PURPOSES: This study is to find the substantial shortcomings embedded in the government policies and practical administrative processes associated with the Korean Transportation Database (KTDB) and to propose preliminary approaches to overcome. METHODS: Administrative and socioeconomic issues on inefficiency in public and private investment and redemption was found from the literature review. Through the interview of sets of experts and practitioners, a set of faultiness embodied in the administrative procedure utilizing and managing KTDB was found and analyzed. RESULTS: This study found the erroneous administrative elements categorized into four groups: faulty socioeconomic data supporting local governors's optimistic will yielded overestimation of future traffic demand; faulty data incidentally introduced in KTDB burdened traffic demand analysis; unavoidable misuse of KTDB worsened the unstability of KTDB; and apathy to manage the KTDB data deviated systematic management. The proposed includes the alteration of the administrative and technical systems to overcome those shortcomings. CONCLUSIONS : Erroneous administrative elements associated with KTDB should be concerned prior to indicating subsequential faultiness in demand analysis.
이 연구에서는 교통수요예측의 신뢰성에 영향을 미치는 요소와 원인을 검토하였다. 통행의 다양성과 불규칙성, 입력자료 한계, 자료의 집합화, 모형의 단순화가 포괄적 의미에서 교통예측 오차원인이 된다. 또한 불가피하게 존재하는 예측 오차의 이론적 배경을 정확히 규명함으로써 예측결과를 실무적 정책결정에 활용할 시에 합리적 판단을 하는데 도움이 되도록 하였다. 본 연구에서는 특히 노선배정모형의 예측 오차의 요인에 초점을 두고, KTDB 자료기반 분석오차를 6개 항목으로 나누어 설명하였다. 즉, (1) 입력 자료의 오차, (2) 공간 집합화와 네트워크 표현방식에 따른 오차, (3) 교통패턴 변동에 대한 대푯값 설정에 따른 오차, (4) 교통류모형 단순화에 따른 오차, (5) 노선선택 행태 집합화에 따른 오차로 구분하여 설명하였다.
본 연구는 지역적 범위에 따른 화물자동차의 공차통행 발생요인을 검토함으로써, 기존 화물수요모형의 한계를 제시하고자 하였다. 지역간 및 대도시 화물자동차의 공차통행 발생요인을 검토하기 위하여 화물자동차 속성, 출발지 및 도착지 특성, 그리고 운송품목의 유형을 고려한 서열로짓모형을 추정하였으며, 이를 통하여 화물자동차의 공차통행 발생에 영향을 미치는 다양한 요인들을 정량적으로 검토하였다. 분석결과 지역간 화물자동차의 공차통행 발생요인과 대도시 화물자동차의 공차통행 발생요인은 서로 상이한 것으로 나타났다.
이 연구는 우리나라에서 현재까지 사용되어 온 (수단O/D기반)화물수요추정법의 문제점 인식을 바탕으로 P/C기반 화물수요추정법과 비교 분석을 수행하였다. 우리나라 화물수단O/D는 화물의 최초기점과 최종종점 간 운송을 수단별 통행으로 나누어 인식하면서 접근트럭통행(Access/Egress Truck Trip)에 대한 정보가 누락되어있다. 이러한 이유로 수단O/D기반 화물수요추정법은 화물의 복합수단운송을 반영하지 못하는 단점이 있다. 이에, 본 연구는 우리나라 컨테이너 화물을 중심으로 P/C표와 복합수단선택모형을 추정하여 P/C기반 화물수요추정법을 제시하고, 기존 사용되어 오던 수단O/D기반 화물수요추정법과 기종점쌍 간 전환량, 수단통행물동량, 링크물동량을 비교하였다. 비교 결과 P/C기반 화물수요추정법은 복합운송을 제대로 모사하지 못하는 기존 수단O/D기반 화물수요추정법의 문제점을 해결할 수 있는 것으로 평가되었다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제26권1호
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pp.95-102
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2019
Public transportation systems play key roles in supporting dynamic activities and interaction between urban places. Especially, high efficient public transportation systems are required in order to support large traffic demands in urban areas. In this paper, we define a new metric, structural activation level (SAL), to replace the conventional transportation share ratio (TSR) measuring efficiency of public transportation systems. First of all, we access the Korea Transport Database (KTDB) and download origin-destination data by transport types to construct traffic networks with respect to transport types for each city. Then, we calculate the QAP (Quadratic Assignment Procedure) correlation between each traffic network and the total traffic network for each city to investigate SAL by comparing cities one another. The results of our investigation reveal inconsistency between TSR and SAL. In Daegu, TSR of public transportation systems is relatively low while SAL is high. In Deajeon, however, SAL is low while TSR is high. Therefore, we suggest to take into consideration SAL as well as TSR in order to investigate the degree of activation of public transportation.
