최근 철도 서비스를 개선하고자 기존선을 복선 및 전철화 하는 등 철도네트워크 기능강화사업이 활발히 추진되고 있다. 이를 배경으로 본 논문에서 급행철도와 같이 새로운 철도 운영서비스가 제공될 경우 타 교통수단으로부터 얼마의 전환수요가 발생될 것이며, 철도이용형태는 어떻게 변화될 것인지? 등 앞으로 건설될 대구권 광역철도를 대상으로 SP와 RP데이터에 의한 전환수요 예측방법의 적용성을 검토하였다. 모형 구축결과, 기존 SP와 RP데이터를 결합하는 동시적 모형과 순차적 모형이 모두 유용하여 총통행시간과 통행비용의 파라미터 추정치가 충분한 설명력을 나타내고 있으며, 동시적 방법이 보다 효율적으로 분석되었다. 특히 RP+SP의 결합모형의 타당성을 더욱 높이기위해서 RP데이터를 비례적으로 적용한다면, 철도요금과 통행시간 설정에 따라 전환수요를 쉽게 파악할 수 있을 것이며, 대구권 광역철도를 비롯하여 타 지역에서도 보다 실용적으로 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 공로로의 화물수송 편중에 따른 사회 경제적 문제를 해결하는 데 정확한 화물수요예측이 필요함에 따라 환적과 셔틀을 고려한 생산지-소비지(P-C) 자료를 활용하여 화물수단선택모형을 구축하였다. 모형은 집계적 형태의 RP 자료와 비집계적 형태의 SP 자료를 모두 활용하여 구축하였다. 철도수송이 이루어지는 주요한 품목 - 컨테이너, 양회, 철강 - 에 대하여 모형을 구축하였는데, 컨테이너는 기존의 SP기반 모형과는 달리 본 연구의 RP기반 집계모형에서는 타 품목에 비해 수송시간에 대해 민감한 것으로 나타났다. 한편, 양회와 철강은 RP, SP기반 모형 모두에서 수송비용에 민감한 것으로 나타났다. 기존의 대다수 SP기반 화물수단선택모형에서는 양회와 철강의 수단선택에서 수송시간이 일정 수준의 영향을 미친다는 것과는 다르게 본 연구의 RP기반 집계모형에서는 수송시간의 모수가 유효하지 않았다. 향후 철도수송을 보다 육성하기 위하여 컨테이너와 다른 품목간에 차별화된 전략이 필요함을 알 수 있었다.
Effort has been given to improve demand forecast methodology of rail system since it can have great impact on project evaluation of rail system investment. However most of demand forecast softwares developed in western countries where concerns have been provided mostly to private transport and they should be updated in order to reflect our country's situation accurately. Therefore, this paper aims, especially focusing on rail system, to do comparison analysis of oversea's passenger demand forecast softwares and provide some ideas to develop the updated demand forecast system which enables to reflect our country's situation accurately. Main conclusions are that we will need to have well described model for real situation. So we will have to study for these aspects for travel demand forecasting system and develop the package architecture.
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.
Purpose Recently, there has been an increase in attempts to analyze social phenomena, consumption trends, and consumption behavior through a vast amount of customer data such as web search traffic information and social buzz information in various fields such as flu prediction and real estate price prediction. Internet portal service providers such as google and naver are disclosing web search traffic information of online users as services such as google trends and naver trends. Academic and industry are paying attention to research on information search behavior and utilization of online users based on the web search traffic information. Although there are many studies predicting social phenomena, consumption trends, political polls, etc. based on web search traffic information, it is hard to find the research to explain and predict tourism demand and establish tourism policy using it. In this study, we try to use web search traffic information to explain the tourism demand for major cities in Gangwon-do, the representative tourist area in Korea, and to develop a nowcasting model for the demand. Design/methodology/approach In the first step, the literature review on travel demand and web search traffic was conducted in parallel in two directions. In the second stage, we conducted a qualitative research to confirm the information retrieval behavior of the traveler. In the next step, we extracted the representative tourist cities of Gangwon-do and confirmed which keywords were used for the search. In the fourth step, we collected tourist demand data to be used as a dependent variable and collected web search traffic information of each keyword to be used as an independent variable. In the fifth step, we set up a time series benchmark model, and added the web search traffic information to this model to confirm whether the prediction model improved. In the last stage, we analyze the prediction models that are finally selected as optimal and confirm whether the influence of the keywords on the prediction of travel demand. Findings This study has developed a tourism demand forecasting model of Gangwon-do, a representative tourist destination in Korea, by expanding and applying web search traffic information to tourism demand forecasting. We compared the existing time series model with the benchmarking model and confirmed the superiority of the proposed model. In addition, this study also confirms that web search traffic information has a positive correlation with travel demand and precedes it by one or two months, thereby asserting its suitability as a prediction model. Furthermore, by deriving search keywords that have a significant effect on tourism demand forecast for each city, representative characteristics of each region can be selected.
