본 논문은 택시들의 승차율을 높이고 승객들의 대기시간을 최소화하기 위하여 제주 택시들의 이동이력 데이터를 기반으로 하여 공차들을 승객을 만날 가능성이 많은 지역으로 배치하는 기법을 제시한다. 이동이력 데이터에 포함된 공차 보고와 승차 보고 수 사이의 스케일 차이를 극복하기 위하여 전체수와 영역내 합에 대한 비율로 정규화하는 방법을 설명하고 장단점을 분석한다. 또 시간대별, 요일별, 주간별 택시들의 승객 대기시간에 대한 통계 데이터에 기반하여 가장 수요와 공급이 적정하게 유지되는 시간구간을 발견하고 이 구간에 대한 택시 분포와 현재의 택시 분포의 차이에 의해 수요보다 공급이 많은 곳의 택시를 재배치한다.
IoT(사물인터넷) 기술의 빠른 개발로 인하여 기존의 택시들은 디스패처와 위치 시스템을 통해 서로 연결되고 있다. 일반적으로 현대의 택시들은 경로 정보를 획득하기 위한 목적으로 GPS(Global Positioning System)를 탑재하고 있다. 택시 운행 데이터들의 경로 빈도를 분석하여, 주어진 질의 시간에 해당하는 빈번한 경로를 찾을 수 있다. 그러나 위치 데이터의 용량이 매우 크고 복잡하기 때문에 택시의 운행 이벤트의 위치 데이터를 분석된 빈도 정보로 변환할 때에 확장성 문제가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위하여, NoSQL 데이터베이스에 기반한 택시 운행 데이터에 대한 Top-K 질의 시스템을 제안한다. 첫째, 원시 택시 운행 이벤트를 분석하고 모든 경로들의 빈도 정보를 추출한다. 추출한 경로 정보는 NoSQL 문서-지향 데이터베이스인 MongoDB에 해시 기반의 인덱스 구조로 저장한다. 주로 발생하는 경로에 대한 효율적인 Top-K 질의 처리는 몽고DB의 상에서 이루어진다. 미국 뉴욕시의 실제 택시 운행 데이터를 이용한 실험을 통하여 알고리즘의 효율성을 검증하였다.
본 논문은 제주 택시 텔레매틱스 사업의 운영 결과 축적된 히스토리 정보를 기반으로 택시들의 운행기록을 분석하여 승객들이 택시를 찾는 지점을 분석하는 기법을 제시하고 이를 바탕으로 시간별 지역별 링크별 승차 패턴을 분석한다. 이를 위하여 택시의 상태도 천이에서 승차지점을 추출하였으며 해당 데이터를 데이터베이스 테이블에 저장하였다. 이후 승차지점들을 그루핑하여 승차 패턴의 추이를 발견하고 이에 대한 분석을 수행하였다. 이 분석 데이터는 택시들을 지역별 시간대별로 승객이 많이 찾는 위치로 이동시키고 택시의 공차 운행율을 감소시키는 배차 방식을 개발하여 택시의 영업 수익 증대와 승객의 택시 대기시간 감소를 기할 수 있다.
