기존 택시 어플리케이션의 방식은 승객이 택시를 이용할 때 승객 근처의 택시들이 승객을 선착순으로 선택하는 방식이다. 이는 승객이 택시의 정보를 알 수 없으며 승객을 선택한 택시를 탑승해야 된다. 또 택시 관련 범죄가 지속적으로 발생하고 있으며 사회적으로 심각한 문제로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 승객이 주변 택시들을 검색하여 선택할 수 있으며 택시의 정보를 제공 받을 수 있다. 그리고 택시 범죄를 예방하기 위해 승객이 여러 경로 중에서 원하는 경로를 선택하면 택시 기사에게 전송하여 이탈 시 감지할 수 있다.
본 논문은 제주 택시 텔레매틱스 시스템의 운영과정에서 축적되고 있는 각 택시들의 이동이력 데이터를 기반으로 관심구간의 통행속도에 관련된 필드들을 효율적으로 추출하는 기법을 설계하고 구현한다. 구현된 인터페이스는 도로네트워크 상에서 관심구간의 양끝점을 입력받아 $A^*$ 알고리즘을 수행하여 경로상에 포함된 각 링크를 결정한 후 해당 링크 아이디를 포함하는 질의문의 스켈리튼을 생성한다. 이 질의문을 수정하여 관심구간의 속도 레코드수, 속도 평균, 승객탑승시의 속도, 요일별 시간대별 평균 속도 등 다양한 정보를 체계적으로 검색할 수 있다. 제주시 연삼로 구간에 대한 시험적 검색 결과는 승객이 탑승한 경우 전체 경우 보다 $30{\sim}50%$ 정도의 보고수, $2{\sim}4$ kmh 빠른 통행 속도 등을 보이고 있으며 시간대별 통계는 요일별 통행속도 패턴의 변화를 정량화하고 있다.
본 논문에서는 1분에 최대 200 개의 위치보고를 처리하여야 하는 제주 택시 텔레매틱스 시스템에서 보다 효율적인 트래킹과 택시 배차를 위해 맵 매칭에 의해 차량이 위치한 도로를 검색하는 모듈을 설계하고 구현한다. 구현된 모듈은 위치기반 서비스에 있어서 저비용 효율적으로 맵 매칭을 구현하기 위해 쉐이프 파일을 직접 순차적으로 처리하고 보고지점과 세그먼트들로 이루어진 삼각형의 면적을 기반으로 매칭 링크를 검색한다. 이 기능은 차량의 진행방향을 판단하거나 도로 내에서의 위치 비율을 계산하는데 용이하며 다양한 부가 정보를 생성할 수 있다. 구현된 시스템에서 실제 히스토리 데이터에 대해 맵 매칭을 수행한 결과 95% 이상 해당 링크를 검색하였다.
IoT(사물인터넷) 기술의 빠른 개발로 인하여 기존의 택시들은 디스패처와 위치 시스템을 통해 서로 연결되고 있다. 일반적으로 현대의 택시들은 경로 정보를 획득하기 위한 목적으로 GPS(Global Positioning System)를 탑재하고 있다. 택시 운행 데이터들의 경로 빈도를 분석하여, 주어진 질의 시간에 해당하는 빈번한 경로를 찾을 수 있다. 그러나 위치 데이터의 용량이 매우 크고 복잡하기 때문에 택시의 운행 이벤트의 위치 데이터를 분석된 빈도 정보로 변환할 때에 확장성 문제가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위하여, NoSQL 데이터베이스에 기반한 택시 운행 데이터에 대한 Top-K 질의 시스템을 제안한다. 첫째, 원시 택시 운행 이벤트를 분석하고 모든 경로들의 빈도 정보를 추출한다. 추출한 경로 정보는 NoSQL 문서-지향 데이터베이스인 MongoDB에 해시 기반의 인덱스 구조로 저장한다. 주로 발생하는 경로에 대한 효율적인 Top-K 질의 처리는 몽고DB의 상에서 이루어진다. 미국 뉴욕시의 실제 택시 운행 데이터를 이용한 실험을 통하여 알고리즘의 효율성을 검증하였다.
본 논문은 제주 택시 텔레매틱스 사업에서 수집된 차량의 운행 이력 데이터를 효과적으로 가시화 하기 위해 Google Earth를 이용하여 데이터를 표현하는 시스템의 설계와 구현기법에 대해 기술한다. 이 시스템은 전체 차량의 운행상황을 확인하거나 특정 차량의 궤적을 추출하거나 특정 영 역을 통과한 차량을 검색하는 등의 기능으로 다양한 택시 텔레매틱스 운행 이력 데이터의 분석이 가능하다.
