• 한국항해항만학회지
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• 제29권5호
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• pp.431-437
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• 2005

화물발생 예측을 위해 주로 이용된 방법은 교통존을 중심으로 한 공간단위의 접근기법이다. 또한 연구사례에 따라 물동량 전수화 방법에 차이가 있고 모형에 포함된 변수가 다른 경우가 많아 일관된 화물발생 예측에 어려움이 있다. 본 연구에서 시도한 물동량 단위 예측기법은 개별 사업체를 대상으로 유출${\cdot}$입하는 화물 물동량과 종업원수, 매출액, 연면적, 부지면적 등 사업체의 특성을 이용하여 사업체 단위로 화물발생을 예측하는 것으로 공간단위 접근기법보다 간편하고 다른 지역에 적용이 가능한 장점이 있다. 연구의 대상은 수도권에 소재한 사업체이며 매출액을 설명변수로 선정하여 회귀식을 추정하고 모형의 적합성을 검증하였다. 회귀모형의 형태는 지수형으로 매출액이 증가함에 따라 화물발생의 규모도 커지는 특징을 갖는다. 본 연구는 교통 존 단위가 아닌 사업체 단위로 화물발생을 예측하는 보다 미시적인 연구방법을 개발함에 의의가 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제45권6호
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• pp.314-324
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• 2021

환적화물 유치를 위해 전 세계 항만 간의 경쟁이 심화되고 있다. 하지만, 최근 중국의 해운부문 카보타지 정책 해제, 안전운임제시행 등 국내 항만의 환적화물 물동량 이탈이 우려되는 상황들이 발생하고 있다. 운영적 측면에서도 터미널별 환적 물동량의 불균형, 특정 시간대에 집중된 차량 등으로 인해 터미널 혼잡 및 차량 대기시간 문제가 심각하게 나타나고 있다. 본 논문에서는 타부두 환적운송 시스템으로 인해 발생하는 차량 대기시간 문제를 해결하기 위해 완충지역을 활용한 타부두 환적 컨테이너 운송 방식을 제안하고 문제에 대한 혼합정수계획 모형을 제시하였다. 부산 신항 데이터에 기반한 터미널 혼잡 패턴과 터미널간 운송 차량 반출입 패턴을 적용하여 다양한 작업량, 가용량 변동폭에 대해 완충지역 활용에 따른 효과를 분석하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권1호
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• pp.297-304
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• 2013

기후변화에 대응하여 수송부문의 탄소배출 저감노력이 세계적인 이슈가 되고 있다. 특히, 지역단위의 수송부문 탄소배출 저감전략의 수립 및 효율 집행을 위해서는 정밀한 탄소배출 인벤토리 구축은 필수적이나, 현재 도로교통의 특성과 수단의 다양성, 통행패턴의 복잡성 등 자료수집 한계로 신뢰성 있는 지역단위 인벤토리는 개략적 산정에 그치고 있는 실정이다. 본 연구는 이와 같은 문제점을 극복하기 위해 국가교통DB의 자료를 활용하여 지역단위 도로교통 탄소배출 인벤토리 구축 방법론을 제시하였다. 이를 위해 국가교통DB포함 자료 중 $CO_2$ 관련 속성을 파악하고, 이에 적합한 $CO_2$ 산정식을 도출하여 인벤토리 모형을 구축하였다. 구축된 모형의 적용성을 검토하기 위해 부산시를 사례로 2008년도 기준 도로부문의 탄소배출량을 산정하여 기존 연구결과와 비교분석하였다. 또한, 연구의 결과를 기초로 더욱 정밀한 인벤토리 구축을 위한 향후 연구방향을 제시하였다.

• 대한교통학회지
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• 제35권5호
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• pp.458-467
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• 2017

2014년 기준 국내 약 76% 이상의 화물이 도로를 이용하여 수송되고 있는 만큼 고속도로는 화물수송의 중추적 역할을 수행하고 있다. 그러나 고속도로에서 수송되는 화물자동차 및 화물의 규모를 가늠할 수 있는 지표의 산정방안에 관한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 한국도로공사에서 관리하는 스마트 제한차량 분석시스템(TCS, HS-WIM) 자료를 활용하여 산출 가능한 화물자동차통행실적(대${\cdot}$km/년), 화물수송실적(톤${\cdot}$km/년), 화물자동차 통행효율(대${\cdot}$km/km), 화물수송효율(톤${\cdot}$km/km) 총 4가지 지표를 선정하였다. 본 연구는 도로교통 통계를 활용한 구간교통량 기반 지표 산정방안과 고속도로 영업소 간 기종점교통량을 활용한 기종점교통량 기반 지표 산정방안의 장 단점 및 한계점을 제시하고 평가 및 검증하였다. 또한 고속도로 관리자 입장에서 스마트 제한차량분석시스템을 활용하여 실시간(1일, 1개월)으로 산출가능한 방법론을 제시한 것에 의의를 가진다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제2권1호
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• pp.25-40
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• 2003

