• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.15 no.1
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• pp.45-62
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• 1997

이 논문은 O-D 접근방법과 P-A 접근방법을 이론적으로 서로 비교한 연구이다. O-D 접근방법은 전통적인 교통수요 4단계 분석기법의 모든 과정에서 통행수 산출을 통행 유출과 통행유인의 개념을 적용하여 O-D 통행량을 사용한 기법으로 정의되었다. 이러한 O-D 접근방법은 우리 나라에서 보편적으로 사용되고 있는 기법이다. P-A 접근방법은 통행 발생, 통행분포, 교통수단선책 분석과정까지 통행생성과 통행유인의 개념을 적용하여 P-A 통행량을 사용한 기법으로 정의되었으며, 노선배경 분석단계에 앞서 P-A 통행량을 O-D 통 행량으로 전환되어져야 한다. P-A 접근방법은 구미국가들에서 보편적으로 사용되는 기법이 다. 이러한 두 접근방법은 통행목적 분류에서 귀가통행이 별도로 분류되어있는가 혹은 아닌 가에 따라 쉽게 구분되어 질 수 있다. 만일 귀가통행이 통행목적의 분류에서 별도로 구분되 어 있으면 O-D 접근방법이 적용되고 있음을 의미하는 것이다. 이 연구는 전통적 교통수요 4단계 분석과정 중 통행발생, 통행분포 및 교통수단선택의 각 분석과정에서 두 접근방법간 의 이론적 차이점을 명확히 비교 분석하고자 하였다. 그러므로써 형태적 통행패턴을 상대적 으로 잘 설명하며 또한 집합적 오차를 상대적으로 초 lth화할 수 있는 기법이 어느 것인가 를 이론적으로 찾고자 하였다. 이 연구에서는 행태적 측면에서 통행패턴을 P-A 접근방법이 더 잘 표현하고 있으며 또한 집합화 오차도 P-A 접근방법이 더 적으므로 P-A 접근방법이 O-D 접근방법보다 이론적으로 더 우수하다고 결론지었다. 또한 이 연구는 통행발생, 통행 분포, 교통수단선택 분석과정이 끝난 후 P-A 통행량에서 O-D 통행량으로 전환하는 것이 통행발생, 통행분포의 분석과정이 끝난 후에 O-D 통행량으로 전환하는 것보다 더 바람직하 다고 추천하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.17 no.2
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• pp.91-103
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• 1999

이 연구는 자동 차량위치 측정기법(Automatic Vehicle Location, AVL)을 이용해서 수집한 교통상황자료를 가지고 구간 통행시간을 산출하는 알고리즘을 개발한다. AVL기법을 이용하는 경우, 처리해야 할 자료량이 많아서 실시간에 정보를 산출하는 것이 힘들다. 따라서 이 연구는 처리해야 할 자료량을 가능한 한 줄이고 자료량이 적은 경우에도 효율적인 구간통행시간을 산출하는 알고리즘을 제시한다. 이 연구의 방법론은 크게 4가지인데, 첫째, 해석 기법, 둘째, 회귀분석, 셋째, 인공지능 및 전문가 시스템, 넷째, 통계분석이다. 이 방법론을 이용해서 세 단계 알고리즘을 개발하는데, 첫째는 실시간 분석통계 알고리즘, 둘째는 과거자료분석 알고리즘, 셋째는 자료응합 알고리즘이다. 이 알고리즘 가운데 자료융합 알고리즘 결과가 산출하고자 하는 구간 통행시간이다. 실시간 분석통계 알고리즘은 연속하는 세 개 구간의 통행 패턴을 이용해서 가운데 구간의 통행시간을 산출하는 방법을 제시한다. 또 실시간 분석통계 알고리즘으로 산출하지 못한 구간은 인접구간 상관도 정보를 이용해서 구간통행시간을 추정한다. 과거자료분석 알고리즘은 회귀분석을 이용해서 시간대별 통행시간 평균과 분산을 구하고, 이 결과를 바탕으로 인접구간 상관도 정보를 오프라인으로 구하는 알고리즘이다. 자료융합 알고리즘은 2가지 단계를 거치는데, 그것은 실시간 자료융합과 최종 자료융합이다. 실시간 자료융합은 실시간에 가까운 자료원의 실시간 분석통계 알고리즘 결과 패턴과 인접구간 상관도 정보를 이용한 구간통행시간 추정 결과를 이용해서 패턴에 따라 다른 방법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.33 no.6
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• pp.575-583
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• 2015

