본 연구는 CCTV(Closed Circuit Television) 촬영범위에 영향을 주는 카메라 사양 및 위치 등 설치 요인에 대한 변수를 고려한 3차원 시뮬레이션 개발을 목적으로 한다. 현재 각 지자체는 방범, 교통, 산불감시와 같은 다양한 공공분야에서 CCTV를 운영하고 있다. 그러나 현재로서 CCTV의 설치는 신규입지의 선정을 위한 분석적 기법의 활용보다는 결정권자의 경험에 의존하여 최종 입지가 선정되고 있는 실정이다. 또한 최근에는 여러 기관이 운영하는 개별 CCTV의 다목적 또는 공동 활용의 중요성이 강조되고 있다. 위에 제시된 상황을 해결하기 위한 방법 중 하나로 이용 목적에 적합한 CCTV 사양 선택 및 최적입지분석 방법론의 필요성이 커지고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 기존 연구들의 CCTV 입지점 선정 및 촬영범위 구현 방법의 장단점을 분석하여 이를 보완한 3차원 시뮬레이션 기법을 개발하고자 하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 CCTV 촬영범위 산정을 위해 기존 연구의 단점을 보완할 수 있는 요인을 도출하고, GIS기법을 활용하여 도출 요인을 적용한 3차원 촬영범위 분석을 하였다. 도출된 요인은 카메라의 화각에 영향을 주는 촬상소자의 크기와 초점거리, 촬영범위에 관련된 설치 높이 및 설치각 등 총 8개이었다. 위 요인들을 적용한 3차원 시뮬레이션 기법을 ArcObject와 Visual C#을 이용하여 자동화하였다. 이를 이용하여 CCTV 사양에 따른 촬영범위를 시뮬레이션 할 수 있었으며, 신규 설치 시 최적 배분된 입지점의 도출 또한 가능하였다. 이에 본 연구의 결과는 CCTV의 사양 선택 및 입지점 도출을 위해 결정권자의 합리적인 의사결정을 제공할 수 있을 것이다.
최근 국내철도역사 인프라의 다변화(환승, 쇼핑 등)로 이용객이 증가하고 있는 반면, 이를 고려하지 못한 철도역사 설계로 이용객의 철도역사에 대한 만족도 수준은 낮아지고 있는 실정이다. 예를들어, KTX 광주송정역의 경우 2015년 개통 이후 이용객이 약 3배 이상 증가하여 역사 내 이용객 혼잡과 같은 불편함을 초래하고 있다. 본 연구에서는 철도역사 이용시설의 적정규모 산정을 위하여 도로공학의 설계시간계수 개념과 보행 시뮬레이션을 활용한 분석을 시행하였다. 이를 위해서는 분석과정을 크게 2단계로 구분하였다. 1단계는 교통학적 측면에서 도로설계 시 이용되는 설계시간계수의 방법론을 인용한 철도역사 이용객 산출, 2단계는 보행 시뮬레이션을 통하여 철도역사 시설물별 서비스수준 분석을 시행하였다. 분석결과 보행 시뮬레이션 활용으로 철도역사 시설물별 서비스수준 분석 가능여부가 검증되어 향후 역사 설계 시 시설물별 적정 서비스수준 따른 면적 제시가 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 고속도로 졸음쉼터 현황 조사 및 문제점 도출을 통해 졸음쉼터의 제원 산정 및 설계기준 수립을 위한 개선안 제시를 목적으로 한다. 고속도로 졸음쉼터 진입부를 감속변이구간, 감속차로, 진입연결로로 분류하고, 진출부는 진출연결로, 가속차로, 가속변이구간으로 분류하여 차량의 본선 주행속도, 진출입연결로의 시 종점부 주행속도, 감속도 및 가속도 등을 고려하여 구간별 적정길이를 산정하였다. 또한 졸음쉼터 주차부를 주차형태, 횡단구성 주차공간의 길이 등으로 구분하고, 실제 졸음쉼터를 이용하는 차량의 이용률, 중차량 비율, 졸음쉼터 내 설계속도 등을 고려하여 합리적인 설계기준을 정립하였다. 본 연구를 통해 제시된 고속도로 졸음쉼터 설계기준은 향후 졸음쉼터 계획 및 재정비 시 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 고속도로 졸음쉼터의 규정 및 산정 결과를 고려한 졸음쉼터의 설치기준 정립은 휴게시설 및 고속도로 교통사고 예방은 물론 이용률 증가 및 안전성 측면의 향상을 가져올 것으로 판단된다.
