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.
교통혼잡 문제가 점점 심각해짐에 따라 대중교통의 중요성은 날로 부각되며, 대중교통을 지원하기 위한 정책들이 속속 입안되고 있어 대중교통을 심도 있게 분석할 수 있는 틀의 개발은 필연적이라 할 수 있다. 이에 본 연구는 대중교통의 특성을 고려하는 대중교통 통행배정모형의 개발을 목적으로 수행되었다. 본 연구에서 개발한 대중교통 통행배정모형은 기존의 대중교통 통행배정모형이 개별차량과 다른 대중교통의 특성을 정확히 반영하고 있지 못하다는 한계를 극복하고자, 최적경로 탐색에는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 통행량 배정에는 로짓모형을 기반으로 한 확률적 통행량 배정모형(Stochastic Network Loading Model)을 이용하였다.
통행자의 통행수단선택행태는 개인의 사회경제적 속성과 수단의 속성뿐만 아니라 통행자 개인의 잠재된 통행행태 즉, 통행행태적 선호도 역시 큰 영향을 미친다. 통행수단선택행태에 특정한 영향을 미치는 잠재통행행태를 수단선택모형에 반영한다면 비관측요인에서 기인하는 오차를 크게 줄일 수 있고, 통행행태에 대한 다양하고 보다 합리적인 해석이 가능하다. 본 연구에서는 한강 수상대중교통 도입에 따른 수단선택행태조사 자료를 활용하여 잠재변수를 정의하고 새로운 수단에 대한 분석이 가능한 RP/SP 결합모형을 구축하였다. 잠재변수는 행태설문조사자료를 기반으로 요인분석을 통해 계량화하였다. 모형구축결과 통행자들의 잠재된 통행행태는 수단선택행태에 유의한 영향을 미치고, 잠재변수를 반영한 경우 모형의 적합도가 향상되었다. 또한 잠재행태 관점에서도 RP/SP 결합모형이 SP모형에 비해 합리적인 것으로 분석되었다.
자율주행기술의 발달은 점차 개인화된 통행을 유도하며, 자율주행차량으로의 전환으로 인한 도로운영 측면에서 교통 영향력은 개인차량을 이용한 수요에 의해 가장 큰 영향력을 받는다. 따라서, 교통 영향력 검토를 위해서는 개인통행특성 이해를 기반한 통행발생량 산정이 필요하다. 개인 통행특성 반영이 가능한 Activity-based model(ABM)은 개인의 모든 이동을 다루므로 통행과 통행 사이의 관계에 대한 이해가 선행되어야 한다. 하지만, ABM은 실제 수요예측에서 데이터 구득문제와 같이 많은 한계점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 가구통행실태조사자료를 기반으로 통행간 관계를 설명할 수 있는 Tour-based 모형을 활용하였다. 또한, 샘플조사 자료의 전수화를 위해 차량등록대수 및 인구수 데이터를 활용하여 개인차량발생량 보정방안을 제시하였다. 통행발생량 분석결과, KTDB와 비교하였을 때 본 연구에서 전체통행발생량은 약 13% 높았으며, 업무통행의 경우 약 9% 차이로 합리적인 오차수준으로 분석되었다. 결과적으로 본 연구의 궁극적인 목표인 도로운영 측면의 자율주행차량 도입에 따른 수요예측을 위해 Activity-based 모형 구축에 앞서 개인통행특성을 반영할 수 있는 Tour를 기반으로 발생량 보정방안으로 활용될 수 있다.
통행수단선택에 있어 여행자들은 여행수단의 통행시간 뿐만 아니라 해당 수단의 신뢰도를 함께 고려하게된다. 본 논문에서는 통행시간의 신뢰도는 삼각분포를 기반으로 하는 통행시간의 표준편차(Standard Deviation)와 최대지체시간(Maximum Delay)으로 정의하여 모형을 개발하였다. 모형의 개발을 위해 Multinomial Logit(MNL)과 Nested Logit 모형이 구축되어 상대적으로 우수한 MNL을 이용한 모형의 결과 통행수단의 신뢰도는 중요한 요소임을 보였다. 모형의 개발을 위해 통행시간의 표준편차와 최대지체시간의 변수를 사용하여 모형을 개발하였으며 최종적으로 최대지체시간이 보다 적절한 변수임을 보였다. 또한, 본 논문에서는 통행시간의 신뢰도가 확보되는 수상교통수단을 중심으로 서비스 수준의 향상에 관계되는 정책의 효과를 분석하기 위하여 개발된 모형의 민감도 분석이 이루어 졌으며, 이는 정책결정자와 교통계획가들로 하여금 대안선택의 분석에 유용한 도구로 쓰일 수 있다. 민감도 분석을 바탕으로 수상교통을 중심으로 통행시간의 신뢰도가 확보되는 수단의 서비스 향상을 위한 정책들을 제시하였다.
