본 연구에서는 가변수요를 고려한 확률적 사용자균형 통행배정모형을 제시한다. 교통망에서 수요와 공급간의 균형을 가정할 경우, 통행비용의 함수인 가변수요는 통행저항함수(공급함수)와 함께 균형상태로 수렴하며, 이때 확률적 통행배정모형은 통행자들간의 경로인지 통행비용이 동일해지는 확률적 사용자균형상태에 도달하게 된다. 본 연구에서 제시하는 확률적 사용자균형모형은 기존 연구들과는 달리 동적체계(dynamic system)를 기초로 개발된다. 동적체계는 시간의 흐름에 따라 하나의 상태가 다음 상태로 변화하는 과정을 표현하는 수리적인 방법으로 시간의 변화에 따라 그 상태가 변하는 여러 분야에 적용이 가능한데, 주로 제어공학(control engineering)분야에서 활용되어 왔다. 동적 체계의 개념을 도입하면, 기존 모형들과는 달리 쉽게 모형화(formulation)할 수 있으며 풀이과정(solution algorithm)도 간단하다는 장점이 있다. 본 연구에서도 동적체계를 이용하여 확률적 사용자균형 통행배정(user equilibrium traffic assignment)모형을 제시하고 제시된 모형이 안정적인 해(stable solution)로 수렴한다는 것을 Lyapunov함수를 통하여 증명한다. 또한, 예제 교통망을 통하여 여러가지 의미있는 결과를 도출한다.
본 연구에서는 운전자의 일관성 있는 교통 정보 학습과정을 기반으로 한 일별 동적 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 교통 정보 서비스의 효과 분석이 가능한 형태의 체계를 갖추었다. 즉, 교통 시스템에는 교통 정보 서비스 업체(ISP, Information Service Provider)가 존재하며, ISP의 가입자는 과거 실시간 교통 정보를 제공받으며, 이를 바탕으로 경로를 선택한다. 반면, 교통 정보 미가입자는 개인의 경험 또는 친구, 교통방송 등을 통해서만 교통 정보를 학습하게 된다. 운전자의 경로 선택은 Boundedly-rational 모형으로 표현되었으며, 주어진 동적 통행 수요와 경로 선택에 따른 도로 교통망의 성능을 평가하기 위해 미시 교통 시뮬레이션 모형 (파라믹스)이 사용되었다. 개발된 모형은 실제 도로망에 적용되었으며, 도출된 결과는 개발된 모형의 수렴성과 일관성있는 교통 정보 학습 모형의 효과를 입증하였다.
수도권 도시철도는 승객의 통행경로를 추정하지 못하는 경로미확정 이슈가 존재한다. 이 때문에 도시철도 요금은 승객이 최소이동거리를 통행한다는 가정으로 계산된다. 따라서 도시철도의 환승역이 추가되면 최소이동거리가 줄고 요금수입이 줄어드는 구간이 나타난다. 본 연구는 이러한 현상을 요금 Paradox(Shin, 2022)로 규정하고 GTX-A 개통에 의한 요금 Paradox 영향을 추정하였다. 이를 위해 GTX-A의 개통 전후의 시나리오를 구축하여 수도권 통합거리비례요금제에 의한 추가요금의 감소분을 추정하였다. 요금 Paradox는 일일 수입금의 약 0.024%에 해당되는 것으로 분석되었다. 향후 GTX-A, B, C, D 및 경전철 노선 신설 등의 요금정책 의사결정 툴로서 활용될 것으로 기대된다.
