항로표지 시뮬레이터는 우리나라 주요 해역의 지형적 환경적 특성 및 여기에서 운항하는 선박들과 해상교통 특성을 고려한 시뮬레이션 환경을 항로표지 설계자에게 제공하여, 항로표지 배치 및 선박 운항시 안정성 확보를 제공할 수 있다. 항로표지는 색깔이 중요한 역할을 한다. 그 중 주간에 보이는 항로표지 색깔보다는 야간에 보이는 항로표지 등명기의 불빛이 더욱 중요하다. 이에 항로표지 설계자에게 실제환경과 유사한 시뮬레이션 환경을 제공하기 위해서는 실제 등명기의 등색과 유사하게 구현이 되어야한다. 그러나 시뮬레이션에서의 항로표지 등명기의 등색은 디스플레이 특성에 의해 색상 왜곡이 발생한다. 이에 본 연구에서는 실제 등명기의 색도값을 측정 및 분석하며, 분석값과 유사한 색상의 샘플 등색을 비교 분석하여 시뮬레이션에서 실제 등명기와 유사하게 항로표지 시뮬레이터의 등명기 모델링에 적용하였다.
교통운영전략의 친환경성 평가의 필요성이 대두되고 있는 가운데, 정확한 평가를 위해서는 분석에 사용되는 차량연료소모 예측모형에 대한 이해가 선행되어야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 국내에서 사용되고 있는 3개 모형과 외국에서 사용되고 있는 모형들 중 광범위하게 사용되는 동시에 비교적 취득이 용이한 3개 모형을 선정하여 모형의 특성을 응용측면에서 비교하였다. 구체적으로, 국립환경연구원의 차량주행기록인 NIER 차속모드와 미시교통류시뮬레이션 소프트웨어인 VISSIM을 이용하여 차량의 운행패턴을 모델링하였으며, 이를 차량연료소모 예측모형에 입력하여 연료소모량을 예측하였다. 본 연구를 통해 정속주행의 경우 국내외의 모든 모형이 유사한 결과를 보이는 것으로 분석되었으나, NIER 차속모드와 VISSIM 모형을 이용한 분석결과 국내모형 중 KR-1, KR-2 모형은 순간적인 차량의 비출력에 민감하지 못하여 미시적인 분석을 요하는 경우에는 사용에 주의를 기울여야 하는 것으로 분석되었다.
최근 해상교통 환경의 변화가 다양해지고, 해상 교통량이 지속적으로 증가함에 따라 해상교통 분석에 대한 요구가 다양해지고 있다. 이러한 해상교통 분석 작업은 교통 특성에 대한 모델링이 선행되어야 하지만, 기존의 방법은 자동화되어 있지 않아 전처리 작업에 시간이 많이 소요되고, 분석 결과에 작업자의 주관적인 견해가 포함될 수 있는 문제점이 있었다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 해상교통 분석을 위한 자동화된 교통 네트워크 생성 방법을 제안하였으며, 활용 가능성을 검토하기 위해 실제 목포항에서 수집된 6개월간의 항적 데이터를 이용한 실험을 수행하였다. 실험 결과, 대상 해역의 교통 특성을 반영한 교통 네트워크를 자동으로 생성할 수 있었으며, 대용량의 항적 데이터에도 적용할 수 있음을 확인하였다. 또한, 생성된 교통 네트워크는 시공간적 특징 분석이 가능하여 다양한 해상교통 분석에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
우리나라 항만 입출항 통항 선박의 대형화, 고속화에 따른 해양안전사고가 증가하고 있어 항만 연안 해역에서의 해상교통안전 확보가 절실히 요구되고 있는 실정으로, 최근 국제항로표지협회(IALA)에서 항로표지 설계와 배치계획에 대한 의사결정을 지원할 수 있는 항로표지 전문 기능 시뮬레이터의 개발과 주요 항로의 항로표지 설계 및 계획 등을 검증할 수 있는 시스템 필요성을 제기하였다. 우리나라 주요 항로의 항로표지 설계와 적정 배치 여부 등을 검증하고 보완할 수 있는 시뮬레이션 시스템이 필요하며 3차원 가상현실 기법을 이용하여 항로표지의 신설 및 이설에 따른 여러 가지 효과를 직관적으로 파악하고 대상 해역의 특성이 고려된 다양한 해상교통 환경 변화에 따른 항로표지의 신설 및 이설 효과를 선박 운항자 관점에서 검증하거나, 새로운 항만 항로 건설시 최적 항로표지 배치에 대한 의사결정을 지원하기 위한 항로표지용 시뮬레이터 시스템 개발이 진행되고 있다. 이러한 항로표지 시뮬레이터 개발에 필요한 항로표지 관련 3D 모델링의 구현 방법과 종류에 대하여 기술하였다.
