이 연구는 도시철도 교통량 배정 알고리즘의 적합성 평가를 목적으로 수행되었다. 이 알고리즘의 정확도는 교통수요 예측뿐만 아니라 네트워크의 취약성 분석이나 철도 운영기관간 운임수입 정산 등의 응용분야에서도 중요한 요소이다. 그럼에도 불구하고 알고리즘의 적합성이나 발전방향에 대한 논의는 부족하였다. 이에 본 연구는 대표적 교통량 배정 알고리즘인 최적전략 알고리즘, 경로선택 알고리즘, Dial 알고리즘을 대상으로 수도권 도시철도 이용자의 통행행태 연구에 적합한 알고리즘의 특성에 대하여 논의하였다. 이를 위해 각 알고리즘의 이론적 가정을 검토하고, 수도권 도시철도 네트워크에 적용해 그 성능을 살펴보았다. 그 결과 Dial 알고리즘이 이론적 가정의 합리성과 분석단위에 따른 계산적 효율성 측면에서 도시철도 이용자의 통행행태 분석에 우수한 것으로 나타났다.
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
전통적인 교통계획 과정에서 이용되어 온 수요모형들은 대부분 수단선택과 통행배정을 나누어 실시하는 모형이 주를 이루어 왔다. 그러나 교통수단이 다양해짐에 따라 실제 통행자들은 통행 도중 환승을 통해 수단을 전환하는 경우가 발생하게 되며 이 경우 수단선택 과정과 통행배정 과정을 하나로 통합하여 분석할 필요가 있다. 따라서 기종점간 수단 분담율은 기점과 종점에서의 그 값이 다르지만 수단선택과 통행배정이 분리되어 있는 기존 모형을 적용할 경우, 출발과 도착시의 수단 분담율이 동일하게 나타나는 비현실적인 결과를 도출하게 된다. 이러한 문제는 통행수단을 통행의 기본단위로 보고, 수단통행량을 추정하기 때문에 그 수단을 이용하는 통행자들의 행태 대신 수단의 특성만이 모형화되기 때문이다. 따라서 기존의 교통계획 과정에서는 수단분담 과정과 통행배정과정이 분리됨에 따라 수단간 환승이 고려되지 않아 통행자들의 경로 구성과정을 정확히 표현하는데 어려움이 있었다. 또, 수단분담 모형으로 가장 많이 이용되는 로짓 모형의 경우 환승을 고려하면 비관련 대안간 독립성문제(CIA)가 발생하고, 환승경로 수요추정이 불가능해 사실상 통합 교통망과 같이 복수 수단이 운행하는 교통망은 분석하기 어렵게 된다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위하여 사람통행(Person Trip)을 기반으로 하는 수단분담-통행배정 통합모형을 개발하고 기존의 결합모형과 그 결과를 비교하였다.
동적(dynamic) 기종점(origin-destination, OD) 통행량은 다양한 교통분야에 활용이 가능한데, 대표적으로 동적 통행배정모형의 입력자료와 같은 교통계획분야와 실시간 도로교통 운영분야, 그리고 교통수요 관리분야 등에도 사용할 수 있다. 이런 교통정책들을 평가하기 위해서는 정확한 동적 OD통행량의 추정은 무엇보다 중요하며, 이를 위하여 다양한 기법들이 제시되고 있다. 본 연구에서는 최근 새롭게 연구되고 있는 개인이 소지한 통행 단말기 정보를 이용하여 동적 OD통행량을 추정하고 이를 평가하고자 한다. 이를 위하여 동적 OD추정모형을 개발하고 개발된 추정모형과 동적 통행배정모형(DYNASMART-P)을 이용하여 동적 OD통행량을 추정하는데, 동적OD통행량 추정시 이용되는 단말기 정보가 표본자료(sample data)이기 때문에 이를 전수화하는 과정이 포함된다. 본 연구에서 제안한 방법으로 제주시를 대상으로 동적OD통행량을 추정한 결과, 그 가능성을 확인할 수 있었다.
