항구 등 선박교통이 밀집된 구역에서 선박의 사고는 빈번하게 발생한다. 해양사고는 한번 발생하면 대형사고로 이어질 확률이 높으므로, 철저한 해상교통관리가 필요하다. 본 연구에서는 실 해역의 통계적인 해상교통정보와 실시간 선박 통항분포를 바탕으로 항로 위험도를 정량적으로 평가하기 위한 시뮬레이터를 개발하고자 한다. 항로 위험도 평가 시뮬레이터는 항로정보 입력부, 통항분포 분석부, 알고리즘 실행부로 구성하였다. 또한 완도해역의 해상교통정보를 시뮬레이터에 적용하여 항로의 정량적인 항로 위험도를 산출하고자 한다.
지속가능성이 전 지구적인 화두로 등장함에 따라 이를 목표로 한 시스템 전환 노력이 기후 에너지 주거 교통 바이오 등 다양한 영역에서 진행되고 있다. 본 연구에서는 시스템 전환과 그 관리의 수단으로 주로 활용되는 백캐스팅 사례로 네덜란드의 지속가능한 교통 식품 가정 시스템 전환 정책을 분석하였다. 분석결과 네덜란드는 지속가능한 교통 식품 가정 시스템으로의 전환을 시도하면서 현재의 상태에서 출발하는 점진적 변화 방식을 벗어나 지속가능한 미래 상태에 도달하기 위한 전향적인 정책 수단을 강구하여 왔다. 이 과정에서 과학기술 전문가뿐 아니라 인문사회과학 전문가가 함께 참여하는 다학제적 연구를 강조하고 있으며, 시나리오의 개발 및 평가 등의 과정에 다양한 이해관계자들을 참여시킴으로써 시민사회의 지식과 과학기술전문가들의 지식 융합을 추구하고 있다. 우리나라도 사회 및 정책 전반에 걸쳐 새로운 경로를 창출해야 하는 시스템 전환의 상황을 맞이하고 있는 만큼 다양한 주체의 합의에 기반을 두면서도 관련 정책을 통합적으로 고려하는 참여형 백캐스팅 관점의 도입이 필요하다.
효율적인 진동환경관리를 위해 GIS Software를 사용하여 개발된 진동환경관리시스템(Vibration Management System : VMS)을 점진동원과 선진동원에서의 진동관리에 적용하였다. 점진동원에 의한 진동관리를 위해서는 발파진동을 예로 들었으며, 선진동원의 경우는 지하철 운행시의 교통진동에 의한 인근지역에서의 진동환경을 분석하였다.
중대시민재해의 대상은 공중이용시설, 공중교통수단, 그리고 원료·제조물로 구성되고, 재해를 관리하기 위한 안전보건체계와 이에 대한 이행체계로 구성된다. 중대시민재해의 주요 대상 기관은 지자체와 공공기관, 그리고 다중밀집시설 사업장을 가진 업체가 주요 대상이 된다. 특히 지자체의 경우에 광범위한 시설물을 관리하기 때문에 그 관리체계의 복잡함이 발생하며 이에 따라, 이를 효과적으로 관리할 수 있는 시스템 관점의 체계를 본 연구에서 초점을 두었다.
중대시민재해의 대상은 공중이용시설, 공중교통수단, 그리고 원료·제조물로 구성되고, 재해를 관리하기 위한 안전보건체계와 이에 대한 이행체계로 구성된다. 중대시민재해의 주요 대상 기관은 지자체와 공공기관, 그리고 다중밀집시설 사업장을 가진 업체가 주요 대상이 된다. 특히 지자체의 경우에 광범위한 시설물을 관리하기 때문에 그 관리체계의 복잡함이 발생하며 이에 따라, 이를 효과적으로 관리할 수 있는 시스템 관점의 체계를 본 연구에서 초점을 두었다.
