순서형 프로빗 모형을 이용한 주행여건별 경로전환 행태 예측
Prediction of Route Changing Behavior by Driving Condition Using Ordered Probit Model
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초록
경로전환 의사결정의 결과는 기존 경로를 주행하거나 혹은 경로를 전환하는 단순한 결과로 나타나지만, 실제 이를 결정하는 과정은 다양하고 복잡하며 단계적인 프로세스에 의해 이루어진다. 효율적 교통관리를 위해서는 우선적으로 운전자 경로전환 행태와 영향요인들에 대한 연구가 선결적으로 필요하다. 주어진 교통정보에 대한 순응률은 운전자 개인별로 다르게 나타나며 이러한 운전자의 각기 다른 반응은 결국은 도로운영자의 운영 의도에 부합하지 않는 결과로 이어질 수 있는데, 이는 네트워크 전체의 효율을 떨어뜨릴 수도 있기 때문이다. 본 연구에서는 고속도로를 이용하는 운전자를 대상으로 설문조사를 통해 주행여건별로 운전자의 교통정보 수용 특성을 고려하여 순서형 프로빗 모형을 이용한 경로전환 행태 예측 모형을 구축하였다. 경로전환에 영향을 미치는 변수는 연령대, 통행목적, 교통정보의 만족도, 필요도, 우회경험, 주행여건이 선정되었다. 분석 결과, 주행여건 양호 상황에서는 “보통” 이하의 비교적 소극적인 경로전환 행태를, 주행여건 불량 상황에서는 경로전환에 비교적 적극적인 행태를 보이는 것을 알 수 있었으며, 양호 상태와 불량 상태 사이의 경로전환 행태는 ‘X’자 형태로 교차하여 변화하는 특징이 있는 것으로 분석되었다. 주행여건 불편 상황의 경우 보통에 가까운 경로전환 행태를 나타내는 것으로 분석되었으며, 주행여건의 변화에 민감하게 반응하여 경로전환의 행태가 변화(기존 경로 이용 또는 경로전환 여부 결정)할 것으로 예상된다. 본 연구를 통해 주행여건에 따라 운전자의 경로전환 의사결정에 있어서의 결정 요인 및 경로전환 행태(의지)에 대해 알아볼 수 있었다. 운전자의 행태가 반영된 정보제공전략의 수립을 통해 보다 효과적인 교통관리를 수행함으로써 네트워크 전체의 성능을 증진시킬 수 있을 것으로 기대한다.
Abstract
Though the result of decision making on route changing appears as a simple result of keeping the existing route or changing the route, the actual process of making the decision is comprised of diverse and complicated gradational processes. For efficient traffic management, a study on the route changing behavior of drivers and the factors influencing the decision is preferentially required. The adaptation rate on given traffic information varies depending on each individual driver. These different responses appear to be the result of unsuitableness to the intention of the traffic road manager and the whole network efficiency can be dropped after all. In this study, we built a Route Changing Behavior Prediction Model for which the Ordered Probit Model is used considering traffic information adoption characteristics of drivers who use expressways by driving condition. As variables which affect route changing, age group, travel purpose, satisfaction and necessity of traffic information, detour experience and driving condition were selected. We could see from the result of analyzing route changing behavior by driving condition that drivers showed a relatively passive route changing behavior of "normal or less positive" under a good driving condition and show relatively positive behavior to route changing under a poor driving condition, and the route changing behavior between good condition and poor condition is analyzed to have a characteristic of changing that intersects in the shape of an 'X'. In the case of inconvenient driving conditions, drivers are analyzed to show route changing behavior close to 'normal', and the route changing behavior is expected to change(decision on whether to use the existing route or switch to a new route) sensitively in response to the change in driving condition. Through the study, the determinant factors and route changing behaviors of the route changing decision for drivers according to driving conditions could be known. This study expects to improve the function of the entire network by the more effective traffic management through an information provision strategy which reflects drivers' behavior.
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