본 연구에서는 산식에 기반 한 고속철도 정거장 선로용량 계산 방법론을 제시하였다. 제시한 방법론은 기존 방법론에서 명시적으로 다루지 못하였던 정거장별 부본선(정차본선) 설치 수와 정차패턴(정차-정차, 통과-정차, 정차-통과, 통과-통과)의 혼합이 선로용량에 미치는 영향을 반영한다. 제시한 선로용량 계산 결과의 일관성을 검증하기 위해 전문 시뮬레이터(Railsys)를 활용하여 비교한 결과 정차패턴별 시격의 차이는 10% 미만으로 분석되었다. 정차패턴이 조합되었을 때의 효과를 몬테카를로 시뮬레이션 한 결과 역시 계산된 선로용량은 현실성이 높은 것으로 판단된다. 또한, 한국철도시설공단 선로배분프로그램의 용량산정 결과와도 통계적으로 유사하였다.
승객들에게 보다 빠른 고속 열차 서비스를 제공하기 위해 무정차 열차를 비롯한 고속열차의 정차 패턴 최적화에 대한 관심이 증대하고 있다. 이러한 논의는 이후 정차 패턴을 활용한 차별화된 열차 서비스 및 그에 합당한 가격을 통해 신규 고속 열차 서비스 및 수요를 만들 수 있다는 측면에서 보다 더 큰 관심을 불러오고 있다. 일반적으로 정차 패턴은 효율적인 노선계획 작성에 의해 고려되는데, 효율적인 노선계획이란 모든 수요가 만족되고 전체 여정시간이 최대한으로 감소되는 열차 운행 계획을 말한다. 본 논문에서는 이를 위해 두 개의 최적화 모형을 활용한 2단계 프로세스를 제시한다. 첫 번째 단계는 모든 열차의 all-stop 패턴을 가정한 최소 횟수 혹은 최소 킬로미터 노선 계획을 작성하는 단계이고, 두 번째 단계는 첫 번째 단계로부터 도출된 열차들을 다양한 정차 패턴으로 분해하는 과정이다. 본 연구에서는 이와 같은 프로세스를 최근 고속 열차 실적 수요에 적용해 보았고 기존 열차 운행 횟수 및 정차 패턴과 비교분석하였다.
철도투자사업의 경제성 증대를 위해서는 새로운 편익의 발굴도 중요하지만 비용 부문에서 과다하게 책정되는 부분을 개선하는 것도 매우 중요하다. 본 논문은 철도부문의 편익을 제고하기 위해 철도차량의 정차 패턴까지 고려한 최적화 모형을 이용하여 분석할 것을 제안한다. 기존의 방법은 주요 역에 모두 정차한다는 시나리오를 토대로 운행시간을 작성하였으나 이는 실제 운행 여건과는 맞지 않는다. 열차별 정차 패턴을 고려하여 소요 차량수를 산정할 경우 계획 단계에서 적용되는 차량구입비를 합리적으로 산정할 수 있고 경제성 분석에도 긍정적인 영향을 주는 것으로 분석되었다.
지역간 철도역을 운행하는 열차운영계획 또는 열차 정차횟수에 대한 논리는 매우 중요한 문제이다. 현재까지 철도운영회사는 지역의 민원, 통행패턴, 현재까지의 운행실적 등을 근거로 하여 필요할 때마다 열차운행계획을 수립하고 있으며, 각 지방자치단체의 추가역 설치 또는 정차횟수 증대 요구에 대하여 적절한 대응이 미흡하였다. 본 연구에서는 철도역 정차횟수 선정에 영향을 줄 수 있는 요인들에 대한 분석과 정차에 가장 큰 영향을 주는 요소인 수송수요를 근거로 하여 예정된 정차역을 대상으로 적정 정차횟수를 설정하는 방법에 대해 분석하고자 하였다. 정차의 문제는 수송수요와 밀접한 관련이 있으며, 수송수요는 여러 독립변수에 의해서 영향을 받게 된다. 즉, 역별 이용자수는 해당역의 정차빈도와도 밀접한 관련을 가지고 있으며, 역 통과에 따른 통행시간 절감으로 인해서 타 교통수단에서 전환되는 수요와 역 통과에 따른 해당역의 이용자수 감소 등이 복합적으로 발생하게 된다. 정차역 선정은 먼저 전체적인 이용자의 관점에서 예측된 수송수요를 최대한 수용하는 방향으로 정차역을 설정하는 것을 우선적으로 고려하였으며, 역별 정차횟수를 기준으로 적정 열차운행계획을 설정하고자 하였다. 향후 연구과제로는 운영자의 관점에서 수송수요를 최대화하는 전략 이외에도 운행비용을 고려하여 수익을 최대화하는 전략 방안의 연구가 필요하다고 본다.
