온세상의 자기계발 연구소

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이산선택모형(Discrete Choice Model, DCM)은 사람이 여러 대안 중 하나를 선택하는 행태를 수학적으로 설명하는 확률 기반 모델이다. 교통공학에서는 통행 수단 선택, 경로 선택, 출발 시간 결정 등 다양한 의사결정 과정을 분석하고 예측하는 데 활용된다. 본 글에서는 DCM의 개념, 수학적 구조, 실제 적용 사례, 기술적 한계 및 미래 확장 가능성을 종합적으로 다룬다. 서브 키워드로는 로짓 모형, 효용함수, 통행행태 모델링이 있다.1. 이산선택모형의 개념과 교통 분야에서의 의의교통은 수많은 의사결정의 연속이다. 사람들은 목적지를 정하고, 이동 수단을 선택하며, 어떤 경로로 언제 출발할지 결정한다. 이처럼 ‘하나의 대안’을 선택하는 과정은 이산적(discrete)이고, 그 선택은 사람마다 다..

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베이지안 네트워크 분석(Bayesian Network for Transportation)은 다양한 교통 변수 간의 인과적 관계를 확률적으로 모델링하고, 불확실한 교통 환경에서 의사결정을 지원하기 위한 도구다. 본 글에서는 베이지안 네트워크(BN)의 개념과 구조, 교통 분야의 실제 적용 사례, 기술적 한계와 확장 가능성까지 교통공학자의 시각에서 다룬다. 서브 키워드로는 확률 그래프 모델, 조건부 확률, 인과 추론 모델이 있다.1. 베이지안 네트워크의 개념과 교통 분야 필요성현대의 교통 시스템은 다양한 요인들이 복합적으로 작용하는 복잡계다. 교통량, 사고 발생, 날씨, 통행 시간, 대중교통 지연, 운전자 행태 등 수많은 변수들이 서로 영향을 주고받으며 실시간으로 변화한다. 이러한 복잡한 상호작용을 분석하기 ..

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예측 기반 예측(Stochastic Travel Forecasting)은 교통 수요와 통행 행태를 확률적으로 분석하여 다양한 가능성을 고려한 교통 예측 결과를 산출하는 모델링 접근법이다. 이 글에서는 불확실성을 반영한 예측의 필요성과 개념, 수학적 모델 구조, 도시 교통 시스템 적용 사례, 분석 한계 및 미래 교통정책과의 연계 방향을 종합적으로 살펴본다. 서브 키워드로는 확률 기반 수요 예측, 통행행태 불확실성, 시나리오 기반 계획이 있다.1. 예측 기반 예측의 개념과 등장 배경전통적인 교통 수요 예측 모델은 대부분 ‘결정론적(Deterministic)’ 접근법을 사용한다. 즉, 특정한 입력값(인구, 소득, 차량 보유율 등)에 대해 하나의 결과값(예: 통행량, 속도)을 도출하는 방식이다. 하지만 도시 교..

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대응 선택 모델(Dynamic Route Choice Model)은 운전자가 도로망 내에서 경로를 선택하는 과정을 시간의 흐름에 따라 동적으로 분석하는 교통행태 모델이다. 정적인 경로 선택이론을 넘어 실시간 정보, 교통상황 변화, 운전자 심리까지 반영하며, 도심 교통 시뮬레이션, 자율주행 경로 설계, 교통 수요 예측 등에 활용된다. 서브 키워드로는 동적 교통 할당, 경로 선택 행태, 실시간 경로 탐색이 있다.1. 동적 경로 선택 모델의 개념과 등장 배경운전자는 도로망을 주행할 때, 목적지까지 가장 빠른 경로를 선택한다고 알려져 있다. 하지만 실제 상황은 훨씬 복잡하다. 도로의 혼잡 정도, 실시간 사고 정보, 운전자의 경험, 출발 시각, 대중교통 연계 여부 등 수많은 요소가 경로 선택에 영향을 미친다. 이..