WO2018128244A1 - 국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 방법 및 시스템 - Google Patents

국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 방법 및 시스템 Download PDF

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박용국
이민구
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Definitions

  • the present invention relates to a scheduling algorithm for transport optimization, and more particularly, to a transport optimization scheduling method and system for efficiently supporting a participant's transport occurring in various events throughout the event.
  • the event organizer prepares preliminary plans related to the transport of participants or teams at various events at home and abroad.
  • it has been relied on the management of the organizers and algorithms for transport optimization scheduling simulation using IT technology. And there is no application of the method.
  • the present invention has been made to solve the above problems, an object of the present invention, to support the smooth transportation of participants or participating teams in the entire process before the event, including before the event, during the event, after the event. To provide a pre / scheduled / post-transport optimization scheduling method and system.
  • Transport scheduling method for achieving the above object, the step of receiving a plurality of source information; Receiving a plurality of destination information; Receiving a plurality of transport resource information; And generating a schedule for transporting the personnel of the plurality of origins to the plurality of destinations with the plurality of transport resources, wherein the plurality of origins and destinations include the origins and destinations before the event is held and the origination place during the event. And destinations and at least one of the origins and destinations after the event is held.
  • the distance between the starting points and the destinations and real-time traffic information may be obtained through the API of the open map.
  • the generation step may generate a schedule that minimizes the sum of the number of transporters, the number of untransported transporters, the cost of transporting resources and the cost of not transporting resources.
  • the generating step comprises: constructing a decision matrix; Creating a first generation; Calculating a goodness-of-fit function for each entity constituting the household; Determining an elite gene; repeating generation of the next generation based on the mutation; And determining a value having the best fit function value as a solution for generating a schedule.
  • the calculating step may apply a penalty based on the number of personnel who did not transport, for an individual who would not be able to transport personnel.
  • the calculating step may apply a penalty based on the excess capacity in the case of excess dispatch relative to the transport personnel.
  • the regenerating step may add a transport resource, while minimizing the sum of the number of transporters, the number of untransported transporters, the cost of transporting a transport resource, and the cost of transporting a transport resource.
  • the schedule can be regenerated.
  • Personnel at the point of departure may be grouped by country and by team, and transport resources may be assigned separately by team.
  • Transport scheduling system an input unit for receiving a plurality of source information, a plurality of destination information and a plurality of transport resource information; And a calculation unit configured to generate a schedule for transporting the personnel of the plurality of origins to the plurality of destinations through the plurality of transport resources, wherein the plurality of origins and destinations include the origins and destinations before the event is held and the origination place during the event. And destinations and at least one of the origins and destinations after the event is held.
  • Transport scheduling method the step of receiving a plurality of source information; Receiving a plurality of destination information; And generating a schedule for transporting the personnel of the plurality of origins to the plurality of destinations with the plurality of transport resources, wherein the plurality of origins and destinations include the origins and destinations before the event is held and the origination place during the event. And destinations and at least one of the origins and destinations after the event is held.
  • Transport scheduling system for another embodiment of the present invention, the input unit for receiving a plurality of source information and a plurality of destination information; And a calculation unit configured to generate a schedule for transporting the personnel of the plurality of origins to the plurality of destinations through the plurality of transport resources, wherein the plurality of origins and destinations include the origins and destinations before the event is held and the origination place during the event. And destinations and at least one of the origins and destinations after the event is held.
  • the user can freely input variables according to events before and during the event, events after the event, and surrounding conditions and conditions surrounding the event so that the user can schedule transportation in terms of cost and time optimization. Freedom of freedom and convenience will be maximized.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an input screen for inputting airport, accommodation, stadium, and garage information from each country.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a vehicle information input screen
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a team information input screen
  • 5 is a diagram illustrating an input screen for pre-transport scheduling
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an input screen for transport scheduling while an event is held
  • FIGS. 9 and 10 are diagrams illustrating a transport scheduling result during event optimization optimized by vehicle addition
  • 11 is a diagram illustrating an input screen for post transport scheduling
  • FIG. 14 is a block diagram of a pre / scheduled / post transport optimized scheduling system of domestic and international events according to another embodiment of the present invention.
  • the transport of participants or participating teams in advance / host / post between airport and lodging place, lodging place and event venue, event venue and lodging place in relation to transport scheduling that always occurs at domestic and international events.
  • the events include sporting events, commercial events (expositions, exhibitions, etc.), cultural events (concerts, performances, etc.), educational / science events (academic conferences, seminars, etc.), political events (inauguration ceremony, awarding ceremony, etc.), and the like. And, regardless of the type, size and timing.
  • Transport optimization to support the smooth transportation of participants or teams during the event, including before, during, and after the event, should be designed considering both cost and time.
  • securing sufficient transportation resources is expensive, but the time required for transportation can be reduced, and if the transportation problems are not secured due to budgetary problems, the time required for transportation can be increased, but the required cost can be reduced.
  • the prior / held / post-transport optimization scheduling is performed by reflecting event characteristics based on the trade-off relationship of cost and time, and is specifically as shown in FIG. 1.
  • FIG. 1 is a flow chart provided in the description of the pre / scheduled / post transport optimization scheduling method of the domestic and international events according to an embodiment of the present invention.
