건물내부공간에서의 Raster GIS기반 최적경로 탐색에 관한 연구

김병화 서울시립대학교 2005 국내석사

네트워크 분할 최단경로 탐색 기법 연구

강명호 명지대학교 대학원 2010 국내석사

현재까지 교통망의 최단경로 탐색에서 연구된 주요 문제는 회전 금지나 회전 벌점을 고려할 수 있는 최단경로 탐색 알고리즘과 다양한 교통수단들이 하나의 교통망에서 함께 고려되는 통합교통망에서의 최단경로 탐색 알고리즘이 주요 연구 개발 분야였다. 하지만 최단경로 탐색에 있어 가장 근본적인 문제는 네트워크의 물리적인 크기가 증가하는 것이다. 물리적인 크기가 증가를 하면 최단경로 탐색의 시간이 증가하게 되는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위하여 네트워크 분할(Partition)을 통한 대규모 네트워크에서의 최단경로 탐색 기법을 개발하였다. 본 연구에서는 네트워크 분할법과 분할된 네트워크에서의 최단경로 정보를 이용하여 최단경로를 탐색하는 Matrix-Method Algorithm을 개발하였다. 분할된 네트워크에서의 최단경로 탐색은 기존에 적용되어 있던 링크기반 최단경로 탐색 알고리즘을 적용하여 산출하였으며, 여기서 산출된 Sub-Network의 정보를 활용하여 최단경로를 찾는다. 기존의 최단경로 탐색시 One to All 형태의 최단경로 탐색 알고리즘과 달리 Matrix-Method Algorithm는 All to All 형태로 최단경로 탐색이 가능하며, 기존의 최단경로 시간에 비해 탐색시간이 현저히 감소함을 보였다. 모의실험과 수도권 네트워크에 적용하여 본 연구의 모형이 실제 네트워크에 적용이 가능한 모형임을 보였으며, 구축된 기법을 이용하여 수도권 네트워크를 대상으로 여러 가지 경우에 대한 분할 네트워크를 구축하여 최단경로 탐색시간을 비교분석하였다. Major issue being researched in the process of exploring the shortest path of the transportation network up to the present was the shortest path exploring algorithm that can consider Turn-penalty as an integrated transportation network of considering diversified transportation network as one single network. However, the most basic problem in exploring the shortest path could be found in that physical magnitude of network is increased. When the physical magnitude is increased, exploring time of the shortest path is increased accordingly as a problem. In order to solve this problem, the shortest path algorithm was developed in the large scaled network environment through network partition. In this study, Matrix-Method Algorithm that explores the shortest path by using the shortest path information supported by network partition technique and divided network was developed. Shortest path algorithm by network partition was estimated by applying existing link-based shortest path exploring algorithm and the shortest path could be identified by utilizing sub-network information generated by this estimation. At the time of exploring existing shortest path, matrix-method algorithm, contrary to one-to-all type shortest path exploring algorithm, is allowed to explore the shortest path in a all-to-all type form and it was observed that the exploring time was reduced significantly compared with that of existing shortest path. As a result of simulation test, a research model applied to capital sphere network was identified to be applicable to an actual network and the shortest path exploring time was comparatively analyzed by establishing network partition depending on various cases with targeting capital sphere network by using Matrix-Method Algorithm.

