선박의 선위 추측(DR, Dead Reckoning)은 수신되거나 측정된 위치 데이터와 속력, 침로 데이터만을 반영하여 계산하므로 대양의 항해나 연근해의 해역에서는 유효할 수 있으나 침로의 변경과 선속의 변화가 잦은 항계 내의 조선에 있어서는 적용이 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 선박의 추측위치(DRP, Dead Reckoning Position)는 선박의 운항 패턴에 따라 항계 내의 항적 데이터를 수집하고, 수신된 위치 데이터와 속력, 침로 데이터를 점장위도항법(Mercator Sailing)을 통하여 계획항로(Planned Route)의 각 변침점(WP, Waypoint)간 침로(Course)와 항정(Ship's Passage)에 반영하였다. 제안된 추측위치 산출방법을 통하여 항계 내의 조선과정에서 계획항로를 선박의 추측위치와 결합하여 특정 시간 후의 상황패턴을 미리 예측하고 관제사의 의사결정에 기여하고자 한다.
This paper introduces a new framework of predicting the arrival time of an aircraft by incorporating the probabilistic information of what type of trajectory pattern will be applied by human air traffic controllers. The proposed method is based on identifying the major patterns of vectored trajectories and finding the statistical relationship of those patterns with various traffic complexity factors. The proposed method is applied to the traffic scenarios in real operations to demonstrate its performances.
자동차 전조등에서 얻을 수 있는 자료는 차량마다 가지는 각각의 다양한 패턴과 문자 숫자 및 특수문자이탈 문자나 숫자 그리고 특수문자의 경우는 저장된 데이터베이스의 활용으로 그 차량에 대한 정보를 검색할 수 있다. 하지만 전조등의 경우에는 부분적인 패턴만이 있다면 숫자나 문자들의 정보에 의존할 수 없게 된다. 본 논문에서는 무늬가 가지는 특징의 추출을 이용하여 발생하고 있는 교통사고나 기타 사건의 발생시 부분적인 영상만이 획득되더라도 정색을 통한 후보 차량의 정색이 가능하도록 영상의 특성 값들을 구성하러 조합하였다. 본 시스템은 사고차량의 추적 및 교통사고에서보다 효율그인 과학수사에 일조할 것으로 기대한다.
교통계획의 목적은 교통체계를 분석하여 교통과 활동간의 상호작용을 효율화시켜 도시 및 지역사회의 목표를 달성하는데 있으며, 합리적인 교통계획을 수립하여 한정된 투자재원을 효율적으로 배분하기 위해서는 교통수요에 대한 합리적 접근이 필요하다. 교통수요예측의 접근방법은 미시적인 개별적 접근방법과 거시적인 집단적 접근방법으로 구분되며, 다시 모형화 기법이 결정적인가 확률적인가에 따라 개별결정적, 개별활률적, 그리고 집단결정적, 집단확률적 모형의 4가지로 구분될 수 있다. 이 중에서 일반적으로 관심의 대상이 되는 2가지 형태는 집단결정적, 개발확률적 모형이다. 집단결정적모형은 전통적 교통수요예측모형에 해당되며, 개별확률적모형은 1970년대 Mc Fadden을 시작으로 Ben-Akiva, Manheim을 중심으로 한 소비자 행동선택 이론에 근거한 개별행태모형이 이에 해당된다. 개별행태모형은 개개인의 통행행태를 다른 모든 조건이 동일할 때 개개인은 비용의 최소화를 추구하고, 비용과 관련한 통행행태는 거시적 수준에서의 주어진 제약 조건과 관계가 있으며, 의사결정은 확률분포에 의해서 결정되는 효용원칙(Efficiency Principle)에 입각하여 해석한다. 도시내와 도시간, 취업자와 비취업자, 출퇴근 시, 목적별 등의 여러 가지 통행에 있어서 다양한 변수들을 사용하여 교통수단 선택모형의 파라메카 값을 추정하고 통행패턴을 분석해 왔다. 본 논문에서는 개별행태모형인 로짓모형 중에서 집단다항로짓모형을 이용하여 여러 통행 중 공항시설의 접근에 필요한 교통수단 효용함수의 파라메타 값 추정 시, 일반적으로 사용되는 통행시간, 통행비용이라는 변수를 공통으로 두고, 대중교통의 경우에만 해당하는 환승이라는 특정대안변수(Specific alternative variable)를 첨가하여 그것이 수단선택에 미치는 영향을 분석한다. 또한, 대중교통의 속성을 가지고 있는 지하철과 버스를 하나의 대안으로 묶어서 효용함수를 구한 다음 다시 승용차, 택시, 대중교통을 독립된 대안으로 두고 모형을 정립하는 NESTED LOGIT모형으로 파라메타를 추정하여 대중교통의 효용에 관해 분석·비교하였다. 본 논문에 이용된 자료는 공항을 이용하는 이용객들을 대상으로 직접 설문·면접조사한 자료이며 대상 교통수단은 승용차, 택시, 지하철, 버스로 설정하였다.
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.
