• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.2309-2318
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• 2010

It is a plan the government increases a railroad section SOC investment, and to activate railroad construction while a railroad wins the spotlight with green transportation. But an error of the demand forecast that is a base of a railroad investment evaluation follows in occurring big, there is it with an operation with an obstacle of a railroad investment. Case of the Incheon International Airport Railroad which went into operation recently, While a present transportation demand showed about 10% than a demand forecasted in a past conference, it was magnified in a social problem. A lot of research was gone on in road project about traffic demand forecast and error, a study to find out the error cause is an insufficient situation although errors of a railroad occurs big. So, this study looked for errors and causes about trip generation model and modes sharing model of railroad demand forecast but it was defined causes so that it can occur similar problems in the future. Especially it investigated causes after comparing rate of development plan for the realization and O/D size in trip generation model and after comparing rate of modes sharing of past and current and conducting a survey for airport users. In conclusion, it suggested method to reduce errors of railroad demand forecasting in the future.

• 대한교통학회지
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• 제24권7호
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• pp.91-100
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• 2006

도로개선사업의 타당성 분석을 위해 장래 수요추정은 필수적이며, 이는 사업 여부를 결정하는데 있어서 핵심적 사안이 되지만 현재 장래 수요추정에 적용되는 4단계 수요예측모형은 장래 고정된 기종점통행량을 이용하여 경로 전환된 통행량에 대해서만 분석할 뿐, 교통시스템의 향상으로 인해 추가로 발생되는 수요(유발통행수요-Induced Highway Travel Demand 또는 잠재수요-Latent Demand)는 충분히 고려되지 않고 있어 정확성에 대한 의심의 여지가 있다. 이에 본 연구는 교통수요가 결정되는 원리와 유사한 경제학 이론을 적용한 유발통행수요 추정모형과 광범위한 분석에 적용할 수 있는 유발통행수요 추정프로그램(I.D.A)을 개발하였다. 본 연구에서 구축된 모형을 통해 서울시 강변북로 일부구간의 도로개선에 따른 유발통행수요를 추정한 결과. 추정된 유발통행수요는 경로전환수요의 15% 정도인 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해 유발통행수요가 존재할 것으로 확신되는 사업에 대한 유발통행수요를 계량적으로 추정하여 도로개선의 타당성분석결과에 대한 신뢰성을 보다 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1996년도 제3회 한-중 국제학술회의
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• pp.175-197
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• 1996

• 대한교통학회지
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• 제26권2호
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• pp.147-156
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• 2008

교통수요분석시 기종점(O/D) 존의 집계수준과 네트워크의 구축수준이 어느 정도 균형(balance)이 이루어져야 하는데, 실제로는 불균형을 이루고 있는 경우가 있어 실제교통량과 예측교통량간의 차이가 발생하는 원인중의 하나로 간주되고 있다. 본 연구에서는 소규모 네트워크를 대상으로 O/D존 수와 네트워크의 구축수준에 따른 통행수요의 변화를 살펴보고, 이를 통하여 O/D존수와 네트워크간의 균형(balance)문제를 검토해 보았다. 분석방법은 Sioux-Falls network를 대상으로 네트워크를 추가/삭제시키고, 그에 따라 O/D존의 수도 일정비율로 변화시켜 분석하였다. 분석된 자료를 검증척도인 RMSE와 F-검정을 통해 비교 분석한 결과, 네트워크 증가시에는 예상과는 달리, 네트워크 상세화에 대하여 O/D존수의 증가/감소가 민감하게 반응하지 않는 것으로 나타났으나, 네트워크 집계(삭제)시에는 O/D존의 수도 역시 함께 감소시켜야 오차를 줄일 수 있는 것으로 나타나 이들 간에는 밀접한 관계가 있음을 보여주었다. 이는 교통수요분석을 위하여 네트워크를 구축할 때, O/D존수(존의 크기)도 함께 고려해야 하며, 이들간에 균형(balance)이 이루어지도록 설계해야 함을 의미한다.

