본 논문에서는 초기화 구간에서의 시간단축과 높은 암실 명암비를 얻을 수 있는 새로운 초기화 파형을 제시한다. 새로운 초기화 파형에서 첫 번째 subfield는 기존의 conventional 구동파형과 마찬가지로 초기화 구간에서 ramp-up구간과 ramp-down구간이 필요하지만, 두 번째 subfield부터는 단지 ramp-up구간만이 적용된다. 한 frame에 8개의 subfield를 적용할 경우, 기존의 구동파형의 배경광이 $0.40cd/m^2$로 측정되는 반면, 새로운 초기화파형을 패널에 적용할 경우 배경광이 측정되지 않는다. 이러하여 우리는 새로운 초기화파형에서 무한대의 암실 명암비를 얻을 수 있다. 또한 새로운 초기화파형에서는 ramp-down구간을 없앰으로써 첫 번째 subfield를 제외하고는 초기화 시간을 165us로 시간을 줄일 수 있다.
지능형교통체계의 핵심적인 부분으로써 첨단교통정보체계가 제 역할을 효율적으로 수행하기 위해서는 실시간으로 교통정보제공을 위해 도로에 설치된 각종 정보수집체계들로부터 수집된 정보를 적절히 처리하여 정확하고 신속하게 통행시간 변화를 파악하고 산출하는 것은 무엇보다도 중요하다. 현재 구간통행시간은 Beacon, GPS, AVI 등을 이용한 구간검지체계나 Loop 검지기, 영상검지기, RTMS 등을 이용한 지점검지체계로부터 산출$\cdot$추정되어진다. 구간검지기체계로부터 산출되는 통행시간은 정확하나 이미 정보제공 구간을 통과한 차량에 의해 산출되기 때문에 실시간 정보제공을 위한 수단으로서는 한계가 있다. 또한 동시간대 지점검지기 자료를 이용하여 추정되는 통행시간은 산출방법에 따라서 그 정확도가 크게 달라지며 각 구간에 존재하는 다른 차량의 교통특성에 의해 산출되기 때문에 실제 통행시간값과 차이가 발생 한다. 본 연구에서는 지점별 검지기자료와 구간통행시간의 관계를 고려하여 신경망을 이용한 통행시간추정방법을 제시하였다. 입력변수에 따라 분류된 모형을 남산1호터널구간의 검지기 데이터와 AVI 자료를 이용하여 통행시간을 추정해본 결과 지체발생시간대 90$\%$ 이상이 5$\~$15분 이내로 수렴하였으며 시간에 따른 추정 통행시간의 변화가 전반적으로 실제통행시간과 비슷한 추세를 보였다. 또한 기존에 발생하던 정보제공시점의 시간처짐 현상 및 뒤늦게 발생하던 지체발생 및 해소가 완화되었다.
본 연구의 목적은 경호 중 우발 상황 시 경호원들의 자세를 분석하여 객관적이고 정량적인 기초자료를 얻는데 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 경호무도 수련한 4명을 대상으로 하였으며, 경호자세의 반응시간 및 근육의 활성도를 분석하기 위하여 EMG시스템을 활용하여 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 경호자세의 전체반응시간은 평균 $1.38{\pm}0.07$초 소요되었다. 신호에 대한 1구간의 반응시간은 구간은 평균 $0.22{\pm}0.02$초였으며, 신호의 확인 이후 2구간의 반응시간은 평균 $0.62{\pm}0.10$초로 추진력을 얻기 위해 가장 긴 시간이 소요되었으며, 그다음 3구간은 $0.29{\pm}0.02$초, 4구간은 $0.26{\pm}0.02$초로 점점 시간이 단축되는 것을 알 수 있었다. 경호자세의 각 근육의 활성도는 1구간에서도 좌우 전경골근, 2구간에서는 좌우 전경골근과 우측 비복근, 3구간에서는 우측 전경골근과 비복근, 4구간에서는 좌우 대퇴이두근과 우측 대퇴직근의 활성도가 크게 나타내보였다. 또, 1구간과 2구간은 주로 하퇴근육을 많이 사용하였으며, 3구간과 4구간에서는 대퇴와 하퇴근육을 즉, 하지 전체를 근육을 사용하는 것을 알 수 있었다.
