Impacts of number of O/D zone and Network aggregation level in Transportation Demand Forecast

교통수요예측시 O/D존 및 네트워크 집계수준에 따른 영향 분석

  • 임용택 (전남대학교 교통물류학부) ;
  • 강민구 (전남대학교 교통물류학과) ;
  • 이창훈 (전남대학교 교통물류학과)
  • Published : 2008.04.30

Abstract

It has been widely known that there are so many factors making travel demand errors in transportation forecasting steps. One of the reasons may stem from the level of aggregation of zone and network in analysis process. This paper investigates the effect of level of aggregation considering with number of zones in travel demand forecasting by expanding or reducing the zone and network gradually. Numerical results show that the aggregation could not make a significant impact on the travel demand, while disaggregation does. These results imply that a careful manipulation is required to add or to reduce zones and links in transportation planning process.

교통수요분석시 기종점(O/D) 존의 집계수준과 네트워크의 구축수준이 어느 정도 균형(balance)이 이루어져야 하는데, 실제로는 불균형을 이루고 있는 경우가 있어 실제교통량과 예측교통량간의 차이가 발생하는 원인중의 하나로 간주되고 있다. 본 연구에서는 소규모 네트워크를 대상으로 O/D존 수와 네트워크의 구축수준에 따른 통행수요의 변화를 살펴보고, 이를 통하여 O/D존수와 네트워크간의 균형(balance)문제를 검토해 보았다. 분석방법은 Sioux-Falls network를 대상으로 네트워크를 추가/삭제시키고, 그에 따라 O/D존의 수도 일정비율로 변화시켜 분석하였다. 분석된 자료를 검증척도인 RMSE와 F-검정을 통해 비교 분석한 결과, 네트워크 증가시에는 예상과는 달리, 네트워크 상세화에 대하여 O/D존수의 증가/감소가 민감하게 반응하지 않는 것으로 나타났으나, 네트워크 집계(삭제)시에는 O/D존의 수도 역시 함께 감소시켜야 오차를 줄일 수 있는 것으로 나타나 이들 간에는 밀접한 관계가 있음을 보여주었다. 이는 교통수요분석을 위하여 네트워크를 구축할 때, O/D존수(존의 크기)도 함께 고려해야 하며, 이들간에 균형(balance)이 이루어지도록 설계해야 함을 의미한다.

Keywords

References

  1. 김재영.손의영(2006), "통행배정모형의 종료조건에 따른 결과의 변동성 검토", 대한교통학회 제54회 학술발표회, 대한교통학회, pp.33-44
  2. 한국개발연구원(2004), "도로.철도부문사업의 예비타당성조사 표준지침 수정.보완 연구(제4판)"
  3. 한국교통연구원(2007), "도로사업의 수요추정 오차발생 원인 및 영향분석 연구"
  4. 한국교통연구원(2006), "기종점 통행량 신뢰성 향상을 위한 기초 연구 : 지역간 여객 기종점 통행량 구축을 위한 전수화 방법론"
  5. Boyce, D.E., B.N. Janson, and R.W. Eash. (1981), "The Effects on Equilibrium Trip Assignment of Different Link Congestion Functions", Transportation Research 15A(3), pp.223-232
  6. Bovy, P.H.L. and G.R.M. Jansen(1983), "Spatial aggregation effects in equilibrium and all-or-nothing assignments", Transportation Research Record 931, pp.98-106
  7. Bar-Gera H., D. Boyce (2003), "Origin-Based Algorithms for Combined Travel Forecasting Models", Transportation Research 37B , pp.403-422
  8. Flyvbjerg, Bent; Skamris Holm, Mette K.; Buhl, Soren L.(2005), How (In)accurate Are Demand Forecasts in Public Works Projects? The Case of Transportation, in, Journal of the American Planning Association, Vol. 71, No. 2, Spring 2005, pp.131-146 https://doi.org/10.1080/01944360508976688
  9. LeBlanc, L.J., E.K. Morlok and W.P. Pierskalla. (1975), "An Efficient Approach to Solving the Road Network Equilibrium Traffic Assignment Problem.", Transportation Research 9, pp.309-318 https://doi.org/10.1016/0041-1647(75)90030-1
  10. Pell, C. M (1984), "The Analysis of Uncertainty in Urban Transportation Planning Forecasts", Ph.D. Dissertation, Cornell University
  11. Zhao, Yong and Kara Kockelman(2002), "The Propagation of Uncertainty through Travel Demand Models: An Exploratory Analysis", Annals of Regional Science 36 (1), pp.145-163, March 2002 https://doi.org/10.1007/s001680200072