O/D 추정을 위한 표본조사시 최소표본율의 결정은 조사 전체 및 구축된 O/D의 신뢰성과 직결되는 중요한 문제이다. 현재 대부분의 O/D 추정을 위한 교통조사시 정해진 기준 없이 단순히 전체 모집단에 대하여 정률로 표본율을 결정하거나, 모집단의 크기에 따라 약간씩 표본수를 가감하는 표본율을 사용하고 있으나, 적용시 신뢰성 문제가 존재하므로 이에 대한 보완이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 문제점의 해결방안으로 최악의 경우에도 zero cell을 없애도록 고안된 교통조사지침의 표본수결정식을 이용하되, 이 방법의 문제점인 과도한 표본율을 줄이기 위하여 카테고리수를 조사여건에 따라 차등 적용하여 예산제약의 문제를 해결하는 방안에 대하여 검토하였다. 전국 지역간 여객 O/D자료를 대상으로 기존 O/D자료에서 zero cell을 제외하는 경우(1안), 대권역으로 적용하는 경우(2안) 인접죤으로 통행하는 경우(3안), 다음 인접죤까지 통행하는 경우(4안) 등 4개 안을 제안하여 분석하였고. 그 결과 각 대안들은 신뢰성과 표본율 측면에서 대체관계(trade-off)로 각각 장단점을 내포하고 있는 것으로 나타났으므로, 각 조사기관은 조사의 신뢰성과 예산 등의 문제를 포괄적으로 고려하여 최적의 방법을 선택하여 적용하여야 할 것이다.
가구통행실태조사를 통한 O/D 조사는 조사대상인 모집단의 규모가 대규모이므로 현실적으로 전수 조사는 가능하지 않아 일부 표본 자료에 국한하여 조사가 이루어지고 있다. 따라서 표본 자료를 전수화하여 모집단의 통행 O/D패턴을 추정할 수밖에 없다. 따라서 표본조사와 전수화 과정에서 발생할 수 있는 오차를 가능한 최소화하기 위해서 관측 교통량과 전수화 자료를 비교 검증하고 수정하는 과정이 절대적으로 필요하다. 이 논문에서는 다수의 스크린라인 선상의 관측 교통량과 표본조사자료를 기반으로 추정된 전수화 O/D 통행을 비교 검증하고 수정하는 방법을 제안하였다. 그리고 스크린라인으로 검증이 되지 않는 O/D 쌍에 대해서는 노선배정분석 결과와 관측 링크 교통량을 비교하여 수정하는 방안도 제안하였다. 그리고 우리나라 2004년도 전국 O/D 통행 자료를 활용한 사례연구 분석을 수행하였다.
본 연구에서는 대표적인 국내 중소·중견기업 육성사업인 "World Class 300 프로젝트" 수혜기업을 대상으로 R&D 지원사업의 성과를 측정하고자 한다. 특히, 수혜기업을 산업군(소재·부품·장비·모듈·소비재 기업)별로 세분화해 R&D 지원사업이 산업군별 특성에 따라 어떻게 차별화되는지에 대해 실증분석하였다. 분석은 2011년부터 2017년까지 World Class 300 프로젝트에 선정된 총 272개 기업을 대상으로 수행되었으며, 패널회귀 방법론을 통해 얻은 분석결과는 R&D 지원이 산업군에 따라 기업의 성과(당기순이익)에 상이한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 소재, 부품, 장비 기업 표본에서는 성과에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못했고, 모듈 기업 표본에서는 성과에 부정적인 관계가 있는 것으로 나타났으나, 소비재 기업 표본에서는 성과에 긍정적인 영향을 미친 것으로 분석되었다. 본 연구는 향후 R&D 지원효과를 극대화하기 위해서는 산업군별 특성에 맞는 차별화된 지원정책의 기획·집행이 필요하다는 점에서 기존 연구들과의 차별성을 확보할 수 있다.