최근 10년간 전세계적으로 아스팔트 포장을 재활용하는 기술이 급속도로 확산되고 있으며 노후 아스팔트 포장을 폼드 아스팔트 또는 유화 아스팔트를 사용하여 현장에서 바로 100% 재활용하는 현장 상온 재생 아스팔트 포장기술이 다양하게 적용되고 있다. 특히, 아이오와 주에서는 교통량이 적은 지방도로에서 기존 포장의 수명을 연장 시켜주는 현장 상온 재생 아스팔트 공법을 많이 적용하고 있다. 일반적으로 현장 상온 재생 아스팔트 포장층은 수분의 침투나 교통하중으로부터 보호하거나 포장설계를 만족시키기 위해 가열 아스팔트 포장으로 덧씌우기를 한다. 일반적으로 현장 상온 재생 아스팔트 포장층 위에 가열 아스팔트 포장으로 덧씌우기 할 시기는 대부분에 감독자들은 일정한 양생기간 또는 최대 함수비에 근거하여 결정하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 감독자가 최적에 덧씌우기 아스팔트 포장 시기를 결정할 수 있도록 현장 상온 재생 아스팔트 포장층의 현장 함수비를 간단하게 측정하여 덧씌우기 시기를 결정할 수 있는 수분 감소계수를 개발하는 것이다. 먼저, 현장 상온 재생 아스팔트 포장층의 함수비를 TDR 함수량계를 사용하여 측정하였고 현장 상온 재생 아스팔트 포장이 시공되는 기간 동안에 강우량, 대기온도, 습도, 바람속도 등 기상정보를 수집하였다. 마지막으로 현장 상온 재생 아스팔트 포장의 초기 함수비, 대기온도, 습도, 바람속도를 변수로 하는 수분 감소계수를 개발하였다. 실제 현장 상온 재생 아스팔트 포장에서 측정한 값을 사용하여 개발한 수분 감소계수는 감독자가 연속적으로 현장 상온 재생 아스팔트 포장층의 함수비를 측정하지 않고 최적의 덧씌우기 포장 시점을 결정할 수 있다.
도로와 교량을 관리하고 유지보수 하는 일은 전 세계의 도로 관리자들에게는 중요한 문제이며, 차량 주행의 안전성을 확보하고 도로유지 비용의 증가를 막기 위하여 세계의 여러 나라에서 다양한 시책이 이루어지고 있다. 아시아에서도 이러한 유사한 노력을 해왔으며 최근에는 차량 중량에 대한 시책이 한국과 일본 등에서도 본격화 되고 있다. 본 연구에서는 이러한 여건에 기여하기 위해서 불균등 간격으로 막대 모양 센서(Piezo Quartz 방식)를 설치하여 높은 정확성으로 동적 축중량 계측을 가능하게 하는 기술을 개발하였으며, 실제 도로에서 축중량과 총중량 등의 계측 정확도를 평가하였다. 축중량과 총중량 등의 계측 정확도는 센서의 배치 수에 따라서 차이가 있다. 본 연구에서는 자동단속을 실현하기 위하여 총중량 계측 정확도의 오차범위를 ${\pm}5%$ 이하의 목표로 개발을 하여 8-point 계측 시스템에 의해 그 목표를 달성했다. 그러나, 이 시스템이 널리 이용되기 위해서는 용이하게 보급되어 질 수 있도록 적합한 시스템 규모로 사이즈를 소형화하는 것이 무엇보다 시급하다. 따라서, 계측의 정확성과 시스템 규모(계측점 수)와의 관계를 평가하였고, 최적의 계측점 수로써 3-point 측정을 제안하여 그 성능을 실제의 도로상에서 평가를 하였다. 또한, 본 연구에서는 대형 차량의 성능 향상에 따른 고속화에 대하여 평가 및 검토를 하였다.
