교통계획의 목적은 교통체계를 분석하여 교통과 활동간의 상호작용을 효율화시켜 도시 및 지역사회의 목표를 달성하는데 있으며, 합리적인 교통계획을 수립하여 한정된 투자재원을 효율적으로 배분하기 위해서는 교통수요에 대한 합리적 접근이 필요하다. 교통수요예측의 접근방법은 미시적인 개별적 접근방법과 거시적인 집단적 접근방법으로 구분되며, 다시 모형화 기법이 결정적인가 확률적인가에 따라 개별결정적, 개별활률적, 그리고 집단결정적, 집단확률적 모형의 4가지로 구분될 수 있다. 이 중에서 일반적으로 관심의 대상이 되는 2가지 형태는 집단결정적, 개발확률적 모형이다. 집단결정적모형은 전통적 교통수요예측모형에 해당되며, 개별확률적모형은 1970년대 Mc Fadden을 시작으로 Ben-Akiva, Manheim을 중심으로 한 소비자 행동선택 이론에 근거한 개별행태모형이 이에 해당된다. 개별행태모형은 개개인의 통행행태를 다른 모든 조건이 동일할 때 개개인은 비용의 최소화를 추구하고, 비용과 관련한 통행행태는 거시적 수준에서의 주어진 제약 조건과 관계가 있으며, 의사결정은 확률분포에 의해서 결정되는 효용원칙(Efficiency Principle)에 입각하여 해석한다. 도시내와 도시간, 취업자와 비취업자, 출퇴근 시, 목적별 등의 여러 가지 통행에 있어서 다양한 변수들을 사용하여 교통수단 선택모형의 파라메카 값을 추정하고 통행패턴을 분석해 왔다. 본 논문에서는 개별행태모형인 로짓모형 중에서 집단다항로짓모형을 이용하여 여러 통행 중 공항시설의 접근에 필요한 교통수단 효용함수의 파라메타 값 추정 시, 일반적으로 사용되는 통행시간, 통행비용이라는 변수를 공통으로 두고, 대중교통의 경우에만 해당하는 환승이라는 특정대안변수(Specific alternative variable)를 첨가하여 그것이 수단선택에 미치는 영향을 분석한다. 또한, 대중교통의 속성을 가지고 있는 지하철과 버스를 하나의 대안으로 묶어서 효용함수를 구한 다음 다시 승용차, 택시, 대중교통을 독립된 대안으로 두고 모형을 정립하는 NESTED LOGIT모형으로 파라메타를 추정하여 대중교통의 효용에 관해 분석·비교하였다. 본 논문에 이용된 자료는 공항을 이용하는 이용객들을 대상으로 직접 설문·면접조사한 자료이며 대상 교통수단은 승용차, 택시, 지하철, 버스로 설정하였다.
본 연구에서는 개별모형(disaggregate model)을 이용한 도시권의 교통수요예측 모형체계의 구축을 최종목적으로 하며, 그때 개인이 1일 중에 행하는 복수의 트립에 관한 의사결정간의 상호관계를 적절히 고려함에 의해, 되도록 개인의 교통행동을 논리적으로 설명함과 동시에 모형의 취급이 용이하도록 논리성과 실용성이 잘 조화된 모형의 구축을 시도하였다. 모형의 체계는 비취업자와 취업자 각각의 1일의 통행행태유형의 선택에 관한 2개의 Sub-model로 구성되어져 있다. 본 논문은 그 Sub-model중의 하나인 비취업자의 1일의 통행행태유형(트립발생, 각 트립의 목적지와 교통수단)의 선택에 관한 개별모형의 개발을 행한 것이다. 본 모형의 특징은 tour별 효용최대화행동가설에 기초를 두어 개인이 1일 중에 행하는 각 트립의 선택행동은 해당트립의 전후에 행해지는 트립들의 선택행동의 영향을 고려하여 의사결정을 하는 것으로 가설을 설정하여 트립간의 상호관련성을 표현하였다. 모형의 구조로서는, 모형의 취급이 보다 용이하도록 tour별 효과최대화를 트립단위의 단계형 모형으로 표현하는 nested logit model형의 수차동시효과최대화 모형을 구축하였다 실제의 도시권에 대한 실증적 검토를 행한 결과, 본 연구에서 개발한 별개모형의 유효성이 확인되었다.
