• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.27-30
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• 2021

경제 성장과 함께 자동차의 수요가 늘어남에 따라 교통사고 발생 빈도는 꾸준히 증가하고 있다. 이에, 본 연구에서는 교통사고를 야기하는 도로 및 기상환경과 같은 조건을 활용하여 기계학습 모델을 통해 서울시 교통사고 사상자 수를 예측하는 모형을 찾고자 한다. 활용한 데이터는 도로교통 공단에서 제공하는 교통사고 사상자 수 정보를 포함하는 데이터로 2015년부터 2018년도까지 데이터를 학습에 사용하였고 2019년도 데이터를 테스트 평가에 사용하였다. 실증연구를 통해 트리 기반의 모델 별 성능을 비교하였으며 본 연구에 대한 결과는 사고 발생 시 우선순위에 의한 구조활동이 가능하게 함과 도로상황 및 기상을 고려한 안전운전 가이드 지식으로 활용될 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제28권6호
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• pp.133-146
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• 2010

우리나라 화물수요분석모형의 기초자료로 활용되는 화물기종점통행량(O/D)과 화물네트워크 자료는 지난 10여 년 동안 개선되어 왔음에도 불구하고 아직 많은 한계를 지니고 있다. 주된 원인은 기존의 화물수요분석모형이 환적시설이나 물류시설을 별도의 노드로 구분하지 않는 통행기반모형이라는데 있다. 통행기반모형에서는 화물의 이동이나 화물 물동량의 전환관계 파악, 복합화물 교통망에서의 화물흐름 등을 제대로 반영하지 못하기 때문이다. 본 연구의 목적은 기업의 물류활동을 감안한 화물수요추정방법론을 개발하기 위한 기초 연구로서 공급사슬기반의 화물유통경로 선택모형을 개발하는 것이다. 구체적으로는 유통경로의 물적흐름에 영향을 주는 선택요인과 화물유통경로의 수송사슬특성(Transport Chain Attributes) 즉, 운송수단, 운송시간, 운송비용, 운송량 등을 반영한 화물유통경로선택모형을 개발하고 이를 분석함으로써 시사점을 도출하고자 한다. 이를 위하여 석유화학제품과 자동차 및 자동차부품에 대한 유통경로조사 자료를 활용하였다. 분석결과, 운송비용, 운송시간, 운송량을 변수로 하는 다항 로짓모형이 가장 적합한 것으로 분석되었다. 선정된 모형에 의하면 석유화학제품과 자동차 및 자동차부품의 경우 취급하는 운송량이 많을수록 대형화물차 유통경로의 선택 효용이 큰 것으로 분석되었고, 중간지점경유형의유통경로보다는직접수송형의유통경로를선호하는것으로분석되었다. 또한 두 품목의 경우 대형화물차보다는 소형화물차를 이용하여 운송하는 품목특성을 보였다.

• 대한교통학회지
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• 제24권6호
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• pp.103-117
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• 2006

본 연구에서는 개별 관광객을 Simulation하는 모형을 개발하고. 이를 이용해 첨단 관광정보시스템 하에서의 여행객의 관광지 선택행태 변화와 관광 수요 패턴의 변화를 분석하였다. 관광객의 여행계획 목적함수는 기대효용 최대화로 가정하였고, 교통망에서 순차적 방문 계획 해를 얻기 위해 Traveling Salesman Problem(TSP)을 이용하였다. 단 관광객들의 경우 하루 동안 주어진 여행시간과 여행예산의 제약이 존재하기 때문에, 제약이 존재하는 TSP. 즉 Prize-Collecting TSP를 이용하였으며, 하루 이상 관광지에 체류하는 관광객들의 여행계획 문제를 풀기위해 Prize-Collecting Multiple-Day TTaveling Salesman Problem(PC MD TSP)을 개발하였다 관광 정보의 형태는 사전정보, Oft-line 정보. On-line 정보로 구분하여, 전체 관광객들을 이용 가능한 정보 형태에 따라 3가지 계층으로 구분하였으며. Simulation을 통해 각 관광지의 관광객을 계산하였다. 개발된 모형을 통해 Ubiquitous 환경에서의 On-line 정보가 관광객들뿐만 아니라 관광지에도 수요증가에 따른 운영 이익 증대를 가져다 줄 수 있음을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제24권5호
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• pp.89-108
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• 2006

