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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제16권 제1호
발행연도
2014.1
수록면
173 - 185 (13page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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교통량이 지속적으로 증가함에 따라 교통량을 정확히 예측하는 것이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 기존 교통량 예측 모형으로 신경망, 회귀분석, 시계열 등이 많이 연구되었다. 본 논문에서는 벡터자기회귀(vector auto-regressive; VAR)를 적용하여 교통량 예측 모형을 개발하였다. 한국도로공사에서 제공하는 2004년 1월부터 2012년 12월까지의 신갈-수원, 신갈-마성, 신갈-동수원, 신갈-서울, 수원-기흥 구간의 교통량 자료를 사례로 이용하였다. 특히, 신갈-마성 구간을 중심으로 다른 구간들과의 관계를 찾고자 하였다. VAR을 통해 예측모형을 설정하고, 단변량 시계열모형과 예측 성능을 비교하였다. 충격반응함수를 통해 신갈-마성 구간에 대한 VAR모형 내 다른 구간들의 영향을 살펴보고, 분산분해를 통해 개별 구간들의 신갈-마성 구간 예측에 대한 상대적 중요성을 알아보았다. 관심의 대상인 신갈-마성 구간의 교통량에 대한 주변 구간들과의 수리적 모형을 구축하였고 주변 구간들의 영향력을 수치적으로 시각적으로 확인하였다. 신갈-마성 구간에 대한 인접 구간들의 영향력을 파악함으로써 차후 도로 건설 및 도로 관리에 도움이 될 것으로 사료된다.

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