본 연구는 코로나19가 도로 교통수요(평균 일교통량)에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 코로나19로 인한 평균 일교통량 변화를 분석하기 위해 2019년과 2020년 1~5월까지의 상시 교통량 조사자료를 이용하였다. 국내 첫 감염자가 2020년 1월 20일에 발생하였고, 2월 29일에 1일 최대 감염자수인 909명을 기록하였으며, 4월 30일 4명으로 감소하였기 때문이다. 코로나19 발생으로 인해 평균 일교통량은 전년 동기 대비 3.3% 감소한 것으로 분석된다. 최근 10년 동안 교통량이 연평균 2.3% 증가한 점을 고려할 때, 이번 코로나로 인한 실질적인 평균 일교통량 감소는 5.6%(3.3% + 2.3%)로 추정된다. 주중보다는 주말의 평균 일교통량이 상대적으로 크게 감소한 것으로 나타난다. 도로 유형별 변화를 분석해 보면, 도시부 도로 -4.6%, 지방부 도로 -3.2%, 관광부 도로 -0.7%로 분석된다. 도시부 도로가 가장 크게 감소하였으며, 관광부 도로가 가장 적게 감소한 것으로 분석된다.
연평균 일교통량(AADT)은 교통 및 도로부문에서 중요한 기초자료로 활용되지만 예산 제약 등의 한계로 인해 일부 지점에 대해서만 상시조사를 통해서 AADT를 산출하고 있으며, 대다수의 지점에서는 단기 교통량 조사에서 수집된 샘플자료를 이용하여 AADT를 추정 활용하고 있다. 현재 단기 교통량 조사지점의 AADT 추정을 위하여 조사된 자료를 단순 평균하는 방법이 적용되고 있다. 기존 AADT 추정모형은 보정계수를 적용하는 방법이 대표적인 방법이나, 이 방법은 단기 교통량 조사 지점이 어떤 상시조사 지점의 보정계수를 적용할지에 대한 객관적인 방법이 없어 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 공간통계모형을 도입하여 교통량 자료의 공간상관관계를 분석하고, 크리깅 모형을 적용하여 AADT를 추정하는 방법에 대하여 알아보았다. 공간통계모형의 AADT 추정의 정확도를 기존 연구와 비교하기 위하여 동일 대구간의 상시조사 지점의 보정계수를 적용하는 방법(방법 1)과 보정계수 그룹핑을 이용하여 해당 그룹의 보정계수를 적용하는 방법(방법 2), 공동크리깅을 적용한 방법(방법 3)을 비교분석하였다. 분석결과 공동크리깅을 적용한 모형은 기존 모형에 비해 AADT 추정 정확도가 향상되는 것으로 나타났다.
연평균 일교통량(AADT)은 도로를 계획하고 설계하는데 있어 매우 중요한 기초자료로 활용된다. 상시 교통량 조사 자료는 연간 일교통량이 수집되어 AADT를 구할 수 있지만, 단기 교통량 조사(short-term traffic counts)의 경우 특정 기간에만 조사되므로 AADT를 추정하여야 한다. 본 연구에서는 교통량 자료가 시공간적 특성을 동시에 지닌다는 점에 착안하여 공간통계방법을 이용하여 AADT를 추정하였다. 공간통계모형 중 보편적으로 이용되는 크리깅 모형을 적용하였으며, 여러 가지 크리깅 모형을 비교분석하였다. 또한 사회경제지표를 반영하여 AADT 추정 정확도를 높이는 방법에 대하여 알아보았다. 모형의 비교평가를 위하여 일반국도 상시조사 자료를 이용하여 제안된 모형의 AADT 추정오차를 분석하고, 적용된 다양한 크리깅 모형의 성능을 비교하였다. 이러한 연구결과는 AADT 추정 정확도를 향상시킴으로써 적정 수준의 교통시설 공급과 서비스 수준 향상에 기여할 것으로 기대된다.
도로 터널 내의 환기설계를 위해서는 먼저 각 차종별 교통량 구성 비율을 알아야 한다. 일반적인 도로터널의 경우 입구와 출구의 수가 동일하고 일방향이기 때문에 유입된 차종별 구성 비율이 출구에서 나올 때까지 달라지지 않는다. 반면에 네트워크 도로터널의 경우 터널 내의 연결이 복잡한 네트워크로 되어 있기 때문에 차종별 구성 비율이 달라진다. 이에 본 연구에서는 근접행렬을 이용하여 네트워크 도로터널에서 차종별 일교통량 구성 비율을 쉽게 계산할 수 있는 방법을 제시하였다.
In recent years energy consumption has become a main concern for network development, due to the exponential increase of network traffic. Potential energy savings can be obtained from a load-adaptive scheme, in which a day can be divided into multiple time periods according to the variation of daily traffic patterns. The energy consumption of the network can be reduced by selectively turning off network components during the time periods with light traffic. However, the time segmentation of daily traffic patterns affects the energy savings when designing multiperiod logical topology in optical wavelength routed networks. In addition, turning network components on or off may increase the overhead of logical topology reconfiguration (LTR). In this paper, we propose two mixed integer linear programming (MILP) models to design the optimal logical topology for multiple periods in IP-over-WDM networks. First, we formulate the time-segmentation problem as an MILP model to optimally determine the boundaries for each period, with the objective to minimize total network energy consumption. Second, another MILP formulation is proposed to minimize both the overall power consumption (PC) and the reconfiguration overhead (RO). The proposed models are evaluated and compared to conventional schemes, in view of PC and RO, through case studies.
