With the increased interest in the quality of life of modern people, the implementation of the five-day working week, the increase in traffic convenience, and the economic and social development, domestic and international travel is becoming commonplace. Furthermore, in the past, there were many cases of purchasing packaged goods of specialized travel agencies. However, as the development of the Internet improved the accessibility of information about the travel area, the tourist is changing the trend to plan the trip such as the choice of the destination. Web services have been introduced to recommend travel destinations and travel routes according to these needs of the customers. Therefore, after reviewing some of the most popular web services today, such as Stubby planner (http://www.stubbyplanner.com) and Earthtory (http://www.earthtory.com), they were supposed to be based on traditional Traveling Salesman Problems (TSPs), and the travel routes recommended by them included some practical limitations. That is, they were not considered important issues in the actual journey, such as the use of various transportation, travel expenses, the number of days, and lodging. Moreover, although to recommend travel destinations, there have been various studies such as using IoT (Internet of Things) technology and the analysis of cyberspatial Big Data on the web and SNS (Social Networking Service), there is little research to support travel routes considering the practical constraints. Therefore, this study proposes a new mathematical model for applying to travel route recommendation service, and it is verified by numerical experiments on travel to Jeju Island and trip to Europe including Germany, France and Czech Republic. It also expects to be able to provide more useful information to tourists in their travel plans through linkage with the services for recommending tourist attractions built in the Internet environment.
Han-Seong Gwak;Chang-Yong Yi;Chang-Baek Son;Dong-Eun Lee
국제학술발표논문집
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The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.513-516
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2013
Earthmoving equipment's haul-route has a great influence on the productivity of the earth work operation. Haul-route grade is a critical factor in selecting the haul-route. The route that has low grade resistance contributes to increase machine travel speed and production. This study presents a mathematical model called "Hauling-Unit Optimal Routes Selecting system" (HUORS). The system identifies optimal path that maximize the earth-work productivity. It consists of 3 modules, i.e., (1) Module 1 which inputs site characteristic data and computes site location and elevation using GIS(Geographical Information System); (2) Module 2 which calculates haul time; (3) Module 3 which displays an optimum haul-route by considering the haul-route's gradient resistances (i.e., from the departure to the destination) and hauling time. This paper presents the system prototype in detail. A case study is presented to demonstrate the system and verifies the validity of the model.
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.
Wardrop(1952)의 확정적 사용자최적원리(Deterministic User Optimal Principle)에 의한 사용자의 통행행태는 교통망의 상황에 대하여 완전한 정보가 존재한다는 가정을 기반으로 하고 있다. 따라서 확정적 사용자최적원리에 따르면 사용자는 출발지와 도착지를 연결하는 최적경로를 선택하며, 사용자가 경로를 임의로 변경하여 통행비용을 줄일 수 없는 균형 상태에 도달함을 의미한다. 운전자의 통행경로선택기준은 다양하게 생각될 수 있으나, 일반적으로 확정적 사용자최적원리에서 운전자는 최소의 통행시간이 소요되는 경로를 선택한다. 그러나 현실의 교통망에서 발생하는 운전자의 통행행태는 통행시간으로 경로를 선택하지 않는 경향이 빈번하게 목격되며, 확정적 사용자최적원리에서처럼 통행시간만을 경로선택의 기준으로 적용하는 모형은 비합리적인 통행행태를 유도할 가능성이 높다. 이에 본 연구는 운전자의 경로를 인지하는 행태를 보다 현실적으로 모사하는 확정적 최적통행배정모형을 제안한다. 이를 위해 모형을 사용자가 경로를 결정함에 있어 출발지와 도착지에서 경로를 인지하는 일반적인 특성으로 통행시간 정보뿐만 아니라 도로주행 조건, 출발지와 도착지에 대한 교통망 정보의 유무 등을 동시에 반영한다고 가정한다. 또한 본 연구는 출발지를 기준으로 하는 통행을 전개하는 전방탐색기법과 도착지를 기준으로 통행을 후퇴하는 후방탐색기법을 동시에 수식과 알고리즘에 반영하여 사용자의 경로인지특성을 반영하는 노력이 주 내용이다.
각종 교통정보에 대한 요구수준이 높아지고 있으며 그 중에서도 도시 교통관리나 이용자 측면에서 통행시간 정보는 매우 유용한 것이다. 정확성 높은 통행시간의 추정을 위해서는 신뢰성 높은 교통데이터의 수집이 필수적으로 요구된다. 버스정보시스템(BIS)은 도시 주요도로를 운행하는 시내버스를 대상으로 통행시간 정보를 실시간으로 수집 관리하고 있어 경로통행시간 추정에 매우 유용한 데이터라 할 수 있다. 그러나 기존 BIS수집데이터는 시내버스의 운행과 관련된 정보를 생성하고 안내하는 기능에만 제한적으로 사용되고 있고 다양한 분야에 활용되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 BIS를 통해 실시간으로 수집되고 있는 데이터를 이용하여 경로통행시간을 추정하기 위한 연구를 수행하였다. 시내버스의 총 통행시간에서 버스정류장서비스시간을 제외한 통행시간을 설명변수로 경로통행시간 추정모형을 구축한 결과 결정계수($R^2$)가 모두 0.950이상이었으며 T-test를 통한 검정결과 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다. 따라서 각 가로별로 BIS를 통해 수집되고 있는 시내버스의 통행시간데이터를 설명변수로 이용하면 실시간 경로통행시간 추정이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 거리에 따른 유류비를 고려하여 시간가치를 산정하고, SP 조사를 통해 경로선택 시 통행시간, 통행요금과 함께 거리에 대한 유류비를 반영함이 타당한지 분석하는 것을 목적으로 하였다. 수준 차이를 고려한 SP 조사설계기법을 이용하여 SP 자료를 구축하여 분석하였으며, 통행시간, 통행요금 및 유류비에 대한 가치를 추정하기 위한 모형식을 구축하였다. 모형추정 결과, 경로선택 시 통행요금과 함께 유류비 역시 운전자의 경로선택에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 경로선택에 있어 통행요금이 유류비에 비해 더 큰 것으로 나타났는데, 이는 통행요금이 현금지불경비(out-of-pocket expenses)인 반면 유류비 지출은 주기적이라는 특성 때문에 유류비가 통행요금에 비해 덜 민감하게 나타난 것으로 보인다.
