본 연구는 다수단 교통망에서 교통시설 운영자와 이용자의 상호 의사결정과정을 고려하여 교통시설의 건설 및 운영 정책 문제를 해결하기 위한 다수단 연속형 교통망 설계문제를 다룬다. 특히, 교통시설에 대한 정책변화에 따라 교통수단간 통행이 어떻게 변화하는가를 고려하기 위하여 승용차 교통망과 대중교통 교통망을 함께 고려하고자한다. 이러한 교통망 설계 모형을 개발함에 있어서 일반적인 Nash 균형(비협력 게임)의 접근법이 아닌 좀 더 합리적이라고 연구되어진 Stackelberg 균형(협력적 게임)의 접근법을 이용하고 그러한 방법으로 다수단 교통망의 교통수단 선택을 고려한 민감도 분석 방법을 적용한다. 본 연구의 다수단 연속형 교통망 설계 모형은 교통정책 결정에 대한 임의의 연속형 교통망 설계변수(${\epsilon},\hat{\epsilon},p$)에 대해서 개발되어진다. 또한 모형의 적용 및 평가를 위하여 1)도로 정책에 대한 최적 도로용량 산정과 2)대중교통 정책에 대한 최적 대중교통 노선빈도 산정 그리고 3)교통체계의 수단분담 정책에 대한 현 교통체계의 최적 목표 수단분담율 산정 문제에 모형을 적용하여 본다.
Recently, with traffic SOC investment policy changing from road-centered to railway-centered according to environment-friendly and sustainable development, issues regarding overlapping and overinvestment of traffic facility have been raised. Regarding investment of various traffic facilities of which departure and destination are similar to each other, academia, civic organizations, government, etc. are recognizing problems including overlapping investment of budget, environmental destruction, etc., but not suggesting definite solutions. Objective transportation network analysis is required because various positive effects including solutions of delay/congestion may occur due to provision of alternative way and distribution of the amount of traffic when accidents occur, as well as negative effects suggested by some of civic organizations in various transportation facility investment of similar departure and destination. Hereupon, this study tries to suggest a tool that can objectively evaluate interrelations of transportation network by applying multi-criteria analysis including economic feasibility regarding analysis of interconnections between and within means of transportation.
This paper designed the railway vehicle running device with a proto-type for the railway vehicle maintenance training and developed a propulsion control device simulator equipped the imitation steering wheel. In addition, this paper applied a multi-thread technology in order to implement the staged fault and the propulsion control device protected operation test and an implementation of the failure that occur in actual rail vehicle and confirm the validity as the propulsion control device simulator for the maintenance training.
고속철도 서비스 수혜지역의 확대 요구에도 불구하고, 현재 국가 철도망 관련 상위계획 상에서 제시된 장래 국가 철도망은 수송애로구간 및 수송수요 분석에 의한 개략적인 노선계획이라 할 수 있으며, 합리적이고 장기적인 국가 고속철도망 구축방향은 마련되어 있지 않은 상황이다. 더욱이 기존 철도망의 투자우선순위 평가항목은 경제적 타당성 및 수송수요 규모 등으로 대표되는 투자 효율성, 기존 철도망과 연계될 수 있는 네트워크 연결성, 정책적 타당성으로 획일화 되어 있으며, 이중 대부분의 철도망 계획에 가장 큰 영향을 미치는 항목은 B/C 비율로 대표되는 투자 효율성 측면이라 할 수 있다. 이에 본 연구는 우리나라의 중장기적 고속철도망 계획과 투자우선순위를 전통적인 평가기법에서 벗어나 지속가능한 교통(sustainable transportation)의 관점에서 이를 분석할 수 있는 방법론을 제안하는데 그 목적이 있다. 본 연구는 먼저 지속가능한 교통에 대한 정의를 내리고, 이를 측정할 수 있는 지속가능한 교통 지표를 교통 효과성 지표, 환경지표, 경제지표 및 사회지표로 제시한 다음 지속가능한 고속철도망 평가를 위한 목표와 성과 척도를 선정하였다. 그리고 지속가능한 교통의 관점에서 우리나라 고속철도망의 계획과 투자우선순위를 분석할 수 있는 다원-속성 효용이론(multi-attribute utility theory)을 이용한 다원-기준 의사결정방법론을 제안하였다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권6호
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pp.430-439
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2016
Estimation and analysis of traffic jams plays a vital role in an intelligent transportation system and advances safety in the transportation system as well as mobility and optimization of environmental impact. For these reasons, many researchers currently mainly focus on the brilliant machine learning-based prediction approaches for traffic prediction systems. This paper primarily addresses the analysis and comparison of prediction accuracy between two machine learning algorithms: Naïve Bayes and K-Nearest Neighbor (K-NN). Based on the fact that optimized estimation accuracy of these methods mainly depends on a large amount of recounted data and that they require much time to compute the same function heuristically for each action, we propose an approach that applies multi-threading to these heuristic methods. It is obvious that the greater the amount of historical data, the more processing time is necessary. For a real-time system, operational response time is vital, and the proposed system also focuses on the time complexity cost as well as computational complexity. It is experimentally confirmed that K-NN does much better than Naïve Bayes, not only in prediction accuracy but also in processing time. Multi-threading-based K-NN could compute four times faster than classical K-NN, whereas multi-threading-based Naïve Bayes could process only twice as fast as classical Bayes.
