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과제명 | 빅데이터 기반 대중교통 최적 운영 및 연계시스템 개발 |
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주관연구기관 |
한국철도기술연구원 Korea Railroad Research Institute |
연구책임자 | 민재홍 |
참여연구자 | 김정현, 엄진기, 김경태, 이준, 이광섭, 오동규, 이인묵, 유소영, 곽호찬, 송지영, 오석문 ... |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2017-12 |
과제시작년도 | 2017 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO201800009855 |
과제고유번호 | 1711061751 |
사업명 | 한국철도기술연구원연구운영비지원 |
DB 구축일자 | 2018-05-26 |
키워드 | 빅데이터.대중교통운영.운영최적화.인공지능.행태기반분석.Big data.Public transportation operation.Operational Optimization.Artificial Intelligence.Activity-based Analysis. |
DOI | https://doi.org/10.23000/TRKO201800009855 |
○ 통행수요에 최적화된 인공지능 기반 대중교통 운영시스템 기술개발
- 대중교통 운영계획 결정과 연관된 빅데이터 수집, 처리 및 연계 기술개발
- 현행 및 예측 통행수요에 최적화된 대중교통 운행계획 (배차) 실시간 생성 기술...
○ 통행수요에 최적화된 인공지능 기반 대중교통 운영시스템 기술개발
- 대중교통 운영계획 결정과 연관된 빅데이터 수집, 처리 및 연계 기술개발
- 현행 및 예측 통행수요에 최적화된 대중교통 운행계획 (배차) 실시간 생성 기술개발
(인공지능 기법 기반으로 최적화 수행)
- 단일 노선 대상의 최적 운행계획 시뮬레이션
○ 빅데이터를 활용한 활동인구기반 OD(기종점) 추정 기술개발
- 활동주체(Agent) 별 시·공간 활동분포 및 수단선택 추정기술
- 시·공간 및 활동별 기종점 OD 구축 기술
- 시·공간 수준별 (시간대/지리적 공간) 활동인구(OD) 검증 기술
○ 통합운영 최적화 모델링 및 인프라 데이터 구축
- 철도 및 대중교통 통합운영 최적화 모델링
- 통합운영 스케줄 시뮬레이션 S/W 설계 및 기본모듈 구현
- 통합운영체계 현장 (역사 등) 시범적용 사이트 선정 및 인프라 데이터 구축
( 출처 : 보고서 요약서 5p )
Ⅳ. Results
1. Development of public transportation system based on artificial intelligence
◦ Data collection and analysis of...
Ⅳ. Results
1. Development of public transportation system based on artificial intelligence
◦ Data collection and analysis of elements affecting public transport demand, public transportation operation, and public transportation operation through collecting big data related to transportation card data, associative area data, bus information system, railway planetary guide, vehicle, infrastructure maintenance We constructed an operation plan generation algorithm based on the artificial intelligence technique and then performed an optimal dispatch (operation plan) simulation for a single route based on predicted demand.
2. Development of OD (Origin-Destination) estimation technology based on active population using Big Data
◦ We have developed an estimation technique for the time, the activity, the destination of the activity and the transportation method, and developed a technique to estimate the traffic distribution and the means of transportation among the various points of time, space, and activity. We also implemented a time - space verification and feedback algorithm for the active population.
3. Integrated operational optimization modeling and infrastructure data construction
◦ We have developed indicators for integrated operation, developed integrated operation optimization technology, and designed the integrated operation schedule simulation software. In addition, we developed a methodology for the analysis of the effects of theexpress railway business, applied it to actual cases, and analyzed the behavior of express train users.
( 출처 : SUMMARY 11p )
참여 연구원 | 김정현, 엄진기, 김경태, 이준, 이광섭, 오동규, 이인묵, 유소영, 곽호찬, 송지영, 오석문, 김경민, 유재균, 문대섭, 장세기, 이경철, 권용장, 양근율, 이성혁, 차윤철, 김태진, 백정한, 주진형, 성명언, 김경주, 송지성, 김예은, 홍정원, |
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빅데이터 기반 대중교통 최적 운영 및 연계시스템 개발
주관연구기관 : 한국철도기술연구원
Korea Railroad Research Institute
책임연구자 :
민재홍
발행년월 : 2017-12
보고서 내 다른 이미지
과제명(ProjectTitle) : | - |
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연구책임자(Manager) : | - |
과제기간(DetailSeriesProject) : | - |
총연구비 (DetailSeriesProject) : | - |
키워드(keyword) : | - |
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연구목표(Goal) : | - |
연구내용(Abstract) : | - |
기대효과(Effect) : | - |
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구성항목 |
관리번호, 제목(한글), 저자명(한글), 발행일자, 전자원문, 초록(한글), 초록(영문)
관리번호, 제목(한글), 제목(영문), 저자명(한글), 저자명(영문), 주관연구기관(한글), 주관연구기관(영문), 발행일자, 총페이지수, 주관부처명, 과제시작일, 보고서번호, 과제종료일, 주제분류, 키워드(한글), 전자원문, 키워드(영문), 입수제어번호, 초록(한글), 초록(영문), 목차
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