본 연구는 교통수요 추정에 관련된 사회경제적 통계자료와 여러 기관에서 발표된 Data를 바탕으로 TCS OD의 통행특성을 반영한 전국 교통수요를 추정하였다. 추정된 교통수요의 신뢰성을 검증하기 위해 전국을 8개권역으로 구분하여 권역별로 통행량을 비교하였으며, 통계적인 오차분석 기법을 이용하여 관측교통량과 배정교통량의 차이를 비교하였다. 그리고 추정된 교통수요의 통행시간분포(TLFD)와 주요도시간 통행소요시간을 분석하여 2-D와 3-D기법으로 추정된 교통수요의 신뢰성을 검증하였다. 신뢰성분석 및 검증결과 본 연구에서의 상황하에서는 3-D기법이 2-D기법보다는 TCS OD의 통행특성 및 패턴을 잘 반영하는 것으로 분석되었지만, 3-D기법이 전적으로 우수하다라고 단언할 수는 없을 것 같다.
본 연구의 목적은 합리적인 신도시 상업용지 수요추정을 위한 실무차원의 개선사항을 도출하는 것이다. 이를 위해 수도권 1 2기 신도시에 적용된 수요추정과정의 문제점을 분석하여 적용 오류를 최소화하고 추정결과의 객관성을 향상기키기 위한 방안을 제시하였다. 사례조사결과 첫째, 수요추정 기법은 유사사례를 비교하거나 계획적 경험치를 기준으로 상업용지를 총량적으로 추정하는 비례법과 계량적 분석에 의한 적산법으로 유형을 구분할 수 있었다. 둘째, 대부분 사례에서 복수의 수요추정기법을 활용하고 있으나, 실무에 적용이 용이한 상권구매력과 비교유추법을 주로 사용하였으며, 2기신도시에서는 원단위법 활용빈도가 증가하고 있는 것으로 나타났다. 수요추정과정에서 나타난 일반적인 오류로는 첫째, 상업용지의 입지 위계를 고려하지 못하거나, 복합개발 등 토지이용변화에 대한 고려가 미흡하였다. 둘째, 비례법의 경우 비교군 오류 또는 관련 지표의 일률적 적용, 적산법의 경우 상권 설정시 임의적 개입으로 인한 추정오류 가능성이 있었다. 셋째, 추정결과의 자의적 보정 사례가 빈번하여 신뢰도가 낮아질 우려가 있었다. 따라서 이를 개선하고 후속계획에서의 활용도 제고를 위해서는 자의적 상권설정 지양, 개발여건을 고려한 비교군 설정, 추정결과에 대한 객관적 보정 근거 제시 등이 요구된다.
본 연구는 헤도닉가격기법과 비교정태분석을 사용하여 휘발유가격에 대한 자동차의 연료효율성과 속성의 수요탄력성을 추정한 것이다. 탄력성을 추정하는 데에는 휘발유가격에 대한 장기간의 시계열자료 대신 분석의 기준년도인 2001년의 평균휘발유가격이 사용되었으며, 그리고 2001년에 한국에서 새로 출시된 110개 자동차 모델에 대한 자료가 이용되었다. 분석의 대상이 되는 자동차의 속성으로는 디자인, 실내공간의 넓이, 엔진 배기량, 장착가능한 편의장치, 그리고 연비 등을 포함시켰다. 휘발유가격에 대한 연료효율성의 장기적인 수요탄력성은 0.366으로 추정되었다. 그 외 속성들의 수요탄력성도 비탄력적인 것으로 도출되었다. 따라서, 휘발유가격은 자동차의 속성들과 연료효율성의 소비에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 해석할 수 있다.
