본 연구에서는 개별모형(disaggregate model)을 이용한 도시권의 교통수요예측 모형체계의 구축을 최종목적으로 하며, 그때 개인이 1일 중에 행하는 복수의 트립에 관한 의사결정간의 상호관계를 적절히 고려함에 의해, 되도록 개인의 교통행동을 논리적으로 설명함과 동시에 모형의 취급이 용이하도록 논리성과 실용성이 잘 조화된 모형의 구축을 시도하였다. 모형의 체계는 비취업자와 취업자 각각의 1일의 통행행태유형의 선택에 관한 2개의 Sub-model로 구성되어져 있다. 본 논문은 그 Sub-model중의 하나인 비취업자의 1일의 통행행태유형(트립발생, 각 트립의 목적지와 교통수단)의 선택에 관한 개별모형의 개발을 행한 것이다. 본 모형의 특징은 tour별 효용최대화행동가설에 기초를 두어 개인이 1일 중에 행하는 각 트립의 선택행동은 해당트립의 전후에 행해지는 트립들의 선택행동의 영향을 고려하여 의사결정을 하는 것으로 가설을 설정하여 트립간의 상호관련성을 표현하였다. 모형의 구조로서는, 모형의 취급이 보다 용이하도록 tour별 효과최대화를 트립단위의 단계형 모형으로 표현하는 nested logit model형의 수차동시효과최대화 모형을 구축하였다 실제의 도시권에 대한 실증적 검토를 행한 결과, 본 연구에서 개발한 별개모형의 유효성이 확인되었다.
신호교차로 서비스수준은, 객관적으로 측정 할 수 있는 여러 가지 기준에 의해 결정될 수 있다. 예를 들면, 지체시간(Delay), 교통사고수(Number of Accident), 교통사고율(Accident Rate), 충돌수(Traffic Conflict), 그리고 교통사고에 노출된 차량수(Exposure)등이다. 지금까지는 1985 Highway Capacity Manual(HCM)에서 소개된 지체시간에 의한 서비스수준 결정방법이 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 1985 HCM 방법의 중용성과 유용성에 대해 논하지 않고, 교통안전(Safety)에 의한 신호교차로 서비스수준 결정방법을 제시하였다. 교차로의 위험도(Degree of Intersection Hazard)를 예측하기 위해, 교통사고빈도 수가 가장 높은 두가지 교통사고 유형, 즉 좌회전추돌(Left-Tum)과 후미추돌(Rear-End) 예측 모형이 개발되었다. 여기서 첫째, 좌회전추돌 위험도를 예측하기 위하여 음지수 분포(Negative-Exponential Distribution)를 이용한 확률적 모형이 개발되었다. 둘째, 후미추돌 위험도를 예측하기 위하여 연속류 모형(Continuum Model)을 이용한 거시적 모형이 개발되었다. 개발된 두가지 모형을 이용하여 신호교차로 안전도를 예측하였으며 교차로 서비스수준이 안전도에 의해 결정되었다. 본 논문에서 제시된 교통안전에 의한 신호교차로 서비스수준 결정방법은 연동교차로를 제외한 독립교차로에만 적용이 된다.
본 연구는 부산 울산광역권의 여객 통행 OD자료 구축을 위해 적용된 여러 교통수요예측 모형 중 다항로짓모형에 기반한 교통수단 선택모형의 문제점을 진단하고 이를 개선하기 위한 모형 구축 방법론을 제시하였다. 기존 교통수단 선택모형은 외관상으로는 적용 가능한 모형구조를 갖고 있으나, 모형 구축에 활용된 원시자료 상세 분석결과 교통존쌍간 총 통행량 미반영, 선택집합의 누락, 교통 혼잡 상태의 미반영, 교통존 특성변수의 미반영과 같은 문제점들이 내재되어 있는 것으로 나타났다. 본 논문에서는 전술한 기존 모형의 문제점들을 개선하여 다항로짓모형을 재구축하였으며, 재구축 결과 부산 울산 광역권의 교통수단 선택행태는 각 교통수단의 통행시간 및 통행비용보다는 각 교통수단의 고유특성 및 교통존 특성에 더 큰 영향을 받는 것으로 나타났으며, 추정모형의 계수 부호 및 적합도 또한 적용 가능한 수준으로 나타났다.