  • the arrival airport, accommodation, and event venue by each participating team are DBized.
  • an open platform e.g. SK Tmap
  • real-time traffic information and distances between the arrival airport and the lodging, between the lodging and the event venue are obtained, stored and updated repeatedly.
  • step S120 confirms the location and the path on the open map (S120).
  • step S120 before the event is held (airport-> accommodation), when the event is held (dormitory-> holding), and after the event is held (via the arrival airport / accommodation / event venue DB (255) for each participating team, which is pre-built) -> Travel time between lodgings is estimated based on real-time traffic information, and the corresponding route is shown on the open map and delivered to the user.
  • the transport resource receives static information (S130).
  • the cost or time optimal scheduling is based on the vehicles currently available in consideration of contingency situations such as vehicles prepared by the organizer or secured through sponsorship, or failure during the event.
  • Static information such as capacity, fuel economy, fuel cost and running cost are entered.
  • S140 receives the transport resource dynamic information (S140). This is a procedure for entering various transport resource information available to the organizer. The type and number of transport resources by transport capacity are input and the current location and departure time of transport resources are input and applied to the cost and time optimization simulation. In addition, for time-optimized simulations, additional requirements for the arrival time of the event venue will be added for each participating team.
  • Cost optimization and time optimization algorithms are performed based on the inputted information (S150). Cost optimization and time optimization algorithms are performed in the following procedure.
  • a decision matrix is constructed (S151). Here we determine the shape and length of the matrix and genes between the transport resource and the team.
  • the gene is in the form of an integer, which is the team number. Team numbers start at 0 and range from n-1 (for n teams).
  • the gene length is designed to have the same length as each vehicle, because variable genes cause problems when they are replaced by the next generation after breeding. Accordingly, the length of the gene is determined by the vehicle standard, specifically, as follows.
  • the gene length required by each vehicle is the number of times the vehicle needs to be heard by the team (hotel or stadium), so the number of teams among the teams divided by the lowest vehicle capacity is applied.
  • the length of a gene is the product of b multiplied by the number of vehicles.
  • a first generation for the next decision is generated (S152).
  • the gene represents the team number, which should be marked as the case where the vehicle is not running.
  • the first generation generates random values between 0 and n for each gene, and generates one individual as the number of individuals per generation received.
  • the goodness-of-fit function is a function to calculate the minimum cost. It calculates the distance traveled and the time traveled for each vehicle through the genetic information (what team is heard), and calculates the actual cost through the distance traveled (oil cost, fixed Cost).
  • the penalty for not transporting all personnel is preset (eg 50000), and the penalty is applied by multiplying any value per un transported personnel.
  • the maximum capacity value of vehicles are also charged. For example, if there is a vehicle that can carry 250 people in a 200-person quarter, the value of [250-200- (maximum capacity of the vehicle)] * k is penalized. For example, the k value can be set to 50000.
  • the above value (actual running cost, fixed cost, and penalty value added) is set to T as the running cost, and the time cost is calculated by dividing the case with and without time limit.
  • the time-out value (in seconds) T 2 / Lt Set to 2 If there is no time limit, the time cost constant is set to T 2 / (4 * 60 * 60) 2 .
  • the elite entity Before mating, the elite entity is reflected in the next generation and performs mating.
  • the roulette wheel method selects parent objects to cross, and when crossing the two selected objects, two cutting points are set by dividing the gene into three parts. In other words, inherit the gene of parent 1 from 0 to 1/3 and inherit the gene of parent 2 from 2/3 to the end, and inherit the gene of parent 1 from 1/3 to 2/3 between them. Give it.
  • Step S156 is repeated by the number of generations-1.
  • the cost optimization scheduling result is output (S160). Specifically, the allocation of transportation resources for each participating team by time-optimizing transportation before the event (airport-> accommodation), at the time of event (stay-> venue), and after the event is held (hosting-> accommodation)
  • the scheduling information is plotted in a time series and provides total operating cost results from a cost optimization perspective.
  • each participating team has a restriction on the arrival completion time (for example, one hour or two hours before the start of the event) at the event venue, it will be prioritized within the time required by the cost optimization scheduling in step S160. It is determined whether or not it arrives (S170).
  • the number of additional transport resources required to enter the required time is calculated (S180). At this time, the time scheduling is calculated for each type of transport resources added when transport resources are added, and the type and number of transport resources that minimize cost among additional transport resources that satisfy the required time are selected.
  • the movement path for the scheduling result indicating the time-based allocation of transport resources dedicated to the participating teams by transport optimization from the perspective of time is represented in text, illustrated on an open map, and the scheduling information is shown in a graph in time series (S190).
  • FIGS. 2 to 13 illustrate user interface screens provided in the process of applying the pre / hold / post transport optimization scheduling method of domestic and foreign events described above to transport optimization for a sporting event.
  • FIG. 2 illustrates an example of an airport, a hotel, a stadium, and a garage information input screen for arriving at each event participating party, a vehicle information input screen is illustrated in FIG. 3, and a team information input screen is illustrated in FIG. 4.
  • FIG. 5 illustrates an input screen for pre-transport scheduling
  • FIGS. 6 and 7 illustrate pre-transport scheduling results.
  • FIGS. 9 and 10 illustrate a result of the event scheduling during event holding by adding a vehicle.
