시․공간 활동인구 추정에 의한 통행수요 예측

엄진기 대한교통학회 2008 大韓交通學會誌 Vol.26 No.5

The conventional four-step travel demand model is still widely used as the state-of-practice in most transportation planning agencies even though it does not provide reliable estimates of travel demand. In order to improve the accuracy of travel demand estimation, implementing an alternative approach would be critical as much as acquiring reliable socioeconomic and travel data. Recently, the role of travel demand model is diverse to satisfy the needs of microscopic analysis regarding various policies of travel demand management and traffic operations. In this context, the activity-based approach for travel demand estimation is introduced and a case study of developing a spatial-temporal activity presence-based approach that estimates travel demand through forecasting number of people present at certain place and time is accomplished. Results show that the spatial-temporal activity presence-based approach provides reliable estimates of both number of people present and trips actually people made. It is expected that the proposed approach will provide better estimates and be used in not only long-term transport plans but short-term transport impact studies with respect to various transport policies. Finally, in order to introduce the spatial-temporal activity presence-based approach, the data such as activity-based travel diary and land use based on geographic information system are essential. 기존의 4단계 교통수요추정 모형은 거시적인 장래 교통수요 예측을 위해 사용되어 왔으나 정확성에 대한 문제가 지속적으로 제기되어 왔다. 장래 수요추정의 정확성을 높이기 위해서는 신뢰성 있는 자료의 확보, 장래 사회․경제 지표의 예측의 합리성 등 근본적 해결방법이 있으며 모형의 추정방법을 달리하는 것도 상당히 중요한 해결방법이라 하겠다. 과거와 달리 교통수요추정 모형은 단순히 교통인프라 구축에 따른 교통수요추정과 같은 거시적인 분석뿐만 아니라 교통수요관리정책의 효과분석, 교통운영분석의 적용 등 미시적인 분석에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 연구에서는 인간의 활동에 기반을 둔 활동기반 교통수요추정에 대하여 소개하며 통행자의 일일 활동에 대한 조사를 기반으로 한 시․공간 활동인구 추정을 통한 통행수요를 예측하였다. 연구결과 개별 건물단위의 시간대별 활동인구의 추정은 비교적 정확한 것으로 분석되었으며 예측된 통행수요 또한 정확성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 인간의 활동에 기반을 둔 시․공간 활동기반모형은 거시적인 교통수요추정뿐만 아니라 미시적 추정이 가능하므로 다양한 미시적 교통체계분석에 활용될 수 있을 것으로 기대되며 이를 위해 활동기반 자료와 토지이용에 대한 공간자료(GIS)의 확보가 필수적이라 하겠다.

KTX 개통전후 서울시 지역별 철도수단 선택 변화 분석

엄진기,박만식,문대섭(Moon, Dae-Seop),허태영(Heo, Tae-Yeong) 대한교통학회 2009 대한교통학회 학술대회지 Vol.61 No.-

Investigation of Spatial Structural Change of Trip Generation between Neo-Traditional and Conventional Neighborhoods

엄진기,허태영 한국자료분석학회 2013 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.15 No.5

The neo-traditional, mixed land use neighborhood typically generates fewer auto trips compared to conventional neighborhood. The research question here is whether the common trip generation model based only on auto ownership and household size is adequate for the neo-traditional neighborhood. This study uses the Chow-test and the bootstrap Chow-test to assess the similarity of travel behavior between a neo-traditional and a conventional neighborhood design. Results show that the common relationship between the number of trips and two explanatory variables, auto ownership and household size, can not reveal the underlying relationship between neighborhood design and trip generation. Therefore, it is suggested that the commonly used trip generation model explained by auto ownership and household size needs to be replaced by an alternative model that is able to capture the travel behavior changes of neo-traditional neighborhoods.

Analysis of Public Transit Service Performance using Transit Smart Card Data in Seoul

엄진기,송지영,문대섭 대한토목학회 2015 KSCE JOURNAL OF CIVIL ENGINEERING Vol.19 No.5

This study analyzed the performance of transit services using data collected from Automatic Fare Collection (AFC) system in Seoul with respect to service measures such as schedule adherence of metro, occupancy (crowdedness), and the operational speeds of buses. In order to analyze the transit services performances, we developed data-mining logics and applied them to a case study. These logics successfully indicate the route segment with a low Level of Service (LOS) for metro punctuality and bus operational speeds during peak hours (i.e., 7 a.m. to 9 a.m.). Further, a relationship between vehicle occupancy and punctuality on certain transit route segments is easily found based on the logical analysis. These empirical applications are beneficial to transit agencies and planners for improving transit service performances by using massive amount of data.

