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.
In this study, we applied the Bayesian Network for the case of the mode choice models using the Seoul metropolitan area's house trip survey Data. Sex and age were used lot the independent variables for the explanation or the mode choice, and the relationships between the mode choice and the travellers' social characteristics were identified by the Bayesian Network. Furthermore, trip and mode's characteristics such as time and fare were also used for independent variables and the mode choice models were developed. It was found that the Bayesian Network were useful tool to overcome the problems which were in the traditional mode choice models. In particular, the various transport policies could be evaluated in the very short time by the established relation-ships. It is expected that the Bayesian Network will be utilized as the important tools for the transport analysis.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.2
no.1
s.2
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pp.101-108
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2003
When drivers encounter multiple available routes, they may evaluate the utility of each route. Two important factors in the evaluation are travel time and travel cost. Without hewing the current travel time of each route, drivers' decisions are not necessarily optimum. It is called 'transparency issue' that drivers are blinded to choose the optimum route among the others because of the limited travel time information. As a result of this, competing route travel times tend to fluctuate. This case study to utilize the data of Namsan traffic information system confirms that this travel time fluctuation can be lessened as real time traffic information is provided.
본 논문은 ATIS의 효과를 평가할 수 있도록 교통정보제공에 따른 운전자의 노선선택 행태자료를 수집할 수 있는 시뮬레이터 개발에 관한 것이다. 현재 이러한 행태자료를 수집하기 위해서 설문지에 의한 SP(Stated Preference) 설문조사가 널리 수행되어지고 있으나 이러한 설문조사방법은 ATIS와 같은 가상의 환경을 응답자에게 이해시킬 수 있는 설문지를 작성하기가 힘들고, 무엇보다 운전중에 느끼게 되는 time pressure를 현실적으로 반영하지 못하기 때문에 신뢰성있는 자료를 수집하는데 어려움이 있다. 시뮬레이터는 보다 현실적인 교통상황을 계산하고 적절한 인터페이스 구성을 통해 교통상황과 분석자의 설문 의도를 응답자에게 효과적으로 인지시킬 수 있다는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서 세 가지 모듈(교통 시뮬레이션 모듈, 데이터베이스 모듈, 이용자 인터페이스 모듈)로 구성된 프로토타입 시뮬레이터를 개발하였다. 개발된 프로토타입의 유용성을 알아보기 위해 실제로 실시간 교통정보가 제공되는 작은 네트워크를 대상으로 파일럿 테스트를 수행하였고, 수집된 자료는 discrete choice model을 정산하는데 사용하였으며 그 분석결과는 상당히 합리적인 것으로 나타났다. 따라서, 이러한 시뮬레이터는 교통정보전략에 따른 효과를 사전에 분석해보고, 효과적인 교통정보시스템을 설계 및 운영하는데 활용될 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2004.11a
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pp.93-96
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2004
DMB 방송환경에서 TPEG이라는 새로운 형태의 교통방송 서비스를 제공함에 있어서 기존의 일방적이고 무차별적으로 제공되는 방송환경 하에서 필요로 하지 않는 교통정보를 여과하고, 사용자의 환경과 선택에 맞는 최적의 정보를 제공하기 위하여 TPEG 정보의 필터링 알고리즘을 제안하고, 필터링 된 교통정보의 실시간 유효성을 검사하여 실 시간적으로 교통정보를 갱신하여 DB에 저장하고 필터링 된 교통정보를 바탕으로 소요시간을 계산하여 사용자 환경에 맞게 적응 변환된 멀티미디어 컨텐츠를 제공할 수 있는 방법 및 시스템에 대하여 제안한다.