This study aims to provide a methodological framework to estimate the travel demand of hazardous materials transporting vehicles by link and analyze daily traffic patterns on an expressway to develop safety roadway management strategies. Traffic volume of hazardous material vehicles is counted through the on-site investigation at twenty-five tollgates on the expressway, and their demands by a link are predicted through origin-destination flows estimation. The result shows that the number of the domestic hazardous materials vehicles is approximately 51,207 vehicles per day and it indicates that hazardous materials transport vehicles account for 1.5% of total daily traffic on the internal expressway and 6.2% of total cargo traffic volumes. This study roughly estimated how many hazardous materials vehicles pass through the expressway segment. Thus it is expected to be utilized for establishing a systematic highway management strategy in the future by calculating the traffic volume of the hazardous material vehicles traveling on the interstate expressway.
교통사고는 도로 구간의 기하구조, 교통, 운전자 특성과 같은 다양한 요인의 영향을 받아 발생한다. 사고발생과 요인간의 관계를 통계적으로 추정하기 위해 다양한 연구에서 안전성능함수(SPF)를 활용하고 있으며 목적에 따라 다양한 특성 변수가 고려되었다. 기존 국내 선행연구들은 연평균 일교통량과 같이 거시적인 집계 단위로 교통 패턴을 정량화하여 도로 구간별 특성을 반영하였다. 그러나 연 단위와 같은 거시적인 변수는 실시간으로 변화하는 교통 특성을 반영하기 어렵다는 한계가 존재하여 효과적인 집계 단위에 대한 연구의 필요성이 제시되었다. 따라서 본 논문에서는 기존 연 단위 사고예측모형과 1시간 단위 교통특성을 반영한 세부집계 단위 사고예측모형을 개발하고 예측 성능 비교를 수행하였다. 분석 결과 1시간 단위의 세부 모형이 연 단위 모형보다 사고예측 성능이 높게 도출되는 것으로 나타났으며 향후 유동적인 교통 특성을 고려한 고속도로 구간의 사고 위험요인 판단 및 세부 집계수준의 사고예측모형 구축 시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 관측일수에 따른 교통량의 신뢰성을 검증하고자 한다. 목포항의 1년간 선박자동식별장치(AIS) 자료를 사용하여 월별, 요일별, 시간별 변화지수를 비교한 후, 각 관측일수에 따른 최대표준오차를 산출하였다. 월별변화지수를 비교한 결과 9월달 1.11, 2월달 0.84로 나타나 9월달이 2월달 교통량 보다 약 32.1 % 많은 것으로 나타났다. 요일변화지수는 화요일 1.05, 일요일 0.92로 나타나 화요일이 일요일 교통량보다 약 14.1 % 많았다. 해상교통조사는 요일변화지수를 고려하여 최소 1주일 이상 실시하면 최대표준오차를 21 % 이내로 산출할 수 있다. 따라서 해상교통조사 관측시기에 따라 각 변화지수를 적용하여 교통량의 흐름을 반영한 연구가 뒷받침 되어야 하겠다.
Recently the road traffic noise has appeared as a significant environmental issue because of dramatic increase of vehicles and expansion of newly constructed road. Therefore, this study proposes the method that improves prediction factors and models through analysis of the existing road traffic noise prediction model. Prediction factors can be improved by establishing guideline for diffraction attenuation and applying daily traffic discharge, peak traffic discharge, and average traveling speed through an analysis of level service. Prediction must be made by periods of one or five years during 20 years. Prediction models also can be improved to include better prediction model through setting the database, establishing functional relation between physical properties and noise levels by acoustic analysis, and developing models for road traffic noise prediction in residential areas.
소셜 미디어 애플리케이션 및 모바일 장치의 광범위한 사용으로 인해 데이터 트래픽이 지속해서 증가하고 있다. 소셜 미디어 애플리케이션은 끝없이 많은 양의 멀티미디어 트래픽, 특히 비디오 트래픽을 생성하고 있다. YouTube, Daily Motion 및 Netflix와 같은 많은 소셜 미디어 플랫폼이 생성하는 것이다. 이러한 플랫폼에서는 다른 비디오와 비교하여 몇 개의 인기 비디오가 여러 번 요청된다. 이러한 인기 있는 비디오는 지속적인 사용자 요구 사항을 충족하기 위해 사용자 주변에 캐시해야 한다. MEC는 일관된 사용자 요구와 사용자 근접 캐시를 위한 필수 패러다임으로 부상했다. 시간에 따라 사용자 요구 패턴이 어떻게 달라지는지를 이해하는 것이 과제이다. 본 논문은 공개 데이터셋인 MovieLens 20M, MovieLens 100K, The Movies Dataset 3개를 분석하여 시간에 따른 사용자 요청 패턴을 찾는다. 모든 데이터셋의 시간별, 일별, 월별 및 연간 추세를 확인할 수 있다. MEC 기반 비디오 캐시 시나리오에서 사용자 요청 패턴을 분석 및 생성함으로써, 많은 연구에서 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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