이 연구는 자동 차량위치 측정기법(Automatic Vehicle Location, AVL)을 이용해서 수집한 교통상황자료를 가지고 구간 통행시간을 산출하는 알고리즘을 개발한다. AVL기법을 이용하는 경우, 처리해야 할 자료량이 많아서 실시간에 정보를 산출하는 것이 힘들다. 따라서 이 연구는 처리해야 할 자료량을 가능한 한 줄이고 자료량이 적은 경우에도 효율적인 구간통행시간을 산출하는 알고리즘을 제시한다. 이 연구의 방법론은 크게 4가지인데, 첫째, 해석 기법, 둘째, 회귀분석, 셋째, 인공지능 및 전문가 시스템, 넷째, 통계분석이다. 이 방법론을 이용해서 세 단계 알고리즘을 개발하는데, 첫째는 실시간 분석통계 알고리즘, 둘째는 과거자료분석 알고리즘, 셋째는 자료응합 알고리즘이다. 이 알고리즘 가운데 자료융합 알고리즘 결과가 산출하고자 하는 구간 통행시간이다. 실시간 분석통계 알고리즘은 연속하는 세 개 구간의 통행 패턴을 이용해서 가운데 구간의 통행시간을 산출하는 방법을 제시한다. 또 실시간 분석통계 알고리즘으로 산출하지 못한 구간은 인접구간 상관도 정보를 이용해서 구간통행시간을 추정한다. 과거자료분석 알고리즘은 회귀분석을 이용해서 시간대별 통행시간 평균과 분산을 구하고, 이 결과를 바탕으로 인접구간 상관도 정보를 오프라인으로 구하는 알고리즘이다. 자료융합 알고리즘은 2가지 단계를 거치는데, 그것은 실시간 자료융합과 최종 자료융합이다. 실시간 자료융합은 실시간에 가까운 자료원의 실시간 분석통계 알고리즘 결과 패턴과 인접구간 상관도 정보를 이용한 구간통행시간 추정 결과를 이용해서 패턴에 따라 다른 방법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다.
통행시간가치에 대한 신뢰구간추정 방법론을 제시하고 서울시 출근통행자의 시간가치 신뢰구간의 추정을 통하여 그 적용사례를 예시하였다. 사례분석을 통하여 서울시 출근통행자의 평균시간가치는 시간당 7,341원으로 추정되었고, 95%신뢰구간의 하한치는 5,454(원/시간), 상한치는 10,806(원/시간)으로 추정되었다.
보안 시스템에서 비밀키 노출은 가장 심각한 문제 중 하나이며, 피할 수 없는 문제로 여겨진다. 최근에 키 전개(key-evolving) 패러다임이 비밀키 노출이 가져올 수 있는 피해를 최소화시키기 위한 수단으로 도입되었다. 이 패러다임에서는 프로토콜 전 구간이 여러 시간 구간으로 나누어진다. 시간 구간 i 에서 서명자는 비밀키 SK$_{j}$ 를 가지게 되며, 이를 주기적으로 갱신하게 된다. 반면 공개키 PK는 프로토콜 전 구간동안 변함이 없다. 이러한 개념을 기반으로 하여 본 논문에서는 안전한 비밀키 갱신이 가능한 Schnorr 형 서명 기법을 제시한다. 이 서명 기법은 다음과 같은 특징을 갖는다. 만약 모든 시간 구간에 있는 비밀키들이 노출되지 않는다면, 아직 노출되지 않은 시간 구간의 서명을 위조할 수 없다. 즉, 모든 시간 구간의 비밀키를 알아야 어떤 시간 구간의 서명을 위조할 수 있다. 이 서명 기법은 위조 불가능하게 안전하며, 이산 로그 (Discrete Logarithm Problem)의 어려운 문제에 기반한 Schnorr 서명 기법에서 유도되었다.
지리산국립공원 동부지구의 주요 등산로를 대상으로 운동부하 보행속도 휴식시간 비율을 조사한 결과 순수 보행시간 중 운동부하는 거림-세석평전구간이 92,4% 이며 장터목-천왕봉구간이 91.3%로 조사되었다 또한 중산리-장터목구간이 86.9% 세석평전-장터목구간이 85.3%로 조사되었다 보행속도는 장터목-천왕봉 구간이 3.97km/hr 세석평전-장터목구간이 3.06km/hr 로 조사되었으며 거림-세석평전구간은 2.23km/hr 중산리-장터목구간은 2.02km/hr,조사되었다 전체등산시간중 휴식시간의 비율은 거림-세석평전구간이 26.0%이며 중산리-장터목구간이 22.6%로 조사되었다 세석평전-장터목구간은 3.0% 장터목-천왕봉구간은 0%로 조사되었다.