  • FIG. 11 illustrates an input screen for post transport scheduling
  • FIGS. 12 and 13 illustrate post transport scheduling results.
  • Transport optimization scheduling system includes a communication unit 110, input unit 220, arithmetic unit 230, output unit 240 and storage unit 250 .
  • the communication unit 210 is connected to communicate with the portal server providing the user terminal and the open map.
  • the input unit 220 provides a user interface screen for inputting information through steps S110, S130, and S140 of FIG. 1 to the user terminal through the communication unit 210, and stores the input information in the DB of the storage unit 250. Store in
  • the calculation unit 230 performs algorithms performed through steps S150 to S190 of FIG. 1 using information stored in the DB of the storage unit 250 to perform pre / scheduled / post transport optimization scheduling of events.
  • the result of the execution is stored in the storage 250.
  • the output unit 240 provides a result of the algorithm performed by the calculator 230 to the user terminal through the communication unit 210.
  • pre / held / post transport scheduling covering before, during, and after an event is performed, and there is no limitation on the number of event venues, and each event venue. Even if the arrival time is different, scheduling can be performed and additional transport resources can be derived to satisfy the arrival time.
  • the scheduling of the transport resources can be scheduled regardless of where the current event venue, garage, lodging place, etc. is located, and the transport capacity of the transport resources is used by the user. Can be defined and used even if the departure time for the transport of the transport resources is different.
  • the movement route is represented in text and illustrated on an open map, reflecting the real-time traffic information and distance, and the scheduling information is displayed in a time series as a graph. Maximize the user's freedom and convenience so that users can freely input variables according to the surrounding conditions and conditions surrounding the event to schedule transportation in terms of cost and time optimization.
  • the technical idea of the present invention can be applied to a computer-readable recording medium containing a computer program for performing the functions of the apparatus and method according to the present embodiment.
  • the technical idea according to various embodiments of the present disclosure may be implemented in the form of computer readable codes recorded on a computer readable recording medium.
  • the computer-readable recording medium can be any data storage device that can be read by a computer and can store data.
  • the computer-readable recording medium may be a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic tape, a floppy disk, an optical disk, a hard disk drive, or the like.
  • the computer-readable code or program stored in the computer-readable recording medium may be transmitted through a network connected between the computers.

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Abstract

국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 방법 및 시스템이 제공된다. 본 수송 스케줄링 방법은 다수의 출발지 정보, 다수의 목적지 정보, 다수의 수송자원 정보를 입력받고, 다수의 수송자원으로 다수의 출발지의 인원들을 다수의 목적지로 수송하기 위한 스케줄을 생성하고, 다수의 출발지와 목적지는 이벤트 개최전의 출발지들과 목적지들, 이벤트 개최중의 출발지들과 목적지들 및 이벤트 개최후의 출발지들과 목적지들 중 적어도 하나를 포함한다. 이에 의해, 국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화를 통해 이벤트 개최 과정을 포괄하는 수송 최적화 스케줄링의 토대를 마련할 수 있게 된다.

Description

국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 방법 및 시스템
본 발명은 수송 최적화를 위한 스케줄링 알고리즘에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 다양한 이벤트에서 발생하는 참여자의 수송을 이벤트 개최 전 과정에 걸쳐 효율적으로 지원하기 위한 수송 최적화 스케줄링 방법 및 시스템에 관한 것이다.
종래의 경우 다양한 국내외 이벤트 개최시 이벤트 주최측에서 참여자 혹은 참여팀의 수송과 관련한 사전 계획들을 준비하는 과정은 존재하나 대부분의 경우 주최측 담당자의 관리에 의존하여왔으며 IT기술을 적용한 수송 최적화 스케줄링 시뮬레이션을 위한 알고리즘 및 방법의 적용은 전무한 상황이다.
소규모 이벤트 뿐만 아니라 특별히 대형 이벤트인 스포츠 분야에서도 수송과 관련하여 사전 계획들을 준비하지만 사전 계획들의 오류와 현장에서의 잦은 운영 실수로 다양한 문제를 야기해왔다.
따라서 이러한 문제를 사전에 방지하고 이벤트 개최전, 이벤트 개최시, 이벤트 개최후를 포괄하여 이벤트 개최 전 과정에서 참여자 혹은 참여팀의 원활한 수송을 지원하기 위해서는 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 시뮬레이션을 위한 알고리즘이 요원한 상황이다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 이벤트 개최전, 이벤트 개최시, 이벤트 개최후를 포함하여 이벤트 개최 전 과정에서 참여자 혹은 참여팀의 원활한 수송을 지원하기 위한 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 방법 및 시스템을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 수송 스케줄링 방법은, 다수의 출발지 정보를 입력받는 단계; 다수의 목적지 정보를 입력받는 단계; 다수의 수송자원 정보를 입력받는 단계; 및 다수의 수송자원으로 다수의 출발지의 인원들을 다수의 목적지로 수송하기 위한 스케줄을 생성하는 단계;를 포함하고, 다수의 출발지와 목적지는, 이벤트 개최전의 출발지들과 목적지들, 이벤트 개최중의 출발지들과 목적지들 및 이벤트 개최후의 출발지들과 목적지들 중 적어도 하나를 포함한다.
