도시고속도로의 인터체인지는 대규모의 유출교통량과 인접교차로의 잦은 지정체로 인하여 교통운영상 많은 문제점을 내포하는 지점으로 알려져 있다. 도시부 고속도로의 인터체인지에서 분류된 유출교통류는 가장 가까운 인접 신호교차로의 운영상태 및 교통량상태에 의해서 영향을 받게 된다. 이러한 인접교차로의 영향으로는 인접가로의 대기행렬이 유출연결로의 가로접속부까지 형성되었을 경우, 유출교통량이 인접가로로 진입하지 못하고 유출연결로상에 대기행렬을 형성하여 정체가 심해지면 고속도로 본선에까지 영향을 미치게 된다. 이러한 문제로 인해 유출연결로와 접속되는 인접가로의 위치가 주변 교차로의 교통류 상태에 중요한 변수로 작용하게 되는데 현재 설계기준으로는 이러한 영향까지 고려한 기준을 제시하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 인접교차로의 운영에 대한 영향을 고려하여 인접교차로에서 유출연결로까지의 간격을 구하는 모형식을 개발하고자 한다. 인접교차로로 인해 유출연결로의 교통류에 영향을 미치는 변수로는 유효녹색비(g/C), v/c비(교통량 대 용량비), 가로차로수와 유출연결로교통량이 선정되었다. 이러한 변수들에 대한 영향을 반영하고자 시뮬레이션 프로그램(VISSIM)을 이용하여 도로망을 구축하고 변수들의 다양한 조건을 반영한 시나리오를 작성하였다. 각 시나리오별로 구성된 교통, 도로, 신호조건을 반영한 인접가로의 대기행렬길이를 시뮬레이션하여 결정하고, 이러한 대기행렬길이가 인접교차로와 유출연결로 접속부와의 간격을 결정하는 중요한 기준치로 사용되었다. 시뮬레이션 분석결과, 시나리오별로 다양한 대기행렬길이가 산정되었고 사용된 변수와 대기행렬길이를 이용하여 회귀모형식을 개발하였다. 개발된 회귀모형식은 인터체인지의 계획 및 설계시 인접교차로와의 관계를 고려하여 유출연결로의 위치를 결정하는 설계기준에 반영할 수 있을 것이고, 이로 인해 향후 인터체인지 주변의 교차로 운영과 고속도로 본선 교통류의 효율적 관리에 기여할 것으로 기대된다.
가변전광표지(VMS: Variable Message Sign)는 운전자에게 교통소통 및 돌발상황정보를 실시간으로 제공해주는 지능형교통체계(ITS: Intelligent Transport Systems)의 중요 구성요소 중의 하나이다. 본 연구의 목적은 유출연결로 전방에 설치되어 운전자에게 경로전환정보를 제공해주는 VMS의 설치위치를 운전자의 주행행태 및 교통안전을 고려하여 결정할 수 있는 방법론을 제시하는 것이다. Driving simulator를 이용하여 경로전환 정보제공 시 다양한 VMS 이격거리에 따라 안전하게 유출연결로에 진입하는가를 평가하였다. 피실험자의 인적사항과 차량의 주행특성, 이격거리 그리고 유출연결로 진입여부 등의 자료에 binary logistic regression과 factor analysis 기법을 적용하여 유출연결로 진입성공확률 모형을 개발하였다. 또한 개발된 모형의 산출물인 성공확률을 이용하여 유출연결로로부터 VMS까지의 이격거리를 추정하는 적용방안을 제시하였다. 본 연구의 결과물은 ITS 계획가 및 설계기술자의 VMS 설치위치 의사결정을 지원하는 유용한 기초자료로 활용도가 높을 것으로 기대된다.
지하도로의 운전자 주행행태는 지상도로와는 다르기 때문에 이를 반영한 도로설계가 필요하지만, 국내 도시지역 지하도로 설계지침은 대부분 지상도로의 설계기준을 준용하여 설계방법을 설명하고 있다. 본 연구에서는 주행 시뮬레이터를 활용하여 도심 지하도로 유출연결로 접속부의 운전자 주행행태를 분석하였다. 지하도로 및 지상도로 환경이 대조될 수 있는 시나리오를 설정하여 가상주행실험을 수행하였고, 세부 구간별로 주행행태 데이터의 비교·분석과 통계적 유의성을 검토하였다. 그 결과, 지하도로에서의 주행속도는 상대적으로 낮고 차로 횡적 이격거리는 인접한 터널 벽체로부터 멀어지려는 행태를 보였다. 이러한 결과를 바탕으로 지하도로 유출연결로 접속부에서 운전자의 주행안전성을 향상시킬 수 있는 설계방향과 시사점을 제시하였다.