Alpha-pruning 기반의 최장 지속 선호 경로 탐색 기법

정현도 고려대학교 대학원 2020 국내석사

흔히 경로 탐색 알고리즘에서 주로 찾는 결과는 최단 거리 혹은 최단 시간 처럼 경로에 대한 "최단" 을 많이 찾는다. 이렇게 "목적지까지 최단시간으로 이동하려면 어떻게 해야 할까" 혹은 "목적지까지 가는 가장 짧은 길은 뭘까" 등과 같은 일반적인 문제에서 벗어나서 본 논문에서는 새로운 문제를 제시하려 한다. 일반적으로 우리가 A라는 역에서 B라는 역까지 이동하기 위해 위에서 언급한 최단 시간 및 최단 거리 알고리즘이 적용된 애플리케이션을 사용 한다면, 대부분 어느 역에서 어느 역으로 환승하라 혹은 이동하라 라는 결과를 보인다. 이러한 애플리케이션을 이용함에 있어서 교통 약자 그룹과 아닌 그룹의 차이점은 추천된 경로를 이용함에 있어서 불편함을 느끼는 것에 있다. 그러므로 교통 약자 그룹에게는 환승을 많이 해서 빨리 가는 경로, 혹은 빠른 이동시간을 가지는 경로보다는 "좀 더 오랫동안 앉아 갈 수 있는 경로" 혹은 "비교적 빨리 가지 않아도 편안하게 갈 수 있는 경로" 혹은 “비교적 빨리 가지 않더라도 앉아서 갈 수 있는 시간이 가장 긴 경로” 같은 결과를 보여줄 필요성이 있다. 본 논문에서 제시하는 문제는, Graph상에서 출발지와 목적지가 주어지고, 그 Graph 위를 이동하는 어떤 객체가 존재 할 때, 그 객체가 출발지에서 목적지까지 가기위한 최단 경로의 가중치에 최대한 가까운 가중치를 가지는 path 이면서 객체의 상태가 "주어진 특정 상태를 최대한 오랫동안 유지하는 path"를 찾는 문제이다. 본 연구에서 제시한 문제를 해결하기 위한 방법으로써 출발지에서 도착지까지의 모든 경로를 탐색 후에 주어진 특정 상태를 최대한 오랫동안 유지하는 경로를 찾는 방법과 그 보다 좀 더 빠른 연산 속도를 보이기 위해, 출발지에서 도착지까지의 모든 경로를 탐색하는 도중, 더 이상 탐색하지 않아도 되는 경로에 대해 추가적인 연산을 하지 않기 위한 Alpha-pruning 기반의 최장 지속 선호 경로 탐색 기법을 제안하였다. 실험으로 실제 지하철 노선도에 두 가지 방법을 적용하고, 그에 따른 각각의 연산 속도의 비교와 그에 따른 이유에 대해 보일 것이며, 동일한 경로 탐색질의에 대한 최단 경로의 결과와 본 탐색 기법간의 결과의 차이점에 대해 보인다.

순환경로를 고려한 최단경로탐색 알고리즘 : 유전자 알고리즘 접근법

양인철 연세대학교 대학원 2000 국내석사

네트워크의 링크별 통행시간, 통행거리 등의 저항요소(impedance)를 이용하여 존간 최단경로를 탐색하는 문제는 통행배정(traffic assignment)에 있어서 가장 먼저 이루어져야 할 과정인 동시에 매우 중요하게 다루어져야 할 문제이다. 또한 최근 교통분야에서 연구가 활발하게 이루어지고 있는 ITS 분야의 하나인 첨단 여행자 정보체계(ATIS : Advanced Traveler Information Systems)에 있어서 효율적인 경로안내 및 유도를 위한 신속·정확한 최단경로탐색 알고리즘의 필요성이 매우 높아지고 있는 실정이다. 본 연구의 목적은 전역해 탐색기법의 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 이용하여 덩굴망 알고리즘의 한계로 지적된 연속 좌회전 금지 교차로 문제를 해결하고 적절한 U턴, P턴을 포함한 경로를 제시할 수 있는 최단경로 탐색 알고리즘을 개발하는데 있다. 알고리즘의 개발을 위해 염색체를 구성하는 유전자에 임의의 값을 발생시켜 가상 네트워크를 구축하였다. 임의 경로 발생을 위하여 덩굴망 알고리즘의 일부 과정을 추가·수정한 수정 덩굴망 알고리즘을 이용하여 가상 네트워크에서의 최단경로를 탐색하였다. 효율적인 최단경로탐색을 위해 다양한 임의 경로를 발생시켜 최단 경로를 개선할 수 있는 선택 연산자, 돌연변이 연산자, 교배 연산자를 제시하였다. 이와 같은 방법으로 개발된 최단경로탐색 알고리즘을 가상 네트워크와 실제 네트워크에 적용시켜 기존의 덩굴망 알고리즘과 결과를 비교하였다. 가상 네트워크의 경우 최단경로가 연속 좌회전 금지 교차로 문제를 해결하고 U턴, P턴을 적절히 표현할 수 있도록 구성하였고, 실제 네트워크는 서울특별시 강남구 일부지역을 좌회전금지와 U턴, P턴 등을 실제와 똑같이 설정한 후 링크의 통행시간을 임의로 부여하였다. 덩굴망 알고리즘으로 최단경로를 탐색한 결과 U턴과 P턴 및 연속 좌회전 금지 교차로 문제를 해결하지 못하고 잘못된 최단경로를 제시한 반면, 유전자 알고리즘은 연속 좌회전 금지 교차로 문제를 해결하고, 또한 U턴과 P턴을 효과적으로 이용하는 정확한 최단경로를 제시하였다. 본 연구에서 개발한 최단경로탐색 알고리즘은 기존의 분할 탐색기법 위주의 최단경로탐색 알고리즘 개발에 있어서 새로운 방향을 제시할 뿐만 아니라, 장래 첨단정보체계(ATIS)에서 보다 정확한 최단경로를 사용자에게 안내하는데 이용할 수 있다. One of the most important system modules in network assignment system is a shortest path finding algorithm which enables driver to identify possible routes and show the most economical path between current location and destination. However the traditional algorithms can not include circular sub-path like U-turn and P-turn in shortest path. Considering it is included many U-turns and turn prohibit in urban transportation network, it is necessary to develop effective techniques for finding shortest path between two points in urban transportation network. The purpose of this thesis is to develop a shortest path finding algorithm considering U-turn, P-turn and turn prohibit using Genetic Algorithm(GA). The network is encoded into a chromosome to apply GA to the shortest path finding algorithm. A virtual network is created with generating random travel time to each link. Modified vine building algorithm is used in order to find the shortest path from origin to destination in a virtual network. The shortest path in the virtual network is one of the random paths from origin to destination in the real network. An efficient genetic operators are designed for the successful application of GA such as selection operators, crossover operators and mutation operators. In order to evaluate the proposed algorithm, sample networks are constructed. One is a virtual road-traffic network that has some left-turn prohibited intersections, U-turns, P-turns and the other is a block of Gangnam road network. As a result of application, it could be concluded that the proposed algorithm can effectively find the shortest path which include the circular sub-path.

