• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1993.07a
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• pp.153-201
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• 1993

한국에 있어서 급속한 경제성장과 사업구조의 변화로 인하여 차량과 교통량이 급속히 증가하였다. 따라서 교통량은 기존 시설물의 용량을 초과하게 되었다. 증가된 교통량과 부족한 교통시설로 인하여 사회.경제전반에 걸쳐서 제 교통문제가 발생하게 되었고, 이러한 교통문제를 해결하기 위해서 과학적인 교통수요예측기법이 요구되었다. 본 논문에서는 과거 20여년간의 교통부문의 연구활동 중 특히, 교통수요예측에 관한 연구에 대해서 사례를 중심으로 살펴 보고자 한다. 논문의 주요내용으로는 아래와 같다. 1) 한국의 교통상황을 개략적으로 설명하고, 한국에서 합리적인 교통 수요예측기법이 필요하게된 배경을 설명 2) 교통수요예측에 필요한 사회.경제변수에 관한 자료를 소개하고, 합리적인 수요예측을 위하여 제 변수의 중요성을 설명 3) 한국에서 과거에 적용한 교통수요예측 모형의 구조와 장.단점을 소개 4) 현재 한국에서 적용하고있는 교통수요예측에 관한 모형의 구호와 적용절차를 본 단계의 과정으로 설명함으로써 그 동안 한국에서의 연구, 적용되어온 교통수요예측 모형에 관한 소개와 적용사례를 제시하고자 한다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.3
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• pp.93-103
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• 2002

우리 국민의 교통수요행태를 분석하기 위하여 준이상수요체계(almost ideal demand system) 함수형태의 집계교통수요모형을 설정하였다. 대중교통수단으로서 시내버스, 시외버스, 택시, 기차, 전철이 그리고 개인교통수단으로서 연료비가 포함되었으며, 기타재화 및 서비스에 대한 소비지출이 함께 추정되었다. 추정에 이용된 자료는 통계청의 "도시가계연보"에 수록된 '전국 도시가구 소비지출'과 "물가통계"에 수록된 '전국 도시소비자 물가'이다. 추정결과 모형의 설명력을 나타내는 수정결정계수(adjusted-$R^2$)는 대부분 0.9 내외에서 높게 나타났다. 추정계수는 총 51개중에서 25개가 5% 수준에서 유의한 것으로 나타났다. 추정된 계수값을 이용하여 가격탄력성과 소득탄력성을 구하였다. 자기가격탄력성과 소득탄력성 추정치는 조금 높기는 하나 부호와 상대적 크기가 모두 예상과 일치하고 다른 연구결과들과 유사한 범위에 있다. 연료비에 대한 소득탄력성은 1.72로 가장 높게 나타났고, 대중교통수단은 0.03~0.49 사이에서 나타나므로 교통수단이 정상재임을 의미한다. 보상수요의 교차가격탄력성은 총 15개의 교차관계에서 12개의 관계가 상식과 일치한다. 다음 연구에서는 더 많은 시계열자료를 발굴하여, 장기간의 교통수요 변화에 대한 분석을 시도할 필요가 있다. 또한 초월대수함수나 동태함수 등 다양한 형태의 수요함수를 시도할 필요가 있다. 여러가지 형태의 교통수요함수추정을 통해서 우리 현실에 적합한 교통수요모형을 발견할 수 있을 것이다. 대도시와 중소도시 등 지역별 지출자료를 발굴하여 지역특성을 반영하는 교통수요함수의 추정도 필요하다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.27 no.6
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• pp.167-176
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• 2009

Several travel demand management schemes have been used for controlling overloaded traffics on urban area. To maximize efficiency of the travel management, traffic manager has to set target level that we try to arrive in advance, and then to find optimal variable to attain this goal. In this regard, this paper presents two travel demand management models, expressed by mathematical program, and also presents their solution algorithms. The first is to find optimal travel demand for origin-destination (OD) pair, based on average travel time between the OD pair, and the second is based on the ratio of volume over capacity on congested area. An example is given to test the models.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.4
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• pp.63-72
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• 2002

We applied 3-D balancing technique to estimate nationwide travel demand using travel behavior of Toll Collecting System data, socio-economic data in the region, and the data of several organizations connected with travel demand estimation. The results from this study were validated by the indices of RMSE(Root Mean Square Error), TLFD(Trip Length Frequency Distribution). TCS based inter-city average travel to measure of reliability and adequacy of estimated travel demand. Finally, 3-D technique seems to reflect more travel behavior of TCS OD than 2-D technique, but we cannot assert that 3-D technique superior to 2-D technique.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10b
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• pp.466-466
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• 1998

