본 연구는 수도권 지하철의 노인무임승차에 대하여 오전 및 오후 첨두시간대에 요금을 부과하는 상황을 전제로 지하철 운송기관의 수입금 변화를 추정한다. 스마트카드자료는 노인무임통행에 대하여 요금관 관련된 자료를 생산하지 않고 있다. 따라서 스마트카드자료를 이용해서 노인승객의 요금을 추정하고 운송기관에 수입금으로 배분하는 별도의 방법론에 대한 검토가 요구된다. 본 연구는 노인통행은 출발시간을 기점으로 최소시간경로를 선택하는 가정을 반영하는 동시적 동적통행배정모형을 구축하여 통행경로를 선정하고 이를 기반으로 노인에게 부과되는 거리비례요금과 민자기관의 별도 및 독립요금을 추정하고 운영기관의 수입금으로 배분하는 모형과 방법론을 구축하고 시연한다. 2019년 및 2020년 COVID-19 전후를 대상으로 사례연구를 시행한 결과 서울교통공사의 무임손실을 연간 3600억원에서 오전첨두(07:00-08:59)에는 6~8% 수준, 오후첨두(18:00-19:59)에는 13~16% 까지 절감될 것으로 분석된다.
최근 보행의 중요도는 점진적으로 높아지고 있는 상황에도 불구하고 보행활동시간 특성에 대한 분석은 미미한 실정이다. 본 연구에서는 생활시간조사 자료를 활용하여 보행활동시간 특성에 대해 알아보았다. 통행보행과 여가보행으로 구분하여 군집분석과 대응분석을 수행하였으며, 이를 통하여 각 군집별 특성을 파악하였다. 통행보행을 전혀 하지 않는 사람들은 근로자가 주를 이루었으며, 통행보행을 하는 사람들은 가정주부 그룹과 학생 그룹으로 구분할 수 있었다. 학생 그룹의 첨두는 오전에 명확하게 나타나며, 오후 첨두는 분산되어 있었다. 가정주부 그룹의 첨두는 뚜렷하지 않으나, 오후 시간대 보행을 주로 하는 것을 확인할 수 있었다. 여가보행을 전혀 하지 않는 사람들은 근로자가 주를 이루었으며, 여가보행을 주로하는 사람들은 노년 그룹이었다. 노년 그룹의 여가보행 패턴은 15시 전후에 주로 하는 그룹과 15시 전후를 제외한 타시간에 주로 하는 그룹으로 구분될 수 있다. 이러한 보행의 보행활동시간 특성은 향후 보행정책 수립시 기초자료로 활용이 기대된다.
본 연구에서는 위계구조를 갖는 대중교통 노선망이 효율적인지, 효율적이라면 과연 어떤 조건 하에서 효율적인지에 대한 해석적 검토를 수행하였다. 대중교통 노선망을 구성하는 총 비용을 모형화하고 구축된 모형을 통해 위계구조를 갖는 대중교통 노선망과 단일 위계로 구성된 노선망의 총 비용을 비교하여 위계구조를 갖는 대중교통 노선망의 효율적 조건을 제시하였다. 위계구조 노선망의 효율성 조건은 상위 노선이 도입됨에 따라 절감되는 통행비용 절감이 상위 노선이 도입됨에 따라 추가적으로 발생하는 접근비용, 대기비용, 그리고 운영비용의 합인 비통행비용의 증가보다 클 경우에 해당한다. 이는 일반적인 상식과 부합하며 경제성평가의 비용/편익 분석의 개념과도 일치하는 결과이다. 상위 노선으로 구분된 단위 공간 내부의 통행은 하위 노선만을 이용하여 통행하고 단위 공간 외부의 통행은 하위 노선과 상위 노선을 모두 이용하여 통행하는 것으로 수요조건을 가정하였을 경우에는 상위 노선을 이용하는 통행수요가 노선간격 감소에 제곱하여 증가하게 되는데 이는 상위 노선의 간격이 줄어들어 상위 노선망이 연계체계를 이룰수록 적은양의 수요증가로도 상위 노선망의 효율성이 보장됨을 의미한다. 이는 대중교통 노선망에 있어서 규모의 경제를 의미하는 것으로, 대도시의 대중교통 노선망이 확장되어 효율적인 연계체계가 구축될수록 대중교통 통행수요가 급격하게 증가하는 현상과 일맥상통하는 결과로 해석된다. 