본 연구의 목적은 '96년말 서울시에서 실시한 가구통행조사를 이용하여 서울시 수단선택모형을 구축하고 그 예측결과를 남산 혼잡통행료 전후저사자료와 비교하여 보다 구체적으로 그 정확성을 검증한 뒤 향후 서울시 교통수요관리 방안의 시행에 따른 수단선택변화 예측의 기본 모형으로 활용하는데 있다. 5가지의 대안모형의 분석결과 통행비용변수(승용차의 경유 주차요금포함)와 총통행시간변수(OVTT와 IVTT의 합), 승용차, 지하철, 택시상수로 구성된 모형이 최적모형으로 분석되었다. 이모형에 의한 시간가치는 9,395원, 승용차의 비용탄력성은-0.6767로서 기존 연구결과의 범위 내에 속한 것으로 나타났다. 최적모형을 이용하여 승용차통행비용이 증가한 경우를 모사분석결과 남산1,3호 터널 혼잡통행료 징수효과와 유사하게 승용차 분담율이 13% 가까이 감소한 것으로 나타나서 모형의 현실적합성도 비교적 높은 것으로 판명되었다. 향후 본 연구에서 선정된 최적수단선택모형을 통행배정모형과 결합하여 다양한 교통수요관리 방안에 따른 효과를 예측하는데 활용하면 서울과 같은 대도시의 단기적 교통관리의 수준을 한 단계 높이는데 기여할 것으로 판단된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권2호
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pp.333-343
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1997
선형회귀분석에서 변수의 선택문제는 최적의 모형을 찾는데 아주 중요한 부분을 차지한다. George와 McCulloch(1993)는 계층적 베이즈 모형과 깁스표본법을 이용하여 선형회귀모형에서 변수를 선택하는 문제를 고려하였다. 이 논문에서는 George와 McCulloch의 모형을 바탕으로 각각의 설명변수가 모형에 포함될 사전확률을 객관적인 기준에 의하여 결정하는 문제를 고려하여 보았다.
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.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권4호
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pp.633-642
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2008
본 논문에서는 반응변수가 하나 이상이고 설명변수들의 수가 관측치에 비하여 상대적으로 많은 경우에 널리 사용되는 부분최소제곱회귀모형에 벌점함수를 적용하여 모형에 필요한 설명변수들을 선택하는 문제를 고려하였다. 모형에 필요한 설명변수들은 각각의 잠재변수들에 대한 최적해 문제에 벌점함수를 추가한 후 모의담금질을 이용하여 선택하였다. 실제 자료에 대한 적용 결과 모형의 설명력 및 예측력을 크게 떨어뜨리지 않으면서 필요없는 변수들을 효과적으로 제거하는 것으로 나타나 부분최소제곱회귀모형에서 최적인 설명변수들의 부분집합을 선택하는데 적용될 수 있을 것이다.
기존의 최단경로 탐색모형들은 주로 경로의 단일 속성만을 고려한다. 그러나 실제로 통행자가 단일 속성만을 고려하여 경로를 선택하는 경우는 드물며, 대부분의 경로는 통행시간이나 경로길이 또는 통행자의 개인적인 선호 등과 같은 다양한 속성들이 종합적으로 고려되어 선택되어진다. 따라서 최적경로를 탐색하기 위해서는 이와 같은 다양한 속성들을 종합적으로 고려하여야 한다. 본 논문에서는 다양한 경로속성들을 고려하기 위하여 이산선택모형을 사용하여 네트워크의 노드별 효용을 산출하고, 이를 이용하여 최대의 효용을 가지는 경로를 탐색한다. 경로선택모형을 구축하기 위하여 경로선택에 영향을 미치는 요소들을 통행시간, 지체시간, 경로길이, 신호교차로수, 회전수, 전용도로의 포함비율 6가지로 선정하고, 모형의 모수를 추정하기 위한 현시선호자료를 구하기 위하여 서울시와 인접 신도시 간의 기종점 5개에 대한 경로를 선정하여 설문조사를 실시하였다. 