가산자료 모형을 활용한 서울시 주말 자동차 통행 특성 분석 = An Analysis of Automobile Travel Behavior on Weekends in Seoul through Count Data Modeling

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Despite the increasing importance of weekend trips, only a few studies exist on their characteristics. Predictive studies on future weekend trips are particularly lacking. With focus on automobile trip generation, this study analyzes the characteristics of weekend trips and develops a model to predict the future traffic volume in Seoul, Korea. Poisson distribution models find that population density and automobile ownership density increase trip generation on weekends. The finding that these two density variables have opposite effects may imply how household size and household income affect automobile trip generation. Among built environment variables, household density, subway availability (in the 1km buffered area of a neighborhood), bus availability (in the 500m area) and road connectivity (in the 1km area) turn out to reduce automobile trip generation. According to a prediction accuracy test, the size of error of the zero-inflated negative binomial model is 2.47%, suggesting a substantially high accuracy of the model.

국문 초록 (Abstract)

주말통행 중요성이 점차 확대되고 있음에도 불구하고 아직 그 특성을 파악하기 위한 연구는 부족한 실정이다. 더불어 장래 주말통행량을 예측하고자 하는 노력은 거의 전무하다. 본 연구는 서울을 대상으로 주말통행의 특성을 밝히고 동시에 장래 주말통행량을 예측하기 위한 모형을 자동차 통행 발생량을 중심으로 개발한다. 포아송 분포 모형을 사용하여 분석한 결과, 인구밀도와 자동차밀도가 주말의 자동차 통행발생량을 증가시키는 것으로 나타난다. 인구밀도와 가구밀도는 서로 정반대의 효과를 주는 것으로 드러났는데, 이를 통해 가구크기와 가구의 경제수준이 자동차 통행에 미치는 영향을 유추할 수 있었다. 건조환경변수에서는 가구밀도, 지하철밀도(행정동 반경 1km), 버스정류장밀도(행정동 반경 500m), 교차로 밀도(행정동 반경 1km)가 유의한 것으로 나타났으며, 해당 변수의 값이 상승할수록 자동차 통행발생량은 감소하는 경향을 보였다. 모형의 예측 정확도 검증 결과 영과잉 음이항 모형의 오차율은 2.47%로 높은 정확도를 가진다고 평가할 수 있다.

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