분산망에서의 적응형 최단경로 알고리듬

김진원 한양대학교 산업대학원 1996 국내석사

GIS기반 길안내 정보시스템에서의 효율적인 최단경로탐색 알고리즘

이도영 韓京大學校 生物環境·情報通信專門大學院 2007 국내석사

무인안내시스템(Kiosk)은 목적지 내부의 건물위치, 부서위치, 인명정보 등을 제공해 주는 독립적으로 설치된 시스템을 의미한다. 이는 건물이 많이 운집해 있는 공공기관이나 병원과 같이 외부인의 왕래가 빈번한 장소에서 유용하게 활용될 수 있다. 그러나 제공되는 정보가 모두 텍스트로만 구성되어 있어 원하는 위치를 찾는 것이 난해하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 GIS에 기반하여 길안내 정보를 그래픽 방식으로 제공함으로써 주변상황을 이용하여 신속하게 찾아갈 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 제안한 길안내 정보시스템은 GIS의 네트워크 분석 기능을 바탕으로 수행되는 경로탐색에 기초하여 Kiosk에 실측지도(혹은 디지타이저로 단순화한 지도)를 효율적으로 연계하여 지도상의 출발점에서 목표점까지의 경로 표시 및 주변 상황 정보를 출력하는 시스템이다. 또한 본 논문에서는 출발점에서 목표점까지의 최단경로 탐색을 효율적으로 수행하는 새로운 최단경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안한 최단경로 탐색 알고리즘은 출발점과 목표점간의 직선거리가 최단경로라는 점을 이용하여, 경로 탐색 과정에서 우회하는 정도를 임계값으로 설정하여 주어진 임계값을 벗어나지 않는 범위 내에서 노드 탐색을 진행하며, 노드 탐색이 이루어질 때마다 탐색범위가 줄어든다. 제안한 알고리즘의 특징은 노드 탐색을 진행할 때 탐색 영역을 매 단계마다 효율적으로 줄여나간다는 점과 출발점과 목표점 사이의 직선거리가 최단거리라는 정보를 알고리즘에 포함시켜 탐색한다는 점을 들 수 있다. 실제 데이터 및 실험 데이터를 이용한 실험은 제안한 최단경로탐색 알고리즘이 기존 방법과 비교하여 성능이 우수함을 보여준다. The Kiosk is a system which provides a location of building, a position of department, a person's information, and etc around of visitor's destination. This Kiosk is able to be effectively used in places which buildings swarm round in the destination and the passing of people is frequent. But visitors are difficult to search for their goal because the provided information consists of only text. Thus, we propose a new guidance information system based on GIS(Geographic Information System), which provides a method being able to efficiently search the destination using the information of neighboring circumstances. Our system represents both the shortest path of start to goal point on the map(or digitized map) and its circumstances. And we also propose a new algorithm to efficiently search a shortest path. Our algorithm uses the concept that the straight line from start to goal point is the shortest path, and progresses node searches within Threshold Values, which restricts the degree of making a detour, and thus its search areas are gradually reduced. Our algorithm has the characteristics of reducing its search areas greatly and incorporating the concept that the straight line from start to goal point is the shortest path into algorithm. Our experimentation with the test data and the real data(HKNU data) clearly validates that our algorithm outperforms conventional methods.