The Korea Transport Institute (KOTI) builds the origin and destination(O-D) trip data with relatively smaller zone size such as Eup, Myeon, Dong administration unit districts in metropolitan area. Otherwise, O-D trip data was built by bigger size of traffic analysis zone(TAZ) such as Si, Gun, Gu administration unit districts for rural area. In some cases, it is needed to divide a zone into several sub-zones for rural area in order to analyze travel distribution pattern in detail for a certain highway and rail project. The study suggested a method to estimate O-D trips for sub-zones in the larger-size zones in rural area. Two different distribution models, direct demand model and gravity model, were calibrated for sub-zone's intra-zonal O-D trip pattern with metropolitan area O-D data which has smaller zone-size (sub-zone) data categorized by low, middle and high population density. The calibration results were compared between the two models. The gravity model with impedance function of power functional form was selected with better explanation for all groups in the metropolitan area. The adjusted $R^2$ was 0.7426, 0.6456 and 0.7194 for low, middle and high population density group, respectively. The suggested O-D trip estimating method is expected to produce enhanced trip patterns with sub-divided small zones.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.23 no.2
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• pp.143-150
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• 2005

Estimation of trip distribution, estimated O-D matrix must satisfy the condition that the sum of trips in a row should equal the trip production, and the sum of trips in a column should equal the trip attraction. In most cases the iterative calculation for convergence is needed to satisfy this condition. Most of all present convergence of iterative methods may results a big difference between estimated value and converged value, and from this, the trip distribution patterns may be changed. This paper presents a new convergence of iterative method that comes closer to meeting the convergence condition and gives the maximum likelihood estimation for calculating a distribution patterns from the trip distribution estimation model. The newly developed method differs from existing methods in three important ways. First, it simultaneously considers both the convergence condition and the distribution patterns. Second, it computers simultaneous convergence of rows and columns instead of iterating respectively. Third, instead of using the growth rates to the trip production, trip attraction, it uses the differences between trip production and sum of trips in a row, and trip attraction and sum of trips in a column. Using 38 by 38 O-D matrix, this paper compared the Fratar method and the Furness method to the newly developed method and found that this method was superior to the other two methods.

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.9 no.3
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• pp.379-395
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• 2006

The purpose of this study is to analyze the spatial characteristics of travel patterns and travel behaviors of transit users in the Metropolitan Seoul area. We apply the data mining techniques to explore the travel patterns of transit users from the T-money card database which has been produced over 10,000,000 transaction records per day. The database contains the information of locations and times of origin, transfer, and destination points for each transaction as well as the informations of transit modes taken via the transaction. We develop an data mining algorithm to explore traversal patterns from the enormous information. The algorithm determines the travel sequences of each passenger, and produce the volumes of support on each points (stops) of transportation networks in the Metropolitan Seoul area. In order to visualize the spatial patterns of travel demands for transit systems we apply GIS techniques, and attempt to investigate the spatial characteristics of travel patterns and travel demand. Subway stops located in the Gangnam area appear the highest peak for the travel origin and destination, while the CBD in the Gangbuk stands at the second position. Two or three sub-peaks appear at the densely populated residential areas developed as the high-rise apartment complex. Subway stations located along the Subway Line 2, especially from Guro to Samsung receive heavy travel demand (total support), while bus stops located at the CBD in the Gangbuk stands the highest travel demand by bus.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.19 no.5
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• pp.49-59
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• 2001

In the transportation planning process, origin and destination(O-D) trip matrix is one of the most important elements. There have been developments and applications of the methodology to adjust old matrices using link traffic counts. Commonly, the accuracy of an adjusted O-D matrix depends very much on the reliability of the input data such as the numbers and locations of traffic counting points in the road network. In the real application of the methodology, decisions on the numbers and locations of traffic counting points are one of the difficult problems, because usually as networks become bigger, the numbers of traffic counting points are required more. Therefore, this paper investigates these issues as an experiment using a nationwide network in Korea. We have compared and contrasted the set of link flows assigned by the old and the adjusted O-D matrices with the set of observed link flows. It has been analyzed by increasing the number of the traffic counting points on the experimental road network. As a result of these analyses, we can see an optimal set of the number of counting links through statistical analysis, which are approximately ten percentages of the total link numbers. In addition, the results show that the discrepancies between the old and the adjusted matrices in terms of the trip length frequency distributions and the assigned and the counted link flows are minimized using the optimal set of the counted links.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.15 no.3
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• pp.257-266
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• 2001

