장래교통수요에 대한 예측은 기본적으로 4단계 수요추정방법을 통해 이루어지지만, 각 단계마다의 변화가 최종수요예측 결과에 미치는 영향에 대해서는 고려되지 못하고 있다. 즉, 장래에 대한 예측이 많은 변동성을 내포하고 있음에도 수요예측분석과정은 점 추정치(point-estimation)의 값을 입력자료로 분석하여 최종결과물 또한 점추정값으로 제시하고 있어 교통수요의 가변성 및 탄력성을 반영하지 못하고 있다. 하지만 교통 상황이 급속히 변화는 우리나라의 현실을 볼 때 교통수요가 갖고 있는 가변성과 탄력성을 반영하여 결과를 분석할 수 있는 구간추정방식(Interval-estimation)의 방법론에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 장래교통수요 예측 과정의 가장 초기단계인 통행발생단계의 회귀분석모형 적용시 구간추정방식을 적용하여 상한값과 하한값을 함께 산출하였다. 상한값과 하한값에 의한 발생 도착량에 대해 4단계 교통모형을 적용하여 발생량-도착량에 대한 Balancing, 통행분포, 통행배정의 4단계과정을 적용하였고 수요분석 각 단계에서의 도출된 결과에 대해 비교하였다. 최종적으로, 통행배정 된 교통량의 변화비율을 링크특성과 함께 비교분석하였다. 본 연구를 통해 수요분석 시 입력 자료의 불확실성이 가져오는 영향을 파악하였으며 신뢰구간에 의한 결과를 비교분석함으로써 수요추정의 가변성이 미치는 영향을 평가하였다. 또한 수요분석의 가변성에 따른 링크교통량의 탄력성을 평가할 수 있는 방법을 제시함으로써 교통수요 추정시 분석방법의 가변성 및 탄력성을 고려할 수 있다고 판단된다.
본 논문은 기존에 제대로 다루지 못한 대중교통 통행자의 확률적 속성과 이질적 특성을 고려한 다계층 확률적 사용자균형 통행배정모형을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 기존 대중교통 통행배정모형은 통행자의 특성이 모두 동일하다고 가정하기 때문에 현실적인 결과를 도출하는데 한계를 갖고 있다. 예를 들어 대중교통에 대한 정보를 제공받는 그룹과 그렇지 못한 그룹이 존재하는 경우, 이들 간에는 분명히 통행패턴에 차이가 있음에도 불구하고 이를 정확히 표현하는데 어려움이 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위해 통행자의 확률적 속성과 이질적 특성을 반영한 알고리즘을 개발하였다. 통행자간 인지비용의 차이는 확률적 통행배정으로 구현되었으며, 그룹간의 이질성은 다계층 통행배정모형으로 구현하여 현실성 있는 대중교통 분석결과를 도출해 내도록 하였다. 모형구축에 있어 각 계층의 통행량에 영향을 받는 통행비용함수를 구축하였고, 기존 로짓모형의 단점으로 나타난 비관련대안의 독립성 (IIA) 문제를 해결하기위해 C-로짓모형을 적용하였다. 연구결과 계층별 / 경로별로 배정통행량 및 동등경로통행시간에 뚜렷한 차이를 보이고 있으며, 확률적 사용자균형 상태에 이르렀다. 또한 수렴속도도 빠르게 나타났으며, 반복횟수가 증가함에 따라 확률적 사용자 균형에 좀 더 가까워지고 각 계층별 / 경로별로 수렴함을 확인 할 수 있었다. 본 연구의 알고리즘은 향후 통행목적별 OD자료와 대중교통 승객의 이질적 속성 파라미터를 다양하게 적용해 봄으로써 대중교통정책의 평가도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.민원을 고려한 노선대안 선정이 이루어진다면, 철도사업 뿐만 아니라 여러 공공사업을 시행함에 있어 정부와 시민 그리고 지방단체의 합의를 통한 원활하고 효율적인 사업진행이 이루어 질 수 있을 것으로 기대된다.$Gal^3Man_4$를 첨가후 측정한 결과 $Gal^3Man_4$이 첨가되지 않은 MRS broth에 비해 생육촉진 활성을 보였다. 