Earticle

초록

영어

Uncertainty in traffic demand forecasting is a critical issue in road project appraisal, and the systematic error (bias) between forecast and observed traffic runs in opposite directions on project and other road sections. Using 550 sections (81 project and 469 surrounding sections) from 38 Korean road projects, this study analyzes opening-year forecast errors and following the reference class forecasting approach, applies quantile regression to estimate the median expected traffic volume (50th percentile) and a 90% prediction interval (5th–95th percentiles). The mean percentage error (MPE) is −20.23% (overestimation) for project sections and +9.77% (underestimation) for surrounding sections. In five-fold cross-validation split by project and repeated 20 times, the proposed model shifts the MPE of project sections from −20.23% to +4.29%; its mean absolute percentage error (MAPE) equals that of the original forecasts (33.87%) and is lower than that of ordinary least squares (43.15%). The empirical coverage of the 90% prediction interval is 79.6% for project sections and 87.4% for other road sections, somewhat below the nominal level. The contribution of the study lies less in point-forecast accuracy than in bias correction and the provision of prediction intervals that complement single-point forecasts in practice.

한국어

교통수요 예측의 불확실성은 도로사업 타당성분석의 핵심 쟁점이며, 예측교통량과 실측교통량 간의 체계적 오차(편의)는 사업구간과 주변구간에서 서로 다른 방향으로 나타난다. 본 연구는 예비타당성조사 및 타당성재조사 도로사업 38개 사업, 550개 구간(사업구간 81개, 주변구간 469개)을 대상으로 개통연도 예측오차를 분석하고, 준거집단 예측법에 기반한 분위회귀모형으로 중위 기대교통량(50% 분위)과 90% 예측구간(5~95% 분위)을 추정하는 방법을 제시한다. 분석 결과, 사업구간의 MPE는 −20.23%(과대추정), 주변구간의 MPE는 +9.77%(과소추정)로 구간 유형별 편의의 방향이 상반되었다. 사업 단위로 분할한 K=5 교차검증(20회 반복)에서 제안 모형은 사업구간의 MPE를 −20.23%에서 +4.29%로 보정하였으며, MAPE는 예측교통량과 같은 수준(33.87%)이었으나 OLS 회귀모형(43.15%)보다 낮았다. 90% 예측구간의 실측값 포함률은 사업구간 79.6%, 주변구간 87.4%로 목표 포함률(90%)에 다소 미치지 못하였다. 본 연구는 추정 정확도의 향상보다는 편의 보정과 예측구간 제시를 통해 단일 점추정 중심의 수요예측을 보완하는 실무적 방법을 제시한다는 데 의의가 있다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
1. 연구의 배경 및 필요성
2. 연구의 목적
3. 연구의 범위 및 방법
Ⅱ. 선행연구 검토
1. 교통수요 예측오차
2. 분위회귀 기반 불확실성 정량화
3. 선행연구의 한계와 본 연구의 차별성
Ⅲ. 자료 및 변수 검토
1. 분석 자료
2. 기술통계 및 오차 지표
3. 변수간 상관관계 분석
4. 다중공선성 진단
5. 랜덤포레스트 변수 중요도 분석
6. 최종 변수 선정
Ⅳ. 연구방법
1. 변수 선정절차
2. 분위회귀모형(Quantile Regression Model)과 중위 기대교통량
3. 오차 지표
4. 회귀계수 신뢰구간과 교통량 예측구간
5. 교차검증
Ⅴ. 분위회귀모형 추정 결과
1. 모형 설정
2. 분위회귀 추정 결과
3. 분위별 모형 적합도
4. 예측구간 산출 예시
5. 교차검증
Ⅵ. 결론
1. 연구 결과
2. 한계 및 향후 연구
ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES

키워드

저자

• 김기민 [ Ki-min Kim | 한국지방재정공제회 지방투자분석센터 재정투자조사부 연구위원 ] 주저자
• 박동주 [ Dongjoo Park | 서울시립대학교 교통공학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338