• 대한교통학회지
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• 제26권3호
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• pp.75-84
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• 2008

2002년에 한국에 도입된 주 5일 근무제는 사람들의 주중 통행 및 주말 통행 패턴을 바꾸어 왔다. 이러한 변화가 교통 시스템에 미치는 영향을 파악하기 위하여 여러 연구들이 수행되었으나 이 연구들은 공간적 요소를 고려하지 않은 통행 패턴 변화에만 초점이 맞추어졌다. 즉, 개인 통행 패턴의 변화에 대한 연구는 많이 진행되었지만 이러한 변화에 대한 공간적 분석 기법의 부재로 인해 통행 패턴의 변화를 정확하게 분석하지는 못하였다. 본 연구는 주 5일 근무제가 도입된 뒤의 통행변화의 분석을 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 통행 벡터 지표처럼 통행 패턴의 변화를 정량적인 관점만이 아닌 공간적인 관점에서 분석할 수 있는 새로운 지표를 이용하는데. 이 새로운 지표는 GIS 기술과 한국 고속도로의 TCS 자료를 이용한다. 본 연구의 결과는 고속도로 TCS 자료에 적용된 이 지표가 주 5일 근무제가 통행 행태에 영향을 미친다는 것을 보여주고 있고, 따라서 통행패턴의 변화를 분석하는데 매우 유용한 방법임을 보여준다.

• 대한교통학회지
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• 제15권4호
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• pp.35-51
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• 1997

본 연구에서는 1일(24시간) 단위로 표현되는 통근통행자의 통행패턴을 분석하기 위해 가정과 직장 및 기타 목적지를 선택하여 이루어지는 하루 동안의 통행패턴을 유형화하여 이들 선택대안의 선택행태를 분석하였다. 이러한 연구목적을 충족시키기 위하여 본 연구에서는 경산시와 영천시에 직장을 가진 직장인(통근통행 자)에 대하여 실시한 통행 설문조사자료를 이용하여 네스티드 로짓모형을 이용한 경험적 모형을 추정하고, 모형의 추정결과를 논의하였다. 본 연구에서는 통근통행자의 통행패턴이 단일목적 혹은 다목적 통행의 선택을 높은 단계, tour의 수를 낮은 단계의 선택으로 하는 네스티드 로짓모형에 의해 표현된다고 가정하였다. 이렇게 표현된 네스티드 로짓모형의 경험적 추정결과로부터 본 연구에서 가설화된 네스티드 로짓모형구조의 타당성을 확인할 수 있었다. 아울러 모형의 경험적 추정결과는 개인의 행태적 측면을 적절히 반영하는 것으로 확인되었다.

• 대한교통학회지
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• 제33권3호
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• pp.315-321
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• 2015

ATMS는 양방향통신이 가능한 DSRC 통신방식을 이용하여 기지국을(RSE) 통과하는 하이패스장착차량과 통신하며, 두 지점간 동일한 ID를 가지는 차량의 RSE 통신시간 자료를 활용하여 구간별 통행시간을 산출하고 있다. 도시부 통행의 특성은 신호교차로로 인하여 수집 주기에 따라 통행시간이 매우 불규칙하지만 직전 수집 주기의 데이터만 사용하는 기존 통행시간 가공 방법으로는 현재 통행시간을 추정하기가 어려웠다. 본 연구에서는 직전 수집주기의 데이터 뿐 아니라 해당 시간대의 과거데이터인 패턴데이터를 퓨전하여 가공하는 방법을 분석하였다. 분석 대상 구간은 전주시 주간선도로 기능을 하고 있는 백제대로로 선정하였으며, 수집데이터의 이상치제거 및 패턴데이터 구축 등은 기존 연구방법을 활용하였다. 분석결과 실시간 데이터(20%), 패턴 데이터(80%)의 비율로 추정한 데이터와 해당 주기에 통행한 데이터의 평균 오차값(절대값)이 37.5s이며, t-검증을 통한 검증 결과 95%의 유의수준에서 최소인 것으로 분석되었다. 따라서 직전 수집 주기에 수집된 데이터와 해당 시간의 패턴데이터를 활용하여 통행시간을 추정하는 방법이 시내부 통행시간 가공방안으로 적합하다고 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.1-11
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• 2014