열차 노선 계획이란 수요를 만족하기 위해 어떤 경로를 통해 어느 정도의 운행 횟수(frequency)로 열차를 투입할 것인가를 결정하는 문제이다. 지금까지 열차노선계획에 관한 대부분의 연구들은 몇 개의 후보 노선들과 링크별 최소요구 운행 횟수가 주어졌다고 가정하고, 그것으로부터 최적의 노선계획을 설정하였다. 여기서 링크별 최소 요구 횟수 란 OD수요로부터 구한 링크별 통과 수요량(traffic load)을 다시 열차 좌석 용량으로 나눈 값인데, 이러한 계산법은 노선상의 경로에 있는 모든 역에서 열차가 정차한다는 가정에 기반하고 있다. 본 연구는 후보 노선과 최소 요구 운행 횟수를 미리 설정하지 않고, 최적의 시종착 정차 패턴과 운행횟수를 모델로부터 직접 구하는 최적화 모형을 제시한다. 특히 이 모형은 최적화된 여러 가지 노선들의 정차 패턴까지 구할 수 있는 모형이라는 점에서 개선된 모형이라 할 수 있다. 본 연구에서는 이 모형을 다양한 정차 패턴으로 운행되고 있는 한국철도의 경부선. 호남선의 고속열차 노선계획에 적용하여 현실에 적합한 정차패턴과 운행횟수를 가진 열차노선계획이 수립됨을 확인하였다.
버스정보 시스템을 이용하는 시민들은 더 정확한 예측 정보를 원한다. 하지만 평균 기반 단기간 예측 알고리즘을 사용하는 대부분의 버스정보시스템에서는 교통흐름, 신호주기, 정차시간 등의 영향이 고려되지 않기 때문에 많은 오차를 포함하고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 오차의 영향요인 분석을 통해 예측정보의 정밀도를 향상시켜 시민들의 편의를 도모하고자 한다. 이에 현재 운영되고 있는 버스정보 시스템의 자료를 토대로 오차의 영향요인을 분석했다. 분석 데이터에서 시간대별 특성과 지리적 여건에 의한 영향이 복합적으로 나타나고, 정차시간과 단위구간속도에 미치는 영향도가 다름을 보였다. 이에 따라 정차시간은 일반화 가법 모형을 사용하여 시간, GPS 좌표, 통과 노선수의 설명변수로 패턴을 구축하고, 단위구간에 대해 은닉 마르코프 모델을 사용하여 교통흐름에 따른 영향도를 고려한 패턴을 구축했다. 패턴 구축의 결과로 정밀한 실시간예측이 가능하고, 노선 통행속도의 장기간 예측이 가능했다. 마지막으로 관측 데이터와 예측 데이터의 통계적 검정 과정을 통해 전구간 예측에 적합한 모델임을 보였다. 본 논문의 결과로 시민들에게 더 정확한 예측 정보를 제공하고, 장기간 예측은 배차시간 등의 의사결정에 중요한 역할을 수행할 수 있으리라 생각한다.
본 논문에서는 광대역 무선 데이터 서비스용으로 표준화된 WLAN IEEE 802.11a Convolutional 부호기의 펑처링 패턴에 따른 성능을 분석하고, 간략화 된 구현 방법을 제시한다. 제한된 주파수 대역에서 Convolutional 부호기의 구조를 변경함이 없이 정보 전송율을 향상시키기 위해 부호기에서 출력되는 비트열을 일정한 비트 간격마다 1비트씩 생략하는 펑처링 기법이 주로 이용된다. IEEE 802.11a WLAN 채널코딩에서도 부호율이 l/2, 구속장 7인 Convolutional 부호기를 기반으로 2/3와 3/4과 같은 높은 부호율을 얻기 위해 펑처링 기법을 채택하고 있다. 본 논문에서는, 단일 하드웨어 구조를 사용해서 1/2의 기본 부호율로부터 전송율에 따라 WLAN IEEE 802.11a의 펑처링에 의한 부호율 2/3와 3/4에서, 부호기의 구조를 간략화하기 위해 펑처링 패턴 구조에 따른 부호화 성능을 조사하고 단일하드웨어 구조를 사용해서 이들 부호율의 시스템을 구현할 수 있도록 한다. 모의 실험에서는 부가 백색 가우시안 잡음 현상이 존재하는 채널을 모델링 해서, BPSK와 QPSK의 변조방법에 대해 WLAN IEEE 802.11a 펑처링 패턴에 따른 부호화 성능을 제시한다.
본 연구에서는 2009년 집계된 스마트카드 데이터를 활용하여 대중교통 서비스를 평가하였다. 평가항목으로는 한국교통연구원에서 제시한 '대중교통정책수립을 위한 교통카드자료 활용방안'과 미국의 대중 교통 매뉴얼인 'TCQSM(Transit Capacity and Quality of Service Manual)'을 참고하여 스마트카드 데이터로부터 서비스평가 항목으로 추출될 수 있는 정류장과 정류장의 재차인원(load factor), 승객 승 하차 인원에 따른 정차시간(dwell time), 통행시간과 거리 산출에 의한 속도(speed) 등 정량적인 항목들로 선정하였다. 사례분석 평가대상 버스노선은 서울역환승센터 정류장을 운행하는 지선버스 7024번 노선 중 승객이 가장 많은 시간대의 버스로 선정하였다. 평가결과 '이대부고~삼호아파트' 구간의 재차인원은 1좌석/인을 점유할 수 없는 상태로 나타났으며, 정차시간은 승객의 수와 큰 연관성이 없는 것으로 분석되었다. 이는 승객의 패턴이 일률적이지 않으며 카드 tag 과정 또한 다양하기 때문인 것으로 파악되었다. 속도의 경우 정차시간을 고려하여 정류장 간 주행속도와 전 구간에서의 평균통행속도의 비교를 통해 분석하였다. 현재 운영 중인 대중교통 서비스에 대한 정확한 이해를 바탕으로 이를 개선 및 조정함으로써 승객뿐만 아니라 운영자 측면에서도 효율화를 가져올 수 있을 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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