• 대한교통학회지
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• 제28권6호
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• pp.159-166
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• 2010

통행분포(trip distribution)에서는 첫 단계인 통행발생(trip generation)에서 구해진 통행 유출량(trip production)과 통행 유입량(trip attraction)을 연결시키는 작업이 행해진다. 즉 하나의 존에서 유출되는 통행량을 다른 존에 분포시키는 과정이라 할 수 있다. 그런데, 통행분포모형에 사용되는 통행시간이나 비용 등의 통행저항들이 통행수요가 변함에 따라 함께 변함에도 불구하고 현재 사용하고 있는 중력모형에서는 이를 고려하지 못하는 한계를 갖고 있다. 즉, 목적지까지의 통행비용이 커지면 통행수요는 줄어들며, 반대로 통행비용이 적으면 통행수요가 커지는 것과 같은 관계가 존재하게 된다. 이런 측면에서 본 연구는 통행분포시 목적지간에 균형(equilibrium condition of trip distribution)이 존재함을 증명한다. 이를 위하여 대표적인 통행분포모형인 중력모형을 이용하여 통행분포시 균형조건을 유도하며, 이런 균형조건을 만족시키는 통행분포를 구하는 방법론을 제시한다. 또한, 본 연구에서 제시된 모형은 간단한 예제를 통하여 평가하며, 통행분포시 균형상태의 해가 도출됨을 확인한다.

• 대한교통학회지
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• 제18권5호
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• pp.57-67
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• 2000

본 논문에서는 추종 모형을 이용한 미시 교통류 시뮬레이션 모형(DETSIM)과 현장 조사 자료를 이용하여 단속류에서 링크의 통행시간을 추정하는 2개의 모형을 개발하였다. 2개의 모형은 통행시간과 교통변수가 가지는 비선형성에 적합하도록 퍼지논리 제어기를 이용하고 있다. 시뮬레이션의 수행결과와 현장 조사에 의하면 검지기로부터 발생하는 교통량, 점유율, 속도 자료중 링크의 통행시간을 가장 잘 반영하는 것은 점유율이며, 지점속도와 교통량은 부분적으로 통행시간에 대한 설명력을 가진다. 그러나, 통행시간을 추정하는데 적용되는 교통량, 점유율 및 지점속도는 동일한 교통상황에 대해서도 검지기의 위치에 따라 다른 값을 가지게 된다 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위한 2개의 통행시간 추정 모형을 개발하였으며. 이것은 교통량과 점유율을 이용하여 통행시간을 추정하는 모형(FETSYO)과 검지기로부터 발생되는 점유율과 지점속도를 이용하여 통행속도를 추정하는 모형(FETTOS)으로 구분된다. FETSVO모형은 이식성이 뛰어나며, FETTOS 모형은 신호주기와 녹색신호시간비 등의 자료가 요구되나, 통행시간을 직접추정하고 통행시간에 민감한 자료에 의하기 때문에 FETSVO모형보다 우수한 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제27권6호
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• pp.19-28
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• 2009

새로운 대규모의 택지개발사업을 시행하는 경우에는 유발되는 교통량을 해결하기 위하여 적정규모의 교통시설이 건설 되어야 하며, 이를 위해서는 무엇보다도 정확한 유발교통량의 예측이 이루어져야 한다. 유발교통량은 통행발생과 통행분포 단계를 통해 추정되는데 통행발생 단계에서는 택지개발사업 내의 시설별 교통유발원단위를 이용함으로써 자세한 발생량의 예측이 가능하다. 반면에 통행분포 단계에서는 대부분의 경우 사업이 위치하는 지역의 사업시행전 통행분포 비율이 시행된 후에도 같다고 가정하는 방법을 사용되고 있다. 하지만 이 방법은 해당지역의 공간적 범위에 대한 명확한 기준이 없기 때문에 범위설정에 있어 분석가의 주관적인 의견이 반영될 우려가 있다. 이에 본 연구에서는 해당지역의 공간적 범위를 대죤, 중죤, 소죤 단위로 분석하였으며, 분석결과를 통해 위치 차이가 크게 나타나지 않으면서도 안정적인 통행발생량의 분포를 파악할수 있는 중죤 단위의 통행분포를 이용하는 방법을 제시하였다. 하지만 이러한 중죤 단위의 통행분포도 실제 통행분포와 비교하면 어느 정도의 차이가 발생하기 때문에 중죤 단위의 통행분포에서 중죤과 택지개발사업의 위치 차이를 유출제약중력모형(Production - constrained gravity model)으로 보정하는 방법을 제시하였으며, 보정의 효과는 평균제곱오차(Mean Squared Error)를 사용하여 검토하였다. 본 논문에서 제시한 방법은 수집이 용이한 자료만으로 분석이 가능하면서도 정확한 통행분포의 예측이 가능하여 향후 택지개발사업의 통행분포 예측에 큰 도움이 될 것으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제30권1호
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• pp.103-112
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• 2012

