[논문 리뷰] Activity-based and agent-based Transport model of Melbourne (AToM): an open multi-modal transport simulation model for Greater Melbourne

Afshin Jafari, Dhirendra Singh외 5명|arXiv (Cornell University)|2021. 12. 16.

Transportation Planning and Optimization참고 문헌 31인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 MATSim를 사용하여 실제 데이터에 校정된 개방형, 다중모달, 에이전트 기반 및 활동 기반의 대규모 멜버른 지역 전용 교통 시뮬레이션 모델인 AToM을 제시한다. 이 모델은 관측된 모드 공유율, 이동 시간, 거리 및 도로 통행량을 성공적으로 재현하며, 도보, 자전거, 자동차 및 대중교통을 도시 규모에서 시뮬레이션하기 위한 유연하고 재현 가능한 워크플로우를 제공한다.

ABSTRACT

Agent-based and activity-based models for simulating transportation systems have attracted significant attention in recent years. Few studies, however, include a detailed representation of active modes of transportation - such as walking and cycling - at a city-wide level, where dominating motorised modes are often of primary concern. This paper presents an open workflow for creating a multi-modal agent-based and activity-based transport simulation model, focusing on Greater Melbourne, and including the process of mode choice calibration for the four main travel modes of driving, public transport, cycling and walking. The synthetic population generated and used as an input for the simulation model represented Melbourne's population based on Census 2016, with daily activities and trips based on the Victoria's 2016-18 travel survey data. The road network used in the simulation model includes all public roads accessible via the included travel modes. We compared the output of the simulation model with observations from the real world in terms of mode share, road volume, travel time, and travel distance. Through these comparisons, we showed that our model is suitable for studying mode choice and road usage behaviour of travellers.

연구 동기 및 목표

• 멜버른 대도시 지역에서 도보, 자전거, 자동차 및 대중교통를 포함하는 확장 가능하고 오픈소스이며 다중모달 교통 시뮬레이션 모델을 개발하기 위해.
• 도보 및 자전거와 같은 활동 중심 교통 수단에 대해 종합적이고 개방적이며 校정된 모델의 부족을 해결하기 위해.
• 대규모 에이전트 기반 교통 모델을 구축하기 위해 개방형 데이터 및 도구를 활용한 모듈러하고 재현 가능한 워크플로우를 구축하기 위해.
• 2016년 인구총조사 및 VISTA 2016–18년 조사에서의 실제 모드 공유율을 반영하기 위해 모드 선택 매개변수를 校정하기 위해.
• 미래의 활동 중심 교통 간 interventions 및 통합 건강 영향 평가와 교통 영향 평가를 위한 시나리오 기반 분석을 가능하게 하기 위해.

제안 방법

• 2016년 총조사 데이터를 기반으로 한 합성 인구를 구축하며, 개인의 특성(나이, 성별, 직업, 가구 구조)과 베이지아의 2016–18년 이동 조사에서 확보한 일일 활동 일정을 포함한다.
• 도보, 자전거, 자동차 운전자가 이용 가능한 모든 공공 도로를 포함하는 세부적인 도로 네트워크를 통합하며, 경사도 및 자전거도로 유형 등의 특성을 포함한다.
• 개별 에이전트 행동(모드 선택 및 경로 선택 결정 포함)을 모델링하기 위해 MATSim 기반 시뮬레이션 프레임워크를 구현한다.
• 직업 및 교육 목적의 이동에 대해 관측된 모드 공유율을 반영하기 위해 다항 로짓 모델을 사용하여 모드 선택 매개변수를 校정한다.
• 정점 시간대의 모드 공유율, 도로 통행량, 이동 시간 및 이동 거리와 같은 실제 데이터와의 비교를 통해 모델 출력을 검증한다.
• 재현 가능성과 향후 모델 확장성을 지원하기 위해 GitHub에 호스팅된 모듈러하고 오픈소스 워크플로우를 개발한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 도보, 자전거, 자동차 및 대중교통를 포함하는 개방형, 다중모달, 에이전트 기반의 교통 시뮬레이션 모델이 멜버른과 같은 대규모 도시 지역에서 실제 이동 행동을 정확하게 재현할 수 있는가?
• RQ2 모델은 자동차, 대중교통, 자전거 및 도보 이동에 대해 관측된 모드 공유율, 이동 시간, 거리 및 도로 이용 패턴을 얼마나 잘 재현하는가?
• RQ3 모델의 모드 선택 校정이 실제 이동 수단 선호도, 특히 활동 중심 교통 수단에 대해 어느 정도 반영되는가?
• RQ4 도로 특성(예: 경사도, 자전거도로 유형 등)이 활동 중심 교통 수단 선택에 영향을 미치는 것을 고려하지 않은 점으로 인해 모델이 활동 중심 교통 행동을 얼마나 정확하게 표현할 수 있는가?
• RQ5 모델은 통합 건강 영향 평가 및 시나리오 기반 정책 평가를 지원하기 위해 어떻게 확장될 수 있는가?

주요 결과

• AToM 모델은 높은 정밀도로 실제 정점 시간대의 자동차 통행량과 대중교통 정류장 이용 분포를 성공적으로 재현한다.
• 자동차, 대중교통, 자전거 및 도보 이동의 모드 공유율이 정확하게 반영되었으며, 2016년 총조사 및 VISTA 2016–18년 조사에서의 관측 데이터와의 校정이 매우 잘 맞아떨어진다.
• 모델이 시뮬레이션한 이동 시간과 거리는 현실적이며 관측된 값과 일치하여 경로 선택 및 혼잡 모델링의 정확성을 시사한다.
• 모델은 자동차 및 대중교통 행동 시뮬레이션에서 뛰어난 성능을 보였지만, 도로 특성 반영이 누락되어 있어 자전거 및 도보 이동에 대한 정확도는 낮다.
• 모델의 개방형 워크플로우와 개방형 데이터의 사용은 향후 연구 및 정책 분석을 위한 재현 가능성과 확장성을 보장한다.
• 한계점으로는 동적 대중교통 상호작용(예: 혼잡으로 인한 지연)이 반영되어 있지 않으며, 도로 특성(예: 경사도, 자전거도로 유형 등)이 활동 중심 교통 수단 선택에 미치는 영향이 모델링되어 있지 않다.