본 연구는 BIS 시스템에서 제공되는 버스도착안내정보의 형태에 대한 특성을 검토하고, 이를 기초로 도착예정시간을 안내하는 경우 안내도착예정시간의 함수로 총대기시간을 구하고 최적 안내도착예정시간을 도출하는 모형을 개발하였다. 안내도착예정시간의 함수로 버스도착을 안내된 도착예정시간 보다 일찍 도착하는 조기도착과 늦게 도착하는 지연도착으로 구분하여 각각의 경우에 대한 대기시간의 합인 총대기시간을 함수화하였다. 모형 및 사례연구를 통하여 BIS 시스템에서 평균도착시간이 안내해야할 최적의 도착예정시간이 아닐 수도 있으며, 이와는 다른 최적 안내도착예정시간이 존재함을 알 수 있었다. 최적 안내도착예정시간은 작은 범위의 표준편차와 아주 큰 표준편차의 버스통행시간에 대해서 평균도착시간에 가까워져야 하고, 중간의 표준편차 범위에서는 표준편차가 클수록 늦게 안내되어야 한다는 결론을 도출하였다.
While there are many services that can check current traffic condition and application program such as bus arrival alarm are developed, since it only provide simple alarm and check level of information, it is still insufficient in many senses. Therefore, the program that try to develop in this study is the system that predict arrival time to destination and inform the bus passengers by applying real time traffic information. The system developed related to this study is still very inadequate. In the system developed in this thesis, when the user input the current bus number and destination using smart-phone, relevant server acquire the bus route information from bus information DB, and analyze real time traffic information based on the information from traffic information DB, and inform customer of expected arrival time to destination. In this thesis, traffic congestion can be eased off and regular operation of public transportation can be improved with reliable destination arrival alarm. Also, it is considered that pattern of bus users can be analyzed by using these information, and analyzing average transport speed and time of public transportation, travel time depending on various situation can give a boost to study related to transportation information and its development.
국내외 각급 도시에서 시행중인 실시간 버스정보시스템(BIS)에 있어 버스도착예정시간 정보의 정확도는 시스템에 대한 가치평가의 가장 중요한 요소 중 하나이다. FTMS나 RTMS에서의 VMS정보와는 달리 개별버스의 도착예정시간 정보의 경우는, 가공 및 제공주기 그리고 시스템의 가공과정에서 불가피한 오차가 발생한다. 이를 '시스템 오차'라 규정하고 이들 오차의 평균값을 통계적 기법으로 도출하여, 버스도착예정시간 정보에 보정하는 방안을 제시하였다. 또한 검증을 위해 'A'시의 버스정보시스템에 동 기법에 따라 보정을 수행한 결과, 보정전보다 오차율이 23%감소한 것으로 나타났다. 이처럼 버스도착예정시간 정보의 정확도의 제고를 위해서는 시스템오차를 낮추는 방안이 적용해야 하는데 특히, 위치정보수집 빈도를 높이고, GPS 음영지역 해소 등 분산 값에 영향을 미치는 결측을 줄이기 위한 노력을 강구해야 한다.
버스도착시간은 배차간격에 맞춰 차고지에서 출발한 버스가 해당정류장에 도착하는 시간을 말하며, 승하차 시간, 신호주기, 버스전용차로의 유무 등 여러 가지 교통여건으로 인하여 정류장에 도착할 때는 어느 정도의 오차를 발생시킨다. 본 연구에서는 다양한 교통여건을 반영하는 버스지체시간을 산출하여 정류장별 버스지체시간을 예측하고, 이를 이용하여 정류장별 버스도착시간을 예측하였다. 그 결과 본 연구의 조건과 같은 경우, $7{\times}7$ 행렬과 $9{\times}9$ 행렬을 이용하여 버스도착시간을 예측하였을 때 분석대상도시에서 기존에 사용 중인 가중이동평균법을 이용한 버스도착시간예측방법 보다 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
본 연구는 현재 국내 BIS에서 버스도착시간 안내를 위해 개별노선 단위로 산정되고 있는 정류소간 통행시간 기반의 버스도착시간 추정 모형의 한계점을 제시하고, 이를 극복하기 위한 방안을 제시하였다. 정류소간 운행시간을 기반으로 산출되는 버스도착시간정보의 특성을 이용하여 버스노선번호에 관계없이 버스정류소에 도착한 동일 구간을 운행하는 모든 버스의 정보를 순서대로 이용하여 버스도착시간을 추정하는 버스도착시간 추정모형을 제안하였다. 제안한 모형은 실제 버스운행정보를 수집하여 RMSE를 기준으로 검증을 실시하였으며, 분석결과 오차는 기존 모형 대비 최대 20%가 감소하였고 버스도착시간정보의 정확도와 직결될 수 있는 데이터 업데이트 주기는 절반수준으로 감소하였다. 이를 통해 버스도착시간의 급격한 증가나 감소, 동일한 구간을 운행하는 다른 노선의 도착예정시간 차이, 운행계획과 다르게 운행시의 정보제공 불가함 등의 문제가 해결될 것으로 기대된다.
