도시철도 출입구 규모는 이용자의 수요에 따라 산정되어야 하나, 우리나라는 일률적인 값을 적용, 출입구 위치에 따라 이용자의 편차가 많이 발생하여 불편을 겪는다. 최근 교통약자편의증진법에 의해 에스컬레이터, 엘리베이터 등의 이동편의시설의 설치가 의무화되고 있지만 기존 역의 경우 이용자 수요와 상관없이 설치 가능한 곳에 주로 배치가 되기 때문에 실질적으로 이용이 많이 불편하다. 이동편의시설 위치 및 규모가 역 설계 또는 건설시 반영될 수 있도록 본 연구에서는 역 출입구별 이용수요를 예측하여 출입구의 이동편의시설 규모 산정 모형을 정립하고자 한다. 이를 위해 역별 승하차 이용수요, 철도역 주변 용도별 건물 연상면적을 활용하여 1일 수요 예측을 위한 다중회귀모형식을 수립하였다. 추정된 모형의 검증을 위해 동대문역과 종각역의 실제 데이터를 이용하였으며, 추가적으로 국내외 에스컬레이터 산정식을 활용하여 출입구별 에스컬레이터 설치 규모를 비교/분석하였다. 그 결과 단일역을 대상으로 이용수요를 추정하는 것이 좀 더 정확하였으며, 종각역은 1번 출구에 상하행 에스컬레이터가 설치되어 있으나, 4번 출구에 설치하는 것이 타당한 것으로 분석되었다. 본 연구는 2018년 게재한 도시철도역 출입구 유출입 이용자 추정 모형 수립 논문의 발전된 형태로 향후 역 신설시 또는 이동편의시설물 설치 및 확장시 활용될 수 있을 것이라 판단된다. 더불어 현재 무분별하게 설치하는 에스컬레이터 설치 기준의 기초가 될 것으로 보인다.
본 논문에서는 엔틀러 구조를 가진 인천공항 터미널 지역에서 항공정보통신 무선 채널의 패스 로스 모델에 관해 연구하였다. 항공정보통신 주파수 밴드인 VHF/UHF 채널 중에 두 개의 주파수에 대해 전파 측정을 수행하였다. 현재 운영 중인 송신 사이트에서 변조 신호를 제거한 캐리워 파워를 송신하였으며, 전파 측정을 위해 수신기를 장착한 이동 차량을 이용하여 여객터미널 지역에서 전파 측정을 수행하였다. 송신 파워, 주파수, 안테나 위치 등은 현재 운용 조건과 같다. 패스 로스 계수 및 실험적인 패스 로스식은 기본적인 패스 로스 모델 및 하타 모델등을 이용하여 추출하였다. 엔트러 구조를 가진 터미널 지역에서 추출된 NLOS 패스 로스 계수는 128.2MHz 및 269.1MHz에서 각각 3.32 및 3.10이었고 예측 에러의 편차는 각각 9.69 및 9.65 이었다. 추출된 패스 로스 계수를 이용하여 여객터미널 지역에서 전파 패스 로스 식을 실험적인 패스 로스 계수을 도출하였으며 또한 다른 전파 패스 모델과 비교하였다. 이러한 결과는 항공정보통신 사이트 최적 위치 선정 및 항공정보통신 서비스 평가에 도움이 될 것이다.
전통적으로 나태한 학습에 해당하는 국소가중회귀(LWR: Locally Weighted Regression)모델은 입력변수인 질의지점에 따라 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 범위내의 학습 데이터를 대상으로 질의지점의 거리에 따라 가중값을 달리 부여하여 학습 한 결과로 얻은 짧은 구간내의 회귀식이다. 본 연구는 메모리 기반학습의 형태에 해당하는 LWR을 위한 점진적 앙상블 학습과정을 제안한다. LWR를 위한 본 연구의 점진적 앙상블 학습법은 유전알고리즘을 이용하여 시간에 따라 LWR모델들을 순차적으로 생성하고 통합하는 것이다. 기존의 LWR 한계는 인디케이터 함수와 학습 데이터의 선택에 따라 다중의 LWR모델이 생성될 수 있으며 이 모델에 따라 예측 해의 질도 달라질 수 있다. 하지만 다중의 LWR 모델의 선택이나 결합의 문제 해결을 위한 연구가 수행되지 않았다. 본 연구에서는 인디케이터 함수와 학습 데이터에 따라 초기 LWR 모델을 생성한 후 진화 학습 과정을 반복하여 적절한 인디케이터 함수를 선택하며 또한 다른 학습 데이터에 적용한 LWR 모델의 평가와 개선을 통하여 학습 데이터로 인한 편향을 극복하고자 한다. 모든 구간에 대해 데이터가 발생 되면 점진적으로 LWR모델을 생성하여 보관하는 열심학습(Eager learning)방식을 취하고 있다. 특정 시점에 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 내에 신규로 발생된 데이터들을 기반으로 LWR모델을 생성한 후 유전자 알고리즘을 이용하여 구간 내의 기존 LWR모델들과 결합하는 방식이다. 제안하는 학습방법은 기존 단순평균법을 이용한 다중 LWR모델들의 선택방법 보다 적합도 평가에서 우수한 결과를 보여주고 있다. 특정지역의 시간 별 교통량, 고속도로 휴게소의 시간별 매출액 등의 실제 데이터를 적용하여 본 연구의 LWR에 의한 결과들의 연결된 패턴과 다중회귀분석을 이용한 예측결과를 비교하고 있다.
