출발지 기준 고속도로 경로 통행시간(PTTDP)은 첨단여행자정보시스템(ATIS)의 핵심 정보이다. 이러한 필요성에도 불구하고, 지능형교통체계(ITS)의 예측분야에서 PTTDP에 대한 연구는 성공적으로 극복해야할 핵심 도전과제중 하나로 남아있는 상태이다. 이러한 문제점을 효과적으로 극복하기 위하여, 본 연구에서는 고속도로 IC간 경로통행시간을 동적으로 예측하는 방법론을 제시하고자 한다. 제안된 모형은 고속도로망에서 TG의 교통수요와 TG간 출발지기준 경로통행시간간의 관계를 기반으로 개발되었다. 모형의 입력 자료로(TCS로 수집되는) 통행수요와(DSRC로 수집되는) 경로통행시간 자료가 이용되었다. 개발 모형은 고속도로 정보시스템에 탑재/운영하기 위하여 Data Ming 기법중 연산속도가 빠른 k-최근린 이웃을 이용하였다. 실제 자료를 이용한 적용 실험에서, 제안된 모형은 예측의 신뢰성과 연산수행속도 측면에서 ATIS에 적용이 가능한 수준의 성능을 보였다.
국내외 여행자가 늘어나는 추세이다. 여행 전부터 조사하여 계획을 짜는 사람들, 여행을 떠났으나 길을 몰라 목적지를 잘 찾지 못하는 사람들이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 스마트폰 애플리케이션을 통해 여행에서의 이동 간 효율성을 제공한다. 동시에 편리함, 만족감 등을 향상시키기 위해 여행 시스템을 통하여 국가와 목적지를 선택하고 선택한 여러 목적지 중 현재 사용자의 위치에서 최단 경로에 위치한 목적지를 안내하여 여행 경로를 단축시키고 시간을 절약한다. 또한 부가적인 시설의 위치를 안내해주는 편의성을 제공하고자 구현하였다.
교통사고 예방과 교통난 완화를 목적으로 도입된 지능형교통체계(ITS; Intelligent Transport System)는 민간영역의 다양한 서비스들과 결합하여 새로운 생활양식을 창출하는 종합 서비스의 개념으로 발전하고 있다. ITS 서비스에 이용되는 여행자단말장치도 별도의 장치라기 보다는 기존의 이동전화기, PDA, PC, KIOSK 등을 통해 구현되고 있으므로, 이러한 단말장치들이 갖춰야 할 ITS적인 요소들을 검토할 필요가 있다. 이에 본 연구는 민간사업자들이 ITS서비스를 고려하여 단말장치를 개발할 수 있도록 국가 ITS아키텍쳐를 근간으로 여행자장치형 구성요소를 구현하기 위한 구축단위들의 프레임워크를 UML로 모델링하였다. 모델링과정은 소속서브시스템파악 구축단위/기능명세 일반화, 정보/기능관점 참조모델작성, 참조모델의 UML모델링 등의 4단계를 따른다.
VMS의 운영적인 제공 목표는 운전자들의 경로선택을 통한 효율적인 시스템을 운영하는 것이다. VMS 정보 제공문제를 포함한 교통문제들은 게임이론을 통해 모형화 될 수 있지만 대다수의 연구들은 게임이론을 통하여 동일한 정보를 제공받더라도 운전자의 반응이 다양하게 나타나는 점을 반영하지 못하였다. 본 연구는 VMS교통정보에 대한 운전자들의 정보에 대한 반응을 진화적 게임모형을 활용하여 분석하고자 하였다. 실제 소통정보 및 VMS 정보 제공이력을 기초로 VMS정보에 따른 운전자들의 행동특성을 진화 게임이론에 적용해보았다. 분석결과 운전자들의 경로선택 비율은 VMS정보를 통한 기대통행시간과 진입교통량에 따라 달라지는 보수에 의해 결정되었다. VMS 정보는 진화적 게임의 보수에 영향을 미친다. 운전자들이 최초 어떠한 비율로 경로를 선택하더라도, 주기가 지남에 따라 진화적으로 안정한 상태로 수렴될 수 있는 것을 확인하였다. 또한 VMS정보가 과도한 통행시간이나 과소 통행시간을 제공할 경우 진화적으로 안정화되지 못하여 혼란이 가중될 수 있는 것으로 분석되었다. 결론적으로 교통문제와 같이 다른 운전자의 전략을 정확히 예측할 수 없고, 운전자 집단 간의 반복, 경험에 의해 합리적인 정보판단을 수행하는 경우, 진화 게임이론을 통해 전략적인 VMS 정보를 제공할 수 있을 것이라 기대할 수 있을 것이다.