지난 20여년간 화물수송 분야에는 큰 변화가 있었다. 수송 공급 측면에서는 보다 다양하고 기술적으로 앞선 수송수단들이 등장했으며, 수송 수요 측면에서는 로지스틱스 개념의 도입으로 화주들의 보다 높은 수송 서비스가 요구 되었다. 수송수단의 수송 분담에 있어서도 특히 철도에서 공로로의 두드러진 화물이동 현상이 나타났다. 이러한 변화는 수송 현안 해결에 대한 관심을 높이고 화물수송수요 예측기법의 이론적, 개념적인 발달을 가져왔다. 그 중 두드러진 발달은 화주의 행태를 반영하는 행태모형의 개발과 새로운 자료수집 방법 및 자료형태이다. 전통적으로 화물수송 및 교통 연구에 널리 사용된 행태모형은 확률표본을 사용하여 왔으나, 80년대 부터 비확률 표본 사용에 관심이 높아졌다. 그 대표적인 것으로 기반근거 데이터를 들 수 있다. 이 데이터는 제한된 정보를 제공한다는 자료자체의 한계를 지니고 있으나, 자료수집이 용이하고 비용이 저렴하다는 장점을 가지고 있다. 화물수송 분야에서 선택기반 데이터를 이용한 연구는 현재까지 두 편이 발표 되어 있다. 따라서 볼 연구는 선택기반 데이터를 이용한 개별선택모형의 잠재력을 검증하는 것을 그 목적으로 하고, 네 종류의 제조품 그룹을 대상으로 기반근거 데이터를 수집하여 로짓모형을 추정하였으며, 추정결과를 이전 연구들의 결과와 비교하여 그 타당성을 검토 하였다. 추정된 결과는 통계적으로 유의하며 직관적으로 타당한 것으로 나타난다. 또한 그 결과는 문헌의 결과와도 일치하였다. 수송계획에 있어서 자료수집비용 절감의 필요성을 생각할 때 이것은 중요한 의미를 지닌다.
오늘날 교통계획분야에서 개별적, 행태론적 선택모형의 사용이 급격히 일반화 되어 가고 있는 추세를 보이고 있다. 이는 종래의 집합적 모형에 비하여, 구조적으로 경제학에서 말하는 이성적 선택행위를 보다 잘 설명하고 있어, 선택행위의 인과관계를 나타낸다고 보여 지기 때문이다. 그러나 이들 모형이 주어진 선택범위내에서의 선택만을 다루고 있어, 선택범 위를 결정하는데 임의성이 내재되어 있을 뿐만 아니라, 선택대상이 많은 경우에는 곤란하다 는 것이 문제점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는, 선택행위에 관한 경제학적, 심리학적 이 론에 근거하여 비교적 실용적인 선택범위결정과정을 개발하여 기존의 개별적, 행태론적 모 형과 복합적으로 활용할수 있는 방안을 제시하였다.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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1999.10a
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pp.108-113
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1999
본 논문은 Zeigler가 제안한 이산 사건 시스템 형식론(DEVS : Discrete Event System Specification)을 기반으로 미시적 교통류 시뮬레이션 시스템의 교통 흐름 분석에 대한 연구를 주목적으로 한다. 도로교통망 모델링 방법은 미시적(microscopic)방법과 거시적(macroscopic)방법으로 분류하는데, 미시적 모형은 개별차량의 행태를 바탕을 둔 모형으로 거시적 모형에 비해 설명력이 뛰어나다는 장점을 가지고 있지만 실제 교통상황에서 관측하고 검증하기가 어렵다는 단점을 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 신뢰성 있는 미시적 교통류 모형의 설계를 위해 DEVS 형식론을 기반으로 개별 차량에 대한 차량 추종 및 차로 변경 모형을 모델링하고 이를 근거로 교통류 시뮬레이션 시스템의 교통흐름 분석을 한다.
