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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
Eui-Jin Kim (National University of Singapore) Prateek Bansal (National University of Singapore)
저널정보
대한교통학회 대한교통학회 학술대회지 대한교통학회 제87회 학술발표회
발행연도
2022.9
수록면
366 - 371 (7page)

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이론 기반 선택모형은 연구자가 정의한 효용함수에 의해 그 성능과 해석이 결정된다. 하지만, 급변하는 교통 서비스와 생활 패턴은 다양하고 복잡한 통행행태를 유발하여, 간단한 선형 구조를 가정한 기존 효용함수가 그 복잡성을 충분히 담지 못한다. 심층 신경망은 복잡한 관계를 표현할 수 있는 유연한 구조를 바탕으로 복잡한 통행행태를 표현하는 가상의 효용함수를 예측성능을 바탕으로 추정해낸다. 하지만 심층 신경망이 추정한 가상의 효용함수는 일부 속성에 대해 비합리적 해석을 내놓기도 한다. 예를 들어 통행 비용은 교통수단의 효용을 명확하게 감소시키지만, 심층신경망은 부분적으로 효용을 증가시킨다는 결과를 내놓기도 한다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 특정 속성에 대해 효용에 대한 단조증가 또는 감소를 보장할 수 있는 부분단조 제약을 부과한 신경망을 선택모형에 활용하였다. 시뮬레이션 자료를 활용한 평가결과 제안된 신경망은 기존 다항로짓 모형의 예측력을 증가시킬 뿐 아니라 실제 효용함수의 형태를 더 잘 추정해내는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과 및 접근은 통행 행태모형뿐 아니라 심층 신경망에 이론적 지식을 녹여내는 최신 인공지능 연구에 기여할 수 있다.

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