지진은 교량과 도로 구조물들에 피해를 입혀서 교통시스템 운행전반과 지역경제에 심각한 피해를 초래하도록 한다. 지진위험도 분석방법은 안전도에 문제가 있는 고속도로 교량들에 대하여 구조물 보강공사를 실시하기 위한 우선순위 결정에 사용되어 진다. 지진위험도 분석방법들은 한 교량의 상대적 중요도를 결정하기 위하여 일일 평균교통량을 사용하고 있다. 본 연구는 도로붕괴시 교통시스템에 추가로 부과되는 시스템비용의 관점에서 수많은 교통량분석을 실행하는데 비용-효과적인 교통망 분석방법을 개발하는데 있다. 본 연구에서 개발된 교통망 분석방법의 핵심은 인공지능분야에서 개발된 연상기억모형의 사용이다. 본 연구에서 개발된 교통망 분석방법을 평가하기 위하여 7개의 교통죤으로 구성된 교통망이 구축되었다. 다양한 교통링크 붕괴 시나리오들이 지진으로 붕괴된 교통망에서의 교통량들을 추정하기 위하여 무작위로 선정되었다. 이러한 교통링크 붕괴 시나리오에 대한 교통량의 변화는 여러 연상기억모형들을 이용하여 예측하였고, 그 예측능력을 평가하였다. 다양한 시나리오로부터의 예측결과는 교통량 예측분야에서 연상기억 모형들의 적용 가능성을 보여주고 있다.
국내 국경 지역의 주요 도로에 낙석 장애물을 설치, 운영하여 적군의 이동을 방지하고 차단하고 있다. 그러나 접경지역의 개발로 인한 교통량 증가는 낙석으로 인한 도로 교통 혼잡, 교통 안전, 도시 미관 저하 등 많은 문제를 야기하고 있다. 따라서 본 연구는 단위별로 다르게 적용되는 낙석장해물 철거 및 교체 시설 설치 지침을 제공하고, 운영에 필요한 낙석 장해물 유지비에 대한 국방부의 정책 방향을 제시하고자 하였다. 본 연구에서는 낙석 장해물 제거 및 대체시설 설치에 관한 지침 연구의 일환으로 필수 낙하 장해물에 대한 표준 단가를 제시하여 암석 제거 여부를 판단 할때 판단 자료로 활용하고자 하였다.
비디오 데이터를 전송할 때 채널 대역 효율을 최대화하는 문제 때문에 ATM망에서 멀티미디어 통신의 중요한 사항은 효과적인 망입력 데이터들의 활용문제이다. ATM 망에서 MPEG 입력데이타의 효과적 대역폭 추정방식을 제안하였다. MPEG 데이터의 무작위, 대용량 특성으로 인하여 효과적으로 전송 대역폭을 할당하는 문제는 일반적으로 어려운 문제이다. MPEG 트래픽 스트림을 서비스처리 속도, 버스트 입력율, 버스트간 입력율, 버스트 주기, 버스트 간격 주기으 5가지 트래픽 파라미터를 사용하여 모델링하였다. 각 데이터 입력원의 전송대역폭을 추정할 수 있었으며, 버퍼의 큐(queue)용량을 줄이기 위하여 이 추정된 대역폭을 동기식으로 적용하였다. 많은 수의 가상 회로 접속을 다중화한 고속 링크의 망모델에서 적응 대역 할당 방식의 성능을 시뮬레이션 하였다. 그 결과 고정 대역 할당 방식에 비하여 큐잉 지연이 상당히 감소되었다.