오늘날 사회가 더욱더 복잡해지고 도시규모가 확대됨으로서 사람들의 의식과 행태로 사회, 경제적 여건의 변화에 따라 다양하게 변모하고 있다. 이에 따라 교통계획의 대상이 다양화되어 지역적인 시각에서 국부적이고 단기적인 교통정책에 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 토지이용지표의 하나인 접근성을 고려하여 이에 대한 통행거리에 따른 통행자의 교통수단선택이 어떻게 나타나고 분석되는 가를 도출, 장래 교통수요를 예측하여 교통계획을 수립하는데 있어서 교통수단에 대한 공급결정 및 교통시설에 대한 설치를 하는데 이들 수단이나 시설의 적정성 여부를 판단하는 지표가 되는 것이다. 이에 대한 근거로는 전통적인 4단계 수요예측방법을 사용하여 왔으나, 이러한 방법을 사용하는데에는 한계가 도출되어 최근에 사용되고 있는 개별행태모형 중에서 로짓모형을 이용한 방법을 선택하고 적용 가능한 가를 문헌적으로 접근하여 기본이론을 파악하였다.
This paper proposed a dynamic transit vehicle simulation model and a dynamic transit passengers simulation model, which can simultaneously simulate the transit vehicles and passengers traveling on a transit network, and also developed an algorithm of dynamic departure time choice model based on individual passenger. The proposed model assumes that each passenger's behavior is heterogeneous based on stochastic process by relaxing the assumption of homogeneity among passengers and travelers have imperfect information and bounded rationality to more actually represent and to simulate each passenger's behavior. The proposed model integrated a inference and preference reforming procedure into the learning and decision making process in order to describe and to analyze the departure time choices of transit passengers. To analyze and evaluate the model an example transit line heading for work place was used. Numerical results indicated that in the model based on heterogeneous passengers the travelers' preference influenced more seriously on the departure time choice behavior, while in the model based on homogeneous passengers it does not. The results based on homogeneous passengers seemed to be unrealistic in the view of rational behavior. These results imply that the aggregated travel demand models such as the traditional network assignment models based on user equilibrium, assuming perfect information on the network, homogeneity and rationality, might be different from the real dynamic travel demand patterns occurred on actual network.
교통문제는 사회시스템이 복잡해짐에 따라 더욱 대처하기 어려운 국면으로 가고 있다. 따라서 교통시스템의 변화 예측도 용이하지 않다. 복잡계(complex system)의 하나로 볼 수 있는 교통시스템을 대처하는데 있어 전통적인 상의하달(上意下達) 접근에 한계가 있음을 부인할 수 없다. 지난 10여년 동안 물리학, 시스템공학, 컴퓨터공학 분야 등 다양한 분야에서 복잡계에 대한 활발한 연구가 진행되고 있다. 복잡계의 해석을 위한 새로운 개념과 접근기법들이 도입되고 있는데, 그들 중 에이젠트기반모형(agent-based modelling)은 교통분야에 적용 가능한 매우 흥미를 있는 기법으로 보인다. 본 글에서는 에이젠트기반모형이 무엇이며, 어떻게 사용되고 있으며, 교통분야에서의 적용가능성을 검토하였다. 본 글에서 제시한 에이젠트기반접근은 기존 방법과는 다른 하의상달(下意上達) 방식의 기법이다. 이는 시스템의 개별 구성원인 에이젠트의 행태와 에이젠트간의 상호작응에 초점을 둔다. 에이젠트의 행태와 상호작용의 규칙이 변함에 따라 전 에이젠트시스템에 나타나는 변화를 추적할 수 있다. 오늘날 교통문제의 복잡성은 교통시스템의 더욱 세분화된 하부시스템의 다양화와 상호작용, 그리고 개별 차량 또는 운전자의 행태와 상호작용에서 기인된다고 볼 수 있다. 따라서 에이젠트기반의 접근은 아직 연구는 미흡하지만 복잡한 교통시스템의 운영과 분석에 적용잠재력이 큰 기법으로 판단된다.
