BIS (Bus Information System:버스정보시스템, 이하 BIS)는 시내버스 운행과 관련된 각종 정보를 수집하고 예측알고리즘을 통해 이용객에게 정보를 제공하고 있다. 동일 구간의 최근 정보를 통한 예측방법은 해당 구간의 소통상황을 반영하지만 예측 대상노선의 특성을 반영할 수 없다는 한계가 있다. 해당노선의 동시간대 과거이력자료를 통해 예측하는 방법은 소통상황의 변동성이 큰 첨두시 예측에 한계가 있는 실정이다. 따라서 예측대상 시점의 통행패턴을 인식하고 가장 유사한 과거 시점의 통행패턴을 선택할 수 있는 패턴인식형 버스도착시간 예측 알고리즘을 개발하였다. 본연구의 예측 결과를 서울시 BIS 도착예측정보이력과 비교 검증한 결과 각 정류장 간 통행시간의 평균제곱근오차가 비첨두시 약 35초(기존: 40초), 첨두시 약 40초(기존: 60초)로 기존대비 약 10~20 %의 개선을 보였다. 이는 동일 과거 시간대 외의 시간대에 현재 교통상황을 대표할 수 있는 자료가 존재함을 의미한다.
본 연구는 현재 적용되고 있는 버스 도착 예측정보 생성 알고리즘에서 반영할 수 없었던 요소인 신호 지체시간을 고려한 버스 도착시간 예측 방법론을 제안하였다. 신호지체시간을 반영하기 위해 정류장간 통행시간을 서비스시간, 순통행시간, 신호지체시간으로 분할하였고, 신호지체시간은 교차로 도착시간과 신호운영계획(TOD)를 이용하여 추정하였다. 본 연구에서 제안한 방법론으로 도착시간을 예측할 때에 발생하는 오차 대부분이 약 ${\pm}30$초 이내로 나타났으나 일부 다소 큰 값의 오차를 발견할 수 있었는데 이러한 오차의 발생 원인은 예측 신호주기보다 앞 신호주기에 통과했기 때문인 것으로 분석되었다. 교차로 도착시각을 관측값이 아닌 추정값을 사용하는 본 방법론의 특성상 광역버스 등의 도착시각을 예측할 수 없는 한계가 존재한다. 실시간 위치정보를 통해 이를 개선하는 등의 향후 연구를 통해 본 방법론의 정확도를 크게 향상시킬 수 있을 것이다.
텔레매틱스는 자동차 등 최첨단 기계산업과 이동통신 등 IT산업의 집합체로서 향후 자동차 문화에 엄청난 변화를 몰고 올 전망이다. 본 논문에서는 GPS와 CDMA 이동통신망 및 인터넷을 이용하여 구현한 순환차량 도착시각 안내 시스템에 대하여 기술하였다. 본 시스템은 GPS수신기와 이동단말기(PDA)로 구성된 탑재장치를 실은 순환 차량의 위치정보를 CDMA망 및 인터넷을 이용하여 위치서버로 전송하고, 사용자는 웹, PDA 또는 휴대전화를 이용하여 순환 차량의 현재위치와 도착예정 시각을 확인할 수 있다.
부천시에서는 대중교통이용 활성화를 위하여 2000년 12월 비콘방식의 버스정보시스템을 구축하고 22번 시내버스 노선에서 운영 중에 있다. 본 연구에서는 부천시의 버스정보시스템 도입사례를 통해 운영효과를 분석하였다. 운영효과는 크게 도착시간 정보의 신뢰도 평가와 버스정보시스템 도입에 대한 이용자의 만족도에 대하여 분석하였다. 도착시간 정보제공 서비스의 신뢰도 평가결과 정류소간 주행시간뿐만 아니라 이전 운행의 주행시간 이력자료 또한 일정한 패턴을 형성하지 못하여 도착시간 정보제공용 자료로 직접 활용하기에는 부적합함을 발견하였다. 이를 개선하기 위하여 기존 도착시간 예측모형을 적용한 결과 신경망 모형이 가장 우수하게 평가되었으며, 버스정보시스템의 도착시간 예측알고리즘으로 적용가능함을 알 수 있었다 본 연구에서는 국내에 아직까지 GPS 방식의 버스정보시스템이 구축되지 못한 관계로 불가피하게 부천시의 사례에 한정된 운영효과평가를 수행할 수밖에 없었다. 향후 첨단교통모델도시의 구축으로 GPS 방식의 버스정보시스템이 구축될 경우 두 가지 방식에 대한 직접적인 비교평가도 가능하리라고 판단된다. 또한, 버스도착 예측 정보의 신뢰성 제고를 위해 예측력 있는 모형의 개발이 요구되며 아울러 노선버스의 운행에 영향을 미치는 요소들에 대한 연구가 추가되어야 할 것이다.
