교차로에서의 교통사고건수는 90년 이후로 계속 증가해오고 있는 추세이므로 교차로의 안전성을 증가시키기 위한 노력이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 신호 교차로의 도로조건, 교통조건 교통운영조건 등을 분석하여 안전성에 방해가 되는 요소들을 찾아내고, 그 요소들과 사고와의 상관관계를 이용하여 각 교차로의 안전을 평가할 수 있는 사고예측모형을 개발하였다. 또한 이 교차로사고예측모형은 사전에 위험요소들을 처리하여 적절한 교통안전 정책을 세우도록 방향을 제시하고, 교차로의 안전성을 높이려는데 목적이 있다. 교차로 내의 사고건수는 2001년 1월부터 2001년 12월까지 1년 간의 원주시 교차로 사고건수 자료를 수집하였고, 각 교차로들의 도로조건, 교통조건, 교통운영조건은 현장 조사하여 수집하였다. 수집한 자료들을 1차 통계 분석한 결과 사고와 상관관계가 높게 나타나는 요소들로는 지역유형, 토지이용, 버스정차활동, 노상 주 정차 활동 전체교통량, 회전 교통량, 차로수, 도로폭, 교차로 면적, 주기, 시거, 회전반경 등으로 나타났다. 또한 위의 요소들을 가지고 2차 상관 분석한 결과 유의확률이 95%이상 만족하고, 각각의 독립변수들 간의 상관관계가 적어 사고율에 영향을 주는 변수로는 차로수, 회전반경, 시거, 주기가 선택되었다. 따라서 위의 요소들로 각 요소들의 분포현황에 알맞은 교통 사고예측 모형 식을 만들고, 일반적인 선형회귀모형과의 정확도를 비교하였다. 또한 국내 사고통계를 이용하여 사고건수의 분포도를 분석한 후 교차로의 위험 수준을 단계별로 분류하였다. 마지막으로 모형의 타당성을 검토하기 위해 Spearman 순위상관계수에 적용하였더니 결정계수 값이 0.985로 매우 유의 하다는 것과 모형식에서 구해진 각 교차로별 위험 순위도가 거의 타당한 것으로 나타났다. 또한 실제사고건 수와 예측사고건수를 본 연구에서 분류한 위험수준으로 비교한 결과 교차로의 80%가 위험수준이 같다는 결과를 얻을 수 있었다.다는 일반적인 명령과 개별적인 행정행위를 구분하고 명령에 대하여도 취소소송의 대상으로 삼도록 하는 보다 명확하고 일관성 있는 논의전개를 제안하였다.수 있었다.로 첨가하여 48시간 배양한 후 암항원 유전자 발현성을 측정한 결과 세포주에 따라 다소 차이는 있으나 대개 0.2 uM농도에서도 유전자 발현이 유도되었으며 1, 5 uM농도에서 매우 강하게 유도되었다. ADC 처리가 페암세포주의 MHC와 B7 발현을 증가시키는가를 알아보기 위해 1 uM 농도의 ADC를 72시간 처치한 후 FACS 분석을 실시한 결과 4개의 페암세포주에서 MHC 및 B7분자의 발현은 유도되지 않았다. 또 ADC농도가 세포성장에 미치는 영향을 알아보기 위하여 ADC를 0.2, 1, 5 uM농도로 96시간 처치 후 세포수를 측정하여 상대성장지수를 알아본 결과 ADC 처치 농도가 증가함에 따라 세포의 성장은 매우 감소하였다. 결론: 폐암세포주에서 ADC처치는 MAGE, GAGE 및 NY-ESO-1과 같은 세포독성 T 림프구 반응을 유도할 수 있는 암항원의 발현을 증가시킬 수 있으며, ADC의 세포독성과 항원 발현 유발시간을 분석할 때 1 uM 농도에서 48시간 처치한 후 ADC가 없는 배지에서 수일간 배양하는 것이 가장 효과적이라고 생각된다. 