메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제27권 제6호
발행연도
2009.12
수록면
19 - 28 (10page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
새로운 대규모의 택지개발사업을 시행하는 경우에는 유발되는 교통량을 해결하기 위하여 적정규모의 교통시설이 건설되어야 하며, 이를 위해서는 무엇보다도 정확한 유발교통량의 예측이 이루어져야 한다. 유발교통량은 통행발생과 통행분포 단계를 통해 추정되는데 통행발생 단계에서는 택지개발사업 내의 시설별 교통유발원단위를 이용함으로써 자세한 발생 량의 예측이 가능하다. 반면에 통행분포 단계에서는 대부분의 경우 사업이 위치하는 지역의 사업시행전 통행분포 비율이 시행된 후에도 같다고 가정하는 방법을 사용되고 있다. 하지만 이 방법은 해당지역의 공간적 범위에 대한 명확한 기준이 없기 때문에 범위설정에 있어 분석가의 주관적인 의견이 반영될 우려가 있다. 이에 본 연구에서는 해당지역의 공간적 범위를 대죤, 중죤, 소죤 단위로 분석하였으며, 분석결과를 통해 위치 차이가 크게 나타나지 않으면서도 안정적인 통행발 생량의 분포를 파악할 수 있는 중죤 단위의 통행분포를 이용하는 방법을 제시하였다. 하지만 이러한 중죤 단위의 통행분포 도 실제 통행분포와 비교하면 어느 정도의 차이가 발생하기 때문에 중죤 단위의 통행분포에서 중죤과 택지개발사업의 위치 차이를 유출제약중력모형(Production - constrained gravity model)으로 보정하는 방법을 제시하였으며, 보정의 효과는 평균제곱오차(Mean Squred Error)를 사용하여 검토하였다. 본 논문에서 제시한 방법은 수집이 용이한 자료 만으로 분석이 가능하면서도 정확한 통행분포의 예측이 가능하여 향후 택지개발사업의 통행분포 예측에 큰 도움이 될 것으로 판단된다.
#유발교통 #Gravity model #Land development project #Mean Squared Error #중력모형 #Trip distribution #택지개발사업 #통행분포 #평균제곱오차법 #Generated traffic

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
1. [단행본] - 건설교통부 / 2007 / 광역교통개선대책 수립지침 / 건설교통부 google schola 2. [보고서] - 국토연구원 / 2007 / 광역교통개선대책 비용의 합리적 재원부담방안 연구 google schola 3. [보고서] - 김순관 / 1998 / 서울시 교통수요 예측모형 정립(Ⅰ)- 통행발생 및 통행분포 google schola 4. [단행본] - 김우철 / 1998 / 현대통계학 -제4개정판- / 영지문화사 google schola 5. [학위논문] - 김태균 / 2006 / 도시내 지역간 상대적 유인력 변수를 도입한 통행분포모형 개발 / 박사 / 한양대학교 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-053-003366130