이 체결로 인하여 존에 네디공항과 리 오를리공

항을 연결하는 노선을 개설 하는 등 유럽 항공사들은 미국 취항 노선을 증설

하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

샤를드골공항 33국제선 56

국내선 05919

오를리공항 26국제선 16

국내선 115842

lt표 24gt 리 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 13 -

(5)로마(이탈리아)

로마의 주요공항으로는 오나르도다빈치공항과 로마참피노공항이 있다참

피노공항은 공항 확장에 제약이 있어 1960년 오나르도다빈치공항을 건설하

다 한 오나르도다빈치공항에 교통량을 이 하 다

그림에서와 같이 도심은 EUR(EsposizioneUniversaleRoma)이며 이와 가

장 근거리에 치한 공항은 로마참피노공항이다참피노공항은 비용항공사

취항으로 여객 수송량이 증가하고 있는 공항이다

lt그림 26gt로마 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

오나르도다빈치공항은 이탈리아에서 가장 규모가 큰 공항으로서 이탈리

아 국 항공사 Alitalia의 허 공항이며 로마 도심(CBD)으로부터 22km 떨어

져 있다2012년 여객 수송 실 은 국내선 1189만 인국제선 2518만 인으로

오나르도다빈치공항 체 여객 국내선은 32국제선은 68를 차지한

다2008년에 제 5터미 의 운 을 시작하면서 연간 여객 95만 인을 더 수

용할 수 있게 되었다2010년에 새로운 수화물 처리 시스템(BHS)을 도입하여

수화물 수송의 효율성을 증 시켰다 오나르도다빈치공항은 EU항공자유화

방침에 따라 미국 키스탄 등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하

다

- 14 -

로마참피노공항은 유럽의 표 인 가항공사 Ryanair의 허 공항으로서

가항공사들이 주로 이용하고 있으며 부분 세기 운항과 행정 목 의

항공기 취항이 이루어지고 있다로마 도심(CBD)으로부터 16km 떨어진 곳에

치하고 있으며 2012년 여객 수송 실 은 국내선 102만 인국제선 348만

인으로 로마참피노공항 체 여객 국내선은 23국제선은 77를 차지한

다정기 항공편 이용이 감소하고 LCC이용률의 증가함에 따라 2007년에 터

미 을 확장하 으며 재 이탈리아에서 여객수송량 증가율이 가장 높은 공

항이다로마참피노공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄 등 EU

항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

오나르도다빈치

공항22

국제선 25

국내선 126832

로마참피노공항 16국제선 03

국내선 017723

lt표 25gt로마 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 15 -

212공항선택의 소비자 선택 행동연구

(1)소비자 선택 행동 연구

소비자 행동 연구의 사회 경제학 측면에서 인간의 모든 행동은 근본 으

로 합리 이며 무엇을 할지 결정하기 에 그 행동의 비용과 편익을 계산한

다(JohnScott1992)고 말한다이것이 합리 선택이론이고 이를 사회 상

호작용에 용하면 교환이론(exchangetheory)의 형태를 갖는다이는 개인

자산에 따라 자산 사용 형태가 다르며(백은 1997)실제 시장의 소비 형태

로도 향을 미친다(HiraampMugenda2000)는 말과 같다

이에 따라 소비자 자신과 사회의 장기 미래를 고려하는 합리 소비는

충분한 정보를 수집하고 이를 자신 있게 소화해내는 일이야말로 비합리 인

소비를 차단하는 필수요건이 되는 것이다(정 1997)경제성과 소비가 련

이 있기 때문에 소비자는 한정된 산과 기회가치를 조합하여 합리 선택을

하려고 할 것이다

합리 소비에 한 연구에서 소비자가 자신의 최 만족을 추구하기 해

재화와 용역의 효율 으로 사용하는 것을 합리 소비생활이라고 하며 이는

경제 발 을 가져올 수 있다고 하 다(지정 1998)합리 소비는 자원을

효율 으로 활용하여 자원 낭비를 배척하므로 사회 경제 발 으로 연계될

수 있기 때문이다

소비자 행동과 련된 선행 연구를 통해 소비자는 한정된 산으로 최

편익을 추구하기 때문에 합리 소비 선택을 한다는 것을 알 수 있었다

한 최근 많은 지식과 정보를 활용할 수 있으므로 본 연구에서 소비자는 정보

를 수집하고 활용하여 한정된 산에서 합리 공항선택을 한다고 가정 하여

결과를 해석할 수 있다

- 16 -

(2)공항선택모형

선택모형은 개인의 공항선택 항공사 선택행태 모형화 연구에 교통선택

모형이 많이 쓰이고 있다이에 따라 공항선택행태를 분석하기 한 연구들

이 많이 출간되었다공항선택모형은 1976년 Skinner가 워싱턴 DC지역 내

3개의 공항선택에 한 연구가 첫 번째 라고 할 수 있다

공항선택모형의 표 인 연구로 『AirportChoiceAnEmpiricalStudy

(Skinner1976)』과 『AirportChoiceInMulti-airportRegions(WindleR

amp DresnerM1995)』가 있다두 연구 모두 볼티모어워싱턴 DC지역의 3

개 공항인 Ronald Reagan Washington NationalWashington Dulless

International Baltimore Washington International을 상으로 하 고

MultinomialLogitModel을 사용하 다그 Skinner(1976)의 연구는 공항

선택모형의 최 연구로 운항빈도와 지상 근성이 요한 결과로 도출되었

다

EricPelsetal연구에서(EricPelsetal1999)는 SanFranciscoBayArea

지역 승객들의 행동특성을 NetstedLogitModel을 이용하여 공항선택과 항공

사 선택에 하여 분석하 다분석에 사용된 변수로는 운항요 운항빈도

수공항 근시간비행당좌석수를 사용하 다분석결과 좌석에 한 수요의

탄력성이 다른 것에 비해 큰 것으로 조사되었다출발 공항과 항공사를 동시

에 선택하기보다 공항을 선택한 후 항공사를 차례로 선택하는 것으로 나타났

다

한 SanFranciscoBayArea를 상으로 한 공항선택 연구(EricPelsst

al2003)는 NestedLogitModel을 이용하 으며 공항선택 근수단 선택에

해 분석하 다운항요 운항빈도수공항 근시간공항 근비용이 변수

로 사용되었다비즈니스 승객과 목 의 승객을 구분하여 근비용과

근 시간을 월별로 분석하 다이를 통해 시간 가치를 산출하 고 공항선

택 모델에서 항공요 보다는 서비스의 빈도수가 공항선택과 련있는 변수

로 도출되었다따라서 여행자들이 항공요 에 해서 민감한 반응이며

비즈니스 여행자들이 서비스 빈도수에 민감하다는 결과이다

SanFranciscoBayArea지역을 상으로 한 다른 연구(GozenBasaret

al2004)에서는 승객들의 공항선택 행동특성을 PCMNL (Probabilistic

- 17 -

ChoiceSetMultinomialLogit)model으로 분석하 다변수는 운항빈도수와

공항 근시간이고 분석 결과 빈도계수는 양수가 나왔으며 근시간계수는 음

수가 도출되었다PCMNL모형에서 선택 모형 설정 시 MNL설정으로 분석한

결과에서는 주 과 주말에 큰 차이가 나타났고여성이 남성보다 근 시간

에 해 한 것으로 나타났다PCMNLModel의 공항 선택에서는 근시

간에 해 민감한 것으로 나타났다

Fargo지역 공항과 MSP(MinneapolisndashSaintPaul)국제공항 출발 승객들

을 상으로 BinaryLogitModel을 이용한 연구가 있다(SteveLeon2011)

공항 이용객 상으로 설문지를 바탕으로 분석했던 선행 연구와는 달리 상

공항을 이용하는 승객들의 데이터를 약 1년 간 수집하여 이를 모형화 하

다분석 결과 여행목 환승지항공사 변수가 유의하게 도출되었는데 특히

항공사 선택에서 높은 유의성이 나타난 이유는 Fargo지역 공항에 다양한 항

공사가 취항하고 있기 때문이다

국내 공항은 공항 개발 심으로 연구를 진행 이기 때문에 해외와 달리

공항선택에 한 연구가 은편이다그러므로 공항선택에 한 연구는 1999

년2011년에 추진한 연구가 해당된다

한국항공진흥 회에서 1999년에 추진한 연구는 국 부에 소재하는 경쟁

공항들 간 여객 운송 분포에 한 공항선택모델 개발이다(한국항공진흥 회

1999년)MNL모델을 이용하여 연구한 결과 근시간운항빈도항공기 기종

요소가 공항선택에 향을 미치는 것으로 도출되었으며 항공요 은 향을

미치지 않는 것으로 나타났다

2011년 연구는 김포공항 국제선 이용객을 상으로 하여 공항선택에 향

을 미치는 요인들을 분석하 다(김문환2011년)김포공항 국제선 승객들에

게 설문조사를 시행 후 재이용여부를 통해 공항선택 속성을 분석한 연구가

있는데 분석기법은 구조방정식을 이용하 고 이에 따라 공항운 근가능

성운항시설선호항공사 운항 변수가 공항선택에 향을 미치는 것으로

도출되었다

- 18 -

213 련연구 고찰 요약

하네다공항오를리공항 등 조사된 복수공항 사례에서 도심 근가능성이

용이한 공항은 성장 가능성이 존재한다 근거리가 단축될수록 공항 근시

간을 약할 수 있으므로 공항선택에 있어 공항 근시간을 요한 요인임을

가정할 수 있다

한 복수공항체계가 세계 으로 확산되고 있는 추세임에 따라 소비자들은

공항선택의 폭이 넓어졌다선택권이 있는 소비자의 행동을 측하기가 어려

운 일이기 때문에 과거부터 재까지 소비자 행동에 한 연구가 진행되어오

고 있다선행 연구된 소비자 행동 연구에서 도출 할 수 있는 결론은 소비자

는 한정된 산을 합리 으로 사용할 것이며 이에 근거하여 공항선택을 한다

고 가정 할 수 있다

공항선택모형과 련하여 선행 연구된 논문은 다음 표와 같으며 운항빈도

수공항 근시간공항 근비용 등이 유의한 변수로 도출되었음을 알 수 있

다

- 19 -

논문명 자 수행연도 변수

AirportandAirlineChoice

inaMultipleAirport

RegionAnEmpirical

AnalysisfortheSan

FranciscoBayArea

EricPelsetal 1999

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용

Accesstoand

CompetitionBetween

AirportsACaseStudy

forTheSanFrancisco

BayArea

EricPelsetal 2003

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용여행목

AParameterized

ConsideratioinSetModel

forAirportChoiceAn

ApplicationtotheSan

FranciscoBayArea

GozenBasar

etal2004

운항빈도수

공항 근시간성별

AirportChoiceModeling

EmpiricalEvidencefroma

Non-HubAirport

SteveLeon 2011

여행목 항공요 계

여행기간목 지

환승여부항공사

소비자의 공항선택에

향을 미치는 요인

한국항공진흥

회1999

운항빈도항공요

항공기 기종여행목

공항 근시간

공항이용객의

공항선택행동에 한

연구 -김포국제공항을

심으로-

김문환 2011

운 (탑승수속보안검색

등)

근가능성(공항 근수단

공항 근이용료

공항 근시간)운항(노선

스 등)시설(상업

안내 등)선호항공사운항

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수

- 20 -

22이론고찰

221로지스틱 회귀분석3)

회귀분석은 종속변수와 한 개 이상의 독립변수 사이의 상 계를 설명하

기 한 기법이다어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 수학

선형 계식으로 구하여 합도 측정이 가능하다회귀분석은 연속변수일

경우 사용되나 종속변수가 범주형인 경우에 로지스틱 회귀분석을 이용할 수

있다

로지스틱 회귀분석은 어떤 사건이 발생할 확률을 측하는 것으로 이분형

로지스틱 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석으로 구분할 수 있다두 가지

분석 방법 차이는 종속변수의 개수이다이분형 로지스틱 회귀분석은 명목척

도로 측정된 종속변수가 2개의 범주형으로 이루어진 경우 분석을 용할 수

있으며 종속변수가 3개 이상이면 다항 로지스틱 분석을 용한다본 연구는

인천공항과 김포공항 한 공항 선택 여부가 종속변수가 되므로 이분형 로

지스틱 회귀분석을 사용하 다

(1)이분형 로지스틱 회귀분석

이분형 로지스틱은 사건 발생(1)과 사건이 발생하지 않음(0)에 한 종속변

수에 해 한 개 이상의 독립변수를 이용하여 회귀모형을 도출한다이분형

로지스틱 회귀분석 수식은 다음과 같다

ln ⋯ (식 21)

Logit을 ln 로 표 하여 p는 사건 발생 확률이고 1-p는 사건이 발생

하지 않을 확률이다따라서 p값이 증가하면 사건발생 확률이 높다는 의미

로 해석할 수 있다따라서 로지스틱 회귀분석의 목 은 n개의 측 변수를

이용하여 측하는 것이다

3) 처 순귀 2 ldquo로지스틱 회귀 형 해 rdquo 한나래아카데미 2008

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 12 -

오를리는 랑스 제2공항으로 도심(CBD)과의 거리는 26km 이다2012년

여객 실 은 국내선 1100만 인국제선 1600만 인으로 오를리공항 체 여

객 국내선은 42국제선은 58를 차지하고 있다2008년 3월 미국과

EU간 항공자유화 정이 체결로 인하여 존에 네디공항과 리 오를리공

항을 연결하는 노선을 개설 하는 등 유럽 항공사들은 미국 취항 노선을 증설

하 다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

샤를드골공항 33국제선 56

국내선 05919

오를리공항 26국제선 16

국내선 115842

lt표 24gt 리 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 13 -

(5)로마(이탈리아)