현재, 3GPP, IETF 등에서 차세대 네트워크(NGN, Next Generation Network)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 다양한 생활 패턴에 따른 빈번한 이동성에도 불구하고, 원하는 서비스를 항상 원하는 시간, 장소에 구애받지 않고 자기가 소유하고 있는 단말을 이용하여 서비스를 받기를 원하는 사용자의 요구사항을 반영하기 위해 차세대 네트워크(NGN)는 다양해지는 어플리케이션 개발에 대응하기 위해 IMS(IP Multimedia Subsystem)가 구축되고 있으며, 또한 펨토셀/WiBro/3G등의 다양한 무선 억세스 네트워크로 구성된 계층적 네트워크 구축되고 있다. 이와 같이 무선 멀티 억세스 네트워크로 구성된 계층적 네트워크에서의 사용자가 네트워크 선택하기 위해서는 기존 무선품질 이외에 사용자 프로파일과 네트워크 부하량 등을 고려한 최적의 네트워크 선택 기준이 필요하다. 또한 핸드오버의 판단을 멀티모드 단말에서 수행하는 기존 방법 사용할 경우 발생할 수 있는 핸드오버 핑퐁현상을 억제하고, 보다 정확한 계층적 핸드오버를 수행하기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 멀티모드 단말 개발의 용이성과 다양한 억세스 네트워크의 선택 및 등록에 관한 고려사항을 검토하여, 사용자 프로파일을 반영하여 IMS를 포함한 계층적 네트워크에서의 SIP-MIH(Session Initiation Protocol-Media Independent Handover)를 기반으로 하는 무선 멀티 억세스 네트워크의 선택 기법과 계층적 핸드오버 절차에 대해 제안한다.
도심지내 기존터널을 단면확대 시공하는 경우, 터널내 교통흐름을 유지하기 위하여 '${\sqcap}$'형태의 프로텍터를 설치한다. 터널내 프로텍터를 설치하면 터널 측벽하부에서 작업공간이 협소하여 록볼트 시공이 불가능해 질 수가 있다. 본 연구는 터널의 측벽하부에서 록볼트를 시공하지 않고 숏크리트만으로 보강하여 터널단면을 확대된 할 경우, 터널구조물의 안정성과 보강되는 최적의 숏크리트 두께를 제시하는데 목적이 있다. 본 연구를 위하여 3차선 NATM 도로터널을 4차선 NATM 도로터널로 확대 시공하는 경우에 대하여 수치해석을 수행하였다. 수치해석결과, 4차선 NATM 도로터널의 측벽하부에서 록볼트를 시공하지 않은 경우의 천단변위와 상반 내공변위는 록볼트를 시공한 경우와 거의 유사하였다. 다만, 하반 내공변위 및 숏크리트 응력은 록볼트를 시공하지 않은 경우가 록볼트를 시공한 경우보다 최대 0.57 mm 및 최대 1,300 kN/$m^2$ 크게 나타났다. 터널 측벽하부에서 록볼트를 시공하지 않아 추가 발생한 하반 내공변위와 숏트리트 응력은 25 cm인 기본 숏크리트 두께의 20%(25 cm${\rightarrow}$30 cm)만 증가시켜도 저감시킬 수 있다.
