스쿨버스 경로문제는 학생들을 다수의 승차지점으로부터 학생들의 해당 학교까지 안전하고 효율적으로 수송할 수 있는 방법을 찾는 문제이다. 일반적인 스쿨버스 경로문제의 제약 조건으로는 차량의 용량, 학생의 최대 수송 시간, 학교의 도착 시간 제약 등이 있다. 본 연구에서는 기존의 혼승을 허용한 스쿨버스 경로 문제를 확장한 모델을 구축하고, 국내의 대학교 스쿨버스 운영 형태를 고려하여 학생들이 승차지점에 유동적으로 유입이 되는 상황을 고려한다. 본 연구에서 제시하는 모델에 대한 실험을 하기 위하여, 첫 단계로 Sweep Algorithm을 이용하여 초기 경로를 구성한다. 두 번째 단계에서는 전역탐색 능력이 있는 메타 휴리스틱 방법인 Genetic Algorithm을 이용하여 최선해을 도출 한다. 또한, 기존의 스쿨버스 경로문제에 적용되었던 현실 가능성 있는 제약들을 완화하여 다양한 시나리오를 구성하고 시나리오별 비교우위 평가를 한다.
I broadband ISDN every packet will show different result if it would be processed according to its usage by the server. That is, normal data won't show big differences if they would be processed at normal speed. But it will improve the quality of service to process some kinds of data - for example real time video or voice type data or some data for a bid to by something through the internet - more fast than the normal type data. solution for this problem was suggested - priority packets. But the analyses of them are under way. Son in this paper a switching system for an output queuing model in a single server was assumed and some packets were given priorities and analysed. And correlation, simulating real life situation, was given too. These packets were analysed through three cases, first packets having no correlation, second packets having only correlation and finally packets having priority three cases, first packets having no correlation, second packets having only correlation and finally packets having priority and correlation. The result showed that correlation doesn't affect the mean delay time and the high priority packets have improved mean delay time regardless of the arrival rate. Those packets were assumed to be fixed-sized like ATM fixed-sized cell and the contention strategy was assumed to be short bus contention method for the output queue, and the mean delay length and the maximum 버퍼 length not to lose any packets were analysed.
Travel time forecasting, especially public bus travel time forecasting in urban areas, is a difficult and complex problem which requires a prohibitively large computation time and years of experience. As the network of target area grows with addition of streets and lanes, computational burden of the forecasting systems exponentially increases. Even though the travel time between two neighboring intersections is known a priori, it is still difficult, if not impossible, to compute the travel time between every two intersections. For the reason, previous approaches frequently have oversimplified the transportation network to show feasibilities of the problem solving algorithms. In this paper, forecasting of the travel time between every two intersections is attempted based on travel time data between two neighboring intersections. The time stamps data of public buses which recorded arrival time at predetermined bus stops was extensively collected and forecast. At first, the time stamp data was categorized to eliminate white noise, uncontrollable in forecasting, based on wavelet conversion. Then, the radial basis neural networks was applied to remaining data, which showed relatively accurate results. The success of the attempt was confirmed by the drastically reduced relative error when the nodes between the target intersections increases. In general, as the number of the nodes between target intersections increases, the relative error shows the tendency of sharp increase. The experimental results of the novel approaches, based on wavelet conversion and neural network teaming mechanism, showed the forecasting methodology is very promising.
본 연구는 지능형 버스정류장 U-Shelter의 등장으로 인해 더욱 혼잡해진 버스 정보 디자인을 사례 연구와 표적 집단면접법을 통해 가이드라인을 제안하는 데 그 목적이 있다. 우선, 문헌 연구를 통해 정보 디자인의 개념과 정보디자인과 노선도의 상관관계에 대해 알아보았으며 국내외 사례 연구를 통하여 문제를 제기, 개선방안을 도출하였다. 마지막으로 표적 집단면접법을 통해 현재 버스정류장의 정보 디자인을 평가하고, 이용자들의 요구와 문제점을 도출하였다. 연구 결과 현재 버스정류장 정보 디자인은 정보의 우선순위 결여, 정보 중첩, 인지성 문제가 있었으며 다음과 같은 가이드라인을 제시하였다. 버스노선, 버스의 방향, 도착시각, 배차 간격, 운행시간 순으로 우선순위를 선정하고 버스 표지판은 하나로 축약, 중복 기재하지 않는다. 또한, 약도 및 2차원 선과 도형을 사용해 노선 간의 연결과 방향을 시각화한다. 본 연구를 통해 앞으로 국내 버스정류장 정보 디자인의 개선과 발전에 도움이 되는 참고 자료로 활용될 것을 기대한다.
