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.
교통혼잡이 만연된 도로와 교통혼잡이 발생하지 않는 도로에서는 운전자의 통행행태가 서로 다르다. 교통혼잡이 만연된 도로의 운전자는 자신이 선택할 경로가 혼잡으로 인해 발생할 통행시간변화를 우선 고려하여 경로를 선택한다. 본 연구에서는 통행시간변화를 고려하는 운전자의 경로선택행위를 모사하기 위하여 통행시간신뢰도를 새롭게 정의하고 신뢰도 통행배정모형을 정립하였다. 통행시간신뢰도는 통행시간변화의 정도에 의해서 결정되는 함수이며, 통행시간변화는 도로용량과 교통량의 함수이다. 본 연구에서는 신뢰도 통행배정모형을 이용하여 통행시간신뢰도를 극대화하기 위해 경로를 선택하는 운전자의 통행행태를 모사하였고, 그 해가 Wardrop의 균형상태를 만족시킴을 증명하였다. 그리고 가상 가로망을 대상으로 기존의 통행시간 통행배정모형과 비교, 분석하였다.
제주도는 국내 항공교통의 약 90 %를 차지하는 주요 기종점이며, 연간 천만명 이상의 국내외 관광객이 방문하는 주요 관광지이다. 국내 외 제주도 방문객의 공항 및 항공 여건에 대한 만족도, 요구사항, 그리고 제주도 내에서의 관광을 위한 여객 통행행태는 제주도 내는 물론 내륙의 항공 및 관광, 모빌리티 산업에 의미하는 바가 크다. 본 연구는 선행연구와 달리 내국인 방문객 뿐만 아니라 외국인 방문객과 거주민을 포함한 설문조사를 바탕으로, 전술한 바와 같은 의의를 지니는 제주 관련 여객 통행행태를 제시하고자 하였다. 특히 본 연구를 위해 수행한 설문조사는 2019년 3월 이루어져, 2020년 초 COVID-19 대응 방역지침 이전에 수행된 조사로서, COVID-19 전/후의 제주도 관광여객통행 및 항공통행 변화의 주요한 사전 연구가 될 것으로 기대된다. 한편, 본 연구가 3월에 수행되어 시기적 특성을 반영하지 못한다는 점, 국내선 이용량이 압도적으로 많아 국제선에 대한 별도의 내용을 제시하고 있지 못하다는 점은 한계에 해당한다.
본 연구에서는 코로나19로 인하여 전국적으로 전례 없는 통행체계 위축 등 통행행태 변화가 발생되어 수도권 및 인천시 지역적 세부 통행체계에 대하여 네트워크 중심성 분석을 통하여 지역별 교통 거점과 외부 영향에 따른 지역적 교통 거점 변화를 비교 분석하였다. 또한, 대중교통 이용통행 분석 결과, 코로나19 유행 시기별로 통행량이 크게 감소됨에 따라 버스, 지하철 등 수단별 대책 마련하는데 기여할 것으로 판단된다.
지난 30여년간 운전자의 속도선택의 행태에 대하여 많은 연구가 이루어졌다. 그러 나, 과거 대부분의 연구는 운전자의 개별적인 특성과 제한속도에 대한 운전자의 인지 정도 를 고려하지 않고, 다만 운전자의 속도선택과 도로 및 차량간의 상호 관련성에 중점을 두고 있다. 본 연구는 운전자, 차량 및 통행특성 등의 요인을 고려하여 운전자의 속도 선택에 대 한 행태를 분석하고자 하였다. 이를 위하여 운전자의 속도 자료와 설문자료를 조사한 수, 두 가지 자료를 범주형 자료로 구분하여 Ordered Probit Model을 적용하여 분석하였다. 분 석결과 i) 고소득의 남성운전자가 고속의 주행 행태를 보였으며, 운전경력이 많은 운전자일 수록 높은 속도를 선택하는 것으로 나타났다. ii) 차량에 관해서는 배기량이 높은 차량일수 록 고속의 속도를 나타낸 반면에 안전장치가 많은 차량의 경우에는 저속의 주행속도를 보이 는 것으로 나타났다. iii) 통행 특성 면에서는 일일통행거리가 중요 변수인 것으로 나타났다. iv) 운전자의 심리적 측면에서는 운전자가 인식하고 있는 제한 속도가 또한 중요변수로 분 석되었다.
