그동안 차두시간분포를 나타내는 확률분포로 음지수분포, Erlang 분포, 정규분포 등 다양한 단일확률분포들이 사용되어져 왔다. 그러나, 실제 도로에서 차두시간분포의 조사결과는 단일확률분포로서 설명하기 어려운 경우가 있었다. 본 연구는 차량의 차두시간에 대해 두 개의 정규분포가 일정한 관련성을 가지고 결합된 복합확률분포의 파라메타에 대해 최우추정법 중 하나인 EM 알고리즘을 이용하여 추정하는 접근방법을 시도하였다. 이에 대한 분석결과 기존에 알려진 단일확률분포로서 잘 설명되기 어려웠던 차량도착 차두시간 분포를 EM 알고리즘을 이용하여 복합확률분포의 파라메타를 추정하여 설명하였다. χ2 test 적합도 검정결과, 유의수준 1%에서 통계학적으로 유의성이 확보되어 EM 알고리즘을 이용한 복합확률분포의 파라메타 추정의 신뢰성이 입증되는 것으로 분석되었다.
The present headway on KNR lines varies from 6 to 10 minutes. Therefore, KNR would like to reduce the headway of all the lines by 4 minutes with the implementation of ERTMS/ETCS on-board system. In Korea, thanks to the operation of the High Speed Line in 2004, the bottleneck phenomenon will occur only in a few sections such as Seoul-Siheung, which will be the common route between KTX and conventional trains. Therefore, we will analyze expected braking distance and running time depending on characteristics of conventional passenger and freight trains and high speed train will be operated within electrified conventional line for comparing the headways of ATS trackside and ETRMS/ETCS on-board system within the Seoul-Siheung section.
교차로에 진입하는 차량의 차두시간은 포화교통류율과 밀접한 관계가 있으며, 포화차두시간과 출발손실시간을 구하기 위한 기본 파라메터이다. 이러한 차두시간은 운전자의 행태 및 교차로의 특성을 반영하는 것이므로 어느 교차로에서나 일정한 것이 아니라 교차로의 차로수 차로위치, 현시방법, 지역특성 및 시간대 등에 영향을 받는다. 본 논문에서는 각각에 대해 교차로의 특성을 고려하여 적절한 값을 제시하였다. 직진차로수는 1차로, 2차로, 3차로로 분류하고 차로위치는 상위차로, 중간차로, 하위차로로 분류하여 차두시간을 조사한 결과 직진1차로와 직진2차로-상위차로 및 직진3차로-하위차로의 경우 각각 1.73초, 1.71초, 1.93초로 나타났다. 또한 차두시간과 포화교통류율의 관계를 이용하여 주거지역을 1.00로 가정하고 지역특성계수를 산정한 결과 0.96으로 나타났다. 출발손실시간의 경우 방향보호좌회전이 1.41초, 직좌동시신호가 3.27초로 큰 차이가 있었으므로 현시방법에 따라 다른 출발손실시간이 적용되어야 하는 것으로 나타났다.
버스 배차간격은 승객의 대기시간 및 차내 혼잡도 등 서비스 수준에 직접적인 영향을 미치고 간접적으로는 버스 운행비용 및 이용자의 교통수단 선택에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 대부분의 선행연구에서 버스 배차간격은 첨두시와 비첨두시 구간 통행량을 기반으로 시간대별 수요의 차이만을 반영하고 있다. 이러한 방식의 배차계획하에서는 세분화된 시간적 수요의 차이까지 고려하지 못하므로 승객들의 대기시간 비용이 증가하게 되는 요인이 될 수 있다. 또한, 승객의 승차패턴은 노선, 도로, 정류장의 공간적 배치 특성에 따라 다를 수 있으므로 버스 승객들의 시공간적 수요분포 특성과 변화를 고려한 배차간격 조절에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 교통카드 데이터에서 획득한 승객 탑승정보를 바탕으로 정책적 대기시간 제약과 운행 대수 제약조건 및 노선 특성을 반영하여 승객들의 대기시간을 최소화하는 방향으로 배차간격을 조절하는 알고리즘을 제안하였다. 개발 알고리즘의 활용성 검증을 위해 서울시 간선노선 중 143번 노선에 적용한 결과, 승객 대기시간 감축비용을 계산하였을 때 비용절감 효과는 일일 기준 약 600,000원에 이르는 것으로 나타났다. 따라서 개발 알고리즘의 적용 노선을 확장할 경우 버스 승객의 편익 증진에 이바지할 것으로 기대된다.
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.
교량에 발생하는 응력이력은 교통류(traffic flow)의 성질에 따라 변하며, 교통류는 차종규성율, 차량중량, 차두시간간격(headway time)등에 따라 다르기 때문에 교량과 같은 휨부재에서 교통류에 의한 응력이력을 추정하기 위해서는 통계적 해석이 필요하며, 이것을 파괴역학에 적용함으로서 구조물의 잔존수명을 추정할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 1)교통류의 불규칙성을 해석하기 위하여 차종구성율, 차량중량, 차두시간간격등을 통계적으로 분석 2)실제 교량에서의 응력이력의 측정과 분석 3)차종구성율, 차량중량, 차두시간간격을 확률변수로한 Monte Carlo 시뮬레이션에 의한 응력이력의 재현 4)실측 응력이력과 시뮬레이션한 응력이력의 비교 5)대상교량의 감소계수(reduction factor)의 계산 6)지간길이 변화에 따른 응력범위발생빈도의 비교등을 행하였다. 그 결과 시뮬레이션에 의한 응력이력 추정방법과 구조물의 잔존피로수명 예측에 필요한 기본적인 모형화된 응력이력을 제시하였다.
