• 제목/요약/키워드: Demand Forecasts

검색결과 120건 처리시간 0.034초

하천구역내 저지대 침수예측을 위한 낙동강 친수지구 홍수예측체계 구축 및 적용 (Establishment and Application of Flood Forecasting System for Waterfront Belt in Nakdong River Basin for the Prediction of Lowland Inundation of River.)

  • 김태형;곽재원;이종현;김극수;최규현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
    • /
    • pp.294-294
    • /
    • 2019
  • 현재 홍수통제소에서 하천의 홍수를 예측하기 위한 시스템은 저류함수법 등에 의한 강우-유출모형과 FLDWAV 모형에 의한 수리학적 모형으로 이루어져 있다. 이 시스템은 주로 홍수특보지점의 기준수위 초과여부를 예측하기 위해 운영되고 있다. 한편 공원 캠핑장 자전거 도로 등 친수공간으로 활용하고 있는 하천변의 관리와 운영을 위한 정보의 수요가 급증함에 따라, 특정지점의 주의보, 경보 등의 고수위 예측 뿐만 아니라, 하천내에서 친수공간으로 활용되는 저지대 침수예측정보의 생산이 요구되고 있다. 본 연구에서는 친수공간으로 활용되는 하천내 저지대의 홍수예측정보를 생산할 수 있는 기술을 개발하였다. 1차원 수리해석 결과를 기반으로 하도버퍼링 기법을 통해 고해상도 격자 기반의 공간연산을 수행하는 모형을 구축하였으며, 해석결과로 격자기반의 침수심 및 침수구역이 표출되도록 모형을 구성하였다. 안동지구를 대상으로 지형정보 및 시설물 정보를 반영하여 모형을 구축하였으며, 안동댐 및 임하댐의 가상 방류 시나리오를 통해 친수공간의 방류량 규모별 침수여부 및 침수정도를 분석하였다. 개발된 모형을 통해 친수지구의 침수예측정보를 관계기관에 사전 제공할 수 있는 체계를 구축하여 지자체의 수방활동 및 재해예방 활동에 지원하고자 한다.

  • PDF

양파의 생육시기별 생육요인과 기상요인 간의 관계 탐색 (A Correlation between Growth Factors and Meteorological Factors by Growing Season of Onion)

  • 김재휘;최성천;김준기;서홍석
    • 한국농림기상학회지
    • /
    • 제23권1호
    • /
    • pp.1-14
    • /
    • 2021
  • 양파는 생산량 변동에 따른 가격 변화폭이 커 수급조절 대책이 필요한 대표적인 농산물로 대책의 실효성 증대를 위해서는 정확한 생산량 예측이 요구된다. 양파는 주로 노지에서 재배되기 때문에 기상변화로 인해 생산량의 정확한 추정이 어렵다. 많은 선행연구가 다양하게 시도되었지만 신뢰도 높은 분석결과를 도출하기 위한 양질의 생육 실측자료가 부족한 실정이었다. 선행연구는 기상여건을 통제한 실험설계를 통해 얻어낸 자료를 분석하거나 기상자료와 생육자료 간 지역적 범위가 동일하지 않는 연구가 대다수여서 생육요인과 기상요인 간의 관계를 명확하게 규명하기에는 한계가 있었다. 본 연구는 자연적으로 노출된 환경에서 수집한 생육 실측조사 자료와 함께 실측 대상 지역의 추정 기상자료를 사용하여 생육요인과 기상요인 간 관계를 실증적으로 분석하였다. 양파의 생산량은 구중으로 결정되지만 지상부 생육상황에 따라 구의 생장이 부진할 수 있기 때문에 본 연구에서는 구중뿐만 아니라 지상부 생장과 어떤 기상요인이 중요한지 탐색하였다. 시기별로 생육요인과 통계적으로 유의한 상관관계를 갖는 기상요인을 탐색한 후, 랜덤 포레스트 기법을 이용하여 요인들의 영향력 및 중요도를 분석하였다. 주목할만한 결과로 3월 초에는 일사량이 지상부 생육에 긍정적인 영향을 주었으며, 3월 말에는 강수량과 지상부 생장 간 음의 상관관계에 있어 가뭄에 의한 피해를 언급한 기존 문헌과 상이하였다. 또한 수확기에는 강수량과 일조시간이 지상부와 지하부 생육에 미치는 영향이 유의하게 반대로 나타났다. 본 연구에서 밝혀낸 생육시기별 중요 기상요인은 양파의 생육모형과 생산량 예측모형 개발 연구를 위한 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

