본 연구는 중차량이 혼재하고 있는 비신호 교차로(혹은 로타리형 교차로)에서 용량분석을 실시하는 경우 중차량에 대한 용량 보정계수의 도출에 관한 것이다. 1997년과 2000년도 미국도로용량편람(Highway Capacity Manual)의 비신호 교차로의 용량분석방법에 의하면 이 경우 기초 임계간격(Base Critical Cap)과 기초 추종시간(Base Follow-up Time)에 각각 보정을 하여 실제 임계간격과 실제 추종시간을 산출한 뒤에 이를 이용하여 잠재용량(Potential Capacity)을 산출하도록 되어 있다. 그러나, 미국도로용량편람에서 제시된 이 방법을 사용하는 경우 다양한 종류의 중차량에 대한 용량보정이 매우 임의적으로 처리될 뿐만 아니라 그 부정확성으로 인하여 실제 비신호 교차로의 운영분석 및 설계를 담당하는 실무자들에게 많은 어려움을 주게 된다. 따라서 본 연구는 비신호 교차로에 대하여 미국도로용량편람에서 채택하고 있는 접근방법을 개선하여 보다 손쉬운 방법으로 용량을 보정할 수 있는 간단한 보정계수의 산정 공식을 제공하여 이 분야의 발전에 도움을 주고자 한다. 본 연구에서 제시하고 있는 중차량 용량 보정식은 비신호 교차로에 대한 미국도로용량편람의 제시된 공식과는 달리 일반 고속도로의 용량분석시에 사용되는 중차량 보정식과 유사한 형태의 것으로 유도가 되며 이 보정식의 도출과정에서 새로운 개념의 승용차 환산계수(PCU)의 산정식이 소개된다.
미국 노동통계청에서 사용하고 있는 BLS 방법의 효율성과 민감성에 관한 연구 결과에 의하면 표본 틀 (Sample frame) 자료와 조사된 자료의 상관관계가 높을수록 BLS 무응답 보정 효과는 커지는 것으로 알려져 있다 (이석진과 신기일, 2008). 그러나 표본 틀 자료와 조사된 자료의 상관계수가 층별로 크기가 다른 경우, BLS 보정 효과는 달라질 수 있다. 따라서 일반적으로 실시되는 표본 설계에서는 층화추출 방법이 사용되기 때문에 각 층의 표본 크기와 상관계수가 다른 경우의 BLS 보정 효과률 살펴보는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 층의 표본 크기와 상관계수 그리고 무응답 비율에 따른 BLS 무응답 보정 효과를 살펴보았다. 이를 위해 사용된 자료는 노동부의 월별 자료인 2007년 매월노동통계 자료이다.
콘크리트의 자기수축을 예측하기 위해 기존 수화도와 자기수축의 진행 속도 차이를 불포화공극 생성 속도로 가정하고 시멘트 페이스트의 자기수축 실험을 통하여 물-결합재비에 반비례하는 불포화공극 보정계수를 산정할 수 있었다. 이를 자기수축 기여 성분과 미기여 성분이 고려된 변형 Pickket 모델을 이용하여 콘크리트의 자기수축을 예측하였으며, 실험값 및 기존 Tazawa 모델과 일치하는 경향을 나타내어 불포화공극 보정계수에 의한 자기수축 예측이 타당함을 알 수 있었다. 그러나 강도의 함수로 설정된 기존 CEB-FIP 자기수축 예측 모델의 경우 최종 자기수축률과 자기수축 발현 시간함수에 대하여 다소의 수정이 필요할 것으로 판단된다.
비보호좌회전이 가능한 차선을 비보호좌회전 교통만 이용하게 되는 경우는 3가지가 있다. 이 경우에는 lane grouping 때 비보호좌회전과 직진이 같은 차선군에 포함될 수 없기 때문에 비보호좌회전을 직진과 분리하여 별도의 포화교통량과 좌회전 보정계수를 구한다. 따라서 비보호좌회전 교차로의 용량분석시 이와 같은 경우를 판별해 내기 위해서는 그 임계값(threshold)역활을 하는 비보호좌회전의 용량을 알아야 한다. 또 이 용량으로부터 비보호좌회전의 포화교통량과 보정계수를 바로 구할 수 있다. 뿐만 아니라 이 용량은 비보호좌회전 운영방식의 타당성을 검토하는 일차적인 기준으로 사용될 수 있다. 본 연구는 비보호좌회전의 용량에 결정적인 영향을 주는 임계차간시간과 좌회전 평균 최소 차두시간을 현장측정 자료를 이용하여 구하고, 이를 이론적인 모형에 적용시켜 비보호좌회전의 용량을 구했으며, 이로부터 이 3가지 경우에 대한 포화교통량과 좌회전 보정계수를 구하는 방법을 제시했다.