우리 시간의 흐름에 따라 사회 경제 구조, 생활양식 등 여러 요소가 변하면서 사람들의 통행목적과 통행행태도 변하게 된다. 하지만 기존의 통행발생모형은 장래 수요예측 시 기준연도에 추정된 parameter 값이 장래에도 동일하기 때문에 시간과 통행행태의 변화를 반영할 수 없는 문제점을 안고 있다. 이러한 문제를 개선하기 위하여 시간변화를 반영한 통행발생모형을 개발하였다. 가구통행실태조사는 특정 시점의 통행특성을 조사한 횡단면 자료이지만 그동안의 3번의 조사를 통해 시계열적 측면이 보완되었고, 조사자료를 기초로 하여 행정동을 기준으로 OD를 구축하기 때문에 이를 하나의 패널로 설정하여 패널분석을 수행할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 1996년부터 2006년까지 조사된 가구통행실태조사자료 및 전수화 OD, 각 기준연도의 사회경제지표를 이용하여 패널분석을 통해 통행발생모형을 개발하였다. 분석 결과 시간이 지나면서 유의한 시간효과가 나타났다. 학원통행의 경우에는 시간이 지날수록 인구당 통행발생량이 증가하는 시간효과의 패턴이 나타났고, 쇼핑통행의 경우에는 감소하는 시간효과의 패턴이 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제22권7호
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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.

• 대한교통학회지
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• 제23권2호
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• pp.143-150
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• 2005

통행분포의 예측과정에서 장래 O-D표는 행의 합 및 열의 합이 통행발생 예측단계에서 예측된 존의 유출 통행량 및 유입 통행량에 근접해야 한다는 제약조건을 만족시키기 위하여 수렴계산을 하게 된다. 기존 수렴계산 방법들은 통행분포 예측모형에 의해 예측된 존간 통행분포량이 수렴계산과정에서 상당히 달라질 수 있고, 그 결과로, 예측된 존간 통행분포패터의 변형을 가져올 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하고자, 새로운 수렴계산방법을 개발하였다. 기존 수렴계산 방법들이 O-D표의 행의 합과 유출 통행량, 그리고 열의 합과 유입통행량을 근접시키기 위하여 비율로써 행과 열을 순차적으로 반복하면서 수렴계산을 행하는 것과 달리, 개발된 방법은 총 통행량을 기준으로 유출통행량, 유입통행량과의 차를 가중평균으로써 최소화시키는 수렴계산 특성을 갖는다. 개발된 수렴계산 방법을 38개 존의 실제 O-D표를 이용하여 현재까지 가장 많이 사용되어온 프레타법 및 퍼니스법과 비교, 검증하였으며, 검증결과 개발된 방법은 제약조건을 충족시킴과 동시에 통행분포 예측모형으로부터 예측된 존간 통행분포량과의 차가 다른 방법에 비해 최소화 되어 유용한 거승로 증명되었다.

• 대한교통학회지
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• 제17권5호
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• pp.69-78
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• 1999

교통혼잡이 만연된 도로와 교통혼잡이 발생하지 않는 도로에서는 운전자의 통행행태가 서로 다르다. 교통혼잡이 만연된 도로의 운전자는 자신이 선택할 경로가 혼잡으로 인해 발생할 통행시간변화를 우선 고려하여 경로를 선택한다. 본 연구에서는 통행시간변화를 고려하는 운전자의 경로선택행위를 모사하기 위하여 통행시간신뢰도를 새롭게 정의하고 신뢰도 통행배정모형을 정립하였다. 통행시간신뢰도는 통행시간변화의 정도에 의해서 결정되는 함수이며, 통행시간변화는 도로용량과 교통량의 함수이다. 본 연구에서는 신뢰도 통행배정모형을 이용하여 통행시간신뢰도를 극대화하기 위해 경로를 선택하는 운전자의 통행행태를 모사하였고, 그 해가 Wardrop의 균형상태를 만족시킴을 증명하였다. 그리고 가상 가로망을 대상으로 기존의 통행시간 통행배정모형과 비교, 분석하였다.

• 대한교통학회지
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• 제22권7호
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• pp.79-90
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• 2004

