[논문 리뷰] Ridesharing in the era of Mobility as a Service (MaaS): An Activity-based Approach with Multimodality and Intermodality

Ali Najmi, Taha Hossein Rashidi외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 02. 26.

Transportation and Mobility Innovations참고 문헌 48인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 모빌리티로서의 서비스(MaaS) 환경에서 동적 릴리프싱 모델과 통합된 활동 기반 이동 패턴(ATP) 생성기를 제안하며, 모든 참가자들에 대해 활동 스케줄링, 출발 시간, 모드 선택 및 모드 전환을 포함한 다모드 및 상호모드 이동 선택을 명시적으로 모델링한다. 이 프레임워크는 릴리프싱 매칭과 ATP 계획을 동기화시킴으로써 릴리프싱 성능을 크게 향상시키며, 수치 예제를 통해 체계적 효율성이 향상됨을 보여준다.

ABSTRACT

Mobility as a Service (MaaS), as an emerging concept, is quickly evolving and at the same time irreversibly reshaping travellers behaviour by facilitating their accessibility to different transport modes using shared economy concepts. Managing the complex multimodal and intermodal system of quickly emerging MaaS, requires a holistic modelling framework of transport network incorporating all the influential aspects and means involved. In this paper, we mathematically formulate a novel MaaS-based activity travel pattern (ATP) generator to facilitate ridesharing in a system in which drivers and passengers interact by sharing their full activity diary. The proposed formulation extends the definition of MaaS beyond an intermodal trip planner, by incorporating an inclusive set of travel attributes including the choices of activity, activity sequence, departure time, and mode, and the transitions among the modes in ATPs of all participants. Furthermore, this paper introduces a dynamic rideshare-oriented MaaS model in which the conventional rideshare modelling structure is synchronised with the proposed MaaS-based ATP generator in a unified structure. These models explicitly bridge the gaps in the missed-out connection between ATPs planning and rideshare models in the current literature. At last, numerical examples are provided to demonstrate the significant impacts of the MaaS-based planning on the ridesharing systems performance.

연구 동기 및 목표

• 기존의 릴리프싱 모델이 종합적인 활동 기반 이동 계획을 다모드 및 상호모드 이동 선택과 통합하지 못하는 격차를 보완하기 위해.
• 모든 참가자의 출발 시간, 모드 및 순서를 포함한 완전한 활동 일지와 릴리프싱 결정을 동기화하는 통합 모델링 프레임워크를 개발하기 위해.
• MaaS 환경에서 모드 간 전환 및 활동 스케줄링을 명시적으로 모델링하여 릴리프싱 성능을 향상시키기 위해.
• 기존 문헌에서 활동 기반 ATP 생성과 릴리프싱 시스템 설계 사이의 괴리를 메우기 위해.

제안 방법

• 모든 승객의 활동 선택, 순서, 출발 시간 및 모드 선택을 포괄하는 MaaS 기반 ATP 생성기의 수학적 수식을 제안한다.
• ATP 생성기와 통합된 구조에서 동기화되는 릴리프싱 중심의 MaaS 모델을 도입한다.
• ATP 프레임워크 내부에 모드 전환 행동을 통합하여 상호모드 및 다모드 전환을 모델링한다.
• 공유 경제 원칙과 실시간 조율를 포함한 MaaS의 영향을 미치는 모든 측면을 수반하는 통합적인 교통망 모델을 사용한다.
• 운전자 및 승객의 완전한 활동 일지와 릴리프싱 기회를 일치시키는 공동 최적화 프레임워크를 활용한다.
• 모델의 타당성을 검증하고 릴리프싱 효율성에 대한 영향을 평가하기 위해 수치 예제를 적용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 MaaS 환경에서 다모드 및 상호모드 선택을 포함한 활동 기반 이동 패턴을 모델링할 수 있는가?
• RQ2 활동 순서, 출발 시간 및 모드 선택을 포함한 완전한 활동 일지를 통합함으로써 릴리프싱 시스템 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 ATP 생성을 릴리프싱 매칭과 동기화함으로써 기존 모델 대비 릴리프싱 효율성이 어떻게 향상되는가?
• RQ4 동적 모드 전환 및 공유 이동 개념은 릴리프싱 연결성과 활용도를 어느 정도 향상시키는가?

주요 결과

• 제안된 ATP 생성기는 모든 참가자들에 대해 활동 순서, 출발 시간 선택 및 모드 전환과 같은 복잡한 이동 행동을 성공적으로 포괄한다.
• ATP 계획을 릴리프싱 모델링과 동기화함으로써 릴리프싱 시스템 성능 향상이 명백하게 측정된다.
• ATP 프레임워크 내부에 다모드 및 상호모드 옵션을 통합함으로써 릴리프싱 매칭의 실현 가능성과 효율성이 향상된다.
• 수치 예제는 MaaS 기반 ATP 생성기가 릴리프싱 연결성을 크게 향상시키고, 매칭되지 않은 이동을 감소시킴을 보여준다.
• 모델은 활동 기반 이동 행동과 릴리프싱 시스템 설계 사이의 격차를 효과적으로 메우며, 보다 통합적이고 현실적인 시뮬레이션 프레임워크를 제공한다.
• 결과는 완전한 활동 일지 통합이 MaaS 생태계에서 더 효율적이고 지속 가능한 이동 솔루션을 이끌 수 있음을 확인한다.