빅데이터를 활용한 교통약자 특별교통수단 통행수요 분석: 대구광역시를 사례로
Travel Demand Analysis of Special Transportation Systems for the Transportation Vulnerable using Big Data: A Case Study of Daegu Metropolitan City
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초록
본 연구는 대구광역시 교통약자 특별교통수단(나드리콜) 통행수요 분석을 위해 2018년 1월 1일부터 12월 31일까지의 특별교통수단 이용자의 실제 배차이력자료 901,245건을 활용하였다. 이를 위해 특별교통수단 이용자의 통행수요를 시점별 통행특성과 공간적 통행특성 두 가지로 구분하여 분석을 시도하였다. 특별교통수단 이용자의 시점별 통행특성은 요일별 통행특성, 시간대별 통행특성, 요일별 시간대별 통행특성, 특별교통수단 이용자의 통행시간, 특별교통수단 이용자의 대기시간으로 구분하여 분석하고, 아울러 특별교통수단 이용자의 공간적 통행특성은 승하차지점, 첨두시간대 승차지점, 승차지점별 대기시간, 구별 O-D 분포로 구분하여 분석하였다. 그리고 다중회귀모형(multiple regression model)을 추정하여 통행수요와 기상환경의 관련성을 분석하였다. 이러한 분석결과를 바탕으로 정책적 시사점을 제시하였으며, 연구의 한계도 제시하였다.
Abstract
This paper analyzes the travel demand of special transportation systems(STS) for the transportation vulnerable in Daegu Metropolitan City, using 901,245 actual travel data of STS collected from January 1 to December 31, 2018. This paper analyzes temporal variations of the travel demand of STS and spatial aspects of the travel demand of STS. In order to analyze temporal variations of the travel demand of STS, this paper analyzes the day-of-week differences of the travel demand, the time-of-day differences of the travel demand, travel time of STS, and waiting time of STS. Furthermore, this paper analyzes the time-of-day differences of the travel demand for each day-of-week. In order to analyze spatial aspects of the travel demand of STS, this paper analyzes origin/destination(O/D) of STS travel, origin of STS travel in peak hours, waiting time of STS in origin, and O-D distribution, etc. Moreover, the causal relationship between travel demand of STS and meteorological environment is analyzed by estimating a multiple regression model. Finally, some important findings and policy implications are discussed, and some limitations of the research are also discussed.
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