Developing Trip Generation Models Considering Land Use Characteristics

In the traditional four-step travel demand models, each step is sequentially conducted following the model estimation at the previous step. The accuracy of the following model is partly dependent on whether the model at the former stage was properly established or not. Therefore, trip generation, which is the first step in this conventional model, has great effects on the modeling process and forecasting results. Linear regression models for trip generation of Seoul Metropolitan Area might increase the forcasting errors, since a variety of land-use characteristics are not considered. Hence, in this study, zonal factors such as socioeconomic and land use variables are included to improve the elaboration of trip generation. Comparing the %RMSE with the existing models, which contain bigger errors in the zones highly based on the secondary and tertiary industries than residence-based, the trip generation models including those variables seem more appropriate overall.

토지이용 특성을 반영한 통행발생모형 추정 연구

4단계 교통수요 추정법은 순차성에 의해 선행단계의 추정결과에 근거하여 모형을 수립한다. 그러므로 전 단계에서 정확한 분석이 이루어지지 않으면 다음 단계에서의 정확한 분석 결과를 기대하기 어렵다. 특히 통행발생은 4단계모형의 첫번째 단계로 이 단계의 추정결과에 따라 전체 수요예측에 크게 영향을 미치는 것을 알 수 있다. 기존 수도권 통행발생모형은 선형회귀 모형식을 이용하여 서울 및 수도권지역의 통행발생모형을 구축하였으나 다양한 토지이용 특성을 반영하지 못한다는 단점을 가지고 있으며, 4단계 모형에서 발생되는 오차를 크게 하는 요인으로 작용하고 있다. 따라서 본 연구는 기존 통행발생모형의 한계를 개선하기 위해 토지이용 특성을 반영한 통행발생모형을 구축하고자 한다. 모형 개선을 위해 존의 사회경제지표 및 토지이용을 변수로 사용하였고, 검증을 위해 기존모형식과 RMSE%값을 비교분석하였다. 그 결과 기존모형은 주거 특성이 강한지역의 추정에서는 오차범위가 적으나, 2 3차 산업비중이 높은 지역에서는 설명력이 떨어지는 것으로 분석되었다. 또한 각 목적별 모형이 전반적으로 기존모형보다 오차가 적은 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 제시한 사회경제지표 및 토지이용변수를 활용하여 각 지역별 모형을 추정한 결과가 기존 연구보다 우수한 것을 알 수 있었다.