서울과 일산 신도시의 출근통행 교통수단 선택모형을 구축하고, 두 도시간 수단선택행태를 분석.비교하였다. 분석을 위한 자료로는 1996년 서울시에서 수행한 가구통행실태조사자료를 이용하였으며, 수단선택모형으로는 다항로짓모형을 사용하였다. 두 지역 출근통행 수단선택모형의 모형구조상의 차이 및 모형의 지역간 이전가능성을 분석하였고, 출근통행의 시간가치 및 탄력성을 분석하고 비교하였다. 통계적 검증의 결과 출근통행의 수단선택에 있어서, 모형구조적 측면에서나 선택행태적 측면에서 수단 선택모형의 두 도시간 이전은 불가능한 것으로 나타났다. 서울의 출근통행의 시간가치가 일산보다 전반적으로 큰 것으로 분석되었고, 특히 서울의 경우, 택시이용자의 시간가치가 자가용 이용자의 시간가치보다 큰 것으로 나타났다. 두 도시 모두 통행시간에 대한 탄력성 통행비용에 대한 탄력성보다 전반적으로 크며, 버스와 지하철간의 통행시간에 대한 교차탄력성이 매우 높은 것으로 분석되었다.
다수사업자 경쟁환경이 도래함에 따라 사업자간 공정경쟁을 위한 효율적인 상호접속과 합리적인 접속료 산정이 점차 중요해지고 있다. 최근들어 고도화 작업이 활발히 추진되고 있는 가입자 선로시설은 전체 통신망 투자비의 40%를 상회하고 있어 접속료를 구성하는 비용요소중 가장 큰 비중을 차지하고 있다. 본 연구는 합리적 접속료 산정의 근거로서 대도시 가입자망의 투자비를 산출하는 모형을 개발하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 대도시 가입자망의 구조와 현황을 조사분석하고 이를 바탕으로 공학적 비용 모형을 개발하였다. 대도시 가입자망은 그 특성상 동선가입자망과 광가입자망 설비로 나누어질 수 있다. 본 연구는 두가지 가입자망의 구조와 현황에 기초하여 각각을 모형화 하였고, 적용사례를 통해 개발된 모형의 유용성을 검토하였다. 개발된 투자비 산출 모형은 농어촌 지역을 비롯한 다른 지역에도 적용이 가능하며, 교환/전송망 투자비산출 모형과 결합되어 합리적 접속료 산정모형의 일부로 활용될 수 있을 것이다.
서울과 일산 신도시의 출근통행 교통수단 선택모형을 구축하고, 두 도시간 수단선택형태를 분석.비교하였다. 분석을 위한 자료로는 1996년 서울시에서 수행한 가구통행실태조사자료를 이용하였으며, 수단선택모형으로는 다항로짓모형을 사용하였다. 두 지역 출근통행 수단선택모형의 모형구조상의 차이 및 모형의 지역간 이전가능성을 분석하였고, 출근통행의 시간가치 및 탄력성을 분석하고 비교하였다. 통계적 검증의 결과 출근통행의 수단선택에 있어서, 모형구조적 측면에서나 선택행태적 측면에서 수단선택모형의 두 도시간 이전은 불가능한 것으로 나타났다. 서울의 출근통행의 시간가치가 일산보다 전반적으로 큰 것으로 분석되었고, 특히 서울의 경우, 택시이용자의 시간가치가 자가용 이용자의 시간가치보다 큰 것으로 나타났다. 두 도시 모두 통행시간에 대한 탄력성 통행비용에 대한 탄력성보다 전반적으로 크며, 버스와 지하철간의 통행시간에 대한 교차탄력성이 매유 높은 것으로 분석되었다.
검사관련 능력과 문항점수사이의 관계를 모형화하기 위해 사용한 순환모형에서 관측불능인 능력상대변수를 비롯한 모든 변수들이 범주형 변수라 가정하자. 이 범주형 자료를 위한 모수추정문제를 다루기 위해 EM 방법을 이용했는데, EM 방법은 사용하기에 편리하지만 순환모형에 대한 추정값이 적절하지 않는 경우가 발생한다. 그 주된 원인중의 하나로 초기값 선정의 잘못을 들 수 있는데, 본 논문에서는 이 외에 구조상의 결함도 그 원인이 됨을 경험적으로 보았다. 따라서 구조적 결함을 먼저 해결하면 보다 효과적인 초기값을 선정할 수 있으리가 기대한다.
무선통신 환경에서 TCP의 효율성을 개선하기 위한 ECN 방법을 하나의 페트리 넷 모형으로 표현한 사례가 있다. 이 경우에는 모형이 너무 복잡하여 ECN 방법의 구조를 한눈으로 파악하기 어렵다는 단점이 있다. 본, 논문은 기존의 모형을 추상화하여 계층적으로 표현한 결과를 보인다. 계층적 표현은 시스템 전체 구조를 이해하기가 용이하다는 장점이 있다..