그러나, ADC를 처치하여도 MHC 및 B7의 발현의 변화는 없었으므로 ADC를 처치한 폐암세포를 암백신으로 사용하기 위해서는 MHC나 B7 및 cytokine의 발현을 증가시키는 추가적인 처치가 필요하다고 생각된다.ded.한 질소제거를 N-balance로부터 구해보면, R3 반응조의 경우가 가장 높은 제거율(40.9%)을 보였다. 이상의 결과들을 볼 때, Bncillus 균주는 호기적 탈질을 일으킬 수 있는 가능성이 있고, Bncillus 균주를 이용한 B3 공정은 탈질에 이용되는 탄소량이 거의 없고, 적은 alkalinity 소모에 의한 경제적 이익 등 장점을 가진 공정으로 보여 진다.수록 푹신한
저탄소 녹색성장 패러다임에 맞춰 지하철은 대중교통 활성화를 위한 도시 교통의 핵심 운송 수단이다. 지하철은 대량 수송 교통체증완화 교통사고 감소 등의 역할 뿐 아니라 노선 확장에 따라 도시 공간과 네트워크상의 승객 수요의 변화를 촉진시킨다. 현재 수요예측을 주축으로 노선계획이 이루어지고 있어, 지하철 노선 변화에 따른 교통 접근성과 승객 수요 변화를 위한 실증적인 연구가 미비하다. 이에 본 연구의 목적은 공간구문론을 이용한 사전사후 분석을 통해 지하철 개통에 따른 대중교통 영향성을 네트워크의 연결성, 승객 이동성 측면에서 정량적으로 예측 할 수 있는 대안적 평가 방법론을 제시하는 것이다. 우선 2009년 개통된 서울시 지하철 9호 선을 중심으로 도시 철도 네트워크를 구축하고, 공간 구문 모델을 통해 9호선이 개통됨에 따른 네트워크의 위상적 변화 패턴을 분석하였다. 또한, 모델 측정 결과를 검증하기위해, 서울시 교통 카드시스템의 역간 지하철 승차 인원수와 버스 노선별 승차 인원수 자료를 이용하여, 경쟁 노선을 대상으로 버스 이용객의 수단 전환과 주요 환승역에서 승객 수요 변화를 분석하였다. 결론적으로 본 연구 방법론을 통해 지하철 노선 계획에 있어 승객수요변화를 가시화하고 노선 추가에 따른 전후 시공간적 변화 분석이 가능하였으며 향후 주변 대중교통의 영향성과 실제 대중교통 이용자의 이동패턴에 대한 효과적인 공간적 변화 분석에 활용될 것으로 기대한다.
본 제주특별자치도 우도의 여름 성수기 2개월(7~8월)간 시행하는 차량총량제한 정책 취지와 시행에 따른 문제점을 파악하여 지속가능한 정책이 되기 위한 기본방향을 제시하고자 하였다. 우도의 일일평균이입도차량대수는 7월 645대이며, 8월 953대로 성수기 입도차량제한대수 605대를 초과하여 우도에 교통혼잡과 교통사고 등 교통문제가 심각하게 발생하고 있다. 이러한 상황에서 우도의 차량총량제한 정책이 지속가능한 정책이 되기 위한 방안으로, 우선 삼륜오토바이 및 스쿠터 등에 대한 안전확보 방안이 마련되어야 한다. 삼륜오토바이 및 스쿠터 등은 차량등록을 하지 않은 채 비좁은 우도의 도로를 무보험상태로 많은 관광객들이 이용하고 있다. 둘째, 차량총량제한 정책을 강화하는 방안을 도입해야 할 것이다. 차량총량제한 정책을 성수기인 7월과 8월 2개월만 시행할 것이 아니라 1년 내내 지속적으로 시행하고, 입도차량 규모면에서도 605대에서 500대 이하로 감소시키는 방안도 강구할 필요가 있다. 셋째, 우도에 입도차량을 줄이기 위하여 우도에 친환경 전기버스 등의 대중교통수단을 확보하는 정책이 필요하며, 우도주민들이 직접 버스조합을 설립 및 운영한다면 정책순응에도 기여할 것이다.
