Our city structure is being complicated from the development of industry and the increase in population. It makes the ground space overcrowded, so underground space is systematized for use. Because this underground space has very complicated configuration, people have difficulty in finding the route in the underground space. Therefore It is demanded to comprehend configuration of the various space structure, predict pattern of the moving and analyze induction factor of the moving. When people are in the conflagration or dangerous situation, they are in the habit of using the route which they are used to go to and from. It is needed to analyze moving pattern of the pedestrian who usually use the underground space for the sake of dealing with conflagration in the underground space. Finally, this study suggested that general characteristic, distribution, moving route of the pedestrian and factors influencing that they choose the route which the research finds out.
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.
In route guidance systems fastest-path routing has typically been adopted because of its simplicity. However, empirical studies on route choice behavior have shown that drivers use numerous criteria in choosing a route. The objective of this study is to develop computationally efficient algorithms for identifying a manageable subset of the nondominated (i.e. Pareto optimal) paths for real-time vehicle routing which reflect the drivers' preferences and route choice behaviors. We propose two pruning algorithms that reduce the search area based on a context-dependent linear utility function and thus reduce the computation time. The basic notion of the proposed approach is that ⅰ) enumerating all nondominated paths is computationally too expensive, ⅱ) obtaining a stable mathematical representation of the drivers' utility function is theoretically difficult and impractical, and ⅲ) obtaining optimal path given a nonlinear utility function is a NP-hard problem. Consequently, a heuristic two-stage strategy which identifies multiple routes and then select the near-optimal path may be effective and practical. As the first stage, we utilize the relaxation based pruning technique based on an entropy model to recognize and discard most of the nondominated paths that do not reflect the drivers' preference and/or the context-dependency of the preference. In addition, to make sure that paths identified are dissimilar in terms of links used, the number of shared links between routes is limited. We test the proposed algorithms in a large real-life traffic network and show that the algorithms reduce CPU time significantly compared with conventional multi-criteria shortest path algorithms while the attributes of the routes identified reflect drivers' preferences and generic route choice behaviors well.
자전거시설의 공급에도 자전거이용자가 시설이용을 기피하거나 다른 루트를 이용하여 주행하는 이유는 시설이 자전거이용자의 선호를 충분히 고려하지 않았기 때문이다. 본 연구의 목적은 자전거이용활성화정책의 주요 대상이 되는 통근시간대 자전거이용자의 통행특성과 경로선택에 영향을 미치는 요소를 분석함으로써 자전거도로의 계획 및 설계에 필요한 시사점을 도출하는데 있다. 이를 위하여 SP조사기법을 이용하여 이용자의 선호를 조사하고, 링크레벨 및 경로레벨요소로 구성된 로짓 모형을 도출하였다. 결론적으로, 본 연구에서 검토된 9개 요소가 모두 자전거도로의 루트선택에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 특히, 보조간선도로, 분리형자전거차로를 선호하는 것으로 나타났다. 따라서, 차선만으로 설계할 경우에는 분리공간(buffer zone)을 설치하여야 하며, 자전거차로를 설치할 경우에는 자동차의 속도를 50km/시 이하로 제한할 필요가 있다.
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.
본 연구는 교통카드자료 이용하여 수도권 지하철을 통행하는 승객의 경로선택의 합리성에 대한 평가를 시행하는 방법론을 제안한다. 사용자 경로선택의 합리성은 최적의 경로를 선택한다는 기본원리로서 확정성과 유사성으로 구분한다. 확정성은 승객이 선택한 경로는 시스템적 최적경로와 일치하는 정도이다. 유사성은 시스템적 최적경로와 유사하게 파악되는 정도이다. 합리성을 판단하는 기법으로 K경로탐색기법을 이용하여 경로를 열거하는 방법을 구축하였다. 유사성 내에서 확정성을 파악하기 위하여 민자운영기관의 환승단말기 Tag 정보를 활용하였다. 따라서 유사성에서 승객이 선택한 최적경로는 Tag를 경유한 경로와 동일하다는 개념을 적용하였다. 연구결과 최적경로(K=1)로 나타나는 확정성은 90.4(%), K=(2-10)으로 나타나는 유사성은 7.9(%)로서 총 98.3(%)의 수도권 지하철 통행이 합리적으로 설명된다고 평가하였다. 비합리적 통행 1.7(%)는 사용자 다양성을 고려하여 나타나는 설명되지 않는 에러항으로 평가된다고 파악하였다.