대중교통 시스템의 운행계획 수립과정에서 배차간격은 중요한 결정 파라미터이다. 일반적으로 통행수요가 많은 첨두시간대에는 배차간격이 짧고 통행수요가 적은 비첨두시간에는 배차간격이 길다. 이는 시간대에 따라 변화하는 통행수요를 충족시키기 위해 요구되는 적정한 운행서비스를 공급하기 위함인데 수요의 탄력성이 없을 경우 이용자의 대기시간을 최소화하는 것과 일맥상통한다. 본 연구에서는 최적 배차계획표를 작성하는 문제를 해석적으로 풀이하였다. 배차간격은 단위 거리당 운행비용에 비례하고 통행수요와 대기시간계수에 반비례한다. 최적 배차간격은 통행수요의 양에 의해 결정되고. 각 배차시각은 수요의 분포함수에 의해 결정되는 것을 확인하였다. 따라서 통행수요가 많은 첨두시간대에는 배차간격이 짧고 수요가 많지 않은 비첨두시간대에는 배차간격이 길어지게 되어 일반적인 상식을 뒷받침해주는 이론적 근거가 된다. 기존의 해석적 연구에서는 전체 서비스시간 또는 분할된 서비스시간대의 길이를 균등하게 분할한 각 시각에 차량을 배차할 것을 제시하였는데, 본 연구의 결과를 통해 해석할 경우 이는 분석 시간대 동아의 통행수요가 균일할 경우, 즉 수요가 균일분포를 따를 경우에 국한된 것이라 하겠다. 따라서 본 연구는 기존의 해석적 연구를 확장시킨 일반화된 연구라 하겠다. 본 연구에서는 어렵지 않은 계산을 통해 간단하게 배차계획표를 작성하는 방법을 제공한 것에 큰 의미를 갖는다. 또한 본 연구를 일반적으로 해석할 경우 모든 간격 설정 문제에 적용될 수 있고 간격변수를 시간에서 공간으로 변경할 경우 정류장의 간격, 도로의 간격 노선의 간격 등의 모든 시설물의 간격을 결정하는 문제에서도 적용될 수 있는 확장성을 갖는다.
The present headway on KNR(Korea National Railway) lines varies from 6 to 10 minutes depending on the each line and by the operation of High Speed line in 2004, the bottleneck would be expected within a few sections such as Daejeon-Daejeon shunting yard which will be the common mute between KTX(Korea Train Express) and conventional trains. Therefore, KNR would like to reduce the headway of the all lines by 4 minutes with the implementation of ERTMS/ETCS on-board system. Where ETCS(European Train Control system), the subsystem of ERTMS, is Automatic Train Protection system for safety train running. This study will be analyze expected braking distance and running time depending on characteristics of conventional passenger and freight trains and high speed train will be operated within electrified conventional line for comparing the headways of ATS(Automatic Train Stop) system and ETRMS/ETCS system within the Daejeon-Daejeon shunting yard section.
In order to achieve a comprehensive utilization of railway networks, it is necessary to accurately assess the timetable indicators that effect the train operation. This paper describes the parameter calibration for two timetable indicators: scheduled running time and scheduled dwell time. For the scheduled running time, an existing model is employed and the single timetable parameter (percentage of minimum running time) in that model is optimized. For the scheduled dwell time, two intrinsic characteristics: the significance of stations and the average headway at each station are proposed firstly to form a new model, and the corresponding timetable parameters (the weight of the significance and the weight of the average headway) are calibrated subsequently. The Floyd Algorithm is used to obtain the connectivity among stations, which represents the significance of the stations. A case study is conducted in a light rail transportation system with 17 underground stations. The results of this research show that the optimal value of the scheduled running time parameter can be automatically determined, and the proposed model for the scheduled dwell time works well with a high coefficient of determination and low relative root mean square error through the leave-one-out validation.
본 연구는 현실 적용성을 고려한 버스 최적 배차간격 모형 구축을 통해 현실적 운행계획 작성에 기여하고자 한다. 부산시가 제시한 시내버스 운행계획의 적정성 검토를 통해, 배차간격 및 운행시간이 현실적 여건을 고려하지 않고 계획되어 있음을 파악하였다. 이에 실제 도로 여건과 운행환경을 고려한 운행시간 제약조건과 해당 노선의 수요 충족을 위한 시간대별 배차간격 도출 모형을 구축하였고 부산시 10번과 27번 노선을 사례로 모형의 적용성을 검증하였다. 본 연구는 교통카드 및 BIMS (Bus Information Management System)가 제공하는 방대한 자료(Big-Data)로부터 필요 정보를 추출하였으며, 그 과정에서 분석에 필요한 자료와 정보 추출 과정도 요약 제시하였다. 본 연구의 결과는 현실적 운행계획 작성과 향후 보다 정밀한 여건을 고려한 연구에 기여할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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