전지구 기후 재분석자료 및 인공지능을 활용한 남한의 마늘 생산량 장기예측 (Long Range Forecast of Garlic Productivity over S. Korea Based on Genetic Algorithm and Global Climate Reanalysis Data)

  • 조세라;이준리;심교문;김용석;허지나;강민구;최원준
    • 한국농림기상학회지
    • /
    • 제23권4호
    • /
    • pp.391-404
    • /
    • 2021
  • 본 연구에서는 최신의 연구 트렌드인 빅데이터와 인공지능을 농업분야에 접목하여 유전자 알고리즘(GA)과 전지구 기후 재분석 자료를 활용한 마늘 생산량의 장기 예측 모형을 개발하고 그 예측성능을 평가해 보았다. 해당 모형은 마늘의 파종량을 수정할 수 있는 11월에 예측 자료를 생산하므로, 마늘의 생산 시기와 시간공간적으로 떨어진 전지구 기후 재분석 자료로부터 마늘생산량의 예측 인자로 활용할 수 있는 시그널을 찾아 장기적 마늘 생산량 예측에 활용하였다. 그 결과 결정론적 예측과 확률론적 예측 모두 마늘 생산량의 경년변동성을 통계적으로 99% 신뢰수준에서 관측과 유사하게 모의하였으며, 범주형 예측에서도 이분위 예측에서 93.3%, 삼분위 예측에서 73.3%의 적중률을 보이며 우수한 예측 성능을 나타내었다. 또한, 예측인자들 사이의 선형 및 비선형적 관계를 모두 고려하는 GA방법을 사용하였을 때, 선형적 앙상블 방법을 적용하였을 때 보다 높은 예측성능과 안정적인 예측결과를 보이는 것을 알 수 있다. 본 연구에서 개발된 마늘 생산량 예측 모형은 기존의 단기예측 위주의 농산물 생산량 예측의 한계를 극복하고 한 해의 농사가 시작되기 전 잠재 생산량을 전망 정보를 생산하여 농산물의 수요·공급 및 가격안정화를 위한 장기적 계획을 수립하는 것에 도움이 될 것으로 생각된다.

Data Refactor 기법의 개선을 통한 건설원자재 가격 예측 적용성 연구 (A Study on the Application of the Price Prediction of Construction Materials through the Improvement of Data Refactor Techniques)

  • 리우양;이동은;김병수
    • 한국건설관리학회논문집
    • /
    • 제24권6호
    • /
    • pp.66-73
    • /
    • 2023
  • 건설 프로젝트는 기획부터 완공까지 공사비 예측, 확인, 그리고 정산 단계로 이루어진다. 건설원자재 평균 가격은 변동성을 지닌다. 하지만 건설 프로젝트의 자재비 산정은 계획단계 시점의 시세를 반영하여 결정되기 때문에, 시공단계에서 자재가 투입될 시점의 시세 변동에 따라 예상한 가격과 차이가 날 수 있다. 건설 산업은 건설원자재 가격 변동으로 인한 수요예측 실패, 프로젝트 비용변경으로 인한 사용자 비용 증가, 예측 체계성 부족으로 인한 손실이 발생한다. 이에 따라 건설원자재 가격 예측의 정확도 개선이 필요하다. 본 연구는 Data Refactor 기법의 개선을 통해 건설원자재 가격 예측 및 적용성 검증을 목적으로 한다. 건설원자재의 가격 예측의 정확도를 높이기 위하여 기존의 데이터 리팩토 간의 저·고빈도의 분류 및 ARIMAX 활용법을 빈도 위주 및 ARIMA 기법 활용으로 개선하여 건설원자재 목재, 시멘트 등 6개 품목의 단기(미래 3개월), 중기(미래 6개월), 장기(미래 12개월) 가격을 예측하였다. 분석한 결과 개선된 Data Refactor 기법을 기반으로 한 예측값이 오차는 줄었고 변동성은 확장되었다. 따라서, 본 연구에서 제안된 Data Refactor 기법을 통해 건설원자재 가격을 더 정확하게 예측하여 예산을 효과적으로 관리할 수 있을 것으로 기대된다.