사통팔달(AWS:AllWayS)은 교통계획의 중요성이 날로 부각되는 추세에서 네트워크 편집 및 데이터베이스 분석 기능을 갖춘 국내에서 최초로 개발된 종합적인 교통수요 예측모형이다. 과거에 일부 개별적인 모형의 수행을 위해 개별 기능의 수행을 위한 수요예측모형들이 국내에서 개발되어 사용되어온 바 있으나, 사통팔달 모형은 과거동안 축적된 교통계획 및 전산기술에 대한 이론적, 경험적 성과들을 바탕으로 국내 실정에 적합한 전통적인 4단계 수요예측과정에 대해 전체적으로 수행이 가능하도록 체계화함으로써 기존 외국의 교통계획모형들이 비판없이 사용되고 있는 국내 현실에서 본 모형의 유용성이 있다고 사료된다. 아울러 교통수요 예측을 위해 필요한 가로, 대중교통 등의 교통 네트워크 자료의 작성 기능을 모형의 내에서 갖추고 있으며 모형의 수행에 필요한 모든 자료들을 데이터베이스화함으로 대상 분석 시나리오에 대해 종합적이고 일관적인 수요예측 과정을 수행할 수 있도록 모형을 개발하였다.
본 연구는 GIS를 이용하여 미시적 수준에서 교통현상을 시뮬레이션 할 수 있는 미시적 수준의 교통모형을 설계 및 구현하는데 목적이 있다. 이를 위해 차량이 GIS 도로 중심선 자료를 차선, 이동속도 등이 반영된 도로 네트워크 자료로 인식하는 방법론을 개발하였으며, 운전자의 주행 행태를 반영하기 위해 환경인식모형, 차두시간분포모형, 차량추종모형 및 차로변경모형으로 행태모형을 설계 및 구현했다. 모형의 정확도 평가는 종로구의 자하문길을 대상으로 관측자료와 예측 자료를 비교하였으며, 그 결과 시간대별 이동 속도를 매우 정확하게 예측한 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 구현된 GIS 기반의 미시적 수준의 교통모형은 교통 탄소 배출량 분석, 교통류 평가 및 도시기반시설 입지 계획등의 다양한 분야에 효과적으로 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
다이아몬드형 인터체인지는 고속도로와 노면가로가 교차할 경우 방향별 교통류를 처리하는데 보편적으로 사용하는 인터체인지이다. 인터체인지에 교통량의 부하가 과도해지 면 인터체인지내부의 교차로에서 발생한 대기차량이 종종 고속도로본선으로 역류하여 본선 의 교통소통에 문제를 야기하며 특히 고속도로의 안전에도 큰 위험요소가 된다. 본 논문은 과포화상태의 다이아몬드형 인터체인지의 교통신호제어를 다루며, 신호시간계획을 산출하는 동적 최적화모형(dynamic optimization model)을 제시한다. 최적화 모형은 지체도최소화를 목적함수로 하며, 함수계측법의 형태가 된다. 본 모형의 핵심은 신호제어에 따라 발생하는 대기차량길이를 모형화하여 대기차량길이가 정해진 상한치를 초과하지 않도록 하는 신호시 간계획을 산출하는데 있다. 제시된 동적모형은 다이아몬드형 인터체인지의 신호시간을 위하 여 널리 사용되는 PASSER III와 최적해를 상호 비교한다. TRAF-NETSIM을 통한 시뮬레이 션의 결과에 따르면 동적 모형이 우수한 결과를 보이며, 대기차량의 길이를 효과적으로 제 어하는 것으로 판명된다.
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.
