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.
본 연구에서는 수단별 비용변수를 주요 설명변수로 활용하고 있는 현행 수단분담모형의 문제점으로서 설명변수간 높은 상관관계로 인한 다중공선성 문제와 버스노선의 가변성으로 인한 설명변수의 장래치 추정불가능성 문제를 지적하고 이와 같은 문제점을 극복할 수 있는 방안으로서 존을 설명하는 사회경제적 변수, 토지이용변수, 교통체계변수들을 설명변수로 하는 '존 데이터 기반 수단분담모형'의 활용가능성을 검증하였다. 장래교통수요추정모형으로서 수단분담모형의 설명변수가 갖추어야 할 조건으로서 목표연도별 설명변수의 추정가능성을 설정하고 이러한 조건을 만족하는 존 데이터를 설명변수로 한 수단분담모형을 구축하였으며 수단별 비용변수를 주요 설명변수로 하는 수단분담모형과의 비교를 수행하였다. 추정된 계수에 대한 통계적 유의성 검정에서 비용변수간 높은 상관관계로 인한 다중공선성 문제를 확인할 수 있었으며 적합도 평가(우도비의 비교)를 통해서 존 데이터 기반 수단분담모형이 수단별 비용변수를 설명변수로 한 수단분담모형에 비해서 설명력이 더욱 높다는 사실이 확인되었다.
Wardrop(1952)의 확정적 사용자최적원리(Deterministic User Optimal Principle)에 의한 사용자의 통행행태는 교통망의 상황에 대하여 완전한 정보가 존재한다는 가정을 기반으로 하고 있다. 따라서 확정적 사용자최적원리에 따르면 사용자는 출발지와 도착지를 연결하는 최적경로를 선택하며, 사용자가 경로를 임의로 변경하여 통행비용을 줄일 수 없는 균형 상태에 도달함을 의미한다. 운전자의 통행경로선택기준은 다양하게 생각될 수 있으나, 일반적으로 확정적 사용자최적원리에서 운전자는 최소의 통행시간이 소요되는 경로를 선택한다. 그러나 현실의 교통망에서 발생하는 운전자의 통행행태는 통행시간으로 경로를 선택하지 않는 경향이 빈번하게 목격되며, 확정적 사용자최적원리에서처럼 통행시간만을 경로선택의 기준으로 적용하는 모형은 비합리적인 통행행태를 유도할 가능성이 높다. 이에 본 연구는 운전자의 경로를 인지하는 행태를 보다 현실적으로 모사하는 확정적 최적통행배정모형을 제안한다. 이를 위해 모형을 사용자가 경로를 결정함에 있어 출발지와 도착지에서 경로를 인지하는 일반적인 특성으로 통행시간 정보뿐만 아니라 도로주행 조건, 출발지와 도착지에 대한 교통망 정보의 유무 등을 동시에 반영한다고 가정한다. 또한 본 연구는 출발지를 기준으로 하는 통행을 전개하는 전방탐색기법과 도착지를 기준으로 통행을 후퇴하는 후방탐색기법을 동시에 수식과 알고리즘에 반영하여 사용자의 경로인지특성을 반영하는 노력이 주 내용이다.
본 연구에서는 개인의 사회, 경제적 특성과 활동참여, 통행행동의 관계를 규명하기 위하여 개인의 사회 경제적 특성을 시간 변동 외생변수와, 시간 불변동 외생변수로 설정하고 개인의 활동참여와 통행행동에 관한 변수를 내생변수로 설정하여 모형을 구축하였다. 모형의 실효성을 검증하기 위하여 분석에 사용된 자료는 1991년, 1992년 미국 Puget Sound 지역의 Transportation Survey 자료를 이용하였으며, Panel 자료의 변수 간 복잡한 상호관계를 규명해 내기 위하여 Dynamic Structural Equation Model을 구축하였다. 활동참여와 통행행 동에 관한 10개의 내생변수와 개인의 사회, 경제적 특성인 10개의 외생변수를 사용하여 모형추정을 한 결과, 개인의 생계활동에 의해 유지활동과 여가활동은 시간적 제약을 받고, 여가활동은 유지활동에 제약을 받게 된다는 것을 알게 되었으며, 개인의 사회경제지표에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한, 개인의 활동 패턴은 과거 연도의 각 활동 지속시간과 통행패턴에 영향을 받는 것으로 나타나 Panel 자료 분석의 필요성이 부각되었다. 본 연구의 결과로부터 보다 충실한 활동기반모형의 구축을 위해서는 Panel 자료의 구축의 필요성이 더욱 요구된다.