도시형 국립공원 둘레길 조성에 대한 시민 인식 - 북한산국립공원 둘레길에 대한 서울 시민의 인식을 중심으로 - (Perceptions on the Nature Trail in the National Park in the City - Focused on the Seoulite's Perception on Dullegil in Bukhansan National Park, Korea -)

  • 김정민
    • 한국환경생태학회지
    • /
    • 제25권1호
    • /
    • pp.102-110
    • /
    • 2011
  • 본 연구는 대표적인 도시형 국립공원이라고 할 수 있는 북한산국립공원을 대상으로 공원 환경과 이용의 지속가능성을 위한 새로운 탐방문화로서 도입, 운영 중인 둘레길 조성에 대한 서울시민의 인식을 파악하여 향후 보다 활발한 조성이 예상되는 도시형 국립공원 내 둘레길 조성을 위한 시사점을 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 서울시에 거주하는 20~69세 남녀를 조사대상으로 권역/성/연령대별로 모집단을 비례 할당 후 무작위 추출 방법으로 표본을 추출하였고, 전화면접조사를 통해 총 300명을 유효표본으로 분석에 이용하였다. 연구결과 서울시민의 65% 이상이 등산활동을 하고 있으며 주로 정상지향형 등반행태를 보였다. 북한산국립공원 둘레길에 대한 이용의사는 58%로 매우 높게 나타나 산정상부로 집중된 탐방행태를 개선하기 위한 대안으로서 둘레길에 대한 향후 이용 가능성을 가늠해 볼 수 있다. 그러나 주 등산계층에서는 이용의사가 상대적으로 낮아 산정상부의 탐방집중을 분산하기 위한 둘레길 조성의 효과에 한계가 있을 수 있음을 시사해 주고 있다. 관리방향에 대해서는 보전지향적 관리가 이용보다는 우세하게 나타났으나 대다수는 이용과 보전의 균형적 관리를 선호하는 것으로 조사되었다. 둘레길의 조성원칙으로는 '자원보전노력'이, 조성방향으로는 '북한산의 생태환경 보존과 생태적 가치 향유'를 가장 중요하게 고려해야 할 요소로 들었으며, 안전시설이 가장 필요한 시설로 나타났다. 적정 탐방시간은 1~3시간, 적정길이는 11~20km를 가장 선호하는 것으로 조사되었다. 본 연구는 조사대상지가 북한산국립공원에 한정되고 서울시민만을 대상으로 잠재적 이용 수요 분석에 머문 한계를 지니고 있다. 도시형 국립공원의 둘레길 조성과 관리를 위한 보다 일반화 될 수 있는 결과의 도출을 위해서는 탐방세분시장별, 행태별, 수요별로 세분화된 후속연구가 요망된다.

한국선원의 승선과 이직에 대한 패널자료 구축과 활용방안 (A Study on Collection and Usage of Panel Data on On-board Job Taking and Separation of Korean Seafarers)

  • 박용안
    • 한국항만경제학회지
    • /
    • 제32권4호
    • /
    • pp.149-163
    • /
    • 2016
  • 선원은 해운업과 수산업에서는 선박의 조종과 항행안전을 담당하고 있는 한편, 어로작업도 도맡아 하고 있다. 항만운송에서 선원들은 도선사 양성의 기반이 되며, 항만운영과 해양사고 예방을 지원하고 있다. 선원은 선박의 안전관리, 안전 항행감독, 내항해운 분야의 여객선 안전운항 관리, 해양사고 심판 등 많은 분야에서 전문적 지식과 경험을 제공하고 있다. 이 같은 경제적 기여에도 불구하고 선원들의 장기적 공급 부족에 따른 외국인 선원의 한국적 선박에서 승선확대, 급속히 진행되고 있는 고령화는 선원 수급에 경고음을 울려왔다. 본 연구는 (1) 선원들의 승선과 이직에 대한 추이와 특성을 분석하여 선원 패널자료가 필요함을 명시하고 (2) 선원 패널자료의 구축시 그 내용과 자료관리 방안에 대한 대안을 설정하고, 대안별 장단점을 검토한 후 (3) 선원 패널자료를 이용한 선원공급의 장단기 예측 모형 개발 등 활용방안을 제시하였다. 선원 패널자료의 구축은 한국 노동패널(한국노동연구원, 2016)과 같이 수 십년 간의 자료 축적을 통해, 선원의 이직과 승선에 대해 체계적이고 다양한 분석을 할 수 있게 한다. 패널자료의 구축 추진기관으로서는 이미 선원통계를 축적하고 있는 한국선원복지고용센터가 1차적으로 적합하다. 패널자료의 구축방안으로 한국선원복지고용센터의 기존자료를 활용하고 패널기준(졸업연도와 학과)을 명확히 하고 생애주기를 관측하는 것을 제안한다. 선원 패널자료는 과거 시계열 자료를 재입력하고 부원에 대한 자료추가, 선원 경력과 직책 등 승하선 경력, 개인특성, 가정생활, 향후 진로와 의견 등을 포함한 자료와 정보들을 추가해 구축될 수 있다. 선원 패널자료 활용방안으로는 1) 선원공급에 대한 장단기 예측, 2) 선원의 일생 이력주기인 교육 훈련 재교육 등의 수요산정, 3) 선원의 승선과 이직, 자격재취득에 대한 체계적 자료의 축적을 통해 선원에 대한 인구동태적 분석, 4) 도선사 등 고급 해기사 인력을 필요로 하는 해양산업과 연계된 선원경력 관리를 통해, 선원의 장기승선을 유도, 5) 실효성이 있는 선원직 매력화 정책을 수립, 6) 선원직업의 안정화를 위한 정책수립에 이용을 예로 들 수 있다.

