KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권7호
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pp.3018-3040
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2018
The mobility model is one of the most important factors that impacts the evaluation of any transportation vehicular networking protocols via simulations. However, to obtain a realistic mobility model in the dynamic urban environment is a very challenging task. Several studies extract mobility models from large-scale real data sets (mostly taxi GPS data) in recent years, but they do not consider the statuses of taxi, which is an important factor affected taxi's mobility. In this paper, we discover three simple observations related to the taxi statuses via mining of real taxi trajectories: (1) the behavior of taxi will be influenced by the statuses, (2) the macroscopic movement is related with different geographic features in corresponding status, and (3) the taxi load/drop events are varied with time period. Based on these three observations, a novel taxi mobility model (T-START) is proposed with respect to taxi statuses, geographic region and time period. The simulation results illustrate that proposed mobility model has a good approximation with reality in trajectory samples and distribution of nodes in four typical time periods.
In this paper, we established a prediction model of fuel consumption at the aircraft's taxi operation. To look for countermeasures to reduce fuel consumption and carbon emissions, Airbus A380's actual ground taxi data was used. As a result, the number of stops or turnings during the taxi operation was not related to fuel consumption. It was confirmed that the amount of fuel consumption in the taxi operation was the taxi time and the thrust change. It can be confirmed that ground control optimization, which is the result of close cooperation between the control organization and the airline, is absolutely necessary to reduce taxi time and minimize the occurrence of thrust change events.
The objective of this paper is to derive a optimum distance and time taxi fare structure based on social costs. Social costs expressed in terms of congestion and vehicle operating costs were successfully internalized. Speed and volume data for three major arterials in Seoul CBD were used. Optimum congestion charge turned out to be 97.01 Won/Km which can be regarded as congestion tax in the context of Seoul CBD. This congestion tax can possibly be incorporated into time-based taxi fare structure. Congestion is likely to be reduced as a result of imposition of time-based taxi fare which reflects social costs.
Departure Manager (DMAN) is a tool to optimize the departure sequence and to suggest appropriate take-off time and off-block time of each departure aircraft to the air traffic controllers. To that end, Variable Taxi Time (VTT), which is time duration of the aircraft from the stand to the runway, should be estimated. In this paper, a study for development of VTT prediction algorithm based on machine learning techniques is presented. The factors affecting aircraft taxi speeds were identified through the analysis of historical traffic data on the airport surface. The prediction model suggested in this study consists of several sub-models that reflect different types of surface maneuvers based on the analysis result. The prediction performance of the proposed method was evaluated using the actual operational data.
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.
Van, Son Nguyen;Hong, Nhan Vu Thi;Quang, Dung Pham;Xuan, Hoai Nguyen;Babaki, Behrouz;Dries, Anton
ETRI Journal
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제44권2호
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pp.220-231
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2022
Building smart transportation services in urban cities has become a worldwide problem owing to the rapidly increasing global population and the development of Internet-of-Things applications. Traffic congestion and environmental concerns can be alleviated by sharing mobility, which reduces the number of vehicles on the road network. The taxi-parcel sharing problem has been considered as an efficient planning model for people and goods flows. In this paper, we enhance the functionality of a current people-parcel taxi sharing model. The adapted model analyzes the historical request data and predicts the current service demands. We then propose two novel online routing algorithms that construct optimal routes in real-time. The objectives are to maximize (as far as possible) both the parcel delivery requests and ride requests while minimizing the idle time and travel distance of the taxis. The proposed online routing algorithms are evaluated on instances adapted from real Cabspotting datasets. After implementing our routing algorithms, the total idle travel distance per day was 9.64% to 12.76% lower than that of the existing taxi-parcel sharing method. Our online routing algorithms can be incorporated into an efficient smart shared taxi system.
승강장 진입을 위한 택시 대기열은 택시 승강장 주변에 교통 정체를 일으켜 주변을 혼잡하게 만든다. 이러한 정체와 혼잡은 택시 승강장 주변이 아닌 다른 곳에 택시들이 대기하도록 하고 승강장에 진입이 가능한 택시만 택시 승강장에 접근하도록 함으로써 감소시킬 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 택시 승강장 진입 순서 제어를 위한 승강장 진입 순번 운영 시스템을 제안한다. 이 시스템은 택시 기사가 선택한 승강장 진입 순번 신청을 수신하면 그 승강장의 상태에 따라 적절한 순번을 할당하며, 그 승강장에 진입할 순서가 되면 택시 단말기를 통해 승강장 진입 순서가 되었음을 공지할 수 있다. 이 서비스를 이용하는 택시는 택시 승강장 진입을 위한 대기열에 있지 않고 다른 곳에서 대기를 하며, 승강장 진입 알림을 받은 후 택시 승강장에 접근하면 된다. 따라서, 이 시스템은 택시 승강장 주변에 택시 대기열을 감소시키거나 제거할 수 있어 승강 주변의 교통 정체 및 혼잡을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서 제안한 승강장 진입 순번 운용 시스템은 충청북도 충주시에 설치되어 있는 택시 승강장을 대상으로 하여 구글의 클라우드 서비스와 안드로이드 플랫폼을 이용하여 구현하였다.