본 연구에서는 대규모 네트워크에 적용 가능한 미시적 교통류 시뮬레이션 모형을 개발하였다. 본 연구는 대규모 가로망에 대한 미시적 교통류 시뮬레이션 시스템개발의 첫 번째 단계로, 연속류 구간을 중심으로 우리나라의 가로망 구조, 차량 주행행태에 적합한 미시적 교통류 시뮬레이션 모형개발에 초점을 두었다. 차량 전이 모형으로는 Cellular Automata 모형(CA모형)을 기반으로 하였으며, 기존의 CA모형 중 교통공학적 측면에서 문제가 있다고 판단되는 부분에 대해서는 새로운 모형을 개발하거나 수정하여 적용하였다. 개발된 모형의 모의실험을 통해 기존의 거시적 교통류 시뮬레이션 모형에서 설명할 수 없었던 여러 교통현상(합류, 차로축소, 분류등으로 유발되는 교통현상)을 설명할 수 있는 것으로 확인되었고, 또한 본 모형은 우리나라의 가로망구조에 기반을 두고 개발되었기 때문에 기존에 외국에서 개발된 미시적 시뮬레이션 모형이 표현하지 못했던 가로망에 대한 교통류 시뮬레이션이 가능한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 비선형 k-$\varepsilon$ 모형을 이용하여 직사각형 개수로에서 평균흐름과 난류구조를 모의하였다. 표준 k-$\varepsilon$ 난류모형은 난류의 등방성을 가정하여 국부적 평형상태에서 계산하기 때문에 유선에 따른 레이놀즈 응력의 변형이 큰 경우나 이방성이 강한 경우 이를 계산하지 못한다. 이를 보완하기 위하여 제시된 것이 비선형 k-$\varepsilon$ 난류모형이다. 본 연구에서는 표준 k-$\varepsilon$ 모형과 비선형 k-$\varepsilon$ 모형에 의한 모의결과를 비교하였다. 난류모형을 검증하기 위하여 직사각형 개수로에 흐름을 완전 발달된 등류로 가정하여 해석하였다. 지배방정식을 해석하기 위해 Patankar와 Spalding (1972)이 제시한 SIMPLER 알고리즘을 사용하였고 유한체적법을 이용하여 이산화하고 엇갈린 격자체계를 사용하여 계산에서 발생하는 과도한 진동을 줄였다. 또한 차분기법은 Patankar (1980)가 제시한 Power-law 기법을 채택하였으며 경계조건으로 2층 벽법칙 모형과 Hossain과 Rodi (1993)의 모형을 이용하였다. 두 모형의 적용성을 검증하기 위하여 실측자료를 이용하여 비교하였고 그 결과 비선형 k-$\varepsilon$ 모형이 표준 k-$\varepsilon$ 모형에 비해 좀 더 실측지에 가깝게 모의하는 것을 볼 수 있었다.
WRF 모형은 실제 자연에서 나타나는 대기 현상의 원인을 물리적 동적 방정식들의 항으로 표현한 수치예보모형으로 전세계의 상업적 비상업적인 수치예보모형 안에서 성능이 뛰어나다고 평가되어지고 있다. WRF 모형은 오픈소스 기반의 비상업적 모형으로 사용 및 수정이 자유로운 특징이 있으며, 위성 및 레이더와 같은 고도화된 다양한 기상관측자료를 입력자료로 활용할 수 있는 장점이 있다. WRF-HYDRO 모형은 WRF 모형이 갖는 공간적인 저해상도 문제를 해결할 수 있는 고해상도의 격자를 구축할 수 있으며 유출량과 수문 변량을 추정할 수 있는 추적 모형을 추가하여 수문학적 예측 능력을 향상하고자 개발되었다. 기존 모형과의 차별성으로는 기상인자로 인하여 도출된 지표면의 수문인자들이 시간의 변동에 따라서 다음 시간의 기상인자에 영향을 미치는 피드백 구조로 구성되어 기상과 지표면이 양방향으로 연결되는 특징이 있다. 기존 모형에 비하여 향상된 구조적인 특징은 수문학적 순환과정을 자연스럽게 재현함으로서 신뢰성 있는 결과를 도출할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 만경강 유역의 실제 유출 사상에 대하여 WRF-HYDRO 모형을 적용하고, 홍수통제소 관할 만경강 유역내 수문 관측소 자료와의 비교를 통해 WRF-HYDRO 모형의 적용성을 검토하였다. 수문 관측소를 통한 검토 결과를 기반으로 WRF-HYDRO 모형에서 제시된 수문-기상 정보를 통하여 만경강 유역의 홍수 사상의 발생 과정에 대한 추적 및 미계측 변량의 추정에 유용하게 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
유역의 수문 자료를 정확하게 분석하는 것은 수리 구조물을 효율적으로 운영하기 위한 중요한 요소이다. 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANNs) 모형은 입 출력 자료의 비선형적인 관계를 해석할 수 있는 모형으로 강우-유출 해석 등 수문 분야에 다양하게 적용되어 왔다. 이후 기존의 인공신경망 모형을 연속적인(sequential) 자료의 분석에 더 적합하도록 개선한 회귀신경망(Recurrent Neural Networks, RNNs) 모형과 회귀신경망 모형의 '장기 의존성 문제'를 개선한 장단기메모리(Long Short-Term Memory Networks, 이하 LSTM)가 차례로 제안되었다. LSTM은 최근에 주목받는 딥 러닝(Deep learning) 기법의 하나로 수문 자료와 같은 시계열 자료의 분석에 뛰어난 성능을 보일 것으로 예상되며, 수문 분야에서 이에 대한 적용성 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형과 LSTM 모형으로 유출량을 모의하여 두 모형의 성능을 비교하고 향후 LSTM 모형의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. 나주 수위관측소의 수위 자료와 인접한 기상관측소의 강우량 자료로 모형의 입 출력 자료를 구성하여 강우 사상에 대한 시간별 유출량을 모의하였다. 연구 결과, 1시간 후의 유출량에 대해서는 두 모형 모두 뛰어난 모의 능력을 보였으나, 선행 시간이 길어질수록 LSTM의 정확성은 유지되는 반면 인공신경망 모형의 정확성은 점차 떨어지는 것으로 나타났다. 앞으로의 연구에서 유역 내 다양한 수리 구조물에 의한 유 출입량을 추가로 고려한다면 LSTM 모형의 활용성을 보다 더 확장할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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