도로개선사업의 타당성 분석을 위해 장래 수요추정은 필수적이며, 이는 사업 여부를 결정하는데 있어서 핵심적 사안이 되지만 현재 장래 수요추정에 적용되는 4단계 수요예측모형은 장래 고정된 기종점통행량을 이용하여 경로 전환된 통행량에 대해서만 분석할 뿐, 교통시스템의 향상으로 인해 추가로 발생되는 수요(유발통행수요-Induced Highway Travel Demand 또는 잠재수요-Latent Demand)는 충분히 고려되지 않고 있어 정확성에 대한 의심의 여지가 있다. 이에 본 연구는 교통수요가 결정되는 원리와 유사한 경제학 이론을 적용한 유발통행수요 추정모형과 광범위한 분석에 적용할 수 있는 유발통행수요 추정프로그램(I.D.A)을 개발하였다. 본 연구에서 구축된 모형을 통해 서울시 강변북로 일부구간의 도로개선에 따른 유발통행수요를 추정한 결과. 추정된 유발통행수요는 경로전환수요의 15% 정도인 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해 유발통행수요가 존재할 것으로 확신되는 사업에 대한 유발통행수요를 계량적으로 추정하여 도로개선의 타당성분석결과에 대한 신뢰성을 보다 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 수요 예측함에 있어서 여러 가지 수요 예측 방법을 통해 매 시기 마다 적절한 수요예측 기법을 사용하여 좀더 정확한 수요예측 결과를 추정하기 위한 방법을 연구하며 특히, 수요 예측하기 어려운 제품에 대해 여러 인자를 고려하여 좀더 나은 예측치를 구하기 위한 방법을 연구하고 있다. 마지막으로 각 ERP나 SCM, MRP application에 연계하여 필요한 자료를 되게 얻고 이를 다시 보내 줄 수 있는 일반적인 연계 방법을 연구하고 있다. 본 논문에서는 데이터 베이스 연계부분에서는 ODBC 를 사용하였으며, 예측 기법은 Moving Average 기법과 Exponential Smoothing 기법, 그리고 Neural Networks 중 BP 를 이용하여 구현하였다. 앞으로 좀 더 많은 예측 기법을 적용하여 향상된 수요 예측을 위한 모듈을 연구 및 구현하려 한다.
대부분의 관측교통량기반 수요추정기법은 소규모 및 중규모 교통망 등의 상대적으로 규모가 작은 교통망에서 기본적으로 가정된 수요를 가지고 얻은 추정O/D를 기본O/D와 비교하여 그 추정의 정확성이 어느 정도인가를 오차분석법 등을 이용하여 비교.분석하는 것이 그 주요한 분석방향이라고 할 수 있었다. 이러한 접근법은 실제 현실에서는 알 수 없는 참O/D나 참관측교통량을 가정하고 제시된 모형을 면밀히 관찰하여 모형의 장단점이 무엇인지를 파악하거나 타모형과의 비교.분석을 용이하게 하고자 할 때 많이 이용된다. 그러나 이러한 가정된 교통망이나 참O/D(true O/D) 등은 모형의 적용가능성을 살필 경우에 이용 가능한 방법이라고 할 수 있지만, 참O/D를 알지 못하는 현실상황(대규모 교통망)에서는 추정O/D의 신뢰성을 평가하기란 매우 힘든 작업이거나 거의 불가능한 일이라 할 수 있다. 이러한 문제점을 보완하고자 본 연구에서는 서울시의 1996년도 교통센서스 자료를 이용하여 가정된 수요가 아닌 실제적이고 현실적인 자료를 가지고 대규모 교통망에서 이용될 수 있는 모형을 살펴보았다. 연구방법은 대규모 교통망에 기존의 단일차종기반모형과 본 연구에서 제시한 다차종(multiclass)기반모형을 적용하여 추정된 O/D에 TLFD(Trip Length Frequency Distribution)개념을 이용하여 추정된 O/D의 신뢰성을 평가하고자 하였다. 또한, $R^2$를 이용하여 모형 적용 전후의 관측교통량과 배분교통량을 비교하여 추정력을 분석하였다. 본 연구에서는 단일차종기반모형보다는 차종간 혼잡효과 및 노선선택비율을 차종별로 감안할 수 있는 다차종기반모형이 대규모교통망에서는 보다 적절한 결과를 나타내는 것으로 분석되었다.
