최근, 환승시스템 구축 및 통합 교통체계, 스마트폰 보급 등으로 인한 실시간 대중교통 정보제공이 가능해 지면서 이용자들의 대중교통 경로선택이 유연해지고 있어 미리 수단을 정하고 통행하는 것이 아니라 상황에 맞춰 경로를 선택하는 특성으로 변해가고 있다. 우리나라의 경우 2004년부터 시행된 대중교통 요금통합에 따라 이용자가 경로를 선택함에 있어 저항을 느끼지 않는 특징을 보이고 있으며, 이용자들의 경로선택은 대중교통 용량에 따른 혼잡으로 인해 대기시간이 증가 될 경우 달라진다. 이러한 이용자의 노선경로 선택이 대중교통 시스템에서의 혼잡에 따른 대기시간에 영향을 받지만 기존 전통적인 모형으로 묘사하기에는 한계점이 존재하며 이와 관련된 기초연구 역시 부족한 상황이다. 용량과 상관없이 주어진 모형에 의해서 수요를 추정하는 기존 모형의 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 승용차 통행배정에서 사용되는 링크 통행비용함수의 개념을 도입하였으며, 실질운행횟수의 이원화된 변수를 설정하여 용량을 초과하지 않도록 수리모형상의 제약식을 완성하였다. 모형의 검증으로 신규직결노선 도입과 돌발상황에 따른 각각의 시나리오 예제 네트워크를 구축하여 적용하고 그에 대한 유의성을 검증한 결과 용량초과에대한 통행량은 배정되지 않았으며, 대중교통시스템 용량이 초과할 경우에도 초과된 수요의 경로전환으로 통행량이 안정적으로 배정되는 결과가 나타났다. 따라서 본 논문이 대중교통 시스템에서 혼잡 등으로 인해 변동되는 대기시간에 따라 이용자의 경로선택이 유연해지는 현실을 반영 할 수 있는 선행연구가 될 것으로 기대한다.
다양한 대중교통수단이 함께 구축되어 있는 통합대중교통망(Integrated Transit Network)에 대하여, 최적통행시간 경로정보뿐만 아니라 다수의 최적통행시간 정보를 제공하는 방안에 대한 기초연구는 그 사례를 찾아보기 어렵다. 본 연구는 다수의 대중교통경로를 탐색하기 위하여, 버스와 지하철의 두 수단이 함께 존재하는 복합교통망에서 K개의 최소통행시간을 갖는 경로를 탐색하는 방안을 제안한다 제안된 방안은 통행정보에서 대중교통 사용자가 일반적으로 필요로 하는 다음의 3가지 제약조건 (1) 수단의 서비스시간제약, (2) 통합거리비례제 요금제약, 3) 환승회수제약을 고려한다. 사례연구를 통해 K개의 최소통행시간 경로정보뿐만 아니라 위의 제약조건을 조합적으로 반영하여 사용자에게 필요한 경로정보의 질적 향상 및 다양화에 대한 가능성을 제시한다.
혼잡한 교통네트워크에서 조사된 통행량으로부터 확률적 사용자 평형을 이루는 통행분포와 통행배정을 동시에 구하기 위한 네트워크 모델과 유전알고리즘을 제안하였다. 확률적 사용자 평형을 이루는 모델은 선형제약을 가진 비선형 목적함수를 최소화하는 문제로 정식화하였다. 네트워크 모델에서는 해의 탐색공간을 줄이고 조사된 통행량을 만족시키기 위해서 흐름보존제약을 활용하였다. 목적함수는 흐름보존, 통행발생량, 통행유입량, 조사통행량 등의 제약을 만족하는 링크통행량과, 경로통행배정을 통하여 구한, 확률적 사용자 평형을 이루는 경로통행량을 만족하는 링크통행량의 차이를 최소화하는 것으로 정식화하였다. 제안된 유전알고리즘에서 유전자는 통행분포, 링크통행량, 여행비용계수 등을 나타내는 벡터로 정의하였다. 각 유전자는 목적함수의 값으로 구한 적합도에 따라 평가되며, 병행단체교차와 돌연변이에 의하여 진화한다.
