본 연구에서는 VANET환경을 기반으로 하여 통행시간정보를 자율적으로 자가추정하는 기법을 제안하였다. 최근 무선통신기술은 주행 중인 차량들 간의 통신이 가능한 수준으로 발전되었다. 교통분야에서는 무선통신 기술을 기반으로 하여 자료를 수집하고 정보를 생성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 개별차량(Agent)을 기반으로 하여 자차(Subject Vehicle)에서 필요한 자료를 수집하고, 정보를 생성하는 시스템을 구상하였다. 개별차량 내에서 운전자에게 정보제공을 하기 위해 수행되는 과정을 자료수집, 정보생성, 정보제공 단계로 구분하였으며, 각 단계에서의 자료처리 과정을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 통행시간 산출 방법론은 자차에서 수집된 자료를 이용하는 방법과 선행차량에서 수집된 자료를 이용하는 방법으로 구분되며, 두 방법론을 이용하여 추정한 통행시간을 통합하여 현장에 적용시 보다 정확한 정보를 제공할 수 있는 방법론을 제시하였다. 개별차량(Agent)기반 정보생성 방법론은 운전자가 필요로 하는 정보의 생성 및 제공을 개별적으로 수행하기 때문에 보다 운전자 중심적인 접근이 가능하다. 또한, 교통관제센터, RSE를 이용한 방법론 보다 정보의 생성 및 갱신이 자유롭기 때문에 교통상황의 급격한 변화에 대응하기 수월할 것으로 판단된다. 본 연구에서 제시한 자율적 자가추정 통행시간 산출방법론은 도래하는 유비쿼터스 교통시스템에서 보다 정확하고 교통상황의 변화에 신속한 대처가 가능한 통행시간 추정기법으로 활용 가능할 것으로 판단된다.
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.
Transit GPS Probe를 이용하여 통행 시간을 산출함에 있어서 Bus Probe는 Taxi에 비해 상대적으로 조밀한 주기당 통행 시간 정보를 생성하였으나, 링크별 근소한 신뢰수준의 차이에도 불구하고 Bus Probe는 Taxi에 비해 평균적으로 낮은 신뢰 수준을 나타냈다. 따라서, 두 수집원의 운행특성을 고려한, 연속적이고 신뢰성 있는 링크통행시간 정보를 생성할 필요성이 있는 바, Bus Probe와 Taxi Probe의 통행시간 비율을 주기당 변수로 생성하여 실시간 (Real-Time) 데이터와 과거(Historical)자료로 보정하는 휴리스틱한 알고리즘을 개발하였다. 본 알고리즘에서 Real-Time 데이터는 4주기, Historical 데이터는 혼잡도별 평균값이 입력변수로 설정되었으며, 각 설정값은 통계적 기법을 기반으로 도출되었다. 알고리즘의 평가는 서울시내 주요 3개축 구간의 20개 링크를 대상으로 6시간의 실측자료와 동일주기 Transit GPS 데이터의 신뢰도를 사용하였다. 알고리즘 적용 결과 대상링크의 전체평균 신뢰도(71.45%)가 향상되었고, 수집원간 단순 합성한 기존 방법에 비해 모든 링크에서 우수한 것으로 나타났다.
교통 혼잡이 증가하면서, 경로에 대한 교통정보, 특히 실시간 구간통행시간에 대한 사람들의 관심이 증대되고 있다. 본 논문은 GPS Probe를 통해 구간통행시간을 산출했던 최기주(1998) 등의 후속 연구로써, 도시부에서 구간 통행시간을 산출하기 위해 택시를 GPS Probe로 활용하였다. 택시는 GPS Probe로 활용되기 위한 매우 좋은 수단이지만, 승객의 승하차시간 등 주행과 관계없는 불필요한 데이터가 포함되게 된다. 따라서 본 논문에서는 도시부에서 Taxi GPS를 통해 교통정보를 생성할 경우 주행과 관계없는 정보를 실시간으로 검지하여 제거하는 휴리스틱한 이상치 제거 알고리즘을 개발하였다. 평가를 위해 서울시 주요 간선축에서 번호판 조사를 실시하였으며 알고리즘을 적용한 통행시간과 비교하였다. 이상치 제거 알고리즘을 적용한 결과, 약 70%의 이상치가 제거되었으며, 실측 통행시간과의 상대 오차가 73.7%로 향상된 것으로 나타났다. 따라서 본 알고리즘을 이용할 경우 Taxi GPS를 통해 신뢰할 수 있는 실시간 교통정보를 생성할 수 있을 것으로 판단된다.
