철근항복강도가 420 MPa만 사용되는 원자력발전소는 대구경 철근이 과밀 배근되어 정밀시공이 어렵고 콘크리트구조물의 품질저하가 우려된다. 과밀배근 해소를 위해 항복강도 550 MPa 철근의 사용이 필요하다. 이 연구에서는 550 MPa 고강도철근의 실용화를 위해 요구되는 여러 검토 항목 중, 철근과 콘크리트 일체 거동을 위해 필요한 43 mm 갈고리철근의 정착거동을 실험적으로 평가하였다. 실험체 모두 목표했던 측면파열파괴가 발생하여, 최대하중에서 측면 피복두께가 급격히 탈락하였다. 가력 초기에는 대부분의 하중을 직선구간의 부착에 의해 지지하였으나, 최대 하중의 1/3 지점부터 부착에 의한 기여도가 저감되기 시작하여 최대 하중에서는 대부분 갈고리 지압에 의해 하중을 지지하였다. 횡보강철근이 있는 실험체에서 [실험값]/[콘크리트구조기준 예측값] 비율의 평균이 1.45였다. 35 mm 초과 철근에 적용이 금지된 횡보강철근에 대한 보정계수 0.8을 적용하여도 안전한 갈고리 정착이 가능하다. 고강도콘크리트를 사용한 경우에는 [실험값]/[콘크리트구조기준 예측값]의 비율이 1.0로 다른 경우에 비해 안전율이 부족하였다. 콘크리트강도의 제곱근에 비례하는 콘크리트구조기준은 고강도 콘크리트에서 안전측이 아니므로 콘크리트 압축강도에 대한 영향을 저감시킬 필요가 있다. 실험결과를 회귀분석하여, 콘크리트 압축강도, 묻힘길이, 측면피복두께, 횡보강철근의 영향을 고려한 갈고리철근 정착강도 평가식을 개발하였다. 13개 실험데이터와 비교한 결과, [실험값]/[예측값] 비 평균이 1.0, 변동계수가 10%로 매우 정확히 강도를 예측하였다.
본 연구는 차량검지기 데이터를 이용한 통행시간 추정 및 예측에 관한 수집기법 및 추정·예측기법의 고찰을 통해 고속도로 환경에 적합한 통행시간 추정 및 예측모형을 개발하는 데 목적이 있다. 먼저, 기존 통행시간 추정기법의 고찰을 통해 차량검지기에서 수집되는 교통데이터 중 교통류의 변동을 민감하게 포착할 수 있는 교통량을 이용한 통행시간 추정모형을 정립하고자 하였다. 기존방식인 차량검지기 속도 데이터를 이용한 통행시간과 본 연구에서 제안한 추정모형과의 비교 분석을 위해, 실측치에 거의 근사하는 통행료 징수시스템의 출발지기준 통행시간을 이용하여 통행시간 산출기법의 적용성 평가를 수행한 결과, 고속도로 구간의 혼잡시 본 연구모형에 의한 통행시간 산출방식이 기존방식보다 신뢰성있는 통행시간을 제공할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구에서는 고속도로 구간의 차량통과속도가 70km/h이상일 때는 기존 차량검지기 속도데이터를 이용한 통행시간 산출방식을 적용하고 혼잡시에는 교통량을 이용한 추정모형에 의한 통행시간 산출방식을 병용하여 적용하는 것이 타당하다는 결론을 도출하였다. 통계적 모형을 이용한 교통상황의 예측과 보다 정확한 통행시간을 예측하기 위해 본 연구에서 칼만필터를 이용한 단기 예측을 수행해 본 결과, 시시각각 변화하는 고속도로의 교통류에 대해 예측력이 우수한 것으로 판단되었다.
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.
전통적으로 동적 교통망 모형들은 실시간 교통운영 문제를 위한 도구로 인식되어 왔다. 이와 같은 모형들을 활용하는 방안 중 하나는 예측통행시간을 생성하는 것이다. 예측통행시간 정보는 통행자들이 혼잡한 지역에서 덜 혼잡한 지역으로 경로를 전환할 수 있도록 해 주는데 이는 교통망의 용량을 효과적으로 활용하게 한다. 이러한 접근 방법은 돌발상황이 발생했을 때 매우 효과적일 것으로 예상된다. 이 때 고려해야 할 사항은 통행시간정보가 미래 통행여건 자체에 영향을 준다는 점이다. 이로 인해 예기치 못한 과잉반응(over-reaction)을 야기할 수 있으며 예측정보의 신뢰도를 떨어뜨리는 요인으로 작용할 수도 있다. 본 연구에서는 돌발상황 발생 시를 대상으로 교통망 차원의 통행시간 예측모형을 제시한다. 이 모형에서는 모든 운전자가 개인 차내 단말기를 통해 상세한 교통정보를 이용할 수 있으며 이러한 정보를 바탕으로 경로선택에 관한 의사결정을 할 수 있다고 가정하였다. 경로기반(route-based)의 확률론적 변등부등식(stochastic variational inequality)을 통행시간예측의 기본모형으로 사용하였으며 운전자의 경로전환의사를 반영하기 위해 경로전환함수를 적용하였다. 컴퓨터 프로그램과 간단한 교통망 분석을 통해 제안된 모형의 특성을 살펴보았다.
