본 연구의 목적은 현재 대규모 상업시설이 위치하여 주변교통여건이 매우 열악한 상태인 동대문 밀집상가지역을 대상으로 시범사례연구를 통해 서울시에서 도입을 추진하고 있는 교통혼잡특별관리구역 제도의 구체적 실행방안을 마련하고 그 효과를 분석하는데 있다. 본 연구는 새로운 제도인 교통혼잡특별관리구역제도의 구성요건에 관한 사항과 동대문상가 밀집구역을 대상으로 한 사례연구 등의 크게 2분야로 구성되며, 사례연구에서는 현황분석, 특별관리구역 실행대안의 결정, 시행효과분석방법론의 구축, 교통관리 대안별 효과분석결과 등으로 구성된다. 동대문 밀집상가지역에 대한 교통특별관리구역 제도 시범사업 사례분석 결과, 두산타워가 속한 블록내에 주차면 10면이상, 연상면적 3000$m^2$ 이상 건물만을 대상으로 모든 도착통행에 대해 2,000원의 주차가산금을 부과하고, 간선도로 및 이면도로의 불법주차 근절시키며, 주차10부제 등을 시행할 경우, 대상도로구간의 속도가 20.56km/h로 17.2% 개선되어 관리목표를 달성하는 것으로 예측되었다. 개선폭이 가장 큰 가로는 청계천로 도심에서 외곽방향과 흥인문로 광희동에서 동대문구간으로 나타났다. 결론적으로 서울시의 교통문제 해결을 위해 교통특별관리구역 제도를 도입하는 것이 반드시 필요할 것으로 판단되며, 제도의 성공적 도입을 위해 관련법을 개정하고 추진 행정체계를 정비하며, 예상되는 문제에 대한 철저한 대비를 통해 이해관계자 모두가 이득을 보는 Win-Win 전략을 추진할 필요가 요구된다.
교통 혼잡 증가와 사고 발생, 환경오염 등의 문제 해결 방안으로 대중교통으로의 수요 유도를 고려할 수 있다. 하지만 도시철도는 대중교통의 또 다른 수단인 버스와 비교하여 볼 때 정시성 및 대량수송 등의 장점을 갖고있음에도 불구하고 막대한 초기투자비용과 부채의 상환 등으로 인한 적자 상태는 도시철도 서비스의 질을 향상시키기 위하여 해결해야 할 과제로 남아있다. 비용함수의 작성은 효율성 있는 사업의 운영을 위한 한 방법으로, 사업의 운영상태를 파악하고 해결점을 모색할 수 있는 수단이 된다. 열차운행비용함수는 수송인원, 수송수입 등과 같이 열차운행으로 인해 산출된 결과(실적변수)와 열차 운행에 투입된 총비용간의 관계를 함수로 표현한 것으로, 함수 작성을 통해 도시철도 산업의 비용구조 뿐만 아니라, 도시철도 서비스로 인한 실적과 소요된 총비용간의 관계를 파악할 수 있게 된다. 본 연구에서는 그 동안 체계적인 접근이 이루어지지 알았던 서울, 인천, 부산, 대구의 도시철도 운행비용함수를 정립하여 각 기관의 운행비용의 단위비용을 파악하고 규모의 경제 존재 여부를 확인하였다. 총비용발생에 영향을 미치는 실적변수로는 수송인원과 노선-km, 열차-km, 그리고 전체수입을 고려하였다. 각 기관의 운행비용함수를 정립하여 단위비용을 산출한 결과 수송인원 및 전체수입의 단위비용은 서울지하철공사가, 노선-km 및 열차-천km는 서울도시철도공사가 가장 낮은 것으로 나타났으며, 각 기관 모두에서 열차-천km에 대한 규모의 경제가 존재하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 바이레벨 문제를 풀기 위한 2가지 접근법, 즉 Cournot-Nash 게임과 Stackelbgerg 게임을 서로 비교하기 위한 것으로, 하위문제가 결정적인 통행배정문제(deterministic traffic assignment)인 경우와 확률적 통행배정문제(stochastic traffic assignment)인 경우로 구분하여 분석한다. 바이레벨 프로그램(bi-level program)은 상위문제(upper level program)과 하위 문제(lower level program)로 구성된 수리적인 문제로 상위문제는 목적하는 특정함수를 최적화시키는 형태이며, 하위문제는 통행자의 행태를 반영하는 형태로 구축된다. 기존에 제시된 알고리듬중 바이레벨문제의 대표적인 풀이 알고리듬인 IOA(Iterative Optimization Assignment) 알고리듬과 기종점 통행행렬추정(OD matrix estimation)에 주로 사용되는 IEA(Iterative Estimation Assignment)은 상위문제와 하위문제가 서로 독립적으로 존재하면서 설계변수와 통행량을 서로 주고받는 형태를 갖고 있어 Cournot-Nash 게임형태이다. 이에 반해, 최근에 제시된 민감도분석(Sensitivity analysis)을 기초로 한 알고리듬들은 상위문제에서 결정된 설계변수 변화에 대해 하위문제의 통행량변화를 민감도를 통해 고려하기 때문에 Stackelbeg게임이라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 이들 알고리듬들을 비교하는 데 연구의 목적이 있으며, 기존에 제시된 기법과는 다른 좀 더 효율적인 접근법을 제시한다. 예제 교통망을 이용하여 제시된 모형들을 비교해본 결과, 결정적인 통행배정모형을 하위문제로 설정한 경우에는 두가지 접근법 모두 동일한 상위목적함수 값을 보여 우위를 판단할 수 없었지만, 확정적 통행배정모형으로 설정한 경우, Stackelberg게임 접근법이 Cournot-Nash게임 접근법 보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.