중기예보를 이용한 태양광 일사량 예측 연구 (A study on solar radiation prediction using medium-range weather forecasts)

  • 박수진;김효정;김삼용
    • 응용통계연구
    • /
    • 제36권1호
    • /
    • pp.49-62
    • /
    • 2023
  • 급속적으로 비중이 증가하고 있는 태양광 에너지는 지속적인 개발 및 투자가 이루어지고 있다. 신재생에너지 정책인 그린뉴딜과 가정용 태양광 패널의 설치가 증가함에 따라 국내 태양광 에너지 보급이 점차 확대되어 그에 맞추어 발전량의 정확한 수요 예측 연구가 활발하게 진행되고 있는 시점이다. 또한, 일사량 예측이 발전량 수요 예측에 가장 영향을 미치는 요소로 작용하고 있다는 점에서 일사량 예측의 중요성을 파악하였다. 덧붙여, 본 연구는 선행 연구들에서 사용되지 않은 중기예보 기상 데이터를 활용하여 일사량 예측을 하고자 하였다는 점에서 가장 큰 차이점을 확인할 수 있다. 본 논문에서는 서울, 인천, 수원, 춘천, 대구, 대전의 총 여섯 지역의 태양광 일사량 예측을 위하여 다중선형회귀모형, KNN, Random Forest 그리고 SVR 모형과 클러스터링 기법인 K-means 기법을 결합한 후, 클러스터별 확률밀도함수를 계산하여 시간별 일사량 예측을 진행하고자 하였다. 중기예보 데이터를 사용하기 전, 모형 예측 결과를 비교하기 위한 지표로서 MAE (mean absolute error)와 RMSE (root mean squared error)를 사용하였다. 데이터는 2017년 3월 1일부터 2022년 2월 28일까지의 시간별 원 관측 데이터를 중기예보 데이터 양식에 맞추어 일별 데이터로 변환하였다. 모형의 예측 성능 비교 결과, Random Forest로 일별 일사량을 예측한 후, K-means 클러스터링으로 기후요인이 유사한 날짜들을 분류한 뒤 클러스터별 일사량의 확률밀도함수를 계산하여 시간별 일사량 예측값을 나타낸 방법이 가장 우수한 성능을 보였다. 또한 이 방법론을 이용하여 중기예보 데이터에 모형 적합 후, 예측 결과를 확인하였을 때, 일자별로 예측 오류가 상승하는 것을 확인할 수 있었다. 이는 중기예보 기상데이터의 예측 오류로 인한 것으로 보인다. 향후 연구에서는 중기예보 데이터에서 활용할 수 있는 기상요인 중, 강수 여부와 같은 외생 변수를 추가하거나 시계열 클러스터링 기법을 적용한 연구가 이루어져야할 것으로 보인다.

