본 논문은 교통망에서 관측 링크 교통량, 미관측 링크의 이용자평형 정보를 이용하여 O-D행렬을 수학적으로 생성하는 모형을 제시하고 있다. 교통량이 관측되지 않은 링크로부터 이용자 평형 상태에서 추출 가능한 정보를 바탕으로 일련의 논리적 연산을 거쳐 실제교통량에 근접하는 서브알고리듬을 유추하여 O-D행렬 추정의 정확도와 연산의 일관성을 제고하였다. 이를 위해 이용자평형상태에서 새로운 정리(Theorem)와 보조정리(Lemma)를 유도하여 적용하였다. 모형의 시험은 3개의 초기 O-D 행렬과 3개의 미관측 링크 교통량 시나리오를 각각의 모형에 적용하여 그 결과를 비교하였다. 적용 결과 본 논문에서 제시된 모형은 기존의 이용자균형 접근방식의 모형emf에 비해 추정된 O-D값의 실제 값과의 차이(O-D Trip RMSE)가 현저히 감소되는 것을 확인하였다.
Personal broadcasting utilizing Vtuber, a virtual creator made of 2D or 3D avatars, has recently appeared and is growing in popularity. Vtuber is a virtual person who broadcasts on the Internet using 2D or 3D avatars with real-time motion capture and computer graphics technologies. While the personal broadcasting industry utilizing Vtuber is proliferating, related studies have mainly concentrated on technical issues. Therefore, in this study, the antecedent factors that form the technical characteristics and virtual creator characteristics of Vtuber personal broadcasting are derived using the Stimulus-Organism-Response (S-O-R) model. Then the effect of these factors on viewer pleasure and satisfaction, which lead to increased paid sponsorship is to be examined. Furthermore, we investigate how this influencing mechanism fluctuates based on the avatar type (2D vs. 3D). This study contributes to empirical examinations of viewers' paid sponsorship intention in Vtuber personal broadcasting through the S-O-R model. It also offers insights that technological or virtual creator characteristics could improve viewers' pleasure, satisfaction, and even paid sponsorship.
이 연구는 우리나라에서 현재까지 사용되어 온 (수단O/D기반)화물수요추정법의 문제점 인식을 바탕으로 P/C기반 화물수요추정법과 비교 분석을 수행하였다. 우리나라 화물수단O/D는 화물의 최초기점과 최종종점 간 운송을 수단별 통행으로 나누어 인식하면서 접근트럭통행(Access/Egress Truck Trip)에 대한 정보가 누락되어있다. 이러한 이유로 수단O/D기반 화물수요추정법은 화물의 복합수단운송을 반영하지 못하는 단점이 있다. 이에, 본 연구는 우리나라 컨테이너 화물을 중심으로 P/C표와 복합수단선택모형을 추정하여 P/C기반 화물수요추정법을 제시하고, 기존 사용되어 오던 수단O/D기반 화물수요추정법과 기종점쌍 간 전환량, 수단통행물동량, 링크물동량을 비교하였다. 비교 결과 P/C기반 화물수요추정법은 복합운송을 제대로 모사하지 못하는 기존 수단O/D기반 화물수요추정법의 문제점을 해결할 수 있는 것으로 평가되었다.
본 연구에서는 기종점 기반의 열간 냉간 시동 배출량 추정 모형과 기법을 제시하였다. 본 모형은 기존 링크 기반의 모형과 달리, 교통특성을 현실적으로 고려한 냉간 시동 배출량을 함께 추정할 수 있는 장점이 있다. 본 모형을 가상의 녹색교통 정책에 적용한 결과, 열간 시동 배출량은 기존 모형의 적용결과와 큰 차이가 없는 것으로 나타난 반면, 냉간 시동 배출량은 기존 모형의 적용결과에 비해 약 5배 많은 것으로 나타났다. 그리고 본 모형에 의해 추정된 연간 사회적 편익은 기존 모형에 의한 37.9억원 보다 약 48% 많은 56.2억원으로 추정되어, 기존 녹색교통 정책이 대기질 개선 측면에서 저평가 받았다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 녹색교통 정책에 대한 대기질 평가 결과의 객관성을 향상시킬 수 있으며, 보다 다양한 교통-환경 정책에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.1194-1198
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1993
Active roll control can improve handling and ride comfort. Dynamic characteristics of the hydraulic actuators for active suspension, which can be modeled as the 1'st order time lag system, hinders the performance improvement. To overcome this shortcoming a predictive controller is designed based on 3 d.o.f. linear vehicle handling model. The effect of this controller is studied through the simulation based on 10 d.o.f. nonlinear vehicle model and the results is compared to that of feedforward controller which uses lateral acceleration as control signal.
Inferring and recognizing 3D objects form a 2D occuluded image has been an important research area of computer vision. The octree model, a hierarchical volume description of 3D objects, may be utilized to generate projected images from arbitrary viewing directions, thereby providing an efficient means of the data base for 3D object recognition. We present a fast algorithm of finding the 4 pairs of feature points to estimate the viewing direction. The method is based on matching the object contour to the reference occuluded shapes of 49 viewing directions. The initially best matched viewing direction is calibrated by searching for the 4 pairs of feature points between the input image and the image projected along the estimated viewing direction. Then the input shape is recognized by matching to the projectd shape. The computational complexity of the proposed method is shown to be O(n$^{2}$) in the worst case, and that of the simple combinatorial method is O(m$^{4}$.n$^{4}$) where m and n denote the number of feature points of the 3D model object and the 2D object respectively.