자동차보급의 대중화와 함께 버스, 전철 등 대중교통체계의 지속적인 서비스 확충으로 인해 다양한 교통망의 이용행태가 나타나고 있다. 즉, 승용차를 이용하다가 대중교통수단을 이용하는 경우가 발생하게 되고 이러한 환경에서, 기타 통행대안들(예를 들면 목적지, 수단, 경로 등)이 효율적으로 연계 선택되어질 수 있도록 지원하여 전체 교통체계의 이용효율을 높일 수 있는 방안들이 강구되도록 요구되어지고 있다. 본고는 이런 관점에서 복합교통망에서의 경로안내 체계의 구현을 위한 알고리즘개발과 평가를 주목적으로 한다. 즉, 복합교통망에서의 경로탐색모형과 이 모형에 적용가능한 경로탐색 알고리즘의 제시하고, 이를 위해 복합교통말의 한 축이 되는 대중교통망의 특징을 분석하고 대중교통망에서의 경로탐색알고리즘을 평가하였으며 이를 바탕으로 일반가로망과의 최단경로구축의 통합방안을 제시하였다. 알고리즘의 구현과정을 필요한 데이터의 구축과정과 함께 도시함으로서 모형과 알고리즘에 대한 평가와 함께 실제 구현시 필요한 제반 사항들도 검토하였으며, 장래의 연구과제를 아울러 제시하였다.
도시의 교통문제 증가로 대중교통의 중요성과 역할에 대한 인식이 높아져가고 있다. 이러한 패러다임의 변화에 반해 기존 대중교통 통행배정과 관련한 연구는 여러 측면에서 한계가 있다. 복합대중교통망의 경우, 독립수단으로 이루어지는 도로교통과는 달리 수단간 환승, 운행시간 스케줄, 대기시간, 통행요금과 같은 복잡하고 다양한 특성을 포함하기 때문에 그 분석의 어려움은 배가 될 수밖에 없다. 특히, 수도권 대중교통 통합 환승할인제의 시행에 따른 대중교통 수단간 환승통행의 증가와 이에 따른 경로선택의 변화로 대중교통의 통행행태가 변하고 있으나, 기존의 대중교통교통망 구축방법으로는 이러한 변화를 반영하기에는 한계가 있다. 최근 첨단기술의 발달에 따라 대중교통이용자의 통행정보가 실시간으로 기록되는 첨단교통카드체계가 구축 운영 중에 있다. 이러한 첨단기술의 도입은 복합대중교통망 분석에 대한 새로운 접근방법에 대한 연구를 가능하게 하였다. 이에 본 연구에서는 교통카드자료의 통행정보를 효과적으로 활용할 수 있는 대중교통망을 구축하기 위해 정류장의 위치정보와 노선정보를 활용해서 새로운 복합대중교통망을 구축하는 방안을 다음과 같이 제시하였다. 첫째, 교통카드자료의 통행정보를 활용하기 위하여 정류장 기반의 통합교통망을 구축하는 방안을 제시하였다. 둘째, 컴퓨터 기반의 프로그래밍기법을 활용한 단절된 링크의 연결방안을 통해 대중교통의 환승문제를 해결하고자 하였다. 마지막으로, 복합대중교통망의 경로탐색에 있어 가장 큰 문제가 되는 다수단간의 경로탐색에 대한 방안을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 방안으로 복합교통망을 구축할 경우, 기존 정류장 좌표와 대중교통의 노선정보를 그대로 활용하여 교통망을 구축할 수 있어 교통망 구축이 쉬울 뿐만 아니라, 환승링크 연결과 같은 별도의 교통망 작업 없이도 대규모 교통망에서의 활용이 가능해 진다.
지하철역사의 일반적인 환승통행은 노선간환승과 역사환승을 의미한다. 노선간환승은 다른 두 노선의 열차를 갈아타기 위하여 환승통로와 같은 수평보행시설을 통해 이동한다. 역사환승은 스마트카드 진출입 단말기노선과 승하차 열차노선이 다른 상황에서 발생하는 보행통행으로 계단, 에스컬레이터와 같은 수직보행시설을 이용하면서 환승통로를 함께 이용하는 통행이다. 이러한 환승의 가정은 지하철 네트워크를 운행하는 모든 노선은 완행 또는 급행의 단일노선에 한정되었다는 한계를 포함하고 있다. 따라서 완행과 급행이 동일노선으로 운영되는 상황에서 노선내에서 발생되는 환승에 대한 검토가 수행되지 않았다. 노선내환승은 메트로9호선과 같이 급행 및 완행 정차역이 동일노선에서 운행되는 상황에서 발생한다. 본 연구는 스마트카드 자료기반의 급행 및 완행열차가 동일노선에 존재하는 지하철네트워크를 대상으로 노선내환승을 분석하는 방법론을 구축한다. 이를 위해 급행 및 완행열차를 분리하기 위한 네트워크확장기법을 구축하고 최소시간경로를 선택하는 과정에서 동일 노선의 내부 환승이 재현되는 경로선택모형을 제안한다.