버스정보시스템 (BIS, Bus Information System)에서의 실시간 버스도착정보의 제공은 정류장에서 버스를 기다리고 있는 이용자들의 관점에서 보면 크게 두 가지 측면에서의 가치를 제공받는 것을 의미한다. 첫째, 불확실한 버스 도착시간에 대한 불안감을 해소할 수 있다는 것과, 둘째, 버스의 도착시각 이전까지 선택할 수 있는 이용자의 행동 및 행위 예를 들면, 편의점에서의 물건구매 등과 같은 행동에 대한 의사결정에 필요한 중요 요소를 제공할 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 버스도착정보가 제공할 수 있는 가치 중 첫 번째로 기술한 버스를 기다리고 있는 이용자들이 대기 중 느낄 수 있는 불안감을 해소할 수 있다는 측면에서 접근하여 그 정보의 가치를 측정해 보고자 하였다. 이를 위해 경제 및 환경 분야에서 잠재적인 가치를 측정하는 방법으로 사용되고 있는 잠재가치측정법 (CVM. Contingent Valuation Method)을 이용하였으며, 실시간 버스정보에 대한 버스 이용자의 지불의사를 설문 조사하여 그 결과를 분석하는 방법을 통해 해당 정보의 가치를 정량적으로 측정하였다. 연구의 결과, 1분 동안의 대기 시간에 따른 불안감을 해소하기 위해 요구되는 버스정보시스템의 실시간 버스도착정보에 대한 지불의사액은 유의수준 0.3(우도비 함수 314.9225)에서 132.5원/분인 것으로 나타났다.
버스지체시간은 버스노선의 교통여건이 반영되어 나타나는 결과로서 버스도착시간을 예측하는데 있어 중요한 요소이다. 이에 본 연구에서는 다양한 변수를 사용하지 않아도 되는 마코브 체인을 이용하여 분석 정류장간 전이확률행렬표를 생성하고 이를 이용하여 버스지체시간을 예측하였다. 본 연구를 통하여 기존연구의 한계점인 정류장별 계획된 버스도착 시간이 존재하지 않은 경우에 대하여 배차시간을 이용한 버스지체시간 산출방법을 제시함으로서 기존연구의 한계점을 극복하였으며, 또한 정류장별 버스지체시간을 예측하기 위해 정의한 정류장간 버스지체의 전이는 동질하다는 귀무가설을 대웅표본 T검정을 통하여 채택함으로서 사용한 가정이 95% 신뢰수준에서 유의하다는 것을 확인하였다. 이를 통하여 향후마코브 체인을 이용하여 버스도착시간 예측이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 현재 국내 BIS에서 버스도착시간 및 정류소간 통행시간 산정을 위해 개별노선단위로 적용하고 있는 버스 도착시간 추정 모형의 한계점을 제시하고, 이를 극복하기 위한 방안으로 버스의 진행 방향과 정류소 구간을 고려한 노선그룹단위 버스도착시간 및 구간통행시간 추정 알고리즘을 제시하였다. 서울시 BMS에서 수집되는 버스 운행자료를 활용하여 본 연구에서 제시된 모형의 신뢰성과 적정성을 평가하였다. 모형의 검증은 서울시에서 운행 중인 간선버스 노선 중 서대문역${\rightarrow}$독립문역 구간을 운행하는 노선을 대상으로 하였으며, 서울역방향(직진), 충정로방향(좌회전), 광화문방향(우회전) 등 버스노선을 진행방향과 구간별로 그룹화하여 모형에 적용하였다. 모형의 비교평가를 위해 RMSE를 효과척도로 하여 기존 개별노선단위 모형과 본 연구에서 제시한 노선그룹단위 모형을 비교한 결과, 관측 값의 개수가 4인 경우 구간별 평균 14.8, 관측 값의 개수가 5인 경우 구간별 평균 16.8의 차이로 본 연구에서 제시한 노선그룹단위 버스도착시간 및 정류소간 통행시간 추정모형이 기존 모형보다 우수한 것으로 분석되었다.
버스정보시스템(bus information system, BIS)은 지능형교통시스템(intelligent transportation systems, ITS)의 일환으로서 버스정류장에서 버스를 기다리고 있는 이용자들에게 실시간의 버스교통정보를 제공하는 첨단대중교통시스템의 하나이다. 그러나 본 연구대상지역인 울산광역시를 포함하여 버스정보시스템을 운영하고 있는 대부분의 도시에서는 아직 적정의 버스도착시간 예측모형이 구축되어 있지 않기 때문에 현재의 버스위치, 이용자들의 버스 기다리는 시간, 버스 도착시간 등의 보다 정확한 버스정보가 버스 이용자들에게 제공되지 않는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 연구대상 간선도로에 대해 실시간의 버스교통특성 자료를 조사하여 버스운행특성을 확인하고, 연구대상구간을 버스 정류장, 교차로 및 순행구간의 단위구간으로 세분하여 각 단위구간에 대해 지수평활법, 가중평활법 및 Kalman Filter법을 적용하여 최적의 단위구간 통행시간 예측모형을 구축하며, 마지막으로 버스정류장에서 실시간의 버스도착시간을 예측하기 위한 최적의 통합모형을 제시하고자 한다.
BIS (Bus Information System:버스정보시스템, 이하 BIS)는 시내버스 운행과 관련된 각종 정보를 수집하고 예측알고리즘을 통해 이용객에게 정보를 제공하고 있다. 동일 구간의 최근 정보를 통한 예측방법은 해당 구간의 소통상황을 반영하지만 예측 대상노선의 특성을 반영할 수 없다는 한계가 있다. 해당노선의 동시간대 과거이력자료를 통해 예측하는 방법은 소통상황의 변동성이 큰 첨두시 예측에 한계가 있는 실정이다. 따라서 예측대상 시점의 통행패턴을 인식하고 가장 유사한 과거 시점의 통행패턴을 선택할 수 있는 패턴인식형 버스도착시간 예측 알고리즘을 개발하였다. 본연구의 예측 결과를 서울시 BIS 도착예측정보이력과 비교 검증한 결과 각 정류장 간 통행시간의 평균제곱근오차가 비첨두시 약 35초(기존: 40초), 첨두시 약 40초(기존: 60초)로 기존대비 약 10~20 %의 개선을 보였다. 이는 동일 과거 시간대 외의 시간대에 현재 교통상황을 대표할 수 있는 자료가 존재함을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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