본 논문은 신호교차로의 정지선 검지기를 위한 수동형적외선 검지기의 검지알고리즘의 개발이다 신뢰성 있는 교통상황정보의 획득을 위하여 수동형 적외선 검지기의 기존검지영역($1.8{\times}4.0m$)에 세부검지영역을 설정하여 신호교차로에서 교통상황정보(교통량, 점유시간, 비점유시간)를 수집하였다. 기존검지영역($1.8{\times}4.0m$)의 수동형 적외선 검지기와 본 연구에서 개발한 알고리즘을 적용한 수동형 적외선 검지기를 각각 기존PIR과 제안PIR로 명명하였다. 이와 같이 개발된 알고리즘은 교통량, 점유시간, 비점유시간, 속도 및 차로변경 유무 정보를 수집할 수 있으나 본 연구에서 알고리즘의 평가는 교통량, 점유시간 및 비점유시간으로 한정하였다. 개발된 알고리즘의 수행과정과 단계별 연구내용은 다음과 같다. (1) 제안 PIR의 검지영역은 $1.8{\times}4.0m$의 영역에 $1.8{\times}0.6m$ 영역 2개(검지영역 1, 검지영역 3)와 $1.8{\times}1.78m$ 영역 1개(검지영역 2)이 다. (2) 비디오 카메라 촬영자료는 모니터 상에 수동형 적외선 검지기의 검지영역과 동일하게 영역을 설정하여 비디오 프레임 분석을 실시하였다. (3) 검지영역 1과 검지영역 3으로 점유시간, 비점유시간, 속도자료를 수집하고, 검지영역 1, 검지영역 2, 검지 영역 3의 조합으로 차로변경 유무에 대한 정보를 수집할 수 있다. 알고리즘의 현장 적용성 검토 및 알고리즘 평가를 위하여 교통량, 점유시간, 비점유시간에 대한 평균절대편차(MAD), 평균절대비율오차(MAPE)를 정확도의 비교척도로 사용하였다. 그 결과 개발된 알고리즘을 적용한 제안검지기의 효과는 기존검지기보다 우수한 것으로 나타났고, 교통량, 점유시간 및 비점유시간은 각각 53$\%$, 40$\%$, 61$\%$의 개선효과를 보였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.187-196
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• 2010

본 논문의 목적은 장기적인 차량중량자료의 획득을 위하여 설치된 Weigh-In-Motion(WIM)시스템의 정확도를 개선하기 위한 온도영향 보정기법을 개발하는 것이다. 이를 위해 국내 교통량통계연보에 근거하여 중차량교통량이 많은 지역 중 한 곳을 선정하고 WIM 시스템을 설치하여 2010년 1월부터 차량의 중량자료를 획득하였다. 본 연구에서는 획득한 자료 가운데 5월부터 8월까지의 WIM 자료에 대하여 온도에 따른 영향을 보정하기 위하여 화물적재량에 따른 영향을 가장 덜 받아 상대적으로 일정한 중량값을 나타내는 10종 차량(5축 세미트랙터트레일러)의 첫 번째 축의 중량자료를 이용하였다. 이로부터 일평균, 최대 및 최저기온에 따른 보정식을 개발하였다. 마지막으로 새로 얻어진 차량중량자료를 분석하여 보정방법의 적정함을 나타내었고 재현주기별 극한하중 예측을 통해 보정 전,후의 자료값의 차이를 비교하였다. 이 연구의 결과는 WIM system으로 얻게 되는 장기적인 차량중량자료의 정확도를 향상시킴으로써 도로포장 설계 및 교량설계를 위한 설계차량활하중모형의 합리적인 선택에 기여할 것으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제18권4호
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• pp.75-85
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• 2000

본 연구에서는 도시부도로 신호교차로의 대기행렬을 단기(one cycle ahead)예측함에 있어 단일검지체계에 기반을 둔 한 지점의 시계열적 패턴을 갖는 검지자료(detection data)를 학습자료로 구성할 경우와 통합차량검지체계하에 기반을 둔 시공간적 상관관계를 갖는 검지자료를 학습자료로 이용할 경우를 가정하여 이에 대한 인공신경망의 학습능력과 예측능력을 비교하였다. 연구결과는 도시부도로 신호교차로상에서 차량군(platoon)의 이동에 따라 발생되는 시공간적인 상관관계를 갖는 교통류변수 $\ulcorner$상류유입교통량(k-1)->통행시간(k-1)->대기행렬(k)->유출교통량(k)->대기행렬(k+1)$\lrcorner$를 인공신경망의 학습자료로 구성할 경우, 교통류 패턴의 학습능력이 뛰어난 것으로 밝혀졌다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권8C호
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• pp.810-823
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• 2005

