복잡한 대규모의 도로망에서 방대한 정보를 분석하여 실시간으로 최적 경로를 탐색해야 하는 경로 안내 시스템에서는 탐색 효율이 필수적이다. 리를 위하여 많은 연구들이 탐색 대상이 되는 노드와 링크의 수를 줄이려고 노력해왔다. 이 논문에서는 일부 영역만이 탐색으로 함수의 최적값을 찾는 단계별 세분화 방법(Coarse Grid Method)의 원리를 도로망에 응용한ㄴ다. 처음에는 간선 도로망, 다음에는 주요 도로망, 그 다음에는 세부 도로망 등으로 그 대상을 단계적으로 세분화함으로써 동시에 수많은 노드들간의 경로를 찾는 기존 방법에서의 탐색시간을 단축한다. 이 시스템을 우리나라 전국 규모의 충분히 세분화된 실제 도로망에 적용하여 시스템의 효율성, 실용성과 실시간 운영 가능성을 경로의 탐색 시간, 경로의 적합성 등에서 입증한다.
본 연구의 목적은 이용자 입장에서 정시성이 열악한 노선들을 파악하는 것이다. 이를 위해 서울시의 도심으로 향하는 간선노선을 대상으로 BMS자료를 이용하여 노선별 배차간격의 오차율과 운행시간의 오차율을 계산한 후, 자료 포락분석기법을 이용하여 두 지표를 통합한 노선별 정시성을 분석하였다. 그 결과를 통하여 노선들과 교통권역들의 정시성을 비교하고, 정시성이 열악한 노선들을 개선할 필요성과 이용자들에게 현실을 감안한 운행스케줄을 제시할 필요성이 있음을 제안하였다. 향후 연구로는 BMS와 교통카드 시계열 자료를 이용함으로써 각 노선의 다른 운행환경을 반영한 정시성 범위를 파악하여 노선별 정시성 평가틀을 개발하고, 정시성이 열악한 노선들에 대한 개선방안을 제시할 필요가 있음을 제안하였다.
In route guidance systems fastest-path routing has typically been adopted because of its simplicity. However, empirical studies on route choice behavior have shown that drivers use numerous criteria in choosing a route. The objective of this study is to develop computationally efficient algorithms for identifying a manageable subset of the nondominated (i.e. Pareto optimal) paths for real-time vehicle routing which reflect the drivers' preferences and route choice behaviors. We propose two pruning algorithms that reduce the search area based on a context-dependent linear utility function and thus reduce the computation time. The basic notion of the proposed approach is that ⅰ) enumerating all nondominated paths is computationally too expensive, ⅱ) obtaining a stable mathematical representation of the drivers' utility function is theoretically difficult and impractical, and ⅲ) obtaining optimal path given a nonlinear utility function is a NP-hard problem. Consequently, a heuristic two-stage strategy which identifies multiple routes and then select the near-optimal path may be effective and practical. As the first stage, we utilize the relaxation based pruning technique based on an entropy model to recognize and discard most of the nondominated paths that do not reflect the drivers' preference and/or the context-dependency of the preference. In addition, to make sure that paths identified are dissimilar in terms of links used, the number of shared links between routes is limited. We test the proposed algorithms in a large real-life traffic network and show that the algorithms reduce CPU time significantly compared with conventional multi-criteria shortest path algorithms while the attributes of the routes identified reflect drivers' preferences and generic route choice behaviors well.
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.
ITS 의 한 분야인 첨단교통정보체계 (ATIS: Advance Traveler Information System)는 운전자들에게 통행 전 (pre-trip). 통행 중 (en-route) 교통정보를 제공함으로서 운전자의 경로선택과정에 영향을 미쳐 도로망의 교통량 분산효과를 추구하는 시스템이다. 이중 도로상에서 운전자가 진행하는 방향에 대한 직접적인 정보를 제공하는 VMS 는 ATIS의 정보제공방안중 가장 효과적인 수단이 될 수 있다. 이러한 때 VMS의 정보제공목표는 단순현황정보만을 제공하는 운전자 편의측면과 교통수요를 관리하여 시스템의 성능을 증진시키는 시스템 제어측면으로 구분이 가능하다 하지만 보다 효율적인 도로전광표지의 정보제공을 위해서는 시스템제어 측면의 정보제공이 이루어져야 할 것이다 이러한 교통관리시스템(traffic management system)으로서 VMS 핵심적인 관리전략은 혼잡 (traffic congestion) 또는 돌발 상황(incident)발생 시 지체 (delay)를 최소하기 위한 교통우회전략(Traffic Diversion Strategy)이라 할 수 있다 이를 효과적으로 운영하기 위해서는 첫째, 교통상황 (network traffic condition)에 따라 적정한 우회교통량 (diversion traffic volume) 의 산정이 선행되어야 하고 둘째, 이러한 우회교통량을 제어하기 위해서는 VMS 정보내용 (VMS massage contents)에 따른 운전자의 행태(driver response behavior)가 반영된 정보제공전략 (providing information strategy)이 수립되어야 한다. 이에 본 연구에서는 돌발 상황 발생에 의해 혼잡이 야기될 때 VMS 실시간 경로안내 정보제공에 대해 초점을 맞추었다 이를 위해 첫째로, CA(Cellular Automata) 기반 교통류 사율레이션을 모형을 이용뼈 통행시간 및 대기행렬의 변화가 반영된 시간대별 시스템 최적경로 전환율을 산정하였다. 둘째로, 이항로짓 모형을 이용하여 운영자가 제어할 수 있는 정보특성에 대한 경로전환행태 모형 (route choice behavior model) 을 만들었다 마지막으로 시스템 최적상태 (system Optimum)의 달성을 위한 VMS의 시간대별 정보내용 및 강도를 결정하였다.
