70. 최적제어 문제 공식화를 활용한 메타모델 기반 실시간 동적 O-D 행렬 추정 / 민동규, 김동규

구두세션, 스마트모빌리티 2, 27(금) 13:20-15:00, 천연Ⅰ 

최적제어 문제 공식화를 활용한 메타모델 기반 실시간 동적 O-D 행렬 추정 / 민동규(서울대학교), 김동규(서울대학교)

본 논문은 미시교통 시뮬레이션을 위한 실시간 보정 방법을 다룬다. 기존의 동적 출발지-목적지 행렬 추정(DODE) 방법은 메타모델을 사용하여 계산상의 이점을 얻지만 모델-플랜트 불일치로 불리는 메타모델과 시뮬레이션 간의 차이로 인해 부적절한 출발지-목적지(O-D) 행렬을 추정할 수 있다. 본 논문에서는 DODE 문제의 최적 제어 문제 공식화와 메타모델의 불확실성을 고려한 메타모델 기반 모델 예측 제어(MPC) 접근법을 제안한다. 제안하는 방법의 주요 아이디어는 입력 수요가 여러 시간대에 걸쳐 교통 시스템에 미치는 영향을 모든 시간대에서 모니터링하면서 입력 O-D 행렬을 제어하는 것이다. 이 연구에서 미시교통 시뮬레이션의 역학을 표현하기 위해 어텐션 메커니즘에 기반한 데이터 기반 메타모델이 개발된다. 또한 메타모델은 MPC 알고리즘 중 하나인 모델 예측 경로 적분(MPPI)과 결합된다. 실험은 Nguyen-Dupuis 네트워크에서 수행되었다. SUMO를 사용하여 실제 데이터를 대체할 검증 데이터와 메타모델을 훈련할 훈련 데이터를 생성하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존 방법에 비해 시뮬레이션된 검지기 데이터의 오류를 평균적으로 35.3% 감소시키는 것으로 나타났다. 본 접근 방식은 메타모델의 불확실성을 고려하면서 잘못 추정된 O-D 행렬에 대해 강건한 보정 성능을 보여준다. 본 연구는 기존 문헌의 흐름을 보완하는 새로운 형태의 실시간 정산을 위한 O-D 행렬 추정 방법을 제시한다.