로마의 주요공항으로는 오나르도다빈치공항과 로마참피노공항이 있다참

피노공항은 공항 확장에 제약이 있어 1960년 오나르도다빈치공항을 건설하

다 한 오나르도다빈치공항에 교통량을 이 하 다

그림에서와 같이 도심은 EUR(EsposizioneUniversaleRoma)이며 이와 가

장 근거리에 치한 공항은 로마참피노공항이다참피노공항은 비용항공사

취항으로 여객 수송량이 증가하고 있는 공항이다

lt그림 26gt로마 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

오나르도다빈치공항은 이탈리아에서 가장 규모가 큰 공항으로서 이탈리

아 국 항공사 Alitalia의 허 공항이며 로마 도심(CBD)으로부터 22km 떨어

져 있다2012년 여객 수송 실 은 국내선 1189만 인국제선 2518만 인으로

오나르도다빈치공항 체 여객 국내선은 32국제선은 68를 차지한

다2008년에 제 5터미 의 운 을 시작하면서 연간 여객 95만 인을 더 수

용할 수 있게 되었다2010년에 새로운 수화물 처리 시스템(BHS)을 도입하여

수화물 수송의 효율성을 증 시켰다 오나르도다빈치공항은 EU항공자유화

방침에 따라 미국 키스탄 등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하

다

- 14 -

로마참피노공항은 유럽의 표 인 가항공사 Ryanair의 허 공항으로서

가항공사들이 주로 이용하고 있으며 부분 세기 운항과 행정 목 의

항공기 취항이 이루어지고 있다로마 도심(CBD)으로부터 16km 떨어진 곳에

치하고 있으며 2012년 여객 수송 실 은 국내선 102만 인국제선 348만

인으로 로마참피노공항 체 여객 국내선은 23국제선은 77를 차지한

다정기 항공편 이용이 감소하고 LCC이용률의 증가함에 따라 2007년에 터

미 을 확장하 으며 재 이탈리아에서 여객수송량 증가율이 가장 높은 공

항이다로마참피노공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄 등 EU

항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

오나르도다빈치

공항22

국제선 25

국내선 126832

로마참피노공항 16국제선 03

국내선 017723

lt표 25gt로마 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 15 -

212공항선택의 소비자 선택 행동연구

(1)소비자 선택 행동 연구

소비자 행동 연구의 사회 경제학 측면에서 인간의 모든 행동은 근본 으

로 합리 이며 무엇을 할지 결정하기 에 그 행동의 비용과 편익을 계산한

다(JohnScott1992)고 말한다이것이 합리 선택이론이고 이를 사회 상

호작용에 용하면 교환이론(exchangetheory)의 형태를 갖는다이는 개인

자산에 따라 자산 사용 형태가 다르며(백은 1997)실제 시장의 소비 형태

로도 향을 미친다(HiraampMugenda2000)는 말과 같다

이에 따라 소비자 자신과 사회의 장기 미래를 고려하는 합리 소비는

충분한 정보를 수집하고 이를 자신 있게 소화해내는 일이야말로 비합리 인

소비를 차단하는 필수요건이 되는 것이다(정 1997)경제성과 소비가 련

이 있기 때문에 소비자는 한정된 산과 기회가치를 조합하여 합리 선택을

하려고 할 것이다

합리 소비에 한 연구에서 소비자가 자신의 최 만족을 추구하기 해

재화와 용역의 효율 으로 사용하는 것을 합리 소비생활이라고 하며 이는

경제 발 을 가져올 수 있다고 하 다(지정 1998)합리 소비는 자원을

효율 으로 활용하여 자원 낭비를 배척하므로 사회 경제 발 으로 연계될

수 있기 때문이다

소비자 행동과 련된 선행 연구를 통해 소비자는 한정된 산으로 최

편익을 추구하기 때문에 합리 소비 선택을 한다는 것을 알 수 있었다

한 최근 많은 지식과 정보를 활용할 수 있으므로 본 연구에서 소비자는 정보

를 수집하고 활용하여 한정된 산에서 합리 공항선택을 한다고 가정 하여

결과를 해석할 수 있다

- 16 -

(2)공항선택모형

선택모형은 개인의 공항선택 항공사 선택행태 모형화 연구에 교통선택

모형이 많이 쓰이고 있다이에 따라 공항선택행태를 분석하기 한 연구들

이 많이 출간되었다공항선택모형은 1976년 Skinner가 워싱턴 DC지역 내

3개의 공항선택에 한 연구가 첫 번째 라고 할 수 있다

공항선택모형의 표 인 연구로 『AirportChoiceAnEmpiricalStudy

(Skinner1976)』과 『AirportChoiceInMulti-airportRegions(WindleR

amp DresnerM1995)』가 있다두 연구 모두 볼티모어워싱턴 DC지역의 3

개 공항인 Ronald Reagan Washington NationalWashington Dulless

International Baltimore Washington International을 상으로 하 고

MultinomialLogitModel을 사용하 다그 Skinner(1976)의 연구는 공항

선택모형의 최 연구로 운항빈도와 지상 근성이 요한 결과로 도출되었

다

EricPelsetal연구에서(EricPelsetal1999)는 SanFranciscoBayArea

지역 승객들의 행동특성을 NetstedLogitModel을 이용하여 공항선택과 항공

사 선택에 하여 분석하 다분석에 사용된 변수로는 운항요 운항빈도

수공항 근시간비행당좌석수를 사용하 다분석결과 좌석에 한 수요의

탄력성이 다른 것에 비해 큰 것으로 조사되었다출발 공항과 항공사를 동시

에 선택하기보다 공항을 선택한 후 항공사를 차례로 선택하는 것으로 나타났

다

한 SanFranciscoBayArea를 상으로 한 공항선택 연구(EricPelsst

al2003)는 NestedLogitModel을 이용하 으며 공항선택 근수단 선택에

해 분석하 다운항요 운항빈도수공항 근시간공항 근비용이 변수

로 사용되었다비즈니스 승객과 목 의 승객을 구분하여 근비용과

근 시간을 월별로 분석하 다이를 통해 시간 가치를 산출하 고 공항선

택 모델에서 항공요 보다는 서비스의 빈도수가 공항선택과 련있는 변수

로 도출되었다따라서 여행자들이 항공요 에 해서 민감한 반응이며

비즈니스 여행자들이 서비스 빈도수에 민감하다는 결과이다

SanFranciscoBayArea지역을 상으로 한 다른 연구(GozenBasaret

al2004)에서는 승객들의 공항선택 행동특성을 PCMNL (Probabilistic

- 17 -

ChoiceSetMultinomialLogit)model으로 분석하 다변수는 운항빈도수와

공항 근시간이고 분석 결과 빈도계수는 양수가 나왔으며 근시간계수는 음

수가 도출되었다PCMNL모형에서 선택 모형 설정 시 MNL설정으로 분석한

결과에서는 주 과 주말에 큰 차이가 나타났고여성이 남성보다 근 시간

에 해 한 것으로 나타났다PCMNLModel의 공항 선택에서는 근시

간에 해 민감한 것으로 나타났다

Fargo지역 공항과 MSP(MinneapolisndashSaintPaul)국제공항 출발 승객들

을 상으로 BinaryLogitModel을 이용한 연구가 있다(SteveLeon2011)

공항 이용객 상으로 설문지를 바탕으로 분석했던 선행 연구와는 달리 상

공항을 이용하는 승객들의 데이터를 약 1년 간 수집하여 이를 모형화 하

다분석 결과 여행목 환승지항공사 변수가 유의하게 도출되었는데 특히

항공사 선택에서 높은 유의성이 나타난 이유는 Fargo지역 공항에 다양한 항

공사가 취항하고 있기 때문이다

국내 공항은 공항 개발 심으로 연구를 진행 이기 때문에 해외와 달리

공항선택에 한 연구가 은편이다그러므로 공항선택에 한 연구는 1999

년2011년에 추진한 연구가 해당된다

한국항공진흥 회에서 1999년에 추진한 연구는 국 부에 소재하는 경쟁

공항들 간 여객 운송 분포에 한 공항선택모델 개발이다(한국항공진흥 회

1999년)MNL모델을 이용하여 연구한 결과 근시간운항빈도항공기 기종

요소가 공항선택에 향을 미치는 것으로 도출되었으며 항공요 은 향을

미치지 않는 것으로 나타났다

2011년 연구는 김포공항 국제선 이용객을 상으로 하여 공항선택에 향

을 미치는 요인들을 분석하 다(김문환2011년)김포공항 국제선 승객들에

게 설문조사를 시행 후 재이용여부를 통해 공항선택 속성을 분석한 연구가

있는데 분석기법은 구조방정식을 이용하 고 이에 따라 공항운 근가능

성운항시설선호항공사 운항 변수가 공항선택에 향을 미치는 것으로

도출되었다

- 18 -

213 련연구 고찰 요약

하네다공항오를리공항 등 조사된 복수공항 사례에서 도심 근가능성이

용이한 공항은 성장 가능성이 존재한다 근거리가 단축될수록 공항 근시

간을 약할 수 있으므로 공항선택에 있어 공항 근시간을 요한 요인임을

가정할 수 있다

한 복수공항체계가 세계 으로 확산되고 있는 추세임에 따라 소비자들은

공항선택의 폭이 넓어졌다선택권이 있는 소비자의 행동을 측하기가 어려

운 일이기 때문에 과거부터 재까지 소비자 행동에 한 연구가 진행되어오

고 있다선행 연구된 소비자 행동 연구에서 도출 할 수 있는 결론은 소비자

는 한정된 산을 합리 으로 사용할 것이며 이에 근거하여 공항선택을 한다

고 가정 할 수 있다

공항선택모형과 련하여 선행 연구된 논문은 다음 표와 같으며 운항빈도

수공항 근시간공항 근비용 등이 유의한 변수로 도출되었음을 알 수 있

다

- 19 -

논문명 자 수행연도 변수

AirportandAirlineChoice

inaMultipleAirport

RegionAnEmpirical

AnalysisfortheSan

FranciscoBayArea

EricPelsetal 1999

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용

Accesstoand

CompetitionBetween

AirportsACaseStudy

forTheSanFrancisco

BayArea

EricPelsetal 2003

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용여행목

AParameterized

ConsideratioinSetModel

forAirportChoiceAn

ApplicationtotheSan

FranciscoBayArea

GozenBasar

etal2004

운항빈도수

공항 근시간성별

AirportChoiceModeling

EmpiricalEvidencefroma

Non-HubAirport

SteveLeon 2011

여행목 항공요 계

여행기간목 지

환승여부항공사

소비자의 공항선택에

향을 미치는 요인

한국항공진흥

회1999

운항빈도항공요

항공기 기종여행목

공항 근시간

공항이용객의

공항선택행동에 한

연구 -김포국제공항을

심으로-

김문환 2011

운 (탑승수속보안검색

등)

근가능성(공항 근수단

공항 근이용료

공항 근시간)운항(노선

스 등)시설(상업

안내 등)선호항공사운항

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수

- 20 -

22이론고찰

221로지스틱 회귀분석3)

회귀분석은 종속변수와 한 개 이상의 독립변수 사이의 상 계를 설명하

기 한 기법이다어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 수학

선형 계식으로 구하여 합도 측정이 가능하다회귀분석은 연속변수일

경우 사용되나 종속변수가 범주형인 경우에 로지스틱 회귀분석을 이용할 수

있다

로지스틱 회귀분석은 어떤 사건이 발생할 확률을 측하는 것으로 이분형

로지스틱 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석으로 구분할 수 있다두 가지

분석 방법 차이는 종속변수의 개수이다이분형 로지스틱 회귀분석은 명목척

도로 측정된 종속변수가 2개의 범주형으로 이루어진 경우 분석을 용할 수

있으며 종속변수가 3개 이상이면 다항 로지스틱 분석을 용한다본 연구는

인천공항과 김포공항 한 공항 선택 여부가 종속변수가 되므로 이분형 로

지스틱 회귀분석을 사용하 다

(1)이분형 로지스틱 회귀분석

이분형 로지스틱은 사건 발생(1)과 사건이 발생하지 않음(0)에 한 종속변

수에 해 한 개 이상의 독립변수를 이용하여 회귀모형을 도출한다이분형

로지스틱 회귀분석 수식은 다음과 같다

ln ⋯ (식 21)

Logit을 ln 로 표 하여 p는 사건 발생 확률이고 1-p는 사건이 발생

하지 않을 확률이다따라서 p값이 증가하면 사건발생 확률이 높다는 의미

로 해석할 수 있다따라서 로지스틱 회귀분석의 목 은 n개의 측 변수를

이용하여 측하는 것이다

3) 처 순귀 2 ldquo로지스틱 회귀 형 해 rdquo 한나래아카데미 2008

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 13 -

(5)로마(이탈리아)

