국내는 정보통신(IT) 기술의 발달을 기반으로 BIS, BMS, CNS 등을 통해 교통정보가 실시간으로 제공되고 있으며, 향후 유비쿼터스 시대로 본격적으로 진입하게 되면 개개인의 입맛에 맞는 맞춤형 (대중)교통 정보 제공이 가능하리라 판단된다. 이러한 대중교통 통행정보 제공은 대중교통망에서의 경로탐색알고리즘을 구현함으로써 가능한데, 대중교통망은 일반가로망과는 달리 환승과 운행시간 특성을 포함하며, 통행자가 경로선택시 통행거리, 통행요금, 환승횟수 등과 같은 복수의 요소에 대한 고려가 필요하다. 이에 본 연구에서는 사용자에게 영향을 미칠 수 있는 요인들을 제약조건으로 구성하고 그들의 상한 값을 변수화 함으로써 사용자의 경로탐색조건을 보다 자의적으로 축소해 나가는 기법을 제안한다. 또한, 본 연구에서는 서비스시간제약조건을 고려한 K경로탐색알고리즘에 기반을 두어 환승횟수, 총통행시간, 좌석확보, 거리비례제의 요금제약, 환승시간을 제약조건으로 구축하고, 최적의 경로를 탐색하는 방법을 제안한 후 서울시 및 수도권 도시철도망에 대하여 적용함으로써 맞춤형 환승교통정보를 구현해 본다. 적용되는 K경로탐색알고리즘은 전체경로삭제(Entire Path Deletion Method)에 근거한 후, 시간종속적(Time-Dependent)인 개념으로 확장하여 향후 여행전(Pre-Trip), 여행중(In-Vehicle Route Guidance), 실시간적인 경로계획(PathPlanning)에도 활용될 수 있는 기반을 구축하였다.
국내는 정보통신(IT) 기술의 발달을 기반으로 BIS, BMS, CNS 등을 통해 교통정보가 실시간으로 제공되고 있으며, 향후 유비쿼터스 시대로 본격적으로 진입하게 되면 개개인의 입맛에 맞는 맞춤형 (대중)교통 정보 제공이 가능하리라 판단된다. 이러한 대중교통 통행정보 제공은 대중교통망에서의 경로탐색알고리즘을 구현함으로써 가능한데, 대중교통망은 일반가로망과는 달리 환승과 운행시간 특성을 포함하며, 통행자가 경로선택시 통행거리, 통행요금, 환승횟수 등과 같은 복수의 요소에 대한 고려가 필요하다. 이에 본 연구에서는 사용자에게 영향을 미칠 수 있는 요인들을 제약조건으로 구성하고 그들의 상한 값을 변수화 함으로써 사용자의 경로탐색조건을 보다 자의적으로 축소해 나가는 기법을 제안한다. 또한, 본 연구에서는 서비스시간제약조건을 고려한 K경로탐색알고리즘에 기반을 두어 환승횟수, 총통행시간, 좌석확보, 거리비례제의 요금제약, 환승시간을 제약조건으로 구축하고, 최적의 경로를 탐색하는 방법을 제안한 후 서울시 및 수도권 도시철도망에 대하여 적용함으로써 맞춤형 환승교통정보를 구현해 본다. 적용되는 K경로탐색알고리즘은 전체경로삭제(Entire Path Deletion Method)에 근거한 후, 시간종속적(Time-Dependent)인 개념으로 확장하여 향후 여행전(Pre-Trip), 여행중(In-Vehicle Route Guidance), 실시간적인 경로계획(Path Planning)에도 활용될 수 있는 기반을 구축하였다.
Mass transit information can contribute many benefits to users. Especially, transportation information technology is developing highly with information technology in Korea recently. Hereafter, it is expected to give customized transportation information to users individually with the advent of ubiqu...
Mass transit information can contribute many benefits to users. Especially, transportation information technology is developing highly with information technology in Korea recently. Hereafter, it is expected to give customized transportation information to users individually with the advent of ubiquitous age in earnest. This public transportation information service can be realized by path finding algorithm in public transportation networks including travel and transfer attributes. In this research, constraints are constructed with the primary facts influencing users. Moreover, the method reducing user's path finding condition arbitrarily is proposed by making the maximum value as variables. In this study, transfer frequency, total travel time, seat confirmation, transfer time and travel time become constraint condition based on k path finding algorithm considering service time constraint condition. Moreover, case study about user customized transfer information is performed in Seoul and metropolitan subway networks.
