• 제목/요약/키워드: 교통변수 추정

검색결과 209건 처리시간 0.021초

종로축 출근통행에 대한 "로-짓" 모형의 적용 (An Application of Multinomial Logit Model to Jongro Corridor Travellers)

  • 원제무
    • 대한교통학회지
    • /
    • 제2권1호
    • /
    • pp.103-119
    • /
    • 1984
  • 복잡다기해지는 도시교통문제를 효율적으로 대처하려면 제도시교통정책에 의한 교 통분담율효과를 사전에 추정할 수 있어야 한다. 단기간의 교통분담율효과를 추정하는데 미 국 및 구라파 등지에서 널리 이용되고 있는 모형이 개별교통모형(Disaggregate Travel Demand Model)이다. 본 연구의 목적은 로짓모형(Multinomial Logit Model)을 서울시의 종 로축을 이용하는 출근통행자를 대상으로 실시한 조사결과에 적용하여 매개함수(Parameters) 를 추정함에 있다. 조사는 1980년7월5일부터 7월15일까지 10일간 종로축을 이용하는 통행자 536명에게 실시되었다. 조사실시전 서울시의 교통체계의 특성과 통행자의 행태를 면밀히 분 석하여 적합한 변수를 선정하였다. 여러 가지로 변수와 표본의 변형을 시도한 결과 교통비 용을 소득으로 나눈 변수와 시기시간(OVTT)을 거리로 나눈 변수를 포함한 모형이 가장 논 리적인 것으로 나타났다. 한편 표본은 고소득층과 저소득층으로 구분하여 추정한 모형이 비 교적 만족스러운 결과를 나타내었다. 이는 우리나라 대도시의 경우 소득계층에 따라 교통수 단선택범위가 한정되기 때문이다. 마지막으로 고소득층과 저소득층의 시간가치를 각각 산정 하였는바, 이는 교통시간의 매개변수와 교통비용의 매개변수를 나눔으로서 구해질 수 있다. 시간가치는 고소득층은 910원 저소득층은 582원으로 각각 산출되었다.

  • PDF

상시 교통량 자료를 이용한 설계시간계수 추정 (Estimating Design Hour Factor Using Permanent Survey)

  • 하정아;김성현
    • 대한토목학회논문집
    • /
    • 제28권2D호
    • /
    • pp.155-162
    • /
    • 2008
  • 본 연구에서는 전체 시간대별 교통량을 관측하지 못하여 설계시간교통량을 구할 수 없는 지점에 대하여 설계시간계수를 추정하는 방법에 대하여 분석하였다. 수시조사는 연 1~5회 조사되며, 이러한 지점에서는 설계시간교통량을 구할 수 없어 설계시간계수를 구할 수 없다. 분석을 위하여 2006년 일반국도 상시조사 지점의 시간대별 교통량을 이용하여 분석하였다. 설계시간계수를 추정하기 위하여 시간대별 교통량의 변동을 반영하는 시간대별 교통량의 변동계수(Coefficient of Variance), 시간대별 교통량의 표준편차, 첨두시간교통량(peak hour volume)과 도로의 특성을 파악할 수 있는 중차량비율, 주야율, AADT와 중방향계수 등의 변수를 독립변수로 하여 각 변수들과 설계시간계수와의 상관분석 및 회귀분석을 이용하여 설계시간교통량을 추정하였다. 산점도를 통하여 독립변수와 종속변수의 관계를 분석한 결과 대부분의 변수들이 곡선의 형태를 띠는 것으로 나타나 선형회귀분석보다 곡선회귀분석이 더 적합한 것으로 나타났다. 곡선회귀분석으로 분석한 결과 AADT를 독립변수로 하여 분석한 대수모형이 결정계수가 가장 높은 것으로 나타났다.