브라이스역설에 대한 실증적 검증 (남산2호터널 폐쇄사례를 중심으로)

엄진기,황기연,김익기 대한교통학회 1999 大韓交通學會誌 Vol.17 No.3

본 연구의 목적은 도시 가로망의 일부구간을 증설(폐쇄)하였을 경우 가로망의 통행시간이 증가(감소) 한다는 브라이스역설 이론이 실제 가로망상에서 구현되는지 입증하는데 있다. 사례연구를 위해 1999년2월 보수공사를 위해 3년간 폐쇄된 서울시 도심의 남산2호터널 구간을 선정하였고, 폐쇄시 서울시 전체가로망과 혼잡통행료 징수구간에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 서울시의 교통혼잡관리를 위해 개발된 SECOMM모형을 효과 예측을 위해 활용하였고, 예측의 정확성을 검증하기 위해 이용자균형(UE: user equilibrium) 상태와 체계최적 (SO: system optimum) 상태에서의 총통행시간의 차이를 비교하였다. 또한 해당구간에 대한 서울시의 폐쇄전 후 모니터링 조사를 참조로 브라이스역설이 모형상에서 뿐만 아니라 실제가로상에서 구현되는지도 함께 비교 검증하였다. 분석결과 브라이스의 가정대로 가로망상의 통행수요가 고정되어 있을 경우 남산1, 3호터널의 혼잡통행료를 징수하는 상황에서 2호터널을 폐쇄하면 서울시 전체가로망의 속도가 21.95km/h에서 22.21km/h로 개선되어 브라이스역설 현상이 입증되었다. 반면, 혼잡통행료를 면제한 상황에서는 속도가 저하되는 것으로 나타나 브라이스역설 현상은 혼잡통행료 징수와 같은 주변 교통체계의 변화와 밀접하게 관련이 있는 것으로 나타났다. 한편, 가로상 통행수요가 가변적인 상황하에서는 서울시통행속도가 거의 변화가 없는 것으로 나타나 브라이스역설은 매우 제약적 환경에서 관측되어진다는 점을 확인하였다. 예측의 정확성에 대한 이론적 검증결과 UE의 평균통행시간이 SO의 평균통행시간에 비해 모두 크게 나타나서 결과가 이론적으로 정확함이 검증되었고 혼잡통행료 징수시 SO의 평균통행시간이 미 징수시의 SO보다 적게 나타나 남산 1, 3호터널의 혼잡통행료를 지속적으로 징수하는 것이 바람직한 것으로 평가되었다 한편, 서울시의 남산 2호터널 주변도로에 대한 사후모니터링 결과 평균속도가 폐쇄전 29.53km/h에서 폐쇄후 30.37km/h로 개선되어 브라이스역설 현상이 구현되고 있음을 현실적 관측치로 검증할 수 있었다. The Purpose of this study is to test whether Braess Paradox (BP) can be revealed in a real world network. Fer the study, Namsan 2nd tunnel case is chosen, which was shut down for 3 years for repair works. The revelation of BP is determined by analyzing network-wise traffic impacts followed by the tunnel closure. The analysis is conducted using a network simulation model called SECOMM developed for the congestion management of the Seoul metropolitan area. Also, the existence of BP is further identified by a before-after traffic survey result of the major arterials nearby the Namsan 2nd tunnel. The model estimation expected that the closure of Namsan 2nd tunnel improve the network-wise average traffic speed from 21.95km/h to 22.21km/h when the travel demand in the study area and congestion Pricing scheme on Namsan 1st & 3rd tunnels remain unchanged. In addition, the real world monitoring results of the corridors surrounding Namsan 2nd tunnel show that the average speed increases from 29.53km/h to 30.37km/h after the closure. These findings clearly identify the BP Phenomenon is revealed in this case.

하이퍼튜브(HTX)도입에 따른 국내 화물수송 편익 분석

엄진기,이광섭,성명언,이관섭 한국도시철도학회 2019 한국도시철도학회논문집 Vol.7 No.3

Many countries in the world are interested in the introduction of Hyperloop for purposes of freights as well as passengers. According to the global market analysis, the growth rate of Hyperloop is about 23.4% from 2023 to 2026. The Hypertube(HTX), similar to Hyperloop, is also being developed in Korea. The impact of introducing HTX for freight transportation is expected to be huge and diverse. Based on the domestic HTX network and operation conditions, this paper analyzed the impact of freight transportation by HTX. The benefits are generated by transport mode change from vehicle cargo to HTX, and include travel time savings, environmental cost savings, traffic accident cost savings, and the reduction of noise. This study is a preliminary research and the results of the study are expected to be useful for decision makers to introduce and operate HTX. 초고속열차인 하이퍼루프는 여객뿐 아니라 화물에도 도입하고자 하는 국가들이 많아 전세계 여러 노선이 제안되고 있으며, 글로벌 시장분석 결과 2023~2026년 성장률이 23.4%로 시장성이 매우 크다. 국내에서도 하이퍼루프와 유사한 속도를 내는 하이퍼튜브(HTX)를 기술개발 중에 있으며, 화물 부문에 도입 시 다양한 효과가 발생할 것으로 예상된다. 본 연구는 화물부문에 HTX를 도입할 경우의 네트워크와 운행여건을 가정하여 화물차량에서 HTX로 전환되면서 발생하는 통행시간절감편익, 환경비용절감편익, 교통사고비용 절감편익, 소음절감편익 등 4대 편익을 분석하였다. 향후 HTX 도입 및 운영시에 참고할 수 있는 사전연구로 활용될 수 있을 것이다.

