최근, 모바일 기술 및 GPS 기술의 발전으로 인하여 다양한 위치 기반 서비스가 크게 각광을 받고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 모바일 기기를 사용하여 목적지에 도착할 수 있는 다양한 버스 노선 정보를 손쉽게 제공할 수 있는 모바일 대중교통 정보 시스템 ACE-BIS(A Cost-Effective Bus Information System)를 제안한다. 높은 통신비용과 서버의 과부하를 초래하는 기존의 교통 정보 시스템과는 달리, ACE-BIS는 모바일 기기 내에 저장된 버스 정류장 및 노선 데이타를 이용해 휴리스틱 알고리즘을 수행함으로써 목적지까지의 노선 정보 및 예상 소요 시간을 사용자에게 제공한다. 또한 별도의 통신비용을 부담하려는 사용자에게는 서버와의 통신을 통해 버스의 현재 위치 및 도로 체증 상황 등의 실시간 교통 정보를 반영한 좀 더 정확한 경로 정보를 제공한다. 아울러, 서버 내에서 관리되는 실시간 교통 정보를 이용하여 미래 시점의 경로 정보에 대한 서비스도 제공한다. 현실 세계의 특성을 반영한 가상 데이타를 대상으로 다양한 실험을 수행함으로써 제안된 시스템의 정확성과 효율성을 검증한다.
본 논문의 목적은 서울시버스체계의 시간거리 접근성을 산출하고 공간구조를 분석하는 것이다. 이를 위해 빅데이터인 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 버스 이용객의 시공간정보를 이용하여 서울 버스 교통망의 시간거리 접근성을 산출하는 방법론을 제시한다. 특히 버스체계 운영 특성을 반영하여 버스 승객들이 출발지에서 승차하여 같은 버스로 목적지에 도착하거나 또는 중간에 다른 버스노선으로 환승하여 목적지 까지 도착하는 통행을 나타낼 수 있는 버스 교통망 그래프를 구성하고, 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 각 승객이 이동하는 시간을 추출해 내어 평균 이동시간을 버스 교통망 그래프의 각 연결선의 가중치로 설정한다. 수정된 Floyd APSP algorithm을 이용하여 얻어진 각 결절점들 사이의 최단경로 이동시간을 바탕으로 각 버스정류장의 접근성을 계산하는 방법론을 제시한다. 또한 분석 결과를 정리하고 공간분포를 시각화하여 공간구조를 파악한다. 본 연구는 많은 버스노선과 버스정류장들로 구성되고 환승 등 다양한 통행행태가 내포되어 있는 복잡성 때문에 접근성 측정이 용이하지 않았던 서울 버스 교통망의 시간거리 접근성을 산출하려는 첫 시도라는 측면에서 의의가 크다.
현재 자가용의 수요가 지속적으로 증가하는 현 시점에서 대중교통 활성화를 위한 대책으로 부산광역시에서는 BRT를 구축하였다. 그러나 BRT 정류장과 일반정류장은 통일성이 없으며, 버스 노선체계 운영상 BRT 노선을 벗어나는 횟수가 많아 좌 우회전하는 버스가 BRT 노선에서 일반 도로로 진입하여 차량의 흐름을 방해하는 요인으로 작용하고 있다. 또한 BRT 진출입부의 병목 현상이 가속화되면서 특히 교통량이 많은 출퇴근 시간대에 정체를 유발하여 승용차 운전자 그룹의 불만을 초래하고 있다. 따라서 본 연구는 시민의식 조사를 통해 BRT 구간의 운행 효과를 높일 수 있는 효율적인 방안을 도출하고자 한다. 이에 본 연구에서는 BRT 서비스 평가 항목 외에 현재 BRT에 대한 문제요인을 항목으로 추가하여 BRT 시설 및 운영에 대해 IPA를 이용하여 중요도 만족도 평가를 실시하였다. BRT에 대한 의식과 주 교통수단에 따라 그룹을 구분하여 그룹 간 차이를 보고자 하였다. 그 결과, BRT에 대해 긍정적이면서 버스 이용자 그룹은 버스의 쾌적성, 무단횡단단속에 대한 개선이 필요하며, 부정적이면서 승용차 이용자 그룹은 BRT 버스의 차로변경, 승용차통행속도에 대한 개선이 필요하다고 나타났다. 앞서 차이를 나타낸 그룹을 다차원척도법 중 MDPREF법을 활용하여 면밀히 살펴본 결과 평가항목과 교통수단 별 이용자 그룹 응답자의 개인속성 간의 평가방향이 잘 나타났으며, 평가문항에 대한 응답자들의 부합정도가 높은 것으로 나타났다.
