• 한국기록관리학회지
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• 제1권1호
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• pp.19-35
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• 2001

조선왕조의 기록관리 전통의 맥이 끊어진지 거의 한세기가 지난 1999년도에 한국은 "공공기관의 기록물관리에 관한 법률"을 제정 시행함으로써 기록관리의 새로운 시대를 맞이했다. 조선왕조실록에는 국사 전반에 걸쳐 오백년 간의 중요한 역사적 사실들이 기록되었다. 이것은 인류역사상 주요한 업적이며 전세계적으로 귀한 사례이다. 이것이 가능했던 것은 실록이 누대(累代)의 사관들이 저술하고 편찬한 일차자료인 기록물을 수집, 선정한 것이기 때문이다. 근대적 기록보존소에서는 중요한 공공기록물이 원형대로 보존될 필요가 있기 때문에 기록보존을 위해 중요한 국가 기록물을 평가 선별하는 근대적 기록보존제도를 확립해야 했다. 그러나 일제에 의한 식민지화로 그 기회를 빼앗겼고 우리의 훌륭한 기록보전 전통은 계승되지 못했다. 중앙화된 기록보존제도는 1969년 총무처에 정부기록보존소를 설립함으로써 발전하기 시작했다. 정부기록보존소는 조선왕조의 사고 전통을 계승해서 1984년 부산에 현대적 사고시설을 건축했다. 1998년 정부기록보존소는 대전정부종합청사로 본부를 이전하고 첨단 시청각기록물 서고를 갖추었다. 1996년부터 정부기록보존소는 마이크로필름 보존을 보완하고 수작업 등록시스템을 개선하기 위하여 기록물 관리시스템 전산화를 도입했다. 소장 기록물의 디지털화는 이용자에게 디지털 이미지를 제공하기 위한 주요한 사업이었다. 이를 위해 정부기록보존소는 새로 컴퓨터/서버 시스템을 구입하고 응용 소프트웨어를 개발했다. 이와 병행하여 정부기록보존소는 역사학 및 문헌정보학 배경을 가진 아키비스트들을 증원하여 고도의 전문화를 이루는 방향으로 인력구조를 크게 혁신하였다. 보존연구직과 전산직 역시 채용되었다. 새로운 기록물관리법은 2000년 1월 1일부터 시행되고 있다. 이 법은 한국의 기록물관리에 있어 다음과 같은 변화를 가져왔다. 첫째, 이 법은 입법 사법 행정부, 헌법기관, 육해공군, 국가정보원 등 모든 공공기관의 기록물을 규정한다. 범국가적으로 통일된 기록물관리체계가 갖추어지게 되었다. 둘째, 각 기관의 수준별로 공공기록물 관리 기관을 두게 되었다. 중앙기록물관리기관, 국회 및 사법부에 특수기록물관리기관, 대도시 및 도에 지방기록물 관리기관, 공공기관에 자료관 또는 특수자료관, 각 과단위에서는 기록물관리책임자가 기록관리를 책임지게 되었다. 셋째, 공공기관의 기록물은 생산시에 컴퓨터에 등록된다. 따라서 인터넷이나 컴퓨터망을 통해 기록물을 쉽게 추적, 검색할 수 있게 될 것이다. 넷째, 기록관리학 분야에서 전문적 훈련을 받은 기록물관리 전문요원 배치를 의무화함으로써 기록물의 전문적 관리를 보장하게 된다. 다섯째, 공공기록물의 불법적 처리는 처벌을 받을 수 있는 범죄를 구성한다. 앞으로 공공기록물관리는 한국정부의 '전자정부 추진정책'과 함께 발전할 것이다. 다음과 같은 변화가 예상된다. 첫째 공공기관에서는 전자결재 문서 외에 종이문서, 시청각기록물, 간행물 등도 모두 디지털화하여 행정의 효율화 및 생산성을 제고할게 될 것이다. 둘째, 국회는 이미 특수기록관을 설립하였다. 법원과 국가정보원도 뒤를 따를 것이다. 시도 차원에서 더 많은 기록관들이 설립될 것이다. 셋째, 우리 사회가 지식정보사회화 될수록 기록관리기능은 더욱 중요한 국가기능이 될 것이다. 더 많은 대학교, 학회, 시민단체들이 기록보존에 고한 인식제고에 참여하고, 기록보존운동이 범국민적 차원으로 심화될수록 한국의 기록물관리는 현재보다 눈에 띄게 발전할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

• 한국학교보건학회지
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• 제2권1호
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• pp.58-90
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• 1989

This study was attempted to contribute to the development of school health by providing the basic data about the distribution basis and distribution aspect of teachers holding additional school health that are in charge of school health business in parimary schools, middle schools and high schools without any nurse-teacher. This study analyzed literatures about the history, related laws, organization and professional manpower of school health. The emphasis was set on the distribution basis of theachers holding additional school health. The results of this study are as following: 1. The school health of the world dates to the late 18th century in Europe where was free supplying with food for poor children. The school health of Korea orginated from smallpox vaccination which was executed with appearance of modern schools in the late 19th century. 2. The related laws of school health began as a part of Education Law with was constituted in 1949. By the School Health Law constituted in 1967 and the enforcement ordinance of School Health made firm the legal basis of school health. 3. The administrative organs of school health are the Ministry of Education in center and each Board of Education in cities and provinces. For the first time in 1979, the department of school health was established in the organization of the Ministry of Education. And at about the same time of establishment of the department of school health, health section was established in the department of social physical-training in locality. 4. In the manpower of school health which was presented in the related statute of school health, there are the ward chief of education, the superintendent of educational affair, of cities and districts, the mayors, the governors of provinces, the school managers, the principals, the school doctors, the school pharmacists, and the nurse-teachers, including teachers holding additional school health as the practical manpower of school health. 