본 연구에서는 통행배정 모형이 갖는 여러 가지 가정 중 대칭적 통행비용 함수를 갖는 가정을 극복할 수 있는 방법에 대해 살펴보았다. 통행배정 문제에 있어서 대칭적 비용함수 가정이라는 것은 링크의 통행비용은 다른 링크의 교통량에 전혀 영향을 받지 않는 않으면서, 동시에 해당 링크를 통과하는 단하나의 수단에 의해서만 결정된다는 의미이다. 본 연구에서는 이러한 가정을 극복할 수 있는 비대칭 통행배정모형의 특성을 살펴보고, 그 해석 모형에 대해 고찰하였다. 이 때 대표적 비대칭 통행배정 문제인 다수단 통행배정 모형을 중심으로 문제를 정의하여 검토하였다. 대각화(Diagonalized) 알고리즘과 Column Generation에 기반한 heuristic 모형을 다수단 통행배정 모형에 적용하여 그 결과를 분석하였다. 그 과정을 통해 대각화 알고리즘은 초기해의 수단과 수렴기준 수단에 따라 서로다른 해를 갖는 복수의 평형해(Equilibria)특성을 가지고 있었다. 그에 비해 Column Generation에 기반한 heuristic 모형은 Euclidean Norm을 이용한 부분최적화를 통해 복수의 평형해(Equilibria)에 관한 문제점을 개선할 수 있었다.
전통적인 통행기반의 교통수요예측기법은 모든 통행이 하나의 목적을 수행하기 위해 이루지고 있다고 가정하고 있어 연계된 목적을 위한 통행 또는 통행사슬(trip chain)은 고려하지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 서울시의 2006년 가구통행실태 조사자료를 이용하여 통행사슬의 특성을 분석하고, 다중회귀형태의 통행사슬 모형을 추정하여 통행목적과 통행사슬과의 연관성을 분석하였다. 분석결과, 단순통행사슬의 비율이 복합통행사슬에 비해 매우 높은 것으로 나타났으며 직업, 월소득, 연령, 성별 등에 따라 통행사슬의 특성이 다른 것으로 분석되었다. 특히 20세 미만이 가정기반 통행사슬수가 많은 것으로 나타났으며, 여성이거나 월평균소득이 높을수록 통행사슬을 많이 발생시키는 것으로 나타났다. 통행목적과의 연관성을 살펴보면, 학생의 경우 등교통행, 직장인의 경우 출근통행, 무직을 포함한 전업주부의 경우는 개인용무 관련통행(쇼핑, 여가, 기타)들이 단순통행사슬로 구성될 가능성이 높은 것으로 나타났다.
본 연구에서는 통행배정 모형이 갖는 여러 가지 가정 중 대칭적 통행비용 함수를 갖는 가정을 극복할 수 있는 방법에 대해 살펴보았다. 통행배정 문제에 있어서 대칭적 비용함수 가정이라는 것은 링크의 통행비용은 다른 링크의 교통량에 전혀 영향을 받지 않는 않으면서, 동시에 해당 링크를 통과하는 단하나의 수단에 의해서만 결정된다는 의미이다. 본 연구에서는 이러한 가정을 극복할 수 있는 비대칭 통행배정모형의 특성을 살펴보고, 그 해석 모형에 대해 고찰하였다. 이 때 대표적 비대칭 통행배정 문제인 다수단 통행배정 모형을 중심으로 문제를 정의하여 검토하였다. 대각화(Diagonalized) 알고리즘과 Column Generation에 기반한 heuristic 모형을 다수단 통행배정 모형에 적용하여 그 결과를 분석하였다. 그 과정을 통해 대각화 알고리즘은 초기해의 수단과 수렴기준 수단에 따라 서로다른 해를 갖는 복수의 평형해(Equilibria)특성을 가지고 있음을 확인하였다. 그에 비해 Column Generation에 기반한 heuristic 모형은 Euclidean Norm을 이용한 부분최적화를 통해 복수의 평형해(Equilibria)에 관한 문제점을 개선할 수 있었다.