사람들은 지식을 저장할 때 독립적으로 분리하여 저장하기 않고 지식을 조직화하여 저장한다. 이와 갈이 사람들이 지식을 위계적으로 저장하는 방법을 최적경로 탐색기법에 도입하고자 한다. 지금까지의 최적경로를 탐색하는 경우에는 각 링크의 통행비용만을 이용하여 교통정보를 제공하고 있다. 그 결과 실제 운전자들이 장거리 통행에서 최적경로를 탐색시 고속도로 선호도를 반영하는데 미흡하였다. 따라서 본 연구에서는 거리에 따른 경로탐색에 있어 binary logistic regression을 이용하여 간선도로 선택확률모형을 개발하여 장거리를 탐색할 때 도로의 위계를 반영하는 최적경로탐색기법을 도입하였다. 또한 최적 경로를 탐색할 경우에 기존 방법은 탐색 시점을 기준으로 한 교통상황을 기반으로 최적경로를 제공하였다. 이는 운전자가실제로 주행을 하면서 경험하게 되는 링크의 통행시간과는 차이를 보이게 된다. 이런 단점을 해결하기 위해 링크의 통행시간을 예측하는 방안이 있다. 확률과정 모형을 이용하여 예측된 링크 통행기간을 기반으로 최적경로 탐색에 적용하였다. 확률과정 모형은 장기 예측에는 다른 모형보다 오차가 적게 발생하며 데이터 양이 많이 축척되어 있는 경우에 다른 예측기법보다 유리하다. 데이터가 균일하게 있지 않아도 적용이 가능하다. 도로 위계를 고려한 방법과 기존의 방법의 탐색속도를 비교한 결과 탐색 노드의 수가 증가함에 따라서 위계를 고려한 방법이 기존의 방법보다 탐색속도가 향상된다. 도로위계를 고려한 방법을 적용하여 탐색한 결과와 택시운전사들의 설문조사를 통해 얻어진 답안을 서로 비교한 결과 많이 일치함을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 기존의 Cell Transmission(1994, Daganzo) 교통류 이론을 기반으로 동적통행배정 모형을 개발하는 것이다. 이 모형은 동적 O-D 발생모듈, HOV 차선모듈, 분류부 분할모델, 링크비용함수 모듈, 최단경로 탐색 모듈등으로 구성된다. 이 모델에서 적용하는 교통류 모델은 각 링크를 동일한 특성을 가지는 셀로 구분하여 셀내의 진입시간과 진출시간을 계산하여 링크비용을 계산하는데 이것은 비용의 과대·과소 추정을 피할 수 있으며 교통지체 현상을 현실적으로 표현해 줄 수 있는 장점이 있다. 또한 HOV 차선 모듈에 의해 수단별 교통류 진행 및 비용고려가 가능하며 HOV 차선의 평가 및 분석이 가능하다. 기존의 동적통행배정모형은 매 시간대별 출발지에서 균형상태를 추구하는 통행배정기법을 사용하고 있지만 이 모델은 분류되는 노드를 가상의 출발점이라고 가정하여 각 시간대별로 최단경로를 탐색하여 균형상태를 추구해나가는 기법을 적용하고 있다. 각 셀별 차량을 목적지별, 차종별, 대기시간별로 추적하여 진행시키며 분류부에서는 최단경로를 탐색하여 배분된다. 또한 진행하고자 하는 셀의 용량과 현재 셀의 밀도를 고려함으로서 용량제약 하에서의 동적통행배정모형을 적용하고 있다. 이 모형은 고속로의 합류부 및 분류부의 교통특성을 세밀히 분석할 수 있으며, TCS 및 램프미터링과 접목하여 고속도로 운영에 이용될 수 있으며, 고속도로 중·장기적인 계획에 이용될 수 있다.
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.
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.
