Abstract
This paper proposes drivers' rational belief formation under a bounded traffic environment. This is to escape the criticism that excessive rationality (e.g., a driver's calculating ability and memory capacity) is required of drivers. Under bounded traffic environments. drivers do not have structural knowledge of traffic conditions and others' decisions. Simulations are carried out using a program coded in C. Consequently, the author found the learning process of drivers and the value of information can be differentiated by route conditions and the characteristics of driver groups. Also, it was found that rational drivers form different beliefs about traffic conditions even though they have the same traffic environment in a bounded traffic environment.
본 연구에서는 기존의 한정합리적인 모델에서 자주 언급된 운전자의 인지의 한계와 정보처리능력의 한계에 초점을 두어 운전자의 경로선택 행동에 대한 모델링과 정보제공에 따른 운전자의 교통환경에 대한 신념(belief) 형성과정을 살펴보기로 한다. 나아가 기존의 운전자의 기대형성 및 경로선택 행동에서 자주 인용된 모델들이 가지는 문제점과 현실에서 도입을 위한 한계점을 지적하고 실제의 도로 네트워크를 가정한 시뮬레이션을 통하여 운전자의 이질 성에 따른 경로선택 행동과 운전자의 도로 환경에 대한 신념 형성의 과정을 모델링 하였다. 본 연구를 통해 도로의 특성 및 운전자 그룹의 특성에 따라 운전자의 학습 과정과 정보의 가치가 달라짐을 확인 할 수 있었다. 먼저 교통량의 증가에 민감하게 도로의 혼잡이 심해지는 환경에서 정보의 효용이 커지는 것을 알 수 있었으며, 운전하는 횟수의 차이에 따라 정보의 가치가 차이가 남을 확인할 수 있었다. 나아가 한정된 교통환경하에서 매일 주행하는 운전자의 비율 차이가 운전자가 형성하게 되는 경로의 특성에 대한 신념의 차이로 이어짐도 확인할 수 있었다.
