본 논문은 기존 버스정보시스템이 가지고 있는 단점인 텍스트 기반의 시스템을 보완하고 GUI 기반의 사용자 요구형식의 콘텐츠를 전달하고 스마트폰 GPS를 활용한 버스정보시스템을 설계 및 구현한다. 기존 버스정보시스템은 단말기를 버스에 설치하고 정류장별로 안내판을 설치하는 비용적인 문제와 설치 후 유지보수에 대한 막대한 비용이 소요되고 있다. 제안 시스템은 스마트폰의 지도화면을 활용한 버스노선도 및 사용자의 위치 확인, 내 주변 가까운 버스 정류장 찾기, 지도화면 위의 버스노선도 표현, 버스도착예측시간의 정확도 증가를 위한 알고리즘 적용, 내선 순환 버스의 노선구축 기능을 제공한다, 버스도착예측시간 제공의 정확도는 기존 시스템의 약 67% 대비 약 88.71%로 21.71% 증가하였으며, 텍스트와 테이블 UI의 기존시스템을 지도를 기준으로 하는 GUI 형태로 개선하였다. 그 결과 개선된 버스정보시스템에서는 스마트폰의 GPS를 활용하여 기존 버스정보시스템을 보완하고 사용자들의 다양한 요구를 만족시킬 수 있었다.
본 논문은 위치정보 활용이 가능한 스마트폰을 활용하여 버스정보시스템 구현에 대한 내용을 다룬다. 기본적으로 모든 스마트폰이 위치 정보를 활용할 수 있다. 이를 활용하여 운전자 스마트폰에서 주기적 혹은 이벤트에 기반해서 전송하고 이를 서버에 저장한 뒤 가공하여 사용자에게 제공하고 이를 개인 사용자 스마트폰 앱에 표시하거나 혹은 정류장의 전광판에 표시하도록 하여 기존의 버스정보 시스템을 대신할 수 있도록 한다. 제안하는 시스템은 버스 운전자용 스마트폰 앱에서는 버스내에서만 활용될 수 있도록 하는 특수 과정을 거쳐서 상용화가 가능해 질 것으로 기대된다.
본 연구는 미세먼지 농도 저감을 위해 스마트버스정류장 도입 유형에 대한 가이드라인을 제안하고자 한다. 이를 위해 스마트버스정류장 유형을 밀폐형 및 개방형으로 구분하고, 서울 강남구에 위치한 스마트버스정류장 내부와 외부 5개 지점에서 PM10 및 PM2.5를 5일간 실측하여 저감효과를 비교·분석하였다. 분석 결과 외부공간에 대한 저감효과는 두 유형에서 모두에서 미비하게 나타났으나, 밀폐형 버스정류장(PM10 26.0㎍/m3, PM2.5 20.2㎍/m3 내·외부 농도차이) 내에서 개방형 버스정류장(PM10 2.4㎍/m3, PM2.5 1.8㎍/m3 내·외부 농도차이) 내에서보다 상대적으로 우수한 농도 저감효과를 나타내었다. 이를 바탕으로 미세먼지 저감을 고려한 스마트버스정류장 도입을 검토할 경우 밀폐형을 권장한다. 또한 스마트버스정류장 외부의 미세먼지 저감효과가 미비하기 때문에 스마트버스정류장 내부 용량을 초과하는 서비스 수요 발생 시 스마트버스정류장 추가 구축이 필요하다.
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.
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.
