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NTIS 바로가기대한토목학회논문집 = Journal of the Korean Society of Civil Engineers, v.39 no.5, 2019년, pp.605 - 612
김근욱 (부산시의회 입법정책담당관실) , 정연식 (영남대학교 도시공학과)
Traditionally, travel demand forecasts have been conducted based on the data collected by a survey of individual travel behavior, and their limitations such as the accuracy of travel demand forecasts have been also raised. In recent, advancements in information and communication technologies are ena...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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교통수요 예측을 위한 전통적 방법은? | 또 다른 한계는 적용되는 방법론의 문제이다. 교통수요 예측을 위한 전통적 방법은 통행발생(trip generation), 분포(trip distribution), 수단선택(modal choice), 배정(traffic assignment)의 4단계 수요추정 기법을 적용하는 것이다. 그러나 이 방법론은 각 단계별 추정결과(Output)가 다음 단계의 투입요소(Input)가 되는 순차적 수요추정의 문제로 오차의 누적전 이(error propagation)를 비롯하여 각 단계별 활용되는 모형에 대한 한계가 지속적으로 제기되어 왔다. | |
2017년 기준 국내 모바일 통신 가입자 수는 몇 명인가? | , 2005). 특히, 국내의 경우 모바일 통신 가입자 수가 2017년 기준 63,658,688명2)으로 국내 전체 인구수가 5,136만명 수준임을 감안하면, 전체 인구수 보다 많은 가입자를 보유하고 있음을 알 수 있다. 다시 말해, 모바일 통신 자료를 활용하게 되면, 이론적으로 전 국민의 교통수요를 실시간 적으로 파악할 수 있다고 가정할 수 있다. | |
휴대전화 이용자의 시간대별 기지국 위치정보를 기반으로 이용자의 이동경로를 추적하고, O/D를 추출한 가정기반 통행만을 대상으로 한 수도권 중심의 O/D를 구축하였을 때, KTDB와 어떤 관계를 보이는가? | (2016)의 연구에서는 휴대전화 이용자의 시간대별 기지국 위치정보를 기반으로 이용자의 이동경로를 추적하고, O/D를 추출한 가정기반 통행만을 대상으로 한 수도권 중심의 O/D를 구축하였다. 그 결과 행정동 단위로 변환한 이동통신자료 기반 O/D와 KTDB의 O/D가 높은 상관관계를 보이는 것으로 분석되었다. |
Alexander, L., Jiang, S., Murga, M. and Gonzalez, M. (2015). "Origin-destination trips by purpose and time of day inferred from mobile phone data." Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Vol. 58, pp. 240-250.
Furletti, B., Gabrielli, L., Garofalo, G., Giannotti, F., Milli, L., Nanni, M., Pedreschi, D. and Vivio, R. (2014). "Use of mobile phone data to estimate mobility flows. measuring urban population and inter-city mobility using big data in an integrated approach." Proceedings of the 47th Meeting of the Italian Statistical Society, Cagliary, Italy.
Kim, S., You, B. and Kang, S. (2005). "Origin-destination estimation based on cellular phone's based station." Journal of Korean Society of Transportation, KST, Vol. 23, No. 1, pp. 93-102.
KTDB (2016). National Traffic Survey, Available at: https://www.ktdb.go.kr/www/contents.do?key15 (Accessed: August 10, 2019).
Ministry of Science and ICT (2018). December 2017 wireless service subscriber statistics, Available at: https://www.msit.go.kr/web/msipContents/contentsView.do?cateIdmssw11241&artId1384069 (Accessed: May 25, 2019).
Pappalardo, L., Smoreda, Z., Pedreschi, D. and Giannotti, F. (2015). "Using big data to study the link between human mobility and socio-economic development." 2015 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), IEEE, Santa Clara, CA, USA.
Yoon, S., Lee, C., Kim, H., Yook, D. and Kim, S. (2015). A study on usability of big data to enhance reliability of regional travel demand forecasting. Korea Research Institute for Human Settlements (in Korean).
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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