5. In order to get some information on distribution aspect of teachers additional school health, this study made up a questionnaire from August 3 to August 11, 1988. The subjects of this study were 212 leachers who took part in the yearly training for teachers holding additional school health from Kyunggi province, Chungbuk province and Jeonbuk province. The results of the questionnaire are as following: 1. The distribution percentages of teachers holding additional school health according to each Board of Education wich schools are subject to, are as following:70.1% (Kyunggi), 76.5% (Chungbuk), and 81.4% (Jeonbuk). There was a significant difference. The distribution percentages of teachers holding additional school health according to the school levels of 3 provinces are as following: 74.1% (Primary schools), 77.8% (Middle schools), 76.7% (High schools). There were little significant differences. 2. The distribution according to the general characteristics of the subject schools: There were 64.2 percent of primary schools and 35.8 percent of middle schools among 212 schools. 91. 5 percent of schools were located in districts. Public schools formed 55.7% and then national schools were higher in percentage than private schools. 58.5 percent of schools had 1-9 classes, 64.6 percent of schools had 101-500 students, and 90 percents of schools had 1-20 teachers. In considering student sex, the coed school showed the high distribution percentage (Primary schools : 100%, Middle schools: 81.6%). 3. The distribution according to the characteristics of teachers holding additional school health: 93.3 percent of teachers were female, and more than 60 percent of teachers were 20-29 years old. As the age got higher, the percentage became lower. There were little significant differences by marital status. In considering their educational status, 86.8 percent of teachers in primary schools were from teacher's colleges, and 64.5 percent of teachers in middle schools were from education colleges. In considering teaching career, 46.7 percent of teachers had teaching career of less than 2 years. 73.6 percent of teachers had held additional school health for less than one year. More than 80 percent of teachers had participated in the training one time or twice. More than 70 percent of teachers had 1-2 additional jobs except for the school health business. The motivation to hold additional school health is most caused by mandatory order, which accounts for more than 80.0 percent. In considering interesting degree concerning school health, lukewarm answer is the highest of 62.7 percent, followed by affirmative answer of 23.6 percent. In considering their contentment degree respecting additional school health job, "discontent or very discontent"is the highest of 47.6 percent. As a descontent reason of additional school health job, overwork is the highest factor of 37.9 percent. Among addiitional school health job, the most difficult affair is nursing service to be 34.0 percent, followed by health education of 31.6 percent. It testify the need of professional. The source of knowledge about school health has been acquired from masscommunication or private health experience, which account for as much as 56.1 percent. It shows seriousness of lack of professionalism. With regard to neccessity of school health experts, 95.8 percent represents absolute need. With above consideration of study results, I propose as follows : 1. I propose that the authorities concerned unify and improve statute respecting current school health which has not been steadfastly supporting school health business by ambiguity of expression and dualization. 2. I propose that the authorities concerned give the school manager, school staffs and parents of students educational chance with which they can acknowledge the importance of school health and in which they can participate as well as set up alternative policy plan to be albe to vitalize school health committee. 3. I propose that administrative organization practicable to taking totally charge of school health business is established within the Ministry of Education. 4. I propose that the authorities concerned back up and cooperate in an attempt by make school health better and desirable toward development by way of appointing qualitied health teachers on the basis of legally regular teacher staffs.