본 연구에서는 운전자의 동적 경로선택 행동은 현재의 교통환경 조건뿐만 아니라 과거의 교통환경 및 행동이 현재와 미래에 영향을 미친다는 가정 하에 전주시에 제공될 교통정보를 가상으로 설정하여 선호의식 조사방법에 의해 동일 개인 운전자에게 다시점 반복조사를 실시하였으며, 구조방정식 모델을 구축하여 분석하였다. 그 결과 여행시간정보 변수의 추정계수 및 t 통계 값이 크게 나타나 경로선택에 큰 영향을 미침을 알 수 있었으며, 도심을 관통하는 기린로는 경로선택에 부정적인 반면 도심의 우회도로의 성격을 지닌 천변로는 경로선 택에 긍정적으로 나타남을 알 수 있었다. 구축된 모델에서 가장 적합도가 높은 모델은 상태의존과 계열상관의 개념을 모두 적용한 모델로 나타나 동적모델의 적용 타당성이 보여짐을 알 수 있었으며, 계열상관과 상태의존 추정계수 값을 보면 시간간격이 길수록 추정계수 값이 작게 나타나고 있어 계열상관과 상태의존은 시간간격에 반비례함을 알 수 있었다.
본 연구는 거리에 따른 유류비를 고려하여 시간가치를 산정하고, SP 조사를 통해 경로선택 시 통행시간, 통행요금과 함께 거리에 대한 유류비를 반영함이 타당한지 분석하는 것을 목적으로 하였다. 수준 차이를 고려한 SP 조사설계기법을 이용하여 SP 자료를 구축하여 분석하였으며, 통행시간, 통행요금 및 유류비에 대한 가치를 추정하기 위한 모형식을 구축하였다. 모형추정 결과, 경로선택 시 통행요금과 함께 유류비 역시 운전자의 경로선택에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 경로선택에 있어 통행요금이 유류비에 비해 더 큰 것으로 나타났는데, 이는 통행요금이 현금지불경비(out-of-pocket expenses)인 반면 유류비 지출은 주기적이라는 특성 때문에 유류비가 통행요금에 비해 덜 민감하게 나타난 것으로 보인다.
Traffic signal control problems in urban street networks are formulated in two ways. In the formulations network flows are assumed to satisfy the user route choice criterion. the first formulation which is called implicit substiuation incorporates user route behavior implicitly in the objective function by recognizing the dependence of the link flows on the signal variables. On the other hands, the second one which is called 'penalty formulation' consists in expressing the route choice conditions in the form of a single nonlinear constraint. Approximate solution algorithm for each of the formulations was investigated in detail and computer codes were written to examine key aspects of each algorithm. A test was done on a network which is small in size but sufficiently complex in representing real-world traffic conditions and the test result shows that both algorithms produce converged solutions. It is recommended, however, that further studies should be done in order to compare the performance of each algorithm more in depth.
Fuzzy reasoning has been applied to analysis of traffic problems on urban arterial road. As the analysis on factors of route choice has been already carried out, its result can be used for construction of the model. Route choice rate estimation by fuzzy reasoning was discussed from its structure and accuracy. The major objective of the study is to introduce some kinds of methods with fuzzy reasoning and to make their feature obvious. First, the production system model is introduced with consideration of reality to actual travel behavior. Second, overlapping areas of fuzzy language function are investigated. Finally, process of fuzzy reasoning was also considered. Five kinds of Fuzzy reasoning are compared to investigate in relation between shapes of membership function and estimation validity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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