수단선택모형은 교통 분석 및 수요예측을 위해 필수적 모형이나 그 추정과정이나 실제적인 방법론에 대한 깊이 있는 논의가 우리나라에서는 부족하였다. 1980 년대부터 로짓모형을 이용한 수단선택모형이 광범위하게 이용되고 있지만 기본적인 기초 조사자료 구축에서부터 수단선택 모형설정 및 정산까지 추정과정에 대한 투명하고 상세한 논의가 부족하였다. 그 결과 구축된 교통수단선택모형에 대한 신뢰성이 제기되거나 혹은 구축된 결과를 적용하여 분석에 이용하는데 있어 오류가 발생하는 등 적잖은 부작용도 있었다. 본 논문의 목적은 부산광역권의 통행행태 개별자료를 이용하여 교통수단선택 모형의 정산 및 구축에 대한 상세하고 투명한 제시를 통해 부산광역권 교통정책에 실질적인 적용이 가능한 예측모형을 제시하는 데 있다. 즉 수단선택모형 구축을 위한 조사방법, 변수설정, 모형정산 및 검증 그리고 예측 등의 일련의 과정을 투병하고 명확하게 제시하고, 정책분석에 활용 가능한 모형을 제시함으로써 교통수단선택모형의 구축 방법론 발전에 초석이 되고자 하는 것이 본 연구의 주요 목적이다. 이를 위해, 선택되지 않은 교통수단에 대한 자료가 일반적으로 조사 자료에는 없다는 점을 보완하기 위한 비선택대안의 속성 추정방법을 이 논문에서 제안하였다. 본 논문에서는 1999년 및 2001년 부산울산권의 가구통행실태조사 자료를 활용하여 네스티드 모형구조를 포함하여 총 4개의 모형이 단계별로 구축되었으며 또한 각각 통계적으로 검증되어졌다. 또한 제시된 예측모형의 현실성을 검증하기 위해 효용함수에 의한 시간가치를 계산하여 기존 연구의 시간가치 규모와 비교하였으며, 또한 분류 (classification) 방법에 의한 예측 기법을 이용하여 조사년도의 통행행태를 추정하고 조사 자료와 비교하여 모형의 예측력에 대해서도 검증을 하였다.
본 연구는 차량검지기 데이터를 이용한 통행시간 추정 및 예측에 관한 수집기법 및 추정·예측기법의 고찰을 통해 고속도로 환경에 적합한 통행시간 추정 및 예측모형을 개발하는 데 목적이 있다. 먼저, 기존 통행시간 추정기법의 고찰을 통해 차량검지기에서 수집되는 교통데이터 중 교통류의 변동을 민감하게 포착할 수 있는 교통량을 이용한 통행시간 추정모형을 정립하고자 하였다. 기존방식인 차량검지기 속도 데이터를 이용한 통행시간과 본 연구에서 제안한 추정모형과의 비교 분석을 위해, 실측치에 거의 근사하는 통행료 징수시스템의 출발지기준 통행시간을 이용하여 통행시간 산출기법의 적용성 평가를 수행한 결과, 고속도로 구간의 혼잡시 본 연구모형에 의한 통행시간 산출방식이 기존방식보다 신뢰성있는 통행시간을 제공할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구에서는 고속도로 구간의 차량통과속도가 70km/h이상일 때는 기존 차량검지기 속도데이터를 이용한 통행시간 산출방식을 적용하고 혼잡시에는 교통량을 이용한 추정모형에 의한 통행시간 산출방식을 병용하여 적용하는 것이 타당하다는 결론을 도출하였다. 통계적 모형을 이용한 교통상황의 예측과 보다 정확한 통행시간을 예측하기 위해 본 연구에서 칼만필터를 이용한 단기 예측을 수행해 본 결과, 시시각각 변화하는 고속도로의 교통류에 대해 예측력이 우수한 것으로 판단되었다.
도로교통량의 상당부분을 차지하는 트럭교통(truck traffic)은 교통혼잡, 주차, 교통안전 문제의 큰 요인이 되고 있다. 그러나 그 동안 교통수요예측 및 교통계획에서 트럭교통은 사람교통(passenger trip)에 비해 상대적으로 그 중요성이 간과되어 왔다. 트럭교통의 정확한 모형화가 선행되지 않으면 각종 교통수요예측 및 교통정책의 신뢰성은 낮아질 것이다. 본 연구의 목적은 교통수요예측 과정에서 트럭교통을 교통망(network)에 배정하는 기법을 개선하는데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 노선배정(network assignment)의 핵심적인 요소인 기존의 BPR(Bureau of Public Road) 함수에 트럭 교통량 변수를 포함하여, 수정된 새로운 BPR 함수를 개발하였다. 본 연구에서 제시된 방법은 교통수요예측시 트럭 교통량을 고려하여 보다 현실적이고 신뢰성 있는 도로교통수요 예측치를 담보할 수 있을 것으로 기대된다.
지속적으로 증가하는 국제선 항공수요에 대웅하기 위해 지방 광역권에도 새로운 공항 건설 및 기존 공항 확장 계획이 이루어지고 있다. 그러나 기존 항공수요예측은 우리나라 전체 항공수요 또는 주요 도시 간의 항공수요에 대해서 수행되어 왔으며, 지방의 고유 특성을 고려한 지역별 항공수요예측은 많이 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 영남권 국제선 항공수요를 대상으로 하였고, 현실적으로 관측하기 어려운 지방 광역권의 고유 특성을 반영할 수 있는 패널 자료를 활용한 fixed-effects model을 최적 모형으로 제안하였다. 모형 검증결과를 살펴보면 패널 자료 분석은 시계열 특성을 가지는 몇 개의 거시 사회경제지표만을 사용한 모형에서 다루기 어려운 허구적 회귀와 미관찰 이질성을 효과적으로 처리하고 있음을 알 수 있다. 다양한 통계적 검증과 적합성 평가를 통해서 본 연구에서 제안한 fixed-effects model이 다른 계량경제 모형들에 비해서 영남권 국제선 수요예측에 있어서 우수함을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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