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.
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.
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-d...
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.
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.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
또한 이와 같이 제시된 해당지역의 공간적 범위내 통행분포만을 이용하더라도 사업시행후와 정확하게 일치하지 않게 되므로, 더욱 정확하게 예측하기 위한 보정방법을 제시하는 것을 두 번째 목적으로 한다.
이러한 교통시설은 적절한 위치에 적당한 규모로 건설되어야만 효과를 극대화할 수 있으며, 이를 위해 교통유발시설의 통행발생과 통행분포는 정확하게 예측되어야 한다. 본 연구에서는 여러 가지 교통유발시설 중에서도 가장 많이 시행되고 있으면서 사업 시행으로 인한 발생량도 매우 크게 나타나는 택지개발사업을 중심으로 분석하였다.
하지만, 이 방법은 사업시행전 택지개발사업이 위치하는 죤의 공간적 범위에 대한 명확한 기준이 없기 때문에, 범위의 선정시 분석가의 주관적인 의견이 반영될 우려가 있다. 이에 본 연구에서는 사업시행전 해당지역의 통행분포가 사업시행후의 택지개발사업과 가장 유사한 통행분포를 나타내는 공간적 범위를 제시하는 것을 첫 번째 목적으로 한다.
이에 본 연구에서는 새로운 택지개발사업의 통행분포를 정확하고 객관적으로 예측할 수 있으면서 비교적 용이한 분석방법을 제시하였다. 택지개발사업의 통행분포는 해당 지역이 갖고 있는 많은 특징들에 의해 결정되지만, 이 모든 변수를 고려하는 방법은 매우 어렵고 시간이 많이 소요된다.
하지만 Goncalves(1993)가 간섭기회 모형은 기회확률값의 추정이 용이하지 못하다는 단점을 지적한 1990년대 중반 이후로는 간섭기회모형에 대한 연구가 거의 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 최근에도 꾸준히 연구가 진행되고 있는 중력모형을 이용한 통행분포 모형의 개선방법을 살펴보았다.
이에 본 연구에서는 현실적으로 적용이 가능하면서도 정확한 방법을 제시하기 위해 지역 간 변수를 포함하는 통행분포 자료인 해당지역의 통행분포를 사용하는 방법을 이용하여 분석하고자 한다.
이에 사업시행전에 예측한 통행분포가 사업시행후의 통행분포와 유사한 정도를 검토하기위해 이해하기 쉬운 그래프로 살펴보았다.
위의 분석결과를 토대로 중죤 단위에서의 통행분포를 사용하여 택지개발사업의 통행분포를 추정하는 방법을 제안한다. 하지만 이와 같이 중죤 단위를 이용하여 통행 분포 비율을 추정하는 경우에도 실제 통행분포와는 차이가 발생하는데, 본 연구에서는 이와 같은 차이를 보정하기 위하여 오차가 발생하는 원인을 분석하고 보정하는 방법을 검토하였다.
가설 설정
분석대상 지역인 수지 2지구, 영통지구, 그리고 동탄 지구의 통행분포를 사업시행후인 2006년의 통행분포와 사업시행전인 1996년 대죤, 중죤, 소죤 단위에서의 통행분포를 비교하여 공간적 범위에 따른 특징을 분석하였다. 단, 용인시와 화성시의 경우에는 행정구역 상 중죤 단위가 존재하지 않기 때문에 주변의 소죤들을 합한 지역을 중죤 단위로 가정하였다.
제안 방법
또한 중죤 단위의 통행분포를 이용하는 방법도 실제 택지개발사업지와 중죤 단위간에는 위치상 오차가 발생하기 때문에 이로 인한 통행분포의 차이가 발생하는데, 이를 보정하기 위해 중죤 단위와 교통유발시설간의 위치 차이를 중력모형을 이용하여 보정하는 방법을 분석하였다. 분석결과 중죤 단위의 통행분포를 그대로 이용하는 방법보다 유출제약 중력모형으로 보정하는 방법이 실제 분포와 더욱 유사한 것으로 나타났다.
