시계열 자료를 활용한 도시철도 수요 예측

김동규

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 김동규

저널정보: 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제22권 제2호

발행연도: 2020.1

수록면: 753 - 765 (13page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

오늘날 늘어나는 자동차들은 교통사고, 환경오염 등 다양한 문제를 일으켜 사회적 손실비용을 초래하고 있다. 이에 각 지자체에서는 시민 편의 증진 및 교통여건 개선을 위해 친환경적이며 안전한 도시철도 서비스 권역 확대에 노력하고 있는 실정이다. 정확한 수요 예측은 도시철도 사업의 판단 기준이 되고, 건설 후 운영계획 수립 시 중요한 부분이다. 본 연구는 월별 승객 수요 자료가 시간의 흐름에 따라 관측되는 시계열 자료임을 고려하여 2007년 1월부터 2017년 12월까지 대구도시철도 1, 2호선 수송수요 자료를 활용하여 추세분석법, 지수평활법, ARIMA 모형으로 2018년 1월부터 2019년 12월까지 수요 예측을 실행하였다. 그리고 예측 방법의 정확도 검증을 위해 MAPE와 Theil-U 값을 사용하여 실제치와 예측치를 비교하였다. 그 결과 Box-Jenkins ARIMA 모형에 의한 예측치가 실제치를 가장 잘 묘사하는 것으로 나타나 시계열 모형을 이용한 수송수요 예측 방법이 단기 수송수요 예측에 유효함을 보여 주었다. 제안한 모형을 통해 예측한 연간 수송수요는 도시철도 운영 계획의 효율성 향상과 지자체의 원활한 예산 집행 계획 수립의 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.

#urban railway #time series model #demand forecast #ARIMA model #accuracy of prediction.

참고문헌 (16)

참고문헌 신청

조윤랑 / 2018 / 혼인율 장기예측을 위한 Heuristic Lee-Carter 모형 / Journal of The Korean Data Analysis Society 20(1):125~136

최한용 / 2015 / 다변량 시계열분석을 활용한 정보보호 자료 예측 / Journal of The Korean Data Analysis Society 17(3):1309~1318

Guo, Z. / 2007 / Impact of weather on transit ridership in Chicago Illinois / Transportation Research Record 2034(1):3~10

Johnson, A. / 2003 / Bus transit and land use : Illuminating the interaction / Journal of Public Transportation 6(4):21~39

김종태 / 2009 / 홀트-윈터스 가법모형에 의한 전국 학생수 예측 / 한국데이터정보과학회지 20(4):685~694

함께 읽어보면 좋을 논문

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

이 논문의 저자 정보

김동규

소속기관 한국자료분석학회

주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학

논문수 1 이용수 52

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (16)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)