농업기상 정보 및 배분 네트워크 현황 (Status of Agrometeorological Information and Dissemination Networks)

  • Jagtap, Shrikant;Li, Chunqiang
    • 한국농림기상학회지
    • /
    • 제6권2호
    • /
    • pp.71-84
    • /
    • 2004
  • 농업기상정보에 대한 수요는 흥미로운 내용보다는 농업현장에서 사용자가 직접 활용할 수 있는 내용이 점증하고 있다. 이러한 수요에 부응하기 위해서는 지역 또는 집단 별로 소속 농민을 위한 지역특성이 반영된 기후/기상 정보를 개발, 제공하여야 한다. 그리고 최종 사용자가 공식 기상기구에 의해 발표된 기상/기후 예보를 이해하는 데 도움을 줄 수 있는 도구가 제공되어야 한다. 특히 기본이 되는 근간자료를 포함하여 실시간 기상정보도 농민에게 함께 제공되어야 한다. 따라서 이상적인 농업기상정보시스템은 다음과 같은 요소를 포함하여야 한다. 1) 효율적인 자료 관측과 수집 체계, 2) 최신 통신시스템, 3) 표준 자료관리, 가공 및 분석 시스템, 및 4) 첨단 기술정보 배분시스템 등. 향후 인터넷이 농업기상정보 전달과 배분에 있어서 지속적으로 중요한 역할을 수행하겠지만 정보 풍요국과 빈곤국간의 격차는 날로 심화되어 갈 것이다. 그리고 농촌지역은 정보통로의 가장 끝자락을 의미하는데, 앞으로 많은 나라에서 정보통신 수단으로 TV, 라디오, 전화, 신문 및 팩스 등에 의존할 것으로 보이며, 정보와 배분 수단 확충에 필요한 가용 인적 및 경제적 자원에 따라 국가 간에 그 달성 여하에 차이가 있을 것이다. 이러한 차이점들은 농업기상 정보배분시스템 구축설계시에 반드시 고려되어야 한다. 과거 경험에 따르면, 사용자 요구에 적극 부응하는 정보들에 대한 손쉬운 접근을 통해서 기후정보의 활용이 근원적으로 증대한다는 것을 알 수 있다. 지리정보시스템과 원격탐사정보의 농업기상분야 적용도 향후 그 전망이 매우 밝은 분야라고 생각된다. 수 있을 것으로 사료된다. 유방병소를 수술전에 위치결정하는 방법은 그 수기가 간단하고도 안전하며 병소를 정확히 지시해 줌으로써 수술적 생검에 큰 도움을 주었고 그럼으로써 정상유방조직의 절제를 최소화하여 수술 후에 오는 유방의 외형상 변형을 최소화할 수 있었다. The blood pressure was dropped to 80/60 mmHg, but pulse rate was normal. She did not complain of dyspnea, and cyanosis was not developed. The urine volume was normally maintained. She was treated for pulmonary edema, which was completely absorbed after 20 hours. And the blood pressure was also normalized. We has experienced a case of pulmonary edema developed after intraarterial injection of the iodinated contrast medium without underlying cardiac, renal and hepatic problems, and reviewed the literatures on mechani 는 of pulmonary edema caused by intravascular injection of the iodinated contrast materials.석

고객혁신성과 가치지향성 기반의 2단계 사전 고객세분화를 통한 시장 확산 전략 (A Study on Market Expansion Strategy via Two-Stage Customer Pre-segmentation Based on Customer Innovativeness and Value Orientation)