생성 단계는, 오픈 맵의 API를 통해 출발지들과 목적지들 간의 거리와 실시간 교통정보를 획득하여 이용할 수 있다.
생성 단계는, 수송인원수, 미수송인원수, 수송자원 운행에 따른 소요비용 및 수송자원 미운행에 따른 소요비용의 합을 최소로 하는 스케줄을 생성할 수 있다.
생성 단계는, 의사결정 행렬을 구성하는 단계; 처음 세대를 생성하는 단계; 세대를 구성하는 각 개체 마다 적합도 함수를 계산하는 단계; 엘리트 유전자를 결정하는 단계; mutation 기반으로 다음 세대 생성을 반복하는 단계; 및 적합도 함수 값이 가장 우수한 값을 스케줄 생성을 위한 해로 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.
계산 단계는, 인원 수송을 못하게 되는 개체에 대해, 수송하지 못한 인원의 수에 기초한 페널티를 적용할 수 있다.
계산 단계는, 수송 인원 대비 초과 배차의 경우, 초과 용량에 기초한 페널티를 적용할 수 있다.
생성된 스케줄에 따를 경우, 인원들을 요구되는 시간 전에 수송 가능한지 판단하는 단계; 및 수송 불가능한 것으로 판단되면, 수송자원을 추가하고 스케줄을 재생성하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 수송 스케줄링 방법은, 재생성 단계는, 수송자원을 추가하면서, 수송인원수, 미수송인원수, 수송자원 운행에 따른 소요비용 및 수송자원 미운행에 따른 소요비용의 합을 최소로 하는 스케줄을 재생성할 수 있다.
출발지의 인원들은 국가별 및 팀별로 그룹화되고, 팀별로 수송자원이 별도로 배정될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 수송 스케줄링 시스템은, 다수의 출발지 정보, 다수의 목적지 정보 및 다수의 수송자원 정보를 입력받는 입력부; 및 다수의 수송자원으로 다수의 출발지의 인원들을 다수의 목적지로 수송하기 위한 스케줄을 생성하는 연산부;를 포함하고, 다수의 출발지와 목적지는, 이벤트 개최전의 출발지들과 목적지들, 이벤트 개최중의 출발지들과 목적지들 및 이벤트 개최후의 출발지들과 목적지들 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 수송 스케줄링 방법은, 다수의 출발지 정보를 입력받는 단계; 다수의 목적지 정보를 입력받는 단계; 및 다수의 수송자원으로 다수의 출발지의 인원들을 다수의 목적지로 수송하기 위한 스케줄을 생성하는 단계;를 포함하고, 다수의 출발지와 목적지는, 이벤트 개최전의 출발지들과 목적지들, 이벤트 개최중의 출발지들과 목적지들 및 이벤트 개최후의 출발지들과 목적지들 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 수송 스케줄링 시스템은, 다수의 출발지 정보 및 다수의 목적지 정보를 입력받는 입력부; 및 다수의 수송자원으로 다수의 출발지의 인원들을 다수의 목적지로 수송하기 위한 스케줄을 생성하는 연산부;를 포함하고, 다수의 출발지와 목적지는, 이벤트 개최전의 출발지들과 목적지들, 이벤트 개최중의 출발지들과 목적지들 및 이벤트 개최후의 출발지들과 목적지들 중 적어도 하나를 포함한다.
이상 설명한 바와 같이 본 발명의 실시예들에 따르면 국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화를 통해 이벤트 개최 과정을 포괄하는 수송 최적화 스케줄링의 토대를 마련할 수 있게 된다.
뿐만 아니라 본 발명의 실시예들에 따르면 이벤트 개최전, 개최시, 개최후의 이벤트와 이벤트를 둘러싼 주위 상황 및 조건에 따라 사용자가 자유롭게 변수를 입력하여 비용 및 시간 최적화 관점에서 수송 스케줄링을 할 수 있도록 사용자의 자유도와 편의성을 극대화할 수 있게 된다.
나아가 본 발명의 실시예들에 따르면 이벤트 개최전, 개최시, 개최후의 비용 최적화 측면의 스케줄링과 이벤트 개최 시간을 고려한 요구되는 추가 수송 자원의 정보 도출을 통한 시간 최적화 측면의 스케줄링을 동시에 지원할 수 있게 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 방법의 설명에 제공되는 흐름도,
도 2는 각국 이벤트 참가단 도착 공항, 숙소, 경기장, 차고지 정보 입력 화면을 예시한 도면,
도 3은 차량 정보 입력 화면을 예시한 도면,
도 4는 팀 정보 입력 화면을 예시한 도면,
도 5는 사전 수송 스케줄링을 위한 입력 화면을 예시한 도면,
도 6 및 도 7은 사전 수송 스케줄링 결과를 예시한 도면,
도 8은 이벤트 개최중 수송 스케줄링을 위한 입력 화면을 예시한 도면,
도 9 및 도 10은 차량 추가에 의해 시간 최적화된 이벤트 개최중 수송 스케줄링 결과를 예시한 도면,
도 11은 사후 수송 스케줄링을 위한 입력 화면을 예시한 도면,
도 12 및 도 13은 사후 수송 스케줄링 결과를 예시한 도면,
도 14는 본 발명의 다른 실시예에 따른, 국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 시스템의 블럭도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
본 발명의 실시예에서는, 국내외 이벤트에서 항상 발생하게 되는 수송 스케줄링과 관련하여 공항과 숙박장소간, 숙박장소와 이벤트 개최지간, 이벤트 개최지와 숙박장소간의 사전/개최/사후에 참여자 혹은 참여팀들의 수송을 효율적으로 지원하기 위한 방안으로, 비용과 시간측면의 조건들을 기반으로 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 방법을 제시한다.
