도시철도 승객의 수입금 정산 배분을 위하여 승객의 경로를 파악할 필요가 있다. 승객의 예상 이동경로를 파악을 위해 다양한 경로탐색기법들이 있지만, 링크기반 k-경로탐색기법이 많이 활용되고 있다. 그러나 기존의 k-경로탐색기법은 통행 및 도보시간, 환승 패널티 등의 변수에 따라 다양한 최적경로가 존재하는 문제점이 있고 특히, 급행열차를 선호하는 승객의 특성, 열차의 특성 등을 반영하지 못하는 한계를 지니고 있다. 본 연구에서는 이를 보완하기위하여 교통카드자료를 기반으로 실제로 이용한 하나의 경로를 탐색하는 방안을 제시하였다. 또한, 각 철도운영기관의 열차스케줄을 연계하여 최적경로를 탐색하는 방안도 제안하였다.
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.
선박 통행이 잦은 항만 및 연안 주변지역은 1 kHz 이하의 저주파 대역에서 선박소음이 수중소음에 지배적으로 영향을 미친다. 본 논문에서는 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)에서 관측된 선박의 항해정보를 이용하여 수중 선박소음을 추정하는 모델링 방안을 제시한다. 선박소음 모델링을 목적으로 AIS를 이용하여 제주 남부 해역에서 활동하는 선박들의 항행정보를 관측하였고, 모델링된 선박소음의 결과 검증을 위해 실험해역에 수중청음기를 설치하여 수중소음을 측정하였다. AIS 데이터를 이용하여 선박소음준위를 모델링하여 측정된 수중소음과 비교한 결과 시간에 따른 소음준위의 변동 특성이 유사함을 확인하였고, 오차가 발생되는 원인에 대해 토의하였다. 본 연구를 통해 AIS 데이터를 이용하여 선박소음준위를 5 dB 오차 범위에서 추정이 가능함을 확인하였다.
고속도로에서 교통류의 특성에 파악하여 교통류의 특성을 파악하여 동적행태로 교통상황을 분석하고 효과적인 제어전략, 시뮬레이션, 그리고 기하구조 개선등의 효율적이고 실용적인 적용을 위해서는 교통류의 정확한 모사가 필요하다. 시공간으로 표현되는 상태방정식을 포함하는 거시적 시뮬레이션 모델에 사용되는 연속류 모델은 이러한 교통류 특성을 모사하는데 적절하다. Lighthill과 Whitham(1955), Richard(1956)에 의해 일계도함수의 형태를 가지는 단순모델이 제시된 이후 모델의 결점을 보완하기 위해 많은 고계도 모델이 제시되었지만 고계도 모델이 가진 이론적인 결점에 대해서는 여러 연구들이 제시되어 있다. 또한 고계도 모델은 운동량 방정식의 유도, 정산, 구현의 어려움으로 널리 사용되기 힘들다는 단점을 가지고 있다. 만일 적절히 구현할 수 있다면 적용이 간단한 단순모델로도 보다 정확한 교통류 상황 모사가 가능하다. Ansorge는 혼잡교통류상황을 보다 정확하게 모사하기 위해 단순모델에 엔트로피 조건을 결합시킨 모델을 제시했다. Bui는 이 제안된 모델이 적절한 시뮬레이션 결과를 나타낸다는 것을 밝혔다. 그러나 이 모델은 차량의 재가속이 이루어지는 교통상황-stop-start wave의 경우 비현실적인 값을 가진다. 엔트로피조건에 의해 구해진 해는 실제보다 과다한 교통량을 추정하게 되는데 이런 결과는 위와 같은 교통상황에서 중요한 요소로 작용하는 가속효과가 무시되고 있기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 stop-start wave 조건에서 가속도에 경계치를 부여하여 교통류율을 상한경계조건을 제시함으로써 교통상황에 맞는 교통류율을 산정하는 방법에 대해 제안하고자 한다.환승이라는 특정대안변수(Specific alternative variable)를 첨가하여 그것이 수단선택에 미치는 영향을 분석한다. 