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웹/모바일-어플리케이션 접속 지표와 TCS 교통량의 상관관계 연구
류인곤,이재영,최기주,김정화,안순옥 대한교통학회 2016 대한교통학회지 Vol.34 No.1
In the recent years, the internet has become accessible without limitation of time andlocation to anyone with smartphones. It resulted in more convenient travel information accessboth on the pre-trip and en-route phase. The main objective of this study is to conduct astationary test for traffic information web/mobile application access indexes from TCS (TollCollection System); and analyzing the relationship between the web/mobile application accessindexes and actual traffic volume on expressways, in order to analyze searching behavior ofexpressway related travel information. The key findings of this study are as follows: first, theresults of ADF-test and PP-test confirm that the web/mobile application access indexes bytime periods satisfy stationary conditions even without log or differential transformation. Second, the Pearson correlation test showed that there is a strong and positive correlationbetween the web/mobile application access indexes and expressway entry and exit trafficvolume. In contrast, truck entry traffic volume from TCS has no significant correlation withthe web/mobile application access indexes. Third, the time gap relationship between time-seriesvariables (i.e., concurrent, leading and lagging) was analyzed by cross-correlation tests. Theresults indicated that the mobile application access leads web access, and the number ofmobile application execution is concurrent with all web access indexes. Lastly, there was noweb/mobile application access indexes leading expressway entry traffic volumes onexpressways, and the highest correlation was observed between webpage view/visitor/newvisitor/repeat visitor/application execution counts and expressway entry volume with a lag ofone hour. It is expected that specific individual travel behavior can be predicted such as routeconversion time and ratio if the data are subdivided by time periods and areas and utilizingtraffic information users’ location. 최근 스마트폰의 빠른 보급으로 누구나 언제 어디서든 자유로운 네트워크 접속이 가능해졌다. 이는 통행 전은 물론 통행 중 교통정보 검색이 매우 편리해졌음을 의미한다. 고속도로 교통정보 탐색 행태의 기반이 되는 상관성 분석을 위하여, 웹과 모바일-앱의 접속 지표에 대한 정상성 여부를 검증하고, TCS 교통량과의 상관관계를 실증적으로분석하는 것이 본 연구의 목적이다. 그 결과 첫째, 시간대별 웹/모바일-앱의 접속 지표에 대한 ADF-검정, PP-검정결과, 로그변환이나 차분변환 없이도 시계열의 정상성 조건을 만족하는 것으로 나타났다. 둘째, 고속도로 진출입 교통량과의 피어슨 상관계수를 검토한 결과, 웹/모바일-앱의 모든 접속 지표는 뚜렷한 양적 상관관계를 보였다. 단,트럭의 TCS 진입 교통량은 상관관계가 거의 없는 것으로 나타났다. 셋째, 시계열 변수 사이에 존재하는 발생시간의시차 관계(동행성, 선행성, 후행성)를 규명하기 위해 교차분석을 수행한 결과, 모바일 이용자는 모든 웹 접속 지표보다 선행하고 있었으며, 모바일 실행횟수는 모든 웹 접속 지표와 동행함을 발견하였다. 넷째, 고속도로의 진입 교통량에 선행하는 웹/모바일-앱 접속 지표는 존재하지 않았으며, 웹 페이지뷰/방문자/신규방문자/재방문자, 모바일실행횟수는 오히려 고속도로 진입 총 교통량과 비교시 1시간의 후행 시차에서 상관관계가 가장 높게 나타났다. 향후분석의 공간적 범위와 시간적 범위를 세분화하고 교통정보 이용자의 위치정보를 활용할 수 있다면, 경로 전환 시점/비율과 같은 개별 통행행태까지도 예측할 수 있게 될 것으로 판단된다.
검색 트래픽 정보를 활용한 고속도로 교통지표 분석 연구
류인곤,이재영,박경철,최기주,황준문 대한교통학회 2015 대한교통학회지 Vol.33 No.1
Numerous research has been conducted using internet search data since the mid-2000s. For example, Google Inc. developed a service predicting influenza patterns using the internet search data. The main objective of this study is to provethe hypothesis that highway traffic indices are similar to the internet search patterns. In order to achieve this objective, amodel to predict the number of vehicles entering the expressway and space-mean speed was developed and thegoodness-of-fit of the model was assessed. The results revealed several findings. First, it was shown that the Google searchtraffic was a good predictor for the TCS entering traffic volume model at sites with frequent commute trips, and it had anegative correlation with the TCS entering traffic volume. Second, the Naver search traffic was utilized for the TCSentering traffic volume model at sites with numerous recreational trips, and it was positively correlated with the TCSentering traffic volume. Third, it was uncovered that the VDS speed had a negative relationship with the search traffic onthe time series diagram. Lastly, it was concluded that the transfer function noise time series model showed the bettergoodness-of-fit compared to the other time series model. It is expected that “Big Data” from the internet search data can beextensively applied in the transportation field if the sources of search traffic, time difference and aggregation units areexplored in the follow-up studies. 2000년대 중반부터 인터넷 검색 트래픽을 활용한 다양한 연구가 진행되었다. 대표적으로 구글은 미국의 독감 발병 상황을 인터넷 유저의 검색 패턴을 통해 예측하는 서비스를 만들기도 하였다. 교통지표 역시 인터넷 검색 패턴과 유사할 수 있다는 가설을 확인하기 위하여, 검색 트래픽 데이터를 활용하여 고속도로의 진입 교통량과 구간 속도를 추정하는 모형을 구축하고 적합도 등을 확인하는 것이 본 연구의 목적이다. 그 결과, 첫째, 출퇴근의 상시적 통행이 이루어지는 지점의 TCS 진입교통량 모형은 구글 검색 트래픽이 입력변수로 우수하였고, 검색 트래픽과는 음의 상관관계를 보였다. 둘째, 여가 통행이 집중적으로 나타났던 지점의 TCS 진입 교통량 모형은 네이버의 검색 트래픽이 입력변수로 선정되었으며, 검색 트래픽과는 양의 상관관계가 나타났다. 셋째, VDS 속도의 경우 시계열 도표상 검색 트래픽과 음의 상관관계를 보였다. 넷째, 검색 트래픽을 입력변수로 활용한 전이함수 잡음 시계열 모형은 그렇지 않은 시계열 모형에 비해 비교적 적합도가 우수하다는 결과를도출하였다. 다만, VDS 속도 모형의 경우 다수의 입력변수가 포함되고 모형 계수의 부호가 상이함에 따른 한계가 존재하였다. 향후 검색 트래픽의 출처나 검색어, 혹은 시차 및 집계 단위에 대한 추가적 연구가 진행된다면, 교통 분야의 빅 데이터 연구시 활용 폭이 넓어질 것으로 판단된다.
TOD 구현을 위한 철도위계별 역세권토지이용밀도 분석(수도권 광역급행철도 역사를 중심으로)
류인곤,최기주 한국도시부동산학회(구 도시정책학회) 2011 도시부동산연구 Vol.2 No.1
The Great Train Express, so called GTX introduced recently, is considered very high ripple effect in terms of metropolitan urban structure and user behavior of transport systems. At the moment, the first factor to be reviewed is public transport nodes and development density which are planning elements for TOD to succeed the Great Train Express project. In this study, density of railway station (including the GTX) is analyzed by hierarchical. It is showed that the development density has been gradually declined according to high capacity rail services and in order of Seoul, Incheon, and Gyeonggi. The study also suggests TOD implementation strategy of metropolitan area in Korea.