  • 허태영;유영상;김영명
    • 기술혁신학회지
    • /
    • 제10권1호
    • /
    • pp.73-97
    • /
    • 2007
  • R&D를 통한 미래기술개발은 정보 및 지식기반 경쟁력이라는 틀 안에서 기업의 생존과 연계된 기술적 혁신전략과 맞물려야 하며 개방형 네트워크 R&D 조직을 통하여 고객 중심의 미래기술전략이 이루어져야 한다. 따라서 미래기술개발은 단순히 미래예측을 통한 기술개발에만 그치는 것이 아니라 기술개발 단계 이전부터 고객의 니즈를 파악하여 미래기술 또는 서비스 개발에 실제로 고객 니즈를 반영한 기술의 시장화를 통하여 기업가치의 극대화를 높여야 한다. 일반적인 시장세분화는 일반적으로 인구 통계적 특성 또는 고객의 소비 패턴 등과 같은 과거 자료를 바탕으로 고객을 구분하는 사후세분화를 광범위하게 활용하여 왔으나 이러한 방식은 고객의 다양한 잠재 수요분석을 통한 새로운 시장기회를 탐색하는 데에 어려움이 있어 장기적 관점에서 미래 기술서비스에 대한 수요파악을 위해서는 고객의 심리의식, 라이프스타일 등을 복합적으로 고려한 고객 세분화 기법을 적용한 사전세분화가 실시되어야 한다. 본 연구는 미래통신서비스 수요에 가장 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 고객의 기술수용태도와 일상생활에서 추구하는 가치지향성을 세분화 변수로 선택하고 이를 통하여 미래 통신서비스 시장을 세분화하는 것을 목적으로 하였으며 기술 개발활동 단계부터 사전세분화를 통하여 기술개발전략 구축에 활용하고자 하였다. 우선 신기술에 대한 수용태도를 기준으로 2개의 군집을 도출하였으며 구분된 2개의 군집에 대하여 각각 고객의 가치지향성을 기준으로 2차 세분화 분석을 실시하는 계층적 고객세분화 모형을 제시하였다. 계층적 모형을 통하여 도출된 군집에 대한 상세 분석을 통해 군집별 세부적인 특성을 살펴보았으며 이에 따라 각각의 세분 군집이 독립된 개별 시장으로 반응하고 있음을 통계적으로 밝혀내었으며 대응일치분석을 통하여 특정 미래통신서비스에 대한 시장의 진입, 확산 그리고 전이가 용이할 수 있도록 목표 세분 군집을 위치화 하였다. 비율(ICM:TE ratio)은 대조군(1:6.0)이 group A(1:3.4)나 group B(1:3.4)보다 유의하게(p<0.05) 높았다. 생쥐 2-세포기 배를 배양하여 72시간까지의 배 발달율을 살펴보면 배양액에 에너지원을 첨가하는 것이 효과적이었으며, 자궁액 농도보다는 난관액 농도로 에너지원을 조절했을 때 배 발생 능력이 높은 경향을 보였다.. 시험 2는 1일령 육계($Ross^{(R)}$종) 240수(암 수 각각 120수)를 공시하여 6처리 4반복, 반복당 10수(암 수 동수) 씩을 케이지(가로: 35.5 cm, 세로: 45 cm, 높이: 55 cm)에 완전 임의배치하여 각각 35일간사양 시험을 실시하였다. 시험 1에서 생산지수는 대조구에 비해 첨가구들이 높은 경향이 있었고 herbs M구가 가장 높았다. 시험 2에서 $4{\sim}5$주 사료 섭취량은 대조구에 비해 첨가구들이 유의적으로 높았다(P<0.05) 사료 요구율은 항생제 처리구가 다른 처리구보다 낮았다. 시험 1의 RBC와 적혈구 용적 (HCT 또는 PCV), Hb는 첨가구들이 대조구보다 유의적으로 높았다(P<0.05). 시험 2의 BA는 대조구보다 첨가구들이 유의적으로 낮았다(P<0.05). 시험 1과 시험 2의 혈청 IgG 농도는 대조구에 비해 첨가구들이 유의적으로 높았다(P<0.05). 시험 1과 시험 2의 장내 미생물 균총과 영양소 이용율은 처리간에 통계적 차이가 없었다. 결론적으로 일부 한방제와 생약제제는 육계에서 항생제를 대체하여 사용이 가능하며 특히 혈액의 성분에 유의한 영향을 미치는 것으로 사료된다. 실증연구가 필요할 것으로 사료된다.trip과 Sof-Lex disc로 얻어진 표면은 레진전색제의 사용으로 표면조도의 개선이 이루어지지 않았다.^{11}C]raclopride$ PET을 이용하여 비흡연 정상인에서 흡연에 의한 도파민 유리를

  • PDF

한정된 O-D조사자료를 이용한 주 전체의 트럭교통예측방법 개발 (DEVELOPMENT OF STATEWIDE TRUCK TRAFFIC FORECASTING METHOD BY USING LIMITED O-D SURVEY DATA)