Cerebellar Model Linear Associator Net(CMLAN), a kind of neuro-net based adaptive control function generator, was applied to the problem of direct inverse calibration of three and six d.o.f. POMA 560 robot. Since CMLAN autonomously maps and generalizes a desired system function via learning on the sampled input/output pair nodes, CMLAN allows no knowledge in system modeling and other error sources. The CMLAN based direct inverse calibration avoids the complex procedure of identifying various system parameters such as geometric(kinematic) or nongeometric(dynamic) ones and generates the corresponding desired compensated joint commands directly to each joint for given target commands in the world coordinate. The generated net outputs automatically handles the effect of unknown system parameters and dynamic error sources. On-line sequential learning on the prespecified sampled nodes requires only the measurement of the corresponding tool tip locations for three d.o.f. manipulator but location and orientation for six d.o.f. manipulator. The proposed calibration procedure can be applied to any robot.
통행기종점(Origin-Destination)은 경로 선택 및 통행 배정 등 교통계획 측면에서 중요한 정보 중 하나이다. O/D 예측은 대부분 현장 조사나 가구 면접조사를 통하여 표본 O/D를 산출하고 이를 전수화하는 것이 전통적인 방법이고, 가로 교통량과 통행배정모형과의 상호관계 속에서 동적 O/D를 추정하고자 하는 연구도 있다. 그러나, 최근에는 휴대폰 보급의 괄목할만한 증대에 따라 휴대폰 정보를 이용하여 O/D를 추정하는 연구에 관심이 기울어지고 있다. 본 연구에서는 휴대폰 기지국 정보를 이용한 O/D 추정 방법론을 제시하고, 휴대폰 기지국 기반 O/D를 행정동 기반 O/D로 변환하는 방법론을 제시한다. 연구를 위해 청주시에서 운행중인 택시에 GPS 장비 및 휴대폰 거치대를 설치하여 GPS 위치 좌표, 휴대폰 기지국 좌표를 수집하였고, 이중 3주간의 자료를 디지털 맵에 맵매칭시켜 기지국 위치 기반 O/D와 GPS 위치 기반 O/D를 산출하였다. GPS 위치 기반 O/D를 이용하여 주간 O/D 통행패턴, 주중 O/D와 주말 O/D 통행패턴, 일평균 O/D와 오전${\cdot}$오후 첨두시 O/D 통행패턴 사이의 관계를 산점도 및 상관계수로부터 유추한 견과, 주중 O/D와 주말 O/D간에는 통행패턴의 차이가 있으며, 오전 첨두시와 오후 첨두시의 통행패턴 역시 차이가 아는 것을 확인할 수 있었다. 휴대폰 기지국 기반 O/D를 행정동 기반 O/D화하는 방법으로 GPS 분포비를 이용한 방법과 기지국 커버리지 면적비를 이용한 방법을 제시하였으며, 두 방법 모두 참 O/D라 생각할 수 있는 GPS 위치 기반 O/D와 크게 다르지 않은 것을 상관계수, 평균절대오차율(MAE), 제곱근 평균제곱오차(RMSE)를 통하여 확인하였다. 향후 휴대폰 정보만을 이용하는 경우에는 휴대폰 기지국 커버리지 면적비를 이용하는 방법을 이용하면 O/D를 추정할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 현재의 표본 택시 O/D를 전수화하는 방법도 제시하였다.
The estimation of real-time Origin-Destination(O-D) parameters, which gives travel demand between combinations of origin and destination points on a urban freeway network, from on-line surveillance traffic data is essential in developing an efficient ATMS strategy. On this need a real-time O-D parameter estimation model is formulated as a parameter adaptive filtering model based on the extended Kalman Filter. A Monte Carlo test have shown that the estimation of time-varying O-D parameter is possible using only traffic counts. Tests with field data produced the interesting finding that off-ramp volume predictions generated using a constant freeway O-D matrix was replaced by real-time estimates generated using the parameter adaptive filter.
관측교통자료의 수집이 실시간으로 가능해짐으로써 혼잡교통류에 대한 교통류 관련 변수들 간의 전이 과정 등 교통류 특성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 관측교통량을 이용한 O-D 추정방법에 대해서도 관심과 연구가 집중되고 있다. 이와 같이 고속도로의 교통류 특성을 보다 명확히 파악하여 동적 O-D를 구축할 수 있다면, 계획, 설계, 운영, 관리 등 다양한 분야에서 효율화를 도모할 수 있다. 하지만 동적 O-D 구축을 위한 기존연구에서는 다음과 같은 문제점이 지적되고 왔다. 첫째로, 동적 교통류 구현을 위해 교통시뮬레이션모형에 사전 O-D가 필요하며 동적 교통류모듈과 동적O-D추정모듈 간 Bi-level Problem으로 접근해야 한다는 점과 둘째로, 혼잡교통류 상황에 대한 특성이 반영되지 못하여 혼잡교통류 상항에 대한 예측력이 떨어지는 문제점이 지적되어 왔다. 본 연구에서는 기존의 문제점인 Bi-level Problem접근 방법을 해결하기 위해, VDS자료를 이용한 차량의 궤적을 추적하여 링크분포비율을 계산함으로써 반복적 수행이 없도록 하였으며 혼잡교통류 상황을 반영할 수 있도록 교통류 예측모듈을 구성하여 동적 O-D 예측모형을 구축하였다. 혼잡교통류에 대한 특성을 반영하기 위해 속도와해현상 및 혼잡 확산등 실제 혼잡교통류에 대한 분석을 통해 속도, 점유율, 교통량 등 교통류 변수들의 관계를 교통상황별로 구분하여 규명하였다. 본 연구에 적용된 모형은 동적 O-D 예측 및 추정모형에서 기존의 Bi-level Problem을 해소할 수 있어 적용이 용이하여 실제 검지기 자료를 활용하여 교통상황을 예측하게 되므로 혼잡교통류에 대한 예측력이 향상되었다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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