• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.133-134
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• 2019

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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06d
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• pp.58-60
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• 2011

최근 택시를 이용한 범죄가 늘어남에 따라 대부분의 여성 탑승자들은 긴장과 불안감을 느끼면서 택시를 이용한다. 탑승자들의 불안감은 택시 영업을 하고 있는 사람에게도 불쾌한 일이며, 이로 인해 탑승자와 택시 영업을 하고 있는 사람 간에 마찰이 생긴다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 택시 기사와 택시에 대한 정보, 현재 위치에 대한 정보, 알람 기능을 이용한 방법을 제안한다. 이 방법으로 인해 탑승자의 안전은 회사로부터 실시간 보호받고 있으므로 탑승자는 이전보다 택시를 이용하는 것에 대해 안전함을 느끼면서 택시를 이용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.275-279
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• 2008

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.538-541
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• 2013

택시는 많은 사람들이 이용하고 있는 교통수단이다. 특히 버스나 지하철 같은 대중교통 운행시간이 끝나는 야간에는 택시의 이용률이 더 많을 수밖에 없다. 그러나 최근 택시를 이용한 범죄가 많이 발생하면서 택시에 대한 사람들의 불안감이 커져가고 있다. 본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 택시를 보다 안전하게 이용할 수 있는 시스템과 앱을 설계하였다. 스마트폰의 NFC 기술을 이용하여 인증된 택시에 부착된 NFC 태그를 인식하게 되면 택시정보와 탑승정보를 미리 등록된 지인들에게 실시간으로 전송하게 된다. 그로 인해 탑승자들은 보다 더 안전하게 택시를 이용하게 될 것을 기대할 수 있다.

• Information Systems Review
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• v.18 no.4
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• pp.141-154
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• 2016

Mobile application is growing explosively with the advent of a new technology: smartphones. Mobile application is a new marketing channel and performs as a start-up platform. This study examines the effect of mobile application on the off-line market. Despite the continuous declining demand for taxi service, paradoxically, the supply of taxi service has increased. The taxi industry can be categorized into general taxi and call taxi. General taxi is accidental and inefficient because it has to search for its own passenger. As call taxi takes the request of a passenger, it is more efficient than general taxi. However, the current defective passenger-taxi driver matching system and insufficient taxi driver management hinder the development of the call taxi market. Differences in differences (DID) is an econometrical methodology that examines whether or not an event has meaningful influence. This research uses DID to investigate the effect of the Kakao taxi application on the call taxi industry. Furthermore, it examines the effect of major companies' reckless diversification, which is considered unethical behavior. The passengers of call taxi data from August 2014 to July 2015 and those of designated driving service data of the same period were collected as the control group.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.9
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• pp.347-356
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• 2015

Due to the rapid development of IoT(Internet of Things) technology, traditional taxis are connected through dispatchers and location systems. Typically, modern taxis have embedded with GPS(Global Positioning System), which aims for obtaining the route information. By analyzing the frequency of taxi trip events, we can find the frequent route for a given query time. However, a scalability problem would occur when we convert the raw location data of taxi trip events into the analyzed frequency information due to the volume of location data. For this problem, we propose a NoSQL based top-K query system for taxi trip events. First, we analyze raw taxi trip events and extract frequencies of all routes. Then, we store the frequency information into hash-based index structure of MongoDB which is a document-oriented NoSQL database. Efficient top-K query processing for frequent route is done with the top of the MongoDB. We validate the efficiency of our algorithms by using real taxi trip events of New York City.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.106-109
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• 2017

본 논문은 미래의 무인택시 이용의 편리성을 위한 무인택시 매칭 플랫폼을 제안한다. 제안한 무인택시 매칭 플랫폼은 무인택시를 아두이노 RC카로 대체하고 무선통신를 활용하여 사용자와 무인택시의 매칭 시스템을 제어한다. 이를 위해서 무인택시 호출 어플리케이션과 관리 DB를 구축하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.628-631
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• 2014

본 논문에서는 스마트폰 시대를 맞이하여 안드로이드 기반의 텔레매틱스 택시 관제 시스템의 설계와 구현에 대하여 제안한다. 제안하는 택시 관제 시스템 및 서비스는 스마트폰의 대중적 보급이라는 시대적 특성에 맞춰 여러 차량의 정보를 수집하고 이를 분석할 수 있을 뿐만 아니라 대중들에게 택시 정보를 가공, 공급하여 서비스를 제공한다. 본 서비스를 통해 택시 이용을 더욱 편리하게 할 수 있으며, 효율적인 택시 운행, 간편하고 효과적으로 택시를 관리 할 수 있다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.38 no.6
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• pp.907-916
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• 2018

This study presents a methodology that can integrate the information generated by the Busan taxi DTGs and Tachometers. Utilizing the results by the methodology, travel patterns of taxi users were analyzed. Also to verify the reliability of the methodology was conducted by comparing its results with those of O-D information of the National Transportation DB (KTDB). Despite the limited number of samples. the results of this study showed that DTG data, which can reflect changes in status and conditions in real time, can be used as a replacement for KTDB. It is expected that the results generated by the suggested methodology can be useful for developing and executing desirable taxi related policies.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.590-592
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• 2018

Taxis that are illegally parked on the road to catch customer can cause traffic congestion and sometimes cause traffic accidents. Stop position of taxis is determined by the long term experience of taxi drivers. In this study, We provide information to taxi drivers and customer who visit in first time through finding stop position of taxis by time. To do this, we used the Internet of Vehicle (IoV) data collected from sensors installed in 40 taxis. Previous studies attempted by forming a cluster around a taxi. Since this method is centered on a taxi, the position of the cluster changes depending on the location of the taxi. In this study, we use a road segmentation algorithm to solve these problems. Unlike the previous studies, since the cluster is formed around the road, the position of the cluster is fixed and it is not affected by the number of taxis, so it is possible to grasp the stop position in real time. The road segmentation is made up of 30m units, and map the taxi location data divided into hourly, weekday, and weekend to the nearest point. As a result of the mapping, it was difficult to see a big difference in the time of week because there were few taxis to operate on weekends, but in case of weekdays, the difference of stop position between the commute time zone and the night time zone was confirmed. The results of this study suggest that it will be possible to propose the prevention of taxi illegally driving taxi and the location of the taxi stand.