융합 빅데이터를 활용한 교통수요 추정 개선 연구

4단계 교통 수요 모형은 교통 수요의 가장 중요 한요소인 통행 발생, 목적지 선택, 교통 수단 선택, 통행 경로 선택의 4개 요소를 순차적으로 예측하는 방법으로 가장 전통적인 교통수요 예측 모형이다. 모형화의 대상이 되는 변수는 존과 존 사이의 통행량이며, 설명변수로는 각 존의 인구·사회·경제적 특성을 사용한다. 존은 이론적으로 균질한 성질을 가지는(homogeneous) 공간 단위를 가정하나, 실제로는 통계치의 구득 등의 용이성 때문에 통상 행정구역을 기준으로 한다. 지역내 통행을 모형화하기 위해서는 읍· 면·동 단위를 공간단위로 사용하며, 전국을 대상으로 한 지역간 통행을 분석하기 위해서는 보통 시·군·구를 단위로 한다. 전국 지역 간 및 대도시권 교통 수요의 추정은 한국 교통 연구원에서 운영중인 KTDB 사업을 통해 이루어지고 있다. KTDB사업을 통한 국가 교통 데이터베이스의 구축은 「국가통합교통체계효율화법」제17조에 근거하고 있으며, 이러한 국가표준 수요 예측을 추진한 주된 목적은 개별 교통 조사 및 수요 예측의 난립을 방지하고, 표준적이고 일관성있는 수요 예측 자료를 구축하여 투자 사업의 평가시 신뢰성을 높이고자 함에 있다. 빅데이터는 기존의 데이터가 제공하지 못하는 정보를 상시 제공 받을수 있다는 점에서 지난 3~4년간 다양한 분야의 연구에서 주목을 받은 주제이다. 교통분야에서도 대중교통 및 고속도로에서 상시 통행 데이터가 수집되고 있어 이를 다시 교통 시스템을 분석하기 위해 활용하는 방안에 대한 제안이 이루어지고 있다. 교통의 다양한 측면 중 본 연구에서 집중하고자 하는 분야는 교통수요의 추정방법론이며, 구체적으로는 빅데이터를 현재 사용되고 있는 교통 수요 분석 방법론의 틀 안에서 활용할 수 있는 방안을 찾는 것이다. 본 연구는 2015년 수행한 「지역간 교통 수요 예측의 신뢰성 제고를 위한 빅데이터 활용 방안연구」의 후속 연구로 수행되었다. 2015년 연구에서는 빅데이터를 활용하여 현 교통 수요 추정 및 예측 방법을 개선할 수 있다는 가능성을 보였지만, 연구 기간의 제약으로 교통 수요 추정의 특정 단계에 대한 구체적인 개선 방안을 보이기는 어려웠다. 따라서 본 연구에서는 현재의 교통 수요 추정 방법론을 빅데이터를 활용하여 개선할수 있는 구체적인 방안과 함께 분석사례를 제시하고자 한다.