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.
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 shortest path algorithm for route guidance is implicitly required not only to support geometrical variations of transportation network such as U-TURN or P-TURN but to efficiency search reasonable routes in searching mechanism. The purpose of this paper is to integrate such two requirements ; that is, to allow U-TURN and P-TURN possibilities and to cut down searching time in locating routes between two points (origin and destination) in networks. We also propose a new type of link searching algorithm which can solve the limitation of vine building algorithm at consecutively left-turn prohibited intersections. The test site is a block of Gangnam road network that has some left-turn prohibited and allowed U-TURN intersections. Four models have been identified to be comparatively analyzed in terms of searching efficiency. The Models are as follows : (i) Model 1 - Link Searching Dijkstra Algorithm without Searching Area Extraction (SAE) ; (ii) Model 2 - Link Searching Dijkstra Algorithm with SAE ; (iii) Model 3 - Link Searching Bidirectional Dijkstra Algorithm without SAE ; and (iv) Model 4 - Link Searching Bidirectional Dijkstra Algorithm with SAE. The results of comparative evaluation show that Model 4 can effectively find optimum path faster than any other models as expected. Some discussions and future research agenda have been presented in the light of dynamic route guidance application of the urban ATIS.
차량 항법 시스템(Car Navigation System)은 요즘 많은 발전을 거듭하여 차량 이용시 사용자가 가고자하는 목적지까지의 길을 쉽게 안내하고 있다. 이런 기술의 발전은 단순한 정적인 길 안내(Static Route Guidance) 뿐만 아니라. 동적인 길 안내(Dynamic Route Guidance)를 함으로써 자동차 운전자가 쉽고 빠른 길을 안내 받을 수 있게 되었다. 그러나 이러한 교통정보는 매우 변화가 심하므로 최초로 경로를 전송 받은 후 그 경로상에 교통정보가 변화하였다면, 이미 전송 받은 경로는 실시간으로 적극적으로 대응할 수 없고 실제 막히는 길로 안내할 수 있다. 목적지까지의 거리가 먼 경우 이런 현상이 더욱 심하게 나타날 수 있다. 이런 경우 운전자는 실제로는 막히는 길로 안내 받을 수 밖에 없다. 이런 문제점을 해결하기 위해 교통정보를 수집하는 기존의 시스템에 Ad Hoc 네트워킹이 가능한 시스템을 탑재한 교통정보 수집 차량(Probe Car)을 이용한다. 정보 수집 차량이 극심한 정체를 발견하면 근처를 지나는 경로를 가진 차량에게 이를 전달하여 새로운 경로를 다운받을 수 있도록 한다. 이런 방법은 Ad Hoc Relaying System〔l〕을 이용하여 가능하며, 센터에 수집되고 가공되는 시간을 최대한 줄일 수 있으며, 센터의 통신 오버헤드를 최소화할 수 있다. 또한 기지국에 호가 집중되어 call blocking이 발생함 경우에 이를 해결할 수 있다.
본 연구는 통행자들을 실시간 교통정보의 유무외에 제공받는 교통정보의 내용에 따라서 구분한 다계층 통행배정모형을 정립하고자 한다. 이를 통해 네트워크 및 수요변화에 대응할 수 있는 우수한 교통정보제공전략인 분산환류전략(Decentralized Feedback Strategy ; DFS)의 핵심사항인 분산계수결정모형을 제시하고 ITS의 중요한 기술적 요소들(VMS위치, 정보제공주기, 정보제공영역 등)에 대한 판단기준을 정립하고자 한다. 이를 위하여 연동적 시간대 분석기법 (Rolling Horizon implementation ; RHI)을 활용한 다계층 동적통행배정모형을 개발하고 차량내탑재장치를 활용한 주행중 정보제공전략으로서 분산환류전략(DFS)의 적용성 및 효과성을 평가하고자 하였다. 본 연구에서는 차량내 탑재장치를 중심으로 교통정보를 제공받는 집단에 대해서 분석을 수행하였다. 이때 정보의 내용에 따라 동적 최단경로안내를 받는 그룹과 DFS에 의한 경로정보를 안내받는 그룹으로 나누어 다계층 동적통행배정 모형을 구성하였다. DFS의 적용을 위하여 정보대상노드에서 목적지까지 경로를 모두 탐색한 뒤 이들 경로에 대한 통행시간정보를 이용하여 통행자들의 인지통행비용이 같아지도록 교통류 분산계수를 설정하였다. 또한 이러한 분산계수가 적용되는 통행자를 구별하기 위하여 연동적 시간대분석기법(Rolling Horizon Imlementation)을 활용하여 동적통행배정을 수행하였다. 분석결과 유고상황시 DFS의 네트워크 총통행시간 개선효과를 확인할 수 있었다.
