본 연구에서는 관측 링크통행량을 이용하여 기종점(OD) 통행량을 추정하는 두 가지 방법을 제시하며, 기존 연구들과는 달리 확률적 통행배정(stochastic traffic assignment)모형을 이용한다 확률적 통행배정모형을 이용할 경우, 운전자들이 갖고 있는 경로 대안간의 인지오차(perceived error)를 모형에 반영할 수 있으며, 링크통행량과 OD 통행량사이에 명시적인 함수관계가 존재하여 쉽게 OD 통행량을 구할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 이런 관계식을 이용하여 두 가지의 OD통행량 추정모형을 개발하며 이를 풀기 위한 알고리듬을 제시한다. 첫 번째 모형식은 관측교통량과 추정교통량간의 차이를 최소화시키는 미분값에서 도출되며 OD통행량 추정과 관련된 변수들과의 민감도(sensitivity)값도 도출한다. 두 번째 모형식은 관측교통량에 접근하는 추정교통량의 동적과정(dynamic process)을 통하여 도출된다. 본 연구에서 제시된 OD통행량 추정모형들은 가상 예제 교통망을 대상으로 평가하며 각 모형의 장단점을 기술한다. 또한, OD통행량 추정문제가 갖는 다수의 해(multiple solutions)에 대해서도 간단히 살펴본다.
교통혼잡 문제가 점점 심각해짐에 따라 대중교통의 중요성은 날로 부각되며, 대중교통을 지원하기 위한 정책들이 속속 입안되고 있어 대중교통을 심도 있게 분석할 수 있는 틀의 개발은 필연적이라 할 수 있다. 이에 본 연구는 대중교통 통행배정모형 개발과 대중교통 기종점통행량(OD) 추정을 목적으로 수행되었다. 대중교통 통행배정모형의 개발부분에서는 기존의 대중교통 통행배정모형이 개별차량과 다른 대중교통의 특성을 정확히 반영하고 있지 못하다는 한계를 극복하고자, 최적경로 탐색에는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 통행량 배정에는 로짓모형을 기반으로 한 확률적 통행량 배정모형(Stochastic Network Loading Model)을 이용하여 TATSN 모형을 개발하였다. 그리고, 대중교통 기종점통행량의 추정은 전통적인 기종점통행량 추정 방법인 기종점조사 방법이 시간과 비용이 과대하게 소요된다는 단점을 인식하여 관측통행량을 이용하여 추정하는 방법을 제안하였다.
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.
교통부문의 지속가능성(sustainability)을 유지하기 위하여 대중교통중심의 도시개발(transit oriented development, TOD), 자전거나 보행 등 녹색 교통수단의 이용활성화, 그리고 차량운행시 배출되는 온실가스(green house gas) 를 감축하는 정책 등 다양한 방안들이 제시되고 있다. 이중 온실가스 배출량에 대한 다양한 연구들이 제시되고 있으나, 교통측면의 행태적인 분석에는 한계를 가지고 있다. 본 연구는 교통측면에서 좀 더 행태적인 측면을 고려한 온실가스 배출량 추정식을 제시하는 것이 연구의 목적이다. 즉, 특정 존에서 발생하는 차량으로 인한 온실가스 배출량을 기종점간 통행수요(travel demand for each OD pair)와 통행거리(travel distance)를 반영하여 결정한다. 여기서 기종점간 통행수요는 통행비용의 함수로 중력모형(gravity model)을 이용하여 구해지며, 통행거리는 평균 통행거리가 아닌 기종점간 실제 통행거리를 고려한다는 점이 기존 연구와 차이가 된다. 또한, 본 연구에서 제시하는 온실가스 추정식의 적용성과 활용성을 검토하기 위하여 통행비용에 대한 온실가스 배출량의 민감도(sensitivity)와 탄력성(elasticity)을 유도하며, 정책적 측면에서 온실가스를 감축하기 위한 온실가스 통행료(green house gas pricing)의 부과 효과에 대해서도 검토해 본다.
초기 대체연료차 시장은 고비용으로 인해 수요 잠재력의 지역차가 존재할 것이며 효율적 입지모델은 이러한 지역차를 고려해야 한다. 본 논문은 지역차를 고려한 대체연료차 수요 모델을 기종점 통행량에 통합하는 방법을 제안하며 이를 통해 대체연료차 통행량을 추정한다. 추정된 통행량은 주어진 수의 시설물이 기종점 통행량을 최대로 포괄할 수 있도록 하는 입지모델 (Flow Refueling Location Model)에 입력되어 대체연료 충전소 최적 입지 대안을 제시한다. 사례지역은 플로리다 올랜도 대도시권이며, 수요 추정 및 통행량 통합 시나리오의 결과를 비교 분석한다.