ITS에 대한 사업효과분석은 기존의 전통적인 계획모형을 통해서 산정하기 어려운 문제점을 안고 있다. 이는 전통적인 교통계획 모형이 교통정보와 ITS기술 도입에 따른 영향에 대해 민감하지 못할 뿐만 아니라, ITS기술의 비용, 편익 값에 대한 입력자료가 부재하기 때문이다. Sketch-planning 기법은 전통적인 4단계수요모형을 기반으로 ITS구축에 따른 여행자 패턴 변화를 추정하여 입력 자료로 활용한다. 구축할 ITS시스템의 대안을 수립하고 이때 기본 사례(Do Nothing Case)와 실행사례(Do Case)를 비교하여 이에 대한 비용 편익을 산출하는 과정으로 구성되어 있다. Sketch-planning기법은 입출력 인터페이스, 대안발생 모듈, 편익모듈, 비용모듈, 대안비교 모듈의 5개 모듈로 구성되어 있다. 본 논문에서는 대전광역시 첨단교통모델도시를 사례로 Sketch-planning기법을 이용하여 분석하였다.
모바일 컴퓨팅의 상업적인 응용분야로서, 지능형 교통정보시스템(ITS: Intelligent Transport Systems)의 한 분야인 첨단 여행자 정보시스템(ATIS: Advanced Traveler Information Systems )이 있다. ATIS에서 가장 중요한 모바일 컴퓨팅 태스크는 현재 위치에서 목적지까지의 최단 경로를 계산하는 일이다. 본 논문에서는 ATIS의 동적 경로 안내 시스템(DRGS: Dynamic Route Guidance System)에서 발생하는 최단 경로 재 계산 문제에 대해서 연구하였다. 이 문제는 동적인 교통상태에 따라 디지털 로드 맵 상의 간선 비용이 빈번하게 갱신되기 때문에 발생한다. 기존의 방법들은 처음부터 최단 경로를 재 계산하거나, 또는 단지 비용의 변화가 일어난 간선 상에 있는 양 꼰 노드 사이에 대해서만 최단 경로를 재 계산할 뿐이다. 이러한 방법은 앞서 계산된 최단 경로에 대한 정보를 이용하지 않는다는 점에서 모두 비효율적이다. 이에, 본 논문에서는 효율적인 동적 윈도우 기반의 근접 최단 경로 재 계산 방법(A Dynamic Window-Based Approximate Shortest Path Re-Computation Method)을 제안한다. 이 방법은 앞서 계산된 최단 경로의 정보를 이용하여 최적의 최단 경로에 상당히 근접한 경로를 매우 빠른 시간 안에 계산해 낸다. 우리는 제안한 방법을 이론적으로 분석한 다음 이를 격자 그래프 및 실제 디지털 로드맵 상에 구현하여 철저한 실험적인 성능 분석을 하였다.
