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교통취약지역은 대중교통 서비스 부족으로 주민들의 이동권이 제한되고 지역 쇠퇴를 겪고 있습니다. 이러한 문제 해결을 위해 본 기술은 AI 유전 알고리즘을 활용한 시내버스 노선 최적화 방법 및 시스템을 제안합니다. 컴퓨터 장치를 통해 출발지 및 목적지 정류장을 선택하고, 현재 경로의 인접 정류장을 임의로 선택하여 노선을 구성합니다. 특히, '돌연변이 확률'과 '룰렛 휠 선택' 기법을 도입하여 지역 최적해에 머무르지 않고 전역 최적의 노선을 탐색합니다. 교통카드 데이터 및 정류장 현황 데이터를 분석하여 수요, 길이, 굴곡도, 정류장 간 이격 거리를 고려한 적합도 함수를 정의하고, 이를 기반으로 노선을 진화시킵니다. 이로써 기존 노선 증차 없이도 교통취약지역의 대중교통 효율성을 극대화하여 주민들의 삶의 질 향상과 지역 활성화에 기여할 수 있습니다. 본 기술은 정책 결정 및 노선 개편의 새로운 기준을 제시합니다.
기술 분야 | 대중교통 노선 최적화 |
판매 유형 | 자체 판매 |
판매 상태 | 판매 중 |
기술명 | |
교통취약지역을 위한 시내버스 노선의 설정 방법 및 시스템 | |
기관명 | |
인하대학교 산학협력단 | |
대표 연구자 | 공동연구자 |
강성우 | - |
출원번호 | 등록번호 |
1020200124138 | 1024890790000 |
권리구분 | 출원일 |
특허 | 2020.09.24 |
중요 키워드 | |
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