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 사업의 운영 결과 축적된 히스토리 정보를 기반으로 택시들의 운행기록을 분석하여 승객들이 택시를 찾는 지점을 분석하는 기법을 제시하고 이를 바탕으로 시간별 지역별 링크별 승차 패턴을 분석한다. 이를 위하여 택시의 상태도 천이에서 승차지점을 추출하였으며 해당 데이터를 데이터베이스 테이블에 저장하였다. 이후 승차지점들을 그루핑하여 승차 패턴의 추이를 발견하고 이에 대한 분석을 수행하였다. 이 분석 데이터는 택시들을 지역별 시간대별로 승객이 많이 찾는 위치로 이동시키고 택시의 공차 운행율을 감소시키는 배차 방식을 개발하여 택시의 영업 수익 증대와 승객의 택시 대기시간 감소를 기할 수 있다.
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.
디지털운행기록장치(DTG)는 차량의 운행정보를 기록하고 저장하는 장치로, 여객 및 화물자동차에 의무적으로 장착되어 여러 실시간 운행기록을 수집하고 관리할 수 있도록 하고 있다. 대부분 버스, 택시, 화물차 등에 사용되며, 상용 자동차의 운전자를 인증하고 과도한 운행으로 인한 사고를 줄이는 데 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 기존의 국내 디지털운행기록장치 관련 지침 및 표준 사양의 보안 기술 관련한 내용을 살펴보고 더 나아가 문헌조사를 통해 발견된 디지털운행기록장치 데이터 보호 관련 기본적 보안원칙을 소개한다. 더불어, 디지털 포렌식을 위한 데이터 식별 방법에 대한 실험적인 시도 사례의 결과를 함께 소개한다.
본 연구에서는 유료 운송시스템의 대표적인 예인 택시를 가정하여, 최대 수익을 위한 최적의 운행속도에 대한 수식적인 분석을 수행한다. 손님의 분포에 따라 평균 운행속도를 5km/h부터 80km/h까지 시속을 5km/h씩 늘려가며 분석하였으며 연비는 LPG차량의 실제적인 연비를 적용하였으며, 요금 또한 실제의 예를 적용하였다. 분석 결과, 택시의 속도가 높을수록 손님을 태우는 확률이 높아지나, 따라서 연료비 부담도 함께 늘어나므로 손님의 분포정도에 따라 수익금에 차이가 나는 것을 확인 하였으며, 이를 기반으로 하여 최대 수익을 위한 최적의 속도를 구하였다.
스마트폰 보급과 ICT 기술을 발전에 따라 택시영업의 형태는 배회영업에서 플랫폼 기반 영업으로 변화해왔다. 이는 이용자의 이동성 및 접근성을 향상시키는 장점을 갖고 있지만 반대로 단거리 및 첨두수요 시간대의 간접 승차거부 등의 문제를 지속적으로 발생시키고 있다. 간접승차거부는 호출이 발생했을 때 이를 무시하고 수락하지 않는 경우를 의미하며 이를 개선할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 택시 운행 데이터를 통해 강화 학습 기반 호출 간 기대수익 조정 시뮬레이션을 수행하여 택시 수급의 불일치 완화 방안을 도출하고자 한다. 분석 결과 운행 완료율에 따라 인센티브 지급을 할 경우 평균 운행 완료율이 50.29%에서 54.24% 수준까지 증가함을 확인하였으며 5,000원 미만 단거리 구간에서 5.86%의 개선 효과를 도출하였다. 운행 완료율의 개선으로 운전자에게는 수익성 개선, 승객에게는 대기시간 감소의 편익을 줄 수 있을 것으로 기대되며, 택시 서비스 전반의 만족도 향상이 나타날 것으로 사료된다.
수요대응형 교통수단(Demand Responsive Transit)은 변화하는 이동수요에 대응하는 탄력적인 교통수단으로 단순히 노약자와 장애인을 위한 복지교통 서비스의 영역이 아니라, 무선통신과 위치정보서비스(Location Based Service: LBS)의 발달로 인하여 도심형 수단으로 보다 효율적인 교통수단으로 자리매김하고 있다. 그러나 문전서비스(Door-to-Door)를 제공하는 수요대응형 교통수단 시뮬레이션에 적합한 상용툴의 부재로 인하여 알고리즘이나 차량 운행 요소를 면밀하게 분석하기 힘든 어려움이 있었다. 본 연구는 수요대응형 교통수단에 연관된 다양한 차량 운영계획과 알고리즘을 구현, 평가할 수 있는 시뮬레이션 환경을 제안한다. 문전서비스(Door-to-Door) 기반의 차량 운행 모형을 적용하기 위하여 확보되어야 하는 시뮬레이션 입력 데이터를 정의하고 있으며, 수요대응형 교통수단의 대표적인 범주에 속하는 실시간 합승 택시(Shared-Taxi) 서비스를 서울시 교통망과 택시 수요를 이용하여 적용하였다. 합승 택시 운행 계획을 위하여 Nearest Vehicle Dispatch(NVD)와 Insertion Heuristic(IH), 두 종류의 알고리즘을 제안하였으며, 제안된 시뮬레이션을 통하여 성능을 비교하였다. 또한, 합승(Ride-sharing)을 허용하지 않는 일반적인 택시와의 비교를 통하여 시스템 효율 향상과 서비스 품질 변화를 분석하였다.