2004년 7월 단행된 서울시 대중교통 개편 정책 이후 통합거리비례요금제도와 함께 대중교통카드(스마트카드) 시스템이 새롭게 도입되었다. 이렇게 도입된 대중교통카드는 개개인의 통행, 환승 정보 및 이용 수단 등의 통행 정보를 포함하고 있기 때문에 기존에 불가능하였던 경로 기반의 개인 및 대중교통의 통행 특성을 정확히 파악할 수 있다. 따라서 통합된 대중교통망에서의 대중교통 평가에 크게 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 하지만, 아직까지 국내에서는 대중교통 평가를 시뮬레이션 및 자료 구축 등의 한계로 인하여 링크기반통행배정모형에 의존한 연구와 분석이 주를 이루고 있는 것이 현실이다. 앞에서 언급했듯이, 현재는 대중교통카드로부터 전수화된 경로 기반의 개인 및 대중교통 통행 특성 자료를 얻는 것이 가능하다. 결국 이는 기존의 링크 기반의 대중교통 분석 방안으로는 한계가 있었던 통합적 교통망 차원의 대중교통 평가를 경로 기반의 대중교통 분석으로 전환하는 데 크게 기여할 수 있으리라 판단된다. 따라서 본 연구에서는 향후 전개될 통합 대중교통 시대에 적합하며, 대중교통카드로부터 얻어진 통행 자료를 최대한 활용할 수 있는 경로 기반 통행배정 모형에 적합한 알고리즘을 제안하도록 한다. 이를 위해 본 연구에서는 기존에 연구된 경로 기반 통행배정 모형에서 선험적이지만 구현이 용이하고 안정적인 해를 도출하는 것으로 알려진 Column Generation 알고리즘을 활용하는 방안을 제시한다. 특히 본 연구는 출발지와 도착지에 탐색된 경로를 이용하여 구축된 부분 네트워크에 국부적인 균형 해법을 도출하여 전체적인 해법에 도달하게 하는 기법을 활용한다.
고속철도 정차역은 시설현황, 정차역의 위치, 주변 토지이용 등 역세권 주변의 개발 정도에 따라 정차역에서 유발 및 유입되는 통행량에 큰 차이를 보이게 되며, 역과 역세권이 잘 발달된 정차역은 유동인구가 상당히 많음에 따라 특별구역(시설물)으로 정의되어질 수 있다. 이러한 특별구역은 많은 통행량을 발생시키는 토지이용 구역으로서 대학교, 공항, 대형쇼핑몰 등이 해당되어 왔으며 고속철도의 이용자가 증가함에 따라 정차역이 지역 내 통행수요에 미치는 영향을 고려하였을 때 특별구역으로 정의 될 필요가 있다. 지역내 교통처리 계획 및 연계교통계획 수립을 위해 특별구역에 대한 통행수요추정은 예전부터 상당한 관심이 요구되어 왔다. 그러나 전통적인 4단계 모형의 통행발생 및 분포 모형으로는 이러한 특별구역의 통행수요를 예측하는데 한계가 있으므로 개인별 통행행태를 고려할 수 있는 새로운 분석방법인 활동기반모형(Activity-Based Travel Demand Model)의 적용이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고속철도 정차 역의 교통수요추정을 위해 활동기반 모형의 적용방안에 대하여 소개하며 향후, 적용가능성에 대하여 제시하도록 한다.
대부분의 관측교통량기반 수요추정기법은 소규모 및 중규모 교통망 등의 상대적으로 규모가 작은 교통망에서 기본적으로 가정된 수요를 가지고 얻은 추정O/D를 기본O/D와 비교하여 그 추정의 정확성이 어느 정도인가를 오차분석법 등을 이용하여 비교.분석하는 것이 그 주요한 분석방향이라고 할 수 있었다. 이러한 접근법은 실제 현실에서는 알 수 없는 참O/D나 참관측교통량을 가정하고 제시된 모형을 면밀히 관찰하여 모형의 장단점이 무엇인지를 파악하거나 타모형과의 비교.분석을 용이하게 하고자 할 때 많이 이용된다. 그러나 이러한 가정된 교통망이나 참O/D(true O/D) 등은 모형의 적용가능성을 살필 경우에 이용 가능한 방법이라고 할 수 있지만, 참O/D를 알지 못하는 현실상황(대규모 교통망)에서는 추정O/D의 신뢰성을 평가하기란 매우 힘든 작업이거나 거의 불가능한 일이라 할 수 있다. 이러한 문제점을 보완하고자 본 연구에서는 서울시의 1996년도 교통센서스 자료를 이용하여 가정된 수요가 아닌 실제적이고 현실적인 자료를 가지고 대규모 교통망에서 이용될 수 있는 모형을 살펴보았다. 연구방법은 대규모 교통망에 기존의 단일차종기반모형과 본 연구에서 제시한 다차종(multiclass)기반모형을 적용하여 추정된 O/D에 TLFD(Trip Length Frequency Distribution)개념을 이용하여 추정된 O/D의 신뢰성을 평가하고자 하였다. 또한, $R^2$를 이용하여 모형 적용 전후의 관측교통량과 배분교통량을 비교하여 추정력을 분석하였다. 본 연구에서는 단일차종기반모형보다는 차종간 혼잡효과 및 노선선택비율을 차종별로 감안할 수 있는 다차종기반모형이 대규모교통망에서는 보다 적절한 결과를 나타내는 것으로 분석되었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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