In this paper, we propose a real-time bus arrival notification system using deep learning to guarantee movement rights for the visually impaired. In modern society, by using location information of public transportation, users can quickly obtain information about public transportation and use public transportation easily. However, since the existing public transportation information system is a visual system, the visually impaired cannot use it. In Korea, various laws have been amended since the 'Act on the Promotion of Transportation for the Vulnerable' was enacted in June 2012 as the Act on the Movement Rights of the Blind, but the visually impaired are experiencing inconvenience in using public transportation. In particular, from the standpoint of the visually impaired, it is impossible to determine whether the bus is coming soon, is coming now, or has already arrived with the current system. In this paper, we use deep learning technology to learn bus numbers and identify upcoming bus numbers. Finally, we propose a method to notify the visually impaired by voice that the bus is coming by using TTS technology.
본 연구에서는 중앙버스전용차로의 도입효과를 시행전과 시행후를 분석하기 위하여 BMS데이터인 속도데이터와 버스 도착시간데이터를 통하여 효과분석을 실시하였다. 속도 분석시 Downs-Thomson Paradox 이론을 적용하여 단순비교가 아닌 보다 합리적인 분석을 실시하였고 버스도착시간데이터를 이용하여 정류장별 도착시간 신뢰성 분석을 실시하였다. 속도 분석 결과 강남대로와 도봉 미아로의 경우 수단간균형 이론에서 버스우선정책인후에 나타나는 버스속도가 승용차 속도보다 높은 현상이 나타났으며 향후 수단간균형이 이루어질 것으로 판단된다. 수색 성산로의 경우 중앙버스전용차로의 효과가 다른 도로에 비하여 미비하게 나타났고 또한 9월4주째에는 승용차와 버스의 속도가 같아지다가 다시 승용차의 속도가 버스의 속도보다 높아지는 Rebound effect 현상이 나타났다. 하지만 10월1주후부터는 대중교통 우선정책 시행후의 현상인 버스속도가 승용차 속도보다 높은 현상이 나타났다. 정류장별 도착시간 신뢰성 분석결과 중앙버스전용차로의 경우 전체적으로 8월에 비해 12월달의 도착시간변화가 적음을 알 수 있었다. 그러나 수색로의 경우 7:30분대에는 오히려 나빠졌으며 전체 도착시간 분산이 90이상 나타났기 때문에 정시성이 좋아졌다고 볼 수 없었다.
This paper analytically derives the variance of service time of a station in the symmetric IEEE 802.4 token bus network with single access class and finite buffer capacity. This performance measure is represented in terms of the total number of stations, the token hold time, the arrival rate of frames, the service rate, and other parameters. Using computer simulations, presented performance measure is validated.
버스카드를 활용한 통합 요금제 시행 이 후 대중교통 통행량 및 환승 통행량은 증가하였다. 이에 따라 버스운영에 있어서 환승객을 고려하는 것은 보다 중요해졌다. 기존 연구들에서는 환승객을 고려할 때 결정적 수리모델을 제안하여 승객과 버스의 확률적인 움직임을 반영하지 못하는 한계가 있었으나 본 연구에서는 미시 시뮬레이션 모델을 바탕으로 하여 보다 실제적인 버스 정류장 모델을 제안하였다. 제안한 시뮬레이션 모델을 기반으로 버스 도착 간격과 승객 대기 시간의 관계를 회귀 모델로 표현하였으며 환승객을 고려할 때와 고려하지 않을 때의 차이를 실증적으로 검증하였다. 또한 승객 대기 시간을 비용으로 변환하는 방법을 제안하고 이를 바탕으로 하여 최적 버스 도착 간격을 제안하였다. 연구에서 제안한 방법을 활용하면 버스 운영에 있어서 보다 현실을 반영한 상향식 의사결정을 가능하게 해줄 것으로 기대된다.
Buses arrive at a traffic intersection later than passenger cars by the amount of dwell time at previous bus stops. This late arrival of buses affects the total passenger delay at intersections especially in the street carrying large bus volume. The bus progression signal system in which the signal offset is given in favor of bus platoons was applied in the case area of Kangnam street in Seoul, and various effects were analyzed using the TRANSYT-7F simulation model. It was observed that the total passenger delay can be reduced significantly if the bus progression signal system is applied, and the most effective bus priority treatment is proved to be the bus progression signal system installed with exclusive bus lanes.
This paper derives the upper and the lower bound of the mean cycle time and the mean service time of the class 6 and the class 4, within which the minimum utilization constrain of the class 4 is guaranteed. Also, derived are conditions under which the token bus network is stable or unstable. These bounds and stable conditions are represented in terms of the high priority token hold time, the token rotation time and the arrival rate and the total station number etc. This paper suggest a parameter tuning algorithm in a partially symmetric token bus network with two classes, which maximizes the token rotation time for a suitable high priority token hold time and at the same time meets the stability condition of the network, the real time constraint and the minimum utilization constraint of the class 4.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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