• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권3호
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• pp.42-52
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• 2022

BIS(Bus Information System) 서비스는 대도시를 포함하여 중소도시까지 전국적으로 확대운영되는 추세이며, 이용자의 만족도는 지속적으로 향상되고 있다. 이와 함께 버스도착시간 신뢰성 향상 관련 기술개발, 오차 최소화를 위한 개선 연구가 지속되고 있으며 무엇보다 정보 정확도의 중요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 방법인 LSTM을 이용하여 정확도 성능을 평가하였으며 기존 칼만필터, 뉴럴 네트워크 등 방법론과 비교하였다. 실제 여행시간과 예측값에 대해 표준오차를 분석한 결과 LSTM 기계학습 방법이 기존 알고리즘에 비해 정확도는 약 1% 높고, 표준오차는 약 10초 낮은 것으로 분석되었다. 반면 총 162개 구간 중 109개 구간(67.3%) 우수한 것으로 분석되어 LSTM 방법이 전적으로 우수한 것은 아닌 것으로 나타났다. 구간 특성 분석을 통한 알고리즘 융합시 더욱 향상된 정확도 예측이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.112-123
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• 2017

정부의 대중교통활성화 정책과 이용자들의 승용차에서 버스나 지하철로의 수단 전환으로, 대중교통의 정확한 배차시간과 도착시간의 확보가 중요해졌다. 서울시에서 제공하는 버스운행관리시스템(BMS : Bus Management System) 자료를 이용하여, 실시간 버스위치, 배차간격, 운행이력 등의 정보를 알 수 있다. 본 연구에서는 BMS 자료를 이용하여 안전운행을 하면서 정시성도 확보할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 다른 연구와는 다르게, 버스 정류장 사이 구간을 5개의 지점과 6개의 시간으로 나누어, 각각의 시간을 BMS 자료를 이용하여 산정하였다. 또한, 각 시간에 영향을 주는 주된 원인을 살펴보고, 요소별 평균, 표준편차, 변동계수를 이용하여 정류장 별 정시성과 안전성, 이동성을 모두 확보한 버스 노선의 적정 운행시간을 제안하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.1203-1210
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• 2018

As the use of public transportation is increasing, a service considering the convenience of passengers is being launched utilizing the Internet (IoT) data collected through the bus information system. However, the bus information system only provides limited information such as the current location of the bus (GPS) and the expected arrival time at the stop. Additional IoT sensor information is needed to provide various services for the safety and convenience of passengers. In this paper, to improve the safety and convenience of passengers, we have added the boarding doors imaging sensor, temperature and humidity sensors, and sensor for measuring the number of passengers. The proposed IoT bus system can attach various sensors to buses to provide high-quality safety services to passengers.

• 대한교통학회지
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• 제35권4호
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• pp.348-359
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• 2017

최근 국내에서는 대도시권의 교통혼잡 완화를 위하여 다양한 대중교통 활성화 정책을 시행중에 있다. 특히 대도시권역에서는 버스정보시스템이 도입되어 버스의 현재위치, 도착예정시간 등에 대한 정보를 제공하고 있다. 하지만 복잡한 도시부를 지나는 버스들의 경우 반복적인 교통혼잡과 버스몰림으로 인하여 정확한 통행시간 정보제공 시 정확도를 확보하는데 어려움이 있다. 기존 버스 통행시간 연구는 링크별 소통정보 제공방식으로 인하여 버스 이용자의 경로 통행시간 정보 제공 시 어려움이 있고, 데이터 기반의 단기 통행방식으로 중장기 정보 제공이 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 경로기반의 중장기 버스통행시간 예측 방법론에 대한 연구를 실시한다. 이를 위하여 2015년 버스통행정보로 학습데이터, 2016년 자료로 검증데이터를 구성하였다. 학습데이터를 이용하여 버스통행정보를 분석하여 버스통행시간에 영향을 미치는 요인들을 출발시각, 요일, 그리고 기상요인 등으로 분류하고, 이들의 특성 값을 자기조직화지도를 활용하여 비슷한 통행 패턴을 가지는 군집으로 분류하였다. 도출된 군집들을 바탕으로 맑음과 우천시에 대한 요일/출발시각 별 버스통행시간 참조 테이블을 구성하였다. 검증데이터를 이용하여 본 연구에서 도출한 버스통행시간의 정확도를 검증하였다. 본 연구의 중장기 예측 알고리즘을 활용하여 기존의 직관적이고 경험적인 접근법의 한계를 극복할 수 있으며, 예측의 정확도 개선을 통한 버스이용자 만족도 향상 및 탄력적인 대중교통 정책 수립이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권6호
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• pp.1-11
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• 2008