이 논문은 O-D 접근방법과 P-A 접근방법을 이론적으로 서로 비교한 연구이다. O-D 접근방법은 전통적인 교통수요 4단계 분석기법의 모든 과정에서 통행수 산출을 통행 유출과 통행유인의 개념을 적용하여 O-D 통행량을 사용한 기법으로 정의되었다. 이러한 O-D 접근방법은 우리 나라에서 보편적으로 사용되고 있는 기법이다. P-A 접근방법은 통행 발생, 통행분포, 교통수단선책 분석과정까지 통행생성과 통행유인의 개념을 적용하여 P-A 통행량을 사용한 기법으로 정의되었으며, 노선배경 분석단계에 앞서 P-A 통행량을 O-D 통 행량으로 전환되어져야 한다. P-A 접근방법은 구미국가들에서 보편적으로 사용되는 기법이 다. 이러한 두 접근방법은 통행목적 분류에서 귀가통행이 별도로 분류되어있는가 혹은 아닌 가에 따라 쉽게 구분되어 질 수 있다. 만일 귀가통행이 통행목적의 분류에서 별도로 구분되 어 있으면 O-D 접근방법이 적용되고 있음을 의미하는 것이다. 이 연구는 전통적 교통수요 4단계 분석과정 중 통행발생, 통행분포 및 교통수단선택의 각 분석과정에서 두 접근방법간 의 이론적 차이점을 명확히 비교 분석하고자 하였다. 그러므로써 형태적 통행패턴을 상대적 으로 잘 설명하며 또한 집합적 오차를 상대적으로 초 lth화할 수 있는 기법이 어느 것인가 를 이론적으로 찾고자 하였다. 이 연구에서는 행태적 측면에서 통행패턴을 P-A 접근방법이 더 잘 표현하고 있으며 또한 집합화 오차도 P-A 접근방법이 더 적으므로 P-A 접근방법이 O-D 접근방법보다 이론적으로 더 우수하다고 결론지었다. 또한 이 연구는 통행발생, 통행 분포, 교통수단선택 분석과정이 끝난 후 P-A 통행량에서 O-D 통행량으로 전환하는 것이 통행발생, 통행분포의 분석과정이 끝난 후에 O-D 통행량으로 전환하는 것보다 더 바람직하 다고 추천하였다.
현재 통행발생량 산정 등 교통계획 정보의 생성 체계가 기존 조사 중심 체계에서 외부 데이터를 접목하여 조사 비용을 저감시키고 정확성을 높이는 방향으로 전환되고 있다. 우리나라는 인구보다 많은 휴대전화가 보급되어 있기 때문에 이로부터 구축된 무선통신 자료는 교통계획에 매우 유용한 정보를 줄 수 있을 것이다. 본 연구에서는 이동통신사에서 제공하는 수도권 지역 성 연령별 유동인구 자료로부터 교통계획의 중요한 자료인 통행발생량을 산정하기 위한 방안을 제시하고 이를 KTDB의 통행발생량과 상관성 분석을 통하여 자료의 활용 가능성을 확인하였다. 그 결과 무선통신 자료를 이용한 통행발생량 추정은 기존의 KTDB에서 구축한 직접 조사 방식 기반에 의한 결과와 매우 높은 상관관계를 가지는 것으로 분석되었다.