  • 박만배
    • 대한교통학회:학술대회논문집
    • /
    • 대한교통학회 1995년도 제27회 학술발표회
    • /
    • pp.101-113
    • /
    • 1995
  • The objective of this research is to test the feasibility of developing a statewide truck traffic forecasting methodology for Wisconsin by using Origin-Destination surveys, traffic counts, classification counts, and other data that are routinely collected by the Wisconsin Department of Transportation (WisDOT). Development of a feasible model will permit estimation of future truck traffic for every major link in the network. This will provide the basis for improved estimation of future pavement deterioration. Pavement damage rises exponentially as axle weight increases, and trucks are responsible for most of the traffic-induced damage to pavement. Consequently, forecasts of truck traffic are critical to pavement management systems. The pavement Management Decision Supporting System (PMDSS) prepared by WisDOT in May 1990 combines pavement inventory and performance data with a knowledge base consisting of rules for evaluation, problem identification and rehabilitation recommendation. Without a r.easonable truck traffic forecasting methodology, PMDSS is not able to project pavement performance trends in order to make assessment and recommendations in the future years. However, none of WisDOT's existing forecasting methodologies has been designed specifically for predicting truck movements on a statewide highway network. For this research, the Origin-Destination survey data avaiiable from WisDOT, including two stateline areas, one county, and five cities, are analyzed and the zone-to'||'&'||'not;zone truck trip tables are developed. The resulting Origin-Destination Trip Length Frequency (00 TLF) distributions by trip type are applied to the Gravity Model (GM) for comparison with comparable TLFs from the GM. The gravity model is calibrated to obtain friction factor curves for the three trip types, Internal-Internal (I-I), Internal-External (I-E), and External-External (E-E). ~oth "macro-scale" calibration and "micro-scale" calibration are performed. The comparison of the statewide GM TLF with the 00 TLF for the macro-scale calibration does not provide suitable results because the available 00 survey data do not represent an unbiased sample of statewide truck trips. For the "micro-scale" calibration, "partial" GM trip tables that correspond to the 00 survey trip tables are extracted from the full statewide GM trip table. These "partial" GM trip tables are then merged and a partial GM TLF is created. The GM friction factor curves are adjusted until the partial GM TLF matches the 00 TLF. Three friction factor curves, one for each trip type, resulting from the micro-scale calibration produce a reasonable GM truck trip model. A key methodological issue for GM. calibration involves the use of multiple friction factor curves versus a single friction factor curve for each trip type in order to estimate truck trips with reasonable accuracy. A single friction factor curve for each of the three trip types was found to reproduce the 00 TLFs from the calibration data base. Given the very limited trip generation data available for this research, additional refinement of the gravity model using multiple mction factor curves for each trip type was not warranted. In the traditional urban transportation planning studies, the zonal trip productions and attractions and region-wide OD TLFs are available. However, for this research, the information available for the development .of the GM model is limited to Ground Counts (GC) and a limited set ofOD TLFs. The GM is calibrated using the limited OD data, but the OD data are not adequate to obtain good estimates of truck trip productions and attractions .. Consequently, zonal productions and attractions are estimated using zonal population as a first approximation. Then, Selected Link based (SELINK) analyses are used to adjust the productions and attractions and possibly recalibrate the GM. The SELINK adjustment process involves identifying the origins and destinations of all truck trips that are assigned to a specified "selected link" as the result of a standard traffic assignment. A link adjustment factor is computed as the ratio of the actual volume for the link (ground count) to the total assigned volume. This link adjustment factor is then applied to all of the origin and destination zones of the trips using that "selected link". Selected link based analyses are conducted by using both 16 selected links and 32 selected links. The result of SELINK analysis by u~ing 32 selected links provides the least %RMSE in the screenline volume analysis. In addition, the stability of the GM truck estimating model is preserved by using 32 selected links with three SELINK adjustments, that is, the GM remains calibrated despite substantial changes in the input productions and attractions. The coverage of zones provided by 32 selected links is satisfactory. Increasing the number of repetitions beyond four is not reasonable because the stability of GM model in reproducing the OD TLF reaches its limits. The total volume of truck traffic captured by 32 selected links is 107% of total trip productions. But more importantly, ~ELINK adjustment factors for all of the zones can be computed. Evaluation of the travel demand model resulting from the SELINK adjustments is conducted by using screenline volume analysis, functional class and route specific volume analysis, area specific volume analysis, production and attraction analysis, and Vehicle Miles of Travel (VMT) analysis. Screenline volume analysis by using four screenlines with 28 check points are used for evaluation of the adequacy of the overall model. The total trucks crossing the screenlines are compared to the ground count totals. L V/GC ratios of 0.958 by using 32 selected links and 1.001 by using 16 selected links are obtained. The %RM:SE for the four screenlines is inversely proportional to the average ground count totals by screenline .. The magnitude