해운 항만 분야에서의 환적화물은 항만 물동량의 증가와 고부가가치 산업의 활성화를 통해 국가 및 지역 경제발전에 긍정적인 영향을 미치는 중요한 화물이다. 하지만 최근 중국의 경제성장 및 지속적인 항만 개발로 인해 중국으로 직기항하는 대형선박이 증가함에 따라 우리나라의 환적 물동량은 점차 감소할 것 이라는 예측결과가 제시되고 있다. 우리나라의 경우 항만 물동량 예측을 통해 항만 개발 계획이 수립되고 있으며, 일반적으로 환적화물이 전체화물의 40%를 차지할 것이라는 전제하에 개발을 추진하기 때문에 환적물동량 예측은 중요한 과제이다. 하지만 기존의 연구들은 항만 경쟁력의 변화를 고려하지 않고 과거 실적치를 통하여해 환적화물을 예측한 연구들이 대부분이다. 이러한 측면에서 본 연구에서는 SD기법을 통해 동태적인 관점에서 항만 경쟁력 지수 및 환적 물동량 변화치를 예측하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구 수행 결과 2030년에는 한국의 경우 약 2천만TEU의 환적화물이 처리될 것으로 예측 되었으며, 중국의 경우 약9,000만TEU, 일본의 경우 약 250만TEU의 환적화물이 처리될 것으로 전망되었다. 즉 한국과 중국의 경우 연평균 4%, 6%의 성장세를 보여 환적화물 처리량은 지속적으로 증가할 것으로 예상되지만, 일본은 연평균 1%대의 증가세를 보여 일정수준으로 유지될 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 컨테이너 항만의 환적화물 유치 및 경쟁력 확보를 위한 기초자료로 사용될 수 있다.
본 논문은 LTE-A 시스템과 같은 상향링크 다중사용자 환경에서 시변채널을 적절한 복잡도와 좋은 성능으로 추정할 수 있는 적응형 다중안테나 채널추정 기법을 제안하였다. 제안하는 채널추정기가 다양한 시변채널 환경 및 트래픽 패턴에서도 좋은 채널 트래킹 성능을 제공할 수 있음을 보인다.
This paper presents an algorithm capable of detecting free space for the autonomous vehicle navigation. The algorithm consists of two main steps: 1) estimation of longitudinal profile of road, 2) detection of free space. The estimation of longitudinal profile of road is detection of v-line in v-disparity image which is corresponded to road slope, using v-disparity image and hough transform, Dijkstra algorithm. To detect free space, we detect u-line in u-disparity image which is a boundary line between free space and obstacle's region, using u-disparity image and dynamic programming. Free space is decided by detected v-line and u-line. The proposed algorithm is proven to be successful through experiments under various traffic scenarios.
비행자료처리시스템은 항공기의 안전 운항을 위한 비행전문, 관제사 입력 정보 등의 각종 비행자료를 처리하고 배포하는 시스템이다. 본 논문에서는 현재 국내에서 진행되고 있는 차세대 항공관제시스템 개발과 관련하여 비행자료처리시스템에 적용하기 위한 항공기 항적 추정 및 위치 오차 발생 시 보정하는 방법에 대한 요구사항을 정의하였다.
Dynamic instability of the railway bridge can cause track irregularities and be directly connected with unstable passenger comfort and derailment of the train. Europe and Japan had studied on this problem for a long time since 1960's, Results of those studies are reflected in recent Eurocode and the bridge design code of Japanese railway bridges. However, even though some traffic safety requirements were applied in Kyoung-bu highspeed railway by French engineers, we experienced many difficulties from insufficient information of criteria background and application procedures. In the present study, various studies will be presented for the estimation of dynamic performance will be proposed and procedures and methods of estimation will be shown.