로마의 주요공항으로는 오나르도다빈치공항과 로마참피노공항이 있다참

피노공항은 공항 확장에 제약이 있어 1960년 오나르도다빈치공항을 건설하

다 한 오나르도다빈치공항에 교통량을 이 하 다

그림에서와 같이 도심은 EUR(EsposizioneUniversaleRoma)이며 이와 가

장 근거리에 치한 공항은 로마참피노공항이다참피노공항은 비용항공사

취항으로 여객 수송량이 증가하고 있는 공항이다

lt그림 26gt로마 주요 공항

처 httpmapsgooglecom

오나르도다빈치공항은 이탈리아에서 가장 규모가 큰 공항으로서 이탈리

아 국 항공사 Alitalia의 허 공항이며 로마 도심(CBD)으로부터 22km 떨어

져 있다2012년 여객 수송 실 은 국내선 1189만 인국제선 2518만 인으로

오나르도다빈치공항 체 여객 국내선은 32국제선은 68를 차지한

다2008년에 제 5터미 의 운 을 시작하면서 연간 여객 95만 인을 더 수

용할 수 있게 되었다2010년에 새로운 수화물 처리 시스템(BHS)을 도입하여

수화물 수송의 효율성을 증 시켰다 오나르도다빈치공항은 EU항공자유화

방침에 따라 미국 키스탄 등 EU항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하

다

- 14 -

로마참피노공항은 유럽의 표 인 가항공사 Ryanair의 허 공항으로서

가항공사들이 주로 이용하고 있으며 부분 세기 운항과 행정 목 의

항공기 취항이 이루어지고 있다로마 도심(CBD)으로부터 16km 떨어진 곳에

치하고 있으며 2012년 여객 수송 실 은 국내선 102만 인국제선 348만

인으로 로마참피노공항 체 여객 국내선은 23국제선은 77를 차지한

다정기 항공편 이용이 감소하고 LCC이용률의 증가함에 따라 2007년에 터

미 을 확장하 으며 재 이탈리아에서 여객수송량 증가율이 가장 높은 공

항이다로마참피노공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄 등 EU

항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

오나르도다빈치

공항22

국제선 25

국내선 126832

로마참피노공항 16국제선 03

국내선 017723

lt표 25gt로마 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 15 -

212공항선택의 소비자 선택 행동연구

(1)소비자 선택 행동 연구

소비자 행동 연구의 사회 경제학 측면에서 인간의 모든 행동은 근본 으

로 합리 이며 무엇을 할지 결정하기 에 그 행동의 비용과 편익을 계산한

다(JohnScott1992)고 말한다이것이 합리 선택이론이고 이를 사회 상

호작용에 용하면 교환이론(exchangetheory)의 형태를 갖는다이는 개인

자산에 따라 자산 사용 형태가 다르며(백은 1997)실제 시장의 소비 형태

로도 향을 미친다(HiraampMugenda2000)는 말과 같다

이에 따라 소비자 자신과 사회의 장기 미래를 고려하는 합리 소비는

충분한 정보를 수집하고 이를 자신 있게 소화해내는 일이야말로 비합리 인

소비를 차단하는 필수요건이 되는 것이다(정 1997)경제성과 소비가 련

이 있기 때문에 소비자는 한정된 산과 기회가치를 조합하여 합리 선택을

하려고 할 것이다

합리 소비에 한 연구에서 소비자가 자신의 최 만족을 추구하기 해

재화와 용역의 효율 으로 사용하는 것을 합리 소비생활이라고 하며 이는

경제 발 을 가져올 수 있다고 하 다(지정 1998)합리 소비는 자원을

효율 으로 활용하여 자원 낭비를 배척하므로 사회 경제 발 으로 연계될

수 있기 때문이다

소비자 행동과 련된 선행 연구를 통해 소비자는 한정된 산으로 최

편익을 추구하기 때문에 합리 소비 선택을 한다는 것을 알 수 있었다

한 최근 많은 지식과 정보를 활용할 수 있으므로 본 연구에서 소비자는 정보

를 수집하고 활용하여 한정된 산에서 합리 공항선택을 한다고 가정 하여

결과를 해석할 수 있다

- 16 -

(2)공항선택모형

선택모형은 개인의 공항선택 항공사 선택행태 모형화 연구에 교통선택

모형이 많이 쓰이고 있다이에 따라 공항선택행태를 분석하기 한 연구들

이 많이 출간되었다공항선택모형은 1976년 Skinner가 워싱턴 DC지역 내

3개의 공항선택에 한 연구가 첫 번째 라고 할 수 있다

공항선택모형의 표 인 연구로 『AirportChoiceAnEmpiricalStudy

(Skinner1976)』과 『AirportChoiceInMulti-airportRegions(WindleR

amp DresnerM1995)』가 있다두 연구 모두 볼티모어워싱턴 DC지역의 3

개 공항인 Ronald Reagan Washington NationalWashington Dulless

International Baltimore Washington International을 상으로 하 고

MultinomialLogitModel을 사용하 다그 Skinner(1976)의 연구는 공항

선택모형의 최 연구로 운항빈도와 지상 근성이 요한 결과로 도출되었

다

EricPelsetal연구에서(EricPelsetal1999)는 SanFranciscoBayArea

지역 승객들의 행동특성을 NetstedLogitModel을 이용하여 공항선택과 항공

사 선택에 하여 분석하 다분석에 사용된 변수로는 운항요 운항빈도

수공항 근시간비행당좌석수를 사용하 다분석결과 좌석에 한 수요의

탄력성이 다른 것에 비해 큰 것으로 조사되었다출발 공항과 항공사를 동시

에 선택하기보다 공항을 선택한 후 항공사를 차례로 선택하는 것으로 나타났

다

한 SanFranciscoBayArea를 상으로 한 공항선택 연구(EricPelsst

al2003)는 NestedLogitModel을 이용하 으며 공항선택 근수단 선택에

해 분석하 다운항요 운항빈도수공항 근시간공항 근비용이 변수

로 사용되었다비즈니스 승객과 목 의 승객을 구분하여 근비용과

근 시간을 월별로 분석하 다이를 통해 시간 가치를 산출하 고 공항선

택 모델에서 항공요 보다는 서비스의 빈도수가 공항선택과 련있는 변수

로 도출되었다따라서 여행자들이 항공요 에 해서 민감한 반응이며

비즈니스 여행자들이 서비스 빈도수에 민감하다는 결과이다

SanFranciscoBayArea지역을 상으로 한 다른 연구(GozenBasaret

al2004)에서는 승객들의 공항선택 행동특성을 PCMNL (Probabilistic

- 17 -

ChoiceSetMultinomialLogit)model으로 분석하 다변수는 운항빈도수와

공항 근시간이고 분석 결과 빈도계수는 양수가 나왔으며 근시간계수는 음

수가 도출되었다PCMNL모형에서 선택 모형 설정 시 MNL설정으로 분석한

결과에서는 주 과 주말에 큰 차이가 나타났고여성이 남성보다 근 시간

에 해 한 것으로 나타났다PCMNLModel의 공항 선택에서는 근시

간에 해 민감한 것으로 나타났다

Fargo지역 공항과 MSP(MinneapolisndashSaintPaul)국제공항 출발 승객들

을 상으로 BinaryLogitModel을 이용한 연구가 있다(SteveLeon2011)

공항 이용객 상으로 설문지를 바탕으로 분석했던 선행 연구와는 달리 상

공항을 이용하는 승객들의 데이터를 약 1년 간 수집하여 이를 모형화 하

다분석 결과 여행목 환승지항공사 변수가 유의하게 도출되었는데 특히

항공사 선택에서 높은 유의성이 나타난 이유는 Fargo지역 공항에 다양한 항

공사가 취항하고 있기 때문이다

국내 공항은 공항 개발 심으로 연구를 진행 이기 때문에 해외와 달리

공항선택에 한 연구가 은편이다그러므로 공항선택에 한 연구는 1999

년2011년에 추진한 연구가 해당된다

한국항공진흥 회에서 1999년에 추진한 연구는 국 부에 소재하는 경쟁

공항들 간 여객 운송 분포에 한 공항선택모델 개발이다(한국항공진흥 회

1999년)MNL모델을 이용하여 연구한 결과 근시간운항빈도항공기 기종

요소가 공항선택에 향을 미치는 것으로 도출되었으며 항공요 은 향을

미치지 않는 것으로 나타났다

2011년 연구는 김포공항 국제선 이용객을 상으로 하여 공항선택에 향

을 미치는 요인들을 분석하 다(김문환2011년)김포공항 국제선 승객들에

게 설문조사를 시행 후 재이용여부를 통해 공항선택 속성을 분석한 연구가

있는데 분석기법은 구조방정식을 이용하 고 이에 따라 공항운 근가능

성운항시설선호항공사 운항 변수가 공항선택에 향을 미치는 것으로

도출되었다

- 18 -

213 련연구 고찰 요약

하네다공항오를리공항 등 조사된 복수공항 사례에서 도심 근가능성이

용이한 공항은 성장 가능성이 존재한다 근거리가 단축될수록 공항 근시

간을 약할 수 있으므로 공항선택에 있어 공항 근시간을 요한 요인임을

가정할 수 있다

한 복수공항체계가 세계 으로 확산되고 있는 추세임에 따라 소비자들은

공항선택의 폭이 넓어졌다선택권이 있는 소비자의 행동을 측하기가 어려

운 일이기 때문에 과거부터 재까지 소비자 행동에 한 연구가 진행되어오

고 있다선행 연구된 소비자 행동 연구에서 도출 할 수 있는 결론은 소비자

는 한정된 산을 합리 으로 사용할 것이며 이에 근거하여 공항선택을 한다

고 가정 할 수 있다

공항선택모형과 련하여 선행 연구된 논문은 다음 표와 같으며 운항빈도

수공항 근시간공항 근비용 등이 유의한 변수로 도출되었음을 알 수 있

다

- 19 -

논문명 자 수행연도 변수

AirportandAirlineChoice

inaMultipleAirport

RegionAnEmpirical

AnalysisfortheSan

FranciscoBayArea

EricPelsetal 1999

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용

Accesstoand

CompetitionBetween

AirportsACaseStudy

forTheSanFrancisco

BayArea

EricPelsetal 2003

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용여행목

AParameterized

ConsideratioinSetModel

forAirportChoiceAn

ApplicationtotheSan

FranciscoBayArea

GozenBasar

etal2004

운항빈도수

공항 근시간성별

AirportChoiceModeling

EmpiricalEvidencefroma

Non-HubAirport

SteveLeon 2011

여행목 항공요 계

여행기간목 지

환승여부항공사

소비자의 공항선택에

향을 미치는 요인

한국항공진흥

회1999

운항빈도항공요

항공기 기종여행목

공항 근시간

공항이용객의

공항선택행동에 한

연구 -김포국제공항을

심으로-

김문환 2011

운 (탑승수속보안검색

등)

근가능성(공항 근수단

공항 근이용료

공항 근시간)운항(노선

스 등)시설(상업

안내 등)선호항공사운항

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수

- 20 -

22이론고찰

221로지스틱 회귀분석3)

회귀분석은 종속변수와 한 개 이상의 독립변수 사이의 상 계를 설명하

기 한 기법이다어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 수학

선형 계식으로 구하여 합도 측정이 가능하다회귀분석은 연속변수일

경우 사용되나 종속변수가 범주형인 경우에 로지스틱 회귀분석을 이용할 수

있다

로지스틱 회귀분석은 어떤 사건이 발생할 확률을 측하는 것으로 이분형

로지스틱 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석으로 구분할 수 있다두 가지

분석 방법 차이는 종속변수의 개수이다이분형 로지스틱 회귀분석은 명목척

도로 측정된 종속변수가 2개의 범주형으로 이루어진 경우 분석을 용할 수

있으며 종속변수가 3개 이상이면 다항 로지스틱 분석을 용한다본 연구는

인천공항과 김포공항 한 공항 선택 여부가 종속변수가 되므로 이분형 로

지스틱 회귀분석을 사용하 다

(1)이분형 로지스틱 회귀분석

이분형 로지스틱은 사건 발생(1)과 사건이 발생하지 않음(0)에 한 종속변

수에 해 한 개 이상의 독립변수를 이용하여 회귀모형을 도출한다이분형

로지스틱 회귀분석 수식은 다음과 같다

ln ⋯ (식 21)

Logit을 ln 로 표 하여 p는 사건 발생 확률이고 1-p는 사건이 발생

하지 않을 확률이다따라서 p값이 증가하면 사건발생 확률이 높다는 의미

로 해석할 수 있다따라서 로지스틱 회귀분석의 목 은 n개의 측 변수를

이용하여 측하는 것이다

3) 처 순귀 2 ldquo로지스틱 회귀 형 해 rdquo 한나래아카데미 2008

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 14 -

로마참피노공항은 유럽의 표 인 가항공사 Ryanair의 허 공항으로서

가항공사들이 주로 이용하고 있으며 부분 세기 운항과 행정 목 의

항공기 취항이 이루어지고 있다로마 도심(CBD)으로부터 16km 떨어진 곳에

치하고 있으며 2012년 여객 수송 실 은 국내선 102만 인국제선 348만

인으로 로마참피노공항 체 여객 국내선은 23국제선은 77를 차지한

다정기 항공편 이용이 감소하고 LCC이용률의 증가함에 따라 2007년에 터

미 을 확장하 으며 재 이탈리아에서 여객수송량 증가율이 가장 높은 공

항이다로마참피노공항은 EU항공자유화 방침에 따라 미국 키스탄 등 EU

항공자유화 지역을 자유롭게 운항 가능하다

공항 도심과의 거리(km)국제선국내선

비 (천만)

국제선국내선

비율()

오나르도다빈치

공항22

국제선 25

국내선 126832

로마참피노공항 16국제선 03

국내선 017723

lt표 25gt로마 주요 공항 황

처 한 항공진흥협회

주 2012년 실적

- 15 -

212공항선택의 소비자 선택 행동연구

(1)소비자 선택 행동 연구

소비자 행동 연구의 사회 경제학 측면에서 인간의 모든 행동은 근본 으

로 합리 이며 무엇을 할지 결정하기 에 그 행동의 비용과 편익을 계산한

다(JohnScott1992)고 말한다이것이 합리 선택이론이고 이를 사회 상

호작용에 용하면 교환이론(exchangetheory)의 형태를 갖는다이는 개인

자산에 따라 자산 사용 형태가 다르며(백은 1997)실제 시장의 소비 형태

로도 향을 미친다(HiraampMugenda2000)는 말과 같다

이에 따라 소비자 자신과 사회의 장기 미래를 고려하는 합리 소비는

충분한 정보를 수집하고 이를 자신 있게 소화해내는 일이야말로 비합리 인

소비를 차단하는 필수요건이 되는 것이다(정 1997)경제성과 소비가 련

이 있기 때문에 소비자는 한정된 산과 기회가치를 조합하여 합리 선택을

하려고 할 것이다

합리 소비에 한 연구에서 소비자가 자신의 최 만족을 추구하기 해

재화와 용역의 효율 으로 사용하는 것을 합리 소비생활이라고 하며 이는

경제 발 을 가져올 수 있다고 하 다(지정 1998)합리 소비는 자원을

효율 으로 활용하여 자원 낭비를 배척하므로 사회 경제 발 으로 연계될

수 있기 때문이다

소비자 행동과 련된 선행 연구를 통해 소비자는 한정된 산으로 최

편익을 추구하기 때문에 합리 소비 선택을 한다는 것을 알 수 있었다

한 최근 많은 지식과 정보를 활용할 수 있으므로 본 연구에서 소비자는 정보

를 수집하고 활용하여 한정된 산에서 합리 공항선택을 한다고 가정 하여

결과를 해석할 수 있다

- 16 -

(2)공항선택모형

선택모형은 개인의 공항선택 항공사 선택행태 모형화 연구에 교통선택

모형이 많이 쓰이고 있다이에 따라 공항선택행태를 분석하기 한 연구들

이 많이 출간되었다공항선택모형은 1976년 Skinner가 워싱턴 DC지역 내

3개의 공항선택에 한 연구가 첫 번째 라고 할 수 있다

공항선택모형의 표 인 연구로 『AirportChoiceAnEmpiricalStudy

(Skinner1976)』과 『AirportChoiceInMulti-airportRegions(WindleR

amp DresnerM1995)』가 있다두 연구 모두 볼티모어워싱턴 DC지역의 3

개 공항인 Ronald Reagan Washington NationalWashington Dulless

International Baltimore Washington International을 상으로 하 고

MultinomialLogitModel을 사용하 다그 Skinner(1976)의 연구는 공항

선택모형의 최 연구로 운항빈도와 지상 근성이 요한 결과로 도출되었

다

EricPelsetal연구에서(EricPelsetal1999)는 SanFranciscoBayArea

지역 승객들의 행동특성을 NetstedLogitModel을 이용하여 공항선택과 항공

사 선택에 하여 분석하 다분석에 사용된 변수로는 운항요 운항빈도

수공항 근시간비행당좌석수를 사용하 다분석결과 좌석에 한 수요의

탄력성이 다른 것에 비해 큰 것으로 조사되었다출발 공항과 항공사를 동시

에 선택하기보다 공항을 선택한 후 항공사를 차례로 선택하는 것으로 나타났

다

한 SanFranciscoBayArea를 상으로 한 공항선택 연구(EricPelsst

al2003)는 NestedLogitModel을 이용하 으며 공항선택 근수단 선택에

해 분석하 다운항요 운항빈도수공항 근시간공항 근비용이 변수

로 사용되었다비즈니스 승객과 목 의 승객을 구분하여 근비용과

근 시간을 월별로 분석하 다이를 통해 시간 가치를 산출하 고 공항선

택 모델에서 항공요 보다는 서비스의 빈도수가 공항선택과 련있는 변수

로 도출되었다따라서 여행자들이 항공요 에 해서 민감한 반응이며

비즈니스 여행자들이 서비스 빈도수에 민감하다는 결과이다

SanFranciscoBayArea지역을 상으로 한 다른 연구(GozenBasaret

al2004)에서는 승객들의 공항선택 행동특성을 PCMNL (Probabilistic

- 17 -

ChoiceSetMultinomialLogit)model으로 분석하 다변수는 운항빈도수와

공항 근시간이고 분석 결과 빈도계수는 양수가 나왔으며 근시간계수는 음

수가 도출되었다PCMNL모형에서 선택 모형 설정 시 MNL설정으로 분석한

결과에서는 주 과 주말에 큰 차이가 나타났고여성이 남성보다 근 시간

에 해 한 것으로 나타났다PCMNLModel의 공항 선택에서는 근시

간에 해 민감한 것으로 나타났다

Fargo지역 공항과 MSP(MinneapolisndashSaintPaul)국제공항 출발 승객들

을 상으로 BinaryLogitModel을 이용한 연구가 있다(SteveLeon2011)