기존 교통량 관련 연구는 기상이 양호한 상태에서 진행하였거나 기상에 대한 영향을 제외한 경우가 대부분이다. 이에 본 연구에서는 강우 강도 따른 일반국도 지방부 지역에서 교통량 변동 특성 및 강우 보정계수를 제시하였다. 일반국도 상시 교통량 조사지점과 자동기상관측 장비 지점을 매칭한 후 지방부 도로에 설치된 256 지점을 선정하여 분석하였다. 평균 일교통량(ADT: Average Daily Traffic) 및 강우 보정계수의 분석결과 평일의 경우 업무통행으로 인하여 강우의 영향을 적게 받으며, 비평일의 경우 여가통행으로 강우의 영향을 상대적으로 많이 받는 것으로 나타났다. 강우 보정계수를 적용하여 연평균 일교통량(AADT: Annual Average Daily Traffic) 추정 시 오차율이 줄어드는 것으로 분석되어 AADT 추정 시 강우에 대한 고려가 필요하다. 강우는 평균 일교통량을 감소시키는 요인으로 작용함에 따라 도로의 설계 및 운영을 위해 강우 강도를 고려한 지속적인 연구가 필요하다.
원격탐사 분야에서 물체의 특성을 정략적으로 추정할 수 있는 분광센서에 대한 관심이 늘어나고 있으며, 특히, 최근 드론에 탑재하여 운영할 수 있는 경량 다분광 카메라의 활용이 주목받고 있다. 정량적 원격탐사를 위해서는 카메라 또는 센서에서 획득된 복사량의 정확도가 중요하지만, 저가의 다분광 카메라의 경우 복사정확도에 대한 독립적인 검증이 충분히 수행되지 않았다. 본 연구에서는 최근 농작물 모니터링, 식생 분석, 수질 분석 등에 다양하게 활용되고 있는 MicaSense사의 RedEdge-MX 카메라에 대한 복사 정확도 분석을 수행하였다. 미국 NIST 표준에 따라 교정된 초분광 센서인 TriOS RAMSES를 이용하여, RedEdge-MX 센서의 복사휘도 및 복사조도에 대한 상대 보정계수를 산출하였다. 분석결과, RedEdge-MX의 복사휘도는 밴드별로 RAMSES보다 5~16% 가량 낮게 나타났고, 복사조도 역시 1~20% 가량 낮은 것이 확인되었다. 본 연구에서는 RedEdge-MX의 관측값을 RAMSES에 상응하는 값으로 변환시키기 위한 보정계수를 1차 그리고 3차 회귀분석을 통하여 제공한다.
젖소의 선형심사형질은 젖소의 생물학적 변이를 심사자의 직관에 의하여 변이의 정도에 따라 점수를 부여한다. 심사형질에 대한 정의에 의하여 연령과 비유기에 상관없이 변이의 정도를 수치화 하기 때문에 형질에 따라서 필연적으로 연령과 비유기의 영향을 받을 수밖에 없다. 본 연구에서는 연령과 비유기가 선형심사형질에 미치는 영향을 조사하고 그를 보정하기 위한 보정계수를 추정하였다. 키 강건성, 체심, 엉덩이 너비, 뒷다리 옆모양과 앞유방 부착이 연령에 따라 증가 또는 감소하는 경향을 보이면서 크게 영향 받는 것으로 조사되었으며, 유용성, 뒷유방 높이, 뒷유방 너비와 정중제인대는 비유기에 따라 영향을 받았다. 유방깊이는 연령과 비유기 두 가지 요인 모두로부터 영향을 받았다. 추정된 보정 계수에 의한 각각의 보정계수를 적용한 결과 연령과 비유기에 영향 받는 모든 형질에서 분만년월, 심사자 등의 변이에는 작은 영향을 미치며, 보정하고자 하는 요인의 변이를 크게 줄여 보정효과가 양호한 것으로 나타났다. 유방깊이는 연령과 비유기에 대한 보정계수를 동시에 적용한 결과 두 요인 모두에서 변이를 크게 줄였다.
