본 연구는 현재 국내 BIS에서 버스도착시간 안내를 위해 개별노선 단위로 산정되고 있는 정류소간 통행시간 기반의 버스도착시간 추정 모형의 한계점을 제시하고, 이를 극복하기 위한 방안을 제시하였다. 정류소간 운행시간을 기반으로 산출되는 버스도착시간정보의 특성을 이용하여 버스노선번호에 관계없이 버스정류소에 도착한 동일 구간을 운행하는 모든 버스의 정보를 순서대로 이용하여 버스도착시간을 추정하는 버스도착시간 추정모형을 제안하였다. 제안한 모형은 실제 버스운행정보를 수집하여 RMSE를 기준으로 검증을 실시하였으며, 분석결과 오차는 기존 모형 대비 최대 20%가 감소하였고 버스도착시간정보의 정확도와 직결될 수 있는 데이터 업데이트 주기는 절반수준으로 감소하였다. 이를 통해 버스도착시간의 급격한 증가나 감소, 동일한 구간을 운행하는 다른 노선의 도착예정시간 차이, 운행계획과 다르게 운행시의 정보제공 불가함 등의 문제가 해결될 것으로 기대된다.
버스도착시간은 배차간격에 맞춰 차고지에서 출발한 버스가 해당정류장에 도착하는 시간을 말하며, 승하차 시간, 신호주기, 버스전용차로의 유무 등 여러 가지 교통여건으로 인하여 정류장에 도착할 때는 어느 정도의 오차를 발생시킨다. 본 연구에서는 다양한 교통여건을 반영하는 버스지체시간을 산출하여 정류장별 버스지체시간을 예측하고, 이를 이용하여 정류장별 버스도착시간을 예측하였다. 그 결과 본 연구의 조건과 같은 경우, $7{\times}7$ 행렬과 $9{\times}9$ 행렬을 이용하여 버스도착시간을 예측하였을 때 분석대상도시에서 기존에 사용 중인 가중이동평균법을 이용한 버스도착시간예측방법 보다 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
국내외 각급 도시에서 시행중인 실시간 버스정보시스템(BIS)에 있어 버스도착예정시간 정보의 정확도는 시스템에 대한 가치평가의 가장 중요한 요소 중 하나이다. FTMS나 RTMS에서의 VMS정보와는 달리 개별버스의 도착예정시간 정보의 경우는, 가공 및 제공주기 그리고 시스템의 가공과정에서 불가피한 오차가 발생한다. 이를 '시스템 오차'라 규정하고 이들 오차의 평균값을 통계적 기법으로 도출하여, 버스도착예정시간 정보에 보정하는 방안을 제시하였다. 또한 검증을 위해 'A'시의 버스정보시스템에 동 기법에 따라 보정을 수행한 결과, 보정전보다 오차율이 23%감소한 것으로 나타났다. 이처럼 버스도착예정시간 정보의 정확도의 제고를 위해서는 시스템오차를 낮추는 방안이 적용해야 하는데 특히, 위치정보수집 빈도를 높이고, GPS 음영지역 해소 등 분산 값에 영향을 미치는 결측을 줄이기 위한 노력을 강구해야 한다.
버스정보시스템 (BIS, Bus Information System)에서의 실시간 버스도착정보의 제공은 정류장에서 버스를 기다리고 있는 이용자들의 관점에서 보면 크게 두 가지 측면에서의 가치를 제공받는 것을 의미한다. 첫째, 불확실한 버스 도착시간에 대한 불안감을 해소할 수 있다는 것과, 둘째, 버스의 도착시각 이전까지 선택할 수 있는 이용자의 행동 및 행위 예를 들면, 편의점에서의 물건구매 등과 같은 행동에 대한 의사결정에 필요한 중요 요소를 제공할 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 버스도착정보가 제공할 수 있는 가치 중 첫 번째로 기술한 버스를 기다리고 있는 이용자들이 대기 중 느낄 수 있는 불안감을 해소할 수 있다는 측면에서 접근하여 그 정보의 가치를 측정해 보고자 하였다. 이를 위해 경제 및 환경 분야에서 잠재적인 가치를 측정하는 방법으로 사용되고 있는 잠재가치측정법 (CVM. Contingent Valuation Method)을 이용하였으며, 실시간 버스정보에 대한 버스 이용자의 지불의사를 설문 조사하여 그 결과를 분석하는 방법을 통해 해당 정보의 가치를 정량적으로 측정하였다. 연구의 결과, 1분 동안의 대기 시간에 따른 불안감을 해소하기 위해 요구되는 버스정보시스템의 실시간 버스도착정보에 대한 지불의사액은 유의수준 0.3(우도비 함수 314.9225)에서 132.5원/분인 것으로 나타났다.
