각 지역특성에 맞는 ATIS사업이 실현되기 위해서는 각 지역 통행자들의 노선선택 및 전환행태를 정확히 파악하는 것이 필요하다. 이에 본 연구에서는 경상대를 연구대상으로 하여 대학출근운전자들의 노선선택 및 전환 행태를 정확히 파악하고 이들을 모형화하였다. 본 연구 대상지의 경우, 2개의 주 출근노선이 있으며 하나는 시내통행노선(노선 1)이고 다른 하나는 시외곽 통행노선(노선 2)이다. 노선1은 노선2에 비해 연장은 짧은 반면에 통행시간은 길며 신호교차로수. 우회전수도 많다. 먼저, 운전자의 노선선택행태모형을 통해 해석된 결과를 보면 시내노선에 대한 외곽노선의 상대적 효용이 아주 높으며, 전체적으로 출근운전자들은 짧은 통행시간을 선호하는 것으로 나타났다. 또한, 출근소요시간이 길고 라디오정보의 이용빈도가 높을수록 시내노선을 이용할 확률이 크며, 반면에 남성과 교직원인 운전자는 외곽노선을 이용할 확률이 큰 것으로 나타났다. 다음으로 행태조사에 기초한 노선전환행태모형을 통해 해석된 결과를 보면 연령, 출근시간, 라디오정보의 이용빈도들이 전환성향에 유의한 영향을 가져오는 것으로 분석되었다. 가상의 교통정보제공시의 운전자의 노선전환을 모형화한 노선전환의사모형에서는 대개의 정보에 대해 운전자가 노선전환을 하는 것으로 나타났다. 이 모형에서 지체길이에 따른 전환경향을 보면 지체의 길이가 길수록 전환경향이 높아 30분정도의 지체길이에서는 반드시 변경하는 것으로 나타났다. 본 연구대상 운전자의 경우 전반적으로 기술적인 유고(Incident)정보보다는 정량적인 지체정보에 더 민감한 것으로 나타났다.
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.
지역간 철도는 일반적인 대중교통의 특징 이외에도 노선의 수가 매우 많다는 등의 차별화되는 특징이 있다. 본 연구는 경로구간에 노선선택확률의 개념을 도입하여, 지역간 철도의 특징을 잘 반영할 수 있는 확률적 대중교통 통행배정모형을 제시하였다. 확률적 통행배정모형은 결정적 통행배정모형의 특성을 포함한 보다 일반화된 모형이다. 본 모형은 다양한 지역간 철도의 특징을 반영할 수 있으며, 기존의 도로 통행배정모형에서 많이 활용되고 있는 탐색알고리즘을 직접 활용하기 위해 대중교통 통행배정모형에서 적용되는 네트워크 확장을 단순화시킬 수 있다. 모형의 검증을 위해서 기존에 대표적으로 이용되는 선형 및 격자형 네트워크에서의 적용성을 검증하기 위해서 본 연구에서 제안한 해법을 사용하여 기존 모형과 비교하였다. 또한, 지역간 철도의 현실을 반영한 소규모 네트워크에서 기존 모형과의 예측 능력을 비교하였으며, 그 결과 본 연구에서 제시한 모형의 예측 능력이 가장 우수한 것으로 분석되었다.
첨단 교통 체계(Intelligent Transport Systems)의 중요한 요소인 첨단 교통 관리 체계(Advanced Traffic Management Systems)의 성공 여부는 교통정보를 어떻게 제공하고 통제하는데 의존하다. 즉, 정보 제공 방식과 이데 대한 운전자의 반응을 정확하게 파악하고 예측하여야 ITS를 성공적으로 구축할 수 있다. 이 논문에서는 동적 차량 길잡이 장치의 효용성을 평가하기 위한 확률적 통행배정모형을 개발하는 것이다. 개발된 통행배정모형은 운전자의 동적행태조정(Dynamic Behavioural Adjustment)을 명백하게 확솔 과정(Stochastic Process)으로 표현하여 기존의 모형에 비해 통해자들의 행태를 더욱 실제적으로 반영한다. 특히, 각 통행자들에게 K개의 최소경로시간을 제공해줌으로 인하여 통행자의 노선선택에 대한 선택폭을 증가시켜준다. 통행경로의 선택폭의 증가는 쟁점으로 대두되는 문제(교통항제소에서는 차량 길잡이 보유 운전자에게 체계최적(System Optimum)와 이용자최적(User Equilibrium)중 어떠한 원칙하에 교통정보를 제공하여야 하는가에 대한 해결 방안이다. 왜냐하면 만약 교통급제소에서 운전자에게 통행정보를 체계 최상을 하기 위해 정보를 제공하고자 하면, 길잡이 장착 운전자는 더 이상 제공된 정보를 따르지 않고 자기 스스로의 경에 의해 이용자 최상을 달성하고자 할 것이다. 이 논문의 목적은 이러한 복잡한 통행자의 경로선택행위를 반영하는 확률적 평형 통행 배정 모형을 여러가지 통계기법을 도입하여 개발하는 것이다.
