Rail transport has grown over the Past decades, and rail networks have highly concentrated in urban area, and it is possible for rail passengers to choose a route anions a number of alternative routes. Analysis of factors influencing the choice of route, are required to estimate the rail travel demand of each route. In this paper, we describes route choice model for the transit assignment and characteristics of the route choice(i.e., by relative travel time and fares), and attempts to estimate travel demand of new rail transit based on the slated preference(SP) survey data of Nanko Porttown, which is located in Osaka, Japan.
Spatial experiences in route finding, such as the ability of finding low-traffic routes, exert a significant influence on travel time in big cities; therefore, the spatial experiences of seasoned individuals such as taxi drivers in route finding can be useful for improving route-finding algorithms and preventing using routes having considerable traffic. In this regard, a spatial experience-based route-finding algorithm is introduced through ontology in this paper. To this end, different methods of modeling experiences are investigated. Then, a modeling method is chosen for modeling the experiences of drivers for route finding depending on the advantages of ontology, and an ontology based on the taxi drivers' experiences is proposed. This ontology is employed to create an ontology-based route-finding algorithm. The results are compared with those of Google maps in terms of route length and travel time at peak traffic time. According to the results, although the route lengths of route-finding method based on the ontology of drivers' experiences in three cases (from nine cases) are greater than that based on Google maps, the travel times are shorter in most cases, and in some routes, the difference in travel time reaches only 10 minutes.
Advanced Traveler Inoformation Systems*ATIS) , as a subsystem of ITS influence the travel choices of dreivers by providing them with historical, real-time and predictive information to supprot travel decisions and consequently improves the speed and quality of travel. For thesuccessul accomplishment of ATIS, the time-dependent variations of traffic in a road network and travel times of vehicles during their journey must be predicted . The purpose of this study is to evaluate the past developments in the dynamic route choice models and to apply the instantaneous dynamic user optimal route choice model. recently formulated with flow propagation constraints by Ran, Boyce and LeBlanc, to the real transportation network of Seocho-Ku in Seoul. As input data for this application, the time-dependent travel rates are estimated and the link travel time function is derived. The modelis validated from three view points : the efficiency of model itself the ability to predict traffic volume and travel time on links, and the optimal traffic control.
The multinomial logit model has been applied for various choice problems. Among others, the joint destination mode choice, the mode choice and the route choice are the three major modeling topics for korean transportation planners. This paper examines with real world data (the Olympic road and its competing two major arterials) the usefulness of a Logit route choice model. Quites surpisingly, it is found that the multinomial route choice behavioral model calibrated for this study based on (0,1) individula data base can not provide a good estimate for O-D trips less than 6㎞. 400data points and 3case studies might not be sufficient for a sound conclusion. It is, however, believed from a series of similar studies conducted by the authors that the route choice behavior is more sensitive (more demand elastic with respect to travel time changes) than the mode choice and the shorter trip, the more sensitive. The travel time parameters for destination choice models are usually smalle than the travel time parameters for mode choice models and these parameters (for mode choice models) turn our smaller than the travel time parameters for route choice models from this study. Table 2 in this paper shows parameter changes for three different markets and Table 3 shows the modeling errors when the estimated individual probabilities are aggregated into a route level.