본 논문의 목적은 DSRC 기반 통행속도 이력데이터를 활용하여 IC-IC 구간 단위의 통행패턴을 도출하는 것이며, 이를 통해 방대한 이력정보 데이터의 활용도를 높이고, 단순하지만 정확성 높은 방법으로 도로의 통행패턴을 용이하게 파악할 수 있게 하는 것이다. 통행패턴 분류는 의사결정나무 기법을 적용하였고, 월 시간대 구간 단위로 분리된 통행패턴을 생성하여 시 공간이 변화되어도 이에 대응 가능하도록 하였다. 경부고속도로 서울TG~안성IC 구간을 대상으로 의사결정나무 기법을 적용한 결과, 요일 기준으로 (월)(화 수 목)(금)(토)(일) 5개 그룹으로 고정 통행패턴이 분류되었다. 분류 결과를 영동, 중부, 중부내륙 고속도로의 9개 구간에 적용하여 통계적 검증을 수행한 결과 약 93%의 적합도를 갖는 것으로 나타났다. 의사결정나무를 통한 통행패턴 오차를 개선하기 위하여 4개의 추가변수를 도입한 결과, "직전월의 소통상황"을 설명변수로 추가할 경우 통행속도 분산이 약 50% 감소함을 확인하였고, 실제 상황에 적용할 경우 소통 원활 시의 오차가 약 4% 감소되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권2D호
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• pp.225-231
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• 2006

소비자가 쇼핑통행을 하지 않으면서 인터넷을 통하여 물건을 주문하고, 집이나 직장 등 소비자가 원하는 장소에서 물건을 배달 받는 온라인 쇼핑은 운송산업 구조, 산업입지 패턴, 화물운송수요 및 통행패턴에 종전과 전혀 다른 변화를 초래할 것이다. 우리나라의 경우 장래 예상되는 여성인구의 사회활동 참여 증대, 고령인구의 증가, 대량생산에서 소량 다품목 고부가 가치 생산으로 변화하는 산업구조 등 사회 경제적 변혁은 앞으로 온라인 쇼핑의 가능성을 더욱 확대시킬 것이다. 따라서 장래 통행수요 및 통행패턴에도 상당한 변화를 초래할 것이며 이러한 변화는 장래 교통정책 방향에 지대한 영향을 미칠 것이다. 온라인 쇼핑의 통행에 미치는 영향이 매우 큼에도 불구하고 아직 우리나라에서는 이에 대한 연구가 이루어진 적이 전혀 없으며 교통정책 수립 시 전혀 반영되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 온라인 쇼핑이 개인통행에 미치는 영향을 파악하고, 이러한 변화에 대응하기 위하여 장래 교통정책에서 다루어야 할 과제와 정책방향을 검토하고 제시한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제22권50호
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• pp.221-230
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• 1999

The important issue for intra-city truck dispatching system is to measure and store actual travel speeds between customer locations. Travel speeds(and times) in nearly all metropolitan areas change drastically during the day because of congestion in certain parts of the city road network. We propose a back-propagation neural network model to recognize the pattern of intra-city vehicle travel speeds between locations that relieve much burden for the data collection and computer storage requirements. On a real-world study using the travel speed data[1] collected in Seoul, we evaluate performance of neural network model and compare with Park & Song model[2] that employs the least square method.