본 연구는 대중교통 노선망에서의 위계구조를 해석적으로 풀이한 최초의 연구이며 대중교통 노선설계에 관한 수리적 연구의 기반이 될 것이다. 그러나 본 연구는 해석적 연구로써 현실적인 네트워크를 고려하는데 있어서 한계를 갖기 때문에 수리적 연구의 보완이 필요하다.시 인접교차로와의 관계를 고려하여 유출연결로의 위치를 결정하는 설계기준에 반영할 수 있을 것이고, 이로 인해 향후 인터체인지 주변의 교차로 운영과 고속도로 본선 교통류의 효율적 관리에 기여할 것으로 기대된다.22.97 %로 quercetin의 함량이 가장 큰 것으로 나타났다. 루이보스 추출물의 ethylacetate 분획의 TLC 크로마토그램은 7개의 띠로 분리되었고, HPLE 크로마토그램은 9개의 피이크를 보여주었다. TLC와 HPLC의 띠와 피이크를 확인한 결과, HPLC의 9개의 피이크는 용리순서로 peak 1 (조성비 14.71 %)은 isoorientin, peak 2 (28.84 %)는 orientin peak 3 (5.63 %)은 vitexin, peak 4 (12.73 %)는 rutin과 isovitexin, peak 5 (9.24 %)는 hyperoside, peak 6 (5.40%)은 isoquercitrin, peak 7 (1.48 %)은 luteolin, peak 8 (17.61 %)은 quercetin 및 peak 9 (4.59 %)는 kaempferol로 확인되었다. Aglycone 분획은 elastase 저해활성($IC_{50}$)이 $9.08\;{\mu}g/mL$로 매우 큰 활성을 나타내었다. 이상의 결과들은 루이보스 추출물이 $^1O_2$ 혹은 다른 ROS를 소광시키거나 소거함으로써 그리고 ROS에 대항하여 세포막을 보호함으로써 생체계, 특히 태양 자외선에 노출된 피부에서 항산화제로서 작용할 수 있음을 가리키며, 루이보스 성분에 대한 분석과 ethylacetate 분획의 당 제거 실험 후 얻어진 aglycone 분획의
최근 TOD에 대한 지속적인 효과를 기대하고 실제 도시계획 및 설계에 적용되고 있다. 그러나 그것의 효과를 정량적으로 평가할 방법에 대한 연구는 미미한 실정이다. 그래서 본 연구의 목적은 TOD의 차량 통행 감소 효과를 도시계획 단계에서 토지이용계획도를 기반으로 정량적으로 평가하는 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해서 토지이용계획도에 포함된 정보를 네트워크로 변환하는 방법과 네트워크를 기반으로 이동발생량을 추정하는 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 토지이용계획도의 도로망을 링크로, 도로의 교차점을 노드로 변환한다. 토지이용계획도에 포함된 구역의 면적과 구역별 높이는 인접노드에 가중치로 변환된다. 두 번째 단계에서는 네트워크상의 노드 간에 가중치에 비례한 빈도로 이동이 발생하는 것을 가정하여 이동발생량을 보행과 차량으로 구분하여 추정한다. 그다음 TOD를 본격적으로 적용하지 않은 도시를 대상으로 현재 도시와 TOD를 적용하여 재설계한 도시를 비교하여 TOD의 효과를 분석한다. 본 연구에서는 이와 같은 방법을 1997년 계획 당시 분당과 TOD를 적용하여 재설계한 가상 대안에 적용한 결과, 39.94% 정도의 차량 통행 감소 효과가 발생함을 확인하였다. 또한, TOD를 적용한 대안의 보행율이 2.39%로 현황보다 증가하고 있음을 알 수 있다.