• 조형예술학연구
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• 제11권
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• pp.221-249
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• 2007

오늘날 사진은 새로운 테크놀로지 형태인 디지털 이미지 프로세싱 앞에 심각한 정체성 위기와 존재론적 딜레마에 봉착했다. 사진은 그동안 우리에게 세상을 새롭게 바라보는 방법을 제공하고, 또 우리 스스로 주변을 돌아볼 수 있는 자각을 주었으며, 나아가 삶의 리얼리티의 본질을 재인식시키는데 크게 기여했다. 그런 사진의 기능이 오늘날 무력화되고 있다. 디지털 테크놀로지의 출현으로 사진은 더 이상 사실의 기록, 결백의 증거, 그리고 리얼리티의 거울로서 간주되지 않는다. 오히려 유희의 도구 혹은 우리가 사는 세계의 환영과 기쁨을 창조하는 수단으로 간주된다. 그러나, 디지털 테크놀로지의 출현은 이제 비로소 사진의 존재론적 당위성과 정체성의 문제를 냉정히 돌아보게 한다. 본 논고는 전자시뮬레이션 시대 새로운 이미지 생산의 첨병으로 등장한 디지털 이미지의 존재론적 측면을 규명하는데 있다. 이를 위해 인류의 첫 번째 프로그램 미학으로 말해지는 사진과 첨단테크놀로지 미학으로 말해지는 디지털 이미지와의 관계를 기계미학적 관점에서 살펴보려 한다. 특히 올드미디어(사진)와 뉴미디어(디지털) 사이에 갈등 구조를 자본주의 역사관과 물질적 관점에서 살펴보려 한다. 본 논고는 이를 위해 우선 사진의 정체성 위기와 존재론적 위협이 어디로부터 발현된 것인지를 살피고, 또 지금까지 생산된 매체 미학적 담론들이 어떤 비평적 쟁점 속에 놓였는지를 살피고자 한다. 특히 사진이 강점으로 여긴 존재론적 인덱스와 생성론적 텍스트에 주목하여 사진 재현의 기반인 사실적 기록, 명료한 증거, 그리고 기술적 정교성이 어떤 기계미학의 층위에 있는지를 디지털 이미지를 대척에 두고 분석하고자 한다. 그리하여 최근 일고 있는 사진의 죽음, 사진의 종말에 관한 담론들이 심각한 오류가 있음을 지적하고자 한다. 올드 테크놀로지로서 사진이 당면한 위기, 즉 현재 사진이 안고 있는 존재론적 위기(컴퓨터화 된 디지털 이미지 출현) 그리고 인식론적 위기(윤리, 지식, 가치관 등 급격한 문화 변동)는 매체미학의 본질상 당연한 위기임을 정당화하고자 한다. 본 논문은 이 같은 주장을 위하여 역사적으로 사진술이 어떤 생성과 소멸의 과정을 거쳤으며, 또 어떻게 지금의 디지털 이미지에 이르게 되었는지 테크놀로지 미학 안에서 자동생성주의로서 색인 이미지, 디지털 코드로서 수치 이미지의 생성, 기원, 본질 그리고 정체성을 규명하고자 한다. 특히 본 논고는 논지의 정당성을 위해 다양한 매체미학자들의 주의주장 및 이론적 쟁점을 분석하고자 한다. 또 분석틀을 통해서 테크놀로지 미학의 근간인 기계, 기술성을 바탕으로 한 사진의 생성적 측면과 문화 안에서 변형된 프로그램에 의해 창조되는 디지털 이미지의 변형적 측면의 본질을 파악하고자 한다. 이렇게 사진과 디지털 이미지의 양자의 비교를 통해서 테크놀로지 미학 안에서 올드 미디어(사진)와 뉴 미디어(디지털 이미지)의 자리바꿈은 정당한 것이라는 사실과, 이런 역설적인 구조야말로 기계, 기술을 바탕으로 삼는 테크놀로지 매체의 숙명성이라는 사실을 강조함으로써 논문의 정당성을 강화하고자 한다. 마지막으로 본 논고는 하나의 얼굴, 하나의 정체성으로 자리할 수 없다는 사실을 역사로서 확증하고, 또 사진에서 부동의 존재론과 인식론의 모습은 애초부터 불가능하다는 사실을 지적함으로써 오늘날 제기되고 있는 '사진의 죽음,' '사진의 종말'은 쟁점의 정당성에도 불구하고 매체미학의 역사를 간과하는 오도된 비평이라는 사실을 결론으로 도출하고자 한다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제36권9호
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• pp.1172-1181
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• 2007

본 연구는 전북지역 학교 영양사 226명을 대상으로 건강기능식품 섭취실태 및 인식도를 알아보고자 설문조사를 실시하였으며 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 조사대상자의 일반적 특징은 여자가 98.7%였고, 연령은 30${\sim}$39세가 73.5%로 가장 많았다. 학력은 대졸이 82.7%로 가장 많았으며, 결혼은 기혼이 78.8%를 차지하였다. 현재 자신의 건강상태 인지는 ‘보통이다’가 53.5%, ‘건강한 편이다’ 34.1% 순으로 나타났다. 건강기능식품에 관한 법률 제정 및 시행 사실을 69.0%가 모르고 있다고 응답하였고, 식품과 질병과의 관계 인지도는 ‘매우 관계가 있다’가 68.6%, ‘어느 정도 관계가 있다’가 31.4%로 조사되어 식품과 질병이 밀접한 관계가 있다고 인지하고 있었다. 건강기능식품 제조${\cdot}$판매 회사의 홍보나 광고에 대해 93.8%가 '허위 과대 선전이 많은 것 같다’고 응답하였고, 유통구조에 대해서도 60%가 '잘 되어있지 않다’고 응답하여 건강기능식품 제조회사에 대한 신뢰도가 낮게 나타났다. 건강기능식품의 효율적 관리를 위한 국가에서 관심을 가져야 할 분야는 안전성 제고 및 효능 검증이 79.6%로 가장 많이 나타났다. 건강에 영향을 주는 요인은 식습관(3.9)>스트레스 해소(3.73)>규칙적인 생활(3.7)>휴식 및 수면(3.66)>운동(3.62) 순으로 조사되었다. 반면 건강기능식품(2.07)은 가장 낮은 점수를 보여 건강에 미치는 영향이 적다고 인지하고 있었다. 건강기능식품의 섭취실태는 61.9%가 섭취한 경험이 있었고, 섭취종류는 영양보충용제품(57.9%)>홍삼제품(52.9%)>클로렐라제품(30.0%) 순으로 섭취하였다. 건강기능식품 섭취이유는 피로회복(25.7%)>질병의 예방(22.9%)>영양보충(22.1)>주변의 권유(11.4%) 순이었다. 구입방법은 방문판매원을 통해서가 40%로 가장 높게 나타났고, 평균구입비용은 26만원 이상이 25.7%로 가장 높게 나타났다. 제품 표시 설명서 이해정도는 42.1%가 이해하지 못하는 것으로 조사되었고, 섭취 후 효과는 ‘그저 그러함’이 65.7%로 가장 높게 조사되었고 22.1%만이 재구매 의사가 있었다. 