도로를 새로 건설하거나 도시교통계획을 수립할 때 가장 먼저 필요한 자료 중 하나가 기준년도 OD(Origin-Destination)입니다.
교통수요예측에서는 장래 교통량을 바로 예측하는 것이 아닙니다.
먼저 현재의 통행을 최대한 현실과 비슷하게 재현한 기준년도 OD를 구축합니다. 그리고 기준년도 OD와 인구·종사자수·자동차등록대수·통행시간 등의 자료를 이용하여 통행발생모형, 통행분포모형, 수단선택모형을 구축합니다.
그런데 여기서 한 단계가 더 필요합니다.
바로 Calibration(보정)과 Validation(검증)입니다.
즉, 기준년도 자료를 이용해 모형을 만들었다고 해서 곧바로 장래예측에 사용하는 것이 아니라,
모형을 만든 뒤 → 기준년도를 얼마나 잘 재현하는지 보정하고 → 독립적인 자료나 다른 지표로 다시 검증한 뒤 → 장래예측에 적용
하는 과정이 필요합니다.
전체적인 흐름은 다음과 같습니다.
기준년도 자료 구축 → 기준년도 OD 구축 → 발생모형 구축 → 분포모형 구축 → 수단선택모형 구축 → Calibration → Validation → 기준년도 통행배정 및 정산 → 장래 사회경제지표 입력 → 장래 발생·분포·수단선택 → 장래 OD 구축 → 장래 통행배정
즉, 기준년도 OD는 현재 교통상황을 설명하는 자료이면서 동시에 장래 OD를 예측하기 위한 모형을 만드는 기초자료라고 할 수 있습니다.
1. OD란 무엇일까?
OD는 Origin-Destination, 즉 출발지-도착지 통행량을 의미합니다.
예를 들어 지역을 A, B, C 3개 존으로 나누었다고 가정해 보겠습니다.
ABC발생량
| 출발\도착 | A | B | C | 발생량 |
| A | 100 | 300 | 200 | 600 |
| B | 250 | 150 | 400 | 800 |
| C | 180 | 320 | 100 | 600 |
| 도착량 | 530 | 770 | 700 | 2,000 |
A→B의 300은 A지역에서 출발하여 B지역으로 이동하는 통행이 300통행이라는 의미입니다.
행의 합은 해당 존에서 출발하는 발생량, 열의 합은 해당 존으로 도착하는 도착량 또는 집중량으로 볼 수 있습니다.
따라서 OD에는 단순히 전체 교통량뿐 아니라 어디에서 출발해서 어디로 가는가라는 공간적인 이동패턴이 포함되어 있습니다.
2. 기준년도 OD란?
기준년도 OD는 교통수요예측에서 현재 또는 분석 기준시점의 통행패턴을 나타내는 OD입니다.
예를 들어 2026년을 기준년도로 설정하였다면,
2026년의 인구·종사자수·자동차등록대수·교통량·도로망·통행특성 등을 반영한 OD
를 구축하는 것입니다.
중요한 것은 단순히 기존 OD 파일의 연도만 2026년으로 바꾸는 것이 아닙니다.
실제 조사자료와 사회경제지표, 도로망을 이용하여 2026년의 교통상황을 재현할 수 있도록 OD와 네트워크를 현실화하는 과정이 필요합니다.
그리고 이렇게 구축한 기준년도 OD를 이용하여 장래 교통수요를 예측하는 모형을 구축한다는 점이 중요합니다.
3. 기준년도 OD 구축과 장래 OD 예측의 전체 흐름
전체 과정을 크게 두 부분으로 구분하면 이해하기 쉽습니다.
① 기준년도 구축 단계
기준년도 설정
↓
교통존(TAZ) 설정
↓
기존 OD 및 기초자료 확보
↓
교통조사 실시
↓
조사자료 전수화
↓
기준년도 초기 OD 구축
↓
기준년도 Network 구축
↓
통행배정
↓
관측교통량과 비교
↓
OD·Network 보정
↓
기준년도 정산 및 최종 OD 확정
② 장래 교통수요예측 단계
기준년도 OD + 기준년도 사회경제지표
↓
통행발생모형 구축
↓
통행분포모형 구축
↓
수단선택모형 구축
↓
Calibration
↓
Validation
↓
장래 인구·종사자수·개발계획 등 입력
↓
장래 통행발생량 예측
↓
장래 통행분포 예측
↓
장래 수단분담 예측
↓
장래 OD 구축
↓
장래 도로망 통행배정
↓
장래 도로별 교통량 예측
따라서 기준년도 OD를 만드는 작업과 장래 OD를 만드는 작업은 서로 분리된 것이 아니라 하나의 연속된 교통수요예측 과정입니다.