교통정보 제공은 개인의 통행시간 절약뿐만 아니라, 도로 운영의 효율성을 향상하여 사회적 편익을 증진시키는데 중요한 역할을 한다. 그 중에서 VMS(도로전광판 Variable Message Sign: 이하 VMS)는 운전자가 주행 중에 쉽게 이해할 수 있게 함은 물론 불특정 다수에게 실시간으로 정보를 제공하는 수단으로 이용되고 있다. 그렇지만 VMS로부터 제공되는 정보가 운전자의 경로 선택에 있어서 어느 정도의 영향을 미치는지를 명확히 밝히고 있는 연구는 부족한 상태이다. 본 연구에서는 운전자들의 VMS 교통정보 이용 형태 및 이용 만족도 등에 대해 살펴보고, VMS 정보에서 통행시간이 수치적으로 표현되었을 때, 경로선택에 영향을 미치는지에 대한 경로전환 예측모형을 구축하였다. 경로전환예측 모형은 우회도로의 상태에 따라 조건I, 조건II, 조건III으로 구분하여 확률을 추정하였다. 또한 VMS 교통정보 제공으로 인해 발생하는 운전자의 통행단축시간에 따른 전환율과 그에 따른 민감도를 도출하였다. 본 연구의 결과로, 조건I의 경우 단축시간 5분에서 10.0%의 전환율을 보이지만 단축시간이 20분일 때 81.6%까지 늘어났다. 조건II에서는 단축시간이 증가함에 따라 14.2%에서 92.7%까지, 조건III은 최대 99.1%의 전환율의 결과를 나타냈다. 각 조건별 통행단축시간에 따른 전환확률 민감도 분석에서는 조건I일때 약 11분, 조건II는 약 9분, 조건III은 약 5분의 통행단축시간에서 민감도가 가장 높게 나타났다.
최근 여행에 대한 관심이 높아지면서, 번거로운 여행 일정을 대신 수립해주는 여행 일정 추천 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 여행 일정 추천에 있어 가장 중요하면서도 공통적으로 제시되는 목표는 여행 목적지 근처의 인기 관광지를 포함한 최단 거리 여행 경로를 제공하는 것이다. 다수의 기존 연구에서는 개인 맞춤형 스케줄 제공에 초점을 맞추었으며, 사용자의 여행 이동 경로 이력이나 SNS 리뷰가 존재하지 않을 경우 설문 조사가 필요한 문제점이 있었다. 또한 최단 거리를 계산할 때 발생할 수 있는 현실적인 문제점도 명확히 지적되지 않았다. 이와 관련하여, 본 논문에서는 소셜 빅데이터를 활용하여 인기 관광지를 알아내기 위한 정량화된 방법을 소개하고, 최단 거리 알고리즘 적용시 발생할 수 있는 문제점과 이를 해결하기 위한 휴리스틱 알고리즘을 함께 제시한다. 제안 방법을 검증하기 위해, 경상남도를 대상으로 63,000여 개의 플레이스 정보를 수집하고 빅데이터 분석을 수행했으며, 실험을 통해 제안한 휴리스틱 스케줄링 알고리즘이 실제 데이터 상에서 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.
일반적으로 통행시간과 통행비용은 운전자들의 경로선택에 있어서 가장 중요한 두 요소로 고려되는데, 만약 각 경로에 대한 실시간 정보가 없다면 운전자들은 자신의 선택가능경로 중에서 최적경로를 선정하는데 어려움을 겪게 된다. 이로 인한 결과는 거시적인 관점에서 해당 교통망의 경로통행시간진동 혹은 불균형으로 나타나게 된다. 이와 같이 제한된 경로통행시간정보로 운전자가 자신의 최적경로선택에 있어서 어려움을 겪게 되는 것은 대안경로 효용비교에 대한 투명성 이슈(transparency issue)라 할 수 있다. 본 연구에서는 실시간 교통정보의 수준이 단계별로 높아져 감에 따라, 즉, 대안들의 효용이 보다 명확해져감에 따라 최적경로선택의 여지가 높아져가고 이는 대안경로들의 통행시간안정화로 이어질 수 있음을 확률적으로 보여주고, 이를 사례연구를 통해서 입증해 보았다. 사례는 서울시 남산권 교통정보시스템을 선정하였으며, 실시간 통행시간정보의 강화가 운전자들의 경로선정 상의 불확실성을 감소시키고 결국은 경로통행시간의 안정화에 기여한다는 것을 통계적으로 분석하였다. 본 연구는 실시간 교통정보제공이 도시부 교통류 관리에 있어서 상당한 역할수행이 가능함을 확인해준 사례로 의미가 크며, 또한 실시간 교통정보의 제공수준에 따라서 운전자들이 차별화된 영향을 받게 된다는 사실을 실증적으로 확인했다는데 가치가 있다.