본 연구는 도시고속도로 엇갈림 구간에서 나타나는 다양하고 독특한 교통 특성을 분석하는 일련의 연구 중의 한 부분으로서 엇갈림 구간의 차두시간 분포의 특성과 최대 진입 가능 교통량의 산출을 통해 엇갈림 구간의 합리적 설계의 기초를 마련하고자 이루어졌다. 지금까지 합류 구간과 엇갈림 구간에서의 최대 진입 가능 교통량을 산정할 때, 본선 기본 구간의 차두시간 분포가 이용되어 왔다. 그러나 합류 구간 및 엇갈림 구간 진입부에서의 차두시간 분포는 기본 구간의 차두시간 분포와는 다른 특성을 보인다. 본 연구에서는 이를 규명하기 위해 도시고속도로 엇갈림 구간에서 현장조사를 통해 차량 도착 분포 자료를 수집하였고, 본선 교통류뿐만 아니라 진입 교통류의 영향을 반영한 새로운 차두시간 분포 함수를 도출하였다 도출된 차두시간 분포의 검증을 위해서는 관측된 차두시간 분포 자료, 기존에 기본 구간 에 적용되던 차두시간 분포(Pearson Type III 분포), 새로이 개발된 분포에 대하여 카이제곱 검정을 통하여 통계적 검정을 실시하였다. 그 결과. 새로이 개발된 차두시간 분포가 엇갈림 구간 진입부의 차두시간 분포를 가장 정확히 설명할 수 있는 분포로 나타났다. 더불어 본 연구에서는 새로이 개발된 차두시간 분포를 이용하여 연결로에서 본선으로 진입 가능한 최대 진입 가능 교통량을 산출하였으며, 이를 Drew 모형의 결과와 비교하였다.
양방향 2차로 도로는 우리나라 전체 포장도로 연자의 84%를 차지하고 있다. 양방향 2차로 도로의 효율성 및 교통류의 운영상태를 파악하기 위한 서비스 수준 척도로 지체시간의 백분율이 많이 사용되고 있다. 지체시간의 산정은 특정 도로 설계구간을 추원금지구간으로 설계할 것이지, 예산을 더 투자하여 선형을 개선함으로써 추원가능 구간으로 설계할 것인지에 대한 판단 기준을 제시할 수 있기 때문에 도로설계과정에 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 저속차량의 확률적 분포를 고려하여 추원금지구간에서 발생하는 지체시간을 산정할 수 있는 모형을 제시하였다. 모형식이 기존에 확률적 분포를 고려하여 추월금지구간에서 발생하는 지체시간을 산정할 수 있는 모형을 제시하였다. 모형식이 기존에 개발된 거시적 수학적 모형에 비해 비교적 단순하고 입력변수도 수집이 용이한 점이 특징이라 할 수 있다. 모형의 신뢰성을 현장데이터를 이용하여 검증한 결과, 모혀으이 예측값이 근사적으로 츠덩한 실제 지체시간을 포함하는 긍정적인 결과를 도출하였다. 그러나 모형의 예측값 범위가 넓어 실용적인 MOE로 사용하기에 다소 무리가 있을 것으로 판단되므로, 개략적인 평가기준으로 모형이 예측한 값의 평균값을 보정하여 사용할 것을 제안한다. 모형의 신뢰성을 높이기 위해서는 본 연구에서 가정한 확률분포식에 대한 추가적인 검증이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구는 실제 상황을 표현하는데 있어 확률적 개념의 도입과 이러한 새로운 접근방법의 기초를 마련한 측면에서 의미를 갖는다. 또한, 양방향 2차로 도로에서의 지체시간은 실제 소요시간과 자유운행시 즉 다른 차량의 영향을 받지 않았을 때의 속도 및 운영시간과의 차이로 정의한 바, 실제 지체시간을 현장자료를 통해 구하기란 현실적으로 불가능하므로, 본 연구에서는 이러한 제약점을 극복할 수 있는 근사적인 지체시간을 계산하는 방법을 제시한 점에서 의미를 갖을 수 있다.