본 논문은 고속도로 터널구간을 대상으로 교통사고특성을 다각적으로 분석하여 다양한 독립변수를 선정하고 종속변수를 건, 건/km, 건/백만대km로 다양화하여 다중선형회귀모형을 개발하였다. 그리고 개발된 모형들은 상호 비교 검토하여 최종적으로 교통사고영향요인으로 구성된 신뢰성 있는 교통사고예측모형을 결정하였다. 교통사고예측모형은 모형의 $R^2$, F값 등 검정통계량 수준, 다중공선성, 잔차분석 등 모형검증과정이 수행되었고 터널구간의 교통사고특성 반영여부 등을 검토하여 최종적으로 터널길이에 따라 총 2개의 모형을 선정하였다. 선정된 종속변수는 ln(건/백만대km)이며, 독립 변수는 연평균일교통량(AADT), 종단구배, 터널높이로 구성되었다. 추정모형은 RMSE, MAE를 이용하여 예측한 값과 실제 관측값과의 차이를 분석하여 터널구간의 교통사고를 설명하는데 적합한 모형으로 파악되었다.
전통적인 교통계획 과정에서 이용되어 온 수요모형들은 대부분 수단선택과 통행배정을 나누어 실시하는 모형이 주를 이루어 왔다. 그러나 교통수단이 다양해짐에 따라 실제 통행자들은 통행 도중 환승을 통해 수단을 전환하는 경우가 발생하게 되며 이 경우 수단선택 과정과 통행배정 과정을 하나로 통합하여 분석할 필요가 있다. 따라서 기종점간 수단 분담율은 기점과 종점에서의 그 값이 다르지만 수단선택과 통행배정이 분리되어 있는 기존 모형을 적용할 경우, 출발과 도착시의 수단 분담율이 동일하게 나타나는 비현실적인 결과를 도출하게 된다. 이러한 문제는 통행수단을 통행의 기본단위로 보고, 수단통행량을 추정하기 때문에 그 수단을 이용하는 통행자들의 행태 대신 수단의 특성만이 모형화되기 때문이다. 따라서 기존의 교통계획 과정에서는 수단분담 과정과 통행배정과정이 분리됨에 따라 수단간 환승이 고려되지 않아 통행자들의 경로 구성과정을 정확히 표현하는데 어려움이 있었다. 또, 수단분담 모형으로 가장 많이 이용되는 로짓 모형의 경우 환승을 고려하면 비관련 대안간 독립성문제(CIA)가 발생하고, 환승경로 수요추정이 불가능해 사실상 통합 교통망과 같이 복수 수단이 운행하는 교통망은 분석하기 어렵게 된다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위하여 사람통행(Person Trip)을 기반으로 하는 수단분담-통행배정 통합모형을 개발하고 기존의 결합모형과 그 결과를 비교하였다.
다사용자계층 통행배정(Multiple User Class Assignment) 문제란 교통망을 이용하는 통행자들이 이질적인 통행계층으로 구성된 경우, 이들 각 계층의 통행수요를 교통망에 배정하는 문제를 의미한다. 이는 기존 통행 배정모형들이 모든 통행자의 통행특성이 동질적이라고 가정함으로서 발생하는 불합리한 통행배정 결과를 완화시키기 위한 방법이다. 또한, 최근 지능형교통체계(Intelligent Transportation Systems, ITS)사업에서 교통정보제공시스템이 구현될 예정임에 따라, 교통정보를 제공받는 계층과 그렇지 못한 계층간의 영향을 분석하거나 혼잡통행료부과 등과 같은 교통관리전략을 정확히 평가하기 위해서 다사용자계층 통행배정모형에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나, 다사용자계층 통행배정모형의 경우, 사용자간의 상호영향으로 통행비용함수의 1차 편미분행렬(Jacobian matrix)이 비대칭(Asymmetric)이 되어 동등 수리최소화문제(Equivalency mathematical Minimization program)로 구성할 수 없고 또한 수치적으로 풀기가 어렵다는 문제가 있다. 본 연구는 이런 문제점을 극복할 수 있는 모형식과 알고리듬을 제시코자 한다. 본 연구에서 제시된 모형은 2가지 특징이 있다. 먼저, 각 사용자 계층간의 상호영향을 모형내에 반영하며, 기종점쌍간의 통행시간변화에 따른 수요변화를 고려한다는 점이다. 이를 위하여 변동부등모형(Variational Inequality Model. VI)으로 문제를 구성하며, 이에 대한 해석 알고리듬도 제시한다. 또한, 변동부등모형으로 구축된 다사용자계층 모형이 다사용자계층 균형조건과 동일함을 보여주는 동등성조건(Equivalency condition)도 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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