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      KCI등재

      교통카드 데이터를 이용한 통행분포 모형 추정 = Estimating Trip Distribution Model by Using Transit Card Data

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      https://www.riss.kr/link?id=A104212369

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      국문 초록 (Abstract)

      현재 Co_2 절감을 위한 저탄소 녹색교통 정책으로 인해 친환경 수단인 대중교통의 중요성이 증대되고 있으며, 교통카드 보급의 확대로 대중교통 이용객의 90% 이상이 교통카드를 사용하고 있...

      현재 Co_2 절감을 위한 저탄소 녹색교통 정책으로 인해 친환경 수단인 대중교통의 중요성이 증대되고 있으며, 교통카드 보급의 확대로 대중교통 이용객의 90% 이상이 교통카드를 사용하고 있어 전수화에 가까운 높은 수준의 교통카드 데이터가 수집되고 있다. 이런 교통카드 자료를 이용하여 본 연구에서는 통행분포모형을 추정하려고 하는데, 본 연구는 교통카드 데이터를 이용하여 실제 관측된 통행량과 모형에서 추정된 통행량 간의 차이를 최소화시키는 통행분포모형의 파라메타를 추정하고자 한다. 이렇게 추정된 통행분포모형을 통해 교통카드 데이터의 장래 수요예측이 어려운 단점을 보완하고, 기존의 통행분포모형보다 정확하고 현실적인 수요예측이 가능할 것으로 판단된다.
      본 연구는 이중제약 중력모형을 기반으로 하여 최적화 알고리듬을 제시하였고, 서울특별시 한강 이남 지역의 버스와 지하철을 대상으로 분석하였다. 분석결과 본 연구의 통행분포모형을 통해 추정통행량이 관측통행량과 유사하게 나타남을 확인할 수 있었다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Currently, high quality transit card data have been gathered due to the increase in the importance of public transit which has stemmed from green transportation policies focused on reducing co2 , and the expansion in the propagation of transit cards, ...

      Currently, high quality transit card data have been gathered due to the increase in the importance of public transit which has stemmed from green transportation policies focused on reducing co2 , and the expansion in the propagation of transit cards, used by more than 90% of public transportation users. By using such card data we try to estimate various parameters of trip distribution model, which minimizes the difference between the observed data from transit cards and estimated data from the trip distribution model. Through this estimated trip distribution model we have supplemented for the difficulty in demand forecasting of transit card data and expect to gain a more accurate and realistic demand forecast than the previous trip distribution model.
      This research has provided the optimized algorithm based on the double gravity model, and has been used it to analyze the bus and the metro in the south Han-river area in Seoul.
      As a result we were able to see that with the trip distribution model in this research, the estimation volume was similar to the observation volume.

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      참고문헌 (Reference)

      1 임용택, "장래 통행패턴을 고려한 중력모형의 파라미터 정산방법" 국토연구원 50 : 93-104, 2006

      2 최명훈, "스마트카드 데이터를 활용한 대중교통 서비스평가" 한국철도학회 2010

      3 안형준, "서울시 스마트카드 자료를 이용한 버스/지하철 정류장 기반 OD 및 네트워크 구축과 활용에관한 연구" 4 : 31-33, 2007

      4 김대성, "대중교통카드를 이용한중력모형 파라메타 추정" 한국철도학회 1801-1802, 2011

      5 김대성, "대중교통 카드를 이용한 중력모형 파라메타 추정 및 탄력성 분석" 전남대학교 대학원 2011

      6 신성일, "대중교통 카드 자료를 이용한지역 간 대중교통 서비스 평가방안" 5 : 111-112, 2008

      7 임용택, "Real OD를 이용한 통행분포 모형추정" 한국철도기술연구원 2011

      8 임용택, "Real OD 기반 대중교통 통행실태조사" 한국철도기술연구원 2010

      1 임용택, "장래 통행패턴을 고려한 중력모형의 파라미터 정산방법" 국토연구원 50 : 93-104, 2006

      2 최명훈, "스마트카드 데이터를 활용한 대중교통 서비스평가" 한국철도학회 2010

      3 안형준, "서울시 스마트카드 자료를 이용한 버스/지하철 정류장 기반 OD 및 네트워크 구축과 활용에관한 연구" 4 : 31-33, 2007

      4 김대성, "대중교통카드를 이용한중력모형 파라메타 추정" 한국철도학회 1801-1802, 2011

      5 김대성, "대중교통 카드를 이용한 중력모형 파라메타 추정 및 탄력성 분석" 전남대학교 대학원 2011

      6 신성일, "대중교통 카드 자료를 이용한지역 간 대중교통 서비스 평가방안" 5 : 111-112, 2008

      7 임용택, "Real OD를 이용한 통행분포 모형추정" 한국철도기술연구원 2011

      8 임용택, "Real OD 기반 대중교통 통행실태조사" 한국철도기술연구원 2010

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      2019-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2016-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2012-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2011-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2009-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      학술지 인용정보

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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.47 0.47 0.46
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.42 0.42 0.798 0.12
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