교통수요는 교통정책 및 교통시설 계획의 수립 및 평가에 중요한 영향을 미치게 되므로 교통수요의 예측은 교통연구에서 중요한 부문을 차지하고 있다. 도로밑에 설치된 전자차량감지기(Electronic Vehicle Detector)로부터 자동 수집된 링크 교통량 자료(Traffic Counts)를 주요 입력자료로 이용하여 계획지역의 기종점 통행표(Origin Destination Trip Matrix)를 작성할 수 있는 기법 들이 최근 수년동안 많이 발달하게 되었다. 이러한 새로운 기법들은 가구조사(Home Inteview), 노변면접조사(Road-Side Interview)등을 토하여 조사된 자료를 기초로하는 전통적은 4단계 교통수요추정방법(Conventional 4-Stage Estimation Method)-통행발생(Generation), 통행분포(Distribution), 수단선택(Modal Split), 교통배분(Assignment)-과 비교하여 첫째로 정확도가 높은 링크 교통량 자료를 별도의 조사를 거치지 않고서도 수집이 가능하기 때문에 조사비용이 거의 들지 않아도 되어 경제적이고, 둘째로 전통적인 수요예측방법들에서 요구되어지는 복잡한 모형수립 및 계수조정(Parameter Calibration)이 필요하지 않아 간편하고 셋째로 오래전에 작성된 기종점 통행표를 단순히 링크 교통량 자료만을 이용하여 쉽게 보완할 수 있어 지속적인 자료의 축적(Data Age-ing)이 가능하며 더 나아 가서 소위 연속적인 교통 계획 및 교통시설관리(Continuous Transport Planning and Management)를 가능케 하는 등의 여러 장점 때문에 많은 주목을 받아 오고 최근 몇 년이 꾸준히 실무에 유용하게 적용이 되고 있는 실정이다. 본 연구는 링크 교통량자료를 이용하여 기종점 통행표를 작성하기 위하여 개발된 기존의 여러 기법들 가운데 특히 용량제약조건(Capacity-Restrained Condition)하에서 기존의 방법들을 상호 검토한 후 Wardrop의 교통망 평형원칙(Wardrop's First Network Equilibrium Principle)을 만족하는 새로운 추정기법을 제의하고 이의 시험결과를 논의하는 것을 주요내용으로 한다. 링크 교통량 자료를 이용하여 기종점 통행표를 작성하는 기법들의 근본 목표는 조사된 링크 교통량(Ob-served Traffic Counts)에 가장 근접한 교통망 통행 배정 링크 교통량(Assigned Link Volumes)을 재현(Re-producing)할 수 있는 기종점 통행표들 중에서 최적의 기종점 통행표를 발견하는 것이다. 따라서 교통망에서 통행자의 여행 경로 배정을 가장 잘 반영할 수 있는 현실적인(Realistic) 교통망 통행 배정 모형(Net-work Traffic Assignment Model)의 선택은 중요한 요소가 되며 특히 교통망에 교통체증(Traffic Conges-tion)이 심할 경우 교통망 통행자 평형조건(Network Traffic Equilibrium Condition)을 고려하기 위한 특별한 처리가 요구되어진다. 본 연구는 Whllumsen(Hall, Van Vliet and Willumsen, 1980)에 의하여 개발된 ME2(Maximum Entropy Matrix Estimation)기법에서 반복식 추정방법(Sequential Estimation Method)을 사용할 경우 Wardrop의 평형조건을 만족하는 기종점 통행표를 구할 수 없다는 단점을 극복하기 위한 방안으로서 엔트로피 극대화문제와 교통망 평형 조건(Entropy Maximisation and Network Equilibrium Condition)의 두 문제를 동시에 해결할 수 있는 새로운 수식모형과 이를 풀기 위한 알고리즘(Simultaneous Solution Algorithm)을 제의하였다. 제의된 수식모형과 알고리즘을 예제 교통망(Example Network)을 이용한 시험하고 그 결과를 ME2 의 반복식 추정 방법으로부터 구한 기종점 통행표와 비교 검토하였다.
