교통정책과 계획수립에 가장 중요한 의사결정 과정은 통행수요 분석이고, 이에 활용되고 있는 필수적인 기초 데이터베이스는 분석용 네트워크와 기종점 통행량이 있다. 통행수요 추정과정의 합리성이 보장되도록 하기 위해서는 이러한 기본 입력 자료의 신뢰성은 중요하다. 하지만, 일반적으로 분석용 네트워크를 구축할 때 예산과 분석기간의 제약 때문에 실세계의 교통망 중 많은 부분을 단순화 시켜서 구축한다. 또한 기 구축된 네트워크에 대해서도 변경되는 교통망을 반영하기 위해 네트워크를 수정, 편집할 때에도 많은 재원과 시간이 소요된다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하고자 교통분석 목적의 패키지(EMME/2, TranPlan) 혹은 범용의 GIS 패키지(ArcGIS)에서 직접 이용할 수 있도록 기 구축된 네트워크를 기반으로 GIS 데이터로의 변환 혹은 네트워크를 추출하는 양방향 데이터 교환 시스템을 개발하였다. 이러한 GIS-T 통합 시스템은 네트워크의 편집과 분석에 효율적인 환경을 제공하여 보다 현실적인 교통망 모델링을 반영할 것으로 기대되며 다양한 교통문제에 대한 분석에 효과적인 도구로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 교통표지판을 자동으로 인식하는 방법에 관한 연구로 기존의 교통표지판 인식시스템에서는 인식하는데 걸리는 시간이 길고 잡음환경에서 인식률이 저하되며 변경된 교통표지판은 인식하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기위해 컬러정보를 이용하여 교통표지판 영역을 추출하고 추출된 이미지를 인식하는데 다층퍼셉트론 신경망 알고리즘을 적용하여 교통표지판 인식시스템을 제안한다. 제안된 방법은 교통표지판의 컬러를 분석하여 영상에서 교통표지판 영역을 추출한다. 영역을 추출하는 방법은 RGB 컬러 공간으로부터 YUV, YIQ, CMYK 컬러 공간이 가지는 특성을 이용한다. 형태처리는 교통표지판의 기하학적 특성을 이용하여 군집화한다. 교통표지판 인식은 학습이 가능한 다층퍼셉트론의 오류역전파알고리즘을 적용하여 인식한다. 다층퍼셉트론 신경망 알고리즘은 패턴인식 분야에서 우수한 성능이 입증 되었다.
현재 교통 표지판 인식 기법들은 다양한 날씨, 빛의 변화 등과 같은 외부환경 뿐만 아니라 교통 표지판이 일부 훼손된 경우에는 인식 성능이 저하되는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 홉필드 네트워크와 퍼지 Max-Min 신경망을 이용하여 손상된 교통 표지판의 인식 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 손상된 교통 표지판에서 특징들을 분석한 후, 그 특징들을 학습 패턴으로 구성하여 퍼지 Max-Min 신경망에 적용하여 1차적으로 교통 표지판의 특징을 분류한다. 1차적 분류된 특징이 있는 학습 영상들을 홉필드 네트워크에 적용하여 손상된 특징을 복원한다. 홉필드 네트워크를 적용하여 복원된 교통 표지판의 특징들을 다시 퍼지 Max-Min 신경망에 적용하여 최종적으로 손상된 교통 표지판을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 손상된 정도가 다른 다양한 교통 표지판 8개를 적용하여 실험한 결과, 제안된 방법이 퍼지 Max-Min 신경망에 비해 평균적으로 38.76%의 분류 성능이 개선되었다.