동탄지구의 통행분포는 해당지역의 규모에 따른 차이가 크게 나타나지 않았지만, 3개 지구를 종합적으로 분석한 결과 택지개발사업의 통행분포와 큰 차이가 발생하는 대죤 단위보다는 중죤 혹은 소죤 단위의 통행분포를 이용하여 예측하는 것이 바람직한 것으로 나타난다. 본 연구에서는 이에 대한 더욱 상세한 분석을 위해 통계적 분석방법을 이용하여 살펴보기로 한다.
분석결과를 통하여 택지개발사업의 통행분포와 가장 유사한 통행분포를 나타내는 규모의 사업시행전 해당지역의 통행분포를 이용하는 방법을 제시하였다. 이와 같이 제시된 방법으로 추정된 통행분포와 실제 사업시행후의 통행분포를 통계적으로 분석하여 오차가 발생하는 이유를 파악하였으며, 유출제약중력모형을 이용함으로써 이를 보정하는 방법을 제시하였다.
분석대상 지역인 수지 2지구, 영통지구, 그리고 동탄 지구의 통행분포를 사업시행후인 2006년의 통행분포와 사업시행전인 1996년 대죤, 중죤, 소죤 단위에서의 통행분포를 비교하여 공간적 범위에 따른 특징을 분석하였다. 단, 용인시와 화성시의 경우에는 행정구역 상 중죤 단위가 존재하지 않기 때문에 주변의 소죤들을 합한 지역을 중죤 단위로 가정하였다.
분석대상 택지개발사업이 건설되기 이전인 1996년 대죤, 중죤, 소죤 단위의 통행분포와 건설후인 2006년의 택지개발사업 통행분포를 분석하여 해당지역의 공간적 범위에 따른 통행분포의 상관관계를 분석하였다.
사업시행전과 후의 통행분포를 비교하기 위하여 가장 높은 통행분포 비율 순으로 모든 주변도시를 정렬하였다. 하지만 통행분포의 유사성을 <표 1>과 <표 2>만으로 판단하기는 매우 어렵다.
이에 사업시행전과 후의 통행분포 차이를 살펴보기 위하여 주요 3개 도시로의 통행분포를 비교하였다. 수지 2지구와 동탄지구에서는 각각 통행의 80%이상을 차지하는 성남, 서울, 수원과 수원, 오산, 용인으로의 통행을 비교하였으며, 영통지구에서는 통행의 70%이상을 차지하는 용인, 화성, 서울로의 통행비율을 비교하였다.
수지 2지구와 영통지구, 그리고 동탄지구에서 통행분포가 높게 나타나는 7개 도시의 분포에 대하여 분석하였으며, 실제 교통유발시설과 중죤 단위에서의 통행분포 MSE를 과 같이 비교하여 살펴보았다.
위의 분석결과를 토대로 중죤 단위에서의 통행분포를 사용하여 택지개발사업의 통행분포를 추정하는 방법을 제안한다. 하지만 이와 같이 중죤 단위를 이용하여 통행 분포 비율을 추정하는 경우에도 실제 통행분포와는 차이가 발생하는데, 본 연구에서는 이와 같은 차이를 보정하기 위하여 오차가 발생하는 원인을 분석하고 보정하는 방법을 검토하였다.
유출제약중력모형을 사용하기 위하여 주변도시의 인구와 중죤 중심점에서 주변도시까지의 거리, 그리고 택지개발사업의 중심점에서 주변도시까지의 거리를 측정하였다. 중죤 단위와 택지개발사업은 중심지역, 주변도시는 시청을 기준으로 거리를 측정하였다.
이러한 이유로 본 연구에서는 택지개발사업의 시행전에도 해당지역과 주변지역의 사회 · 경제적인 특성을 반영하고 있는, 해당지역의 통행분포를 이용하여 택지개발사업의 통행분포를 예측하는 방법을 분석하였다.
택지개발사업의 통행분포는 해당 지역이 갖고 있는 많은 특징들에 의해 결정되지만, 이 모든 변수를 고려하는 방법은 매우 어렵고 시간이 많이 소요된다. 이러한 특징을 손쉽게 반영하기 위하여 해당지역의 통행분포를 따르는 방법을 사용하였으며, 대죤, 중죤, 소죤 단위의 통행분포를 분석한 결과 비교적 정확하면서도 안전성 측면에서 우수한 중죤 단위의 통행 분포를 이용하는 방법을 제안하였다.