4. 첫 번째 단계 : 기준년도를 결정한다
가장 먼저 분석의 기준이 되는 연도를 결정합니다.
예를 들어 교통조사를 2026년에 실시하였다면 일반적으로 2026년을 기준년도로 설정할 수 있습니다.
하지만 기존 OD가 2024년 자료라면 문제가 하나 발생합니다.
기존 OD : 2024년
현황조사 : 2026년
따라서 2024년 OD를 그대로 사용하는 것이 아니라 인구, 종사자수, 개발사업, 교통량 변화 등을 반영하여 2026년 수준으로 현행화해야 합니다.
5. 두 번째 단계 : 교통존(TAZ)을 설정한다
OD를 만들기 위해서는 먼저 분석지역을 여러 개의 교통존(TAZ, Traffic Analysis Zone)으로 나누어야 합니다.
예를 들어 전국 분석이라면 시·도, 시·군·구 등을 기준으로 설정할 수 있으며 도시지역에서는 읍·면·동보다 더 세분화된 존을 사용할 수도 있습니다.
존이 너무 크면 지역 내부 이동을 제대로 표현하기 어렵고, 너무 작으면 조사표본과 자료 요구량이 크게 증가합니다.
따라서 분석목적과 조사자료의 정밀도에 맞는 존체계 설정이 중요합니다.
특히 장래 OD까지 예측한다면 기준년도와 장래년도의 존체계를 일관성 있게 관리해야 합니다.
6. 세 번째 단계 : 기존 OD 자료를 확보한다
우리나라에서는 교통수요예측 시 기존에 구축된 국가교통DB 등의 OD를 기초자료로 활용하는 경우가 많습니다.
기존 OD가 있다면 처음부터 모든 OD를 새로 조사할 필요는 없습니다.
기존 OD를 Seed Matrix, 즉 초기 OD로 사용하고 현재 조사자료를 이용하여 보정하는 방식이 가능합니다.
예를 들어 기존 OD가 2024년 자료이고 기준년도가 2026년이라면,
2024년 기존 OD
→ 사회경제지표 변화 반영
→ 개발사업 반영
→ 2026년 조사자료 반영
→ 교통량 정산
→ 2026년 기준년도 OD
와 같은 방식으로 현행화할 수 있습니다.
7. 기존 OD가 없다면 어떻게 할까?
해외사업이나 신규 교통계획에서는 기존 OD 자체가 없는 경우도 있습니다.
이 경우에는 OD를 직접 구축해야 합니다.
대표적인 조사방법은 다음과 같습니다.
① 가구통행실태조사
가구 구성원이 어디에서 어디로, 왜, 어떤 교통수단으로, 몇 시에 이동했는지를 조사합니다.
도시권의 사람통행 OD 구축에 중요한 자료입니다.
② 노측면접조사(RSI)
도로를 통행하는 차량 운전자에게 출발지와 목적지를 조사하는 방법입니다.
특히 지역 간 통행 OD 구축에 유용합니다.
③ 여객통행실태조사
버스터미널, 철도역, 공항 등에서 승객의 출발지와 목적지를 조사합니다.
④ 화물통행실태조사
화물차의 출발지, 목적지, 화물품목, 적재량 등을 조사하여 화물 OD를 구축합니다.
⑤ 교통량 조사
교통량 조사는 OD 자체를 직접 알려주지는 않지만 OD를 전수화하고 최종적으로 검증하는 기준값으로 활용됩니다.
8. 표본조사를 어떻게 전체 OD로 만들까?
OD 조사는 모든 차량이나 사람을 조사하기 어렵기 때문에 일부 표본을 조사하고 이를 전수화합니다.
예를 들어 특정 조사구간의 실제 통과교통량이 10,000대/일이고 RSI 조사차량이 1,000대라면 표본율은
1,000 ÷ 10,000 = 10%
입니다.
따라서 단순 전수화계수는
10,000 ÷ 1,000 = 10
입니다.
RSI에서 A→B 차량이 30대 조사되었다면
30 × 10 = 300대/일
로 확대할 수 있습니다.
실제 분석에서는 차종별, 방향별, 시간대별 조사율 등을 고려하여 보다 세밀하게 전수화합니다.
9. 존별 발생량과 도착량을 검토한다
OD를 구축했다면 각 존에서 통행이 얼마나 발생하고 도착하는지 확인해야 합니다.