2004년 4월 1일, 국내 최초의 고속철도(HSR)인 KTX (Korea Train eXpress)가 경부선에 도입 되었다. KTX의 등장은 경부선을 이용하는 철도 승객들의 운송수단 선택 및 도시구간별 이용객 수 변화를 가져왔다. KTX의 등장과 같은 개입사건(Intervention events)의 영향은 개입사건 전후 변화를 단순 통계량으로 분석하거나 개입 ARIMA 모델을 통해 분석 되었다. 개입 ARIMA 모델은 개입사건의 발생 시점(t)과 개입사건의 영향 형태(type) 등의 가정이 필요하다는 한계가 있었으며, 본 연구에서는 기존 연구에서의 한계점을 보완할 수 있는 시계열 이상치 탐지(time series outlier detection)를 활용하였다. 일반적으로 개입사건의 발생시기는 잘 알려져 있지 않으므로 시계열 이상치 탐지를 통해 개입사건에의 발생 시기를 추정할 수 있다. 시계열 이상치 탐지기법을 활용하여 개입의 시점과 영향 형태에 관한 가정 없이 개입사건에 대한 영향을 분석할 수 있으며, 발생된 이상치의 시점을 개입사건의 시점, 이상치의 영향을 개입사건의 영향으로 가정하였다. 데이터는 KTDB (Korea Transport Database)로 부터 KTX가 도입되기 이전인 2003년부터 2014년까지 12년 동안의 경부선(4개의 주요 도시구간 합산)을 포함한 주요 도시구간 4개의 월별데이터를 수집하여 활용하였다. 경부선 도시 구간별 이상치를 탐지 하고 그 영향을 분석한 결과, 동일한 개입사건 임에도 그 영향의 형태의 정도가 도시구간마다 다르게 나타나거나 영향이 나타나지 않았으며, 기존 연구에서 분석되지 않은 개입사건을 찾을 수 있었다.
본 연구는 지역적 범위에 따른 화물자동차의 통행발생 특성을 비교 분석함으로써 지역간 및 대도시 화물수요모형 추정의 차이점을 도출하고 지역적 범위에 적합한 화물수요모형 개발의 필요성을 제시하고자 하였다. 지역간 및 대도시 화물자동차의 통행발생 특성을 분석하기 위하여 화물자동차 속성, 출발지 특성, 도착지 특성, 적재품목을 고려한 서열로짓모형을 구축하였으며, 이를 통하여 다양한 특성이 화물자동차의 통행발생에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다. 분석결과, 지역간 화물자동차와 대도시 화물자동차의 통행발생 특성은 화물자동차 속성, 출발지 특성, 도착지 특성, 적재품목에서 모두 서로 상이한 것으로 나타났다. 특히 지역간 화물자동차는 대도시와 달리 출발지 및 도착지 유형이 제조업이고, 출발지 및 도착지의 산업단지 생산액이 클수록 통행수가 많은 것으로 나타났다.
본 연구는 우리나라 도로 교통부분의 이산화탄소 배출량 관리를 위한 지역별 배출량 산정 방법에 대한 연구로서 지역별로 서로 다른 통행패턴(기종점 통행, 통과 통행)을 고려하였다. 기초자료는 국가교통DB센터(KTDB)에서 제공하는 O/D 및 Network 자료를 이용하였다. 분석 결과, 기존 연구에서 제공하는 수도권의 총 이산화탄소 배출량은 매우 유사한 수준으로 분석되었다. 경기도를 중심으로 권역을 설정하여 분석한 결과, 경기도 남부 지역에서는 통과교통량에 의한 이산화탄소 배출량이 지역 배출량에 비해 높게 나타났으며, 북부 지역에서는 지역 배출량의 비율이 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 통행의 구분에 따라 지자체에서 관리할 수 있는 배출량과 국가 차원에서 관리할 수 있는 배출량을 구분할 필요가 있을 것으로 판단된다.
When an age of low growth and population decline, population migration plays an important role in spatial structure of region. There have been many researches on migration and regional spatial structure. The purpose of this study is to examine the changes of Gwangju and Jeonnam region's spatial structure and central area using social network analysis methods. For analysis it was used that population and migration data and passenger OD(Origin and Destination) travel data released by Statistics Korea and Korea Transport Database(KTDB). Using Gephi 0.8.2, migration and passenger OD networks were visualized, and this describe network flow and density. The results of the network centrality analysis show that the most populated village is not always network center though population mass is an important factor of central places. The average eigenvector centrality of 2010 migration is the lowest during 2005-2015, and it means few regions have high centralities. When comparing migration and travel networks, travel data is more effective than migration data in determining the central location considering spatial functions.
Investment scenarios in the transportation network design problem usually contain installation or expansion of multi-mode transportation links. When one applies the mode choice analysis and traffic assignment sequentially for each investment scenario, it is possible that the travel impedance used in the mode choice analysis is different from the user equilibrium cost of the traffic assignment step. Therefore, to estimate the travel impedance and mode choice accurately, one needs to develop a combined model for the mode choice and traffic assignment. In this paper, we derive the inverse demand and the excess demand functions for the multi-mode multinomial logit mode choice function and develop a combined model for the multi-mode variable demand traffic assignment problem. Using data from the regional O/D and network data provided by the KTDB, we compared the performance of the partial linearization algorithm with the Frank-Wolfe algorithm applied to the excess demand model and with the sequential heuristic procedures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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