실시간 여행경로에 대한 정보를 제공하기 위해 동적 최적경로탐색 시스템은 실시간 경로 탐색을 통해 대다수 사용자의 요구를 충족시키는 최적경로정보를 제공한다. 따라서 동적 최적경로탐색 시스템은 주기적으로 최적경로를 갱신하여야 하므로 짧은 시간에 최적경로를 탐색하여야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 제한적인 탐색영역 설정기법을 사용하여 빠르고 효율적인 동적 경로탐색을 가능하게 하였다. 또한 본 연구에서는 저사양의 하드웨어로도 동적 경로탐색이 가능한 기법을 개발하였다. 대표경로를 사용한 탐색영역 설정 기법으로 갱신 주기에 따른 유효 탐색영역에 대한 최적해와 대표경로를 조합한 부분해를 사용하는 부분 탐색영역 설정기법을 제안하였다. 가상의 도로망에 적용한 결과 기존의 방법에 비해 최대 50% 정도의 좁은 탐색영역으로도 최적의 경로를 탐색할 수 있었다. 또한 이동거리에 상관없이 안정적인 탐색영역을 설정할 수 있어서 단거리 이동경로 탐색이 가능한 정도의 하드웨어 성능으로도 장거리 최적경로를 탐색할 수 있었다.
자동차 창유리 틴팅암도 규제를 위한 도로교통법 개정이 상당기간 논란이 되고 있다. 이는 과도한 선팅이 안전에 위협을 준다는 가설에 기초한다. 그러나 일부 운전자들은 여전히 이를 불필요한 규제로 보는 시각도 상존한다. 한편, 틴팅차량(Window tinting)이 교통류에 미치는 영향을 직접적으로 자료를 취득하여 분석한 구체적인 실험연구는 전무하다. 본 연구는 시각을 달리하여 과도한 선팅차량이 후미차량에 영향을 끼쳐 용량저해 요인으로 작용할 수도 있다는 가설을 세우고 이를 분석하기 위한 자료수집 방법을 구상하고 실현하여 취득한 현장자료로 가설이 참임을 입증하기 위한 개연성을 확인하는 기초연구를 수행하였다. 틴팅차량 후미를 주행하는 차량의 미시적 운행자료를 정밀하게 측정하는 방안으로 본 연구는 RTK GPS 수신장치를 활용한 방법을 구상하였다. 미시적(Microscopic) 분석을 위해서 차량추종(Car-following) 상태인 세 차량의 상대적 측위 및 속도를 매 0.1초 마다 측정해내는 것을 목표로 설정하였다. 측정된 자료를 이용하여 통행속도, 차두시간(Time headway), 차두거리(Distance headway) 및 가속소음(Acceleration noise)을 분석하였다. 제한적인 현장실험이었으나 분석을 통해 선행차량의 틴팅 수준이 높아질수록 교통류의 불안정성이 높아지는 경향을 실측자료로 확인할 수 있었다. 제시된 RTK GPS 수신장치를 통한 현장자료 수집방법을 활용하여 다양한 도로교통 및 운전자를 고려한 확대연구는 향후 연구로 남긴다.
대도시권의 공간구조 변화를 예측하고 문제를 미연에 방지하기 위해서는 도시공간구조의 시간적, 공간적 변화의 특성을 파악하는 것이 중요하다. 통근 통학 자료는 대도시권내에서 나타나는 필연적이며 규칙적인 통행에 대한 것으로 도시공간변화를 자세히 규명하는데 유용한 변수이며 최근 그 중요성이 높아지고 있다. 따라서 본 연구에서는 중력모델을 이용한 서울대 도시권 통근 통학자 자료 분석을 통해 서울시와 주변 도시 간 상호작용을 분석하였다. 그 결과, 서울과 주변 도시 간 상호 작용은 시간의 경과에 따라 강화되고 있음이 확인되었고, 도시 간 상호작용은 거리와 밀접한 연관을 갖는 것으로 검증되었으며, 서울과 강한 상호작용을 보이는 도시들이 대체로 서울 이남에 분포하고 있어 서울대도시권이 불균형적으로 개발되고 있음이 확인되었다.
