GPS오차 중 하나였던 SA(Selective Availability)에 의한 오차의 제거 이후(2000년 5월 1일 기점) GPS 오차의 해제 전후의 교통정보의 신뢰성을 비교하고, GIS-GPS 교통정보수집단계에서의 수집신뢰성을 높일 수 있도록 하는 방안을 제시하는 것이 본 연구의 주요목적이다. 크게 두 가지를 다루고 있는바, 첫 번째는 GPS의 오차의 변화에 대한 것으로 GPS수신기에서 1초마다 수집된 원시데이터에 대하여 SA 해제 전과 후의 정확도를 고정점밀도를 이용하여 분석하였고 그 결과 SA 해제 후에는 도로중심선에서 20m의 범위 안에 전체 GPS 포인트의 87.23%가 포함된 반면 해제 전에는29.94%가 포함되어 SA 해제 이후 GPS데이터의 이용가능정도 및 정확도가 전체적으로 향상된 것을 알 수 있었다. 두 번째는 5분$^{1)}$동안 수집된 모든 자료에 대하여 각 링크의 참통행시간(실측통행시간)과 프로브차량의 통행시간의 차이를 산출하였다. 실측통행시간과 구간통행시간의 비교 결과 버퍼크기가 SA 해제 전(60m)보다 작은 40m에 가장 오차가 작게 산출되었다. 이는 SA 해제 이후 GPS 오차의 감소로 버퍼크기를 축소해도 산출된 구간통행 시간의 신뢰도에는 관계가 없다는 것을 보여주는 것이 된다. 하지만 SA 이외에 다른 오차는 여전히 존재하기 때문에 버퍼설계 시 GPS 오차를 완전히 무시하기는 힘든 것으로 나타났다. 하지만 구간통행시간의 오차평균을 볼 때 DGPS를 사용하지 않고 단지 GPS만 이용해도 교통정보의 획득을 위한 이용에 큰 문제가 없다고 판단되어졌다.
본 연구는 대중교통 통행배정을 위한 수단 및 경로선택의 기준으로서 도보시간, 대기시간(환승대기시간 포함), 차내시간, 환승시간(환승도보시간), 요금 및 각 요소별 가중치로 구성된 일반화비용 모형을 제시하였다. 모형의 정산을 위해 현실상황에 직면하도록 설계된 선호도 조사를 실시하여 자료를 수집/분석 하였으며, 한계대체율 및 임금율법을 적용하여 일반화비용 모형의 각 변수별 가중치를 도출하였다. 그 결과 서울시내간 통행의 경우 차내시간 대비 도보시간의 가중치는 1.507, 대기시간은 1.749, 환승시간은 1.474, 요금은 1.476이며, 서울경기간의 경우, 각각 1.827, 1.967, 1.015, 0.857로 도출되었다. 통계검정 결과 두 모형간에는 차이가 있는 것으로 나타났으며, 각 변수는 유의미 한 것으로 나타났다. 이 결과를 활용, 서울시 대중교통체계 개편 이후의 통행지표를 거시적 정량적으로 분석한 결과 서울시내간, 서울경기간 평균총통행시간은 30.23분, 63.29분으로 나타났으며, 일반화비용은 각각 2,510원, 3,880원으로 추정되었다.
본 연구는 연속류에서 수집된 AVI 자료 분석에 근거한 최적의 통행속도 산출을 목표로 하고 있으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 개별 프로브 차량의 구간 통행시간 분포를 살펴보았고, 개별 프로브 차량별 구간 통행속도의 차이를 비교하였다. 그 결과, 구간 통행시간의 분포는 이상치를 제거하여야 하는 것으로 나타났다. 둘째, 비 혼잡구간에서는 1종(승용자동차)와 2종(승합자동차)는 4종(특수자동차) 간에는 차이가 있었다. 따라서, 구간 통행속도 산출시 4종(특수자동차)를 제거할 필요가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 이러한 결과를 바탕으로 최적의 이상치 제거 절차를 본 연구에 적용하였다. 그 결과, 평균절대오차백분율(MAPE)은 0.3~2.0%이고, 평균제곱근오차(RMSE)는 0.3~2.3로 분석되어, 실제 평균 통행속도와 매우 유사한 값으로 나타났다. 또한 최소 표본수도 신뢰수준 95%에서 만족하였다. 본 연구의 결과는 AVI를 구축하고자 하는 지방자치단체를 위한 유용한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다. 향후에는 보다 정확한 교통정보를 위하여 AVI 자료와 다른 자료와의 통합 연구가 필요할 것이다.