공항 이용객 상으로 설문지를 바탕으로 분석했던 선행 연구와는 달리 상

공항을 이용하는 승객들의 데이터를 약 1년 간 수집하여 이를 모형화 하

다분석 결과 여행목 환승지항공사 변수가 유의하게 도출되었는데 특히

항공사 선택에서 높은 유의성이 나타난 이유는 Fargo지역 공항에 다양한 항

공사가 취항하고 있기 때문이다

국내 공항은 공항 개발 심으로 연구를 진행 이기 때문에 해외와 달리

공항선택에 한 연구가 은편이다그러므로 공항선택에 한 연구는 1999

년2011년에 추진한 연구가 해당된다

한국항공진흥 회에서 1999년에 추진한 연구는 국 부에 소재하는 경쟁

공항들 간 여객 운송 분포에 한 공항선택모델 개발이다(한국항공진흥 회

1999년)MNL모델을 이용하여 연구한 결과 근시간운항빈도항공기 기종

요소가 공항선택에 향을 미치는 것으로 도출되었으며 항공요 은 향을

미치지 않는 것으로 나타났다

2011년 연구는 김포공항 국제선 이용객을 상으로 하여 공항선택에 향

을 미치는 요인들을 분석하 다(김문환2011년)김포공항 국제선 승객들에

게 설문조사를 시행 후 재이용여부를 통해 공항선택 속성을 분석한 연구가

있는데 분석기법은 구조방정식을 이용하 고 이에 따라 공항운 근가능

성운항시설선호항공사 운항 변수가 공항선택에 향을 미치는 것으로

도출되었다

- 18 -

213 련연구 고찰 요약

하네다공항오를리공항 등 조사된 복수공항 사례에서 도심 근가능성이

용이한 공항은 성장 가능성이 존재한다 근거리가 단축될수록 공항 근시

간을 약할 수 있으므로 공항선택에 있어 공항 근시간을 요한 요인임을

가정할 수 있다

한 복수공항체계가 세계 으로 확산되고 있는 추세임에 따라 소비자들은

공항선택의 폭이 넓어졌다선택권이 있는 소비자의 행동을 측하기가 어려

운 일이기 때문에 과거부터 재까지 소비자 행동에 한 연구가 진행되어오

고 있다선행 연구된 소비자 행동 연구에서 도출 할 수 있는 결론은 소비자

는 한정된 산을 합리 으로 사용할 것이며 이에 근거하여 공항선택을 한다

고 가정 할 수 있다

공항선택모형과 련하여 선행 연구된 논문은 다음 표와 같으며 운항빈도

수공항 근시간공항 근비용 등이 유의한 변수로 도출되었음을 알 수 있

다

- 19 -

논문명 자 수행연도 변수

AirportandAirlineChoice

inaMultipleAirport

RegionAnEmpirical

AnalysisfortheSan

FranciscoBayArea

EricPelsetal 1999

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용

Accesstoand

CompetitionBetween

AirportsACaseStudy

forTheSanFrancisco

BayArea

EricPelsetal 2003

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용여행목

AParameterized

ConsideratioinSetModel

forAirportChoiceAn

ApplicationtotheSan

FranciscoBayArea

GozenBasar

etal2004

운항빈도수

공항 근시간성별

AirportChoiceModeling

EmpiricalEvidencefroma

Non-HubAirport

SteveLeon 2011

여행목 항공요 계

여행기간목 지

환승여부항공사

소비자의 공항선택에

향을 미치는 요인

한국항공진흥

회1999

운항빈도항공요

항공기 기종여행목

공항 근시간

공항이용객의

공항선택행동에 한

연구 -김포국제공항을

심으로-

김문환 2011

운 (탑승수속보안검색

등)

근가능성(공항 근수단

공항 근이용료

공항 근시간)운항(노선

스 등)시설(상업

안내 등)선호항공사운항

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수

- 20 -

22이론고찰

221로지스틱 회귀분석3)

회귀분석은 종속변수와 한 개 이상의 독립변수 사이의 상 계를 설명하

기 한 기법이다어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 수학

선형 계식으로 구하여 합도 측정이 가능하다회귀분석은 연속변수일

경우 사용되나 종속변수가 범주형인 경우에 로지스틱 회귀분석을 이용할 수

있다

로지스틱 회귀분석은 어떤 사건이 발생할 확률을 측하는 것으로 이분형

로지스틱 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석으로 구분할 수 있다두 가지

분석 방법 차이는 종속변수의 개수이다이분형 로지스틱 회귀분석은 명목척

도로 측정된 종속변수가 2개의 범주형으로 이루어진 경우 분석을 용할 수

있으며 종속변수가 3개 이상이면 다항 로지스틱 분석을 용한다본 연구는

인천공항과 김포공항 한 공항 선택 여부가 종속변수가 되므로 이분형 로

지스틱 회귀분석을 사용하 다

(1)이분형 로지스틱 회귀분석

이분형 로지스틱은 사건 발생(1)과 사건이 발생하지 않음(0)에 한 종속변

수에 해 한 개 이상의 독립변수를 이용하여 회귀모형을 도출한다이분형

로지스틱 회귀분석 수식은 다음과 같다

ln ⋯ (식 21)

Logit을 ln 로 표 하여 p는 사건 발생 확률이고 1-p는 사건이 발생

하지 않을 확률이다따라서 p값이 증가하면 사건발생 확률이 높다는 의미

로 해석할 수 있다따라서 로지스틱 회귀분석의 목 은 n개의 측 변수를

이용하여 측하는 것이다

3) 처 순귀 2 ldquo로지스틱 회귀 형 해 rdquo 한나래아카데미 2008

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

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- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 15 -

212공항선택의 소비자 선택 행동연구

(1)소비자 선택 행동 연구

소비자 행동 연구의 사회 경제학 측면에서 인간의 모든 행동은 근본 으

로 합리 이며 무엇을 할지 결정하기 에 그 행동의 비용과 편익을 계산한

다(JohnScott1992)고 말한다이것이 합리 선택이론이고 이를 사회 상

호작용에 용하면 교환이론(exchangetheory)의 형태를 갖는다이는 개인

자산에 따라 자산 사용 형태가 다르며(백은 1997)실제 시장의 소비 형태

로도 향을 미친다(HiraampMugenda2000)는 말과 같다

이에 따라 소비자 자신과 사회의 장기 미래를 고려하는 합리 소비는

충분한 정보를 수집하고 이를 자신 있게 소화해내는 일이야말로 비합리 인

소비를 차단하는 필수요건이 되는 것이다(정 1997)경제성과 소비가 련

이 있기 때문에 소비자는 한정된 산과 기회가치를 조합하여 합리 선택을

하려고 할 것이다

합리 소비에 한 연구에서 소비자가 자신의 최 만족을 추구하기 해

재화와 용역의 효율 으로 사용하는 것을 합리 소비생활이라고 하며 이는

경제 발 을 가져올 수 있다고 하 다(지정 1998)합리 소비는 자원을

효율 으로 활용하여 자원 낭비를 배척하므로 사회 경제 발 으로 연계될

수 있기 때문이다

소비자 행동과 련된 선행 연구를 통해 소비자는 한정된 산으로 최

편익을 추구하기 때문에 합리 소비 선택을 한다는 것을 알 수 있었다

한 최근 많은 지식과 정보를 활용할 수 있으므로 본 연구에서 소비자는 정보

를 수집하고 활용하여 한정된 산에서 합리 공항선택을 한다고 가정 하여

결과를 해석할 수 있다

- 16 -

(2)공항선택모형

선택모형은 개인의 공항선택 항공사 선택행태 모형화 연구에 교통선택

모형이 많이 쓰이고 있다이에 따라 공항선택행태를 분석하기 한 연구들

이 많이 출간되었다공항선택모형은 1976년 Skinner가 워싱턴 DC지역 내

3개의 공항선택에 한 연구가 첫 번째 라고 할 수 있다

공항선택모형의 표 인 연구로 『AirportChoiceAnEmpiricalStudy

(Skinner1976)』과 『AirportChoiceInMulti-airportRegions(WindleR

amp DresnerM1995)』가 있다두 연구 모두 볼티모어워싱턴 DC지역의 3

개 공항인 Ronald Reagan Washington NationalWashington Dulless

International Baltimore Washington International을 상으로 하 고

MultinomialLogitModel을 사용하 다그 Skinner(1976)의 연구는 공항

선택모형의 최 연구로 운항빈도와 지상 근성이 요한 결과로 도출되었

다

EricPelsetal연구에서(EricPelsetal1999)는 SanFranciscoBayArea

지역 승객들의 행동특성을 NetstedLogitModel을 이용하여 공항선택과 항공

사 선택에 하여 분석하 다분석에 사용된 변수로는 운항요 운항빈도

수공항 근시간비행당좌석수를 사용하 다분석결과 좌석에 한 수요의

탄력성이 다른 것에 비해 큰 것으로 조사되었다출발 공항과 항공사를 동시

에 선택하기보다 공항을 선택한 후 항공사를 차례로 선택하는 것으로 나타났

다

한 SanFranciscoBayArea를 상으로 한 공항선택 연구(EricPelsst

al2003)는 NestedLogitModel을 이용하 으며 공항선택 근수단 선택에

해 분석하 다운항요 운항빈도수공항 근시간공항 근비용이 변수

로 사용되었다비즈니스 승객과 목 의 승객을 구분하여 근비용과

근 시간을 월별로 분석하 다이를 통해 시간 가치를 산출하 고 공항선

택 모델에서 항공요 보다는 서비스의 빈도수가 공항선택과 련있는 변수

로 도출되었다따라서 여행자들이 항공요 에 해서 민감한 반응이며

비즈니스 여행자들이 서비스 빈도수에 민감하다는 결과이다

SanFranciscoBayArea지역을 상으로 한 다른 연구(GozenBasaret

al2004)에서는 승객들의 공항선택 행동특성을 PCMNL (Probabilistic

- 17 -

ChoiceSetMultinomialLogit)model으로 분석하 다변수는 운항빈도수와

공항 근시간이고 분석 결과 빈도계수는 양수가 나왔으며 근시간계수는 음

수가 도출되었다PCMNL모형에서 선택 모형 설정 시 MNL설정으로 분석한

결과에서는 주 과 주말에 큰 차이가 나타났고여성이 남성보다 근 시간

에 해 한 것으로 나타났다PCMNLModel의 공항 선택에서는 근시

간에 해 민감한 것으로 나타났다

Fargo지역 공항과 MSP(MinneapolisndashSaintPaul)국제공항 출발 승객들

을 상으로 BinaryLogitModel을 이용한 연구가 있다(SteveLeon2011)

공항 이용객 상으로 설문지를 바탕으로 분석했던 선행 연구와는 달리 상

공항을 이용하는 승객들의 데이터를 약 1년 간 수집하여 이를 모형화 하

다분석 결과 여행목 환승지항공사 변수가 유의하게 도출되었는데 특히

항공사 선택에서 높은 유의성이 나타난 이유는 Fargo지역 공항에 다양한 항

공사가 취항하고 있기 때문이다

국내 공항은 공항 개발 심으로 연구를 진행 이기 때문에 해외와 달리

공항선택에 한 연구가 은편이다그러므로 공항선택에 한 연구는 1999

년2011년에 추진한 연구가 해당된다

한국항공진흥 회에서 1999년에 추진한 연구는 국 부에 소재하는 경쟁

공항들 간 여객 운송 분포에 한 공항선택모델 개발이다(한국항공진흥 회

1999년)MNL모델을 이용하여 연구한 결과 근시간운항빈도항공기 기종

요소가 공항선택에 향을 미치는 것으로 도출되었으며 항공요 은 향을

미치지 않는 것으로 나타났다

2011년 연구는 김포공항 국제선 이용객을 상으로 하여 공항선택에 향

을 미치는 요인들을 분석하 다(김문환2011년)김포공항 국제선 승객들에

게 설문조사를 시행 후 재이용여부를 통해 공항선택 속성을 분석한 연구가

있는데 분석기법은 구조방정식을 이용하 고 이에 따라 공항운 근가능

성운항시설선호항공사 운항 변수가 공항선택에 향을 미치는 것으로

도출되었다

- 18 -

213 련연구 고찰 요약

하네다공항오를리공항 등 조사된 복수공항 사례에서 도심 근가능성이

용이한 공항은 성장 가능성이 존재한다 근거리가 단축될수록 공항 근시

간을 약할 수 있으므로 공항선택에 있어 공항 근시간을 요한 요인임을

가정할 수 있다

한 복수공항체계가 세계 으로 확산되고 있는 추세임에 따라 소비자들은

공항선택의 폭이 넓어졌다선택권이 있는 소비자의 행동을 측하기가 어려

운 일이기 때문에 과거부터 재까지 소비자 행동에 한 연구가 진행되어오

고 있다선행 연구된 소비자 행동 연구에서 도출 할 수 있는 결론은 소비자

는 한정된 산을 합리 으로 사용할 것이며 이에 근거하여 공항선택을 한다

고 가정 할 수 있다

공항선택모형과 련하여 선행 연구된 논문은 다음 표와 같으며 운항빈도

수공항 근시간공항 근비용 등이 유의한 변수로 도출되었음을 알 수 있

다

- 19 -

논문명 자 수행연도 변수

AirportandAirlineChoice

inaMultipleAirport

RegionAnEmpirical

AnalysisfortheSan

FranciscoBayArea

EricPelsetal 1999

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용

Accesstoand

CompetitionBetween

AirportsACaseStudy

forTheSanFrancisco

BayArea

EricPelsetal 2003

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용여행목

AParameterized

ConsideratioinSetModel

forAirportChoiceAn

ApplicationtotheSan

FranciscoBayArea

GozenBasar

etal2004

운항빈도수

공항 근시간성별

AirportChoiceModeling

EmpiricalEvidencefroma

Non-HubAirport

SteveLeon 2011

여행목 항공요 계

여행기간목 지

환승여부항공사

소비자의 공항선택에

향을 미치는 요인

한국항공진흥

회1999

운항빈도항공요

항공기 기종여행목

공항 근시간

공항이용객의

공항선택행동에 한

연구 -김포국제공항을

심으로-

김문환 2011

운 (탑승수속보안검색

등)

근가능성(공항 근수단

공항 근이용료

공항 근시간)운항(노선

스 등)시설(상업

안내 등)선호항공사운항

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수

- 20 -

22이론고찰

221로지스틱 회귀분석3)

