이 논문은 확률론적인 방법을 이용하여 동적 통행시간(dynamic travel time) 모형을 도출한다. 동적 통행시간 모형은 차량의 통행시간은 도로 공간상에서의 교통흐름 분포에 따라, 또는 통행구간 출발점에서 시간에 대한 교통흐름의 분포에 따라 결정된다고 가정하여 얻어진다. 이 모형들에서 교통흐름의 분포가 차량의 통행시간에 미치는 정도를 나타내는 확률밀도함수(probability density function)는 여러 가지 형태의 도입될 수 있으나 지수분포를 따른다고 가정한다.
Advanced Traveler Inoformation Systems*ATIS) , as a subsystem of ITS influence the travel choices of dreivers by providing them with historical, real-time and predictive information to supprot travel decisions and consequently improves the speed and quality of travel. For thesuccessul accomplishment of ATIS, the time-dependent variations of traffic in a road network and travel times of vehicles during their journey must be predicted . The purpose of this study is to evaluate the past developments in the dynamic route choice models and to apply the instantaneous dynamic user optimal route choice model. recently formulated with flow propagation constraints by Ran, Boyce and LeBlanc, to the real transportation network of Seocho-Ku in Seoul. As input data for this application, the time-dependent travel rates are estimated and the link travel time function is derived. The modelis validated from three view points : the efficiency of model itself the ability to predict traffic volume and travel time on links, and the optimal traffic control.
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
전통적으로 동적 교통망 모형들은 실시간 교통운영 문제를 위한 도구로 인식되어 왔다. 이와 같은 모형들을 활용하는 방안 중 하나는 예측통행시간을 생성하는 것이다. 예측통행시간 정보는 통행자들이 혼잡한 지역에서 덜 혼잡한 지역으로 경로를 전환할 수 있도록 해 주는데 이는 교통망의 용량을 효과적으로 활용하게 한다. 이러한 접근 방법은 돌발상황이 발생했을 때 매우 효과적일 것으로 예상된다. 이 때 고려해야 할 사항은 통행시간정보가 미래 통행여건 자체에 영향을 준다는 점이다. 이로 인해 예기치 못한 과잉반응(over-reaction)을 야기할 수 있으며 예측정보의 신뢰도를 떨어뜨리는 요인으로 작용할 수도 있다. 본 연구에서는 돌발상황 발생 시를 대상으로 교통망 차원의 통행시간 예측모형을 제시한다. 이 모형에서는 모든 운전자가 개인 차내 단말기를 통해 상세한 교통정보를 이용할 수 있으며 이러한 정보를 바탕으로 경로선택에 관한 의사결정을 할 수 있다고 가정하였다. 경로기반(route-based)의 확률론적 변등부등식(stochastic variational inequality)을 통행시간예측의 기본모형으로 사용하였으며 운전자의 경로전환의사를 반영하기 위해 경로전환함수를 적용하였다. 컴퓨터 프로그램과 간단한 교통망 분석을 통해 제안된 모형의 특성을 살펴보았다.
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.
운전자가 원하는 통행시간 예측 정보를 제공하기 위해서는 이미 알고 있는 교통상황 하에서의 통행시간 추정이 선행되어야 한다. 그러나 현재 고속도로에 적용되고 있는 지점검지기에 의한 통행시간 추정 방법은 신뢰성 있는 통행시간을 산출하기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 신뢰성 있는 예측정보를 제공하기 위한 기반 결과로서 고속도로 경로의 기 종점 영업소 간에서 실제 소요된 통행시간의 추정에 주안점을 두었다. 통행시간 추정시 교통정보의 활용도 측면에서 매우 유용하면서도 풍부한 고속도로 통행료 수납시스템 (Toll Collection System, TCS) 자료를 이용하였다. 경로통행시간 추정모형에서는 경로 내의 링크통행시간을 조합하여 고속도로의 경로통행시간을 추정하였다. TCS 자료가 결측 된 경우에는 통행시간의 증가패턴을 분석하여 선형보간법을 통해 이전주기의 TCS 통행시간을 참조하였다. 결측이 장기간 지속되거나 통행시간의 변동이 심한 전이시간대에는 VDS 시공도에 의한 동적인 통행시간을 추정하였다. 본 연구에서 제안한 모형을 통해 추정된 경로의 통행시간은 경로를 직접 통행한 차량들의 통행시간과 통계적으로 차이가 없음이 검증되었다. 제안모형은 동일 출발 시간대에서는 통행시간의 편차가 심하고 전 후 시간대에서는 통행시간 대푯값의 변화 패턴이 불규칙한 장거리 구간에 대해 신뢰성 있는 통행시간을 추정할 수 있었다. 본 연구에서 추정된 통행시간은 교통 상황의 성능 지표 및 실시간 통행시간 예측 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
