• 대한토목학회논문집
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• 제40권1호
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• pp.59-67
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• 2020

본 연구는 딥러닝 기술을 적용한 스마트교차로의 부산 해운대로 BRT 구간 버스정류장 유형을 대상으로 교통신호 프로그램인 LISA를 통해 네트워크 구축 및 알고리즘 설계 효과분석을 통해 버스정류장 유형별로 적합한 알고리즘을 제시하였다. 교차로 통과 전 정류장은 Phase insert 기법, 교차로 통과 후 정류장은 Early green 기법, 미드블럭형 정류장은 Extend green 기법이 가장 효과적인 것으로 분석되었고, 버스 및 일반차량과 보행자 현시로 구성하였기 때문에 Extend green 기법으로만 분석하였다. 교차로 통과 전 정류장은 교차로의 전체 통행시간은 57.8초, 지체시간은 33.2초, BRT 상·하행 평균 통행시간 85.3초, 지체시간 31.1초, 통과대수는 28대로 분석되었고, 교차로 통과 후 정류장은 교차로의 전체 통행시간은 58.2초, 지체시간은 31.8초 BRT 상·하행 평균 통행시간 102.2초, 지체시간 42.5초, 통과대수 26대로 분석되었다. 미드블럭형 정류장은 교차로의 전체 통행시간은 42.5초, 지체시간은 11.2초, BRT 상·하행 평균 통행시간 74.2초, 지체시간 17.0초, 통과대수 28대로 분석되었다. 분석결과를 토대로 버스우선 신호시범도입, 보행자 시거확보를 위한 계단식정지선, 속도감속을 위한 고원식횡단보도, 딥러닝 기술을 활용한 무단횡단금지 경고 벨 및 VMS 설치 등으로 BRT 구간에서의 교통사고 감소 효과가 기대되며, 이를 확대 도입할 필요가 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권1호
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• pp.17-34
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• 2022

본 논문은 수요대응형 모빌리티 이용객의 출발지와 목적지까지 최적 경로 산정을 위한 동적정류장 배정 모형을 개발하였다. 여기서 최적화를 위한 변수로는, 운영자 측면에서 버스통행시간과 이용자 측면에서 서비스 이용 시 추가로 소요되는 정류장까지 도보시간 및 대기시간, 우회시간을 사용하였다. 미국 캘리포니아주 애너하임과 주변 도시를 포함하는 네트워크를 대상으로 승객이 예약한 시종점에서 접근 가능한 동적정류장 리스트를 산정하고 K-means 클러스터링 기법을 이용하여 시종점 그룹들을 각기 차량에 배정하였다. 버스통행시간과 이용자 추가소요시간을 최소화하는 동적정류장 위치 및 버스노선 결정을 위한 모형을 개발하고 다목적 최적화를 위해 NSGA-III 알고리즘을 적용하였다. 최종적으로, 모델의 효용성을 평가하기 위해 이용자 추가소요시간 간의 변수를 조정하여 7개의 시나리오를 설정하였고 이를 통해 목적함수의 타당성을 분석하였다. 그 결과, 운영자 측면에서는 버스통행시간과 승객 대기시간만 고려한 시나리오가, 이용자 측면에서는 버스통행시간, 도보시간, 우회시간을 적용한 시나리오가 가장 우수하였다.

• 대한교통학회지
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• 제18권3호
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• pp.43-54
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• 2000