건강기능식품을 섭취하지 않는 이유는 ‘효능을 믿을 수가 없어서’가 68.6%로 가장 높게 조사되었으며 건강기능식품의 부정적인 견해는 ‘비싸게 판매’ 34.3%, ‘과대선전으로 소비자를 속인다’와 ‘안정성에 대한 보장이나 정보가 부족하다’가 각각 27.9%로 나타나 건강기능식품에 대한 부정적인 생각을 가지고 있었다. 건강기능식품 구입 시 고려요인은 부작용(4.72)>복용 후 효과(4.59)>청결도(4.51)>회사신뢰도(4.29) 순으로 나타나 부작용과 복용 후 효과에 대해 중요하게 생각하는 것으로 조사되었다. 이상의 결과를 통해서 건강기능식품에 대한 관심과 섭취의 기회가 증대되고 있는 가운데 식품영양학 분야에 전문가인 영양사조차도 건강기능식품에 대해 건강기능식품에 관한 법률제정 및 시행사실 인식부족 및 건강기능식품의 정확한 인식 및 정보가 부족한 것으로 나타났다. 따라서 영양사의 직무를 올바르게 수행하기 위해서는 다음과 같이 제언하고자 한다. 첫째, 건강기능식품의 정확한 이해가 필요하고 건강기능식품 원료 및 성분에 대한 정확한 분석능력과 그 성분이 인체에 미치는 효능에 관한 최신 연구들의 정확한 정보 확보와 적용이 필요하며 둘째, 건강기능식품은 건강상태 유지 및 질병의 발생 위험을 감소시키는데 기여하므로 식사의 일부로 간주하여 교육을 실시해야하고 셋째, 차후 학교에서 영양상담실을 설치하여 운영할 경우 학생, 일반교사 및 학부모 대상으로 교육을 할 경우 건강기능식품은 질병의 치료 목적으로 사용되는 것이 아님을 주지시키고 전달해야하며 넷째, 건강기능식품에 대한 올바른 인식을 가지고 선택할 수 있도록 교육하기 위해 정보교류 활성화 및 보수교육 등을 통해 영양사의 전문성을 신장하기 위한 많은 노력과 준비가 필요하다고 사료된다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1995년도 제27회 학술발표회
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• pp.101-113
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• 1995

The objective of this research is to test the feasibility of developing a statewide truck traffic forecasting methodology for Wisconsin by using Origin-Destination surveys, traffic counts, classification counts, and other data that are routinely collected by the Wisconsin Department of Transportation (WisDOT). Development of a feasible model will permit estimation of future truck traffic for every major link in the network. This will provide the basis for improved estimation of future pavement deterioration. Pavement damage rises exponentially as axle weight increases, and trucks are responsible for most of the traffic-induced damage to pavement. Consequently, forecasts of truck traffic are critical to pavement management systems. The pavement Management Decision Supporting System (PMDSS) prepared by WisDOT in May 1990 combines pavement inventory and performance data with a knowledge base consisting of rules for evaluation, problem identification and rehabilitation recommendation. Without a r.easonable truck traffic forecasting methodology, PMDSS is not able to project pavement performance trends in order to make assessment and recommendations in the future years. However, none of WisDOT's existing forecasting methodologies has been designed specifically for predicting truck movements on a statewide highway network. For this research, the Origin-Destination survey data avaiiable from WisDOT, including two stateline areas, one county, and five cities, are analyzed and the zone-to'||'&'||'not;zone truck trip tables are developed. The resulting Origin-Destination Trip Length Frequency (00 TLF) distributions by trip type are applied to the Gravity Model (GM) for comparison with comparable TLFs from the GM. The gravity model is calibrated to obtain friction factor curves for the three trip types, Internal-Internal (I-I), Internal-External (I-E), and External-External (E-E). ~oth "macro-scale" calibration and "micro-scale" calibration are performed. The comparison of the statewide GM TLF with the 00 TLF for the macro-scale calibration does not provide suitable results because the available 00 survey data do not represent an unbiased sample of statewide truck trips. For the "micro-scale" calibration, "partial" GM