• Title/Summary/Keyword: travel time method

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시간대 제약이 있는 차량경로 결정문제를 위한 2단계 해법의 개발 (A Two-phase Method for the Vehicle Routing Problems with Time Windows)

  • 홍성철;박양병
    • 산업공학
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    • 제17권spc호
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    • pp.103-110
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    • 2004
  • This paper presents a two-phase method for the vehicle routing problems with time windows(VRPTW). In a supply chain management(SCM) environment, timely distribution is very important problem faced by most industries. The VRPTW is associated with SCM for each customer to be constrained the time of service. In the VRPTW, the objective is to design the least total travel time routes for a fleet of identical capacitated vehicles to service geographically scattered customers with pre-specified service time windows. The proposed approach is based on ant colony optimization(ACO) and improvement heuristic. In the first phase, an insertion based ACO is introduced for the route construction and its solutions is improved by an iterative random local search in the second phase. Experimental results show that the proposed two-phase method obtains very good solutions with respect to total travel time minimization.

AFC기반 수도권 지하철 네트워크 통행지표 정확도 향상 방안 (Accuracy Improvement of the Transport Index in AFC Data of the Seoul Metropolitan Subway Network)

  • 이미영
    • 대한토목학회논문집
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    • 제41권3호
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    • pp.247-255
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    • 2021
  • 수도권 지하철 AFC자료는 승객의 환승정보가 누락되어 있다. AFC자료는 통행수, 통행시간 및 통행거리의 통행지표를 TagIn 단말기ID를 기준으로 할당한다. 따라서 AFC자료는 승객의 실제 통행궤적을 반영하지 못하며, 이는 통행지표 추정의 오류로 작용되고 있다. 본 연구는 TagIn 및 TagOut 단말기ID를 연결하는 통행경로 파악을 통하여 통행지표를 산정하는 방법론을 제안한다. 이를 위해 승객은 차내시간, 환승보행시간, 배차간격을 고려한 최소통행시간경로를 통행한다고 가정한다. 이 방법은 승객이 이동한 통행궤적을 따라 환승을 반영하기 때문에 승객이 이동한 경로에 포함된 지하철 운영기관의 통행관련자료가 통행지표에 정확하게 반영된다. 제안된 방법론은 기존 AFC자료보다 1.47배가 증가한 통행을 산정하여 교통정책을 위한 지표산정방안으로 평가될 수 있음을 보여준다.

구역 및 시간의존 차량스케쥴링문제 : 차량속도 추정모델과 차량스케쥴링 해법 (Area and Time-Dependent Vehicle Scheduling Problems Travel Speeds Estimation Model and Scheduling Heuristics)

  • 박양병;송성헌
    • 대한산업공학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.517-532
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    • 1996
  • The area and time-dependent vehicle scheduling problem(ATVSP) is a generalization of the vehicle scheduling problem in which the travel speed between two locations depends on the passing areas and time of day. We propose a simple model for estimating area and time-dependent travel speeds in the ATVSP that relieves much burden for the data collection and storage problems. A mixed integer nonlinear programming formulation of the ATVSP is presented. We also propose three heuristics for the ATVSP, developed by extending and modifying existing heuristics for conventional vehicle scheduling problems. The results of computational experiments demonstrate that the proposed estimation model performs well and the saving method is the best among the three heuristics.

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DSRC와 TCS 정보를 이용한 고속도로 경로통행시간 예측 (Forecasting of Motorway Path Travel Time by Using DSRC and TCS Information)

  • 장현호;윤병조
    • 대한토목학회논문집
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    • 제37권6호
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    • pp.1033-1041
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    • 2017
  • 출발지 기준 고속도로 경로 통행시간(PTTDP)은 첨단여행자정보시스템(ATIS)의 핵심 정보이다. 이러한 필요성에도 불구하고, 지능형교통체계(ITS)의 예측분야에서 PTTDP에 대한 연구는 성공적으로 극복해야할 핵심 도전과제중 하나로 남아있는 상태이다. 이러한 문제점을 효과적으로 극복하기 위하여, 본 연구에서는 고속도로 IC간 경로통행시간을 동적으로 예측하는 방법론을 제시하고자 한다. 제안된 모형은 고속도로망에서 TG의 교통수요와 TG간 출발지기준 경로통행시간간의 관계를 기반으로 개발되었다. 모형의 입력 자료로(TCS로 수집되는) 통행수요와(DSRC로 수집되는) 경로통행시간 자료가 이용되었다. 개발 모형은 고속도로 정보시스템에 탑재/운영하기 위하여 Data Ming 기법중 연산속도가 빠른 k-최근린 이웃을 이용하였다. 실제 자료를 이용한 적용 실험에서, 제안된 모형은 예측의 신뢰성과 연산수행속도 측면에서 ATIS에 적용이 가능한 수준의 성능을 보였다.

