본 논문의 목적은 대중교통 노선배정 시에 여러 수단간의 환승을 고려함으로써 다수단 대중교통망 내에서 수단선택과 노선선택을 동시에 수행할 수 있도록 확률적인 통행배분(traffic assignment) 모형의 하나인 다이알 알고리즘을 응용할 것을 제시하고 그 알고리즘의 속성을 정확하게 규명하는데 있다 승용차의 확률적 통행배분모형으로 잘 알려져 있는 Dial 알고리즘은 로짓모형에 기초한 것이므로 다수단간의 대중교통 수단선택과 노선선택과 같은 선택 행태를 동시에 설명할 수 있는 모형적 특성을 기본적으로 내재하고 있다. 본 연구에서 제시한 대중교통 노선선택에 적용될 수 있도록 수정된 다이알 알고리즘은 기존의 결정적 대중교 통 노선배정 모형들의 단점을 극복할 수 있는 특성을 갖고 있다. 즉 결정적 대중교통 노선배정모형은 기종점간 최단경로에 교통량을 전랑배분(All-or-Nothing)하여 통행자들의 행태적 속성을 제대로 반영하지 못하고 있으며, 다수단 대중교통망 내에서 환승을 포함한 복합 대중교통수단의 선택을 효용극대화 이론에 기초하지 않고 최소비용노선에 전량배분하는 모형의 한계점을 갖고 있다. 이러한 결정적 대중교통 노선배정모형의 단점을 수정된 다이알 알고리즘은 개선할 수가 있다. 본 연구에서는 알고리즘의 특성을 파악하기 위한 모의실험으로 Sioux Falls 형태의 대중교통 네트워크를 이용하여 기존의 알고리즘과 비교 분석하였다. 분석의 탄력성을 갖고 있는 수정된 대중교통 다이알 알고리즘이 현실적 대중교통 통행패턴을 기존 모형보다 합리적으로 설명할 수 있을 것으로 보이며, 특히 다수단 대중교통망이 형성된 대도시의 대중교통 정책분석에 적합한 기법이 될 수 있을 것으로 고려된다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.1
no.1
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pp.52-57
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2002
A simulation tool for an optimal ATIS design and drivers' dynamic route choice behavior analysis is developed, which is applicable to urban networks. Due to the difficulty to make drivers feel the time pressure according to traffic conditions, current SP questionnaire survey type surveys have a limitation to capture correct driver reactions to real-time traffic Information provision. The simulator Is a web-based upgraded version, named WATiSim (Web-based ATIS Simulator), to quickly perform a wide population survey with a minimal cost using INTERNET Furthermore, the time pressure issue is lessened by its interface and simulation modules. After WATiSim mimicked a VMS based ATIS in a partial network of Seoul Metropolitan, reactions of drivers to various traffic conditions were surveyed through INTERNET and analyzed using a logit model. Drivers under the ATIS environment clearly understood the provided traffic information, and their reactions were closely related to traffic conditions, scheduled delay, trip purposes as well as toll charge if any.
In both deteministic user Optimal Traffic Assignment Model (UOTAM) and stochastic UOTAM, travel time, which is a major ccriterion for traffic loading over transportation network, is defined by the sum of link travel time and turn delay at intersections. In this assignment method, drivers actual route perception processes and choice behaviors, which can become main explanatory factors, are not sufficiently considered: therefore may result in biased traffic loading. Even though there have been some efforts in Stochastic UOTAM for reflecting drivers' route perception cost by assuming cumulative distribution function of link travel time, it has not been fundamental fruitions, but some trials based on the unreasonable assumptions of Probit model of truncated travel time distribution function and Logit model of independency of inter-link congestion. The critical reason why deterministic UOTAM have not been able to reflect route perception cost is that the route perception cost has each different value according to each origin, destination, and path connection the origin and destination. Therefore in order to find the optimum route between OD pair, route enumeration problem that all routes connecting an OD pair must be compared is encountered, and it is the critical reason causing computational failure because uncountable number of path may be enumerated as the scale of transportation network become bigger. The purpose of this study is to propose a method to enable UOTAM to reflect route perception cost without route enumeration between an O-D pair. For this purpose, this study defines a link as a least definition of path. Thus since each link can be treated as a path, in two links searching process of the link label based optimum path algorithm, the route enumeration between OD pair can be reduced the scale of finding optimum path to all links. The computational burden of this method is no more than link label based optimum path algorithm. Each different perception cost is embedded as a quantitative value generated by comparing the sub-path from the origin to the searching link and the searched link.