최근 전 세계적으로 자율주행자동차 개발을 위한 연구가 증가하고 있으며, 자율주행자동차의 실도로 도입이 증가되고 있는 추세이다. 하지만, 자율주행자동차의 교통사고 발생으로 인해 자율주행자동차 안전성에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한, 자율주행자동차 교통사고에 대한 특성 파악 및 분석 방법론 개발의 필요성이 대두되고 있다. 특히 미국 캘리포니아 차량관리국(California Department of Motor Vehicles, DMV)에서는 자율주행자동차의 교통사고 데이터를 수집하여 리포트 형태로 제공하고 있다. 본 연구에서는 DMV에서 제공하는 자율주행자동차 교통사고를 분석하는 방법론을 제시하였다. 또한, 텍스트 임베딩 기법을 이용하여 주요 키워드 및 주요 토픽 도출을 통해 개발된 방법론의 활용도를 검토하였다. 본 연구에서 개발된 방법론은 향후 자율주행자동차 교통사고 데이터가 충분히 수집된다면 자율주행자동차 교통사고 분석 및 자율주행자동차 개발시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
이산사건 시스템은 시간의 이산순간에 상태변화가 발생하는 시스템으로서 공정제어, Robotics, 교통시스템, Flexible Manufacturing System, 통신등 많은 분야의 시스템이 이산사건 시스템들이지만 아직도 포괄적이고 융통성 있는 제어이론이 연구되지 않았다. 본 연구는 특히 Real-Time Temporal Logic Framework(RTTL)에서 비결정적으로 발생되어지는 확정적인 사건들로써 유발되어지는 비결정적 이산사건 시스템의 모델링 방법을 제시하였다. 이 방법을 두 개의 machine들로 구성된 Flexible Manufacturing System(FMS)에 적용하여 설명하였다. 이 방법은 복잡한 이산사건 시스템의 모델링을 모듈화하여 간편하게 표현 할 수 있는 우수한 특성을 가지고 있다.
교통정책과 계획수립을 위한 교통수요의 합리적인 분석을 위해서는 현실적이고 신뢰성 있는 교통자료의 구축이 요구된다. 또한 교통계획 및 운영의 측면에서 복잡한 교통문제를 쉽게 전달할 수 있는 사용자 위주의 시스템이 필요하다 일반적으로 교통 분석 존에 대한 사회${\cdot}$경제적 특성 자료를 수집하고 분석용 네트워크를 구축하는 과정은 교통계획모형 수립과정에서 가장 중요한 부분으로 많은 시간과 노력이 요구된다. 또한 수집된 데이터를 통합하고 이용 가능한 형식으로 변화하기 위해서는 상당한 비용이 든다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 자료를 효과적으로 선택, 수정, 가시화할 수 있고, 네트워크의 특성 변화를 보다 효율적으로 파악할 수 있도록 GIS를 도입하는 것이 바람직하다. 교통계획과정에 GIS의 기능이 특히 중요시되어지고 있지만 교통문제에 GIS를 이용하는 것은 초보적인 단계이다. 본 연구는 GIS의 공간표현, 분석기능을 바탕으로 다양한 교통정보를 제공하고 교통계획을 가능하게 하기 위한 GIS-T 통합시스템 구현에 목적을 두었다. 이를 위해 교통분석용 패키지와 GIS 환경사이에 양방향 데이터 교환이 가능하게 하고, 네트워크 수정${\cdot}$편집${\cdot}$검수기능 등 보다 효율적인 교통네트워크 관리를 위한 인터페이스를 설계하였다. 또한 GIS가 가지는 공간 데이터의 효과적인 처리에 활용가능 하도록 교통정보 처리모듈을 개발하여 통합시스템에 추가하였다. 