트래픽 혼잡이 도심지역에서는 급속히 증가하고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 유용한 핵심 정보를 사용하여 트래픽 상황을 신속하게 인지할 수 있는 실시간 그리고 지능적인 방안이 필요하다. 본 연구는 실시간 교통망을 관찰하고 여행자를 위한 도시의 극성 지도를 구축하기 위하여 퍼지기반 오피니언 마이닝 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 도시의 교통 상황에 관련한 트위터 및 리뷰를 추출하고, 특징 오피니언을 추출하여, 퍼지기반 오피니언 마이닝 시스템를 사용하여 교통 및 도시의 특징적 극성을 규명한다. $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ OWL 과 자바를 사용하여 퍼지기반 오피니언 마이닝 시스템과 그 지능형 프로토타입을 개발한다. 실험을 통하여 트위트 및 리뷰의 분석과 오피니언 마이닝 측면에서 성능이 개선됨을 확인하였다.
본 논문에서는 하이브리드 망 환경에서 부가데이터 서비스를 제공하기 위해 Mobile MMT를 기반으로 하는 송수신 구조를 설계한다. Mobile MMT는 차세대 멀티미디어 전송 프로토콜인 MMT의 확장된 표준이다. MMT는 IP를 기반으로 방송 통신이 융합된 방송시스템에서 멀티미디어를 효율적으로 전송하며, 다양한 형태의 데이터 전송 및 양방향 서비스를 지원하기 위한 기술들을 정의한다. Mobile MMT는 기존 MMT 기술을 기반으로 모바일 망에 특화된 기능을 제공하기 위해 확장된 기능을 추가로 정의한다. 이를 이용하여 본 논문에서는 방송망을 통해 전달받은 콘텐츠와 관련된 부가데이터와 단말정보와 관련된 교통, 날씨, 여행자정보 등의 부가데이터를 수신받을 수 있는 부가데이터 서비스 시나리오와 부가데이터의 송수신 구조를 설계하고 제안한다.
Purpose Recently, there has been an increase in attempts to analyze social phenomena, consumption trends, and consumption behavior through a vast amount of customer data such as web search traffic information and social buzz information in various fields such as flu prediction and real estate price prediction. Internet portal service providers such as google and naver are disclosing web search traffic information of online users as services such as google trends and naver trends. Academic and industry are paying attention to research on information search behavior and utilization of online users based on the web search traffic information. Although there are many studies predicting social phenomena, consumption trends, political polls, etc. based on web search traffic information, it is hard to find the research to explain and predict tourism demand and establish tourism policy using it. In this study, we try to use web search traffic information to explain the tourism demand for major cities in Gangwon-do, the representative tourist area in Korea, and to develop a nowcasting model for the demand. Design/methodology/approach In the first step, the literature review on travel demand and web search traffic was conducted in parallel in two directions. In the second stage, we conducted a qualitative research to confirm the information retrieval behavior of the traveler. In the next step, we extracted the representative tourist cities of Gangwon-do and confirmed which keywords were used for the search. In the fourth step, we collected tourist demand data to be used as a dependent variable and collected web search traffic information of each keyword to be used as an independent variable. In the fifth step, we set up a time series benchmark model, and added the web search traffic information to this model to confirm whether the prediction model improved. In the last stage, we analyze the prediction models that are finally selected as optimal and confirm whether the influence of the keywords on the prediction of travel demand. Findings This study has developed a tourism demand forecasting model of Gangwon-do, a representative tourist destination in Korea, by expanding and applying web search traffic information to tourism demand forecasting. We compared the existing time series model with the benchmarking model and confirmed the superiority of the proposed model. In addition, this study also confirms that web search traffic information has a positive correlation with travel demand and precedes it by one or two months, thereby asserting its suitability as a prediction model. Furthermore, by deriving search keywords that have a significant effect on tourism demand forecast for each city, representative characteristics of each region can be selected.