도로교통량의 상당부분을 차지하는 트럭교통(truck traffic)은 교통혼잡, 주차, 교통안전 문제의 큰 요인이 되고 있다. 그러나 그 동안 교통수요예측 및 교통계획에서 트럭교통은 사람교통(passenger trip)에 비해 상대적으로 그 중요성이 간과되어 왔다. 트럭교통의 정확한 모형화가 선행되지 않으면 각종 교통수요예측 및 교통정책의 신뢰성은 낮아질 것이다. 본 연구의 목적은 교통수요예측 과정에서 트럭교통을 교통망(network)에 배정하는 기법을 개선하는데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 노선배정(network assignment)의 핵심적인 요소인 기존의 BPR(Bureau of Public Road) 함수에 트럭 교통량 변수를 포함하여, 수정된 새로운 BPR 함수를 개발하였다. 본 연구에서 제시된 방법은 교통수요예측시 트럭 교통량을 고려하여 보다 현실적이고 신뢰성 있는 도로교통수요 예측치를 담보할 수 있을 것으로 기대된다.
교통수요는 교통정책 및 교통시설 계획의 수립 및 평가에 중요한 영향을 미치게 되므로 교통수요의 예측은 교통연구에서 중요한 부문을 차지하고 있다. 도로밑에 설치된 전자차량감지기(Electronic Vehicle Detector)로부터 자동 수집된 링크 교통량 자료(Traffic Counts)를 주요 입력자료로 이용하여 계획지역의 기종점 통행표(Origin Destination Trip Matrix)를 작성할 수 있는 기법 들이 최근 수년동안 많이 발달하게 되었다. 이러한 새로운 기법들은 가구조사(Home Inteview), 노변면접조사(Road-Side Interview)등을 토하여 조사된 자료를 기초로하는 전통적은 4단계 교통수요추정방법(Conventional 4-Stage Estimation Method)-통행발생(Generation), 통행분포(Distribution), 수단선택(Modal Split), 교통배분(Assignment)-과 비교하여 첫째로 정확도가 높은 링크 교통량 자료를 별도의 조사를 거치지 않고서도 수집이 가능하기 때문에 조사비용이 거의 들지 않아도 되어 경제적이고, 둘째로 전통적인 수요예측방법들에서 요구되어지는 복잡한 모형수립 및 계수조정(Parameter Calibration)이 필요하지 않아 간편하고 셋째로 오래전에 작성된 기종점 통행표를 단순히 링크 교통량 자료만을 이용하여 쉽게 보완할 수 있어 지속적인 자료의 축적(Data Age-ing)이 가능하며 더 나아 가서 소위 연속적인 교통 계획 및 교통시설관리(Continuous Transport Planning and Management)를 가능케 하는 등의 여러 장점 때문에 많은 주목을 받아 오고 최근 몇 년이 꾸준히 실무에 유용하게 적용이 되고 있는 실정이다. 본 연구는 링크 교통량자료를 이용하여 기종점 통행표를 작성하기 위하여 개발된 기존의 여러 기법들 가운데 특히 용량제약조건(Capacity-Restrained Condition)하에서 기존의 방법들을 상호 검토한 후 Wardrop의 교통망 평형원칙(Wardrop's First Network Equilibrium Principle)을 만족하는 새로운 추정기법을 제의하고 이의 시험결과를 논의하는 것을 주요내용으로 한다. 링크 교통량 자료를 이용하여 기종점 통행표를 작성하는 기법들의 근본 목표는 조사된 링크 교통량(Ob-served Traffic Counts)에 가장 근접한 교통망 통행 배정 링크 교통량(Assigned Link Volumes)을 재현(Re-producing)할 수 있는 기종점 통행표들 중에서 최적의 기종점 통행표를 발견하는 것이다. 