이 연구는 버스정보 시스템 설계에 필요한 운행시격 결정과 통행시간 예측을 위한 알고리즘 개발을 다룬다. 운행시격 결정 문제는 버스와 같은 대중교통 수단을 운영하는데 중요한 요소 중에 하나이다. 기존 연구는 버스 운행비용과 승객비용의 합을 최소로 하는 운행시 격을 찾는데 초점을 두고 이다. 이때 승객비용이란 승객 대기비용과 승객 교통비용의 합으로 이루어진다. 그런데 우리나라와 같이 버스회사 수입이 전액 운행수입에만 의존하는 경우엔 이러한 접근 방식이 타당하지 않다. 기존의 방식과 다르게 승객비용으로 승객 이탈비용을 사용하여 버스의 최적 운행시 격을 구하는 것이 이 연구의 목적이다. 먼저 정류장이 하나인 경우에 대해 해석적 방법으로 풀고, 정류장이 여러 개인 경우에 대해서는 시뮬레이션 기법을 적용한다. 또한 이 연구는 신뢰성이 높고 정확한 통행시간 예측정보를 산출하기 위해 2 단계 예측 기법과 전문가시스템을 이용하는 자료융합 알고리즘을 개발한다. 정확한 정보를 제공하려면 교통정보 수집원을 통해 얻는 자료가 정확해야 하고, 또한 교통상황 변화에 따라 실시간으로 통행시간을 예측하는 것이 필요하다. 이 연구는 AVL(Automatic Vehicle Location)시스템을 이용한 버스정보시스템에서 실시간 데이터와 과거 데이터를 융합하여 통행시간을 예측하는 알고리즘을 개발한다. AVL 데이터를 수집하는 과정에서는 경제성을 고려하여 데이터를 수집한다. 그리고, 버스의 운행관리와 정확한 도착예정시간을 예측하기 위해 AVL시스템을 통해 얻은 데이터의 패턴을 분석하고 유고상황을 감지한다.

• 대한교통학회지
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• 제35권3호
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• pp.234-246
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• 2017

서울시 버스는 통행속도 및 정시성을 높이기 위해 BIS정보제공, 중앙버스전용차로, 간선급행버스, 버스 우선 신호 등을 선보이며 서비스 개선에 큰 역할을 하였다. 하지만 버스의 통행속도 및 정시성을 높이기 위해서는 버스 정류장 정차시간에 영향을 미치는 정류장 인근 시설물의 개선이 필요하다. 본 연구는 버스정류장 정차시간 개선을 위해 정류장 인근 교통시설물 및 도로환경을 중심으로 영향변수를 도출하고자 한다. 종속변수는 버스정류장의 진 출입시간 및 진 출입시간의 표준편차를 선정하였고, 독립변수는 버스종류별 노선수, 버스종류별 통행량, 버스베이 개수, 횡단보도 및 교차로까지 거리, 앞지르기 가능 유무, 이면도로 존재 유무, 승차 및 하차인원, 해당링크구간 속도를 선정하였다. 분석결과 해당 링크의 속도, 버스베이개수, 횡단보도까지 거리, 이면도로 유무, 앞지르기 가능 여부가 영향변수로 도출되었고, 진 출입시간의 표준편차는 교차로까지 거리, 횡단보도까지 거리, 이면도로 존재 여부가 선정되었다. 이처럼 버스 정류장 정차시간 및 정시성의 영향을 주는 변수는 다양한 요소가 도출되는 만큼 본 연구 결과를 통해 버스 정류장의 정차시간 및 정시성을 개선시킬 필요가 있다.

• 대한교통학회지
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• 제24권1호
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• pp.97-108
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• 2006

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.

• 대한교통학회지
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• 제25권3호
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• pp.145-154
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• 2007

대중교통 시스템의 운행계획 수립과정에서 정류장의 간격과 위치설정은 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 해석적인 방법을 통해 정류장의 간격과 위치를 결정하는 방법론을 제시하였다. 정류장의 간격은 접근통행속도, 정류장 정차로 인한 손실시간, 승객의 통행거리가 증가함에 따라 길어지고, 통행수요와 배차간격이 늘어남에 따라 짧아진다. 본 연구에서는 수요의 분포가 균일하지 않을 경우 이용자비용과 운영자비용을 합한 총 비용을 최소화시키는 최적 정류장 간격을 도출하는 방법론을 제사하였다. 본 연구의 결과를 보다 일반적으로 확장하기 위해서는 재차 승객의 통행비용을 고려해야 하는데 이에 대해 개념적 예시를 통해 결과의 변화를 논의하였다. 이때의 정류장 위치변화를 살펴본 결과 재차 승객이 많은 구간의 정류장 간격이 다소 넓어지고, 재차 승객이 적은 구간의 정류장 간격이 다소 짧아지는 것을 확인할 수 있었고, 재차 승객이 증가하는 구간보다 재차 승객이 감소하는 구간에 정류장이 보다 많이 배치되는 것을 확인하였다. 본 연구는 동적 프로그래밍을 통해 정류장 위치를 결정하는 복잡한 방법 대신 수요분포의 면적을 균등하게 분할하여 각 정류장의 위치를 결정하는 간단한 방법론을 제시하여 실용적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구를 일반적으로 해석할 경우 모든 간격 설정 문제에 적용될 수 있다. 도로의 간격, 노선의 간격 등의 모든 시설물의 간격을 결정하는 문제에서 적용될 수 있으며, 간격변수를 공간에서 시간으로 변경하게 되면 배차간격을 결정하는 문제에도 바로 적용될 수 있는 확장성을 갖는다.