시간에 따라 변화하는 네트워크 상황을 반영하는 통행배분 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구의 배경에는 통행배분 모델이 도로망 계획이라고 하는 하드웨어 분야의 계획에만 그치지 않고 교통관리나 제어라고 하는 소프트웨어 분야의 계획에도 활용하고자 하는 사회적 필요성의 증가 때문이다. 또한, 통행배분 모형의 이론과 현실 사이의 괴리를 줄이고자 하는 차원에서 연구되고 있는 모형으로 다중계층 통행배분 모형이 있다. 이 모형은 다중 운전자 계층과 다차종 계층으로 구분되며 이중에서 동적모형과 결합될 수 있는 보다 현실성 있는 분야는 다차종 분야이다. 이러한 배경에서 본 연구의 목적은 이 두 분야를 결합한 다차종 동적 통행배분 모형을 구축하고자 한다. 이것은 동적 이용자 균형 배분 모형이 현재 이슈화 되고 있는 첨단교통체계(ITS)의 이론적 지주가 되고 있으며 따라서 이러한 동적모형을 다중계층 모형과 결합시킴으로써 보다 현실성 있는 동적 모형이 구축될 수 있을 것으로 기대되기 때문이다. 그렇지만 다수의 차종을 고려하게 되는 경우 기존의 동적 배분 모형의 구축을 위하여 필요한 FIFO가 위반된다. 이것은 FIFO 제약 조건하에 구축되는 기존의 동적 배분 모델링 방법으로는 다차종 동적모형의 구축이 불가능함을 의미한다. 따라서 본 연구에서는 FIFO 제약조건을 완화 시킬 수 있는 동적 네트워크의 모형을 구축하였으며 동시에 기존의 네트워크 부화 기법의 하나인 시뮬래이션 기법을 수정하여 본 연구의 모형에 적용될 수 있도록 고안하였다. 또한 해법(알고리즘) 분야오 기존의 최단경로 산정 알고리즘을 수정한 시간종속적인 최단경로 알고리즘과, 기존의 MSA를 수정한 알고리즘도 구축하였다. 이렇게 구축된 모형과 알고리즘을 격자형 격자형 네트워크에 적용하여 동적이용자 균형해를 산정하여 구축된 알고리즘의 수렴성을 검증하였다.
본 연구는 통행배분 모형과 네트워크 로딩의 일반적인 원리 및 그 관계를 규명하고. 시간을 고려한 네트워크 로딩방법 즉, 동적네트워크 로딩 방법을 소개한다. 우선 본 연구에서는, 동적 네트워크 로딩을 올바로 구현하기 위해 인과성 (causality), FIFO(First-In-First-Out), 교통량전파(flow propagation), 교통류보존(flow conservation) 등의 조건이 만족되어야 함을 제기한다. 그리고, 구체적인 동적 네트워크 로딩 방법을 알고리즘 형식으로 설명하였으며, 이후 링크 비용함수로써 결정적 대기행렬모형을 도입하여 가상 네트워크 속에서 동적 네트워크 로딩이 어떻게 이루어지는지를 수치적으로 보여준다.
일반적으로 현실(특히 도시) 교통망에서 교차로를 반복해서 방문하는 통행은 존재하지만, 가로를 반복해서 주행하는 현상은 존재하지 않는다. 교통망에서의 루프형 통행은 링크의 반복이 허용되지 않는 링크 비루프(Link Loopless Path) 통행으로 축소된다. 본 연구에서는 K개의 경로탐색에서 기존의 방식과 달리 Heap Ordered Tree를 이용하여 월등한 수행속도(최악의 경우) O(m+ n log n+ K log K)로서 수행되는 Eppstein 알고리즘과 Jimenez et al의 LVEA을 고찰하여, 이들 알고리즘의 문제점인 링크루프의 발생을 제어하는 방안을 제어하도록 한다. 사례연구를 통하여 제안된 알고리즘을 검증 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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