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문제 정의
- 이렇게 기 구축되어있는 GIS데이터를 사용함으로써 데이터구축시의 시간 및 노력을 대폭 절감할 수 있고, 안내시스템을 구현할 경우에 필요에 따라서는 건물, 필지 등의 기타 레이어를 간단하게 중첩시켜 표현할 수도 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 GIS와 함께 관계형 데이터베이스를 이용함으로써 다수의 교통수단과 정류장, 환승지역 간에 존재하는 복잡한 관련성을 효과적으로 표현하는 방안을 소개하였다.
- 본 연구에서는 다수의 교통수단이 존재하는 교통 네트웍에서 유전자 알고리즘을 적용하여 최적 해를 탐색하는 방안을 제시하기 위해 그림 3과 같은 간단한 네트워크를 구성하였으며, 이를 기반하여 초기화, 적응도 평가, 개체선택, 유전연산자(돌연변이, 교배) 등에 대한 설명을 하고자 한다.
- 본 연구에서는 다수의 수단간 환승이 발생하는 대중교통망에서 최적루트를 탐색하는 방안을 제시하였다. 현실적인 탐색과정이 되려면 환승지 역에서의 몇 가지 시간제약요소가 반영되어야 한다.
- 여러 수단이 혼재되어 있는 복합적인 대중교통 네트웍에서 현실적인 경로안내 시스템을 구축하기 위해서는 환승시의 시간제약 문제가 고려되어야 한다. 본 연구에서는 이러한 시간제약 요소들을 염두한 대안적인 대중교통 안내 시스템을 구축하는 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 교통 수단들의 복합적인 조합으로 경로가 구성되는 상황에서 최적의 경로를 찾기 위한 방법으로 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm, 이하GA)을 사용하였다.
가설 설정
- 그러나 네트웍이 버스 지하철, 기차, 배, 비행기 등 스케줄링된 다수의 수단으로 이루져 있고, 그들 간에 환승이 발생한다면 환승시의 시간적 제약요소가 반영되어야만 한다. 교통분야에서 시간제약문제는 "시간창 (time window)"이란 용어로 언급되어 왔으며, 이는 하나의 노드에는 정해져 있는 출발시간들이 존재하며, 이 노드에서의 출발은 이들 시간 중에만 허용된다는 것을 가정한다(Desrochers and Soumis 1988). 환승이 발생하는 이러한노드에서는 각 가능 모드별로 출발시간이 제한되므로 최소시간 경로를 탐색하기 위해서는 이들 출발시간을 비교해야 한다.
- 포함될 수 없다는 것과, ii) 기점으로부터 각 노드까지의 최단경로를 단계적으로 산출하고, 최종적으로 이들을 연결하게 되면 기-종점간 최단경로가 구축된다. -는 가정에 기초하고 있다.
- • 네트웍의 특정 부분은 다수의 모드(수단)가 공유할 수 있다.
- • 노드와 링크간에는 위상관계(topological relationship)가 존재한다. 이때 노드는 정류장을 의미하며, 링크는 버스나 지하철 등의 루트를 말한다.
- • 여행객은 시점에서 목적지까지 다양한 수단의 조합을 이용할 수 있다.
- 예를 들어, 정류장 S-1 에서 S-2로 S-1에서 S-3로의 이동시간은 각각 2분곽 3분이 라고 가정한다. 그리고 S-2, S-3 정류장에서의 출발 가능 시간은 각각 (5분 10분, 15분)과 (5분, 12분, 18분)으로 스케쥴되어 있다고 가정한다. 만약 여행객이 정류장 S-1에 4분 시점에 도달한다면 S-2에는 6분에 도착할 수 있을 것이다.
- 그 다음으로는 여행의 시작시간을 제공하도록 되어 있다. 이 예시는 좌측 상단 코너와 우측 하단코너를 시작점과 목적지로 각각 입력했다고 가정하고 출발 시간은 12:30pm으로 입력했다고 했을 때 산출된 경로 의예를 보여준다. 그 밖에 GA과정에 필요한 모집단 크기, 반복의 수(목표 세대수), 기타 적용 확률들과 같은 파라미터들은 적절히 가정되어 프로그램 내에서 표현되었으며, 버스의 배차간격, 정류장간 거 리, 서비스 시작 및 종료 시간과 같은 시간제약 요소들도 역시 그림 7에서 예시된 바와 같이 적절히 가정하여 테이블 내에 저장되었다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.