본 연구는 지점검지기의 효율적 배치기준인 동질구간 결정 로직을 정립하고자 수행되었다. 동질구간의 결정은 도로 및 운영조건과 실시간 교통패턴의 변동을 고려하며 시간대별 동질구간 및 최종 동질구간을 결정하였다 교통조건의 동질구간 결정은 실시간 자료에 기반한 군집분석을 이용하였다. 동질구간의 검증을 위해 모든 링크에 검지기를 설치하는 경우와 동질구간에 검지기를 설치하는 경우에 대하여 각각 통행시간 추정력을 비교한 결과 동질구간의 효과가 입증되었다. 본 연구결과는 향후 국토교통관리 및 정보제공시스템에 유용하게 적용될 것으로 기대된다. 본 연구결과에 의하면 본 연구에서 제안한 동질구간 결정 로직을 대규모 국도 ITS 구축사업에 적용할 경우 통행시간 추정력의 향상과 함께 지점검지기의 효율적 배치를 통한 구축 및 운영비용의 절감이 예상된다.
연구에서는 HEC-RAS 모형을 이용한 부등류 모의를 통하여 댐 방류수의 유하시간을 산정하고 이를 실시간 댐 방류수의 봉부자 추적실험에서 산정된 유하시간과 비교검증 하였다. 대상구간은 충주댐지점부터 여주대교까지 총 63.6km에 이르는 남한강 본류 구간으로 164개 단면으로 나누어 부등류 모의를 하였다. 유하시간 실험은 센서가 내장된 봉부자를 최초 시작지점에 투척하여 주요 교량에서 봉부자를 관측하여 최초 투척된 시간으로부터 교량을 통과하는 시간을 관측하는 방법을 사용하였다. HEC-RAS 부등류 모의 결과 2007년 8월 7일 방류량(680CMS)의 유하시간은 약 13시간으로 산정되었고 봉부자 추적자 실측자료를 통한 유하시간은 11.5시간으로 산정되어 실측치가 모의치보다 유하시간이 빠른 것으로 나타났다. 구간별로 살펴보면 HEC-RAS 모형의 모의결과는 수행교에서 충주조정지는 1.4시간 느리게, 목계교에서 남한강교는 1.0시간 빠르게 모의되었으나 나머지 구간에서는 실측치와 대체로 일치하였다. 본 연구는 유하시간 실험 구간 및 구간과 동일한 조건으로 모의함으로서 모형을 보정하기 위한 실측 유하시간 자료를 확보하였으며, 이러한 실측자료를 토대로 보정된 모형의 매개변수를 이용함으로서 대상 수계의 방류량별 유하시간을 산정하는데 정확성을 제고하고 홍수기 댐 운영 및 홍수예경보에 반영될 수 있을 것으로 기대된다.
구간검지체계를 기반으로 한 첨단교통정보제공시스템(Advanced Traveler Information Systems)은 그 기능 수행시 다음의 중요 고려사항을 지닌다. 첫째는 제공 정보의 신뢰성이며, 둘째는 정보수집비용에 관련한 수집자료수의 한계이다. 본 논문에서는 이러한 한계성 극복을 위해 보다 대표성 있는 교통정보 형태의 설정 및 통계적으로 신뢰성 있는 정보산출을 위해 요구되는 적정표본수의 결정에 대한 연구를 수행하였다. 도시고속도로(올림픽대로)와 도시간선도로(천호대로)의 실측 구간통행시간분포 분석결과 단일교차로 구간의 경우 다른 구간들의 단일봉(unimodal)의 정규분포형태와는 다른 두 개의 봉우리를 지닌 분포형태(bimodal)가 나타났다. 따라서 이러한 구간은 기존과는 다른 새로운 교통정보 형태가 필요하며, 본 논문에서는 모든 통과차량들의 평균통행시간으로 정의되는 한 개의 대표치가 아닌 신호주기에 의한 정지여부에 따라 분리되는 주행시간과 지체시간 또는 주행속도와 통행속도 개념의 세분화된 정보형태를 설정하였다. 또한 중심극한정리를 기초로 한 통계적인 표본수 결정식을 이용하여 설정된 신뢰수준 하에서의 정보산출을 위해 요구되는 적정 표본수를 산출하였다. 그 결과, 교통이 혼잡할수록 요구되는 표본수는 적어지는 것으로 나타났다. 우선 적정 표본수 만큼의 표본추출을 하고 제안된 정보산출 방법에 의해 교통정보를 산출한 후 실측치와의 오차를 비교하였다. 그 결과 산출된 교통정보는 신뢰수준 95%와 허용오차 5㎞/h를 만족하였다. 다음으로 구간검지체계를 이용하여 정보를 산출하는 타시스템 교통정보와의 오차율을 비교하였다. 그 결과, 실측치와 본 연구의 산출방법에 의한 교통정보, 로티스교통정보 및 차량번호판 인식시스템의 교통정보와의 비교 결과 제안된 교통정보형태의 타당성을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 RF 집적회로의 설계사양을 시간영역에서 테스팅이 가능한 구간고장모델링 기법을 제안한다. 먼저 구간고장모델을 정의하였고, 정상동작구간을 결정하여 구간고장모델이 될 수 있는 조건을 증명하였다. 그리고 구간고장모델 조건을 5.25 GHz 저잡음 증폭기에 적용하여 능동소자와 수동소자의 강고장과 파라메트릭 고장의 검출이 가능한 9개의 구간고장모델을 모의실험에 의하여 구하였다. 본 논문에서 얻어진 구간고장모델을 기반으로 출력에 나타나는 출력파형의 변화를 시간영역에서 관찰하여 설계사양 테스팅을 수행할 수 있으므로 RF 집적회로의 테스팅 시간과 비용을 줄일 수 있다.
