존 체계 구축이 교통수요 추정에 미치는 영향에 관한 연구 = Effects of Zoning Structure on Travel Demand Forecasts

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper investigates some critical errors influencing travel demand estimation in Korea Transportation Data Base (KTDB), and through this investigation reasonable traffic analysis zone (TAZ) size and internal trips ratio are analyzed. With varying zone size, the accuracy of travel demand estimation is studied and appropriate level of zone size in KTDB is also presented. For this purpose zonal structure consisting of location of zone centroid, number of centroid connecters has been constructed by social economic index, and then some descriptive statistical analyses such as F-test, coefficient of correlation are performed.
From the results, this paper shows that the optimum levels of zone system were various according to the order and capacity of roads, and also shows that the smaller TAZ, the less error in this research. In conclusion, in order to improve accuracy of traffic demand estimation it is necessary to make zone size smaller.

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 교통수요분석의 중요한 오차요인 가운데 하나인 존 체계 구축에 따른 교통수요 추정 결과의 영향을 국가교통DB 전국 지역 간 자료를 이용하여 실증적으로 살펴보고 이를 통하여 현재 배포되는 Network 수준 및 해당사업(고속도로, 국도, 국지도 및 지방도 / 차로수)에 따른 적정 존 체계 수준, 내부 통행비율 수준 등에 대한 결과를 비교분석하였다. 더불어, 존 체계 수준에 따라 교통수요 추정 결과의 정확도가 도로위계, 도로용량별로 어떻게 달라지는지를 검토하였다. 마지막으로, 국가교통DB의 전국 지역 간 자료의 적정한 존 체계 수준을 제시해 보았다. 본 연구에서는 사회경제변수를 고려한 적정 Centroid의 위치와 Connector 연결지점 및 개수 등 존 체계를 구축하였으며, 존 체계 구축이 교통수요 추정에 어떤 영향을 미치는지를 살펴보기 위해 F-test와 상관계수 분석, 평균통행거리 및 통행시간분석, 오차율 분석, 총 주행거리 분석 등을 수행하였다.
분석 결과, 도로위계, 도로용량에 따라 적정 존체계 수준이 다양하게 나타났다. 즉, 현재의 시군구 단위 존 수준에서 추가적인 존 세분화를 수행할수록 국도, 국지도 및 지방도 / 편도 1차로 도로의 교통수요 추정 결과 신뢰성이 전반적으로 개선됨을 확인할 수 있었다. 특히, 신뢰성 높은 교통수요 추정 결과를 확보하기 위해서는 되도록 읍면동 단위의 존 수준까지 존 세분화를 수행할 필요가 있음을 확인할 수 있었다.

참고문헌 (Reference)

1 한국개발연구원, "예비타당성조사 수행을 위한 표준지침 수정․보완 연구(제4판)" 2004

2 국토해양부, "도로교통량 통계연보" 2008

3 임용택, "교통수요예측시 O/D존 및 네트워크 집계수준에 따른 영향 분석" 대한교통학회 26 (26): 147-156, 2008

4 전제호, "공간적 집계수준 에 따른 교통수요 예측의 영향 분석 (서울시 네트 워크를 중심으로)" 대한교통학회 267-272, 2009

5 L. Miguel Martínez, "Zoning Decisions in Transport Planning and Their Impact on the Precision of Results" 58-65, 2007

6 Horn MET, "Solution techniques for large regional partitioning problems" 27 : 230-248, 1995

7 Openshaw, S, "Optimal zoning systems for spatial interaction models" 9 : 169-184, 1977

8 Boby, P. H. L, "Network aggregation effects upon equilbrium assignment assignment outcomes: An empirical investigation" 17 (17): 240-262, 1983

9 Barton-Aschman Associates Inc, "Model Validation and Reasonavleness Checking Manual, Federal Highway Administration"

10 Crevo, C. C, "Impacts of zonal reconfigurations on travel demand forecasts" Transportation Research Board 1991

11 Ding, C, "Impact analysis of spatial data aggregation on transportation forested demand: A GIS approach" Urban and Regional Information Association 362-375, 1994

12 European commission, "Euro stat"

13 Chang, K. T, "Effects of Zoning Structure and Network Detail on Traffic Demand Modeling" 29 (29): 37-52, 2002

14 Baass, K. G, "Design of zonal systems for aggregate transportation planning models" Transportation Research Board 1981

15 한국교통연구원, "2007년 국가교통DB사업; 광역권 여객 기종점통행량 전수화"