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서울시 장애인콜택시 대기시간 예측 LSTM 모델의 적정 하이퍼파라미터 선정
홍두선,가은한,하성현,이청원 대한교통학회 2018 대한교통학회 학술대회지 Vol.78 No.-
교통약자로 분류되는 장애인의 교통편의 증진을 위해 특별교통수단으로 운영되는 서울시 장애인콜택시는 긴 대기시간으로 인해 이용자들의 만족도가 낮은 상황이다. 차량 증차 등을 통해 다각도로 대기시간을 감소시키기 위한 방안들을 시도하였으나 추가공급에 따른 수요 증가 등의 이유로 대기시간에 대한 이용자들의 불만족도는 크게 변하지 않고 있다. 기존 서비스개선방안으로는 이용자들에게 정보제공을 고려하지 않았으며, 버스도착안내정보 제공서비스 등의 사례를 살펴볼 때 이용자들에게 대기시간 예측정보를 제공한다면 불만을 줄일 수 있을 것으로 보인다. 장애인콜택시의 대기시간은 변동성이 큰 특징을 가지고 있으므로 미래의 대기시간을 알기 위해서는 예측 방안이 필요하며 이에 대한 검토가 필요하다. 본 연구는 딥러닝(Deep Learning) 모델 중 시계열자료에 적합하다고 알려진 LSTM (Long Short-Term Memory Network)를 서울시 장애인콜택시 대기시간 예측모델로 활용하고, 최적 모델선정을 위해 적정한 하이퍼파라미터(Hyperparameter)를 선정하였다. 서울시 장애인콜택시 대기시간 예측의 새로운 방법으로써 기존 시계열모델이 아닌 딥러닝 모델의 활용가능성과 적정성을 확인하였다. 본 연구에서는 LSTM의 적합도 (Goodness of Fit)와 성능평가(Performance Evaluation) 지표로 RMSE (Root Mean Square Error)를 활용하였다. 향후 본 연구를 기반으로 하여 다양한 교통정보제공분야에 딥러닝 모델을 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
원도심 주차문제 분석을 위한 시뮬레이션 개발 및 불법주차율 변화에 따른 효과 사례분석
정연우,홍두선,강길원,이청원 대한교통학회 2022 대한교통학회 학술대회지 Vol.87 No.-
원도심의 주차문제는 시민들의 삶의 질을 낮추는 가장 큰 요인 중 하나로 꼽힌다. 특히, 불법주차의 경우 원도심 내 차량 및 보행자의 통행을 방해할 뿐만 아니라, 다양한 사고의 원인이 된다. 이러한 원도심 주차문제의 개선방안을 수립하기 위해서는 주차실태에 따른 통행 및 주차 특성을 분석할 수 있는 Simulation tool이 필요하다. 본 연구는 교통 시뮬레이션 프로그램인 Aimsun을 기반으로 원도심 주차문제 분석을 위한 시뮬레이션을 개발하였다. Aimsun 내부 기능 및 추가 기능 API를 활용하여 합법 및 불법 노상주차행태를 현실성 있게 구현하였으며, 불법주차로 인해 발생하는 원도심 내 소통장애 또한 구현하였다. 개발된 시뮬레이션을 활용하여 다양한 불법주차율을 가정한 시나리오 분석을 통해 불법주차로 인한 원도심 내 통행 및 주차특성의 변화를 분석하였다. 분석 결과, 불법주차 감소를 통해 인해 대상지 내 통행속도를 유의미하게 개선할 수 있음을 확인하였으며, 공급된 주차면의 효율 또한 크게 증가함을 확인하였다. 향후 본 연구에서 개발한 시뮬레이션을 통해 공유주차 등의 주차정책을 다양한 시나리오하에서 효과를 검증할 수 있을 것으로 기대된다.