여기서, 이벤트는, 스포츠 이벤트, 상업 이벤트(박람회, 전시회 등), 문화 이벤트(콘서트, 공연 등), 교육/과학 이벤트(학술대회, 세미나 등), 정치 이벤트(취임식, 수여식 등) 등을 포함하며, 그 종류와 규모 및 시기 등을 불문한다.
이벤트 개최전, 이벤트 개최시, 이벤트 개최후를 포괄하여 이벤트 개최 전 과정에서 참여자 혹은 참여팀의 원활한 수송을 지원하기 위한 수송 최적화는 비용경제적인 측면과 시간적인 측면을 둘 다 고려하여 설계되어야 하는데, 일반적으로 충분한 수송자원을 확보하게 되면 비용이 많이 들지만 그만큼 수송에 소요되는 시간을 줄일 수 있고 예산상의 문제로 충분한 수송자원을 확보하지 못하는 경우 수송에 소요되는 시간은 늘어나되 소요 비용은 줄일 수 있다.
따라서 본 발명의 실시예에서는 이러한 비용과 시간의 트레이드 오프 관계를 기반으로 이벤트 특성을 반영하여 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링을 수행하며, 구체적으로는 도 1에 제시된 바와 같다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 방법의 설명에 제공되는 흐름도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 먼저 이벤트 참가팀별 참여자수를 입력받는다(S110). 국가별로 참여팀마다 전용 차량을 배정하는 것을 원칙으로 하기 때문에 각국 참여팀별 참여자수 입력이 필요하다.
한편 각국 참여팀별 도착공항/숙소/이벤트 개최지 DB(255)에는, 각국 참여팀별 도착공항과 숙소 및 도착해야할 이벤트 개최지가 DB화 되어 있다. 오픈 플랫폼(예: SK Tmap)의 Open API를 통해 도착공항과 숙소간, 숙소와 이벤트 개최지간의 실제 도로상의 거리와 실시간 교통정보를 획득하여 저장하고 반복적으로 업데이트 한다.
이에 Open map상의 위치 및 경로를 확인한다(S120). 구체적으로 S120단계에서는 사전 구축되어 있는 각국 참가팀별 도착공항/숙소/이벤트 개최지 DB(255)를 통해 이벤트 개최전(공항->숙소), 이벤트 개최시(숙소->개최지), 이벤트 개최후(개최지->숙소)간의 이동 소요시간이 실시간 교통정보를 바탕으로 예측되고, 해당 이동 루트가 오픈 맵상에 도식화되어 사용자에게 전달된다.
다음 수송자원 정적 정보를 입력받는다(S130). 여기서는 각국 참여팀에 대한 전용 차량을 고려하기 위해 주최측이 준비하거나 sponsorship을 통해 확보한 차량, 혹은 이벤트 개최 과정중에 고장등과 같은 contingency 상황을 고려하여 현재 가용한 차량을 기준으로 비용 혹은 시간 최적 스케줄링을 하기 위한 용량, 연비, 연료비용 및 운행 경비와 같은 정적 정보가 입력된다.
그리고 수송자원 동적 정보를 입력받는다(S140). 이는 주최측이 가용할 수 있는 다양한 수송 자원 정보를 입력하는 절차이다. 수송자원의 수송용량별 종류와 대수를 입력하고 수송자원별 현재 위치와 출발 시간을 각각 입력하여 비용 및 시간 최적화 시뮬레이션에 적용한다. 추가적으로 시간 최적화 시뮬레이션을 위해 각국 참여팀별로 해당 이벤트 개최지의 도착시간에 대한 제한 요건을 추가적으로 입력한다.
이후 입력된 정보들 바탕으로 비용최적화 및 시간최적화 알고리즘을 수행한다(S150). 비용최적화 및 시간최적화 알고리즘은 다음의 절차로 수행된다.
먼저 의사결정 행렬을 구성한다(S151). 여기서는 수송자원과 팀간의 행렬 및 유전자의 형태와 길이를 결정한다.
유전자는 정수의 형태이며 이 정수 값은 팀의 번호이다. 팀의 번호는 0부터 시작해서 n-1까지 존재(n개의 팀의 경우)한다.
유전자의 길이는 각 차량과 동일한 길이를 가지도록 설계하는데, 가변 유전자의 경우 교배 후 다음 세대로 대치 시에 문제가 발생하기 때문이다. 이에 따라 유전자의 길이는 차량 기준에서 정하며, 구체적으로는 다음과 같다.
a) 각 차량이 필요로 하는 유전자의 길이는 차량이 해당 팀(숙소 또는 경기장)이 들리는 필요 횟수 이므로 팀 중에 가장 많은 팀의 인원을 차량용량이 가장 적은 값으로 나눈 수를 적용한다.
b) 이 때 차량의 숫자가 팀의 숫자 보다 적은 경우 모든 팀을 수용 못할 수 있으므로 a에서 구한 수에 팀의 숫자를 곱하고 차량 숫자로 나눈 값을 각 차량의 유전자 길이로 사용한다.
c) 따라서 한 세대의 유전자의 길이는 b에서 구한 값을 차량숫자로 곱한 값이 된다.