공항 접근 교통수단선택 효용함수의 매개변수 추정 및 민감도 분석에 관한 연구

  • 김지홍;전경수
    • 대한교통학회:학술대회논문집
    • /
    • 대한교통학회 1998년도 제34회 추계 학술발표회
    • /
    • pp.261-261
    • /
    • 1998
  • 교통계획의 목적은 교통체계를 분석하여 교통과 활동간의 상호작용을 효율화시켜 도시 및 지역사회의 목표를 달성하는데 있으며, 합리적인 교통계획을 수립하여 한정된 투자재원을 효율적으로 배분하기 위해서는 교통수요에 대한 합리적 접근이 필요하다. 교통수요예측의 접근방법은 미시적인 개별적 접근방법과 거시적인 집단적 접근방법으로 구분되며, 다시 모형화 기법이 결정적인가 확률적인가에 따라 개별결정적, 개별활률적, 그리고 집단결정적, 집단확률적 모형의 4가지로 구분될 수 있다. 이 중에서 일반적으로 관심의 대상이 되는 2가지 형태는 집단결정적, 개발확률적 모형이다. 집단결정적모형은 전통적 교통수요예측모형에 해당되며, 개별확률적모형은 1970년대 Mc Fadden을 시작으로 Ben-Akiva, Manheim을 중심으로 한 소비자 행동선택 이론에 근거한 개별행태모형이 이에 해당된다. 개별행태모형은 개개인의 통행행태를 다른 모든 조건이 동일할 때 개개인은 비용의 최소화를 추구하고, 비용과 관련한 통행행태는 거시적 수준에서의 주어진 제약 조건과 관계가 있으며, 의사결정은 확률분포에 의해서 결정되는 효용원칙(Efficiency Principle)에 입각하여 해석한다. 도시내와 도시간, 취업자와 비취업자, 출퇴근 시, 목적별 등의 여러 가지 통행에 있어서 다양한 변수들을 사용하여 교통수단 선택모형의 파라메카 값을 추정하고 통행패턴을 분석해 왔다. 본 논문에서는 개별행태모형인 로짓모형 중에서 집단다항로짓모형을 이용하여 여러 통행 중 공항시설의 접근에 필요한 교통수단 효용함수의 파라메타 값 추정 시, 일반적으로 사용되는 통행시간, 통행비용이라는 변수를 공통으로 두고, 대중교통의 경우에만 해당하는 환승이라는 특정대안변수(Specific alternative variable)를 첨가하여 그것이 수단선택에 미치는 영향을 분석한다. 또한, 대중교통의 속성을 가지고 있는 지하철과 버스를 하나의 대안으로 묶어서 효용함수를 구한 다음 다시 승용차, 택시, 대중교통을 독립된 대안으로 두고 모형을 정립하는 NESTED LOGIT모형으로 파라메타를 추정하여 대중교통의 효용에 관해 분석·비교하였다. 본 논문에 이용된 자료는 공항을 이용하는 이용객들을 대상으로 직접 설문·면접조사한 자료이며 대상 교통수단은 승용차, 택시, 지하철, 버스로 설정하였다.

  • PDF

존 데이터 기반 수단분담모형에 관한 연구 (A Study on the Modal Split Model Using Zonal Data)

  • 류시균;노정현;김지은
    • 대한교통학회지
    • /
    • 제30권1호
    • /
    • pp.113-123
    • /
    • 2012
  • 본 연구에서는 수단별 비용변수를 주요 설명변수로 활용하고 있는 현행 수단분담모형의 문제점으로서 설명변수간 높은 상관관계로 인한 다중공선성 문제와 버스노선의 가변성으로 인한 설명변수의 장래치 추정불가능성 문제를 지적하고 이와 같은 문제점을 극복할 수 있는 방안으로서 존을 설명하는 사회경제적 변수, 토지이용변수, 교통체계변수들을 설명변수로 하는 '존 데이터 기반 수단분담모형'의 활용가능성을 검증하였다. 장래교통수요추정모형으로서 수단분담모형의 설명변수가 갖추어야 할 조건으로서 목표연도별 설명변수의 추정가능성을 설정하고 이러한 조건을 만족하는 존 데이터를 설명변수로 한 수단분담모형을 구축하였으며 수단별 비용변수를 주요 설명변수로 하는 수단분담모형과의 비교를 수행하였다. 추정된 계수에 대한 통계적 유의성 검정에서 비용변수간 높은 상관관계로 인한 다중공선성 문제를 확인할 수 있었으며 적합도 평가(우도비의 비교)를 통해서 존 데이터 기반 수단분담모형이 수단별 비용변수를 설명변수로 한 수단분담모형에 비해서 설명력이 더욱 높다는 사실이 확인되었다.

대중교통체계 개편에 따른 대중교통 이용자들의 통행패턴 변화에 관한 연구 (경산시를 사례로) (A Study on Change of Travel Patterns According to Public Transportation Reform (A Case Study of Gyeongsan City))

  • 윤대식;박현철
    • 대한교통학회지
    • /
    • 제28권1호
    • /
    • pp.51-61
    • /
    • 2010
  • 본 연구에서는 경산시 대중교통체계 개편 전과 후의 통행패턴을 분석하였으며, 통행패턴 변화의 통계적 검정을 위해 카이제곱($x^2$)검정과 t-검정을 실시하였다. 또한 대중교통 이용자들의 통행패턴 변화에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 이항로짓모형을 추정하였으며, 개편 전 후 교통수단 선택에 영향을 미치는 요인을 비교 분석하기 위해 다항로짓모형을 추정하였다. 이들 두 로짓모형의 추정을 위해 사용된 설명변수로는 통행패턴 변화 및 대중교통체계 개편 전 후의 교통수단 선택에 영향을 미칠 것으로 예상되는 성별, 연령, 직업, 통행목적, 요금지불방법, 목적지, 통행시간의 7개 변수를 사용하였다. 이러한 분석을 통해 대중교통시설 및 환승체계 구축 등 교통정책 수립에 필요한 다양한 시사점과 본 연구의 한계를 제시하였다.

