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복잡한 도시환경에서 수동적 이동조사 수집의 가능성 평가: 뉴욕시 사례연구로부터 얻은 교훈

전문가 제언: ○ 본 연구는 가정이동조사에서 GPS/GIS의 사용에 관한 기존 연구를 기초로 하여 이를 확장하고 있다. 복잡한 도시환경에서 수동적으로 이동자료수집방법을 사용하고 GPS 기록지를 휴대하고 있는 응답자를 조사에 사용하며 그리고 이동방식을 탐지하고 여행목적을 자동적으로 식별하기 위해 GIS기준 알고리즘을 개발하는 것에 대한 실행가능성을 시험했다.

○ 본 연구는 뉴욕시를 대상으로 실험을 했다. 뉴욕시는 도시빌딩숲 효과, 인구밀도 다양성, 지역 내 토지이용의 다양성, 그리고 복잡하고 집중적인 교통 네트워크를 갖고 있어서 자동이동조사 가능성을 시험해 볼만한 지역이다. 복잡한 뉴욕 교통 네트워크에서 이동부분에서 얻은 GPS지점은 도보, 버스, 또는 자동차와 같은 도로상에서 이동지점을 얻는 것과 별로 다를 것 없다.

○ 본 연구는 여러 정보를 수동적으로 수집하기 위해서 몇 가지 방법을 사용했다. 첫째, 뉴욕시의 다수방식 수송네트워크를 대표할 수 있는 공간데이터베이스를 창출했다. 둘째, 빌딩숲효과를 축소하며 이동부분에서 나오는 신호공백(상실)과 정지를 기술하고, 잠재적 방법변경지점을 식별하며 그리고 공간적으로 비슷하나 다른 방법을 표현할 수 있는 이들 이동부분을 구별하는 방법 등을 개발함에 있어서 다수기준을 고려하는 반복적 접근방법을 사용하였다. 셋째, 이동 종점을 묶을 때 계층적 일치묶음방법(hierachical matching cluster mathod)을 적용했다.

○ 끝으로, 확률적 multinomial logit models를 사용하여 가정기준이동인가 아니면 비가정기준이동인가를 식별했다. 결과 가정기준 예측은 67% 그리고 비가정기준 예측은 78% 접근할 수 있었다.

○ 본 연구에서 개발한 알고리즘과 절차는 복잡한 도시환경에서 이동방법을 탐지하고 이동목적을 식별하는데 다탕성이 있는 것으로 판단하였으며, 앞으로 새로운 기술이 개발되면 지금까지 나타난 여러 애로점을 극복할 수 있을 것으로 기대된다.

저자: Cynthia Chen, Hongmian Gong, Catherine Lawson, Evan Bialostozky
자료유형: 학술정보