본 연구는 교통방송이 제공하는 교통정보가 직장인의 통행행태에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 직장인의 통행전 교통수단 변경여부와 통행중 노선 전환행태를 분석하고자 하였으며, 통행자가 통행전 또는 통행중에 교통방송이 제공하는 실시간 정보를 접했을 때 나타나는 행태의 변화를 분석하고자 하였다. 본 연구를 위해 대구시에 있는 직장인을 대상으로 한 설문조사를 통해 현시선호자료(revealed preferences data)와 잠재선호자료(stated preferences data)를 수집하였고, 이 자료를 이용하여 네스티드 로짓모형을 추정하고 그 결과를 논의하였다. 본 연구를 통해 직장인의 통행전 교통수단 변경여부와 통행중 노선 전환여부 선택행태를 분석한 결과를 요약해서 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 통행자의 통행중 노선 전환여부 선택에는 첨두시에는 나이, 성별, 통행시간, 청취빈도, 인지노선수, 사고정보가 의미 있는 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 한편 비첨두시에는 첨두시와는 달리 통행시간이 의미 있는 영향을 미치지 않는 것으로 확인되었다. 둘째 통행자의 통행전 교통수단 변경여부 선택에는 첨두시와 비첨두시 공히 나이, 성별, 통행시간, 시간여유, 청취빈도, 사고정보가 의미 있는 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 셋째, 모형의 경험적 추정결과는 본 연구에서 가설화된 네스티드 로짓모형의 타당성을 입증케 한다. 즉 통행 전 교통수단 변경여부의 선택과 통행중 노선 전환여부의 선택은 상호 밀접한 관련을 가지면서 이루어진다는 사실을 확인할 수 있으며, 특히 직장인이 통행전에 교통정보를 접하고 교통수단 변경여부를 선택할 상황에서도 향후 나타날 통행중 노선 전환여부의 선택상황까지도 고려하여 의사결정을 한다는 사실을 알 수 있었다.ing strategy) 문제를 인식하고, 이 차량들을 링크상의 교통량 전파조건(flow propagation constraint)을 토대로 다음 통행배정 시간대의 실시간 수요로서 반영할 수 있는 방안을 제시한다.여도 취소소송의 대상으로 삼도록 하는 보다 명확하고 일관성 있는 논의전개를 제안하였다.수 있었다.로 첨가하여 48시간 배양한 후 암항원 유전자 발현성을 측정한 결과 세포주에 따라 다소 차이는 있으나 대개 0.2 uM농도에서도 유전자 발현이 유도되었으며 1, 5 uM농도에서 매우 강하게 유도되었다. ADC 처리가 페암세포주의 MHC와 B7 발현을 증가시키는가를 알아보기 위해 1 uM 농도의 ADC를 72시간 처치한 후 FACS 분석을 실시한 결과 4개의 페암세포주에서 MHC 및 B7분자의 발현은 유도되지 않았다. 또 ADC농도가 세포성장에 미치는 영향을 알아보기 위하여 ADC를 0.2, 1, 5 uM농도로 96시간 처치 후 세포수를 측정하여 상대성장지수를 알아본 결과 ADC 처치 농도가 증가함에 따라 세포의 성장은 매우 감소하였다. 결론: 폐암세포주에서 ADC처치는 MAGE, GAGE 및 NY-ESO-1과 같은 세포독성 T 림프구 반응을 유도할 수 있는 암항원의 발현을 증가시킬 수 있으며, ADC의 세포독성과 항원 발현 유발시간을 분석할 때 1 uM 농도에서 48시간 처치한 후 ADC가 없는 배지에서 수일간 배양하는 것이 가장 효과적이라고 생각된다. 그러나, ADC를 처치하여도 MHC 및 B7의 발현의 변화는 없었으므로 ADC를 처치한 폐암세포를 암백신으로 사용하기 위해서는 MHC나 B7 및 cytokine의 발현을 증가시키는 추가적인 처치가 필요하다고 생각된다.ded.한 질소제거를 N-balance로부터 구해보면, R3 반응조의 경우가 가장 높은
