현재 수도권 대중교통 배포 O/D는 표본조사 및 전수화 과정을 통해 구축된 자료로 많은 오차가 포함되어 있고 추정치 데이터라는 단점을 가지고 있다. 반면 교통카드 데이터는 표본조사에 비해 비용 및 시간이 적게 소요되며 대중교통 이용자의 모든 통행을 가장 현실적으로 나타내는 신뢰도 높은 실측치 데이터이다. 하지만 교통카드 데이터는 교통카드의 이용 내역을 원자료로 하기 때문에 지하철, 버스 정류장 중심의 O/D가 생성된다. 따라서 통행의 최초출발지 및 최종목적지는 실질적인 출발지·목적지가 아닌 대중교통 이용 시의 정류장이 속한 죤이 되기 때문에 통행자가 출발·도착하는 죤을 정확하게 알지 못한다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구는 교통카드데이터를 이용하여 통행자가 실체 출발·도착한 죤 기준의 대중교통 O/D를 구축하였다. 구축방법은 죤 별 접근반경 및 접근구간을 설정하여 접근구간에 따른 통행자의 통행 비율을 설정하고, 죤 별 인구 수, 학생 수 및 종사자 수를 기준으로 죤과 정류장 간의 가중치를 설정하여 O/D를 구축하였다. 또한 구축된 O/D가 설명력 있는 데이터인지 확인하기 위해 수요분석 프로그램인 ImTaS를 이용하여 관측통행량과 배포O/D의 배정통행량, 관측통행량과 구축O/D의 배정통행량의 비교해 보았다. 또한 ...
현재 수도권 대중교통 배포 O/D는 표본조사 및 전수화 과정을 통해 구축된 자료로 많은 오차가 포함되어 있고 추정치 데이터라는 단점을 가지고 있다. 반면 교통카드 데이터는 표본조사에 비해 비용 및 시간이 적게 소요되며 대중교통 이용자의 모든 통행을 가장 현실적으로 나타내는 신뢰도 높은 실측치 데이터이다. 하지만 교통카드 데이터는 교통카드의 이용 내역을 원자료로 하기 때문에 지하철, 버스 정류장 중심의 O/D가 생성된다. 따라서 통행의 최초출발지 및 최종목적지는 실질적인 출발지·목적지가 아닌 대중교통 이용 시의 정류장이 속한 죤이 되기 때문에 통행자가 출발·도착하는 죤을 정확하게 알지 못한다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구는 교통카드데이터를 이용하여 통행자가 실체 출발·도착한 죤 기준의 대중교통 O/D를 구축하였다. 구축방법은 죤 별 접근반경 및 접근구간을 설정하여 접근구간에 따른 통행자의 통행 비율을 설정하고, 죤 별 인구 수, 학생 수 및 종사자 수를 기준으로 죤과 정류장 간의 가중치를 설정하여 O/D를 구축하였다. 또한 구축된 O/D가 설명력 있는 데이터인지 확인하기 위해 수요분석 프로그램인 ImTaS를 이용하여 관측통행량과 배포O/D의 배정통행량, 관측통행량과 구축O/D의 배정통행량의 비교해 보았다. 또한 RMSE 및 R-Square 검증을 수행하였다. 분석 결과 구축O/D의 배정통행량이 배포O/D의 배정통행량에 비해 관측통행량과 보다 근사한 값이 도출되었다. 본 연구를 통해 대중교통 카드데이터를 이용하여 현실적이고 신뢰성 있는 대중교통 O/D를 구축할 수 있을 것이라 판단된다. 대중교통 O/D, 대중교통카드데이터, O/D구축, KSCC, 대중교통 통행배정, 트립체인, 접근통행
현재 수도권 대중교통 배포 O/D는 표본조사 및 전수화 과정을 통해 구축된 자료로 많은 오차가 포함되어 있고 추정치 데이터라는 단점을 가지고 있다. 반면 교통카드 데이터는 표본조사에 비해 비용 및 시간이 적게 소요되며 대중교통 이용자의 모든 통행을 가장 현실적으로 나타내는 신뢰도 높은 실측치 데이터이다. 하지만 교통카드 데이터는 교통카드의 이용 내역을 원자료로 하기 때문에 지하철, 버스 정류장 중심의 O/D가 생성된다. 따라서 통행의 최초출발지 및 최종목적지는 실질적인 출발지·목적지가 아닌 대중교통 이용 시의 정류장이 속한 죤이 되기 때문에 통행자가 출발·도착하는 죤을 정확하게 알지 못한다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구는 교통카드데이터를 이용하여 통행자가 실체 출발·도착한 죤 기준의 대중교통 O/D를 구축하였다. 구축방법은 죤 별 접근반경 및 접근구간을 설정하여 접근구간에 따른 통행자의 통행 비율을 설정하고, 죤 별 인구 수, 학생 수 및 종사자 수를 기준으로 죤과 정류장 간의 가중치를 설정하여 O/D를 구축하였다. 또한 구축된 O/D가 설명력 있는 데이터인지 확인하기 위해 수요분석 프로그램인 ImTaS를 이용하여 관측통행량과 배포O/D의 배정통행량, 관측통행량과 구축O/D의 배정통행량의 비교해 보았다. 또한 RMSE 및 R-Square 검증을 수행하였다. 분석 결과 구축O/D의 배정통행량이 배포O/D의 배정통행량에 비해 관측통행량과 보다 근사한 값이 도출되었다. 본 연구를 통해 대중교통 카드데이터를 이용하여 현실적이고 신뢰성 있는 대중교통 O/D를 구축할 수 있을 것이라 판단된다. 대중교통 O/D, 대중교통카드데이터, O/D구축, KSCC, 대중교통 통행배정, 트립체인, 접근통행
Current public transportation O/D data in metropolitan areas are data built through sample surveys and normalization and thus contain significant error. Another disadvantage is that they are estimated data. In contrast, Smart card data are highly reliable, actual measurement data that most realistic...
Current public transportation O/D data in metropolitan areas are data built through sample surveys and normalization and thus contain significant error. Another disadvantage is that they are estimated data. In contrast, Smart card data are highly reliable, actual measurement data that most realistically represent all of public transportation users. However, Smart card data are based on the usage history of Smart cards, so the formation of O/D is centered on subway and bus stations. This leads to a problem where the actual points of departure and destination cannot be accurately identified because the initial point of departure