본 논문은 시각장애인의 대중교통, 특히 버스 이용을 보조하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 시각장애인의 대다수는 버스 이용에 어려움을 겪는데, 기존의 안내시스템과 점자 블록은 큰 도움을 주지 못하는 것으로 드러났다(2017, 장애인실태조사). 본 논문에서는 시각장애인의 버스 접근성과 이동성 향상을 위해, 다음과 같은 세 가지 기능을 갖춘 시스템을 개발한다: (1)스마트 폰 애플리케이션을 이용한 승차 예약 기능, (2)버스 도착 알림 기능, (3)Beacon을 이용한 무선 하차 벨 기능. 데모환경을 구축한 후 진행한 다양한 실험을 통하여 버스 예약, 탑승, 하차가 원활히 이루어질 수 있음을 확인하였다.
급행버스시스템을 도입함에 있어서 정류장의 위치나 배차간격이 적절하지 않으면 버스 운영자 및 이용자의 불필요한 비용을 유발하여 결과적으로 사회 전체적인 비용을 증가시키는 요인이 된다. 따라서, 승객의 기 종점에 기반하여 정류장 위치 및 배차계획을 수립하는 노력이 필요하다. 한편 서울시 대중교통체계 개편 이후 새로운 버스카드 시스템의 도입되었다. 이로 인해 버스운행이력 및 이용자 이동경로의 자료 구축이 가능해짐에 따라 대중교통 통행수요의 정류장 기반 O-D자료를 획득할 수 있는 환경이 마련되었다. 이에 본 연구에서는 승객의 기 종점을 고려한 급행버스의 최적 정차위치 및 완 급행버스 배차간격 결정방법론을 수립하고자하였다. 전체 과정을 초기조건 입력, 정류장 위치 대안 생성, 완 급행 O-D배분 및 배차간격설정, 총교통비용 산출 및 최적해 도출의 4단계로 구성하고, 이러한 일련의 과정을 프로그램언어로 구현한 후, 승객의 통행패턴이 현저히 다른 두개의 노선을 선정하여 사례분석을 수행하였다. 분석결과를 바탕으로, 급행버스의 노선 계획에 있어서 승객의 이동거리분포를 검토하여 볼 필요성이 있음을 정책적인 시사점으로 제시하였다.
This study analyzed the level of service on passenger transfer between metro and bus based on transit smart card data obtained in 2010. In order to evaluate the level of service on transfer, we defined the service level specially on transfer time at metro stations. The data of passenger transfer time were used in cluster analysis to classify the service level from A to F. The results show that the average transfer time from metro to bus was 6.45 minutes. The number of stations with level of service A(approximately less than 7 minutes) and B(less than 16minutes) were found to be 215 and 227stations respectively. Also, the number of stations with the level of service C and D (greater than 20 minutes for transfer) were found to be 6 stations where any type of improvement on transfer facilities is required.
In power grid, in order to level out the generation with demand, up-gradation of the system is occasionally required. This will lead to more fault current levels. However, upgrading all the protection instruments of the system is both costly and extravagant. This issue could be dominated by using Smart Fault Current Controller (SFCC). While the impact of Fault current Limiters (FCL) in various locations has been studied in different situations for years, the performance of SFCC has not been investigated extensively. In this research, SFCC which has adopted the characteristics of a full bridge thyristor rectifier with a superconducting coil is applied to three main locations such as load feeder, Bus-tie position and main feeder location and its behavior is investigated through simulation in presence and absence of small Distributed Generation unit (DG). The results show a huge difference in limiting the fault current when using SFCC.
본 논문에서는 스마트폰 앱에 기반한 버스정보시스템 구현에 대한 소개를 한다. 기본적으로 버스운전자용 앱(APP)에 의해서 버스의 위치가 파악되고 이를 3G망을 활용하여 전송된 서버에서 가공하여 버스 승객들에게 위치정보를 알리는 시스템이다. 기본적으로 버스정보시스템이 가지는 시스템적인 특징을 스마트폰을 기반으로 개발하고 저비용으로 개발하도록 하여 영세한 사업자들에게 활용되도록 하는데 목적이 있다.