Mass transit information can contribute many benefits to users. Especially, transportation information technology is developing highly with information technology in Korea recently. Hereafter, it is expected to give customized transportation information to users individually with the advent of ubiquitous age in earnest. This public transportation information service can be realized by path finding algorithm in public transportation networks including travel and transfer attributes. In this research, constraints are constructed with the primary facts influencing users. Moreover, the method reducing user's path finding condition arbitrarily is proposed by making the maximum value as variables. In this study, transfer frequency, total travel time, seat confirmation, transfer time and travel time become constraint condition based on k path finding algorithm considering service time constraint condition. Moreover, case study about user customized transfer information is performed in Seoul and metropolitan subway networks.
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문제 정의
본 연구에서는 사용자에게 영향을 미칠 수 있는 요인들을 제약조건으로 구성하고 그들의 상한 값을 변수화 함으로써 사용자의 경로탐색조건을 보다 자의적으로 축소해 나가는 기법을 제안한다. 이를 위해 본 연구에서는 서비스시간제약조건을 고려한 K경로탐색알고리즘에 기반을 두어 환승횟수, 총 통행시간, 좌석확보, 거리비례제의 요금제약, 환승시간을 제약조건으로 구축하고 최적의 경로를 탐색하는 방법을 제안한 후 서울시 및 수도권 도시철도망에 대하여 적용함으로써 맞춤형 환승교통정보를 구현해 본다.
본 연구에서는 통행거리, 통행요금, 환승횟수, 좌석여부 등의 대중교통망에서의 환승교통정보제공을 위해 유입기반 전체경로삭제기법을 기반으로 한 K경로탐색 알고리즘에 사용자의 다양한 요구조건(수단의 출발시간, 도착시간, 환승시간, 대기시간, 혼잡도 등)을 고려하여 대안경로 정보를 제공하는 알고리즘을 개발하였다.
가설 설정
알고리즘 적용 시 출발시간은 로 통일하였으며, 각 시간간격 와 관계없이 역간 통행시간, 환승소요시간은 일정하다고 가정하였다. 즉, 역간 통행시간은 오직 표 5의 표정속도에만 의존하며, 환승소요시간 역시 시간간격 t와 관계없이 역별로 표 6의 값을 갖는다고 가정하였다.
알고리즘 적용 시 출발시간은 로 통일하였으며, 각 시간간격 와 관계없이 역간 통행시간, 환승소요시간은 일정하다고 가정하였다. 즉, 역간 통행시간은 오직 표 5의 표정속도에만 의존하며, 환승소요시간 역시 시간간격 t와 관계없이 역별로 표 6의 값을 갖는다고 가정하였다.
제안 방법
동일링크를 통행하는 복수수단을 표현하기 위해 본 연구에서 추구하는 방법은 동일링크에 통행하는 모든 수단을 링크로 처리하는 방안이다. 이 방법이 적용되면, 복합교통망에서는 출발노드와 도착노드가 동일하나 링크의 속성이 다른 복수의 링크를 포함하게 된다.
본 연구에서 구축된 알고리즘을 토대로 대안 경로와 동적 정보를 고려한 맞춤형 환승교통정보를 서울시 및 수도권도시철도망에 적용해 보았다. 이를 위해 3장에서 구축한 서비스시간제약을 고려한 동적 K최소시간알고리즘에 표 7과 같은 시나리오 1과 시나리오 2의 두 가지 제약조건을 포함시켜 통행자의 선호도를 고려한 맞춤형 정보를 구현시켜 보았으며, 그 결과는 시나리오 1은 그림 4, 표 8와 같으며, 시나리오 2는 그림 5, 표 9와 같다.
본 장에서 사용하는 표식은 II장의 서비스시간제약을 고려한 동적 K최소시간경로탐색에서 사용한 표식을 사용하였으며, 사용자의 제약조건을 추가하기 위하여 표 2와 같은 변수를 추가하였다.
본 장에서는 복수의 대중교통수단이 존재하는 교통망에서 이용자의 경로 선택 시 반영될 수 있는 통행시간, 환승시간, 좌석여부, 요금, 출발시간을 고려하여 K경로탐색에 반영하는 알고리즘을 제안한다.
본 연구에서 구축된 알고리즘을 토대로 대안 경로와 동적 정보를 고려한 맞춤형 환승교통정보를 서울시 및 수도권도시철도망에 적용해 보았다. 이를 위해 3장에서 구축한 서비스시간제약을 고려한 동적 K최소시간알고리즘에 표 7과 같은 시나리오 1과 시나리오 2의 두 가지 제약조건을 포함시켜 통행자의 선호도를 고려한 맞춤형 정보를 구현시켜 보았으며, 그 결과는 시나리오 1은 그림 4, 표 8와 같으며, 시나리오 2는 그림 5, 표 9와 같다.