본 연구에서는 도시부도로 신호교차로의 대기행렬을 단기(one cycle ahead)예측함에 있어 단일검지체계에 기반을 둔 한 지점의 시계열적 패턴을 갖는 검지자료(detection data)를 학습자료로 구성할 경우와 통합차량검지체계하에 기반을 둔 시공간적 상관관계를 갖는 검지자료를 학습자료로 이용할 경우를 가정하여 이에 대한 인공신경망의 학습능력과 예측능력을 비교하였다. 연구결과는 도시부도로 신호교차로상에서 차량군(platoon)의 이동에 따라 발생되는 시공간적인 상관관계를 갖는 교통류변수 $\ulcorner$상류유입교통량(k-1)->통행시간(k-1)->대기행렬(k)->유출교통량(k)->대기행렬(k+1)$\lrcorner$를 인공신경망의 학습자료로 구성할 경우, 교통류 패턴의 학습능력이 뛰어난 것으로 밝혀졌다.
보행교통류의 네트워크 모형은 다양한 방법으로 연구되고 있지만 특히 그 적용성과 간결성 때문에 셀 기반의 CA 모형을 이용한 분석이 다수 진행되고 있다. 최근에는 CA 모형의 후속모형으로 제시된 가스입자(Gas Lattice)모형은 확산(dissemination)하는 물질의 행태를 편이된 임의보행(Biased Random Walker)으로 반영하여 보행자의 움직임을 가정하기도 하였다. 이와 같은 모형들은 Agent 기반으로 보행자의 다양한 특성과 보행행태를 쉽게 적용할 수 있기 때문에 복잡하고 영향요소가 많은 보행을 설명하는데 미시적인(microscopic) 분석방법론으로 활용되고 있다. 하지만 보행의 행태는 보행자의 목적지와 위치에 따라 쉽게 변할 수 있기 때문에 동일한 규칙으로의 설명되는 모형들은 보행자의 행태를 반영하는데 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 보행자의 행태가 유사한 동질구간(Homogeneous Section)을 정의하고 다방향보행자모형(MDPM: Multi-Directional Pedestrian Model)을 이용하여 현재까지 적용 및 평가되지 못하였던 임의보행과 좌/우측 통행 보행자의 보행특성을 설명할 수 있는 시뮬레이션 방법론을 제시하였다.
본 연구에서는 개별 차량의 주행정보를 이용하여 대구광역시 도심부에서 네트워크 스케일의 거시 교통류 모형(Macroscopic Fundamental Diagram, MFD)을 추정하는 방법에 대해 고찰한다. 이를 위해 근거리 전용 통신(Dedicated Short Range Communication, DSRC) 방식으로 수집된 개별 차량의 원시 데이터 처리 방법 및 통행 정의 방법을 분석하고, 해당 자료를 활용하는 새로운 활용 방안을 제시한다. 이를 위해 프로브 자료인 DSRC 데이터와 교통량 조사 자료를 이용해 표본율을 산정하고 대구광역시 네트워크 내 MFD를 도출하는 방법을 설명한다. 도출된 MFD를 통해 시간적 재현성(reproducibility)의 확인과 선행 연구 가정 사항들에 대한 데이터 기반 검증을 수행하였으며, DSRC 자료의 새로운 활용 방법을 제시하고자 한다.
연구의 목적은 동북아 철도물류시스템에 한국형 궤간가변대차가 상용화되는 것을 가정하고, 향후 궤간 가변대차의 도입 및 운영에 필요한 경제성 분석을 목적으로 하였다. 이를 위해 향후 컨테이너 수송에서 예상되는 화물 연계 서비스 중 환적방식과 궤간가변방식의 서비스 유형에 대하여 경로별 그리고 수송량 별로 수송시스템의 획득, 운영 및 유지보수, 폐기의 전 과정 속에서 발생되는 총 수명주기비용을 예측하고 이를 기반으로 각 대안을 비교 분석하였다. 또한, 각 대안별 경제성을 추정하기 위하여 객관적 비용으로 나타나는 LCC 비용뿐만 아니라 서비스 유형의 차이로 발생하는 궤간변경 지점에서의 통행시간 절감부분과 부가적인 서비스 등 서비스 이용자의 직접적인 편익을 고려한 비용-편익 비를 분석하여 경제성을 추정하였다. LCC 분석 및 B/C 분석결과, 경제성 측면에서 환적방식에 비하여 궤간가변방식이 우수함을 확인하였다.