일반적으로 도로정책평가 시, 이상적인 도로 교통조건에서 수집한 교통류 자료에 근거하여 BPR식 형태로 개발한 통행비용함수식을 일반화하여 적용한다. 하지만, BPR 형태로 개발된 모형은 장래교통량예측이나 통행행태분석에 있어서 적용이 도로 교통환경을 묘사하는데 적합하지 않은 것으로 보고되고 있다.(Spiess, 1989 ; Singh, 1999) 따라서 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 분석대상지의 도로 교통조건에 적합하도록 미시적 교통류시뮬레이터기반(Micro traffic Simulator Based : MSB)으로 생성된 자료로 통행비용함수를 개발, 검증하는 분석방법론을 제시하였으며, 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 이상적인 도로교통조건 이외의 상황에 대한 도로교통정책 평가에 적용이 용이하도록, 단시간에 다량의 교통류 자료생성이 가능한 미시적 교통류시뮬레이터(VISSIM)를 이용하여 분석대상지에 적합한 통행비용함수를 개발하는 방법론을 제시하였다. 둘째, VISSIM을 이용하여 생성한 분석자료를 기반으로 하여 BPR 함수식과 MSB 함수식을 각각 개발하고, 통계값 및 산포도를 이용한 모형들의 비교분석을 통하여 MSB 함수식의 활용가능성을 검증하였다.
본 논문에서는 고속도로 통행량을 보다 정확하게 예측하기 위한 새로운 방법으로 통행량에 대한 누적분포함수를 이용한 동적 예측 알고리즘을 제시한다. 여기서 누적분포함수의 근사함수를 수치적 방법인 내츄럴 큐빅 스플라인(natural cubic spline) 보간법과 레벤버그-마쿼트(Levenberg-Marquardt) 방법을 통해 얻는다. 이 알고리즘은 금융수학에서 활용하는 누적 분포함수를 이용한 난수 생성 알고리즘을 통행량 예측에 알맞도록 새롭게 구조화한 것이다. 이 알고리즘으로 고속도로 통행량을 시뮬레이션하면 실제 통행량과 매우 흡사한 결과를 얻을 수 있음을 확인할 수 있다. 따라서 이 알고리즘은 고속도로뿐만 아니라 통행량 예측이 필요한 다양한 분야에서 활용할 수 있는 새로운 알고리즘이다.
본 연구는 도로상의 화물차량 관측교통량과 가장 잘 부합하는 화물차량 기 종점통행량을 생성하는 모형을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 비통행배정과 통행배정(GM모형)을 순차적으로 사용한 통합모형(Hybrid Method)을 개발하고, 통합모형과 GM모형을 수도권에 적용하여 비교 평가한 결과 평균오차율과 %RMSE에서 통합모형이 더 신뢰도 높은 화물차량 기 종점통행량을 생성하는 것으로 나타났다. 통합모형으로 보정된 수도권 화물차량 기 종점통행량은 첫째, 화물차량을 차종별로 구분하여 제시함으로써 활용 영역을 확장시켰다. 둘째, 기존 화물차량 기 종점통행량 보다 평균오차율과 %RMSE가 낮은 신뢰도 높은 화물차량 기 종점통행량을 산출하였다. 셋째, 현재뿐만 아니라 장래 화물차량 기 종점 자료를 제시함으로써 타당성 조사 등에 활용이 가능하게 하였다.
본 연구는 철도 네트워크에서의 통행배정 모형에 관한 것이다. 기존의 통행배정모형은 주로 도로 혹은 도시 대중교통 네트워크에 초점을 둔 연구로서, 최적전략 기반 통행배정 모형을 비롯한 대부분의 통행배정 모형 이 지역간 철도 네트워크에 대해서는 비현실적인 수요를 생성한다고 알려져 있다. 특히 KTX개통 이후, KTX가 포함된 환승경로를 이용하는 승객이 점차 증가하는 추세이며, 이러한 KTX가 포함된 환승 경로 및 스케줄이 지속적으로 개선되고 있다. 본 연구는 환승을 고려한 새로운 다항로짓 기반 통행배정 모형을 제시한다. 특히 본 연구에서 제시하는 모형은, 통행 시간, 경로의 최소 운행횟수, 환승 저항 등 다양한 변수가 포함된 효용함수가 주어져 있을 때, K개의 최대 효용을 갖는 경로를 탐색하는 알고리즘을 포함하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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