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pp.93-100
통행발생은 4단계 모형의 처음 단계로 전체수요예측에 상당한 영향을 미치게 되므로 정확성이 무엇보다 필요한 단계라 할 수 있다. 현재 통행발생모형으로 도시교통 및 SOC시설 등의 계획에 널리 사용되고 있는 것은 선형회귀모형이며, 각종 사회경제지표와 통행발생량의 관계가 선형임을 전제로 한다. 하지만 급격한 도시개발이나 도시계획구조가 변경되었을 때 통행량을 추정하기 위한 사회경제지표 자료가 부족하여 추정된 통행량의 오차가 많을 수 있다. 이에 본 연구는 일반적으로 널리 사용되는 사회경제지표를 선형이란 가정을 하지 않고, 다양한 존의 특성을 반영할 수 있는 변수에 대한 시장분할을 토대로 새로운 유형별 통행발생모형을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 교통수요예측의 처음 단계인 통행발생 모형의 예측력을 개선하기 위하여 존의 다양한 특성(토지이용, 사회경제적 등)을 고려하였다. 예측력 개선을 위한 시장분할 방법론으로는 통행 발생률을 기반으로 한 Data Mining(CART)방법과 회귀분석을 이용하였다. 연구의 결과를 살펴보면, 첫째, CART분석을 활용한 존 특성 분석결과, 유출통행은 사회경제적 요인(남녀상대비중, 연령대(22~29세))에 영향을 받고 있으며, 유입통행은 토지이용 요인(업무시설상대비중), 사회경제적 요인(3차 종사자상대비중)으로 나타났다. 둘째, 유형별 모형개발 결과 통행발생 계수 값은 유출의 경우 0.977~0.987(통행/인)이며, 유입의 경우 0.692~3.256(통행/인)로 나타나 유형구분이 필요한 것으로 나타났다. 셋째, 실측검증을 수행하였으며, 유출 및 유입의 경우 기존 모형보다 적합도가 높아진 것을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서 개발한 유형별 통행발생모형이 기존 연구보다 우수한 것을 알 수 있었다.
Trip generation is the first step in the conventional four-step model and has great effects on overall demand forecasting, so accuracy really matters at this stage. A linear regression model is widely used as a current trip generation model for such plans as urban transportation and SOC facilities, assuming that the relationship between each socio-economic index and trip generation stays linear. But when rapid urban development or an urban planning structure has changed, socio-economic index data for trip estimation may be lacking to bring many errors in estimated trip. Hence, instead of assuming that a socio-economic index widely used for a general purpose, this study aims to develop a new trip generation model by type based on the market separation for the variables to reflect the characteristics of various zones. The study considered the various characteristics (land use, socio-economic) of zones to enhance the forecasting accuracy of a trip generation model, the first-step in forecasting transportation demands. For a market separation methodology to improve forecasting accuracy, data mining (CART) on the basis of trip generation was used along with a regression analysis. Findings of the study indicated as follows : First, the analysis of zone characteristics using the CART analysis showed that trip production was under the influence of socio-economic factors (men-women relative proportion, age group (22 to 29)), while trip attraction was affected by land use factors (the relative proportion of business facilities) and the socio-economic factor (the relative proportion of third industry workers). Second, model development by type showed as a result that trip generation coefficients revealed 0.977 to 0.987 (trip/person) for "production" 0.692 to 3.256 (trip/person) for "attraction", which brought the necessity for type classifications. Third, a measured verification was conducted, where "production" and "attraction" showed a higher suitability than the existing model. The trip generation model by type developed in this study, therefore, turned out to be superior to the existing one.