본 연구에서는 사용자에게 영향을 미칠 수 있는 요인들을 제약조건으로 구성하고 그들의 상한 값을 변수화 함으로써 사용자의 경로탐색조건을 보다 자의적으로 축소해 나가는 기법을 제안한다. 이를 위해 본 연구에서는 서비스시간제약조건을 고려한 K경로탐색알고리즘에 기반을 두어 환승횟수, 총 통행시간, 좌석확보, 거리비례제의 요금제약, 환승시간을 제약조건으로 구축하고 최적의 경로를 탐색하는 방법을 제안한 후 서울시 및 수도권 도시철도망에 대하여 적용함으로써 맞춤형 환승교통정보를 구현해 본다.
적용되는 K경로탐색알고리즘은 전체경로삭제(Entire Path Deletion Method)에 근거하여 시간종속적(Time-Dependent)인 개념으로 확장하고 향후 여행 전(Pre-Trip), 여행 중(InVehicle Route Guidance), 실시간적인 경로계획(Path Planning)에도 활용될 수 있는 기반을 구축하였다.
본 장에서는 전체경로삭제기반 K경로탐색 알고리즘을 실시간적인 통합대중교통망에 적용이 가능하도록 시간종속적 알고리즘으로 구축하는 과정을 설명한다. 특히 사용자의 다양한 요구조건을 수용하기 위해 기본이 될 수 있는 출발시간제약이 고려되는 알고리즘을 구축한다. 정적교통망에서 전체경로삭제기반 K경로탐색 알고리즘에 대한 연구는 Martins (1984) Azevedo et al.
대상 데이터
개발된 동적 K경로알고리즘이 현실교통망과 같은 대규모 교통망에서도 합리적인 경로를 탐색하는가를 검증하기 위해 서울시 도시철도 및 수도권 철도망에 대하여 적용해 보았으며, 이를 위해 역간거리, 노선별 표정속도, 환승역별 환승시간 등의 실제대중교통속성자료를 사용하였다.
또한, 각 역별 통과노선 및 역간 거리, 배차간격, 환승역별 환승시간 등은 표 3~표 6과 같으며, 철도 네트워크를 구축하기 위하여 사용된 자료는 노드자료, 링크자료, 각 호선의 평균표정속도자료, 환승통행 자료를 사용하였다.
표 3의 수도권 철도 노드자료 및 표 4의 링크자료는『연도별 서울시 교통지표 산출(서울시정개발연구원, 2005)』에서 구축한 EMME/2 네트워크자료를 사용하였으며, 표 5의 노선별 표정속도자료는 서울시 도시철도공사 자료를 사용하였다.
데이터처리
환승시간은 환승소요시간자료와 (평균)대기시간으로 구성되는데, 환승소요시간은『대중교통이동성분석지표 개발(서울 시정개발연구원, 2005년)』에서 구축한 환승통행실태 자료를 사용하였으며, 이 때 환승소요시간이라 함은 환승시작역 플랫폼의 중간에서 환승도착역의 플랫폼 중간까지의 물리적 도보통행시간을 의미한다. 대기시간은 해당 호선에 대하여 평균배차간격의 1/2로 평균대기시간개념을 사용하였다.
이론/모형
이 방법은 링크의 수가 노선수에 비례하여 증가하는 단점이 있으나 수단의 특성이 링크로 반영되고 수단간 환승을 고려할 경우 수단 및 노선 특성에 따른 다각도의 분석이 가능하다는 장점이 있다(De Cea and Fernndez, 1993). 또한 수단이 링크로 표현되었으므로 기존의 복합교통망에서 활용되고 있는 링크표지기반 K최적 경로 탐색알고리즘(Lee, 2004)을 적용하여 환승에 대한 처리가 용이하다.
성능/효과
개발된 알고리즘을 수도권 도시철도망에 적용해 본 결과 합리적인 경로가 산출되어짐을 알 수 있었으며, 이러한 알고리즘 개발을 통해 대중교통망에서 통행자가 자신의 요구조건에 부합하는 경로를 제공받는 것이 가능하다.
또한, 선호도를 고려한 동적 최소시간경로탐색 알고리즘의 개별 경로 궤적을 살펴보았을 때, 이상의 제약조건을 만족시키며 서비스시간제약을 고려한 합리적인 최소통행시간경로를 탐색하는 것을 확인할 수 있어, 본 장에서 구축한 알고리즘이 대규모 교통망에서의 맞춤형 정보 구현에 적용될 수 있음을 보여주었다.