도로환경요인과 교통사고의 상관분석 및 사고추정모형 개발 (청주시 4지 신호교차로를 중심으로) (Correlation Analysis and Estimation Modeling Between Road Environmental Factors and Traffic Accidents (The Case of a 4-legged Signalized Intersections in Cheongju))

  • 박정순;김태영;유두선
    • 대한교통학회지
    • /
    • 제25권2호
    • /
    • pp.63-72
    • /
    • 2007
  • 본 연구의 목적은 신호교차로의 교통사고 심각성을 인식하고, 교통사고의 특성분석과 관련변수와의 상관분석 및 사고추정모형을 개발하는 것이다. 이러한 목적하에 본 연구에서는 2004년도 청주시 총 교통사고건수 3,115건 중 1,183건이 발생한 4지 신호교차로 전체(181개소)를 대상으로 하였다. 신호교차로 사고에 영향을 줄 것으로 판단되는 ADT, 교차로 면적, 평균차로폭 및 종단경사 등 독립변수들과 교통사고건수, 교통사고율(MEV) 및 EPDO를 종속변수로 선정하여, 상관분석 및 다중회귀분석을 통해 추정모형을 개발하였다. 모형개발 결과, 교통사고건수의 경우 ADT 등 5개의 변수가 주요 요인으로 분석되었으며($R^2=0.612$), 교통사고율(MEV)의 경우 교차로면적 등 5개 변수가 주요 요인으로 분석되었다($R^2=0.304$). 또한 신호교차로 교통사고의 심각성 및 특성분석이라는 본 연구의 목적에 가장 부합되는 EPDO의 경우는 ADT, 주도로 평균차로폭, 상향종단경사, 제한속도 차 등 4개 변수가 주요 요인으로 분석되었다($R^2=0.559$)

데이터 마이닝을 이용한 교통사고 심각도 분류분석 (Data Mining for Road Traffic Accident Type Classification)

  • 손소영;신형원
    • 대한교통학회지
    • /
    • 제16권4호
    • /
    • pp.187-194
    • /
    • 1998
  • 본 연구는 교통사고 심각도와 관련된 중요변수를 찾고 이들 변수를 바탕으로 신경망, Decision Tree, 로지스틱 회귀분석을 이용하여 사고 심각도 분류 예측모형을 추정하였다. 다수의 범주형 변수로 이루어진 교통사고 통계원표상의 설명변수 들로부터 사고 심각도 변화에 영향력 있는 변수 선택을 위하여 독립성 검정을 위한 $x^2$ test와 Decision Tree를 이용하였고, 선택된 변수들은 신경망과 로지스틱 회귀분석의 기초로 이용되었다. 분석결과 세가지기법간에 분류정확도에는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 그러나 Decision Tree가 설명변수 선택능력과 분석수행시간, 사고 심각도 결정요인 식별의 용이함 측면에서 범주형 종속변수인 사고 심각도의 분석에 적합한 것으로 보이며 사고 심각도에는 보호장구가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 재입증되었다.

  • PDF

데이터 마이닝을 이용한 교통사고 심각도 분류분석 (Data Mining for Road Traffic Accident Type Classification)

  • 손소영
    • 대한교통학회:학술대회논문집
    • /
    • 대한교통학회 1998년도 Proceedings 제34회 추계 학술발표회
    • /
    • pp.373-381
    • /
    • 1998
  • 본 연구는 교통사고 심각도와 관련된 중요변수를 찾고 이들 변수를 바탕으로 신경망, Decision Tree, 로지스틱 회귀분석을 이용하여 사고 심각도 분류 예측모형을 추정하였다. 다수의 범주형 변수로 이루어진 교통사고 통계원표상의 설명변수 들로부터 사고 심각도변화에 영향력 있는 변수선택을 위하여 $X^2$ 독립성 검정과 Decision Tree를 이용하였고, 선택된 변수들은 신경망과 로지스틱 회귀분석의 기초로 이용되었다. 분석결과 세가지기법간에 분류정확도에는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 그러나 decision Tree가 설명변수 선택능력과 분석수행시간, 사고 심각도 결정요인 식별의 용이함 측면에서 범주형 종속변수인 사고 심각도의 분석에 적합합 것으로 보이며 사고 심각도에는 보호장구가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 재입증되었다.

  • PDF

혼합원형분포를 이용한 지방국도의 시간교통량 추정모형 (Modeling on Daily Traffic Volume of Local State Road Using Circular Mixture Distributions)

  • 나종화;장영미
    • 응용통계연구
    • /
    • 제24권3호
    • /
    • pp.547-557
    • /
    • 2011
  • 본 논문에서는 우리나라 지방국도의 특정지점에서 수집된 교통량 자료를 이용하여 일일 시간교통량 추정모형을 개발하였다. 본 연구의 특징은 일일 24시의 시간변수를 원형변수로 취급하고, 지방부 교통량 자료의 특성상 출퇴근 시간에 교통량이 집중되는 이봉형의 현상을 감안하여 원형분포의 혼합모형을 고려하였다. 또한 시간대별 교통량의 분포가 요일에 따라 유사한 패턴을 가지는 데 착안하여 요일별 모형을 제시하였다. 혼합원형분포의 모수추정에는 EM알고리즘이 사용되었으며, 모형의 성능비교를 위해 가변수 회귀모형과의 비교를 실시하였다. 제시된 요일별 지방국도의 시간교통량 적합모형은 계측기의 손상 등으로 인한 교통량 결측자료의 추정에 효과적으로 사용될 수 있다.