General bus stop is very simple and have some problem to protect the passengers and don't have any proper information messenger for the convenience of bus riding in spite of present initiative bus information system. However, this paper have introduced new conceptual modular-smart station avaliable to both public bus and bimodal tram. It can secure the passenger's safety from other danger attributes like running car or unexpected natural disaster and supply the passengers the variable information from display which is connected to the control center. Therefore, modular-smart station is both shelter and information messenger for passenger's safey and convenience.
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.
버스정보시스템은 실시간으로 버스 위치를 파악하여 정류장 안내기, 인터넷, 모바일 서비스 등을 통해 대중교통 이용 승객에게 버스운행 상황을 제공하는 도착 안내 정보 시스템이다. 신뢰성 있는 버스정보시스템의 구현과 정보 유지를 위해서는 기반정보 DB의 품질 관리를 통한 교통 정보의 질적 향상은 매우 중요하다. 이에 본 연구의 목적은 버스 기반정보 데이터의 각 절차 별 성과물의 데이터 품질을 정량적으로 평가하기 위한 기준을 정립하고 품질 관리 방안을 제시하는 것이다. 이를 위한 연구의 내용으로 우선, 국토해양부 실시간 환승 교통 종합정보(TAGO : Transport Advice GOing anywhere) 시스템의 기반정보 DB를 사례로 버스 네트워크 DB를 구축함에 따라 발생할 수 있는 논리적, 형상적 오류를 유형화하였다. 또한, 이에 대한 항목별 검수 방법과 절차에 대한 기준을 정립하고 일관적이고 체계적인 품질 관리 방안을 제시하였다. 연구 결과로서, 버스 기반 정보의 객관적이고 신뢰성 있는 품질확보가 가능 하였으며, 이를 통해 시스템 운영상의 오류 야기를 사전에 방지하여 보다 정확한 대중교통 정보 제공과 버스정보시스템의 신뢰도 향상에 기여할 것으로 기대된다.
1960년대부터 최근까지 버스 이용자들의 편의를 증진시키며 버스운영 측면에서 불필요한 운행을 최소화하기 위한 버스운행계획 최적화에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 2000년 이후 ITS의 일환으로 버스 운행계획 최적화를 통한 운행관리와 정보제공 측면에서 그 중요성이 대두됨에 따라 과학적인 기반 하에 합리적인 버스운행계획 수립을 위한 연구가 더욱 활발히 진행되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 버스운행계획 수립을 위해 구간 및 정류소 단위의 운행이력, 버스이용수요 등 세부자료를 활용하여 DTR 및 DTRC 모형에 따라 버스운행계획을 수립하였고 기점 및 정류소 단위의 timetable을 작성하였다. 모형 검증을 위해 서울시 472번 간선노선을 대상으로 BMS, 교통카드 등의 수집 자료를 활용하여 운행계획을 수립하고, 모형에 사용된 파라미터와 가정들에 대한 신뢰성 확보를 위하여 민감도 분석을 수행하였다.
UDSM(Ultra Deep SubMicron)기술을 이용한 시스템 온-칩 설계 시 가창 중요한 설계 요소는 버스 상에서의 전력소모와 지연시간을 최소화 하는 것이다. 인접한 선에서 발생되는 crosstalk는 전파 지연을 발생시키는데 지대한 영향을 미치며, 이를 제거하거나 최소화 시키는 일은 SoC(System on a Chip) 설계에서 시스템의 신뢰성 및 성능 향상과 직결된다. 기존의 방법들은 주로 crosstalk 지연이나 버스 스위칭 횟수 중 하나 만을 최소화하는 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 인코딩 적용 4 비트 클러스터 상의 버스 스위칭 횟수에 따라 crosstalk과 스위칭 횟수를 동시에 최소화 할 수 있도록 "invert" 기능과 "logic-convert" 기능을 적응적으로 선택하는 새로운 인코딩 기법을 제안한다. 실험결과 제안한 버스 인코딩 기법은 완벽하게 crosstalk 지연를 제거한 반면, 기존의 다른 방법들에 비해 25% 이상 전력을 절약하였음을 보여준다.
時分割 버스 구조를 갖는 멀티프로세서 시스템의 단점을 보완하기 위하여 각 PE의 로칼메모리를 다른 PE가 직접 액세스하는 것이 가능하도록 시스템 버스를 提案하였다. 이를 위하여 이중 입출 메모리 콘트롤러와 중재기를 설계하였으며 이를 이용한 멀티프로세서 시스템의 具現例를 보였다. 性能評價를 위하여 SPN에 의한 모델링과 부하율에 따른 processing power, 效率 및 시스템 버스의 이용율을 측정하였다.
In this paper, bus station design is presented as a component of public design to develop the integrated city public image of Daejeon Metropolitan City through the study of city characteristics and the direction of future development. Design concept is the mutual understanding of public image and human centered sense, and comfortable bus station which is correspond with future development direction and applicable for digital informationization is selected. Design components are bus shelter, information board, bench, vending machine, a wastebasket, billboards and so forth.
본 연구의 목적은 상황 인식 기반의 개인 맞춤형 안내 시스템을 설계하고 구현하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 위치 인식 기반의 서울시 버스 안내 시스템을 PDA와 GPS를 기반으로 개발하였다. 이 시스템은 GPS를 이용하여 사용자의 현재 위치를 파악하고 현재 위치를 기준으로 주변 버스 정류장 및 선택한 버스 정류장의 노선 정보 등을 안내한다.
In this study, crash situations of representative bus crash types were elicited by analyzing a total of 1,416 bus repair record which were collected in 2018~2019. K-means clustering was used as a methodology for this study. Bus repair record contain the information of repair term, type of bus operation, responsibility of accident, weather condition, road surface condition, type of accident, other party, type of road and type of location for each data. Also, by checking collision parts of each bus repair record, each record was classified by types of collision regions. From this, 760 record are classified to frontal type, 363 record are classified to middle-frontal type, 374 record are classified to middle-rear type and 331 record are classified to rear type. As mentioned, k-means clustering was performed on each type of collision parts. As a result, this study analyzed the severity of bus crash based on actual bus accident data which are based on bus repair record not the crash data from the TAAS. Also, this study presented crash situation of representative bus crash types. It is expected that this study can be expanded to analyzing hydrogen bus crash and defining indicators of hydrogen bus safety.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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