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문제 정의
- 본 연구는 합승으로 인해 지나치게 증가하는 택시 대기시간과 우회경로를 방지하기 위하여 두 개의 제약조건을 고려한다. 첫째는 최대 대기시간을 설정하는 것으로, 요청을 받은 택시는 15분 이내로 승객의 출발지에 도착한다.
- 본 연구에서는 수요대응형 교통수단에 연관된 알고리즘과 운영기법을 검증 및 평가할 수 있는 시뮬레이션 방안을 소개하고, 적합한 적용 예시로 Shared-Taxi 알고리즘을 제안하고 적용하였다. 본 연구에서 개발된 시뮬레이션 모델은 추가적인 네트웍 입력작업 없이 기존의 교통망을 시뮬레이션에 이용하는 수요대응형 교통수단의 시뮬레이션 기법 가능성을 제시하였다. 적용 예시를 위해 Shared-taxi(합승택시) 서비스를 이용하였으며 차량 운행을 위한 시뮬레이션 모형을 위한 알고리즘을 제시하였다.
- 본 연구에서는 마지막으로 제안된 방식에 근거한 최적화되고 범용적인 시뮬레이션 구성 방안을 제안한다. 특히, 기존 연구들에서 알려진 문제점들을 극복하기 위하여, 본 연구에서 요구되는 시뮬레이션을 위한 기본 조건들은 다음과 같다.
가설 설정
- 특히, 기존 연구들에서 알려진 문제점들을 극복하기 위하여, 본 연구에서 요구되는 시뮬레이션을 위한 기본 조건들은 다음과 같다.1) 차량은 실시간으로 돌발이나 수요에 대응하여 동적으로 경로를 변경할 수 있어야 한다.2) 시뮬레이션을 구성하는 교통망은 단순히 대중교통수단을 위한 노드와 링크 체계가 아닌 일반 차량의 경로와 대응되는 넓은 영역과 세부적인 도로망이며, 추가적인 입력작업 없이 시뮬레이션으로 입력 가능하여야 한다.
- 2011년 기준 서울시 법인택시의 하루 운행대수의 3.5%에 해당하는 총 600대의 택시가 시뮬레이션에 적용되었으며, 합승 차량 최대 탑승 인원은 4명으로 가정되었다. 시뮬레이션 중 택시의 운행 속도는 도로 종별에 따라 법정 최고 속도의 60~90% 수준으로 가정되었으며 승객의 승하차시간은 표준 정규분포(평균 1분)에 근거하여 랜덤 설정되었다.
- 4) 차량과 승객들이 정보가 시각적으로 표시되거나 결과를 표출하는 적절한 인터페이스가 필요하다.5) 운행 차량의 대수와 동적 수요 규모의 확장성(Scalability)이 보장되어야 한다.
- 시뮬레이션은 처음 30분의 Warm-up 시간을 포함하여 4시간으로 이루어지고 다음과 같이 총 4가지 택시서비스 수요 수준을 고려하였다, (1) 9,000 (2) 12,000 (3) 15,000 (4) 18,000 (승객 서비스 요청 건수/4시간). Shared-ride 특성을 파악하기 위하여 모든 승객 그룹의 구성인원들은 1명이고 알고리즘에 적용된 제약조건 내에서 합승 허용 의사가 있는 것으로 가정하였다. 또한 시스템의 성능 비교를 위하여 기존의 합승이 허용되지 않는 택시의 시뮬레이션 또한 병행되었다.
- 승객의 실시간 서비스 요청을 위해 택시 수요 데이터에 근거한 음지수분포가 가정되었다. 그림 5는 시뮬레이션을 위해 발생된 택시 수요의 통행거리 분포를 보여 주고 있다.
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