The purpose of this paper is to propose a new transit assignment model for intercity rail networks. The characteristics of intercity rail are different from that of public transit in urban area. Line selection probability on route section is introduced to include the characteristics of intercity rail into transit assignment model. Network expansion is more simplified by a assumption line selection probability is externally given. The generalized cost is used to decide the volume of each transit line in most of existing transit assignment models. But, many variables have influence on the volume of each line such as time schedule of transit lines, inter-station distance, passengers' income, seasonal variation of demand and regional characteristics. The influence of these variables can be considered to decide the volume of each line by introducing line selection probability on route section. The tests on a small scale network show that the model proposed in this paper is superior to existing models for predicting intercity rail demand. Proposed model is suitable to consider the complicated fare structure of intercity rail and to draw inter-station demand directly as a result of assignment procedure.
Because the basic assumptions of deterministic user equilibrium assignment that all network users have perfect information of network condition and determine their routes without errors are known to be unrealistic, several stochastic assignment models have been proposed to relax this assumption. However. it is not easy to solve such stochastic assignment models due to the probability distribution they assume. Also. in order to avoid all path enumeration they restrict the number of feasible path set, thereby they can not preciously explain the travel behavior when the travel cost is varied in a network loading step. Another problem of the stochastic assignment models is stemmed from that they use heuristic approach in attaining optimal moving size, due to the difficulty for evaluation of their objective function. This paper presents a logit-based stochastic assignment model and its solution algorithm to cope with the problems above. We also provide a stochastic user equilibrium condition of the model. The model is based on path where all feasible paths are enumerated in advance. This kind of method needs a more computing demand for running the model compared to the link-based one. However, there are same advantages. It could describe the travel behavior more exactly, and too much computing time does not require than we expect, because we calculate the path set only one time in initial step Two numerical examples are also given in order to assess the model and to compare it with other methods.
A signal optimization model is proposed by applying the Cell-Transmission Model(CTM) as an embedded traffic flow model to estimate a system-optimal signal timing plan in a transportation network composed of signalized intersections. Beyond the existing signal-optimization models, the CTM provides appropriate theoretical and practical backgrounds to simulate oversaturation phenomena such as shockwave, queue length, and spillback. The model is formulated on the Mixed-Integer Programming(MIP) theory. The proposed model implies a system-optimal in a sense that traffic demand and signal system cooperate to minimize the traffic network cost: the demand departing from origins through route choice behavior until arriving at destinations and the signal system by calculating optimal signal timings considering the movement of these demand. The potential of model's practical application is demonstrated through a comparison study of two signal control strategies: optimal and fixed signal controls.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.3
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pp.62-74
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2020
Although the government and local governments devote efforts to activate bicycles, they only access to the supply infrastructure such as bike lanes and the public bicycle rental service centers without considering the measures to overcome the geographical constraints of slope. Therefore, this study constructs bicyclist's energy consumption estimation model through experimental methods of slope gradient and heart rate measurement and suggest the bicycle route choice model which could minimize the energy by the slope gradient. After calculating the RMSE of the estimated energy consumption by applying this model to the simulation section, it is confirmed to be 41% better than the model which does not reflect slope gradient. The results of this study are expected to be applied to the bicycle infrastructure planning that considers both longitude and transverse of bike lanes and the algorithm of bicycle route guidance system in the future.
In the last five years, Korea has supplied many more bicycle facilities than in the last several decades combined. However, have bicyclists increased in proportion to investment? If bicyclists are avoiding existing bicycle related facilities, including off-road bicycle facilities, it could be because suppliers did not consider bicyclists' preferences in their planning process. In this paper, the authors tried to understand the bicyclists' behavioral and route choice characteristics using stated preference surveys and a logit model, using commuting time in Daejeon Metropolitan City, Korea. The results show that nine factors affect the route choice behavior of bicyclists. In particular, bicyclists preferred sub-arterial roads to off-road, dedicated bicycle facilities in residential area. It means that bicyclists like a seamless bicycle route and that a buffer zone between car lanes and bicycle lanes or 50 km/h speed limits for cars are necessary for bicycle lanes that are not physical separated.
The multinomial logit model, based on random utility maximization (RUM) theory, has been the predominant model used in travel mode choice contexts. In this paper, the travel mode choice model based on random regret minimization (RRM) theory is proposed as an alternative to the RUM model, and the applicability of the RRM model is examined. The presented model is applied to the case of inter-city travel mode choice in Korea. The empirical results show that the RUM model and RRM model have parameters that are consistent with the intuition. The goodness of fit statistics in the RRM model improved compared with the results of the RUM model. Consequently, these results show the possibility of using the RRM model in the context of travel mode choice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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