이를 검토하기 위해 대표적으로 다음과 같은 사회경제지표를 활용합니다.
- 인구
- 가구수
- 학생수
- 종사자수
- 사업체수
- 자동차등록대수
- 산업생산량
- 토지이용
- GRDP
- 관광객수
이 과정이 중요한 이유는 이후 통행발생모형을 구축하는 기초자료가 되기 때문입니다.
즉,
기준년도 존별 발생·도착량 ↔ 기준년도 사회경제지표
의 관계를 찾아 장래 통행량을 예측하게 됩니다.
10. 내부통행도 반드시 고려해야 한다
OD 구축에서 자주 문제가 되는 것이 존 내부통행(Internal Trip)입니다.
예를 들어 A존 주민이 A존 내부에서 이동한다면
A → A
통행입니다.
노측면접조사는 조사도로를 통과하는 차량을 조사하기 때문에 이러한 내부통행을 제대로 관측하기 어렵습니다.
따라서 조사방식에 따라
- 가구통행실태조사
- 기존 OD
- 유사지역 내부통행률
- 인구·면적·토지이용 특성
- 별도의 통행발생모형
등을 이용하여 보완할 필요가 있습니다.
11. 기준년도 네트워크도 같이 만들어야 한다
OD만 정확하다고 교통수요예측이 정확해지는 것은 아닙니다.
도로망 역시 기준년도 상황을 제대로 표현해야 합니다.
| 항목 | 주요 내용 |
| 도로구간 | 실제 도로 연결관계 |
| 차로수 | 방향별 차로수 |
| 거리 | 링크 연장 |
| 속도 | 자유통행속도 등 |
| 용량 | 시간당 또는 일교통 용량 |
| 도로등급 | 고속도로·국도·지방도 등 |
| VDF | 교통량 증가에 따른 통행시간 변화 |
| 통행료 | 유료도로 비용 |
| 회전제약 | 좌회전·U턴 등의 제한 |
결국
현실적인 OD + 현실적인 Network
두 가지가 갖춰져야 실제 교통상황을 제대로 재현할 수 있습니다.
12. OD를 도로망에 배정한다
구축한 OD를 교통수요분석 프로그램을 이용하여 도로망에 배정합니다.
예를 들어 A→B 통행이 1,000대라면 프로그램은 A에서 B까지 가능한 여러 경로의 통행시간과 비용을 고려하여 차량을 배정합니다.
그 결과 각 도로별 배정교통량(Assigned Volume)이 산출됩니다.
여기서 중요한 질문은 하나입니다.
배정교통량이 실제 조사교통량과 비슷한가?
이것이 기준년도 정산의 핵심입니다.
13. 관측교통량과 배정교통량을 비교한다
예를 들어 다음과 같은 결과가 나왔다고 하겠습니다.
| 지점 | 관측교통량 | 배정교통량 | 차이 |
| A | 20,000 | 19,500 | -500 |
| B | 15,000 | 16,200 | +1,200 |
| C | 8,000 | 7,700 | -300 |
| D | 25,000 | 18,000 | -7,000 |
D지점처럼 차이가 크게 발생하면 다음 사항을 확인해야 합니다.
① OD가 잘못되었는가?
② Centroid Connector가 잘못되었는가?
③ 도로 속도가 잘못되었는가?
④ 도로 용량이 잘못되었는가?
⑤ 통행료가 제대로 반영되었는가?
⑥ 실제 도로가 네트워크에서 누락되었는가?
⑦ 조사교통량 자체에 오류가 있는가?
따라서 기준년도 정산은 단순한 OD 보정 작업이 아니라 OD와 Network를 동시에 검증하는 과정입니다.
14. 기준년도 정산에는 어떤 지표를 사용할까?
관측교통량과 배정교통량이 얼마나 비슷한지 판단하기 위해 여러 통계지표를 활용할 수 있습니다.
대표적으로
- 교통량 오차율
- RMSE
- %RMSE
- GEH Statistic
- 결정계수(R²)
- Screenline 통과교통량
- Corridor 교통량
등을 활용합니다.
개별 도로뿐 아니라 주요 지역을 가로지르는 Screenline을 설정하여 지역 간 이동량 자체가 적절하게 재현되는지 확인하는 것도 중요합니다.
15. OD를 무조건 교통량에 맞추면 안 되는 이유
관측교통량이 20,000대인데 배정교통량이 15,000대라고 해서 OD를 무조건 33% 증가시키는 것은 적절하지 않습니다.
교통량 차이는 OD뿐 아니라
도로망 → 속도 → 용량 → 경로선택 → 존 연결체계
때문에도 발생할 수 있기 때문입니다.