본 연구는 지점검지체계와 구간검지체계와의 자료합성을 통하여 도심 간선도로 및 지방도로 구간별 효과척도를 산정할 뿐만 아니라 유고검지 및 통행패턴 예측, 네트워크 기종점에 대한 최적/최단 경로를 탐색하는데 기초가 되는 구간 통행시간 추정을 수행한다. 개개 수집원의 자료합성을 위해 퍼지이론과 인공신경 망의 합성모형인 FALEM(Fuzzy Adaptive Learning Estimator for travel time from Multi-information sources)을 개발, 개발된 모형 FALEM에 의해 개개구간의 통행시간을 산출하고 동일시간, 동일구간에서 조사된 실측데이터와의 오차율 비교를 통해 추정된 통행시간을 검증하였다. 테스트 환경은 개발모형에 의해 추정된 구간 통행시간의 적용성을 고려하여 실시간 운영하에서 수행되었다.
기존의 시간축 변환 방법은 음성 특징에 따른 발음 속도의 영향을 고려하지 않기 때문에 변환비율이 커짐에 따라 합성음의 명료도가 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 음성 인지과정에서 천이 구간의 시간축 정보가 중요한 역할을 한다는 사실에 기반을 둔 가변적인 시간축 변환 방법을 제안한다. 이를 위하여 제안된 방법에서는 먼저 음성신호를 천이 구간과 정적인 구간으로 구분하고, 천이 구간의 시간축 정보는 그대로 유지하면서 정적인 구간만을 시간축 변환함으로써 목표하는 변환 비율을 얻는다. 청취자 선호도 시험 결과, 제안된 방법이 기존의 대표적인 시간축 변환 방법인 SOLA 방법에 비해 그 성능이 우수함을 확인하였다.
본 연구에서는 대용량 궤적 데이터베이스에서 영역 질의를 효과적으로 처리하기 위한 인덱싱 기법에 대하여 논의한다. 먼저, 기존 인덱싱 기법의 문제점을 지적하고, 이러한 문제점을 해결하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 우선 시간 차원을 다수의 시간 구간으로 분할하고, 인덱싱의 대상이 되는 전체 라인 세그먼트들을 시간 구간별로 구분한다. 각 시간 구간에 속하는 라인 세그먼트들에 대하여 별도의 인덱스를 구축한다. 또한, 디스크에서 관리되는 과거 시간 구간에 대한 인덱스들과는 달리 최근 시간 구간에 대한 인덱스는 메인 메모리상에 관리함으로써 삽입과 검색의 성능을 크게 개선할 수 있다. 각 시간 구간에 속하는 라인 세그먼트들은 다음과 같은 방식으로 인덱스를 구축한다. 먼저, 2D-트리를 이용하여 전체 공간 차원을 유사한 수의 라인 세그먼트들이 배정되도록 다수의 셀들로 분할한다. 또한, 분할된 각 셀마다 시공간 차원 (x, y, t)에 대한 별도의 3차원 $R^*$-트리를 두어 보다 상세한 인덱싱을 지원한다. 실험 결과에 의하면, 기존 기법에 비하여 작은 인덱스 구조를 갖으면서도 검색 성능면에서 $300%{\sim}1000%$까지의 성능 향상 효과를 갖는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 다양한 상호작용을 지원하는 SMIL 2.0 멀티미디어 문서를 확장된 시간 구간 모델에 기반하여 문서의 시간 관계를 검증하는 방법을 제안한다. SMIL 2.0 문서는 기존 SMIL 문서 보다 비동기적인 시간관계의 기술방법을 추가되어 객체간 다양한 상호작용 관계를 제공하지만, 이러한 상호작용 관계에 의한 시간 관계에서 모순이 발생할 가능성이 높다. 그러므로 제안한 검증 방법은 SMIL 2.0 문서를 기존 시간 구간 모델을 확장하여 상호작용 관계를 함수적 관계로 표현하고 객체간 상호작용 관계와 시간 구간을 이용하여 SMIL 문서를 검증한다. 제안한 검증 방법의 적용 예로는 다자간 상호작용 콘텐츠, 온라인 교육 등이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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