통행기종점(Origin-Destination)은 경로 선택 및 통행 배정 등 교통계획 측면에서 중요한 정보 중 하나이다. O/D 예측은 대부분 현장 조사나 가구 면접조사를 통하여 표본 O/D를 산출하고 이를 전수화하는 것이 전통적인 방법이고, 가로 교통량과 통행배정모형과의 상호관계 속에서 동적 O/D를 추정하고자 하는 연구도 있다. 그러나, 최근에는 휴대폰 보급의 괄목할만한 증대에 따라 휴대폰 정보를 이용하여 O/D를 추정하는 연구에 관심이 기울어지고 있다. 본 연구에서는 휴대폰 기지국 정보를 이용한 O/D 추정 방법론을 제시하고, 휴대폰 기지국 기반 O/D를 행정동 기반 O/D로 변환하는 방법론을 제시한다. 연구를 위해 청주시에서 운행중인 택시에 GPS 장비 및 휴대폰 거치대를 설치하여 GPS 위치 좌표, 휴대폰 기지국 좌표를 수집하였고, 이중 3주간의 자료를 디지털 맵에 맵매칭시켜 기지국 위치 기반 O/D와 GPS 위치 기반 O/D를 산출하였다. GPS 위치 기반 O/D를 이용하여 주간 O/D 통행패턴, 주중 O/D와 주말 O/D 통행패턴, 일평균 O/D와 오전${\cdot}$오후 첨두시 O/D 통행패턴 사이의 관계를 산점도 및 상관계수로부터 유추한 견과, 주중 O/D와 주말 O/D간에는 통행패턴의 차이가 있으며, 오전 첨두시와 오후 첨두시의 통행패턴 역시 차이가 아는 것을 확인할 수 있었다. 휴대폰 기지국 기반 O/D를 행정동 기반 O/D화하는 방법으로 GPS 분포비를 이용한 방법과 기지국 커버리지 면적비를 이용한 방법을 제시하였으며, 두 방법 모두 참 O/D라 생각할 수 있는 GPS 위치 기반 O/D와 크게 다르지 않은 것을 상관계수, 평균절대오차율(MAE), 제곱근 평균제곱오차(RMSE)를 통하여 확인하였다. 향후 휴대폰 정보만을 이용하는 경우에는 휴대폰 기지국 커버리지 면적비를 이용하는 방법을 이용하면 O/D를 추정할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 현재의 표본 택시 O/D를 전수화하는 방법도 제시하였다.
현재까지 개발된 교통량 기반 O/D 추정기법들은 추정된 O/D의 신뢰성을 평가하는 기준으로 통계적 오차분석을 통한 참O/D(true O/D)와 추정O/D간의 타이를 분석하는 방법이 주류를 이루었다. 문제는 이러한 오차분석기법들이 현실적인 대규모 교통망상에 적용될 때 탐O/D를 알 수 없을 뿐만 아니라, 알 수 있다고 하더라도 추정된 O/D와의 비교 평가시에 그러한 평가방법으로 추정된 O/D의 신뢰성을 부여하기에는 많은 문제점을 가지고 있다는 점이다. 통행조사에 의한 O/D는 비록 포함되어 있는 정보가 과거의 정보라고 할지라도 현재의 통행흐름에 대하여 가장 많은 정보를 가지고 있다고 할 수 있다. 즉, 선행O/D의 정보를 크게 변화시키지 않으면서도 관측교통량으로 O/D를 추정할 수 있는 방법이 이 관점에서 매우 뛰어난 추정방법이라고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 선행O/D정보 중 통행수요예측시 가장 중요한 지표의 하나인 통행시간빈도분포 (TriP Length Frequency Distribution:TLFD)를 이용하여 추정O/D의 신뢰성 지표로 삼았다. TLFD는 4단계 모형에서 통행분포(trip distribution)시 모형을 정산하는 데 사용되는 방법으로써 죤간 통행시간을 단위별로 나누어 조사된 통행시간분포와 추정된 O/D의 통행시간분포가 유사한 지를 살피는 방법이라고 할 수 있다. 조사된 TLFD와 추정O/D의 TLFD가 유사한 모양을 이를 때 추정O/D의 신뢰성이 높다고 인정한다. 또한 TLFD는 전통적으로 조사된 표본O/D를 전 수화하는데 이용되어 그 타당성 또한 많이 검증되어 왔다. 그러나 아직까지 TLFD를 가지고 교통량으로 O/D를 추정하는 모형의 결과를 검증한 연구 결과는 없는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 최종적인 이러한 분석결과를 평가할 수 있을 뿐 아니라, 평가된 지표가 신뢰할 만한 수준이 아니라면, 추정된 결과를 보정할 수 있는 가능성을 제시하고자 한다.
In this paper we address the issue of how an optimal sample size computation relates the level of precision required for travel demand estimations and transportation planning. We approach the problem by 1) deriving a theoretical solution, 2) developing a computational procedure (algorithm) to implement the theoretical solution, and 3) demonstrating a practical application. Ultimately, we construct a formal scheme of optimal sample size computation for use in travel data collection processe.