따라서 OD 보정은
기존 OD의 통행패턴을 최대한 유지하면서 관측교통량을 합리적으로 설명할 수 있도록 최소한으로 조정
하는 것이 중요합니다.
16. 여기서 끝이 아니다 : 기준년도 OD로 '모형'을 만든다
기준년도 OD 구축이 완료되면 이제 중요한 작업이 시작됩니다.
현재의 통행이 왜 이렇게 발생했는지를 수학적인 식으로 설명하는 것입니다.
예를 들어 기준년도에 A지역의 인구가 100,000명이고 자동차 통행발생량이 200,000통행/일이라고 하겠습니다.
여러 지역의 인구와 통행발생량을 분석했더니 다음과 같은 관계가 나타났다고 가정해 보겠습니다.
발생통행량 = 1.8 × 인구 + 0.5 × 종사자수
이 식이 바로 장래 통행발생량을 예측하는 데 사용할 수 있는 통행발생모형의 간단한 예입니다.
따라서 기준년도 OD는 단순한 결과물이 아니라 장래 교통수요를 예측하기 위한 모형의 관측자료 역할을 합니다.
17. 1단계 : 통행발생모형을 만든다
첫 번째는 통행발생(Trip Generation)입니다.
질문은 간단합니다.
각 지역에서 통행이 얼마나 발생하고 얼마나 도착하는가?
기준년도 OD를 이용하면 각 존의 발생량과 도착량을 계산할 수 있습니다.
그리고 이를 인구·종사자수·학생수·자동차등록대수 등의 사회경제지표와 비교합니다.
예를 들어 회귀분석 결과 다음 식이 도출되었다고 가정해 보겠습니다.
Pᵢ = 1.5 × POPᵢ + 0.8 × EMPᵢ
여기서
- Pᵢ : i존의 통행발생량
- POPᵢ : i존 인구
- EMPᵢ : i존 종사자수
입니다.
기준년도에
인구 = 100,000명
종사자수 = 50,000명
이라면
P = 1.5 × 100,000 + 0.8 × 50,000
= 190,000통행/일
이 됩니다.
그런데 장래 인구가 120,000명, 종사자수가 60,000명으로 증가한다면 동일한 모형을 이용하여
P = 1.5 × 120,000 + 0.8 × 60,000
= 228,000통행/일
을 예측할 수 있습니다.
즉, 기준년도 자료에서 사회경제지표와 통행량의 관계를 찾아내고, 장래 사회경제지표를 그 식에 넣어 장래 발생량을 예측하는 것입니다.
18. 2단계 : 통행분포모형을 만든다
발생량을 계산했다고 해서 OD가 완성되는 것은 아닙니다.
A지역에서 10만 통행이 발생한다는 사실만 알 뿐,
그중 몇 통행이 B로 가고 몇 통행이 C로 가는지
아직 알 수 없기 때문입니다.
이것을 결정하는 것이 통행분포(Trip Distribution)입니다.
대표적인 방법 중 하나가 중력모형(Gravity Model)입니다.
개념적으로는 다음과 같습니다.
Tᵢⱼ ∝ Pᵢ × Aⱼ × f(cᵢⱼ)
여기서
- Tᵢⱼ : i존에서 j존으로 이동하는 통행량
- Pᵢ : i존 발생량
- Aⱼ : j존 도착량
- cᵢⱼ : 두 존 사이 통행시간 또는 통행비용
- f(cᵢⱼ) : 거리가 멀어질수록 통행이 감소하는 저항함수
입니다.
쉽게 말하면,
사람과 활동이 많은 지역끼리는 통행이 많이 발생하지만 서로 멀리 떨어질수록 통행량은 감소한다.
는 관계를 수학적으로 표현한 것입니다.
기준년도 OD를 이용하면 실제 사람들이 어느 정도 거리와 통행시간까지 이동하는지를 분석하여 통행저항함수의 계수를 추정할 수 있습니다.
그리고 장래 도로망의 통행시간과 장래 발생·도착량을 적용하면 장래 지역 간 통행분포를 예측할 수 있습니다.
19. 3단계 : 수단선택모형을 만든다
다음은 수단선택(Mode Choice)입니다.
예를 들어 A→B 통행이 10,000통행이라고 해도 모든 사람이 승용차를 이용하는 것은 아닙니다.
승용차 : 6,000통행
버스 : 2,500통행
철도 : 1,500통행
처럼 교통수단이 나누어질 수 있습니다.
수단선택에는 대표적으로 로짓모형(Logit Model)이 사용됩니다.