본 연구에서 다루고자 하는 문제는 서비스시간 제약을 갖는 도시부 복합교통망에서의 기종점을 잇는 합리적인 최단경로를 탐색하고자 하는 것이다. 서비스시간 제약은 도시부 복합교통망에서의 현실성을 보다 더 사실적으로 표현하지만 기존의 알고리즘들은 이를 고려하지 않고 있다. 서비스시간 제약은 환승역에서 여행자가 환승차량을 이용해서 다른 지점으로 여행할 수 있는 출발시간이 미리 계획된 차량운행시간들에 의해 제한되어지는 것이다. 환승역에 도착한 여행자는 환승차량의 정해진 운행시간에서만 환승차량을 이용해서 다른 지점으로 여행할 수 있다. 따라서 서비스시간 제약이 고려되어지는 경우 총소요시간에는 여행시간과 환승대기시간이 포함되어지고, 환승대기시간은 여행자가 환승역에 도착한 시간과 환승차량의 출발이 허용되어지는 시간에 의존해서 변한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 링크기반의 최단경로탐색 알고리즘을 개발하였다. Dijkstra 알고리즘과 같은 전통적인 탐색법에서는 각 노드까지의 최단도착시간을 계산하여 각 노드에 표지로 설정하지만 제안된 알고리즘에서는 각 링크가지의 최단도착시간과 각 링크에서의 가장 빠른 출발시간을 계산하여 각 링크의 표지로 설정한다. 제안된 알고리즘의 자세한 탐색과정이 간단한 복합교통망에 대하여 예시되어진다.
현재 우리나라는 연안수역에 급증하는 해양시설물 설치사업에 따라 해상교통로를 보존하고 연안수역 해상교통망 수역을 기존에 구축된 지리정보 시스템(GIS)와 연계할 수 있는 방법을 연구중에 있다. 이에 따라 Postgres SQL 기반의 PostGIS를 활용하여 해상교통 밀집분석을 시공간 형태로 구축 하였으며 표출 방법에 따라 최적의 해상교통로를 선정하고자 한다. 표출 방법은 등도수 분할을 활용하여 10개의 등급으로 구분한 후 상위 1개 등급을 우선적으로 선정하였으며, 이를 기반으로 GIS에서 제공하는 다양한 알고리즘을 활용하여 좌표로 구축하고자 하였다. 수많은 격자 데이터와 벡터형태로 저장된 해상교통밀집 분석 결과는 폴리곤 결합, 폴리곤 부분 제거, 폴리곤 스무싱, 폴리곤 단순화를 활용하여 해상교통망을 구축하였다.
서울 수도권의 지하철 교통망에서 승객들의 흐름을 찾아내는 방법을 제안하고 지하철의 주요 링크상의 승객 흐름을 분석한다. 교통망은 정점(vertex), 간선(edge), 그리고 승객 흐름으로 구성된다. 정점은 각 지하철역을 표시하고, 간선은 역과 역 사이를 연결한 지하철 링크를 표시하고, 승객이 승차역에서 하차역까지 최단 경로로 이동하면서 통과된 간선 위에 승객 흐름이 만들어진다. 본 논문에서는 지하철 승객들의 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로 부터 지하철 교통망의 각 링크의 흐름을 계산해내는 새로운 알고리즘을 개발하였다. 500만 건 이상의 지하철 승객의 교통카드 트랜잭션에서 제안된 알고리즘으로 승객 흐름을 찾아내어서, 4개의 주요 지하철 랭크상의 통행 행태는 승객 흐름으로 분석되었고 모든 링크들 중에서 상위 10개 흐름을 테이블로 설명하였다.