고속도로의 비반복 혼잡은 주로 돌발상황에 의해 발생된다. 돌발상황의 주요 원인은 교통사고로 알려져 있다. 따라서 교통사고 시 사고처리시간을 정확하게 예측하는 것은 돌발상황 관리에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 전국고속도로의 2008-2014년 총 7년치(60,473건)의 사고 자료를 이용하였다. 사고처리시간 예측모형은 과거의 교통사고 이력자료를 바탕으로 비모수모형인 KNN (K-Nearest Neighbor) 알고리즘을 활용하였다. 사고자료 현황 분석결과 사고등급별로 사고처리시간에 미치는 영향이 매우 큰 것으로 분석되었다. 따라서 사고처리시간은 사고등급별로 분류하여 모형을 구축하였다. 그리고 현재 발생한 사고의 교통상황과 도로 기하구조를 반영하기 위하여 교통량, 차로수, 시간대를 구분하여 데이터를 추출하였다. 추출된 데이터 중 현재 교통사고와 유사한 사고를 검색하기 위하여 사고처리시간에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 마지막으로, 상태간 거리 산정을 위해서 세부항목별 가중치를 산정하였다. 가중치산정은 정규분포 표준화방법을 적용하였고, 이를 통해 사고처리시간을 예측하였다. 본 연구에서 개발된 모형의 예측결과는 기존의 연구들의 결과에 비해 낮은 예측오차(MAPE)를 보여 모형의 우수성을 입증할 수 있다고 판단된다. 본 연구를 통해 고속도로의 돌발상황 발생 시 효율적인 고속도로의 운영관리에 기여할 수 있고, 기존의 모형들이 갖고 있던 한계를 개선 및 보완할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 대기행렬길이를 보다 정확하게 측정하는데 목적을 두고 있다. 현재 서울시 실시간 신호제어시스템(COSMOS)에서 적용되는 대기행렬산출 알고리즘은 평균차량길이와 점유시간을 이용하여 속도를 산출하고 이를 다시 밀도 개념의 정체도로 환산하여 대기행렬길이를 구하고 있다. 평균차량길이에 의한 속도산출로 인하여 오차가 발생되고, 운영자가 지정해 주어야하는 값이 산재되어 그 값을 최적화하기가 어려워 정확한 대기행렬길이를 구하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 정지선으로부터의 거리와 대기검지기에서부터 수집되는 점유율 간의 관계를 밝혀, 이를 대기행렬길이 산출 알고리즘에 적용하였다. 대기행렬길이 추정 알고리즘을 사용할 경우 루프 검지기에서 많은 가공단계가 필요하지 않은 기본 데이터인 점유율을 이용하여 대기행렬길이를 예측할 수 있다고 할 수가 있다. 그리고 운영자 지정값이 없어 현장 적용에 있어서 그 값에 대한 최적화 작업이 필요가 없어 쉽게 적용할 수 있는 장점이 있다. 개발된 대기행렬길이 추정알고리즘을 COSMOS시스템이 운영중인 사이트(Site)에 적용할 결과 현재 사용 중인 대기행렬길이 추정 알고리즘 보다 우수한 것을 확인 할 수가 있었다. 하지만, 본 연구에서 개발된 대기행렬길이 추정 알고리즘을 일반적으로 적용하기 위해서는 다양한 현장 및 경우에 대하여 적용하여 검증을 하여야 할 것이다. 이에 관련한 연구가 향후 진행될 경우 현재 대기행렬길이 추정 알고리즘 보다 적용이 쉽고, 정확한 값을 얻는 알고리즘으로 완성될 것으로 기대한다.
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.
세계적으로 1,000만명 이상의 인구를 보유한 메가시티는 1975년만 해도 전세계에서 3개에 불과했지만, 2013년에 24개, 2025년에는 30개 이상으로 확대될 것으로 예측되고 2050년까지 전 세계적으로 30억명 이상이 스마트시티로 흡수될 것으로 전망된다. 특히, 아시아, 아프리카에서도 도시화가 급속도로 진행될 것으로 예상된다. 이처럼, 도시화가 진전되어 도시에 거주하는 인구가 늘어나게 되면 이에 비례하여 에너지 소비의 급속한 증가, 교통의 혼잡, 각종 인프라 노후 등 다양한 문제점이 발생할 수 있다. 이에 따라, 도시문제 해결을 위한 새로운 대안으로 스마트시티가 부각되고 있다. 스마트시티는 관련 기술의 발전과 함께 빠르게 확산되고 있으며 비용절감, 도시서비스 향상, 삶의 질 제고, 생산성 지속가능성을 향상시킬 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 국내외 스마트시티 시장 규모와 동향을 분석하고 주요 국가별 스마트시티 관련 정책 및 추진 동향 과 구축사례 분석을 통해 스마트시티 관련 산업 분야별 개발현황과 시장을 전망함으로써 4차 산업혁명시대 국내 스마트시티 비즈니스 활용 모델을 제시한다.
