BIS(Bus arrival Information System) is a system that informs Passengers waiting at bus stops of the bus arrival time of next buses. However, when operating this system, it is not exactly known what type of bus arrival information should be provided. The purpose of this paper is to develop a model of the optimal bus arrival time to be informed for BIS. Analyzing Efficiency in the Seoul's Urban Bus Industry Using Data Envelopment Analysis. Two basic types of bus arrival information can be considered. One is Bus Locations : Where next buses are located and under what situation they are, such as the next bus departed from the previous stop, The other is Expected Arrival Time. Time to the arrivals of next buses. Characteristics of these two types of bus arrival time information provided for passengers waiting at bus stops for BIS are examined. The waiting time of passengers at bus stops is derived as a function of the bus arrival time to be informed. Some basic principles about the optimal bus arrival time to be informed are found. Finally, a case study assuming several simplifications is performed. One of the key findings is that there exists optimal arrival time to be informed other than the average arrival time. The optimal arrival time to be informed should be closer to the average arrival time for small and very large standard deviations and be earlier for certain amounts of standard deviations.
Many large cities in Korea have implemented or planed to implement a bus information system(BIS) to improve service quality for bus Passengers, mainly by Providing bus arrival time at bus stations. In those systems, similar systematic errors to estimate the bus arrival time occur, which are caused by the cycle time to identify each bus location, the information processing time of the center system, and the cycle time to update the bus arrival information on each terminal. This paper investigated each cause sequentially and estimated three expectations related to the above three causes, respectively using the random incidence concept. Through a validation using real data from a BIS in a city in Korea, fairly amount of improvements on the bus arrival time estimation have been observed.
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.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.4
no.3
s.8
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pp.51-59
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2005
To improve the quality of bus service, providing bus ravel time information to passenger through station screen. Generally, bus travel time information predict by using previous bus data such as neural network, Kalman filtering, and moving average algorithms. However, when they got a difficulty about bus travel time information because of the missing previous bus data, they use pattern data. Generally, nevertheless the difference of range is big. Hence in this research to calculate the bus travel time information when the bus information is missed, use queue detector's data which set up in link. The application of several factors which influence in bus link travel time, we used CORSIM Version 5.1 simulation package.
Kim, In-Jeong;Kim, Jiseon;Park, Sang Uk;Heo, Ye eun
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.1062-1064
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2022
해외로 이동하고 있는 컨테이너 화물의 실시간 위치를 확인하고 기상정보 및 국제 이슈 등을 고려하여 도착 예상 시간을 계산해 화물의 도착 예정시간을 실시간으로 확인할 수 있는 서비스이다. 그동안 선박 추적 시스템은 해외 서비스에 의존해왔으며, 선사에서 자체적으로 제공하는 정보는 정확도가 40%에 미치는 한계가 존재했다. 이러한 문제점을 보완하여, 해당 서비스를 통해 빅데이터 기반의 분석과 향후 프로젝트 운영을 통해 축적될 시스템 상의 데이터와 현장의 데이터를 취합하여 높은 정확도를 이룰 수 있을 것으로 예상한다. 이를 통해 수출 기업들은 안전재고를 감축할 수 있게 되어 보관 관련 물류비용을 절감할 수 있게 될 것이다. 또한 보다 정확한 제조 일정을 수립할 수 있게 되어 과잉 생산을 방지할 수 있음을 기대해볼 수 있다.
Kim, Ji-Hong;Lee, Gyeong-Sun;Kim, Yeong-Ho;Lee, Seong-Mo
Journal of Korean Society of Transportation
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v.23
no.2
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pp.107-116
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2005
The information on travel time in providing the information of traffic to drivers is one of the most important data to control a traffic congestion efficiently. Especially, this information is the major element of route choice of drivers, and based on the premise that it has the high degree of confidence in real situation. This study developed a vehicle arrival time prediction algorithm called as "VAT-DV" for 6 corridors in total 6.1Km of "Nam-san area trffic information system" in order to give an information of congestion to drivers using VMS, ARS, and WEB. The spatial scope of this study is 2.5km~3km sections of each corridor, but there are various situations of traffic flow in a short period because they have signalized intersections in a departure point and an arrival point of each corridor, so they have almost characteristics of interrupted and uninterrupted traffic flow. The algorithm uses the information on a demand volume and a queue length. The demand volume is estimated from density of each points based on the Greenburg model, and the queue length is from the density and speed of each point. In order to settle the variation of the unit time, the result of this algorithm is strategically regulated by importing the AVI(Automatic Vehicle Identification), one of the number plate matching methods. In this study, the AVI travel time information is composed by Hybrid Model in order to use it as the basic parameter to make one travel time in a day using ILD to classify the characteristics of the traffic flow along the queue length. According to the result of this study, in congestion situation, this algorithm has about more than 84% degree of accuracy. Specially, the result of providing the information of "Nam-san area traffic information system" shows that 72.6% of drivers are available.
Literatures have considered mathematical model that change the job order of shipper for improving the operation time of yard crane. However, on the real site, it is impossible to change the job order decided according to the shipper's arrival order. Therefore, operation managers have been utilized the relatively simple strategy that job control is better but the process time of yard crane is longer due to the growth of yard crane's interference time and empty drive time. This study proposed a new yard-crane scheduling approach that decided the job order before the shipper's truck arrived the yard terminal. We utilize the Container Pre-Information Notice estimating the arrival time of truck. We developed the container terminal simulation model for validation of the effect of proposed scheduling approach. The results show that the proposed scheduling reduced the interference delay time and empty moving time of yard crane and shipper's truck delay time.
Kim, Jisoo;Park, Bumjin;Roh, Chang-Gyun;Kang, Woneui
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.2
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pp.597-604
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2014
In this study, we investigate to show the limitations of current bus arrival time estimation model based on each bus route, and to propose a bus arrival time estimation model based on a bus stop to overcome these limitations. Using the characteristic of bus arrival time calculated on travel time between two bus stops, we develop a model to estimate bus arrival times with the data of all buses traveling the same section regardless of bus route numbers. In the proposed model, an estimated arrival time is calculated by weighted moving average method, and verification between observed value and estimated time is performed on the basis of RMSE. Error was reduced by up to 20% compared to the existing models and the data update period was reduced by more than half that is related to the accuracy of bus arrival time information. We expect to solve the following problems with the suggested method: sudden increase or decrease in arrival time of the bus, the difference of the expected arrival times at the same stop between two or more buses having different route numbers, and impossibility of offering information of a bus if the bus is not operated with the designated schedule.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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