전통적으로 기종점 OD행렬을 추정하는 방법은 가구통행조사나 노측면접조사를 실시하여 표본조사한 자료의 전수화 과정을 거쳐 기종점 OD행렬표를 작성한다. 조사 과정에서 조사표본수가 증가함에 따라 시간과 비용 및 조사오차가 수반되는 문제로 인하여 많은 제약이 내포되어 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해 관측교통량을 이용하여 기종점 OD행렬을 추정하는 기법을 연구해 오고 있다 관측교통량으로 기종점 OD행렬을 추정하는 기법 중 gradient 모형은 가장 일반적으로 많이 이용하는 기법중의 하나다. 그러나 gradient모형을 이용하여 관측교통량으로 기종점 OD행렬을 추정한 결과 관측교통량과 추정교통량의 오차는 최소화시키면서 기종점 OD행렬을 추정하지만 사전(prior) 기종점 OD행렬의 OD행렬 구조를 유지하지 못할 경우가 많다. 즉 사전 기종점 OD행렬의 통행특성을 변경시키는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 추정된 기종점 OD행렬은 사전 기종점 OD행렬의 OD행렬 구조를 반영하면서 관측교통량과 추정교통량의 오차를 최소화시켜주도록 하는 기종점 OD행렬 추정모형을 개발하기 위하여 Conjugate Gradient 알고리즘을 이용하였다. 개발된 모형을 검증하기 위하여 예제 분석가로망에서 모형의 일관성(일치성)을 분석하였다. 일관성 분석결과 모형의 상위수준(upper level)과 하위수준(lower level)이 내부적으로 유기적인 관계를 유지하고 있는 것으로 분석되었다. 또한 관측링크교통량에 관측오차를 반영하여 기종점 OD행렬의 추정력을 분석하였다. 분석결과는 관측교통량과 추정(배정)교통량의 오차는 허용오차 범위내에서 추정되는 것으로 분석되었고 추정된 기종점 OD행렬의 OD행렬 구조는 사전 기종점 OD행렬의 OD행렬 구조를 유지하는 것으로 분석되었다.른 지원이 필요하다. 이와 같은 철도화물활성화의 정책수립필요성의 배경에는 철도화물수송이 효율성과 환경친화성, 높은 안전성 등 사회적 비용을 감소시키는 장점을 가지고 때문이다. 철도화물운송회사도 현재의 수송기능과 함께 포워더로서의 기능을 가져야 할 것이며, 운임인하노력과 속도향상을 위한 노력을 계속하여야 할 것이다.적 대안경로 집합을 역추적 생성하는 과정을 단계별로 추가 설명하였다.을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의
관측교통량을 이용하여 추정된 OD의 오차는 관측링크집합에 크게 의존하기 때문에 얼마나 많은 수의 관측장비를 어느 지점에 위치시켜야 신뢰성을 확보할 수 있는가를 파악하는 것이 중요하다. 즉 교통량 관측지점의 위치와 개수에 따라 OD추정이 변하기 때문에 관측지점의 적정한 위치와 지점수를 산정하는 연구가 필요하다고 판단되어 본 연구는 기종점 교통수요(OD)를 추정하기 위해 교통수요추정의 정확도에 직접적으로 영향을 미치는 교통량 관측지점의 적정위치와 지점수를 선정하였다. 대안별 교통량 관측위치가 선정된 결과를 통계적인 평가지표를 이용하여 사전OD와 추정OD간의 오차를 평가하였다. 오차평가결과, 관측교통량을 이용하여 사전OD를 갱신할 때 관측교통량에 대한 관측지점의 위치 및 개수가 적정하게 반영되어 추정된 OD가 사전OD의 통행패턴을 어느 정도 잘 반영하고 있음을 알 수 있었다. 따라서 관측교통량을 이용하여 기종점간 교통수요(OD)를 추정할 때 사전OD의 통행패턴 및 특성을 잘 반영하기 위해서는 교통량 관측위치의 적정지점 및 개수선정이 중요한 요인이라고 판단된다.
