본 논문은 버스 승차인원정보를 제공하는 버스정보시스템의 구현을 목적으로 한다. 최근 버스정보시스템의 도입을 통하여 버스 이용자에게 다양한 위치위반 정보를 제공함으로써 편의성을 제공하고 있다. 그러나 쾌적한 버스를 이용하기 위하여 버스 선택을 위한 의사결정에 필요한 정보의 제공이 요구된다. 이를 위하여 승차인원 정보 제공의 필요성을 분석하고 GPS와 RFID 방식의 교통카드를 활용하여 위치 및 승차 인원정보를 수집, 가공하였으며 다양한 정보표시 시스템을 통하여 정보를 제공할 수 있도록 구현하였다. 제안한 시스템은 기존의 버스정보시스템에서 제공되는 버스위치기반 관련 정보와 더불어 버스 이용객의 의사결정을 위한 주요한 요소인 승차인원 정보를 제공함으로써 쾌적한 버스이용과 효율적인 버스 관리의 장점을 제공한다.
본 연구의 목적은 현행 버스 배차 간격 설정 시스템의 문제점을 제시하고, 이용자의 만족도와 버스 회사의 운영 효율성을 동시에 높일 수 있도록 이용자 만족도를 반영한 최적의 버스 배차 간격 설정 모형의 개발에 있다. 본 연구에서는 기존의 버스 운영비용, 승객 대기시간 비용 및 승객 통행시간 비용의 합으로 총 교통비용을 최소화하는 기존 모형에 이용자 만족도를 반영하여 최적 버스 배차 간격 설정 모형을 개발하였다. 본 연구는 최적 배차 간격 설정을 위해 선형계획법을 사용하였고, 이를 위해 선형계획법을 기반한 LINGO 프로그램을 사용하였다. 또한 부산의 일반 사례를 총 교통비용을 최소화하는 기존의 모형 및 현행 버스 배차간격 설정 시스템과 개발한 모형에 각각 적용하여 총 교통비용의 차이를 비교하였다.
The type of pedestrian accident can be characterized by vehicular frontal shape and the height of pedestrian. The trajectory of pedestrian after collision by passenger car is different from that by bus due to vehicular frontal shape. The frontal shape of SUV vehicles is dissimilar to passenger car and bus. So, the trajectory and throw distance of pedestrian by SUV vehicles is not the same of passenger car and bus. In this paper, a series of pedestrian kinetic simulation were conducted to inspect the difference in throw distance between SUV vehicle and passenger car and bus by PC-CRASH that is the program for kinetic analysis of articulated body. From the results, if the height of pedestrian is taller than 1.70m, there is no difference in throw distance between SUV vehicle and passenger car, but if the height of pedestrian is about 1.55m throw distance of SUV vehicle is about 4m longer than that of passenger car at each impact speed. The throw distance of pedestrian by Bus is shorter than that of passenger car and SUV at each impact speed.
Buses arrive at a traffic intersection later than passenger cars by the amount of dwell time at previous bus stops. This late arrival of buses affects the total passenger delay at intersections especially in the street carrying large bus volume. The bus progression signal system in which the signal offset is given in favor of bus platoons was applied in the case area of Kangnam street in Seoul, and various effects were analyzed using the TRANSYT-7F simulation model. It was observed that the total passenger delay can be reduced significantly if the bus progression signal system is applied, and the most effective bus priority treatment is proved to be the bus progression signal system installed with exclusive bus lanes.
본 논문은 컴퓨터 비전 기반의 인식 기법으로 주간 시내도로에 정차된 버스와 보도 사이로 접근하는 측후방 차량을 탐지하는 시스템을 설명한다. 이 시스템은 승객의 안전한 하차를 위해 버스 운전자와 승객에게 차량의 접근 유무를 알려준다. 버스의 측후방 영상은 버스가 정차할 때마다 버스 중앙 출입문 상단에 장착된 카메라에서 입력된다. 이 영상에서 버스와 보도 사이에 탐색영역을 설정하고 이 영역에서 영상의 변화와 소벨 필터링으로 차량을 탐지한다. 탐지된 차량의 중심점을 잡은 후, 위치 및 가로 세로의 크기를 이용하여 거리, 속도, 방향을 알아낸다. 이 정보를 이용하여 하차하는 승객에게 위험한 상황이라 판단될 경우, 운전자와 승객에게 위험을 알려준다. 실험결과로 시내 주행시 87% 이상의 탐지율을 나타내었다.