최근에 선진국에서 아주 빠른 시간(마이크로 초)에 작동이 되고, 크기가 소형이면서, 많은 케이블과 커넥터를 사용하지 않는 Smart Bus Controller(SCB) 기법을 이용한 초소형/초고속(스마트) 점화기술에 집중적인 연구를 진행하고 있는 실정이다. 이와 같은 점화기술은 기존의 점화장치에서 사용하던 케이블과 커넥터 공간을 최소화 할 수 있게 MEMS 기법을 이용하여 케이블과 커넥터 장치를 설계 제작하였고, 저 용량/저 전류에서 작동할 수 있는 플라즈마를 이용한 케이블과 커넥터 장치를 설계 제작하였고, 저 용량/저 전류에서 작동할 수 있는 플라즈마를 이용한 초고속 착화장치를 사용하여 전류와 전압(배터리) 크기와 용량도 많이 감소시킬 수 있다. 스마트 파이로테크닉스 점화장치 개발에는 간결한 회로 점화통제장치 설계 및 제작, 빠른 점화작동시간을 가능하게 하는 플라즈마형 초고속 착화장치 설계 및 특성연구가 필요하다. 본 연구에서는 플라즈마형 초고속 착화장치의 특성연구에 대해 기술하였다.
The research aims to find implications of machine learning and urban big data as a way to construct the flexible transportation network system of smart city by responding the urban context changes. This research deals with a problem that existing a bus headway model is difficult to respond urban situations in real-time. Therefore, utilizing the urban big data and machine learning prototyping tool in weathers, traffics, and bus statues, this research presents a flexible headway model to predict bus delay and analyze the result. The prototyping model is composed by real-time data of buses. The data is gathered through public data portals and real time Application Program Interface (API) by the government. These data are fundamental resources to organize interval pattern models of bus operations as traffic environment factors (road speeds, station conditions, weathers, and bus information of operating in real-time). The prototyping model is implemented by the machine learning tool (RapidMiner Studio) and conducted several tests for bus delays prediction according to specific circumstances. As a result, possibilities of transportation system are discussed for promoting the urban efficiency and the citizens' convenience by responding to urban conditions.
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.
교통카드 데이터는 승하차 정류장과 시각 등 활용가능성 높은 정보들을 포함하고 있어 대중교통 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 데이터 수집·저장 과정에서 물리적·환경적 요인에 의해 다양한 오류가 교통카드 데이터에 존재하지만, 오류 유형과 보정에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 교통카드 데이터의 승하차 정류장 정보 오류를 상세히 살펴보았다. 제주특별자치도에서 수행된 버스승하차조사 자료와 동일 기간을 대상으로 수집된 교통카드 데이터와 승차정류장을 중심으로 비교한 결과 교통카드 데이터의 승차정류장 정보 오류율이 6.2% 수준으로 보정이 필요함을 확인하였다. 6단계로 구성된 버스정보시스템 데이터 기반 교통카드 승하차 정류장 정보 오류 보정 알고리즘을 제시하였다. 버스승하차조사 자료와 버스정보시스템 데이터를 비교한 결과 승차정류장 정보 일치율은 98..3% 수준으로 버스정보시스템 데이터를 활용하여 정류장 오류 보정 가능성을 확인하였다. 본 논문에서 제시한 교통카드 승하차 정류장 정보 오류 보정 알고리즘의 성능을 승차정류장을 중심으로 누락을 제외하고 평가한 결과 교통카드 승차정류장 정보 오류율이 보정 전 6.2%에서 보정 후 1.0%로 5.2%p 감소한 것으로 나타났다. 정류장 정보 오류가 보정된 교통카드 데이터를 통해 버스 노선 조정과 대중교통 인프라 투자 정책의사 결정이 보다 합리적으로 수행될 수 있을 것으로 기대된다.
교통카드는 현재 수도권을 포함한 약 150개 지역에서 이용하고 있으며, 대중교통, 시내버스 노선개편, 대중교통 이용 수요 등 다양한 공공부분의 정책 기초자료로 활용되고 있다. 그러나 교통카드 데이터를 사용하는 지역 중 수도권 및 일부 광역시를 제외하고 기존 BIS 정보와 미 매칭 또는 교통카드 자체에 버스 노선별 정류장 정보가 부재한 지역이 많다. 본 연구에서는 이러한 교통카드 기반정보 중 버스 노선별 정류장 정보를 생성하는 모형을 제시하였으며, 연구에서 제시한 모형을 통하여 추출 및 생성된 노선별 정류장 정보를 실제 BIS 정류장 정보와 매칭하여 정확도를 산정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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