현재 이용되는 모든 동적 통행배정모형들은 출발시간을 기준으로 기종점간의 통행량을 정의하고 있다. 하지만, 동적 OD가 출발시간을 통행수요의 동적 기준점으로 이용하는 것은 동적 통행배정 모형의 계산상 편의를 위한 것이다. 즉, 통행이 활동참여를 위해 발생하고 종료된다는 것을 고려하면 이러한 출발시간 기준 기종점표는 모든 종류의 통행들에 적용될 수는 없다. 예를 들어, 오전의 출근통행은 업무개시시간을 고려한 희망도착시간이 기준시간이 되고, 통근자들이 가정을 떠나는 출발시간은 희망도착시간과 예상 기종점 통행시간을 고려해 결정되는 것이다. 그러나 현재 개발되어 있는 모든 통행배정기법들은 출발시간으로부터 시간의 흐름에 따라 기점에서 종점으로 통행을 이동시키기 때문에 통행수요를 종점 희망도착시간을 기준으로 역방향계산을 할 수 없다. 따라서 현실과 동일한 결정과정을 통해 동적 통행배정을 할 수 있는 모형은 아직 개발되지 않았다. 본 연구에서는 이러한 문제인식 아래 희망도착시간을 기준으로 정의된 동적 기종점표를 교통망에 부하할 수 있는 동적 통행배정모형을 개발하였다. 개발된 모형은 희망도착시간분포와 예상 경로 통행시간을 이용하여 출발시간분포를 갱신하는 방법을 이용하였으며, GLS함수를 통해 수학식을 구성하였다. 개발된 모형은 두 가지의 소규모 교통망들에 적용되어 그 성능을 확인하였다.
확률적 통행배정모형은 확정적 모형이 갖는 여러 경직된 가정들을 완화시킬 수 있다는 점에서 많은 연구자들의 연구대상이 되어왔으나, 확률개념이 모형에 내포됨에 따라 풀기가 쉽지 않다는 한계를 갖고 있다. 또한 현재까지 제시된 모형들도 교통망부하(Network loading) 단계에서 대안경로수를 제한함으로서 교통량에 종속적인 통행비용이 변하는 경우. 이를 선택대안의 변화로 반영하지 못하는 문제점과 확률적 사용자균형해를 구하는 단계에서 휴리스틱하게 접근하는 문제점들을 갖고 있다. 본 연구에서는 이들 확률적 통행배정모형의 문제점들을 해결할 수 있는 새로운 모형과 이를 풀기 위한 알고리듬을 제시하는데 목적이 있다. 제시되는 모형들은 로짓모형을 기반으로 개발되며 Wardrop의 확률적 균형상태를 도출하게 된다. 풀이 알고리듬은 링크가 아닌 경로를 기반으로 구축되는데, 모든 경로를 열거해야 하는 어려움이 있지만. 선택경로를 제한함으로서 발생되는 문제를 피할 수 있으며, 초기에 한번만 모든 경로를 열거해놓으면 이를 계속 사용하기 때문에 계산시간도 줄일 수 있다. 또한 본 연구에서 제시되는 수리최소화모형은 목적함수를 직접 평가(evaluation)하기 때문에 수렴해에 신속히 수렴하며, Sheffi(1985)가 제시한 동등 수리모형(equivalent mathematical program)보다 이해하기 쉽다는 장점이 있다. 제시된 모형을 평가하기 위하여 예제 교통망을 이용하며, 각 모형들의 장단점을 분석하였다.
기존의 동적 통행배정모형은 출발시간 선택에 있어서 도착시간제약을 고려하지 못하고 있으며, 이를 고려하더라도 수단분담을 고려하지 못하거나 별도의 문제로 다루고 있다. 따라서 대중교통의 수단분담비가 높고, 도착시간에 대한 제약이 따르는 출근·통학통행이 주류를 이루는 오전첨두시의 교통관리·분석을 위해서는 이들을 동시에 고려하는 동적 통행배정모형이 요구된다. 본 연구에서는 Ran과 Boyce가 구축한 모형에 기반하여 통행수단과 도착시간 제약에 따른 출발시간 선택을 경로선택과 동시에 고려할 수 있는 통합모형을 제시하였다. 모형의 풀이를 위해 Ran과 Boyce가 사용한 시·공간 확장 가로망을 새롭게 설계하여 사용하였으며, 가상 가로망에 적용하여 모형의 적합성을 검증하였다. 사례연구 결과 본 연구에서 제시한 모형이 동적 사용자최적 통행배점상태를 나타내는 것을 확인할 수 있었고, 이를 통해 오전 첨두시의 교통관리·분석을 위해 적용 가능함을 입증하였다.