최근 몇 년간 도시교통문제의 해결책으로 부각되어온 지능형교통체계(ITS : Intelligent Transport System)의 한 분야로 첨단여행자 정보체계(ATIS : Advanced Travellers Information System)는 자동차에 장착된 항법장치(CNS)를 통해 운전자에게 원하는 목적지까지 최적경로를 제공하거나 경로에 대한 통행시간 정보를 제공 또는 예측해 주는 시스템이다. 본 연구에서는 이러한 최적경로 제공이나 통행시간 예측에 있어 좀 더 효율적인 통행시간 예측모형을 개발하고자 하였다. 현재까지의 통행시간 예측은 운전자가 통행을 시작할 때의 교통상황에 대한 정보이기 때문에 운전 중에 달라지는 교통상황을 반영할 수 없어 이로 인해 운전자가 경험하는 통행시간과 큰 차이를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 이러한 불합리적인 예측시스템을 개선시킬 수 있는 예측된(predicted) 통행시간 예측 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 우선 통행시간 예측모형을 특정링크에 적용시켜 모형들의 예측치와 실제 통행시간을 비교하여 교통량 흐름 패턴에 따라 어느 모형이 적합한지, 또 예측시간이 달라짐에 따라 모형들의 적합도와 첨두와 비첨두시 예측시간 간격에 따라 예측치와 실측치의 오차율을 알아보았다, 이를 통해 선정된 확률과정 모형과 칼만 필터링 예측모형을 서울시의 4개축에 대해서 다시 적용해 보았다. 그 결과 단기통행시간 예측에 있어서는 칼만필터링모형이, 장기 통행시간 예측에 있어서는 확률과정 모형이 통행시간 예측에 있어 우수한 모형임을 밝혀냈다. 마지막으로 서울시 28개 교통축의 5분 후 통행시간 예측에 칼만필터링 모형을 이용하여 오차분석을 적용하여 보았다. 그 결과 칼만필터링 모형이 신뢰할 만한 오차율을 보였다.
수도권 교통카드는 대중교통인구 이동에 대한 기록을 간직하고 있는 전수화 자료로서 가치가 높다. 교통카드에 기록된 정보는 버스통행의 경우 승객의 이동에 대한 정확한 정보를 담고 있으나, 도시철도는 역사의 진출입 단말기 정보만 기록되어 환승을 포함한 경로정보를 파악하기 어렵다. 수도권 도시철도망에서 나타나는 승객의 경로선정 특성을 파악하여 이동 경로추정을 위한 방안으로 활용하는 것이 필요하다. 본 연구는 수도권 도시철도의 승객이동 경로가 갖는 특징으로 M-유사경로와 환승회수의 증가를 추가적인 비용으로 고려한다고 검토하였다. 경로탐색조건을 구축하기 위해 계단형 환승계수가 도입된 비가산성 통행비용에 대하여 M-경로탐색기법을 제안하였다. 교통카드기록을 대상으로 수도권 도시철도 역간 경로의 민감도를 거시적으로 검토하였으며, M-경로탐색기법을 확률적 통행배정모형으로 구축하여 수도권 도시철도의 링크통행량, 노선간 환승통행량의 결과를 도출하였다.
정부는 교통약자에게 이동성을 확보해 대중교통 이용의 형평성을 제공하기 위해 교통수단과 시설공급 위주의 개선사업에 주력하고 있다. 그러나 시설위주의 공급만으로 효과적인 교통약자 이동편의성 증진을 도모하기에는 역부족이다. 그러므로 보다 적극적인 활성화 방안의 일환으로, 교통약자가 대중교통을 이용하는데 있어서 기피하는 요소와 선호하는 요소를 분석하여 필요에 부합하는 경로정보제공서비스가 필요하다. 이에 본 연구에서는 유입링크기반의 전체경로삭제방법을 네트워크에 확장 적용해봄으로써 링크(수단)통행경로를 최소통행시간 순으로 탐색하는 K경로탐색 알고리즘을 이용하여 교통약자의 특성을 반영한 경로정보제공알고리즘 및 그 적용성 평가를 시도하였다. 해당 알고리즘에서 교통약자의 특성은 환승속성으로 반영하였으며, 환승속성은 교통약자의 유형에 따른 상이한 환승도보시간과 환승이동시 필요한 편의시설의 유무와 선호하는 시설에 따른 가중치를 둠으로써 적용하였다. 또한 해당 알고리즘에 대한 실제 네트워크에서의 적용성을 검증하기 위해 수도권전철망을 노드와 링크의 네트워크로 구축하여 적용성을 평가하였다. 평가결과 K경로탐색 알고리즘의 적용성이 타당한 것으로 분석되었으며 향후 확장성이 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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