본 연구는 토양수분의 공간적 분포를 고려하는 과정에서 TOPMODEL이 가지고 있는 구조상의 문제를 해결하는 방안을 제시한다. 포화초과유출을 모의하는 기존 TOPMODEL은 유출모의시 유역내 포화부분의 공간적인 정보를 반영하는 과정에 있어 포화면적의 연결성을 고려한 유출 알고리즘의 개발로 발전되었다. 개발된 알고리즘은 TOPMODEL의 매개변수를 증기시키지 않고 개선된 유출경로 추적의 근거를 제시함으로써 모형의 합리성과 적용성을 제고시켰다. 본 연구에서 개발된 포화면적 연결모형과 기본적인 통계적 입력모형형태의 TOPMODEL을 국제수문개발계획 대상유역인 위천유역내의 동곡소유역에 적용한 결과 본 연구에서 개발된 포화면적 연결모형이 다른 두 모형에서 발생하는 모의시 과도첨두유량계산의 문제를 해결할 수 있었다.
고속도로-연결로는 두 개의 교통흐름이 서로 상충되는 지점으로서 복잡한 교통행태를 나타내고 고속도로 구간 중 용량저하 및 교통와해현상, 난류현상이 일어나는 구간으로서 운영상 문제점이 많이 일어나고 있는 상태이다. 이 구간에서의 운영상태가 전체 시설물의 운영상태에 큰 영향을 끼친다는 점을 감안할 때, 이 구간의 국내자료를 토대로 한 교통류 분석은 중요한 의미를 가진다. 따라서, 교통행태에 대한 미시적인 분석이 이루어지지 않은 상태로 기존의 HCM 모형과 같은 거시적인 분석 방법만을 가지고는 분류구간 교통현상을 규명하기 어렵다. 본 연구에서는 기존 연구들 분석방법의 문제점을 해결하기 위해, 고속도로-연결로 구간중 유출부 구간을 대상으로 현장조사를 실시하였고, 지점(구간)과 차로로 세분하여 미시적인 방법으로 교통특성을 규명하였다. 또 한 유출부 구간의 여러 지점에서 지점 및 차로별 교통량을 예측할 수 있는 교통분포 모형식을 개발하였다. 정립된 교통분포 모형식을 적용해 본 결과 유출부 구간의 분석 및 서비스 수준의 평가는 연결로 접속차로(Vl)의 교통량만을 고려하여 분석하는 것은 합리적이지 않고, 연결로나 본선 모두와 진입부를 포함한 연결로 전체를 다 고려해야 한다는 것을 알 수 있었다. 미시적인 분석방법을 통한 차로별 교통분포 모형식은 기존 분석방법과 비교하여 더 정확하게 그리고 폭 넓은 분석 및 적용하기에 손쉬운 모형이라는 점에서 상당히 효과적인 분석방법이라고 할 수 있다. 하지만 본 연구의 결과는 한 조사지점에 대한 적은 자료를 토대로 하였기 때문에 실제적용 가능성에서 향후 보강할 필요가 있으며, 다른 지점의 현장조사와 세밀한 비교연구가 필요하다.
