본 연구에서는 5대 광역권의 대중교통 이동성 수준을 평가하기 위해, 교통카드와 내비게이 션 데이터 등 교통 빅데이터를 활용하여 개인교통수단 대비 노선버스의 이동성을 권역별로 측 정...

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2024
Korean
내비게이션 데이터 ; 교통카드 데이터 ; 통행시간 ; 통행속도 ; 이동성 ; Navigation data ; Transit card data ; Travel time ; Travel speed ; Mobility
326
KCI등재
학술저널
13-27(15쪽)
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다운로드본 연구에서는 5대 광역권의 대중교통 이동성 수준을 평가하기 위해, 교통카드와 내비게이 션 데이터 등 교통 빅데이터를 활용하여 개인교통수단 대비 노선버스의 이동성을 권역별로 측 정...
본 연구에서는 5대 광역권의 대중교통 이동성 수준을 평가하기 위해, 교통카드와 내비게이 션 데이터 등 교통 빅데이터를 활용하여 개인교통수단 대비 노선버스의 이동성을 권역별로 측 정하고 실증하였다. 분석 결과, ‘승용차 통행시간’에 대한 ‘버스 통행시간’의 상대비율은 1.20~ 2.42배 수준으로 나타났다. 5대 광역시 중 승용차 대비 버스 통행시간 차이가 가장 낮은 광역시 는 대구(1.20배)이며, 그 차이가 가장 큰 광역시는 울산(2.42배)으로 분석되었다. 추가적으로 각 권역별로 승용차·버스 간의 통행속도 상대지표에 대한 첨두·비첨두 집단간 통계검증을 수행하 였으며, 시간대에 대한 대중교통 이동성 지표 차이도 유의한 수준으로 분석되었다. 본 연구를 통해 대도시권별 노선버스 모빌리티 특성을 기반으로 분석된 대중교통 이동성 지표는 교통수 요예측 과정에서의 버스 특성을 현실적으로 모사하기 위한 수단선택모형 기초자료 및 대중교 통 정책 의사결정 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
This study used big data on transportation, including transit cards and navigation data, to measure and empirically analyze the mobility of public buses compared to personal vehicles across five major metropolitan areas. The analysis showed that the r...
This study used big data on transportation, including transit cards and navigation data, to measure and empirically analyze the mobility of public buses compared to personal vehicles across five major metropolitan areas. The analysis showed that the ratio of ‘bus travel time' to ‘private car travel time' ranged from 1.20 to 2.42 times. Among the five metropolitan cities, Daegu showed the smallest difference in bus travel time compared to private car travel time (1.20 times), while Ulsan showed the largest difference (2.42 times). In addition, statistical tests were conducted for peak and off-peak groups concerning the relative indicators of car and bus travel speeds for each region, and significant differences in bus mobility measures according to the time of day were analyzed. The bus mobility measures analyzed based on the characteristics of public urban buses in large metropolitan areas are expected to be used as fundamental data for mode choice models to analyze bus characteristics realistically in transportation demand forecasting processes and for decision-making in public transportation policies.
목차 (Table of Contents)
도로환경 교통사고 상해도 예측을 위한 iGLAD 기반 머신러닝 모델 성능 비교
XAI 기법을 활용한 트립 체인 데이터 기반 화물운전자 통행 식별 모델 개발
실사고 데이터 기반 자율주행자동차 교통사고 심각도 영향요인 분석