통행분포를 분석하기 위한 자료로는 수도권 DB를 사용하였는데, 수도권의 DB는 1996년에 처음으로 제공되었으며 최근에는 4차 자료가 배포되었다. 이에 본 연구에서는 1996년 이후에 건설되었으며 통행분포가 DB에 반영된 수지 2지구와 영통지구, 그리고 동탄지구를 분석 대상으로 선정하여 사업시행전과 후의 통행분포를 분석하였다.
이에 사업시행전과 후의 통행분포 차이를 살펴보기 위하여 주요 3개 도시로의 통행분포를 비교하였다. 수지 2지구와 동탄지구에서는 각각 통행의 80%이상을 차지하는 성남, 서울, 수원과 수원, 오산, 용인으로의 통행을 비교하였으며, 영통지구에서는 통행의 70%이상을 차지하는 용인, 화성, 서울로의 통행비율을 비교하였다.
분석결과를 통하여 택지개발사업의 통행분포와 가장 유사한 통행분포를 나타내는 규모의 사업시행전 해당지역의 통행분포를 이용하는 방법을 제시하였다. 이와 같이 제시된 방법으로 추정된 통행분포와 실제 사업시행후의 통행분포를 통계적으로 분석하여 오차가 발생하는 이유를 파악하였으며, 유출제약중력모형을 이용함으로써 이를 보정하는 방법을 제시하였다.
지역간 상대적 유인력(Rij)을 고려하기 위하여 취업자수, 종사자수, 출발지와 도착지 기준에서의 직주비율, 취업자의 노령화를 고려한 지역의 공간특성 요인과 통행방향, 유형별 통행특성을 고려한 지역간 공간적 상호연관성 측면에서 변수를 도입하는 방법을 제시하였다.
하지만 이러한 방법은 상당히 많은 자료를 필요로 하기 때문에 실제 분석에서 사용되기 어려운 단점이 있으며, 실제로 이 연구에서도 자료의 제약으로 서울 시내 25개 구에 대한 분포만으로 분석하였다.
대상 데이터
택지개발사업으로 인한 통행분포의 변화를 분석하기 위해선 택지개발사업이 건설되기 전과 후의 통행분포를 비교하여야 한다. 따라서 본 연구에서는 사업이 시행되기 이전과 이후의 통행분포를 파악할 수 있는 택지개발사업을 분석대상으로 선정하였다.
데이터처리
중력모형을 이용하여 보정된 통행분포가 중죤 단위의 통행분포에 비해 실제 통행분포와 더 유사한지를 파악하기 위하여 앞에서 택지개발사업전의 공간적 범위를 결정하는 방법과 마찬가지로 평균제곱오차법(Mean Squared Error)을 이용하여 분석하였다.
택지개발사업 시행전 · 후의 통행분포 차이를 정확하게 비교하기 위하여 통계적 검증방법으로 분석하였다.
이론/모형
김태균(2006)은 지역간 상대적 유인력에 영향을 미치는 요인을 종합적으로 고려하는 방법을 제시하였다. 서울시내를 대상으로 통행분포모형을 분석하였으며 일반적으로 통행분포를 추정하는 방법인 중력모형을 보정하여 개선하는 방법을 사용하였다.
이러한 오차를 보정하기 위한 방법으로 기존의 통행 분포 추정 모형을 검토하였으며, 유출제약 중력모형(Production - constrained gravity model)을 이용하여 보정하는 방법을 검토하였다. 이와 같이 유출제약 중력모형을 사용하는 이유는 통행분포가 변경되는 것은총 발생량의 변화가 아닌 도착지로의 분포 비율이 변화하는 것이므로 계산을 쉽게하기 위해 총 발생량을 제약하는 것이 가능하기 때문이다.