회귀분석은 종속변수와 한 개 이상의 독립변수 사이의 상 계를 설명하

기 한 기법이다어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 수학

선형 계식으로 구하여 합도 측정이 가능하다회귀분석은 연속변수일

경우 사용되나 종속변수가 범주형인 경우에 로지스틱 회귀분석을 이용할 수

있다

로지스틱 회귀분석은 어떤 사건이 발생할 확률을 측하는 것으로 이분형

로지스틱 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석으로 구분할 수 있다두 가지

분석 방법 차이는 종속변수의 개수이다이분형 로지스틱 회귀분석은 명목척

도로 측정된 종속변수가 2개의 범주형으로 이루어진 경우 분석을 용할 수

있으며 종속변수가 3개 이상이면 다항 로지스틱 분석을 용한다본 연구는

인천공항과 김포공항 한 공항 선택 여부가 종속변수가 되므로 이분형 로

지스틱 회귀분석을 사용하 다

(1)이분형 로지스틱 회귀분석

이분형 로지스틱은 사건 발생(1)과 사건이 발생하지 않음(0)에 한 종속변

수에 해 한 개 이상의 독립변수를 이용하여 회귀모형을 도출한다이분형

로지스틱 회귀분석 수식은 다음과 같다

ln ⋯ (식 21)

Logit을 ln 로 표 하여 p는 사건 발생 확률이고 1-p는 사건이 발생

하지 않을 확률이다따라서 p값이 증가하면 사건발생 확률이 높다는 의미

로 해석할 수 있다따라서 로지스틱 회귀분석의 목 은 n개의 측 변수를

이용하여 측하는 것이다

3) 처 순귀 2 ldquo로지스틱 회귀 형 해 rdquo 한나래아카데미 2008

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 16 -

(2)공항선택모형

선택모형은 개인의 공항선택 항공사 선택행태 모형화 연구에 교통선택

모형이 많이 쓰이고 있다이에 따라 공항선택행태를 분석하기 한 연구들

이 많이 출간되었다공항선택모형은 1976년 Skinner가 워싱턴 DC지역 내

3개의 공항선택에 한 연구가 첫 번째 라고 할 수 있다

공항선택모형의 표 인 연구로 『AirportChoiceAnEmpiricalStudy

(Skinner1976)』과 『AirportChoiceInMulti-airportRegions(WindleR

amp DresnerM1995)』가 있다두 연구 모두 볼티모어워싱턴 DC지역의 3

개 공항인 Ronald Reagan Washington NationalWashington Dulless

International Baltimore Washington International을 상으로 하 고

MultinomialLogitModel을 사용하 다그 Skinner(1976)의 연구는 공항

선택모형의 최 연구로 운항빈도와 지상 근성이 요한 결과로 도출되었

다

EricPelsetal연구에서(EricPelsetal1999)는 SanFranciscoBayArea

지역 승객들의 행동특성을 NetstedLogitModel을 이용하여 공항선택과 항공

사 선택에 하여 분석하 다분석에 사용된 변수로는 운항요 운항빈도

수공항 근시간비행당좌석수를 사용하 다분석결과 좌석에 한 수요의

탄력성이 다른 것에 비해 큰 것으로 조사되었다출발 공항과 항공사를 동시

에 선택하기보다 공항을 선택한 후 항공사를 차례로 선택하는 것으로 나타났

다

한 SanFranciscoBayArea를 상으로 한 공항선택 연구(EricPelsst

al2003)는 NestedLogitModel을 이용하 으며 공항선택 근수단 선택에

해 분석하 다운항요 운항빈도수공항 근시간공항 근비용이 변수

로 사용되었다비즈니스 승객과 목 의 승객을 구분하여 근비용과

근 시간을 월별로 분석하 다이를 통해 시간 가치를 산출하 고 공항선

택 모델에서 항공요 보다는 서비스의 빈도수가 공항선택과 련있는 변수

로 도출되었다따라서 여행자들이 항공요 에 해서 민감한 반응이며

비즈니스 여행자들이 서비스 빈도수에 민감하다는 결과이다

SanFranciscoBayArea지역을 상으로 한 다른 연구(GozenBasaret

al2004)에서는 승객들의 공항선택 행동특성을 PCMNL (Probabilistic

- 17 -

ChoiceSetMultinomialLogit)model으로 분석하 다변수는 운항빈도수와

공항 근시간이고 분석 결과 빈도계수는 양수가 나왔으며 근시간계수는 음

수가 도출되었다PCMNL모형에서 선택 모형 설정 시 MNL설정으로 분석한

결과에서는 주 과 주말에 큰 차이가 나타났고여성이 남성보다 근 시간

에 해 한 것으로 나타났다PCMNLModel의 공항 선택에서는 근시

간에 해 민감한 것으로 나타났다

Fargo지역 공항과 MSP(MinneapolisndashSaintPaul)국제공항 출발 승객들

을 상으로 BinaryLogitModel을 이용한 연구가 있다(SteveLeon2011)

공항 이용객 상으로 설문지를 바탕으로 분석했던 선행 연구와는 달리 상

공항을 이용하는 승객들의 데이터를 약 1년 간 수집하여 이를 모형화 하

다분석 결과 여행목 환승지항공사 변수가 유의하게 도출되었는데 특히

항공사 선택에서 높은 유의성이 나타난 이유는 Fargo지역 공항에 다양한 항

공사가 취항하고 있기 때문이다

국내 공항은 공항 개발 심으로 연구를 진행 이기 때문에 해외와 달리

공항선택에 한 연구가 은편이다그러므로 공항선택에 한 연구는 1999

년2011년에 추진한 연구가 해당된다

한국항공진흥 회에서 1999년에 추진한 연구는 국 부에 소재하는 경쟁

공항들 간 여객 운송 분포에 한 공항선택모델 개발이다(한국항공진흥 회

1999년)MNL모델을 이용하여 연구한 결과 근시간운항빈도항공기 기종

요소가 공항선택에 향을 미치는 것으로 도출되었으며 항공요 은 향을

미치지 않는 것으로 나타났다

2011년 연구는 김포공항 국제선 이용객을 상으로 하여 공항선택에 향

을 미치는 요인들을 분석하 다(김문환2011년)김포공항 국제선 승객들에

게 설문조사를 시행 후 재이용여부를 통해 공항선택 속성을 분석한 연구가

있는데 분석기법은 구조방정식을 이용하 고 이에 따라 공항운 근가능

성운항시설선호항공사 운항 변수가 공항선택에 향을 미치는 것으로

도출되었다

- 18 -

213 련연구 고찰 요약

하네다공항오를리공항 등 조사된 복수공항 사례에서 도심 근가능성이

용이한 공항은 성장 가능성이 존재한다 근거리가 단축될수록 공항 근시

간을 약할 수 있으므로 공항선택에 있어 공항 근시간을 요한 요인임을

가정할 수 있다

한 복수공항체계가 세계 으로 확산되고 있는 추세임에 따라 소비자들은

공항선택의 폭이 넓어졌다선택권이 있는 소비자의 행동을 측하기가 어려

운 일이기 때문에 과거부터 재까지 소비자 행동에 한 연구가 진행되어오

고 있다선행 연구된 소비자 행동 연구에서 도출 할 수 있는 결론은 소비자

는 한정된 산을 합리 으로 사용할 것이며 이에 근거하여 공항선택을 한다

고 가정 할 수 있다

공항선택모형과 련하여 선행 연구된 논문은 다음 표와 같으며 운항빈도

수공항 근시간공항 근비용 등이 유의한 변수로 도출되었음을 알 수 있

다

- 19 -

논문명 자 수행연도 변수

AirportandAirlineChoice

inaMultipleAirport

RegionAnEmpirical

AnalysisfortheSan

FranciscoBayArea

EricPelsetal 1999

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용

Accesstoand

CompetitionBetween

AirportsACaseStudy

forTheSanFrancisco

BayArea

EricPelsetal 2003

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용여행목

AParameterized

ConsideratioinSetModel

forAirportChoiceAn

ApplicationtotheSan

FranciscoBayArea

GozenBasar

etal2004

운항빈도수

공항 근시간성별

AirportChoiceModeling

EmpiricalEvidencefroma

Non-HubAirport

SteveLeon 2011

여행목 항공요 계

여행기간목 지

환승여부항공사

소비자의 공항선택에

향을 미치는 요인

한국항공진흥

회1999

운항빈도항공요

항공기 기종여행목

공항 근시간

공항이용객의

공항선택행동에 한

연구 -김포국제공항을

심으로-

김문환 2011

운 (탑승수속보안검색

등)

근가능성(공항 근수단

공항 근이용료

공항 근시간)운항(노선

스 등)시설(상업

안내 등)선호항공사운항

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수

- 20 -

22이론고찰

221로지스틱 회귀분석3)

회귀분석은 종속변수와 한 개 이상의 독립변수 사이의 상 계를 설명하

기 한 기법이다어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 수학

선형 계식으로 구하여 합도 측정이 가능하다회귀분석은 연속변수일

경우 사용되나 종속변수가 범주형인 경우에 로지스틱 회귀분석을 이용할 수

있다

로지스틱 회귀분석은 어떤 사건이 발생할 확률을 측하는 것으로 이분형

로지스틱 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석으로 구분할 수 있다두 가지

분석 방법 차이는 종속변수의 개수이다이분형 로지스틱 회귀분석은 명목척

도로 측정된 종속변수가 2개의 범주형으로 이루어진 경우 분석을 용할 수

있으며 종속변수가 3개 이상이면 다항 로지스틱 분석을 용한다본 연구는

인천공항과 김포공항 한 공항 선택 여부가 종속변수가 되므로 이분형 로

지스틱 회귀분석을 사용하 다

(1)이분형 로지스틱 회귀분석

이분형 로지스틱은 사건 발생(1)과 사건이 발생하지 않음(0)에 한 종속변

수에 해 한 개 이상의 독립변수를 이용하여 회귀모형을 도출한다이분형

로지스틱 회귀분석 수식은 다음과 같다

ln ⋯ (식 21)

Logit을 ln 로 표 하여 p는 사건 발생 확률이고 1-p는 사건이 발생

하지 않을 확률이다따라서 p값이 증가하면 사건발생 확률이 높다는 의미

로 해석할 수 있다따라서 로지스틱 회귀분석의 목 은 n개의 측 변수를

이용하여 측하는 것이다

3) 처 순귀 2 ldquo로지스틱 회귀 형 해 rdquo 한나래아카데미 2008

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 17 -

ChoiceSetMultinomialLogit)model으로 분석하 다변수는 운항빈도수와

공항 근시간이고 분석 결과 빈도계수는 양수가 나왔으며 근시간계수는 음

수가 도출되었다PCMNL모형에서 선택 모형 설정 시 MNL설정으로 분석한

결과에서는 주 과 주말에 큰 차이가 나타났고여성이 남성보다 근 시간

에 해 한 것으로 나타났다PCMNLModel의 공항 선택에서는 근시

간에 해 민감한 것으로 나타났다

Fargo지역 공항과 MSP(MinneapolisndashSaintPaul)국제공항 출발 승객들

을 상으로 BinaryLogitModel을 이용한 연구가 있다(SteveLeon2011)

공항 이용객 상으로 설문지를 바탕으로 분석했던 선행 연구와는 달리 상

공항을 이용하는 승객들의 데이터를 약 1년 간 수집하여 이를 모형화 하

다분석 결과 여행목 환승지항공사 변수가 유의하게 도출되었는데 특히

항공사 선택에서 높은 유의성이 나타난 이유는 Fargo지역 공항에 다양한 항

공사가 취항하고 있기 때문이다

국내 공항은 공항 개발 심으로 연구를 진행 이기 때문에 해외와 달리

공항선택에 한 연구가 은편이다그러므로 공항선택에 한 연구는 1999

년2011년에 추진한 연구가 해당된다

한국항공진흥 회에서 1999년에 추진한 연구는 국 부에 소재하는 경쟁

공항들 간 여객 운송 분포에 한 공항선택모델 개발이다(한국항공진흥 회

1999년)MNL모델을 이용하여 연구한 결과 근시간운항빈도항공기 기종

요소가 공항선택에 향을 미치는 것으로 도출되었으며 항공요 은 향을

미치지 않는 것으로 나타났다

2011년 연구는 김포공항 국제선 이용객을 상으로 하여 공항선택에 향

을 미치는 요인들을 분석하 다(김문환2011년)김포공항 국제선 승객들에

게 설문조사를 시행 후 재이용여부를 통해 공항선택 속성을 분석한 연구가

있는데 분석기법은 구조방정식을 이용하 고 이에 따라 공항운 근가능

성운항시설선호항공사 운항 변수가 공항선택에 향을 미치는 것으로

도출되었다

- 18 -

213 련연구 고찰 요약

하네다공항오를리공항 등 조사된 복수공항 사례에서 도심 근가능성이

용이한 공항은 성장 가능성이 존재한다 근거리가 단축될수록 공항 근시

간을 약할 수 있으므로 공항선택에 있어 공항 근시간을 요한 요인임을

가정할 수 있다

한 복수공항체계가 세계 으로 확산되고 있는 추세임에 따라 소비자들은

공항선택의 폭이 넓어졌다선택권이 있는 소비자의 행동을 측하기가 어려

운 일이기 때문에 과거부터 재까지 소비자 행동에 한 연구가 진행되어오

고 있다선행 연구된 소비자 행동 연구에서 도출 할 수 있는 결론은 소비자

는 한정된 산을 합리 으로 사용할 것이며 이에 근거하여 공항선택을 한다

고 가정 할 수 있다

공항선택모형과 련하여 선행 연구된 논문은 다음 표와 같으며 운항빈도

수공항 근시간공항 근비용 등이 유의한 변수로 도출되었음을 알 수 있

다

- 19 -

논문명 자 수행연도 변수

AirportandAirlineChoice

inaMultipleAirport

RegionAnEmpirical

AnalysisfortheSan

FranciscoBayArea

EricPelsetal 1999

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용

Accesstoand

CompetitionBetween

AirportsACaseStudy

forTheSanFrancisco

BayArea

EricPelsetal 2003

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용여행목

AParameterized

ConsideratioinSetModel

forAirportChoiceAn

ApplicationtotheSan

FranciscoBayArea

GozenBasar

etal2004

운항빈도수

공항 근시간성별

AirportChoiceModeling

EmpiricalEvidencefroma

Non-HubAirport

SteveLeon 2011

여행목 항공요 계

여행기간목 지

환승여부항공사

소비자의 공항선택에

향을 미치는 요인

한국항공진흥

회1999

운항빈도항공요

항공기 기종여행목

공항 근시간

공항이용객의

공항선택행동에 한

연구 -김포국제공항을

심으로-

김문환 2011

운 (탑승수속보안검색

등)

근가능성(공항 근수단

공항 근이용료

공항 근시간)운항(노선

스 등)시설(상업

안내 등)선호항공사운항

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수

- 20 -

22이론고찰

221로지스틱 회귀분석3)