경상남도에서는 경남 내 대중교통 서비스 소외지역 주민의 이동권을 보장하기 위해 2017년부터 택시차량을 활용한 경남형 DRT인 브라보택시를 운영 중이다. 본 연구는 2017년 브라보택시를 운행하기 시작한 경상남도의 대중교통 소외지역을 대상으로, 브라보택시 운행 이후 이용자의 의식변화를 2년에 걸쳐 조사·분석하였다. 본 연구를 통해 대중교통 소외지역 주민의 이동성 제고, 이동시 소요시간 감소, 기존 버스대비 브라보택시 선호도 증가 등 택시형 DRT의 긍정적인 효과를 확인하였다. 반면, 현재 브라보택시 제도의 문제점도 파악할 수 있었다. 일부 지역에서는 브라보택시의 이용쿠폰이 충분하지 않거나, 고정된 시간에 운행하는 브라보택시의 경우 이용자가 원하는 시간대와 운행시간대가 맞지 않아 만족도가 떨어지는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 타 지자체에서 운행 중인 택시형 DRT의 서비스 지속성을 위한 기초자료로써 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
수요대응형 교통수단(Demand Responsive Transit)은 변화하는 이동수요에 대응하는 탄력적인 교통수단으로 단순히 노약자와 장애인을 위한 복지교통 서비스의 영역이 아니라, 무선통신과 위치정보서비스(Location Based Service: LBS)의 발달로 인하여 도심형 수단으로 보다 효율적인 교통수단으로 자리매김하고 있다. 그러나 문전서비스(Door-to-Door)를 제공하는 수요대응형 교통수단 시뮬레이션에 적합한 상용툴의 부재로 인하여 알고리즘이나 차량 운행 요소를 면밀하게 분석하기 힘든 어려움이 있었다. 본 연구는 수요대응형 교통수단에 연관된 다양한 차량 운영계획과 알고리즘을 구현, 평가할 수 있는 시뮬레이션 환경을 제안한다. 문전서비스(Door-to-Door) 기반의 차량 운행 모형을 적용하기 위하여 확보되어야 하는 시뮬레이션 입력 데이터를 정의하고 있으며, 수요대응형 교통수단의 대표적인 범주에 속하는 실시간 합승 택시(Shared-Taxi) 서비스를 서울시 교통망과 택시 수요를 이용하여 적용하였다. 합승 택시 운행 계획을 위하여 Nearest Vehicle Dispatch(NVD)와 Insertion Heuristic(IH), 두 종류의 알고리즘을 제안하였으며, 제안된 시뮬레이션을 통하여 성능을 비교하였다. 또한, 합승(Ride-sharing)을 허용하지 않는 일반적인 택시와의 비교를 통하여 시스템 효율 향상과 서비스 품질 변화를 분석하였다.
교통 혼잡이 증가하면서, 경로에 대한 교통정보, 특히 실시간 구간통행시간에 대한 사람들의 관심이 증대되고 있다. 본 논문은 GPS Probe를 통해 구간통행시간을 산출했던 최기주(1998) 등의 후속 연구로써, 도시부에서 구간 통행시간을 산출하기 위해 택시를 GPS Probe로 활용하였다. 택시는 GPS Probe로 활용되기 위한 매우 좋은 수단이지만, 승객의 승하차시간 등 주행과 관계없는 불필요한 데이터가 포함되게 된다. 따라서 본 논문에서는 도시부에서 Taxi GPS를 통해 교통정보를 생성할 경우 주행과 관계없는 정보를 실시간으로 검지하여 제거하는 휴리스틱한 이상치 제거 알고리즘을 개발하였다. 평가를 위해 서울시 주요 간선축에서 번호판 조사를 실시하였으며 알고리즘을 적용한 통행시간과 비교하였다. 이상치 제거 알고리즘을 적용한 결과, 약 70%의 이상치가 제거되었으며, 실측 통행시간과의 상대 오차가 73.7%로 향상된 것으로 나타났다. 따라서 본 알고리즘을 이용할 경우 Taxi GPS를 통해 신뢰할 수 있는 실시간 교통정보를 생성할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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