교통속도는 교통 문제를 해결하기 위한 중요한 지표 중 하나이다. 이를 이용하여 교통혼잡 탐지, 주행 시간 예측, 도로 설계와 같은 다양한 문제 해결에 활용할 수 있다. 따라서 정확한 교통속도 예측은 지능형 교통 시스템의 개발에 있어 필수적인 요소라고 할 수 있다. 본 논문에서는 대한민국 부산시의 특정 도로를 대상으로 교통 속도에 대한 분석 및 예측을 수행하였다. 과거 연구에서는 대상 도로의 속도 예측을 위해 과거 대상 도로의 교통속도 이력 데이터만을 사용하였다. 그러나 실제 대상 도로의 교통 상황은 인접한 도로의 교통 상황의 영향을 받게 된다. 따라서 본 논문에서는 실제 부산시의 과거 교통속도 이력 데이터를 기반으로 대상 도로와 인접 도로를 모두 고려하여 교통속도 예측 모델의 학습을 위한 속성을 추출하였다. 이와 같이 후보 속성들을 추출 한 후 선형 회귀 (linear regression), 모델 트리 (model tree) 및 k-nearest neighbor (k-NN) 기법을 이용하여 속성의 부분집합 선택 (feature subset selection)과 교통속도 예측 모델 생성을 수행하였다. 실험 결과 주어진 교통 데이터에서 k-NN 기법은 선형 회귀 및 모델 트리 기법에 비해 평균절대백분율오차 (mean absolute percent error, MAPE)와 제곱근평균제곱오차 (root mean squared error, RMSE) 측면에서 더 나은 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 멀티미디어 전송 시 QoS(Quality of Service)를 개선하기 위한 유효패킷 전송률을 향상 시키는 방법으로 신경회로망을 이용한 예측 알고리즘을 제안하였다. 신경회로망 모델을 이용하여 왕복지연시간과 패킷손실률을 예측하고 예측된 인자를 이용하여 데이터 전송률을 결정하는 방법이다. 제안한 방법은 과거의 데이터를 기준으로 전송률을 결정하여 전송하는 데이터의 양을 제어하는 기존의 방법보다 향상된 성능을 확보할 수 있게 된다. 제안한 방법의 성능을 확인하기 위하여 실 시스템에 적용하는 실험을 실시하였다. 리눅스 운영 PC를 사용하였으며, UDP 프로토콜을 이용하여 실시간 데이터를 전송하는 실험 장치를 구현하였다. 제안한 방법의 유효패킷 전송률이 기존의 TCP-Friendly 혼잡제어 방법에 비하여 5% 정도 향상된 성능을 보였다.
Today freeway is experiencing a severe congestion with incoming or outgoing traffic through freeway ramps during the peak periods. Thus, the objectives of this study is to identify the traffic characteristics, analyze the relationships between the traffic characteristics and finally construct the delay predictive models on the ramp junctions of freeway with 70mph speed limit. From the traffic analyses, and model constructions and verifications for delay prediction on the ramp junctions of freeway, the following results were obtained: ⅰ) Traffic flow showed a big difference depending on the time periods. Especially, more traffic flows were concentrated on the freeway junctions in the morning peak period when compared with the afternoon peak period. ⅱ) The occupancy also showed a big difference depending on the time periods, and the downstream occupancy(Od) was especially shown to have a higher explanatory power for the delay predictive model construction on the ramp junction of freeway. ⅲ) The speed-occupancy curve showed a remarkable shift based on the occupancies observed ; Od < 9% and Od$\geq$9%. Especially, volume and occupancy were shown to be highly explanatory for delay prediction on the ramp junctions of freeway under Od$\geq$9%, but lowly for delay predicion on the ramp junctions of freeway under Od<9%. Rather, the driver characteristics or transportation conditions around the freeway were through to be a little higher explanatory for the delay perdiction under Od<9%. ⅳ) Integrated delay predictive models showed a higher explanatory power in the morning peak period, but a lower explanatory power in the non-peak periods.
