총연장 3,000km를 바로 눈앞에 두고 있는 우리나라 고속도로는 과거와는 달리 출발/도착지간에 여러 개의 경로가 존재하는 다중경로시대를 맞이하게 되었다. 이에 효과적인 교통량분산을 위한 통행시간정보는 그 어느 때보다도 중요해지고 있다. 본 연구는 고속도로 통행료수납시스템(TCS)으로부터 수집되는 통행시간 자료(즉, TCS 통행시간자료)를 이용해서 고속도로 톨게이트간 경로 통행시간을 산출하는 방법에 관한 것이다. TCS통행시간 자료는 고속도로를 통행한 모든 차량이 경험한 통행시간의 전수자료로서 정확도나 활용도가 매우 높을 뿐만 아니라, 별도의 설비투자가 필요치 않다는 장점을 가지고 있다. 그러나 이는 톨게이트간 출발시각과 도착시각만을 가지고 있어 해당 출발/도착지간에 2개 이상의 경로가 존재하는 경우 어느 경로를 통행한 시간인지 알 수 가 없으며, 더욱이 본선 주행시간외에 휴게소 체류시간, 램프 통행시간 통행요금 정산을 위한 대기시간 등이 포함되어 있어 올바른 경로통행시간 산출이 어렵다는 문제를 가지고 있다. 본 연구에서는 고속도로 톨게이트간 경로통행시간을 산출할 수 있을 뿐만 아니라 각 톨게이트와 센터간 자료통신량을 대폭 줄여줄 수 있는 전진반복 전후방탐색법(PIFAB)을 개발하여 그 이론적인 구조와 실제 적용결과를 살펴보도록 한다.
출발지 기준 고속도로 경로 통행시간(PTTDP)은 첨단여행자정보시스템(ATIS)의 핵심 정보이다. 이러한 필요성에도 불구하고, 지능형교통체계(ITS)의 예측분야에서 PTTDP에 대한 연구는 성공적으로 극복해야할 핵심 도전과제중 하나로 남아있는 상태이다. 이러한 문제점을 효과적으로 극복하기 위하여, 본 연구에서는 고속도로 IC간 경로통행시간을 동적으로 예측하는 방법론을 제시하고자 한다. 제안된 모형은 고속도로망에서 TG의 교통수요와 TG간 출발지기준 경로통행시간간의 관계를 기반으로 개발되었다. 모형의 입력 자료로(TCS로 수집되는) 통행수요와(DSRC로 수집되는) 경로통행시간 자료가 이용되었다. 개발 모형은 고속도로 정보시스템에 탑재/운영하기 위하여 Data Ming 기법중 연산속도가 빠른 k-최근린 이웃을 이용하였다. 실제 자료를 이용한 적용 실험에서, 제안된 모형은 예측의 신뢰성과 연산수행속도 측면에서 ATIS에 적용이 가능한 수준의 성능을 보였다.