특히 B. longum에 대해서는 $Gal^3Man_4$를 dextrose대체 탄소원으로 처리시 10배의 생육활성이 증가하였다.charide와 thiourea, phenylthiourea의 반응혼합물의 항산화력은 AsA에 미치지는 못하였다. ${\beta}-1,4-Mannobiose$와 thiourea, phenylthiourea의 반응혼합물이 강한 전자공여능을 나타내고 있고, $Gal^3Man_4$와 phenylthiourea의 반응혼합물 및 D.P 7의 galactosyl manooligosaccharide와 phenylthiourea와의 반응혼합물이 전자공여능을 나타내고 있다.가하였으므로 혈청 내 ALT 함량도 따라 증가할 것으로 추정되었으며 이에 대한 연근 추출물 경구 투여가 간 조직을 보호할 수 있는지를 확인하기 위해 분리한 혈청으로부터 ALT 함량을 측정한 결과 대조군에 비하여 유의한 감소를 나타내었다. 또한 연근 추출물이 혈청 내 지질 과산화물의 생성을 억제할 수 있다면 질병의 예방과 치료에 효과적일 것으로 추정할 수
혼잡한 교통네트워크에서 조사된 통행량으로부터 확률적 사용자 평형을 이루는 통행분포와 통행배정을 동시에 구하기 위한 네트워크 모델과 유전알고리즘을 제안하였다. 확률적 사용자 평형을 이루는 모델은 선형제약을 가진 비선형 목적함수를 최소화하는 문제로 정식화하였다. 네트워크 모델에서는 해의 탐색공간을 줄이고 조사된 통행량을 만족시키기 위해서 흐름보존제약을 활용하였다. 목적함수는 흐름보존, 통행발생량, 통행유입량, 조사통행량 등의 제약을 만족하는 링크통행량과, 경로통행배정을 통하여 구한, 확률적 사용자 평형을 이루는 경로통행량을 만족하는 링크통행량의 차이를 최소화하는 것으로 정식화하였다. 제안된 유전알고리즘에서 유전자는 통행분포, 링크통행량, 여행비용계수 등을 나타내는 벡터로 정의하였다. 각 유전자는 목적함수의 값으로 구한 적합도에 따라 평가되며, 병행단체교차와 돌연변이에 의하여 진화한다.
본 연구는 도로상의 화물차량 관측교통량과 가장 잘 부합하는 화물차량 기 종점통행량을 생성하는 모형을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 비통행배정과 통행배정(GM모형)을 순차적으로 사용한 통합모형(Hybrid Method)을 개발하고, 통합모형과 GM모형을 수도권에 적용하여 비교 평가한 결과 평균오차율과 %RMSE에서 통합모형이 더 신뢰도 높은 화물차량 기 종점통행량을 생성하는 것으로 나타났다. 통합모형으로 보정된 수도권 화물차량 기 종점통행량은 첫째, 화물차량을 차종별로 구분하여 제시함으로써 활용 영역을 확장시켰다. 둘째, 기존 화물차량 기 종점통행량 보다 평균오차율과 %RMSE가 낮은 신뢰도 높은 화물차량 기 종점통행량을 산출하였다. 셋째, 현재뿐만 아니라 장래 화물차량 기 종점 자료를 제시함으로써 타당성 조사 등에 활용이 가능하게 하였다.
오늘날 도시 지역의 화물차량의 통행은 통행의 제한이나 관리활동의 부재의 이유로 도로혼잡 문제화 환경 및 도로파손의 사회비용 증가의 문제점을 증가시키고 있다. 이러한 문제의 해결을 위해 본 연구에서는 도시 내 화물차량의 효율적인 관리를 위한 화물통행망 구축방안을 제안하고자 한다. 본 논문을 통해 제안된 화물 통행망 구축방안은 죤 들의 화물차량 유출입 통행량의 차이에 따라 나타나는 교차통행량을 수용할 수 있는 간선망을 배정하는 방법을 이용하였고, 간선의 기능을 수행하는 도로의 위계별로 나타나는 용량차이를 고려하기 위하여, 도로를 '도로용량편람'의 용량산정을 위한 분류방식을 적용하여 고속도로, 다차로 도로, 도시 및 교외 간선도로로 구분하였으며, 요구되는 차로수 별 통행 가능한 화물차량의 통행수를 산정하였다. 이때, 차로수 별 화물차량 통행량은 도시 계획자의 목적에 따라 적용 가능하도록 교통류 중 화물차량의 유입 허용비율에 따라 각각 산정하였다 최종적으로 개발된 화물통행망 구축방안을 서울시를 대상으로 적용해봄으로써 실질적인 효용과 적용 가능성을 확인하였다.
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.