trip tables that correspond to the 00 survey trip tables are extracted from the full statewide GM trip table. These "partial" GM trip tables are then merged and a partial GM TLF is created. The GM friction factor curves are adjusted until the partial GM TLF matches the 00 TLF. Three friction factor curves, one for each trip type, resulting from the micro-scale calibration produce a reasonable GM truck trip model. A key methodological issue for GM. calibration involves the use of multiple friction factor curves versus a single friction factor curve for each trip type in order to estimate truck trips with reasonable accuracy. A single friction factor curve for each of the three trip types was found to reproduce the 00 TLFs from the calibration data base. Given the very limited trip generation data available for this research, additional refinement of the gravity model using multiple mction factor curves for each trip type was not warranted. In the traditional urban transportation planning studies, the zonal trip productions and attractions and region-wide OD TLFs are available. However, for this research, the information available for the development .of the GM model is limited to Ground Counts (GC) and a limited set ofOD TLFs. The GM is calibrated using the limited OD data, but the OD data are not adequate to obtain good estimates of truck trip productions and attractions .. Consequently, zonal productions and attractions are estimated using zonal population as a first approximation. Then, Selected Link based (SELINK) analyses are used to adjust the productions and attractions and possibly recalibrate the GM. The SELINK adjustment process involves identifying the origins and destinations of all truck trips that are assigned to a specified "selected link" as the result of a standard traffic assignment. A link adjustment factor is computed as the ratio of the actual volume for the link (ground count) to the total assigned volume. This link adjustment factor is then applied to all of the origin and destination zones of the trips using that "selected link". Selected link based analyses are conducted by using both 16 selected links and 32 selected links. The result of SELINK analysis by u~ing 32 selected links provides the least %RMSE in the screenline volume analysis. In addition, the stability of the GM truck estimating model is preserved by using 32 selected links with three SELINK adjustments, that is, the GM remains calibrated despite substantial changes in the input productions and attractions. The coverage of zones provided by 32 selected links is satisfactory. Increasing the number of repetitions beyond four is not reasonable because the stability of GM model in reproducing the OD TLF reaches its limits. The total volume of truck traffic captured by 32 selected links is 107% of total trip productions. But more importantly, ~ELINK adjustment factors for all of the zones can be computed. Evaluation of the travel demand model resulting from the SELINK adjustments is conducted by using screenline volume analysis, functional class and route specific volume analysis, area specific volume analysis, production and attraction analysis, and Vehicle Miles of Travel (VMT) analysis. Screenline volume analysis by using four screenlines with 28 check points are used for evaluation of the adequacy of the overall model. The total trucks crossing the screenlines are compared to the ground count totals. L V/GC ratios of 0.958 by using 32 selected links and 1.001 by using 16 selected links are obtained. The %RM:SE for the four screenlines is inversely proportional to the average ground count totals by screenline .. The magnitude of %RM:SE for the four screenlines resulting from the fourth and last GM run by using 32 and 16 selected links is 22% and 31 % respectively. These results are similar to the overall %RMSE achieved for the 32 and 16 selected links themselves of 19% and 33% respectively. This implies that the SELINICanalysis results are reasonable for all sections of the state.Functional class and route specific volume analysis is possible by using the available 154 classification count check points. The truck traffic crossing the Interstate highways (ISH) with 37 check points, the US highways (USH) with 50 check points, and the State highways (STH) with 67 check points is compared to the actual ground count totals. The magnitude of the overall link volume to ground count ratio by route does not provide any specific pattern of over or underestimate. However, the %R11SE for the ISH shows the least value while that for the STH shows the largest value. This pattern is consistent with the screenline analysis and the overall relationship between %RMSE and ground count volume groups. Area specific volume analysis provides another broad statewide measure of the performance of the overall model. The truck traffic in the North area with 26 check points, the West area with 36 check points, the East area with 29 check points, and the South area with 64 check points are compared to the actual ground count totals. The four areas show similar results. No specific patterns in the L V/GC ratio by area are found. In addition, the %RMSE is computed for each of the four areas. The %RMSEs for the North, West, East, and South areas are 92%, 49%, 27%, and 35% respectively, whereas, the average ground counts are 481, 1383, 1532, and 3154 respectively. As for the screenline and volume range analyses, the %RMSE is inversely related to average link volume. 'The SELINK adjustments of productions and attractions resulted in a very substantial reduction in the total in-state zonal productions and attractions. The initial in-state zonal trip generation model can now be revised with a new trip production's trip rate (total adjusted productions/total population) and a new trip attraction's trip rate. Revised zonal production and attraction adjustment factors can then be developed that only reflect the impact of the SELINK adjustments that cause mcreases or , decreases from the revised zonal estimate of productions and attractions. Analysis of the revised production adjustment factors is conducted by plotting the factors on the state map. The east area of the state including the counties of Brown, Outagamie, Shawano, Wmnebago, Fond du Lac, Marathon shows comparatively large values of the revised adjustment factors. Overall, both small and large values of the revised adjustment factors are