| 연구목표 |
미래 이동 수단의 다양성 확대는 모빌리티의 패러다임 전환을 가져오고 있으며, 특히 교통 수요 분석의 중요성과 역할을 크게 확대시키는 계기가 되었다. 수동적ㆍ사후적 교통수요 모델에 의존하는 기존과 달리, 미래 모빌리티는 대용량 데이터와 인공지능을 활용하여 이동 행태를 실시간, 근실시간, 중기, 장기별로 분석 및 예측하는 기술을 요구한다. 본 연구에서는 교통수... |
| 연구내용 |
본 연구는 spatial tessellation, temporal dynamicity, trip data completeness의 세 가지 핵심 요소에 따른 기술 개발을 기술 성숙도 및 성과물에 따라 3단계의 Technical Capability Level (TCL)으로 진행하며 각 TCL별 연구내용은 아래와 같다.TCL 1 (2020.03~2020.12)... |
| 기대효과 |
최근 shared mobility, 자율주행 자동차 및 UAM 등 미래 모빌리티 도입이 가시화되며 교통 수요분석에 대한 필요성이 증가하고 있다. 하지만, 현재 상당수의 연구와 현행 교통 시스템에서는 TAZ의 기초공간 단위에 기반한 교통 수요분석 연구만이 진행됨에 따라 교통 시스템에 대한 지능 및 지식을 충분히 이끌어내지 못하고 있다. Urban tessel... |
| 키워드 |
교통 수요 분석,교통 수요 예측,공유 모빌리티,도시 테셀레이션,위상학적 데이터 분석,미래 모빌리티,도심 항공 |