본 논문은 ATIS의 효과를 평가할 수 있도록 교통정보제공에 따른 운전자의 노선선택 행태자료를 수집할 수 있는 시뮬레이터 개발에 관한 것이다. 현재 이러한 행태자료를 수집하기 위해서 설문지에 의한 SP(Stated Preference) 설문조사가 널리 수행되어지고 있으나 이러한 설문조사방법은 ATIS와 같은 가상의 환경을 응답자에게 이해시킬 수 있는 설문지를 작성하기가 힘들고, 무엇보다 운전중에 느끼게 되는 time pressure를 현실적으로 반영하지 못하기 때문에 신뢰성있는 자료를 수집하는데 어려움이 있다. 시뮬레이터는 보다 현실적인 교통상황을 계산하고 적절한 인터페이스 구성을 통해 교통상황과 분석자의 설문 의도를 응답자에게 효과적으로 인지시킬 수 있다는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서 세 가지 모듈(교통 시뮬레이션 모듈, 데이터베이스 모듈, 이용자 인터페이스 모듈)로 구성된 프로토타입 시뮬레이터를 개발하였다. 개발된 프로토타입의 유용성을 알아보기 위해 실제로 실시간 교통정보가 제공되는 작은 네트워크를 대상으로 파일럿 테스트를 수행하였고, 수집된 자료는 discrete choice model을 정산하는데 사용하였으며 그 분석결과는 상당히 합리적인 것으로 나타났다. 따라서, 이러한 시뮬레이터는 교통정보전략에 따른 효과를 사전에 분석해보고, 효과적인 교통정보시스템을 설계 및 운영하는데 활용될 수 있을 것이다.
경제정책(經濟政策) 변화(變化)의 효과(效果)를 실증분석(實證分析)할 때, 거시경제(巨視經濟) 변동(變動)에 관심이 있는 경우 거시계량모형(巨視計量模型)을 활용하고, 상대가격구조(相對價格構造) 변동(變動)에 대한 소비자(消費者) 및 생산자(生産者)의 반응에 관심이 있는 경우 일반균형연산모형(一般均衡演算模型)을 사용한다. 그런데 대체로 정책변수(政策變數)는 경제구조(經濟構造)(미시적(微視的) 효과(效果))와 경기순환(景氣循環)(거시적(巨視的) 효과(效果))에 동시적 영향을 주기 때문에, 위의 두 모형(模型) 중 어느 하나만으로는 미시행태와 거시현상을 연계 분석하거 어렵다. 본고(本稿)에서는 정책변수(政策變數)의 변화(變化)가 경제주체(經濟主體)의 개별적 최적화(最適化) 행태(行態)와 집합적(集合的) 행태(行態)에 미치는 영향을 동시에 파악하기 위해 이 두 모형(模型)을 결합한 미시(微視)-거시통합모형(巨視統合模型)을 개발하였다. 통합모형(統合模型)의 결과에 의하면, 일반균형모형(一般均衡模型)에 편입(編入)된 거시계량모형(巨視計量模型)과 동태화(動態化)된 일반균형연산모형(一般均衡演算模型)을 결합하여 단기(短期) 경기순환(景氣循環) 및 중장기(中長期)에 걸친 구조조정(構造調整) 문제(問題)를 동시에 분석 가능한 실증분석(實證分析) 도구(道具)를 개발할 수 있었다. 설제로 본고(本稿)에서는 정책대안효과(政策代案效果)의 정량적(定量的) 평가(評價)를 위하여 통합모형(統合模型)을 가상적인 석탄가격(石炭價格) 자율화(自律化)와 보조금(補助金) 지원제도(支援制度) 변화(變化)의 효과분석에 활용하여 보았다. 이러한 모의실험(模擬實驗)은 다른 정책효과분석(政策效果分析)에도 활용(活用)될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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