예를 들어 승용차의 효용을
Ucar = β₁ × 통행시간 + β₂ × 통행비용 + β₃ × 자동차보유여부
와 같이 설정할 수 있습니다.
버스나 철도 역시 각각 효용함수를 설정합니다.
그리고 각 수단의 효용을 이용하여 선택확률을 계산합니다.
Pᵢ = exp(Uᵢ) / Σexp(Uⱼ)
기준년도 통행조사에서 사람들이 실제로 어떤 조건에서 승용차·버스·철도를 선택했는지를 이용하여 β 계수를 추정합니다.
이후 장래에 철도가 새로 건설되어 통행시간이 감소하거나 도로혼잡이 증가하면 수단별 효용이 달라지고 이에 따라 장래 수단분담률도 변화하게 됩니다.
20. 4단계 : 통행배정까지 해야 최종 교통량이 나온다
발생 → 분포 → 수단선택을 거치면 수단별 OD가 만들어집니다.
예를 들어 장래 A→B 전체 통행이 20,000통행이고 승용차 분담률이 60%라면 승용차 통행은
20,000 × 60% = 12,000통행
이 됩니다.
필요한 경우 재차인원 등을 고려하여 사람통행을 차량통행으로 변환한 뒤 도로망에 배정합니다.
그러면 최종적으로
- 고속도로 교통량
- 국도 교통량
- 지방도 교통량
- 교차로 접근교통량
- 도로별 V/C
- 통행속도
- 통행시간
등을 예측할 수 있습니다.
이것이 전통적인 4단계 교통수요예측모형(Four-Step Travel Demand Model)의 기본적인 구조입니다.
① 통행발생 → ② 통행분포 → ③ 수단선택 → ④ 통행배정
21. Calibration과 Validation은 무엇이 다를까?
교통수요예측에서 자주 등장하는 두 단어가 있습니다.
Calibration과 Validation입니다.
둘 다 모형을 현실에 맞추는 과정처럼 보이지만 의미가 다릅니다.
Calibration : 보정
Calibration은 모형의 계수나 파라미터를 조정하여 기준년도 현상을 잘 재현하도록 만드는 과정입니다.
쉽게 말하면,
"이 모형이 현재 상황을 잘 설명하도록 숫자를 맞추는 과정"
입니다.
예를 들어 중력모형의 통행저항함수가
f(c) = e^(-βc)
라고 하겠습니다.
β값이 너무 크면 먼 지역 간 통행이 지나치게 적게 계산될 수 있고, β값이 너무 작으면 장거리 통행이 과도하게 많아질 수 있습니다.
이때 기준년도 실제 평균통행거리나 OD 분포와 비교하면서 β를 조정하는 것이 Calibration입니다.
Validation : 검증
Validation은 보정된 모형이 기준년도 실제 교통현상을 충분히 잘 재현하는지를 독립적인 지표로 확인하는 과정입니다.
쉽게 말하면,
"맞춘 모형이 정말 현실을 잘 설명하는지 시험하는 과정"
입니다.
예를 들어 Calibration에 사용하지 않은 교통량 조사자료나 Screenline 자료를 이용하여
- 링크별 교통량
- 평균통행거리
- 수단분담률
- 통행시간 분포
- Screenline 통과교통량
- GEH
- RMSE
등을 비교할 수 있습니다.
22. Calibration과 Validation을 시험공부로 비유하면?
둘의 차이는 시험공부에 비유하면 매우 쉽게 이해할 수 있습니다.
Calibration
연습문제를 풀면서 틀린 문제를 보고 풀이방법을 수정하는 과정입니다.
Validation
수정된 풀이방법으로 새로운 문제를 풀어 실제로 잘 맞는지 확인하는 과정입니다.
따라서 같은 자료를 계속 맞추면서
"모형이 정확하다."
라고 판단하는 것은 충분하지 않습니다.
가능하다면 모형 구축이나 보정에 직접 사용하지 않은 자료를 이용하여 별도로 검증하는 것이 좋습니다.
23. 통행발생모형은 어떻게 Calibration할까?
예를 들어 발생모형이
Pᵢ = 1.5 × POPᵢ + 0.8 × EMPᵢ
라고 하겠습니다.
모형으로 계산한 총 발생량이
1,000,000통행/일
인데 실제 기준년도 OD에서 계산한 발생량이
1,100,000통행/일
이라면 약 10%의 차이가 발생합니다.