따라서 교통망에서 통행자의 여행 경로 배정을 가장 잘 반영할 수 있는 현실적인(Realistic) 교통망 통행 배정 모형(Net-work Traffic Assignment Model)의 선택은 중요한 요소가 되며 특히 교통망에 교통체증(Traffic Conges-tion)이 심할 경우 교통망 통행자 평형조건(Network Traffic Equilibrium Condition)을 고려하기 위한 특별한 처리가 요구되어진다. 본 연구는 Whllumsen(Hall, Van Vliet and Willumsen, 1980)에 의하여 개발된 ME2(Maximum Entropy Matrix Estimation)기법에서 반복식 추정방법(Sequential Estimation Method)을 사용할 경우 Wardrop의 평형조건을 만족하는 기종점 통행표를 구할 수 없다는 단점을 극복하기 위한 방안으로서 엔트로피 극대화문제와 교통망 평형 조건(Entropy Maximisation and Network Equilibrium Condition)의 두 문제를 동시에 해결할 수 있는 새로운 수식모형과 이를 풀기 위한 알고리즘(Simultaneous Solution Algorithm)을 제의하였다. 제의된 수식모형과 알고리즘을 예제 교통망(Example Network)을 이용한 시험하고 그 결과를 ME2 의 반복식 추정 방법으로부터 구한 기종점 통행표와 비교 검토하였다.
지난 20여년간 연구자들이 가장 주목한 분야 중 하나가 동적 통행배정모형(Dynamic Traffic Assignment model) 분야다. 그러나 현재까지 발표된 많은 모형들은 모형의 안정적인 수렴성과 동적 통행배정모형이 갖는 많은 제약식들을 동시에 만족시키기에는 미흡한 상태였다. 이는 동적모형이 실시간 적용되기 위해서는 이용자의 경로선택문제 뿐만 아니라 각 링크의 대기행렬 길이, 통행시간, 유입·유출 교통량의 동적 변화가 교통류이론에 부합하도록 설계되어야 하기 때문이다. 이런 측면에서 기존에 주로 사용되던 링크기반(link-based)의 통행배정 알고리즘은 위와 같은 동적 특성들을 모두 만족시키기에는 한계가 있다. 링크기반모형의 경우, 각 링크에 대해 여러 제약식 (flow Propagation, FIFO constraint 등)들을 개별적으로 만족시켜야 하는데, 실제 이러한 작업은 모형을 매우 복잡하게 만들뿐만 아니라 실제 현실상의 교통류 특성을 비현실적으로 표현하는 결과를 낳기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위하여 시뮬레이션을 이용한 경로기반(Path-based) 동적 통행배정모형을 제시하고자 한다. 차량의 흐름을 좀 더 현실적으로 표현하기 위하여 개별 링크의 교통류상태를 point queue 이론으로 설명하였다. Point queue 이론은 각 링크 유출부에서의 유출교통량 및 대기시간을 전통적인 대기행렬 이론에 근거해 모형화하는 것으로 본 연구에서 실험한 결과 각 링크의 대기행렬 변화추이를 묘사하는데는 합리적인 것으로 분석되었다. 또한, 시간 종속적 기종점 교통량을 교통망에 부하하기 위해 Simulation Loading Aalgorithm(SLA)을 개발하였다. SLA를 point queue 이론과 결합할 경우 별다른 명시적 제약없이도 앞에서 언급한 제 약식들을 만족시킬 수 있으며, 동적 통행배정모형이 갖추어야 할 두 가지 필요조건 즉 수렴성과 현실적인 교통류의 동적 변화를 묘사하는 것으로 판단되었다.