본 연구에서는 지하철망에서 각 노선을 운행하는 차량과 승객을 동적으로 시뮬레이션 할 수 있는 동적 지하철차량 시뮬레이션 모형과 동적 지하철승객 시뮬레이션 모형을 개발하고, 이를 이용해 통행자 기반의 동적 지하철 출발시간 선택 알고리듬을 개발하였다. 개발된 모형은 개별적인 통행자들의 행태를 이질적(Heterogeneous)으로 설정해 기존에 이용되던 통행자간의 동질성 가정을 완화하였다. 또한, 통행자들은 불완전한 정보와 제한적인 합리성을 가진다고 가정하여 보다 현실적인 시뮬레이션이 가능하도록 하였으며, 간단한 예제 가로망에 대해 모형을 분석하였다. 분석결과 통행자들을 이질적으로 가정한 경우와 동질적으로 가정한 경우간에 출발시간선택에 명확한 차이를 보였다. 통행자들을 동질적으로 가정한 경우 출발시간선택과정에서 기종점에 관련된 특성들이 중요한 역할을 하는 반면 이질적으로 가정한 경우 개별 통행자의 선호특성이 출발시간 선택에 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 특히 통행자들을 동질적으로 가정할 경우 출발시간 선택결과가 비현실적으로 나타날 수 있음도 보였다. 또, 기존의 확률과정과 달리 선택 차원이나 선택 대안의 수가 많아질 경우 추가적인 고려가 있어야 학습과정을 보다 현실적으로 모형화할 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구모형에서는 지하철 통행자의 동적 출발시간 선택과정을 묘사하기 위해 인지 및 의사결정과정으로서 추론과정과 귀납적인 선호형성과정을 학습모형에 포함시킴으로써 보다 현실적인 분석결과가 도출되도록 하였다. 각 승객들은 충분한 학습을 거친 뒤에도 합리적인 선택을 하기보다는 자신의 경험에 따라 형성되는 선호의 영향을 받아 임의적으로 출발시간을 선택하는 문제도 나타날 수 있는 것으로 분석되었다. 이런 분석결과는 기존의 전통적인 교통수요모형(이용자균형 통행배정모형 등)들에서 주로 이용되는 통행자의 완전한 정보, 합리성 및 동질성 가정 등에 따른 집계적인 수요추정결과가 실제로 나타나는 개별적인 통행행태와 다를 수도 있음을 보여 주는 것이다.
본 연구에서는 통행사슬(Trip Chain)개념을 이용하여 개인이 통행시 통행목적과 통행연계수를 고려하는 행태에 대하여 분석하였다. 통행사슬을 먼저 통근통행을 포함하는 통행과 통근통행을 포함하지 않는 기타통행으로 구분하고 각각의 통행사슬에서 한 곳의 경유지만을 이동하는 단순연계통행과 2개 이상을 경유하는 복합연계통행으로 구분하였다. 방법론으로는 2단계 네스티드 로짓모델(Nested logit model)을 이용하여 분석하였으며 그 결과, 출생년도가 높을수록 남성일수록, 고정사무실기반 직장일수록 단순연계통행보다는 복합연계통행을 할 경향이 높게 나타났다. 반대로 차량을 보유할수록, 월수입이 300만원미만일수록, 평균통행시간과 평균체류시간이 오래 걸린 응답자일수록 단순연계통행일 경향이 높은 것으로 분석되었다.(p<0.001) 본 연구에서는 2006년 수도권 가구통행실태 조사자료를 이용하였다.
