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논문 기본 정보

자료유형
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저널정보
대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제35권 제4호
발행연도
2017.8
수록면
348 - 359 (12page)

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최근 국내에서는 대도시권의 교통혼잡 완화를 위하여 다양한 대중교통 활성화 정책을 시행 중에 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. 학습 데이터를 이용하여 버스통행정보를 분석하여 버스통행시간에 영향을 미치는 요인들을 출발시각, 요일, 그리고 기상 요인 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.
#bus travel time #long-term prediction #weather information #기상정보 #버스 통행시간 #중장기 예측 #버스정보시스템 #자기조직화지도 #bus information system #self organizing map

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[학술지(정기간행물)] - Abdelfattah A. M. / 1998 / Models for Predicting Bus Delays / Transp. Res. Rec. 1623 : 8 ~ 15 google schola [학술지(정기간행물)] - Bai C. / 2015 / Dynamic Bus Travel Time Prediction Models on Road With Multiple Bus Routes / Comput. Intell. Neurosci. 63 google schola [학술지(정기간행물)] - Chen M. / 2004 / A Dynamic Bus-arrival Time Prediction Model Based on APC Data / Comput.-Aided Civ. Infrastruct. Eng. 19 (5) : 364 ~ 376 google schola [학술지(정기간행물)] - Chien S. / 2002 / Dynamic Bus Arrival Time Prediction With Artificial Neural Networks / J. Transp. Eng. 128 (5) : 429 ~ 438 google schola [학술지(정기간행물)] - El Faouzi N. E. / 2010 / Motorway Travel Time Prediction Based on Toll Data and Weather Effect Integration / IET Intell. Transp. Syst. 4 (4) : 338 ~ 345 google schola

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