The purpose of this study was to observe the effect of dental varnish applied with fluoride to dental pulp by comparing the groups of commercial fluoride product $Duraphat^{(R)}$, $Copalite^{(R)}$ after 1 Mole sodium fluoride application, Cavity $Sealer^{(R)}$ after 1 Mole sodium fluoride application with the control group not applied the dental varnish. After Cl V Cavity form was prepared on the buccal surface of the crowns with the total 75 teeth by using 5 dogs, average weight of 13.2Kg, dental varnish and silver analgram were placed. This study was performed by 3, 7, 21, 28, 56 days each. The dogs were sacrificed to extract the teeth, cut at the apical one fourth, and prepared histologic examination by fixing with 10% buffered formalin perfusion at sacrifice and decalcification in 10% nitric acid. The specimens were embedded in paraffin, stained with Hematoxylin and Eosin, and serially sectioned with 6 ${\mu}$width each. Microscopic evaluation of serial sections at the various time periods among the different groups revealed the following results: 1. In the control group, the marked change of the odontoblastic layer was showed on the 3 days group, and it was decreased gradually. Healing response, such as hyperplasia, was seen on the 28 days group and it was continued to the 56 days group. 2. In the experimental group with Cavity $Sealer,^{(R)}$ a slight hemorrhage was seen in the odontoblastic layer on the 3 days group, and the healing response with the hyperplasia of the odontoblast was showed on the 21, 28 days group. It was completely healed on the 56 days group. 3. In the Duraphat R group, a slight hemorrhage showed on the 3 days group and the disarrangement of the Odontoblastic layer was seen on the 7, 21, 28 days group. Odontoblasts showed hyperplasia on the 28 days group, and healed completely on the 56 days group. 4. In the $Copalite^{(R)}$ group, the 7 days group showed remarkable hemorrhage in the odontoblastic layer and stroma, and also it showed reticular degeneration with the disarrangement of the odontoblastic layer and congestion. Each group showed disarrangement. Healing ability of this group was greater than that of the control group, but less than that of the $Duraphat^{(R)}$ and Cavity $Sealer^{(R)}$ group.
본 연구에서는 증가하는 도심지 정체와 신설터널 건설에 따른 여러 제약의 문제를 해소하는 방안으로 향후 국내에서 수요가 증가할 것으로 전망되는 대심도 지하도로를 복층터널로 건설시 본선 복층터널에서 단층터널로 분기가 되는 구간의 터널 거동과 본선과 분기터널간의 필라 안정성을 수치해석을 통하여 검토하였다. 이를 위해 본선터널과 분기터널의 이격거리를 본선터널의 직경(D)을 기준으로 0.1D부터 2.0D까지 변화하는 조건과 지반조건을 암반등급에 따라 1~5등급으로 변화하는 조건들에 대하여 유한요소해석을 수행하였으며, 터널의 전체적인 거동과 함께 그 결과를 기반으로 기존의 경험식 등을 이용한 안전율, 강도-응력비, 그리고 간섭체적비를 산정하여 굴착에 따른 안정성 영향을 검토하였다. 검토 결과 수치해석결과를 이용해 산정된 강도-응력비와 간섭체적비는 경험식을 이용한 방법에 비해 암반강도보다는 이격거리가 안정성에 더욱 크게 영향을 미침을 나타내었고, 그에 따라 본선과 분기터널의 이격거리가 0.7D 이하인 경우는 본선과 분기터널을 모자 형태의 하나의 대단면으로 시공하는 것이 안정성 측면에서 유리한 것으로 판단되었다.
고품질 비디오 스트리밍 요구에 따라 제한된 대역폭에서 높은 전송률이 필요하고, 트래픽 혼재 상황이 더 발생한다. 특히 실시간 영상 서비스를 제공 시 패킷 손실 및 비트 오류 확률이 더 크게 증가한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실시간 서비스 품질향상을 위한 방법으로 FEC 기술의 한 종류인 랩터 코드가 어플리케이션 영역에서 활발히 사용되고 있다. 본 논문에서는 랩터 코드를 활용하여 유사한 수준의 화질에서 전송 효율을 높이기 위한 다양한 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 기반 영상전송 파라미터를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 신경망은 패킷 손실율(Packet Loss Rate), 비디오 인코딩 속도 및 전송속도를 입력으로 사용하고 랩터 FEC 파라미터와 패킷 크기를 출력으로 한다. 제안한 방법은 기존 멀티미디어 전송 기법과 유사한 수준의 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)에서 전송 효율을 최적화하여 평균 1.2% 높은 스루풋(throughput)을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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