When a route choice is done under uncertainty, a driver has some expectation of traffic conditions that will occur according to the route chosen. This study tries to build a framework in which we can observe the learning behavior of the drivers' expectations of the travel time under nonstationary environment. In order to investigate how drivers have their subjective expectations on traffic conditions in response to public information, a numerical experiment is carried out. We found that rational expectations(RE) formation about the route travel time can be expressed by the adaptive expectation model when the travel time changes in accordance with the nonstationary process which consists of permanent shock and transient shock. Also, we found that the adaptive parameter of the model converges to the fixed value corresponding to the route conditions.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2014.01a
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pp.347-348
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2014
최근 급증하는 교통 혼잡으로 인해 시간적/물질적 손실이 크게 발생하고 있다. 이러한 교통난 해소는 시설투자만으로는 근본적인 해결책이 될 수 없다는 판단 하에 지난 수년간 보다 정확한 교통량을 예측하기 위해 시계열 기반의 다양한 교통량 예측 모델들이 개발 되어 왔다. 그러나 시계열 기반의 모델들은 회귀분석을 통해 과거 교통량을 분석하고 과거의 교통패턴이 미래에도 지속적으로 연장된다는 가정 하에 연구되었기 때문에 실시간으로 급변하는 불규칙한 교통 패턴에 대한 예측의 신뢰성을 떨어트린다. 또한 시계열 기반의 예측 기법은 어떠한 회귀분석 모델을 사용하는지에 따라 성능의 차이가 많이 나타나기 때문에 회귀분석 모델 선택이 중요하다. 이러한 제약을 극복하기 위해 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov model)을 이용해 동적인 교통 패턴에 따라 현재 상황에 맞는 회귀분석 모델을 선택하는 신뢰도 높은 교통량 예측 시스템을 제안한다.
FM 문자다중방송의 일종인 DARC를 이용한 교통정보의 실시간 처리 시스템은 지능형 교통체계 (ITS)에서 필수적인 요소가 될 것이다. 본 논문에서는 다양한 교통정보 중 운전자가 필요로 하는 정보만을 선택하여, 신속.정확하게 제공하기 위한 방안으로 FM 문자다중방송(DARC)과 위치정보를 이용하는 방안을 제시하였다. 또한, 교통정보의 전달형태로 음성을 사용함으로써 운전중의 안전과 정보전달 과정에서의 효율성을 극대화하였다.
시스템 아키텍쳐는 시스템의 가장 상위수준 개념이다. 이러한 아키텍쳐의 정립이 1997년 8월에 완료된 2수준 아키텍쳐에 이어 3, 4수준 아키텍쳐가 연구되었다. 본 연구는 그중 고속도로교통관리시스템(FTMS)에 관한 것을 제시한다. 제 3수준 아키텍쳐는 2수준 아키텍쳐를 서비스 구현단위로 분해한 서브시스템이며, 다양한 ITS 서비스를 '제품(Package)'화 하여 ITS 서비스를 선택적, 점진적으로 구현 가능케 하였다. 제 4수준 아키텍쳐는 물리아키텍쳐 개념을 도입하여 3수준에서 분해된 서브시스템을 구성하는 각종 물리적 요소를 정의하고, 이들 간의 또는 외부요소와의 정보흐름을 정의하였다. 이에 따라, FTMS는 고속도로 교통관리 서브시스템, 고속도로 교통류제어/연계 서브시스템, 고속도로 돌발상황관리 서브시스템으로 분해/정의되었다.
This paper explores the way and the extent to which drivers' route choice was influenced by uncertain information. In particular, this paper investigates the effect of qualitative information on route choice when drivers face a choice with different degrees of uncertain information. The SP survey was conducted and route choice legit models were estimated. We also applied Prospect Theory to the analysis of drivers' decision making under uncertain information. The main findings are firstly, drivers tend to prefer a route with information than(to) one without information. This indicated that providing charge information encouraged drivers to choose the routes for which information is provided in preference to those for which it is not provided. Secondly, drivers also prefer a route with a certain and precise information over one with uncertain and imprecise information. Thirdly, when the information is given as a range, the size of the range of the information influenced route choice slightly and as the range of the charge increases, the route becomes slightly less unattractive. Fourthly, when the information is given as a range, drivers' route choices are influenced more by the median value of the ranges than by the size of the overall ranges of the information. Application of Prospect Theory to the results explains the way drivers may be interpreting the choice situation and how they make a route choice in response to uncertain information. The results of this paper implicate that drivers' decision making under uncertainty seem to be very complicated and flexible, depending on the way drivers interpret the choice situation. Therefore, it is recommended to apply wider related theories to the analysis of the drivers' behaviour.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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