본 연구에서는 최근 개발된 화음 탐색법을 이용해 교통망 통행배정 모형의 통행비용 함수의 하나인 BPR 함수의 계수들을 추정하였다. 기존 연구에서는 교통량과 통행시간 자료를 실측해 이를 통계적으로 분석해 계수를 추정하는 방법과 관측교통량과 통행배정 교통량을 일치시키는 계수값을 찾는 것을 목표로 통행배정 모형과 최적화 기법을 결합시킨 방법을 이용하여왔다. 이중 대형 교통망의 계수 정산에 자주 이용되어온 최적화 기법은 관측 통행패턴을 최대한 근접하게 재현하는 계수를 추정할 수 있다는 장점이 있으나 그 수학적 성질과 추정 계수값에 대한 수학적 검토가 충분히 이루어지지 못했다. 본 연구에서는 이러한 문제 인식아래 최근 개발된 전역 탐색 기법인 화음탐색법 기반의 교통망 비용함수 정산 방법을 개발하였다. 화음탐색법은 2000년대 초반 개발된 이후 다양한 분야에서 기존에 사용되던 전역탐색기법들에 비해 우수한 성질을 입증하여 왔으나 교통분야에는 그 적용 예가 거의 없었다. 본 연구는 화음탐색법의 개념을 설명하고 이를 이용해 개발된 정산 알고리즘을 기존 연구에서 사용된 점진증가법 및 황금율법과 성능 비교하였다. 화음탐색법 기반 정산기법은 기존 기법들에 비해 관측 통행패턴을 보다 근접하게 재현할 수 있는 비용함수 계수값들을 찾을 수 있는 것으로 나타났다. 또, 관측 교통량 기반 계수추정법은 BPR식의 ${\beta}$값 추정에는 적합하지만 초기속도나 ${\alpha}$값 정산을 위해서는 통행 속도나 시간과 같은 추가 자료가 필요한 것으로 판단된다.
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.
교통수요예측과정은 교통정책개발 및 교통계획에 있어 매우 중요한 요소이며, 특히, 마지막 단계인 통행배정은 교통망의 결함을 판단하고 개선책을 제시하기 위한 매우 중요한 단계이다. 또한 지리정보시스템(GIS)은 다양한 장점으로 인해 교통분야에 활용될 경우 기대되는 효과가 매우 크며, 최근 프로그램 개발환경이 컴포넌트 기반으로 급속히 변하고 있어 교통계획 부문의 컴포넌트화가 절실히 요구되는 상황이다. 본 연구는 평형통행배정모형을 GIS를 이용하여 구현함으로써 교통 컴포넌트의 개발을 시도하였다. 그리고 구현된 시스템은 실제 청주시에 적용하여 보았다.
본 연구는 버스정보가 도로의 통행속도 정보로 활용될 수 있는지를 검토하기 위한 연구이다. 도로통행속도를 파악하기 위해 설치된 지점검지기, 구간검지기로부터 수집되는 정보와 경기도에서 수집되는 버스정보를 속도정보로 가공하여 비교하였다. 버스정보가 교통정보 검지기의 기능을 할 수 있다면, 통행속도 정보를 제공할 수 있다. 이를 위해서는 도로구간의 교통류에 대한 패턴을 인식할 필요가 있다. 본 연구에서는 새로운 접근방법보다는 기존에 검증된 방법을 중심으로 버스정보를 이용한 교통류 패턴 인식 방법을 적용하여 버스정보의 활용 가능성을 제시하였다. 또한 버스정보를 이용하여 모형을 추정하였는데, 단순이동, 지수평활법과 이중이동, 이중지수평활법, ARIMA(p,d,q)모형을 적용하였다. 이 모형들은 평가지표인 100-MAPE, MAE, EC로 비교한 결과 상호 비슷한 결과를 나타냈으나, 단순평균이동법이 가장 우수한 결과를 나타냈다. 이로서 버스정보를 구간의 통행속도로 이용할 경우, 모형의 추정도 가능하다는 것을 확인하였다.
오늘날 우리 주변에는 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 '빅데이터(Big Data)'의 시대가 도래 하였으며, 그 중요성이 날로 커지고 있다. 교통분야에서는 전통적인 통행기반교통모형(Trip-Based Model)인 4단계 교통수요추정법의 한계가 드러나고 있으며, 활동기반교통모형(Activity-Based Model)을 이용한 수요 추정 방법이 교통계획에 새로운 패러다임으로 떠오르고 있다. 교통은 사람이나 물류의 공간상의 시간적 이동을 의미한다고 봤을 때 공간데이터와 밀접한 관련이 있다. 따라서 공간정보를 포함하고 있는 SNS를 대상으로 시계열적 공간정보를 추출하고, 이를 현재의 통행기반교통모형(Trip-Based Model) O/D와 비교 분석하여 그 특성을 파악하고 유용성을 검증하였다. 또한, 활동기반교통모형(Activity-Based Model)의 분석자료를 구축하여 교통시뮬레이터 프로그램을 이용해 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 고찰하였다. 연구결과 다수의 활동기반 교통모형 분석자료를 구축할 수 있었으며, 이번 연구를 통해 교통분야 빅데이터 활용의 기술적 한계를 극복할 수 있는 가능성을 확인하였고, 향후 발전방향을 모색하는 기회가 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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