이용자의 경로선택 형태를 모사하는 통행배정모형 결과의 정확도는 교통계획에 상당한 영향을 미친다. 이용자의 경로선택 결정과정에서 가장 중요한 판단기준은 통행시간과 통행요금이다. 그런데 통행요금은 이용자의 경로거리에 따라 다양한 방식으로 부과되므로, 링크를 분석단위로 하는 기존의 통행배정모형은 현실적인 통행요금 반영이 힘들었고 또한 수요예측 결과를 이용한 다양한 분석에서 제약을 받아 왔다. 본 연구는 이러한 배경에서 경로교통량을 도출할 수 있는 경로기반 통행배정모형을 구축하였고, 또한 경로거리에 따라 결정되는 현실적인 통행요금을 반영할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 경로기반 배정모형에서는 GP(Gradient Projection) 알고리즘을 이용하였고, 계산상의 효율성 제고를 위해 K-최단경로 알고리즘 중 MPS(Minimal Path Search) 알고리즘을 이용하였다. 개발된 배정 모형은 현실적인 통행요금을 반영할 수 있으므로 통행배정 결과의 정밀도를 향상시켰을 뿐만 아니라 기존 배정모형에 비해 최적해로의 수렴속도도 개선되는 것으로 나타났다. 본 논문의 배정모형은 경로교통량이 도출되고 통행요금을 반영할 수 있으므로, 통행요금과 통행 거리 관계에 따른 목적함수의 규명과 그에 따른 효과척도를 계량화할 수 있다. 따라서 본 모형은 통행배정에서 실재상황을 보다 현실여건에 맞도록 규명할 수 있고, 기존의 제한적인 효과분석의 문제점을 해결할 수 있으므로 그 활용범위가 넓다. 또한 본 논문은 개발된 배정모형의 적용사례로서 고속도로 수요관리 요금체계 개선방안을 제시하였다. 기존의 고속도로 통행요금 산정 방법은 이론적 근거가 미약했던 반면, 본 논문에서 개발된 배정모형과 고속도로 수요관리 요금체계 개선방안은 고속도로 통행료 결정에 대한 과학적이고 합리적인 분석방법을 제공하였다.한 민감도 분석을 실시한 결과 대안1의 경우 교통량의 변화 및 화물통행의 시간가치의 증가시 사회적 편익이 오히려 감소하였고, 대안2와 3의 경우 사회적 편익이 증가하는 것을 알 수 있었다. 이는 경부고속도로의 화물차량의 구성비에 따라 대안 1의 경우 오히려 화물차의 통행시간이 증가함에 그 원인이 있다 할 것이다. 이상과 같은 결론을 통하여 경부고속도로상의 화물전용차선의 설치시는 수답렬 교통량의 구성비와 구간 평균교통량에 의하여 그 효과가 다르게 나타남을 알 수 있었다. 따라서 물류비용 절감차원에서의 화물전용차선의 설치는 본 연구에서 나타낸 방법과 같이 수단간의 경제적 편익을 고려한 구간별 시간대별 효과분석을 통하여 정책의 시행여부가 결정되어야 할 것이다. 한편, 화물전용차선의 설치로 인한 물류비용의 절감을 보다 효과적으로 달성하기 위해서는 종합류류 전산망의 시급한 구축과 함께 화물차의 적재율을 높이고 공차율을 낮출 수 있는 운송체계의 수립이 필요한 것으로 판단된다. 그라나 이러한 화물전용차선의 효과는 단기적인 치유책일 수밖에 없기 때문에 물류유통 시설의 확충을 위한 사회간접자본의 구축을 서둘러 시행하여야 할 것이다.으로 처리한 Machine oil, Phenthoate EC 및 Trichlorfon WP는 비교적 약효가 낮았다.>$^{\circ}$E/$\leq$30$^{\circ}$NW 단열군이 연구지역 내에서 지하수 유동성이 가장 높은 단열군으로 추정된다. 이러한 사실은 3개 시추공을 대상으로 실시한 시추공 내 물리검층과 정압주입시험에서도 확인된다.. It was resulted from increase of weight of single cocoon. "Manta"2.5ppm produced 22.2kg of co

In route guidance systems fastest-path routing has typically been adopted because of its simplicity. However, empirical studies on route choice behavior have shown that drivers use numerous criteria in choosing a route. The objective of this study is to develop computationally efficient algorithms for identifying a manageable subset of the nondominated (i.e. Pareto optimal) paths for real-time vehicle routing which reflect the drivers' preferences and route choice behaviors. We propose two pruning algorithms that reduce the search area based on a context-dependent linear utility function and thus reduce the computation time. The basic notion of the proposed approach is that ⅰ) enumerating all nondominated paths is computationally too expensive, ⅱ) obtaining a stable mathematical representation of the drivers' utility function is theoretically difficult and impractical, and ⅲ) obtaining optimal path given a nonlinear utility function is a NP-hard problem. Consequently, a heuristic two-stage strategy which identifies multiple routes and then select the near-optimal path may be effective and practical. As the first stage, we utilize the relaxation based pruning technique based on an entropy model to recognize and discard most of the nondominated paths that do not reflect the drivers' preference and/or the context-dependency of the preference. In addition, to make sure that paths identified are dissimilar in terms of links used, the number of shared links between routes is limited. We test the proposed algorithms in a large real-life traffic network and show that the algorithms reduce CPU time significantly compared with conventional multi-criteria shortest path algorithms while the attributes of the routes identified reflect drivers' preferences and generic route choice behaviors well.

Traffic signal setting policies and traffic assignment procedures are mutually dependent. The combined signal control and traffic assignment problem deals with this interaction. With the total travel time minimization objective, gradient based local search methods are implemented. Deterministic user equilibrium is the selected user route choice rule, Webster's delay curve is the link performance function, and green time per cycle ratios are decision variables. Three implemented solution codes resulting in six variations include intersections operating under multiphase operation with overlapping traffic movements. For reference, the iterative approach is also coded and all codes are tested in four example networks at five demand levels. The results show the numerical gradient estimation procedure performs best although the simplified local searches show reducing the large network computational burden. Demand level as well as network size affects the relative performance of the local and iterative approaches. As demand level becomes higher, (1) in the small network, the local search tends to outperform the iterative search and (2) in the large network, vice versa.