대부분의 관측교통량기반 수요추정기법은 소규모 및 중규모 교통망 등의 상대적으로 규모가 작은 교통망에서 기본적으로 가정된 수요를 가지고 얻은 추정O/D를 기본O/D와 비교하여 그 추정의 정확성이 어느 정도인가를 오차분석법 등을 이용하여 비교.분석하는 것이 그 주요한 분석방향이라고 할 수 있었다. 이러한 접근법은 실제 현실에서는 알 수 없는 참O/D나 참관측교통량을 가정하고 제시된 모형을 면밀히 관찰하여 모형의 장단점이 무엇인지를 파악하거나 타모형과의 비교.분석을 용이하게 하고자 할 때 많이 이용된다. 그러나 이러한 가정된 교통망이나 참O/D(true O/D) 등은 모형의 적용가능성을 살필 경우에 이용 가능한 방법이라고 할 수 있지만, 참O/D를 알지 못하는 현실상황(대규모 교통망)에서는 추정O/D의 신뢰성을 평가하기란 매우 힘든 작업이거나 거의 불가능한 일이라 할 수 있다. 이러한 문제점을 보완하고자 본 연구에서는 서울시의 1996년도 교통센서스 자료를 이용하여 가정된 수요가 아닌 실제적이고 현실적인 자료를 가지고 대규모 교통망에서 이용될 수 있는 모형을 살펴보았다. 연구방법은 대규모 교통망에 기존의 단일차종기반모형과 본 연구에서 제시한 다차종(multiclass)기반모형을 적용하여 추정된 O/D에 TLFD(Trip Length Frequency Distribution)개념을 이용하여 추정된 O/D의 신뢰성을 평가하고자 하였다. 또한, $R^2$를 이용하여 모형 적용 전후의 관측교통량과 배분교통량을 비교하여 추정력을 분석하였다. 본 연구에서는 단일차종기반모형보다는 차종간 혼잡효과 및 노선선택비율을 차종별로 감안할 수 있는 다차종기반모형이 대규모교통망에서는 보다 적절한 결과를 나타내는 것으로 분석되었다.
본 연구는 Monte Carlo 기법을 교통카드기반의 수도권 지하철의 통행배정 문제에 적용하는 과정을 검토하였다. 연구는 우선 교통카드에서 역 간 표본의 통행에서 나타나는 통행시간에 대하여 프로빗 모형의 기반이 되는 정규분포의 가정을 적용하였다. Monte Carlo 통행배정은 역 간 통행에 대하여 평균과 표준편차를 산정하고 이를 개별 링크의 차내시간과 환승의 보행 및 배차간격의 가중치로 적용하는 방안을 제안하였다. 샘플 수가 50 이하로 낮게 나타나는 장거리 통행은 유사 통행의 특성을 이전하는 방안으로 적용하였다. 수도권 지하철 네트워크에 대하여 두 가지 방향에서 연구 결과를 검토하였다. 하나는 선릉-성수의 단일 역 간 통행에 대하여 차내시간 및 환승시간에 랜덤샘플링을 적용하는 방안으로 검증하였다. 다음으로 수도권 지하철 전체에 대해서는 역 간 통행 샘플수에 따라서 50 이상은 역 간 정규분포의 가정을 그대로 수용하였다. 샘플수가 50 이하의 장거리 통행은 역 간 최소거리가 122 (Km)에서 표본의 균등성이 확보되는 상황으로 판단하고 이 거리에서 나타나는 카드자료의 역 간 평균과 표준편차를 적용하였다. 사례연구로서 교통카드자료로 구축된 수도권 지하철을 네트워크를 대상으로 단일OD 및 전체 OD의 통행배정의 결과를 도출하였다. 한편 통행에 대한 샘플링이 부족한 상황에서 추가적인 연구가 필요한 것으로 나타났다.
