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문제 정의
- 본 연구는 도시철도 네트워크를 대상으로 최적전략 알고리즘, 경로선택 알고리즘, Dial 알고리즘의 적합성을 검토하였다. 그 결과 Dial 알고리즘이 이론적 가정의 합리성과 분석단위에 따른 계산적 효율성 측면에서 도시철도 이용자의 통행행태 분석에 적합한 것으로 평가되었다.
- 특히 도시철도 부문 교통량 배정은 지난 십여 년 동안 최적전략 알고리즘(the Optimal strategy algorithm)이 표준적으로 적용되고 있으나, 이 알고리즘이 도시철도 이용자의 통행행태 분석에 적합한지에 대한 연구는 충분하지 않다. 이에 본 연구는 최적전략 알고리즘을 포함하여 경로선택 알고리즘, Dial 알고리즘을 대상으로 도시철도 이용자의 통행행태 연구에 적합한 알고리즘의 특성에 대하여 논의한다. 특히 통행자의 인지오차에 대한 가정의 합리성과 링크, 경로, 전략 등 분석단위에 따른 연산 효율성을 중심으로 알고리즘을 평가하고자 한다.
- 이에 본 연구는 최적전략 알고리즘을 포함하여 경로선택 알고리즘, Dial 알고리즘을 대상으로 도시철도 이용자의 통행행태 연구에 적합한 알고리즘의 특성에 대하여 논의한다. 특히 통행자의 인지오차에 대한 가정의 합리성과 링크, 경로, 전략 등 분석단위에 따른 연산 효율성을 중심으로 알고리즘을 평가하고자 한다.
가설 설정
- 경로선택 알고리즘은 통행자가 효용이 가장 높은 경로를 선택한다고 가정한다. 일반적으로 효용은 관측할 수 있는 고정효용과 관측할 수 없는 확률효용으로 구분되는데, 확률효용이 Gumbel 분포를 따른다고 가정하면 로짓모형에, 정규분포를 따른다고 가정하면 프로빗모형에 바탕을 둔다.
- 또한 두 경로의 관측교통량은 지하철 여객 수송실적 자료에서 각각 서울대입구-고속터미널(3), 서울대입구-고속터미널(7)의 수송량 정보로 파악할 수 있다. 물론 경로 A를 이용하더라도 고속터미널(7)에서 하차한 후 환승통로로 이동하여 고속터미널(3)에서 개찰할 수 있고, 혹은 경로 B를 이용한 후 고속터미널(7)에서 개찰할 수 있지만, 이러한 오차는 미미할 것으로 가정한다.
- 최적전략 알고리즘은 한 지점에서 먼저 도착하는 서비스 노선에 탑승하여 통행하는 것을 전제한다. 이 가정은 승강장이 공간적으로 떨어져 있어 한 지점에서 환승할 수 없는 도시철도 이용자의 통행행태에 부합하지 않는다. 다수의 변수와 파라미터를 사용하여 철도 이용자의 통행행태를 모사 하려고 하지만, 국내 여건을 반영한 파라미터 추정 연구는 부족하고, 이를 추가로 추정 또는 정산하려면 많은 시간과 비용이 소요될 것으로 예상된다.
- 통행자는 선택가능한 대안(the set of attractive lines) 중 먼저 도착하는 서비스 노선에 탑승하여 통행하는 것으로 전제한다. 이 가정은 한 지점에서 여러 서비스 노선을 이용할 수 있고, 동일 구간에서 유사한 통행저항을 경험하는 버스 이용자의 통행행태와 부합한다. 그러나 정거장이 노선별로 떨어져 있거나, 동일 구간이라도 통행저항이 크게 다를 수 있는 철도부문의 특성과는 거리감이 있다.
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