3GPP에서는 HetNet에서 매크로셀과 스몰셀 간 송수신 전력 차이에 따른 트래픽 불균형을 완화하기 위해 업로드 자원이 더 효율적인 스몰셀을 선택하는 CRE (Cell Range Expansion)를 도입하였다. 그리고 이로 인한 신호 간섭 문제 해결을 위하여 ABS (Almost Blank Subframes) 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 매크로셀 내의 스몰셀의 개수와 CRE로 확장된 지역에 위치한 단말, 매크로셀 단말의 비율에 따라 ABS 비율을 산출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 LTESim 시뮬레이터상에 구현하여, 기존에 제안된 방법들과 성능을 비교하였다. 실혐 결과는, 제안된 방법이 기존 방법들과 비교하여 throughput 과 패킷 손실 성능을 향상시킴을 보여준다. 특히 성능 향상이 CRE 경계값에 의하여 달라짐을 보이고, 최적의 성능 개선을 구하기 위한 CRE 경계값이 존재함을 보인다.
고속도로는 중장거리 지역 간을 연결하는 자동차 전용도로로 철도 및 항공 수단보다 접근성과 이동성이 우수하여 화물 수송의 중추적인 역할을 담당하고 있다. 그러나 기존의 고속도로를 이용하는 화물수송실적은 차종 구분의 혼재, 개별 화물차량의 화물적재량 파악의 어려움으로 정확한 산정에 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 고속도로 온라인 데이터의 분석을 통하여 보다 신뢰성있는 화물수송실적 산정 방법론의 틀을 제시하고자 하였다. 자동요금징수시스템로부터 수집된 데이터를 활용하여 고속도로 구간별 통행실적(대·km/일)을 도출하였으며 차량제원정보데이터와 고속 및 저속축중기 데이터로부터 차종별 화물 적재 원단위(톤/대)를 도출하였다. 본 연구는 기존에 제시되고 있지 않은 고속도로 구간별, 차종별 화물수송실적을 산정하는데 주요 목적이 있으며, 개방식 영업소, 민자고속도로 등을 모두 연계한 수송실적산정방법을 제시하였다는데 기존 연구와의 차별성을 가진다.
정확한 전동킥보드 중장기수요예측은 지역별 수요공급 불균형 문제해결 및 MaaS 등 연계교통체계 마련을 위해 필요하다. 공유 전동킥보드의 지역별 발생-유입량을 예측하는 연구는 많지만, 공유 전동킥보드의 존간 통행분포를 예측하는 연구는 전무한 실정이다. 본 연구에서는 공유 전동킥보드의 통행분포모형 추정을 위한 적정 존단위를 선정하고자 하였다. 분석 대상 존단위는 250m, 500m, 750m, 1,000m 정사각형 그리드로 설정하였다. 공유 전동킥보드 이용 이력 데이터는 각 공간 단위별 통행거리, 통행시간 계산 및 중력모형 도출을 위해 활용되었다. 평균제곱오차는 각 중력모형의 적정성을 검증하는데 활용되었다. 분석 결과, 250m 그리드가 실제 공유킥보드 통행분포를 가장 잘 묘사하는 것으로 나타났다.
승차 구매점을 찾는 고객의 긴 대기열로 인해 과도한 민원과 교통체증이 발생하였다. S사는 대기열을 줄이기 위해 DT Pass를 권장하고 있다. 이에 본 연구는 대기행렬 모형을 사용하여 하나의 서버로 운영하고 있는 매장을 두 개의 서버로 증량한 후, DT와 DT Pass로 구분하여 성능 개선을 확인하였다. 그 후, 대기행렬 모형을 통해 도출한 L값과 각 매장이 구비하고 있는 매장 내 머무를 수 있는 차량의 대기 공간의 대수를 비교하여 추가로 구비해야 할 차량의 대기 공간의 대수를 산정하였다. 이를 통해 본 연구에서 도출된 결과를 바탕으로 향후 생길 매장의 매장 내 머무를 수 있는 차량의 대기 공간의 대수를 산정하는데 타당성을 검증한다.
인공지능 제반 기술의 발전에 힘입어 도로교통에서 자율주행이 점진적으로 보편화되고 있는 추세이다. 물류 운송 체계에 있어 화물차량의 군집주행은 물류수송의 효용을 극대화할 수 있는 장점이 있기 때문에, 이를 위한 초연결 자율주행 (Connected-Automated Vehicle) 기술이 빠르게 진화하고 있다. 그러나 군집주행으로 인한 반복 하중이 시설물에 미치는 영향에 대한 구조적 검토는 미흡한 편이다. 이 연구에서는 군집 주행 시 발생하는 교량의 동적 거동을 분석하고, 운행 안전성을 확보하기 위해 다양한 시나리오 구성하여 매개변수에 따른 응답의 증폭을 비교하였다. 주행 조건에 따른 동적 거동의 변화를 평가하기 위해 인공지능 기법을 활용하여 군집주행시 최대응답을 추정하고, 활용된 매개 변수의 중요도를 평가하였다. 인공지능 기법에 따른 추정 변위의 정합성을 평가함으로써, 최적합 알고리즘을 선정하였다.
