대응 선택 모델(Dynamic Route Choice Model)

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.

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1. 동적 경로 선택 모델의 개념과 등장 배경

운전자는 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. 이처럼 시간에 따라 변화하는 변수들을 반영해 경로를 선택하는 운전자 행태를 수리적으로 설명하는 모델이 바로 대응 선택 모델(Dynamic Route Choice Model)이다.

기존의 경로 선택 모델은 출발지-도착지 간의 최적 경로를 ‘고정된 조건’ 하에서 계산하는 정적 모델(Static Route Choice Model)이었다. 그러나 도시 교통은 사고, 날씨, 교통량 증가 등으로 실시간 변동성이 매우 크다. 이에 따라 교통공학 분야에서는 시간적 요소(Time Dependency)를 반영한 동적 모델의 필요성이 부각되었고, 대응 선택 모델이 본격적으로 연구되기 시작했다.

이 모델은 특히 다음과 같은 분야에서 핵심 역할을 한다.

• 실시간 교통 시뮬레이션
• 자율주행차 경로 의사결정 알고리즘
• 스마트 내비게이션 및 교통정보 시스템
• 동적 교통 수요관리 정책 평가

결과적으로, 대응 선택 모델은 단순한 최단 경로 계산이 아니라, 운전자가 언제, 어디서, 어떤 정보를 바탕으로 경로를 선택하고 바꾸는지를 설명하는 통합적 접근이라 할 수 있다.

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2. 수학적 구조와 운전자 행태 모델링

대응 선택 모델은 크게 경로 선택 확률(Route Choice Probability)을 추정하는 모델과, 행태 기반의 유틸리티 모델(Utility-Based Models)로 구성된다.

▷ 대표적인 수학 구조

Pi(t)=exp⁡(Vi(t))∑j∈Kexp⁡(Vj(t))P_i(t) = \frac{\exp(V_i(t))}{\sum_{j \in K} \exp(V_j(t))}

• Pi(t)P_i(t): 시간 tt에서 경로 ii가 선택될 확률
• Vi(t)V_i(t): 경로 ii의 시간 tt에서의 유틸리티(Utility, 편익 함수)
• KK: 가능한 경로 집합

이 때 유틸리티 함수 Vi(t)V_i(t)는 다음과 같은 요소들을 포함할 수 있다.

• 통행 시간(Travel Time)
• 혼잡 수준(Congestion Level)
• 도로 유형(고속도로, 국도 등)
• 정보 제공 여부 및 정확도
• 운전자의 경로 경험 및 습관
• 도로 통행료 및 비용 요소

동적 경로 선택 모델은 다음과 같은 하위 유형으로 분류된다:

모델 유형	설명	적용 사례
Deterministic Dynamic Model	각 경로에 대해 유틸리티 값을 계산하고, 최댓값을 선택	자율주행차 경로 알고리즘
Stochastic Dynamic Model	유틸리티에 불확실성 요소(오차항)를 포함하여 확률적으로 선택	실시간 내비게이션 시스템
Learning-based Model	운전자가 과거 경험을 기반으로 경로를 학습하고 조정	반복 통행 패턴 분석
Information-based Model	교통정보 획득 여부에 따라 경로 선택이 달라지는 모델	VMS, 모바일 앱 기반 내비게이션

이러한 모델링은 Discrete Choice Theory, Markov Decision Process (MDP), Reinforcement Learning 기반 예측모델 등 다양한 이론과 결합되어 고도화되고 있다.

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3. 실제 도시 교통 시스템 적용 사례

대응 선택 모델은 교통 정책 수립과 스마트 교통 시스템 개발의 핵심 기반으로 다양한 실제 프로젝트에 적용되고 있다.

▶ 사례 1: 서울시 TOPIS 실시간 정보 반영 경로 유도

서울시 교통정보센터(TOPIS)는 도심 주요 노선의 실시간 속도, 사고 정보, 공사 상황 등을 수집하여 시민들에게 정보를 제공하고 있다. 이에 따라, 운전자들은 앱과 내비게이션을 통해 실시간 경로를 변경하며 주행하고 있으며, 해당 경로 선택 데이터를 기반으로 대응 선택 모델을 구축하여 통행 시간 예측 정확도 12% 향상을 달성하였다.

▶ 사례 2: 자율주행 경로 학습 알고리즘 개발

판교 자율주행 테스트베드에서는 차량이 센서와 카메라로 도로 상황을 파악하고, 다른 차량의 흐름에 따라 스스로 경로를 바꾸는 알고리즘을 개발 중이다. 이때 사용된 모델은 강화학습 기반 대응 선택 모델로, 혼잡 회피, 신호 타이밍 예측, 도로 점유율 분산 등의 효과를 낸다.