하천과 저수지의 수질을 예측하고 관리하는데 수리 수질예측모형이 널리 활용되고 있다. 수질예측모형은 유역이나 수체 내의 오염물질 이동경로나 농도를 수치해석 방법으로 계산하여 사용자가 필요로 하는 지점과 시점에서의 수질자료 생산하는데 활용되고 있다. 수질예측모형은 검 보정을 통해 정확도를 확보하며, 정확도의 확보를 위해서는 높은 수준의 전문성을 필요로 한다. 특히 시행착오법으로 모형을 보정하는 경우 많은 시간과 노력을 필요로 하게 되며, 보정계수를 과대 혹은 과소로 모형에 적용하는 오류를 범하기 쉽고 모델러의 주관이 관여되기 쉽다. 그래서 본 연구에서는 CE-QUAL-W2모형의 조류항목에 대한 모형 보정을 위하여 Chl-a와 남조류세포수에서 주로 활용되고 있는 보정계수에 대한 민감도 분석 결과를 토대로 매개변수별 모의결과 변화율을 산정하였으며, 시기적 경향성을 재현하기 위해 Ensemble-Bagging 기법과 머신 러닝 기법을 적용하여 모형 구동횟수를 최소화 할 수 있는 방법으로 구성하였다. Chl-a를 보정하기 위한 매개변수는 9개를 선정하였으며, 규조류, 남조류, 녹조류에 총 27개 매개 변수를 민감도 분석으로 도출 한 후 예상 변화율 대비 이벤트별 모의치와 실측치 간 %difference가 유사하도록 매개변수를 조정하였다. 또한 각 이벤트 조합의 매개변수 빈도수와 매개변수별 예상변화율, 시기적 조류특성을 고려하여 가중치를 도출하였으며, 1회 보정에 맞춰 Chl-a 모델 실행결과를 %difference로 평가한 후 "good"등급을 만족할 때까지 반복 적용하였다. 남조류세포수의 경우 Chl-a에 맞춰 매개변수 최적화 이후 남조류세포수 농도를 세포수로 환산하기 위한 CACEL에 대해 머신러닝 기법을 적용하였으며, CACEL 추정변화율 회귀식에 따라 평가 한 후 %difference "good"등급 이상을 만족할 때까지 반복 수행하는 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 수질예측모형의 정확도를 확보하기 위하여 최적화 기법을 적용하였으며, 이를 통해 모형을 보정하는 과정에서 요구되는 시간과 노력을 줄일 수 있도록 하였으며, Ensemble기법과 머신러닝 기법을 적용하여 모형보정계수 적용에 객관성을 확보할 수 있도록 하였다.
KOMPSAT-5는 우리나라 최초의 X 밴드 Synthetic Aperture Radar (SAR) 탑재 인공위성으로, 2013년 8월부터 운영되고 있다. KOMPSAT-5는 운영 목적에 따라 지구환경 감시에 적극적으로 활용되고 있으며, 연안 환경 감시를 위한 고해상도 해상풍의 필요성이 강조되면서 KOMPSAT-5의 활용도도 부각되고 있다. 하지만, 기존의 해상풍 정확도 검증 연구에서는 다른 SAR 탑재 인공위성 기반 해상풍에 비해 정확도가 낮은 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 KOMPSAT-5 기반 해상풍의 정확도 개선을 위한 후방산란계수 보정식을 산출하였고, 보정식의 개선 효과를 해양 부이 자료를 활용하여 검증하였다. 18장의 미국 서부와 하와이 연안을 관측한 KOMPSAT-5 자료와 해양 부이 자료를 활용하여 후방산란계수 보정식을 산출하였고, 산출한 후방산란계수 보정식은 18장의 한반도 연안을 관측한 KOMPSAT-5 자료에 적용하여 해상풍을 산출하였다. 이론적으로 산출된 후방산란계수와 KOMPSAT-5에서 관측된 후방산란계수는 입사각에 따른 1차 함수 관계식을 따르는 것으로 나타났다. 보정식을 적용하기 전에는 2.89 m s-1의 상대적으로 큰 평균 제곱근 오차와 -0.55 m s-1의 편차를 보였다. 보정식을 적용한 후에는 각각 1.60 m s-1, -0.38 m s-1로 개선되었다. 입사각의 범위에 따라 후방산란계수 보정식의 개선 효과는 다르게 나타났다.
승용차 환산계수는 도로의 서비스 수준 및 용량 분석 등에 활용되는 자료이다. 본 연구에서는 개별차량자료를 활용하여 차로수별로 국토교통부에서 구분하고 있는 12가지 차종에 대하여 승용차 환산계수를 산출하였다. 산출결과 차종의 등급이 높을수록, 차로수가 많을수록, 주말일수록 승용차 환산계수의 값이 큰 것으로 나타났다. 승용차 환산계수를 활용하여 중차량 보정계수를 산출하였으며, 4, 6차로에서는 도로용량편람에서 제시한 결과와 비교했을 때 상대적으로 그 값이 작은 것으로 나타났다. 또한 차로수별로 중차량 비율에 따른 평균 승용차 환산계수 변화 모형을 추정하였으며, 2차로에서 PCE에 미치는 중차량의 영향이 가장 큰 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 다차로에서 중차량의 영향이 적고 주말의 통행은 상대적으로 업무통행 차량이 적기 때문으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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