현재 사용되고 있는 통행시간 분류방법은 하나의 통행시간을 대푯값으로 가지고 있다. 이에 문제점은 고속도로 특성으로 규정 속도 이상의 속도로 주행하는 차량, 규정 속도 및 휴게소 이용차량, 운전자의 운전 습성, 통행 목적, 피로의 정도, 운전자 성향과 도로상황에 따라 통행시간이 다르게 나타나는 점이다. TCS(Toll Collection System) 자료는 고속도로의 다양한 특성이 포함되어 있으며, 대상 구간의 거리가 멀수록 목적지에 도달하는 통행시간의 분산이 커지는 특성 또한 보인다. 따라서 이를 처리하기 위한 효율적인 통행시간 분류, 구간대표통행시간 추출 알고리즘이 필요하다. 기존의 방법은 전체 통행차량의 통행시간을 감안한 방법으로 통행시간 예측시 정확성이 저하된다. 본 연구에서는 TCS 자료를 Fuzzy c-means 알고리즘을 이용하여 일일 고속도로 통행시간의 시간별 주행특성을 고려한 대푯 값을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 실제 서울-청주 구간을 운행한 TCS 자료를 가지고 실시한 실험으로, 주행특성 및 도로상황을 고려한 Fuzzy c-means를 이용한 통행시간 분류방법과 기존의 통행시간 분류 방법을 통한 통행시간을 PIFAB를 사용 TCS 자료의 실제 통행시간과 경로통행시간을 비교 평가하였다. 평가한 결과 본 연구에서 제안하는 Fuzzy c-means기법은 기존 방법인 MAD기법보다 75%, 신뢰구간(95%) 추출법 대비 81%의 정확성을 제고하였다.
TCS (Toll Collection System) 데이터는 원시 데이터 자체로서도 구간의 교통상황을 어느 정도 반영할 수 있는 교통특 성을 내포하고 있다. 그러나 TCS 데이터에는 이상치가 포함되어 있어 이러한 데이터는 해당 구간의 통행시간을 대표한다고 볼 수 없으므로 만약 이러한 이상치들이 포함되어 있음에도 불구하고 제거하지 않고 집락을 한다면 이상치들로 인해 통행시간은 크게 왜곡 될 가능성이 있다. 특히 장거리 구간일수록 통행시간의 분산이 증가하여 동일구간 동일시간대라도 다양한 통행시간이 분포하고 있다. 구간이 길어질수록 통행시간의 변동이 심하여 적절한 통행시간 대푯값을 구하기가 어렵다. 따라서 TCS 자료를 이용하여 통행시간의 대푯값을 산정하기 위해서는 통행시간의 변동 특성을 파악하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 TCS 데이터의 전처리 기법을 개선하되 구간의 길이와 교통상황에 따른 통행시간의 변동을 고려하여 TCS 원시데이터로부터 시 공간적 통행패턴을 파악할 수 있는 의미 있는 통행시간을 추출하고자 한다.
임시지식을 표현하고 추론하는 것은 인공지능 분야에서 중요한 문제로 되어왔다. 그런데 우리는 또한 일상생활에서 불확실성을 지니고 있는 임시지식을 자주 대하게 된다. 최근에 Dubois와 Prade는 시간의 기본단위로 시간점을, Dutta는 구간을 사용하여 이를 표현하였다. 본 논문에서 우리는 구간을 시간의 기본단위로 하면서 그 구간들이 점들과 같은 순서구조를 갖는 특성을 가진 새로운 표현모델을 제안한다. 그리고 간단한 추론규칙들을 제시하며 발생시기가 불확실한 사건들사이의 임시관계를 표현하되 convex한 사건과 non-convex한 사건을 나누어 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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