베이지안 망(Bayesian Networks)은 인공 신경망, 유전자 알고리즘, 전문가시스템 퍼지이론 등과 더불어 데이터마이닝의 중요한 기법 중의 하나로서, 베이지안 통계 이론(Bayesian Statistics Theory)을 적용하여 변수들간의 확률적인 관계를 기호화함으로써, 설명변수들과 종속변수들간의 인과관계를 파악할 수 있다. 이 연구는 2002년도 수도권 가구통행실태조사 자료의 가구, 개인 및 통행 특성(가구수입, 승용차 보유대수, 주택규모, 통행목적 등)을 반영하여, 베이지안 망을 이용한 통행발생 모형을 처음으로 설계 구축하여, 각 변수들간의 상관관계와 인과관계를 분석함으로써, 설명변수인 가구수입의 구성비가 변하였을 때 승용차 보유대수와 주택규모 구성비의 변화율(확률)을 예측한다. 그리고 승용차 보유대수와 주택규모의 구성비가 변하였을 때 통행목적 구성비의 확률을 예측한다. 또한 동행목적의 발생량이 변화였을 때, 가구 특성 구성비의 변화에 따른 발생량을 예측한다. 따라서, 이 연구는 현실에는 존재하지만 설명변수들간의 복잡한 상관성을 배제하고 설명변수와 통행목적간의 단순한 직선관계를 가정하는 기존 통행발생 모형의 한계를 극복할 수 있는 가능성을 제시한다. 또한 선택되지 않은 통행목적에 대한 정보의 부족으로 인한 통행발생 모형 구축의 어려움을 극복한다. 또한 통행목적의 변화를 실시간으로 모의실험(Simulation) 할 수 있는 방법론을 개발하여 다양한 교통정책에 확대 적용할 수 있을 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제17권5호
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• pp.87-98
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• 1999

전통적인 교통계획 과정에서 이용되어 온 수요모형들은 대부분 수단선택과 통행배정을 나누어 실시하는 모형이 주를 이루어 왔다. 그러나 교통수단이 다양해짐에 따라 실제 통행자들은 통행 도중 환승을 통해 수단을 전환하는 경우가 발생하게 되며 이 경우 수단선택 과정과 통행배정 과정을 하나로 통합하여 분석할 필요가 있다. 따라서 기종점간 수단 분담율은 기점과 종점에서의 그 값이 다르지만 수단선택과 통행배정이 분리되어 있는 기존 모형을 적용할 경우, 출발과 도착시의 수단 분담율이 동일하게 나타나는 비현실적인 결과를 도출하게 된다. 이러한 문제는 통행수단을 통행의 기본단위로 보고, 수단통행량을 추정하기 때문에 그 수단을 이용하는 통행자들의 행태 대신 수단의 특성만이 모형화되기 때문이다. 따라서 기존의 교통계획 과정에서는 수단분담 과정과 통행배정과정이 분리됨에 따라 수단간 환승이 고려되지 않아 통행자들의 경로 구성과정을 정확히 표현하는데 어려움이 있었다. 또, 수단분담 모형으로 가장 많이 이용되는 로짓 모형의 경우 환승을 고려하면 비관련 대안간 독립성문제(CIA)가 발생하고, 환승경로 수요추정이 불가능해 사실상 통합 교통망과 같이 복수 수단이 운행하는 교통망은 분석하기 어렵게 된다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위하여 사람통행(Person Trip)을 기반으로 하는 수단분담-통행배정 통합모형을 개발하고 기존의 결합모형과 그 결과를 비교하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.93-100
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• 2010

통행발생은 4단계 모형의 처음 단계로 전체수요예측에 상당한 영향을 미치게 되므로 정확성이 무엇보다 필요한 단계라 할 수 있다. 현재 통행발생모형으로 도시교통 및 SOC시설 등의 계획에 널리 사용되고 있는 것은 선형회귀모형이며, 각종 사회경제지표와 통행발생량의 관계가 선형임을 전제로 한다. 하지만 급격한 도시개발이나 도시계획구조가 변경되었을 때 통행량을 추정하기 위한 사회경제지표 자료가 부족하여 추정된 통행량의 오차가 많을 수 있다. 이에 본 연구는 일반적으로 널리 사용되는 사회경제지표를 선형이란 가정을 하지 않고, 다양한 존의 특성을 반영할 수 있는 변수에 대한 시장분할을 토대로 새로운 유형별 통행발생모형을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 교통수요예측의 처음 단계인 통행발생 모형의 예측력을 개선하기 위하여 존의 다양한 특성(토지이용, 사회경제적 등)을 고려하였다. 예측력 개선을 위한 시장분할 방법론으로는 통행 발생률을 기반으로 한 Data Mining(CART)방법과 회귀분석을 이용하였다. 연구의 결과를 살펴보면, 첫째, CART분석을 활용한 존 특성 분석결과, 유출통행은 사회경제적 요인(남녀상대비중, 연령대(22~29세))에 영향을 받고 있으며, 유입통행은 토지이용 요인(업무시설상대비중), 사회경제적 요인(3차 종사자상대비중)으로 나타났다. 둘째, 유형별 모형개발 결과 통행발생 계수 값은 유출의 경우 0.977~0.987(통행/인)이며, 유입의 경우 0.692~3.256(통행/인)로 나타나 유형구분이 필요한 것으로 나타났다. 셋째, 실측검증을 수행하였으며, 유출 및 유입의 경우 기존 모형보다 적합도가 높아진 것을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서 개발한 유형별 통행발생모형이 기존 연구보다 우수한 것을 알 수 있었다.