이 경우 단순히 계수를 크게 만드는 것이 아니라
- 설명변수가 적절한지
- 상수항이 필요한지
- 인구와 종사자수의 계수가 통계적으로 유의한지
- 특정 존에 이상치가 있는지
- 용도별 통행특성이 다른지
등을 검토합니다.
그리고 회귀계수와 모형구조를 조정하여 기준년도 통행발생 특성을 합리적으로 재현하도록 보정합니다.
24. 통행분포모형은 어떻게 Calibration할까?
통행분포에서는 기준년도 OD의 통행거리분포 또는 통행시간분포가 매우 중요한 자료가 됩니다.
예를 들어 실제 기준년도 OD의 평균통행거리가
15km
인데 중력모형으로 계산한 평균통행거리가
8km
라면 너무 가까운 지역으로만 통행이 분포되고 있는 것입니다.
반대로 계산 결과가
30km
라면 장거리 통행이 과도하게 발생하고 있습니다.
이때 통행저항함수의 계수를 조정하여
관측 평균통행거리 ≈ 모형 평균통행거리
가 되도록 합니다.
또한 단순히 평균값만 맞출 것이 아니라
- 0~5km
- 5~10km
- 10~20km
- 20~50km
- 50km 이상
등의 Trip Length Frequency Distribution도 함께 비교하면 더욱 좋습니다.
25. 수단선택모형은 어떻게 Calibration할까?
수단선택모형에서는 기준년도의 실제 수단분담률과 모형 결과를 비교합니다.
예를 들어 실제 수단분담률이
승용차 60%
버스 25%
철도 15%
라고 하겠습니다.
그런데 모형 결과가
승용차 75%
버스 15%
철도 10%
라면 승용차 선택확률이 지나치게 높게 나타난 것입니다.
이 경우
- 시간가치 계수
- 통행비용 계수
- 대기시간
- 환승시간
- 자동차 보유
- 수단별 상수항
등을 검토하고 조정할 수 있습니다.
즉, 기준년도 실제 수단선택행태를 재현하도록 효용함수의 계수와 상수항 등을 보정하는 것입니다.
26. 통행배정도 Calibration 대상이다
통행배정에서도 Calibration이 필요합니다.
교통량이 실제와 다르다고 해서 OD만 조정하면 안 됩니다.
다음과 같은 네트워크 파라미터도 영향을 줍니다.
- 자유통행속도
- 도로용량
- VDF 파라미터
- 통행료
- 회전제약
- Centroid Connector
- 도로등급별 속도
- 링크거리
- 교차로 지체
예를 들어 실제로는 국도를 이용하는 차량이 많은데 모형에서는 지방도로 우회한다면 도로 속도나 용량, 연결체계가 잘못 설정된 것은 아닌지 확인해야 합니다.
27. Validation에서는 무엇을 확인할까?
Validation 단계에서는 보정된 모형이 실제 교통현상을 제대로 재현하는지 종합적으로 확인합니다.
대표적으로 다음을 확인할 수 있습니다.
| 구분 | 주요 검증항목 |
| 발생모형 | 존별 발생·도착량, 총 통행량 |
| 분포모형 | 평균통행거리, 통행시간분포, OD 패턴 |
| 수단선택 | 수단별 분담률, 목적별 분담률 |
| 통행배정 | 링크별 교통량, Screenline, Corridor |
| 통계지표 | GEH, RMSE, %RMSE, R² |
| 네트워크 | 주요 노선 이용패턴, 혼잡구간 |
| 전체모형 | 지역별·수단별·목적별 통행구조 |
Validation에서는 하나의 지표만 보고 판단하는 것보다 여러 지표를 종합적으로 보는 것이 중요합니다.
28. Calibration과 Validation 자료를 가능하면 나누는 이유
이상적인 경우에는 조사자료를 두 그룹으로 나눌 수 있습니다.
예를 들어 교통량 조사 100개 지점이 있다고 하겠습니다.
Calibration용
70개 지점
Validation용
30개 지점
모형의 파라미터는 70개 지점에 맞추어 조정하고, 최종적으로 나머지 30개 지점을 이용하여 검증하는 방식입니다.
왜 이렇게 할까요?
모든 조사자료를 이용하여 모형을 계속 수정하면 해당 자료에만 지나치게 잘 맞는 모형이 만들어질 수 있기 때문입니다.
이를 통계적으로는 과적합(Overfitting)과 비슷한 개념으로 이해할 수 있습니다.
따라서 가능하다면
Calibration 자료와 Validation 자료를 분리
하여 사용하는 것이 모형의 신뢰성을 높이는 방법입니다.
29. 기준년도에서 만든 식을 장래년도에 어떻게 적용할까?