회귀분석은 종속변수와 한 개 이상의 독립변수 사이의 상 계를 설명하

기 한 기법이다어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 수학

선형 계식으로 구하여 합도 측정이 가능하다회귀분석은 연속변수일

경우 사용되나 종속변수가 범주형인 경우에 로지스틱 회귀분석을 이용할 수

있다

로지스틱 회귀분석은 어떤 사건이 발생할 확률을 측하는 것으로 이분형

로지스틱 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석으로 구분할 수 있다두 가지

분석 방법 차이는 종속변수의 개수이다이분형 로지스틱 회귀분석은 명목척

도로 측정된 종속변수가 2개의 범주형으로 이루어진 경우 분석을 용할 수

있으며 종속변수가 3개 이상이면 다항 로지스틱 분석을 용한다본 연구는

인천공항과 김포공항 한 공항 선택 여부가 종속변수가 되므로 이분형 로

지스틱 회귀분석을 사용하 다

(1)이분형 로지스틱 회귀분석

이분형 로지스틱은 사건 발생(1)과 사건이 발생하지 않음(0)에 한 종속변

수에 해 한 개 이상의 독립변수를 이용하여 회귀모형을 도출한다이분형

로지스틱 회귀분석 수식은 다음과 같다

ln ⋯ (식 21)

Logit을 ln 로 표 하여 p는 사건 발생 확률이고 1-p는 사건이 발생

하지 않을 확률이다따라서 p값이 증가하면 사건발생 확률이 높다는 의미

로 해석할 수 있다따라서 로지스틱 회귀분석의 목 은 n개의 측 변수를

이용하여 측하는 것이다

3) 처 순귀 2 ldquo로지스틱 회귀 형 해 rdquo 한나래아카데미 2008

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 18 -

213 련연구 고찰 요약

하네다공항오를리공항 등 조사된 복수공항 사례에서 도심 근가능성이

용이한 공항은 성장 가능성이 존재한다 근거리가 단축될수록 공항 근시

간을 약할 수 있으므로 공항선택에 있어 공항 근시간을 요한 요인임을

가정할 수 있다

한 복수공항체계가 세계 으로 확산되고 있는 추세임에 따라 소비자들은

공항선택의 폭이 넓어졌다선택권이 있는 소비자의 행동을 측하기가 어려

운 일이기 때문에 과거부터 재까지 소비자 행동에 한 연구가 진행되어오

고 있다선행 연구된 소비자 행동 연구에서 도출 할 수 있는 결론은 소비자

는 한정된 산을 합리 으로 사용할 것이며 이에 근거하여 공항선택을 한다

고 가정 할 수 있다

공항선택모형과 련하여 선행 연구된 논문은 다음 표와 같으며 운항빈도

수공항 근시간공항 근비용 등이 유의한 변수로 도출되었음을 알 수 있

다

- 19 -

논문명 자 수행연도 변수

AirportandAirlineChoice

inaMultipleAirport

RegionAnEmpirical

AnalysisfortheSan

FranciscoBayArea

EricPelsetal 1999

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용

Accesstoand

CompetitionBetween

AirportsACaseStudy

forTheSanFrancisco

BayArea

EricPelsetal 2003

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용여행목

AParameterized

ConsideratioinSetModel

forAirportChoiceAn

ApplicationtotheSan

FranciscoBayArea

GozenBasar

etal2004

운항빈도수

공항 근시간성별

AirportChoiceModeling

EmpiricalEvidencefroma

Non-HubAirport

SteveLeon 2011

여행목 항공요 계

여행기간목 지

환승여부항공사

소비자의 공항선택에

향을 미치는 요인

한국항공진흥

회1999

운항빈도항공요

항공기 기종여행목

공항 근시간

공항이용객의

공항선택행동에 한

연구 -김포국제공항을

심으로-

김문환 2011

운 (탑승수속보안검색

등)

근가능성(공항 근수단

공항 근이용료

공항 근시간)운항(노선

스 등)시설(상업

안내 등)선호항공사운항

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수

- 20 -

22이론고찰

221로지스틱 회귀분석3)

회귀분석은 종속변수와 한 개 이상의 독립변수 사이의 상 계를 설명하

기 한 기법이다어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 수학

선형 계식으로 구하여 합도 측정이 가능하다회귀분석은 연속변수일

경우 사용되나 종속변수가 범주형인 경우에 로지스틱 회귀분석을 이용할 수

있다

로지스틱 회귀분석은 어떤 사건이 발생할 확률을 측하는 것으로 이분형

로지스틱 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석으로 구분할 수 있다두 가지

분석 방법 차이는 종속변수의 개수이다이분형 로지스틱 회귀분석은 명목척

도로 측정된 종속변수가 2개의 범주형으로 이루어진 경우 분석을 용할 수

있으며 종속변수가 3개 이상이면 다항 로지스틱 분석을 용한다본 연구는

인천공항과 김포공항 한 공항 선택 여부가 종속변수가 되므로 이분형 로

지스틱 회귀분석을 사용하 다

(1)이분형 로지스틱 회귀분석

이분형 로지스틱은 사건 발생(1)과 사건이 발생하지 않음(0)에 한 종속변

수에 해 한 개 이상의 독립변수를 이용하여 회귀모형을 도출한다이분형

로지스틱 회귀분석 수식은 다음과 같다

ln ⋯ (식 21)

Logit을 ln 로 표 하여 p는 사건 발생 확률이고 1-p는 사건이 발생

하지 않을 확률이다따라서 p값이 증가하면 사건발생 확률이 높다는 의미

로 해석할 수 있다따라서 로지스틱 회귀분석의 목 은 n개의 측 변수를

이용하여 측하는 것이다

3) 처 순귀 2 ldquo로지스틱 회귀 형 해 rdquo 한나래아카데미 2008

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 19 -

논문명 자 수행연도 변수

AirportandAirlineChoice

inaMultipleAirport

RegionAnEmpirical

AnalysisfortheSan

FranciscoBayArea

EricPelsetal 1999

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용

Accesstoand

CompetitionBetween

AirportsACaseStudy

forTheSanFrancisco

BayArea

EricPelsetal 2003

운항요 운항빈도수

공항 근시간

공항 근비용여행목

AParameterized

ConsideratioinSetModel

forAirportChoiceAn

ApplicationtotheSan

FranciscoBayArea

GozenBasar

etal2004

운항빈도수

공항 근시간성별

AirportChoiceModeling

EmpiricalEvidencefroma

Non-HubAirport

SteveLeon 2011

여행목 항공요 계

여행기간목 지

환승여부항공사

소비자의 공항선택에

향을 미치는 요인

한국항공진흥

회1999

운항빈도항공요

항공기 기종여행목

공항 근시간

공항이용객의

공항선택행동에 한

연구 -김포국제공항을

심으로-

김문환 2011

운 (탑승수속보안검색

등)

근가능성(공항 근수단

공항 근이용료

공항 근시간)운항(노선

스 등)시설(상업

안내 등)선호항공사운항

lt표 26gt선행연구된 공항선택모형 변수

- 20 -

22이론고찰

221로지스틱 회귀분석3)

회귀분석은 종속변수와 한 개 이상의 독립변수 사이의 상 계를 설명하

기 한 기법이다어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 수학

선형 계식으로 구하여 합도 측정이 가능하다회귀분석은 연속변수일

경우 사용되나 종속변수가 범주형인 경우에 로지스틱 회귀분석을 이용할 수

있다

로지스틱 회귀분석은 어떤 사건이 발생할 확률을 측하는 것으로 이분형

로지스틱 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석으로 구분할 수 있다두 가지

분석 방법 차이는 종속변수의 개수이다이분형 로지스틱 회귀분석은 명목척

도로 측정된 종속변수가 2개의 범주형으로 이루어진 경우 분석을 용할 수

있으며 종속변수가 3개 이상이면 다항 로지스틱 분석을 용한다본 연구는

인천공항과 김포공항 한 공항 선택 여부가 종속변수가 되므로 이분형 로

지스틱 회귀분석을 사용하 다

(1)이분형 로지스틱 회귀분석

이분형 로지스틱은 사건 발생(1)과 사건이 발생하지 않음(0)에 한 종속변

수에 해 한 개 이상의 독립변수를 이용하여 회귀모형을 도출한다이분형

로지스틱 회귀분석 수식은 다음과 같다

ln ⋯ (식 21)

Logit을 ln 로 표 하여 p는 사건 발생 확률이고 1-p는 사건이 발생

하지 않을 확률이다따라서 p값이 증가하면 사건발생 확률이 높다는 의미

로 해석할 수 있다따라서 로지스틱 회귀분석의 목 은 n개의 측 변수를

이용하여 측하는 것이다

3) 처 순귀 2 ldquo로지스틱 회귀 형 해 rdquo 한나래아카데미 2008

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 20 -

22이론고찰

221로지스틱 회귀분석3)

회귀분석은 종속변수와 한 개 이상의 독립변수 사이의 상 계를 설명하

기 한 기법이다어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 수학

선형 계식으로 구하여 합도 측정이 가능하다회귀분석은 연속변수일

경우 사용되나 종속변수가 범주형인 경우에 로지스틱 회귀분석을 이용할 수

있다

로지스틱 회귀분석은 어떤 사건이 발생할 확률을 측하는 것으로 이분형

로지스틱 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석으로 구분할 수 있다두 가지

분석 방법 차이는 종속변수의 개수이다이분형 로지스틱 회귀분석은 명목척

도로 측정된 종속변수가 2개의 범주형으로 이루어진 경우 분석을 용할 수

있으며 종속변수가 3개 이상이면 다항 로지스틱 분석을 용한다본 연구는

인천공항과 김포공항 한 공항 선택 여부가 종속변수가 되므로 이분형 로

지스틱 회귀분석을 사용하 다

(1)이분형 로지스틱 회귀분석

이분형 로지스틱은 사건 발생(1)과 사건이 발생하지 않음(0)에 한 종속변

수에 해 한 개 이상의 독립변수를 이용하여 회귀모형을 도출한다이분형

로지스틱 회귀분석 수식은 다음과 같다

ln ⋯ (식 21)

Logit을 ln 로 표 하여 p는 사건 발생 확률이고 1-p는 사건이 발생

하지 않을 확률이다따라서 p값이 증가하면 사건발생 확률이 높다는 의미

로 해석할 수 있다따라서 로지스틱 회귀분석의 목 은 n개의 측 변수를

이용하여 측하는 것이다

3) 처 순귀 2 ldquo로지스틱 회귀 형 해 rdquo 한나래아카데미 2008

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

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학원 2011

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[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

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[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

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[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

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[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 21 -

로지스틱 회귀분석 결과 회귀계수 이 양(+)의 값으로 도출되었을 때 변

수 값이 사건 발생 확률이 높아지고 음(-)의 값일 높을수록 사건 발생 확

률은 낮아진다따라서 도출된 계수를 분석하여 사건 발생 확률에 향을 미

치는 정도를 결정할 수 있다이때 가 infin와 infin사이의 값을 가지므로

Logit은 모든 실수값을 가질 수 있다

이분형 자료에서 조건 평균은 0보다 크거나 같으며 1보다 작거나 같은 값

으로 도출된다평균이 0에서 1로 근하는 분포 형태인데 이런 곡선을 S-형

태라 하며 확률변수의 분포함수 형태와 흡사하다

lt그림 27gt로지스틱 분포

(2)최 우도 추정

오차항이 이항분포를 할 경우 로지스틱 회귀모수 즉종속변수가 발생할 확

률을 추정할 수 있는 방법 하나는 최 가능도(Maximum Likelihood

ML)추정법으로 추정 방식에 속한다 측된 자료가 발생할 확률을 모수

들의 함수로 나타낸 후 함수를 최 화시킬 때 얻어진 모수들의 추정 값(

)들이 최 우도 추정량이 된다

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 22 -

(10)으로 도출된 종속변수의 확률에 해 다음과 같이 계산할 수 있다

exp

exp (식 22)

exp

(식 23)

종속변수가 1인 에 한 가능도 함수(LikelihoodFunction)의 기여도

는 이며 인 에 한 기여도는 가 된다 에

한 가능도함수의 기여도를 정리하면 다음과 같다

(식 24)

측값은 서로 독립이라고 가정하 으므로 모든 측값에 한 가능도함수

는 (수식 3을 곱하여 얻을 수 있다

(식 25)

로그 가능도(Log-Likelihood)인 를 최 화 시킬 과 의 추정

값을 도출하기 해 자연로그를 취하여 정리할 수 있다

ln ln

ln

lnln (식 26)

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 23 -

수식 5를 편미분하여 0으로 놓으면 로그 가능도를 최 화 시킬 과 에

값이 추정된다 이 경우 우도방정식이 두 모수에 해 비선형이므로

Newton-Raphson알고리즘을 이용하여 해를 구할 수 있다

(3)유의성 검정

독립변수 유의성을 검정하기 해 선형회귀모형에 용되는 방법을 로지스

틱 회귀모형에 쉽게 용할 수 있다분산분석표를 이용하여 체제곱의 합

(SST)을 잔차제곱의 합(SSE)과 회귀제곱의 합(SSR)으로 나타낸다

sum sum

sum

(식 27)

는 찰값이며 는 주어진 모형에서 n번째 개체 측값는 반응변수

의 산술평균이다

회귀모형에서 찰값과 측값의 비교는 두 값 사이의 거리 제곱을 통해

용되나로지스틱 회귀분석에서는 로그 가능도함수를 통해 찰값과 측

값을 비교한다

ln가능도비 (식 28)

여기에서 가능도비는포화모형에대한가능도

적합 모형에대한가능도로 표 할 수 있는데

를 곱하여 분포하게 되며 가설검정을 할 수 있다여기에서 포화모형은 데이

터 개수만큼 모수가 존재하는 것이다

독립변수가 포함된 경우와 제거된 경우 모형 값의 차이를 비교하여 독립변

수 유의성을 검정한다독립변수 삽입으로 인한 모형(D)값의 변화는 다음과

같다

변수를포함하지않 모형변수를포함한모형 (식 29)

독립변수가 하나인 경우 통계량(G)은 이 0이라는 귀무가설에서 의

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

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학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

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[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

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[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 24 -

분포형태를 나타낸다이외에도 통계 으로 동등한 검정법은 Wald검정법과

Score검정법이 있는데 세 검정에 한 검정 결과는 비슷하며 자유도 p의 카

이제곱 분포를 이용하여 검정한다

Wald검정은 모수의 추정값(을 표 오차(ASEAsymptoticStandard

Error)로 나 통계량이 귀무가설하에서 표 정규분포를 나타낸다는 사실을

이용한다

형태로 카이제곱분포를 따르며 우도함수의 곡률에 향

을 받는다

Score검정은 귀무가설 하에서 로그우도함수 모양에 향을 받는 검정이다

계산을 필요로 하지 않고 로그 가능도의 미분값의 분포에 근거를 두고 있다

한 스코어 검정은 sum

sum

형태로 표 정규분포를 이

용한다

(4)승산비 추정

독립변수가 01형태로 측정된 이분형 형태일 경우 과 에 한

차이를 다음과 같이 나타낼 수 있다

경우 exp

exp(식 210)

경우 exp

exp(식 211)

경우 exp

(식 212)

경우 exp

(식 213)

이때 에 한 승산비는 수식 14와 같이 나타난다

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 25 -

(식 214)