활동기반 모델은 현대의 복잡한 개인의 통행행태를 반영한 정교한 기반의 수요예측이 가능하지만, 분석 대상지의 상세한 인구정보가 필수적으로 요구된다. 최근 다양한 심층생성 모델을 활용한 합성인구 생성 기법이 개발되었고, 설문조사를 통해 수집된 샘플 데이터에 존재하지 않는 실제 인구와 유사한 인구 특성을 모사한 데이터를 생성해내는 방법론이 제시되었다. 이는 이산형으로 이루어진 샘플 데이터를 연속형 데이터로 변환하여 분포 영역을 정의한 뒤 생성된 표본 데이터의 거리를 정교하게 계산하여, 불가능한 인구 특성 조합을 억제하는 방식으로 데이터의 확률 분포를 학습한다. 하지만 데이터 변환 과정에 활용되는 개체 임베딩이 잘 학습되지 않으면 의도와 다르게 왜곡된 연속형 분포 영역이 정의될 수 있고, 원본 데이터 표현의 오류로 인한 잘못된 합성인구를 생성할 가능성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 정확도 높은 임베딩을 추출하여 간접적으로 합성인구 생성 성능을 증가시키고자 한다. 결과적으로 합성인구의 다양성과 정확성 측면에서 기존 대비 약 28.87% 성능이 향상하였다.
선박은 화물 운송의 효율을 증대시키기 위해 대형화되는 추세이다. 선박 대형화는 선박 작업자의 이동시간 증가, 업무 강도 증가 및 작업 효율 저하 등으로 이어진다. 작업 업무 강도 증가 등의 문제는 젊은 세대의 고강도 노동 기피 현상과 맞물러 젊은 세대의 노동력 유입을 감소시키고 있다. 또한 급속한 인구 노령화도 젊은 세대의 노동력 유입 감소와 복합적으로 작용하면서 해양산업 분야의 인력 부족 문제는 극심해지는 추세이다. 해양산업 분야는 인력 부족 문제를 극복하기 위해 지능형 생산설계 플랫폼, 스마트 생산 운영관리 시스템 등의 기술을 도입하고 있으며, 스마트 자율물류 시스템도 이러한 기술 중의 하나이다. 스마트 자율물류 시스템은 각종 물품들을 지능형 이동로봇을 활용하여 전달하는 기술로서 라이다, 카메라 등의 센서를 활용해 로봇 스스로 주행이 가능하도록 하는 것이다. 이에 본 논문에서는 이동로봇이 선박 갑판의 통행로를 감지하여 stop sign이 있는 곳까지 자율적으로 주행할 수 있는지를 확인하였다. 자율주행은 Nvidia의 End-to-end learning을 통해 학습한 데이터를 기반으로, 이동로봇에 장착된 카메라를 통해 선박 갑판의 통행로를 감지하여 수행하였다. 이동로봇의 정지는 SSD MobileNetV2를 이용하여 stop sign을 확인하여 수행하였다. 실험은 약 70m 거리의 선박 갑판 통행로를 이동로봇이 이탈 없이 주행 후 stop sign을 확인하여 정지하는지를 5회 반복 실험하였으며, 실험 결과 경로이탈 없이 주행하는 결과를 얻을 수 있었다. 이 결과를 적용한 스마트 자율물류 시스템이 산업현장에 적용된다면 작업자가 작업 시 안정성, 노동력 감소, 작업 효율이 향상될 것으로 사료된다.