이동 컴퓨팅 환경에서의 디지털 로드 맵 데이터베이스를 위한 동적 윈도우 기반의 근접 최단 경로 재 계산 방법

김재훈 서강대학교 대학원 2002 국내석사

이동 컴퓨팅(Mobile Computing)의 상업적인 응용분야로서, 지능형 교통정보시스템(ITS)의 한 분야인 첨단 여행자 정보시스템(ATIS)이 있다. ATIS에서 가장 중요한 이동 컴퓨팅 태스크는 현재 위치에서 목적지까지의 최단 경로를 계산하는 일이다. 이 논문에서는 ATIS의 동적 경로 안내 시스템(DRGS)에서 발생하는 최단 경로 재 계산 문제에 대해서 연구하였다. 이 문제는 동적인 교통상태에 따라 디지털 로드 맵 상의 비용이 빈번하게 갱신되기 때문에 발생한다. 지금까지 제안된 방법들은 처음부터 최단 경로를 재 계산하거나, 또는 단지 비용의 변화가 일어난 간선 상에 있는 양 끝 노드(node) 사이에 대해서만 최단 경로를 재 계산할 뿐이다. 이러한 방법은 앞서 계산된 최단 경로에 대한 정보를 이용하지 않는다는 점에서 모두 비효율적이다. 게다가, 처음부터 최단 경로를 재 계산하는 일은 많은 계산 비용을 요구한다. 이에, 본 논문에서는 효율적인 동적 윈도우 기반의 근접 최단 경로 재 계산 방법(A Dynamic Window-Based Approximate Shortest Path Re-Computation Method)을 제안한다. 이 방법은 앞서 계산된 최단 경로에 대한 정보를 이용하여 최적의 최단 경로에 상당히 근접한 경로를 매우 빠른 시간 안에 계산해 낸다. 우리는 먼저 제안한 방법을 이론적으로 분석한 다음 이를 격자 그래프 상에 구현하여 철저한 실험적인 성능 분석을 하였다. 이론적인 분석과 실제 실험 결과로부터 제안한 방법의 효율성을 증명한다. One of commercial applications of mobile computing is Advanced Traveler Information Systems (ATIS) in Intelligent Transport Systems (ITS). In ATIS, a primary mobile computing task is to compute the shortest path from the current location to the destination. In this paper, we have studied the shortest path re-computation problem that arises in the dynamic route guidance system (DRGS) in ATIS where the cost of topological digital road map is frequently updated as traffic condition changes dynamically. Previously suggested methods either re-compute the shortest path from scratch or they re-compute the shortest path just between the two end nodes of the edge where the cost change occurs. However, these methods are trivial in that they do not intelligently utilize the previously computed shortest path information. Furthermore, re-computing the shortest path from scratch is very computationally expensive. In this paper, we have developed an efficient approximate shortest path re-computation method based on the dynamic window scheme. The proposed method re-computes an approximate shortest path very quickly by utilizing the previously computed shortest path information. We first show the theoretical analysis of our methods and then present an in-depth experimental performance analysis by implementing it on grid graphs. Both theoretical and experimental results show the efficiency of our proposed method.