KIM, Jin Tae;CHANG, Myungsoon;SON, Bongsoo;DOH, Tcheol Woong
대한교통학회지
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제20권3호
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pp.159-168
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2002
미국 도로용량편람(HCM)은 감응식 신호운영의 평가를 위하여 감응식 현시의 평균녹색시간 추정을 요구하고 있고 그 부록에서 제시한 평균녹색시간 추정모형을 적용할 것을 권장하고 있다. 이 모형은 감응식 신호운영의 기능적 특징을 반영하는 유일한 분석모형이지만 그 모형식에는 (1)대기행렬처리시간의 추정, (2)적신호우회전 교통량(Right turn on red)의 영향, (3)공유차로 비보호 좌회전의 영향에 있어 개선요소를 포함하고 있다. 본 연구는 이러한 HCM모형의 개선요소를 분석하고 수정하여 새로운 평균녹색시간추정모형을 제시한다. 다양한 교통상황, 기하구조상황, 현시조합상황을 가상 설정하여 총 234개의 감응식 신호운영시나리오를 구축하고 이로 파생되는 1,196개의 감응현시를 실험자료로 사용하였다. 각각의 시나리오를 Corridor Simulation(CORSIM)모형으로 모의실험한 결과를 기준으로 삼아 HCM 분석모형과 본 연구에서 제시하는 분석모형의 추정력을 비교하였다. 제시된 모형의 전산적용은 Average Green time Estimation(ACE) 프로그램을 개발하여 적용하였고, HCM모형은 미국 University of Florida에서 개발된 ACT348 프로그램을 사용하여 적용하였다. 예측된 결과는 비보호좌회전이 허용되지 않는 신호현시 집단(1,118개)과 허용되는 신호현시 집단(78개)으로 나누어서 비교하였다. HCM모형의 경우 각각의 집단에 대한 설명력이 0.56, 0.57로 결과된 반면 본 연구를 통해 새롭게 제시된 모형의 설명력은 각각 0.90. 0.86으로 결과되었다.
본 연구는 도로의 기능 및 통행특성. 차로수, 연평균일교통량 등을 고려하여 설계시간계수와의 관계를 살펴보고 적정 확률분포형 선정과 K값을 추정하였다 이를 위해 2005년도 상시 교통량 조사지점에서 수집된 교통자료를 이용하여 14개의 확률분포형을 적용하였다. 각 확률분포형은 최우도법을 이용하여 매개변수를 추정하였으며 각 분포형별로 매개변수 적합성 조건을 검토하였다. 적정 확률분포형의 결정은 chi-square검정을 통하여 대상 분포형의 기각유무를 판단하였으며. 그 결과에 대해 우선순위를 정하여 적정 확률분포형을 선정하였다. 그리고 각 유형별 AADT에 따른 적정 K계수를 추정하였다. 그 결과, 지방부 2차로 및 4차로. 도시부, 관광부도로의 적정 확률분포형은 각각 Pearson V, LogLogistic, LogLogistic, Extreme value 분포로 분석되었으며 적정 K계수는 각각 $0.1{\sim}0.2,\;0.09{\sim}0.14,\;0.07{\sim}0.13,\;0.1{\sim}0.2$로 추정되었다.
신뢰성 있는 통행시간 예측을 위해 DSRC로부터 수집된 통행시간에서의 이상치(outlier) 필터링은 필수이다. 통행시간 예측을 위해 사용되는 보편적 기법인 TRANSGUIDE는 특정 분석 시간동안 통행시간의 변동이 크게 발생하는 조건에서 수집데이터의 이상치 제거를 효율적으로 처리하지 못하는 문제점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 TRANSGUIDE의 한계점 을 보완할 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. TRANSGUIDE가 특정 분석 시간대 충분한 데이터 관측이 어려울 경우 Median Absolute Deviation(MAD)를 이용하여 이상치 제거를 위한 새로운 유효 분석 영역을 설정하였다. 새로운 분석 영역 설정 후 특정 시간대 교통 조건하에서 최대 허용 가능한 이상치를 고려한 변수 ${\alpha}$, ${\beta}$를 제안하였다. 변수 ${\alpha}$, ${\beta}$를 추정하기 위해 과거 데이터와 도로 구간의 특성을 반영하였다. 개발된 알고리즘은 수도권 일반국도 3호선, 2013년 1월 1달간 DSRC 데이터가 존재하는 다차로 일반국도에 적용하였다. 누적상대도수를 이용하여 모형의 정산 수행 후 성능에 대해 정량적 평가를 수행하였다. 개발된 알고리즘은 기존의 TRANSGUIDE가 특정 조건, 즉 일정 분석 시간동안 교통 조건이 급하게 변동되는 구간에서 이상치 제거에 취한한 점을 보완하는 것으로 판단되었다. TRANSGUDIDE가 특정 조건에서 통행시간 예측이 어려울 경우 본 개발 알고리즘은 활용될 것으로 판단한다.