of %RM:SE for the four screenlines resulting from the fourth and last GM run by using 32 and 16 selected links is 22% and 31 % respectively. These results are similar to the overall %RMSE achieved for the 32 and 16 selected links themselves of 19% and 33% respectively. This implies that the SELINICanalysis results are reasonable for all sections of the state.Functional class and route specific volume analysis is possible by using the available 154 classification count check points. The truck traffic crossing the Interstate highways (ISH) with 37 check points, the US highways (USH) with 50 check points, and the State highways (STH) with 67 check points is compared to the actual ground count totals. The magnitude of the overall link volume to ground count ratio by route does not provide any specific pattern of over or underestimate. However, the %R11SE for the ISH shows the least value while that for the STH shows the largest value. This pattern is consistent with the screenline analysis and the overall relationship between %RMSE and ground count volume groups. Area specific volume analysis provides another broad statewide measure of the performance of the overall model. The truck traffic in the North area with 26 check points, the West area with 36 check points, the East area with 29 check points, and the South area with 64 check points are compared to the actual ground count totals. The four areas show similar results. No specific patterns in the L V/GC ratio by area are found. In addition, the %RMSE is computed for each of the four areas. The %RMSEs for the North, West, East, and South areas are 92%, 49%, 27%, and 35% respectively, whereas, the average ground counts are 481, 1383, 1532, and 3154 respectively. As for the screenline and volume range analyses, the %RMSE is inversely related to average link volume. 'The SELINK adjustments of productions and attractions resulted in a very substantial reduction in the total in-state zonal productions and attractions. The initial in-state zonal trip generation model can now be revised with a new trip production's trip rate (total adjusted productions/total population) and a new trip attraction's trip rate. Revised zonal production and attraction adjustment factors can then be developed that only reflect the impact of the SELINK adjustments that cause mcreases or , decreases from the revised zonal estimate of productions and attractions. Analysis of the revised production adjustment factors is conducted by plotting the factors on the state map. The east area of the state including the counties of Brown, Outagamie, Shawano, Wmnebago, Fond du Lac, Marathon shows comparatively large values of the revised adjustment factors. Overall, both small and large values of the revised adjustment factors are scattered around Wisconsin. This suggests that more independent variables beyond just 226; population are needed for the development of the heavy truck trip generation model. More independent variables including zonal employment data (office employees and manufacturing employees) by industry type, zonal private trucks 226; owned and zonal income data which are not available currently should be considered. A plot of frequency distribution of the in-state zones as a function of the revised production and attraction adjustment factors shows the overall " adjustment resulting from the SELINK analysis process. Overall, the revised SELINK adjustments show that the productions for many zones are reduced by, a factor of 0.5 to 0.8 while the productions for ~ relatively few zones are increased by factors from 1.1 to 4 with most of the factors in the 3.0 range. No obvious explanation for the frequency distribution could be found. The revised SELINK adjustments overall appear to be reasonable. The heavy truck VMT analysis is conducted by comparing the 1990 heavy truck VMT that is forecasted by the GM truck forecasting model, 2.975 billions, with the WisDOT computed data. This gives an estimate that is 18.3% less than the WisDOT computation of 3.642 billions of VMT. The WisDOT estimates are based on the sampling the link volumes for USH, 8TH, and CTH. This implies potential error in sampling the average link volume. The WisDOT estimate of heavy truck VMT cannot be tabulated by the three trip types, I-I, I-E ('||'&'||'pound;-I), and E-E. In contrast, the GM forecasting model shows that the proportion ofE-E VMT out of total VMT is 21.24%. In addition, tabulation of heavy truck VMT by route functional class shows that the proportion of truck traffic traversing the freeways and expressways is 76.5%. Only 14.1% of total freeway truck traffic is I-I trips, while 80% of total collector truck traffic is I-I trips. This implies that freeways are traversed mainly by I-E and E-E truck traffic while collectors are used mainly by I-I truck traffic. Other tabulations such as average heavy truck speed by trip type, average travel distance by trip type and the VMT distribution by trip type, route functional class and travel speed are useful information for highway planners to understand the characteristics of statewide heavy truck trip patternS. Heavy truck volumes for the target year 2010 are forecasted by using the GM truck forecasting model. Four scenarios are used. Fo~ better forecasting, ground count- based segment adjustment factors are developed and applied. ISH 90 '||'&'||' 94 and USH 41 are used as example routes. The forecasting results by using the ground count-based segment adjustment factors are satisfactory for long range planning purposes, but additional ground counts would be useful for USH 41. Sensitivity analysis provides estimates of the impacts of the alternative growth rates including information about changes in the trip types using key routes. The network'||'&'||'not;based GMcan easily model scenarios with different rates of growth in rural versus . . urban areas, small versus large cities, and in-state zones versus external stations. cities, and in-state zones versus external stations.

  • PDF