노선 매칭방법을 이용한 버스 경로탐색 기법 연구

이선아 명지대학교 대학원 2010 국내석사

본 연구의 목적은 대중교통 이용의 질을 향상시키고, 신속하고 정확한 교통정보 제공을 위하여 대중교통망의 특성에 따라 최적의 버스노선을 신속하고 정확하게 탐색해 내는 알고리즘을 개발하는 것이다. 기존 연구에서는 버스 수단간 환승을 1회로 제한하고, 교통망 확장 중심으로 개발되어 왔다. 교통망의 확장은 대규모 네트워크에서 노드와 링크의 개수가 기하급수적으로 늘어나기 때문에 분석시간 뿐만 아니라 Computing Memory가 과도하게 소요되는 단점으로 현실적인 경로탐색에 한계를 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 네트워크의 확장 없이 대규모 네트워크의 분석이 가능하고, 버스 노선의 2회 환승이 가능하도록 하는 버스 노선 경로탐색을 위한 알고리즘 개발을 목표로 ‘노선 매칭방법을 이용한 버스 경로탐색 기법’을 연구하였다. 먼저 모의실험을 통해 적용 가능성을 증명하였고, 이를 바탕으로 본 모형 적용 시 실제 사용되는 1522개의 행정동 죤(외부죤 포함)이 구축된 대규모의 수도권 분석네트워크와 서울시 버스 Line data를 이용하여 서울시 버스 경로탐색 분석을 수행하였다. 분석 결과, 환승 없이 한 번에 도착하는 노선과 1회 환승 노선은 대중교통정보 시스템 탐색 결과와 거의 유사한 결과로 도출 되는 것을 확인할 수 있었고, 2회 환승 노선의 탐색 결과도 실제 존재하는 노선과 유사한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 개발된 노선 매칭방법을 이용한 버스노선 경로탐색 모형은 버스 노선의 네트워크 확장 없이 대규모 네트워크에서 분석이 가능하다는 것을 증명 하였고, 다양한 교통정책분석에 유용할 것으로 판단된다. The purpose of this study is to develop an algorithm in which the optimal bus route can be found rapidly and correctly according to the characteristics of transit network, thus enhancing the quality of mass transit and providing people with the rapid and correct traffic information. In the conventional study, the bus route algorithm has been developed by assuming that the number of transfers between buses is limited to one and focusing on the network expansion. As the network expansion caused the exponential increase in the number of nodes and links in the large scale network and thereby caused not only the excessive analysis time increase but also the excessive use of the computing memory, the conventional study method could not achieve the search of actual route. So, in this study, I tried to develop the "bus route searching algorithm using the line matching method" by assuming that the analysis of large scale network can be done and the bus transfers can be done up to two times without the network expansion. First I proved the applicability of the method by using model experiment. Based on the experiment, I conducted the analysis of Seoul bus routes by using the large scale metropolitan analysis network in which 1522 districts (including the outside zones) are constructed as well as Seoul bus line data. The analysis result showed that results of the route without transfer and the route with only one transfer are similar with those of the public transportation information system. It also showed that the result of two time transfer route search are similar with that of the existing routes. Accordingly, this study proved that the bus route searching algorithm with the line matching method developed in this study can be applied to the large scale network without the expansion of bus route network. It looks like that this model becomes very useful in the traffic policy analysis in the future.