최근 해상교통량이 증가하고 선박교통 관제구역이 확대됨에 따라 관제사의 업무 부하가 증가하고 있으며, 이로 인해 교통량이 급증하는 경우 관제사가 위험을 인지하지 못하는 상황도 발생하게 된다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 관제 업무의 지원을 위해 이상 거동 선박을 자동으로 식별하는 방법을 제안한다. 본 방법은 누적된 AIS 데이터를 이용하여 관제구역 내의 통항 패턴을 학습하고, 학습된 모델과의 비교를 통해 이상치를 계산하여 이상 거동 선박을 식별한다. 특히, 선박의 거동 상태에 대한 분류 정보가 없더라도 비지도 학습법을 기반으로 항적 데이터를 자동으로 분류하여 통항 패턴을 학습할 수 있으며, 항적의 군집화와 분류 과정을 통해 이상 거동 선박을 실시간으로 식별할 수 있는 특징을 가진다. 또한, 본 논문에서는 선박운항 시뮬레이터 및 실제 AIS 항적 데이터를 이용한 식별 실험을 수행하였으며, 이를 통해 선박교통관제 시스템에의 활용 가능성을 고찰하였다.
현행 지하철 무임승차제도는 1980년 도입된 이후 지금까지 시행되고 있지만 고령화 인구가 지속적으로 증가함에 따라 무임승차 대상자 역시 증가하고 있다. 이러한 상황은 결국 도시철도 재정지원 부담으로 작용하고 있다. 또한 지하철과 버스 간 원활한 환승서비스 구축이 미흡함에 따라 무임수송제도는 반쪽짜리 복지라는 평가를 받기도 한다. 이에 본 연구에서는 무임승차대상자의 카드자료를 분석하여 경제학적인 측면에서의 영향을 파악한다. 또한 통행패턴에 따른 대중교통수단간 환승패턴을 분석하고, 국외사례와 비교하여 이에 대한 문제점을 제시하였다. 현행 무임승차제도를 개선할 수 있는 방안을 마련하고, 이를 지원할 수 있는 대안을 제시하였다. 이를 통하여 현행 도시철도 운영기관의 운영적자 해소방안 및 향후 고령인구 증가에 따른 대중교통측면의 복지서비스 제공 등 무임승차제도 관련 교통정책의 발전방안을 제시하였다.
본 논문은 실영상에서 형태 정보와 에지 영상을 이용한 교통 표지판 영역 추출 및 인식 방법을 제안한다. 화소의 RGB 색상비를 이용하여 생성한 이진 영상에서 connected component 알고리듬에 의해 분할된 후보 영역들을 대상으로 형태 정보인 XY축 대칭성을 기반으로 교통 표지판 영역을 추출한다. 만약 후보 영역이 검출되지 않을 경우, 히스토그램 평활화에 의해 대비를 향상함으로써 영역 추출이 가능하다. 그리고 교통 표지판 영역의 에지 영상에서 추출한 수평-수직 투영(XY projection). 모멘트(moment), 동심원형 패턴 및 8 방향 광선과 에지와의 거리 및 교차점의 개수 등의 형태 정보를 기반으로, 사전에 구축한 데이터베이스와의 유사도 측정에 의해 인식을 수행한다. 다양한 실영상을 대상으로 실험한 결과, 본 방법이 빛이나 날씨 조건 등의 외부 환경에 강건하게 추출 및 인식함을 보인다.
본 연구는 경제분석기법에서 편익항목의 통행시간절감편익의 개선안을 살펴보았다. 기존의 경제성분석 시 통행시간절감편익의 계산방법은 피크시간대의 O/D를 이용하여365를 곱하여 산정하고 있다. 이 계산방법의 문제점은 요일에 대한 교통량변화, 달에 대한 교통량변화를 고려하지 못하는 것이다. 이러한 분석점을 개선하기 위하여, 군집분석과 t-검증을 통하여 달별, 요일별 비슷한 교통량 패턴이 가지는 것끼리 묶었다. 이러한 결과값은 요일별과 월별로 교통량의 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 요일별, 월별 가중치를 적용하여 pilot 예제를 통해 통행시간절감분을 계산하였더니 기존의 방법에 비해 다소 적게 도출되는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 교통량의 변화패턴을 고려한 가중치 연구에 의의를 둘 수 있다.
본 논문에서는 교차로 사고음 자동검지시스템의 검지율 향상을 위하여 다양한 음향패턴을 분석하였는데, 자동검지의 방해요소인 차종별 경적음과 특수목적용 차량의 사이렌음의 음향패턴은 일반적으로 사고음과 비슷한 음압을 가지고 있으나, 각각 다른 주기적인 형태의 주파수 파형으로 구성되어 있음을 확인하였다. 이를 위해, 교차로사고 자동음향감지시스템의 각종 방해요소(자동차 경적, 사이렌음, 기타 잡음 등)들의 파형 및 주파수 특성 등을 분석하는 음향인식기법을 도입하였다. 연구결과, 일반적인 교통소음과 교통사고음의 음향패턴을 비교하면 많은 차이가 있으며, 차량소통의 유무에 따라 약 20[dB]의 오차범위가 존재하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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