표제지
목차
발간사 4
주요 내용 및 정책제안 6
요약 7
CHAPTER 1. 연구의 개요 25
1. 연구의 배경 및 목적 26
2. 연구의 범위 및 방법 31
1) 연구의 범위 31
2) 연구의 방법 32
3. 연구의 틀 33
4. 선행연구 검토 및 본 연구와의 차별성 35
5. 연구의 기대효과 37
1) 정책적 기대효과 37
2) 학술적 기대효과 37
CHAPTER 2. 교통수요 추정 방법의 개선 필요성 및 빅데이터를 활용한 개선 가능성 39
1. 현 교통수요 추정 방법 및 활용의 개선 필요성 40
1) 4단계 교통수요 모형 40
2) 4단계 모형에 기반한 국가 교통수요예측의 현황 41
3) 투자평가지침의 교통수요 추정 방법 44
2. 4단계 모형을 이용한 교통수요 추정 방법의 개선 필요 사항 46
1) 발생 및 도착 통행량 추정의 문제 46
2) 장래 변화하는 존간 통행패턴의 고려 미흡 48
3) O/D 예측치와 실측치 비교의 한계 50
4) 관련 개발계획의 추진상황 반영의 한계 50
5) 존 내부의 공간구조를 반영(존 세분화 등)할 수 있는 방법론의 부재 51
3. 빅데이터를 활용한 교통수요 추정 방법 개선 가능성 52
1) 상시수집 빅데이터를 활용하여 현재 데이터의 시간적 불연속성 보완 52
2) 공간적 해상도가 높은 빅데이터를 활용하여 존 내 통행특성 분석 52
3) 개인별로 수집된 데이터 활용으로 미시적 자료 구축 가능 53
4. 교통수요 추정 방법의 문제점과 빅데이터를 활용한 개선방향의 대응 54
CHAPTER 3. 빅데이터를 활용한 교통수요 추정 방법 개선의 실증분석 56
1. 실증분석의 개요 57
1) 분석의 목표 57
2) 분석의 주제 57
3) 2015년 수행 연구와의 차별점 58
4) 분석의 방법 60
2. 실증분석Ⅰ: TCS데이터의 시계열적 분석을 통한 장래 O/D 추정의 검증 63
1) 분석의 목적 63
2) 기초분석 63
3) 인구증가 대비 지역 간 통행 유입량의 시계열적 분석(2011년~2016년) 69
4) 세종시 장래 교통수요 O/D의 기준연도별 추정치 검증 72
3. 실증분석Ⅱ: TCS 데이터를 활용한 주중/주말 지역 간 통행패턴 도출 및 주말계수 검증 77
1) 분석의 목적 77
2) 도착통행량 및 평균통행거리 분석 77
3) 빅데이터를 활용한 지역별 주말계수의 검증 86
4. 실증분석Ⅲ: 이동통신 유동인구를 활용한 지역 간 통행의 존 내부 통행패턴 분석 89
1) 분석의 필요성 89
2) 분석결과 94
CHAPTER 4. 교통수요 추정을 위한 빅데이터 활용방안 99
1. 빅데이터 활용의 기본 방향 100
1) 기본방향 설정 100
2) 교통수요 추정 단계별 적정성 확인 101
3) 지역 고유의 교통특성 확인 및 반영 102
4) 교통수요 추정 모형의 정교화 103
2. 분석단계별 빅데이터 활용 방안 104
1) 통행발생 단계 104
2) 통행분포 단계 105
3) 통행배정 단계 106
CHAPTER 5. 결론 및 정책제언 109
1. 결론 110
1) 연구의 요약 110
2) 연구의 한계점 111
3) 연구의 시사점 및 향후 과제 112
2. 정책제언 114
1) 빅데이터 활용 활성화를 위한 데이터 정책 114
2) 빅데이터 활용의 효율화를 위한 데이터 서비스 정책 116
