Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.11a
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pp.656-659
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2017
현대 사회에서는 다양한 이동수단 중 지하철, 버스 등의 대중교통에 대한 수요가 높은 편이다. 본 연구의 배경이 되는 서울특별시의 경우에는 출퇴근 시, 과반 수 이상이 대중교통을 이용한다. 대중교통 이용량에는 날씨, 평일-주말, 연착, 도로현황 등 여러 가지에 원인을 둔다. 본 연구에서는 여러 요인 중에서도 날씨 데이터(기온, 강수량, 미세먼지)에 초점을 두어, 날씨에 따른 대중교통 이용량의 변화양상을 학습하여 예측하는 연구를 진행한다. 서울특별시 25개 자치구마다의 날씨 데이터와 대중교통 이용 데이터를 이용하여 Regression을 통한 데이터 학습을 진행하였으며, 학습된 모델을 통한 날씨에 따른 서울특별시 대중교통 이용량 예측에 따른 평균 오차율은 15.49%로 낮은 오차율을 가진다. 본 연구 결과는 날씨에 따른 버스와 지하철의 배차 간격 조절 등의 대중교통 배치 판단 결정에 기초자료로 사용될 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.11a
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pp.872-875
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2014
본 논문에서는 사칙연산자 기반의 유전 프로그래밍을 사용하여 교통량을 예측하였다. 기존의 시계열 분석에서 활용되는 전문적인 지식을 사용하지 않고 유전 프로그래밍만을 사용하여 설계한 결과 기존의 시계열 모형 보다 근접하게 실제 교통량 변화와 근접했음을 확인했다. 또한 기존에 적합도 함수로 자주 사용하는 함수보다 빠르고 정확하게 교통량을 예측 할 수 있는 적합도 함수를 제안하였다.
한국에 있어서 급속한 경제성장과 사업구조의 변화로 인하여 차량과 교통량이 급속히 증가하였다. 따라서 교통량은 기존 시설물의 용량을 초과하게 되었다. 증가된 교통량과 부족한 교통시설로 인하여 사회.경제전반에 걸쳐서 제 교통문제가 발생하게 되었고, 이러한 교통문제를 해결하기 위해서 과학적인 교통수요예측기법이 요구되었다. 본 논문에서는 과거 20여년간의 교통부문의 연구활동 중 특히, 교통수요예측에 관한 연구에 대해서 사례를 중심으로 살펴 보고자 한다. 논문의 주요내용으로는 아래와 같다. 1) 한국의 교통상황을 개략적으로 설명하고, 한국에서 합리적인 교통 수요예측기법이 필요하게된 배경을 설명 2) 교통수요예측에 필요한 사회.경제변수에 관한 자료를 소개하고, 합리적인 수요예측을 위하여 제 변수의 중요성을 설명 3) 한국에서 과거에 적용한 교통수요예측 모형의 구조와 장.단점을 소개 4) 현재 한국에서 적용하고있는 교통수요예측에 관한 모형의 구호와 적용절차를 본 단계의 과정으로 설명함으로써 그 동안 한국에서의 연구, 적용되어온 교통수요예측 모형에 관한 소개와 적용사례를 제시하고자 한다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.6
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pp.55-65
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2021
In January 2020, the first COVID-19 confirmed patient occurred in Korea, and the pandemic continues to this day. In unprecedented situations, COVID-19 also affected the transportation sector, and there were no appropriate measures against changes in traffic volume and use of public transportation due to changes in citizens' lifestyles. Currently, each local government has not established separate measures for pandemic disease measures. In order to establish future disease countermeasures in the transportation sector, a predictive model was developed by analyzing the traffic volume and the number of public transportation uses, and conducting correlation analysis with the current status of COVID-19. As a result of the analysis, the traffic volume decreased, but the traffic volume decreased due to the increase in personal transportation, but it did not reach the number of public transportation uses. In addition, it was analyzed that the use of public transportation was initially affected by the number of confirmed cases, but over time, it was more sensitive to death and mortality than to the number of confirmed cases.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.42
no.3
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pp.371-377
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2022
Urban rails and buses are representative public transit systems that not only cooperate with each other, but also compete with each other. In other words, there is a possibility that the overall demand for public transportation may increase due to the introduction of a competitive public transportation system, or there is a possibility that demand will be maintained at the level that is simply converted to a competitive system. The objective of this study is to analyze the change in public transit flow when an additional transit system is introduced in a city with alternative public transit systems. To carry out this objective, we analyzed changes in public transit passenger flow before and after the introduction of an urban rail transit line 3 in Daegu Metropolitan City, where two public transit systems, urban rail and bus, exist. For accurate analysis, big data collected by passenger transportation cards were utilized for one week in the second week of April 2015, 2016, and 2019. From the analysis, it was found that although the urban rail passenger flow increased due to the additional urban rail transit system, the change in the overall public transit passenger flow in the city was insignificant. In other words, it is interpreted that the bus transit passengers have been shifted to the urban transit systems. Based on the results, this study suggested various policies to increase the demand for public transit rather than simply adding public transit systems.
In this paper, the design result of the trajectory-based air traffic analysis software which is going to be used to assess air-traffic efficiency in case that some modification's made in dynamic airspace configuration, is described. The software has been developed to make statistical data about air-traffic in Incheon FIR based on the RPL, and to analyze the airway utilization and controller workload using the trajectory modeling data which are derived from the aircraft type, cruise speed, cruise altitude, and routes and fixes in the RPL. Since it batch-processes the long-term trajectory data with other inputs such as airspace, route information and so on, it has the advantage of quickly predicting the traffic variation when some change in airspace and route information is made.
