• 대한교통학회지
• /
• 제28권2호
• /
• pp.171-181
• /
• 2010

2007년 7월부터 시행되고 있는 수도권 대중교통 통합요금제는 이용자의 통행비용 절감 및 활발한 환승행위의 유도로 긍정적인 평가를 얻고 있다. 그러나 수도권 대중교통 통합요금제를 고려한 철도 수요예측 방법론, 특히 수단분담과 관련된 연구가 많지 않았다. 이에 본 연구는 수도권 대중교통 통합요금제를 반영할 수 있는 수단별 효용산정기법을 제시하였으며, 2006년 가구통행실태조사 자료를 활용하여 통행시간과 통행비용 산정에 적용되는 계수를 현실화하였다. 그리고 다양한 요금제를 적용하기 위한 철도 수요예측 방법론을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 철도 수요예측 방법론은 철도 수요예측의 정확성과 유용성을 향상시키는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국가스학회지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.16-26
• /
• 2021

지구온난화 문제가 대두되어 세계 각국에서 수소전기차와 같은 친환경 자동차 보급이 증가하는 추세이다. 한국은 수소전기차 초기 시장 형성을 위해 차량 구매 시 보조금 지원, 세금감면 등 전폭적으로 지원하고 있다. 수소전기차 안전성에 있어 중요 핵심은 수소를 저장하는 내압용기로 정기적으로 검사해야 하나 기존 내압용기 검사소만으로는 수소전기차 내압용기 검사수요를 감당하기에는 역부족인 상황으로 수소전기차의 안전관리를 위한 내압용기 검사소 구축이 가장 중요하다. 이에 본 연구에서는 전기차 판매 데이터를 이용하여 Bass 확산모델의 혁신 및 모방계수를 추정하고, 이를 Bass 확산모델에 적용하여 수소전기차의 지역별 보급 대수 및 수소 내압용기 검사수요를 예측하였다. 그 결과 2040년 국내 수소전기차 검사수요는 690,759대로 이를 대비하기 위해서는 191개소의 신규 수소전기차 내압용기 검사소와 검사인력 1,124명이 필요한 것으로 확인되었다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.28-37
• /
• 2020

본 연구는 공공자전거의 대여량을 예측하는 딥러닝 모형을 개발하였다. 이를 위하여 공공자전거 대여량 자료, 기상 자료, 그리고 지하철 이용량 자료를 수집하였다. 지수평활 모형, ARIMA 모형과 LSTM기반의 딥러닝 모형을 구축한 후 MSE와 MAE 평가 지표를 사용하여 예측 오차를 비교·평가하였다. 평가 결과, 지수평활 모형으로 MSE 348.74, MAE 14.15 값이 산출되었다. ARIMA 모형으로 MSE 170.10, MAE 9.30 값을 얻었다. 그리고 딥러닝 모형으로 MSE 120.22, MAE 6.76 값이 산출되었다. 지수평활 모형의 값과 비교하여 ARIMA 모형의 MSE는 51%, MAE는 34% 감소하였다. 그리고 딥러닝 모형의 MSE는 66%, MAE는 52% 감소하여 딥러닝 모형의 오차가 가장 적은 것으로 파악되었다. 이러한 결과로부터 공공자전거 대여량 예측 분야에서 딥러닝 모형의 적용시 예측 오차를 크게 감소시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
• /
• 한국건설관리학회 2003년도 학술대회지
• /
• pp.67-72
• /
• 2003

Infrastructure asset management is a methodology for programming infrastructure capital investments and adjusting infrastructure service provision to fulfil established performance, considering the life-cycle perspective of infrastructure. In this study, the methodologies for infrastructure asset management system implemented in sewer management system, bridge management system, pavement and highway management system, and embankment dam management system are described with focus on the system in U.S. As the major methodology to support the decision-making for asset mangers to better allocate the limited funds to the area needing it the most. various demand forecasting methodologies used in wastewater, water, transportation, electricity, and construction are also introduced for their applicability towards infrastructure asset management.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제47권3호
• /
• pp.155-166
• /
• 2023

4차 산업혁명의 영향으로 해운항만물류산업의 스마트화에 따른 전문인력의 수요를 예측하기 위하여 통계청의 2000년~2020년 기간의 운수업조사 자료와 해양수산부의 한국선원통계연보 2004년~2021년도 자료를 활용하여 추세분석과 시계열 분석을 실시하였다. 해운항만물류산업의 인력 수요 예측에서 추세분석의 선형회귀모형의 타당성이 가장 높은 것으로 평가되어 이를 적용하였다. 자율운항선 해기인력, 원격선박관리인력, 스마트 해운비즈니스 인력, 스마트 항만인력. 스마트 창고인력, 스마트 해운항만물류 서비스 인력의 2021~2035년 기간의 인력 수요를 예측한 결과, 스마트 해운항만물류인력 수요는 2023년 8,953명, 2030년 20,688명, 2035년 26,557명으로 증가하는 것으로 예측되었다. 이 연구는 스마트 해운항만물류 인력수요에 대한 연구가 아직 이루어지지 않은 상태에서 스마트 인력수요를 통계자료에 근거하여 객관적으로 추정함으로써 인력 수요의 예측 가능성을 높이고, 향후 필요 전문인력 양성 방안을 수립하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
• /
• 제33권2호
• /
• pp.113-124
• /
• 2015

