• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.39-57
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• 2018

본 연구는 교통운영 개선에 필요한 빅데이터 및 인공지능 모델 개발의 일환으로서, 도시부의 링크통행시간 및 통과교통량 등 가용 데이터 등을 이용하여 교통변수로 활용도가 높은 차량대기길이와의 관계를 딥러닝(Deep Learning)을 통해 학습하고 추정하는 인공지능 모델을 구축하는 것을 목표로 하였다. 차량대기길이 추정모형은 데이터 분석결과를 토대로 하여 우선 차량대기길이의 링크 초과여부를 분류한 후 링크 초과 및 링크 미초과 상황에서의 차량대기길이 추정하는 3개의 모형으로 모델링하였다. 딥러닝 모형은 텐서플로우로 구현하였으며, 모든 모형은 DNN 구조로서 은닉층과 노드 개수를 다양화하여 학습 및 테스트 후 최소 오차를 나타내는 네트워크 구조를 선정하였다. 차량대기길이 링크 초과여부 분류 모형은 약 98%의 정확도를 나타냈으며, 미초과 모형은 15% 미만, 초과 모형은 5% 미만의 오차를 각각 나타내었다. 링크별 평균 오차는 12%로 도출되었다. 이를 기존 검지기 데이터 기반의 방식과 비교한 결과 오차가 약 39% 감소된 것으로 분석되었다.

• 대한교통학회지
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• 제30권1호
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• pp.19-30
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• 2012

하루 동안 발생하는 교통수요는 대부분 특정 시간대에 집중됨으로써 수요 및 편익 산정에 어려움을 초래한다. 따라서 보다 신뢰성 높은 결과를 산출하기 위해서는 시간대별 특성을 고려할 필요가 있다. 이를 위한 첨두/비첨두의 1시간 통행량으로 환산하는 방법으로는 직관적 방법, 경험적 방법, 통계적 방법 등이 있다. 본 연구에서는 통계적 방법의 일환인 혼합군집분석 기법을 적용하여 첨두/비첨두/심야시간에 대한 지속시간과 집중률을 산정한다. 한국건설기술연구원이 제공하는 2009년 전국 24시간 수시교통량 자료를 이용하였으며, 차종별 특성을 살펴보기 위해 승용차, 트럭, 전차종 등으로 나누어 분석을 실시하였다. 분석결과의 검증을 위해 한국도로공사의 TCS 통행시간 자료를 이용하였다. 검증결과 본 연구결과가 타 연구에 비해 비첨두/심야 시간에는 오차율이 낮으며, 첨두시에는 통행거리가 멀어질수록 오차율이 높아지는 결과를 보였다. 본 연구결과는 임의성을 배제할 수 있으며, 첨두율 추정치에 대한 신뢰성 검증을 수행할 수 있어 보다 안정적인 방법론이라 평가할 수 있을 것이다. 본 연구의 결과가 향후 교통수요 분석의 신뢰성 향상에 일조할 수 있기를 기대한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권2호
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• pp.80-93
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• 2018

대중교통 서비스 개선 분석은 형평성의 관점에서 공급과 수요의 상관관계로 분석되고 있다. 공급은 접근성을 이용하여 계산하고 있으며, 수요는 거주인구를 기반으로 추정한 통행수요가 이용되고 있다. 그러나 추정에 의한 수요는 교통카드 기반 통행량에 비하여 정확성과 미시적인 공간 단위의 개선지역을 도출하기 어려운 한계가 있다. 이에 본 연구는 교통카드 데이터 기반의 통행량을 이용하여 대중교통의 잠재적인 서비스 개선량을 산출하였다. 대중교통의 공급은 시간거리 접근성으로 계산하였고, 이를 통해 상대적으로 접근성이 떨어지는 출 도착지 쌍(OD)을 이용하는 승객이 손해 보는 시간비용을 계산하였다. 서울시를 대상으로 본 연구에서 제안한 방법론을 적용하여 모든 OD의 시간비용을 계산하였으며, 분석 결과 서대문구, 구로구, 노원구 등지에서 개선이 가능한 것을 확인하였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제9권2호
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• pp.187-192
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• 2006

The regularity of railway track alignment is a crucial component fur maintaining travel safety and the smoothness of passenger ride. The conventional spectral analysis has been considered to estimate the severity of the track irregularity from measured data. The time domain data used to be changed into the frequency domain by Fourier transform. Because the measuring points can be regarded as the time points, the spatial-frequency can be introduced instead of the time-frequency. Although FFT(Fast Fourier Transform) and/or PSD(Power Spectral Density) function could provide fairly localized information within frequency domain, but chronical configurations of data could be missed. In this study, we attempt to apply the Morlet wavelet transform for the purpose of a frequency-time-domain analysis rather than a frequency-domain analysis. The applicability of wavelet transform is examined for the estimation of the track irregularity with real measured track data on the section of Kyoung-bu line by EM-120 measuring vehicle. It is shown that the wavelet transform can be an effective tool to manage the track irregularity.

