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 연구에서 변동등식에 근거한 동적경로선택조건을 도출하여 동적통행배정모형을 제안한다. 동적경로선택조건은 운전자에 의해 이용된 경로, 링크 그리고 출발지의 출발시간을 고려하여 도출되며 이 조건을 동적통행배정모형으로 전환하는 과정에서 모형의 변동등식문제로 압축된다. 등식이론에 근거한 모델의 이론적 배경을 입증하기 위해 제안된 동적통행배정모형이 필요충분조건을 만족함이 증명되었다. 해법으로서 기존의 제안된 네트워크의 시간과 공간확장기법을 채택하지 않고 물리적 네트워크가 직접 알고리즘에 반영되도록 하기 위해 각 링크의 시간대별 통행량과 방출통행량을 링크진입통행으로 표현하여 시간종속 통행시간함수를 단일변수로 처리하여 대각화알고리즘에 반영하였다. 소규모 비대칭 네트워크 적용결과 사용자 동적최적경로선택조건이 만족됨을 입증하였는데 단위시간간격이 적을수록 개선된 효과를 보여준다. I-394네트워크 실험결과로서 기존의 변동부등식에 근거한 알고리즘에 비해 제안된 알고리즘이 최소한 93%이상의 컴퓨터연산 속도의 개선효과를 가져왔다. 등식이론에 근거한 모델개발의 장점으로서는 제안된 모델의 최적해의 계산시간이 전체시간의 증가에 전혀 영향을 받지 않는다는 것으로 이는 동적통행배정모형에 적용될 네트워크의 규모가 커질수록 제안된 알고리즘의 계산 효율성은 더욱 증가하는 것을 의미한다. 따라서 제안된 동적통행배정모형은 대규모 시간종속적 교통망에서 교통상황의 변화에 민감하게 반응할 수 있는 실시간첨단교통제어의 핵심기능으로서 역할수행이 기대된다.
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.
A formulation of dynamic traffic assignment between multiple origins and single destination was first introduced in 1987 by Merchant and Nemhauser, and then expanded for multiple destination in the late 1980's (Carey, 1987). Based on behavioral choice theory which provides proper demand elasticities with respect to changes in policy variables, traffic phenomena can be analysed more realistically, especially in peak periods. However, algorithms for these models are not well developed so far(working with only small toy network) and solutions of these models are not unique. In this paper, a new model is developed which keeps the simplicity of static models, but provides the sensitivity of dynamic models with changes of O-D flows over time. It can be viewed as a joint departure time and route choice model, in the given time periods(6-7, 7-8, 8-9 and 9-10 am). Standard multinomial logit model has been used for simulating the choice behavior of destination, mode, route and departure time within a framework of the incremental network assignment model. The model developed is workable in a PC 386 with 175 traffic zones and 3581 links of Seoul and tested for evaluating the exclusive use of Namsan tunnel for HOV and the left-turn prohibition. Model's performance results and their statistical significance are also presented.
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.
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.
동적통행배정모형을 이용해서 교통정보를 ㅈ공하기 위해서는 다양한 여행자의 경로선택행태를 고려하는 것이 필요하다. 여행자계층은 일반적으로 3가지 형태로 분류된다: 1) 버스나 지하철과 같은 대중교통의 고정된 경로(fixed route class)를 이용하는 그룹, 2) 자신이 인지하는 경로비용을(perceived route, unguided class) 판단하여 경로를 선택하는 그룹, 3) 정확한 경로선택에 대한 정보를(guided class)기반으로 경로를 선택하는 그룹. 본 연구에서는 이 3그룹의 여행자를 포함하는 동적통행배정모형의 해법을 제안한다. 제안된 해법에서는 링크의 교통량과 유출교통류를 진입교통류 단일변수로 축소하여 시간과 공간을 확장하기 않고 실재의 네트워크에서 최단경로를 도출하는 방법을 적용한다. 따라서 시간종속적인 통행비용함수에 진입교통유율, 교통량, 유출교통유율 3가지 변수를 고려해야 하는 시공간확장방법에 비해 네트워크의 규모와 수행시간에 있어 유리하다.
1980년대 후반부터 선진외국에서 ITS 정책과 연구에 대해 관심을 갖기 시작한 이후 정적 노선배정(Static Traffic Assignment)의 현실 정책 응용에 한계에 직면하면서 동적노선배정(Dynamic Traffic Assignment)에 대한 연구가 초점을 받기 시작하였으며 그 결과 급속한 연구 발전이 있게 되었다. 본 연구에서는 현실적인 정책분석 가능성을 고려하여 노선선택행태(route choice behavior)는 거시적 모형이고, 차량의 네트워크 상 동적위치배정(dynamic network loading)은 미시적 모형 그리고 교통류는 단순화된 미시적 모형(microscopic model)이 적용된 시뮬레이션 기반의 Dynameq 프로그램을 활용한 연구를 수행하였다. 본 연구의 핵심 내용은 우리나라 전국 고속도로 네트워크와 동적 O/D자료로 동적노선배정 분석 한 결과인 추정치와 관측 링크 교통량과의 차이를 비교 검증하는 연구를 수행함으로써 모형의 현실적 정책분석 가능성에 대한 판단 기준을 제시하는 것이다. 이를 위하여 우리나라의 고속도로 체계에 있어 영업소에서 영업소 간의 동적 O/D자료가 TCS(Toll Collection System)자료를 통해 정확하게 확보할 수 있다는 점을 이용하였으며, 순수하게 동적노선배정 모형 자체의 현실적 묘사능력을 시간대별 관측 교통량과 비교 검증함으로써 정책응용 가능성을 확인하고자 한 것이다. 또한 동적노선배정 분석 예제로 버스전용차로 정책에 대한 동적 분석과 정책 효과를 분석하였다.
본 연구는 실시간 교통정보시스템 설계최적화의 핵심사항인 동적교통정보제공에 따른 운전자 경로선택 행위를 효과적으로 분석하기 위해서 개발된 시뮬레이션툴을 실제 도시부네트워크에 적용하였다. 활용의 용이성과 조사범위의 확장을 위하여 인터넷환경에 적합한 웹기반조사툴(WATiSim)을 본 연구에 활용하였는데, 웹기반조사기법은 실제통행의 time pressure와 같이 설문내용을 응답자에게 효과적으로 전달하지 못하는 기존 SP설문조사기법의 단점을 보완할 수 있을 뿐만 아니라, 국내의 견고한 If기반시설을 바탕으로 한 인터넷망을 활용하여 대규모, 저비용의 조사를 수행할 수 있다는 장점이 있다. 사례연구를 통해 서울 도심부 네트워크에 도로전광표지(VMS)를 이용한 실시간 교통정보제공시스템을 구축하는 상황을 WATiSim으로 구현한 후에, 다양한 교통상황정보하에서 운전자들의 경로선택자료를 수집하여 그들의 의사결정구조를 분석하였고 수집된 자료를 토대로 교통상활, 통행목적, 통행상태 등으로 구성된 경로선택 로짓모형을 산출할 수 있었다. 연구결과, 운전자들은 실시간 교통정보제공에 따른 교통상황을 직관적으로 잘 이해하는 것으로 나타났으며, 교통상황, scheduled delay, 통행목적과 통행료 등에 따라 선택행위를 크게 달리하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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