교통 혼잡이 증가하면서, 경로에 대한 교통정보, 특히 실시간 구간통행시간에 대한 사람들의 관심이 증대되고 있다. 본 논문은 GPS Probe를 통해 구간통행시간을 산출했던 최기주(1998) 등의 후속 연구로써, 도시부에서 구간 통행시간을 산출하기 위해 택시를 GPS Probe로 활용하였다. 택시는 GPS Probe로 활용되기 위한 매우 좋은 수단이지만, 승객의 승하차시간 등 주행과 관계없는 불필요한 데이터가 포함되게 된다. 따라서 본 논문에서는 도시부에서 Taxi GPS를 통해 교통정보를 생성할 경우 주행과 관계없는 정보를 실시간으로 검지하여 제거하는 휴리스틱한 이상치 제거 알고리즘을 개발하였다. 평가를 위해 서울시 주요 간선축에서 번호판 조사를 실시하였으며 알고리즘을 적용한 통행시간과 비교하였다. 이상치 제거 알고리즘을 적용한 결과, 약 70%의 이상치가 제거되었으며, 실측 통행시간과의 상대 오차가 73.7%로 향상된 것으로 나타났다. 따라서 본 알고리즘을 이용할 경우 Taxi GPS를 통해 신뢰할 수 있는 실시간 교통정보를 생성할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 수요대응형 모빌리티 이용객의 출발지와 목적지까지 최적 경로 산정을 위한 동적정류장 배정 모형을 개발하였다. 여기서 최적화를 위한 변수로는, 운영자 측면에서 버스통행시간과 이용자 측면에서 서비스 이용 시 추가로 소요되는 정류장까지 도보시간 및 대기시간, 우회시간을 사용하였다. 미국 캘리포니아주 애너하임과 주변 도시를 포함하는 네트워크를 대상으로 승객이 예약한 시종점에서 접근 가능한 동적정류장 리스트를 산정하고 K-means 클러스터링 기법을 이용하여 시종점 그룹들을 각기 차량에 배정하였다. 버스통행시간과 이용자 추가소요시간을 최소화하는 동적정류장 위치 및 버스노선 결정을 위한 모형을 개발하고 다목적 최적화를 위해 NSGA-III 알고리즘을 적용하였다. 최종적으로, 모델의 효용성을 평가하기 위해 이용자 추가소요시간 간의 변수를 조정하여 7개의 시나리오를 설정하였고 이를 통해 목적함수의 타당성을 분석하였다. 그 결과, 운영자 측면에서는 버스통행시간과 승객 대기시간만 고려한 시나리오가, 이용자 측면에서는 버스통행시간, 도보시간, 우회시간을 적용한 시나리오가 가장 우수하였다.
Purpose - Finding an optimal path is an essential component for the design and operation of smart transportation or logistics network. Many applications in navigation system assume that travel time of each link is fixed and same. However, in practice, the travel time of each link changes over time. In this paper, we introduce a new transportation problem to find a latest departing time and delivery path between the two nodes, while not violating the appointed time at the destination node. Research design, data, and methodology - To solve the problem, we suggest a mathematical model based on network optimization theory and a backward search method to find an optimal solution. Results - First, we introduce a dynamic transportation problem which is different with traditional shortest path or minimum cost path. Second, we propose an algorithm solution based on backward search to solve the problem in a large-sized network. Conclusions - We proposed a new transportation problem which is different with traditional shortest path or minimum cost path. We analyzed the problem under the conditions that travel time is changing, and proposed an algorithm to solve them. Extending our models for visiting two or more destinations is one of the further research topics.
본 논문은 일반국도 실시간 통행시간 정보제공을 위한 동적 통행시간 예측모형을 개발했다. 교통정보 제공을 위한 통행시간 예측에 관한 기존의 많은 연구가 있었지만, 우리나라에서 일반국도에 대한 통행시간 예측모형은 아직 없었다. 통행시간 예측을 위해 현재 일반국도 1호선에 약 10km 간격으로 연속하여 설치된 AVI자료를 이용했고, 예측모형 평가를 위한 통행시간 기준값 수집을 위해 프로브차량을 이용했다. 본 논문에 사용된 일반국도 1호선 구간은 잦은 유출 입 지점으로 인해 원시 AVI 자료에 많은 이상치가 관측되었다. 이러한 이상치를 제거하기 위해 저자가 제안한 알고리즘을 사용하여 이상치를 제거한 후, 칼만필터링 알고리즘을 이용하여 통행시간을 예측했다. 수집주기를 달리하여 예측모형을 평가한 결과 5분, 10분, 15분 수집주기에 대해서는 MARE가 $0.061{\sim}0.066$로 비슷하게 나왔고, 30분 수집주기는 0.078로 나와 다소 높은 오차율을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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