또한, 대중교통의 속성을 가지고 있는 지하철과 버스를 하나의 대안으로 묶어서 효용함수를 구한 다음 다시 승용차, 택시, 대중교통을 독립된 대안으로 두고 모형을 정립하는 NESTED LOGIT모형으로 파라메타를 추정하여 대중교통의 효용에 관해 분석·비교하였다. 본 논문에 이용된 자료는 공항을 이용하는 이용객들을 대상으로 직접 설문·면접조사한 자료이며 대상 교통수단은 승용차, 택시, 지하철, 버스로 설정하였다. 결과 적응형 알고리즘이 개개인의 최단시간 경로를 제공하는 사용자 평형 경로안내전략에 비해 교통혼잡도와 정체시간의 체류정도에 따라 3%에서 10%까지 전체통행시간을 절약할 수 있다는 결론을 얻었다.출발참, 구성대외개방선면축심, 실현국제항선적함접화국내항반적전항, 형성다축심복사식항선망; 가강기장건설, 개피포동제이국제기장건설, 괄응포동개발경제발전적수요. 부화개시일은 각 5월 26일과 5월 22일이었다. 11. 6월 중순에 애벌레를 대상으로 처리한 Phenthoate EC가 96.38%의 방제가로 약효가 가장 우수하였고 3월중순 및 4월중순 월동후 암컷을 대상으로 처리한 Machine oil, Phenthoate EC 및 Trichlorfon WP는 비교적 약효가 낮았다.>$^{\circ}$E/$\leq$30$^{\circ}$NW 단열군이 연구지역 내에서 지하수 유동성이 가장 높은 단열군으로 추정된다. 이러한 사실은 3개 시추공을 대상으로 실시한 시추공 내 물리검층과 정압주입시험에서도 확인된다.. It was result
월파를 근본적으로 차단하기 위한 구조물 마루높이의 증가와 같은 하드웨어적인 대책과 더불어 호안의 배후지역에 월파에 대한 정보를 신속·정확하게 전달하여 피난 및 통행을 규제하는 소프트웨어적인 방재 대책이 동시에 요구되고 있다. 본 연구에서는 현장에서 월파 정보 제공을 위한 현장 월파계측 시스템을 목표로 구조물의 마루높이를 초과하는 월파고의 시간변동을 이용하여 월파량을 추정하는 방법을 제안하였다. 직립식 호안구조물을 대상으로 수리모형실험을 수행하여 파랑 조건 및 구조물의 여유 마루높이에 따른 월파량 및 월파고를 계측하였다. 월파 발생시 구조물의 마루에서 발생하는 침수유속을 장파유속으로 가정한 월파유량계수를 도입하고 월파고의 시간변동으로부터 월파량을 추정하여 실험결과와 비교·검토하였다. 월파유량계수를 합리적으로 산정하는 경우 월파고만으로 월파량 추정이 가능함을 확인하였다.
교통은 점차 V2X와 자율주행자동차의 시대로 변화하고 있다. 교통상황에 대한 정확한 판단은 경로선택 또는 자율주행에 있어 중요한 지표이다. 정확한 교통상황을 파악하기 위한 방법으로 택시와 같은 프로브 차량을 이용하는 방법이 많이 사용되고 있다. 이러한 방법은 프로브 차량의 특성에 따라 데이터가 편향될 수 있으며, 막대한 비용이 발생하는 문제점이 있다. V2X 차량은 이러한 문제점을 해결할 수 있으며, 무엇보다 실시간으로 교통정보를 수집하고, 배포가 가능할 것으로 판단된다. 모든 차량이 V2X 차량일 경우, 이러한 문제는 간단하게 해결될 것으로 기대된다. 하지만 일부만 V2X차량일 때는 대표성의 문제가 검토되어야 한다. 이를 위하여 가상의 네트워크와 교통류를 생성하였으며, SUMO 시뮬레이션을 통해 다양한 시나리오분석을 수행하였다. 교통량 수준에 따라 V2X 차량군과 Non-V2X 차량군 사이의 통행시간에 대한 통계적 검증을 수행하였다. 3~5% 이상으로 구성된 교통류 또는 110대/시이상으로 V2X 차량이 구성된 교통류에서는 V2X 차량의 통행정보가 대표성을 띌 수 있다는 것을 확인하였다. 향후 다양한 네트워크 및 실제 상황에 대하여 적용하고자 한다.