지하철 역사 내 경로선택에 관한 연구 : 보행거리를 중심으로

정내혁 연세대학교 대학원 2016 국내석사

According to Seoul statistics annual report 2014, Seoul Subway line 1 through 9, transported 2.6 billion passengers and were responsible for 40% of overall transportation in Seoul. As passengers increase there is an increase in congestions in subway stations There are many countermeasures to solve this issue, but there is a low level of understanding of paths and movement characteristics of the passengers. The facilities are expanded upon experiences, and they have a low efficiency. Therefore, this paper is focused on conducting a research analysis on passenger path finding as a part of an analysis on path and movement characteristics of passengers in subway stations. First, passengers at Sadang station were traced, and using the K-Path Algorithm, the available paths (alternative paths) were found. Using that in combination with some research data, an analysis on the shortest path was carried out to determine the path finding model. Before the analysis, the travel flow and paths within the Station were defined, and through applying K-Path Algorithm and 6 path finding limitation, available paths in Sadang Station were explored. When the available path using the K-Path Algorithm and the result from tracing real passengers were compared, it was found that only a small number of passengers were using the available paths. An analysis of selected path were conducted to find the cause for such phenomena. The result showed that the selected paths were mostly short paths. Expecially, when the origin to destination was expanded, 81.2% used the shortest path from the origin to destination. Interestingly, the majority who did not use the shortest path used paths that was within 75m difference with the shortest path. After acknowledging that the selected paths were within 75m difference within the shortest path, to explore what effect distance difference have on passengers, Random Utility Model was used to analyze the threshold value of the difference between the shortest path and alternate paths. The analysis result showed that after the expansion of origin to destination, passengers did not take the alternate path if it was more than 77.3m difference by 95% chance. The alternate paths found using the K-Path Algorithm was refined by applying the threshold value, and a path finding a logistic model was developed based on this analysis. This research studied passenger characteristic through an actual research. It is expected to provide basic data when one is planning countermeasures to destress subway station congestions. 서울 통계연보에 따르면 2014년 서울지하철은 1호선~9호선의 수송인원을 합하면 약 26억 명이며 서울시 전체 수송 분담률이 약 40%에 이르고 있다. 지하철 이용객이 증가하면서 이에 따른 역사 내 혼잡이 심각하며, 이를 해결하기 위해 많은 방안들을 모색하고 있으나 이용자들의 이동특성 및 동선에 관한 이해가 낮고 경험에 의한 설비를 확충하고 있어 그 실효성이 저조하다. 이에 본 논문에서는 역사 이용자들의 이동특성 및 동선에 관한 분석의 일환으로 지하철 역사 내 이용자 경로선택에 초점을 맞추어 연구를 진행하고자 한다. 우선 사당역을 대상으로 이용자 추적조사를 실시하고 K-Path Algorithm을 통해 이용가능경로(대안경로)를 탐색한 뒤 조사자료를 통해 최단경로와 이용경로에 대한 분석을 실시하였으며 마지막으로 경로선택 모델을 추정하였다. 분석에 앞서 역사 내 통행과 경로에 대한 연구정의를 한 뒤 K-Path Algorithm과 6가지 경로탐색 제약조건을 통해 사당역사 내 이용가능경로를 탐색하였다. K-Path Algorithm을 통해 탐색한 이용가능경로와 사당역 추적조사자료의 실제 이용객 선택경로 비교 결과 이용자들의 선택경로는 이용가능경로 중 소수만을 이용하고 있었다. 이러한 현상의 원인을 찾고자 이용자 선택경로에 대한 분석을 실시하였다. 선택경로 분석 결과 선택경로들은 대부분 경로길이가 짧은 경로들이 선택되었다. 특히 기종점 확장 시에는 81.2%의 이용자들이 기종점별 최단경로를 이용하였다. 특이하게도 최단경로를 사용하지 않은 사람들 대다수가 최단경로와 75m이내의 경로를 사용하였다. 선택경로가 최단경로와 거리차이 75m이내에 몰려있는 것을 파악한 뒤 최단경로와 대안경로의 거리차이가 이용자 선택에 어떠한 영향을 주는지 알아보기 위해 Random Utility Model을 이용하여 최단거리와 대안경로거리 차이의 임계값 분석을 실시하였다. 분석 결과 기종점 확장 후 95%의 확률로 77.3m 이상 차이가 나게 되면 해당경로를 선택하지 않음을 알 수 있었다. K-Path Algorithm을 통해 탐색한 대안경로에서 최단거리와 대안경로의 거리차이 임계값을 적용하여 대안경로를 다시 탐색하였고 이를 바탕으로 경로선택 로짓모델을 추정하였다. 본 연구는 실제 조사를 통해 지하철 이용자들의 행태를 파악하였다. 이를 바탕으로 역사 내 혼잡완화를 위한 방안들 모색할 때 의사결정을 할 수 있는 기초자료로 제공될 수 있을 것이라 기대한다.

