교통·물류 수요와 네트워크 취약성 데이터 분석

Data Analysis for Transportation Demand and Network Vulnerability

연구 내용

EV 충전과 항공 수요·이용, 다중모달 네트워크 취약성을 SHAP 기반 요인중요도와 군집 분석으로 해석하는 교통계획 연구

교통·물류 의사결정에 필요한 수요와 영향요인을 데이터 기반으로 도출합니다. EV 충전 거래 데이터를 활용해 지역별·단계별 충전수요 차이를 이항 로지트 형태로 분석하고, 충전기 특성과 시간대에 따른 패턴을 해석합니다. 항공 분야에서는 SHAP로 단기 국제 항공 수요에 영향을 미치는 요인을 비교하고, 팬데믹 기간 전·중·후 및 비즈니스 모델에 따라 항공 이용 영향요인의 중요도가 어떻게 달라지는지 확인합니다. 또한 멀티모달 네트워크에서 토폴로지와 연결성을 통합한 취약성 함수로 핵심 노드와 군집을 식별하여 정책 우선순위를 지원합니다.

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연구 흐름

2022년에는 공항 개발과 운영이 지역에 미치는 편익 요인을 구조방정식 모형으로 파악했습니다. 2023년에는 EV 프로그램의 초기·성숙 단계에 따라 충전수요에 영향을 주는 요인이 달라짐을 이항 로지트로 분석했습니다. 같은 해 SHAP 기반 접근으로 코로나 전후 국제 항공 수요의 영향요인을 비교했습니다. 이후 2025년에는 팬데믹 기간 전·중·후에 따른 항공 이용 영향요인의 중요도 변화를 Random Forest와 그룹 차이 검정으로 확인하고, 멀티모달 네트워크의 취약성 평가 프레임워크를 제안하여 교통계획의 의사결정 단위를 확장했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

EV 충전 인프라 규모산정
충전패턴 지역맞춤 설계
항공 수요 예측모형 구축
팬데믹 이후 운영계획 수립
네트워크 취약 노드 탐지
멀티모달 복구전략 수립
공항 운영 편익평가
정책 우선순위 도출
요인중요도 기반 시나리오
데이터 기반 교통계획 지원