▶ 사례 3: 교통 수요관리(TDM) 정책 효과 분석

혼잡통행료, 차로 제한, VMS 정보 제공 등 다양한 수요관리 정책이 시행되었을 때, 운전자가 경로를 어떻게 바꾸는지를 분석하기 위해 대응 선택 모델이 활용된다. 서울시의 경우, 특정 구간에 통행료를 부과한 뒤, 경로 변경 비율과 혼잡 분산 효과를 분석해 혼잡 지수 18% 감소라는 정책 효과를 측정했다.

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4. 모델 한계와 기술적 과제

동적 경로 선택 모델은 현실 반영도와 예측 정확도가 높지만, 다음과 같은 한계점도 존재한다.

1. 운전자 행태의 불확실성
   사람마다 경로 선택 기준이 달라 예측 오차가 발생하며, 감성적·습관적 선택을 수리적으로 설명하기 어렵다.
2. 실시간 정보 반응 시간 차이
   운전자가 정보를 수신하고 경로를 바꾸기까지의 시간 차이(Lag)가 모델에 반영되지 않으면, 예측과 실제 경로가 불일치할 수 있다.
3. 모델 학습 데이터 확보 어려움
   정확한 경로 선택 데이터를 확보하려면 GPS 추적, 통신 로그, 교통카드 데이터 등 다양한 자료가 필요하며, 개인정보 보호 등의 이슈도 있다.
4. 복잡한 계산 구조
   실시간 경로 예측을 위해 수백만 개의 경로 유틸리티를 계산해야 하므로, 고성능 연산 능력이 필요하며 계산량이 매우 크다.

이를 해결하기 위해 최근에는 딥러닝 기반 예측 모델, 차량 간 통신(V2V) 기반 행태 추론, 모바일 로그 기반 경로 복원 기술 등이 활발히 연구되고 있다.

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5. 미래 교통 시스템과 대응 선택 모델의 융합 방향

앞으로의 교통 시스템은 실시간, 자율적, 지능형으로 변화하고 있다. 이에 따라 대응 선택 모델도 다음과 같은 방향으로 확장될 전망이다.

• 자율주행차 중심 동적 경로 의사결정 모델
  차량은 인간보다 훨씬 빠르고 정확하게 정보를 수집하고 판단할 수 있으므로, 초고속 경로 선택 알고리즘이 필요하며, MODM(Multi-Objective Decision Making)과 결합된 경로 평가 체계가 도입될 것이다.
• MaaS 플랫폼 내 경로 다양화 분석
  한 명의 이용자가 버스, 택시, 자전거, PM을 동시에 조합해 사용하는 서비스 환경에서는, 대응 선택 모델을 활용하여 최적의 경로-수단 조합을 실시간으로 추천할 수 있다.
• 에너지 효율과 환경 영향 반영한 경로 선택
  차량 연비, 도로 경사, 정차 빈도 등을 반영해 ‘가장 빠른 길’이 아닌, ‘가장 친환경적인 경로’를 선택하는 시스템으로 진화할 수 있다.
• 군집 기반 경로 제어 (Group-level Routing)
  특정 지역의 차량 흐름을 집단 단위로 조절해, 전체 혼잡을 줄이는 군집 기반 대응 선택 모델이 자율주행 군집주행 기술과 결합될 전망이다.

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▶ 표: 정적 경로 선택 모델 vs 대응 선택 모델 비교

항목	정적 경로 선택 모델	대응 선택 모델 (동적)
시간 반영	없음 (고정 시간 기준)	시간 흐름에 따라 변화
정보 반영	없음 또는 제한적	실시간 정보 반영 가능
운전자 반응	고정 경로 사용	중간에 경로 변경 가능
적용 분야	일반 도로망 분석	실시간 운영, 자율주행
수학 모델	최단 경로 탐색	확률 기반 선택 모델
계산 복잡성	낮음	높음 (실시간 연산 필요)

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※ 대응 선택 모델은 도시교통이 ‘흐름’에서 ‘행태’로 진화하는 과정에서 반드시 필요한 핵심 기술이다.
정적인 예측만으로는 설명할 수 없는 교통의 실시간성과 유연성을 분석하기 위해, 교통공학자는 운전자 중심의 동적 모델링 기술을 이해하고, 교통 운영 시스템과 연계할 수 있는 역량을 갖추어야 한다.