배경 제거를 위한 많은 연구가 있어왔음에도 기존의 방법들을 실제 환경에 효과적으로 적용하기에는 아직도 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 배경 제거를 실제 환경에 적용하면서 만나게 되는 다양한 문제들을 해결하기 위해 기존의 가우시안 혼합 모델 방법을 개선하는 배경 제거 방법을 제안한다. 첫째로 제안한 방법은 낮은 계산량을 얻기 위하여 고정 소수점 연산을 이용하였다. 배경 모델링 과정은 변수들의 높은 정밀도를 요구하지 않기 때문에 제안한 방법에서는 고정 소수점 변수를 이용함으로서 정확도를 유지한 채 연산 속도를 크게 향상시킬 수 있었다. 두 번째로 보행자들의 높은 통행량 하에서 흔히 발생되는 전경 객체가 배경으로 학습되는 문제를 피하기 위하여 각 화소의 정적인 정도를 이용하여 배경 모델의 학습 속도를 동적으로 조절하였다. 즉 최근 화소 값에 큰 차이가 발생한 화소들은 배경 영역이 아닐 가능성이 높으므로, 이에 대해 낮은 학습 비율을 적용함으로써 높은 통행량을 보이는 영상에서도 유효한 배경 모델을 유지하는 것이 가능했다. 마지막으로 영상의 빠른 밝기값 변화에 대응하기 위하여 연속한 두 프레임 간의 밝기 변화를 선형 변환으로 추정하였으며, 훈련된 배경 모델을 이 선형 변환에 의해 직접적으로 변환시켜 주었다. 제안한 고정 소수점 연산에 의해 기존의 가우시안 혼합 배경 모델링 방법을 구현한 결과 배경 제거에 기존 방법의 약 30%의 연산시간 만을 필요로 하였다. 또한 제안한 방법을 실제 환경의 영상에 적용한 결과 기존의 배경 제거 방법에 비해 검출률이 약 20% 향상되었으며, 오검률은 5~15% 가량 낮아지는 것을 확인하였다.
택지개발사업비에서 간선시설 설치 비용이 차지하는 비중은 상당히 높으나, 부과의 행정적 편의상 일정규모 이상의 사업시행자가 부담하는 경향이 크다. 이로 인해 주변 기성시가지 및 소규모 택지개발사업지구에서 설치된 간선시설에 무임승차하게 되는 경우가 빈번하여 분담의 형평성 및 개발이익의 사유화 문제를 노정하고 있다. 이 연구는 대규모 택지개발사업에서 설치되는 도로시설의 무임승차를 파악하기 위한 방법론을 정립하고 실증분석하여, 합리적인 간선시설 비용분담을 위한 합리적 근거를 제시한다. 실증분석을 위한 사례지구로 부천상동택지지구를 선정하였다. 부천상동지구에 의한 교통유발을 도출하기 위해 개발시나리오를 설정하였으며, 교통네트워크 분석을 사용하여 간선시설을 이용하는 교통량, 통행시간, 통행비용을 시나리오별로 산출하였다. 그 결과, 부천상동택지지구 주요 간선시설 중 당해 지구가 부담해야 할 비율은 전체의 83% 정도로 분석되었다. 이 연구의 방법론과 결과는 향후 개발사업에서 간선시설 설치를 위한 비용의 부담주체와 부담정도를 설정하는데 기여할 수 있을 것이다.
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
교통문제는 날로 그 심각성을 더해가고 있다. 이것을 해결하기 위하여 현황분석과 단기적 혹은 장기적 예측이 필요하다. 그러나 전통적인 방법은 수치계산 위주였으며, 공간상의 활동과 현상을 수치위주로 표현하는 것은 내용의 전달과 이해에 있어서 인간의 직관적인 판단과정에 많은 어려움을 주고 있다. 도면작업과 교통상태를 다루는 과정이 이원화된 작업으로 많은 시간손실과 적정시기에 알맞은 대책수립이 어려우며, 관리에 있어서 생기는 속성값의 공간변화를 간과하는 부분이 많다. GSIS는 그래픽 화면과 통계적 수치로서 속성자료를 결합할 수 있으며, 데이타베이스의 생성과 편집, 공간분석, 질의, 화면출력 관리 등 강력한 기능을 제공한다. 따라서 본 연구에서는 교통계획모형에 GSIS를 적용하는 기법을 연구하고자 시도하였다. GSIS에 의한 교통현황 분석 및 예측모형은 4단계추정법을 이용한 TRANPLAN과 GeoVision을 매크로 언어를 이용하여 결합하므로서 만들어 졌다. 그 결과 자료가 자동으로 입력되어 매우 효율적이었으며, 통행특성을 직관적으로 파악할 수 있었으며, 자료의 표현이 간단하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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