초록
지난 몇 십년간 링크 단위의 교통자료를 이용한 동적OD 추정모델의 개발에 대한 연구가 다수 수행되어 왔다. 동적OD 추정모델의 한계점은 크게 2가지로 요약될 수 있다. 첫째, 동적 교통류 구현을 위해 교통시뮬레이션모형을 이용함에 따라 사전에 OD가 요구되며, 이는 결국 동적 교통류 모듈과 동적OD 추정모듈간 Bi-level Problem으로 접근해야 한다는 것이다. 둘째, 관측지점의 수가 OD쌍의 수보다 적기 때문에 교통자료의 추정치와 관측치간 오차를 최소화하는 다수의 OD쌍이 존재하는 과소식별문제로 귀결되며, 이로 인하여 추정된 OD와 실제 OD간 오차가 불가피하게 발생한다는 것이다. 본 연구에서는 기존의 Bi-level Problem을 해소하기 위해 VDS에서 수집되는 통행속도 및 점유율을 이용하여 동적 교통류를 구현하였으며, 동적OD 추정의 정확도를 제고하기 위해 VDS에서 수집되는 링크, 진출램프교통량의 관측치 및 일부 진출입램프에 설치된 AVI 자료를 복합적으로 이용한 동적OD 추정모델을 제안하였다. 칼만필터 알고리즘을 이용하여 사전에 설정된 iteration 동안 반복적으로 수행토록 하는 제안 모델은 진입램프에서 진출램프까지 소요되는 time-lag을 고려할 수 있으며 초기OD를 임의의 값으로 적용하는 경우에도 동적OD 추정의 정확도를 높일 수 있다. 서해안 고속도로를 대상으로 평가한 결과, VDS 자료만을 이용한 경우에 비해 더욱 좋은 결과를 보이는 것으로 분석되었다.
The goal of this paper is to develop freeway Origin-Destination (OD) demand estimation model using VDS and AVI data. The formulation of methodology proposed in this paper includes traffic flow technique to be able to remove the bi-level problem and optimal solution algorithm using a kalman filter algorithm. The proposed dynamic OD estimation model use ilk and off-ramp volumes collected from VDS and partial OD collected from AVI data to raise the accuracy of dynamic OD estimation. The proposed model is evaluated by using the real-time data of SOHAEAN freeway, South Korea. The result of the proposed dynamic OD estimation model based on VDS and AVI data is better than that of based on VDS data. The more AVI systems are equipped at on and off-ramp, the more excellent result of estimation accuracy is expected.