경로선택모형의 함수형태로는 다항로짓모형을 사용하였으며, 모수추정 결과 통행시간과 신호 교차로수, 전용도로의 포함비율을 제외한 경로길이, 지체시간, 회전수를 가지고 모수를 추정한 결과가 통계적 유의성이 가장 높은 모형으로 도출되었다. 경로탐색 알고리즘으로는 도심부에서 U-turn과 회전제한의 반영이 가능한 기존의 수정형 덩굴망 알고리즘을 사용하였으며, 이를 구현하여 실제 네트워크에 적용하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권6호
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pp.1491-1498
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2014
최적실험의 제일 큰 약점은 실험기준이 지나치게 모형과 그에 수반되는 가정에 의존한다는 점이다. 이는 종종 모형의 모수의 개수와 받힘점의 개수가 일치를 하는 경우로 이루어지는데 이는 가정된 모형이 참이 아닌 경우를 대비한 실험이 될 수 없다. 이런 경우 문헌에서는 가정된 다항회귀모형의 차수보다 큰 차수를 가진 다항회귀모형을 가정하고 최적실험을 제안하나 이는 D-효율에 근거한 관행적인 방법일 뿐이다. 본 연구에서는 O'Brien (1995)이 제안한 가정된 모형의 일반적인 이탈을 염두에 둔 추가받힘점 생성에 관하여 알아보고 단순회귀모형과 2차 회귀모형에 대한 실험들을 D-효율로 카타로그화 하여 실험자로 하여금 선택을 할 수 있게 하였다. O'Brien은 비선형모형에 대해 추가받힘점의 선택 방법을 제시하였지만 방법을 구현하는 데 있어 명확치 않은 기준이 있어 모수에 의존하는 비선형모형에 대한 최적실험보다는 다항회귀모형을 중심으로 심층적으로 사용방법을 알아보았다.
신호교차로로 구성된 네트워크의 시스템최적 신호시간산정을 위해 Cell Transmission 이론을 교통류 모형으로 활용한 신호최적화 모형을 제안한다. Cell Transmission 모형은 기존에 소개된 신호최적화 모형과는 달리 충격파, 대기행렬의 길이, 그리고 하류부 교차로 대기행렬의 역류(Spillback)과 같은 과포화 현상을 표현하는데 적절한 이론적이고 실제적인 배경을 지원한다. 모형에서 기점을 출발한 수요차량은 종점에 도착할 때까지 경로선택을 통해서, 그리고 신호시스템은 이러한 수요의 움직임 고려하여 신호시간요소의 최적화를 통한 네트워크의 비용을 최소화하기 위해 서로 협력한다는 의미에서 제안된 모형은 시스템 최적화를 의미한다. 모형은 혼합정수계획법으로 정식화되며 최적신호전략과 고정신호전략간의 실험계획을 통해 구축된 모형을 비교·평가한다.
혼합물 성분비와 공정변수들에 관한 실험 자료가 주어진 경우에, 주어진 실험 자료를 잘 설명하는 적절한 결합모형을 찾는 것은 중요한 과제이다. 우선 모형 선택 기준에 부합하는 시작모형의 후보들을 교적모형의 범주에서 찾고, 다음으로 선택된 시작모형을 완전모형으로 간주하여, 모형의 간결성의 원칙에 따라서 완전모형의 부분모형으로 구성된 적절한 결합모형들을 찾는데, 일반적으로 여러 개의 결합모형들이 추천된다. 주어진 실험 자료에 대한 적절한 모형으로 여러 개의 모형이 추천된 경우에, 엔지니어들의 실용적인 관심사는 각각의 결합모형에 대한 반응변수의 기대값의 예측치와 예측치의 표준편차의 추정치를 동시에 최적으로 하는 최적조건의 찾기이다. 이를 위한 실용적인 방법으로 반응변수가 여러 개인 다중 반응표면 분석에서 동시 최적화 기법을 활용한 최적조건을 찾는 방법을 제안하고, 잘 알려진 혼합물성분-공정변수 실험 자료에 대해서 Design Expert 8.0을 활용하여 적절한 결합모형들을 찾고, 이 모형들을 동시에 최적화하는 최적조건 찾기가 예시된다.