The rise of electrification and the advancement of autonomous driving technologies are leading to new forms of mobility, such as serving and delivery robots. However, due to factors such as the small-scale production of various products and the high cost of autonomous driving sensors, product prices have risen, limiting accessibility to consumers. To improve this, we developed a multi-purpose mobility platform that is mass-producible, based on inexpensive, reliable sensors and a configurable human tracking system. As a result, the unit price is approximately 50% of the launch prices of other mobility products, and additional cost savings are possible through component optimization in the future. In addition, more added value will be created through the distribution of integrated mobility platforms that can be combined with various usable modules to meet a variety of user needs, such as cargo transportation, wheelchair power kits, and mobile monitors.
Supply chain management is a subject that has an increasing importance due to the developments in the global markets and technology. In this paper, a fuzzy multi-objective linear programming model is developed for the supply chain of a company dealing with procurement, storage, filling, and distribution of liquefied petroleum gas (LPG) in Turkey. The model intends to determine the quantities of LPG to be procured, stored, filled to cylinders, and transported between the plants and demand centers for six planning periods. In this model, which aims to minimize both total costs (sum of procurement, storage, filling, and transportation costs) and total transportation distances, demand quantities of the main demand centers and decision maker's aspiration levels about objective functions are fuzzy. After comparing the results obtained from the model with those obtained by using different methods, it is concluded that the proposed method can be applied to real world problems practically and it may be used in this type of problems in order to generate an efficient solution.
Ship optimal design is a multi-objective decision-making process and its optimal solution does not exit in general. It is a problem in which the decision-maker is very interested that an effective solution is how to be found which has good characteristic and is substituted for optimal solution in a sense. In the previous methods of multi-objective decision-making, the weighting coefficients are decided from the point of view of individuals which have a bit sub-jective an unilateral behavior. in order to fairly and objectively decide the weighting coeffi-cients, which are considered to be optimal in all system of multi-objective decision-making and satisfactory solution to the decision-maker, the pater presents a method of applying the Technology of the Biggest Entropy. It is proved that the method described in the paper is very feasible and effective be means of a practical example of ship optimal design.
Xu, Xiang;Huang, Qiao;Ren, Yuan;Zhao, Dan-Yang;Yang, Juan
Smart Structures and Systems
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제23권3호
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pp.279-293
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2019
To ensure high quality data being used for data mining or feature extraction in the bridge structural health monitoring (SHM) system, a practical sensor fault diagnosis methodology has been developed based on the similarity of symmetric structure responses. First, the similarity of symmetric response is discussed using field monitoring data from different sensor types. All the sensors are initially paired and sensor faults are then detected pair by pair to achieve the multi-fault diagnosis of sensor systems. To resolve the coupling response issue between structural damage and sensor fault, the similarity for the target zone (where the studied sensor pair is located) is assessed to determine whether the localized structural damage or sensor fault results in the dissimilarity of the studied sensor pair. If the suspected sensor pair is detected with at least one sensor being faulty, field test could be implemented to support the regression analysis based on the monitoring and field test data for sensor fault isolation and reconstruction. Finally, a case study is adopted to demonstrate the effectiveness of the proposed methodology. As a result, Dasarathy's information fusion model is adopted for multi-sensor information fusion. Euclidean distance is selected as the index to assess the similarity. In conclusion, the proposed method is practical for actual engineering which ensures the reliability of further analysis based on monitoring data.
A multi-purpose canister (MPC) was developed for the purpose of transportation, storage and disposal of spent nuclear fuel (SNF) and has the advantage of minimizing repackaging between management stages of SNF. Considering the typical rock characteristics in Korea, a disposal canister is expected to contain 4 assemblies of Pressurized water reactor (PWR) SNF. The capacity of the MPC should be similarly designed with the disposal canister. However, the MPC with four SNF assemblies is expected to be less efficient in transporting and storing compared to a large-capacity canister. Therefore, a preliminary concept was derived for an auxiliary equipment that can transport and store multiple MPCs in a large overpack. A previously derived concept from US was thoroughly reviewed, and the preliminary concept was revised considering domestic situations including crane capacity and others. In addition, the safety of the normal transportation and storage of the MPC placed in transportation and storage overpack was evaluated with the auxiliary equipment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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