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감염병 대응을 위한 딥러닝 기반 목적별 통행수요 예측모형 개발 연구

감염병 대응을 위한 딥러닝 기반 목적별 통행수요 예측모형 개발 연구

 

장요한 국토데이터랩 팀장, 이영민 부연구위원, 임시영 부연구위원,  박서현 서울시립대학교 도시빅데이터융합학과 연구원,  김현경 연구원



1> 실시간 유동정보(관측교통량)로부터 기종점별·목적별 통행수요 예측모형 개발

  - 전국도로에 매설된 차량검지기 관측교통량 정보로부터 출발지와 도착지를 추정하는 수리모형과 다양한 머신러닝 및 딥러닝을 이용한 AI 활용모형 개발


2> 감염병 확산 전후로 확인되는 시공간(일별·지역별) 데이터 패턴 등을 딥러닝 모형과 목적별 통행수요 예측모형을 결합하여 고도화

  - 한국기업 데이터, 가계신용 데이터, 전국 사업자 주소록, 인구, GIS 네트워크, 정부의 감염병 대응 정책, 유동인구 데이터 등 다양한 공공 및 민간 빅데이터의 융합을 통한 공간 단위 분석과 딥러닝 기반의 목적별 통행수요를 예측


3> 통행과 통행목적 간 인과관계 이해와 포스트 감염병 시기 변화된 통행목적의 파악을 통해 포스트 감염병에 대응하기 위한 정책의 근거 자료 제시

  - 다양한 머신러닝 및 딥러닝 모형을 정책연구에 적용한 국정운영의 과학화

  - 모형의 민감도 분석을 통한 감염병 확산 이후 바뀐 지역별·목적별 통행수요를 파악



정책방안


  ① 실시간 목적별 통행수요 변화와 감염병 방역 정책 전개에 따른 목적별 통행수요 영향 모니터링을 위한 과학적 정책지원 분석틀 마련


  ② 다양한 공공 및 민간 빅데이터를 시간과 공간의 축을 중심으로 융복합하여 다목적으로 활용할 수 있는 데이터 활용 사례 제시

 

  ③ 공공 인프라를 이용한 국토모니터링 가능성 제시 및 기타 범주에서의 추가 확장성 및 효용성 제고


   과학적 정책지원 도구를 이용한 감염병 확산의 영향을 공간적으로 파악하고, 이를 이용한 지역 맞춤형 방역 정책지원의 근거 자료로 활용

첨부파일
  • pdf 첨부파일 국토정책Brief 900호.pdf (2.31MB / 다운로드:180) 다운로드

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담당자 정보
  • 부서 기획경영본부
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  • 연락처 044-960-0439
  • 최종수정일2022/07/06