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ITS교통정책

지역 경기종합지수 예측 가능성 검토를 위한 TCS 데이터 선행·동행·후행성 분석 연구

원문정보

Leading, Coincident, Lagging INdicators to Analyze the Predictability of the Composite Regional Index Based on TCS Data

강유정, 홍정열, 나지은, 김동호, 천승훈

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초록

영어

With the worldwide spread of African swine fever, interest in livestock epidemics has increased. Livestock transport vehicles are the main cause of the spread of livestock epidemics, but there are no empirical quarantine procedures and standards related to the mobility of livestock transport vehicles in South Korea. This study extracted the trajectory of livestock-related vehicles using the facility-visit history data from the Korea Animal Health Integrated System and the DTG (Digital Tachograph) data from the Korea Transportation Safety Authority. The results are presented as exposure indices aggregating the link-time occupancy of each vehicle. As a result, 274,519 livestock-related vehicle trajectories were extracted, and the exposure values by link and zone were derived quantitatively. This study highlights the need for prior monitoring of livestock transport vehicles and the establishment of post-disaster prevention policies.

한국어

최근 다양한 사회 경제 이슈가 사회적인 화두로 떠오르고 있으며, 지역 경제 상황을 빠르게 판단하고 정책을 수립하기 위한 경기종합지수의 중요성이 대두되고 있다. 이에 따라 해외 연 구자들은 지역 경제활동과 밀접하게 연관된 실시간성 교통 빅데이터를 이용하여 빠른 경제 상 황 진단과 맞춤형 정책 방향의 수립을 고려하고 있다. 본 연구의 주요 목적은 울산광역시를 기종점으로 하는 TCS 데이터를 여객·화물통행, 단거리·장거리통행으로 구분하고, 각각의 통행 량을 이용하여 지역경기진단이 가능한 경기종합지수들을 선정한 후 각 지수들의 경기변동 특 징인 선행, 동행, 후행성을 교차 상관함수(Cross-Correlation Functions) 분석을 통하여 정의하는 데 있다. 연구 결과로부터 TCS 교통량의 추이와 상관관계가 높은 경기 종합지수들은 서비스업 생산지수, 도매 및 소매업, 숙박 및 음식점업 등으로 나타났다. 이 중 화물, 여객, 단거리 목적 통행은 도매 및 소매업, 숙박 및 음식점업에 대해 선행성을 가지는 것으로 도출되었다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존연구고찰
Ⅲ. 분석 방법론
1. 상관분석(Correlation Analysis)
2. 선형 보간법(Linear Interpolation)
3. 교차 상관분석(Cross Correlation Analysis)
Ⅳ. 연구 결과
1. 데이터 수집 및 전처리
2. 데이터 기초분석
3. 분석 결과
Ⅴ. 결론
ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES

저자정보

  • 강유정 Youjeong Kang. 계명대학교 교통공학과 학∙석사통합과정
  • 홍정열 Jungyeol Hong. 계명대학교 교통공학과 조교수
  • 나지은 Jieun Na. 계명대학교 도시계획 및 교통공학 전공 석사과정
  • 김동호 Dongho Kim. 한국교통연구원 빅데이터 플랫폼∙데이터 경제 연구팀 책임 전문원
  • 천승훈 Seunghun Cheon. 한국교통연구원 빅데이터 플랫폼∙데이터 경제 연구팀 팀장

참고문헌

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