현대인들에게는 정보와 시간이 매우 중요하며, 각 개인에 맞는 특화된 정보를 제공하고 알려주는 비서시스템에 대한 연구가 폭넓게 진행되고 있다. 본 연구에서는 날씨나 기온, 뉴스, 교통 정보 등의 사용자가 원하는 정보를 시간과 함께 제공하는 개인 비서 시스템 (Personal Secretary System) 일명 지니(Genie) 시스템을 개발한다. 지니 시스템에서는 뉴스, 날씨와 온도, 버스 도착 시간을 포함한 교통 정보, 그리고 메모 등의 정보를 시간과 함께 알려주어 사용자의 삶의 여유를 찾고, 안락한 생활을 영위할 수 있도록 도움을 줄 것으로 예상된다.
ITS는(지능형 교통 시스템: Intelligent Transport System)을 이용한 대중교통을 더욱 편리하게 이용하기 위하여 본 논문은 버스와 지하철의 도착 정보를 공용으로 서버처리 시스템을 연동하여 관리하고 네트워크로 실시간 정보를 사용자에게 전송하여 그로 인해 사용자가 편리하게 사용하며, 대중 교통 이용의 효율성을 위해서 관련된 기술이 최근 동향을 분석 간다.
While there are many services that can check current traffic condition and application program such as bus arrival alarm are developed, since it only provide simple alarm and check level of information, it is still insufficient in many senses. Therefore, the program that try to develop in this study is the system that predict arrival time to destination and inform the bus passengers by applying real time traffic information. The system developed related to this study is still very inadequate. In the system developed in this thesis, when the user input the current bus number and destination using smart-phone, relevant server acquire the bus route information from bus information DB, and analyze real time traffic information based on the information from traffic information DB, and inform customer of expected arrival time to destination. In this thesis, traffic congestion can be eased off and regular operation of public transportation can be improved with reliable destination arrival alarm. Also, it is considered that pattern of bus users can be analyzed by using these information, and analyzing average transport speed and time of public transportation, travel time depending on various situation can give a boost to study related to transportation information and its development.
지하철은 버스와 택시에 비해 많은 승객들을 안전하고 신속하게 대량 수송할 수 있는 미래 지향적인 교통수단이다. 지하철 이용자의 증가에 따른 혼잡도 증가는 지하철을 쾌적하게 이용할 수 있는 시민들의 권리를 저해하는 요인 중의 하나이다. 따라서 지하철 내의 혼잡도 예측은 승객의 이용 편의성과 쾌적성을 극대화할 수 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 기존의 지하철 혼잡도를 다중 회귀 분석으로 예측하고 빅데이터 처리를 통한 실시간으로 혼잡도를 모니터링하고, 자신의 출발역과 도착역 정보뿐만 아니라 다양한 정보를 추가하여 개인화된 혼잡도 예측 시스템을 제안한다. 제안된 혼잡도 예측 시스템을 적용한 결과 예측혼잡도가 실제혼잡도에 비해 평균 81% 정확도를 보였다. 본 논문에서 제안한 예측 및 추천 어플리케이션을 지하철 고객에 적용하면 지하철 혼잡도 예측과 개인 사용자의 편리성에 도움이 될 것으로 예상된다.
재차인원의 파악은 HOV 차로 및 HOT 차로 정책의 효과 분석뿐만 아니라, 램프미터링, 공공주차장 운영 등 다양한 부분에 대한 핵심적 입력변수이다. 재차인원에 대한 조사 방법과 TCS (Toll Collection System) 자료를 이용한 O/D 구축방법은 개별적으로 기존 연구에서 많이 수행되어 왔지만, TCS 자료를 이용한 재차인원별 O/D 구축에 대한 연구는 전무한 실정이다. 본 연구는 재차인원 정보가 추가된 TCS 자료를 조사하여 수단별 O/D를 산출하는 과정을 자료조사부터 구축과정에 대한 제반 방법론으로 제시하였다. 특정 영업소(서울 영업소) 진출 방향에 대하여 특정일에 오전 첨두, 오후 비첨두, 오후 첨두, 심야 각 2시간씩 승용차, 버스, 트럭으로 구분된 차량에 대하여 재차인원 조사(노측 조사)를 실시한 후 톨부스, 차종, 도착시간을 기준으로 매칭과정을 거쳐 해당 날짜의 TCS 자료에 재차인원 정보를 추가하여 재차인원별 O/D를 구축하였다. 한 예로써 구축 결과 오전 첨두시 서울로 향하는 나홀로 차량이 약 60%에 이르는 것으로 나타났다. 이러한 방법론은 TCS 자료를 이용한 특정 O/D 구축 방법론과 연계할 경우, 전국 센트로이드간 재차인원별 O/D 산출도 가능할 것으로 판단되며 재차인원 정보를 요구하는 교통정책의 수립에 활용되어 질 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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