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.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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1996.05a
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pp.9-9
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1996
광대역 종합정보 통신망의 핵심요소라 할 수 있는 ATM 스위치의 성능척도 중 가장 중요하게 다루어지고 있는 것은 셀 손실확률과 셀 전달지연시간이다. 이 중에서도 샐 손실확률기 추정에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는데, ATM 스위치는 손실에 민감한 트래픽까지도 제대로 다루기 위하여 정도까지의 샐 손실확률을 보장할 수 있어야 한다. 이와같은 희소사건(rare event)의 확률 추정에 있어 원하는 정도의 precision을 가능한한 적은비용으로 얻어내기 위한 분산축소기법은 필수적이라 할 수 있다. Homogeneous 입력원을 갖는 ATM 스위치의 셀 손실확률 추정에 관련된 이전의 연구결과는 시뮬레이션과 분석적기법을 혼합시켜 얻어지는 새로운 개념의 추정치, 즉 hybrid 시뮬레이션 추정치의 도입을 통하여 상당한 정도의 분산축소 효과를 거둘 수 있음을 나타내주고 있다. 본 연구는 이에 대한 확장으로, 각각의 도착 프로세스가 서로 다른heterogeneous 입력원을 갖는 ATM 스위치의 셀 손실화률 추정에 적용될 수 있는 hybrid 시뮬레이션 기법을 개발하고자 한다. 사용된 모델은 이산시간대기모델()로 각입력원의 도착 프로세스는 Interrupted Bernoulli Process로 가정하였으며, 분석적 기법의 적용을 위한 입력원 통합(aggregation) 알고리듬과 실제 시뮬레이션 방법 등을 제시하였다. 또한 제시된 기법의 성능은 기존의 일반적인 시뮬레이션 추정치를 이용하여 얻어진 결과와의 비교를 통하여 분석되었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.236-236
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2022
연속적인 하천의 유량을 추정하기 위해서는 관측된 수위값을 유량으로 변환하기 위해 일반적으로 수위-유량 관계 곡선을 사용하며 수위구간 별로 일대일 관계로 제시된다. 그러나 유량을 추정함에 있어서 수위 외에도 하상경사, 조도계수와 같은 지형인자, 시간에 따른 유량의 변화와 같은 흐름요소를 모두 고려하여야 정확한 유량을 산정할 수 있다. 즉, 평상시에는 적합한 수준의 유량을 추정할 수 있다고 하더라도 조석의 영향이 있는 구간이나 홍수와 같이 시간에 따른 수위와 유량이 급변하는 경우에는 관측값과 수위-유량관계곡선을 이용한 추정값의 차이가 상당히 증가하여 유량 추정값의 활용이 부적합할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수위-유량관계곡선식의 적용이 어려운 조건에서 보다 정확한 유량을 추정하기 위해 1차원 유동해석모델을 이용한 계산 값과 관측 값과의 비교를 통해 정확도를 검토하고, 지점에 따라 차이가 발생되는 원인을 정성적으로 분석하고자 한다. 대상지점은 강우, 식생 등의 영향으로 수위와 유량의 관계를 단일 관계로 표현하기 어려워 구간분리가 발생된 지점으로 선정하였다. 흐름해석은 기지의 기점수위 조건으로부터 시작하며, 모델링을 통해 유량과 조도계수를 동시에 추정하였다. 분석 결과, 모델 내에서도 수위와 유량 관계의 루프형 특성, 조도계수의 변화를 대체적으로 잘 반영하는 것으로 나타났으며, 국내하천에서 유량추정의 정확도를 저하시키는 주된 원인에 대해 추정할 수 있었다. 향후 이 같은 방법을 통해 도출된 결과를 기반으로 수위-유량관계곡선의 불확실성을 평가하고, 유량 추정방식의 보완이 필요한 지점을 선별하는 기준에 대한 가이드라인을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
The goal of this paper is to develop freeway Origin-Destination (OD) demand estimation model using real-time traffic data collected from Freeway Traffic Management System (FTMS). In existing research, the micro-simulation models had been used to get a link distribution proportion by time process. Because of hi-level problem between the traffic flow model and the optimal OD solution algorithm, it is difficult for the existing models to be loaded at FTMS. The formulation of methodology proposed in this paper includes traffic flow technique to be able to remove the bi-level problem and optimal solution algorithm using a genetic algorithm. The proposed methodology is evaluated by using the real-time data of SOHAEAN freeway, South Korea.
Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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2002.11a
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pp.93-96
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2002
산림생산력을 추정할 수 있는 방법은 매우 다양하다. 그러나 토지의 생산력을 추정하는 보편적이며 세계적인 추정법은 지위지수이다. 특히 지위지수는 지력뿐만 아니라 임목 생장을 함께 추정 할 수 있으므로 연구자는 물론 산림 종사자에게도 매우 편리한 추정법으로서 이용되고 있다. 우리나라는 지위를 추정하는 방법으로 수령과 수고의 비로 나타내는 지위지수 분류곡선식을 조제하여 사용하고 있으며, 지위추정 방법과 추정의 정확도가 높아 범용되고 있다.(중략)
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2017.06a
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pp.99-101
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2017
최근 딥러닝을 이용한 SAR 영상의 목표물을 인식하는 알고리즘이 괄목할만한 성능을 보여주었다. 이러한 알고리즘들은 포즈 각도 정보를 무시한 채 목표물의 종류를 추정하는 것에만 초점을 맞춘다. 포즈 각도 추정 알고리즘은 단지 SAR 영상 목표물 인식 알고리즘의 전처리 과정으로 연구되었다. 하지만 감시 시스템에서, 목표물이 향하고 있는 방향을 추정하는 것 또한 중요하다. 먼저, 포즈 각도 추정을 통하여 적의 전술 배치를 계획을 추정할 수 있다. 또한 목표물이 아군 쪽을 바라보면 큰 위협이 되는데, 포즈 각도 추정을 통하여 이러한 정보를 알 수 있다. 따라서 본 논문은 목표물이 향하고 방향을 추정할 수 있는 콘볼루션 네트워크를 고안하였다. 네트워크를 학습시키기 위하여 SAR 영상의 목표물의 포즈 각도를 양자화하여 포즈 각도 label 을 구성하였다. 또한 이러한 포즈 각도 추정을 정제하는 알고리즘을 고안하였고 이는 보다 정확한 포즈 각도 추정을 가능하게 하였다. 그 결과, 제안된 네트워크는 포즈 각도 추정에 높은 정확도를 보여준다.
In small area estimation, Best Linear Unbaised Predictor(BLUP) can be directly implicated ,specially, in use of the time series estimation. If there are correlations between observations and error terms over the time, Kalman Filter method can be used. Therefore, using kalman Filtering technique small area estimation of total of unemployments are estimated by BLUP. And for the example of this study, Economic Active Population Survey data were used.
An indirect or supplementary approach is proposed for determining the parameters of the Clark's model in order to improve existing defect in estimating the parameters. The gamma-distribution type function is employed to represent the Clark's model, which takes the same form as the Nash's model, so that parameter estimation is not difficult since it can be performed with a simple optimization process. Analytic forms of Clark's models parameters are introduced using parameters of the proposed methodology to give traditional form of Clark's. An application to a watershed has shown that the proposed approach can preserve the properties of observed data. Based the application, the new approach is recommended as an alternative to the existing parameter estimating methodology.
In this paper, we investigated mean estimation methods in two-phase sampling. Under the fixed expected cost we reviewed the optimal sample sizes, minimum variances and approximate unbiased variance estimators for usual ratio estimator, stratified sample mean with proportional allocation and Rao's allocation of the second phase sample. Also we proposed combined ratio estimator, which uses both ratio estimation and stratification and derived optimal sample size, minimum variance and unbiased variance estimator. Through a limited simulation study, we compared estimators by design effects and came to know that ratio estimator is more efficient than stratified sample mean in some cases and inefficient in the other cases, but combined ratio estimator is more efficient than others in most cases.
Travel Demand Forecasting (TDF) is an essential and critical process in the evaluation of the highway improvement Project. The four-step TDF Process has generally been used to forecast travel demand and analyze the effects of diverted travel demand based on the given Origin-Destination trips in the future. Transportation system improvements, however, generate more travel, Induced Travel Demand (ITD) or latent travel demand, which has not been considered in the project evaluation. The Purpose of this study Is to develop a model which can forecast the ITD applied theory of economics and the Program(I.D.A) which can be widely applied to project evaluation analysis. The Kang-Byun-Book-Ro expansion scenario is used to apply and analyze a real-world situation. The result highlights that as much as 15% of diverted travel demand is generated as ITD. The results of this study are expected to improve reliability of the project evaluation of the highway improvement Project.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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