다음 의사결정을 위한 first generation을 생성한다(S152).
위에 설명한 것과 같이 유전자는 팀의 번호를 나타내는데, 차량이 운행을 안하는 경우를 표시해야 하므로 그 경우는 팀의 번호를 벗어난 n으로 표기한다.
첫 세대는 각 유전자마다 0에서 n사이의 랜덤 값을 생성하고, 위와 같은 하나의 개체를 입력받은 세대 당 개체 수 만큼 생성한다.
이후 각 개체 마다 적합도 함수를 계산한다(S153).
적합도 함수는 최소의 비용을 계산하기 위한 함수로, 유전자 정보(어떠한 팀을 들리는가)를 통해 각 차량마다 운행한 거리, 운행한 시간을 계산하며, 운행한 거리를 통해 실제 비용을 계산(유류비, 고정비용등)한다.
모든 인원이 수송되어야 하므로 만약 모든 인원을 수송하지 못했을 때의 페널티 값이 미리 설정(이를 테면 50000으로 설정)되어 있으며, 이에 따라 수송되지 못한 인원 당 어떠한 값을 곱해서 페널티를 적용한다.
또한, 필요이상으로 많은 차량을 배차 시키는 것을 피하기 위해 차량 중 최대 용량 값 이상을 넘는 초과 배차의 경우 역시 페널티 값을 부과한다. 이를 테면 200명이 있는 숙소에 250명을 수송할 수 있을 정도의 차량이 배차되었다면 [250-200-(차량중의 최대 용량)] * k 의 값을 페널티로 적한다. 예를 들어 k 값은 50000으로 설정가능하다.
위의 값(실제 운행비용, 고정비, 페널티 값을 더한 값)을 운행 비용으로 T라고 설정하고, 시간 제한이 있을 경우와 없을 경우를 구분하여 시간 비용을 계산한다.
우선 전체 비용에 대한 시간 비용의 가중치를 계산하기 위해 시간 비용 상수를 계산하고, 시간 제한이 있을 경우는 시간 제한 값(초 단위)을 Lt라고 했을 경우 위의 운행 비용 T를 이용해서 T2/Lt2 로 설정한다. 시간 제한이 없을 경우의 시간 비용 상수는 T2/(4 * 60 * 60)2 로 설정한다.
위 상수를 이용해 최종 적함도 함수 값을 구하는데 시간 제한이 없는 경우는
Figure PCTKR2017009683-appb-I000001
로 하고,
시간 제한이 있는 경우는 시간 제한을 만족하지 못했을 때는
Figure PCTKR2017009683-appb-I000002
로 하며,
시간 제한이 있는 경우 시간 제한을 만족했을 경우는
Figure PCTKR2017009683-appb-I000003
로 한다.
다음 엘리트 gene decision을 수행한다(S154).
엘리트는 입력 받은 만큼 비율의 숫자를 개체 수에서 적함도 함수의 값에 따라 1위부터 잘라서 설정하게 되는데, 예를 들면 개체수가 300이고 엘리트의 비율이 5퍼센트라면 300 * 0.05 = 15가 되어 15개의 엘리트 개체를 설정하게 된다.
15개의 엘리트 개체를 적합도 값의 순서대로 정렬해서 늘어놓고 나머지 300-15=285개의 개체를 포함해서 300개의 한 세대를 결정한다.
그리고 mutation 기반의 next generation을 생성한다(S155).
교배하기 전에 엘리트 개체는 다음 세대의 개체에 그대로 반영하고 교배를 실행한다. 교배는 한 세대 내의 모든 개체 중(엘리트 개체를 포함)에 적합도 값이 우수한 것 일수록 교배 할 시에 개체로 선택될 확률이 높아진다.
룰렛 휠 방법으로 교배할 부모 개체를 선택하며, 선택된 2개의 개체를 교배 할 때는 유전자를 3등분 하여 2개의 커팅 지점을 설정한다. 즉, 0부터 1/3 지점까지는 부모1의 유전자를, 2/3부터 끝 지점 까지는 부모2의 유전자를 물려받고 사이의 1/3부터 2/3 지점은 부모1의 유전자를 물려 받되 순서를 섞어주도록 한다.
또한 순서 교차와 2점 교차를 병용한 형식으로 설계하고, 교배를 실행한 후에 일정한 확률에 따라서 각 개체마다 유전자의 위치를 변경하는 것으로 돌연변이를 생성한다.
이후 생성된 다음 세대의 적합도 함수 다시 계산하고 엘리트를 다시 설정한다.
다음 mutation 기반으로 반복적으로 세대를 생성한다(S156). S156단계는 세대수-1 만큼 반복한다.
적합도 함수 값이 가장 우수한 값을 해로 설정하고, 만약 모든 인원이 수송되지 않았거나 시간 제한 설정시에 시간 제한내에 수송을 완료하지 못하면 해를 null 값으로 하고 해가 없음을 표시한다.