정적 기 종점 통행량을 가정함으로써 갖는 동적 시뮬레이션 모형의 현실 모사 능력의 한계를 극복하기 위하여 동적 기 종점 통행량 추정 모형을 개발하였다 동적 기 종점 통행량 추정은 통행자의 출발시간, 통행수단. 통행경로 선택 행태모형을 결합한 복합통행행태 수요시뮬레이션 모형을 이용하였다 본 연구에서 개발된 수요 시뮬레이션 모형과 기 개발된 공급 시뮬레이션 모형인 LiCROSiM-P를 결합하여 통합 시뮬레이션 모형을 구축하였다. 단속류/연속류가 공존하는 다경로 가로망에서 출발시간/수단선택/통행경로 선택모형은 AGtt(기 종점통행시간의 시뮬레이션 시간과 기대치의 차이 백분율)는 수렴하지 않고, 평균스케줄지체는 안정 상태로 수렴하는 것으로 나타났다. 통합 시뮬레이션 모형은 교통시설공급 변화와 통행자의 속성 변화에 따른 기 종점 통행량 변화 추정과 효과분석이 가능함을 모형의 적용을 통해 제시하였다. 따라서 통합시뮬레이션 모형은 수요관리정책, 교통시설변화, 교통정보제공 등이 가져오는 출발시간, 통행수단, 통행경로변화를 반영한 시스템의 효과분석이 가능하다
최근 국내에서는 대도시권의 교통혼잡 완화를 위하여 다양한 대중교통 활성화 정책을 시행중에 있다. 특히 대도시권역에서는 버스정보시스템이 도입되어 버스의 현재위치, 도착예정시간 등에 대한 정보를 제공하고 있다. 하지만 복잡한 도시부를 지나는 버스들의 경우 반복적인 교통혼잡과 버스몰림으로 인하여 정확한 통행시간 정보제공 시 정확도를 확보하는데 어려움이 있다. 기존 버스 통행시간 연구는 링크별 소통정보 제공방식으로 인하여 버스 이용자의 경로 통행시간 정보 제공 시 어려움이 있고, 데이터 기반의 단기 통행방식으로 중장기 정보 제공이 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 경로기반의 중장기 버스통행시간 예측 방법론에 대한 연구를 실시한다. 이를 위하여 2015년 버스통행정보로 학습데이터, 2016년 자료로 검증데이터를 구성하였다. 학습데이터를 이용하여 버스통행정보를 분석하여 버스통행시간에 영향을 미치는 요인들을 출발시각, 요일, 그리고 기상요인 등으로 분류하고, 이들의 특성 값을 자기조직화지도를 활용하여 비슷한 통행 패턴을 가지는 군집으로 분류하였다. 도출된 군집들을 바탕으로 맑음과 우천시에 대한 요일/출발시각 별 버스통행시간 참조 테이블을 구성하였다. 검증데이터를 이용하여 본 연구에서 도출한 버스통행시간의 정확도를 검증하였다. 본 연구의 중장기 예측 알고리즘을 활용하여 기존의 직관적이고 경험적인 접근법의 한계를 극복할 수 있으며, 예측의 정확도 개선을 통한 버스이용자 만족도 향상 및 탄력적인 대중교통 정책 수립이 가능할 것으로 판단된다.
텔레매틱스 시스템에서의 경로 탐색 기법은 교통흐름의 변화에 따라 최단 운행 시간을 갖는 최적 경로가 변하기 때문에 최단 시간 뿐 만 아니라 도로의 교통 흐름까지 고려해야 한다. 기존의 경로 탐색 기법들은 이러한 교통 흐름의 변화에 능동적으로 대처 할 수 없다. 또한 교통 정보를 이용하는 탐색 기법은 기존의 최단 경로 탐색 기법보다 연산 수행시간이 길다. 이 논문에서는 추정치 계산의 단순화를 통한 최적 경로 탐색 기법을 구현하고 성능을 평가한다. 제안한 기법은 교통흐름에 적응적인 휴리스틱을 위해 고정 그리드를 도입한다. 또한 추정치 계산을 간소화하기 위해 출발지와 목적지 사이의 기울기를 고려하여 실수의 곱셈 연산 대신 단계화 된 정수의 덧셈 연산을 한다. 제안한 알고리즘은 최적 경로 정확도 향상뿐만 아니라 탐색 시간을 줄어듦을 실험으로 입증한다.
운행시간표 기반 대중교통 경로 탐색 알고리즘은 운행계획에 따른 정류장별 출 도착 시각을 이용하여 최소 이동 시간이 소요되는 단일 경로를 산출한다. 다만, 경로 계산 과정에서 환승 저항, 대안 경로 선택 등의 추가 요소들을 반영하는데 한계가 있다. 본 연구는 환승 저항 및 다중 경로 탐색이 반영된 개선된 RAPTOR 알고리즘을 제안한다. 환승 저항은 환승 시점에 적용되며, 교통수단 유형을 구분하여 적용하였다. 본 연구에서는 수도권 대중교통 이용승객의 실제 이동 경로를 기준으로 개선 전 후의 알고리즘 결과를 분석하였다. 이를 통해 제시한 알고리즘이 승객의 다양한 경로 선택 기준을 반영한다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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