Trail might be the primary recreational space to appear the use impact by visitors on ecological space in National park. On the basis of this concept, the carrying capacity was estimated on the trail. Impact rating class and pattern of passersby were surveyed on the 22 valid trails in Bukhansan National Park. Using two variables, the width of trail and amount of passersby, the correlation coefficient was analysed and the regression model was derived by raising x to a higher power. And carrying capacity estimation equation was devised by considering the pay fee visitors and average passersby in a trail section. With carrying capacity estimation equation to apply Bukansan National Park, it is desired that maximum carrying capacity is about 3 million persons a year under conditions of trail width 2.2m when National Park Authority wants to keep the existing management level. If they strengthen the management goal far resource conservation like that they want to keep the trail width 2.0m, the number of visitors might be decreased to about 2 million persons a year.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.30 no.1
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• pp.103-112
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• 2012

This research introduces a trip generation model reflecting time-series effects derived from a panel analysis with the data collected from the national household trip surveys conducted in 1996, 2002 and 2006. The existing methods are unable to reflect time-series effects from the change of socioeconomic conditions because the parameters applied to the model were basically from the base year of study - the parameter values were unchanged. This study proposes a new trip generation model developed through a panel analysis performed with the data collected from the last three national household trip surveys. From the results, it was found that the number of school trips increases and that the number of shopping trips decreases as time passes. The results showed that there are time-series effects affecting in trip generation.

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.10 no.4
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• pp.427-443
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• 2007

The purpose of this study is to investigate spacio-temporal structures of traffic flows on the subway network in the Metropolitan Seoul, and the relationships between topological structures of traffic flows and land use patterns. In particular we analyze in the topological structures of traffic flows on the subway network in time dimension as well as in spatial dimension. For the purpose, this study utilizes data mining techniques to the one day T-card transaction data of the last four years, which has developed for exploring the characteristics of traffic flows from large scale trip-transaction databases. The topological structures of traffic flows on the subway network has changed considerably during the last four years. The volumes of traffic flows, the travel time and stops per trip have increased until 2006 and decreased again in 2007. The results are visualized by utilizing GIS and analyzed, and thus the spatial patterns of traffic flows are analyzed. The spatial distribution patterns of trip origins and destinations show substantial differences among time zones during a day. We analyze the relationships between traffic flows at subway stops and the geographical variables reflecting land use around them. We obtain 6 log-linear functions from stepwise multiple regression analysis. We test multicollinearity among the variables and autocollelation for the residuals.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.7 s.78
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• pp.17-23
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• 2004

교통정책을 평가하기 위해 기본적으로 요구되는 Data 중 가장 근본이 되는 것이 OD이다. 기존의 교통정책을 평가함에 있어서 일반적으로 사용되고 있는 OD는 AADT(Annual Average Daily Traffic) OD이다. 계절별 평일/주말 교통량의 분산이 매우 크다는 것은 기존 조사나 연구로 익히 알려진 사실이며, 또한 사회 경제적인 여건의 변화 및 주 5일제 근무제의 시행 등으로 여가통행의 비중이 높아짐에 따라 평일과 주말의 교통량의 분산은 더욱 커질 것으로 예상된다. 따라서 교통정책을 평가하는 방법도 AADT OD의 일률적인 적용이 아닌 교통량의 계절별 평일/주말의 분산을 적용시킨 OD를 가지고 교통정책을 평가하는 방법이 교통정책을 결정함에 있어 오류를 범할 가능성을 적게 될 것으로 예상된다. 기존 연구에서는 이러한 교통량의 분산의 보정을 지점교통량에 한정하여 보정하고 있어 실질적인 네트워크 분석에 적용하기에는 무리가 있다. 이에 본 연구에서는 관측된 TCS Data를 이용하여 계절별 평일/주말의 OD 교통 패턴을 분석하여 계절별 평일/주말의 OD 교통패턴을 반영할 수 있는 보정계수를 산출하고 산출된 보정계수에 따라 AADT OD를 보정하여 네트워크 분석의 기초 자료를 구축하였다. 수정된 OD 교통량의 검증을 위하여 기존의 AADT OD의 인구당 통행발생비율과 계절별 평일/주말 OD의 통행발생량을 비교하였다. 그 결과 소수점 두 자리수에서 오차가 발생하여 비교적 합리적인 OD가 추정되었다. 또한 기존의 AADT OD를 이용하여 정책 결정을 할 때의 오류 가능성을 보이기 위하여 각 계절별 평일/주말 OD 교통량과 기존의 AADT OD를 입력 자료로 각각의 네트워크 분석 후 총통행시간의 차이를 분석하였다. 그 결과 정책 결정에 영향을 미칠 수 있을 정도의 차이가 있는 것으로 분석되었다.