and final destination are zones that belong to the stations rather than the actual points of departure and destination when using public transport. Hence, this research uses Smart card data to construct public transportation O/D data based on the actual zones through which people in transit depart from and arrive at. Access radius and access area per zone were set to define the ratio of people in transit per access section, and the weight between zone and station was set according to population, number of students, and number of workers per zone to construct the O/D. In addition, to confirm whether the data are explanatory, the observed traffic and assigned traffic of the distributed O/D and the observed traffic and assigned traffic of the constructed O/D was compared using the demand analysis program ImTas. Furthermore, RMSE and R-square verifications were conducted. The results showed that the assigned traffic at the constructed O/D was closer to the value of observed traffic than the assigned traffic of the distributed O/D. Through this research, we justify that realistic and reliable public transportation O/D can be constructed by utilizing public Smart card data. Transit O/D, Transit Card Data, O/D Estimate, KSCC, Transit Trip Assignment, Trip Chain, Access Trip
Current public transportation O/D data in metropolitan areas are data built through sample surveys and normalization and thus contain significant error. Another disadvantage is that they are estimated data. In contrast, Smart card data are highly reliable, actual measurement data that most realistically represent all of public transportation users. However, Smart card data are based on the usage history of Smart cards, so the formation of O/D is centered on subway and bus stations. This leads to a problem where the actual points of departure and destination cannot be accurately identified because the initial point of departure and final destination are zones that belong to the stations rather than the actual points of departure and destination when using public transport. Hence, this research uses Smart card data to construct public transportation O/D data based on the actual zones through which people in transit depart from and arrive at. Access radius and access area per zone were set to define the ratio of people in transit per access section, and the weight between zone and station was set according to population, number of students, and number of workers per zone to construct the O/D. In addition, to confirm whether the data are explanatory, the observed traffic and assigned traffic of the distributed O/D and the observed traffic and assigned traffic of the constructed O/D was compared using the demand analysis program ImTas. Furthermore, RMSE and R-square verifications were conducted. The results showed that the assigned traffic at the constructed O/D was closer to the value of observed traffic than the assigned traffic of the distributed O/D. Through this research, we justify that realistic and reliable public transportation O/D can be constructed by utilizing public Smart card data. Transit O/D, Transit Card Data, O/D Estimate, KSCC, Transit Trip Assignment, Trip Chain, Access Trip
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#대중교통 O/D 대중교통카드데이터 O/D구축 KSCC 대중교통 통행배정 트립체인 접근통행
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