자연유역에서의 유역 분할에 관한 많은 연구가 진행되어왔음에도 불구하고, 도시유역에서의 유역 분할에 관한 연구는 이루어져있지 않다. 도시유역간의 경계 구분에 있어서 두 개의 유역 사이에 어떤 자연적 경계 또는 행정적 경계가 존재하지 않아 그 구분이 모호한 경우, 각기 다른 유출구를 갖는 우수관망에 의한 도시유역간의 경계는 오직 우수관거시스템의 설계자에 의하여 결정된다. 본 연구에서 제안된 UWDM(Urban Watershed Division Model)은 각 유역의 유출구에서의 첨두유출량을 동시에 감소시키기 위한 유역경계를 결정하게 된다. 이때, UWDM은 복수의 관거 연결 방향을 갖는 맨홀간 연결 방향을 결정함으로써 우수관거 유출구에서의 첨두 유출량을 저감시키기 위한 우수관망을 결정한다. UWDM을 통한 우수관망의 변경은 관거 내 유출 수문곡선의 중첩효과를 변화시키기 때문에, 최적화된 우수관망에서의 수문곡선은 그 중첩효과가 감소된 만큼 유출구에서의 첨두 유출량을 감소시킬 수 있다. 따라서 UWDM은 유역 경계상에서의 맨홀간 관거의 연결 방향을 유전자알고리즘을 이용하여 결정함으로써 인접한 도시유역간의 경계를 최적화할 수 있다. 본 연구에서 제안된 모형은 서울의 50.3 ha의 각기 다른 유출구를 갖는 인접한 두 개의 도시유역에 적용되었으며, 이 모형의 유역 구분에 의하여 두 개의 우수관망 유출구에서의 첨두유출량은 약 22% 감소하는 결과를 나타냈다. 자연유역에서의 유역 분할에 관한 많은 연구가 진행되어왔음에도 불구하고, 도시유역에서의 유역 분할에 관한 연구는 이루어져있지 않다. 도시유역간의 경계 구분에 있어서 두 개의 유역 사이에 어떤 자연적 경계 또는 행정적 경계가 존재하지 않아 그 구분이 모호한 경우, 각기 다른 유출구를 갖는 우수관망에 의한 도시유역간의 경계는 오직 우수관거시스템의 설계자에 의하여 결정된다. 본 연구에서 제안된 UWDM(Urban Watershed Division Model)은 각 유역의 유출구에서의 첨두유출량을 동시에 감소시키기 위한 유역경계를 결정하게 된다. 이때, UWDM은 복수의 관거 연결 방향을 갖는 맨홀간 연결 방향을 결정함으로써 우수관거 유출구에서의 첨두 유출량을 저감시키기 위한 우수관망을 결정한다. UWDM을 통한 우수관망의 변경은 관거 내 유출 수문곡선의 중첩효과를 변화시키기 때문에, 최적화된 우수관망에서의 수문곡선은 그 중첩효과가 감소된 만큼 유출구에서의 첨두 유출량을 감소시킬 수 있다. 따라서 UWDM은 유역 경계상에서의 맨홀간 관거의 연결 방향을 유전자알고리즘을 이용하여 결정함으로써 인접한 도시유역간의 경계를 최적화할 수 있다. 본 연구에서 제안된 모형은 서울의 50.3 ha의 각기 다른 유출구를 갖는 인접한 두 개의 도시유역에 적용되었으며, 이 모형의 유역 구분에 의하여 두 개의 우수관망 유출구에서의 첨두유출량은 약 22% 감소하는 결과를 나타냈다.
본 논문에서는 고속도로 트럼펫 IC형식의 연결로 선형조건 및 교통조건에 따른 교통사고특성에 관한 기초연구를 수행하였다. 교통사고 특성분석은 트럼펫 IC형식의 유입 및 유출 연결로 형태의 도로선형조건 및 교통조건에 따른 다양한 거시적 미시적 교통사고분석을 수행함으로써 연결로의 형태(직결, 준직결, 루프 연결로) 별로 도로선형조건(곡선반경, 곡률차, 본선 구배)과 교통조건(교통량)이 교통사고에 미치는 영향을 규명하였다. 거시적으로 사고율은 트럼펫 IC A형과 B형이 거의 유사하게 나타났으나, 사고건수는 B형이 A형보다 약 1.5배 높게 나타났다. 그리고 유출연결로의 사고율은 유입연결로보다 약3배 이상 높게 나타났다. 거시적으로 유출연결로의 사고율은 교통량, 곡률차, 첫 번째 곡선반경의 증가에 따라 지수형으로 감소하였다. 그러나 사고율과 두 번째 곡선반경의 관계는 ${\cap}$형의 관계를 보였으며, 본선구배에 따른 사고율은 본선구내 $-0.15{\sim}-0.5%$에서 높게 나타났다. 고속도로 트럼펫 IC형식 연결로의 교통사고 특성분석 결과는 비용-효율적인 트럼펫 IC 연결로의 설계를 위한 평가의 수단으로 이용될 수 있을 뿐만 아니라, 사고취약 고속도로 연결로에 대한 개선 대안의 수립에도 기여할 것으로 기대된다.
