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학술대회자료
저자정보
최승은 (연세대학교) 김진희 (연세대학교)
저널정보
대한교통학회 대한교통학회 학술대회지 대한교통학회 제86회 학술발표회
발행연도
2022.4
수록면
401 - 406 (7page)

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그동안 선택이론분야에서는 이론을 기반으로 한 Discrete Choice Model (DCM)이 분석의 주 모델로 활용되었다. 다양한 모빌리티 서비스 이용에 있어 통행자의 행동과 선호도를 이해하고 통행수요를 추정하는 데 있어 DCM은 효율적이고 성공적으로 역할을 제공해왔다. 그러나, 보다 방대하고 섬세한 데이터의 추출이 가능해짐에 따라 통행자 각 개인에 대한 이해가 필요하게 되었다. 빅데이터의 등장과 함께 실시간의 수요에 대한 대응이 가능한 온디맨드 모빌리티 서비스 또한 등장을 하면서, 새롭게 수집된 데이터를 구현할 수 있는 보다 유연한 모델의 필요성이 제기되었다. 수요 추정 정확도를 높이기 위해 다양한 데이터 기반 모델들이 등장했으며, 특히 심층신경망(DNN)의 선택이론분야로서 적용 및 구현에 대한 많은 연구가 수행되었다. 그러나, 기존 DCM의 해석가능성을 DNN 또한 반영할 수 있는가에 초점을 맞춘 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 적용성과 해석가능성에 대한 이슈를 중점적으로 심층신경망(DNN) 모델을 활용하여 온디맨드 모빌리티 서비스 수단 선택 분석을 하고자 한다. 사용된 데이터는 기존에 이용되는 통행 수단들과 새롭게 등장한 차량 공유 서비스 및 수요 대응형 교통(DRT)에 대한 통근 통행자들의 선호도를 파악하기 위해 수행된 가상 선호도 조사를 통해 수집되었다. 모델 적용시, 일관성 파악을 위해 무작위로 선택한 여러 학습 및 테스트 데이터에 대한 패턴을 관찰하는 데 초점을 맞췄다. 그 결과, DNN은 선택이론분야에 적용시 안정적인 예측력과 높은 추정 정확도를 가지고 있음을 나타냈으며 여러 한계점이 존재하나 추후 다양한 방면으로 연구가 가능할 것으로 기대된다.

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