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      내비게이션 자료를 이용한 시간대별 통행량 변동 연구

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      https://www.riss.kr/link?id=A107204443

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      국문 초록 (Abstract)

      이 연구는 내비게이션 데이터를 이용하여 지역 간 통행의 시간대별로 교통량을 통행거리별로 교통량 변동 패턴을 구분하여 좀 더 출발시간선택에 있어 행태적 요인을 반영한 패턴을 분석하고자 하였다. 현재 교통 수요추정 시 통행 배정 과정에서 작은 표본율의 가구통행실태조사 자료를 통해 추정된 AAWDT를 고정된 비율로 나누어 첨두·비첨두로 구분하여 분석하고 있다. 하지만 교통수요 추정에 있어 교통체증의 반영을 좀 더 정교화하여 예측력을 정확히 하고자 하는 연구가 있어 왔다. 이 연구의 목적은 교통수요를 추정하는데 있어 통행거리에 따라 출발시간 선택 차이로 인한 교통량의 변동 패턴을 분석하여 통행배정에 적용 가능한 시간대별 통행량 집중률을 구하여 교통수요 추정의 정확성을 향상시키고자 하는 것이다. 현재 국내 내비게이션 서비스 중 가장 높은 점유율을 확보한 SK T-map의 1년 중 평일 261일 데이터를 사용하여 연구를 진행하였다. 지역 간 통행은 통행거리는 단거리, 중거리, 장거리로 구분하였으며, 통계 프로그램인 SPSS를 이용하여 군집분석을 통해 k-mean Clustring을 실시하였다. 이와 같이 분류된 군집결과를 검증하는데 R을 이용하여 상관계수분석과 절편이 없는 단순회귀모형을 수행하였다. 연구 결과 패턴 분류는 3~5개로 도출되었으며 이 중 시간대별 교통량 패턴을 4개로 구분한 춤두와 비첨두 OD를 적용하여 교통수요분석을 수행할 것을 제안하였다.
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      이 연구는 내비게이션 데이터를 이용하여 지역 간 통행의 시간대별로 교통량을 통행거리별로 교통량 변동 패턴을 구분하여 좀 더 출발시간선택에 있어 행태적 요인을 반영한 패턴을 분석하...

      이 연구는 내비게이션 데이터를 이용하여 지역 간 통행의 시간대별로 교통량을 통행거리별로 교통량 변동 패턴을 구분하여 좀 더 출발시간선택에 있어 행태적 요인을 반영한 패턴을 분석하고자 하였다. 현재 교통 수요추정 시 통행 배정 과정에서 작은 표본율의 가구통행실태조사 자료를 통해 추정된 AAWDT를 고정된 비율로 나누어 첨두·비첨두로 구분하여 분석하고 있다. 하지만 교통수요 추정에 있어 교통체증의 반영을 좀 더 정교화하여 예측력을 정확히 하고자 하는 연구가 있어 왔다. 이 연구의 목적은 교통수요를 추정하는데 있어 통행거리에 따라 출발시간 선택 차이로 인한 교통량의 변동 패턴을 분석하여 통행배정에 적용 가능한 시간대별 통행량 집중률을 구하여 교통수요 추정의 정확성을 향상시키고자 하는 것이다. 현재 국내 내비게이션 서비스 중 가장 높은 점유율을 확보한 SK T-map의 1년 중 평일 261일 데이터를 사용하여 연구를 진행하였다. 지역 간 통행은 통행거리는 단거리, 중거리, 장거리로 구분하였으며, 통계 프로그램인 SPSS를 이용하여 군집분석을 통해 k-mean Clustring을 실시하였다. 이와 같이 분류된 군집결과를 검증하는데 R을 이용하여 상관계수분석과 절편이 없는 단순회귀모형을 수행하였다. 연구 결과 패턴 분류는 3~5개로 도출되었으며 이 중 시간대별 교통량 패턴을 4개로 구분한 춤두와 비첨두 OD를 적용하여 교통수요분석을 수행할 것을 제안하였다.

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      목차 (Table of Contents)

      • Abstract
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 기존 문헌고찰
      • Ⅲ. 연구 방법론
      • Ⅳ.결론
      • Abstract
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 기존 문헌고찰
      • Ⅲ. 연구 방법론
      • Ⅳ.결론
      • 참고문헌
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