Traffic data such as traffic volume, speed, and vehicle Class are very important basic data for the plan and design of highway. Based on traffic data, the future service level of a specific highway and geometry of newly constructed or expended road is predicted and determined. The Ministry of Construction & Transportation has simultaneously surveyed coverage count and permanent count at highways since 1985. Traffic volume survey sections were determined at jointed nodes of highways and jointed nodes of highways and other roads such as freeway and local highway. Volume survey was performed at these sections. The premise to decide these sections is assumed that links between jointed nodes of main highways exhibit similar traffic characteristics. Recently, due to the change of highway geometries such as construction of detour road and installations of traffic facilities such as installation of media, traffic characteristics of the existing traffic volume survey sections was changed. To reflect these changes, traffic characteristics at homogeneous road sections was widely evaluated and analyzed. Using Genetic Algorithms, a model was developed for the evaluation of traffic characteristics at homogeneous road sections. Traffic volume survey sections were then determined through the application of the developed model for current traffic system.
고속도로의 교통혼잡을 관리하기 위해서는 근본적으로 혼잡지점 상류부의 진입교통량을 제어해야 한다. 이를 위한 효과적인 램프미터링 운영전략이나 고속도로 교통정보제공방안을 수립하기 위해서는 혼잡영향권(대기행렬길이)에 관한 신뢰성 있는 데이터가 반드시 필요하다. 고속도로의 대기행렬길이를 산정하기 위해 일반적으로 충격파이론과 Queueing이론을 제시하고 있다. 그러나, 기존의 충격파 이론을 포물선형의 교통량-밀도관계식을 근거로 하고 있어 충격파간에 발생하는 부수적인 충격파를 해석하는 과정이 수학적으로 불가능하여 실질적인 목적으로 사용할 수 없음은 이미 잘 알고 있는 사실이다. 최근에 이러한 한계를 극복할 수 있는 새로운 방법으로 교통량 밀도간의 관계식을 삼각형으로 가정하고 교통량 대신에 누적교통량을 사용하는 Simplified Theory of Kinematic Waves In Highway Traffic이 개발(Newell, 1993)되었지만, 이 방법을 적용하기 위해서는 기본적으로 대상 고속도로 구간의 교통량-밀도관계식을 규명해야 하는 어려움이 있다.(사실 실시간으로 밀도데이터를 수집하기란 불가능하다.) Queueing이론에서 제시하는 대기행렬은 모두 대기차량이 병목지점에 수직으로 정렬하여 도로를 점유하지 않는 Point Queue(혹은 Vertical stack Queue)로서 실제로 도로상에 정렬된 대기행렬(Real Physical Queue)과는 전혀 다르다. 이미 입증된 바 있어, Queueing이론을 이용함은 타당성이 없다. 이러한 사실에 근거하여 본 연구는 고속도로 대기행렬길이를 산정할 수 있는 모형개발을 위한 기초연구로서 혼잡상태의 연속류 특성을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 서울시 도시고속도로에서 수집한 실제 데이터를 이용하여 진입램프지점의 혼잡상태에서 대기행렬의 증가 또는 감소하는 과정을 분석하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 1. 혼잡초기의 대기행렬은 다른 혼잡시기에 비해 상대적으로 급속한 속도로 증가함. 2. 혼잡초기의 대기행렬의 밀도는 다른 혼잡시기에 비해 비교적 낮음. 3. 위의 두 결과는 서로 관계가 있으며, 혼잡시 운전자의 행태(차두간격)과 혼잡기간중에도 변화함을 의미함. 4. 교통변수 중에서 대기행렬길이를 산정하는데 적합한 교통변수를 교통량과 밀도로 판단됨. 5. Queueing이론에서 제시하는 대리행렬길이 산정방법인 대기차량대수$\times$평균차두간격은 대기행렬내 밀도가 일정하지 않아 부적합함을 재확인함. 6. 혼잡초기를 제외한 혼잡기간 중 대기행렬길이는 밀도데이터 없이도 혼잡 상류부의 도착교통량과 병목지점 본선통과교통량만을 이용하여 추정이 가능함. 7. 이상에 연구한 결과를 토대로, 고속도로 대기행렬길이를 산정할 수 있는 기초적인 도형을 제시함.
It is needed for one to design the better models estimating emission and then with the real time data, make the monitoring system simulating emission rate because of having built the basement of accepting real-time traffic information in ITS projects. The objective of the study is to develop the monitoring system visualizing air pollution to a certain place. It is based on the estimated emission from the patterns of individual vehicles and the changes of traffic flow. For constructing simulator, we loaded referring algorithm in actuality program and simulates the traffic flow movement in a microscopic viewpoint. The simulator is able to express not only the movement of each car but also to visualize processing the emission and diffusion of the air pollutant by computer program. Not only expresses the simulation process the angle of vision but it also cutting down environment expenses and improving the traffic impact assessment and the traffic impact assessment.
To assess the port development and maritime traffic environment, the future traffic volume has been estimated using the number of inbound and outbound vessel for a specific port. The estimation of future traffic volume should be considered as an important factor to establish the degree of fairway congestion, the determination of fairway width and the operational role. Until now, the number of in and out vessel for the port has been only estimated mainly, but the type and size of inbound and outbound ships are different depending on the port's characteristics. So, it is difficult to estimate the future traffic volume using the change of only one item. This paper calculates the future traffic volume using the marine traffic characteristic factors as the number of coastal ship and ocean-going ship, the size of ship and the change of cargo volume per a ship etc. And it compared with the results of Artificial Neural Network(ANN) for accurate identification of nonlinear system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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