본 연구는 신개념의 교통수단이 국토공간에 도입됨으로써 발생하는 공간조직 변화를 분석하기 위하여 프랑스 TGV교통망 건설이 가져온 프랑스 국토공간 조직의 변화를 국토 전체적인 공간조직 변화, 도시체계의 수정, 교통체계의 변화 양상 및 유럽 통합공간체계 측면에서 고찰하였다. 프랑스는 TCV 교통망 건설이후 20여년간 커다란 국토공간조직상의 변화를 겪게 되는데 지리적 단위마다 독특한 변화양상을 보이고 도시권의 관계적 위치에 따라서도 상이한 변화의 모습을 보이고 있다. 전체 국토 차원에서 TGV망 건설의 가장 큰 효과는 국토공간 수렴효과와 프랑스 국토가 Paris를 정점으로 한 고속교통망 체계로 연결된 것이다. 그러나 시간거리 축소효과는 각 지역의 고속철도망으로의 접근성과 연결성에 따라 차이를 나타내고 이는 지역간 개발기회의 불균등을 더욱 증폭시키는 부작용을 낳아 국토 공간의 불균형개발을 강화하는 요인이 되기도 한다. 지역적 차원에서는 TGV의 중간 경유역이 있는 지방 중소도시는 기존의 지역행정중심도시와 함께 지역경제 중심권으로 발전하여 단핵구조에서 다핵구조의 지역 공간구조로 이행하는 변화 양상이 나타난다. 도시권차원의 변화는 TGV역세권을 중심으로 신시가지 개발 및 경제집적지구의 성장으로 새로운 경제활동지구가 성장하였다. 현재 유럽국제 고속철도망의 연계건설 추진으로 각 유럽도시 권은 새롭게 편성되는 유럽 도시체계에서 경쟁력을 갖춘 고차 계층의 도시로 자리매김하기 위해 새로운 공간조직 전략을 통한 새로운 도시경쟁력창출을 모색하고 있다. 우리나라의 KTX교통망의 구축 또한 국토공간 조직의 변화를 동반할 것으로 예상된다. 따라서 향후 나타날 효과와 부작용을 미리 예견하여 세계화와 지방화시대에 적합한 경쟁력 있고 유연적인 교통체계로 발전시켜가야 한다.
일반적으로 현실(특히 도시) 교통망에서 교차로를 반복해서 방문하는 통행은 존재하지만, 가로를 반복해서 주행하는 현상은 존재하지 않는다. 교통망에서의 루프형 통행은 링크의 반복이 허용되지 않는 링크 비루프(Link Loopless Path) 통행으로 축소된다. 본 연구에서는 K개의 경로탐색에서 기존의 방식과 달리 Heap Ordered Tree를 이용하여 월등한 수행속도(최악의 경우) O(m+ n log n+ K log K)로서 수행되는 Eppstein 알고리즘과 Jimenez et al의 LVEA을 고찰하여, 이들 알고리즘의 문제점인 링크루프의 발생을 제어하는 방안을 제어하도록 한다. 사례연구를 통하여 제안된 알고리즘을 검증 평가한다.
교통 표지 인식은 교통 관련 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 한다. 교통 표지 인식 및 분류 시스템은 교통안전, 교통 모니터링, 자율주행 서비스 및 자율주행 차의 핵심 구성 요소이다. 휴대용 장치에 적용할 수 있는 경량 모델은 설계 의제의 필수 측면이다. 우리는 교통 표지 인식 시스템을 위한 잔여 블록이 있는 경량 합성곱 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 데이터에서 매우 경쟁력 있는 결과를 보여준다.
우리나라 연안해역에 급증하는 해상풍력단지 등 대규모 해양개발 행위로 인해 무분별한 해역을 점용하게 됨에 따라, 과거 관습적으로 이용해오는 해상교통로와 상충되어 발생하는 사회적 충돌이 문제가 되고 있다. 특히, 선박 대형화 및 자동화, 자율운항선박 등장 등 해상교통환경 변화에 따라 안전한 연안 해상교통환경 조성이 시급한 상황이다. 모든 연안해역의 해상교통 흐름 및 교통밀집도 분석에 따른 관습적 해상교통망을 식별하고, 이를 지정·구축하고자, 빅데이터 및 지리정보시스템(GIS) 기반 해양공간분석기법을 활용하여 검토 및 분석하였다. 이렇게 분석 및 식별된 결과는 DB화하여 디지털 GIS 관리시스템과 연계하도록 추진중이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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