적정수준의 택시규모를 산정하기 위해 본 연구에서는 타코미터 데이터 분석을 통해 법인택시와 개인택시의 운행실태를 분석하였다. 대상예시지역으로 평택시를 선정하여, 도시특성을 기반으로한 택시총량산정 수리모형을 개발하였다. 개발된 도시특성기반 모형의 분석결과 결정계수(수정된 R제곱) 값이 0.970로 모형이 유의한 것으로 나타났다. 모형적용결과 평택시에 적합한 택시총량은 2014년까지 총1,794대로 이는 2009년 기준년도보다 214대 많은 것으로 분석되었다. 또한 실제 택시의 운영데이터를 기반으로한 실차율에 의한 택시총량산정 모형을 분석하였다. 실차율모형 적용결과 2014년까지 총1,224대로 이는 2009년 보다 356대 적은 것으로 분석이 되었다. 결론적으로 평택시의 택시총량은 실차율모형과 도시특성을 반영한 두 모델을 적용한 결과 2014까지 평택시의 택시총량공급계획은 2009년 1,580보다 71대 적은 1,509대로 분석되었다.
본 논문은 제주 택시 텔레매틱스 사업에서 수집된 차량의 히스토리 데이터를 온라인 혹은 오프라인으로 효율적으로 분석하기 위한 스테이트 다이어그램을 정의하고 이에 기반하여 택시의 운행과 배차에 대한 분석 결과를 산출하는 것을 목표로 한다. 차량에서 수집된 정보는 기본적인 GPS정보 이외에 차량의 상태를 나타내는 필드를 포함하고 있으며 지도 정보의 결합으로 맵 매칭 및 도로상에서의 위치비율 등을 계산할 수 있다. 구축된 레코드들에 의해 택시의 승객 탑승 빈도, 탑승시 이동 거리, 탑승시간 등을 분석할 수 있으며 콜 택시의 중요한 성능 척도가 되는 배차 후 차량의 이동 거리 및 이동 시간을 분석하여 배차 방식의 효율성을 검증할 수 있다. 이 정보는 심도 있는 분석을 수반하여 향후 교통정보 예측, 혼잡상황 회피 등의 다양한 응용의 진화를 가능하게 한다.
손님을 태우기 위해 도로에서 불법으로 정차하는 택시들은 교통체증을 유발하고 때때로 교통사고의 원인이 되기도 한다. 택시들의 정차 위치는 택시 기사들의 오랜 경험에 의해 정해지고 있다. 이번 연구에서는 시간대별 정차 위치를 파악해 택시기사들과 지역을 처음 방문하는 손님들에게 정보를 제공하고자 한다. 이를 위해 택시 40대에 설치된 센서에서 수집되는 Internet of Vehicle(IoV) 데이터를 이용하였다. 기존의 연구들은 택시를 중심으로 군집을 형성하였다. 이 방법은 택시의 위치에 따라 군집의 위치가 변한다. 또한 택시가 범위 내에 일정 대수 이상이 있어야 군집이 형성되기 때문에 실시간으로 정차위치를 파악하기가 어렵다. 이번 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 도로 분할 알고리즘을 사용했다. 기존 연구들과 달리 도로를 중심으로 군집이 형성되기 때문에 군집의 위치가 고정적이며 택시 대수에 영향을 받지 않기 때문에 실시간으로 정차 위치를 파악하는 것이 가능하다. 도로 분할은 30M 단위로 이루어져 있으며, 시간대별, 평일, 주말로 분할된 택시 위치 데이터를 가장 가까운 포인트에 매핑하였다. 매핑결과 주말의 경우 운행하는 택시 수가 적어 시간대 별로 큰 차이를 보기 어려웠으나 평일의 경우 출퇴근 시간대와 심야 시간대간의 정차 위치 차이를 확인할 수 있었다. 이 연구결과를 통해 택시 불법 주정차 방지와 택시 승강장 설치위치 기준을 제안할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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