본 논문은 철도차량의 운영상 반복시간과 차량소요량 사이의 관계를 고찰한다. 철도차량의 운영상 반복시간은 물리적 회차시간과 대기시간으로 구별되며, 본 논문은 이 가운데 운영상 반복시간의 산정모형과 산정 결과에 대한 다양한 고찰을 제시한다. 제시된 운영상 반복시간의 산정모형을 활용하면 터미날 정거장에서의 운영상 반복시간을 최소화 할 수 있도록 설정할 수 있다. 또한 차량소요량이 감소되는 운영상 반복시간 설정조건을 제시한다. 현실적인 데이터를 활용하여 운영상 반복시간 설정조건에 따라 차량소요량이 감소하는 사례와 분석결과를 제시한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 기존 철도운영기관의 차량소요량을 최소화 하는 열차운영계획 및 차량운용계획 수립에 활용이 가능할 것으로 기대된다.
고속도로 상의 반복, 비 반복정체를 해결하기 위해 많은 곳에서 램프미터링을 실시하고 있다. 그러나 기존 램프미터링은 특정 시간에 정체가 반복적으로 발생하는 지역을 대상으로, 정체가 되기 전에 고속도로 본선의 교통량을 조절하여 정체가 되지 않도록 운영하는 것에 중점을 두고 있기 때문에 돌발상황과 같은 비 반복정체에 대처할 수 없다. 또한 정체 후 정체 해소를 위한 대책이 없으며, 각 진입로마다 단독으로 램프미터링을 운영하기 때문에 정체를 빠른 시간 안에 해소시킬 수 없다. 본 연구에서는 기존 램프미터링의 문제점을 해결하기 위하여 충격파 이론을 도입한 램프미터링 기법인 SARAM(Shockwave Adaptive Real time Ramp Metering)을 개발하였다. 서울외곽순환고속도로의 장수IC~중동IC 구간을 대상으로 실험한 결과, 평균속도는 7.32km/h 만큼 증가하고 평균지체 시간이 39.14sec 만큼 감소하는 것을 확인하였다.
기존 홍수기시 댐 운영은 예측 강우와 실시간 관측 강우를 이용하여 댐 운영 모형을 수행하며, 예측 결과에 따라 의사결정 및 댐 운영을 실시하게 된다. 하지만 이 과정에서 반복적인 분석이 필요하며, 댐 운영 모형 수행자의 경험에 따라 예측 결과가 달라져서 반복작업에 대한 자동화, 모형 수행자에 따라 달라지지 않는 예측 결과의 일반화가 필요한 상황이다. 이에 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용하여, 다양한 강우 상황에 따른 자동 예측 및 모형 결과의 일반화를 구현하고자 하였다. 이를 위해 수자원 분야에 적용된 국내외 129개 연구논문에서 사용된 딥러닝 기법의 활용성을 분석하였으며, 다양한 수자원 분야 AI 적용 사례 중에서 댐 운영 예측 모형에 적용한 사례는 없었지만 유사한 분야로는 장기 저수지 운영 예측과 댐 상·하류 수위, 유량 예측이 있었다. 수자원의 시계열 자료 활용을 위해서는 Long-Short Term Memory(LSTM) 기법의 적용 활용성이 높은 것으로 분석되었다. 댐 운영 모형에서 AI 적용은 2개 분야에서 진행하였다. 기존 강우관측소의 관측 강우를 활용하여 강우의 패턴분석을 수행하는 과정과, 강우에서 댐 유입량 산정시 매개변수 최적화 분야에 적용하였다. 강우 패턴분석에서는 유사한 표본끼리 묶음을 생성하는 K-means 클러스터링 알고리즘과 시계열 데이터의 유사도 분석 방법인 Dynamic Time Warping을 결합하여 적용하였다. 강우 패턴분석을 통해서 지점별로 월별, 태풍 및 장마기간에 가장 많이 관측되었던 강우 패턴을 제시하며, 이를 모형에서 직접적으로 활용할 수 있도록 구성하였다. 