환경문제로 국내 시내버스의 대부분은 압축천연가스(CNG)를 연료로 사용하며, 연료 저장용기는 내압을 받는 압력용기를 사용하고 있다. 내압을 받는 압력용기는 여러 가지의 형태와 목적을 지니고 있다. 연료가 가연성이고 고압으로 인한 폭발성을 지니고 있으므로 압력용기의 파손사고는 많은 재산피해와 인명피해를 일으킨다. 이에 대한 안전한 설계가 반드시 필요하므로 유한요소해석을 이용하여 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서 유한요소 해석 소프트웨어인 ANSYS를 이용한 응력해석을 탄성이론의 구형 돔 형상 응력이론식과 실린더 형상 응력이론식을 비교하여 해석의 타당성을 입증 하기위해 돔의 형상이 완전 구형인 모델을 설계하여 관찰하였고 실제 사용중인 ASME 규격이론을 바탕으로 압축천연가스(CNG)로 설계된 모델에 대해서도 응력분포를 분석하였다. 유한요소 해석 소프트 웨어를 사용하여 돔 형상이 완전이 구형인 모델을 해석 하였을 때 이론과 잘 일치 하였고 ASME 규격이론을 바탕으로 설계한 모델에서는 너클부분에 응력집중 현상이 발생하였다.
본 연구에서는 환경의식과 철도이용행동의 관련성 분석을 통해 환경의식이 철도이용 촉진에 미치는 시사점에 대해 고찰하고자 하였다. 본 연구의 위상은 2008년 대구광역권 철도이용실태조사의 환경의식과 철도이용행동에 관한 실증적 분석이라는데 있고, 저탄소 녹색성장의 정책을 제언하는 데 있다. 본 연구 결과, 이용교통수단별 4개 인자의 환경의식이 각각 다르다는 점을 통계적으로 증명하였다. 이것은 환경의식이 교통수단선택행동에 긍정적 또는 부정적인 영향을 미치고 있다. 이는 사회적 환경의식이 높을수록 철도이용을 선호한다는 점을 의미한다. 즉, 환경문제에 대한 자동차 이용을 둘러싼 사회적 딜레마를 해결하는 정책으로써 철도이용촉진도 생각할 수 있다. 또한 환경의식지표를 고려해 철도와 승용차와 철도와 버스에 대한 이항프로빗 모형으로부터는 사회적인 환경의식지표가 철도이용의향행동에 긍정적인 영향을, 이기적인 환경의식지표는 부정적 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었다. 이는 사회적인 환경의식이 높고 이기적인 환경의식이 낮을수록 승용차로부터 철도로의 수단 전환 가능성이 높다는 것을 의미한다. 이 결과에 근거하면 철도이용촉진은 철도서비스 개선뿐만 아니라 환경의식의 계도도 중요하다는 것을 확인할 수 있었다.
코로나19와 같은 팬데믹 현상이 사람들의 이동성에 어떤 변화를 일으켰는지 살펴보기 위해 서울시 공공자전거 대여이력 데이터를 분석하였다. 2019년과 2021년 데이터를 코로나 이전과 이후로 구분해 비교·분석하였다. 공공데이터 포털사이트에서 데이터를 수집하였고, 심층적인 분석을 위해 데이터마트를 만들었다. 주행방향유형 차원과 대여소유형 차원을 추가하였고, 파생변수(대당 회전율과 이용속도)를 생성하여 두 기간의 변화를 비교하였다. 코로나 이전과 이후 평균 이용시간에는 큰 차이가 없지만, 평균 이용거리와 평균 이용속도는 감소하였다. 생활 리듬이 다소 느려진 현상이 따릉이 이동성에서도 나타나고 있다. 평일의 경우 코로나 이전에도 출·퇴근 시간대에 가장 많은 임대가 일어났으나, 코로나 이후에 급증하였다. 감염을 염려하기 시작한 사람들이 마이크로 모빌리티 수단으로 마을버스보다 따릉이를 선호한다고 해석할 수 있다. 본 연구에 제안된 데이터마트 기반 시각화 및 분석 결과는 공공자전거 운영과 정책 개발에 인사이트를 제공할 수 있을 것이다. 향후 연구에서는 트위터, 인스타그램과 같은 SNS 데이터와 공공자전거 데이터를 병합하여 살펴볼 필요가 있다. 자전거를 이용한 사람이 여러 장소에서 보인 행동 패턴 등을 다양하게 살펴본다면, 관련 연구의 가치가 향상될 수 있을 것으로 기대한다.
