도시 여행 신뢰도도 분석은 도로 실행지표(통행량, 여행 시간 등)에 대한 통계적 분포 획득을 목표로 하고 이후 도시 도로 네트워크 상의 연계 여건 변화의 영향을 평가하는 민감도 분석을 포함
도시 신뢰성 성과는 연결성(출발지와 도착지 조합 경로의 존재 확률), 여행시간(주어진 시간 제약 하에 여정이 완료될 확률), 그리고 용량(네트워크가 필요한 서비스수준을 가지고 여행수요를 수용할 확률) 등으로 정의
본 연구는 이 중에서 여행 시간 신뢰도에 중점을 두고자 함.

본 연구에서 여행시간 신뢰도는 두 가지 차원(dimension)을 가짐.
첫 번째는 정시 도착 확률로 일컬어지며, 즉 제한된 시간 내에 주어진 여정을 완료할 확률임.
이것은 의사결정권자가 여행을 얼마나 중요하게 여기는지와 관련
예를 들면 구직자는 면접을 위해 99%의 확률로 제시간에 면접장에 도착하길 희망하는 반면 그 사람이 일상적으로 커피숍에 정시에 도착하는 가에는 주목하지 않음.
두 번째 차원은 여행을 동일한 중요도로 여긴다는 사실과 관련(동일 시간 도착 확률 요구)
두 명의 개인은 서로 다른 경로를 선택할 수 있으며 자신들의 감수 위험도에 의존해 각기 다른 여행 시간을 배정할 수 있음.
즉, 두 번째 차원은 불확실성에 직면하여 여행자의 위험-순응적 행동(risk-taking behavior)을 반영

여행 신뢰도 분석에는 도로망에 대한 여행시간 자료가 필요
최신 자료수집 노력은 고속도로 부문에 집중
그러나 사이버 인프라 및 소통 기술의 증가는 방대한 자료 활용성 증진, 그 중 가장 유용한 자료가 소비자 주도의(consumer dirven) GPS 자료임.
이러한 자료는 GPS가 장착된 네비게이션 장비에 의해 기록되어 개별 여정의 세부적 경로를 제공하고 네비서비스 제공자에 의해 저비용의 자료수집 및 종합이 가능
GPS서비스 제공자는 교통을 이용해 다양한 응용을 위해 민간 보존 자료의 상업화를 착수

본 연구는 MultiNet과 Traffic Stats라는 두 개의 TomTom traffic 자료 생산물에 대해 논의
MultiNet은 해당 노선에 대해 하루 중 여행속도 프로파일을 작성하고 Traffic Stats는 여행시간 통계자료를 작성, 제공
본 연구의 1차적 목적은 공공적으로 활용가능한 통행량 센서 자료를 이용해 두 개의 상업적 자료 생산물의 가치를 평가하고자 함.
두 번째 목적은 신뢰도 있는 노선 가이드에 대한 신규 자료의 영향을 평가하고자 함.

샘플 속도 및 여행시간 자료는 여행자가 이동하는 동안 개별 TomTom로부터 수집
소비자가 노선을 선택하면 TomTom 네비게이션 장비는 제공된 소프트웨어를 이용해 인터넷 연결 후 GPS추적을 기록, 보고
2007년 이후 개인 승용차로부터 약 수백억개 이상의 자료가 유럽과 북미 지역에 의해 수집되었고 매일 추가적으로 수십억 자료를 획득
지도 매칭 작업은 세부적 네비게이션 네트워크(TeleAtlas map)에 표시되고 사용불가능한 지점 정보(도로 인프라 변화 등)는 배제

첫번째 자료 집합인 MultiNet은 15분 간격의 각 도로 네트워크 분할 지점 평균속도 자료임(그림 2 참조)
동 자료는 다음 자료 집합과 연계된 여행시간 분포 연계를 일반화하는 투입자료로서 활용

두 번째 자료 집합인 TrafficStats는 사용자가 정의하고 확정 노선의 고객 여행시간 자료를 제공
웹 포털을 통해 사용자는 여행시간 분포 문의를 위해 노선과 일자(2008년 8월 이후 활용가능)를 선택
동 통계는 평균, 중간값, 표준편차, 각 노선 및 구간에 대한 선택 일의 샘플 크기를 포함(그림 3 참조)

연계 속도 프로파일(MultiNet) 및 노선 여행 시간(TrafficStats) 획득은 서로 다른 자료 추출 및 재조합 공정을 거쳐 이루어짐.

