Abstract
The driver's decision making (e.g. route choice) is a typical decision making with an uncertainty. In this paper, we investigate the effect of route guidance information on driver's route choice and learning behavior and analyse the potential of information system in a road network in which traffic flows follow random walk. A Simulation performed focuses on the relationship among the network wide performance, message receiving rates and driver's learning mechanism. We know that at high levels of message receiving rates, the network-wide performance may get worse. However, at low levels of receiving rates, we found that the travel time when guidance information is provided decrease compared to the cases when no pubic information is provided. Also, we found that the learning parameter of the learning mechanism model always changes under nonstationary traffic condition. In addition, learning process of drivers does not converge on any specific value. More investigation is needed to enlarge the scope of the study and to explore more deeply driver's behavior.
본 연구에서는 운전자들의 경로선택 행태에서 교통정보 수신율이 네트워크 전반에 미치는 영향과 각 경로의 주행조건에 대한 운전자의 학습과정에 대해서 살펴보았으며, 교통상황이 정상성 및 비정상성을 따르는 경우, 공공기관의 유입교통량의 대소에 의해 유도되는 정보의 수신율이 증가함으로써 운전자의 경로선택행동이 네트워크에 미치는 영향을 분석하고 정보의 역효과가 나타남을 밝혔다. 또한, 정보수신율이 최적비율 이하인 경우에는 총통행시간이 정보가 없이 오직 자신의 경험에만 의존하는 경우보다 감소하여 정보제공의 효과가 있었지만, 최적비율 이상으로 유동정보에 따라 경로선택을 하는 운전자가 많아지면 정보의 역효과가 발생함도 증명하였다. 나아가, 교통환경이 정상성을 /따르는 경우에는 모든 운전자의 경로조건에 대한 학습과정과 이 경험을 축적함에 따라 어느 일정한 값으로 수렴해감을 알 수 있었다. 교통환경이 비정상성을 따르는 경우에는 주행조건에 대해 돌발적인 진동과 혼란상태가 발생하고 이 경우에도 무정보 환경보다는 어느정도의 비율로 유도정보가 주어지는 것이 네트워크 전체의 통행시간을 감소시킴으로써 정보의 효과가 있음도 확인하였다. 향후, 다양한 교통류 환경을 적용한 대규모 네트워크를 대상으로 한 운전자의 경로선택과 학습행동에 대한 연구와 정보의 정도에 따른 운전자의 행동을 고려한 정보의 제공방안에 대한 연구도 필요할 것으로 판단된다.