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.
교통정보의 정확도는 정보에 대한 운전자의 반응을 결정하는데 중요한 요소이다. 교통상황의 정확한 정보를 제공하는 것은 현실적으로 어렵기 때문에 대부분의 교통정보는 불확실성을 내재하게 된다. 그러나 기존의 많은 관련 연구에서는 정확한 정보와 그에 대한 운전자의 신뢰를 가정하고 있다. 본 논문의 목적은 불확실한 정보가 운전자의 의사결정에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 이를 위해 노선선택에서 불확실한 통행료 정보의 선택상황을 가정해 SP 설문조사를 실시하고 통행료 정보의 불확실정도를 정량화 하기 위해 범위 값으로 표현하였다. 특히 본 연구는 기존 확률효용이론(Random Utility Theory)이 설명하지 못하는 불확실한 정보가 노선선택에 미치는 영향을 분석하기 위하여 Prospect Theory를 적용하여 정보의 불확실성에 따른 운전자의 노선선택행태를 분석하였다. 분석결과, 운전자는 정보가 주어진 노선을 정보가 주어지지 않는 노선보다 선호하는 것으로 나타났다. 또한 운전자는 확실한 정보를 선호해 노선선택을 하는 것으로 나타났다. 그러나 정보의 불확실정도가 증가하면서(범위값이 증가하면서) 노선의 선호도가 감소하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 한편 범위값으로 제공된 정보에 대해서는 범위값의 크기와 더불어서 중위값도 운전자의 의사결정에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 위 결과에 Prospect Theory를 적용한 결과, 불확실한 정보에 대한 운전자의 의사결정은 선택상황을 이해하고 평가하여 변형, 재형하는 일련의 과정에 따라서 다양한 행태가 나타나는 것으로 분석되었다. 따라서, 불확실한 정보에 대한 운전자의 의사결정을 분석할 때는 운전자가 선택상황을 해석하는 방식에 따라 다양하고 융통성 있게 접근해야 한다. 본 논문은 Prospect Theory의 기본 개념과 의사결정단계에 따른 원칙만을 적용하였으나 향후 불확실한 정보에 대한 운전자의 행태를 설명할 수 있는 좀 더 상세한 분석과 더불어 다양한 분야의 이론이 적용되는 것이 필요하다고 사료된다.
본 연구에서는 도시권역의 대중교통수단과는 여러 가지 측면에서 차별화 되는 지역 간 철도의 특징을 반영한 대중교통 통행배정모형을 제시하였다. 경로구간 기반으로 대중교통 네트워크를 확장하고, 경로구간을 운행하는 노선의 선택확률을 통행배정모형 내에서 결정하는 것이 아닌 외부적으로 결정하는 방식을 적용하여, 직접 네트워크를 확장하는 방법보다 네트워크 확장 규모를 줄일 수 있었다. 지역간 철도의 특징을 반영할 수 있도록 적정한 가정을 통해서 경로구간 기반의 결정적 대중교통 통행배정모형과 해법을 제시하였다. 현실을 최대한 반영한 소규모 네트워크에서 기존의 대표적인 대중교통 통행배정모형과 비교한 결과 본 연구에서 제시한 모형의 예측력이 우수한 것으로 분석되었다.
