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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.10
- 수록면
- 366 - 371 (6page)
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에이전트 기반의 미시적 토지이용모델 및 교통계획모델은 세계적으로 점차 확산되고 있는 추세이다. 이 모델들은 시간에 따른 에이전트의 의 사결정을 통해 현재 시스템에 대해 미래를 시뮬레이션 할 수 있다. 또한, 전통적 집계모델에 비해 교통수요에서 보다 정밀하고 정확한 예측 및 분석이 가능하다. 하지만 이러한 모델들은 이러한 분석 및 예측을 위해 비 집계 입력 자료를 필요로 한다. 이러한 비 집계 자료들은 각 국가 별로 정기적으로 시행하고 있는 인구조사 자료를 통해 수집할 수 있다. 그러나 이러한 자료들은 모델들에 활용되기에 적절하지 못한 한계점을 가지고 있다. 많은 나라에서 수행하고 있는 인구조사 자료는 작은 표본단위의 표본자료로만 접근이 가능하기 때문에 완전한 인구조사 자료는 거의 이용할 수 없다. 또한 인구조사 자료의 조사기간이 일정하지 않으며 조사 빈도도 매우 길다. 이러한 조사들은 국가별 사정에 의해 정해진 조사기간에 조사가 수행되지 않는 경우도 있다. 따라서 이와 같은 자료수집의 한계점들을 해결하기 위한 방안으로 인구합성(Population Synthesis)방법이 많이 활용되고 있다. 인구합성을 수행함에 있어서 모집단의 주요 변수에 대한 한계분포(Marginal distribution)에 대해 정보를 제공하고 있으나, 에이전트 변수들 간의 관계를 묘사하기 위한 정보, 즉 결합분포(Joint distribution)에 대한 정보가 필요하다. 따라서 인구합성 을 위해 전체 모집단을 임의추출(Random Sampling)한 자료가 필요하지만 이러한 자료가 연구자에게 충분히 제공되지 못하고 있는 실정이다. 본 논문은 이러한 비 집계 데이터에 대한 문제에 해결하기 위해 사용되고 있는 인구합성에 대한 기초적 방법론과 관련 연구를 고찰하는데 목적이 있다.
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