On-demand transit service is one of the flexible transit services that are designed to update service routes in real-time according to passengers' requests. With the recent rapid development of autonomous driving, autonomous on-demand transit services are receiving lots of attentions. In recent years, unlike earlier studies that had focused on operational efficiency, many studies have dealt with the issue of service unreliability due to real-time route variability. To solve the service reliability issue, this dissertation focuses on two challenges: characterization of urban mobility patterns and on-demand transit service design.
For the first challenge, this dissertation proposes a major mobility pattern extraction method using principal component analysis and a demand classification method based on spatiotemporal demand distributions. The proposed mobility pattern extraction method uses the daily consistency as a criterion for extracting major mobility patterns to be implemented into transportation system design. The major mobility patterns extracted based on the daily consistency can prevent the on-demand transit service from deteriorating service reliability due to random demands. In addition, a demand classification method for designing on-demand transit service is proposed. Since the demand data are classified based on the origin, destination, and departure time, it is possible to distinguish mobility data that are spatiotemporally clustered. Using the proposed classification method, the differences in the mobility patterns between the two regions can be easily identified. In addition, the distribution of the spatiotemporally grouped data can be applied to designing on-demand transit services.
For the second challenge, this dissertation proposes a data-driven methodology for designing on-demand transit services and simulation studies to derive an optimal strategy for on-demand transit service. The proposed on-demand transit aims to improve service reliability with high operational efficiency. The on-demand transit system matches different types of on-demand transits services for different mobility patterns. For requests belonging to mobility patterns with high spatiotemporal density and high daily consistency, the flexibility of route operation is reduced and service reliability is increased. Other types of requests are matched to fully flexible route services that are designed to serve passengers whose origins and destinations are located in a wider space and time. The proposed on-demand transit service is validated through simulation studies. From the simulation results, the proposed service outperforms the existing on-demand transit system. In addition, through simulation studies based on various operation scenarios, optimal parameters for vehicle capacity and fleet size are derived, thereby improving operational efficiency and service quality at the same time.
수요 대응형 교통 시스템 (On-demand transit system)은 승객의 수요에 따라 실시간으로 노선을 업데이트 하며 운행하는 유동적인 서비스로, 최근 자율주행 기술이 빠르게 발전하면서 자율주행형 수요 대응형 교통 서비스가 많은 관심을 받고있다. 하지만 운영 효율성에 집중되었던 초기 연구들과 달리, 최근에는 실시간 경로 변동성에 따른 낮은 서비스 신뢰도 (Reliability)에 대한 문제점이 대두되고 있다. 본 학위논문에서는 수요 대응형 서비스의 신뢰도를 높이면서도 운영 효율을 동시에 높이기 위해 도심 이동 패턴 특성화 연구와 수요 대응형 교통 서비스의 디자인 방법론 연구를 제안한다.
먼저, 도심 이동 패턴 특성화 연구는 주성분 분석 기반 (Principal component analysis) 주요 이동 데이터 추출 방법론 연구와 시공간 수요 분포 기반의 수요 분류 방법론 연구로 구성된다. 본 연구에서 제안한 주요 이동 데이터 추출 방법론은 주성분 분석을 활용한 기존 연구들과 달리, 일별 유사도를 주요 수요 판별의 기준으로 제안하여 교통 서비스 계획에 활용할 데이터를 추출한다. 일별 유사도를 기준으로 추출된 주요 패턴은 교통 서비스 계획에 적용 시 무작위 수요로 인해 서비스의 신뢰도가 낮아지는 것을 방지할 수 있다. 이에 이어, 제안된 수요 분류 방법론은 출발지, 도착지, 출발 시각을 기준으로 수요 데이터를 분류하여 시공간적으로 군집화된 이동 데이터를 구분한다. 제안 방법론은 지역 간 이동 패턴 분석에 용이할 뿐만 아니라, 이를 경로 계획에 활용 시 수요 패턴 맞춤형 교통 서비스 구축이 가능하다.
다음으로, 수요 대응형 교통 서비스의 디자인 방법론 연구는 데이터 기반 수요 대응형 교통 시스템 설계 연구와 제안 시스템을 검증하는 시뮬레이션 연구로 구성된다. 먼저, 데이터 기반 수요 대응형 교통 시스템은 교통 서비스의 신뢰도를 높이면서도 운영 효율 또한 높게 유지하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 도심 이동 패턴 특성화 연구에서 추출된 주요 이동 패턴 분류 결과를 활용해 수요 패턴 별로 상이한 수요 대응형 교통 서비스를 제공하는 새로운 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 시공간 분포가 밀집되고 일별 반복도가 높은 패턴일수록 경로 운영의 유연함을 낮추어 서비스 신뢰도를 높이는 반면, 반대인 경우에는 계획 경로 없이 유연하게 대응하여 보다 다양한 시공간에 위치한 승객을 서비스한다. 이동 패턴 별로 그에 맞는 서비스를 제공함으로서 서비스의 유연함과 신뢰도를 모두 높였다. 그에 이어, 시뮬레이션 연구를 통해 제안한 수요 대응형 교통 시스템이 기존 수요 대응형 교통 서비스보다 높은 성능을 확인하였다. 다양한 운영 시나리오 기반의 시뮬레이션 연구를 통해 제안한 시스템의 최적 운영을 위한 차량 용량 및 대수를 도출하였고, 시뮬레이션 결과를 통해 운영 효율과 승객 편의성이 모두 향상된 것을 확인하였다.
