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.
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.
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.
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.
모바일 앱 시장은 스마트폰의 등장으로 폭발적으로 성장하였다. 최근 모바일 앱은 단순한 스마트폰 구성요소가 아니라 다양한 마케팅 채널로 활용되고 있으며 스타트업이 성장할 수 있는 발판이 되었다. 본 연구에서는 모바일 앱이 시장에 미치는 영향에 대해서 연구하고자 하였다. 안내원과의 전화를 통해서 소비자에게 서비스를 제공하던 전통적인 콜택시 산업이 카카오택시라는 새로운 모바일 앱 채널의 진입을 통해서 어떠한 영향을 받고 있는지 살펴보고자 한다. 최근 자가용과 대중교통의 발전으로 택시 수요는 감소한 반면, 개인택시 증가 등으로 택시 공급은 증가하고 있다. 택시산업은 크게 일반택시와 콜택시로 나누어진다. 일반택시는 택시기사가 직접 고객을 찾아다니기 때문에 우연적이고 비효율적인 행태를 보인다. 하지만 콜택시는 고객이 사용의도를 가지고 택시를 찾는다는 점에서 더 효율적인 업무가 가능하다. 이러한 장점에도 불구하고 콜택시 시장은 불완전한 고객-택시기사 매칭 시스템과 택시기사 관리 부족으로 크게 성장하지 못하였다. DID(differences in differences)는 하나의 시간 흐름에서 발생한 특정한 사건이 유의한 영향력을 행사하는가를 밝히는 계량경제학의 연구 방법이다. 본 연구에서는 DID를 사용하여 최근 큰 이슈와 함께 출시 된 다음의 카카오택시 어플리케이션이 기존의 콜택시 사업에 미치는 영향력을 밝히고자 하였다. 거기서 더 나아가 비윤리적인 행태로 여겨지는 대기업의 문어발식 산업 확장이 해당 시장에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 하였다. 이를 위해 카카오택시 전후 콜택시 산업의 크기 비교를 통해서 콜택시 시장 변화를 확인하였다. 본 연구를 위해 2014년 8월부터 2015년 7월까지 1년치의 콜택시 수요 데이터를 수집하였으며 control group으로 사용한 대리운전 수요 데이터도 같은 기간 동안 수집하였다.
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 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.
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.
본 연구의 목적은 부산시 택시 운행기록계(DTG)와 타코메터에 의해 생성되는 개별 정보의 통합 방법론을 제시함에 있다. 통합방법론에 의해 도출된 정보를 활용하여 다양한 택시이용자 통행패턴을 분석하여 도출정보 활용성을 검토하였다. 또한 제시 방법론에 의한 O-D정보와 국가교통DB(KTDB)의 O-D정보와의 비교를 통해 방법론에 대한 신뢰성 검증을 시도하였으며, 제한된 표본 수에도 불구하고 상당히 유사한 결과를 나타냄을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 현황 및 여건변화를 실시간 반영 가능한 DTG 자료가 향후 KTDB의 대체자료로 활용 가능함을 보였으며, 또한 국가 주도의 택시 정보플랫폼 구축시 매우 유용한 기초 연구로서, 또한 택시 정책 수립과 집행에 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
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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