안전한 도로교통 환경 조성을 위하여 운전행동에 영향을 미치는 인적요인에 관한 연구가 필요하지만, 실제 주행행태에 영향을 미치는 개인별 인적요인 특성을 도출하기에는 많은 어려움이 있다. 이에, 개별 운전자의 자기 보고를 통하여 도출되는 위험운전성향을 분석하여 주행 행태 특성과 상관성이 있는지 확인하고, 교통상황에 따른 주행행태에 영향을 미치는 운전성향을 추정하는 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에서는 기존에 고안된 설문 기법을 활용하여 실험 참가자들의 위험운전성향을 여러 방법으로 도출하고, 가상환경 기반의 주행 시뮬레이터 실험을 통하여 도출된 주행행태 특성을 분석하여 위험운전성향과 주행행태 특성 간 유의미한 상관관계가 있는지 확인하였다. 실험 결과, 한국형 DBQ를 통하여 도출되는 난폭운전성향이 높은 사람들이 상대적으로 빠른 주행속도와 가속도 행태를 보이는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통하여 상대적으로 위험운전행동을 보이는 운전자를 추정할 수 있는 평가 방법을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 충청남도를 중심으로 로드킬 발생을 예측하고 영향을 미치는 요인을 탐구하여 로드킬 예방 대책 수립에 이바지하고자 하였다. 날씨, 도로 및 환경 정보를 종합적으로 고려하여 기계학습을 기반으로 로드킬 발생을 예측하고 각 변수의 중요성을 분석하여 주요 영향 요인을 도출하였다. 가장 우수한 성능을 보인 Gradient Boosting Machine(GBM)은 정확도 92.0%, 재현율 84.6%, F1-score 89.2%, AUC 0.907을 기록했다. 로드킬에 영향을 미치는 주요 요인은 평균 지역 기압(hPa), 평균 지면 온도(℃), 월, 평균 이슬점 온도(℃), 중앙 분리대 존재 여부, 평균 풍속(m/s)이었다. 이러한 결과는 로드킬 예방 및 교통안전에 이바지할 것으로 기대되며, 생태계와 도로 개발 간의 균형 유지에 중요한 역할을 할 것으로 예상한다.
Bridge Weigh-in-Motion(BWIM) 시스템은 중량의 차량이 정상적으로 교량을 주행하는 상태에서 측정된 교량의 응답을 분석하여 교량을 통과한 차량의 중량을 산출하는 시스템으로, 현재 관심지역을 통행하는 차량의 하중분포를 파악하고 이로 부터 도로교의 설계 및 해석을 위한 설계 활하중 모델의 개발이나 교량의 잔존 수명의 예측을 위한 피로하중모델 등의 개발에 활용될 수 있다. 이러한 BWIM 시스템의 개발을 위해 필수적으로 수행되어야 하는 것이 다양한 하중조건에 대한 실물차량 주행시험이다. 이 논문에서는 BWIM 시스템의 개발을 위해 필수적이지만 비용 및 시간이 많이 소요되는 실차량 주행시험을 보완할 수 있는 수치해석 기법을 사용하여 차량동특성 및 주행조건의 변화에 대한 교량응답의 변화를 관찰하고자 하였다. 수치해석의 적절성을 검증하기 위하여 실물차량 주행시험이 수행된 동일한 경우에 대하여 차량주행 시뮬레이션을 수행하였으며, 실측결과와 유사한 해석결과를 얻을 수 있었다. 수치해석에서 고려한 변수는 차량의 주행속도, 차량의 고유진동수, 진입부의 단차크기, 횡방향 주행위치 등이며, 이들 변수의 변화에 대한 교량의 응답의 변화를 분석한 결과, 정확한 BWIM 시스템의 개발을 위해 횡방향 주행위치와 차량 고유진동수의 영향이 고려되어야 함을 확인하였다. 수치시뮬레이션 기법을 사용하여 다양한 조건에 대한 주행데이터를 적은 비용으로 생성할 수 있으므로, 최소한의 실차량 주행시험과 병행하여 다양한 하중조건에 대한 BWIM 알고리즘의 검증이 가능할 것으로 생각된다. 또한 신경망기법을 사용하는 BWIM 시스템의 경우에는 학습자료의 생성에 활용하여 신경망기법을 활용할 때 어려운 점 중 하나인 충분한 양의 신뢰성있는 학습자료 확보에 기여할 수 있을 것으로 생각된다.
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.
기존 실시간 신호제어시스템은 과포화 상황, 지점검지 및 매설식 검지체계의 문제점이 제기됨에 따라 ITS의 활성화와 검지체계의 발전 등으로 진보된 차세대 신호제어시스템의 개발이 요구되고 있다. 본 논문은 차세대 신호제어시스템을 위해 신호제어 기초 변수를 기존 통과교통량이 아닌 교차로 대기행렬을 활용할 수 있도록 대기행렬길이의 산출을 목적으로 하였다. 기존 시스템의 한계로 나타난 과포화 상황에 중점을 두어 범위를 설정하였다. 실시간으로 수집되는 개별차량 위치정보를 좌표로 변환하여 최소제곱법을 이용한 회귀모형에 적용하여 추출한 직선식을 충격파 모형에 적용하였다. 산출된 대기길이와 링크길이의 비교를 통해 대기길이가 링크를 초과하는 경우 상류부 대기차량이 하류부 교차로에 영향을 미친다고 판단하여 하류부 교차로 대기행렬까지 대기길이로 포함하였다. 추출된 대기행렬길이의 신뢰성을 판단하고자 링크 통행시간과의 상관분석을 실시한 결과 두 링크 모두 0.9이상의 수치를 나타내며 높은 상관관계를 보이는 것으로 판단되었다. 본 연구는 실시간으로 수집되는 데이터를 이용하여 대기행렬길이를 산출할 수 있다는 점과 이를 이용하여 신호제어시스템의 개선에 기여할 수 있다는데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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