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.
교통부문의 지속가능성(sustainability)을 유지하기 위하여 대중교통중심의 도시개발(transit oriented development, TOD), 자전거나 보행 등 녹색 교통수단의 이용활성화, 그리고 차량운행시 배출되는 온실가스(green house gas) 를 감축하는 정책 등 다양한 방안들이 제시되고 있다. 이중 온실가스 배출량에 대한 다양한 연구들이 제시되고 있으나, 교통측면의 행태적인 분석에는 한계를 가지고 있다. 본 연구는 교통측면에서 좀 더 행태적인 측면을 고려한 온실가스 배출량 추정식을 제시하는 것이 연구의 목적이다. 즉, 특정 존에서 발생하는 차량으로 인한 온실가스 배출량을 기종점간 통행수요(travel demand for each OD pair)와 통행거리(travel distance)를 반영하여 결정한다. 여기서 기종점간 통행수요는 통행비용의 함수로 중력모형(gravity model)을 이용하여 구해지며, 통행거리는 평균 통행거리가 아닌 기종점간 실제 통행거리를 고려한다는 점이 기존 연구와 차이가 된다. 또한, 본 연구에서 제시하는 온실가스 추정식의 적용성과 활용성을 검토하기 위하여 통행비용에 대한 온실가스 배출량의 민감도(sensitivity)와 탄력성(elasticity)을 유도하며, 정책적 측면에서 온실가스를 감축하기 위한 온실가스 통행료(green house gas pricing)의 부과 효과에 대해서도 검토해 본다.
본 연구는 교통수요 추정에 관련된 사회경제적 통계자료와 여러 기관에서 발표된 Data를 바탕으로 TCS OD의 통행특성을 반영한 전국 교통수요를 추정하였다. 추정된 교통수요의 신뢰성을 검증하기 위해 전국을 8개권역으로 구분하여 권역별로 통행량을 비교하였으며, 통계적인 오차분석 기법을 이용하여 관측교통량과 배정교통량의 차이를 비교하였다. 그리고 추정된 교통수요의 통행시간분포(TLFD)와 주요도시간 통행소요시간을 분석하여 2-D와 3-D기법으로 추정된 교통수요의 신뢰성을 검증하였다. 신뢰성분석 및 검증결과 본 연구에서의 상황하에서는 3-D기법이 2-D기법보다는 TCS OD의 통행특성 및 패턴을 잘 반영하는 것으로 분석되었지만, 3-D기법이 전적으로 우수하다라고 단언할 수는 없을 것 같다.
현재 철도계획에 이용되고 있는 교통수요예측 지역간기종점(OD)자료는 국가교통데이타베이스(KTDB)를 이용하고 있다. KTDB의 자료는 우리나라 지역간 총통행량을 조사한 후 도로, 철도, 항공등으로 배분하는 방법을 이용하고 하고 있다. 그러나 철도의 경우는 철도역이 기존의 존과 일치하지 않거나 1개존에 다수의 철도역이 존재하여 Connector가 연결되지 않아 적용 방법상에 문제점이 있는 것으로 나타났다. 이로 인해 KTDB를 이용한 철도부분의 교통예측은 다른 교통수단에 비해 신뢰성이 크게 떨어지고 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 검토 분석하고, 신뢰성을 높이기 위해 집계모형(Aggregate Model) 기법을 활용한 철도의 교통수요예측 방법(직접수요추정 : Direct Demand Estimation)을 제안하였다. 본 연구에서는 집계모형에 지역간의 인구, 거리, 산업체종사자수, 자동차대수, 도로연장등 사회경제지표의 연관성을 분석하여 철도분야 수요예측의 오차를 최소화할 수 있는 방법을 연구하였다.
교통혼잡 문제가 점점 심각해짐에 따라 대중교통의 중요성은 날로 부각되며, 대중교통을 지원하기 위한 정책들이 속속 입안되고 있어 대중교통을 심도 있게 분석할 수 있는 틀의 개발은 필연적이라 할 수 있다. 이에 본 연구는 대중교통 통행배정모형 개발과 대중교통 기종점통행량(OD) 추정을 목적으로 수행되었다. 대중교통 통행배정모형의 개발부분에서는 기존의 대중교통 통행배정모형이 개별차량과 다른 대중교통의 특성을 정확히 반영하고 있지 못하다는 한계를 극복하고자, 최적경로 탐색에는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 통행량 배정에는 로짓모형을 기반으로 한 확률적 통행량 배정모형(Stochastic Network Loading Model)을 이용하여 TATSN 모형을 개발하였다. 그리고, 대중교통 기종점통행량의 추정은 전통적인 기종점통행량 추정 방법인 기종점조사 방법이 시간과 비용이 과대하게 소요된다는 단점을 인식하여 관측통행량을 이용하여 추정하는 방법을 제안하였다.
