교통카드 데이터를 이용한 통행분포 모형 추정

초록

현재 Co_2 절감을 위한 저탄소 녹색교통 정책으로 인해 친환경 수단인 대중교통의 중요성이 증대되고 있으며, 교통카드 보급의 확대로 대중교통 이용객의 90% 이상이 교통카드를 사용하고 있어 전수화에 가까운 높은 수준의 교통카드 데이터가 수집되고 있다. 이런 교통카드 자료를 이용하여 본 연구에서는 통행분포모형을 추정하려고 하는데, 본 연구는 교통카드 데이터를 이용하여 실제 관측된 통행량과 모형에서 추정된 통행량 간의 차이를 최소화시키는 통행분포모형의 파라메타를 추정하고자 한다. 이렇게 추정된 통행분포모형을 통해 교통카드 데이터의 장래 수요예측이 어려운 단점을 보완하고, 기존의 통행분포모형보다 정확하고 현실적인 수요예측이 가능할 것으로 판단된다. 본 연구는 이중제약 중력모형을 기반으로 하여 최적화 알고리듬을 제시하였고, 서울특별시 한강 이남 지역의 버스와 지하철을 대상으로 분석하였다. 분석결과 본 연구의 통행분포모형을 통해 추정통행량이 관측통행량과 유사하게 나타남을 확인할 수 있었다.

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