강우에서 댐 유입량을 산정시 활용되는 매개변수 최적화를 위해서는 3층의 Multi-Layer LSTM 기법과 경사하강법을 적용하였다. 매개변수 최적화에 적용되는 매개변수는 중권역별 8개이며, 매개변수 최적화 과정을 통해 산정되는 결과물은 실측값과 오차가 제일 적은 유량(유입량)이 된다. 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용한 결과 기존 반복작업에 대한 자동화는 이뤘으며, 댐 운영에 따른 상·하류 제약사항 표출 기능을 추가하여 의사결정에 소요되는 시간도 많이 줄일 수 있었다. 하지만, 매개변수 최적화 부분에서 기존 댐운영 모형에 적용되어 있는 고전적인 매개변수 추정기법보다 추정시간이 오래 소요되며, 매개변수 추정결과의 일반화가 이뤄지지 않아 이 부분에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
국내 4대강사업 이후의 하천환경의 변화를 고려한 보 구간 별 도달시간 재산정이 필요하며, 더욱이 다기능 보의 영향을 고려한 도달시간에 대한 연구도 필요한 실정이다. 또한 4대강사업 이후 설치된 다기능 보의 기존 방류를 이용한 보 운영은 관리수위를 유지하기 위해 유입된 수량만을 방류시켜 수온차가 있는 성층파괴에는 한계가 있었다. 이러한 문제점으로 펄스 방류는 수질개선을 위하여 제시된 인위적 반복적 방법으로 하천의 유량 및 유속을 증대시켜 하천 상 하층을 혼합하여 성층을 파괴함으로써 조류의 성장을 억제하기 위한 목적으로 적용될 수 있으며, 실제 하천에 적용하기에 앞서 보 방류조건에 따른 흐름전달특성의 분석과 검증이 필요하다. 이에 본 연구에서는 4대강사업 이후의 하도에 대한 지형자료와 상세한 보주변의 지형자료를 이용하여 수리학적 모형을 위한 하도자료를 구축하였으며, 보 운영을 고려하여 2차원 수리해석을 실시하였다. 보 방류조건에 따른 흐름전달특성 분석에 앞서 각 보 구간별 거리를 산정하였다. 또한 일정 방류 시나리오 유량조건을 이용하여 각 보 구간별 도달시간을 산정하였으며, 산정된 도달시간은 HEC-RAS를 통해 모의된 계산결과와 비교 및 한국수문조사연보 유량편의 평균유속과의 비교 및 검증을 실시하였다. 또한 펄스 방류에 따른 흐름의 전달특성을 분석을 하였으며, 분석한 결과와 보 하류 주요지점에서의 수위 관측결과를 2차원 수리모형에서 확인 할 수 있었다. 또한 2차원 수리모형 내에서 입자를 적용하여 입자추적을 통한 보 하류부의 흐름전달 양상을 해석하였다. 본 연구를 통하여 유량 규모 및 등급별 방류량을 고려하여 적용 가능한 간편 도달시간을 제안 및 산정하여 현장에서 실무적으로 사용가능한 자료를 제공함으로써 하천 유지 및 관리에 이용이 가능할 것이라 판단된다. 또한 펄스 방류에 따른 흐름의 전달특성을 분석함으로써, 특정 방류량에 따른 흐름특성을 이해하고 후에 수질개선 효과 분석 및 다양한 방류시나리오에 따른 보의 운영 지침에 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 건설사업은 건축, 토목, 기계, 전기, 조경 등의 모든 분야를 포함하는 복합 건설사업으로 추진되고 있고 대형화, 고층화 되어감에 따라 반복공정이 증가하게 되면서 작업 연속성 확보를 통한 목표공기를 달성하는 TACT 공정관리기법이 대두되고 있다. TACT기법은 반복작업의 자원을 효율적으로 활용하기 위해 작업과 작업이 단절되지 않도록 일정한 작업흐름을 유지할 수 있지만 CPM기법에 의해 수립된 네트워크가 아니기 때문에 전진계산, 후진계산, Critical Path 관리, 여유시간을 알 수 없어 체계적인 공정관리라 할 수 없다. 