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문제 정의
- 그러나 통행시간의 차이는 설계속도뿐만 아니라 경로의 굴곡도에도 종속적이기 때문에 설계속도와 굴곡도를 동시에 고려하는 것이 바람직하다. 따라서 본 연구에서는 굴곡도를 거리의 비율이 아닌 통행시간의 비율로 산출하여 설계속도의 차이를 동시에 반영하고자 한다.
- 본 연구에서 제시하고자 하는 네트워크 연계성은 네트워크의 연결 상태와 강도를 포괄하는 개념으로 연계성 측정 지표는 네트워크의 연결 상태와 강도를 모두 반영해야 한다. 또한 시간과 공간의 변화 및 통행자들의 인지수준 차이에 따른 가변적인 확률적 변동을 배제하여 결과의 일관성과 객관성을 확보하고자 한다. 즉, 본 연구에서는 네트워크의 연결 상태와 강도를 모두 포괄하며 확률적인 변동이 없는 객관적인 측정 지표를 개발하고자 한다.
- 본 연구에서는 교통 네트워크에서 연계성의 개념을 구체하고 노드의 네트워크 연계성을 정의하였다. 정의에 따라 노드의 연계성을 정량적으로 측정할 수 있는 모형을 개발하였고, 새로운 경로 집합 생성 알고리즘을 사용하여 노드의 연계성 지수를 산출하는 방법론을 제시하였다.
- 본 연구에서는 네트워크 연계성을 네트워크의 성능을 평가하기 위한 새로운 지표로 제시하고자 한다. 네트워크의 연결 상태와 강도를 포괄하는 개념으로 네트워크 신뢰성과 평가의 목적과 방향은 유사하지만 개념의 구체성 향상, 지표산출의 용이성 확보, 입력자료의 임의성에 따른 결과의 신뢰도 저하 등을 개선시키기 위해 확률적인 개념을 배제하도록 한다.
- 경로 집합 생성을 위한 알고리즘은 분석 목적에 따라 매우 다양하게 제시되어 있다. 본 연구에서는 노드 간 최대 용량을 확보하는 경로 집합을 찾는 것이 목적이므로 최대 유량(max flow)을 산출하는 고전적 알고리즘인 Ford-Fulkerson 알고리즘 (1956)을 기반으로 한 아래의 경로 생성 알고리즘을 제시한다.
- 이와 같이 연계성 측정을 위한 대상 노드를 한정하는 방법은 노드 집합의 원소를 한정하는 방법과 노드의 연결 가중치를 적용하는 방법을 생각할 수 있다. 본 연구에서는 노드의 연결 가중치를 적용하는 방법을 사용하는데 이에 대해서는 연계성 산정 모형 부분에서 자세히 설명하도록 한다.
- 따라서 대중교통 네트워크에서 링크의 속성은 해당 링크를 운행하는 노선의 속성에 따라 가변적이기 때문에 도로 네트워크와 동일한 분석 틀을 적용하는데 한계가 따른다. 본 연구의 연계성 분석은 기본적으로 도로 네트워크를 대상으로 하는데 결론 부분에서 대중교통 네트워크를 포함한 전체 교통 네트워크로의 확장성에 대해서 간략히 검토하기로 한다.
- 앞에서는 네트워크에서 두 노드 간의 연계성 지수를 산정 하는 방법에 대하여 논하였다. 여기에서는 이를 바탕으로 개별 노드의 연계성 지수를 산정하는 방법을 제시한다.
- 앞에서는 네트워크에서 두 노드 간의 연계성 지수를 산정 하는 방법에 대하여 논하였다. 여기에서는 이를 바탕으로 개별 노드의 연계성 지수를 산정하는 방법을 제시한다.
- 이에 본 연구에서는 교통 네트워크에서 연계성의 개념을 구체화하고 노드를 중심으로 한 연계성 분석 모형을 개발 하여 교통 네트워크에서 교통물류거점의 연계체계를 분석 하는 방법론을 제시하고자 한다.
- 또한 시간과 공간의 변화 및 통행자들의 인지수준 차이에 따른 가변적인 확률적 변동을 배제하여 결과의 일관성과 객관성을 확보하고자 한다. 즉, 본 연구에서는 네트워크의 연결 상태와 강도를 모두 포괄하며 확률적인 변동이 없는 객관적인 측정 지표를 개발하고자 한다.
가설 설정
- 네트워크에서 노드 a의 연계성을 평가하기 위해서는 i) 노드 a에서 다른 노드들로의 연계성뿐만 아니라 ii) 다른 노드들에서 노드 a로의 연계성을 모두 고려해야 한다. 여기서 i)의 연계성을 노드 a의 유출연계성(outbound connectivity), ii)의 연계성을 노드 a의 유입연계성 (inbound connectivity)이라 부른다.
- 모형 검증에 사용된 가상 가로망은 <그림 4>와 같이 노드 7개, 링크 16개로 구성되어 있으며 기종점 간 통행량은 <표 2>와 같다. 링크의 최대 설계속도는 120km/h로 가정한다.
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