이후 비용 최적스케줄링 결과를 출력한다(S160). 구체적으로 이벤트의 개최전(공항->숙소), 이벤트 개최시(숙소->개최장소), 이벤트 개최후(개최장소->숙소)의 수송 최적화에 의한 각국 참여팀 전용 수송 자원의 시간대별 배차를 나타내는 스케줄링 결과에 대한 이동경로를 텍스트로 표현하고 오픈맵상에 도식할 뿐만 아니라 스케줄링 정보를 시계열로 그래프로 보여주고 비용 최적화 관점의 총 운행비용 결과를 제공한다.
그리고 각국 참여팀별로 해당 이벤트 개최지의 이벤트 시작전 도착 완료 시간에 대한 제한 조건(예를 들어, 이벤트 시작 1시간전 혹은 2시간전)이 있다면 우선적으로 S160단계의 비용 최적스케줄링에 의해 요구되는 시간 안에 도착하는지의 여부를 판단한다(S170).
만일 요구되는 시간을 초과하게 되면 요구되는 시간 안에 들어올 수 있도록 필요한 추가 수송 자원의 대수를 계산하게 된다(S180). 이때 수송자원의 추가 시 추가된 수송자원의 종류마다 시간 스케줄링을 계산하고 요구되는 시간을 만족시키는 추가 수송자원 중 비용이 최소화되는 수송자원의 종류와 대수를 선택하게 된다.
구체적으로, 각기 다른 종류(수송 용량)의 차량을 하나씩 번차례로 추가하면서, 추가된 차량 종류마다 시간 플래닝을 계산하고, 요구되는 시간을 만족시키는 추가 방식들 중 비용이 최소화되는 추가 방식(차량의 종류와 대수)를 선택하게 된다.
다음 시간 관점의 수송 최적화에 의한 각국 참여팀 전용 수송 자원의 시간대별 배차를 나타내는 스케줄링 결과에 대한 이동경로를 텍스트로 표현하고 오픈맵상에 도식할 뿐만 아니라 스케줄링 정보를 시계열로 그래프로 보여준다(S190).
지금까지 설명한 국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 방법을 스포츠 이벤트를 위한 수송 최적화에 적용하는 과정에서 제공되는 사용자 인터페이스 화면들을 도 2 내지 도 13에 제시하였다.
구체적으로, 도 2에는 각국 이벤트 참가단 도착 공항, 숙소, 경기장, 차고지 정보 입력 화면을 예시하였고, 도 3에는 차량 정보 입력 화면을 예시하였으며, 도 4에는 팀 정보 입력 화면을 예시하였다.
또한, 도 5에는 사전 수송 스케줄링을 위한 입력 화면을 예시하였고, 도 6 및 도 7에는 사전 수송 스케줄링 결과를 예시하였다.
그리고, 도 8에는 이벤트 개최중 수송 스케줄링을 위한 입력 화면을 예시하였고, 도 9 및 도 10에는 차량 추가에 의해 시간 최적화된 이벤트 개최중 수송 스케줄링 결과를 예시하였다.
한편, 도 11에는 사후 수송 스케줄링을 위한 입력 화면을 예시하였고, 도 12 및 도 13에는 사후 수송 스케줄링 결과를 예시하였다.
도 14는 본 발명의 다른 실시예에 따른, 국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 시스템의 블럭도이다. 본 발명의 실시예에 따른 수송 최적화 스케줄링 시스템은, 도 14에 도시된 바와 같이, 통신부(110), 입력부(220), 연산부(230), 출력부(240) 및 저장부(250)를 포함한다.
통신부(210)는 사용자 단말 및 오픈 맵을 제공하는 포털 서버와 통신가능하도록 연결된다.
입력부(220)는, 도 1의 S110단계, S130단계 및 S140단계를 통한 정보 입력에 필요한 사용자 인터페이스 화면을 통신부(210)를 통해 사용자 단말에 제공하고, 입력된 정보를 저장부(250)의 DB에 저장한다.
연산부(230)는 저장부(250)의 DB에 저장된 정보를 이용하여, 도 1의 S150단계 내지 S190단계를 통해 이루어지는 알고리즘들을 수행하여 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링을 수행한다. 수행 결과는 저장부(250)에 저장된다.
출력부(240)는 연산부(230)에 의한 알고리즘 수행결과를 통신부(210)를 통해 사용자 단말에 제공한다.
지금까지, 국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 방법 및 시스템에 대해 바람직한 실시예를 들어 상세히 설명하였다.
본 발명의 실시예에 따른 수송 최적화 스케줄링 방법 및 시스템에서는, 이벤트 개최전, 개최시, 개최후를 포괄하는 사전/개최/사후 수송 스케줄링을 수행하며, 이벤트 개최지 수에 대한 제한이 없고, 이벤트 개최지 마다 도착시간이 다를 경우에도 스케줄링이 가능함은 물론 도착시간을 만족할 수 있는 추가적인 수송자원을 도출할 수 있다.
뿐만 아니라, 본 발명의 실시예에 따른 수송 최적화 스케줄링 방법 및 시스템에서는, 수송자원의 출발지가 현재 이벤트 개최지, 차고, 숙박장소등 어디에 있던 간에 상관없이 스케줄링이 될 수 있으며, 수송자원의 수송용량을 사용자가 정의하여 사용할 수 있고, 수송자원들의 수송을 위한 출발 시간이 각기 다르더라도 스케줄링이 가능하다.
