• 대한교통학회지
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• 제24권3호
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• pp.29-37
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• 2006

도시고속도로의 반복정체는 발생시점과 지점이 거의 일정하므로 정체발생 예상 및 사전대응을 통한 효과적인 관리가 가능하다. 기존의 교통관리시스템에서는 패턴데이터를 이용하여 반복정체를 관리하고자하였으나 다변하는 도시 부교통에서는 적용하기 어려운 경우가 많았다. 본 논문에서는 반복정체 발생확률을 통계적 분포를 적용한 통행속도별 발생확률을 이용하여 구하고자 하였다. 반복정체 발생확률 추정을 통해 반복정체 발생시점 및 지속시간을 파악하고, 효과적인 사전대응 수립과 교통운영이 가능할 것으로 기대된다

• 한국가정관리학회:학술대회논문집
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• 한국가정관리학회 2013년도 제53차 공동춘계학술대회
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• pp.359-360
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• 2013

• 대한교통학회지
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• 제32권5호
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• pp.522-530
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• 2014

교통관리센터에 축적되어 있는 속도 이력데이터에는 반복 비반복 정체 시공간 전개에 대한 상세한 정보가 모두 들어있으나, 도해법에 의해 다루어져 왔기 때문에 많은 양의 이력데이터를 처리하여 교통상황예측이나 정보제공에 활용할 수 없는 한계가 존재하였다. 본 논문에서는, 기존의 Classification과 Density-Based Clustering 알고리즘을 속도 시공간 데이터 특성에 맞게 조합하고 변형하여 정체 시공간 영역을 자동 인식하는 알고리즘과, 정체파급길이, 파급속도, 해소속도 등 정체 시공간 전개 패턴의 특성치를 산정하는 알고리즘을 개발하였다, 본 알고리즘은, 교통관리센터에 축적되어 있는 방대한 양의 이력데이터를 자동으로 분석하여 자세한 정체 관련 정보를 추출할 수 있고, 산정된 특성치를 가지고 각 센터의 필요에 따라 다양한 정보를 2차 생성하고 활용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구결과는 향후 반복 비반복 정체에 대한 예측과 대응이 획기적으로 개선되는데 초석이 될 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제27권3호
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• pp.71-77
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• 2009

유비쿼터스 교통환경이 구현되면 기존 ITS 환경에서는 불가능하였던, 개별차량 위치, 속도 등 미세한 데이터 수집이 가능해 지며, V2V(Vehicle-to-Vehicle), V2I(Vehicle-to-Infra) 양방통신이 가능해 짐에 따라 개별차량 혹은 차량군 단위의 미세 제어가 가능해 진다. 이러한 유비쿼터스 교통 환경의 장점에 입각하여 교통류 안정성을 지표로 하는 연속류 정체예방관리 방안이 선행연구에서 제시된 바 있다. 본 연구에서는 유비쿼터스 교통환경에서 정체예방관리를 실현함에 있어 제기된 쟁점사항들에 대하여, VISSIM 시뮬레이션 실험결과에 입각하여 해답을 제시하였다. 교통류 안정성을 명시적으로 교통류 관리에 적용할 수 있도록, 유비쿼터스 교통환경에서 수집 가능한 차량군 길이와 간격으로 도출하였다. 또한 교통상황에 따라 차별화된 운영관리가 필요하다는 타당성을 도출하고, 교통상황 구분 및 상황별 운영관리 방안을 제시하였다. 마지막으로 이러한 관리를 수행하였을 때 어떠한 잠재적 이익이 있는가를 보여주었다. 본 연구 결과는, 제반 제약조건으로 말미암아 제한적인 시뮬레이션 실험을 통해 도출되었다. 그러나 유비쿼터스 교통환경에서 새로운 개념의 교통관리를 시행하는 데 있어 그 타당성은 보여줄 수 있었다고 판단된다. 향후 보다 포괄적인 현장실험을 통해 제반 결과들이 확정되어야 할 것이다.

• 월간성인병
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• 19호
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• pp.7-7
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• 1981

• 대한교통학회지
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• 제27권3호
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• pp.161-168
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• 2009

유비쿼터스 교통환경에서는 개별차량의 위치, 속도 등 미세한 데이터 수집이 가능하며, V2V (Vehicle-to-Vehicle), V2I(Vehicle-to-Infra) 양방통신이 가능해 짐에 따라 개별차량 혹은 차량군 단위의 미세 제어가 가능해 진다. 이와 같이 기존 ITS 환경과 차별화되는 유비쿼터스 교통환경에 합당한 새로운 교통관리 개념을 정립하는 것과 이러한 개념을 실현할 알고리즘 개발도 필요하다. 이에 본 논문에서는, 교통류 안정성 유지를 통하여 사고발생 잠재력을 최소화시키고 생산성 저하를 방지하는 예방차원의 u-연속류 정체예방관리 서비스를 정의하고 알고리즘을 개발하였다. 이러한 u-연속류 정체예방관리 알고리즘에는 다음과 같은 요소기술 개발이 포함된다. 첫째, 유비쿼터스 교통센터 네트워크에서 수집된 개별차량 데이터를 처리하여, 3차원의 속도/교통량/밀도 프로파일을 구성하는 기술. 둘째, 차량군과 충격파 프로파일을 추출하는 기술. 셋째, 위의 데이터 처리를 통하여 교통류 안정성을 판단하고 교통상황을 구분하는 기술. 넷째, 교통 상황별 적정속도 산정 기술. 다섯째, V2V, V2I 통신환경을 이용한 개별차량 혹은 차량군 단위 적정속도 제공 기술. 기존의 ITS 환경의 사후관리와 비교할 때, 본 연구에서 제안하는 정체예방관리는, 예방적 차원의 사전관리라는 점에서 진일보한 교통류 관리이다. 향후 유비쿼터스 교통 환경을 모사할 수 있는 시뮬레이션 모형 개발이 필요하며, 테스트 베드를 구축하여 현장실험을 시행하고 알고리즘에서 요구되는 문턱치를 결정하는 것도 필요하다.

• 한국기록관리학회:학술대회논문집
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• 한국기록관리학회 2018년도 춘계공동학술대회
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• pp.39-51
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• 2018

• 건강소식
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• 제11권4호통권101호
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• pp.14-17
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• 1987

• 건강소식
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• 제3권2호통권17호
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• pp.7-8
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• 1975

• 월간성인병
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• 28호
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• pp.10-10
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• 1982