scattered around Wisconsin. This suggests that more independent variables beyond just 226; population are needed for the development of the heavy truck trip generation model. More independent variables including zonal employment data (office employees and manufacturing employees) by industry type, zonal private trucks 226; owned and zonal income data which are not available currently should be considered. A plot of frequency distribution of the in-state zones as a function of the revised production and attraction adjustment factors shows the overall " adjustment resulting from the SELINK analysis process. Overall, the revised SELINK adjustments show that the productions for many zones are reduced by, a factor of 0.5 to 0.8 while the productions for ~ relatively few zones are increased by factors from 1.1 to 4 with most of the factors in the 3.0 range. No obvious explanation for the frequency distribution could be found. The revised SELINK adjustments overall appear to be reasonable. The heavy truck VMT analysis is conducted by comparing the 1990 heavy truck VMT that is forecasted by the GM truck forecasting model, 2.975 billions, with the WisDOT computed data. This gives an estimate that is 18.3% less than the WisDOT computation of 3.642 billions of VMT. The WisDOT estimates are based on the sampling the link volumes for USH, 8TH, and CTH. This implies potential error in sampling the average link volume. The WisDOT estimate of heavy truck VMT cannot be tabulated by the three trip types, I-I, I-E ('||'&'||'pound;-I), and E-E. In contrast, the GM forecasting model shows that the proportion ofE-E VMT out of total VMT is 21.24%. In addition, tabulation of heavy truck VMT by route functional class shows that the proportion of truck traffic traversing the freeways and expressways is 76.5%. Only 14.1% of total freeway truck traffic is I-I trips, while 80% of total collector truck traffic is I-I trips. This implies that freeways are traversed mainly by I-E and E-E truck traffic while collectors are used mainly by I-I truck traffic. Other tabulations such as average heavy truck speed by trip type, average travel distance by trip type and the VMT distribution by trip type, route functional class and travel speed are useful information for highway planners to understand the characteristics of statewide heavy truck trip patternS. Heavy truck volumes for the target year 2010 are forecasted by using the GM truck forecasting model. Four scenarios are used. Fo~ better forecasting, ground count- based segment adjustment factors are developed and applied. ISH 90 '||'&'||' 94 and USH 41 are used as example routes. The forecasting results by using the ground count-based segment adjustment factors are satisfactory for long range planning purposes, but additional ground counts would be useful for USH 41. Sensitivity analysis provides estimates of the impacts of the alternative growth rates including information about changes in the trip types using key routes. The network'||'&'||'not;based GMcan easily model scenarios with different rates of growth in rural versus . . urban areas, small versus large cities, and in-state zones versus external stations. cities, and in-state zones versus external stations.