서울 대도시권 버스 네트워크에서 승객이 전자 상거래로 구매한 소화물을 집이나 사무실로 가는 도중의 버스 정류장에서 수령할 필요가 있을 수 있다. 흐름-포착 위치-할당 모델을 응용하면 포착되는 승객 흐름을 최대화시키는 버스 정류장들을 선정하는 것이 가능하다. 승객 흐름은 승객 이동의 기-종점 쌍을 나타낸다. 본 논문에서는 기-종점 행렬을 이용하여 빠르게 픽업 위치를 선정하는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 실험을 위한 대용량의 기-종점 행렬은 오백만 교통카드 트랜잭션들로부터 추출된다. 실험 결과에서 승객 흐름에 관한 특성과 포착률을 이용해 픽업 위치로 선정된 버스 정류장들을 설명하고 상위 20개 픽업 위치의 공간적인 분포를 지도로 표시하였다.
As the use of public transportation is increasing, a service considering the convenience of passengers is being launched utilizing the Internet (IoT) data collected through the bus information system. However, the bus information system only provides limited information such as the current location of the bus (GPS) and the expected arrival time at the stop. Additional IoT sensor information is needed to provide various services for the safety and convenience of passengers. In this paper, to improve the safety and convenience of passengers, we have added the boarding doors imaging sensor, temperature and humidity sensors, and sensor for measuring the number of passengers. The proposed IoT bus system can attach various sensors to buses to provide high-quality safety services to passengers.
A station is the place for the passenger who load the baggage or for bus, taxi, train to stop regularly. For example, bus stop which is installed on many areas for bus as a public transportation provides some space to the passenger who waits for getting on the bus. The bus stop built up recently carries on many kinds of function to make the passenger convenient different from the conventional simple bus stop. Smart station for Bimodal Tram combined with ITS(Intelligent Transportation System) technology has the advantages of both new and conventional stations. This paper has investigated the function and role of newly developed smart station which is able to be adaptive to the rapid variation of road station.
In this paper, we present the study of a real passenger transportation system. Passenger transportation problem aims to transport passengers from bus stops to their destinations by a fleet of vehicles while satisfying various constraints such as vehicle capacity, maximum allowable riding time in a bus, and time windows at destinations. Our problem also has special issues such as mixed loading, consideration of afternoon problem together with morning problem, and transferring passengers between vehicles. Our solution approach consists of three serial procedures: bus route generation, bus scheduling, and post optimization. Efficient heuristic algorithms were developed and implemented for the procedures. The proposed solution approach has been successfully applied to several real world problem instances and could reduce about 10% to 15% of buses.
버스노선개편 및 환승요금무료와 같은 대중교통체계개편을 실시함에 따라 시내버스 이용자들이 개편된 노선에 익숙히 대처하기 위해서는 일정기간이 소요된다. 따라서 본 연구는 시내버스 승객수요의 월별 특성에 대해 분석하고, 시계열분석을 실시함으로써 버스노선개편 이후에 변화하는 시내버스 승객수요가 다시 안정된 월별특성을 나타내기까지의 기간에 관하여 연구하고자 한다. 먼저 여러 도시들의 시내버스 승객수요가 공통된 월별 특성을 나타내는지 분석하기 위해 켄달의 일치계수검정을 실시하였다. 또한 노선개편으로 인해 변화된 승객수요가 일정한 패턴을 보이는 기간을 분석하기 위해 시계열분석으로 예측된 2006년의 시내버스 월별 승객수와 실제 집계된 시내버스 월별 승객수를 비교하였다. 이에 따라 각 도시들은 공통된 월별 특성을 보이는 것으로 분석되었고, 대구광역시는 약 6개월 뒤에 예측값과 실제값이 같은 패턴으로 변화하는 것으로 분석되었다. 본 연구는 타도시에서도 적용이 가능하며 시내버스 승객수요의 미시적인 예측과 평가에 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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