본 연구는 BIS 시스템에서 제공되는 버스도착안내정보의 형태에 대한 특성을 검토하고, 이를 기초로 도착예정시간을 안내하는 경우 안내도착예정시간의 함수로 총대기시간을 구하고 최적 안내도착예정시간을 도출하는 모형을 개발하였다. 안내도착예정시간의 함수로 버스도착을 안내된 도착예정시간 보다 일찍 도착하는 조기도착과 늦게 도착하는 지연도착으로 구분하여 각각의 경우에 대한 대기시간의 합인 총대기시간을 함수화하였다. 모형 및 사례연구를 통하여 BIS 시스템에서 평균도착시간이 안내해야할 최적의 도착예정시간이 아닐 수도 있으며, 이와는 다른 최적 안내도착예정시간이 존재함을 알 수 있었다. 최적 안내도착예정시간은 작은 범위의 표준편차와 아주 큰 표준편차의 버스통행시간에 대해서 평균도착시간에 가까워져야 하고, 중간의 표준편차 범위에서는 표준편차가 클수록 늦게 안내되어야 한다는 결론을 도출하였다.
버스정보시스템은 버스도착시간 예측과 같은 버스와 관련한 여러 정보를 제공한다. BIS는 우리나라 거의 모든 도시에 구축되어 있고 대중교통의 편의성 개선에 능동적인 역할을 하고 있다. 현재 BIS 시스템에서 버스 도착 예정시간을 예측하기 위하여 사용되는 대표적인 방법으로는 이동평균필터, Kalman Filter, 회귀 모형 등이 있다. 버스 도착 시간 예측의 정확성은 BIS 시스템에서 고려하고 있는 교통 상황이나 예측 알고리즘에 따라 차이가 크다. 현재 BIS에서 사용하는 예측 기법은 구간 통과 시간과 거리만을 이용한다. 그러나 도착시간 예측은 교통흐름, 신호주기, 이상 상황, 데이터 결측 등에 큰 영향을 받는다. 버스 도착 시간 예측의 정확도를 높이기 위해서는 위의 문제를 고려하여 모델링해야 하는 어려움이 있다. 은닉 마르코프 모델은 이와 같은 다양한 상황을 효과적으로 모델링 할 수 있다. 따라서 버스 도착 시간 예측의 정확도를 높이기 위해 도착시간에 대한 HMM 예측 모델을 구축했다. 이 모델에서는 순천시의 2015년 한 해 동안 수집한 데이터가 이용되었으며, 순천시에는 2298개의 정류장과 217개의 노선이 있다. 모델은 주중과 주말의 패턴을 다르게 적용하며, 다른 구간과 시간에 대해 모델이 적용된다. 본 논문에서는 버스정보시스템에 은닉 마르코프 모델 적용방법과 검증을 통해 버스정보시스템에서 사용 중인 이동평균필터, Kalman Filter, 회귀 모형을 사용한 예측 방법 보다 정밀한 정확도를 얻는 방법을 제안한다.
부천시에서는 대중교통이용 활성화를 위하여 2000년 12월 비콘방식의 버스정보시스템을 구축하고 22번 시내버스 노선에서 운영 중에 있다. 본 연구에서는 부천시의 버스정보시스템 도입사례를 통해 운영효과를 분석하였다. 운영효과는 크게 도착시간 정보의 신뢰도 평가와 버스정보시스템 도입에 대한 이용자의 만족도에 대하여 분석하였다. 도착시간 정보제공 서비스의 신뢰도 평가결과 정류소간 주행시간뿐만 아니라 이전 운행의 주행시간 이력자료 또한 일정한 패턴을 형성하지 못하여 도착시간 정보제공용 자료로 직접 활용하기에는 부적합함을 발견하였다. 이를 개선하기 위하여 기존 도착시간 예측모형을 적용한 결과 신경망 모형이 가장 우수하게 평가되었으며, 버스정보시스템의 도착시간 예측알고리즘으로 적용가능함을 알 수 있었다 본 연구에서는 국내에 아직까지 GPS 방식의 버스정보시스템이 구축되지 못한 관계로 불가피하게 부천시의 사례에 한정된 운영효과평가를 수행할 수밖에 없었다. 향후 첨단교통모델도시의 구축으로 GPS 방식의 버스정보시스템이 구축될 경우 두 가지 방식에 대한 직접적인 비교평가도 가능하리라고 판단된다. 또한, 버스도착 예측 정보의 신뢰성 제고를 위해 예측력 있는 모형의 개발이 요구되며 아울러 노선버스의 운행에 영향을 미치는 요소들에 대한 연구가 추가되어야 할 것이다.
일반적으로 대학교에서 제공하는 통학버스 애플리케이션은 버스의 위치나 도착시각 같은 정보를 제공해주기 위해서 GPS 수신기와 같은 추가 장비를 설치해야 하는 비용 문제로 인해 버스 시간표, 노선도 등 단편적인 정보만을 제공해주고 있다. 본 논문에서는 이에 대한 해결방안으로 실시간 도로 교통 정보가 반영된 네이버 길 찾기 API를 사용하여 버스 도착시각을 학생들에게 제공해주는 통학버스 애플리케이션을 설계한다. 현재 단편적인 정보만을 제공해주는 대학교 통학버스 애플리케이션에 도입된다면 대학교 학생들의 통학버스 이용의 질을 향상할 수 있을 것이다.
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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