• 대한교통학회지
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• 제32권6호
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• pp.600-614
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• 2014

본 연구는 SARIMA 모형을 활용하여 기존에 다루어지지 않았던 분기별 항만 컨테이너 물동량을 예측하였다. 구체적으로 모델 추정에 활용된 자료는 1994년 1사분기부터 2010년 4사분기까지 총 84분기동안의 국내 전체 항만 컨테이너 물동량 자료이다. 본 연구에서 추정된 예측 모형의 예측 정확도를 검증하기 위하여 2011년 1사분기부터 2013년 4사분기까지 물동량을 예측하여 실제 물동량과 비교하였다. 또한 기존에 널리 활용되고 있는 ARIMA 모형을 활용하여 추정한 예측 모형과의 비교를 통해 분기별 항만 물동량 예측에 있어서 SARIMA 모형의 상대적 우수성을 검증하였다. 기존에 항만 물동량을 예측하는 대부분의 연구는 주로 장기 예측에 초점이 맞추어져 있다. 또한 월별, 연도별 물동량 자료가 활용된 경우가 대부분이다. 분기별 항만 컨테이너 물동량 자료를 활용하여 단기 수요를 예측함과 동시에 SARIMA 모형의 우수성을 입증한 본 연구는 충분한 가치가 있다고 판단된다.

• 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.

• 한국항해항만학회지
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• 제44권6호
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• pp.564-570
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• 2020

이 연구는 국가 물류서비스의 향상과 항만경쟁력 확보를 위해 우리나라의 현실에 맞는 적정한 도선사 수요의 예측과 도선사 공급 유지방안을 제시하기 위하여 첫째, 우리나라 도선사 수요산정에 영향을 미치는 결정요인의 분석과 이를 바탕으로 도선사 수를 추정한 선행연구들의 한계점을 분석하여, 새로운 도선사 수요예측 프로세스를 제시하였다. 둘째, 도선 서비스 안전보장을 위한 최대 적정도선 시간 등을 포함한 제시된 개선방안을 적용하여, 향후 2027년까지 도선구역별 적정 도선사 수요를 예측한 후 보다 안정적인 도선사 배정방안을 제시하였다. 이를 적용한 결과 2027년에 필요한 총 도선사수는 270명으로 2018년 우리나라 총 도선사수 251명 대비 7.57% 증가할 것으로 전망되었다.

• 아태비즈니스연구
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• 제14권4호
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• pp.343-356
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• 2023

Purpose - This study attempted to predict short-term transportation demand using trains and getting off at Gangchon Station. Through this, we present numerical data necessary for future tourist inflow policies in the Gangchon area of Chuncheon and present related implications. Design/methodology/approach - This study collected and analyzed transportation demand data from Gangchon Station using the Gyeongchun Line and ITX-Cheongchun Train from January 2014 to August 2023. Winters exponential smoothing model and ARIMA model were used to reflect the trend and seasonality of the raw data. Findings - First, transportation demand using trains to get off at Gangchon Station in Chuncheon City is expected to show a continuous increase from 2020 until the forecast period is 2024. Second, the number of passengers getting off at Gangchon Station was found to be highest in May and October. Research implications or Originality - As transportation networks are improving nationwide and people's leisure culture is changing, the number of tourists visiting the Gangchon area in Chuncheon City is continuously decreasing. Therefore, in this study, a time series model was used to predict short-term transportation demand alighting at Gangchon Station. In order to calculate more accurate forecasts, we compared models to find an appropriate model and presented forecasts.

• 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.

• 대한교통학회지
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• 제35권2호
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• pp.143-159
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• 2017

본 연구는 2003년 1사분기부터 2016년 2사분기 까지 인천국제공항에서 미주노선을 통하여 미주 내 공항에 도착하는 항공화물의 시계열 자료를 통하여 SARIMA 모형을 활용하여 항공화물 수요예측을 시행하였다. 또한 SARIMA 모형을 활용하여 만들어진 수요예측 모형과 기존 연구에 주로 활용되어졌던 ARIMA 모형을 활용하여 만들어진 수요예측 모형과 비교분석함으로써, 주기적인 특성 및 계절성을 가진 시계열 자료에 대한 SARIMA 모형의 상대적으로 우수한 예측 정확성을 입증하였다. 기존의 항공 관련 연구는 주로 여객에 관한 연구가 상대적으로 많았다. 또한 화물과 관련된 연구에서도 특정노선이 아닌 공항이나 전체에 대한 연구가 대부분이었다. 이러한 상황에서, SARIMA 모형을 활용하여 미주지역이라는 특정 노선에 대한 항공화물의 수요를 예측한 본 연구는 큰 의의가 있다고 생각된다.