첨단교통정보시스템(ATIS)의 핵심 요소라 할 수 있는 동적경로안내 시스템(Dynamic Route Guidance System : DRGS)은 운전자가 목적지에 도착하기까지 실시간 교통정보를 토대로 최적경로를 안내해 줌으로써 날로 심화되어 가고 있는 교통혼잡을 최소화할 수 있으리라 기대를 모으고 있다. 특히 교통사고나 긴급도로공사 등으로 인해 발생하는 돌발적 교통혼잡하에서는 DRGS의 역할이 더욱 커질 것으로 예상되고 있다. 본 논문은 돌발적 교통혼잡하에서 보다 효과적인 DRGS의 경로 안내 알고리즘을 개발하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해서 우선 하부구조기반(Infrastructure Based) DRGS와 개인차량기반(In-vehicle Based)DRGS의 장단점을 운전자, 교통행정당국, 그리고 교통체계관점에서 비교하였고, 시스템 아키텍쳐와 경로안내 알고리즘간의 상호관계를 규명하였다. 또한 효율적인 경로안내를 위해 사용자 평형(User Equilibrium)경로안내전략과 시스템최적화(System Optimal) 경로안내전략을 이상형 교통망(Idealistic Network)을 통해 비교분석하였다. 여기에는 현재 ITS-America에서 System Architecture 평가를 위해 사용한 INTEGRATION이라는 ITS Simulation Model과 그 통행저항함수를 사용하였다. 이를 토대로 돌발적 교통혼잡상황 아래서 사용자평형 경로안내를 제공할 경우 야기될 수 있는 Braess` Paradox 문제와, 총통행시간을 최소화하기 위한 시스템최적 경로안내를 제공할 경우 일어날 수 있는 사용자 호응도(User Compliance)문제를 동시에 고려한 적응형 동적경로안내 알고리즘을 개발하였다. 여기에는 돌발적 교통혼잡하에서 통행시간을 동적으로 예측하기 위해 이산형 확정적 대기행렬모형(Discrete Deterministic Queueing Model)이 사용되었다. 한편 알고리즘의 효율성을 평가하기 위해 이상형 교통망과, 실제 미국 Virginia 주의 Fairfax County에 소재한 주간 고속도로 66번(I-66)과 인접 교통망의 교통자료를 사용하여 각종 돌발교통 혼잡 상황을 전제로 한 Traffic Simulation과 정보제공시나\리오를 INTEGRATION Model을 이용해 실행하였다. 그 결과 적응형 알고리즘이 개개인의 최단시간 경로를 제공하는 사용자 평형 경로안내전략에 비해 교통혼잡도와 정체시간의 체류정도에 따라 3%에서 10%까지 전체통행시간을 절약할 수 있다는 결론을 얻었다.
첨단 교통 체계(Intelligent Transport Systems)의 중요한 요소인 첨단 교통 관리 체계(Advanced Traffic Management Systems)의 성공 여부는 교통정보를 어떻게 제공하고 통제하는데 의존하다. 즉, 정보 제공 방식과 이데 대한 운전자의 반응을 정확하게 파악하고 예측하여야 ITS를 성공적으로 구축할 수 있다. 이 논문에서는 동적 차량 길잡이 장치의 효용성을 평가하기 위한 확률적 통행배정모형을 개발하는 것이다. 개발된 통행배정모형은 운전자의 동적행태조정(Dynamic Behavioural Adjustment)을 명백하게 확솔 과정(Stochastic Process)으로 표현하여 기존의 모형에 비해 통해자들의 행태를 더욱 실제적으로 반영한다. 특히, 각 통행자들에게 K개의 최소경로시간을 제공해줌으로 인하여 통행자의 노선선택에 대한 선택폭을 증가시켜준다. 통행경로의 선택폭의 증가는 쟁점으로 대두되는 문제(교통항제소에서는 차량 길잡이 보유 운전자에게 체계최적(System Optimum)와 이용자최적(User Equilibrium)중 어떠한 원칙하에 교통정보를 제공하여야 하는가에 대한 해결 방안이다. 왜냐하면 만약 교통급제소에서 운전자에게 통행정보를 체계 최상을 하기 위해 정보를 제공하고자 하면, 길잡이 장착 운전자는 더 이상 제공된 정보를 따르지 않고 자기 스스로의 경에 의해 이용자 최상을 달성하고자 할 것이다. 이 논문의 목적은 이러한 복잡한 통행자의 경로선택행위를 반영하는 확률적 평형 통행 배정 모형을 여러가지 통계기법을 도입하여 개발하는 것이다.
