본 연구의 목적은 도시성장과 함께 통행거리와 교통량이 크게 늘어나 심각한 교통체증현상을 보이고 있는 서울을 대상으로 교통흐름의 공간적 특징을 파악하고, 이를 수도권 지역의 토지이용 및 시설 분포와 연결시켜 수도권 지역의 기능적 연계의 공간구조를 밝히는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 교통카드를 이용하여 이동하는 대중교통 이용자들이 만들어 내는 통행 거래 자료를 바탕으로 통행행태와 통행흐름의 공간적 특징을 분석하였다. 교통카드 데이터는 하루 천만 건이 넘으며, 각 통행거래자료 마다 승 하차 및 환승의 위치와 시간, 이용 교통수단 등 방대한 정보를 담고 있어 이의 효율적 분석을 위하여 데이터마이닝 기법을 도입하였다. 특히 대중교통이용자의 통행행태를 파악하고 각 지점의 통행 수요를 파악하기 위한 새로운 알고리즘 개발하여 적용하였다. 분석결과의 공간적 특성을 파악하기위하여 지리정보체계를 이용하여 시각화시키고, 그에 입각하여 공간적 특성을 분석하였다. 또한 출발 교통량, 도착교통량, 총 지지도들 간의 관계성을 파악하기 위하여 상관관계분석을 시도하였다. 통행수요에 있어 강남의 2호선 지하철역을 따라 가장 많은 통행 수요가 나타나고 있으며, 그 다음으로 강북의 구도심지역이 또 하나의 중심축을 이룬다. 그밖에도 대단위 고층 아파트가 밀집되어 있는 주거지역들이 부수적인 중심축을 형성한다. 기 종점 수요와 함께 통과 수송량 까지 나타내는 총지지도는 강남의 구로-신도림 역이 가장 놓게 나타나며 강남지역에 위치한 지하철 2호선 역들과 환승역들에서 높게 나타나고 있다. 이러한 통행패턴 분석은 일차적으로는 교통망 상의 교통흐름과 각 지점의 통행수요를 나타나며 지역 내에서 지점 간의 기능적 연계를 반영하고 있기 때문에 도시의 교통계획은 물론 지역의 토지이용 및 시설 입지 계획 수립에 필수적이다.
이 논문은 대용량의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 통행패턴을 찾아내는 데이터 마이닝 방법의 개발에 초점을 두었으며, 결과로 도출된 통행패턴의 공간적 특징과 시점 간 차이를 분석하였다. 특히 대용량 데이터베이스에서 요구하는 지식을 효과적으로 발굴해 내는 순회 패턴 탐사법을 원용하여 통행패턴분석에 적절한 데이터 마이닝 알고리즘을 개발하여 2004년 이후 2006년 까지 3개년의 하루 교통카드 자료에 적용하였다. 또한 통행 순차 데이터베이스에서 오전 출근 시간대, 낮 시간대, 저녁 퇴근 시간대의 출발 정류장과 도착 정류장에 대한 통행 수요를 산출하여 시간대별 통행패턴의 공간 특징을 분석하였다.
Retiring from work is a major personal and professional transition and has a major influence on one's life. Tourism researchers have been aware of the importance of seniors' tourism and leisure activities to enhance their well-being. The study examines the effect of tourism experience on leisure life domain, which in turn influences overall quality of life. Moreover, the moderating effect of travel patterns is also tested. A final sample of 328 was used for data analysis including Structural equation modeling (SEM) and multi-group analysis to test the hypotheses. The findings revealed that tourism experience positively influences satisfaction with leisure life domain and overall quality of life. Findings also indicated that there are moderating effects of the travel patterns on the relationship between satisfaction with leisure life domains and overall quality of life. The study also provided managerial implications for tourism marketers and destination managers.
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.
기상조건은 도로 및 운전조건을 열악하게 함으로써 교통사고와 정체의 원인이 되며, 운전자의 통행선택에 영향을 미쳐 기종점통행특성도 변화시킨다. 기종점 통행량은 교통계획에 있어 필수적으로 요구되는 자료이지만, 기상조건과 통행량과의 관련성을 검토한 연구는 거의 전무한 실정이다. 본 연구는 기상조건이 기종점간 통행특성에 미치는 영향 을 분석한 연구로, 2006년 1년간 전국적 강우일의 고속도로 통행특성을 분석하고 강우일과 비강우일의 차종별 통행량, 총통행거리, 평균통행거리를 비교분석하였으며, 강우수준별 통행량 모형을 제시하였다. 분석결과 강우일의 통행량 및 통행거리는 비강우일 때보다 감소한다는 것을 확인하였으며. 강우시 주말/평일별 차종별로 통행특성의 차이는 있으나, 강우수준에 따른 통행량의 차이는 크지 않다는 것을 제시하였다.
기상조건은 도로 및 운전조건을 열악하게 함으로써 교통사고와 정체의 원인이 되며, 운전자의 통행선택에 영향을 미쳐 기종점통행특성도 변화시킨다. 기종점 통행량은 교통계획에 있어 필수적으로 요구되는 자료이지만, 기상조건과 통행량과의 관련성을 검토한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 연구는 강설조건이 기종점간 통행특성에 미치는 영향을 분석한 연구로, 1998년-2008년 기상자료와 TCS 통행량 자료를 이용하여 강설일과 비강설일의 차종별 일통행량, 평균통행거리를 비교 분석하였으며, 강설수준별 통행량 관계를 제시하였다. 분석결과 강설일 대비 비강설일의 통행량은 감소하며, 통행거리도 감소한다는 것을 확인하였으며. 강설시 주말/평일별 차종별로 통행특성의 차이가 있고, 강설수준에 따른 통행량의 차이도 있으나 그 정도는 크지 않다는 것을 제시하였다.
