Traffic assignment is a methodology to estimate the flow in the network of interest and has a great influence on traffic planning. Traffic assignment can be generally divided into the link-based algorithm and the path-based algorithm, depending on the variables used. The link-based algorithm has the advantage of easy operation and implementation, but has the disadvantage of directly considering information on the route which drivers actually use. The path-based algorithm is an effective approach from the viewpoint of traffic planning and operation because it can provide information on user’s individual path, but has a drawback that it is not easy to implement in a large-scale network due to high memory requirements. This dissertation suggests the methodology that has both 1) easy implementation and low memory (typical characteristics of link-based traffic assignment) and 2) determination of user’s individual path (those of path-based traffic assignment) by estimating path flow from optimal link-based traffic assignment in the form of an underdetermined system.
Using the standard node-link database provided by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MOLIT), and origin-destination data (O-D data) between the highway tollgates provided by the Korea Expressway Corporation, traffic assignments in a real-world large-scale network are conducted for the three types of O-D data: weekdays, weekends, and holidays. This dissertation predicts the service level according to the preference of users by estimating the path flow values after determining the optimal link-based traffic assignment on the Korean highway where the origin-destination data is known. This dissertation can contribute to various areas such as route expansion strategies for public transportation services and user-friendly self-driving services. In addition, it can contribute to overcoming conventional difficulties in the transportation engineering such as hypothesis verification for transportation policy.
통행 배정은 네트워크 내 흐름량을 추정하는 방법론으로 교통계획에 큰 영향을 미친다. 통행 배정은 사용되는 변수에 따라 링크 기반 알고리즘과 경로 기반 알고리즘으로 크게 나눌 수 있다. 링크 기반 알고리즘은 연산과 구현 용이성의 장점을 가지고 있지만, 이용자가 실제로 어떤 경로를 사용하는지에 대한 정보가 누락되는 단점을 가지고 있다. 이에 반해, 경로 기반 알고리즘은 이용자의 경로 정보를 알 수 있어 교통계획 및 운영의 관점에서 효율적인 접근 방법이지만, 메모리 요구사항이 높기에 대형 네트워크에서의 구현이 용이하지 않는 단점을 가지고 있다. 본 학위논문에서는 부정 연립 방정식(underdetermined system)의 풀이에 착안하여 링크 기반 통행 배정으로부터 경로 흐름량(path flow)를 구함으로써 링크기반 통행배정의 구현 용이성, 메모리 최소 사용과 경로기반 통행배정에 대한 정보 제공이라는 장점을 모두 갖는 방법론을 제안하였다. 이 후, 국토교통부에서 제공하는 표준 노드-링크 데이터베이스와 한국도로공사에서 제공하는 고속도로 영업소간 기점-종점 데이터를 이용하여, 평일, 주말, 명절의 세가지 유형에 따른 대한민국 고속도로 내 통행 배정을 실시하였다.
본 학위논문은 기점-종점 데이터가 알려져 있는 상태에서 사용자 개별 선호도를 반영한 대한민국 고속도로 내 통행 배정을 통해 경로 흐름량(path flow)를 구함으로써 사용자 군의 선호도에 따른 서비스 레벨을 예측하였다. 이는 대중교통 서비스에 추가 노선 확장 전략, 이용자 친화적인 자율주행 기술개발 등 다양한 분야에 도움을 줄 수 있을 것으로 예상한다. 또한, 네트워크 분석 플랫폼 구현을 통해 교통정책 구상 시 타당성 검증을 간편하게 함으로써, 기존 교통 공학의 한계점을 극복하는데 기여할 수 있을 것으로 예상한다.
