A main issue about production management of shipyards is to efficiently manage the work in process and logistics. However, so far the management of a transporter for moving building blocks has not been efficiently performed. To solve the issues, optimal block transporting scheduling system is developed for minimizing of the travel distance without overload of a transporter. To implement the developed system, a hybrid optimization algorithm for an optimal block transportation scheduling is proposed by combining the genetic algorithm and the ant algorithm. Finally, to evaluate the applicability of the developed system, it is applied to a block transportation scheduling problem of shipyards. The result shows that the developed system can generate the optimal block transportation scheduling of a transporter which minimizes the travel distance without overload of the transporter.
Real-time Traffic Information Service could play a key role in reducing incomplete combustion time remarkably since it can provide traffic information in real-time basis. Emission characteristics of test engines were studied in terms of travel distance and speed. The present study focused on a north district in Daegu, 12 km. The driving for the emission test was done at 8AM, 3PM, 7PM which represents various traffic conditions. The reduced emissions of Greenhouse Gases (GHG) have been measured for a travel distance running at different loads (conventional shortest route and Real-time Traffic Information) and GHG ($CO_2$, $CH_4$, $N_2O$) are all inventoried and calculated in terms of existing emission factors. The emission of GHG has been shown to reduce linearly with travel distance: $CO_2$ (9.15%), $CH_4$ (18.43%), $N_2O$(18.62%).
The advancement of autonomous driving technology has heightened the importance of Autonomous Mobile Robotics (AMR) within smart factories. Notably, in tasks involving the transportation of heavy objects, the consideration of weight in route optimization and path planning has become crucial. There is ongoing research on local path planning, such as Dijkstra, A*, and RRT*, focusing on minimizing travel time and distance within smart factory warehouses. Additionally, there are ongoing simultaneous studies on route optimization, including TSP algorithms for various path explorations and on minimizing energy consumption in mobile robotics operations. However, previous studies have often overlooked the weight of the objects being transported, emphasizing only minimal travel time or distance. Therefore, this research proposes route planning that accounts for the maximum payload capacity of mobile robotics and offers load-optimized path planning for multi-destination transportation. Considering the load, a genetic algorithm with the objectives of minimizing both travel time and distance, as well as energy consumption is employed. This approach is expected to enhance the efficiency of mobility within smart factories.
교통계획을 수립하는 계획가들은 그동안 출퇴근 교통수단의 전환을 촉진하는 정책적 노력을 지속적으로 추진해왔다. 본 논문은 경부축 고속철도 등장이후 지역간 통행체계의 변화된 통근행태를 분석해보고자 하였다. 연구에 사용된 데이터는 코레일의 2004년$\sim$2008년 간의 자료이다. KTX 정기권 이용자의 등장으로 인해 그동안의 정성적인 추정이 아닌 계량적인 분석을 통해 통근권 변화에 대해서 거리대, 시간대, 운임수준 및 기종점 통행패턴에 대해 분석하였으며, KTX로 인해 통근거리는 길어졌지만 통행시간 감소로 인한 편익을 인식하게 되면서 정기권 이용자의 통근권역이 확장되었음을 나타낸다.
Researchers have used a variety of methods to measure patterns of animal movement, including the use of spatial data (mapping the position of a moving animal at specified intervals) and direct estimation of travel path length by pacing under a moving animal or group. I collected movement data from five groups of siamangs (Symphalangus syndactylus) using two different methods concurrently to estimate the effects of the method of data collection on estimates of daily path length (DPL). Estimates of DPL produced from spatial data collected at 15-minute intervals were 12% lower than estimates of DPL produced by pacing under the traveling animal. The actual magnitude of the difference was correlated with the travel distance, but there was no correlation between the proportional difference and the travel distance. While the collection of spatial data is generally preferable, as spatial data permit additional analyses of patterns of movements in two or three dimensions, the relatively small difference between the DPL's produced using different methods suggests that pacing is an acceptable substitute where the collection of spatial data is impractical. I also subsampled the spatial data at increasing time intervals to assess the effect of sampling interval on the calculation of daily path lengths. Longer sampling intervals produced significantly shorter estimates of travel paths than shorter sampling intervals. These results suggest that spatial data should be collected at short time intervals wherever possible, and that sampling intervals should not exceed 30 minutes. Researchers should be cautious when comparing data generated using different methods.