본 연구는 서울시 생활권 도시숲의 유형과 규모에 따른 이용행태 차이를 비교하고자 도심 소규모산인 봉제산과 외곽 대규모산인 아차산 이용자를 대상으로 2009년 10월부터 11월 사이에 설문 및 보드판을 이용한 조사를 실시하였다. 도시숲 이용자의 특성, 이용행태, 시설 및 관리의 수요와 만족도, 그리고 통행패턴을 조사항목으로 설정하였다. 이용행태의 공통점은 주 이용객이 남녀 모두 주로 40대에서 60대 이상이었으며, 오전 7시에서 12시 사이에 가장 높은 이용률을 보였고, 거의 매일 이용하거나 일주일에 2~3회 방문하는 비율이 높게 나타났다. 또한 거주지에서 생활권 도시숲 입구까지의 접근성은 양호하다고 판단되며, 숲길 내 시설물과 관리수준에 대한 만족도는 비교적 낮게 나타났다. 보완 및 필요시설물로는 '위생시설'이 가장 높은 비율로 나타났다. 이용행태의 차이점으로 봉제산의 이용객 대부분은 2km 반경 이내(도보기준)에 거주하는 지역주민으로 평균 1.3km 거리를 이동하고, 24분 정도를 소요하는 단시간의 활동을 선호하는 것으로 나타났다. 반면 아차산의 주 이용객들은 4km 반경 이내(도보기준)에 거주하는 지역민과 타지역민으로 60% 이상이 평균 6km의 거리를 이동하고, 3시간 반 정도 소요되는 경로를 주로 이용하는 것으로 나타났다. 이러한 이용유형과 숲의 규모가 다른 서울시 생활권 도시숲의 이용행태 조사를 통하여, 주 이용자들을 위한 이용프로그램의 도입이나 도입시설 관리에 차별성을 두는 관리 기법이 적절하게 적용되어야 할 것으로 판단된다. 특히 여가시간의 증가에 따라 지역주민의 도시숲 이용이 증가할 것으로 예상하여 도시숲도 공원녹지와 같이 체계적으로 관리되어야 할 것이다.
승용차이용이 많이 유발될 수밖에 없는 지역으로의 주거이동은 쉽게 간과되는 가구의 교통비 지출에도 원인이 있다. 가구의 자동차수요를 적게 일으키고 교통비를 절감시키는 주거입지와 구조를 알아보기 위해서는 주거지역의 공급시설수준에 따른 가구의 교통수용행태를 분석하고 이러한 자료를 기반으로 실제에 가까운 가구의 교통비용을 산정할 필요가 있다. 본 연구는 대중교통시설을 비롯한 근린시설들에 대한 접근도가 가구의 교통이용행태와 더불어 교통비 지출에 미치는 영향을 분석하는데 목적이 있다. 연구지역은 광역 함부르크 시이고 1,640가구들을 통행행태에 대한 설문조사가 실시되었다. 개인의 대중교통이용과 교통거리는 대중교통 공급시설만으로는 큰 영향을 받지 못하고 근린시설공급이 뒷받침 되어야 한다는 사실이 분석결과에서 나타났다. 또한 대중교통시설 및 근린시설이 부족한 지역일수록 여기에 있는 가구들의 승용차 보유수와 교통거리가 증가되었으며 이에 따라 결국 가구들의 교통비용이 늘어났다. 가구그룹들에서 교통비의 최고치와 최저치 사이에 가구당 월 약 200유로 차이가 났다. 가구가 쉽게 감지하기 어려운 주거입지별 평균 교통비용이 가시화되어 가구들에게 홍보된다면 가구의 주거이동행태를 교통수요가 적은 지역으로 유도하는데 기여할 수 있다.