본 연구의 CMAP 지역에 대한 MultiNet자료 데이터베이스는 그림 4에 묘사된 것처럼 4가지 본원적 영역으로 구성되며 동 네트워크는 위치 정보와 결합하여 작성됨

TrafficStats자료는 노선별로 제공되며 총 42개 구간을 분할하여 활용 가능하도록 작성
연구진은 제한된 노선에 대해 크게 고속도로와 간선도로로 전략적 분석 항목을 구분하고 해당 영역의 특정 여행시간 자료의 검색 및 접근은 TomTom 웹 포털을 통해 획득(그림 5 참조)

본 연구의 CMAP 사례분석 결과는 다음과 같이 정리됨.

 - TomTom 속도 프로파일 자료는 GCM자료로부터 합리적으로 매치되는 고속도로 분할 구간에 대해 평균 여행시간 추정 정보를 생성, 그러나 추정된 평균 연계 여행 시간은 GCM자료의 결과와 비교해 약 10-15% 더 낮게 나타남.

 - 기준자료로 TomTom자료 사용 시 간선도로에 관한 여행 시간은 GCM 데이터베이스에서 과소추정 결과가 도출

 - TomTom 및 GCM자료로부터 획득한 일일 속도 프로파일은 본 연구에서 논의한 대부분의 고속도로에 대해 적절히 대응되지 못함(일치하지 않음)
일반적으로 TomTom 자료는 고속도로 구간에 대한 운행 속도를 과소추정하는 경향이 나타남.
대부분의 경우 TomTom자료는 GCM 자료의 실제 속도가 아닌법적 제한수준 속도를 묘사

 - TrafficStats에 의해 제공된 자료의 유용성과 질적 수준은 더 많은 논란을 불러일으킴.

노선 보고서에 제공된 백분위 노선 운행 시간은 너무 많이 퍼지게 나타나고 분산이 너무 높아 대부분 현실적인 결과와 동떨어짐(그림 6 참조).
문제점은 이와 같은 통계적 백분위 여행 시간이 실제 보고된 분할 구간 통계과 특히 분산에서 차이가 크다는 것임.
연구팀 결론은 본 연구의 활용 자료물의 효용성에 대해 특히 현재의 높은 가격하에서는 주의깊게 고려해야 한다는 것일 것임.

자료출처: TRB(2013), URBAN TRAVEL RELIABILITY ANALYSIS WITH CONSUMER GPS DATA, p. 37.

 - 본 연구의 신뢰도 노선 실험은 TomTom자료를 간선도로 여행시간 분포 생성에 사용한 이후 신뢰 노선 결과가 크게 바뀌었음을 보여주고 있음.
이러한 변화의 주 원인은 GCM에 나타난 간선도로 운행 시간이 심각하게 과소추정된 것에서 찾을 수 있음.
결과적으로 다수 간선도로 기반의 경로는 TomTom자료를 사용 시 훨씬 더 길게 나타나기 때문에 더 이상 매력적인 노선이 아님.
이러한 결과는 MultiNet 속도 프로파일이 여행 신뢰도 연구를 위한 보완자료로 사용될 수 있음을 제안

TomTom는 통계적 추정이 아닌 실제 관측치에 기반하기 때문에 간선도로에 대해서는 GCM데이터베이스보다 더 신뢰도 있는 자료를 제공
본 보고서의 6장에 소개된 신뢰도 노선 실험은 신규 자료가 신뢰도 노선 가이드에 미치는 영향을 시험해보기 위해 설계
실험에서는 TomTom 자료가 간선도로에 대한 여행시간 분포 형성에 사용된 이후 결과에 큰 변화를 보인 것으로 나타남.
이와 같은 변화 원인은 GCM자료의 간선도로에 대한 여행 시간 추정 결과가 과소추정되었기 때문으로 파악됨.
결과적으로 다수 간선도로 기반의 경로는 신규 TomTom 자료 사용 시 보다 긴 시간이 소요되므로 더 이상 최적 경로가 아님.

본 연구는 TomTom/GCM 데이터베이스의 시각적 구현과 접근도 기능을 통합하여 보다 신뢰도 있는 노선 가이드 형성에 대해 논의하고 있으며, 여행 신뢰도 분석을 위한 미래 상업적 소프트웨어 개발 지원을 위한 표준연구(prototype)를 제공