본 연구에서는 가변수요를 고려한 확률적 사용자균형 통행배정모형을 제시한다. 교통망에서 수요와 공급간의 균형을 가정할 경우, 통행비용의 함수인 가변수요는 통행저항함수(공급함수)와 함께 균형상태로 수렴하며, 이때 확률적 통행배정모형은 통행자들간의 경로인지 통행비용이 동일해지는 확률적 사용자균형상태에 도달하게 된다. 본 연구에서 제시하는 확률적 사용자균형모형은 기존 연구들과는 달리 동적체계(dynamic system)를 기초로 개발된다. 동적체계는 시간의 흐름에 따라 하나의 상태가 다음 상태로 변화하는 과정을 표현하는 수리적인 방법으로 시간의 변화에 따라 그 상태가 변하는 여러 분야에 적용이 가능한데, 주로 제어공학(control engineering)분야에서 활용되어 왔다. 동적 체계의 개념을 도입하면, 기존 모형들과는 달리 쉽게 모형화(formulation)할 수 있으며 풀이과정(solution algorithm)도 간단하다는 장점이 있다. 본 연구에서도 동적체계를 이용하여 확률적 사용자균형 통행배정(user equilibrium traffic assignment)모형을 제시하고 제시된 모형이 안정적인 해(stable solution)로 수렴한다는 것을 Lyapunov함수를 통하여 증명한다. 또한, 예제 교통망을 통하여 여러가지 의미있는 결과를 도출한다.
통행자들에게 과거, 실시간 혹은 예측 노선 정보 제공을 위한 정보 생성과 교통정보에 의한 교통영향 분석이 가능한 시뮬레이션 프로그램 개발에 관한 연구가 ITS 분야의 활발한 연구와 함께 과거 10여년에 걸쳐 진행되어 왔다. 또한 링크기반(link-based)이 아닌 경로기반(Path-based)인 동적 확률적 노선배정 기법이 ITS 정책의 교통체계 상의 영향을 분석하는데 적합성이 높고, 또한 현실적 현상에 대한 설명력이 높다고 고려되어 이 분야에 대한 연구가 역시 활발해지고 있다. 이와 같은 현실적 노선정보의 생성, 교통체계분석을 위한 시뮬레이션 프로그램 개발 및 확률적 노선배정 기법 개발을 위한 핵심적 알고리즘 중의 하나가 합리적인 다경로 탐색 알고리즘인 것이다. 다경로 탐색 알고리즘에 대한 필요성과 요구가 커짐에 따라 현재까지 K-shortest path 알고리즘에 관하여 여러 학자들이 연구하여 왔다. 기존 연구 대부분의 알고리즘이 링크 제거 방법, 링크 저항가중 방법 및 시뮬레이션 방법에 의한 것이거나, 노선선택의 기준을 다양하게 변화시키는 방법 등을 적용하여 다경로를 탐색하는 방법을 제안하였다. 하지만 아직도 이 중에 어떠한 방법도 학자들 간에 공론화되어, 실무적으로 보편화되어 적용하는 방법은 없다고 고려된다. 본 연구에서는 기존의 K-shortest 탐색 알고리즘보다는 좀 더 행태적 접근방법을 접목시키는 다른 접근방법을 제안하였다. 즉 링크를 제거하는 등과 같이 교통 네트워크를 변경하지 않으며, 링크의 속성을 임의적으로 변경하지도 않으면서, 노선 선택의 동일한 기준을 일관되게 적용하면서도 다경로를 탐색하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 핵심은 각 노드에 도달하는 각 방향별 경로에 대해 "이성적 한계범위(rational upper boundary)"라는 통행자들의 행태적 개념을 도입하여, 합리적인 대안 경로의 집합을 선정하는 방법인 것이다. 기존에 개발된 수정형 덩굴망 최단경로 탐색 알고리즘을 기반으로 한 다경로 생성 알고리즘을 제안하였다. 또한 본 논문에서는 다경로 생성 알고리즘의 개념의 이해를 돕기 위해 단순 네트워크를 예제로 합리적 대안경로 집합을 역추적 생성하는 과정을 단계별로 추가 설명하였다.
