Activity Schedule Generation and Application with Demographic Conditioning for Bias Mitigation in Agent-based Models
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사과정생연구장려금지원
2026년
2340065654
교육부
한국연구재단
서울대학교
조주연
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2028.08.31
1,250만원
1,250만원
기초연구
대학
서울특별시 관악구
건설/교통 > 국토정책/계획 > 교통계획
... 패턴이 직접 관측하기 어려운 실제 모집단을 얼마나 잘 대리하는지를 검증하기 위해, 스마트카드 데이터와 성·연령별 주거지 데이터를 기준 자료로 활용함. 2단계에서는 개인 단위 교통 시뮬레이션 소프트웨어인 Multi-Agent Transport Simulation(MATSim)을 활용하여 정책 시나리오에 따른 반응을 분석하고, 기존 자료에서는 확인하기 어려웠던 정책 효과와 그에 따른 시사점을 ...
1) 딥러닝 기반 스케줄 생성 모형 구축- 먼저, 성별, 연령, 가구 특성 등을 조건 변수로 활용하여 활동 시간, 위치, 수단을 통합적으로 생성하는 모형을 설계함. 인구 정보로부터 통행 목적을 생성하는 계층적 구조를 도입하고, 자기회귀 기반 디코더를 통해 이전 통행 정보를 반영한 현실적인 활동 사슬을 생성함. 교통공학적으로 합리적인 결과를 생성하기 위해 동...
본 연구의 핵심 개발 성과는 1) 인구학적 조건을 반영한 편향 해소 스케줄 생성 모형 설계, 2) 개인 단위 교통 시뮬레이션을 통한 정책 시나리오에 따른 반응 분석임. 모형 설계 부분에 대해서는 고차원의 스케줄 생성 문제에서 위치와 인구 정보까지 통합적으로 생성하는 모형의 구조를 설계하고, HTS의 편향 문제를 효과적으로 다룰 수 있는 방법을 제안할 수 있...