본 연구에서는 통신 데이터를 이용하여 기종점통행량 등 교통 모빌리티를 분석하는 방법론을 제안하였다. 모바일 기지국 위치정보 기반의 통신 데이터를 이용하여 개인의 통행사슬(Trip Chain...
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2020
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기지국 신호 데이터 ; 모빌리티 ; 통행사슬 ; 기종점통행 ; Mobile Phone Signaling Data ; Big Data ; Mobility ; Trip Chain ; Origin-Destination
KCI등재후보
학술저널
85-95(11쪽)
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본 연구에서는 통신 데이터를 이용하여 기종점통행량 등 교통 모빌리티를 분석하는 방법론을 제안하였다. 모바일 기지국 위치정보 기반의 통신 데이터를 이용하여 개인의 통행사슬(Trip Chain...
본 연구에서는 통신 데이터를 이용하여 기종점통행량 등 교통 모빌리티를 분석하는 방법론을 제안하였다. 모바일 기지국 위치정보 기반의 통신 데이터를 이용하여 개인의 통행사슬(Trip Chain) DB를 구축하고 일별 통행 패턴을 추출하여 통행 특성을 분석하였다. 분석의 신뢰성 제고를 위해서 기지국의 영향권을 맵 매칭하고, 통신 데이터가 가지는 Ping pong Handover 문제를 보정하는 로직을 개발하였으며, 기지국 영향권 내에서 Pass By와 Stay를 구분하는 분석기준을 제안하였다. 개발된 분석 방법을 활용하여 전국 지역 간 통행, 도시 및 지방 지역의 통행 발생과 분포를 추정하고 기존의 전통적인 분석방법론과 비교 검증하였다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
In this study, a mobility analysis method is suggested to estimate an O/D trip demand estimation using Mobile Phone Signaling Data. Using mobile data based on mobile base station location information, a trip chain database was established for each per...
In this study, a mobility analysis method is suggested to estimate an O/D trip demand estimation using Mobile Phone Signaling Data. Using mobile data based on mobile base station location information, a trip chain database was established for each person and daily traffic patterns were analyzed. In addition, a new algorithm was developed to determine the traffic characteristics of their mobilities. To correct the ping pong handover problem of communication data itself, the methodology was developed and the criteria for stay time was set to distinguish pass by between stay within the influence area. The big-data based method is applied to analyze the mobility pattern in inter-regional trip and intra-regional trip in both of an urban area and a rural city. When comparing it with the results with traditional methods, it seems that the new methodology has a possibility to be applied to the national survey projects in the future.
참고문헌 (Reference)
1 윤서연, "지역간 교통수요 예측의 신뢰성제고를 위한 빅데이터 활용방안 연구" 국토연구원 2015
2 김주영, "국가교통조사 및 DB구축사업중 전국 여객 기종점 통행량 조사" 한국교통연구원 9-33, 2016
3 Alexander, L., "Origin–destination trips by purpose and time of day inferred from mobile phone data" 58 (58): 240-250, 2015
4 Maldeniya, D., "Origin-Destination matrix estimation in Sri Lanka using mobile network big data" 786-794, 2015
5 Larijani, A. N., "Investigating the mobile phone data to estimate the origin destination flow and analysis; case study: Paris region" 6 : 64-78, 2015
6 Janzen, M., "Estimating long-distance travel demand with mobile phone billing data" 16 : 2016
7 Iqbal, M. S., "Development of origin–destination matrices using mobile phone call data" 40 : 63-74, 2014
8 Çolak, S., "Analyzing cell phone location data for urban travel: current methods, limitations, and opportunities" 2526 (2526): 126-135, 2014
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