우리나라도 2000 년에 65세 이상 고령자 인구가 전인구의 7%에 도달하며서 소위 고령화 사회에 진입하게 되었고 앞으로 25년간 우리나라 고령자인구의 증가율은 세계적으로 유례없이 급속할 것으로 예상된다. 이러한 측면에서 최근 고령화 문제가 사회적인 이슈로 대두됨에 따라 교통시설물 계획 등에서 고령인구의 통행특성을 고려한 계획 및 설계가 필수적으로 요구되어지고 있다 하지만, 기존의 교통존 혐의 집계분석 방법론에서는 일반인과 고령자의 평균값을 사용함으로써 고령자의 통행 특성 및 사회경제적 특성을 고려하는데 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 일반인과 다른 고령자의 통행특성을 분석하기 위해 네스티드 로지모형을 이용하여 개인의 통행특성을 반영할 수 있는 비집계분석의 방법론으로 활동 스케줄링 모형을 구축하고 정립하였다. 본 연구에서의 분석결과 일반인과 비교해 고령자의 통행특성은 직장인과 비직장인 모두에서 출발시간과 수단 선택에서 큰 차이를 가지는 것으로 분석되었다 이러한 개인 통행특성의 차이를 간과한 기존의 교통존 중심의 집계분석 방법론으로 장래 수요 예측시에 큰 편이를 초래할 것으로 예상된다 따라서 본 연구는 개인통행특성을 고려하기 위해 활동기반모형의 필요성을 강조할 수 있는 좋은 선행과제가 될 것으로 기대한다 또한, 활동기반분석의 지속적인 연구 및 이에 대한 개발은 현재 대두되고 있는 도로사업 평가의 신뢰성, 향후교통시설물 계획 및 설계 평가에 중요 요소로 인식되는 교통량 예측 등에 대한 신뢰성 향상에 많은 기회를 할 것으로 판단된다

• 한국경제지리학회지
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• 제11권2호
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• pp.192-202
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• 2008

통행수요예측을 위한 기간의 활동기반모형은 통행자가 어떠한 활동에 무슨 교통수단을 이용하여 도달하고, 어떻게 시간을 소비하고 누구와 같이 활동을 하는지에 대한 물음에 답하기 위해 여객 중심으로 진행되었으며, 활동기반 혹은 통행기반 가구통행실태 조사 자료가 분석에 사용되었다. 본 연구는 여객이 아닌 화물차 운전자를 연구 대상으로 하며, 하루 동안 화물관련 활동이 기록된 자료가 사용된다. 여객의 통행이 통행자의 주관이 강하게 반영된 의사결정의 결과물이라면, 화물의 경우 화주와 운송업체의 영향이 크게 반영된 스케줄의 결과물이라는 차이가 있다. 본 연구는 여객의 활동기반 통행분석의 기법을 적용하여 대형 화물차의 통행사슬을 분석한다. 본 연구는 2005년에 수행된 제3차 전국물류현황조사 자료 중 8톤 이상 대형 화물자동차 운행다이어리 자료를 이용하였으며, 분석에 사용된 자료의 특징은 화물차 운전자가 하루 동안 통행한 운행 일지를 기록한 것으로 적재능력, 적재품목, 적재상태, 도착지, 도착시간 등이 기록된 것이다. 분석 결과, 영업용과 자가용 별로 도착지, 도착지유형, 적재품목 시퀀스에서의 차이를 확인할 수 있었으며, 이들을 통합한 다차원 시퀀스 역시 차이가 있음을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제30권3호
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• pp.107-118
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• 2012

본 연구는 대도시 화물자동차의 화물통행수요 추정을 위한 목적으로 대도시 화물자동차의 통행수요특성을 분석하고자 하였다. 대도시 화물자동차의 통행수요특성은 활동발생과 도착지선택, 그리고 통행사슬행태를 중심으로 분석하였다. 분석결과 출발존의 서비스업 사업체수가 대도시 화물자동차의 활동발생과 도착지 선택에서 주요한 영향을 미치는 요인으로 분석되었다. 그리고 도착지 유형이 도소매업체이고, 운송품목이 음식료품의 경우 통행사슬 내 통행수가 가장 많은 것으로 드러났다. 향후 대도시 화물자동차 통행수요추정시 이러한 변수와 운송품목을 고려할 필요가 있을 것으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제27권1호
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• pp.143-155
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• 2009

현재 이용되는 모든 동적 통행배정모형들은 출발시간을 기준으로 기종점간의 통행량을 정의하고 있다. 하지만, 동적 OD가 출발시간을 통행수요의 동적 기준점으로 이용하는 것은 동적 통행배정 모형의 계산상 편의를 위한 것이다. 즉, 통행이 활동참여를 위해 발생하고 종료된다는 것을 고려하면 이러한 출발시간 기준 기종점표는 모든 종류의 통행들에 적용될 수는 없다. 예를 들어, 오전의 출근통행은 업무개시시간을 고려한 희망도착시간이 기준시간이 되고, 통근자들이 가정을 떠나는 출발시간은 희망도착시간과 예상 기종점 통행시간을 고려해 결정되는 것이다. 그러나 현재 개발되어 있는 모든 통행배정기법들은 출발시간으로부터 시간의 흐름에 따라 기점에서 종점으로 통행을 이동시키기 때문에 통행수요를 종점 희망도착시간을 기준으로 역방향계산을 할 수 없다. 따라서 현실과 동일한 결정과정을 통해 동적 통행배정을 할 수 있는 모형은 아직 개발되지 않았다. 본 연구에서는 이러한 문제인식 아래 희망도착시간을 기준으로 정의된 동적 기종점표를 교통망에 부하할 수 있는 동적 통행배정모형을 개발하였다. 개발된 모형은 희망도착시간분포와 예상 경로 통행시간을 이용하여 출발시간분포를 갱신하는 방법을 이용하였으며, GLS함수를 통해 수학식을 구성하였다. 개발된 모형은 두 가지의 소규모 교통망들에 적용되어 그 성능을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.7-14
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• 2018