본 논문은 공간 상관성을 고려하여 서울의 택시통행에 영향을 미치는 요인을 분석한 것으로 택시의 GPS 자료를 이용하였다. 먼저 이들 자료를 이용하여 택시통행의 평균 통행시간, 평균 통행거리, 시공간적 분포 등의 통행특성을 분석하였다. 분석결과, 상당수의 택시통행이 평일 오전 첨두(8-9시)와 심야(0-1시) 시간대에 집중하는 것으로 나타났으며, 평균 통행거리와 통행시간은 각각 5.9km와 13분으로 나타났다. 이는 택시가 주로 단거리 통행수단이나 심야에 대중교통의 대체수단으로 활용되고 있음을 보여주고 있다. 다음으로 Moran's I 검정을 통해 교통존 기반의 택시통행들이 공간적으로 상관성이 있음을 규명하였다. 따라서 이를 고려한 택시통행에 대한 공간회귀모형(공간시차모형과 공간오차모형)을 추정하였으며, 인구사회 변수(가구수, 고령자수, 여성인구비, 자동차대수 등), 교통서비스 변수(지하철역수, 버스 정류장수 등), 토지이용 변수(인구밀도, 고용밀도, 주거면적 등) 등을 독립변수로 고려하였다. 모형분석 결과 이들 변수들이 통계적으로 유의하게 택시통행에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
In order to determine the level of service which minimizes the total of expected cost of service and the expected cost of waiting for that service, the important considerations are to evaluate the distance traveled to and from a service facility (D) and the expected number of mechanics in queueing system (L). The travel-time models are very useful when the servers must travel to the customer from the service facility. Thus, in this paper we studied on the determination of the optimal service level by the travel-time models. In order to decide the optimal service level, (D) has been introduced as a uniform distribution and (L) has been introduced as M/M/S model of queueing theory.
Sleeping cars mean railroad cars which are equipped with facilities available business, travel, rest, sleep for long distance travel. Domestic sleeping cars , as the concept of ‘night train’, provide passenger who travel at night with simple berth . German, Japanese, American sleeping cars are classified with sleeping car, coach car, seat car or first class, standard class, family room, room for the handicapped, which offer not only sleep but various facilities and service such as snack, reading, available shower for daytime travel. Accordingly, through the analyzing spatial factor of domestic and foreign sleeping cars, we first should abstract the demand for fundamental design to enhance our passenger's comfort. And then we should try to improve the quality of travel culture by offering it passenger.
서울시 대중교통개편에서 요금부과방안은 기본적으로 거리비례제체제(Distance-Based Fare System)에 근거하고 있다. 거리비례제에서 요금은 일정거리를 주행하는 기본요금과 수단간 환승에서 발생하는 환승요금, 일정거리 이상의 주행에 따른 할증요금으로 구분된다. 본 연구는 거리비례제에 따른 요금부과 시 최소요금경로를 탐색하는 방안을 제시한다. 이를 위한 다수의 수단이 존재하는 복합교통망의 환승지점에서 네트워크확장이 필요치 않도록 링크표지을 적용했다. 동일링크에서 복수통행수단의 표현이 가능하도록 수단에 따른 링크확장개념을 활용하였다. 따라서 본 연구에서는 제안하는 최소요금경로 알고리즘은 수단을 표현하기 위한 표식이 별도로 필요하지 않아, 기존의 링크표지 최적경로알고리즘의 적용이 가능하다. 또한 요금부과과정을 네트워크에 적용하기 위하여 출발지를 기준으로 표현된 연속된 두 링크에 대해 기본요금, 환승요금, 할증요금의 부과과정을 수식으로 표현하였다. 이 수식을 재귀(recursive)형태의 수식으로 전환하여 최소요금경로 탐색알고리즘을 제시하였다. 간단한 예제를 통하여 알고리즘 수행과정을 평가하였다.
본 4단계 교통수요예측모형의 통행분포단계에서 중력모형이 가장 일반적으로 활용하고 있다. 본 연구는 중력모형변수(통행시간, 통행비용 등)의 가변적인 한계를 보완하기 위해 접근성 속성을 단일 마찰인자로서 표현할 수 있는 보다 현실적이고 장래 활용이 용이한 신규 마찰인자를 개발하는데 그 목적이 있다. 이에 신규 마찰인자 도출을 위해 도시공간구조의 특성을 정량화할 수 있는 공간구문론(space syntax)을 활용하여 Link 단위 통합도를 도출 후 통행시간, 통행거리 관계를 이용해 일종의 대리변수로서의 신규 마찰인자를 도출하였다. 대수전환을 통한 마찰인자별 정산결과, 기존 마찰인자(최단거리, 통행시간) 대비 유사하거나 더 높은 수준을 보이는 것으로 분석되었다. 다양한, 검증지표를 활용하여 기존 마찰인자와의 비교시, 전체적으로는 기존 마찰인자와 유사하지만, 단거리 구간 및 장거리 구간에서 설명력이 뛰어난 것으로 분석되었다. 따라서, 기존 최단거리의 한계에서 벗어나 접근성을 보완할 수 있는 통합도 지표를 이용하여 신규마찰인자 도출 및 적용이 가능하고, 장래 활용성에서 좀 더 장점을 갖는 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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