전통적인 OD조사에 의한 OD추정의 여러 문제점들로 인해 링크관측교통량과 기존OD를 결합해 OD를 추정하고자 하는 연구들이 제시되고 있다. Yang(1995)은 일반화최소자승법을 풀기 위한 IEA와 SAB 알고리즘을 제시하였다. 그러나 두 알고리즘의 문제점은 첫째 실제 OD를 알기가 어렵기 때문에 기존 OD를 중요한 추정기준으로 설정한다는 것으로, 이러한 추정의 종속성으로 인해, 기존 OD와 실제 OD의 차이가 큰 경우 정확한 해를 도출하지 못한다. 두 번째 문제는 통행패턴 추정시 선형근사화를 가정하기 때문에 게임이론적 측면에서 전제로 설정한 완전한 Stackelberg 상황을 구현하지 못한다는 것이다. 이러한 문제점을 피하기 위해서는 기존 OD나 관측교통량의 오차에 일관적인 해도출 기법이 필요하다. OD추정 문제는 본질적으로 비선형이고 비볼록하여 전역해 탐색기법이 필요하기 때문에 전역최적화가 가능한 유전알고리즘을 이용한 OD추정모형(GAM)을 개발하였다. 사례네트워크 분석결과, GAM은 기존 OD의 오차에 대해 크게 종속적이지 않으며 OD구조가 변하는 경우에도 추정이 가능하여, 일반적으로 실제 OD를 알 수 없는(기존OD의 오차가 어느 정도인지를 알 수 없는) 도시부 네트워크에서 신뢰성있는 추정력을 보였다. 또한 기존 OD 추정모형은 비교적 용이하게 차종별로 관측할 수 있는 링크교통량을 차종구분 없이 단일차종으로 이용함으로써, 정보의 손실을 초래하여 결과적으로 모형의 추정력을 저하시켰다. 그렇지만 다차종 링크관측교통량으로부터 다차종 OD 추정연구는 거의 없었으며, 그 결과가 단일차종에 대한 추정결과와 어떻게 다른지에 대한 연구도 전무하였다. 본 연구에서는 유전알고리즘을 이용한 OD 추정모형을 다수단 OD 추정모형(GAMUC)으로 확대하였다. 사례 분석 결과 단일차종 OD추정기법은 심각한 추정오류를 범할 수 있으며, 그 적용성도 낮다는 것을 보였다. 다차종 OD 추정기법이 단일차종 OD 추정기법보다 양호한 추정력을 보였으며, 다차종 기법 중에서는 GAMUC가 IEAMUC보다 우수한 추정력을 보였다.
링크에서 관측된 교통량과 기존의 기종점표(Origin-Destination matrix)를 결합해 새로운 OD를 추정하고자 하는 연구들은 1980년대부터 20여년간 많은 연구자들을 통해 논의되어 왔다. 특히 최근들어 ITS 등의 보급으로 교통관리를 위한 기본자료로서 링크 교통량의 관측이 확대되면서, 도시고속도로 및 간선도로 관리, 경로안내 시스템 등에 사용될 목적으로 링크관측교통량 자료를 이용한 OD 추정의 필요성이 더욱 높아지고 있다. OD 추정을 위해 사용되는 기존기법으로는 여러 가지가 있으나 가장 대표적인 기법으로는 베이지안 추정을 이용하는 통계적 방법(Maher, 1983), Entropy 극대화 규칙을 이용하는 방법(Van Zuylen and Willumsen, 1980; Fisk and Boyce, 1983; Fisk, 1989), 최우추정법을 이용한 방법(Spiess, 1987), 그리고 일반화 최소자승법을 이용하는 방법(Gothe et al., 1989; Bell, 1997; Yang et al., 1992) 등이 있다. 본 연구에서는 이러한 방법들 중 최소자승법을 이용해 OD추정모형을 구축하고, 최적해를 얻기 위하여 유전알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 알고리즘을 개발하였다 또한, 개발된 모형을 통해 얻은 결과를 Spiess(1990)가 제시하여 현재 EMME/2에서 사용되고 있는 Gradient method의 결과와 비교하였다. 본 연구에서는 모형의 추정력 비교를 위해 각 기종점 통행량의 평균 추정오차 외에 동일한 기점을 갖는 기종점 통행량 간의 규모순위(OD 구조) 추정력을 확인하였다. 서울시 내부순환도로를 분석대상으로 하여, 대상지역에서 오전에 조사된 OD를 기존(Target) OD로 사용하였고, 오후의 OD를 추정대상 OD로 설정하였으며, 각 링크에서 오후에 조사된 실제교통량을 링크 관측교통량으로 사용하였다. 분석결과 유전알고리듬을 이용한 최소자승법을 통해 얻은 결과가 Gradient method를 통해 얻은 결과에 비해 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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