본 연구에서는 기존문헌에서 논의되어온 수리적 매체선택모형의 한계점을 고려하여 의사결정자에게 유용한 매체선택지침을 제공할 수 있는 모형을 구축하고 이를 실제사례에 적용하여 모형의 현실적용성을 살펴본다. 기존의 매체선택모형들은 가정의 현실성 결여와 특정 요인의 단편적 고려 등으로 인하여 실행상의 문제점을 노출하였다. 최근 매체의 이미지, 소비자에 대한 소구, 편집항목 등 매체현상과 관련된 정성적 요소들을 고려하고자 하는 의도에서 AHP를 매체선택 문제에 활용하고 있으며 이것은 매체선택모형을 보다 현실적인 모형으로 만들고 있다. 또한 AHP에 의해 도출된 매체의 선호정도를 독립적으로 이용하는 것보다 정량적인 요소를 고려한 수리적 모형과 결합하는 것이 보다 효과적인 것으로 이해되고 있으며 이는 매체선택모형의 현실적합성을 한층 증가시키고 있다고 할 수 있다. 이러한 정성적 요소와 정량적 요소를 결합한 매체선택모형은 다양한 의사결정요소들을 모형에 포함시켰다는 의미에서 기존의 모형들과 차별화가 이루어지나 실제 모형을 적용하여 그 효과를 판단하는 것은 광고의 복잡성과 측정상의 문제로 인해서 매우 어려운 일로 보인다. 따라서 매체선택 모형은 더 이상 장량적인 관점에서 최적해를 추구하기 보다는 모형이 광고의 상황과 기업의 전략등에 얼마나 효과적으로 대처하는가에 초점을 맞추는 것이 중요하다. 이에 따라 본 연구에서는 AHP와 정수계획법을 결합한 모형을 이용하여 고려하고자하는 매체선택 관련요소들을 체계화하고 이 모형이 최적해를 산출하는 모형으로서가 아니라 의사결정자에게 매체선택지침을 제시하는 하나의 현실적인 의사결정지원도구로서 역할을 하고 있는가에 초점을 맞춘다. (4) 교수-학생간의 인간적인 관계, (5) 숙제 및 과제물과 같은 5가지의 요인으로 구성되어진 것으로 분석되었다. 특히 한국학생을 대상으로 하여 AHP를 이용하여 각 요인들의 수업효과에 대한 상대적 가중치를 조사하였다. 특이한 결과는, 미국학생의 경우 수업준비 및 강의 방법이 상대적으로 중시된 반면, 한국학생들은 미국학생들이 비교적 덜 중시하는 교수-학생간의 인간적인 관계가 수업효과를 높이는데 가장 큰 기여를 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 한국 문화의 특징이라 할 수 있는 교수-학생간의 인간적인 관계가 중시되는 교육환경하에서, 정보화 사회의 한 수업형태인 재택수업을 외국(특히 미국)의 방법을 그대로 따라 실시할 경우, 많은 부작용이 있을 수 있다는 것을 암시하며, 따라서 우리 교육문화에 맞는 재택수업 형태의 개발이 시급함을 제시한다고 하겠다.column density of HCaN is (1-3):n1014cm-2. Column density at distant position from MD5 is larger than that in the (:entral region. We have deduced that this hot-core has a mass of 10sR1 which i:s about an order of magnitude larger those obtained by previous studies.previous studies.업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을 고려한 GMMAL 작업순서문제를
기존의 최단경로 탐색모형은 단일 목적을 대상으로 한다. 그러나 실제로는 통행자가 단일 목적만을 기준으로 경로를 선택하는 경우는 드물며, 경로선택은 통행시간과 비용 등 다양한 목적을 종합적으로 고려해서 결정되어진다. 따라서 최단경로는 여러 가지 목적을 고려해야 한다. 이러한 경우에 이들 목적간의 상충적인 관계로 인해 여러 가지 목적을 모두 만족시키는 최적경로는 존재치 않으며, 통행자가 고려하는 목적들의 중요도에 따라 다양한 경로가 선택되어질 수 있다. 다목적의 최적경로는 여러 가지 목적들의 절충(Trade-Off)을 고려한 다수의 파레토 최적경로(Pareto Optimal Path)가 탐색되어져야 한다. 그러나 기존의 다중목적을 고려한 최적경로 탐색 알고리즘은 하나 또는 일부의 파레토 최적경로만을 탐색하며 따라서 다양한 경로를 제공하지 못한다. 본 논문은 두 개의 목적을 고려한 최적경로 탐색 모형을 개발하는 것이다. 파레토 최적경로들은 대체경로로 사용할 수도 있다. 본 연구에서는 다양한 파레토 최적경로를 탐색하기 위해 본 모형의 개발에 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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