현재까지의 관측교통량기반 수요추정법은 단일차종(singleclass)기반 연구가 대부분을 차지하고 있다. 그러나 현실 교통망에서는 여러 차종이 혼재되어 교통수요나 흐름을 만든다. 즉, 기존의 관측교통량기반 수요추정법은 PCE(Passenger Car Equivalent) 환산을 통한 여러 개의 차종O/D 및 관측교통량을 승용차 단위로 전환하여 하나의 O/D 및 관측교통량으로 만들어 O/D를 추정하고, 최초의 PCE환산이전 차종별 O/D의 고정비율과 관측교통량 고정비율로 곱해 차종별 O/D 및 관측교통량으로 나누어 분석하는 것이 일반적인 방법이었다. 즉, 다차종기반분석법은 각각의 차종별 O/D에 대한 노선선택비율을 각각 계산하고, 그에 따른 목적함수 감소방향인 gradient를 또한 각각 계산하여 차종별 추정력을 극대화하는 것이 그 장점이라고 할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 단일차종기반추정법을 다차종기반추정법으로 확장하여 차종간 혼잡을 고려한 보다 현실적인 수요추정기법을 마련하는 것이 본 연구의 목적이라고 하겠다.
본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용한 단기 전력 수요 예측시스템에서 예측치별로 신뢰도를 계산하는 체계적인 방법을 제안한다. 예측시스템의 신뢰도를 추정하는 작업은 특히 신경회로망과 같은 경험적 모델을 실제 활용하기 위해서 필수적인 연구로 인식되고 있다. 본 논문에서 제안하는 출력별 신뢰 구간 계산 방법은 지역 표현하는 뉴로-퍼지 모델의 특성을 활용하여 학습된 퍼지 규칙 각각에 대해 신뢰도를 추정하는 Local reliability measure 기법을 사용한다. 제안된 신뢰도 계산이 가능한 단기 전력 수요 예측시스템은 먼저 결정 트리를 이용하여 초기 구조를 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 저장된 초기 구조 뱅크를 이용하여 뉴로-퍼지 모델을 학습하고, 학습된 퍼지 규칙의 신뢰도를 추정한다. 제안된 시스템의 실효성을 검증하기 위해서 한국 전력에서 수집한 1996년과 1997년의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 한 시간 앞의 수요를 예측하는 모의 실험을 수행하고 실험 결과를 비교 분석한다.
수요관리 프로그램의 개발과 시행을 위해 서는 End-Use별로 수요예측과 잠재량 평가가 필수적이다. 업무용 전력수요는 건물용도에 따라 수요패턴이 상이하다. 여기서는 건물용도별 기준수요 예측을 위한 알고리즘과 절차를 제시하였으며, 이를 토대로 시산분석을 하였다. 용도별 전력수요는 사무실, 호텔, 병원, 도소매, 학교, 창고, 식당, 식료품, 체육시설 둥 건물용도로 구분하였으며, End-Use는 이중 6개 용도에 대해 조명, 동력, 공조, 사무, 기타 등 5개로 나누어 추정하였다.
무선 통신 서비스에 대한 수요가 급격히 증가하면서 높은 데이터 전송율을 갖는 무선 통신에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. UWB는 (Ultra Wide Band) 이러한 문제점을 해결할 수 있는 통신 방법 중의 하나로 이 논문에서는 현재 IEEE 802.15.TG3a 표준화 위원회에서 제시하고 있는 채널 모델에 대해서 알아보고, 제시된 채널 모델에 LS (Least Square) 방법을 적용하여 채널의 임펄스 응답을 (Channel Impulse Response) 추정한다. 채널 추정의 성능 지표로 Preamble의 크기에 따른 MSE와 (Mean Square Error) 각각의 채널에 대한 비트 에러율을 사용하여 모의 실험을 본 논문에서 다루는 추정 기법의 성능을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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