도시철도 수요를 일반적인 4단계 모형에 의해서 역별로 추정하는 경우에는 몇 가지 한계가 존재한다. 첫째 행정동 기반 사회경제지표를 토대로 하므로 행정동 단위의 도시철도 수요가 추정될 수밖에 없다. 그러나 각 행정동에 1개만이 아닌 2개 이상의 역이 위치할 경우 행정동 단위의 수요를 2개 이상의 역에 적절하게 할당하기가 쉽지 않다. 둘째 역별 도시철도 수요는 행정동보다 공간적 범위가 좁은 역세권 특성에 커다란 영향을 받게 된다. 그러므로 역세권보다 넓은 행정동 전체 특성을 기반으로 한 도시철도 수요 추정과 역별 할당에 의한 역별 수요 추정은 부정확할 수밖에 없다. 위와 같이 행정동을 기반으로 한 자료 사용의 한계로 도시철도 역별 수요를 제대로 추정하기 어려운 점이 존재하여, 본 연구에서는 크게 두 가지 방안을 검토하였다. 첫째는 행정동이 아닌 역세권을 기반으로 하는 사회경제지표 자료를 토대로 역별 수요를 추정하는 방안이다. 그러나 이 방안은 자료 수집과 분석에 너무 많은 시간과 노력이 소요되는 것에 비하여, 추정의 정확도는 크게 높아지지 않는 것으로 나타났다. 둘째는 일반적인 4단계모형을 적용하되 역세권 특성을 반영하기 위해 행정동 센트로이드 위치 및 도시철도 역과의 커넥터 거리를 각 역별로 조정하여 역세권을 반영하는 방안이다. 행정동 센트로이드 위치 및 커넥터 거리를 조정하는 두 번째 방법을 적용하여 역별 수요를 추정한 결과를 실제 집계된 서울시 지하철의 역별 수요를 비교한 결과, 각 역별로 매우 근사한 결과를 나타내었다.
보행과 차량이 공존하는 교통망에서 보행성 확보가 중요한 과제로 부각되고 있다. 차량과 보행의 상대적인 관계에서 보행성을 판단하는 것은 어려운 문제이다. 우선 보행네트워크의 보행성 평가 기준을 정립하는 체계가 구축되어야한다. 보행성은 보행네트워크에서 경험하는 접근성, 이동성, 편리성과 같은 정량지표로 산출된다. 본 연구는 보행성 평가를 위해 공간구문론과 Logit 경로선택모형을 통합을 제안한다. 공간구문론은 링크 통합도를 산정하여 보행가로 설계의 적정성을 판단한다. Logit 모형은 보행수요의 안전성, 이동성, 접근성을 확률적으로 계산한다. 통합모형은 통행자가 경험하는 통합도, 이동편리성, 접근가능성, 안전성과 같은 평가요소를 확률적으로 정량화하여 현실을 적절하게 반영하는 장점을 제공한다. 본 연구는 Logit 모형의 해법으로 Dial 알고리즘을 활용하였다. 이를 위해 보행네트워크의 물리거리와 공간구문론의 시각거리를 일치시키기 위해 네트워크 확장을 통하여 대기시간을 반영하는 방안을 강구하였다. 이에 따라 통합모형에서 도출되는 보행성 평가지표를 검토하고, 모의 네트워크로 모형의 활용성을 측정한다.
대형 쇼핑몰과 멀티플랙스 등과 같은 복합용도의 초고층 건물은 일반 건축물에 비해 주차시설의 규모가 크고 주차장 내 외부를 연결하는 유출입구의 수가 증가하는 특징을 나타내며, 이러한 특징은 주차장 내부에서의 차량 운행거리를 증가시켜 내부통행에 대한 혼잡이 발생하고, 주차 공간을 찾기 위해 운전자가 주차장을 배회함으로써 차량의 공회전이 증가할 뿐만 아니라, 주차 후 운전자의 보행동선을 증가시키는 등 운전자에게 주차로 인한 많은 어려움을 겪게 하고 있다. 이에 본 연구에서는 건물의 방문 목적 및 운전자의 이동경로에 따라 운전자에게 최적의 주차장소를 지정해주는 개별 주차정보제공 알고리즘을 개발하였으며, 개발된 알고리즘을 평가하기 위하여 제2롯데월드 신축 부지를 사례 지역으로 선정하고 평가를 수행하였다. 평가 결과 기존 주차정보제공 알고리즘에 비해 개별주차정보제공 알고리즘을 적용할 경우, 주차장 내 이동거리는 7.43~83.4% 정도 감소하는 것으로 분석되었으며, $CO_2$ 배출량의 경우 평균 47.7% 정도 감소하는 것으로 분석되어 개별주차정보제공 알고리즘 적용에 따른 그 효율성이 매우 큰 것으로 분석되어 적용효과를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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