모바일 컴퓨팅의 상업적인 응용분야로서, 지능형 교통정보시스템(ITS: Intelligent Transport Systems)의 한 분야인 첨단 여행자 정보시스템(ATIS: Advanced Traveler Information Systems )이 있다. ATIS에서 가장 중요한 모바일 컴퓨팅 태스크는 현재 위치에서 목적지까지의 최단 경로를 계산하는 일이다. 본 논문에서는 ATIS의 동적 경로 안내 시스템(DRGS: Dynamic Route Guidance System)에서 발생하는 최단 경로 재 계산 문제에 대해서 연구하였다. 이 문제는 동적인 교통상태에 따라 디지털 로드 맵 상의 간선 비용이 빈번하게 갱신되기 때문에 발생한다. 기존의 방법들은 처음부터 최단 경로를 재 계산하거나, 또는 단지 비용의 변화가 일어난 간선 상에 있는 양 꼰 노드 사이에 대해서만 최단 경로를 재 계산할 뿐이다. 이러한 방법은 앞서 계산된 최단 경로에 대한 정보를 이용하지 않는다는 점에서 모두 비효율적이다. 이에, 본 논문에서는 효율적인 동적 윈도우 기반의 근접 최단 경로 재 계산 방법(A Dynamic Window-Based Approximate Shortest Path Re-Computation Method)을 제안한다. 이 방법은 앞서 계산된 최단 경로의 정보를 이용하여 최적의 최단 경로에 상당히 근접한 경로를 매우 빠른 시간 안에 계산해 낸다. 우리는 제안한 방법을 이론적으로 분석한 다음 이를 격자 그래프 및 실제 디지털 로드맵 상에 구현하여 철저한 실험적인 성능 분석을 하였다.
첨단 교통정보 시스템(ATIS)의 핵심요소라고 할 수 있는 동적경로안내 시스템 (Dynamic Route Guidance System)은 운전자가 목적지에 도착하기까지 실시간 교통정보를 토대로 최적경로를 안내해줌으로써 날로 심화되고 있는 교통혼잡을 최소화 할 수 있으리라 기대를 모으고 있다. 특히 교통사고나 긴급 도로공사 등으로 인해 발생하는 돌발적 교통혼잡하에서는 DRGS의 역할이 더욱 커질 것으로 예상되고 있다. 본 논문은 돌발적 교통혼잡하에서 보다 효과적인 DRGS의 경로안내 전략을 수립하고 평가하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 우선 하부구조기반 DRGS와 개인차량기반 DRGS의 장단점을 비교하고 시스템 아키텍쳐와 경로안내전략의 관계를 규명하였다. 또한 효율적인 경로안내를 위해 사용자평형 (User Equilibrium) 경로안내전략과 시스템 최적화(System Optimal) 경로안내 전략을 이상형교통망 (Idealized Network)을 통해 비교 분석하였다. 그리고 돌발적 교통 혼잡하에서 사용자평형 경로 안내를 사용할 경우 야기될 수 있는 Braess Paradox 문제와 시스템 최적경로안내를 사용할 경우 일어날 수 있는 사용자 호응도(User Compliance) 문제를 동시에 감안한 적응 형 경로안내 전략을 개발하였다. 이 방법은 위의 경로 안내 전략들이 가지고 있는 장단점을 상황에 따라 평가하여 경로안내 전략을 선택하는 과정을 수행시간을 절약하지 못할 것으로 평가되면 사용자 호응도를 고려하여 사용자 평형 전략을 선택하도록 하였다. 돌발적 교통 혼잡하에서 통행 시간을 동적으로 예측하기 위해서는 이산 확정적 대기행렬모형 (Discrete Deterministic Queueing Model)이 적용되었다. 한편, 적응형 전략의 효율성을 평가하기 위 해 이상형교통망과 실제 미국 Virginia 주의 Fairfax Country에 소재한 주간 고속도로 66번 과 인접 교통망을 대상으로 각종 돌발교통혼잡상황을 전제로 한 Traffic Simulation과 정보 제공 시나리오를 INTEGRATION Model을 사용하여 실행하였다. 그 결과 적응형전략이 단지 사용자평형 경로안내전략만 사용하는 경우에 비해 교통 혼잡도와 유고상황의 체류정도에 따라 3%에서 10%정도까지 전체통행시간을 절약할 수 있다는 결론을 얻었다.
Telematics is expected to be one of the fastest growing businesses in information technology area. It may create a new emerging market in industry related to automotive, telecommunications, and information services. Especially vehicle navigation service is considered as a killer application among telematics service applications. The current vehicle navigation service typically recommends a single path that is based on the traveling time or distance from the origin to the destination. The system provides two options for users to choose either via highway or via any road. Since the traffics and road conditions of big cities are very complicated and dynamic, the demand of multi-path guidance system is increasing in telematics market. The multi-path guidance system should allow drivers to choose a path based on their individual preferences such as traveling time, distance, or route familiarity. Using the Lawler's algorithm, it is possible to find multiple paths; however, due to the lengthy computational time, it is not suitable for the real-time services. This study suggests a computationally feasible and efficient heuristic multiple paths finding algorithm that is reliable for the real-time vehicle navigation services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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