후속연구
대중교통정보는 대중교통 여행자에게 출발지부터 도착지까지의 통행거리, 통행시간, 통행요금, 환승횟수, 좌석 존재 여부 등의 대중교통 특성들을 포함하는 정보를 제공함으로써 대중교통 여행자의 편의를 도모하고 궁극적으로 대중교통 이용률 증진에 기여할 수 있다. 또한, 현재 국내는 정보통신(IT) 기술의 발달을 기반으로 BIS, BMS, CNS 등을 통해 교통정보가 실시간으로 제공되고 있으며, 향후 유비쿼터스 시대로 본격적으로 진입하게 되면 개개인의 입맛에 맞는 맞춤형(대중)교통 정보가 가능하리라 판단된다. 이러한 대중교통 통행정보 제공은 대중교통망에서의 경로탐색알고리즘을 구현함으로써 가능한데, 대중교통망은 일반가로망과는 달리 환승과 운행시간 특성을 포함하며, 통행자가 경로 선택 시 통행거리, 통행요금, 환승횟수 등과 같은 복수의 요소에 대한 고려가 필요하다.
향후 유비쿼터스 시대의 대중교통 이용을 증진할 수 있도록 전자·통신 연구분야의 양방향 무선통신시스템 도입을 통해 실시간 동적통행정보 제공에 적합한 최적의 통합알고리즘을 개발해야 할 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
대중교통정보의 이점은 무엇인가?
대중교통망의 발달과 함께 대중교통 여행자에 대한 교통정보제공의 필요성이 증대하고 있다. 대중교통정보는 대중교통 여행자에게 출발지부터 도착지까지의 통행거리, 통행시간, 통행요금, 환승횟수, 좌석 존재 여부 등의 대중교통 특성들을 포함하는 정보를 제공함으로써 대중교통 여행자의 편의를 도모하고 궁극적으로 대중교통 이용률 증진에 기여할 수 있다. 또한, 현재 국내는 정보통신(IT) 기술의 발달을 기반으로 BIS, BMS, CNS 등을 통해 교통정보가 실시간으로 제공되고 있으며, 향후 유비쿼터스 시대로 본격적으로 진입하게 되면 개개인의 입맛에 맞는 맞춤형(대중)교통 정보가 가능하리라 판단된다.
대중교통을 이용한 통행에서 최적의 경로선택을 위한 현실적인 방법 중 하나는 무엇인가?
대중교통을 이용한 통행에서 최적의 경로선택을 위한 현실적인 방법 중의 하나는 요인들을 제약조건의 변수들로 정의하고, 사용자의 임의대로(원하는 대로) 탐색된 경로집합을 줄여 나가면서 궁극적으로 단일(또는 소수)의 사용자의 의도가 반영된 궁극적인 최적의 선택경로에 도달하는 것이다.
현재 국내의 대중교통정보는 정보통신 기술의 발달을 기반으로 무엇을 통해 교통정보가 실시간으로 제공되고 있는가?
대중교통정보는 대중교통 여행자에게 출발지부터 도착지까지의 통행거리, 통행시간, 통행요금, 환승횟수, 좌석 존재 여부 등의 대중교통 특성들을 포함하는 정보를 제공함으로써 대중교통 여행자의 편의를 도모하고 궁극적으로 대중교통 이용률 증진에 기여할 수 있다. 또한, 현재 국내는 정보통신(IT) 기술의 발달을 기반으로 BIS, BMS, CNS 등을 통해 교통정보가 실시간으로 제공되고 있으며, 향후 유비쿼터스 시대로 본격적으로 진입하게 되면 개개인의 입맛에 맞는 맞춤형(대중)교통 정보가 가능하리라 판단된다. 이러한 대중교통 통행정보 제공은 대중교통망에서의 경로탐색알고리즘을 구현함으로써 가능한데, 대중교통망은 일반가로망과는 달리 환승과 운행시간 특성을 포함하며, 통행자가 경로 선택 시 통행거리, 통행요금, 환승횟수 등과 같은 복수의 요소에 대한 고려가 필요하다.
참고문헌 (7)
신성일(2004), 교통망에 적합한 비루프 경로 탐색 알고리즘, 대한교통학회지, 대한교통학회, 제22권 6호, pp. 121-131
Azevedo J. A., Costa M. E. O. S., Madeira J.J.E.R.S., Martins E.Q.V. (1993), An algorithm from the ranking of shortest paths, European Journal of Operational Research, Vol. 69, pp. 97-106
De Cea. J. and Fernndez, J.E. (1993) Transit assignment for congested public transport systems: an equilibrium model, Transportation Science, Vol. 27
Lee, M. (2004) Transportation Network Models and Algorithms Considering Directional Delay and Prohibition for Intersection Movement, Ph.D. Dissertation, University of Wisconsin Madison
Lozano, A. and Storchi, G. (2001) Shortest viable path algorithm in multimodal networks, Transportation Research A, Vol. 35, No. 3, pp. 225-241
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