도로 교통의 혼잡이 나날이 증가되고 있는 현실 상황에서 이를 해결하기 위한 새로운 도로의 무제한적 건설은 정보의 예산절약, 필요한 도로용지 확보의 어려움, 환경오염 문제 등으로 인해 현실적인 한계에 이르렀다. 따라서, 이러한 도로의 혼잡상황에 효과적으로 대처하기 위해서는 승용차를 이용하고자 하는 수요를 대량수송이 가능한 대중교통 이용수요로 전환시켜야 하며, 이를 위해서는 대중교통의 서비스수준 제고 및 운영 관리 체계 등의 개선이 필요하다. 이를 위한 전략적 및 운영적 측면에서의 대중교통계획은 미래 대중교통수요의 정확한 예측을 전제로 하여 수립되며, 이러한 수요의 예측은 필수적으로 현실을 보다 더 정확하게 묘사해 줄 수 있는 통행배정모형을 필요로 한다. 대중교통 통행배정은 규칙적인 배차시간과 정해진 노선을 운행하는 고정서비스 시스템으로 구성되어 있어서 한 링크 상에서도 여러 개의 운행노선을 고려해야 하기 때문에 승용차 통행배정과는 독립적으로 취급되어 왔으며, 이로 인해 그 동안 많은 연구가 선행되어 있지 않은 실정이다. 본 연구는 교통예측 프로그램 중의 하나인 EMME/2에서 사용하고 있는 대중교통수요 통행배정 모형인 최적전략모형(Optimal Strategy Model)의 단점을 보완하기 위한 것이다. 최적전략모형은 수요 배정시, 최적전략에 속하는 경로들에 대해 단순히 운행횟수에 비례하여 수요를 배정함으로 인해서, 예를 들면 운행횟수는 많지만 환승이 많은 경로에 수요를 많이 배정하는 것과 같은 비현실적인 결과가 발생하기도 한다. 본 연구는 이를 개선하기 위해서, 두 가지 대안을 제시했다. 먼저, 노선배정에 우선되는 최적경로 탐색시 환승노드에서의 환승에 대한 벌점을 그 노선의 운행회수에 줌으로써 환승이 많은 경로에 수요의 배정이 적게 되도록 하는 방법과 두 번째로 수요의 배정시 운행횟수가 아닌 목적지까지의 통행시간과 대시시간에 따른 확률적 배분을 통해 기존 모형의 단점을 보완하고자 했다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.12 no.4
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• pp.65-88
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• 1994

교통수요와 공급은 상호 밀접한 연관성을 지니고 있다. 교통수요는 교통시설 서비 스수준 및 교통시설의 이용가격에 영향을 미치는 반면에 교통시설 공급비용과 서비스수준은 교통수요에 영향을 준다. 또한, 교통수요와 공급간의 상호작용은 도시공간상에서 발생하기 때문에 교통시스템의 공간적 구조 및 도시의 공간적 특성은 공급, 가격 및 수요를 통합한 교통균형모형에 있어서 매우 중요한 영향인자로 작용하게 된다. 그러나, 이제까지 개발된 교통균형모형에서는 통행인의 통행시간가치 및 교통체증의 도시공간상 변화가능성을 적절하 게 반영하지 못하고 있다. 본 연구에서는 도시공간상에서 통행인의 통행시간가치 변화패턴 을 반영한 수 도시공간상에서의 교통시설의 최적 서비스 수준, 교통수단별 최적요금체계를 도출할 수 있었다. 단핵도시구조를 지닌 도시공간상에서의 최적버스요금은 통행거리에 따라 할증되는 체계를 가져야 한다. 선행연구에서는 승용차에 대한 통행혼잡세 부과는 소득역분 배적인 효과를 초래하는 것으로 알려졌다. 그러나 버스의 요금구조나 서비스 수준이 최적수 준에서 제공된다면 통행혼잡세는 소득역분배적 결과를 초래하지 않는 것으로 나타났다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.33 no.5
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• pp.2057-2067
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• 2013

Traffic demand forecasting for pavement management in the present can be estimated using the past trends or subjective judgement of experts instead of objective methods. Also future road plans and local development plans of a target region, for example new road constructions and detour plans cannot be considered for the estimate of future traffic demands. This study, which is the fundamental research for developing objective and accurate decision-making support system of maintenance management for the national highway, proposed the methodology to predict future traffic demands according to 4-step traffic forecasting method using EMME in order to examine significance of future traffic demands affecting pavement deterioration trends and compare existing traffic demand forecasting methods. For the case study, this study conducted the comparison of traffic demand forecasting methods targeting Daejeon Regional Construction and Management Administration. Therefore, this study figured out that the differences of traffic demands and the level of agent costs as well as user costs between existing traffic demand forecasting methods and proposed traffic demand forecasting method with considering future road plans and local development plan.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.21 no.6
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• pp.43-55
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• 2003

This paper presents a new method for estimating potential transit ridership residential population and number of employees that have accesses to transit services. A standard procedure that can be used to determine transit accessibility by pedestrians ad automobiles are developed to improve its transit demand forecasting capability. The analysis results are compared with those from the traditional buffer method as well as the network ratio method. It was found that the proposed method is more accurate than the traditional methods. The new method can be used to better estimate the "Walk Access" transit trips and "Auto Access" transit trips in the Mode Choice Model.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.31 no.3
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• pp.86-95
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• 2013

In this study, a model of compensation and amendment of forecasted travel demand was developed to calculate the range of values depends on the changes in the risk factors, selecting factors that might affect traffic demand changes among risk factors. Selected factors are as follows: influenced area population, the number of registrated vehicle per person, ratio of service industry workers, and city intervals. Then this model is applied to six routes of expressway and the calculated value were compensated with error rate being reflected on each quartile value with respect to influenced area population (200,000 people standards). Result from appling developed model to Cheongwon-Sangju expressway suggests that the model could compensate the error rate by more than 50%, which in turn validate the effectiveness of the model developed. Some limitations and future research agenda have also been identified.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.26 no.2
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• pp.81-88
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• 2008

This paper presents the travel demand estimation using interval estimation methods during the trip generation stage, and then followed the other three stages of the four stage trip estimation. We have used real data of Dae-jun City. To estimate travel demand using the interval estimation method, a reliability level was set to 95% by a upper bound value, a middle value and a lower bound value. The four stage traffic demand analysis procedure was equally applied and finally interval traffic was estimated. The result showed a difference between maximum values and middle values depending on the destination during the trip generation stage. It depends on an explanation ability of regression analysis. Most of interval estimation ratio resulted in the traffic assignment stage showed ${\pm}5{\sim}18%$ difference on the average and ${\pm}30{\sim}50%$ at the most.