Abstract
KTX step 1 April 2004, after the opening, the second phase of the project was opened in November 2010. High-speed rail after the opening and continue to increase the demand of high-speed rail, Have the speed of competitive advantage compared too the means of transportation. The opening of these high-speed rail has led to changes of the move, the company's position, and the spatial structure of the population of reorganization, such as the social, economic, transportation. In this study, survey data using the High Speed Rail Station EMME/2 of the program to take advantage of the 2-Dimentional Blancing trip distribution to investigate the passage through the trip distribution by the estimation of the parameters of the model to estimate the distribution of the means of access and high-speed rail station to reproduce and Analysis of the results by means of access parameters (${\theta}$) autos 0.0395, buses 0.0390, subway 0.0650, taxi 0.0415, the frequency distribution (Trip Length Frequency Distribution: TLFD) were analyzed survey data value model with the results of comparing $R^2$ cars analysis and model values similar survey data 0.909 bus 0.923, subway 0.745 to 0.922, taxi, F test P value analysis is smaller than 0.05 at the 95% confidence level as a note that was judged to have been. Trip frequency distribution analysis, but in the future, set the unit to 5km-trip frequency distribution middle zone Units from small zone units (administrative district) segmentation research is needed, and can reflect the trip distance 0~5 km interval combined function to take advantage of the gravity model and the 3-Dimentional Blancing applied research is needed to be considered.
지난 2004년 4월 경부고속철도 1단계 개통이후, 2단계 사업은 2010년 11월 개통하였으며, 고속철도 개통이후 타 교통수단에 비해 속도 경쟁의 장점을 가지고 있어 고속철도의 수요는 계속 증가하고 있다. 이러한 고속철도의 개통은 인구의 이동, 기업의 입지, 공간구조의 개편 등과 같은 사회적, 경제적, 교통적인 변화를 주도하고 있는 실정이며. 특히 고속철도의 고속운행으로 지역간의 이동시간을 단축한다는 점에서 고속철도 수요는 계속적인 증가 추세로 전망된다. 본 연구에서는 고속철도 서울역 설문조사의 데이터를 이용한 EMME/2 프로그램의 2-Dimentional Blancing을 활용한 고속철도 역 접근수단별 통행분포 모형의 파라메타 추정을 통하여 조사 통행분포를 추정 통행분포와 같이 재현하고자 하였으며, 분석 결과 접근수단별로 파라메타(${\theta}$)는 승용차 0.0395, 버스 0.0390, 지하철 0.0415, 택시 0.0650으로 분석되었고, 통행거리빈도분포(Trip Length Frequency Distribution: TLFD)를 기준으로 조사치와 모형치를 비교한 결과 $R^2$는 승용차 0.909, 버스0.923, 지하철 0.922, 택시 0.745로 조사치와 모형치는 유사한 것으로 분석 되었으며, F검증 결과 P값이 모두 0.05보다 매우 작게 분석되어 95%신뢰수준으로 유의할 만 한 것으로 판단되었다. 통행거리빈도분포를 5km 단위로 설정하여 분석 하였으나, 향후에는 통행거리빈도분포를 중죤단위에서 소죤단위(행정동)로 세분화 연구가 필요하며, 통행거리 0~5km 구간의 분포을 반영할수 있는 결합함수(Combined function)을 활용한 중력모형과 3-Dimentional Blancing을 적용한 연구가 필요 할 것으로 판단된다.