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논문 상세정보

중죤단위와 중력모형을 이용한 택지개발사업의 통행분포 예측방법에 관한 연구

A Study on Forecasting Trip Distribution of Land Development Project Using Middle Zone Size And Gravity Model

초록

새로운 대규모의 택지개발사업을 시행하는 경우에는 유발되는 교통량을 해결하기 위하여 적정규모의 교통시설이 건설 되어야 하며, 이를 위해서는 무엇보다도 정확한 유발교통량의 예측이 이루어져야 한다. 유발교통량은 통행발생과 통행분포 단계를 통해 추정되는데 통행발생 단계에서는 택지개발사업 내의 시설별 교통유발원단위를 이용함으로써 자세한 발생량의 예측이 가능하다. 반면에 통행분포 단계에서는 대부분의 경우 사업이 위치하는 지역의 사업시행전 통행분포 비율이 시행된 후에도 같다고 가정하는 방법을 사용되고 있다. 하지만 이 방법은 해당지역의 공간적 범위에 대한 명확한 기준이 없기 때문에 범위설정에 있어 분석가의 주관적인 의견이 반영될 우려가 있다. 이에 본 연구에서는 해당지역의 공간적 범위를 대죤, 중죤, 소죤 단위로 분석하였으며, 분석결과를 통해 위치 차이가 크게 나타나지 않으면서도 안정적인 통행발생량의 분포를 파악할수 있는 중죤 단위의 통행분포를 이용하는 방법을 제시하였다. 하지만 이러한 중죤 단위의 통행분포도 실제 통행분포와 비교하면 어느 정도의 차이가 발생하기 때문에 중죤 단위의 통행분포에서 중죤과 택지개발사업의 위치 차이를 유출제약중력모형(Production - constrained gravity model)으로 보정하는 방법을 제시하였으며, 보정의 효과는 평균제곱오차(Mean Squared Error)를 사용하여 검토하였다. 본 논문에서 제시한 방법은 수집이 용이한 자료만으로 분석이 가능하면서도 정확한 통행분포의 예측이 가능하여 향후 택지개발사업의 통행분포 예측에 큰 도움이 될 것으로 판단된다.

Abstract

In case of land development projects constructed, to solve induced transportation volume needs analysis of traffic demand. Trip-generation of land development projects is exactly predicted by using traffic instigating-basic-unit in each facility of land developments. But in case of a phase of trip-distribution, because a range of destinations is very enormous and it needs enormous data to reflect all of its characters, whenever trip-distribution is predicted, the method which assumes the rate of trip-distribution is same both before completion of land development projects and after is often used. But because there is no exact criterion, the method suggested above is also affected by subjective opinion. Accordingly, this study look over using trip-distribution of specific areas's DB and suggests a size of zone to predict a distribution of land development projects exactly. Also production - constrained gravity model which uses the gap between a distribution of suggested ranges and induced land development project is suggested for more exact prediction of trip-distribution. Besides accuracy of prediction is scrutinized by using Mean Squared Error.

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