본 연구에서는 공동주택의 마감공사 TACT 공정계획을 기존의 엑셀(Excel), PDM기법 기반의 공정관리소프트웨어인 Primavera(P6), 새로운 공정관리기법 BDM기법 기반의 공정관리소프트웨어인 Beeliner로 작성 및 운영하는 방법들을 비교분석함으로써 BDM기법에 의한 TACT 공정계획 수립 및 운영상 적용성을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 한국전력공사의 배전계통 운영계획시스템(Distribution Line PLANning system)에서 배전계통 재구성 최적화에 적용하고 있는 선로간의 부하 평준화 알고리즘에 대하여 연구하였다. 기존의 알고리즘은 계통 내 임의의 연계 개폐기 혹은 구분 개폐기를 조작한 후 방사상의 운전조건을 만족하면 선로별 부하를 계산한다. 그리고 최대부하 선로와 최소부하 선로간의 부하 편차를 구하고 직전의 최적해와 비교하여 최적의 해를 찾아내는 방법이다. 그러나 계통이 커질 경우 시험해야할 경우의 수가 많아져서 시간이 많이 소요되고 또한 수렴속도를 빠르게 하기위하여 반복횟수를 제한하기 때문에 절대적인 최적의 해를 보장하지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 탐색시간을 만족시키면서 전수조사하는 정도의 부하 평준화 최적해를 찾아서 배전계통의 재구성을 최적화하는 알고리즘을 구현하고자 한다.
국내 호우 및 태풍으로 인한 홍수피해는 전체 자연재해 피해액 중 90%에 달할 정도로 심각하다. 홍수 피해는 국내의 기후적 특성으로 인해 매년 반복될 뿐만 아니라 최근엔 기후변화로 인해 강우 패턴이 변함에 따라 홍수 대응에 대한 새로운 해결책이 요구되는 상황이다. 이러한 니즈에 맞춰 국내의 홍수 관리 기술 및 제도도 빠르게 발전해왔다. 기술적으로는 수문 관측 밀도, 자료의 축적, 전송, 분석기법 등이 상당한 수준에 이르고 있다. 다만, 단기 강우 예측, 고도화된 홍수해석모형, GIS와의 연계 등이 홍수 예경보 시스템과 실무에 직접적으로 활용되기 위해서는 아직 개발기술에 대한 실용화 연구 및 적용검증이 필요하다. 뿐만 아니라, 제도적으로도 「수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률 및 시행규칙」을 통해 하천구역 및 그 배후지역에서 홍수로 인명과 재산에 대한 피해가 예상될 경우 홍수 예경보를 실시하도록 하고 있다. 그러나 최근 도달시간이 짧아 홍수선행예보시간이 확보되지 못하는 경우 등이 발생하며 홍수특보 기준에 대한 보완의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 충분한 선행예보시간 확보 및 신속한 홍수대응을 위하여 홍수발생 및 예경보 발령 사례를 분석하고자 한다. 현재 홍수특보 발령 기준은 홍수위험정도에 따라 홍수주의보 또는 홍수경보로 구분하여 발령하도록 하고 있다. 홍수위험정도의 기준은 일반적으로 수위 또는 유량을 기준으로 하고 있으며, 이를 기준수위라고 정의하여 관리하고 있다. 본 연구에서는 홍수특보지점별 사례를 통해 지점의 지형적 특성, 기준수위, 기준수위에 도달시간을 종합적으로 분석하였다. 분석결과를 바탕으로 기존의 홍수특보를 효과적으로 운영하고 홍수피해를 저감하기 위해 고려해야 할 요소를 제시하였다.