의 수식 10111213를 수식 14에 입하여 승산비와 회귀 계수 간의

계를 알 수 있다

expexp exp

expexp exp

exp

exp exp (식 215)

222네스티드로짓모형4)

확률선택 모형은 선형확률모형 로빗모형로짓모형이 있다본 연구에서

항공사 선택과 공항선택 행동을 단계 으로 분석하고자 다항로짓모형과 네스

티드로짓모형을 고려할 수 있다

다항로짓모형에서 비 련 안의 독립성 속성이 배될 경우 추정 모수 값

은 편향된 값일 경우가 있다비 련 안의 독립성 속성 가정의 배 문제를

해결할 수 있는 모형이 네스티드로짓모형이므로 본 연구에서는 네스티드로짓

모형을 선택하 다

4) 처 1 ldquo네스티드로짓 형 개 택에 한 형태 해하 rdquo 연 원 2008년

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 26 -

(1)모형 구조

네스티드로짓모형은 나무구조 형태(TreeStructure)로 개인의 계층 인 의

사결정에 따라 최종 안을 선택한다의사결정자는 선택 제 1단계에서 선택

가능한 안 하나를 우선 선택한다

lt그림 28gt네스티드로짓모형 의사결정 구조

의사결정자는 최종 단계 선택까지 단계별로 안을 하나씩 선택한다각 단

계의 안집합 I에서 특정 안 a를 선택할 확률은 선택과정의 각 단계에서

안 a가 포함된 마디가 선택될 확률의 곱이 된다

네스티드로짓모형은 GEV(GeneralizedExtremeValue)모형이며 선택확률

은 안을 구성하는 속성들의 값에 의해 결정된다고 가정한다 체가능한

유사 안들을 한 단계의 집합으로 두어 속성 오차를 공유하기 때문에 오

차항의 연 성이 상쇄된다

네스티드로짓모형은 다수 계층으로 표 할 수 있는데 본 연구에서는

Two-Level네스티드로짓모형을 이용한다Two-Level선택 모형식은 다음과

같다

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

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[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

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[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

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[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

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[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

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[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

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[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

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[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

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[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

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[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 27 -

primeisin

expprimeniprimeprime

expni

(식 216)

수식 216은 모형의 1단계에서 안 i를 선택할 확률임을 나타낸다

primeisin

expprimeni

expni

(식 217)

수식 217인 두 번째 단계에서 안 를 선택할 확률이다

lnprimeisinexpprimeni (식 218)

(식 218)에서 InclusiveValue의 계수 는 0보다 크고 1보다 작을 범 에

있을 때 네스티드로짓모형 구조가 유효하다고 할 수 있다 한 계수가 1과

같을 때 다항로짓모형과 동일하며 1보다 클 때 이론에 따라 유효한 모형일

수 있으며 0보다 작거나 같을 때 유효하지 않은 모형이다이처럼 는 네스

티드로짓모형구조 유효성을 단할 수 있는 기 이 된다

여기서 이항선택모형은 오차항이 로짓분포를 따르므로 다음과 같이 나타낼

수 있다5)

ni

ni

(식 219)

5) 빈미 ldquo통행사슬 형 택행태에 한 연 rdquo 대학 통학회지 제29 제3호 2011

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

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(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

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구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

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네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 28 -

(2)모형 추정

네스티드로짓모형 추정방법에는 순차최 우도추정법과 완 정보최 우도추

정법이 있다(McFaden1981)순차최 우도추정법은 계산이 쉬운 장 이 있

으나 완 정보최 우도추정법보다 효율성이 떨어지며 동일한 변수가 다수 단

계에 포함될 경우 해당 변수에 한 결과를 여러 번 산출한다는 단 이 있

다완 정보최 우도추정법은 순차최 우도추정법보다 효율성이 높으며 동

일한 변수가 다수 단계에 포함되어도 단일 해를 산출하지만 계산이 복잡한

단 이 있다

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 29 -

제 3장 공항선택모형 연구 방법론

31연구조사 설계

본 연구에서는 lsquo수도권공항의 효율 활용방안 수립 용역rsquo을 수행하기 해

설계된 설문지를 이용하여 공항선택모형을 추정하고자 한다설계된 설문지

의 구성과 자료수집결과는 다음과 같다

311설문지 설계

설문지는 설문응답자의 기본 사항을 악하기 해 성별나이여행빈도

등의 정보를 기입할 수 있도록 구성되었다 한 항공여행 황 9문항항공

편 정보 5문항공항 근 황 4문항공항 항공사 선호도 7문항여객 정

보 3문항으로 설계되어 본 분석에서 공항선택 모형을 추정하기에 합한 구

조이다

설문문항 주요 내용 문항 수 응답형태

응답자 기본정보 연령성별 4 연속명목

항공여행 황 여행목 거주지1년 간 출국 횟수 9 연속명목

항공편 정보 목 지선택항공사항공권 요 5 연속명목

공항 근 황출발지공항 근소요시간

공항 근소요비용4 연속명목

공항 항공사

선호도선호공항항공사 선호이유 7 연속명목

여객 정보 직업가구수입마일리지 정보 3 명목

lt표 31gt설문문항의 주요 구성

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 30 -

312자료수집

설문조사 기간은 1일이며 장소는 김포공항 국제선 여객청사인천공항 인근

지역에서 수행하 다설문조사 상은 2000km 이내 노선이용자로 20 〜60

이상 남녀로 하 다여행 빈도 등 기본 인 설문조사 상자 정보와 공

항 근시간공항 근이용료여행목 항공권 가격 등을 질문하 다

구분 내용

기간 1일

장소 김포공항인천공항

상 2000km 이내 국제선 노선 이용자

응답자 20〜60 이상 남녀

lt표 32gt설문조사 기본 설계

김포공항인천공항에 배포한 설문지는 총 600부 으며이 회수된 설문

지는 488부로 813 회수율을 보 다그러나 이 2000km 노선 이용자는

225명이므로 실제 분석에 활용된 표본은 총 225개이다설문조사 시행 결과

분석 활용된 표본수와 회수율은 다음과 같다

구분배포된

설문지수

회수된

설문지수회수율()

실제 분석

활용가능 표본

수

인천공항 300부 239부 797 49개

김포공항 300부 249부 830 176개

계 600부 488부 813 225개

lt표 33gt설문조사 표본 수

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 31 -

32표본분석

225개 표본의 기본 분석을 해 Excel을 이용하 다공항 근시간과 공

항 근비용의 결측값은 9개로 216개의 표본이 존재한다항공요 과 여행목

연령은 225개의 표본이 있으며 여행 빈도는 183개의 표본이 존재한다표

본의 자세한 통계 기술은 다음과 같다

구분 평균 최소값 최 값 측수

공항 근시간(분) 625 81 1198 216

공항 근비용(원) 6473 209 39772 216

항공요 (천원) 226 250 6876 225

여행 빈도(회) 44 1 100 183

여행목 15 1 4 225

연령(세) 406 20 74 225

lt표 34gt표본 분석

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 32 -

321응답자 특성

각 공항의 설문 응답자 특성 분석을 한 연령여행목 변수에 한 통계

는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를 상으로 하 고 인천공항은

49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항의 연령 분포는 20 41명(233)30 41명(233)40 41명

(233)50 29명(165)60 이상 24명(136)으로 20sim40 가 체 응

답자 699를 차지하는 것으로 나타났다인천공항의 연령 분포는 20

18명(367)30 11명(225)40 12명(245)50 4명(82)60 이

상 4명(82)으로 20sim40 가 체 응답자 837를 차지하는 것으로 나타

났다두 공항 모두 설문조사 응답자 20 sim40 가 부분을 차지하고 있

는 것으로 나타났다

여행목 은 업무통행과 비업무 통행으로 구분하여 통계를 산출하 다김포

공항 이용자의 통행목 은 업무통행 122명(693)비업무통행 54명(307)이

다인천공항 이용자의 통행목 은 38명(776)비업무 11명(225)이다각

공항에서 업무통행 비율이 높은 것으로 보아 비즈니스 목 으로 공항을 이용

하는 이용자들이 상 으로 많다는 것을 알 수 있다응답자 특성을 요약하

면 다음 lt표 35gt와 같다

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 33 -

구분김포공항 인천공항

응답자 수(명) 비율() 응답자 수(명) 비율()

연령

20 41 233 18 367

30 41 233 11 225

40 41 233 12 245

50 29 165 4 82

60 이상 24 136 4 82

여행목

업무 122 693 38 776

비업무 54 307 11 225

lt표 35gt설문 응답자 특성

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 34 -

322응답자 여행 특성

각 공항의 설문 응답자 여행 특성 분석을 한 공항 근시간 근비용항

공요 등 변수에 한 통계는 다음과 같다김포공항은 176명의 응답자를

상으로 하 고 인천공항은 49명의 응답자를 상으로 분석하 다

김포공항을 이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 433분이며 공항

근비용은 4342원항공요 3513천원여행빈도는 42번이다인천공항을

이용하는 설문 응답자의 평균 공항 근시간은 63분공항 근비용은 14345

원항공요 3554천원여행빈도 51이다

김포공항과 인천공항 설문응답자의 평균 공항 근시간은 197분 차이가 발

생하 고공합 근비용 10003원항공요 41천원여행빈도 09회의 차이

가 발생한 것으로 보아 김포공항이 공항 근시간공항 근비용항공요 등

에 있어 유리한 치에 있는 것을 알 수 있다

구분

김포공항 인천공항

측수 평균 최소값 최 값 측수 평균 최소값 최 값

공항 근

시간(분)166 433 81 1198 46 630 273 1063

공항 근

비용(원)170 4342 209 23634 46 14345 4039 39772

항공요

(천원)176 3513 250 4018 49 3554 2874 6876

여행

빈도(회)136 42 1 30 47 51 1 100

lt표 36gt설문 응답자 여행 특성

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 35 -

33연구모형 설정

공항 이용객들은 수도권 복수공항 체계에서 공항을 선택하게 될 때 여러

가지 요인에 의해 선택하게 된다어떤 요인들이 향을 미치는지 선택 행동

을 도출하기 해 공항 이용객의 속성을 악하여 분석에 이용하 다 한

항공사 선택이 공항선택에 있어 어떠한 선후 계가 있는지 분석하고자 한

다

본 연구에서 인천공항김포공항 국제선 이용객 상으로 설문조사를 진행

하여 공항선택속성을 근시간 근이용료공항이용빈도수항공요 으로

구분하여 분석하 다항공사 선택 요인으로는 연령과 여행목 을 변수로 두

어 분석하 다이에 본 연구를 수행하기 한 연구 설계는 다음 그림과 같

다

lt그림 31gt이분형 로지스틱 회귀분석 방법

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

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422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 36 -

lt그림 32gt네스티드로짓모형 분석 방법

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 37 -

34변수설정

공항선택모형 추정을 한 변수 설정은 lsquo수도권공항의 효율 운 방안 수

립 용역rsquo을 통해 수집된 설문조사와 선행 연구된 논문에서 유의하게 도출된

변수로 추출하 다선행 연구된 논문에서 공항선택모형 분석에 부분 사용

된 공통변수는 공항 근시간공항 근비용운항빈도수 등이 있다

수집된 응답자 데이터를 토 로 변수값을 재그룹화하 다변수 재설정 시

유의한 비교를 하여 다음과 같이 변형한 변수로 분석하 다분석과 련

된 변수는 다음 lt표 37gtlt표 38gt과 같다

재그룹화된 변수 형태는 두 가지인데 이분형 로지스틱 회귀분석 통계 변수

와 네스티드로짓모형 통계변수이다이분형 로지스틱 회귀분석에서 종속변수

는 김포공항과 인천공항으로 binary분석을 해 김포공항 1인천공항 0으로

재설정하 다이에 따른 독립변수는 공항 근시간공항 근비용항공요

여행빈도 변수를 사용하 다

변수구분 설명 변수특성

종

속

변

수

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

공항 근

비용 천공항접근비용

천공항접근비용 포공항접근비용연속형

항공권

가격인천공항 항공요 -김포공항 항공요 연속형

여행

빈도

(1년 간)

1년간 설문 응답자가 출국한 횟수 연속형

lt표 37gt이분형 로지스틱 회귀분석 변수설정

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 38 -

네스티드로짓모형 분석에서 종속변수는 국 항공사(1)외국항공사(0)과 김

포공항(1)인천공항(0)으로 재설정하 다이에 따른 독립변수는 연령여행

목 공항 근시간 변수를 사용하 다

변수구분 값 변수특성

종

속

변

수

항공사 1국 항공사0외국 항공사 범주형

선호공항 1김포공항0인천공항 범주형

독

립

변

수

연령 설문 응답자 연령 연속형

여행목 1업무통행0비업무통행 범주형

공항 근

시간 천공항접근시간

천공항접근시간 포공항접근시간연속형

lt표 38gt네스티드로짓모형 변수설정

변수 설정 후 공항선택과 유의한 변수를 분석에 추가하기 해 독립변수

자체 유의성을 검정하 다변수가 유의하지 않으면 분석에서 제외되어야 하

기 때문에 변수 선정에 있어 요한 과정이다다음 lt표 39gt와 같이 유의확

률이 5가 넘지 않으므로 분석에 이용한 변수는 유의한 변수라고 볼 수 있

다

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

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제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

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(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

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구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 39 -

구분 t값 유의확률

공항 근시간 231 00

공항 근비용 424 00

항공요 23 00

여행빈도 73 00

연령 457 00

여행목 235 00

lt표 39gt유의한 변수

한 유의한 변수들 간 다 공선성 문제가 있을 수 있으므로 다 공선성

(Multicollinearity)분석을 시행하 다다 공선성은 변수들의 상 정도가 높

은 것을 의미한다특히 회귀분석에서 다 공선성이 존재할 경우 회귀 계수

가 불안정해지므로 종속변수에 미치는 향을 타당하게 설명할 수 없다

SPSS를 이용한 다 공선성 분석은 분산팽창계수(VIF)측정을 사용하 다

분석 결과 VIF값이 10이하인 값이 없으므로 본 분석에서 다 공선성은 존

재하지 않는다고 할 수 있다

구분 VIF값

공항 근시간 103

공항 근비용 105

항공요 103

여행빈도 102

연령 103

여행목 107

lt표 310gt변수의 분산팽창계수

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 40 -

제 4장 공항선택 모형 개발

41공항선택모형 도출

411공항선택모형

설정된 변수를 토 로 이분형 로지스틱 회귀분석으로 공항선택모형을 도출

하고 항공사 선택 선후 계를 고려한 공항선택은 네스티드 로짓모형으로 분

석하 다

(1)공항선택모형

본 분석에서 공항선택은 이분형 로지스틱 회귀분석을 용하여 분석이 가

능하다이분형 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 연속이어야 한다는 이항로

짓 모형과는 달리 두 가지 선택에 한 분포 해석이 가능한 선형회귀식의 취

약 을 보완하 다

공항선택모형 추정의 독립변수 선택방법은 진단계선택법으로 하 다

진단계선택법은 각 단계마다 Score통계량에 해 가장 작은 유의 수 을 가

진 변수를 선택하여 기 단값인 5 보다 작으면 모형에 추가한다 진

단계에서 모형에 추가된 변수들에 해서도 제거 기 에 충족하는지 반복 검

토한다여기에서 어떤 변수도 제거 기 을 만족하지 못하면 자격을 충족시

키는 변수를 계속 추가하게 된다이러한 알고리즘이 순환하거나 더 이상 추

가 제거 기 을 만족하는 변수가 없을 때까지 반복하는 방법이다

진단계 에서도 LR 선택 방법과 Wald방법이 있는데 본 연구에서는

LR선택 방법을 사용하 다LR선택 방법은 우도함수를 이용하여 로지스틱

모형 변수 선택 방법에서 Wald방법보다 타당하다고 알려져 있다6)