도시부 도로의 혼잡 및 지체가 매년 증가 추세를 보이고 있는 중 국내외에서 교통네트워크 성능평가에 대한 관심이 높아지고 있다. 교통네트워크 성능평가의 대표적인 항목은 차량주행거리를 들 수 있다. 차량주행거리는 해당 도로를 이용한 모든 차량들의 이동거리 합으로 다양한 교통정책분석의 기초자료로 활용되고 있다. 본 연구는 국내 6대 광역시를 대상으로 차량주행거리 산정방법론을 정립하고 이를 적용하여 차량주행거리를 산정하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 6대 광역시 대상 수집된 도로교통량과 회귀크리깅을 이용하여 추정한 교통량 미수집 구간의 교통량을 활용하여 차량주행거리를 산정하였다. 도시부 도로의 네트워크 형상과 교통량 미수집구간 위치에 따라 본 연구에서 제시한 교통량 추정방법을 향후 차량주행거리 산정에 있어 큰 효용이 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 무선 메쉬네트워크(WMN)를 위한 동적 이동성 트래픽 환경에 적응하는 향상된 QoS 멀티캐스트 라우팅 스케줄링 기법을 제안한다. 이는 멀티미디어 응용에 대한 지연의 제약 조건을 제어함으로써 네트워크 QoS 문제를 처리하도록 한다. 멀티캐스트 그룹의 크기는 현재 네트워크 상태 및 QoS 요구사항 등에 따라 결정되며, 멀티캐스트 트리의 동적 재구성은 부분적 멀티캐스트 라우팅 방식 및 트래픽 예측 기법을 사용하는 전처리과정을 통해 이루어진다. 제안된 방법의 성능 평가는 적합한 지연시간 제한과 관련된 최적의 값을 선택함으로써, 임의로 생성된 가상 무선메쉬 네트워크 그래프에서 수행된다. 시뮬레이션 결과로 부터 제안된 QoS 멀티캐스트 라우팅 기법의 성능이 향상됨을 확인하였다.
교통량이 시간의 흐름과 관련이 있는 시계열 데이터라는 개념을 기초로 교통량 패턴을 시계열 분석을 사용하여 분해해 보고자 하였다. 교통량 패턴은 추세치(T)와 계절변동(S), 주기변동(C), 그리고 불규칙변동(I)으로 구분할 수 있었는데 본 연구에서는 불규칙변동을 기상요인을 통해 설명하려는 시도를 하였다. 왜냐하면 교통의 주체인 사람들 행태의 특성상 기상의 변화와 관련이 깊다고 판단을 내렸기 때문이었다. 기상요인으로는 일우량, 일조량, 풍속, 주야율 강설량, 기온 등 여러 가지가 있지만 교통량의 변화와 가장 관련이 깊다고 여겨지는 일우량과 최저기온을 이용하였다. 일단 시계열 성분을 분해하고 나면 이를 이용하여 AADT를 추정하게 되는데, 추정의 결과를 비교하기 위해 AADT 추정방법을 두 가지로 구분하였다. 즉, 기상요인을 사용했을 경우와 그렇지 않을 경우로 나누어 결과를 살펴보았다. 추정 결과를 비교하는 척도로는 RMSE와 U-test를 사용하였다. 결과를 보면 불규칙변동요인을 그대로 사용했을 때보다, 기상요인을 결합한 불규칙변동요인을 사용했을 때 더 추정력이 좋았다. 이것은 각 조사지점의 RMSE와 U-test값을 구한 후 그 지점의 AADT로 나누어 준 결과를 보고 알 수 있었다. 이 연구를 통해 우리는 불규칙변동요인 이용방법의 중요성에 대해 한번 더 생각해 보게 된다. 즉 그것을 설명하는 방법에 의해 기존보다 더 나은 모형을 얻을 수도 있다는 결론에 이르게 된다는 것이다.
최근 교통 물류 분야에서도 유비쿼터스 환경의 정보수집체계 및 이를 응용한 서비스 개발의 필요성이 매년 높아지고 있다. 프로브 차량과 무선통신기술을 활용한 교통정보 수집체계는 그 대표적인 사례로 차량의 기종점 자료를 이용하여 시간대별 OD를 산정하는 것이 가능하다. 그러나 프로브 차량 정보를 활용하여 산정된 OD는 시간적 공간적으로 변동되는 표본OD이기 때문에 이를 정적OD로 전환하기 위해서는 수집정보를 집적하여 적정 표본율을 산정하고, 표본OD를 전수화하는 과정이 필요하다. 본 연구는 제주시를 대상으로 수집된 실제 데이터를 표본OD 산정 및 전수화 알고리즘에 적용하여 표본OD를 산정하고 이를 전수화하였다. 각 링크별 관측교통량과 배분교통량과의 오차를 비교 검토한 결과 링크별 관측교통량 과 배분교통량의 평균 오차율은 22.9%, 상 하위 10%의 이상 자료를 제거한 후의 평균 오차율은 17.6%로 각각 나타났다. 본 연구는 기존OD가 존재하지 않는 지역에서 프로브 차량의 경로정보를 활용하여 정적OD를 산정하였다는 점과 적정 오차율 내 수렴을 위한 적정 표본율을 제시하였다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.