복합수단 통합교통망을 활용한 수단선택-통행배정기법의 개발

황준문 명지대학교 대학원 2009 국내박사

The analysis model consists of the mode choice and the route one which are in the form of independently on each other has limitation in building realistic travel pattern because of the lack of ability to consider transfer among modes. The purposes of this study, therefore, were to develop the mode choice-traffic assignment model capable of considering the interaction between mode and route choice, in order to realize the model, and to established the Intermodal Transportation Network linking other network of various travel characteristic structurally. In developing the mode choice-traffic assignment model, the new type of mode was defined and it was developed to make the path-searching considering transfer among modes in the Intermodal Transportation Network to be possible. The definition of modes were subdivided into 23 kinds in accordance with the number of selected mode and the combination using the surveyed data previously. The routes of each mode were searched by calling the traffic network of modes used in the Intermodal Transportation Network and by appling the Link based Shortest Path Algorithm, in which it was assumed that the shortest path of modes related to transit did not consider invehicle-time. The built Intermodal Transportation Network has the structure of connecting the previous traffic network of each mode to the transfer link, in case of bus for example, the traffic network was developed for each route using the node and link with the concept of expanded traffic network. In order to ensure the consistency of the result, the combined mode travel volume, from the proposed model in this study, the Loop system in which the mode choice and traffic assignment are repeated was applied. The consistency menas a stable state in which the mode and route are fixed. The statistical test for the consistency were performed by applying the L2-Norm Statistics that is capable of investigating the change of o-d Pair volume vector. The simulation with the developed model showed that its consistency is close to zero. For the Implimentation, the policy effectiveness of the three Gus of Kang-nam, Seo-cho, and Song-pa were assessed by building Intermodal Network using a model consisted of mode choice and traffic assignment. The analysis of the policy of introducing transfer node at key point and the policy of increasing the number of bus line passing congestion route allowed us to determine the transition pattern of traffic of each policy and to acquire quantitative result. The simulation test and the analysis of the policy effectiveness showed that the developed model in this study has enough reliability to be applied in real road network, and it is considered that the model is helpful in analysis of change of traffic policy and facilities which were not feasible for quantitative analysis in past 수단선택과 경로선택이 상호 독립적인 형태로 구성된 분석모형은 수단간 환승을 고려하지 못하는 단점으로 인해 현실적인 통행패턴을 도출하는데 한계를 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 수단과 경로의 선택에 대한 상호작용을 고려할 수 있는 수단선택-통행배정 모형을 개발하고, 이를 구현하기 위하여 통행특성이 다른 수단들의 교통망을 구조적으로 연결한 통합교통망을 구축하였다. 수단선택-통행배정 모형의 개발은 새로운 형태의 수단을 정의하고 통합교통망에서의 수단간 환승을 고려할 수 있는 경로 탐색이 가능하도록 개발하였다. 수단의 정의는 기존의 조사자료를 분석하여 선택하는 수단의 수 및 종류에 따라 23가지로 구분하였다. 각 수단의 통행경로는 통합교통망에서 사용된 수단의 교통망들을 호출하여 일반적인 링크기반 최단경로 탐색알고리즘을 적용하여 탐색하였다. 이 때, 대중교통관련 수단들의 최단경로는 차내 시간을 고려하지 않는 것을 전제로 탐색하였다. 통합교통망의 구축은 기존의 수단별 교통망을 환승링크로 연결하는 구조이며, 버스의 경우에는 버스 노선별로 교통망 확장 개념을 통한 노드, 링크로 구성하여 교통망을 구축하였다. 본 연구에서는 개발된 모형의 결과(수단별 통행량)에 대한 Consistency를 확보하기 위해서 수단선택과 통행배정을 반복 순환하는 방법을 적용하였으며, 이는 수단과 경로의 변화가 발생하지 않는 안정된 상태를 의미한다. Consistency에 대한 통계적 검증은 통행량 벡터의 변화를 파악할 수 있는 L2-Norm 통계량을 적용하였다. 개발된 모형은 모의실험을 통해서 Consistency가 0에 근사함을 보였다. 수단선택과 통행배정이 결합된 모형을 이용하여 강남 3구(강남, 서초, 송파)를 대상으로 통합네트워크를 구축하여 교통 정책적의 효과를 분석하였다. 주요지점에 환승센터의 도입 정책과 주요 혼잡구간의 버스노선 증대정책에 관한 분석을 수행하였는 바, 각 정책별로 통행량의 전이패턴을 파악할 수 있으며, 정량적인 양에 대한 분석결과를 도출하였다. 모의실험과 정책적인 효과분석을 통하여 본 연구의 모형은 실제 가로망에 적용이 가능한 모형임을 보였으며, 기존에 정량적인 분석이 불가능 했던 교통정책 및 교통시설의 변화 등에 대한 효과분석에 유용할 것으로 판단된다.