대중교통 수단선택과 연계한 복합환승센터 내 보행자 최적경로 산정

Computation of Optimal Path for Pedestrian Reflected on Mode Choice of Public Transportation in Transfer Station

미래 사회로 갈수록 대중교통을 연계하기 위한 환승센터의 기능 및 규모가 확대됨에 따라 환승센터 내에서 이용자를 대상으로 경로를 안내하는 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 그러나 도로에서의 차량을 대상으로 한 최적경로에 관한 모형은 많이 제시되고 있는 반면 건물 내에서 보행자를 위한 최적경로에 대한 연구는 미미하다. 따라서 본 연구는 복합환승센터 내에서 승용차를 이용하는 개인이 지하주차장에서 환승센터 내 대중교통 수단 이용을 위한 승강장이나 상가 시설로 이동하는 최적의 경로를 제시할 수 있는 모형개발을 주요내용으로 하였다. 건물 내 최적경로 모형은 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘을 기본으로 하여 거리의 최소비용을 산정하고, 여기에 이동시간, 피로감, 쾌적도와 대기시간 등의 요소를 순위합, 산술합 방법 등을 통해 적용하여 객관성을 부가하였다. 또한 대중교통 수단의 이용자들의 성향이 반영된 Neuro-Fuzzy 모형을 통하여 환승센터 내 환승하는 이용자에게 최적의 교통수단을 제시하고, 그 해당 수단의 승강장까지 최적경로를 제시함으로써 모형의 효율성을 높였다. 마지막으로 가상의 시나리오들를 통하여 개발 모형의 효율성 검증하였다. 검증결과 개발모형을 통했을 경우 그렇지 않을 경우보다, 수직이동 경로차이의 시나리오에서 약 75%, 수평이동 경로차이의 시나리오에서 약 $24.5{\sim}107.7%$ 더 효율적으로 나타났다.

As function and scale of the transit center get larger, the efficient guidance system in the transit center is essential for transit users in order to find their efficient routes. Although there are several studies concerning optimal path for the road, but insufficient studies are executed about optimal path inside the building. Thus, this study is to develop the algorithm about optimal path for car owner from the basement parking lot to user's destination in the transfer station. Based on Dijkstra algorithm which calculate horizontal distance, several factors such as fatigue, freshness, preference, and required time in using moving devices are objectively computed through rank-sum and arithmetic-sum method. Moreover, optimal public transportation is provided for transferrer in the transfer station by Neuro-Fuzzy model which is reflected on people's tendency about public transportation mode choice. Lastly, some scenarios demonstrate the efficiency of optimal path algorithm for pedestrian in this study. As a result of verification the case through the model developed in this study is 75 % more effective in the scenario reflected on different vertical distance, and $24.5\;{\sim}\;107.7\;%$ more effective in the scenario considering different horizontal distance, respectively.