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 논문의 목적은 대중교통 노선배정 시에 여러 수단간의 환승을 고려함으로써 다수단 대중교통망 내에서 수단선택과 노선선택을 동시에 수행할 수 있도록 확률적인 통행배분(traffic assignment) 모형의 하나인 다이알 알고리즘을 응용할 것을 제시하고 그 알고리즘의 속성을 정확하게 규명하는데 있다 승용차의 확률적 통행배분모형으로 잘 알려져 있는 Dial 알고리즘은 로짓모형에 기초한 것이므로 다수단간의 대중교통 수단선택과 노선선택과 같은 선택 행태를 동시에 설명할 수 있는 모형적 특성을 기본적으로 내재하고 있다. 본 연구에서 제시한 대중교통 노선선택에 적용될 수 있도록 수정된 다이알 알고리즘은 기존의 결정적 대중교 통 노선배정 모형들의 단점을 극복할 수 있는 특성을 갖고 있다. 즉 결정적 대중교통 노선배정모형은 기종점간 최단경로에 교통량을 전랑배분(All-or-Nothing)하여 통행자들의 행태적 속성을 제대로 반영하지 못하고 있으며, 다수단 대중교통망 내에서 환승을 포함한 복합 대중교통수단의 선택을 효용극대화 이론에 기초하지 않고 최소비용노선에 전량배분하는 모형의 한계점을 갖고 있다. 이러한 결정적 대중교통 노선배정모형의 단점을 수정된 다이알 알고리즘은 개선할 수가 있다. 본 연구에서는 알고리즘의 특성을 파악하기 위한 모의실험으로 Sioux Falls 형태의 대중교통 네트워크를 이용하여 기존의 알고리즘과 비교 분석하였다. 분석의 탄력성을 갖고 있는 수정된 대중교통 다이알 알고리즘이 현실적 대중교통 통행패턴을 기존 모형보다 합리적으로 설명할 수 있을 것으로 보이며, 특히 다수단 대중교통망이 형성된 대도시의 대중교통 정책분석에 적합한 기법이 될 수 있을 것으로 고려된다.
본 연구에서는 활동기반모형의 방법론중, 최근 많이 이루어지고 있는 구조방정식(SEM:Structural Equation Model)과 다수준 모형(Multi-Level Model)을 동시에 구축하여 개인의 활동참여와 통행행태의 가구 구성원간 영향력을 설명하였다. 모형의 실효성을 검증하기 위하여 미국 Puget Sound 지역에서 1989년부터 수행된 928 가구의 1,621명의 교통통행조사자료를 분석에 사용하였다. 분석 결과, 개인의 활동참여와 통행행태의 가구간 유사성이 0.13에서 0.33의 값으로 예측되어 가구 구성원간에 강한 상호작용을 하는 것으로 나타났다. 또한, 유사성의 범위는 0에서 1의 범위를 가지나 0.05와 0.20의 값을 가져도 다수준 모형을 이용한 분석이 타당하다고 판단하기 때문에 본 연구에서 제시한 다수준 다변량 구조방정식을 이용한 개인의 활동참여와 통행행태 설명이 타당한 것으로 분석되었다.
각 개인이 발생하는 통행 행태와 이들 가구 구성원간의 연관관계 및 영향에 대한 이해는 활동기반모형의 궁극적 목표라 할 수 있는 미래의 활동패턴 예측의 가장 기본이 되는 연구사항이라 할 수 있다. 일반적인 회귀 모형의 경우 개인의 활동/통행 패턴을 알아내기 위하여 모집단으로부터 수집되는 개인자료는 가구라는 부분모집단으로 세분화되어 계층적 구조(Hierarchical structure)의 성향을 고려하지 못하고 있어, 그 결과는 편이된 추정치를 낳는다. 따라서, 본 연구에서는 계층적 구조를 갖고 있는 자료를 이용하여 다수준 모형(Multi-Level Model)을 사용하여 개인의 활동/통행 패턴 영향을 규명해내고 활동/통행 패턴의 변화를 가구수준의 변동과 개인수준의 변동으로 나누어 분석하였다. 사용된 자료는 미국 Puget Sound 지역의 Transportation Panel 자료(PSTP)를 이용하였다. 분석 결과 개인의 통행사슬 발생모형에서 가구수준의 변동이 전체변동의 1/4를 차지하고 생계활동 지속시간 모형에서는 전체 변동의 1/8을 차지하는 등의 매우 큰 값을 나타내어 개인의 활동/통행 패턴 분석시 다수준 모형을 통한 분석의 필요성이 대두되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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