지금까지 교통수요 예측에 사용된 OD는 차량 번호판조사, 노측면접조사, 가구방문조사, 폐쇄선 조사 등과 같은 직접적인 표본조사 자료를 이용한 전수화 과정을 통하여 OD를 작성하였다. 그러나 이와 같은 OD는 표본조사 및 전수화 과정에서 많은 오차를 내포하고 있으며, 이러한 오차는 예측된 교통량이 관측치와 상이하게 나타나는 문제점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 대중교통(버스, 지하철) 전수화 자료나 다름없는 교통카드 자료를 이용하여 통행분포 모형 중 가장 널리 사용되고 있는 중력모형(gravity model)중 이중제약 중력모형을 통하여 관측교통량과 추정교통량을 최소화 시키는 파라메타(parameter) 추정법을 제시하고자 한다. 파라메타 추정결과 버스는 =0.57, ${\beta}$=0.14, 지하철은 ${\alpha}$=0.21, ${\beta}$=0.05로 분석되었으며, 통계적 검증 결과 t-검증과 상관계수, Theil 부등계수 모두 관측량과 추정량의 차이가 없다는 결과 값이 도출되어 본 연구에서 제시한 파라메타 추정법이 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.
버스는 대중적으로 많이 이용되는 교통수단이다. 그만큼 승객의 안전관리를 위해 철저한 대비가 필요하다. 하지만 2018년 승차하기 위해 접근하는 노인을 인지하지 못하고 버스가 출발하면서 사망사고가 발생하는 등 안전 시스템이 미흡한 상황이다. 기존에 뒷문 계단 쪽 센서를 통해 끼임 사고를 방지하는 안전 시스템은 있지만, 이러한 시스템은 위 사고처럼 승하차하려는 과정에서 발생하는 사고를 예방하진 못한다. 버스 승객의 승하차 의도를 예측할 수 있다면, 위와 같은 사고를 예방하는 안전 시스템 개발에 도움이 될 것이다. 그러나 승객의 승하차 의도를 예측하는 연구는 부족한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 버스에 부착된 카메라 영상에서 UDP-Pose를 통해 승객의 skeleton keypoints를 추출하고, 이를 활용한 1×1 CNN3D 기반의 버스 승객 승하차 의도를 예측하는 모델을 제안한다. 제안한 모델은 승객의 승하차 의도를 예측하는 부분에서 RNN, LSTM 모델보다 약 1~2% 높은 정확도를 보여준다.
본 연구에서는 교통카드 자료를 활용하여 서울외곽순환고속도로에 운영 중인 6개 버스정류장의 통행실태를 도출하고 정책적 시사점을 제시하였다. 첫째, 전체버스정류장의 통행자수 중 구리 37.56%, 의왕청계 36.9%로 대다수를 차지하여 두 버스정류장이 시설개선의 우선순위가 높은 것으로 도출되었다. 둘째, 의왕청계는 환승통행비율이 높아 버스정류장 시설 개선이 중요하며, 구리는 환승통행비율뿐만 아니라 승차와 하차비율도 높아 버스정류장 시설, 버스정류장까지의 접근로 시설, 방향별 버스정류장간 연결시설 개선도 중요한 것으로 도출되었다. 셋째, 출근시간대에 다른 정류장에 비해 구리(하행)버스정류장의 총환승대기시간이 상대적으로 길어 버스배차간격 개선의 우선순위가 높은 것으로 산정되었다. 넷째, 구리와 의왕청계 정류장을 이용하는 통행 중 가장 많은 기종점은 성남시 분당구인 것으로 나타났으며, 향후 버스노선 개편 등에 이러한 통행특성결과를 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.19-20
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2015
Since 2013, Seoul Metropolitan Government (SMG) has introduced big data initiatively in administration and put into practices in transportation, safety, welfare in order to overcome limited resources and conflicting interests. For establishing a new midnight bus service, SMG prepared optimized midnight bus routes by analyzing big data from mobile phone Call Data Record (CDR) through collaboration with a telecommunication company. Despite of limited budget and resources, newly identified routes can cover over 42% of the citizen with 9 routes and less than 1% of buses compare with day time operation. In addition to solve transportation problem, SMG utilizes big data to resolve location selection problem for choosing new facility locations such as life double cropping centers and senior citizen leisure centers. As results, SMG demonstrates big data as a good tool to make policies and to build smarter city by overcome space-time limitation of resources, mediation of conflicts, and maximizes benefit of the citizen.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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