도시철도역 이용자 퍼스트-라스트마일 모빌리티 분석 연구

엄진기,이광섭,이준 한국철도학회 2023 한국철도학회 학술발표대회논문집 Vol.2023 No.5

철도사고데이터를 활용한 텍스트마이닝 분석

엄진기 한국도시철도학회 2019 한국도시철도학회논문집 Vol.7 No.3

This study introduced text-mining approach to evaluate the recorded text about railway accident which were obtained from National Transport Safety Association. Text-mining approach developed wordcloud maps depicting three categories such as railway accident causes, actions, and counter measures. The wordcloud analysis for each category addressed what kind of words most frequently used in railway accident reasons, actions for accident, and counter measures for preventing future accident. Further the cross checking the critical words in both causes and counter measures indicated wether the counter measures match up with causes. This study will provide the insight of railway accident prevention policies and the limitation of this study and future research are discussed. 본 연구는 교통안전공단의 철도사고 데이터 구성 내용 중 사고발생시 텍스트로 기록된 사고원인, 사고조치, 사고대책 내용을 중심으로 텍스트마이닝 기법을 이용하여 철도사고의 원인, 조치, 대책에 대해 키워드를 분석하였다. 텍스트마이닝을 통해 각 항목별 가장 많이 언급된 키워드에 대해 Wordcloud 작성 및 빈도분석을 수행하였으며, 특히 사고 원인과 대책의 키워드 간 연관관계를 분석하여 향후 철도사고의 대책 수립에 반영될 수 있도록 기초 연구를 수행하였다. 본 연구 결과를 통하여 국내 철도사고의 예방을 위한 정책마련에 도움이 될 것으로 기대되며 데이터 클리닝 등 본 연구의 한계와 향후 내용에 대해 논의하였다.

활동기반 통행자분석시스템(ABATA)을 이용한 토지이용변화에 따른 차량 배기가스 배출영향 사례 분석

엄진기,이광섭 한국국토정보공사 2023 지적과 국토정보 Vol.53 No.1

Activity-based modeling systems have increasingly been developed to address the limitations of widely used traditional four-step transportation demand forecasting models. Accordingly, this paper introduces the Activity-BAsed Traveler Analyzer (ABATA) system. This system consists of multiple components, including an hourly total population estimator, activity profile constructor, hourly activity population estimator, spatial activity population estimator, and origin/destination estimator. To demonstrate the proposed system, the emission impact of land use changes in the 5-1 block Sejong smart city is evaluated as a case study. The results indicate that the land use with the scenario of work facility dispersed plan produced more emissions than the scenario of work facility centralized plan due to the longer travel distance. The proposed ABATA system is expected to provide a valuable tool for simulating the impacts of future changes in population, activity schedules, and land use on activity populations and travel demands. 전 세계적으로 가장 널리 사용되고 있는 교통수요모형은 전통적 4단계 교통수요모델이다. 하지만, 기존 분석방법은 시공간적으로 다양한 분석에 제약을 가지고 있으며, 이러한 한계를 극복하기 위해 최근 활동기반 모형 및 시스템이 활발히 연구 개발되고 있다. 이에 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 활동기반 통행자분석시스템 ABATA(Activity-Based Traveler Analyzer) 기술개발을 소개한다. 이 시스템은 시간별 총인구 추정, 활동 프로파일 생성, 시간별 활동 인구 추정, 공간 활동 인구 추정 및 출발지·목적지 추정 등의 구성요소를 포함한다. 제안된 시스템을 실증하기 위해 사례연구로 세종시 5-1 블록 스마트시티를 대상으로 토지이용변화에 따른 배기가스 배출영향을 평가하였다. 그 결과 업무시설 분산계획 시나리오의 토지이용이 업무시설 집중계획 시나리오보다 이동 거리가 길어 배출량이 더 많이 발생하는 것으로 나타났다. 제안된 ABATA 시스템은 활동 인구 및 통행 수요에 대한 인구, 활동 일정 및 미래 토지이용의 변화 영향을 시뮬레이션하기 위한 유용한 도구를 제공할 것으로 기대된다.

활동기반 시공간 Mobility 분석 기술 (ABATA)개발 개요

엄진기 대한교통학회 2019 대한교통학회 학술대회지 Vol.81 No.-