따라서 진단계의 LR 선택 방법을 사용하여 분석하 으며 분석 결과 유

의확률 5보다 낮은 경우 통계 의미가 있는 변수는 lsquo공항 근시간rsquo(019)

lsquo항공요 rsquo(000)이다이는 인천공항의 평균 근시간이 630분이며 김포공항

의 평균 근시간이 433분으로 이용자들이 김포공항을 선택하는 요인으로

6) 류승희 2 ldquo 청 년 가 동에 향 미치는 rdquo 지역사회간호학회지 제23 제1호

2012년

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 41 -

높은 향을 미치는 것으로 보인다항공요 은 계수 값이 음(-)이므로 항공

요 이 높을수록 공항선택을 방해하는 변수이다이는 항공요 이 감소할수

록 공항을 선택하는 요인이라고 재해석 할 수 있다

따라서 두 변수의 오즈비(Exp(B))기 으로 도출된 모형을 분석하면 김포

공항선택에서 가장 높은 향요인으로 공항 근시간(1891)이다 한 항공요

도(099)공항선택에 있어 향력이 있다고 볼 수 있다

구분 B SE Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

공항 근시간 294 125 550 1 019 1891

항공요 -001 000 4088 1 000 099

상수항 102 042 591 1 015 277

lt표 41gt공항선택모형에 채택된 변수

공항선택모형에 채택되지 않은 무의미한 변수로는 공항 근비용과 여행 빈

도가 있다따라서 유의미하게 도출된 결과 값에 따라 공항선택 모형식은 다

음과 같이 나타난다

(식 41)

여기에서 102는 상수항이며 은 공항 근시간는 항공요 변수이다

이는 김포공항 이용자가 공항 근비용보다 공항 근시간을 요한 가치로

단한다고 할 수 있다 한 항공요 이 음(-)의 계수인 것으로 보아 항공요

이 감소하면 공항을 선택한다고 볼 수 있다

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 42 -

(2)공항선택모형과 항공사선택 계

공항선택에 있어 항공사 선택 선후 계를 알아보기 해 SAS93으로 네

스티드로짓모형 분석을 하 다본 연구에서 이분형 로지스틱 모형을 단계

으로 구성하여 총 2단계로 분석하 으며 제 1단계와 제 2단계 결정은 다음과

같은 통계분석을 통해 결정되었다

제 1단계 선택을 공항선택으로 보는 경우와 항공사 선택으로 보는 경우가

있는데 두 경우에 해 통계 분석을 한 결과는 다음과 같다

lt그림 41gt공항선택 네스티드 모형 1

lt표 42gt는 제 1단계는 공항선택제 2단계는 항공사 선택인 모형 분석 결

과이다제 1단계 공항선택에서 공항 근시간과 항공요 은 유의수 5를

넘지 않으므로 유의한 변수이다그러나 제 2항공사 선택 단계의 변수는 유

의수 을 넘으므로 유의하지 않은 변수로 도출되었으므로 모형을 설정하지

못한다

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 43 -

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

제

1

단

계

공항 근시간 1 278 136 425 004

항공요 1 -001 000 2677 lt00001

제

2

단

계

연령 1 025 033 059 044

여행목 1 133 1364 001 092

lt표 42gt네스티드 모형 1변수분석

제 1단계가 항공사 선택이 되도록 모형을 분석하는 과정은 다음 그림과 같

다그림에서 보는 것과 같이 제 1단계는 항공사 선택 단계로 국 항공사와

외국항공사의 선택 안이 있으며 제 2단계는 공항선택 단계로 김포공항과 인

천공항의 선택 안이 있다

lt그림 42gt공항선택 네스티드 모형 2

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 44 -

네스티드 모형 2의 분석결과 제 1단계 항공사 선택 모형에서 연령이 유의

한 변수로 도출되었다제 2단계 공항선택 모형에서는 공항 근시간이 유의

한 변수로 도출되었다이는 연령 가 높을수록 국 항공사를 선택하며 이들

은 공항 근시간을 고려하여 김포공항을 이용한다는 의미가 된다

구분 DF EstimateStandard

Error

Wald

Chi-SquarePrgtChiSq

1단계

연령 1 001 001 510 002

여행목 1 -012 028 018 067

2단계 공항 근시간 1 284 064 1954 lt00001

lt표 43gt네스티드 모형 2변수분석

네스티드로짓모형의 추정은 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다우선 제 1

단계 항공사 선택 모형은 수식 42와 같다는 연령 에 따라 국 항공사를

선택할 확률이다

(수식 42)

제 1단계 항공사 선택에서 연령 가 높을수록 국 항공사 선택 확률이 증

가하는 것으로 나타났다이는 은 연령층이 렴한 항공요 과 국 항공사

와 차별되는 특별 요인으로 인해 외국항공사를 선택한 것으로 볼 수 있으며

외국항공사가 많은 인천공항을 선택하는 요인이 될 수 있다

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 45 -

제 2단계 공항선택모형은 수식 43과 같다는 국 항공사를 선택한 사람

이 공항 근시간에 따라 김포공항을 선택할 확률이다

(수식 43)

제 2단계 공항선택에서 공항 근시간이 유의한 변수로 도출되었다제 2단

계에서 도출된 분석과 제 1단계 분석을 연계하여 다음과 같이 해석할 수 있

다연령 가 높을수록 국 항공사를 선택할 확률이 높으며 항공사 선택 후

공항선택행동에 있어 공항 근시간 요인을 요하게 단한다고 볼 수 있다

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 46 -

42공항선택모형 검정

421이분형 로지스틱 회귀분석 모형 검정

본 연구에서 이분형 로지스틱 회귀분석으로 도출된 모형 검정은 모형계수

체테스트와 Hosmeramp Lemeshow 검정으로 한다모형의 모형 계수 체

테스트 결과 유의확률이 5를 넘지 않으므로 유의함을 알 수 있다

구분 카이제곱 자유도 유의확률

단계 5809 1 016

블록 79416 2 000

모형 79416 2 000

lt표 44gt공항선택모형 계수 체 테스트

반면 Hosmeramp Lemeshow 검정은 유의확률이 5보다 큰 값이 도출되어

야 유의한 모형이라고 할 수 있는데 통계분석 결과 유의확률이 026으로 통

계 으로 합한 모형이라고 할 수 있다

구분 값

모형요약-2Log우도 1234

Cox와 Snell의 R-제곱 036

Hosmer와 Lemeshow검정

카이제곱 1004

자유도 8

유의확률 026

lt표 45gt공항선택모형요약 검정

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 47 -

422네스티드로짓모형 검정

네스티드로짓모형 1과 2번 모형으로 구분할 수 있다이것은 공항선택과 항

공사선택의 선후 계를 고려한 모형의 차이라고 할 수 있다

(1)네스티드로짓모형1검정

한 항공사 선택 단계의 모형의 검정값이 lt표 46gt에서 LR검정과 Score

검정과는 달리 Wald통계량 값이 5를 넘어가므로 유의하지 않은 모형으로

도출되었다이것은 공항선택 후 항공사 선택이 미치는 향력이 무의미하다

는 결과로 볼 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 7979 3 lt00001

Score 6343 3 lt00001

Wald 3879 3 lt00001

제

2

단

계

LikelihoodRatio 12472 2 lt00001

Score 8280 2 lt00001

Wald 103 2 060

lt표 46gt네스티드로짓모형 1TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 48 -

(2)네스티드로짓모형2검정

항공사 선택 단계와 공항선택단계 모형의 검정값이 lt표 47gt과 같이 유의

확률 값이 5를 넘어가지 않으므로 유의한 모형이라고 볼 수 있다도출된

결과로 보아 공항선택 시 항공사를 우선 으로 고려한다고 할 수 있다

Test Chi-Square DF PrgtChiSq

제

1

단

계

LikelihoodRatio 1127 2 000

Score 1112 2 000

Wald 1081 2 000

제

2

단

계

LikelihoodRatio 2420 1 lt00001

Score 2234 1 lt00001

Wald 1954 1 lt00001

lt표 47gt네스티드로짓모형 2TestingGlobalNullHypothesisBETA=0

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 49 -

제 5장 결론 향후연구방향

비용항공사(Low CostCarrier)의 성장항공자유화 정 등의 항공운송시

장 변화에 따른 국제선 수요의 증 와 수도권 복수공항체계의 역할 분담에

한 분석을 해 본 연구를 수행하 다본 연구를 통해 수도권 복수공항을

이용하는 여객이 공항을 선택하는데 있어서 요인으로 작용하는 변수를 선택

하고 모델링하 다 한 공항과 항공사의 선택 선후 계를 분석하 다

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다

첫째공항선택모형을 이분형 로지스틱 회귀분석으로 모델링하 다이 결

과 수도권 국제선 여객은 공항 근시간과 항공요 요인에 따라 공항을 선

택하는 것으로 도출되었다즉공항 근시간이 짧을수록동일한 노선에

해 항공요 이 낮을수록 해당공항을 이용하는 것으로 나타났으며두 요인

간의 트 이드오 (Tradeoff) 계가 존재하는 것이 명되었다

둘째공항 선택과 항공사 선택의 선후 계 분석을 해 네스티드 로짓모형

을 모델링하 다이를 통해 수도권 국제선 여객은 항공사를 먼 선택한 후

공항을 선택하는 확률이 높은 것으로 나타났다 한항공사 선택 시 유의미

한 요인으로는 연령 가 있었으며연령층이 높아질수록 국 항공사를 선호하

는 것으로 나타났다낮은 연령 는 어를 통한 의사소통 가능보다 싼 가격

등에 의해 국 항공사보다는 외국항공사를 더 선호하는 것으로 단된다

이를 통해 수도권 복수공항을 선택하는 국제선 여객은 공항까지의 근시

간과 항공요 에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다각 항공사들은 김포

공항과 인천공항은 근시간과 항공요 과의 트 이드오 계를 추가 분석

하여 업 방식의 변화를 꾀할 수 있을 것으로 단된다 한공항운 자는

국제선 여객 이용자가 항공사를 먼 선택한 후 공항을 선택하는 행태를 감

안하여더 많은 항공사를 해당 공항에 유치하는 방안을 수립하는 것이 바람

직 할 것으로 단된다

본 연구는 200여명의 표본을 상으로 한 설문조사를 분석하여 도출한 결

과로 향후 연구에서는 더 많은 표본을 확보하여 통계 유의성을 더 높이는

것이 바람직하다 한본 연구에서 검토한 요인 외에도 서비스수 소득수

등의 다양한 변수를 고려하는 것이 바람직하다

- 50 -

참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

- 52 -

SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

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참 고 문 헌

[1] 김문환 공항이용객의 공항선택행동에 한 연구 김포국제공항을 심으로 한국항공 학교

학원 2011

[2] 김순귀 외 2명 로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 한나래아카데미 2008

[3] 김윤태 안의 변화에 따른 소비자선택과 집단 유인효과에 한 연구 한양 학교 학원

2009

[4] 김 기 외 1명 네스티드로짓모형 개인의 선택에 한 형태 이해하기 국토연구원 2008

[5] 김희정 청소년 소비자의 생활양식과 합리 소비행동에 한 연구 건국 학교 학원 2001

[6] 류승희 외 2명 기 청소년의 가출 충동에 향을 미치는 요인 지역사회간호학회지 제23권

제1호 2012

[7] 서은숙 외 1명 청소년의 소비자지식 돈에 한 태도 소비가치가 합리 소비행동에 미치는

향 한국가정 리학회지 제26권 제5호 2008

[8] 신민 화훼유통시설의 조성에 따른 유사시장 상인들의 이주의사 결정요인에 한 연구 안양

학교 학원 2005

[9] 지정 소비자 능력이 합리 소비생활에 미치는 향에 한 연구 공주 학교 학원

1998

[10] 한국공항공단 국제 력 소비자의 공항선택에 향을 미치는 요인 한국공항공단 1999

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[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

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SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

- 51 -

[11] Steve Leon Airport Choice Modeling Empirical Evidence from a Non-Hub Airport Transportation

Research Forum Vol 50 No2 2011

[12] Eric Pels et Al Airport and Airline Choice in a Multiple Airport Region An Empirical Analysis for

the San Francisco Bay Area Free University Amsterdam 1999

[13] Eric Pels et Al Access to and Competition Between Airports A Case Study for The San Francisco

Bay Area Transportation Research Board Vol 37 No1 pp 71-83 2003

[14] Gozen Basar et al A Parameterized Consideratioin Set Model for Airport Choice An Application to

the San Francisco Bay Area The University of Texas 2004

[15] 매일경제 httpwwwmkcokr

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SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY

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SUMMARY

Development of Airport Choice Model

Based on Multiple Airport System of

Seoul Metropolitan area

Kim Jung A

Dept of Air Transport amp

Transportation and Logistics

Graduate School of

Korea Aerospace University

(Advisor Prof Kim Wonkyu PhD)

As air transportation market grows multi-airport regions appear in

major metropolitan cities as Rome Paris and so on This means that

two or more airports are functioning harmonically in most

metropolitan areas In Seoul metropolitan area we also have

Incheon Intrsquol airport (IIA) and Gimpo Intrsquol airport (GMP) as a

multi-airport system Passengers choose the airport considering lots

of factors In this paper I investigated influential factors for

passengersrsquo choice of airport in the multi-airport system I developed

a binary logic model and a nested logic model for these purposes

It turned out that fare and access time to airport were significant

variables in the binary logistic regression For nested logit model I

found two facts Firstly passengersrsquo age have an effect on choosing

an airline Secondly access time to airport is meaningful variable in

case of choosing an airport

• 제 1 장 서 론
• • 11 연구의 배경 및 목적
  • 12 연구의 범위
  • 13 연구의 방법
  • • 제 2 장 관련연구 및 이론고찰
    • • 21 관련연구
      • 22 이론고찰
      • 제3장 공항선택 모형 방법론
      • 31 연구조사 설계
      • 32 표본분석
      • 33 연구모형 설정
      • 34 변수설정
      • 제4장 공항선택모형 개발 결과
      • 41 공항선택모형 도출
      • 42 공항선택모형 검정
      • 제5장 결론 및 향후 연구과제
      • • 참 고 문 헌
        • SUMMARY