New Maximum Likelihood Estimation Algorithms for the Parameters of Generalized Gravity Model

일반화중력모형 파라메터의 새로운 최우추정기법 개발

본 논문에서는 최근에 소개된 일반화중력모형(Generalized Gravity Model)파라메터의 최우추정치(Maximum Likelihood Estimates) 계산을 위한 새로운 알고리즘을 이론적으로 도출하였다. 개발된 알고리즘은 첫째 계산속도, 둘째 정밀도, 셋째 모형변수(예컨데 통행시간, 통행비용 등)들 간에 공선성(multicolinearity)이 존재할 경우의 계산능력, 넷째 대규모 스케일의 기.종점자료(large O-D Matrices)에 적용시의 계산능력, 다섯째 모형변수의 개수에 따른 계산능력의 평가기준에서 그 계산실적이 기존의 알고리즘과 비교 평가 되었다. 제안된 기법중에서 Modified Scoring 기법은 계산속도 및 정밀도등 앞서 나열한 계산능력의 평가기준 중 모든 부문에서 매우 탁월한 계산실적을 보이는 것으로 판명되었다. 따라서 최선의 추정치를 보장하는 최우추정기법이 대규모 스케일의 교통계획 적용에도 큰 비용(시간)부담없이 손쉽게 적용될 수 있게 되었다. 제안된 새로운 알고리즘의 적용시 교통계획분야에 가져올 수 있는 기대효과는 다음과 같다. 첫째, 최우추정법이 대규모 O-D 통행표에 쉽게 적용될 수 있고 또한 PC등 소형 컴퓨터에서도 처리가 쉽다. 둘째, 모형설명변수의 자유로운 선택등 통계적실험(experimentation)을 가능케 한다. 셋째, 중력모형이 내재되어 있는 결합모형(Combined Model)의 정산속도를 높인다. 넷째, IVHS(Intelligent Vehicle and Highway System)와 같은 분야에서 온라인(On-line)모형정산을 가능케 할 수 있다.