좌회전 제어네는 크게 좌회전을 금지하는 적극적인 제어에서 좌회전 신호와 좌회전 차선의 디자인 및 차선 설정과 같은 비교적 소극적인 제어가 있다. 기존의 좌회전에 관한 많은 연구는 대부분 후자의 소극적인 제어를 통한 제어효과를 파악하는데 주로 관심을 두었다. 좌회전금지의 효과분석 방법론에는 크게 교차로 및 링크(Link)와 네트워크(Network)의 두가지 차원의 접근 방법이 있다. 교차로 및 링크(Link) 차원의 분석은 TRANSYT 7F, PASSER IV 등과 같은 가로망에서 신호시간을 최적화하는 모형과 NETSIM, COSIM과 같이 조건에 따라 실제 차량의 행태를 모사하는 시뮬레이션 모형 등에서 좌회전 신호현시를 주거나, 주지 않음으로써 전후의 변화를 관찰, 분석에 이용할 수 있다. 그러나, 이러한 접근방법은 개별교차로에서 현시운영에 따른 효과를 분석하기에는 용이할 지 모르나, 좌회전 금지에 따라 전환된 교통량을 합리적으로 처리하는데 문제를 가지고 있다. 이에 반해 네트워크(Network) 차원의 분석은 좌회전 금지에 따른 거시적 수요변화를 파악하여, 좌회전금지에 따라 전환된 교통량을 합리적으로 수용 할 수 있으며, 교차로 및 링크(Link) 차원의 분석기법과의 결합을 통해 개별교차로에서 현시운영에 따른 효과도 어느정도 예견할 수 있을 것으로 예상되지만, 이에 관련한 여구가 전무한 형편이다. 본 연구의 목적은 네트워크(Network) 차원에서 좌회전 금지에 따른 효과 분석 모형을 정립하고, 가상 네트워크에 적용 그 유효성을 검증하여, 지역 네트워크의 개별교차로에서 좌회전 금지의 도입에 대한 의사결정의 기준을 마련하는데 있으며, 이를 위한 구체적 연구 내용은 다름과 같다. 첫째, 순간 동작 사용자 최적 통행배정모형의 구조 및 특성 파악. 둘째, 기존 가로망 표현기법의 구조 및 특성파악. 셋째, 좌회전 금지에 따른 효과 분석을 위한 순간 동적 사용자 최적 통행배정모형의 구축. 넷째, 좌회전 금지에 따른 효과 분석을 위한 가로망 표현기법의 개발. 다섯째, 가상 네트워크에서 구축된 모형을 통한 교차로에서 좌회전 금지 효과분석
본 연구는 단속류 도로에서 짧은 미래(5분 또는 10분)의 교차로 방향별 진입 교통량을 예측함에 앞서, 교차로 상류부 링크에서 교차로로 진입하는 방향별 패턴에 대한 연구를 수행하였고, 통행배정 모형과의 연계 및 활용을 통한 교통량 예측 가능성을 검토하였다. 분석 방법은 택시 DTG (Digital Tachograph) 자료(1주일)를 이용하여 2시간 단위로 구분된 교차로 방향별 교통량 비율을 변수로 클러스터 분석(Cluster analysis)을 수행하여 패턴의 유사성을 검토하였다. 또한, 통행배정 모형 결과와 연계를 위해 택시 DTG 자료와 교차로 중심의 5분 또는 10분 범위에 포함되는 영향권 비교 분석을 수행하였으며, 이를 위해 택시 DTG 자료와 통행배정 모형의 영향권 설정 알고리즘을 개발하였다. 분석 결과, 택시의 교차로 진입 패턴은 총 12개로 집합화 되었으며, 클러스터링의 신뢰 수준을 나타내는 Cubic Clustering Criterion은 6.92로 나타나 클러스터링 결과에 대한 신뢰성을 확보하였다. 통행배정 모형의 영향권 범위와 상관분석을 수행한 결과, 5분 영향권 범위에 대한 상관계수는 0.86으로 분석되어 유의한 결과를 도출하였다. 다만 10분 영향권 범위에서는 상관계수가 0.69로 다소 낮아지는 것으로 분석되었는데, 이는 통행량 및 네트워크 자료의 정밀성 부족에 따른 것으로 나타났다. 향후, 교통 분석용 네트워크의 정밀성과 시간대별 통행량의 정확성을 향상시켜 분석할 경우, 교차로 신호제어에 있어 통행배정 모형에서 산출된 교통량 자료를 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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