• 대한교통학회지
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• 제25권3호
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• pp.87-97
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• 2007

본 연구에서는 기존의 한정합리적인 모델에서 자주 언급된 운전자의 인지의 한계와 정보처리능력의 한계에 초점을 두어 운전자의 경로선택 행동에 대한 모델링과 정보제공에 따른 운전자의 교통환경에 대한 신념(belief) 형성과정을 살펴보기로 한다. 나아가 기존의 운전자의 기대형성 및 경로선택 행동에서 자주 인용된 모델들이 가지는 문제점과 현실에서 도입을 위한 한계점을 지적하고 실제의 도로 네트워크를 가정한 시뮬레이션을 통하여 운전자의 이질 성에 따른 경로선택 행동과 운전자의 도로 환경에 대한 신념 형성의 과정을 모델링 하였다. 본 연구를 통해 도로의 특성 및 운전자 그룹의 특성에 따라 운전자의 학습 과정과 정보의 가치가 달라짐을 확인 할 수 있었다. 먼저 교통량의 증가에 민감하게 도로의 혼잡이 심해지는 환경에서 정보의 효용이 커지는 것을 알 수 있었으며, 운전하는 횟수의 차이에 따라 정보의 가치가 차이가 남을 확인할 수 있었다. 나아가 한정된 교통환경하에서 매일 주행하는 운전자의 비율 차이가 운전자가 형성하게 되는 경로의 특성에 대한 신념의 차이로 이어짐도 확인할 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.14-25
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• 2020

본 연구는 교통카드자료 이용하여 수도권 지하철을 통행하는 승객의 경로선택의 합리성에 대한 평가를 시행하는 방법론을 제안한다. 사용자 경로선택의 합리성은 최적의 경로를 선택한다는 기본원리로서 확정성과 유사성으로 구분한다. 확정성은 승객이 선택한 경로는 시스템적 최적경로와 일치하는 정도이다. 유사성은 시스템적 최적경로와 유사하게 파악되는 정도이다. 합리성을 판단하는 기법으로 K경로탐색기법을 이용하여 경로를 열거하는 방법을 구축하였다. 유사성 내에서 확정성을 파악하기 위하여 민자운영기관의 환승단말기 Tag 정보를 활용하였다. 따라서 유사성에서 승객이 선택한 최적경로는 Tag를 경유한 경로와 동일하다는 개념을 적용하였다. 연구결과 최적경로(K=1)로 나타나는 확정성은 90.4(%), K=(2-10)으로 나타나는 유사성은 7.9(%)로서 총 98.3(%)의 수도권 지하철 통행이 합리적으로 설명된다고 평가하였다. 비합리적 통행 1.7(%)는 사용자 다양성을 고려하여 나타나는 설명되지 않는 에러항으로 평가된다고 파악하였다.

• 대한교통학회지
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• 제21권3호
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• pp.97-106
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• 2003

본 연구에서는 운전자의 경로선택과 각 경로에 대한 학습행동이 교통상황에 따라 어떻게 달라지는 가를 살펴보기로 한다. 즉, 주어진 환경 하에서 자신의 효용을 최대화(소요시간의 최소, 비용의 최소)하는 경로를 선택하는 운전자를 가정하여 교통상황에 따른 운전자의 행동을 모델화하고자 한다. 경로선택에 직면한 운전자는 자신이 획득 가능한 정보와 과거의 경험에 근거하여 각 경로의 주행시간 등의 교통조건을 예측하고 반복적인 경로선택 행동을 통해 각 경로의 주행조건 등에 대한 학습을 하게 된다. 이 때, 운전자의 경로선택과 학습 메커니즘은 각 경로의 교통상황에 따라 다르게 형성된다. 즉, 교통류 상황이 정상성(stationarity)을 띄고 있는지 혹은 비정상성(nonstationarity)을 띄고 있는지에 따라 운전자의 경로선택과 학습 메커니즘이 다르게 됨을 확인하였으며, 이 경우 사후적인(ex-post) 정보의 획득가능성이 운전자 학습행동의 수렴에 큰 영향을 미치고 있음도 알 수 있었다. 또한, 랜덤워크와 같은 비정상성을 따르는 교통환경에서 운전자는 경로의 조건에 대한 그들의 학습과정에서 학습계수(적응계수)는 각 경로의 특성에 따라 서로 다른 값으로 수렴함을 확인하였다. 나아가 시뮬레이션을 통해 운전자의 경로 환경에 대한 학습과정과 경로선택 행동을 구현하였으며, 향후 연구방향에 대해 고찰한다.

• 한국도로학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.195-202
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• 2011

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.