• 제목/요약/키워드: 통근통학통행

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가산자료모형(Count Data Model)을 이용한 버스이용횟수추정에 관한 연구 (서울시 통근.통학자를 대상으로) (Count Data Model for The Estimation of Bus Ridership (Focusing on Commuters and Students in Seoul))

  • 문진수;김순관;임강원
    • 대한교통학회지
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    • 제17권5호
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    • pp.123-135
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    • 1999
  • 개인교통수단의 선호로 인한 자가용 승용차의 급증은 서울시의 교통혼잡을 가중시키는 주요한 요인이 되고 있다. 이러한 서울시의 교통혼잡을 완화하기 위해서는 대중교통 중심의 교통체계가 구축되어야 하며 승용차 이용자를 대중교통수단으로 유인할 수 있는 대중교통 활성화정책이 필요하다. 이러한 인식하에 버스를 이용하는 통근 및 통학목적 통행자의 버스이용횟수에 대한 개별행태모형을 통하여 버스 이용에 영향을 미치는 요인을 파악함으로써 승용차 이용자를 대중교통수단으로 유인할 수 있는 정책적인 시사점을 도출하고자 하였다. 본 연구의 목적은 일주일간 버스이용횟수 추정에 적합한 가산자료모형의 적용이다. 국내에서는 가산자료모형을 이용한 연구가 많지 않은 실정이며, 또한 모형의 설정시 과산포(overdispersion)에 대한 검정을 통하여 자료에 적합한 모형을 설정하는 것이 중요함에도 불구하고 적절한 검정없이 일반적으로 사용되고 있는 포와송 회귀모형을 주로 사용하여 왔다. 그러나 본 연구에서는 가산자료모형을 선정하기 전에 과산포에 대한 통계적인 검정을 시행한 결과 음이항 회귀모형이 본 연구의 자료에 적합한 것으로 판정되었으며, 모형설정의 중요성을 살펴보기 위하여 음이항 회귀모형을 이용하여 추정한 결과와 포와송 회귀모형을 이용하여 추정한 결과를 비교하여 보았다.

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네트워크 분석기법을 이용한 광역도시권 설정방안 - 부산광역권 설정사례를 중심으로 - (The Boundary Delimitation of Busan Metropolitan Area using Network Analysis)

  • 심재헌;조연호
    • Spatial Information Research
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    • 제19권6호
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    • pp.75-86
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    • 2011
  • 본 연구는 부산권을 사례대상으로 하여 보완된 광역도시권 설정방안을 제시하고 실증적인 설정결과를 현행 광역도시권 설정사례와 비교하였다. 분석의 공간적 대상선정과 관련해서는 네트워크 분석 기법의 하나인 서비스 권역 분석을 통하여 중심도시의 반경권이 아닌 광역교통망의 실제 분포를 반영하였으며, 중심도시와 주변지역 간의 연계성 분석은 기종점 통행량 자료를 사용하여 통근 통학과 더불어 업무 구매 여가 친교 등의 다양한 통행행위를 고려하였다. 또한 주변지역의 도시적 특성은 지표항목을 추가적으로 적용하고, 분석과정에서 토지피복지도를 사용하여 분석의 정확도를 높이고자 하였다. 본 연구에서 설정한 광역도시권의 설정범위는 현행 광역도시권 설정사례와 비교하여 일부지역에서 차이를 나타내며, 이는 인접한 지역 간에 새롭게 형성된 동질적 생활권의 양상이 반영된 점에 따른 것으로 사료된다.

선호의식 조사를 통한 버스 차내 혼잡도 정보제공이 버스선택에 미치는 영향 분석 (Stated Preference Analysis of the Impacts of Bus Crowdedness Information on Bus Choice)

  • 이백진;김준기;김경석;오성호
    • 대한교통학회지
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    • 제26권6호
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    • pp.61-70
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    • 2008
  • 기존 버스정보 시스템(BIS, Bus Information Systems)에 의해 제공되는 교통정보는 도착예정시간 정보와 같은 실시간 운행정보 위주인 반면 본 연구에서는 이용자들의 다양한 교통정보 수요를 반영하고 대중교통 이용 편의성 향상을 위해 새로운 대중교통정보 제공 서비스인 실시간 버스 차내 혼잡도 정보에 관해 논의한다. 버스 차내 혼잡도 정보제공이 이용자들의 버스선택 행태에 미치는 영향을 분석하기 위해 선호의식 조사를 실시하였으며 버스 선택모형 구축을 위해 대표적 개별행태모형인 이항로짓모형을 적용하였다. 또한 이용자 계층별(연령대별, 통행목적별 등) 정보제공 효과 분석을 위해 계층별 버스 선택모형을 구축하였다. 모형 추정결과 실시간 버스 차내 혼잡정보는 이용자들의 버스선택 행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되어 정보제공의 필요성이 있음을 보였다. 버스 차내 혼잡정보가 버스선택에 미치는 영향은 연령대별(청년층, 장년층, 고령층)로 차이가 있었으며 특히 고령자(60대 이상)의 버스선택에 가장 큰 영향이 있는 것으로 분석되었다. 통행목적 별로 분석한 결과 통근?통학과 같은 업무통행에 비하여 비업무통행(여가/친교/개인업무, 쇼핑, 병원)인 경우가 버스차내 혼잡정보에 더 민감하였으며 특히 쇼핑통행인 경우가 가장 높았다.