• 한국철도학회논문집
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• 제17권4호
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• pp.307-312
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• 2014

본 연구는 중앙선의 여객수송수요를 효율적으로 예측하기 위한 방법으로 계절성 요인을 고려한 ARIMA 모형을 제안하였다. 특히, 최근의 관광수요를 반영하기 위하여 2013년 4월 개통되어 운행되고 있는 중부내륙권 관광전용열차(O-train, V-train)의 수요를 포함하여 예측모형을 구축하였다. 이를 위하여 2005년 1월부터 2013년 7월까지의 월별 시계열 데이터(103개)를 사용하여 최적의 모형을 선정하였으며 예측결과 중앙선의 여객 수송수요는 지속적으로 증가할 것으로 나타났다. 구축된 모형은 중앙선의 단기수요를 예측하는데 활용이 가능하다.

• 전자통신동향분석
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• 제34권3호
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• pp.106-113
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• 2019

Mobile traffic is one of the most important indexes of the growth of the mobile communications market, and it has a close relationship with subscribers' service usage patterns, frequency demand and supply, network management, and information communication policy. The purpose of this paper is to understand mobile data usage in Korea and to suggest the optimal steps for establishing the frequency supply and demand system by researching the traffic trends that reflect the characteristics of radio resources in the mobile communications field. To achieve this goal, attempts were made to increase the possibility of policy use by analyzing and forecasting mobile traffic trends, and to improve the accuracy of the research through the verification of the existing prediction results. The paper ends with a discussion of the necessity of a frequency management system based on data science.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권1호
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• pp.183-192
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• 2012

본연구는 KTX의 단기수요예측 방향을 설정하기 위한 통행행태 분석이 목적이다. 분석결과는 첫째, 이상치 판단기준은 통행량 표준편차의 2배가 적정한 것으로 판단된다. 둘째, ANOVA 분석을 이용하여 요일별 통행량의 동질여부를 분석한 결과 주중(월~목)과 주말(금~일)로 구분되었다. 셋째, 통행빈도, 통행량균, 통행거리를 이용하여 철도역간 O/D에 대해 군집분석을 시행하였다.

• 토지주택연구
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• 제2권3호
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• pp.217-226
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• 2011

The Seoul Metropolitan Government is striving to minimize the amount of traffic according to the supply of apartment houses along with the solution of housing shortage for the low income people through high density development near the subway area. Therefore, a stronger policy is necessary to control the traffic of the passenger cars in a subway area for the successful high density development focusing on public transportation, and especially, the estimation of the demand of cars with high reliability is necessary to control the demand of parking such as the limited supply of parking lot. Accordingly, this study developed car ownership forecasting model using Look-up Table among category analyses which are easy to be applied and have high reliability. The estimation method using Look-up-Table is possible to be applied to both measurable and immeasurable types, easy to accumulate data, and features the flexible responding depending on the changes of conditions. This study established Look-up-Table model through the survey of geographical location, the scale of housing, the accessible distance to a subway station and to a bus station, the number of bus routes, and the number of car owned with data regarding 242 blocks in Seoul City as subjects.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.132-140
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• 2019

최근 전 세계 많은 도시는 교통량 및 대기오염을 감축하기 위해 공유자전거 시스템을 도입하여 운영하고 있고, 서울시에서도 2015년부터 따릉이 공유자전거 서비스를 제공하고 있다. 공유자전거의 사용이 확산됨에 따라 대여소별로 자전거의 수요는 증가하고 있으나, 제한된 예산 하에서 대여소별로 수요를 관리하기 때문에 운영 및 관리상의 어려움이 존재한다. 현재 자전거 재배치를 통해 대여소별로 수요의 변동을 해결하려고 노력하고 있으나, 불확실한 미래의 사용자 수요를 정확히 예측하는 것이 보다 근본적인 방안이다. 본 연구에서는 통계적 시계열 분석을 통해 서울시 따릉이의 수요를 예측하는 모델을 개발하고, 이를 실제 데이터를 통해 분석하고자 한다. 특히, 전기 사용량의 수요에 사용했던 Holt-Winters방법을 따릉이 수요 예측을 위해 변형하여 적용하였고, 또한 파라미터들의 변동이 실제 수요예측에 어떠한 영향을 미치는지 민감도 분석도 수행하였다.

• 대한교통학회지
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• 제34권5호
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• pp.476-488
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• 2016

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.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.638-644
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• 2008

Mungyeng line(Jupyung${\sim}$Mungyeng) was closed due to a rapid decrease in demand in 1995. However, as the rail transportation demand is expected to increase with the plan to develop a tourist resort and a traffic network in Mungyeng area, it is required to forecast future demand to meet the change of transportation environment in this region. This study predicts the rail transportation demand and analyzes financial benefit in operator's side in case of reopening this line, based on nation-wide traffic volume data from Korean Transportation Database(KTDB). The results of this research can be applied to not only establishing a train operation plan also improving customer service. Moreover, Korail will have an opportunity to develop new business by linking train service to tourist attractions around the Mungyeng area.

• 한국도로학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.1-7
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• 2010

본 연구는 도시교통수요예측에 있어 비신호교차로 지체를 다루고 있다. 본 연구의 목적은 비신호교차로 지체식을 개발하고, 이 지체식의 적용결과를 비교분석하는데 있다. 이를 위해 이 연구에서는 한국도로용량편람(KHCS)에 의한 시뮬레이션과 EMME/2를 이용한 청주시 사례연구에 중점을 두고 있다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 총 480회의 시뮬레이션을 통해 통계적으로 유의한 8개의 지체식이 개발되었다. 둘째, 비신호교차로의 지체식을 적용한 추정치가 관측 교통량 자료에 가장 적합한 것으로 분석되었다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2023년 정기학술대회 논문집
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• pp.259-260
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• 2023

The rapid urbanization and modernization observed in countries like Myanmar have led to significant concerns regarding traffic congestion, especially in urban areas. This study focuses on the analysis and revitalization of urban transport in selected areas of Myanmar. The core of urban transportation planning lies in travel forecasting, which employs models to predict future traffic patterns and guide decisions related to road capacity, transit services, and land use policies. Travel demand modeling involves a series of mathematical models that simulate traveler behavior and decision-making within a transportation system, including highways, transit options, and policies. The paper offers an overview of the traditional four-step transportation modeling system, utilizing a simplified transport network in the context of Mandalay City, Myanmar.

• 지능정보연구
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• 제3권1호
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• pp.31-45
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• 1997

To date, research on data mining has focused primarily on individual techniques to su, pp.rt knowledge discovery. However, the integration of elementary learning techniques offers a promising strategy for challenging a, pp.ications such as forecasting nonlinear processes. This paper explores the utility of an integrated a, pp.oach which utilizes a second-order learning process. The a, pp.oach is compared against individual techniques relating to a neural network, case based reasoning, and induction. In the interest of concreteness, the concepts are presented through a case study involving the prediction of network traffic for video-on-demand.