• 대한교통학회지
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• 제16권4호
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• pp.153-166
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• 1998

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.

• 한국경제지리학회지
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• 제15권2호
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• pp.332-342
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• 2012

본 연구는 합리적 버스 환승체계 구축을 위한 버스정류장의 환승센터로서의 유형 구분에 목적을 두고 있다. 이 분야 기존 연구는 주로 버스정류장 이용 수요의 특성과 버스정류장을 역세권으로 보았을 때 주변의 토지이용 특성을 확인하고, 이를 근거로 정류장의 유형을 구분한 후 구분된 유형들 각각의 특성을 요약하는 방식으로 진행되었다. 이러한 전통적 역세권 연구들의 공통적인 문제점은 대표적 연구 변수인 토지이용 특성과 정류장 이용 특성 등 횡단면적 snapshot의 특성만을 고려하여 환승의 본질인 통행 연계의 detail을 확보하지 못한다는 데 있다. 이에 본 연구에서는 환승통행 발생 정류장의 기능 구분을 위해 통행연계 변수로서 교통수단연계, 경유지연계, 이용시간연계 등의 변수 값이 각 정류장이 환승센터로서의 특성을 고려할 때 어느 정도와 방향인지를 확인토록 한다. 이를 위해 2009년 4월 20일 월요일 하루 동안 경기도 버스에 승하차한 통행 샘플을 분석하였다. 분석 결과 버스정류장은 연계성 관련 변수를 기준으로 비교적 뚜렷한 구분이 가능하였다. 이러한 결과는 환승센터 입지 선정이나 설계에 유용한 정보를 줄 것으로 기대된다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1811-1825
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• 2011

본 연구에서는 2009년 집계된 스마트카드 데이터를 활용하여 대중교통 서비스를 평가하였다. 평가항목으로는 한국교통연구원에서 제시한 '대중교통정책수립을 위한 교통카드자료 활용방안'과 미국의 대중 교통 매뉴얼인 'TCQSM(Transit Capacity and Quality of Service Manual)'을 참고하여 스마트카드 데이터로부터 서비스평가 항목으로 추출될 수 있는 정류장과 정류장의 재차인원(load factor), 승객 승 하차 인원에 따른 정차시간(dwell time), 통행시간과 거리 산출에 의한 속도(speed) 등 정량적인 항목들로 선정하였다. 사례분석 평가대상 버스노선은 서울역환승센터 정류장을 운행하는 지선버스 7024번 노선 중 승객이 가장 많은 시간대의 버스로 선정하였다. 평가결과 '이대부고~삼호아파트' 구간의 재차인원은 1좌석/인을 점유할 수 없는 상태로 나타났으며, 정차시간은 승객의 수와 큰 연관성이 없는 것으로 분석되었다. 이는 승객의 패턴이 일률적이지 않으며 카드 tag 과정 또한 다양하기 때문인 것으로 파악되었다. 속도의 경우 정차시간을 고려하여 정류장 간 주행속도와 전 구간에서의 평균통행속도의 비교를 통해 분석하였다. 현재 운영 중인 대중교통 서비스에 대한 정확한 이해를 바탕으로 이를 개선 및 조정함으로써 승객뿐만 아니라 운영자 측면에서도 효율화를 가져올 수 있을 것이라 기대된다.

• 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.