메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
송재인 (홍익대학교) 강민희 (홍익대학교) 황기연 (홍익대학교)
저널정보
한국ITS학회 한국ITS학회 논문지 한국ITS학회 논문지 제20권 제5호
발행연도
2021.10
수록면
157 - 171 (15page)
DOI
https://doi.org/10.12815/kits.2021.20.5.157

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
스마트폰 보급과 ICT 기술을 발전에 따라 택시영업의 형태는 배회영업에서 플랫폼 기반 영업으로 변화해왔다. 이는 이용자의 이동성 및 접근성을 향상시키는 장점을 갖고 있지만 반대로 단거리 및 첨두수요 시간대의 간접 승차거부 등의 문제를 지속적으로 발생시키고 있다. 간접승차거부는 호출이 발생했을 때 이를 무시하고 수락하지 않는 경우를 의미하며 이를 개선할필요가 있다. 이에 본 연구에서는 택시 운행 데이터를 통해 강화 학습 기반 호출 간 기대수익조정 시뮬레이션을 수행하여 택시 수급의 불일치 완화 방안을 도출하고자 한다. 분석 결과 운행 완료율에 따라 인센티브 지급을 할 경우 평균 운행 완료율이 50.29%에서 54.24% 수준까지증가함을 확인하였으며 5,000원 미만 단거리 구간에서 5.86%의 개선 효과를 도출하였다. 운행완료율의 개선으로 운전자에게는 수익성 개선, 승객에게는 대기시간 감소의 편익을 줄 수 있을 것으로 기대되며, 택시 서비스 전반의 만족도 향상이 나타날 것으로 사료된다.
#택시 #플랫폼 #강화학습 #호출 인센티브 #Taxi #Platform #Reinforcement Learning #Call Incentive

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (30)

참고문헌 신청
An G. / 2015 / Seoul’s Taxi Usage and Operation Status and Improvement Plan google schola Arnott R. / 1996 / Taxi Travel Should Be Subsidized / Journal of Urban Economics 40(3):316~333 google schola Billhardt H. / 2019 / Taxi dispatching strategies with compensations / Expert Systems with Applications 122:173~182 google schola Chen M. / 2017 / Optimal vehicle dispatching schemes via dynamic pricing / arXiv preprint arXiv: 1707.01625 google schola 최진섭 / 2014 / 트래픽 패턴 학습 기반의 다중 교차로 교통신호 제어 / 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 20(3):171~179 dbpia

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0