선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 다만, 일반적으로 대중교통 승객은 경로를 선택하는 상황에서는 최소 도착 시간뿐만 아니라 그 외의 대안 경로들 중 개인의 선호(최소 환승, 최소 도보 이동 등)에 따라 경로를 결정하기 때문에 다중 경로 탐색이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 다중 경로 탐색이 가능한 운행시간표 기반의 알고리즘을 제안하고자 한다. 이 과정에서 다중 경로 탐색과 관련된 선행 연구들에서 사용하는 경로 유사도 개념을 운행시간표 기반 알고리즘에 맞게 변형하여 적용하였다.
- 본 연구에서는 운행시간표 기반 RAPTOR 알고리즘에 환승 저항과 다중 경로 탐색 기법을 적용한 개선된 알고리즘을 제안하였다. 중복 없는 K개의 다중 경로를 산출하기 위해 유사 경로 판단 규칙을 설정하였고, 환승을 하는 과정에서 환승 저항을 고려할 방법을 알고리즘에 적용하였다.
- 이에 본 연구에서는 환승 저항을 고려한 운행시간표 기반의 대중교통 다중 경로 탐색 알고리즘을 개발하였다. 운행시간표 기반 대중교통 경로 탐색 알고리즘인 RAPTOR를 개선한 것이며, 환승 저항을 경로 탐색 과정에서 고려할 수 있도록 알고리즘을 수정하였다.
가설 설정
- 지하철을 이용한 통행은 스마트 카드에 지하철의 탑승 정류장과 도착 정류장 정보만 기록이 되므로 어떤 경로로 이동했는지, 어떤 정류장에서 환승했는지 알 수 없다. 따라서 알고리즘의 산출 경로와 실적 경로에서 승차역과 하차역이 동일하다면 두 경로가 일치하는 것으로 가정하였다. 전술한 바와 같이 가정한 상황에서 알고리즘의 산출 경로와 실적 경로 데이터 셋의 경로를 비교하여 유사도를 계산하였다.
- 두 경로의 일치 여부를 확인할 때, 버스를 이용한 통행과 지하철을 이용한 통행을 구분하였다. 버스를 이용한 통행의 경우에는 알고리즘의 산출 경로와 실적 경로의 하차 정류장과 탑승 정류장이 다르더라도 동일한 노선을 이용하면 경로가 일치하는 것으로 가정하였다. 지하철을 이용한 통행은 스마트 카드에 지하철의 탑승 정류장과 도착 정류장 정보만 기록이 되므로 어떤 경로로 이동했는지, 어떤 정류장에서 환승했는지 알 수 없다.
- 또한, 환승 저항에는 환승 횟수 외에도 환승을 하는 수단까지의 수평적 이동과 수직적 이동이 고려되어야 한다. 버스에서 버스로 환승하는 경우에는 대부분 수평적 이동이 많은 반면, 버스에서 지하철로 환승하거나 지하철 호선 간 환승할 때 수직적 이동이 수반되므로, 환승 유형에 따라 환승 저항이 다르게 적용될 것이라고 가정한다. 따라서 환승 유형은 버스 간 환승, 버스-지하철 간 환승, 지하철 간 환승으로 구분하였고 환승 유형에 따라 다른 환승 저항값을 적용하였다.
- 운행시간표 정보는 대중교통 노선을 운행할 계획에 대한 정보로 날짜마다 운행계획이 다르고, 실제 버스 및 지하철이 운행되면서 발생하는 변수(교통 상황, 사고 등)로 인해 운행 정보가 계획과 달라 질 수 있다. 이러한 운행정보의 변동을 고려하여 노선의 차량이 정류장에 운행계획에 맞추어 도착할 수도 있지만, 계획된 시간보다 5분 전, 또는 5분 후에 차량이 도착할 수 있다고 가정하였다. 알고리즘에서 사용한 운행시간표는 고정된 값을 이용하므로 대신 승객의 출발 시각을 조정하여 운행정보의 변동을 고려하기로 한다.
- 이에 본 연구에서는 실제 보행자의 환승 도보 이동 시간과 알고리즘 내의 환승 도보 이동 시간이 유사하도록 도보 보정 계수를 이용하며, 이는 개념적으로 도보 이동 속도에 해당하나 실제 보속보다는 느리게 부여한다. 이를 위해 실제 대중교통 승객이 직선거리가 아니라 출발지부터 도착지까지 직각으로 이동하는 맨해튼 거리(Manhattan distance)로 이동하는 것으로 가정한다. 만약 직선거리가 1일 때 맨해튼 거리는 가 되므로, 거리의 비율에 따라 속도를 계산한 결과 1.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.