Dial 알고리즘의 단일 링크 기반의 연산은 도시교통망에서 나타나는 순환통행에 대한 고려가 근본적으로 불가능하다. 또한, 효율적 경로의 정의는 엄격한 기준으로 분석 네트워크를 축소함으로써 비합리적 결과를 도출할 수도 있다. Dial 알고리즘의 두 가지 문제를 해결하기 위해서 이 연구는 두 개의 링크를 동시에 고려하는 효율적 방향 개념을 도입하고 덩굴망기반의 Dial 알고리즘을 제안한다. 또한 두 가지 예제 네트워크에 대한 사례분석을 통해서 덩굴망기반 Dial 알고리즘이 순환통행, 순환 및 비순환 혼재 통행을 구현할 수 있으며 비합리적 경로배정 문제를 완화하는 것을 보인다.
전통적으로 동적 교통망 모형들은 실시간 교통운영 문제를 위한 도구로 인식되어 왔다. 이와 같은 모형들을 활용하는 방안 중 하나는 예측통행시간을 생성하는 것이다. 예측통행시간 정보는 통행자들이 혼잡한 지역에서 덜 혼잡한 지역으로 경로를 전환할 수 있도록 해 주는데 이는 교통망의 용량을 효과적으로 활용하게 한다. 이러한 접근 방법은 돌발상황이 발생했을 때 매우 효과적일 것으로 예상된다. 이 때 고려해야 할 사항은 통행시간정보가 미래 통행여건 자체에 영향을 준다는 점이다. 이로 인해 예기치 못한 과잉반응(over-reaction)을 야기할 수 있으며 예측정보의 신뢰도를 떨어뜨리는 요인으로 작용할 수도 있다. 본 연구에서는 돌발상황 발생 시를 대상으로 교통망 차원의 통행시간 예측모형을 제시한다. 이 모형에서는 모든 운전자가 개인 차내 단말기를 통해 상세한 교통정보를 이용할 수 있으며 이러한 정보를 바탕으로 경로선택에 관한 의사결정을 할 수 있다고 가정하였다. 경로기반(route-based)의 확률론적 변등부등식(stochastic variational inequality)을 통행시간예측의 기본모형으로 사용하였으며 운전자의 경로전환의사를 반영하기 위해 경로전환함수를 적용하였다. 컴퓨터 프로그램과 간단한 교통망 분석을 통해 제안된 모형의 특성을 살펴보았다.
수도권 교통카드는 대중교통인구 이동에 대한 기록을 간직하고 있는 전수화 자료로서 가치가 높다. 교통카드에 기록된 정보는 버스통행의 경우 승객의 이동에 대한 정확한 정보를 담고 있으나, 도시철도는 역사의 진출입 단말기 정보만 기록되어 환승을 포함한 경로정보를 파악하기 어렵다. 수도권 도시철도망에서 나타나는 승객의 경로선정 특성을 파악하여 이동 경로추정을 위한 방안으로 활용하는 것이 필요하다. 본 연구는 수도권 도시철도의 승객이동 경로가 갖는 특징으로 M-유사경로와 환승회수의 증가를 추가적인 비용으로 고려한다고 검토하였다. 경로탐색조건을 구축하기 위해 계단형 환승계수가 도입된 비가산성 통행비용에 대하여 M-경로탐색기법을 제안하였다. 교통카드기록을 대상으로 수도권 도시철도 역간 경로의 민감도를 거시적으로 검토하였으며, M-경로탐색기법을 확률적 통행배정모형으로 구축하여 수도권 도시철도의 링크통행량, 노선간 환승통행량의 결과를 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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