이 부분이 기준년도 OD를 구축하는 가장 중요한 이유 중 하나입니다.
예를 들어 2026년 기준년도 자료를 이용하여 다음과 같은 모형을 구축하고 Calibration·Validation까지 완료했다고 가정하겠습니다.
통행발생모형
P = 1.5 × 인구 + 0.8 × 종사자수
통행분포모형
Tᵢⱼ = f(Pᵢ, Aⱼ, 통행시간ᵢⱼ)
수단선택모형
Pcar = exp(Ucar) / [exp(Ucar)+exp(Ubus)+exp(Urail)]
이제 2040년을 예측한다고 하겠습니다.
먼저 2040년의
- 인구
- 종사자수
- 학생수
- 자동차보유대수
- 산업단지 개발
- 주택개발
- 관광개발
등을 예측합니다.
이를 기준년도에서 구축하고 검증한 통행발생모형에 입력합니다.
그러면 2040년 존별 발생·도착량이 계산됩니다.
그다음 2040년의 도로망과 통행시간을 통행분포모형에 입력하면 어느 지역에서 어느 지역으로 얼마나 이동하는지가 계산됩니다.
마지막으로 2040년의
- 승용차 통행시간
- 대중교통 통행시간
- 통행비용
- 철도 신설
- 버스서비스 변화
등을 수단선택모형에 입력하면 승용차·버스·철도 등의 장래 분담률을 예측할 수 있습니다.
결국
기준년도에서 모형의 계수를 추정하고 → Calibration으로 보정하고 → Validation으로 검증한 뒤 → 장래년도의 설명변수를 넣어서 장래 OD를 만드는 구조
라고 이해하면 쉽습니다.
30. 숫자로 보면 더 쉽게 이해된다
2026년 기준년도에 A존의 상황이 다음과 같다고 하겠습니다.
인구 : 100,000명
종사자수 : 50,000명
통행발생모형이
P = 1.5 × 인구 + 0.8 × 종사자수
라면
2026년 발생량 = 190,000통행/일
입니다.
그런데 실제 기준년도 OD의 발생량이 200,000통행/일이라면 약 5% 정도의 차이가 발생합니다.
이때 모형구조나 계수를 검토하고 Calibration을 수행합니다.
예를 들어 보정 후
P = 1.55 × 인구 + 0.9 × 종사자수
가 되었다고 하겠습니다.
그러면 기준년도 발생량은
1.55 × 100,000 + 0.9 × 50,000
= 200,000통행/일
이 되어 실제 기준년도와 잘 맞습니다.
하지만 여기서 끝이 아닙니다.
다른 존이나 별도의 조사자료에서도 비슷하게 잘 맞는지 확인해야 합니다.
이것이 Validation입니다.
Validation 결과도 적절하다면 이 모형을 장래예측에 사용할 수 있습니다.
2040년에는
인구 : 130,000명
종사자수 : 70,000명
으로 증가한다고 가정하면
2040년 발생량
= 1.55 × 130,000 + 0.9 × 70,000
= 264,500통행/일
이 됩니다.
이후 통행분포모형과 수단선택모형을 적용하여 최종 장래 OD를 구축합니다.
31. 기준년도 OD 보정과 모형 Calibration은 구분해야 한다
여기서 혼동하기 쉬운 부분이 있습니다.
기준년도 OD 정산
관측교통량과 배정교통량을 비교하면서
현재의 OD와 네트워크가 현실을 잘 재현하도록 조정하는 과정
입니다.
Calibration
기준년도 OD와 사회경제지표를 이용하여 만든
발생·분포·수단선택·통행배정 모형의 계수와 파라미터를 기준년도 현실에 맞도록 조정하는 과정
입니다.
Validation
보정된 모형이
보정에 사용하지 않은 자료 또는 별도의 지표에서도 실제 교통현상을 잘 재현하는지 확인하는 과정
입니다.
따라서 세 가지를 구분하면 다음과 같습니다.
OD 정산 = 기준년도 OD 자체를 현실화
Calibration = 모형의 계수를 현실에 맞게 보정
Validation = 보정된 모형이 정말 잘 작동하는지 확인
이렇게 이해하면 가장 쉽습니다.
32. 기준년도 OD 구축부터 장래 OD까지 한 번에 정리하면
전체 교통수요예측 과정을 하나의 흐름으로 정리하면 다음과 같습니다.