디지털변전소는 전력망 지능화를 위해 감시, 계측, 제어·보호, 운전 등 변전소를 구성하는 전력설비 기능과 통신방식을 국제표준인 IEC61850 기반으로 디지털화한 변전소를 말한다. 지능화된 운영시스템을 기반으로 효율적인 전력설비의 감시제어가 가능하며, 사고 발생 시 자동 복구 기능과 원격제어가 가능해 신속한 전력 장애 복구가 가능하다. 디지털 기술의 발달과 친환경 신재생에너지 및 전기차의 도입이 확대 되면서 직류 배전시스템의 보급이 확대될 전망이다. MVDC는 기존 송전계통에 적용되는 HVDC와 수용가에서의 LVDC 사이의 전압 레벨 및 전송용량을 갖는 직류 선로를 활용한 시스템이다. 대부분의 전력설비들이 교류 중심인 기존변전소의 기존 선로를 직류 선로로 변환하면 송전 손실 감소 및 더 큰 전류 용량이 확보된다. 디지털변전소의 프로세스 버스는 베이 레벨과 프로세스 레벨의 설치된 장치 간을 연결하는 이더넷스위치 등의 통신장비로 구성된 통신네트워크이다. 기존 디지털변전소에 MVDC 연계를 위해 프로세스 레벨을 교류부와 직류부로 나누어 두 개의 버스로 구성을 하였고 감시, 제어만 아니라 진단 IED와 연계되어 종합적으로 관리할 수 있는 시스템을 제안하였다.
일부 네거리나 혼잡도로에서 특정 시간대에 행인이 많고 도로가 막혀서 발생하는 교통사고가 적지 않다. 특히 인근에 학교교차로가 있어 바쁜 시간에 학생들의 교통안전을 지키는 것이 중요하다. 과거에는 교통 신호등을 설 계 했을 때 행인의 안전성을 고려하지 않고 자동차 인식과 교통 최적화에 대하여 연구 했다. 행인, 특히 학생들의 안전을 확보하는 전제에서 가능한 한 도로의 소통을 유지하는 것이 본 연구의 중점적인 연구 방향이다. 본 연구는 사람, 오토바이, 자전거, 자동차, 버스의 식별문제를 중점적으로 연구할 것이다. 조사와 비교를 통해 본 연구는 YOLO v4 네트워크로 목표물의 위치와 수량을 식별하는 것을 제시한다. YOLO v4는 작은 목표물의 식별 능력이 강하고 정밀도가 높으며 처리속도가 빠르다는 특징을 가지고 있으며, 데이터 수집 대상을 설정하여 이미지 집합을 훈련하고 테스트 한다. 움직이는 영상에서 목표물의 정확도, 실수율과 누락율에 대한 통계를 사용하여, 본 연구에서 훈련된 네트워크는 움직이는 이미지 속의 사람, 오토바이, 자전거, 자동차와 버스를 정확하게 식별 할 수 있다.
PURPOSES : This study was initiated to analyze the characteristics of bus traffic accidents, by bus types, using the decision tree in order to establish customized safety alternatives by bus types, including the intra-city bus, rural area bus, and inter-city bus. METHODS : In this study, the major elements involved in bus traffic accidents were identified using decision trees and CHAID algorithm. The decision tree was used to identify the characteristics of major elements influencing bus traffic accidents. In addition, the CHAID algorithm was applied to branch the decision trees. RESULTS : The number of casualties and severe injuries are high in bus accidents involving pedestrians, bicycles, motorcycles, etc. In the case of light injury caused by bus accidents, different results are found. In the case of intra-city bus accidents, the probability of light injury is of 77.2% when boarding a non-owned car and breaching of duty to drive safely are involved. In the case of rural area bus accidents, the elements showing the highest probability of light injury are boarding an owned car, vehicle-to-vehicle accidents, and breaching of duty to drive safely. In the case of intra-city bus accidents, boarding owned car, streets, and vehicle-to-vehicle accidents work as the critical elements. CONCLUSIONS : In this study, the bus accident data were categorized by bus types, and then the influential elements were identified using decision trees. As a result, the characteristics of bus accidents were found to be different depending on bus types. The findings in this study are expected to be utilized in establishing effective alternatives to reduce bus accidents.
