시장 분할을 통한 유형별 통행발생 모형개발

소개글

시장 분할을 통한 유형별 통행발생 모형개발에 대한 보고서 자료입니다.

본문내용

에서 개발한 유형별 통행발생 모형과 서울시정개발연구원(SDI)에서 사용하고 있는 모형을 2002년도 실제 통행량 조사 자료와 비교하였다.
비교결과를 위해서는 오차율, RMSE(Root Mean Square Error), 산점도(Scatter Diagram)를 활용하여 제시하였으며, 수식은 다음과 같다.
여기서,
1) 유입모형 검증결과
본 연구에서 개발한 유형별 통행발생 유입모형결과 기존 연구에서 제시된 모형보다 오차율과 RMSE가 낮게 나오는 것을 알 수 있다.
<표 10> 유입모형에 대한 실측검증결과
구 분
오차율
RMSE
기존모형(SDI)
-1.28%
1660.5
본연구(유형별모형)
-0.89%
1366
이러한 결과는 평균적인 특성을 가지는 존 보다는 극단치(과소, 과대)가 존 특성을 통한 시장분할로 인하여 개선된 것임을 간접적으로 알 수 있다.
다음의 <그림 4>와 <그림 5>를 비교하여 보면, <그림 5>의 경우가 중심으로부터 편차가 감소한 형태임을 알 수 있다.
<그림 4> 실측검증결과 비교 Graph(유입 : 기존모형)
<그림 5> 실측검증결과 비교 Graph(유입 : 본 연구모형)
2) 유출모형 검증결과
본 연구에서 개발한 유형별 통행발생 유출모형결과 기존 연구에서 제시된 모형보다 오차율과 RMSE가 낮게 나오는 것을 알 수 있다.
유입모형보다 시장분할에 따른 통행 발생률 차이가 있었던 결과와 연계해 보면 개선효과가 유입보다 큰 것은 적절하다고 판단된다.
<표 11> 유입모형에 대한 실측검증결과
구 분
오차율
RMSE
기존모형(SDI)
-2.43%
4958.5
본연구(유형별모형)
-1.48%
3728.5
이러한 결과는 평균적인 특성을 가지는 존 보다는 극단치(과소, 과대)가 존 특성을 통한 시장분할로 인하여 개선된 것임을 간접적으로 알 수 있다.
다음의 <그림 6>과 <그림 7>을 비교하여 보면, <그림 7>의 경우가 중심으로부터 편차가 감소한 형태임을 알 수 있다.
<그림 6> 실측검증결과 비교 Graph(유출 : 기존모형)
<그림 7> 실측검증결과 비교 Graph(유출 : 본 연구모형)
Ⅴ. 결론 및 향후 연구과제
본 연구에서는 교통수요예측의 처음 단계인 통행발생 모형의 예측력을 개선하기 위하여 존의 다양한 특성(토지이용, 사회경제적 등)을 고려하였다. 예측력 개선을 위한 시장분할 방법론으로는 통행 발생률을 기반으로 한 Data Mining(CART)방법을 이용하였다.
연구의 결과를 살펴보면 다음과 같다.
첫째, CART분석을 활용하여 존 특성을 분할한 결과, 유출통행의 유형을 분류하는 요인으로는 사회경제적 요인인 남녀상대비중과 연령대(22~29세)에 영향을 받는 것으로 나타났다, 유입통행의 경우는 토지이용 요인인 업무시설상대비중과 사회경제적 요인인 3차 종사자상대비중으로 나타났다.
둘째, 시장분할 결과에 대한 통행 발생률의 차이를 살펴보면, 유출모형은 성별상대비중으로 구분할 경우 평균 통행 발생률이 0.534~0.590(통행/인)이며, 22~29세 연령대의 상대비중으로 구분할 경우 평균 통행 발생률이 0.514~0.562의 차이를 보이는 것으로 나타났다.
유입모형은 업무시설의 상대비중으로 구분할 경우 평균 통행 발생률이 0.996~2.408(통행/인)이며, 3차 산업의 상대비중으로 구분할 경우 평균 통행 발생률이0.671~3.843(통행/인)의 차이를 가지는 것으로 나타났다. 결과적으로, 유출의 경우 사회경제적 요인에 의한 시장분할 할 경우 차이가 다소 낮지만, 유입의 경우는 토지이용과 사회경제적 요인에 의한 시장분할을 하지 않을 경우 발생할 오차가 크게 나타날 것으로 판단되어 시장분할을 통한 유형별 모형개발이 필요한 것으로 판단된다.
셋째, 유형별 모형개발 결과 통행발생 원단위에 해당하는 계수 값은 유출의 경우 0.977~0.987(통행/인)이며, 유입의 경우 0.692~3.256(통행/인)로 나타나 유형구분이 필요한 것으로 나타났다.
넷째, 2002년의 가구통행실태조사 자료를 활용하여 실측검증을 수행하였으며, 유출 및 유입의 경우 기존 모형보다 적합도가 높아진 것을 알 수 있다.
따라서 본 연구에서 제시한 사회경제적, 토지이용 요인들을 활용한 시장분할 결과를 반영하여 유형별 통행발생모형을 개발한 결과가 기존 연구보다 우수한 것을 알 수 있었다.
본 연구는 공신력 있는 국가기관 데이터를 바탕으로 통행발생모형을 개발하였지만 다음과 같은 한계를 내재하고 있다.
첫째, 자료와 변수 수집에 대한 한계이다. 통행 발생률에 영향을 미치는 접근성(CBD) 등을 추가적으로 조사 분석한다면, 더욱 의미 있는 시사점을 도출할 수 있을 것으로 판단된다.
둘째, 분석대상에 대한 한계이다. 본 연구는 서울을 대상으로 한 연구결과로 수도권을 포함한 지방 광역권 등으로 확대 적용하는 연구가 필요하다고 판단된다.
향후 이와 같은 여러 연구를 통해 부족한 부분들이 보완되어 교통수요예측 및 계획분야에서 활용될 수 있도록 연구자의 관심이 요구되어진다.
참고문헌
1. 교통부(1983), “서울특별시 교통개선 방안에 관한 연구”
2. 경기도(1992), “경기지역 도로, 전철교통망 장기개발계획”
3. 서울특별시(1994), “교통정비 기본계획”
4. 서울특별시(1998), “교통소통촉진을 위한 간선도로 정비 기본계획”
5. 김순관(1998), “서울시 교통수요 예측모형 정립”
6. 지우석(1998), “경기도 통행유발원단위 산정방안”.
7. 교통개발연구원(2003), “국가교통 DB 구축사업 ‘수도권 및 5대 광역권 여객수요분석”
8. 류시균(2004), “ 경기도 교통수요관리안안 연구”
9. 수원시(2005), “수원시 가구통행실태조사 및 OD 구축”
10. 수도권 교통본부(2007), “2006 수도권 가구통행실태조사”
11. 국토해양부(2008), “광역권 여객 기종점 통행량 전수화”
12. 수도권 교통본부(2009), “수도권 장래교통 수요예측 및 대응방안 연구”
13. 건설교통기술평가원(2010), “교통체계효율화사업(09교통체계-지능06)의 여객수요모형부문 제2차 Workshop자료”
14. 경기도 교통 DB 센터 Homepage
15. 통계청 Homepage

키워드

존특성,   시장분할,   통행발생