여행 프로그램 연동형 데이터서비스의 부가정보와 정보 전송 설계 연구 (A study on additional information and its transmission method of data service linked to travel program)

  • 고광일
    • 융합보안논문지
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    • 제21권3호
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    • pp.67-73
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    • 2021
  • 2018년과 2019년 한국관광공사 조사에 의하면 TV 프로그램이나 영향력 있는 동영상에 기록된 장소를 여행하는 것이 여행의 중요한 경향으로 자리 잡았으며, 여행 프로그램을 시청하면 그 프로그램에 등장한 장소에 대한 방문 의도가 향상된다는 연구 결과들도 발표되고 있다. 이 연구는 여행 프로그램의 시청자에게 프로그램에 노출되고 있는 장소와 행사에 대한 부가정보를 제공하는 여행 프로그램 연동형 데이터서비스를 설계하였다. 구체적으로, 여행 프로그램의 부가정보를 장소와 행사로 구분하여 정형적으로 정의하였고 프로그램 내용에 정합된 부가정보의 노출 방법을 설계하였다. 또한 부가정보를 프로그램 방송시간에 맞춰 적절하게 데이터서비스에 제공하는 국제표준 DVB 기반의 데이터 전송 방식을 고안하였다. 이 연구는 여행 프로그램을 대상으로 데이터서비스의 새로운 응용을 시험했다는 점에서 의의가 있으며, COVID-19 사태로 침체된 여행 문화의 활성화에 미력하나마 도움이 되기를 기대한다.

대규모 미시교통시뮬레이션모형 구축을 위한 O/D 추정 방법 성능 비교 - 중력모형과 QUEENSOD 방법을 중심으로 - (Comparison Study of O/D Estimation Methods for Building a Large-Sized Microscopic Traffic Simulation Network: Cases of Gravity Model and QUEEENSOD Method)

  • 윤정은;이철기;이환필;김경현;박원일;윤일수
    • 한국도로학회논문집
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    • 제18권2호
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    • pp.91-101
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    • 2016
  • PURPOSES : The aim of this study was to compare the performance of the QUEENSOD method and the gravity model in estimating Origin-Destination (O/D) tables for a large-sized microscopic traffic simulation network. METHODS : In this study, an expressway network was simulated using the microscopic traffic simulation model, VISSIM. The gravity model and QUEENSOD method were used to estimate the O/D pairs between internal and between external zones. RESULTS: After obtaining estimations of the O/D table by using both the gravity model and the QUEENSOD method, the value of the root mean square error (RMSE) for O/D pairs between internal zones were compared. For the gravity model and the QUEENSOD method, the RMSE obtained were 386.0 and 241.2, respectively. The O/D tables estimated using both methods were then entered into the VISSIM networks and calibrated with measured travel time. The resulting estimated travel times were then compared. For the gravity model and the QUEENSOD method, the estimated travel times showed 1.16% and 0.45% deviation from the surveyed travel time, respectively. CONCLUSIONS : In building a large-sized microscopic traffic simulation network, an O/D matrix is essential in order to produce reliable analysis results. When link counts from diverse ITS facilities are available, the QUEENSOD method outperforms the gravity model.

통행시간 패턴인식형 버스도착시간 예측 알고리즘 개발 연구 (A Study on Development of Bus Arrival Time Prediction Algorithm by using Travel Time Pattern Recognition)

  • 장현호;윤병조;이진수
    • 대한토목학회논문집
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    • 제39권6호
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    • pp.833-839
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    • 2019
  • BIS (Bus Information System:버스정보시스템, 이하 BIS)는 시내버스 운행과 관련된 각종 정보를 수집하고 예측알고리즘을 통해 이용객에게 정보를 제공하고 있다. 동일 구간의 최근 정보를 통한 예측방법은 해당 구간의 소통상황을 반영하지만 예측 대상노선의 특성을 반영할 수 없다는 한계가 있다. 해당노선의 동시간대 과거이력자료를 통해 예측하는 방법은 소통상황의 변동성이 큰 첨두시 예측에 한계가 있는 실정이다. 따라서 예측대상 시점의 통행패턴을 인식하고 가장 유사한 과거 시점의 통행패턴을 선택할 수 있는 패턴인식형 버스도착시간 예측 알고리즘을 개발하였다. 본연구의 예측 결과를 서울시 BIS 도착예측정보이력과 비교 검증한 결과 각 정류장 간 통행시간의 평균제곱근오차가 비첨두시 약 35초(기존: 40초), 첨두시 약 40초(기존: 60초)로 기존대비 약 10~20 %의 개선을 보였다. 이는 동일 과거 시간대 외의 시간대에 현재 교통상황을 대표할 수 있는 자료가 존재함을 의미한다.

