• 대한교통학회지
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• 제28권6호
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• pp.159-166
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• 2010

통행분포(trip distribution)에서는 첫 단계인 통행발생(trip generation)에서 구해진 통행 유출량(trip production)과 통행 유입량(trip attraction)을 연결시키는 작업이 행해진다. 즉 하나의 존에서 유출되는 통행량을 다른 존에 분포시키는 과정이라 할 수 있다. 그런데, 통행분포모형에 사용되는 통행시간이나 비용 등의 통행저항들이 통행수요가 변함에 따라 함께 변함에도 불구하고 현재 사용하고 있는 중력모형에서는 이를 고려하지 못하는 한계를 갖고 있다. 즉, 목적지까지의 통행비용이 커지면 통행수요는 줄어들며, 반대로 통행비용이 적으면 통행수요가 커지는 것과 같은 관계가 존재하게 된다. 이런 측면에서 본 연구는 통행분포시 목적지간에 균형(equilibrium condition of trip distribution)이 존재함을 증명한다. 이를 위하여 대표적인 통행분포모형인 중력모형을 이용하여 통행분포시 균형조건을 유도하며, 이런 균형조건을 만족시키는 통행분포를 구하는 방법론을 제시한다. 또한, 본 연구에서 제시된 모형은 간단한 예제를 통하여 평가하며, 통행분포시 균형상태의 해가 도출됨을 확인한다.

• 대한교통학회지
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• 제12권1호
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• pp.43-54
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• 1994

The major concern of this paper is to investigate the properties of a stochastic equilibrium for each model system in terms of a consumer welfare measure. The primary assumption for this study is that a trip-maker would choose the trip from his origin zone which maximizes his personal welfare. This assumption, finally, leads to a singly constrained gravity model. The consumer welfare measure is derived from the concept of expected welfare of randomly sampled trip-makers. Each of the four different models considered in this paper is differentiated depending on the complexity of its model or the definition of its travel function. In this study, three different regions are chosen for the purpose of taking into account the effects of different zone-systems on the properties of a stochastic equilibrium : (i) Archerville region (5 zone) ; (ii) San Francisco Bay regions (30 zones) ; (iii) Houston, TX region (199 zones). It is concluded that almost identical, "global" consumer welfare values can be obtained in some cases of the gravity-type trip distribution models based on a stochastic equilibrium.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제15권1호
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• pp.51-69
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• 2009

A network model and a Genetic Algorithm (GA) is proposed to solve the simultaneous estimation of the trip distribution and traffic assignment from traffic counts in the congested networks in a logit-based Stochastic User Equilibrium (SUE). The model is formulated as a problem of minimizing a non-linear objective function with the linear constraints. In the model, the flow-conservation constraints are utilized to restrict the solution space and to force the link flows become consistent to the traffic counts. The objective of the model is to minimize the discrepancies between two sets of link flows. One is the set of link flows satisfying the constraints of flow-conservation, trip production from origin, trip attraction to destination and traffic counts at observed links. The other is the set of link flows those are estimated through the trip distribution and traffic assignment using the path flow estimator in the logit-based SUE. In the proposed GA, a chromosome is defined as a real vector representing a set of Origin-Destination Matrix (ODM), link flows and route-choice dispersion coefficient. Each chromosome is evaluated by the corresponding discrepancies. The population of the chromosome is evolved by the concurrent simplex crossover and random mutation. To maintain the feasibility of solutions, a bounded vector shipment technique is used during the crossover and mutation.

• 대한교통학회지
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• 제29권2호
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• pp.81-89
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• 2011

통행분포(trip distribution)는 4단계 통행수요추정의 첫 단계인 통행발생(trip generation)에서 구해진 통행생성(trip production)과 통행 유인(trip attraction)을 연결시키는 작업이다. 즉 하나의 존에서 생성 또는 유인되는 통행량을 다른 존에 분포시키는 과정이다. 이에 반해, 통행수단선택(transport mode choice)은 통행자들이 어떤 교통수단을 선택할 것인지를 결정하는 단계이다. 그러나, 이들 통행분포단계와 통행수단선택단계는 서로 밀접한 관계가 있음에도 불구하고, 서로 독립적으로 수행되어온 경향이 있었다. 본 연구에서는 통행분포단계와 통행수단선택단계를 통합한 모형을 제시하고 이를 풀기 위한 알고리듬도 제시한다. 통합모형의 통행분포모형으로는 중력모형(gravity model)을 적용되며, 수단선택모형으로는 로짓모형(logit model)을 이용한다. 본 연구의 통합모형은 각 단계별로 개별적으로 진행되는 추정단계가 하나의 모형 틀 안에서 통합적으로 이루어져 좀 더 현실적이며, 통행비용의 불일치 문제가 해소될 수 있다. 또한, 통합모형에서도 균형조건(equilibrium condition)이 존재함을 증명하며, 통합모형의 민감도 분석을 통하여 기존 모형과의 차이점을 설명한다.