본 연구에서는 제철소에서 발생되는 전기로 산화슬래그로써 제철 슬래그 골재를 사용한 SMA 혼합물에 대한 역학적 특성을 평가하였다. 실험 변수는 일반골재와 제철 슬래그 골재 10mm 및 13mm이다. 슬래그 골재의 기본 물성과 품질(비중, 흡수율등)은 KS기준을 만족하였다. 아스팔트콘크리트 혼합물의 역학적 실험을 수행한 결과, 슬래그 골재 혼합물은 최적아스팔트 함량이 일반 골재 혼합물 대비 낮게 도출되었으나 다른 품질 기준은 모두 만족하였다. 제철 슬래그 골재 혼합물이 일반 골재 혼합물 대비 다소 높은 값으로 측정되었고, 모든 시편에서 동적안정도 시험은 2,000pass/mm 기준을 만족하였다. 또한, 제철 슬래그 골재 혼합물의 회복탄성계수는 일반 골재를 사용한 혼합물에 비해 개선된 값을 나타내었다. 이에, 하중 재하 이후 회복하는 속도가 향상되어 차량의 반복적 통행하중에 따른 공용성능 개선 효과가 있을 것으로 판단된다.
밀집도가 높은 국내 기존 도심지를 대상으로 공동구를 새로이 계획할 경우에는 정량적 평가지표에 의한 타당성 평가시스템과 경제성 평가를 이용한 최적 설계용량 결정 등의 합리적인 의사결정 과정이 필요하다. 그러므로 이전 연구에서는 도심지 유형별 특성을 고려한 의사결정 계층구조를 구성하고 정량적 평가지표 항목에 대한 계층의사분석(AHP)을 통해서 개별 상위지표(3개) 부문과 하위지표(16개) 항목의 중요도 가중치를 제시하였다. 또한 도심지 공동구에 적합한 비용 편익 분석을 위해서 교통사고 감소효과, 차량소음 저감효과, 사회 경제적 손실 등의 3개 항목을 새로이 추가하여 10개의 편익 항목, 8개의 비용 항목을 고려한 경제성 평가방법이 제시되었다. 본 연구는 도로관리, 공공시설, 도시환경 부문의 하위 16개 평가지표의 중요도 가중치를 활용한 정량적 타당성 평가방법을 제시하고 서울시 주간선도로 123개 구간을 대상으로 타당성 평가를 실시하였다. 또한 타당성 평가결과와 경제성 평가결과를 비교하여 문제점을 분석하고 두 평가결과의 조합에 의한 종합평가 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제시된 정량적 타당성 평가와 경제성 평가시스템의 로직을 프로그래밍하여 개발할 예정인 설계용량 최적화 프로그램은 도심지 공동구의 계획 및 설계 단계에서 활용되며 궁극적으로 도심지 공동구 활성화에 기여하게 될 것이다.
본 논문에서는 제도적으로 운영 중인 터널내 CCTV들로부터 실시간으로 들어오는 영상들을 최신 딥러닝 알고리즘을 이용, 학습시켜 다양한 조건의 터널환경에서 돌발 상황을 감지하고 그 돌발 상황의 종류들을 분류해 내는 시스템 개발을 위한 사전검토 연구를 수행하였다. 사전검토 연구를 위해, 2개의 도로현장의 교통류 CCTV영상 일부를 이용하여 가용한 전통적인 영상처리기법으로 영상내부로 집입하는 차량을 감지하고, 이동경로를 추적하여 일정 시간간격의 이동 차량의 좌표와 시간정보를 추출하고 학습자료를 구성하였다. 각 차량의 이동정보는 차선변경, 정차 등 6가지의 이벤트 정보와 연계된다. 차량 이동정보와 이벤트로 구성된 학습자료는 레질리언스(resilience) 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습하였다. 2개의 은닉층을 설정하고, 각 은닉층의 노드수에 대한 9개의 은닉구조 모델을 설정하여 매개변수 연구를 수행하였다. 본 사전검토의 경우에는 첫 번째, 두 번째 은닉층 노드수가 각각 300개와 150개로 설정된 모델이 합리적으로 가장 추론정확도가 높은 것으로 평가되었다. 이로부터 일반화되기 매우 힘든 복잡한 교통류 상황을 기계학습을 이용하여 어떠한 사전 규칙설정 없이도 교통류의 특징들을 정확히 자동으로 감지할 수 있는 가능성을 보였다. 본 시스템은 시스템의 운용을 통해 지속적으로 교통류 영상과 이벤트 정보가 늘어난다면, 자동으로 그 시스템의 인지능력과 정확도가 자동으로 향상되는 효과도 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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