• 대한교통학회지
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• 제24권7호
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• pp.53-62
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• 2006

본 연구는 대구시 대중교통체계 개편 후 이용자 의식조사를 토대로 대중교통체계 개편 전후의 이용자 통행패턴의 변화 및 환승통행, 서비스 만족도에 대한 분석을 실시하였다. 그 결과 대중교통체계 개편으로 환승통행 수요가 증가하였으며, 특히 버스를 이용한 통행패턴에서 버스와 지하철간의 환승을 통한 통행패턴으로의 변화가 높은 것으로 나타났다. 이는 환승요금 무료할인제 실시로 환승에 대한 경제적 부담감의 감소와 버스노선체계 개편으로 대중교통이용자의 통행패턴이 다양화되었기 때문이다 환승에 대해서는 전반적으로 개선된 것으로 나타났지만, 무환승 희망비율이 높게 나타난 환승에 대해서는 여전히 많은 부담을 느끼는 것으로 나타났다

• 한국경제지리학회지
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• 제14권4호
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• pp.540-552
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• 2011

화물차량의 통행패턴은 여객통행에 비해 연구 성과의 누적이 상대적으로 적은 분야이다. 그럼에도 불구하고 도시 내 통행에서 화물차가 차지하는 중요성에 대한 인식이 증가하고 있으며, 자가용 화물 차주들의 능동적 사업 비율이 증가하고 있어 이 분야에 대한 더 많은 연구의 필요성이 대두된다. 본 연구는, 여객통행에서의 활동기반 수요추정 이론의 발달에 부합하는 화물통행에서의 의사결정 원리에 대한 연구의 기초로서, 화물차량 통행실태 조사의 자료를 분석하여 화물차량 톤급별 평균 통행 특성, 운행효율성, 도착지-도착지유형-적재품목 통행연쇄의 특성을 확인하였다. 분석 결과 이들 화물차량 통행 특성들은 톤급별로 분명한 차이가 있음을 확인하였으며, 그 자체 화물차의 톤급별 특징을 잘 보여주었다. 연구 결과는 화물차량 통행 관련 교통정책 수단 개발에 긍정적 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제6권4호
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• pp.147-158
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• 2019

The purpose of this study is to identify differences based on demographic characteristics and travel-related characteristics: first, whether travelers used a domestic travel agency and second whether travelers purchased a full-package travel program. A sample selection probit model was used to provide simultaneous evaluation of the different characteristics of outbound travelers. The present study investigates how tourists make decisions based on two travel-pattern choices. It then goes on to explore the characteristics of outbound travelers from South Korea. The data is drawn from a nationwide survey in South Korea, and a total of 859 surveys were used for analysis. Due to the interdependent nature of the choices, a sample selection probit model was used to estimate outbound tourists' use of domestic travel agency and purchase of full travel package. Significant determinants of domestic travel agency use are identified as age, gender, marital status, party size, children, length of travel, and travel distance, while those of full travel package purchase are age, marital status, and travel purpose. Estimated results provide manifestations of differing travel needs of outbound travelers. the results of this study demonstrate differences between travel-agency users and full-package travel-program consumers and provide determinants that affect the purchase of full-package travel.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.133-142
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• 2021

이동 패턴 인식은 사용자 궤적 질의, 사용자 행동 예측, 사용자 위치에 기초한 흥미요소 추천, 사용자 개인 정보 보호 및 지자체 교통 계획과 같은 여러 측면에서 널리 사용된다. 현재 인식 정확도는 응용 요건을 충족할 수 없기 때문에 이동 패턴 인식 연구는 궤적 데이터 연구의 초점이라 할 수 있다. GPS 내비게이션 기술과 지능형 모바일 기기의 대중화로 많은 사용자 모바일 데이터 정보를 얻을 수 있고, 이를 바탕으로 많은 의미 있는 연구가 이루어질 수 있다. 현재의 이동 패턴 연구 방법에서 궤적의 특징 추출은 궤도의 기본 속성(속도, 각도, 가속도 등)으로 제한된다. 본 논문에서 순열 엔트로피는 궤적 분류 연구에 참여하기 위한 궤적의 고유값으로 사용되었으며 시계열의 복잡성을 측정하기 위한 속성으로도 사용되었다. 속도 순열 엔트로피와 각도 순열 엔트로피가 이동 패턴 분류에 참여하기 위한 궤적의 특성으로 사용되었으며, 본 논문에서 사용된 순열 엔트로피를 기반으로 한 속성 분류의 정확도는 81.47%에 달했다.