• 대한교통학회지
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• 제7권2호
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• pp.45-52
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• 1989

The network equilibrium theory is to estimate the travel choices on a transportation network when the resulting travel times and costs are one basis for the choices. Increasing use of this principle on travel assignment problem lead to develop the combined choice models including not only travel options such as mode and route, but location options like trip distribution problems. This paper, first, reviews earlier developments of variable demand network equilibrium models, combined modeles of trip distribution and assignment, and entropy constrained combined models. Then various model structures of combining travel choice models based on network equilibrium theory and entropy constraints are discussed.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.599-617
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• 2006

혼잡한 교통네트워크에서 조사된 통행량으로부터 확률적 사용자 평형을 이루는 통행분포와 통행배정을 동시에 구하기 위한 네트워크 모델과 유전알고리즘을 제안하였다. 확률적 사용자 평형을 이루는 모델은 선형제약을 가진 비선형 목적함수를 최소화하는 문제로 정식화하였다. 네트워크 모델에서는 해의 탐색공간을 줄이고 조사된 통행량을 만족시키기 위해서 흐름보존제약을 활용하였다. 목적함수는 흐름보존, 통행발생량, 통행유입량, 조사통행량 등의 제약을 만족하는 링크통행량과, 경로통행배정을 통하여 구한, 확률적 사용자 평형을 이루는 경로통행량을 만족하는 링크통행량의 차이를 최소화하는 것으로 정식화하였다. 제안된 유전알고리즘에서 유전자는 통행분포, 링크통행량, 여행비용계수 등을 나타내는 벡터로 정의하였다. 각 유전자는 목적함수의 값으로 구한 적합도에 따라 평가되며, 병행단체교차와 돌연변이에 의하여 진화한다.

• 산업공학
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• 제15권4호
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• pp.474-482
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• 2002

In this paper, we propose a parametric optimization approach to simultaneously determining trip distribution, mode choice, and user-equilibrium assignment. In our model, mode choice decisions are based on a binomial logit model and passenger and cargo demands are divided into appropriate mode according to the user equilibrium minimum travel time. Underlying network consists of road and rail networks combined and mode choice available is auto, bus, truck, passenger rail, and cargo rail. We provide an equivalent convex optimization problem formulation and efficient algorithm for solving this problem. The proposed algorithm was applied to a large scale network examples derived from the National Intermodal Transportation Plan (2000-2019).

• 대한교통학회지
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• 제10권1호
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• pp.55-62
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• 1992

교통수요는 교통정책 및 교통시설 계획의 수립 및 평가에 중요한 영향을 미치게 되므로 교통수요의 예측은 교통연구에서 중요한 부문을 차지하고 있다. 도로밑에 설치된 전자차량감지기(Electronic Vehicle Detector)로부터 자동 수집된 링크 교통량 자료(Traffic Counts)를 주요 입력자료로 이용하여 계획지역의 기종점 통행표(Origin Destination Trip Matrix)를 작성할 수 있는 기법 들이 최근 수년동안 많이 발달하게 되었다. 이러한 새로운 기법들은 가구조사(Home Inteview), 노변면접조사(Road-Side Interview)등을 토하여 조사된 자료를 기초로하는 전통적은 4단계 교통수요추정방법(Conventional 4-Stage Estimation Method)-통행발생(Generation), 통행분포(Distribution), 수단선택(Modal Split), 교통배분(Assignment)-과 비교하여 첫째로 정확도가 높은 링크 교통량 자료를 별도의 조사를 거치지 않고서도 수집이 가능하기 때문에 조사비용이 거의 들지 않아도 되어 경제적이고, 둘째로 전통적인 수요예측방법들에서 요구되어지는 복잡한 모형수립 및 계수조정(Parameter Calibration)이 필요하지 않아 간편하고 셋째로 오래전에 작성된 기종점 통행표를 단순히 링크 교통량 자료만을 이용하여 쉽게 보완할 수 있어 지속적인 자료의 축적(Data Age-ing)이 가능하며 더 나아 가서 소위 연속적인 교통 계획 및 교통시설관리(Continuous Transport Planning and Management)를 가능케 하는 등의 여러 장점 때문에 많은 주목을 받아 오고 최근 몇 년이 꾸준히 실무에 유용하게 적용이 되고 있는 실정이다. 본 연구는 링크 교통량자료를 이용하여 기종점 통행표를 작성하기 위하여 개발된 기존의 여러 기법들 가운데 특히 용량제약조건(Capacity-Restrained Condition)하에서 기존의 방법들을 상호 검토한 후 Wardrop의 교통망 평형원칙(Wardrop's First Network Equilibrium Principle)을 만족하는 새로운 추정기법을 제의하고 이의 시험결과를 논의하는 것을 주요내용으로 한다. 링크 교통량 자료를 이용하여 기종점 통행표를 작성하는 기법들의 근본 목표는 조사된 링크 교통량(Ob-served Traffic Counts)에 가장 근접한 교통망 통행 배정 링크 교통량(Assigned Link Volumes)을 재현(Re-producing)할 수 있는 기종점 통행표들 중에서 최적의 기종점 통행표를 발견하는 것이다. 따라서 교통망에서 통행자의 여행 경로 배정을 가장 잘 반영할 수 있는 현실적인(Realistic) 교통망 통행 배정 모형(Net-work Traffic Assignment Model)의 선택은 중요한 요소가 되며 특히 교통망에 교통체증(Traffic Conges-tion)이 심할 경우 교통망 통행자 평형조건(Network Traffic Equilibrium Condition)을 고려하기 위한 특별한 처리가 요구되어진다. 본 연구는 Whllumsen(Hall, Van Vliet and Willumsen, 1980)에 의하여 개발된 ME2(Maximum Entropy Matrix Estimation)기법에서 반복식 추정방법(Sequential Estimation Method)을 사용할 경우 Wardrop의 평형조건을 만족하는 기종점 통행표를 구할 수 없다는 단점을 극복하기 위한 방안으로서 엔트로피 극대화문제와 교통망 평형 조건(Entropy Maximisation and Network Equilibrium Condition)의 두 문제를 동시에 해결할 수 있는 새로운 수식모형과 이를 풀기 위한 알고리즘(Simultaneous Solution Algorithm)을 제의하였다. 제의된 수식모형과 알고리즘을 예제 교통망(Example Network)을 이용한 시험하고 그 결과를 ME2 의 반복식 추정 방법으로부터 구한 기종점 통행표와 비교 검토하였다.