근래 들어 대중교통체계의 관리 및 운영에 첨단 시스템의 활용이 증가하고 있다. 그러나 이러한 시스템은 통행자 개개인과 대중교통 수송수단의 매우 상세한 실시간 공간정보와 같은 대규모 시 공간자료를 양산하기 때문에 보다 효율적이고 효과적인 자료의 통합과 분석의 필요성이 그 어느 때보다 높아지고 있다. 본 연구에서는 대규모 대중교통 관련 시 공간 정보들의 통합에 GIS가 어떻게 활용될 수 있는가를 보여주고 있으며 대중교통계획 과정의 효율화와 관련 의사결정 활동을 지원하는 효과적인 방안을 제시하고 있다. 구체적으로, Bus Management System(BMS) 등 대중교통 운영과, 개인 승객 승하차 및 환승 관리 분야(Smart Card System)의 여러 독립된 정보들을 GIS 기반으로 통합하였다. 서울대중교통체계가 제공하는 수준 높은 실시간 시 공간 상세 정보의 GIS기반 통합 데이테 체계는 자료 자체의 부재로 지금까지는 불가능한 것으로서, 본 연구가 최초의 시도란 점에서 의의가 있다. 본 논문은 또한 이러한 GIS기반 통한 데이터베이스를 활용한 대중교통체계 계획 도구들의 효과성과 효율성을 예시하였고 이러한 방법론과 모형은 유사한 자료의 획득이 가능한 여타 지자체에서도 유용하게 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 교통사고를 예방하고 교통사고 구간 대기시간을 줄이기 위해서 신경망을 이용한 예측방법을 제안한다. 뿐만 아니라, 교통사고 예측에 있어서 신경망에 정규화하지 않은 데이터를 사용하는 방법을 제시한다. 이 방법은 신경망 훈련시 데이타의 최대 값을 추정할 필요가 없어 정규화 없이 신경망을 사용 가능하며, 신뢰성 예측 결과도 추정된 최대 값과 실제 획득될 최대 값과의 차이(추정 오차)만큼 정확해질 수 있다. 또한 비정규화 된 데이터를 사용하는 방법이 데이터의 최대값을 알고 있다고 가정한 상태의 정규화된 방법보다 예측 정확성이 좋음을 보였다. 모의실험결과 제안된 신경망 예측시스템이 신경망을 고려하지 않은 기존방법보다 교통사고 구간 대기시간을 줄일 수 있음을 입증했다. 이와 같이 검증된 예측능력을 바탕으로 사용자에게 교통상황을 실시간으로 서비스하기 위하여 센서 데이터베이스를 이용한 실시간 교통정보 예보 시스템을 제안한다.
현대생활을 영위하는데 있어 자주 애용되는 교통수단인 버스는 실시간으로 정보를 제공해주고 있다. 이러한 BIS 정보 중 도착예정시간에 대한 신뢰성 높은 정보를 얻기 위해서는 교통 환경에 대한 주요 요인들에 대한 분석이 필요하다. 국내 지방자치단체별로 관리를 수행하는 만큼 지역별 정보 분석이 우선시 되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 교육, 관광 및 배후도시에 대한 특성을 가지고 있는 순천시를 중심으로 출퇴근, 학교, 시장, 관광 및 기타 다른 영향에 의해 교통 환경에 영향을 미칠 것으로 예상되는 특징을 분석했다. 특징 분석을 위해 BIS에 수집되고 있는 DB 정보에 대한 데이터 정제를 수행했고, 요일별, 일별, 월별, 시간대별로 구분하여 교통흐름에 대한 주요요인에 대한 분석을 수행했다. 지방중소규모의 도시로서 버스전용차선이 운영되지 않는 지역인 순천은 교통흐름과 밀접한 관계를 갖는 버스에 대한 특징 분석을 통해 구간별 교통체증에 대한 분석이 가능할 것으로 예상된다. 또한, BIS의 실시간 정보 제공에 대한 주요요인을 적용하여 활용한다면 보다 신뢰성 있고 정밀한 정보를 제공할 수 있을 것으로 예상된다.
본 연구는 고속도로 교통사고 심각도 예측모델을 구축하기 위해 다섯가지 머신러닝 기반의 분류모형 적용하였다. 2015년~2017년 동안 전국 고속도로에서 발생한 사고 데이터 21,013건을 5가지의 분류 모형을 적용한 결과 LightGBM(Light Gradient Boosting Model)이 가장 좋은 성능을 나타내는 것으로 나타났다. LightGBM에서는 교통사고심각도 추정에 있어 우선순위 요인으로 사고차량 수, 사고유형, 사고지점, 사고차로유형, 사고차량 유형 순으로 나타났다. 이러한 모형의 결과를 기반으로 일관적인 사고심각도 예측 과정을 통하여 교통사고대응관리 전략 수립에 활용할 수 있다. 본 연구는 국내 기계학습을 활용한 사례가 적은 여건에서 향후 빅데이터 기반의 다양한 기계학습 기법을 활용이 가능함을 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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