가구통행실태조사의 기본 개념을 정의하고 교통 계획 수립에서 차지하는 위상과 역할을 설명한다.

특정 지역 내 거주하는 가구원을 대상으로 이들의 일상적인 이동 행태를 파악하기 위해 실시하는 전수 또는 표본 조사의 의미를 다룬다.

교통 수요 예측의 정확도를 높이고 효율적인 교통 정책을 수립하기 위한 기초 자료로서의 중요성을 서술한다.

국가통계로서의 법적 지위와 조사를 주관하는 기관 및 주기적인 시행 체계에 대해 설명한다.

조사의 신뢰성을 확보하기 위한 통계적 설계 방법과 표본 추출의 원리를 고찰한다.

조사 대상이 되는 공간적 범위와 시간적 범위를 설정하고 모집단을 정의하는 과정을 다룬다.

층화추출법이나 집락추출법 등 가구 특성을 반영하기 위한 다양한 통계적 추출 기법을 설명한다.

가구통행실태조사에서 수집하는 구체적인 데이터 항목과 그 분류 체계를 상세히 기술한다.

가구 소득, 차량 보유 대수, 개인의 연령, 직업 등 통행 발생에 영향을 미치는 사회경제적 변수를 다룬다.

출발지와 목적지, 통행 목적, 이용 교통수단, 소요 시간 등 개별 통행의 구체적 속성을 정의한다.

출근, 등교, 쇼핑, 업무, 여가 등 통행을 유발하는 동기별 분류 체계를 설명한다.

도보, 자전거, 승용차, 대중교통 등 이용자가 선택한 수단의 종류와 환승 체계를 기술한다.

전통적인 조사 방식부터 정보통신기술을 접목한 최신 조사 기법까지의 발전 과정을 살펴본다.

조사원이 가구를 직접 방문하여 면접을 진행하거나 자기기입식 설문지를 회수하는 방식을 설명한다.

인터넷 조사, 모바일 애플리케이션, 전화 조사 등을 활용한 효율적인 데이터 수집 방식을 다룬다.

수집된 원시 데이터를 가공하여 실제 교통 계획에 적용하는 분석 과정을 기술한다.

조사된 표본 데이터를 모집단 규모로 확대하기 위한 가중치 산정 및 오류 검수 과정을 설명한다.

통행 발생, 통행 분포, 수단 선택, 노선 배정으로 이어지는 전통적 4단계 수요 예측 과정을 다룬다.

현재 조사가 직면한 과제와 빅데이터 기술과의 융합을 통한 향후 발전 방향을 제시한다.

낮은 응답률, 막대한 비용, 조사 주기의 장기화 등 전통적 방식의 문제점을 분석한다.

통신 데이터, 교통카드 기록, 내비게이션 데이터 등을 활용하여 조사의 정밀도를 높이는 방안을 고찰한다.