As the development of ICT has made it easier to collect various traffic information, research on creating new traffic attributes is drawing attention. Estimation and forecasts of demand and traffic volume are one of the essential indicators of traffic operation, assuming that the traffic pattern at a particular node or link is repeated. Traditionally, a survey method has been used to demonstrate this similarity of trip behavior. Recently, as traffic data have become easier to gather through automatic record collection systems such as DSRC techniques and smart cards, various studies are being performed to examine the regularity of trips. In this study, sparse trajectory data collected in Daegu metropolitan city, South Korea were analyzed to confirm that a traveler forms both spatially and temporally similar trip chain over several days. For this purpose, using dynamic time warping and an inter-spike interval algorithm, we newly define the concept of trip regularity and assess the difference between daily trip chains. Based on the degree of individual regularity, this paper defines a tendency between spatial and temporal regularity. In addition, using estimated individual activity attributes, factors that can affect the degree of trip similarity will be produced.
최근 ICT의 발달로 다양한 교통정보 수집이 용이해지면서 신규 교통정보 생성에 관한 연구가 주목받고 있다. 그 중 교통량 수요 예측은 교통 운영에 있어서 필수적인 분석 과제로, 반복적 통행 패턴을 가정하여 연구된다. 기존에는 설문조사 방식을 통해 이러한 통행 행태의 유사성을 검증하였다. 최근에는 자동 통행 정보 수집 체계를 통해 대용량 통행 데이터의 취득이 가능해지면서 다양한 통행 데이터 및 분석 방법으로 통행 규칙성이 연구되고 있다. 본 연구에서는 대구광역시에서 수집된 경로통행자료를 이용하여 도로 이용자 관점에서의 통행 규칙성을 하며 분석 수준에 대한 통행 규칙성을 공간 및 시간에 대해 새롭게 정의하였다. 또한, 개인의 통행사슬 간 유사도를 추정하기 위해 동적 시간 워핑 및 인터스파이크 간격 방법을 사용하였다. 개인에 대해 점수화 된 통행규칙성을 바탕으로 본 연구에서는 공간적 규칙성과 시간적 규칙성 사이의 관계를 제시했으며, 추정된 개별 활동 속성을 사용하여 통행 규칙성과의 관계를 살펴보았다.