본 연구에서는 거시적 넓은 지역에 대한 교통 분석과 부분상세지구(sub-area)의 교통 분석을 서로 단계적으로 연계하며 상호 교통 환경 변화에 대한 영향을 동시적으로 함께 반영하여 방법을 제안했다. 이와 같은 거시적-미시적 연계 분석을 위해 거시적 네트워크 분석, sub-area analysis, 가구통행실태의 출발시각 자료, 부분상세지구의 경계지점에서 시간대별 관측 링크 교통량 자료를 융합 분석함으로써 부분지구에 대한 동적 O/D 교통량을 추정하는 실무적 방법을 제안하였다. 이렇게 추정된 동적 O/D 교통량을 입력 자료로 하여 부분상세지구에 대해 미시 교통류 시뮬레이션 분석을 실행함으로써 다양한 국소적 지구의 교통정책 분석을 가능하게 하였다. 이와 같은 미시적 동적 분석은 거시적 네트워크 분석으로는 파악할 수가 없었던 대기행렬, 교차로 지체, 차량 간 상충 등의 분석을 가능하게 한다. 따라서 교통정책의 효과를 미세한 교통현상 변화까지 분석이 가능하도록 하였다. 또한 본 연구에서는 실제 사례연구를 통해 거시적-미시적 연계 분석에 의한 부분상세지구 미시교통류 시뮬레이션 결과의 현실 설명력에 대한 검증 분석도 수행하여 미시적 동적 분석의 정책 활용 가능성에 대한 참고적 자료를 제공하였다.
VMS(Variable Message Sign)는 도로의 이용자에게 하류부의 교통정보를 제공하여 운전자의 경로선택을 위한 의사결정정보와 목적지까지 이동하기위하여 소요되는 통행시간정보를 제공한다. 하지만, VMS에 표출할 수 있는 정보의 개수는 표출면수에 의한 제약이 있기 때문에 신중하게 결정되어야 한다. 지금까지 기 구축된 이벤트의 메시지 표출우선순위는 발생된 이벤트의 심각도만을 고려하여 우선순위 규칙을 적용하고 있다. 하지만 VMS를 더욱 효율적으로 운영하기 위해서는 통행수요가 많은 경로에 교통정보를 우선적으로 제공할 때 그 정보의 수혜자가 가장 많을 것이다. 그러므로 실시간으로 기종점을 파악하여 더욱 많은 운전자가 경로선택이 가능한 정보를 제공받을 수 있도록 정보제공 전략을 수립할 필요가 있다. 본 연구에서는 주도로와 진출입 램프의 검지기 데이터를 이용하여 시간분할 기종점 추정방법론으로 통행수요를 추정하였으며, 추정된 기종점자료를 바탕으로 정보제공 우선순위를 결정할 수 있는 정보제공 전략을 소개하였다.
폐색영역 탐지(Occlusion detection)와 중간값 필터(Median filter)를 조합한 새로운 움직임 추정 기반의 프레임율 변환(Frame rate up-conversion based on motion estimation) 기술을 소개한다. 움직임 추정은 움직임 벡터(Motion vector)를 얻기 위해 수행한다. 그 후 폐색영역 탐지방법은 폐색된 부분에서 움직임 벡터를 개선한다. 폐색된 영역에서는 잘못된 움직임 벡터를 찾을 가능성이 높으므로 움직임 벡터 의존율이 적은 중간값 필터를 적용하고, 비폐색된 영역에서는 움직임 벡터가 연속적이고 신뢰도가 높으므로 BDMC(Bi-Directional Motion Compensated interpolation)를 적용하여 보간 영상을 생성한다. 양방향 움직임 벡터를 사용하는 BDMC는 움직임 벡터의 연속성과 신뢰도가 높을수록 좋은 결과를 얻는다. 실험결과에서 제안된 알고리즘이 기존의 방법보다 더 나은 성능을 갖는다. 실험에서의 평균 PSNR(Peak signal to noise ratio)은 테스트 시퀀스들에 대하여 BDMC 대비 약 0.16dB 향상되었다.
본 연구는 3~7MHz 사이의 단파대역에서 200Hz이하의 대역폭을 가지며 출현빈도가 극히 낮은 신호를 자동 식별하기 위한 기본 연구이다. 이를 위하여 1차적으로 100KHz대역에서 0dB정도의 OOK신호에 대하여 그 존재유무를 판단하는 검출과 추정 방법에 대하여 기수한 것이다. 검출과 추정 과정에서 OOK변조 신호에 잡음이 혼입되어 오염된 상태에서 LOD와 E-C는 약 77%를 상관함수 패턴모형 방법은 약90%를 올바르게 판정하였다.
Even if there are no causing factors such as car crash and road works, traffic congestion come from traffic growth on the road. In this case, estimation of traffic flow helps find the solution of traffic congestion problem. In this paper, we present a optimization model which used on traffic equilibrium problem and studied the problem of inverting shortest path sets for complex traffic system. And we also develop pivotal decomposition algorithm for reliability function of complex traffic system. Several examples are illustrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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