본 연구에서는 도시 가로망에서의 구간 통행시간을 예측하기 위하여 time-frequency 분석의 일종인 웨이브렛변환과 RBF신경망 모형을 이용한 예측모형을 개발하였다. 웨이브렛 변환을 이용한 시계열 자료 분석을 통해서 통행시간에 내재되어 있는 다양한 패턴의 특징을 추출함으로써 오전/오후의 첨두현상, 신호교차로의 현시주기 등 주기적으로 발생되는 요인들에 의해서 통행시간 시계열 자료의 패턴에 나타나는 규칙성을 분석해 내었다. 분석된 패턴정보에 대한 규명은 카오스 이론을 근간으로한 시간지연좌표를 이용하여 시계열 자료의 규칙성을 시각적으로 판별하여 예측모형 구축에 활용하도록 하였다. 또, RBF신경망을 이용하여 예측범위의 공간적/시간적 확대에 따른 모형 구축에 소요되는 시간을 최소화하도록 하였으며, 시내버스 노선의 정류장간 운행시간 예측을 통해서 기존 연구에서 제기되었던 현실세계의 단순화, 다단계 예측시 정확성 등의 문제를 해결하였다. 예측실험결과 웨이브렛 변환을 데이터의 전처리 과정에 삽입하여 링크 통행시간의 패턴정보 예측에 활용할 경우, 기존의 예측모형에 비해서 훨씬 정확한 예측이 가능한 것으로 나타났으며, RBF 신경망은 짧은 학습시간에도 불구하고 역전파 신경망보다 우수한 예측력을 갖고 있는 것으로 밝혀졌다.
본 논문에서는 도착예정지를 지나치고, 버스노선 안내 시스템과 지하철 노선 안내 시스템이 서로 분리되어 있어 지하철에서 버스로 환승하거나 그 반대의 경우에 시스템 사용에 있어 번거로운 문제점을 개선하기 위해 LBS 기반 도착예정지 알람 서비스 시스템을 설계하였다. 이를 위하여 Open API와 LBS를 분석하고, 도착예정지를 지나치지 않도록 하기 위해 LBS를 이용하여 도착예정지 알람 서비스 시스템을 설계하였다.
본 논문은 공공데이터 API를 활용한 ITS(Intelligent Transport System)를 구현하여, 버스 승하차 관련 문제를 개선하는 버스 승하차 사전 알림 시스템에 관한 것이다. 수도권 및 대도시 전체 버스 관련 민원신고 중 가장 많이 차지하는 부분이 버스의 정류장 무정차 통과 및 승차거부 문제다. 이를 해결하기 위해 사전에 승객의 승하차 여부를 버스 운전사에게 미리 알리는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 승객용 애플리케이션, 중앙 서버 그리고 버스에 설치되는 디바이스로 구성되어 있으며 예비 승하차 승객이 애플리케이션을 이용하여 자신이 원하는 버스에 대한 정보를 MQTT Broker를 이용하여 서버에 보내고 서버는 해당 버스의 정보와 현재 노선의 운행 현황을 주기적으로 확인하여 요청 정류장 이전에 도달하였을 때 버스 운전자 측 디바이스에 신호를 보내어 버스 운전자가 예비 승하차 승객이 있음을 사전에 알 수 있게 한다. 이 시스템을 통해 무정차 및 승차거부 문제를 근본적으로 해결하여 사용자 편의 승객 안전 일반 차량 운전자 안전 도로 교통 안정화를 도모한다.
