백캐스팅 분석을 활용한 계획 가정 오류에 따른 교통수요예측 영향 분석
Analysis of the Impact of Transportation Demand Forecasting Due to Errors in Planning Assumptions Using Backcasting Analysis
Transportation demand forecast is a significant indicator that serves as the basis for calculating facility size and determining feasibility. Nevertheless, demand forecasts for road projects have inherent inaccuracies in terms of accuracy and bias. The causes of demand forecast errors are complex and diverse, and there are various opinions, but they can be classified into measurement errors, model characteristic errors, and exogenous errors. Among exogenous errors, we analyzed the impact of planning assumption errors, which are risks with objective probability of uncertainty, on demand errors. A case study was conducted using the backcasting technique to reconstruct demand forecasts by reflecting relevant planning assumptions when forecasting demand for a time when actual measured values exist. As suggested in many studies, the impact of planning assumption errors on demand errors was analyzed to be significant high, up to -24.4%. It is important to recognize the risk of demand forecast errors from the policy-making stage. To this end, various approaches will be needed, such as scenario analysis of related plans and stochastic demand forecasting models based on statistics.
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교통수요 예측은 시설규모 산정과 타당성 판단의 근거가 되는 매우 중요한 지표이다. 그럼에도 도로사업에서의 수요예측 은 정밀도 및 편향성이 모두 내재된 부정확성이 존재한다. 수요예측의 오차발생 원인은 복잡다단하여 다양한 의견이 존재하지만 측정오류, 모형특성 오류 및 외생오류로 유형화할 수 있다. 외생적 오류 중 불확실성에 대한 객관적 확률이 존재하는 Risk인 계획 가정의 오류가 수요오차에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 실측치가 존재하는 시점에 대해 수요예측 당시 관련계획 가정 사항을 반영하여 수요예측을 재모형화 하는 백캐스팅 기법을 활용하여 사례연구를 진행하 였다. 많은 연구에서도 제기하고 있듯이 계획 가정의 오류가 수요오차에 미치는 영향은 최대 –24.4%로 매우 높은 것으로 분석되었다. 이러한 수요예측의 리스크에 대하여는 정책결정 단계에서부터 충분한 인지가 중요하다. 이를 위해, 관련계획에 대한 시나리오 분석과 통계에 기초한 확률적 수요예측모형 등 다양한 접근이 필요할 것이다.
목차
ABSTRACT 초록 Ⅰ. 서론 Ⅱ. 기존 연구사례 고찰 1. 수요예측의 정확도 2. 수요예측의 오차원인 Ⅲ. 계획 가정의 오류 1. 오차원인의 유형화 2. 외생변수 오류의 특성 구분 3. 계획 가정에 대한 국내ㆍ외 적용기준 Ⅳ. 백캐스팅 분석을 통한 오차원인별 영향 1. 방법론 2. 분석대상 도로사업의 선정 3. 백캐스팅 분석 과정 4. 백캐스팅 분석 결과 및 원인별 수요오차 영향 Ⅴ. 결론 참고문헌