본 연구에서는 버스정보시스템 구축시 비용이 많이 소요되는 BIT 설치 정류장 조사를 적은 비용으로 간단히 수행하는 방법을 제안하였다. 도시부와 지방부를 연결하는 버스 노선의 경우 어떤 정류장에서 버스에 승차한 이용자가 용무를 마친 후에 같은 노선의 버스로 돌아오는 왕복통행을 하는 경우가 많다고 판단된다. 즉, 임의의 정류장에 하차한 사람은 이전에 길 건너편 정류장에서 승차했던 사람이라고 가정할 수 있다. 본 연구에서는 조사자가 버스에 승차하여 각 정류장에서 승차인원과 하차인원을 모두 조사하여 얻어지는 수치를 이용하여 버스정류장별 BIT 이용지수를 만들었다. 방법의 적용은 제주특별자치도의 서일주도로를 대상으로 이루어졌다. 제주특별자치도는 차량보급율이 높은 지역으로 설문조사에서 46%가 통학에 이용한다고 대답하였다. 제주시외버스터미널에서 서귀포시외버스터미널을 서쪽으로 연결하는 일주도로 80 km 구간으로 상하행 204개 버스 정류장이 운영되고 있다. 제주 도심과 서귀포 도심을 연결하지만 일주도로상에는 모두 지방부 지역으로 왕복통행 패턴이 확연한 노선이다. 조사는 제주시에서 조사자가 탑승하여 서귀포시에 갔다가 다시 제주시로 돌아오는 편도 4회(왕복 2회) 이루어졌다. 조사자는 버스에 탑승하여 승차와 하차 인원을 각각 기록하였다. 조사하여 얻어진 수치를 이용하여 버스정류장별 BIT 이용지수를 만들어 설치 우선순위를 결정하였다. 본 연구가 제안한 방법은 지역적 통행 특성에 근거한 조사 방법으로 항상 적용이 가능하다는 것은 아니다. 하지만, 통행 특성이 전제된다면 적은 비용으로 효율적인 결과를 얻었을 수 있다고 판단된다.
버스정보 시스템을 이용하는 시민들은 더 정확한 예측 정보를 원한다. 하지만 평균 기반 단기간 예측 알고리즘을 사용하는 대부분의 버스정보시스템에서는 교통흐름, 신호주기, 정차시간 등의 영향이 고려되지 않기 때문에 많은 오차를 포함하고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 오차의 영향요인 분석을 통해 예측정보의 정밀도를 향상시켜 시민들의 편의를 도모하고자 한다. 이에 현재 운영되고 있는 버스정보 시스템의 자료를 토대로 오차의 영향요인을 분석했다. 분석 데이터에서 시간대별 특성과 지리적 여건에 의한 영향이 복합적으로 나타나고, 정차시간과 단위구간속도에 미치는 영향도가 다름을 보였다. 이에 따라 정차시간은 일반화 가법 모형을 사용하여 시간, GPS 좌표, 통과 노선수의 설명변수로 패턴을 구축하고, 단위구간에 대해 은닉 마르코프 모델을 사용하여 교통흐름에 따른 영향도를 고려한 패턴을 구축했다. 패턴 구축의 결과로 정밀한 실시간예측이 가능하고, 노선 통행속도의 장기간 예측이 가능했다. 마지막으로 관측 데이터와 예측 데이터의 통계적 검정 과정을 통해 전구간 예측에 적합한 모델임을 보였다. 본 논문의 결과로 시민들에게 더 정확한 예측 정보를 제공하고, 장기간 예측은 배차시간 등의 의사결정에 중요한 역할을 수행할 수 있으리라 생각한다.
