KOTI 한국교통연구원

1. 서론

교통수요 예측의 오차 발생은 3단계에서 발생한다. 첫째, 기초자료인 KTDB 구축 과정에서 발생하는 오차, 둘째, 교통수요모형이 가지고 있는 운전자 행태 구현과정에서의 오차, 셋째, 예비타당성조사 이후 사업 추진과정에서 발생하는 설계변경, 장래개발계획 변경 등 환경변화에 따른 오차 등이다. 예비타당성조사 과정에서 예측한 교통수요와 건설 이후에 조사된 교통량과의 오차원인이 위의 3가지 요인별로 정확히 파악하는 것은 현실적으로 불가능하다. 본 연구에서는 교통수요 예측의 신뢰도를 제고하기 위해 단기적으로 해결하기 어렵거나 제도적인 개선이 필요한 두 번째, 세 번째 오차원인은 제외하고 첫 번째 오차원인인 KTDB의 신뢰도를 제고하는데 주안점을 두고자 한다. 본 연구에서는 KTDB의 정확도 제고를 위해 통신, 내비게이션, 대중교통카드 데이터 등 교통 빅데이터를 이용하여 여객 교통수요(Origin-Destination, OD) 구축방법론을 개발하는데 주목적이 있다.

2. 가구통행실태조사 기반 기종점 교통수요(OD) 예측의 신뢰도 평가 및 한계

2016년 국가교통조사에서는 전국 가구의 1.25%를 조사하고 시설물 613개소, 고속도로 TG조사 335개소, 교통량조사 824개소, 전세버스 1,824대를 조사하는데 약 59억원 이상 소요되었다. 조사예산의 한계, 조사 단가의 인상 등으로 가구통행실태조사의 표본율은 2010년 2.54%에서 2016년 1.25%로 감소하였으며, 이는 OD의 신뢰도에 직접적인 영향을 미칠 것으로 판단된다. 낮은 표본율로 인한 가구통행실태조사의 한계점으로 통행분포 매트릭스에서의 제로셀을 들 수 있다. 조사 자료를 기반으로 단순 전수화하였을 경우, 제로셀은 수도권 89%, 부산울산권 85%, 대구광역권 84%, 광주광역권 79%, 대전충청권 92% 수준인 것으로 나타났다. OD 구축과정에서 시설물조사 등 기타조사와 대중교통 수송실적자료 등을 이용하여 제로셀을 보정하여도 제로셀 비율은 56-76% 수준인 것으로 나타나, 낮은 표본율로 신뢰도 제고에 많은 제약이 있음을 알 수 있다.

<이하 원문 확인>

요 약 xviii

제1장 연구의 개요 1
제1절 연구의 배경 및 목적 / 1
제2절 연구의 범위 / 6
제3절 연구 수행방법 및 용어설명 / 9
제4절 선행연구 검토 및 본 연구와의 차별성 / 12

제2장 가구통행실태조사 기반 교통수요 예측방법의 신뢰도 평가 및 한계 14
제1절 가구통행실태조사의 특성 / 14
제2절 가구통행실태조사 기반 기종점 교통수요(OD) 구축의 한계점 / 19
제3절 교통수요 예측 신뢰도 평가 및 적용상의 한계점 / 23

제3장 빅데이터 활용 가능성 및 기종점 교통수요(OD) 구축의 적용 방향 정립 27
제1절 교통빅데이터 현황 및 적용 가능성 분석 / 27
제2절빅데이터 기반 기종점 교통수요(OD) 구축 방법 기존문헌 고찰 / 50
제3절 가구통행실태조사와 빅데이터의 비교 분석 / 55
제4절 빅데이터 기반 기종점 교통수요(OD) 구축 방향 정립 / 77

제4장 빅데이터 기반 기종점 교통수요(OD) 구축･예측모형 개발 80
제1절 핵심 빅데이터 및 기종점 교통수요(OD) 구축 절차 / 80
제2절 빅데이터 기반 개인별 통행사슬DB 구축방법 / 86
제3절빅데이터 기반 기준연도 기종점 교통수요(OD) 구축 방법 / 113
제4절빅데이터 기반 장래연도 기종점 교통수요(OD) 예측 방법 / 140

제5장 빅데이터 기반 기종점 교통수요(OD) 구축 및 예측 결과 검증 175
제1절 검증 방법론 / 175
제2절 기준연도 기종점 교통수요(OD) 구축 결과 검증 / 177
제3절 장래연도 기종점 교통수요(OD) 예측 결과 검증 / 187
제4절 개발모형의 적용방안 / 199

제6장 결론 및 학술적 기여 200
제1절 결론 / 200
제2절 학술적 기여 / 202
제3절 향후 연구과제 / 205

부록. 빅데이터 기반 화물 OD 구축방법 209

참고문헌 255

Abstract 263