최근 서비스 산업이 발전하면서 고객들이 보다 편하게 택시를 사용하기 위해 콜택시 서비스를 일반적으로 사용하고 있지만, 기업 입장에서 콜 센터를 구축하기 위해서는 막대한 비용이 소비된다. 본 논문은 기존에 사용되는 단말기 방식의 콜 시스템이 아닌 핸드폰을 사용해 콜 센터 구축에 소비되는 비용을 최소화했다. 그리고 CTI(Computer Telephony Integration)를 이용해 택시 콜 센터의 고객관리, 업소관리, 기사관리, 주문관리, 정산관리 등의 업무를 보다 효율적으로 통합 관리 할 수 있는 시스템을 UML(Unified Modeling Language)을 적용해 설계 및 구축했다. CTI를 보다 효과적으로 구현하기 위한 장치로써 현재 상용화 되어 있는 CID(Caller Identify Display)를 이용해 고객의 발신 번호를 PC에서 받아 실시간으로 고객의 정보를 Database에서 검색했다. 이 시스템은 저렴한 비용으로 구축이 가능하고, 효율적인 고객관리 기능으로 고객 서비스를 개선할 수 있다.
본 연구에서는 50대 택시 운전자를 대상으로 동작 신호인 Jerk-Cost function(JC)와 차간거리의 분산계수(Anterior-Posterior Coefficient of Variation, APCV), 차선이격거리의 분산계수(Medial-Lateral Coefficient of Variation, MLCV)와 같은 차량 통제 데이터를 이용하여 운전 중 문자 메시지 전송 또는 네비게이션 검색과 같은 동시 과제 수행이 운전 수행 능력에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보고자 하였다. 남성 14명과 여성 14명을 대상으로 실험을 진행하였다. 피험자는 일정 속도(80km/hr or 100km/hr)로 주행하는 선행 차량과 일정 거리 30m를 유지하며 주행하도록 하였다. 처음 1분간은 운전만을 수행하게 하였으며, 다음 1분 동안은 운전만을 수행하거나 운전과 함께 동시 과제를 수행하도록 하였다. MLCV와 APCV는 80km/hr와 100km/hr 주행 시 Driving only에 비해 Driving + Sending Text Message(STM)와 Driving + Searching Navigation(SN)에서 유의하게 증가하였다. JC 또한 주행 시 Driving only에 비해 Driving + STM과 Driving + SN에서 증가하였다. 본 연구를 통해 운전 경력이 길고 운전 전문가라고 할 수 있는 50대 택시 운전자도 운전만을 수행하는 경우에 비해 운전과 함께 문자 메시지 전송 또는 네비게이션 검색 과제를 수행하게 될 경우 동작 패턴이 거칠어지고 차량 통제가 어려워진다는 사실을 도출할 수 있었다.
배타적 최근접 쌍 검색 방법은 가까이 있는 승객과 택시 간에 쌍을 맺어주는 것과 같은 실 생활 응용 분야에 유용하게 쓰일 수 있으나, 그 중요성에 비해 많은 연구가 진행되지 않았다. 두 이동 객체가 배타적으로 최근접 쌍이 되기 위해서는 객체는 반드시 하나의 결과 쌍에 속해야 한다. 하지만, 이동 객체는 위치가 빈번하게 변하기 때문에 초기의 배타적 최근접 쌍 결과를 모니터링 해 줄 필요가 있다. 본 논문에서는 도로 네트워크를 기반으로 k 개의 배타적 최근접 쌍을 구하고 그 결과를 모니터링 하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모든 객체에 대해 배타적 최근접 쌍 검색을 재수행하지 않고, 결과가 갱신되는 범위를 제한하여 부분적인 재수행을 함으로써 모니터링 수행 시간을 줄였다. 다양한 실제 도로 네트워크를 이용한 실험들을 통해 본 논문에서 제안하는 모니터링 방법의 성능을 측정하였다. 실험 결과는 본 논문에서 제안하는 모니터링 방법의 정확도가 일반적인 일괄처리 방법들에 비해 뛰어남을 보인다.
오늘날 사람들이 도시에서 이용하는 이동 수단은 기존에 존재하던 대중교통, 승용차, 택시에서부터 공유 자전거, 공유 전동 킥보드까지 그 종류가 다양해졌다. 또한 모바일 플랫폼 기반의 검색, 주문, 결제 서비스가 개발되면서 교통 서비스 역시 플랫폼 기반의 통합 서비스로 변화하기 시작했다. 통합 이동 서비스로서 등장한 MaaS는 현재 전 세계적으로 연구 및 운영되고 있으나 기존 대중교통의 통합 제공 수준에 머무른다. 문헌 고찰 결과, 현행 수준의 MaaS에서 제기되는 First/Last Mile 문제는 새로운 이동 수단을 통합한 개선된 정책을 수립함으로써 해결 될 가능성이 있다. 따라서 본 연구는 사람들의 통행에 대한 보다 높은 분석력을 갖춘 것으로 평가되는 활동기반 교통분석모형인 ABATA 시스템을 기반으로 도시 인구의 통행 패턴을 분석하여 성공적인 MaaS 제공을 위한 First/Last Mile 이동 수단 공급 방안을 수립하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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