딥 러닝의 발전에 따라 추천시스템에서 딥 러닝 기반의 인공신경망을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, RNN(Recurrent Neural Network)기반의 추천시스템은 데이터의 순차적 특성을 고려하기 때문에 추천시스템에서 좋은 성과를 보여주고 있다. 본 연구는 RNN기반의 알고리즘인 GRU(Gated Recurrent Unit)와 세션 기반 병렬 미니배치(Session Parallel mini-batch)기법을 활용한 여행경로 추천 시스템을 제안한다. 본 연구는 top1과 bpr(Bayesian personalized ranking) 오차함수의 앙상블을 통해 추천 성과를 향상시켰다. 또한, 데이터 내에 순차적인 특성을 고려한 RNN기반 추천 시스템은 여행경로에 내재된 여행지의 의미가 반영된 추천이 이루어진다는 것을 확인되었다.
본 연구에서는 간선-지선 노선체계인 가지형과 지선형 노선체계의 이용자 비용과 운영자 비용을 비교하여 각 노선체계의 효율성을 분석하였다. 기본적으로 지선형 노선체계의 간선구간 시스템이 지선 시스템과 동일할 경우에는 이용자 측면에서 가지형 노선체계가 보다 효율적이다. 간선구간의 시스템이 지선구간의 시스템보다 상위 위계의 시스템일 경우에는 지선형 노선체계의 간선운행 시스템을 통한 통행비용 절감이 그에 따라 추가적으로 발생하는 환승과 대기비용보다 클 경우에 지선형 노선체계가 기지형 노선체계보다 효율적이다. 이는 격자형 대중교통 노선망에 대해 위계구조 노선망의 효율성을 분석한 박준식 외(2007c)의 연구결과와 일치하는 결과이다. 각 기종점간 통행수요가 적을 경우에는 지선형 노선체계에서 각 지점의 통행수요에 맞추어 운행간격을 증가시켜 차량의 승객 탑승률 또는 운행효율을 높이는 방안을 모색할 수 있다. 이 경우 차량 운행비용계수 노선길이, 그리고 종점 수가 증가할수록 지선형 노선체계가 효율적일 상황이 증가하고, 환승비용과 통행자의 대기시간 비용환산계수가 증가할수록 지선형 노선체계가 효율적일 상황이 감소한다. 간선구간의 중간에 도시 중심지가 위치하여 승하차 통행수요가 발생하는 경우, 간선의 중간에 위치하는 도시 중심지로의 통행량이 많을수록 지선형 노선체계가 가지형 노선체계보다 효율적일 상황이 증가한다. 따라서 승하차 수요가 집중되는 도시 중심부와 수요가 분산되어 있는 외곽부의 노선체계를 이원화시킬 경우 하나의 노선체계로 운영하는 경우보다 효율적이라 결론내릴 수 있다. 원활한 환승체계를 갖추어 환승비용을 감소시킬 경우 더욱 효과적이라 하겠다.
The network equilibrium theory is to estimate the travel choices on a transportation network when the resulting travel times and costs are one basis for the choices. Increasing use of this principle on travel assignment problem lead to develop the combined choice models including not only travel options such as mode and route, but location options like trip distribution problems. This paper, first, reviews earlier developments of variable demand network equilibrium models, combined modeles of trip distribution and assignment, and entropy constrained combined models. Then various model structures of combining travel choice models based on network equilibrium theory and entropy constraints are discussed.
출발지와 도착지를 연결하는 경로의 총통행비용은 경로를 구성하는 링크통행비용과 경로인지비용의 합으로 구성된다. 링크인지비용이 출발지와 도착지에 따라 상이한 경우 경로인지비용을 고려한 최적경로탐색은 경로열거문제에 직면하여 현실 적용에는 한계가 있다. 본 연구에서는 출발지와 도착지 간 경로의 열거문제를 발생시키지 않으면서 경로상에 상이한 링크인지비용을 반영하는 최적경로탐색 최적식과 알고리즘을 제안한다. 경로의 최소단위를 링크로 정의하고 링크의 비교가 경로의 비교로 확대되는 최적경로탐색기법을 제안한다. 출발지와 목적지에서 링크의 인지특성을 반영하기 위하여 출발지기반 최적경로탐색과 목적지기반 최적경로탐색을 동시에 적용하는 방안을 제안한다. 양방향 탐색에 의한 경로탐색은 최적해가 보장되지 못하므로 목적지기반 최적링크인지경로트리를 먼저 구축하고 출발지기반 최적경로탐색의 제약조건으로 반영하는 수식과 알고리즘을 제안한다. 주변지 역에 대한 경로정보의 다양성과 도로위계에 대한 인지비용을 포함한 사례연구를 통해 제안된 수식과 알고리즘이 실제 교통망에서 출발지와 도착지의 특성이 반영된 경로인지행태를 적절하게 반영하는 지에 대하여 검토한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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