네비게이션의 최단 경로 탐색 알고리즘은 일반적으로 Dijkstra 알고리즘에 기반을 두고 있으며, 가중치로 단지 길이 (거리) 만을 고려하고 있다. 거리 기반의 Dijkstra 알고리즘은 출발 노드부터 시작하여 그래프의 모든 노드에 대한 최단 경로를 결정하기 때문에 일반적으로 노드의 수 - 1회를 수행해야 하며, 알고리즘 수행에 많은 메모리가 요구된다. 또한, 거리에만 기반하기 때문에 전방에 차량사고로 인해 병목현상이 발생하였을 때 우회도로를 탐색하는 기능이 없어 항상 동일한 경로만을 탐색한다. 이러한 문제점을 해결하고자, 본 논문은 도로 등급 (고속도로, 국도, 지방도 등)을 고려하지 않고, 속도 기준 (원활, 지체 서행, 정체, 사고 통제 등)도 적용하지 않으며, 단지 도로별 주행시간 (주행속도 ${\times}$ 거리)을 고려한다. 이는 사고, 지체, 공사 등으로 인해 동일한 거리의 도로도 다른 시간이 소요되는 현실성을 반영하여 우회도로를 탐색할 수 있는 장점이 있다. 제안된 알고리즘은 특정 도로에서 사고가 발생하였다고 가정한 경우에도 도로의 통행속도를 실시간으로 반영함으로서 돌발지점을 우회하여 목적지 까지 최단시간 내에 도달 할 수 있음을 증명하였다.
서울 수도권 지하철 승객이 인터넷으로 구매한 채소 등의 신선 식품을 퇴근하는 도중에 이동 경로상의 지하철역 구내의 서비스 시설물에서 배달 받는다고 가정하면, 제기되는 문제는 어떤 지하철역에 서비스 시설물을 설치하면 얼마나 많은 승객들이 이용하는 가를 파악하는 것이다. 이러한 문제는 픽업 문제로 알려져 있고, 픽업 문제를 풀려면 교통 흐름을 설명하는 교통 네트워크가 있어야 되고 각 교통 흐름의 이동 경로도 알 수 있어야 된다. 서울 수도권 교통카드 시스템의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 지하철 승객의 출발역에서 도착역까지 움직이는 이동 경로인 승객 흐름을 구할 수 있으므로, 서울 수도권 지하철 교통 시스템에서 픽업 문제는 승객 흐름을 최대한 많이 포착하는 서비스 시설물들을 설치할 지하철역들을 선정하는 것이다. 본 논문에서 서울 수도권 지하철 시스템과 지하철 승객들의 흐름을 픽업 문제의 모델에 맞추어 수식화하였고, 이를 기반으로 하여 지하철 승객들의 흐름을 기종점 통행 행렬을 만들어 단계별로 가장 많은 통과 승객수를 갖는 픽업 역을 계산해내는 빠른 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 대용량 교통 네트워크와 교통 흐름에 해당되는 약 400여 개의 지하철역을 가진 서울 수도권 지하철 네트워크와 약 500만 명의 지하철 교통카드 트랜잭션들을 입력으로 하여 제안된 알고리즘으로 선정된 픽업 역들을 빠른 시간 내에 얻었고, 그 중에서 상위 10개 픽업 역들을 지하철 안내 지도에 표시하여 설명하였다. 그리고, 그 결과가 거의 최적해와 같음을 추가 실험을 통하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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