패킷 손실망을 통한 비디오 전송시 중복 패킷 전송에 의하여 복구에 소요되는 불필요한 시간지연을 방지하고 손실된 패킷에 대한 강인한 복구 성능을 얻을 수 있다. 그러나 이 방법의 단점은 중복적인 데이터 전송으로 전송 데이터량이 증가하여 망에서의 트래픽량을 증가시키는 것이다. 본 논문에서는 중복 전송 기법을 위한 효과적인 중복 데이터 생성, 패킷화 및 전송원리를 제안한다. 제안된 방법은 영상 재생을 위해 필요한 중요한 부호화 정보만을 중복 패킷화하여 전송함으로써 중복 데이터 생성을 위해 필요한 추가 비트량을 감소시킨다. 또한 중복 데이터 전송을 위해 필요한 패킷화 과정에서 이전 영상의 중복 데이터를 현재 영상의 패킷에 포함시켜 패킷화 하는 Piggyback 패킷화 개념을 도입하여 패킷 오버헤드를 급격히 감소시킨다. 실험결과를 통해 제안된 중복 패킷 전송 방법은 단일 패킷 전송 방법에 비해 적은 량의 추가적인 비트량으로 패킷 손실 환경에서 매우 우수한 복구 특성을 보임을 확인한다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제76권1호
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• pp.1-15
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• 2020

The aim of this paper is to simply present live load factor calculation methodology formulation with the addition of a simple new future load projection procedure to previously proposed two methods. For this purpose, Oregon Weigh-in-Motion (WIM) data were used to calculate live load factors by using WIM data. These factors were calculated with two different approaches and by presenting new simple modifications in these methods. A very simple future load projection method is presented in this paper. Using four different WIM sites with different average daily truck traffic (ADTT) volume, and all year data, live load factors were obtained. The live load factors, were proposed as a function of ADTT. ADTT values of these sites correspond to three different levels which are approximately ADTT= 5,000, ADTT = 1,500 and ADTT ≤ 500 cases. WIM data for a full year were used from each site in the calibration procedure. Load effects were projected into the future for the different span lengths considering five-year evaluation period and seventy-five-years design life. The live load factor for ADTT=5,000, AASHTO HS20 loading case and five-year evaluation period was obtained as 1.8. In the second approach, the methodology established in the Manual for Bridge Evaluation (MBE) was used to calibrate the live load factors. It was obtained that the calculated live load factors were smaller than those in the MBE specifications, and smaller than those used in the initial calibration which did not convert to the gross vehicle weight (GVW) into truck type 3S2 defined by AASHTO equivalents.

• 지적과 국토정보
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• 제48권1호
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• pp.123-138
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• 2018

서울시의 대기오염을 지속적으로 모니터링하기 위해, 그동안 환경부는 운영하고 있는 대기오염 측정망을 지속적으로 발전시켜왔다. 측정되는 대기오염 물질 중 미세먼지는 인체에 상당한 영향을 미치는데, 우리나라의 오염도는 OECD 국가 중에서도 두 번째로 높은 편이다. 따라서 본 연구에서는 측정된 미세먼지 농도 자료를 이용하여 서울시의 미세먼지 분포도를 PM10과 PM2.5에 대해 작성하고, 미세먼지 농도의 분포에 영향을 미칠 것으로 예상되는 공간적인 요인들과의 관계를 조사하였다. 반경 500m의 원을 포함하는 헥사곤을 기준단위로 하여 서울 전역을 구획화하고 보간법 중 거리반비례기법을 이용하여 미세먼지 농도분포도를 작성하였다. 출, 퇴근 시간대의 미세먼지 농도분포를 지역별로 분석하고, 토지이용도 및 교통량과의 관계를 분석하였다. 분석결과, PM10과 PM2.5의 농도분포는 지역별, 시간대별로 각기 다른 패턴을 나타내었고, 토지이용형태 측면에서는 상업지역 및 교통지역의 면적이 미세먼지 농도분포와 높은 관련성을 보였으며, 녹지의 유무도 농도의 분포 변화에 관계가 있는 것으로 판단되었다. 추후 세부적인 토지이용도 및 녹지분포도 등을 통하여 상관관계를 분석하면 미세먼지의 농도에 영향을 미치는 지역 수준에서의 공간요소를 밝히는데 도움이 될 것으로 기대된다.