기존의 DDHV는 양방향 시간교통량의 합으로부터 K계수. D계수를 도출하여 산정하고 있다. 이로 인해 설계순위와 실제순위의 차이, DDHV 산정값의 오차, DDHV의 불규칙한 변동 등의 문제점이 있다. 본 연구에서는 서로 독립적인 두 방향(상행, 하행)의 교통량 중 중방향 시간교통량에서 설계대상 순위를 결정하여, K계수와 D계수를 분리하지 않고 동시에 적용하는 방법(비분리방안)을 제시하였다. 일반국도 상시조사지점 360개 지점에 대하여 30순위를 기존 DDHV 산정방법(분리방안)으로 분석결과 다음과 같은 오차가 나타났다. - 설계순위와 실제순위가 357지점(99.2%)에서 불일치 - 실제순위 특성 : 평균 80순위, 최대 1,027순위. 최소 2순위 - 설계순위와 실제순위의 오차분포 : 10시간 내(30$\pm$10시간)가 106지점(29.4%). 254지점(70.6%)은 30순위와 $\pm$10순위이상 오차 발생 - DDHV 산정값의 오차율 : 평균 8.4%, 최대 46.7% 반면, 비분리방안은 설계순위와 실제순위가 전체 지점에서 일치하고 DDHV 산정값의 오차율이 "0"이므로, AADT가 정확한 것을 전제할 경우 비분리방안에 의해 설계시간교통량 산정시 평균 50순위, DDHV 8.4%의 오차 개선효과가 있는 것으로 분석되었다.것으로 분석되었다.
본 연구에서는 교통수요분석의 중요한 오차요인 가운데 하나인 존 체계 구축에 따른 교통수요 추정 결과의 영향을 국가교통DB 전국 지역 간 자료를 이용하여 실증적으로 살펴보고 이를 통하여 현재 배포되는 Network 수준 및 해당사업(고속도로, 국도, 국지도 및 지방도 / 차로수)에 따른 적정 존 체계 수준, 내부 통행비율 수준 등에 대한 결과를 비교분석하였다. 더불어, 존 체계 수준에 따라 교통수요 추정 결과의 정확도가 도로위계, 도로용량별로 어떻게 달라지는지를 검토하였다. 마지막으로, 국가교통DB의 전국 지역 간 자료의 적정한 존 체계 수준을 제시해 보았다. 본 연구에서는 사회경제변수를 고려한 적정 Centroid의 위치와 Connector 연결지점 및 개수 등 존 체계를 구축하였으며, 존 체계 구축이 교통수요 추정에 어떤 영향을 미치는지를 살펴보기 위해 F-test와 상관계수 분석, 평균통행거리 및 통행시간분석, 오차율 분석, 총 주행거리 분석 등을 수행하였다. 분석 결과, 도로위계, 도로용량에 따라 적정 존체계 수준이 다양하게 나타났다. 즉, 현재의 시군구 단위 존 수준에서 추가적인 존 세분화를 수행할수록 국도, 국지도 및 지방도 / 편도 1차로 도로의 교통수요 추정 결과 신뢰성이 전반적으로 개선됨을 확인할 수 있었다. 특히, 신뢰성 높은 교통수요 추정 결과를 확보하기 위해서는 되도록 읍면동 단위의 존 수준까지 존 세분화를 수행할 필요가 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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