기존 대중교통시스템은 한정된 수송용량, 포화상태인 도로 교통체계 등으로 인해 새로운 교통수단이 발전할 수 있는 단초를 제공하였으나, 교통당국에서는 기존의 도시철도의 규모를 축소시킨 경량 전철 위주로 신교통시스템의 도입을 추진하고 있다. 특히 각 도시별로 대중교통(버스 또는 도시철도)을 계획할 때 특별한 대중교통시스템 선정기준이 없어 해당 지자체별로 어려움을 겪고 있어, 대중교통축별로 어떠한 대중교통시스템이 적정한지를 판단할 수 있는 선정 기준이 필요하다는 목소리가 높아지고 있는 실정이다. 이에 따라 도시의 교통축별로 GIS Buffering 분석기법에 기반한 대중교통수요 예측모형을 개발하고, 대중교통시스템별 용량을 설정하여 교통축별 최적의 대중교통시스템을 선정하고자 하였으며, 대중교통이 운행하는 대중교통축별로 수요를 처리할 수 있는 적정 대중교통시스템을 선정하는 것이 가장 중요하므로, 선정 및 평가에 대해 필요조건과 충분조건으로 구분한 방법론을 제시하였다.
경부고속철도가 2004년 4월에 개통되어 운행되고 있으며, 이로 인해 교통체계의 변화와 함께 그에 따른 광역교통 네트워크의 변화를 초래하고 있다. 하지만 고속철도가 개통되어 정착단계인 현시점에서 고속철도 이용수요가 당초 목표치의 60%정도밖에 되지 않아 경부고속철도의 도입효과에 의구심을 던지는 견해도 만만치 않다. 고속철도 이용수요가 기대치에 못 미치는 이유로 고속철도의 값비싼 운임 등을 들 수 있으나 그에 못지않게 연계교통체계의 중요성을 지적할 수 있다. 문전수송(door-to-door) 서비스를 갖춘 승용차와는 달리 고속철도와 같은 대중교통은 출발지에서 역까지의 혹은 역에서 목적지까지의 연계교통서비스에 따라 그 이용정도가 크게 달라질 수 있다. 이에 본 연구에서는 고속철도 시대에 부응하여 지방대도시 정차역, 특히 동대구역을 중심으로 연계교통시스템의 현황을 분석하고, 다항로짓모형을 이용한 고속철도 연계교통수단 선택모형을 구축하는 것이 목적이다. 고속철도 연게교통수단으로 버스, 지하철, 택시, 승용차, 도보 및 기타로 구분하였고, 모형의 추정결과는 모든 변수들의 파라메타 값이 논리적으로 합당한 부호를 나타내었다. 특히 접근통행시간, 접근통행비용 등이 모두 음(-)의 부호를 가지면서 통계적 유의성이 있는 것으로 나타나 접근통행시간과 접근통행비용이 연계교통수단 선택에 중요한 영향을 미치는 것으로 파악되었다.
재차인원의 파악은 HOV 차로 및 HOT 차로 정책의 효과 분석뿐만 아니라, 램프미터링, 공공주차장 운영 등 다양한 부분에 대한 핵심적 입력변수이다. 재차인원에 대한 조사 방법과 TCS (Toll Collection System) 자료를 이용한 O/D 구축방법은 개별적으로 기존 연구에서 많이 수행되어 왔지만, TCS 자료를 이용한 재차인원별 O/D 구축에 대한 연구는 전무한 실정이다. 본 연구는 재차인원 정보가 추가된 TCS 자료를 조사하여 수단별 O/D를 산출하는 과정을 자료조사부터 구축과정에 대한 제반 방법론으로 제시하였다. 특정 영업소(서울 영업소) 진출 방향에 대하여 특정일에 오전 첨두, 오후 비첨두, 오후 첨두, 심야 각 2시간씩 승용차, 버스, 트럭으로 구분된 차량에 대하여 재차인원 조사(노측 조사)를 실시한 후 톨부스, 차종, 도착시간을 기준으로 매칭과정을 거쳐 해당 날짜의 TCS 자료에 재차인원 정보를 추가하여 재차인원별 O/D를 구축하였다. 한 예로써 구축 결과 오전 첨두시 서울로 향하는 나홀로 차량이 약 60%에 이르는 것으로 나타났다. 이러한 방법론은 TCS 자료를 이용한 특정 O/D 구축 방법론과 연계할 경우, 전국 센트로이드간 재차인원별 O/D 산출도 가능할 것으로 판단되며 재차인원 정보를 요구하는 교통정책의 수립에 활용되어 질 수 있을 것으로 판단된다.