대한산업공학회/한국경영과학회 1993년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 계명대학교, 대구; 30 Apr.-1 May 1993
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pp.483-492
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1993
미래의 차의 선택사항이 될 여행정보시스템을 설치하여 그 성능의 인간공학적 조사를 수행하였다. 이 시스템을 실제로 GM자동차 Oldsmobile Toronado형 100대에 설치하여 사용자가 얼마나 쉽게, 빨리 그리고 안락하게 갈 수 있고, 어떻게 하면 좀 더 이것을 인간공학적으로 향상시킬수 있는 가를 연구하였다. 100대중 23대는 대학교에서 연구를 하고 나머지는 AAA회사의 회원권을 가진 지역사용자들에게 AAA회사와 AVIS회사를 통하여 대여를 하여 컴퓨터차(TravTek시스템)의 성능과 효율성을 시험하였다. 그 내용을 살펴보면, 차에 부착된 컴퓨터의 컬러화면으로 사용자에게 도로를 보여주고, 컴퓨터가 최단거리를 제시하여 운전자에게 컴퓨터음성과 화면으로 길을 안내한다. 그 파급효과로 도로 체증현상을 막고, 기름의 낭비도 절약하고, 밤에도 안전하게 운행할 수 있게 할 뿐만아니라 처음보는 거리라고 하더라도 컴퓨터가 안내하면서 목적지까지 무사히 도착할 수 있게 하여 준다. 이러한 시스템을 설치한 차를 타고 여행할 때, 여행자가 과연 얼마나 안락하게 여행할 수 있으며, 도로의 체증현상을 줄이고, 사고를 예방하며, 차의 설계와 목적이 인간공학적으로 합당한 가를 알아보고자 하는 연구이다. 인간공학적 평가 인자들은 (1) 운전자의 수행도, (2) 사용자 선호도, (3) 사용자 인식, (4) 운행정보등이다. 그리고 컴퓨터음성을 사용하였을 때와 사용하지 않았을 때의 두가지 경우와 (1) 움직이는 컴퓨터지도를 사용하였을 때 (2) 단순화한 도로안내를 사용하였을 때, (3) 컴퓨터 지도를 사용하지 않았을 경우(종이지도사용)에 관해 위의 4가지 인간공학적 인자들을 평가하고자 한다. 이 연구는 아직도 진행중이라 발표하고자 하는 논문역시 현재까지의 연구결과를 토대로 발표하는 것이므로 완전한 결론을 내릴 수는 없고, 진행과 정의내용과 토의사항과 잠정적인 결론을 제시하고자 한다. 의거한 작업순서 결정을 위해 우선 BB의 상한을 구하는 연구를 행했다. 이를 위해 우선 단일작업장에서 야기될 수 있는 모든 상황을 고려한 최적 작업순서 결정규칙을 연구했으며, 이의 증명을 위해 이 규칙에 의거했을 때의 보완작업량이 최소가 된다는 것을 밝혔다. 보완작업 계산의 효율성을 제고하기 위해 과부하(violation)개념을 도입하였으며, 작업유형이 증가된 상황에서도 과부하 개념이 보완작업량을 충분히 반영할 수 있음을 밝혔다. 본 연구에서 제시한 최적 작업순서 규칙에 의거했을 때 야기될 수 있는 여러가지 경우의 과부하를 모두 계산했다. 앞에서 개발된 단일작업량의 최적 작업순서 결정규칙을 이용하여 다작업장의 문제를 실험했다. 이 문제는 규모가 매우 크므로 Branch & Bound를 이용하였으며, 각 가지에서 과부하량이 최적인 경우만을 고려하는 휴리스틱을 택하여 실험자료를 이용하여 여러 회 반복실험을 행했다. 그리고 본 연구의 성과를 측정하기 위해 휴리스틱 기법시 소요되는 평균 CPU time 범위에서, 랜덤 작업순서에 따른 작업할당을 반복실험하여 이중 가장 좋은 해와 비교했다. 그러나 앞으로 다작업장 문제를 다룰 때, 각 작업장 작업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을 고려한 GMMAL 작업순서문제를 해결하기 위한 연구가 수행되어야 할 것이다.로 이루어 져야 할 것이다.태를 보다 효율적으로 증진시킬 수 있는 대안이 마련되어져야 한다고 사료된다.$\ulcorner$순응$\lrcorner$의 범위를 벗어나지 않는다. 그렇기 때문에도 $\ulcorner$순응$\lrcorner$과 $\ulcorner$표현$\lrcorner$
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[게시일 2004년 10월 1일]
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