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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
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저널정보
대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제22권 제7호
발행연도
2004.12
수록면
79 - 90 (12page)

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베이지안 망(Bayesian Networks)은 인공 신경망, 유전자 알고리즘, 전문가시스템, 퍼지이론 등과 더불어 데이터마이닝의 중요한 기법 중의 하나로서, 베이지안 통계 이론(Bayesian Statistics Theory)을 적용하여 변수들간의 확률적인 관계를 기호화함으로써, 설명변수들과 종속변수들간의 인과관계를 파악할 수 있다. 이 연구는 2002년도 수도권 가구통행실태조사 자료의 가구, 개인 및 통행 특성(가구수입, 승용차 보유대수, 주택규모, 통행목적 등)을 반영하여, 베이지안 망을 이용한 통행발생 모형을 처음으로 설계 · 구축하여, 각 변수들간의 상관관계와 인과관계를 분석함으로써, 설명변수인 가구수입의 구성비가 변하였을 때 승용차 보유대수와 주택규모 구성비의 변화율(확률)을 예측한다. 그리고 승용차 보유대수와 주택규모의 구성비가 변하였을 때 통행목적 구성비의 확률을 예측한다. 또한 동행목적의 발생량이 변화였을 때, 가구 특성 구성비의 변화에 따른 발생량을 예측한다. 따라서, 이 연구는 현실에는 존재하지만 설명변수들간의 복잡한 상관성을 배제하고 설명변수와 통행목적간의 단순한 직선관계를 가정하는 기존 통행발생 모형의 한계를 극복할 수 있는 가능성을 제시한다. 또한 선택되지 않은 통행목적에 대한 정보의 부족으로 인한 통행발생 모형 구축의 어려움을 극복한다. 또한 통행목적의 변화를 실시간으로 모의실험(Simulation) 할 수 있는 방법론을 개발하여 다양한 교통정책에 확대 · 적용할 수 있을 것이다.
#베이지안 통계 이론 #종속적 카테고리 분석 #회귀모형 #Bayesian Statistics Theory #Dependent Category Analysis #Regression Model #Trip Generation #베이지안 망 #통행발생 #Bayesian Networks

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