버스정보시스템은 버스도착시간 예측과 같은 버스와 관련한 여러 정보를 제공한다. BIS는 우리나라 거의 모든 도시에 구축되어 있고 대중교통의 편의성 개선에 능동적인 역할을 하고 있다. 현재 BIS 시스템에서 버스 도착 예정시간을 예측하기 위하여 사용되는 대표적인 방법으로는이동평균필터, Kalman Filter, 회귀 모형 등이 있다. 버스 도착 시간 예측의 정확성은 BIS 시스템에서 고려하고 있는 교통 상황이나 예측 알고리즘에 따라 차이가 크다. 현재 BIS에서 사용하는 예측 기법은 구간 통과 시간과 거리만을 이용한다. 그러나 도착시간 예측은 교통흐름, 신호주기, 이상 상황, 데이터 결측 등에 큰 영향을 받는다. 버스 도착 시간 예측의 정확도를 높이기 위해서는 위의 문제를 고려하여 모델링해야 하는 어려움이 있다. 은닉 마르코프 모델은 이와 같은 다양한 상황을 효과적으로 모델링 할 수 있다. 따라서 버스 도착 시간 예측의 정확도를 높이기 위해 도착시간에 대한 HMM 예측 모델을 구축했다. 이 모델에서는 순천시의 2015년 한 해 동안 수집한 데이터가 이용되었으며, 순천시에는 2298개의 정류장과 217개의 노선이 있다. 모델은 주중과 주말의 패턴을 다르게 적용하며, 다른 구간과 시간에 대해 모델이 적용된다. 본 논문에서는 버스정보시스템에 은닉 마르코프 모델 적용방법과 검증을 통해 버스정보시스템에서 사용 중인 이동평균필터, Kalman Filter, 회귀 모형을 사용한 예측 방법 보다 정밀한 정확도를 얻는 방법을 제안한다.
버스정보시스템은 버스도착시간 예측과 같은 버스와 관련한 다양한 정보를 제공하였다. BIS는 우리나라 거의 모든 도시에 구축되어 있고 대중교통의 편의성 개선에 능동적인 역할을 하고 있는 실정이다.