모바일 앱 시장은 스마트폰의 등장으로 폭발적으로 성장하였다. 최근 모바일 앱은 단순한 스마트폰 구성요소가 아니라 다양한 마케팅 채널로 활용되고 있으며 스타트업이 성장할 수 있는 발판이 되었다. 본 연구에서는 모바일 앱이 시장에 미치는 영향에 대해서 연구하고자 하였다. 안내원과의 전화를 통해서 소비자에게 서비스를 제공하던 전통적인 콜택시 산업이 카카오택시라는 새로운 모바일 앱 채널의 진입을 통해서 어떠한 영향을 받고 있는지 살펴보고자 한다. 최근 자가용과 대중교통의 발전으로 택시 수요는 감소한 반면, 개인택시 증가 등으로 택시 공급은 증가하고 있다. 택시산업은 크게 일반택시와 콜택시로 나누어진다. 일반택시는 택시기사가 직접 고객을 찾아다니기 때문에 우연적이고 비효율적인 행태를 보인다. 하지만 콜택시는 고객이 사용의도를 가지고 택시를 찾는다는 점에서 더 효율적인 업무가 가능하다. 이러한 장점에도 불구하고 콜택시 시장은 불완전한 고객-택시기사 매칭 시스템과 택시기사 관리 부족으로 크게 성장하지 못하였다. DID(differences in differences)는 하나의 시간 흐름에서 발생한 특정한 사건이 유의한 영향력을 행사하는가를 밝히는 계량경제학의 연구 방법이다. 본 연구에서는 DID를 사용하여 최근 큰 이슈와 함께 출시 된 다음의 카카오택시 어플리케이션이 기존의 콜택시 사업에 미치는 영향력을 밝히고자 하였다. 거기서 더 나아가 비윤리적인 행태로 여겨지는 대기업의 문어발식 산업 확장이 해당 시장에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 하였다. 이를 위해 카카오택시 전후 콜택시 산업의 크기 비교를 통해서 콜택시 시장 변화를 확인하였다. 본 연구를 위해 2014년 8월부터 2015년 7월까지 1년치의 콜택시 수요 데이터를 수집하였으며 control group으로 사용한 대리운전 수요 데이터도 같은 기간 동안 수집하였다.
손님을 태우기 위해 도로에서 불법으로 정차하는 택시들은 교통체증을 유발하고 때때로 교통사고의 원인이 되기도 한다. 택시들의 정차 위치는 택시 기사들의 오랜 경험에 의해 정해지고 있다. 이번 연구에서는 시간대별 정차 위치를 파악해 택시기사들과 지역을 처음 방문하는 손님들에게 정보를 제공하고자 한다. 이를 위해 택시 40대에 설치된 센서에서 수집되는 Internet of Vehicle(IoV) 데이터를 이용하였다. 기존의 연구들은 택시를 중심으로 군집을 형성하였다. 이 방법은 택시의 위치에 따라 군집의 위치가 변한다. 또한 택시가 범위 내에 일정 대수 이상이 있어야 군집이 형성되기 때문에 실시간으로 정차위치를 파악하기가 어렵다. 이번 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 도로 분할 알고리즘을 사용했다. 기존 연구들과 달리 도로를 중심으로 군집이 형성되기 때문에 군집의 위치가 고정적이며 택시 대수에 영향을 받지 않기 때문에 실시간으로 정차 위치를 파악하는 것이 가능하다. 도로 분할은 30M 단위로 이루어져 있으며, 시간대별, 평일, 주말로 분할된 택시 위치 데이터를 가장 가까운 포인트에 매핑하였다. 매핑결과 주말의 경우 운행하는 택시 수가 적어 시간대 별로 큰 차이를 보기 어려웠으나 평일의 경우 출퇴근 시간대와 심야 시간대간의 정차 위치 차이를 확인할 수 있었다. 이 연구결과를 통해 택시 불법 주정차 방지와 택시 승강장 설치위치 기준을 제안할 수 있을 것으로 기대한다.
본고에서는 제주 택시 텔레매틱스 시스템에서 제공하는 서비스에 대해 소개하며 이 시스템의 구축과 운영상황을 소개한다. 또 서비스를 고도화하기 위한 플랫폼과 이동이력 데이터의 활용방안에 대해 고찰한다. 제주 택시 텔레매틱스 시스템은 각 차량의 위치를 파악하고 고객의 콜에 대해 가장 가까운 차량을 배차하는 기능을 가지며 대용량 데이터에 대한 고속의 처리 기능을 지원해야 한다. 또 각 차량에서 보고된 위치 정보는 기본적으로 경도, 위도 외에도 속도와 방향에 대한 정보가 포함되므로 링크의 통행속도 산출이나 배차 지점의 분석, 탑승 패턴의 추이, 배차 시간의 분석 등 다양한 부가정보를 산출할 수 있다.