자율주행택시, 자율주행셔틀과 같은 새로운 교통서비스들에 대한 연구들이 전 세계적으로 여러 도시들을 대상으로 진행 중이지만 대부분 현재 통행 수요는 출발시간이 고정적이라고 가정하고 기존 교통수단과 새로운 교통수단의 도입 효과를 분석한다. 본 연구는 자율주행기반 교통서비스 운영에서 통근자의 출발시간 조정에 따른 교통체계의 영향을 행위자기반 모형으로 분석하였다. 통행시간 선택에 대해 다양한 시나리오를 설정하였고 자율차를 수용할 수 있는 도로용량의 영향도 분석하였다. 분석결과 통근자가 원하는 출발시간에서 집에서의 활동종료시간과 출발시간이 상당히 조정된 후 시스템적으로 안정적인 통근통행이 완료되었으며, 또한 도로용량의 감소는 과도한 스케줄 조정에도 불구하고, 많은 통행자들이 9시 이전에 통근하기 어려운 것으로 나타났다. 이와 같은 결과를 통해 현재와 다른 교통운영과 교통가격정책이 필요성을 정책적 제언으로 제시하였다.

• 대한교통학회지
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• 제33권5호
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• pp.449-460
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• 2015

현재 교통수요모형 기반의 자동차 배출량 추정 모형에서 교통 활동도 자료는 세부적으로 고려되는 반면, 배출계수는 평균적인 값만 반영되고 있기 때문에 배출량 산정 결과의 정확도를 저하시키는 문제가 있다. 본 연구는 도로유형 및 주행시간대와 무관하게 동일한 배출계수가 적용되는 부분을 개선하기 위해, 도로유형과 주행시간대별 연료소모량 차이에 대한 실증적 분석을 기반으로 각 유형별 배출계수의 보정 지표 제시를 목적으로 한다. 이를 위해, '이동식 차량활동도 모니터링 장비(Portable Activity Monitoring System: PAMS)'를 이용해 도로유형 주행시간대별 실 주행 자료를 수집하였고, 각 유형별 연료소모량을 추정하여 이를 비교하였다. 연구 결과 평균 주행속도가 22.5km/h 일 경우, 도로 유형별 주행차량의 가감속도 변화 등의 차이에 따라 국도에서의 연료소모량(95g/km)은 자동차 전용도로에서(81g/km)보다 약 17.3% 높은 것으로 분석되었고, 첨두시간대의 평균 연료소모량(86.73g/km)은 비첨두시간대(82.84g/km)보다 약 4.7% 높은 것으로 분석되었다. 각 유형별 연료소모량의 차이는 공변량 분석 (ANOCOVA)과 다변량 분산분석 (MANOVA)으로 검증하였으며, 그 결과 "주행속도가 동일할지라도, 도로유형과 주행시간대에 따라 연료소모량의 차이가 있다"는 본 연구가설은 유의한 것으로 나타났다. 마지막으로 연료소모량의 차이를 활용하여 각 유형별 배출계수 보정 지표들을 제안하였다. 본 연구는 기존 차량 중심의 배출계수 연구에서 벗어나, 도로 교통 조건에 따른 배출계수 특성을 분석했다는 점에서 의의가 있으며, 본 연구결과를 활용하여 교통부문의 배출량 추정결과에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.17-31
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• 2023

활동기반 모델은 현대의 복잡한 개인의 통행행태를 반영한 정교한 기반의 수요예측이 가능하지만, 분석 대상지의 상세한 인구정보가 필수적으로 요구된다. 최근 다양한 심층생성 모델을 활용한 합성인구 생성 기법이 개발되었고, 설문조사를 통해 수집된 샘플 데이터에 존재하지 않는 실제 인구와 유사한 인구 특성을 모사한 데이터를 생성해내는 방법론이 제시되었다. 이는 이산형으로 이루어진 샘플 데이터를 연속형 데이터로 변환하여 분포 영역을 정의한 뒤 생성된 표본 데이터의 거리를 정교하게 계산하여, 불가능한 인구 특성 조합을 억제하는 방식으로 데이터의 확률 분포를 학습한다. 하지만 데이터 변환 과정에 활용되는 개체 임베딩이 잘 학습되지 않으면 의도와 다르게 왜곡된 연속형 분포 영역이 정의될 수 있고, 원본 데이터 표현의 오류로 인한 잘못된 합성인구를 생성할 가능성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 정확도 높은 임베딩을 추출하여 간접적으로 합성인구 생성 성능을 증가시키고자 한다. 결과적으로 합성인구의 다양성과 정확성 측면에서 기존 대비 약 28.87% 성능이 향상하였다.