우리나라의 도시부철도(광역 및 도시철도)는 첨두시간대의 집중률이 매우 높은 편이다. 이 경우 도로 교통에서는 차량의 통행시간이 증가함에 따라 혼잡비용이 발생하지만, 운행시격이 정해져 있는 도시철도에서는 열차 내부의 승객 증가로 인해 승객의 신체적 정신적인 비효용(disutility)이 발생함에 따라 승객의 쾌적성이 감소하게 된다. 새로운 노선의 건설, 현재 노선의 보수 및 확장 등으로 인해 도시철도의 용량이 증가하여 승객의 쾌적성이 증가하는 경우 도로 철도 부문사업의 (예비)타당성조사 표준지침 수정 보완 연구(제4판)에서 제시하고 있는 편익 항목으로는 승객의 쾌적성 변화에 따른 편익을 산출할 수 없다. 이에 본 연구에서는 승객의 쾌적성에 영향을 미치는 요인들에 대해 살펴보고, 차량 내 혼잡 완화에 따른 승객의 편익을 산출하고자 한다. 설문조사를 통해 수집된 승객의 지불용의액(WTP) 자료를 이용해 Tobit 모형을 추정한 다음, 승객의 쾌적성 편익을 추정한다.
급속한 경제발전에 따라 중국 베이징에서 교통혼잡이 심각한 문제로 대두되고 있다. 혼잡통행료는 도로의 정체를 해결해주는 매우 효율적인 방법인데, 이의 시행에 있어 가장 중요한 과제는 혼잡통행료의 산출모형을 개발하는 것이다. 기존연구와 달리 본 논문은 이론적 논의에 그치지 않고 세 가지의 현실적 문제, 즉, 통행속도와 밀도의 관계, 통행의 시간비용, 최적통행량 산정방법의 도출에 집중하였다. 먼저 회귀분석을 통하여 통행속도와 밀도의 관계를 파악하고, 이어 설문조사 결과를 이용하여 통행의 시간비용을 추정하였다. 또한 수요곡선에 대한 정확한 정보가 없더라도 시행착오를 거쳐서 최적통행량을 산정할 수 있음을 보였다. 마지막으로 베이징 제2순환도로의 혼잡통행료 책정시스템을 설계하고 요금의 적절한 징수방안을 제안하였다.
빅데이터의 가치가 중요하게 인식되면서 정부를 비롯한 공공기관, 민간기업 등이 빅데이터에 관심을 가지기 시작하였다. 과거와는 다르게 다양한 데이터의 원천이 있고, 이러한 데이터의 융합을 기반으로 한 다양한 기획 및 분석기법이 등장하게 되면서, 빅데이터는 새로운 고급 정보의 창출 및 의사결정 고도화 기반으로 자리매김할 것이 확실하다. 본 연구는 다양한 대책에도 불구하고 개선되지 않는 지하철 혼잡도 문제에 대한 대안을 모색하는 것이다. 이에 본 연구는 서울시의 공공데이터를 활용하여 서울시 지하철의 혼잡도를 개선할 수 있는 방안에 대해 탐색적 접근을 시도하였다. 연구는 서울시 공공데이터 분석을 오픈 소스 R을 통해 이루어졌다. 분석 결과 혼잡도가 높은 지하철 역을 중심으로 운행하는 버스 노선을 신설하는 정책 대안을 도출하게 되었다.
The success of road haulage, in dominating the surface movement of freight, is now threatened by increased traffic congestion, falling average motorway speeds and rising in logistic costs. As a result, Government as well as companies, which use or operate logistics service, is now looking to rail to provide an alternative. First, we surveyed the bottlenecks and desired betterments to rail transport, which were indicated by rail and road transport users. Through the analysis of customers' needs survey. this paper is focused in the basic framework fur the rail freight transport, which could be helped to promote the efficiency associated with moving freight by rail.
Purpose: The purpose of this study is to analyze air quality and carbon emissions in developing countries, particularly Myanmar, and explore the impact of transportation on CO2 emissions during peak hours relative to free-flow conditions. Method: This study conducted a traffic survey in two major cities in Myanmar to quantify carbon dioxide emissions from the transportation sector, using IPCC's tier 1 and tier 2 approaches, with statistical analysis performed using Python 3 and Microsoft Excel for comparative analysis of critical factors in CO2 emissions. Result: The result of this study is an estimate of the vehicle kilometers traveled (VKT) and fuel consumption in Yangon city for the year 2019, based on data from various sources including the Myanmar Statistical data base, YUTRA project survey, and Ministry of Electric and Energy. The study also analyzes the average travel time index (TTI) for the four roads in Yangon, which indicates the impact of congestion on vehicle travel time and CO2 emissions. Overall, the study provides important insights into the transport sector in Yangon city and can be used to inform policies aimed at reducing greenhouse gas emissions and improving traffic conditions. Conclusion: The study concludes that congestion plays a significant role in increasing fuel use and emission levels in the road transport sector in Myanmar. The analysis provides valuable insights into the impact of the sector on the environment and emphasizes the importance of addressing congestion to reduce fuel use and emissions. However, the study's scope is limited to Yangon city and Mandalay city, and some mean values may not accurately represent the entire country and other developing countries.