본 연구는 고속도로 상의 반복적인 교통 혼잡 문제를 해결하기 위한 현실적인 대안 중 하나인 고속도로 갓길차로제를 효과적으로 운영하기 위해 강화학습 기법을 적용하고자 하였다. 강화학습의 DQN을 활용한 갓길차로제 운영 알고리즘을 개발하였고 미시교통시뮬레이션 프로그램 VISSIM을 활용하여 경부선 기흥IC-수원IC 구간의 데이터를 활용하여 강화학습 에이전트를 학습시켰고 그 효과를 평가하였다. 효과평가는 크게 이동성과 안전성의 두 가지 측면에서 진행하였다. 분석 결과 DQN 기반 갓길차로제 운영을 통해 시간당 최대 26km/h의 속도 개선 효과가 발생하였으며, DQN 에이전트는 기존 운영 기준인 60km/h 보다 약 10km/h 높은 속도로 갓길 차로제를 운영하였다. 안전성 효과의 경우 기존 운영 방식과 DQN 기반 운영을 통해 발생되는 차량 간 상충건수를 비교하였고 산출된 상충건수의 차이가 크지 않아 10km/h의 운영 기준 속도의 차이가 큰 영향을 주지 않은 것으로 판단하였다. 이러한 결과를 종합적으로 고려할 때 강화학습 기반 고속도로 갓길차로제 운영은 이동성 측면에서는 분명한 효과가 존재하였고 현재 운영 기준 속도의 조정을 고려해볼 필요가 있을 것으로 판단된다.
신호교차로 용량분석 방법은 국내외에서 주로 사용하고 있는 HCM 방법과 본 연구에서 제시하고자하는 ICU 방법이 있다. HCM 방법은 교통량, 신호운영, 기하구조 자료에 의해 교차로의 지체를 산정하는 운영 분석에 초점이 맞춰져 있고, 계획 및 설계 분석은 반복적인 운영분석을 통해 이루어져 복잡하다. 반면 ICU 방법은 기하구조 및 교통량 자료만으로 교차로 계획 및 설계 분석이 가능하고 용이하며 최소녹색시간을 고려하는 장점이 있다. 본 연구에서는 ICU 방법에 대해 살펴보고, 교통량 시나리오를 구성하여 HCM 방법과 ICU 방법을 비교 분석하였다. 또한 중요교차로 설정을 위한 도시간선도로 축 상의 교차로 용량분석, 횡단보도 유형, 차로수, 차로이용, 좌회전 운영방식 변경의 효과분석에 ICU를 적용 분석함으로써 계획 및 설계 분석 시 ICU 적용의 효율성을 살펴보았다. 분석결과 ICU 방법이 최소녹색시간의 영향을 반영하여 광로로 이루어진 도시 교차로의 정확한 용량상태를 파악할 수 있고, 신호시간 등의 상세한 자료 없이 간편하게 적용할 수 있어 계획 및 설계 분석에 효율적인 것으로 나타났다. 본 연구결과를 토대로 기하구조나 운영방식 변경 등의 계획 분석에 ICU 방법을 유용하게 적용하여 계획 교차로의 정확한 용량상태를 파악함으로써 적절한 계획 및 개선이 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.
항공기를 이용해서 영상레이더를 운영하는 경우 이상적인 경로와 항공기의 위치가 다르기 때문에 요동 보상이 필요하다. 항공기의 위치를 측정할 때 사용하는 항법 장치의 오차 때문에 보상 후에 잔여 오차가 존재한다. 자동초점 기능은 이런 잔여 요동과 시스템의 부정확성을 보정하기 위해서 제안되었다. 자동초점 기능으로 여러 가지 방법이 제안되었지만 PGA가 가장 널리 활용되고 있다. PGA는 적응적 반복 기법을 사용하고, 표적이나 위상에 대한 특정한 가정이 없다. 하지만, 적응적 반복 기법 특성상 연산 시간이 문제가 주요한 문제이기 때문에 본 논문은 PGA의 연산 시간을 줄이기 위해서 PGA 표적 선택 기법을 개선한다. 영상의 분산을 이용해서 높은 SNR을 가진 표적을 찾아서 연산 시간을 줄이고 수렴 속도를 높인다. 제안한 방법은 실제 영상레이더 데이터를 이용해서 성능을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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