집계자료를 이용한 미시적 시뮬레이션 모형의 자동정산체계 개발 : 도시고속도로사례

서지정보

ㆍ발행기관 : 대한교통학회 ㆍ수록지정보 : 대한교통학회지 / 29권 / 1호
ㆍ저자명 : 이호상, 이태경, 마국준, 김영찬, 원제무

목차

I. 서론
II. 관련문헌 고찰
III. 정산절차
Ⅳ. 적용 및 결과분석
Ⅴ. 결론 및 향후 연구과제
참고문헌

한국어 초록

미시적 시뮬레이션 모형은 컴퓨터 성능이 향상되고 정교한 모형이 개발되면서 광역적인 범위까지 적용분야가 점
차 확대되고 있다. 현장 교통상황을 정확하게 묘사하기 위해서는 시뮬레이션 모형의 정확한 정산이 매우 중요하다.
국내에서는 거시적 모형에 대한 정산연구는 많이 진행된 반면에 미시적 모형에 대한 정산연구는 매우 부족한 실정
이다. 본 연구에서는 유전자알고리즘 이용하여 미시적 시뮬레이션 모형의 파라미터를 자동으로 최적화하는 자동정산
체계를 제시하였다. 내부순환로 지점검지기에서 수집되는 관측교통량과 미시적 시뮬레이션모형(VISSIM)의 교통량
간의 제곱오차(RMSE)를 성능지표로 하고, 최적화 목적함수는 제곱오차를 최소화 하는 것으로 설정하였다. 내부순
환로에 적용한 결과, 기본 파라미터에 비해 자동정산체계의 RMSE가 60.4%(19.3→7.6)나 감소하여 매우 효과적
인 것으로 나타났다.

영어 초록

The application of micro-simulation model has been extended farther with improvement of
computer performance and development of complicated model. To make a micro-simulation model
accurately replicate field traffic conditions, model calibration is very crucial. Studies on calibration
of micro-simulation model have not been enough while lots of studies on calibration of
macro-simulation model have been continued in our country. This paper presents an
auto-calibration of parameter values in micro-simulation model(VISSIM) using genetic algorithm.
RMSE(Root Mean Square Error) of collected volume on the urban expressway versus simulated
volume is set as MOP(measure of performance) and objective function of optimization is set as to
minimize the RMSE. Applying to urban expressway(Nae-bu circular) as a case study, it shows that
RMSE of optimized parameter values decrease 60.4%(19.3→7.6) compared to default parameter
values and the proposed auto-calibration system is very effective.

참고 자료

없음