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NTIS 바로가기大韓交通學會誌 = Journal of Korean Society of Transportation, v.31 no.2, 2013년, pp.60 - 68
유영근 (영남교통정책연구원)
This study developed plural gravity models and their application method in order to increase the accuracy of trip distribution estimation. The developed method initially involves utilizing the coefficient of determination (
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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통행분포 예측을 위한 예측 모형에는 어떤 것이 있는가? | 통행분포 예측을 위한 예측모형에는 성장인자 모형, 중력모형 등이 있으며, 분석 죤 규모와 목표연도, 대상 지역 범위, 과거 예측의 정확도 등을 고려하여 선정, 적용하고 있다. 통행분포 예측에서 중력모형에 관한 연구는 1950년대에 시작되었고, 주로 미국과 영국에서 이루어 졌다(Goncalves 등). | |
중력모형이 장래 통행분포량을 예측하는데 있어 사용하는 3가지 적용변수는 무엇인가? | 중력모형은 3개의 변수만으로 장래 통행분포량을 예측하는데, 적용변수는 통행분포량의 증가요인인 출발 죤의 유출통행량과 도착 죤의 유입통행량, 그리고 통행분포량 감소요인인 두 죤간의 거리, 소요시간 등의 마찰인자이다. | |
복수 중력모형의 단점은 무엇인가? | 이 방법의 단점은 기존 단일 중력모형을 적용할 때보다 예측 소요시간이 길어진다는 점인데, 이는 동적(動的)인 통행분포량 예측 시 해결해야 할 과제가 될 수 있으나, 정적(靜的)인 경우는 문제가 되지 않는다. 즉, 어느 정도 예측 소요시간이 증가하여도, 분포통행량의 예측 정확도를 높일 수 있다면 예측 소요시간이 긴 방법을 적용하는 것이 당연히 타당한 것이다. |
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