자율주행 기술이 고도로 발전하고, 관련 시장이 급격하게 성장하고 있어 머지않은 시기 내에 완전 자율주행 시대가 도래할 것으로 예상된다. 한편, 자율주행 기술의 발전과 함께 기술 안전성에 대한 의문이 제기되고 있으며, 관련 사고 소식이 보도되면서 기술에 대한 우려는 증대되고 있다. 자율주행차의 안전성 향상을 위해, 사고 사례를 분석하고 사고 원인을 규명하는 행위가 선행될 필요가 있다. 이에, 본 연구는 자율주행 사고데이터를 통해 자율차 사고의 심각도에 대한 영향요인을 분석하였다. 연구 데이터는 CA DMV에서 수집·배포하고 있는 자율주행차 사고 레포트를 중심으로 사고 지점의 공간 정보, 교통 정보를 사용하였다. 중점 데이터가 사고 레포트임을 고려할 때, 사건 발생 횟수의 기댓값이 반영될 수 있도록 포아송 회귀 분석을 사용하여 모델링을 진행하였다. 모형 분석 결과, 자율주행차 사고 심각도는 조도가 낮을 때, 자전거·버스 전용 차로가 존재할 때, 보행자와 자전거 사고 이력이 많은 지역에서 증가한다는 결과가 도출되었다. 본 연구 결과는 향후, 자율주행차 안전성 개선을 위한 알고리즘 개발 및 관련 교통 인프라 설치를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
최근 탄소배출을 최소화하기 위해 전기자동차의 사용이 증가함에 따라 핵심 부품인 리튬이온 배터리의 상태 및 성능 분석의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 배터리의 상태 및 성능에 영향을 줄 수 있는 배터리의 전압, 전류 및 온도뿐만 아니라 전기 자동차의 운행 데이터 및 충전 패턴 데이터를 활용한 종합적인 분석이 필요하다. 따라서 전기적 이동 수단에서 수집되는 배터리 데이터 수집 및 데이터 전처리, 단순 배터리 데이터에 추가적인 운전자 운전 습관에 대한 데이터 수집 및 전처리, 분석된 영향인자를 기반으로 인공지능 알고리즘 세부 설계 및 수정, 해당 알고리즘을 기반으로 하는 배터리 분석 및 평가 모델 설계하였다. 본 논문에서는 실시간 전기버스를 대상으로 운행 데이터와 배터리 데이터를 수집하여 Random Forest 알고리즘 활용하여 학습시킨 후, XAI 알고리즘을 통해 배터리 상태 중요 영향인자로 배터리의 상태, 운행 및 충전 패턴 데이터 등을 종합적으로 고려하여 운행 패턴에서 급가속, 급 감속, 급정지와 충 방전 패턴에서 일 주행횟수, 일일 누적 DOD와 셀 방전에서 셀 전압 차 , 셀 최대온도, 셀 최소온도의 요소가 배터리 상태에 많은 영향을 미치는 인자로 확인되었으며, Random Forest 알고리즘 기반으로 배터리 분석 및 평가 모델을 설계하고 평가하였다.
본 연구는 규제 중심으로만 논의 되었던 온라인 플랫폼 산업의 정책 쟁점에서 벗어나, 거시적 관점에서 발전적인 정책방향성을 제안하였다. 정책 방향성 제언을 위해 PEST-SWOT-AHP 분석모델을 활용하였다. 국내 온라인 플랫폼 산업의 쟁점을 먼저 정책적, 경제적, 사회적, 기술적 측면으로 분류하고, 이를 다시 총 16가지의 강점, 약점, 기회, 위협요인으로 정리하였으며, 분류된 요인 간의 상대적 중요도를 측정하고 최종 4가지의 전략을 도출하였다. 분석결과 약점요소를 보완하는 것이 우선적으로 고려해야할 정책 방향성이었으며, 특히 '혁신을 저해하는 규제개선'이 전체 모든 요인에서 가장 높은 중요도를 나타냈으며, 이를 제외하고는 기술적 요인에 대한 중요도가 모두 높게 평가되었다. 분석 결과에 따라 국내 온라인 플랫폼 산업의 정책 방향성은 규제를 지양하고, 기술 육성 중심의 정책적 지원이 필요함을 시사한다. 본 연구는 기존에 학술연구에서 논의되지 않았던 온라인 플랫폼 정책 방향성을 거시적인 발전적 방향성을 제시했다는 점과 학자와 연구자 중심의 의견수렴으로 전문적이고 객관적 지표를 제안했다는 점에서 의의를 가진다. 향후에는 거시적 관점을 기반으로 세부적 정책전략 수립과 추진체계를 제안하는 연구가 이어지길 바란다.
고압 균질기를 이용하여 면 셀룰로오스 원료로부터 직접 셀룰로오스 나노결정을 추출하고 이에 대한 결정 구조 및 화학적 결합 상태에 대한 연구를 수행하였다. 형성된 셀룰로오스 나노결정은 나노와이어 형태의 구조적 특성을 가지며, 조밀한 구조의 메쉬 형태로 분포하였다. X-ray diffraction (XRD) 분석을 통해 관찰된 Bragg 결정면의 면간거리 계산을 통해 고압 균질기로부터 추출된 셀룰로오스 나노결정이 셀룰로오스 Iβ 하부 다형체인 monoclinc 결정구조를 갖음을 확인하였다. 셀룰로오스 나노결정에 포함된 비정질 영역을 정량적으로 평가하기 위한 Solid-state nuclear magnetic resonance(NMR) 분석 결과 셀룰로오스 나노결정의 결정화도 지수는 5 3.06 %로 계산되었다. 형성된 셀룰로오스 나노결정 표면의 O/C ratio는 0.82로 계산되었으며, C-C 결합 혹은 C-H 결합, C-O 결합, O-C-O 결합 혹은 C=O 결합, O-C=O 결합의 화학적 결합이 셀룰로오스 나노결정 표면의 주요 화학적 상태임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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