본 연구는 도로사업의 경제적 타당성 분석시 적용되는 편익에 대한 정확성을 높이기 위한 방안을 제시하는 연구이다. 기존 경제적 평가방법의 문제점은 모형의 정산시 교통량만을 정산하기 때문에 실제 교통량과 비슷하게 모형이 정산되지만 모형에서 나오는 통행속도는 실제 속도와 차이를 나타낼 수 있다는 점이다. 실제통행속도와 다른 모형속도는 차량운행비, 통행시간, 대기오염 절감 편익들이 잘못 산정될 수 있게 한다. 따라서, 본 연구에서는 2개의 서로 다른 VDF를 가지고 도로망에서 비슷한 교통량 정산에 의해 서로 다른 속도로 산출된 후 서로 다른 모형속도 결과에 따른 경제적 편익의 차이가 크게 발생되는 문제점을 확인하였다. 이러한 문제점에 대한 개선방향으로 교통량에 따른 정확한 속도를 산출하는 VDF 함수 개발을 포함한 3가지 개선방안을 제시하여 향후 정확한 편익산정과 이로 인한 합리적인 경제성분석이 수행될 수 있는 토대를 마련하였다.
이 논문은 대용량의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 통행패턴을 찾아내는 데이터 마이닝 방법의 개발에 초점을 두었으며, 결과로 도출된 통행패턴의 공간적 특징과 시점 간 차이를 분석하였다. 특히 대용량 데이터베이스에서 요구하는 지식을 효과적으로 발굴해 내는 순회 패턴 탐사법을 원용하여 통행패턴분석에 적절한 데이터 마이닝 알고리즘을 개발하여 2004년 이후 2006년 까지 3개년의 하루 교통카드 자료에 적용하였다. 또한 통행 순차 데이터베이스에서 오전 출근 시간대, 낮 시간대, 저녁 퇴근 시간대의 출발 정류장과 도착 정류장에 대한 통행 수요를 산출하여 시간대별 통행패턴의 공간 특징을 분석하였다.
본 논문은 기존에 제대로 다루지 못한 대중교통 통행자의 확률적 속성과 이질적 특성을 고려한 다계층 확률적 사용자균형 통행배정모형을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 기존 대중교통 통행배정모형은 통행자의 특성이 모두 동일하다고 가정하기 때문에 현실적인 결과를 도출하는데 한계를 갖고 있다. 예를 들어 대중교통에 대한 정보를 제공받는 그룹과 그렇지 못한 그룹이 존재하는 경우, 이들 간에는 분명히 통행패턴에 차이가 있음에도 불구하고 이를 정확히 표현하는데 어려움이 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위해 통행자의 확률적 속성과 이질적 특성을 반영한 알고리즘을 개발하였다. 통행자간 인지비용의 차이는 확률적 통행배정으로 구현되었으며, 그룹간의 이질성은 다계층 통행배정모형으로 구현하여 현실성 있는 대중교통 분석결과를 도출해 내도록 하였다. 모형구축에 있어 각 계층의 통행량에 영향을 받는 통행비용함수를 구축하였고, 기존 로짓모형의 단점으로 나타난 비관련대안의 독립성 (IIA) 문제를 해결하기위해 C-로짓모형을 적용하였다. 연구결과 계층별 / 경로별로 배정통행량 및 동등경로통행시간에 뚜렷한 차이를 보이고 있으며, 확률적 사용자균형 상태에 이르렀다. 또한 수렴속도도 빠르게 나타났으며, 반복횟수가 증가함에 따라 확률적 사용자 균형에 좀 더 가까워지고 각 계층별 / 경로별로 수렴함을 확인 할 수 있었다. 본 연구의 알고리즘은 향후 통행목적별 OD자료와 대중교통 승객의 이질적 속성 파라미터를 다양하게 적용해 봄으로써 대중교통정책의 평가도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.민원을 고려한 노선대안 선정이 이루어진다면, 철도사업 뿐만 아니라 여러 공공사업을 시행함에 있어 정부와 시민 그리고 지방단체의 합의를 통한 원활하고 효율적인 사업진행이 이루어 질 수 있을 것으로 기대된다.$Gal^3Man_4$를 첨가후 측정한 결과 $Gal^3Man_4$이 첨가되지 않은 MRS broth에 비해 생육촉진 활성을 보였다. 특히 B. longum에 대해서는 $Gal^3Man_4$를 dextrose대체 탄소원으로 처리시 10배의 생육활성이 증가하였다.charide와 thiourea, phenylthiourea의 반응혼합물의 항산화력은 AsA에 미치지는 못하였다. ${\beta}-1,4-Mannobiose$와 thiourea, phenylthiourea의 반응혼합물이 강한 전자공여능을 나타내고 있고, $Gal^3Man_4$와 phenylthiourea의 반응혼합물 및 D.P 7의 galactosyl manooligosaccharide와 phenylthiourea와의 반응혼합물이 전자공여능을 나타내고 있다.가하였으므로 혈청 내 ALT 함량도 따라 증가할 것으로 추정되었으며 이에 대한 연근 추출물 경구 투여가 간 조직을 보호할 수 있는지를 확인하기 위해 분리한 혈청으로부터 ALT 함량을 측정한 결과 대조군에 비하여 유의한 감소를 나타내었다. 또한 연근 추출물이 혈청 내 지질 과산화물의 생성을 억제할 수 있다면 질병의 예방과 치료에 효과적일 것으로 추정할 수
교통수요 예측 모델에서 통행을 기본 단위로 사용하는 4-단계 통행기반 모형은 오랜 시간동안 광범위하게 사용되어 왔으나, 최근 교통수요예측의 결과가 차량 개통 후 실제 교통량과 차이가 크게 발생되어, 예측 결과에 대한 불신이 증가되고 있다. 이러한 교통량 예측의 차이는 인간의 자연스러운 통행활동을 모형 개발 단계에서 고려하지 않기 때문이다. 그러나 미국에서는 교통수요예측의 정확성과 현실성을 높이기 위해 활동기반 모형을 1990년대 부터 활발하게 연구 및 개발하여 점진적으로 기존 4-단계 통행기반 모형을 대체하고 있는 상황이다. 본 논문은 통행기반 모형과 활동기반 모형을 분석단위, 분석절차, 문제점 등을 상호 비교 검토하는데 목적을 두었다. 기존의 교통수요예측 방법론의 문제점을 진단하기 위해, 미국을 중심으로 대표적인 세 가지 활동기반 모형 시스템(DaySim, CT-Ramp, CEMDAP)을 사용하였다. 통행기반 모형은 인간의 다차원적인 통행의사 결정 과정을 효율적으로 쉽게 설명할 수 있으며, 이는 교통수요 예측의 정확성을 한층 더 높일 수 있을 것으로 판단된다. 따라서, 우리나라도 수요예측의 현실성과 정확도를 높이기 위해 인간의 활동을 기반으로 보완, 개선된 수요예측방법론이 검토되어야 한다.