경제가 성장함에 따라 자동차는 현대인의 생활에 많은 영향을 끼치고 있다. 차량항법장치는 운전자에게 목적지까지의 경로를 안내해 주기 때문에 많은 편의를 제공하고 있다. 그러나 개인의 차량 소유가 대중화됨에 따라 교통혼잡이 발생하지만 차량항법장치는 환경을 고려하지 않는 일방적인 경로를 계획한다. 기존의 차량항법장치는 시간대와 상관없이 출발지와 목적지만 같으면 항상 동일한 경로와 소요시간을 제공하는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 누적된 과거의 주행정보를 퍼지이론과 베이지안 갱신에 적용하여 교통상황을 예측하고 경로 계획에 반영하는 방법을 제안한다. 퍼지 이론을 통해 과거 주행정보의 출발 시간대와 속도율로 분류하고 베이지안 갱신을 사용하여 각 시간대에서 벌어질 교통상황을 확률로 계산한다. 전자지도에서 출발지와 목적지를 포함한 타원관심영역을 설정하고 Dijkstra와 $A^*$ 알고리즘을 융합하여 교통상황을 고려한 최적의 경로를 계획한다. 제안한 알고리즘의 성능과 정확성은 계획된 경로를 실제 주행함으로써 예측된 소요시간과 실제 주행시간을 비교하여 검증하였다.
컨테이너 터미널의 중요한 운영 목표는 선박에 컨테이너를 싣고 내리는 안벽 크레인(QC: quay crane) 작업의 효율을 극대화하는 것이다. QC 작업 효율의 극대화를 위해서는 장치장과 QC 사이를 오가며 컨테이너를 운반하는 내부트럭(YT: yard tractor)의 운행 지연이 최소화되어야 하는데, 터미널 내부의 교통 정체가 이를 어렵게 하는 경우가 많다. 본 논문에서는 YT와 외부트럭이 혼재하여 다니는 터미널에서YT의 운영 데이터만을 기반으로 터미널 내부 교통 속도를 예측하는 모델을 학습하는 방안을 제안한다. 외부트럭에 대한 교통 데이터는 구할 수 없지만, 대신 YT 운영 데이터에는 가까운 미래의 YT 운행 경로에 관한 정보가 포함되어 있어서 교통 예측에 상당한 도움이 된다. 시뮬레이션 실험 결과 제안 방안으로 학습한 모델이 상당히 정확한 수준으로 교통 속도를 예측할 수 있음을 확인하였다.
인터넷 규모의 확장과 트래픽의 증가로 인해 발생하는 망 혼잡 상황을 해결하기 위해 본 연구는 망 제어 기술의 일환책으로서 간섭 예측 정보를 이용한 online 라우팅 알고리듬을 제안한다. 차세대 통합망은 사용자 서비스별 요구 수준에 따라 종단간의 QoS를 보장해야 한다. 이를 위해 동적 대역폭 할당이 효율적으로 이루어져야 하며, 망 전체 성능을 고려한 경로 설정 알고리듬이 필요하다. 본 논문에서 제안한 알고리듬은 현재 라우팅 요청이 요구하는 대역폭의 양이 미래의 잠재적인 트래픽을 간섭하는 정도를 예측하여, 이를 최소화시키는 방안을 제시한다. 망 전체 성능을 최대화하고, 한정된 자원이 낭비되는 것을 방지하기 위해 제안 알고리듬은 요구 대역폭, link 상태정보, 그리고 ingress-egress pair 정보 등을 복합적으로 고려한다. 또한 간섭을 예측하는 것은 동적으로 변화하는 망 상황에서 보장된 대역폭을 제공하게 함으로써 사용자의 요구를 최대한 수용할 수 있게 한다. 본 논문에서는 Internet traffic engineering에 적합한 최적 경로 설정 알고리듬을 제안하기 위해 라우팅 알고리듬이 갖추어야 할 요구 조건과 최근 연구동향을 분석하였으며, QoS 라우팅의 대표적인 연구사례를 분석하였다. 그리고 이를 기반으로 기존의 알고리듬의 문제점을 파악하고 최적의 해결 방안을 제시한다. 개선된 사항은 시뮬레이션을 통해 기존 알고리듬과 비교 및 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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