• 대한교통학회지
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• 제7권1호
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• pp.35-42
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• 1989

The multinomial logit model has been applied for various choice problems. Among others, the joint destination mode choice, the mode choice and the route choice are the three major modeling topics for korean transportation planners. This paper examines with real world data (the Olympic road and its competing two major arterials) the usefulness of a Logit route choice model. Quites surpisingly, it is found that the multinomial route choice behavioral model calibrated for this study based on (0,1) individula data base can not provide a good estimate for O-D trips less than 6㎞. 400data points and 3case studies might not be sufficient for a sound conclusion. It is, however, believed from a series of similar studies conducted by the authors that the route choice behavior is more sensitive (more demand elastic with respect to travel time changes) than the mode choice and the shorter trip, the more sensitive. The travel time parameters for destination choice models are usually smalle than the travel time parameters for mode choice models and these parameters (for mode choice models) turn our smaller than the travel time parameters for route choice models from this study. Table 2 in this paper shows parameter changes for three different markets and Table 3 shows the modeling errors when the estimated individual probabilities are aggregated into a route level.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.157-167
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• 2023

본 연구에서는 분산 컴퓨팅 및 개별 디바이스 활용을 통해 개인 정보 보호에 특화된 학습방법인 연합학습 방법론을 기반으로, 모바일 내비게이션 애플리케이션에서 수집된 대규모의 운전자 데이터를 이용하여 경로 선택 예측 모델을 수립하는 방법에 대해 고찰한다. 경로 선택 모델링에서 활용될 수 있는 운전자 데이터의 전처리 및 분석 방법을 수립하고, 서포트벡터머신(SVM) 및 다층 퍼셉트론(MLP)과 같이 기존에 널리 활용되는 학습 방법과 연합학습 방법의 성능과 특성을 비교한다. 분석 결과 연합학습을 통한 모델 성능은 중앙 서버 기반의 모델과의 비교에서 예측 정확도 측면의 차이가 거의 없는 것으로 나타났으나, 개별 데이터가 충분히 확보되는 경우 연합학습 모델과 같은 개인화 모델의 성능이 개선될 수 있다는 점을 확인하였다. 연합학습 모델은 본 연구의 경로 선택 모델링 사례와 같이 모빌리티 부문의 데이터 프라이버시 문제가 중요한 분야에서 대규모 데이터 처리를 필요로 하는 경우에 그 활용 가치가 매우 높을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제13권4호
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• pp.79-103
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• 1995

The elasticity of a model is considered most important. Without showing the proper elasticity any model cannot provide useful information for decision making. This paper demonstrates a macro model which can generate dynamic transport informations every 15 minutes. Without the Wardrop principles and the monotonicity assumptions for the link travel time and link volume relationship, the basic elements of this new modeling approache are composed of link density simulation, stochastic incremental route choice, departure time choice, destination choice and mode choice. The elasticity of the proposed model is examined based on elasticity equations and simulation results. Also the transferability from a mega city like Seoul to a big city like Daejon is demonstrated for the choice model. The issues centering around the dynamic relations among density(k), speed(u), and flow rate(v) are also discussed for the modeling of highly congested situations.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.81-89
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• 1996

퍼지모델링의 설계 방법을 교통경로선택의 모델동정을 위하여 제안한다. 제안된 퍼지모델은 최적화이론, 퍼지구현규칙을 사용하여 ""IF..., THEN...""의 효율적인 형태로 시스템구조와 파라미터 동정을 시행한다. 이 논문에서 간략추론, 선형추론, 병형된 선형추론의 3가지종류의 퍼지모델링 방법을 제시한다. 이 퍼지추론 방법은 인간의 교통행동의 정확한 추정과 정밀한 묘사를 위해 교통경로선택 모델을 개발하기 위해 이용된다. 퍼지규칙의 전반부 구조와 파라미터를 동정하기 위해 개선된 컴플렉스법을 사용하고, 최적후반부 파라미터를 동정하기 위해 최소자승법이 사용된다. 교통경로선택 데이타가 제안된 퍼지모델 성능을 평가하기 위해 사옹된다. 제안된 방법이 기존의 다른 연구들 - 즉 BL, PS, FL, NN, FNNs 모델 등 - 보다 더 높은 정확도를 가진 퍼지모델을 생성함을 보인다. 생성함을 보인다.

