• 대한교통학회지
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• 제28권1호
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• pp.125-134
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• 2010

버스도착시간은 배차간격에 맞춰 차고지에서 출발한 버스가 해당정류장에 도착하는 시간을 말하며, 승하차 시간, 신호주기, 버스전용차로의 유무 등 여러 가지 교통여건으로 인하여 정류장에 도착할 때는 어느 정도의 오차를 발생시킨다. 본 연구에서는 다양한 교통여건을 반영하는 버스지체시간을 산출하여 정류장별 버스지체시간을 예측하고, 이를 이용하여 정류장별 버스도착시간을 예측하였다. 그 결과 본 연구의 조건과 같은 경우, $7{\times}7$ 행렬과 $9{\times}9$ 행렬을 이용하여 버스도착시간을 예측하였을 때 분석대상도시에서 기존에 사용 중인 가중이동평균법을 이용한 버스도착시간예측방법 보다 높은 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
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• pp.672-675
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• 2009

BMS(Bus Management System)의 핵심인 버스도착예정시간을 산출하는 데 있어서 기존 대부분의 도시에서는 시계열 모형의 이동평균법, 칼만필터링 등으로 버스도착예정시간을 예측하고 있으나 이는 급격한 통행량의 변화 또는 급작스러운 사고, 신호체계 등에 적응 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 주변 도로의 통행량에 따른 버스의 정류장 도착시간을 예측하는 방법을 제안 한다. 주변 도로의 통행량과 실제 버스의 통행시간을 실측하여 기록, 학습하고 모델링하여 미래의 버스의 운행시간을 예측하는 방법이다. 또, 이동평균법에 의한 버스도착시간 예측결과와 본 논문에서 제안하는 결과와 비교, 분석하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권4호
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• pp.189-196
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• 2017

버스정보시스템은 버스도착시간 예측과 같은 버스와 관련한 여러 정보를 제공한다. BIS는 우리나라 거의 모든 도시에 구축되어 있고 대중교통의 편의성 개선에 능동적인 역할을 하고 있다. 현재 BIS 시스템에서 버스 도착 예정시간을 예측하기 위하여 사용되는 대표적인 방법으로는 이동평균필터, Kalman Filter, 회귀 모형 등이 있다. 버스 도착 시간 예측의 정확성은 BIS 시스템에서 고려하고 있는 교통 상황이나 예측 알고리즘에 따라 차이가 크다. 현재 BIS에서 사용하는 예측 기법은 구간 통과 시간과 거리만을 이용한다. 그러나 도착시간 예측은 교통흐름, 신호주기, 이상 상황, 데이터 결측 등에 큰 영향을 받는다. 버스 도착 시간 예측의 정확도를 높이기 위해서는 위의 문제를 고려하여 모델링해야 하는 어려움이 있다. 은닉 마르코프 모델은 이와 같은 다양한 상황을 효과적으로 모델링 할 수 있다. 따라서 버스 도착 시간 예측의 정확도를 높이기 위해 도착시간에 대한 HMM 예측 모델을 구축했다. 이 모델에서는 순천시의 2015년 한 해 동안 수집한 데이터가 이용되었으며, 순천시에는 2298개의 정류장과 217개의 노선이 있다. 모델은 주중과 주말의 패턴을 다르게 적용하며, 다른 구간과 시간에 대해 모델이 적용된다. 본 논문에서는 버스정보시스템에 은닉 마르코프 모델 적용방법과 검증을 통해 버스정보시스템에서 사용 중인 이동평균필터, Kalman Filter, 회귀 모형을 사용한 예측 방법 보다 정밀한 정확도를 얻는 방법을 제안한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.101-111
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• 2017

본 연구는 현재 적용되고 있는 버스 도착 예측정보 생성 알고리즘에서 반영할 수 없었던 요소인 신호 지체시간을 고려한 버스 도착시간 예측 방법론을 제안하였다. 신호지체시간을 반영하기 위해 정류장간 통행시간을 서비스시간, 순통행시간, 신호지체시간으로 분할하였고, 신호지체시간은 교차로 도착시간과 신호운영계획(TOD)를 이용하여 추정하였다. 본 연구에서 제안한 방법론으로 도착시간을 예측할 때에 발생하는 오차 대부분이 약 ${\pm}30$초 이내로 나타났으나 일부 다소 큰 값의 오차를 발견할 수 있었는데 이러한 오차의 발생 원인은 예측 신호주기보다 앞 신호주기에 통과했기 때문인 것으로 분석되었다. 교차로 도착시각을 관측값이 아닌 추정값을 사용하는 본 방법론의 특성상 광역버스 등의 도착시각을 예측할 수 없는 한계가 존재한다. 실시간 위치정보를 통해 이를 개선하는 등의 향후 연구를 통해 본 방법론의 정확도를 크게 향상시킬 수 있을 것이다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2005년도 제4회 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.40-45
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• 2005

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1281-1283
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• 2013

최근 커피에 대한 수요와 스마트기기를 이용한 어플리케이션의 사용률이 급증하고 있다. 기존의 시스템들은 예측 기능이 없었기 때문에 고객들은 정확한 시간에 서비스를 제공받기 어려웠다. 그러나 바쁜 현대인들에게 시간 개념은 매우 중요하다. 본 논문에서는 고객의 도착 시각을 예측하여 고객이 카페에 도착하자마자 따뜻한 커피를 바로 제공할 수 있는 커피앤코(Coffee&Co) 시스템을 제안한다. 커피앤코 시스템은 도착 시각 예측 시스템을 의미하며, 본 논문에서는 웹의 인터페이스 구현과 내부적인 기능을 소개한다. 커피앤코 시스템을 통하여 사용자들은 미리 주문한 커피를 카페에 도착하자마자 바로 제공받을 수 있고, 카페 입장에서는 매출을 올릴 수 있는 수단이 될 것으로 기대한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.124-127
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• 2017