이 글은 한국에서 시기별 개인정보 유출에 대한 프레임이 어떤 형태로 변화하는지에 초점을 맞추고 있다. 이를 위하여 개인정보 유출이라는 텍스트가 등장하기 시작한 1984년도부터 현재까지 30년 간 걸쳐 보도된 신문기사의 제목을 수집하였다. 시기마다 형성되어 있는 지배적인 프레임을 도출하기 위하여 단순 빈도분석과 공동출현빈도 매트릭스 기반의 텍스트 네트워크 분석, 군집분석을 실시하였다. 사회연결망분석의 주요 지표인 연결중심성의 개념을 적용하여 시기별 주된 프레임을 밝혀내었다. 총 4시기에 걸쳐 프레임의 태동, 형성, 확장, 전환의 과정이 일어났는데, 개인정보에 대한 접근 및 보유주체가 주로 정부였다면 점차 전자상거래 등 고객맞춤형 서비스로 인해 민간 기업으로 확대되었다. 또한 초국가기업의 등장은 개인정보 유출의 경계를 자연스럽게 국내에서 국외로 확장시켰다. 빅데이터 시대의 엄청난 정보량과 데이터 생태계의 역동성은 새로운 정보보안위협으로 다가오고 있어 강력한 정보보호체계 설계가 시급함을 프레임의 전환을 통하여 보여주고 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권4호
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pp.693-701
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2012
각 대학마다 복수전공에 대한 선택의 폭이 넓어짐에 따라 학과별 복수전공자의 유입과 유출에 심한 편중현상이 나타나고 있다. 이런 현상의 결과로 특정 학과에서는 과도한 복수전공자의 유입(유출)으로 여러 가지 문제가 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 사회연결망 분석과 의사결정나무 분석을 이용하여 학과별 복수전공자들의 유입과 유출에 대한 특성을 분석하였다. 분석방법으로 데이터 마이닝의 한 기법인 의사결정나무 모형을 활용하였으며, 분석결과에 대한 적절한 함의를 찾기 위해서 이지분리를 하는 CART 알고리즘을 사용하였다. 분석결과에 따르면, 복수전공 유입에 영향을 미치는 특성으로는 학과별 수능성적이 가장 많은 영향을 미치며, 그 다음으로 계열, 강의평가점수, 취업률의 순서로 나타났다. 한편 복수전공 유출에 영향을 미치는 특성으로는 계열이 가장 많은 영향을 미치며, 그 다음으로 수능성적, 취업률, 강의평가점수의 순서로 나타났다.
본 논문에서는 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)(최윤석, 김경탁, 2017)을 이용해서 낙동강 유역을 대상으로 대유역 홍수해석시스템을 구축하고, 유출해석을 위한 실행시간을 평가하였다. 유출모형은 낙동강의 주요 지류와 본류를 소유역으로 구분하여 모형을 구축하고, 각 소유역의 유출해석 결과를 실시간으로 연계할 수 있도록 하여 낙동강 전체 유역의 유출모형을 구축하였다. 이와 같이 하나의 대유역을 다수의 소유역시스템으로 분할하여 모형을 구축할 경우, 유출해석시스템 구성이 복잡해지는 단점이 있으나, 소유역별로 각기 다른 자료를 이용하여 다양한 해상도로 유출해석을 할 수 있으므로, 소유역별 특성에 맞는 유출모형 구축이 가능한 장점이 있다. 또한 각 소유역시스템은 별도의 프로세스로 계산이 진행되므로, 대유역을 고해상도로 해석하는 경우에도 계산시간을 단축할 수 있다. 본 연구에서는 낙동강 유역을 20개(본류 구간 3개, 1차 지류 13개, 댐상류 4개)의 소유역으로 분할하여 계산 시간을 검토하였으며, 최종적으로 21개(본류 구간 3개, 1차 지류 13개, 댐상류 5개)의 소유역으로 분할하여 유출해석시스템을 구축하였다. 댐 상류 유역은 댐하류와 유량전달이 없이 독립적으로 모의되고, 댐과 연결된 하류 유역은 관측 방류량을 상류단 하천의 경계조건으로 적용한다. 지류 유역은 본류 구간과 연결되고, 지류의 계산 유량은 본류와의 연결지점에 유량조건으로 실시간으로 입력된다. 이때 본류와 지류의 유량 연계는 데이터베이스를 매개로 하였다. 유출해석시스템의 성능을 평가하기 위해서 Microsoft 클라우드 서비스인 Azure를 이용하였다. 낙동강 유역을 20개 소유역으로 구성한 경우에서의 유출해석시스템의 속도 평가 결과 Azure virtual machine instance DS15 v2(OS : Windows Server 2012 R2, CPU : 2.4 GHz Intel $Xeon^{(R)}$ E5-2673 v3 20 cores)에서 1.5분이 소요 되었다. 계산시간 평가시 GRM은 'IsParallel=false' 옵션을 적용하였으며, 모의 기간은 24시간을 기준으로 하였다. 연구결과 분포형 모형을 이용한 대유역 유출해석시스템 구축이 가능했으며, 계산시간도 충분히 단축할 수 있었다. 또한 추가적인 CPU와 병렬계산을 적용할 경우, 계산시간은 더 단축될 수 있으며, 이러한 기법들은 분포형 모형을 이용한 대유역 유출해석시스템 구축시 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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