히스토리컬 프로파일 구축과 시.공간 자료합성에 의한 단속류 통행시간 예측 (Travel Time Forecasting in an Interrupted Traffic Flow by adopting Historical Profile and Time-Space Data Fusion)

  • 여태동;한경수;배상훈
    • 대한교통학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.133-144
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    • 2009
  • 현재 국내에서는 지역간 교통의 이동성 및 안전성을 향상시키기 위해 국도를 대상으로 ITS사업을 추진중에 있다. 이러한 ITS 사업을 통해 교통정보를 이용자에게 실시간으로 제공해 줌으로써 기존의 교통시설의 이용을 극대화 하는데 목적을 두고 있다. 이러한 정보 제공시 운전자에게 보다 정확한 통행시간정보를 제공해 주는것이 가장 중요하므로 본 연구에서는 자료의 전처리를 통해 원시데이터의 이상치 제거 및 결측처리를 실시하였다. 이를 통해 통행시간 예측의 기본이 되는 원시데이터의 정확성을 향상시켜 정보의 신뢰도를 높일 수 있는 방안을 모색하였다. 그리고 통행시간 예측을 위해 단속류 도로의 특성을 보다 정확히 반영할 수 있는 히스토리컬 프로파일 모형을 구축하였으며 실제 교통류의 특성을 적극적으로 반영하기 위해 보정식을 개발하였다. 따라서 제안된 모형과 히스토리컬 프로파일 모형과 보정식을 통해 통행시간을 예측한 후 기존의 방식인 신경망 모형, 칼만필터 모형과의 비교검증을 실시하였다. 결과적으로 일반적인 상황에서는 칼만필터 모형과 비슷한 예측력을 보였으나, 첨두시나 유고상황에서는 개발모형이 실제 교통흐름을 상대적으로 정확히 반영하여 예측을 수행함을 확인하였다.

차량일정계획을 위한 도시내 차량이동속도 추정모델에 대한 연구 (A Study on the Estimation Models of Intra-City Travel Speeds for Vehicle Scheduling)

  • 박양병;홍성철
    • 산업공학
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    • 제11권1호
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    • pp.75-84
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    • 1998
  • The important issue for intra-city vehicle scheduling is to measure and store actual vehicle travel speeds between customer locations. Travel speeds(and times) in nearly all metropolitan areas change drastically during the day because of congestion in certain parts of the city road network. We propose three models for estimating departure time-dependent travel speeds between locations that relieve much burden for the data collection and computer storage requirements. Two of the three models use a least squares method and the rest one employs a neural network trained with the back-propagation rule. On a real-world study using the travel speed data collected in Seoul, we found out that the neural network model is more accurate than the other two models.

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시간처짐현상을 고려한 장거리구간 통행시간 예측 모형 개발 (Development of a Freeway Travel Time Forecasting Model for Long Distance Section with Due Regard to Time-lag)

  • 이의은;김정현
    • 대한교통학회지
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    • 제20권4호
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    • pp.51-61
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    • 2002
  • 본 연구에서는 운전자 입장에서 원하는 고속도로 다구간의 통행시간을 예측하는 모형을 구축하였다. 현재 지점검지기를 통해 생성되는 예상통행시간 정보는 장거리 통행시 발생되는 시간처짐현상을 반영하지 못하고 있다. 이로 인하여 도로이용자들의 신뢰가 떨어져. 전체적인 ATIS의 효과를 거두지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 시간처짐 현상과 영업소 지체를 반영한 고속도로 다구간의 통행시간예측을 위하여, 한국도로공사에서 운영중인 검지기의 교통량 자료와 TCS자료를 사용하였다. 또한 실제 시스템에의 적용을 위해 이상치가 섞여 있는 자료를 유지하였다. 예측에 사용된 모형은 3개의 입력유니트와 2개의 출력유니트를 가지는 선행신경망의 형태로 구성하였으며, 학습방법은 역전파법을 이용하였다. 또한 학습속도와 예측력에 영향을 주는 학습계수, 은닉층의 유니트수, 반복 횟수에 따라 12개의 대안을 구성하여 예측결과를 토대로 최적대안을 모형으로 채택하였다. 이러한 본 연구의 자료특성에 의해 원하는 구간까지의 통행시간을 구할 수가 있다.