실시간 통행시간관련자료의 집계시간간격은 보다 신뢰성있는 통행시간정보제공과 교통정보센터의 효율적인 운영을 위해 매우 중요한 요소이다. 그러나 대부분의 기존 VDS 및 TCS교통정보 데이터는 통계학적·공학적 차원에서의 합리적인 연구나 검증없이 경험적 간격으로 집계되고 있다. 본 연구의 목적은 링크 및 교통축(Corridor) 통행시간 산정 및 예측시의 최적 집계 시간간격을 결정할 수 있는 통계학적 모형을 개발하고 실제 도로망에서 수집되는 통행시간자료에 적용하는 것이다 첫째로, 본 연구는 링크 및 교통축 통행시간 산정 및 예측으로 인한 오차를 계량화하는 통계학적 모형을 제시하고, 제시된 모형의 의미를 교통류이론 측면과 통행시간정보 이용자측면에서 살펴보았다. 둘째로, 미국 Texas, Houston의 도시고속도로에서 AVI시스템을 통해 수집된 통행시간자료를 제시된 모형에 적용하였다. 적용결과 링크통행시간 산정을 위한 최적 집계시간간격보다 링크통행시간예측을 위한 최적 집계시간간격이 큰 것으로 나타났으며, 교통축 통행시간 산정 및 예측을 위한 최적 집계시간간격은 교통축을 구성하는 링크간의 상관관계 (Correlation)에 큰 영향을 받는 것으로 분석되었다.
교통망에서 경로의 총 통행비용은 통행비용과 인지비용으로 구분된다. 출발지와 도착지간에 상이하게 인지되는 비용을 고려하여 경로를 탐색하는 것은 전체경로를 열거해야 하는 문제 때문에 현실 적용에 한계가 있다. 따라서 현재 활용되고 있는 첨단교통정보체계(ATIS)에서 경로정보를 제공할 때 통행비용 만을 고려하여 경로를 탐색하는 기법을 적용하는 것이 일반적이다. 본 연구는 경로열거문제 없이 상이한 링크인지비용을 반영하는 최적 및 K 경로탐색기법을 제안한다. 이를 위해 링크를 경로의 최소단위로 정의하고, 따라서 두 링크의 비교가 경로의 비교로 확대되는 링크표지기반경로탐색기법을 활용하며, 도착지를 기반으로 후방향 최적링크인지경로트리를 구축한 후 출발지기반으로 전방향 최적의 링크총비용 경로트리를 구축하는 수식과 알고리즘을 제안한다.
The submerged floating tunnel (SFT) infrastructure has been regarded as an emerging technology that efficiently and safely connects land and islands. The SFT route problem is an essential part of the SFT planning and design phase, with significant impacts on the surrounding environment. This study aims to develop an optimization model considering transportation and structure factors. The SFT routing problem was optimized based on two objective functions, i.e., minimizing total travel time and cumulative strains, using NSGA-II. The proposed model was applied to the section from Mokpo to Jeju Island using road network and wave observation data. As a result of the proposed model, a Pareto optimum curve was obtained, showing a negative correlation between the total travel time and cumulative strain. Based on the inflection points on the Pareto optimum curve, four optimal SFT routes were selected and compared to identify the pros and cons. The travel time savings of the four selected alternatives were estimated to range from 9.9% to 10.5% compared to the non-implemented scenario. In terms of demand, there was a substantial shift in the number of travel and freight trips from airways to railways and roadways. Cumulative strain, calculated based on SFT distance, support structure, and wave energy, was found to be low when the route passed through small islands. The proposed model helps decision-making in the planning and design phases of SFT projects, ultimately contributing to the progress of a safe, efficient, and sustainable SFT infrastructure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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