한국교통연구원에서 2010년 가구통행실태조사 자료를 기초로 구축한 신규 KTDB 여객자료는 대도시권 모두에 대해 PA개념을 기반으로 통행생성과 통행유인의 통행발생량과 교통존 간의 통행량 자료를 처음으로 제공하였다. 따라서, 신규 KTDB를 활용한 장래 수요예측의 분석방법은 변화된 자료형태에 적합한 PA개념의 분석방법이 적용되어야 한다. 본 연구에서는 교통정책 분석 시 반영하게 되는 장래 개발사업에 대한 통행발생량 예측과 통행분포패턴 예측 분석에 있어 PA개념의 분석 절차를 정형화할 수 있는 방법을 명확하게 제시하고, 또한 과거의 OD기반의 분석방법이 적용될 경우 그 분석결과가 PA기반의 분석방법의 결과와 다르게 나올 수 있음을 단순 예제를 통해 증명하였다. 이와 같은 분석결과의 차이는 교통정책의 의사결정에 있어 신규 KTDB 여객자료를 활용하면서 과거의 OD기반의 분석방법이 적용될 경우 정책결정에 왜곡을 가져올 수 있음을 의미하는 것이므로, 신규 자료에 대해 적합한 분석방법이 적용되어야 함을 본 연구는 강조하였다. 또한 본 연구는 신규 KTDB 여객자료에 PA기반 분석방법이 올바로 응용 적용될 수 있도록 조속히 실무분석가들에게 분석방법 지침과 기술 보급이 필요함을 주장하였다.

• 대한교통학회지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.117-134
• /
• 2004

도로교통량의 상당부분을 차지하는 트럭교통(truck traffic)은 교통혼잡, 주차, 교통안전 문제의 큰 요인이 되고 있다. 그러나 그 동안 교통수요예측 및 교통계획에서 트럭교통은 사람교통(passenger trip)에 비해 상대적으로 그 중요성이 간과되어 왔다. 트럭교통의 정확한 모형화가 선행되지 않으면 각종 교통수요예측 및 교통정책의 신뢰성은 낮아질 것이다. 본 연구의 목적은 교통수요예측 과정에서 트럭교통을 교통망(network)에 배정하는 기법을 개선하는데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 노선배정(network assignment)의 핵심적인 요소인 기존의 BPR(Bureau of Public Road) 함수에 트럭 교통량 변수를 포함하여, 수정된 새로운 BPR 함수를 개발하였다. 본 연구에서 제시된 방법은 교통수요예측시 트럭 교통량을 고려하여 보다 현실적이고 신뢰성 있는 도로교통수요 예측치를 담보할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
• /
• 제32권4호
• /
• pp.401-409
• /
• 2014

본 연구는 시설 확장비용과 승객들의 지체시간 감소에 따른 편익을 고려한 항공의 핵심 시설 확장 문제를 다루고자 한다. 이를 위해 우리는 시계열 예측방법으로 널리 알려진 ARIMA model를 활용하여 계절 및 주기를 갖는 항공피크 수요를 예측한다. 승객이 공항에 도착한 후에 공항 내에서의 승객들의 흐름과 지체를 고려하여 실제 지체 편익을 추정하기 위해 이산사건 시뮬레이션 모형을 설계한다. 비용과 편익 간의 상충관계를 통해 우리는 컨베이어의 경제적 확장 대수를 결정한다. 인천공항의 사례를 활용한 실험이 수행되었으며, 실험 결과는 본 접근방법이 계절에 따른 승객의 도착 유형과 공항 내의 동적인 흐름을 반영한 시설의 확장 문제를 해결하는 데 효과적임을 보인다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
• /
• 한국철도학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.1615-1622
• /
• 2010

Recently, there has been an increase in interest from the aspects of transshipment and connection between the means of transportation. Not only for passengers but also for freight transportation as the need for transportation efficiency is growing while the importance of logistic railway transportation is emerging. The domestic freight transportation is carried out by roads, railroads, ships, and port. However, as other means of transportation, except road, is impossible for Door to Door Service, multimodal transportation accompanied by road transportation is carried out. Here, even though 'transshipment' occurs, because of the lack of basic data regarding this, it is difficult to reflect it in the demand forecasting. With respect to the Korean freight O-D, it was very difficult to have equivalent comparison on the competitiveness and availability of transportation services between the point of departure and the final destination. Taking into account the study of implementation of logit model considering the time and cost of transshipment of multimodal transportation and the transshipment resistance value upon selecting means of freight transportation on multimodal transportation was comparatively insufficient. This study consisted of questionnaire targeting shippers, and based on this, transshipment resistance value was calculated by deriving utility function. By doing so, I intend to examine the effect 'transshipment' has on selecting the means of transportation occurring from freight transportation.

• 대한교통학회지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.19-26
• /
• 2004

사통팔달(AWS:AllWayS)은 교통계획의 중요성이 날로 부각되는 추세에서 네트워크 편집 및 데이터베이스 분석 기능을 갖춘 국내에서 최초로 개발된 종합적인 교통수요 예측모형이다. 과거에 일부 개별적인 모형의 수행을 위해 개별 기능의 수행을 위한 수요예측모형들이 국내에서 개발되어 사용되어온 바 있으나, 사통팔달 모형은 과거동안 축적된 교통계획 및 전산기술에 대한 이론적, 경험적 성과들을 바탕으로 국내 실정에 적합한 전통적인 4단계 수요예측과정에 대해 전체적으로 수행이 가능하도록 체계화함으로써 기존 외국의 교통계획모형들이 비판없이 사용되고 있는 국내 현실에서 본 모형의 유용성이 있다고 사료된다. 아울러 교통수요 예측을 위해 필요한 가로, 대중교통 등의 교통 네트워크 자료의 작성 기능을 모형의 내에서 갖추고 있으며 모형의 수행에 필요한 모든 자료들을 데이터베이스화함으로 대상 분석 시나리오에 대해 종합적이고 일관적인 수요예측 과정을 수행할 수 있도록 모형을 개발하였다.