성능/효과
검토결과를 살펴보면 대죤 단위에서는 수지 2지구와 영통지구, 그리고 동탄지구에서 각각 93.2와 94.9, 21.1로 가장 높은 수치로 나타나 사업시행전 · 후의 통행분포 차이가 가장 큰 것을 알 수 있다.
동탄지구의 통행분포는 해당지역의 규모에 따른 차이가 크게 나타나지 않았지만, 3개 지구를 종합적으로 분석한 결과 택지개발사업의 통행분포와 큰 차이가 발생하는 대죤 단위보다는 중죤 혹은 소죤 단위의 통행분포를 이용하여 예측하는 것이 바람직한 것으로 나타난다. 본 연구에서는 이에 대한 더욱 상세한 분석을 위해 통계적 분석방법을 이용하여 살펴보기로 한다.
본 연구에서와 같이 실측치와 모형에 의한 추정값을 비교하는 방법으로는 평균제곱오차법(Mean Squared Error)과 Theil의 부등계수법(Theil’s inequality coefficient)이 많이 사용되고 있는데, Theil의 부등계수법은 기본적으로 평균제곱오차법에 의해 정의되므로 본 연구에서는 평균제곱오차법만으로 적합성을 판단하였다.
분석결과 대죤 단위의 통행분포는 수지 2지구와 영통지구에서 사업시행전 · 후 가장 큰 차이를 보이는 것을 알 수 있다.
분석결과 중력모형을 이용하여 보정된 후 MSE 값은 영통지구 3.6, 수지 2지구 22.6, 동탄지구 9.3으로 나타났으며, 이는 보정하기 전인 83.5, 41.6, 20.6에 비해 매우 작아진 것을 알 수 있다. 이와 같이 MSE 값이 작아졌다는 것은 사업시행후 통행분포와 모형에 의한 예측된 통행분포가 유사해졌다는 것을 의미하며, 중력모형을 이용한 보정의 효과가 크다는 것을 의미한다.
또한 중죤 단위의 통행분포를 이용하는 방법도 실제 택지개발사업지와 중죤 단위간에는 위치상 오차가 발생하기 때문에 이로 인한 통행분포의 차이가 발생하는데, 이를 보정하기 위해 중죤 단위와 교통유발시설간의 위치 차이를 중력모형을 이용하여 보정하는 방법을 분석하였다. 분석결과 중죤 단위의 통행분포를 그대로 이용하는 방법보다 유출제약 중력모형으로 보정하는 방법이 실제 분포와 더욱 유사한 것으로 나타났다.
분석결과 대죤 단위의 통행분포는 수지 2지구와 영통지구에서 사업시행전 · 후 가장 큰 차이를 보이는 것을 알 수 있다. 수지 2지구에서는 택지개발사업과 유사한 분석대상 지역인 소죤 단위에서 가장 유사한 통행분포를 보이는 것으로 나타났으며, 영통지구에서는 주변의 몇개 동을 포함하는 중죤 단위의 통행분포가 가장 유사한 통행분포를 보이는 것으로 나타났다.
영통지구의 보정후 MSE 값은 앞에서 언급한 화성시로의 통행분포 문제로 약간 큰 것으로 나타났지만, 기존 중죤의 통행분포 보다는 크게 개선된 것을 알 수 있다.
이와 같이 중죤 단위와 소죤 단위의 통행분포가 실제 택지개발사업의 시행후와 유사한 것으로 나타났지만, 소죤 단위의 경우에는 택지개발사업 시행전의 통행량이 매우 적기 때문에 기존 소죤의 특성을 너무 충실히 반영할 우려가 있다. 이는 발생량이 아닌 분포비율을 판단하는 본 연구의 분석방법에서는 오차가 크게 나타날 수도 있음을 의미한다.
다만 영통지구에서 화성시와 동탄지구에서의 오산시의 경우에는 오차의 보정이 제대로 이루어지지 않았는데, 이는 분석의 편의상 주변도시의 위치를 시청 기준으로 설정하였지만 시청의 위치가 시를 대표하지 못하였기 때문이다. 이를 수정하여 분석하는 경우에는 오차가 감소하는 것으로 나타났다.
