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저자정보
전용현 (유아이네트웍스) 박동주 (서울시립대학교) 안태명 (한국철도공사) 오영택 (한국철도공사)
저널정보
한국도시철도학회 한국도시철도학회논문집 한국도시철도학회논문집 제9권 제3호
발행연도
2021.9
수록면
947 - 957 (11page)
DOI
10.24284/JKOSUR.2021.09.9.3.947

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수도권 도시철도 네트워크는 지속적으로 변화하고 있다. 신설 및 확장 사업에 대한 정확한 수요예측을 위해서는 네트워크 변화에 따라 이용자의 통행수요 및 통행행태 변화를 면밀히 파악하여야 하기 때문에, 경로선택모형은 필수적이다. 기존의 스마트 카드 데이터 및 설문조사 데이터를 활용하여 지하철 경로선택 모형을 개발하였지만 단일 데이터만을 토대로 분석을 시행하여 데이터의 적중도를 비교하는 연구가 미흡하다. 이에 본 연구에서는 스마트카드 및 설문조사 데이터를 기반으로 각각의 모형을 구축하고 비교하고자 한다. 약 25,000개의 스마트카드 데이터와 7,600개의 설문조사 RP 데이터, 2,625개의 설문조사 RP+SP 데이터를 표본으로 데이터 유형별 모형을 구축하였다. 차내시간, 환승이동시간, 환승대기시간을 설명변수를 하는 조건부 로짓모형을 정산하였다. 데이터 유형별로 차이가 있지만 차내시간에 비해 환승이동시간은 1.2~2.1배, 환승대기시간은 1.74~3.3배의 영향력을 나타내고 있었다. 각 모형의 적중도와 평균오차율을 비교한 결과 스마트카드 데이터를 활용한 모형이 수도권 도시철도 경로선택 모형에 가장 높은 적합도를 확인할수 있었다. 설문조사 RP, 설문조사 RP+SP 데이터를 활용한 모형도 적중도 측면에서는 스마트카드 데이터를 활용한 모형과 큰 차이를 보이지 않았지만, 평균 오차율에서 스마트카드 데이터를 활용한 모형이 오차율은 낮은 것을 확인할 수 있었다.
#도시철도 #경로선택모형 #스마트카드 데이터 #조건부 로짓모형 #설문조사(RP+SP) #conditional logit model #EVL algorithm #route choice #smartcard data #subey

목차

요약(Abstract)
1. 서론
2. 선행연구 고찰
3. 데이터 및 네트워크 설정
4. 경로선택모형 구축
5. 결론 및 향후 연구방향
참고문헌

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
C.H. LEE / 2014 / Railway timetable considering Optimal path finding method in Rail network / The Korean Society For Railway :1517~1520 google schola C.H. Yang / 2000 / Estimation of Transfer Related Values of Seoul Subway Users Using Stated Preference and Revealed Preference Analysis / Analysis, Journal of Korean Society of Transportation 18(4):19~30 google schola D.G. Park / 2002 / , Identifying Multiple Reasonable Alternative Routes:Efficient Vector Labeling Approach / Transportation Research Record 1783(1):111~118 google schola 정동재 / 2014 / 도시철도 교통량 배정 알고리즘의 적합성 평가 / 한국철도학회논문집 17(6):433~442 dbpia L. Grange / 2012 / A fixed point route choice model for transit networks that addresses route correlation / Procedia-Social and Behavioral Science 54:1197~1204 google schola

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