나아가, 본 발명의 실시예에 따른 수송 최적화 스케줄링 방법 및 시스템에서는, 실시간 교통정보와 거리를 반영하여 이동경로를 텍스트로 표현하고 오픈맵상에 도식하고, 스케줄링 정보를 시계열로 그래프로 보여주며, 이벤트와 이벤트를 둘러싼 주위 상황 및 조건에 따라 사용자가 자유롭게 변수를 입력하여 비용 및 시간 최적화 관점에서 수송 스케줄링을 할 수 있도록 사용자의 자유도와 편의성을 극대화한다.
한편, 본 실시예에 따른 장치와 방법의 기능을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.

Claims (12)

  1. 다수의 출발지 정보를 입력받는 단계;
    다수의 목적지 정보를 입력받는 단계;
    다수의 수송자원 정보를 입력받는 단계; 및
    다수의 수송자원으로 다수의 출발지의 인원들을 다수의 목적지로 수송하기 위한 스케줄을 생성하는 단계;를 포함하고,
    다수의 출발지와 목적지는,
    이벤트 개최전의 출발지들과 목적지들, 이벤트 개최중의 출발지들과 목적지들 및 이벤트 개최후의 출발지들과 목적지들 중 적어도 하나를 포함하는 수송 스케줄링 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    생성 단계는,
    오픈 맵의 API를 통해 출발지들과 목적지들 간의 거리와 실시간 교통정보를 획득하여 이용하는 것을 특징으로 하는 수송 스케줄링 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    생성 단계는,
    수송인원수, 미수송인원수, 수송자원 운행에 따른 소요비용 및 수송자원 미운행에 따른 소요비용의 합을 최소로 하는 스케줄을 생성하는 것을 특징으로 하는 수송 스케줄링 방법.
  4. 청구항 3에 있어서,
    생성 단계는,
    의사결정 행렬을 구성하는 단계;
    처음 세대를 생성하는 단계;
    세대를 구성하는 각 개체 마다 적합도 함수를 계산하는 단계;
    엘리트 유전자를 결정하는 단계;
    mutation 기반으로 다음 세대 생성을 반복하는 단계; 및
    적합도 함수 값이 가장 우수한 값을 스케줄 생성을 위한 해로 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 수송 스케줄링 방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    계산 단계는,
    인원 수송을 못하게 되는 개체에 대해, 수송하지 못한 인원의 수에 기초한 페널티를 적용하는 것을 특징으로 하는 수송 스케줄링 방법.
  6. 청구항 4에 있어서,
    계산 단계는,
    수송 인원 대비 초과 배차의 경우, 초과 용량에 기초한 페널티를 적용하는 것을 특징으로 하는 수송 스케줄링 방법.
  7. 청구항 4에 있어서,
    생성된 스케줄에 따를 경우, 인원들을 요구되는 시간 전에 수송 가능한지 판단하는 단계; 및
    수송 불가능한 것으로 판단되면, 수송자원을 추가하고 스케줄을 재생성하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 수송 스케줄링 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    재생성 단계는,
    수송자원을 추가하면서, 수송인원수, 미수송인원수, 수송자원 운행에 따른 소요비용 및 수송자원 미운행에 따른 소요비용의 합을 최소로 하는 스케줄을 재생성하는 것을 특징으로 하는 수송 스케줄링 방법.
  9. 청구항 1에 있어서,
    출발지의 인원들은 국가별 및 팀별로 그룹화되고,
    팀별로 수송자원이 별도로 배정되는 것을 특징으로 하는 수송 스케줄링 방법.
  10. 다수의 출발지 정보, 다수의 목적지 정보 및 다수의 수송자원 정보를 입력받는 입력부; 및
    다수의 수송자원으로 다수의 출발지의 인원들을 다수의 목적지로 수송하기 위한 스케줄을 생성하는 연산부;를 포함하고,
    다수의 출발지와 목적지는,
    이벤트 개최전의 출발지들과 목적지들, 이벤트 개최중의 출발지들과 목적지들 및 이벤트 개최후의 출발지들과 목적지들 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 수송 스케줄링 시스템.
  11. 다수의 출발지 정보를 입력받는 단계;
    다수의 목적지 정보를 입력받는 단계; 및
    다수의 수송자원으로 다수의 출발지의 인원들을 다수의 목적지로 수송하기 위한 스케줄을 생성하는 단계;를 포함하고,
    다수의 출발지와 목적지는,
    이벤트 개최전의 출발지들과 목적지들, 이벤트 개최중의 출발지들과 목적지들 및 이벤트 개최후의 출발지들과 목적지들 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 수송 스케줄링 방법.
  12. 다수의 출발지 정보 및 다수의 목적지 정보를 입력받는 입력부; 및
    다수의 수송자원으로 다수의 출발지의 인원들을 다수의 목적지로 수송하기 위한 스케줄을 생성하는 연산부;를 포함하고,
    다수의 출발지와 목적지는,
    이벤트 개최전의 출발지들과 목적지들, 이벤트 개최중의 출발지들과 목적지들 및 이벤트 개최후의 출발지들과 목적지들 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 수송 스케줄링 시스템.
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