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정류장 및 노선 정보를 이용한 GPS기반 버스 노선 추측 알고리즘
GPS based Bus Route Estimation Algorithm by Using Information of Bus Stops and Routes 원문보기

한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회, 2014 Apr. 22, 2014년, pp.268 - 271  

윤용상 (전남대학교 전자컴퓨터공학부) ,  김경백 (전남대학교 전자컴퓨터공학부)

초록
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일반적인 이동 수단은 도보, 자동차, 버스가 있으며 그 외에 기차, 자전거 등이 있다. 사용자가 이용하는 이동 수단 상태는 개개인의 특징을 포함하며 이를 파악한다면 다양한 면에서 유용하게 사용 될 수 있다. 사용자의 이동 수단의 상태를 파악하기 위해서 GPS 정보가 사용될 수 있고, 위치정보 기반의 평균속도를 계산함으로써 대표적인 이동수단인 도보, 자동차, 버스를 구별할 수 있다. 이 논문에서는 사용자가 버스를 탑승하고 있을 경우, 위치 정보와 GIS정보(버스 정류장 정보와 버스 노선 정보)를 통해 해당 탑승 버스의 노선 정보를 예측하기 위한 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 수행 가능성을 파악하기 위해, 약 1개월간 수집된 버스 이동 GPS 로그와 광주지역 버스 노선 및 정류장 정보를 이용한 알고리즘 검증을 수행하였고, 알고리즘이 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이 논문에서는 보다 자세한 사용자의 이동 수단 상태를 파악하기 위해서 GIS정보를 사용하는 경우중 하나로버스 정류장 및 노선 정보를 이용한 위치기반 버스 노선 예측 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 사용하면, 수집 되는 위치정보를 통해 버스와 차량상태를 확실하게 구분하고, 버스의 경우 사용자가 탑승한 버스 노선 정보 까지 정확히 파악할 수 있다.
  • 이동기기의 고도화에 따라 사용자의 행동 양식을 이동기기에서 인지하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 논문에서는 이동기기의 GPS정보와 지상의 GIS정보, 특히 버스 정류장 및 버스 노선 정보를 함께 사용하여 사용자의 이동수단을 판단하여 탑승하고 있는 버스의 노선 정보를 예측하는 알고리즘을 제안하였다. 실제 버스 탑승을 통해 수집된 GPS정보를 사용하여 알고리즘의 성능을 검증 하였다.
  • 이때, 기존에 버스 노선 리스트에 등록되어 있던 노선들에 대해서는 새로 들어온 정류장에 따라서 이 노선의 유효성 여부를 판단한다. 임의의 기존 등록된 하나의 노선이 현재 정류장 위치를 알고 있다고 하자.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
도보 상태와 차량 상태를 구분하는 방법은? 이와 같이 자세한 사용자의 이동 수단 상태를 파악할 수 있다면 얻을 수 있는 효과가 큰 반면, 위치 정보만으로 이와 같은 자세한 상태를 얻는 것은 쉽지 않다. 단순히 도보 상태와 차량 상태를 구분 짓는 정도는 위치정보와 평균속도 정보를 사용하여 파악할 수 있다. 하지만, 간단한 예로, 버스와 자동차를 구분하는 것은 정차주기의 변화 및 도로 교통 상황 등에 의한 다양한 변수로 인해 구분을 명확히 짓기 힘들게 된다.
정류장 정보 busStop은 무엇으로 이뤄져있는가? 정류장 정보 busStop(i)는 id, sname, through Bus 3가지 항목들로 구성되어 있다. Id는 각 버스 정류장의 고유번호이며 sname은 각 정류장의 명칭이다. 마지막으로 throughBus는 해당 정류장에 정차하는 모든 버스들을 상, 하행을 구분하여 담고 있다.
사용자의 이동수단을 판단하여 탑승하고 있는 버스의 노선 정보를 예측하는 알고리즘의 버스 노선 예측에 필요한 소요 시간은? 이 논문에서는 이동기기의 GPS정보와 지상의 GIS정보, 특히 버스 정류장 및 버스 노선 정보를 함께 사용하여 사용자의 이동수단을 판단하여 탑승하고 있는 버스의 노선 정보를 예측하는 알고리즘을 제안하였다. 실제 버스 탑승을 통해 수집된 GPS정보를 사용하여 알고리즘의 성능을 검증 하였다. 버스의 잦은 정차 및 정류장간의 간격의 다양성에 따라 버스 노선 예측에 필요한 소요 시간은 평균 16분 29초로 약간 길고 그 편차도 큰 것을 확인하였다.
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