To establish transportation system in railway focusing truly, we should plan route and invest continuously to consider the means of railway's functional sides. And it should be inter-modal system. Therefore this study concentrates on high-speed railway and considers the construct of transportation system in railway focus on the supplier aspect.
물류의 중요성이 높아지면서 물류를 효율적으로 지원할 정보시스템의 기능과 역할이 확대되고 있다. 이러한 정보시스템은 물류 관련 정보를 과거와 달리 시스템에서 대량으로 축적하고, 가공 처리함으로써 전략적 의사결정에 다양하게 이용할 수 있어야 한다. 국제 복합수송의 효율적인 운영을 위한 정보 관리 문제 또한 중요한 문제로, 복합수송을 위한 스케줄 정보 수집과 가능한 수송경로를 생성할 수 있는 시스템을 구축하는 것이 물류업체의 영업에서 가장 기본이 되는 부분이라 할 수 있다. 하지만 현재 물류업체에서는 체계적인 시스템의 부재로 인해 충분하고 객관적인 정보를 바탕으로 서비스를 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 각 수송 모드별 스케줄 정보를 활용하여 사용자 요구 수준에 맞는 국제 복합수송 경로를 생성하고, 제공해주는 지능형 복합수송 경로 계획 시스템을 개발하고자 한다.
최근 남북한 경제교류 증대, 개성공단의 급속한 발전 등에 따라 남북한 물류도 급속히 증가하고 있어 기존의 육상 수송뿐만이 아니라 다양한 형태의 수송로 확보가 필요한 실정이다. 한편 유럽 및 미국 등에서는 항만 및 적하역 시설의 이용이 용이하며 초기 투자비용이 저렴한 바아지시스템이 화물 수송에 널리 이용되고 있다. 본 연구에서는 먼저 개성공단의 현황과 화물운송에 대하여 고찰하고 바아지시스템을 활용한 인천-개성(공단)간 후보 항로를 제안한다. 또한 인천-개성(공단)간 바아지 후보 항로에 대한 실해역 조사와 현장 답사 등을 통하여 바아지 운항 가능성에 대한 기술적 타당성을 검토한다. 마지막으로 인천-개성(공단)간 후보 항로(1)과(2)에 적합한 바아지시스템을 제안한다.
본 연구에서는 분산 컴퓨팅 및 개별 디바이스 활용을 통해 개인 정보 보호에 특화된 학습방법인 연합학습 방법론을 기반으로, 모바일 내비게이션 애플리케이션에서 수집된 대규모의 운전자 데이터를 이용하여 경로 선택 예측 모델을 수립하는 방법에 대해 고찰한다. 경로 선택 모델링에서 활용될 수 있는 운전자 데이터의 전처리 및 분석 방법을 수립하고, 서포트벡터머신(SVM) 및 다층 퍼셉트론(MLP)과 같이 기존에 널리 활용되는 학습 방법과 연합학습 방법의 성능과 특성을 비교한다. 분석 결과 연합학습을 통한 모델 성능은 중앙 서버 기반의 모델과의 비교에서 예측 정확도 측면의 차이가 거의 없는 것으로 나타났으나, 개별 데이터가 충분히 확보되는 경우 연합학습 모델과 같은 개인화 모델의 성능이 개선될 수 있다는 점을 확인하였다. 연합학습 모델은 본 연구의 경로 선택 모델링 사례와 같이 모빌리티 부문의 데이터 프라이버시 문제가 중요한 분야에서 대규모 데이터 처리를 필요로 하는 경우에 그 활용 가치가 매우 높을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 기본적으로 라우팅(routing) 메커니즘을 이용하는 개미 알고리즘(ant algorithm)을 이용하여 실시간으로 변화하는 교통 상황과 U턴, P턴 및 회전제약(좌회전 및 U턴 금지)을 고려하여 다수의 최적경로를 제한된 시간내에 탐색제시 할 수 있는 경로 유도 방법을 제시하고자 한다. 이 방법은 기존 최적경로알고리즘과 비교하여 회전 제약 상황을 쉽고 빠르게 고려할 수 있는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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