STEP 1. 기준년도 자료 구축
교통존 설정
↓
인구·종사자수 등 사회경제지표 구축
↓
도로·철도 Network 구축
↓
교통량·OD·통행실태조사
STEP 2. 기준년도 OD 구축
기존 OD 현행화 또는 조사 OD 전수화
↓
내부통행 및 미관측 통행 보완
↓
기준년도 초기 OD 구축
↓
통행배정
↓
관측교통량 비교
↓
OD·Network 정산
↓
최종 기준년도 OD 확정
STEP 3. 교통수요예측모형 구축
기준년도 OD + 사회경제지표
↓
통행발생모형 추정
↓
통행분포모형 추정
↓
수단선택모형 추정
↓
통행배정모형 구축
STEP 4. Calibration
모형 결과와 기준년도 관측값 비교
↓
발생모형 계수 조정
↓
분포모형 저항함수 조정
↓
수단선택모형 효용계수 조정
↓
통행배정 네트워크 파라미터 조정
↓
기준년도 재현성 향상
STEP 5. Validation
별도 조사자료 또는 미사용 자료 적용
↓
존별 발생·도착량 검증
↓
통행거리·통행시간분포 검증
↓
수단분담률 검증
↓
링크·Screenline·Corridor 교통량 검증
↓
GEH·RMSE·R² 등 종합 검토
↓
최종 모형 확정
STEP 6. 장래 OD 구축
장래 인구·종사자수·개발계획
↓
검증된 통행발생모형 적용
↓
장래 발생·도착량 산출
↓
검증된 통행분포모형 적용
↓
장래 전체 OD 구축
↓
검증된 수단선택모형 적용
↓
장래 수단별 OD 구축
↓
장래 Network에 통행배정
↓
장래 도로별 교통량 산출
33. 가장 중요한 개념
기준년도 OD 구축을 단순히
“현재 OD를 만드는 작업”
으로 생각하면 전체 교통수요예측의 절반만 이해한 것입니다.
보다 정확하게는 다음과 같습니다.
기준년도 OD는 현재의 통행을 재현하는 자료이면서, 현재 사람들이 왜·어디로·어떤 수단으로 이동하는지를 설명하는 모형을 구축하기 위한 기초자료이다.
기준년도에서
인구·종사자수 → 얼마나 이동하는가?
라는 관계를 찾아 발생모형을 만들고,
발생량·도착량·통행시간 → 어디로 이동하는가?
라는 관계를 찾아 분포모형을 만들고,
시간·비용·개인특성 → 어떤 교통수단을 이용하는가?
라는 관계를 찾아 수단선택모형을 만듭니다.
그리고 이 모형을 Calibration으로 현실에 맞게 보정하고, Validation으로 신뢰성을 확인한 다음, 장래의 인구·종사자수·통행시간·교통비용·교통망을 입력하면 장래 OD가 산출되는 것입니다.
마무리
교통수요예측의 전체 구조를 가장 간단하게 표현하면 다음과 같습니다.
현재를 관측한다 → 기준년도 OD를 만든다 → 현재의 통행행태를 설명하는 모형을 만든다 → Calibration으로 보정한다 → Validation으로 검증한다 → 장래 조건을 입력한다 → 장래 OD를 예측한다 → 장래 교통망에 배정한다.
따라서 기준년도 OD의 정확성이 중요한 이유는 단순히 현재 교통량을 맞추기 위해서만은 아닙니다.
기준년도 OD가 잘못되면 이를 이용하여 추정한 발생·분포·수단선택 모형도 왜곡될 수 있고, Calibration과 Validation 결과도 신뢰하기 어려워지며, 결국 장래 OD와 장래 교통량 예측까지 영향을 받을 수 있기 때문입니다.
결국 교통수요예측의 핵심 흐름은 다음과 같이 정리할 수 있습니다.
기준년도 OD
→ 발생모형
→ 분포모형
→ 수단선택모형
→ Calibration
→ Validation
→ 장래 사회경제지표·교통망
→ 장래 OD
→ 통행배정
→ 장래 도로·철도 교통량
이 흐름을 이해하면 교통수요예측에서 왜 많은 시간과 비용을 들여 기준년도 OD를 구축하고 정산하고, 다시 모형을 보정·검증하는지도 자연스럽게 이해할 수 있습니다.
※ 참고할 만한 자료
- 국가교통DB(KTDB) 교통수요분석 및 OD 구축 관련 자료
- 국가교통조사 및 여객·화물 OD 구축 관련 보고서
- 교통시설 투자평가지침
- 도로·철도 부문 사업의 예비타당성조사 관련 지침
- 한국교통연구원 교통수요예측 관련 연구자료
- EMME 등 교통수요분석 프로그램 관련 매뉴얼
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