본 연구의 목적은 수단선택과 통행배정의 결합모형을 통하여 정보이용률, 정보제공전략, 혼잡상태의 변화에 따른 자가용 운전자와 버스승객의 정보제공효과를 비교, 평가하는 데 있다. 평가모형은 수단간 효용차를 웨이블 분포로 가정한 수단선택과 정보이용자와 비이용자의 노선선택시 비용인지오류크기를 상이하게 적용하여 노선선택행위를 설명한 확률적 사용자 평형모형으로 구성된다. 정보제공전략에 있어 사용자 최적과 체계 최적외에 두 전략의 혼합전략을 구사했을 경우를 비교하였다. 모의실험은 Sioux Falls Network에서 이뤄졌다. 평가결과 정적모형에서는 혼잡이 심하고, 체계최적상태에서 정보이용률이 0.4∼0.6일 때 총 통행시간의 절감효과가 크게 나타났으며. 이 때 버스 분담율도 증가하였다. 특히 정보이용률에 따른 총 통행비용의 분포가 U자 형태를 나타냄으로써 Braess의 역설이 존재함을 알 수 있었다. 그러나 일별동적모형에서는 시간이 경과함에 따라 정보이용률에 비례하여 정보제공효과가 나타남으로써 다소 상이한 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 기 운영되고 있는 도시부 대중교통을 대상으로 노선의 운행빈도 설계 문제의 모델링 및 해법 개발을 위한 방법론을 제시하였다. 개발된 운행빈도 모형은 이중구조 모형으로서 상위 운영자 모형은 이용 가능한 총 차량 대수제약과 최소/최대 운행빈도 제약 하에 비용과 수익을 모두 포함한 순비용을 최소화하는 비선형 최적화 모형이고, 하위 사용자 모형은 가변수요와 용량제약으로 인한 노선의 혼잡, 그리고 노선 간환승에 따른 지체를 고려한 확률적 사용자 평형수단/경로선택 모형이다. 모형의 해법으로는 상위 모형의 경우 목적함수의 그레디언트를 기반으로 하는 "그레디언트 투사 해법"을 제안하였고, 하위모형의 경우는 기존의 "반복조정해법"을 활용하였다. 또한, 구축된 모형과 해법을 소규모 예제네트워크에 적용하여 그 수렴성과 도출된 해를 분석하였다. 본 논문의 운행빈도 설계방법론은 노선의 운영 효율성을 진단 평가하고, 투입 차량대수 제약 하에 대중교통 운영 효율을 개선하는 방안을 마련하는 데 있어 이론적인 토대로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 지하철망에서 각 노선을 운행하는 차량과 승객을 동적으로 시뮬레이션 할 수 있는 동적 지하철차량 시뮬레이션 모형과 동적 지하철승객 시뮬레이션 모형을 개발하고, 이를 이용해 통행자 기반의 동적 지하철 출발시간 선택 알고리듬을 개발하였다. 개발된 모형은 개별적인 통행자들의 행태를 이질적(Heterogeneous)으로 설정해 기존에 이용되던 통행자간의 동질성 가정을 완화하였다. 또한, 통행자들은 불완전한 정보와 제한적인 합리성을 가진다고 가정하여 보다 현실적인 시뮬레이션이 가능하도록 하였으며, 간단한 예제 가로망에 대해 모형을 분석하였다. 분석결과 통행자들을 이질적으로 가정한 경우와 동질적으로 가정한 경우간에 출발시간선택에 명확한 차이를 보였다. 통행자들을 동질적으로 가정한 경우 출발시간선택과정에서 기종점에 관련된 특성들이 중요한 역할을 하는 반면 이질적으로 가정한 경우 개별 통행자의 선호특성이 출발시간 선택에 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 특히 통행자들을 동질적으로 가정할 경우 출발시간 선택결과가 비현실적으로 나타날 수 있음도 보였다. 또, 기존의 확률과정과 달리 선택 차원이나 선택 대안의 수가 많아질 경우 추가적인 고려가 있어야 학습과정을 보다 현실적으로 모형화할 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구모형에서는 지하철 통행자의 동적 출발시간 선택과정을 묘사하기 위해 인지 및 의사결정과정으로서 추론과정과 귀납적인 선호형성과정을 학습모형에 포함시킴으로써 보다 현실적인 분석결과가 도출되도록 하였다. 각 승객들은 충분한 학습을 거친 뒤에도 합리적인 선택을 하기보다는 자신의 경험에 따라 형성되는 선호의 영향을 받아 임의적으로 출발시간을 선택하는 문제도 나타날 수 있는 것으로 분석되었다. 이런 분석결과는 기존의 전통적인 교통수요모형(이용자균형 통행배정모형 등)들에서 주로 이용되는 통행자의 완전한 정보, 합리성 및 동질성 가정 등에 따른 집계적인 수요추정결과가 실제로 나타나는 개별적인 통행행태와 다를 수도 있음을 보여 주는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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