본 연구에서는 고속도로 교량 바닥판 747개소의 GPR 데이터를 분석하여 주요 열화인자를 도출하고, 이들을 활용하여 교량의 공용연수에 따른 교량의 손상률을 추정하였다. 바닥판의 손상률 데이터를 공용연수에 따른 영향을 최소화하기 위해 공용연수에 따른 손상률 데이터를 선형회귀분석 모형을 사용하여 보정하였다. 보정된 바닥판 손상률과 강설일수, 강설량, 동결융해일수, 동절기평균기온, 고도, 제설제살포량, 환상교통량의 상관관계를 분석하였으며, 동결융해일수와 제설제살포량이 바닥판의 손상률에 지배적인 영향이 있음을 도출하였다. 동결융해일수와 제설제살포량을 동시에 고려하여 복합열화 상황 하에서 바닥판의 손상률 차트를 도출하고, 이를 기반으로 평균적인 예상 바닥판 수명을 도출하였다. 본 연구의 결과는 고속도로 교량의 유지관리 시에 현 교량상황별로 바닥판의 열화진전 상태와 전단면 개량이 필요한 시점을 예상할 수 있는 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
Various environmental problems due to rapid industrialization and urbanization have worsened to such an extent that they threaten the environmental restitution of the globe and become a critical international issue. Korean government has presented the concept of green growth as a new state vision for the next 60 years and is making efforts to solve these environmental problems. Daegu Metropolitan City has faced various environmental problems including overpopulation of the city, traffic pollution, household waste accumulation and the green zone problem because of the increase of urbanization over the last few decades. As such urbanization continues, the quality of residential environments is rapidly deteriorating and the intensive use of the land leads to an increase of building area, raising the temperatures of cities. There have therefore been demands for healthy, pleasant and satisfying residential environments and for the improvement of existing residential environments, and this demand has been fully recognized by society. Nevertheless, current residential complex developments concentrate only on raising the efficiency of land use. In related laws of the past (Daegu Metropolitan City, Urban Planning Municipal Ordinance as of October 10, 2003) an attempt was made to impose a standard to segmentalize the building-to-land ratio, floor area ratio and regulations of number of floors vertically. However, these laws have now been abolished and the regulations are being eased. The purpose of this study was to analyze the characteristics of the floating wind before and after the vertical segmentation of residential areas (Daegu Metropolitan City, Urban Planning Municipal Ordinance as of October 10, 2003) by using KLAM_21, a model that enables analysis and prediction of the flow and generation of cold wind. The purpose is also to present a plan to improve the quality of residential areas when developing a building lot and redeveloping housing areas.
Wesolowsky, Michael J.;Irwin, Peter A.;Galsworthy, Jon K.;Bell, Andrew K.
국제초고층학회논문집
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제1권1호
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pp.15-19
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2012
Occupant footfalls are often the most critical source of floor vibration on upper floors of buildings. Floor motions can degrade the performance of imaging equipment, disrupt sensitive research equipment, and cause discomfort for the occupants. It is essential that low-vibration environments be provided for functionality of sensitive spaces on floors above grade. This requires a sufficiently stiff and massive floor structure that effectively resists the forces exerted from user traffic. Over the past 25 years, generic vibration limits have been developed, which provide frequency dependent sensitivities for wide classes of equipment, and are used extensively in lab design for healthcare and research facilities. The same basis for these curves can be used to quantify acceptable limits of vibration for human comfort, depending on the intended occupancy of the space. When available, manufacturer's vibration criteria for sensitive equipment are expressed in units of acceleration, velocity or displacement and can be specified as zero-to-peak, peak-to-peak, or root-mean-square (rms) with varying frequency ranges and resolutions. Several approaches to prediction of floor vibrations are currently applied in practice. Each method is traceable to fundamental structural dynamics, differing only in the level of complexity assumed for the system response, and the required information for use as model inputs. Three commonly used models are described, as well as key features they possess that make them attractive to use for various applications. A case study is presented of a tall building which has fitness areas on two of the upper floors. The analysis predicted that the motions experienced would be within the given criteria, but showed that if the floor had been more flexible, the potential exists for a locked-in resonance response which could have been felt over large portions of the building.