기존 버스정보 시스템(BIS, Bus Information Systems)에 의해 제공되는 교통정보는 도착예정시간 정보와 같은 실시간 운행정보 위주인 반면 본 연구에서는 이용자들의 다양한 교통정보 수요를 반영하고 대중교통 이용 편의성 향상을 위해 새로운 대중교통정보 제공 서비스인 실시간 버스 차내 혼잡도 정보에 관해 논의한다. 버스 차내 혼잡도 정보제공이 이용자들의 버스선택 행태에 미치는 영향을 분석하기 위해 선호의식 조사를 실시하였으며 버스 선택모형 구축을 위해 대표적 개별행태모형인 이항로짓모형을 적용하였다. 또한 이용자 계층별(연령대별, 통행목적별 등) 정보제공 효과 분석을 위해 계층별 버스 선택모형을 구축하였다. 모형 추정결과 실시간 버스 차내 혼잡정보는 이용자들의 버스선택 행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되어 정보제공의 필요성이 있음을 보였다. 버스 차내 혼잡정보가 버스선택에 미치는 영향은 연령대별(청년층, 장년층, 고령층)로 차이가 있었으며 특히 고령자(60대 이상)의 버스선택에 가장 큰 영향이 있는 것으로 분석되었다. 통행목적 별로 분석한 결과 통근?통학과 같은 업무통행에 비하여 비업무통행(여가/친교/개인업무, 쇼핑, 병원)인 경우가 버스차내 혼잡정보에 더 민감하였으며 특히 쇼핑통행인 경우가 가장 높았다.
버스정보시스템(BIS: Bus Information System) 이란 기존의 버스교통에 첨단의 정보 통신, 컴퓨터 전자, 제어등의 기술을 접목시켜, 실시간으로 버스위치를 파악하고, 수집된 정보를 가공하여, 버스 이용자 및 관리자에게 각각의 필요한 운행정보를 제공하는 시스템이다. 현재 국내의 버스정보시스템 또는 버스관리시스템(BMS)의 추진이 활발히 진행중이다. 이와 같이 각 자치단체 단위로 설치, 운영되고 있는 버스정보시스템(BIS)의 정보의 질적 향상은 향후화대 사업 및 운영관리 측면에 있어서 중요한 사안이다. 따라서 본 연구는 기 구축 운영중인 안양시 버스정보제공서비스를 대상으로, 버스정보시스템의 품질을 평가함으로서 시스템의 수준에 적합한 평가항목을 선정하고 평가함으로써 최적의 질(quality)을 유도하는데 기여하고자 하였다. 이는 궁극적으로 대중교통서비스의 질적 향상을 도모하고 대중교통 이용 활성화 및 보다 효율적인 대중교통운영에 이바지할 수 있을 것으로 판단된다.
Public transportation is public service that is contributed to the convenience of the public. However, opportunity for public services in rural areas is weaker than the chance in urban areas. The purpose of this study is to evaluate accessibility of various public facilities using public transportation. To evaluate the accessibility, we calculate the various time from community center to the nearest bus stop, walking time, riding time in bus, and waiting time for transfer. The results of this study ares as follows; (1) Villages occupy 19.8% in rural areas that walking time from community center to the nearest bus stop takes over 10 minutes in integrated Chungju-si; (2) The average speed is 21.9 km/hr estimated to departure and arrival time of bus route; (3) The accessibility time from community center using the average bus speed takes 15.43 minutes to public facilities, 35.15 minutes to emergency center, 8.70 minutes to medical center, 9.70 minutes to elementary school, 16.26 minutes to middle school, and 22.61 minutes high school; (4) The transfer time of public transportation takes 13.46, 21.96, 10.48, 7.78, 11.11, 16.10 minutes to public facilities, emergency center, medical center, elementary school, middle school, and high school, respectively; (4) Traffic accessibility using bus vehicles in the East and South Chungju-si is lower than areas in the West and North Chungju-si. Some villages surrounding public offices (eup-myeon office) which have a high density of population, indicate a high traffic accessibility.
본 논문에서는 제주시에서 오픈데이터로 공개한 버스탑승 기록을 기반으로 이용도가 높은 버스노선에 대해 특정정류장에서의 도착시간 예측모델을 구축한다. 버스들의 평균주행 속도, 운행시간대, 교통량 등을 입력으로 한 모델을 Sklearn을 이용하여 생성하고 MAE와 손실율 등의 성능을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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