즉 해당지역의 통행분포를 이용하는 경우 중죤 단위를 이용하는 것이 대죤 단위보다 정확하면서, 소죤 단위보다는 안정적인 것으로 나타난다.
후속연구
본 연구에서는 택지개발사업 전 · 후의 통행분포를 비교하여 분석하기 때문에 자료의 한계로 인하여 3개의 택지개발사업만을 분석하였지만, 향후에 배포될 DB로는 더 많은 사례분석이 가능할 것으로 판단되므로 택지개발사업의 특징에 따른 오차 보정까지도 제시할 수 있을 것으로 보인다. 또한 택지개발사업 뿐만 아니라 다른 종류의 교통유발시설에도 본 연구에서 제시한 방법을 적용하는 연구와 출발지뿐 만 아니라 도착지를 세분화하여 보다 세밀한 오차 보정에 관한 연구가 이루어질 수 있을 것으로 보인다.
마지막으로 본 연구에서는 거리의 제곱에 반비례하는 일반적인 유출제약 중력모형을 사용하였지만 향후 이에 대한 연구를 추가하여 반비례의 정도를 파악하는 연구도 이루어질 수 있을 것이다.
본 연구에서는 택지개발사업 전 · 후의 통행분포를 비교하여 분석하기 때문에 자료의 한계로 인하여 3개의 택지개발사업만을 분석하였지만, 향후에 배포될 DB로는 더 많은 사례분석이 가능할 것으로 판단되므로 택지개발사업의 특징에 따른 오차 보정까지도 제시할 수 있을 것으로 보인다.
이와 같은 방법은 또한 분석에 필요한 자료를 쉽게 구할 수 있는 방법으로 향후에 택지개발사업의 통행분포를 예측하는데 큰 도움이 될 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
실제 택지개발지구의 통행분포와 기존 중죤 단위의 통행분포를 비교해보면 적지 않은 오차가 발생하는 이유는?
하지만 실제 택지개발지구의 통행분포와 기존 중죤 단위의 통행분포를 비교해보면 적지 않은 오차가 발생하는데, 이는 택지개발사업의 규모가 중죤 단위에 훨씬 작기 때문에 주변도시로부터 받는 영향이 다르게 나타나기 때문이다.
유발교통량은 무엇을 통해 추정되는가?
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.
참고문헌 (15)
건설교통부(2007), 광역교통개선대책 수립지침
국토연구원(2007), 광역교통개선대책 비용의 합리적 재원부담방안 연구
김순관(1998), 서울시 교통수요 예측모형 정립( I )-통행발생 및 통행분포, 서울시정개발연구원
김우철 . 김재주 . 박병욱 . 박성현(1998), 현대통계학 -제4개정판-, 영지문화사
김태균(2006), 도시내 지역간 상대적 유인력 변수를 도입한 통행분포모형 개발, 한양대학교 박사논문
서울시정개발연구원(2004), 서울시 장래교통수요예측 및 대응방안 연구
서울시정개발연구원(2006), 교통수요예측을 위한 모형 정립
서울특별시(1997), 서울시 교통센서스 및 데이터베이스 구축 -가구통행실태조사-
유선(2001), 지역간 상호의존성을 고려한 통행배분모형 개발 -수도권 출근목적 통행을 사례로-, 한양대학교 도시대학원, 석사학위논문
임성빈 . 이부원(1996), 1990년 서울특별시 O/D 자료를 이용한 중력모형적용에 관한 연구, 대한교통학회지, 제14권, 제1호, 대한교통학회, pp.29-42
한국개발연구원(2004), 도로 . 철도 부문사업의 예비타당성조사 표준지침 수정 . 보완 연구[제4판]
홍창의(2002), 교통통계학, 도서출판 꾸벅
Goncalves, M. B., Souze de Cursi, J. E.(2001), Parameter Estimate in a Trip Distribution Model by Random Perturbation of a Decent Method, Transportation Research Part B 35, pp.137-161
Goncalves, M. B., Ulyssea Neto, I.,(1993), The development of New Gravity-Opportunity Model for Trip Distribution, Environment and Planning A25, pp.817-826
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.