본 연구는 경북도내에서 발생한 4년간의 교통사고 자료를 대상으로 Empirical Bayes (EB) 방법을 이용하여 예상사고건수를 예측하였다. 경북도내 각 군과 시 지역의 교통사고는 대물피해환산법을 적용하여 심각도를 반영하였으며, EB 방법을 적용하기 위해 군집분석을 통해 유사한 지역을 선정하였고, 선정된 유사지역을 대상으로각 지역별 안전성능함수(SPF)를 도출하였다. 실제 사고건수와의 근원적인 확률분포를 일치시키기 위해 과분산 파라메타를 산출하였으며, 지역별 교통특성을 반영하기 위해 가중치를 적용하여 예상 사고건수를 예측하였다. 분석 결과 김천시, 영천시, 칠곡군 순으로 가장 높은 사고건수가 예상되는 반면, 군위군이 가장 낮은 사고건수가 발생할 것으로 예측되었다.
본 연구에서는 개별 차량의 차두 시간(time headway) 정보를 활용하여 고속도로 환경에서의 단일 링크에 대한 교통류 모형(flow-density diagram)을 추정하는 방법에 대해 탐구한다. 차두 시간 기반 교통류 모형(empirical flow-density diagram) 연구를 위해 차량용 비전 센서가 탑재된 실험 차량에서 9개월동안 수집된 데이터의 전처리 및 GIS 기반 맵 매칭을 수행한다. 기존의 교통류 모델식을 활용한 차두 시간 기반 교통류 모형(empirical flow-density diagram)의 검증을 위해, 차량 검지기 기반의 VDS(Vehicle Detection System) 데이터(loop detection traffic data) 기반 교통류 모형과 결과 비교 및 분석을 수행한다. 차두 시간 기반 교통류 모형의 추정 오차 원인을 분석하기 위해 각 교통류 모형의 차두 시간 및 차두 거리의 확률분포와 단위시간 교통량과 차량 밀도의 표준편차를 활용하였다. 분석 결과 링크 내 제한된 샘플 차량 대수 및 수집 데이터에 대한 주행환경 편향성이 추정 오차의 주된 요인이며. 이에 따른 추정 오차 개선을 위한 방법에 대해 제안한다.
u-Transportation (u-T) 환경은 차세대의 ITS로 간주되는 미래형 교통서비스로서 어디에서나 적절한 교통서비스를 제공하는 신 교통공간을 의미한다. 그러한 환경의 기초연구로서 본 연구는 기존 ITS에서 교통량 산출 방법을 검토하고, u-T 자료 수집환경(u-TSN)의 자료수집형태를 시뮬레이션으로 구현하여 ITS의 교통량 산정 결과와의 차이점을 연구하였다. 그 결과, u-T에서 단속류의 교통류율이 ITS보다 3.58% 높게 나타났으며, 평가지표 MARE와 MAE 값이 각각 31.4%, 31.1% 낮게 나타나고, 평가지표 균등계수는 1.9% 높게 나타나 상대적으로 u-TSN의 교통자료 집계가 더 우수함을 알 수 있었다. 이는 상류부 링크의 특정지점 교통량을 고려하지 못한 기존 방법론에 비해, u-T에서의 링크 특성이 잘 반영된 링크의 대표치라는데 의의 또한 있는바, 설계시간계수 등의 설계분야, 운영 분야 등에 보다 적절한 교통류율의 제공이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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