3) 교통 분야 빅데이터 연구의 추진의 향후 추진 방향 119
참고문헌 121
SUMMARY 124
판권기 127
표 2-1. 전국 여객 O/D의 추정 및 현행화 43
표 2-2. 광역권 발생통행량 회귀모형 구축 결과 47
표 2-3. 광역권 도착통행량 회귀모형 구축 결과 47
표 2-4. 기타권역 발생통행량 회귀모형 구축 결과 48
표 2-5. 기타권역 도착통행량 회귀모형 구축 결과 48
표 3-1. 각 도시의 이전규모, 인구변화 요약 66
표 3-2. KTDB 지역 간 통행(승용차, 버스) 현행화 자료(2012~2014): 세종시 진입통행량 74
표 3-3. 현행 수집자료별 주말환산계수 산정값 87
표 5-1. 빅데이터 활용 성숙도를 판단할 수 있는 모델 117
그림 1-1. 연구의 목표 설정 28
그림 1-2. 융합 빅데이터의 개념 29
그림 1-3. 연구의 흐름 34
그림 2-1. 4단계 교통수요 분석의 단계 41
그림 2-2. 통행분포 모형에 일반적으로 적용되는 통행저항함수의 거리(x)-빈도(y) 관계 49
그림 2-3. 빅데이터에 의한 교통수요 추정 개선방향 53
그림 2-4. 교통수요 추정 방법의 문제점과 빅데이터를 활용한 개선 가능성 55
그림 3-1. 경기도 출발 고속도로 통행 요일별, 시기별 비교: 2015년 5월 12일~14일(화, 수, 목) 통행량 평균 대비 x배 58
그림 3-2. 분석을 위한 대상지역 별 톨게이트 선택 및 분석내용의 개념 61
그림 3-3. 분석 영역 62
그림 3-4. 지역별 인구변화 64
그림 3-5. 이전규모, 인구변화, 일평균 교통량 변화 간 상관관계 68
그림 3-6. 인구증가(x축) 대비 고속도로 도착교통량(y축) 변화(2011~2016) 70
그림 3-7. KTDB 지역 간 통행(승용차, 버스) 현행화 자료(2012~2014): 세종시 진입통행량 74
그림 3-8. 세종시: 계획인구 대비 등록인구 75
그림 3-9. 일별 평균통행거리 및 도착통행량: 전국 (2011~2016) 80
그림 3-10. 일별 평균통행거리 및 도착통행량: 세종시 (2011~2016) 81
그림 3-11. 일별 평균통행거리 및 도착통행량: 전남혁신도시(나주, 2011~2016) 82
그림 3-12. 일별 평균통행거리 및 도착통행량: 충북혁신도시(진천, 2011~2016) 83
그림 3-13. 일별 평균통행거리 및 도착통행량: 경남혁신도시(진주, 2011~2016) 84
그림 3-14. 일별 평균통행거리 및 도착통행량: 강원혁신도시(원주, 2011~2016) 85
그림 3-15. 존 내 통행의 개념 89
그림 3-16. 5월 27일(수요일)의 통행배정값과 TCS 실측치의 비교 90
그림 3-17. 2014년 읍면동 단위 통계 구역(2015년 배포) 91
그림 3-18. 2013년 집계구 단위 통계: 공공행정, 국방 및 사회보장 행정 종사자 수 92
그림 3-19. 세종시 전체 시간대별 유입인구 이동거리 분포 94
그림 3-20. 대상지역별 이동통신 유동인구 분포 격자 95
그림 3-21. 동ㆍ읍별 유입통행거리 분포 98
그림 4-1. 개발계획을 반영하는 통행발생 단계에서의 빅데이터 활용 104
그림 4-2. 통행분포 단계에서의 빅데이터 활용 106
그림 4-3. 통행배정 단계에서의 빅데이터 활용 107
그림 5-1. 빅데이터 비즈니스 모델 118