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자율주행시대의 교통수단선택 분석 - 기계학습을 활용하여 -
한국교통연구원은 자율주행시대의 교통수단선택을 분석한 보고서를 발표하였다.
- 자율주행차(AV)와 같은 새로운 모빌리티 기술은 계속 진화하고 있음. 이에 본 논문은 선호조사 데이터를 바탕으로 기계학습을 활용하여 AV가 상용화된 시점에 교통수단 선택 패턴을 분석하였음.
- 구체적으로, 해석 가능한 기계학습을 사용하여 변수 중요도 및 비선형 한계 효과를 포함하여 최적의 알고리즘(확률적 그래디언트 부스팅 의사 결정 트리 모델)을 깊이 분석했음.
- 본 논문은 (1) 개인 AV, 공유 모빌리티 서비스 및 기존 교통 수단을 포함하여 미래에 공존할 가능성이 있는 다양한 교통 수단에 사람들이 어떻게 반응하는지 탐구하고, (2) 중요한 기본 지식을 통해 교통계획 의사결정 프로세스를 지원하는 데 기여하며, (3) 교통수단선택 모델링에 대한 기계학습의 한계점을 제시하고 잠재적인 향후 방법을 제안함.
- 자율주행차(AV)와 같은 새로운 모빌리티 기술은 계속 진화하고 있음. 이에 본 논문은 선호조사 데이터를 바탕으로 기계학습을 활용하여 AV가 상용화된 시점에 교통수단 선택 패턴을 분석하였음.
- 구체적으로, 해석 가능한 기계학습을 사용하여 변수 중요도 및 비선형 한계 효과를 포함하여 최적의 알고리즘(확률적 그래디언트 부스팅 의사 결정 트리 모델)을 깊이 분석했음.
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