우리나라는 약 75% 이상의 화물이 도로를 이용하여 수송되고 있으나, 화물 이동, 행태 등 물류활동을 반영하는 성과지표에 대한 연구는 활발히 진행되고 있지 않다. 이에 따라 각 도로등급별, 차종별 화물수송기여도 및 효율성 등을 파악하는데에 어려움이 있다. 또한 우리나라 정부에서는 공공부문의 물류 빅 데이터 이용을 장려하고 있으나, 데이터 수집 및 활용 시 한계점이 많다. 물류 빅 데이터 이용의 한계와 물류행태를 나타내는 지표의 부재로 인해 관련 정책 수립 시 반영이 어려운 실정이다. 본 연구의 목적은 국내화물수송의 핵심인 고속도로를 이용하는 ...
우리나라는 약 75% 이상의 화물이 도로를 이용하여 수송되고 있으나, 화물 이동, 행태 등 물류활동을 반영하는 성과지표에 대한 연구는 활발히 진행되고 있지 않다. 이에 따라 각 도로등급별, 차종별 화물수송기여도 및 효율성 등을 파악하는데에 어려움이 있다. 또한 우리나라 정부에서는 공공부문의 물류 빅 데이터 이용을 장려하고 있으나, 데이터 수집 및 활용 시 한계점이 많다. 물류 빅 데이터 이용의 한계와 물류행태를 나타내는 지표의 부재로 인해 관련 정책 수립 시 반영이 어려운 실정이다. 본 연구의 목적은 국내화물수송의 핵심인 고속도로를 이용하는 화물자동차를 대상으로 고속도로 교통량 및 하중측정시스템 자료를 이용한 고속도로 화물수송실적(Gross & Net ton-km) 산정 방법을 제시하는 것이다. 본 연구는 크게 5가지 수행과정으로 구성하였다. 첫째, 기존연구 및 사례를 고찰하여 화물수송실적에 대한 정의와 추정 방법론 등을 검토하고, 화물수송실적 산정의 필요성을 규명하였다. 둘째, 화물수송실적을 산정하기 위해 이용가능한 자료를 수집하고, 장·단점 및 한계를 파악하였다. 셋째, 고속도로 화물수송실적 산정 과정에 따라 화물자동차 교통량 추정 및 축중기 중량 추정·보정 방법론, 고속도로 화물수송실적 산정 결과를 제시하였다. 넷째, 본 연구에서 제시한 고속도로 화물수송실적 산정 방법론과 산정 결과에 대한 검증을 통해 타당성을 평가하였다. 마지막으로 본 연구의 결론과 한계점을 기술한 후, 향후 연구방향을 제시하였다. 본 연구의 화물수송실적(톤-km) 산정 방법론은 첫째, 고속도로 교통량 및 하중 측정시스템(TCS, WIM) 자료를 이용한 새로운 시도이며, 둘째, 고속도로 교통량 및 하중 측정시스템 자료(TCS, WIM)의 한계를 Gradient Method, Expectation Maximization Algorithm을 활용하여 보완했다는 점이다. 셋째, 화물의 적재 중량을 고려한 순 화물수송실적(Net ton-km)뿐만 아니라 화물자동차 공차 중량까지 고려한 총 화물수송실적(Gross ton-km)을 산정했다는데에 의의를 가진다.
우리나라는 약 75% 이상의 화물이 도로를 이용하여 수송되고 있으나, 화물 이동, 행태 등 물류활동을 반영하는 성과지표에 대한 연구는 활발히 진행되고 있지 않다. 이에 따라 각 도로등급별, 차종별 화물수송기여도 및 효율성 등을 파악하는데에 어려움이 있다. 또한 우리나라 정부에서는 공공부문의 물류 빅 데이터 이용을 장려하고 있으나, 데이터 수집 및 활용 시 한계점이 많다. 물류 빅 데이터 이용의 한계와 물류행태를 나타내는 지표의 부재로 인해 관련 정책 수립 시 반영이 어려운 실정이다. 본 연구의 목적은 국내화물수송의 핵심인 고속도로를 이용하는 화물자동차를 대상으로 고속도로 교통량 및 하중측정시스템 자료를 이용한 고속도로 화물수송실적(Gross & Net ton-km) 산정 방법을 제시하는 것이다. 본 연구는 크게 5가지 수행과정으로 구성하였다. 첫째, 기존연구 및 사례를 고찰하여 화물수송실적에 대한 정의와 추정 방법론 등을 검토하고, 화물수송실적 산정의 필요성을 규명하였다. 둘째, 화물수송실적을 산정하기 위해 이용가능한 자료를 수집하고, 장·단점 및 한계를 파악하였다. 셋째, 고속도로 화물수송실적 산정 과정에 따라 화물자동차 교통량 추정 및 축중기 중량 추정·보정 방법론, 고속도로 화물수송실적 산정 결과를 제시하였다. 넷째, 본 연구에서 제시한 고속도로 화물수송실적 산정 방법론과 산정 결과에 대한 검증을 통해 타당성을 평가하였다. 마지막으로 본 연구의 결론과 한계점을 기술한 후, 향후 연구방향을 제시하였다. 본 연구의 화물수송실적(톤-km) 산정 방법론은 첫째, 고속도로 교통량 및 하중 측정시스템(TCS, WIM) 자료를 이용한 새로운 시도이며, 둘째, 고속도로 교통량 및 하중 측정시스템 자료(TCS, WIM)의 한계를 Gradient Method, Expectation Maximization Algorithm을 활용하여 보완했다는 점이다. 셋째, 화물의 적재 중량을 고려한 순 화물수송실적(Net ton-km)뿐만 아니라 화물자동차 공차 중량까지 고려한 총 화물수송실적(Gross ton-km)을 산정했다는데에 의의를 가진다.