선박에서 배출되는 환경오염 물질 및 온실가스에 대한 규제가 강화됨에 따라, 환경오염 물질 및 온실가스의 배출과 직접적으로 관련있는 연료 소모량을 줄이려는 다양한 연구가 진행되고 있다. 연료 소모량을 줄이기 위한 방안 중 하나는 환경 및 기상 예보를 이용하여 연료가 가장 적게 소모되는 항로를 찾는 것이다. 기존 연구에서는 연료 소모량을 주된 목적함수로 최소화 하되, 도착 시간에 대한 조건을 평가하기 위해 도착 시간의 기댓값을 계산하고 추가적인 목적함수로 고려하는 경우가 많았다. 그러나 선박 운항 예측 시 적용되는 환경 외란 정보는 상당한 불확실성을 포함하고, 이로 인해 발생하는 운항 속도 및 도착 시간에 대한 불확실성도 상당히 클 수 있기 때문에, 도착 시간의 기댓값뿐만 아니라 도착 시간에 대한 불확실성을 기반으로 제한 시간 내에 선박이 도착할 확률을 정량적으로 평가하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 다목적 최적화 기법을 이용해 도착 시간의 기댓값과 연료 소모량에 대한 Pareto set을 구하되, 환경 외란으로부터 발생하는 도착 시간의 불확실성을 계산하여, 제한 시간 내에 선박이 도착할 확률을 계산하고 이를 항로 최적화 시 적용한다. 제안하는 방법의 유용성을 검증하기 위해 실제 환경에 가까운 맵을 기반으로 부산-도쿄 간의 항로를 최적화하고, 그 결과에 대해 논의한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1287-1288
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• 2013

최근에, 스마트 기기를 이용한 다양한 선 주문 시스템이 나오고 있다. 선 주문 하고, 일정 기한 동안 수령하는 현재의 선 주문 시스템에서 발전하기 위해 필요한 정보는 사용자의 도착시간이다. 따라서 본 논문에서는 선 주문 시스템 내에서 사용자의 도착시간을 예상하는 방안을 제안한다. 이를 통해 선 주문 시스템은 더욱 다양한 영역으로 활용될 수 있을 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제20권1호
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• pp.7-18
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• 2002

부천시에서는 대중교통이용 활성화를 위하여 2000년 12월 비콘방식의 버스정보시스템을 구축하고 22번 시내버스 노선에서 운영 중에 있다. 본 연구에서는 부천시의 버스정보시스템 도입사례를 통해 운영효과를 분석하였다. 운영효과는 크게 도착시간 정보의 신뢰도 평가와 버스정보시스템 도입에 대한 이용자의 만족도에 대하여 분석하였다. 도착시간 정보제공 서비스의 신뢰도 평가결과 정류소간 주행시간뿐만 아니라 이전 운행의 주행시간 이력자료 또한 일정한 패턴을 형성하지 못하여 도착시간 정보제공용 자료로 직접 활용하기에는 부적합함을 발견하였다. 이를 개선하기 위하여 기존 도착시간 예측모형을 적용한 결과 신경망 모형이 가장 우수하게 평가되었으며, 버스정보시스템의 도착시간 예측알고리즘으로 적용가능함을 알 수 있었다 본 연구에서는 국내에 아직까지 GPS 방식의 버스정보시스템이 구축되지 못한 관계로 불가피하게 부천시의 사례에 한정된 운영효과평가를 수행할 수밖에 없었다. 향후 첨단교통모델도시의 구축으로 GPS 방식의 버스정보시스템이 구축될 경우 두 가지 방식에 대한 직접적인 비교평가도 가능하리라고 판단된다. 또한, 버스도착 예측 정보의 신뢰성 제고를 위해 예측력 있는 모형의 개발이 요구되며 아울러 노선버스의 운행에 영향을 미치는 요소들에 대한 연구가 추가되어야 할 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권3호
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• pp.1-10
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• 2009

버스지체시간은 버스노선의 교통여건이 반영되어 나타나는 결과로서 버스도착시간을 예측하는데 있어 중요한 요소이다. 이에 본 연구에서는 다양한 변수를 사용하지 않아도 되는 마코브 체인을 이용하여 분석 정류장간 전이확률행렬표를 생성하고 이를 이용하여 버스지체시간을 예측하였다. 본 연구를 통하여 기존연구의 한계점인 정류장별 계획된 버스도착 시간이 존재하지 않은 경우에 대하여 배차시간을 이용한 버스지체시간 산출방법을 제시함으로서 기존연구의 한계점을 극복하였으며, 또한 정류장별 버스지체시간을 예측하기 위해 정의한 정류장간 버스지체의 전이는 동질하다는 귀무가설을 대웅표본 T검정을 통하여 채택함으로서 사용한 가정이 95% 신뢰수준에서 유의하다는 것을 확인하였다. 이를 통하여 향후마코브 체인을 이용하여 버스도착시간 예측이 가능할 것으로 판단된다.