버스는 개인교통수단에 비해 대량수송이 가능한 경제적, 친환경적 교통수단으로 인식되면서 서비스 개선을 위한 다양한 정책이 추진되고 있다. 특히, BMS(Bus Management Systems)와 같은 첨단대중교통체계의 수립은 버스운행에 대한 효율적 관리를 통한 운행서비스를 높일 수 있는 방안으로 활용되고 있다. 현재 버스운행관리는 대부분 정시배차와 같은 정시성과 관련한 신뢰성 관리에 초점을 두고있다. 본 연구에서는 정류장에서 버스몰림 운행관리의 필요성과 몰림현상에 대해 설명하고 정차면수 기준과 평균버스도착율을 기준으로 한 2가지 유형의 버스몰림지표를 개발하였다. 버스몰림지표는 서울시 교통정보서비스 (TOPIS, Transportation & Information Service)의 BMS 버스운행이력 자료를 이용하여 중앙버스전용차로인 도봉미아로와 일반차로인 통일의주로에 적용하였다. 분석결과, 도심에 가까운 정류소가 외곽의 정류소에 비해 몰림운행되는 것으로 나타났으며, 시간대별로는 오전 첨두시간대에 버스몰림이 심각한 것으로 분석되었다. 또한, 버스정시성 지표와 비교함으로서 보완지표로서 활용성을 제시하였다. 중앙전용차로와 일반차로의 몰림운행 비교를 통한 중앙전용차로의 확대시 참고자료로 이용될 수 있을 것이며, 정차면수(Number of Berth)와 같은 버스정류소 규모 및 노선배치에 참고자료로 활용될 수 있음을 제시하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권4호
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• pp.1376-1391
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• 2015

In bus delay-tolerant networks, the route of bus is determinate but its arrival time is indeterminate. However, most conventional approaches predict future contact without considering its uncertainty, which makes a limitation on routing performance. A novel approach is proposed by employing interval algebra to characterize the contact's uncertainty and time-varying nature. The contact is predicted by using the Bayesian estimation to achieve a better routing performance. Simulation results show that this approach achieves a good balance between delivery latency and delivery ratio.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2005년도 제4회 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.135-140
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• 2005

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2005년도 제4회 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.40-45
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• 2005

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.388-390
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• 2021

본 논문은 키패드, 도트매트릭스, 라이다센서, NFC 리더기를 부착한 임베디드 보드와 공공데이터포털 Open API 시스템과 딥러닝 알고리즘(YOLOv5)를 사용하여 시각장애인의 버스 탑승에 도움을 줄 수 있는 시스템을 소개한다. 이용자는 NFC 리더기 및 키패드를 통해 희망하는 버스번호를 입력한 뒤, Open API 실시간 데이터를 통해 해당 버스의 위치 및 도착예정시간 정보를 시스템에 입력해놓은 음성 출력을 통해 얻는다. 또한 도트매트릭스로 버스번호를 출력하여 기사와의 상호작용을 대기함과 동시에 딥러닝 알고리즘(YOLOv5)은 정차하는 버스 번호를 실시간 인식하고 거리센서로 버스와의 거리를 감지하여 정차유무정보를 확인, 전달하는 시스템을 제안한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제8권1호
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• pp.25-32
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• 1988

교차로 정지선을 출발한 차량군(車輛群)은 도로를 주행하는 동안 분산되며, 교차로의 지체시간은 분산된 교통류의 정지선 도착분포(到着分布)에 의해 결정된다. 본 연구는 여행시간분포조사(旅行時間分布調査)를 통하여 우리나라 차량군(車輛群)의 분산특성, 특히 승용차와 버스의 차량군(車輛群) 분리현상에 관하여 조사하였다. 그리고, 이러한 조사결과를 토대로 버스군(群)의 분리특성을 감안한 교차로 지체시간의 정확한 분석방법을 제시하였다.