본 연구에서는 교통정보 제공의 부정적 영향을 최소화하면서 VMS 통행시간 정보를 제공하기 위하여 민감도 분석을 이용하여 링크 통행시간의 변화에 따른 링크 통행량의 변화를 추정하여 총 통행시간이 최소로 될 수 있도록 도로 이용자의 통행패턴을 유도하기 위한 정보제공 전략을 제시하였다. 이러한 분석의 틀은 최근에는 게임이론으로 확장되어 생각되어지고 있다. 실험의 결과에서 제시된 통행시간 정보제공 알고리즘이 총 통행시간을 감소시킬 수 있고 시스템 최적에 근접한 통행패턴을 유도할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 정보 제공시 어떠한 경로의 통행시간 정보를 제공하는가가 중요한 문제가 될 수 있음을 확인하였다.
Purpose: The purpose of this study is to explain the pivotal role of the travel forecasting process in urban transportation planning. This study emphasizes the use of travel forecasting models to anticipate future traffic. Method: This study examines the methodology used in urban travel demand modeling within transportation planning, specifically focusing on the Urban Transportation Modeling System (UTMS). UTMS is designed to predict various aspects of urban transportation, including quantities, temporal patterns, origin-destination pairs, modal preferences, and optimal routes in metropolitan areas. By analyzing UTMS and its operational framework, this research aims to enhance an understanding of contemporary urban travel demand modeling practices and their implications for transportation planning and urban mobility management. Result: The result of this study provides a nuanced understanding of travel dynamics, emphasizing the influence of variables such as average income, household size, and vehicle ownership on travel patterns. Furthermore, the attraction model highlights specific areas of significance, elucidating the role of retail locations, non-retail areas, and other locales in shaping the observed dynamics of transportation. Conclusion: The study methodically addressed urban travel dynamics in a four-ward area, employing a comprehensive modeling approach involving trip generation, attraction, distribution, modal split, and assignment. The findings, such as the prevalence of motorbikes as the primary mode of transportation and the impact of adjusted traffic patterns on reduced travel times, offer valuable insights for urban planners and policymakers in optimizing transportation networks. These insights can inform strategic decisions to enhance efficiency and sustainability in urban mobility planning.
PURPOSES : The travel times of expressway buses have been estimated using the travel time data between entrance tollgates and exit tollgates, which are produced by the Toll Collections System (TCS). However, the travel time data from TCS has a few critical problems. For example, the travel time data include the travel times of trucks as well as those of buses. Therefore, the travel time estimation of expressway buses using TCS data may be implicitly and explicitly incorrect. The goal of this study is to improve the accuracy of the expressway bus travel time estimation using DSRC-based travel time by identifying the appropriate analysis period of input data. METHODS : All expressway buses are equipped with the Hi-Pass transponders so that the travel times of only expressway buses can be extracted now using DSRC. Thus, this study analyzed the operational characteristics as well as travel time patterns of the expressway buses operating between Seoul and Dajeon. And then, this study determined the most appropriate analysis period of input data for the expressway bus travel time estimation model in order to improve the accuracy of the model. RESULTS : As a result of feasibility analysis according to the analysis period, overall MAPE values were found to be similar. However, the MAPE values of the cases using similar volume patterns outperformed other cases. CONCLUSIONS : The best input period was that of the case which uses the travel time pattern of the days whose total expressway traffic volumes are similar to that of one day before the day during which the travel times of expressway buses must be estimated.
경제적, 환경적 이유에서, 승용차 이용을 억제하고 대중교통수단 분담율을 제고하는 교통정책은 수도권 지자체에게 있어 매우 중요한 과제이다. 통행행태를 근본적으로 이해하는 것은 이러한 정책의 수립과 집행에 매우 중요한 필요조건이다. 소규모 샘플자료를 이용, 특정한 통행 행태와 몇몇의 사회경제적 혹은 지리공간적 변수들 간의 상관관계에 대한 횡단면적 분석을 행하는 것이 이 분야 전통적인 연구주제였다. 연구결과는 스냅샷과 유사한, 시공간적으로 제한된 정보만을 제공한다. 그러나, 통행은 공간적으로 상이한 장소에서 벌어지는 일상활동 참여로부터 파생되며, 일상 활동계획 상에서의 활동-통행 간 순서 관계는 통행 행태의 중요한 틀이다. 본 연구는 다차원 정보배열비교법과 핵심정보배열추출기법을 이용, 서울시민의 일일 대중교통 이용 자료인 스마트 카드 자료를 분석하여 서울시내 대중교통 이용 행태의 일반 특성을 탐구한다. 분석 결과 서울 강남/북 간 버스-전철 연계통행과 간선버스 통행간 통행 행태의 중요한 차이를 확인할 수 있었다. 즉 통행패턴은 보통 강북과 강남 권역 안에서 형성이 되어 있어, 자연 장애물인 한강을 건너 강남/북을 가로지르는 통행패턴은 상대적으로 적었다. 또한 강북과 강남 각각의 권역 안에서 CBD를 들르는 통행패턴은 보통 전철 혹은 지선버스-전철의 연계교통수단을 이용하는 데 반해 지선버스 혹은 간선버스만을 이용하는 통행패턴은 CBD가 아닌 지역으로 목적지가 국한되는 경향이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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