기 제안된 수리적 동적통행배정모형은 전체 시뮬레이션 기간동안 시간종속적 교통수요와 교통망의 교통상황이 이미 안정되어 있고 장래에도 예측가능 하다는 가정을 전제로 개발되었다. 이러한 가정은 실제 시시각각으로 변화하는 교통수요와 교통상황의 예측 불가능함 고려할 때 비현실적이라고 할 수 있다. 한편, Rolling Horizon Implementation(RHI)은 기종점간의 수요행렬(trip matrix)과 교통상황(traffic condition)이 단기간의 예측시간동안 현재의 예측정보를 기반으로 신뢰성 있게 모니터링 될 수 있고, 그 시점에서 보다 미래로 연장된 시간으로는 불확실성(uncertainty)의 증가를 고려한다는 가정을 전제로 제안되었다. 따라서, RHI개념과 부합되는 수리적 동적통행배정모형은 시뮬레이션 출발시점에 수요와 교통상황에 대한 확정적 정보가 이미 획득되어 있고, 그 기간이후의 정보에 대해서는 시간이 흐름에 따른 정보의 유용성을 근거로 각 운전자 그룹이 인지 (Perceived)하는 가로망의 통행비용(travel cost)을 최소화되도록 차량을 배정하는 것으로, 실시간적으로 인지된 교통수요와 교통망에 대한 정보를 통행배정초기에 입력변수로 사용하여 실시간 교통정보모형으로서 운영가능 하다는 장점을 제공한다. 본 연구는 수리적 동적통행배정모형이 RHI개념과 부합되어 교통상황과 수요변화를 실시간적으로 반영하여 운영되도록 모형의 기능을 확장하는 데 있다. 이를 위해, 다계층 이용자(multiple user classes) 동적통행배정모형을 변동등식(variational equality)이론에 근거한 모형식을 기반으로, 실시간 통행배정에서 발생하는 종점에 도착하지 못한 차량(unfinished trips)과 이들의 재배정(rerouting strategy) 문제를 인식하고, 이 차량들을 링크상의 교통량 전파조건(flow propagation constraint)을 토대로 다음 통행배정 시간대의 실시간 수요로서 반영할 수 있는 방안을 제시한다.
고속도로의 경우 해당구간에 버스전용차로, 휴게소, 졸음쉼터 등이 존재할 경우 다수의 통행시간 그룹이 존재할 수 있다. 기존 대부분의 구간통행시간 추정연구에서는 낮은 표본 수집 상태에서 하나의 대표 통행시간(정규분포 가정) 그룹을 가정하고, 특정범위를 벗어난 경우 이상치로 판단하여 제거한 후 구간 통행시간을 추정하였다. 하지만, 고속도로와 같이 해당구간에 버스전용차로, 휴게소, 졸음쉼터 등이 존재할 경우 통행시간 분포는 정규분포가 아닌 쌍봉 또는 다봉 형태를 보일 것이다. 따라서 기존의 추정방법론을 적용할 경우 왜곡된 결과를 초래할 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 첫째, 샘플수가 부족한 상태에서도 신뢰할 수 있으며, 둘째, 다수의 통행시간 그룹 중 일반차로를 이용하면서 휴게소를 이용하지 않은 대표 통행시간 그룹을 선정하고, 선정된 통행시간 그룹의 개별 통행시간 자료를 이용하여 대표 통행시간을 추정할 수 있는 방법론을 제안하였다.
본 연구에서는 휴대전화 이용자의 시간대별 기지국 위치정보를 기반으로 하여 이용자의 이동경로를 추적하고, 기/종점을 추출하여 OD를 구축하였다. OD 구축시 통행거리가 길어질수록 통신횟수가 많아짐을 고려하여 통행거리별 평균통신횟수를 산출/반영하였고, 가정기반 통행만을 대상으로 수도권 중심의 OD를 구축하였다. 셀 단위로 집계된 휴대전화 자료를 법정동 단위로 변환하고, 이를 행정동 단위로 변환하여 본 연구에서 구축한 OD를 KTDB OD와 비교분석 한 결과, 시/군/구 단위 OD와 동 단위 OD의 상관계수는 각각 0.98, 0.85로 나타나 상당한 연관성이 있는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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