우리나라 고속도로 총 연장 1,899km 가운데 74개 영업소 구간 1.046km가 폐쇄시 요금체계방식에 의해 매일 영업소간 O-D가 산출되고 있다. 그러나 이러한 O-D는 통행의 기·종점인 교통죤간의 O-D가 아니고 영업소간 O-D인 관계로 그 자료의 정확성에도 불구하고 고속도고 교통분석이나 교통수요예측 등에 거의 활용되지 못하고 있는 실정이다. 이런 상황에서 정확한 영업소간 O-D를 이용하여 교통죤간 O-D를 추정할 수 있다면 고속도로 교통운영분석을 효율적으로 수행할 수 있을뿐만 아니라 기존의 4단계 교통수요예측에 의해 추정되는 것보다 정확한 고속도로 O-D를 얻을 수 있고 국도 등을 포함한 전국 지역간 O-D추정도 가능한 것으로 사료된다. 따라서 본 연구에서는 영업소간 O-D를 이용하여 교통죤간 O-D를 추정하는 모형을 구축하고자 수행되었다. 본 모형에 의해 산정된 교통죤간 O-D 배정결과 고속도로 폐쇄식구간 전구간에 걸쳐 실제 교통량과 17.9%의 오차가 발생되는 것으로 분석되어 본 모형을 이용할 경우 기존 방법들보다 더 정확한 고속도로 이용차량에 대한 교통죤간 O-D 산정이 가능하리라 생각된다.
본 연구에서는 바이레벨 문제를 풀기 위한 2가지 접근법, 즉 Cournot-Nash 게임과 Stackelbgerg 게임을 서로 비교하기 위한 것으로, 하위문제가 결정적인 통행배정문제(deterministic traffic assignment)인 경우와 확률적 통행배정문제(stochastic traffic assignment)인 경우로 구분하여 분석한다. 바이레벨 프로그램(bi-level program)은 상위문제(upper level program)과 하위 문제(lower level program)로 구성된 수리적인 문제로 상위문제는 목적하는 특정함수를 최적화시키는 형태이며, 하위문제는 통행자의 행태를 반영하는 형태로 구축된다. 기존에 제시된 알고리듬중 바이레벨문제의 대표적인 풀이 알고리듬인 IOA(Iterative Optimization Assignment) 알고리듬과 기종점 통행행렬추정(OD matrix estimation)에 주로 사용되는 IEA(Iterative Estimation Assignment)은 상위문제와 하위문제가 서로 독립적으로 존재하면서 설계변수와 통행량을 서로 주고받는 형태를 갖고 있어 Cournot-Nash 게임형태이다. 이에 반해, 최근에 제시된 민감도분석(Sensitivity analysis)을 기초로 한 알고리듬들은 상위문제에서 결정된 설계변수 변화에 대해 하위문제의 통행량변화를 민감도를 통해 고려하기 때문에 Stackelbeg게임이라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 이들 알고리듬들을 비교하는 데 연구의 목적이 있으며, 기존에 제시된 기법과는 다른 좀 더 효율적인 접근법을 제시한다. 예제 교통망을 이용하여 제시된 모형들을 비교해본 결과, 결정적인 통행배정모형을 하위문제로 설정한 경우에는 두가지 접근법 모두 동일한 상위목적함수 값을 보여 우위를 판단할 수 없었지만, 확정적 통행배정모형으로 설정한 경우, Stackelberg게임 접근법이 Cournot-Nash게임 접근법 보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.
본 연구는 도시교통수요예측에 있어 비신호교차로 지체를 다루고 있다. 본 연구의 목적은 비신호교차로 지체식을 개발하고, 이 지체식의 적용결과를 비교분석하는데 있다. 이를 위해 이 연구에서는 한국도로용량편람(KHCS)에 의한 시뮬레이션과 EMME/2를 이용한 청주시 사례연구에 중점을 두고 있다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 총 480회의 시뮬레이션을 통해 통계적으로 유의한 8개의 지체식이 개발되었다. 둘째, 비신호교차로의 지체식을 적용한 추정치가 관측 교통량 자료에 가장 적합한 것으로 분석되었다.
교통수요관리(travel demand management)는 통행수요를 적절히 제어함으로서 교통혼잡을 최소화시키려는 목적으로 시행되는 제반 교통정책이라 할 수 있다. 교통수요를 적절히 관리하기 위해서는 먼저, 정책목표를 설정하고 이를 달성할 수 있는 최적의 정책변수들을 찾아야 하는데, 현재 이에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이런 측면에서 본 연구는 설정된 정책목표를 달성하기 위한 교통수요관리모형과 이를 풀기 위한 알고리듬을 제시한다. 교통수요관리모형은 2가지로 개발되는데, 첫 번째 모형은, 기점과 종점간 평균 통행시간을 대상으로 목표치를 설정한 후 이 목표치를 달성하기 위한 적정 통행수요를 구하는 문제이며, 두 번째 모형은 혼잡이 심한 특정한 지역을 대상으로 해당지역에 포함된 링크의 교통량/용량비가 일정한 목표수준을 유지되도록 하는 최적 통행수요를 구하는 문제이다. 간단한 예제 교통망을 대상으로 본 연구에서 제시한 모형들을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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