이러한 GIS-T 통합시스템은 네트워크의 편집과 분석에 효율적인 환경을 제공하여 보다 현실적인 교통망 모델링을 반영할 수 있으며, 다양한 교통문제 분석에 효과적인 도구로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 분산 컴퓨팅 및 개별 디바이스 활용을 통해 개인 정보 보호에 특화된 학습방법인 연합학습 방법론을 기반으로, 모바일 내비게이션 애플리케이션에서 수집된 대규모의 운전자 데이터를 이용하여 경로 선택 예측 모델을 수립하는 방법에 대해 고찰한다. 경로 선택 모델링에서 활용될 수 있는 운전자 데이터의 전처리 및 분석 방법을 수립하고, 서포트벡터머신(SVM) 및 다층 퍼셉트론(MLP)과 같이 기존에 널리 활용되는 학습 방법과 연합학습 방법의 성능과 특성을 비교한다. 분석 결과 연합학습을 통한 모델 성능은 중앙 서버 기반의 모델과의 비교에서 예측 정확도 측면의 차이가 거의 없는 것으로 나타났으나, 개별 데이터가 충분히 확보되는 경우 연합학습 모델과 같은 개인화 모델의 성능이 개선될 수 있다는 점을 확인하였다. 연합학습 모델은 본 연구의 경로 선택 모델링 사례와 같이 모빌리티 부문의 데이터 프라이버시 문제가 중요한 분야에서 대규모 데이터 처리를 필요로 하는 경우에 그 활용 가치가 매우 높을 것으로 기대된다.
1960년대 이후 지속되어온 국토개발과 성장위주의 결제모델이 각 도시의 지역적인 특성을 고려하지 못하고 일률적으로 적용되어 환경친화적인 도시 발전을 저해하고 있는 실정이다. 또한, 각 도시의 정체성을 찾기보다는 성장과 개발의 모델을 답습하여 인구 유입과 주택 건설, 산업시설과 교통시설의 확충등 외형 부풀리기와 비교적 쉽고 가시적인 성과에 치중한 가운데, 대기환경도 이전의 쾌적한 도시 모습을 잃어 가고 조금씩 대기오염문제에 봉착하게 되었다. (중략)
반복정체와 함께 돌발상황은 고속도로 교통혼잡의 주요 원인이 되고 있다. 발생된 돌발상황에 대해 즉각 정보를 제공하고 신속히 교통류를 관리하는 정도는 그 교통류관리시스템의 수준을 의미하는 것으로, 돌발상황에 의해 차로가 차단될 시간을 속히 예측하는 것은 돌발상황관리에서 매우 기본적인 사항이라 하지 않을 수 없다. 돌발상황에 따라 교통류관리대책을 수립·실시하고 교통정보를 제공하자면 돌발상황으로 인한 교통영향(지체와 대기행렬 길이)을 먼저 산정해 보아야 하며 그러기 위해서는 지속시간의 예측이 반드시 필요하다. 통상 돌발 상황의 지속시간은 그 유형 및 심각도에 따라 다양해지며 교통, 도로, 환경 등과 같은 복합적인 조건에 영향을 받는다. 따라서 돌발상황 지속시간 예측모형에 사용되는 독립변수는 돌발상황 확인시점에서 수집 가능한 변수이어야 하며 모형의 현장적용을 위해서는 해당도로의 교통관제시스템의 수준과 함께 정보원(CCTV, 순찰반 등)의 특성을 고려하여야 한다. 본 연구는 고속도로 돌발상황 지속시간 예측모형 개발을 목표로 하며, 한국도로공사 수원지사의 교통사고발생 속보 21개월 분의 자료를 정리하여 본선에서 발생한 각종 돌발상황 168건을 사용자료로 추려냈다. 이를 DB화하여 통계분석을 수행하였으며 고속도로에서의 돌발상황 지속시간 예측을 위한 다중선형회귀모형을 구축하였다. 그리고 모델링에 사용되지 않은 자료를 이용해 개발모형의 정확성 평가를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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