• 대한교통학회지
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• 제1권1호
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• pp.28-42
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• 1983

In recent years, significant advances have been made enabling travel demand analysis and network design methods to be used as increasingly realistic evaluation tools. What has been lacking is the integration of travel demand analysis with network design models. This paper reviews some of advanced (integrated) modeling approaches and presents future research directions of integrated modeling system. To design urban transportation networks, it is argued that the travelers' free choice of mode, destination and route should be introduced into transportation network design procedure instead of assuming that trips from a zone to a workplace are fixed or deriving them in a normative procedure to achieve hypothetical system optima.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1996년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.302-305
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• 1996

In this paper, an optimal identification method using fuzzy-neural networks is proposed for modeling of nonlinear complex systems. The proposed fuzzy-neural modeling implements system structure and parameter identification using the intelligent schemes together with optimization theory, linguistic fuzzy implication rules, and neural networks(NNs) from input and output data of processes. Inference type for this fuzzy-neural modeling is presented as simplified inference. To obtain optimal model, the learning rates and momentum coefficients of fuzz-neural networks(FNNs) and parameters of membership function are tuned using genetic algorithm(GAs). For the purpose of its application to nonlinear processes, data for route choice of traffic problems and those for activated sludge process of sewage treatment system are used for the purpose of evaluating the performance of the proposed fuzzy-neural network modeling. The show that the proposed method can produce the intelligence model w th higher accuracy than other works achieved previously.

• 대한교통학회지
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• 제23권4호
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• pp.37-45
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• 2005

본 연구는 Nash의 협력게임인 협상게임(bargaining game)과 Wardrop의 사용자 균형해와의 관계를 규명하는 데 목적이 있다. Wardrop의 균형은 다수의 운전자들이 교통상황을 정확히 알고 있고(perfect information), 동시에 합리적으로 경로를 선택(rationality)한다는 경직된 가정이 존재하는데, 이는 실제로 존재하는 운전자 상호간의 교류나 타협을 배제하고 있다. 이런 측면에서 운전자간의 교류와 조절과정을 Nash게임의 협상과정(bargaining process)으로 표현할 경우, Wardrop의 경직된 기본가정들을 어느 정도 완화할 수 있을 것으로 보인다. 이를 위하여 본 연구에서는 Nash의 협상게임에 대한 교통망측면의 검토와 Nash의 협상해(bargaining solution)가 Wardrop의 사용자 균형(user equilibrium)과 동일함을 정리(theorem)를 통하여 증명하고 몇 가지 예제로 이를 확인한다. 협상게임은 대표적인 2인 협조게임(two-person cooperative game)으로 본 연구에서도 주로 2인 게임에 대해서 기술하며, 향후 n-인게임(n-person game) 모형에 대해서는 간략히 언급토록 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2911-2913
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• 1999

This paper suggest an optimal identification method to complex and nonlinear system modeling that is based on Fuzzy-Neural Network(FNN). The FNN modeling implements parameter identification using HCM algorithm and optimal identification algorithm structure combined with two types of optimization theories for nonlinear systems, we use a HCM Clustering Algorithm to find initial parameters of membership function. The parameters such as parameters of membership functions, learning rates and momentum coefficients are adjusted using optimal identification algorithm. The proposed optimal identification algorithm is carried out using both a genetic algorithm and the improved complex method. Also, an aggregate objective function(performance index) with weighted value is proposed to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. To evaluate the performance of the proposed model, we use the time series data for gas furnace, the data of sewage treatment process and traffic route choice process.

• 대한교통학회지
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• 제28권5호
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• pp.131-139
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• 2010

통행수단을 선택하는 문제는 기종점간을 운행하는 여러 교통수단 중 어떤 통행수단을 선택할 것인가를 결정하는 것이다. 현재까지 제시된 대부분의 통행수단 관련연구들은 모형의 속성이나 풀이과정, 현실 적용방법들에 관한 것으로서 수단선택시 통행수단간에 존재하는 균형(equilibrium)에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 즉, 통행자가 통행수단을 선택할 때 이들 수단간에 균형이 존재한다는 것으로 이는 마치 통행배정모형(traffic assignment)에서 경로선택(route choice)시 경로들간에 Wardrop의 사용자 균형(user equilibrium)이 존재하는 것처럼, 수단선택시에도 수단간에 균형이 존재할 수 있다는 것이다. 본 연구는 통행수단간에 이런 균형이 존재함을 증명하며, 국가교통DB(KTDB)자료를 이용하여 균형이 존재함을 확인한다. 또한, 본 연구에서 증명한 균형상태의 수단간 선택확률을 구하기 위한 모형과 풀이과정도 제시하는데, 제시하는 모형은 고정점이론(fixed point theorem)에 기초한다. 제시된 모형은 간단한 예제를 통하여 평가하며, 통행수단간 균형상태의 해를 도출하고 있음을 확인한다.

• 한국도로학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.195-202
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• 2011

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.