현재 우리나라에서는 버스 노선의 정류장 수 및 간격 산정을 위해 전문가의 주관적인 판단에 의존하는 경우가 많다. 좀 더 객관적인 절차를 통해 신뢰성 있는 결과를 얻기 위해 최적 정류장 수 및 간격을 구하는 기존 모형들을 살펴보았지만 하차수요와 임의적인 수요분포를 고려하지 못한다는 한계점을 안고 있었다. 본 연구는 기존 모형들의 이러한 한계를 인식하고 수요를 승차와 하차로 구분하고 그 분포에 라라 일정한 구간별로 서로 다른 최적 정류장 수와 간격을 탄력적으로 산출해 낼 수 있는 모형을 정립하였다. 정립된 모형을 다양한 수요분포를 가지는 간단한 예제노선에 적용해본 결과 승차 혹은 하차수요에 비례하여 구간별 정류장 수가 탄력적으로 산출됨을 알 수 있었다.
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.
본 연구는 울산광역시의 시내버스 운영현황을 파악하기 위해 기존의 조사방법과 달리 교통카드 자료를 활용하는 방법을 이용하며, 시내버스의 지표는 자료의 성격별 특성에 따라 정량지표와 정성지표로 분류되고, 내용별 분류는 일반현황, 운영현황, 만족도 등으로 분류되었다. 기존의 시내버스의 조사방법은 조사 규모상의 한계점을 가지고 있었으며, 조사과정에서도 다양한 형태의 오류 발생은 물론, 큰 비용과 시간을 요구하는 단점을 가지고 있었다. 특히 현장조사에 전적으로 의존하는 기존의 운영현황 조사방법의 단점을 보완하기 위해 교통카드 자료를 활용하여 산출된 시내버스의 지표를 분석하였다. 이렇게 교통카드 자료를 활용하여 산출된 시내버스 지표는 이용자에 관련된 정량적 운영현황 자료로서, 전수조사가 가능하고 자료수집 과정에서 자료 손실이 전혀 없는 장점이 있다. 본 논문에서는 2019년 4월 3일(수) 1일간의 울산광역시 전역에서 사용된 교통카드 자료를 활용하여 울산광역시의 시내버스 현황을 분석하였다. 분석 내용은 이용객 수, 버스 종류별, 정류장별, 지점별, 시간대별, 버스 운영업체별, 노선별 이용객 수, 환승 관련 정보 등의 자료들이며, 기존의 조사방법을 대체할 수 있는 효과를 얻을 수 있었다. 현황 분석 결과, 울산광역시에서는 2019년 4월 3일(수) 1일 동안 총 234,477명이 시내버스를 이용하며, 이용 승객 중 88.6 %는 성인이었으며, 11.4 %는 학생인 것으로 나타났다. 또한, 승객이 가장 많이 승하차한 정류소는 공업탑으로 10,861명이었으며, 첨두시간대인 17~19시에 20,909명이 승하차하였고, 노선은 401번으로 13,903명이 승하차한 것으로 나타났습니다. 그리고 수송객 순위 상위 26개 노선이 전체 이용객의 50 %를 점유하였고, 상위 5개사가 70 % 이상의 승객을 수송하는 것으로 나타났으며, 전체 노선의 62.46 %가 1일 500명 미만의 승객을 수송하는 것으로 밝혀졌다. 결론적으로, 본 연구는 울산광역시를 대상으로 교통카드 자료를 활용하여 시내버스 운영현황을 분석함으로써 기존의 조사방법을 대체할 가능성을 확인하였다는데 큰 의의가 있다고 할 수 있다. 다만 입수 가능한 자료수집의 한계로 인해 1일 치 자료에 대해서만 분석을 하였으며, 시계열 형태의 자료 분석을 시도하지 못하였고, 대량의 실시간 자료를 효율적으로 분석할 수 있는 방법론을 고려하지 않아 분석범위가 한정되었다는 점은 본 연구의 한계점이라고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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