기존 경로 탐색 알고리즘은 최단거리, 최단시간 등 교통지표를 계수로 활용한 최단경로탐색 알고리즘에 국한되어 있다. 본 연구에서는 이용자 선호도에 따른 안전, 환경 비용을 추가한 대중교통 경로 탐색 알고리즘을 도출하였다. 알고리즘 적용 및 평가 방안으로 Macro Simulation인 VISUM으로 분석을 시행하였다. 안전, 환경 저항값에 따라 버스보다 지하철을 이용한 경로를 더 선호하였으며, 우회하더라도 안전하고 환경적인 경로를 선택하는 것으로 분석되었다. 본 연구는 안전, 환경을 고려한 타 경로탐색 알고리즘 검증 시 활용이 가능하며, 향후 스마트폰 Application에 이용자 선호에 따른 경로탐색 알고리즘을 도입할 시 안전, 환경에 대한 경로를 선택하여 이용자들에게 매우 유용한 정보를 제공할 수 있으며, 이를 통해 이용자 친화적인 측면의 정보제공 질 향상을 도모할 수 있다.
산업 기술이 발달함에 따라 편리함을 추구하게 되면서 교통수단 역시 발달하고 있다. 대도시에 거주하는 많은 사람들은 버스, 택시, 자가용 등의 교통수단을 이용하여 출퇴근을 하고 있고 여가를 즐기므로 이동시 발생하는 교통사고의 피해를 줄이기 위한 연구가 필요하다. 본 연구는 실시간으로 도로단위 강우량을 추정하는 법을 다루고 있다. 이를 위해 기상청에서 제공하는 강우 관측 자료와 강우 레이더자료를 실시간으로 수집하여 통합 데이터베이스를 만들고 이를 크리깅 방법을 통해 도로단위 강우량으로 추정하였다. 이 외에도 도로의 실시간 교통소통정보도 강우정보와 융합하여 인터렉티브하게 시각화하는 연구를 수행하였다.
최근 2층 버스 등 전고가 높은 차량이 증가함에 따라 지정된 경로 이탈 및 운전자 부주의로 인해 교량 및 터널 등에서 차량 상부 충돌 사고가 발생하고 있다. 기존 전방 충돌 경고 시스템의 경우 차량 및 보행자 등에 한정되어 경고를 발생하기 때문에 전고가 높은 차량을 위한 통과 높이 경고 시스템으로는 사용이 어렵다. 이에 본 논문에서는 복수개의 라이다 센서를 사용하여 세그먼트별 데이터의 상관도 및 시계열 특성을 판단한 후 차량 상부 충돌 가능성을 미리 판단하여 경고를 발생시키는 시스템을 제안한다. 또한, 제안하는 시스템은 실도로 주행 테스트 및 한국 자동차 안전 연구원에서 시스템 성능 평가를 통해 정상 동작을 확인하였다.
코로나바이러스-19는 전 세계에서 확진자가 폭증하고 있으며 수많은 사망자를 발생시켰다. 마스크 착용은 감염예방에 매우 중요하다. 버스, 지하철 등 공공장소에서 마스크 착용 권유로 인한 사건·사고가 발생하고 있으며 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 오픈소스 기반 안면 마스크 착용 모니터링 시스템을 제안한다. 오픈소스 소프트웨어인 웹기반 인공지능 툴 티처블머신과 오픈소스 하드웨어 아두이노를 사용하였다. 마스크 착용여부를 판단하여 안내 메시지 및 알람 등 명령을 수행한다. 티처블머신의 학습파라미터 학습횟수 50, 배치크기 32, 학습률 0.001의 최적의 값으로 학습을 하여 정확성 1, 학습오차는 0.03의 결과 값을 얻었다. 웹기반 인공지능 툴 티처블머신과 아두이노를 이용하여 마스크 착용여부를 판단하여 안내 메시지 및 알람 등 명령을 수행할 수 있는 마스크착용 모니터링 시스템을 설계 및 구현하여 타당성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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