본 연구는 본격적인 목재수확시기에 대응하여 대형화되어 가는 목재운송차량의 원활한 통행과 노체 피해 방지를 위해 산림기술경영연구소 관내 연약지반을 대상으로 토목섬유를 활용한 노반 조성 후 시간경과에 따른 노면지지력 변화와 대형 목재운송차량의 통행 횟수 증가에 따른 노면지지력 및 침하량 변화를 분석하였다. 그 결과, 노반 조성구간의 경우 약 1년의 시간경과 후 노면지지력이 양호판정기준인 CBR 15% 이상으로 안정화 되어 가는 것으로 나타났으며, 토목섬유별 처리효과는 큰 차이를 보이지 않는 것으로 나타났다. 또한 노반 조성구간에서 대형 목재운송차량의 통행이 최대 300회 이루어진 이후에는 침하량이 허용기준 50 mm 이하로 안정되고, 노면지지력 또한 CBR 20% 이상으로 향상되는 것으로 나타났으며 노반의 두께별로는 큰 차이를 보이지 않았다. 그러나 토목섬유를 활용한 노반을 조성하지 않은 구간에서는 허용기준 이상의 침하와 함께 노면의 지지력은 대형 목재운송차량의 통행이 불가능한 것으로 나타났다. 따라서 대형목재운송차량의 통행을 위한 연약지반의 노면지지력 보강을 위해서는 토목섬유를 부설하고 노반을 최소 0.2 m 이상 조성하는 것이 필요하다.
본 연구에서는 인간의 판단과 유산한 구조를 갖는 퍼지근사추론모형(FARM)을 구축하여 교통수단 선택형태에 적용하고자 하였다. 이를 위해 먼저 근사추론모형의 이론적 배경을 살펴보고 버스와 지하철간의 수단선택 모형을 구축하였다. 입력변수로 버스와 지하철간의 총통행시간의 차이와 총통행비용의 차이를 선정하였으며 출력변수로 버스이용확률을 사용하였다. 각 변수에 대한 퍼지집합은 각각 5개씩의 언어적 인 표현으로 구성하였으며, 규칙은 총 25개로 설정하였다, 구축된모형의 현실적 타당성을 검토하기 위해 서 실제 조사자료와 비교하였다. 분석결과 본 연구에서 구축된 퍼지근사추론모형이 통행자들의 수단선택 행태를 현실적으로 설명하는 것으로 나타났다.
본 연구는 현재 국내 BIS에서 버스도착시간 및 정류소간 통행시간 산정을 위해 개별노선단위로 적용하고 있는 버스 도착시간 추정 모형의 한계점을 제시하고, 이를 극복하기 위한 방안으로 버스의 진행 방향과 정류소 구간을 고려한 노선그룹단위 버스도착시간 및 구간통행시간 추정 알고리즘을 제시하였다. 서울시 BMS에서 수집되는 버스 운행자료를 활용하여 본 연구에서 제시된 모형의 신뢰성과 적정성을 평가하였다. 모형의 검증은 서울시에서 운행 중인 간선버스 노선 중 서대문역${\rightarrow}$독립문역 구간을 운행하는 노선을 대상으로 하였으며, 서울역방향(직진), 충정로방향(좌회전), 광화문방향(우회전) 등 버스노선을 진행방향과 구간별로 그룹화하여 모형에 적용하였다. 모형의 비교평가를 위해 RMSE를 효과척도로 하여 기존 개별노선단위 모형과 본 연구에서 제시한 노선그룹단위 모형을 비교한 결과, 관측 값의 개수가 4인 경우 구간별 평균 14.8, 관측 값의 개수가 5인 경우 구간별 평균 16.8의 차이로 본 연구에서 제시한 노선그룹단위 버스도착시간 및 정류소간 통행시간 추정모형이 기존 모형보다 우수한 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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