행위자 기반 모델링의 필요성
- 기존 전통적인 교통모델은 교통존 간 집계 통계량을 기반으로 수요를 설명
- OD matrix 형태로 수요 모델링
오른쪽 그림이 OD matrix이다.
- 실제의 많은 경우 1개 이상의 matrix가 필요하다.
- 여러가지 통행 목적에 의해 특정이 된다. (통금, 등하교, 쇼핑, 레져 등)
- 행위자의 각기 다른 사회통계적 특성에 따라 OD matrix가 나타날 수 있다.
- 시간에 따른 OD matrix의 경우 수요 표현 형태는 점점 복잡해지게 됨
많은 행위자로 이루어진 교통체계를 모델링하는 경우 시뮬레이션 시간 범위에 따라서 필요한 OD matrix가 커지게 됨 또한 공간적 범위가 커지게 되면서 matrix의 차원은 급증하게 되고 필연적으로 Matrix가 희소행렬의 형태를 띄게 됨
-> 희소행렬은 컴퓨터 리소스의 상당한 비효율성을 야기하고 연산을 통해 유의미한 결과 도출을 힘들게 함
개별 행위자에 대한 모델링을 통해 물리적 제약을 반영할 수 있고 행위자의 사회통계적 특성을 직접 반영하여 시뮬레이션 결과를 통해 각기 다른 그룹 별 특성을 살펴봄으로써 보다 의미있는 결과를 도출할 수 있다.
- 기존 전통적 교통모델의 한계점과 행위자 기반 모델링의 필요성을 설명하시오.
내 답안: 기존 교통존 간 집계 통계량을 기반으로 OD matrix형태로 수요 모델링을 한다. 하지만 실제 교통 데이터의 경우 매우 복잡하고 많은 데이터가 있기 때문에 이런 방식으로 수요 모델링을 했을 때 희소행렬의 형태를 띄게되고 이는 상당한 비효율성을 야기하고 연산을 통한 유의미한 도출이 힘들어진다. 하지만 개별 행위자에 대한 모델링을 통해 물리적 제약을 반영하고 행위자의 사회통계적 특성을 직접 반영해 시뮬레이션 결과를 통해 각기 다른 그룹 별 특성을 살펴봄으로써 의미있는 결과 도출이 가능하다.
모범답안: 기존 전통적 교통 모델은 교통존 간 집계 통계량을 기반으로 OD matrix 형태로 수요를 모델링함. 그러나 통행목적과 행위자의 사회통계적 특성에 따라 다양한 OD matrix가 필요함. 시간과 공간적 범위가 커질수록 matrix의 차원이 급증하고 희소행렬이 되어 컴퓨터 리소스의 비효율성과 유의미한 결과 도출이 어려워짐. 따라서 개별 행위자에 대한 모델링을 통해 물리적 제약과 행위자의 특성을 직접 반영할 수 있는 새로운 접근 방식이 필요함.