Since 1960's there have been conducted quite numbers of origin and destination (0-D) surveys in Korea, Most of them, however, were to be said not so successful. In this paper, it was investigated that why the previous 0-D surveys were failed, and that how it could be improved. The findings of this study are: 1. The collection of sample data itself was performed relatively well, but the problem was in the improper expansion methods which were applied. 2. To improve the expansion methods, it should be performed not only the dwelling unit-based sample surveys but also commercial vehicle survey, cordon line survey, screen line counts and other auxiliary travel surveys like transit patronage survey, vehicle miles survey etc. at the same time. 3. To expand the sample surveyed data in a proper way, the adjustment factors should take a disaggregate form and also should be applied not to the specific trips, but to the specific trip makers to avoid the bias which could be caused by the application of adjustment factors in a way that has been used previously. 4. If there is no considerable change in travel patterns, we can synthesize the present 0-D data with past surveyed sample data, using present statistic data in the same way which was developed in this paper when expanding and adjusting sample data.
$1974{\sim}1977$년까지 채집되어 분류되지 않은 상태로 보관되어 오던 표본중에서 7종과 금년 4월부터 10월까지 수원 근교와 속리산에서 채집한 2종을 새로이 분류하여 한국 미기록종 9종, 즉 Hygrophorus pratensis, H. flavescens, H. puniceus, Rhodophyllus rhodopolious, Lepiota atrosquamulosa, Leucocoprinus fragilissima, Lyophyllum semitale, Russula delica, Xerocomus badius 등이 확인되었고 그의 한국명을 신청하였다.
한국산 홍어과(科) 어류(魚類)에 대한 분류학적(分類學的) 고찰(考察)과 국명(國名) 및 분포(分布) 범위(範圍)를 정리(整理)하기 위해 국내외의 표본(標本)과 문헌(文獻)을 통하여 재검토(再檢討)하였다. 그 결과 홍어과 어류는 4속(屬) 11종(種), 즉 Bathyraja bergi 바닥가오리, B. isotrachys 저자가오리, Dipturus kwangtungensis 광동홍어, D. macrocauda 도랑가오리, D. tengu 살홍어, Okamejei acutispina 무늬홍어, O. boesemani 깨알홍어, O. kenojei 홍어, O. meerdervoortii 오동가오리, Raja koreana 고려홍어 및 R. pulchra "참홍어" (국명개정(國名改稱)) 등으로 확인되었다. Dipturus속(屬)과 Okamejei속(屬)은 아속(亞屬)에서 속(屬)으로 승격되었기 때문에 각각 "살홍어속(屬)"과 "홍어속(屬)"으로 국명개정(國名新稱)하였고, Raja속(屬)은 "참홍어속(屬)"으로 국명개정(國名新稱)하였다. 분류학적 재검토의 결과 Bathyraja bergi 바닥가오리도 분포함을 알 수 있었다. 한국산 홍어과 어류의 종(種) 목록(目錄)과 분포도(分布圖)를 제시하였다.
시스-펩티드 모델 화합물인 디케토페라진을 수용액과 $D_2O$에서 320~218nm 사이의 여기 파장을 이용하여 라만 스펙트럼을 측정하였다. 본 연구는 공명 증폭되는 아미드 밴드를 명명하고, 그 증폭 메카니즘을 규명하는 데 목적이 있다. 3개의 공명 증폭된 시스-펩티드 표본밴드가 수용액 상태에서 1676, 1533, $806cm^{-1}$에서 관찰되었고, 이것을 각각 아미드, I, II, S 밴드로 명명하였다. $1533cm^{-1}$ 아미드 II 밴드는 수용액 상태의 공명 라만 스펙트럼에서 가장 큰 밴드였으며, 순수한 C-N 신축운동이며, N-H를 N-D로 치환한 결과 $1520cm^{-1}$로 이동되었다. 이 밴드는 아마도 단백질내에 존재하는 시스형 펩티드를 관찰할 수 있는 표본 밴드가 될 것으로 예상된다. 여기 주파수를 바꾸어 가며 얻은 라만 밴드 크기 변화와, Albrecht A-항 모델로부터 시스 펩티드 라만 밴드가 188nm 근방의 펩티드 ${\pi}-{\pi}^*$ 전자 전이에 의하여 공명 증폭됨을 증명하였다. 이러한 자료를 바탕으로 시스 펩티드 ${\pi}^*$ 들뜬 상태의 기하구조는 전자 바닥 상태와 비교하여 C-N 결합이 늘어난 형태일 것으로 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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