Although more than 75% freight is being transported on the road in Korea, the study on the performance indicator reflecting the logistics activity such as the freight movement and pattern is not being done actively. Accordingly, there is a difficulty in apprehending the freight transportation contri...
Although more than 75% freight is being transported on the road in Korea, the study on the performance indicator reflecting the logistics activity such as the freight movement and pattern is not being done actively. Accordingly, there is a difficulty in apprehending the freight transportation contribution and the efficiency of each road class and vehicle. Although the Korean government is encouraging the logistics of public sectors and the use of the big data, there are many limits in collecting and utilizing the data. Due to the lack of the indicator representing the logistics pattern and the limit of logistics big data use, it is difficult to reflect when establishing the relevant policy. In this study, the improved expressway freight transport result(Gross & Net ton-km) calculation method will be suggested which used the expressway traffic and loading measuring system data targeting motor trucks which use the expressway, a core of the domestic cargo transportation. This study was largely composed of 5 performance processes. First, the definition on the freight transport result and the estimation methodology were reviewed by considering the existing study and case, and the necessity of the freight transport result calculation was investigated. Second, available materials were collected to calculate the freight transport result and strengths, weakness, and limits were apprehended. Third, the estimation of the motor truck traffic, estimation of weight, revision methodology, and calculation result of the expressway freight transport result were presented according to the calculation process of the expressway freight transport result. Fourth, the validity was evaluated through the calculation methodology of the expressway freight transport result and the verification on the calculation result. After describing the conclusion and limit of this study finally, the future study direction was suggested. The methodology of the freight transport result(ton-km) calculation of this study is first a new attempt using the expressway traffic and weight measuring system(TSC, WIM) data, second, it complemented the limit of the expressway traffic and weight measuring system data by means of the Gradient Method and Expectation Maximization Algorithm. Third, it calculated the gross ton-km considering the empty vehicle weight as well as the net ton-km which considered the load weight of the freight.
Although more than 75% freight is being transported on the road in Korea, the study on the performance indicator reflecting the logistics activity such as the freight movement and pattern is not being done actively. Accordingly, there is a difficulty in apprehending the freight transportation contribution and the efficiency of each road class and vehicle. Although the Korean government is encouraging the logistics of public sectors and the use of the big data, there are many limits in collecting and utilizing the data. Due to the lack of the indicator representing the logistics pattern and the limit of logistics big data use, it is difficult to reflect when establishing the relevant policy. In this study, the improved expressway freight transport result(Gross & Net ton-km) calculation method will be suggested which used the expressway traffic and loading measuring system data targeting motor trucks which use the expressway, a core of the domestic cargo transportation. This study was largely composed of 5 performance processes. First, the definition on the freight transport result and the estimation methodology were reviewed by considering the existing study and case, and the necessity of the freight transport result calculation was investigated. Second, available materials were collected to calculate the freight transport result and strengths, weakness, and limits were apprehended. Third, the estimation of the motor truck traffic, estimation of weight, revision methodology, and calculation result of the expressway freight transport result were presented according to the calculation process of the expressway freight transport result. Fourth, the validity was evaluated through the calculation methodology of the expressway freight transport result and the verification on the calculation result. After describing the conclusion and limit of this study finally, the future study direction was suggested. The methodology of the freight transport result(ton-km) calculation of this study is first a new attempt using the expressway traffic and weight measuring system(TSC, WIM) data, second, it complemented the limit of the expressway traffic and weight measuring system data by means of the Gradient Method and Expectation Maximization Algorithm. Third, it calculated the gross ton-km considering the empty vehicle weight as well as the net ton-km which considered the load weight of the freight.
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