In real time applications, due to their effective cost and small size, wireless networks play an important role in receiving particular data and transmitting it to a base station for analysis, a process that can be easily deployed. Due to various internal and external factors, networks can change dynamically, which impacts the localisation of nodes, delays, routing mechanisms, geographical coverage, cross-layer design, the quality of links, fault detection, and quality of service, among others. Conventional methods were programmed, for static networks which made it difficult for networks to respond dynamically. Here, machine learning strategies can be applied for dynamic networks effecting self-learning and developing tools to react quickly and efficiently, with less human intervention and reprogramming. In this paper, we present a wireless networks survey based on different machine learning algorithms and network lifetime parameters, and include the advantages and drawbacks of such a system. Furthermore, we present learning algorithms and techniques for congestion, synchronisation, energy harvesting, and for scheduling mobile sinks. Finally, we present a statistical evaluation of the survey, the motive for choosing specific techniques to deal with wireless network problems, and a brief discussion on the challenges inherent in this area of research.
최근 무선통신의 대중화가 증가함에 따라 이동 컴퓨팅 환경에 대한 관심이 나날이높아가고 있지만 무선망의 특징을 고려한 프로토콜의 개발은 미흡한 상태이다. 유선망에서 널리 통용되고 있는 TCP는 packet 손실의 원인을 혼잡(congestion)에 의한 것으로 간주하여 혼합제어(congestion control)나 회피(avoidance)메카니즘을 이용하여 packet 의 회복 (recovery)에 적절히 대응하고 있다. 하지만 무슨망에서의 packet 손실은 handoff나 높은 bit 에러율에 의한 것으므로 기존의 TCP를 그대로 적용하게 되면 불필요한 메카니즘 호출로 인한 throughput의 저하를 가져오게 된다. 이런 성능 저하를 해결하기 위하여 무선망에 적합하도록 TCP를 개선하는 움직임이 세계적으로 일어나고 있으며, 이를 크게 단대한 프로토콜, split-connection 프로토콜, 링크 계층 프로토콜로 나눌 수 있다. 본 논문은 이러한 흐름의 여러 가지 대표적인 프로토콜들을 비교.분석하였다.
Wired and wireless communication technique is growing rapidly. As the number of communication users is larger problems such as network congestion and signal interference between users are getting most important, There have been researches that try to solve them by control theoretic approaches. They apply various control theories to the control issues of communication. this paper surveys these researches and classifies them into ATM TCP/IP and wireless communication according to the target. The feedback control model of each communication protocol is shown and related researches are summarized and analyzed.
고속도로 우회는 명절이나 연휴 등 교통수요가 집중되는 시점에 운전자들이 정체되는 고속도로 일부구간을 우회하여 국도 및 지방도를 이용하는 것을 의미한다. 기존에는 영업소 출구차량 우회 설문조사를 통해 우회행태를 분석하였으나 적은 설문조사 샘플로 인해 실 우회율 산정에는 어려움이 존재하였다. 이에 본 연구에서는 DSRC 기반 경로형 데이터를 활용해서 실 우회율 산정, 우회 시 통행시간 개선 효과, 그리고 고속도로 본선 소통상황과의 상관관계 등 '내-외내', '내-내' 우회행태에 대한 실증연구를 수행한다. 추석전날 및 당일 주요 우회도로인 기흥동탄IC→오산IC, 서평택IC→월곶JC에 대해 승용차, 버스 및 화물차를 포함한 3종 차량의 우회행태를 분석한 결과, 본선의 정체시간대에서 우회도로 이용률이 점차 증가하였다. 본선 정체가 극심한 경우에는 우회도로 이용 시 통행시간이 개선되었지만, 본선 정체가 극심하지 않는 시간대는 오히려 우회도로 이용 시 통행시간이 증가하였다. 또한 고속도로 본선 소통상황과 실 우회율의 상관관계는 음의 상관성을 가지며, 이는 본선의 정체 행태와 일치함을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 기존의 설문조사에 기초했던 우회행태 연구의 한계를 극복할 수 있으며, 교통수요가 집중되는 고속도로 구간의 우회전략 수립 등에 활용되어질 수 있을 것으로 판단된다.
다양한 첨단장비의 도입과 함께 도로의 실시간 소통 정보는 운전자뿐만 아니라 도로의 관리자에게도 필수적인 정보로 자리 잡고 있다. 혼잡정도를 표현하는 기존의 방법은 소통원활/서행/정체 등 3단계로 관리자 측면의 판단에 의하여 이루어진 것이며, 각 단계를 구분하는 값들이 달라 운전자에게 혼란을 주고 있다. 본 연구에서는 교통상황을 표현하는 기존의 3단계 혼잡기준에 대한 운전자 인지를 알아보기 위하여, 운전자 설문으로부터 적정 교통상황 표현 단계수 및 기준 통행속도를 찾고자 한다. 이를 위하여 연속류인 고속도로를 대상으로 운전자에게 다양한 소통상황에 대한 녹화 동영상을 보여주고 혼잡판정 단계와 통행속도 기준 값에 대한 설문조사를 실시하였다. 설문 분석결과, 운전자들은 고속도로의 현 3단계 혼잡판정보다 세분화된 4단계 혼잡판정을 선호하는 것으로 나타났고, 각 단계별 표현 용어는 정체, 지체, 서행, 원활이 선정되었다. 4단계 혼잡판정에 대한 통행속도 경계는 22km/h, 48km/h, 74km/h로 분석되었고, 현실적인 운영을 위해 20km/h, 50km/h, 75km/h를 단계별 경계 기준 값으로 제안하였다. 이번 연구결과는 고속도로 교통정보 제공기관들에게 보다 세분화된 혼잡판정 기준으로 활용될 수 있으며, 교통정보 제공시 운전자 중심으로 개선하기 위한 근거자료로 사용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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