온세상의 자기계발 연구소

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정책시나리오 시뮬레이션 모델링(Policy Scenario Simulation Modeling)은 교통 정책의 다양한 대안(시나리오)을 설정하고, 이를 수리적·행태적·시스템 기반 모델을 활용해 시뮬레이션함으로써 정책의 효과성과 부작용을 정량적으로 예측하는 분석 기법이다. 이 모델링 방식은 교통계획, 수요관리, 인프라 투자, 환경 정책 등 광범위한 분야에서 미래 의사결정의 근거 자료로 활용된다. 서브 키워드로는 교통정책 예측, 시나리오 기반 분석, 정책 대안 모델링이 있다.1. 정책시나리오 시뮬레이션의 개념과 필요성도시 교통환경은 복잡한 시스템이다. 하나의 정책이 단순히 특정 수단의 이용률만 변화시키는 것이 아니라, 출발 시각, 경로 선택, 대중교통 수요, 혼잡 구간, 환경 영향 등 다방면에 영향을 미친다..

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스마트 모빌리티 데이터 통합(Smart Mobility Data Integration)은 도심 내 다양한 교통수단 및 이동정보에서 발생하는 이종(異種) 데이터를 수집·정제·연계하여, 통합된 교통 운영 및 서비스 설계에 활용하는 핵심 기술이다. GPS, 교통카드, 센서, 통신 기반의 실시간 데이터들을 연계함으로써 사용자 중심의 이동 분석과 정책 대응이 가능해지며, 이는 스마트시티, MaaS, 자율주행 등의 기반이 된다. 서브 키워드로는 이종 데이터 융합, 교통 정보 표준화, 실시간 통합 플랫폼이 있다.1. 스마트 모빌리티 시대의 데이터 통합 필요성스마트 모빌리티 환경에서는 다양한 이동 수단(자가용, 대중교통, 퍼스널모빌리티, 자율주행 등)이 동시에 운영되며, 이로 인해 엄청난 양의 데이터가 서로 다른 형식..

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고차원 여행행동 분석(High-Dimensional Travel Behavior Modeling)은 교통수단 선택, 경로 결정, 출발 시간, 이동 목적, 동반자 유무, 사회경제적 배경 등 수많은 변수들이 상호작용하며 형성되는 복합적인 여행행태를 다변량·다차원 관점에서 분석하는 방법론이다. 본 글에서는 고차원 분석이 필요한 배경, 핵심 모델링 기법, 실제 교통정책 적용 사례, 기술적 과제, 그리고 스마트 모빌리티 시대의 확장 방향을 교통공학적 관점에서 정리한다. 서브 키워드로는 다차원 통행행태, 통합 선택모형, 행동기반 교통모델이 있다.1. 고차원 여행행동 분석의 필요성과 배경전통적인 교통모델은 보통 수단 선택, 경로 선택, 출발 시각 결정 등 개별 요소를 독립적으로 분리하여 분석하였다. 하지만 현실 속 ..

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마이크로시뮬레이션 기반 수요예측(Microsimulation-based Travel Demand Forecasting)은 개별 통행자나 차량 단위로 교통 행태를 정밀하게 모사하여, 미래의 교통 수요 및 이동 경로, 시간, 수단 선택 등을 예측하는 첨단 분석기법이다. 이 방식은 인구 구성, 행태 특성, 도시 변화 요인을 고려한 고해상도 예측이 가능하며, 기존의 집계형 수요모델을 보완하거나 대체할 수 있는 차세대 교통수요 예측 프레임워크로 주목받고 있다. 서브 키워드로는 개별기반 모델링, 행태 모사, 정밀 수요 시뮬레이션이 있다.1. 마이크로시뮬레이션 수요예측의 개념과 필요성전통적인 교통수요 예측은 '4단계 수요모형(Trip Generation → Distribution → Mode Choice → Assi..