본 논문은 제주 택시 텔레매틱스 사업에서 수집된 차량의 히스토리 데이터를 온라인 혹은 오프라인으로 효율적으로 분석하기 위한 스테이트 다이어그램을 정의하고 이에 기반하여 택시의 운행과 배차에 대한 분석 결과를 산출하는 것을 목표로 한다. 차량에서 수집된 정보는 기본적인 GPS정보 이외에 차량의 상태를 나타내는 필드를 포함하고 있으며 지도 정보의 결합으로 맵 매칭 및 도로상에서의 위치비율 등을 계산할 수 있다. 구축된 레코드들에 의해 택시의 승객 탑승 빈도, 탑승시 이동 거리, 탑승시간 등을 분석할 수 있으며 콜 택시의 중요한 성능 척도가 되는 배차 후 차량의 이동 거리 및 이동 시간을 분석하여 배차 방식의 효율성을 검증할 수 있다. 이 정보는 심도 있는 분석을 수반하여 향후 교통정보 예측, 혼잡상황 회피 등의 다양한 응용의 진화를 가능하게 한다.
본 논문은 제주 택시 텔레매틱스 사업에서 수집된 차량의 운행 이력 데이터를 효과적으로 가시화 하기 위해 Google Earth를 이용하여 데이터를 표현하는 시스템의 설계와 구현기법에 대해 기술한다. 이 시스템은 전체 차량의 운행상황을 확인하거나 특정 차량의 궤적을 추출하거나 특정 영 역을 통과한 차량을 검색하는 등의 기능으로 다양한 택시 텔레매틱스 운행 이력 데이터의 분석이 가능하다.
적정수준의 택시규모를 산정하기 위해 본 연구에서는 타코미터 데이터 분석을 통해 법인택시와 개인택시의 운행실태를 분석하였다. 대상예시지역으로 평택시를 선정하여, 도시특성을 기반으로한 택시총량산정 수리모형을 개발하였다. 개발된 도시특성기반 모형의 분석결과 결정계수(수정된 R제곱) 값이 0.970로 모형이 유의한 것으로 나타났다. 모형적용결과 평택시에 적합한 택시총량은 2014년까지 총1,794대로 이는 2009년 기준년도보다 214대 많은 것으로 분석되었다. 또한 실제 택시의 운영데이터를 기반으로한 실차율에 의한 택시총량산정 모형을 분석하였다. 실차율모형 적용결과 2014년까지 총1,224대로 이는 2009년 보다 356대 적은 것으로 분석이 되었다. 결론적으로 평택시의 택시총량은 실차율모형과 도시특성을 반영한 두 모델을 적용한 결과 2014까지 평택시의 택시총량공급계획은 2009년 1,580보다 71대 적은 1,509대로 분석되었다.
본 논문은 제주 택시 텔레매틱스 시스템에 축적되고 있는 차량들의 이동이력 데이터에 대한 처리구조를 설계하고 구현한다. 각 차량은 1분마다 자신의 위치와 GPS 정보 및 택시의 상태에 관련된 보고를 발생시키며 중앙의 관제시스템은 이를 수합하여 이력데이터를 구성한다. 본 논문에서 구현하는 시스템은 위치 보고를 처리하여 인코딩 변환, 좌표 변환, 맵 매칭, 도로상에서의 위치 계산 등을 수행한 후 오라클 데이터베이스의 이력 테이블에 저장하도록 한다. 이를 위하여 도로 네트워크가 데이터베이스로 변환되었으며 도로망에의 가시화를 위하여 지도 인터페이스 프로그램이 구현되었다. 이러한 정보들은 이력 테이블과 아울러 공간 데이터베이스 엔진과 결합하여 C 언어나 SQL 문장에 의하여 다양한 위치기반 질의를 가능하게 할 뿐 아니라 배차 정보 분석, 현재 통행 속도 분석 등 부가가치가 높은 정보를 산출하는데 필수적인 역할을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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