본 연구는 신호교차로에 접근하는 운전자에게 실시간 안전서비스를 제공할 수 있는 서비스와 방법을 다루고 있다. 특히 신호기가 녹색-황색-적색으로 변동되는 구간에 운전자가 고의적으로 신호위반을 하거나 혹은 교통공학적 딜레마구간에 차량이 있을 때의 상황을 고려하였다. 연구에서는 신호교차로의 진입로에 다수개의 지점검지기가 설치되어 차량의 속도, 존재시각 및 위치정보를 실시간으로 검지될 경우, 신호현시의 변화에 따라 상기 차량이 위험차량인지를 판단하는 방법을 개발하였다. 이러한 모델을 평가하기 위해 미시적 시뮬레이션인 VISSIM에 지점검지기를 다수개 설치하여 유입교통량의 변화, 설계속도의 변화, 운전자 인지반응시간을 변화하여 수행하였다. 모형의 검증결과 모형의 예측값과 실제 시뮬레이션에서의 주행결과가 동일한 정분류율은 약 98.5%를 보이고 있고 실제 위험차량 중에 약 88.5% 가량을 예측하는 예측률을 보이고 있었다. 또한, 유입교통량의 변화, 설계속도의 변화와 운전자 인지반응시간의 변화에 따른 민감도를 확인할 수 있다. 이러한 일련의 서비스는 신호교차로의 안전을 위한 신규서비스로서 활용이 가능할 것으로 사료된다.
현재 서울시는 대중교통 활성화 정책에 따라 버스전용차로제도를 실시하고 있다. 과거 가로변버스전용차로 설치를 시작으로 현재에는 중앙버스전용차로 설치구간도 증가하고 있다. 본 연구의 목적은 이 중앙버스전용차로와 가로변버스전용차로에서 버스사고에 영향을 미치는 요인을 분석하는데 있다. 분석방법으로 교통사고가 확률적으로 극히 드물게 일어난다는 점을 생각하여 포아송 회귀모형과 음이항 회귀모형을 선택하였으며, 과산포 존재여부에 따라 음이항 회귀모형으로 최종모형을 정립하였다. 중앙버스전용차로구간은 버스노선수, 중앙차로 진출입 유형수, 중앙차로 정지선 후퇴유무, 중앙차로 정지선과 횡단보도 이격거리, 교통량, 가변차로 정류장 정차노선수 6개의 변수에서 버스사고에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 가로변버스전용 차로구간은 우회전 버스노선수, 상습 불법주정차 유무, 보행신호시간, 토지이용형태 4개의 변수에서 버스사고에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
안개는 대체수자원이 될 수 있으나 교통사고 위험을 높이고 공항 운영에 제약을 가하는 사회적 영향이 큰 기상현상이다. 본 연구에서는 1 km 미만 가시거리(시정)로 정의되는 안개 발생을 기상자료로 예측하는 지역 기계학습모형을 개발하고 그 예측력을 평가하였다. 전라북도 지역의 10개 기상청 지상관측소의 2017-2019년 시정 및 기상관측자료로 앙상블 분류기법인 Extreme Gradient Boosting (XGB), Light Gradient Boosting(LGB), Random Forests (RF)를 학습시켜 지역 안개 모형을 개발하였고 독립적인 2020년 자료로 모형의 사용성을 평가하였다. 그 결과, 학습·검증기간(2017-2019)에는 True Skill Score를 기준으로 가장 높은 예측력을 보인 방법은 LGB 기법이었지만 다른 두 모형에 비해 False Alarm Ratio가 컸다. RF 모형과 XGB 방법 역시 기존 연구에 상응하는 예측성능을 보이는 것으로 확인되었다. 2020년 자료를 입력해 안개 발생을 모의했을 때 세 모형의 예측성능은 2017-2019년 기간보다 떨어졌지만 모두 관측 안개일수의 공간분포와 일관되는 안개 위험을 예측했다. 세 기계학습모형은 안개위험이 상대적으로 높은 지역을 추출하는 기법으로 사용이 가능할 것으로 보인다.
도로는 현대사회의 기능이 물리적으로 작동하는 데 필수불가결한 요소이다. 교통상황정보에 비해 갱신 주기가 긴 도로공간 정보를 더 빠르고 정확하게 생성할 필요가 있다. 본 연구에서는 그 방법의 일환으로 아리랑 3호와 아리랑 3A호의 위성영상에 pan-sharpening 영상융합 기법을 적용하여 공간해상도를 향상시킨 영상자료를 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 semantic segmentation 기법을 활용한 도로 추출에 활용하고자 하였다. 확보한 영상은 U-Net 기반의 segmentation 기법에 매사추세츠 도로데이터와 함께 투입하여 훈련하였고 아리랑 위성 융합영상의 모델 적용 가능성을 평가하였다. 훈련 및 검증 결과, 모델에 투입하는 영상에 대해 일정한 조건이 유지되는 한 일정한 모델 예측 성능을 유지하는 것으로 나타났다. 따라서 그림자와 지표면 상태와 같은 모델에 영향을 미치는 주변 환경 조건의 영향을 최소화하는 방법을 적용하여 풍부한 훈련자료를 구성한다면 아리랑위성과 같은 위성 영상의 활용 가능성이 더욱 높아질 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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