• 대한교통학회지
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• 제17권2호
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• pp.115-126
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• 1999

과거 우리는 자연의 현상을 파악하고 분석하여 장래를 예측하기 위한 수단으로 분야별로 다양한 연구를 수행해 왔다. 교통 이론에 있어서도 기존에 제시되었던 많은 이론들이 수정과 보완과정을 거치면서 발전되는가 하면 그렇지 못한 이론들은 한계를 극복하지 못하고 소멸되어 갔다. 이러한 원인중의 하나가 교통류속의 카오스 현상 발견이었다. 교통류의 카오스 발생은 크게 교통량 감소의 원인이 되거나 시뮬레이션 결과의 신뢰성을 저하시키는 원인이 된다. 또한 카오스 이론에서 제시하는 나비효과등으로 인하여 교통모형 정립에 있어서 예측의 한계를 보여줌으로써 카오스 발생이 교통계획에 있어서 장기적인 예측을 어렵게 하는 이유가 되기도 한다. 따라서 교통류 속에서 카오스 현상을 제거하거나 규명할 수 있는 방안이 마련되어야 이러한 한계를 극복할 수 있다는 것이다. 이러한 의도하에 본 연구에서도 기존의 교통류 이론들의 한계와 개선을 위한 새로운 접근 방안을 제시하였으며, 사례로는 카오스 이론을 활용한 링크통행시간 추정을 적용하여 보았다.

• 대한교통학회지
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• 제27권6호
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• pp.29-44
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• 2009

실시간 교통자료 수집 기술의 혁신을 위해 유비퀴터스 환경기반의 교통정보시스템을 구성하는 인프라(RSE)의 적정 설치간격을 설정하는 방법론을 연구하였다. 적정설치간격을 도출하기 위해 연속류 교통상황 모니터링에 효과적으로 사용될 수 있는 구간통행시간을 평가척도로 설정하고, 인프라(RSE)의 통신반경 내에 위치하는 개별차량의 주행자료에서 속도자료를 추출하여 구간통행시간을 산출하였다. 교통상황에 따른 생성정보의 정확도와 적정 설치간격을 분석하기 위해 정상교통류와 교통사고로 인한 혼잡교통류 상황을 설정하여 개별차량 주행궤적을 수집하였다. RSE 설치간격, MPR(Market Penetration Rate), Time window를 주요변수로 정의하고 산출된 구간통행시간의 정확도를 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)를 이용하여 평가하였다. 인프라(RSE) 설치간격 값은 1km에서 0.5km씩 증가시키면서 2.5km까지 적용하였다. 구간통행시간의 평가결과 2.5km의 간격으로 인프라(RSE)를 설치할 때 생성된 구간정보의 정확도가 급격히 감소되었다. 분석결과의 통계적 유의성을 평가하기 위해 분산분석을 수행하였다. 적정수준의 정확도가 확보된 구간정보의 생성이 가능하면서 인프라(RSE)를 최대간격으로 설치하기 위한 RSE 적정간격 설치방법론을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 RSE의 적정설치간격 도출 방법론은 향후 차세대 교통수집체계인 유비퀴터스 환경기반 교통정보시스템의 요구사항 수립을 위해 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제24권2호
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• pp.19-30
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• 2006

본 연구는 일반국도의 통행특성을 고려한 지점검지기의 적정설치지점 선정을 다루고 있다. 일반국도에서의 ITS 구축은 활발히 진행되고 있으나. 자료수집 구간에서의 통행시간 추정 신뢰도에 가장 큰 영향을 미치고 있는 지점검지기의 설치지점에 관해 적절한 기준이 제시되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 일반국도의 구간 통행시간의 추정을 위해 대표성을 확보할 수 있는 지점검지기의 적정설치지점을 선정하여 제시하고자 한다 이를 위하여 GPS 프로브 차량과 지점검지기를 이용하여 대상지역의 통행특성을 수집하고, 지점속도와 구간통행시간의 상관분석을 통하여 적정설치지점을 선택한다. 분석결과 일반국도의 구간별 적정설치지점의 특성은 다음과 같다. 첫째. 구간 통행시간과 지점 속도와의 상관관계는 구간의 시점에서부터 높아지다가 일정시점이 지나서는 낮아지는 U자형 형태를 보이고 있다. 둘째. 최적설치지점은 분석구간마다 상이하게 존재하나, 대부분 구간연장을 기준으로 중류부 및 중 하류부에 존재한다. 셋째, 구간의 적정설치지점은 구간의 중류부에서 하류부로 넘어가는 지점이 적절하며, 일반적으로 자료수집 구간 연장을 기준으로 시점부로부터 $55{\sim}60%$가 되는 지점이다. 넷째, 종단경사는 적정설치지점과 관련하여 중요한 결정인자가 되며, 종단경사가 큰 경우에 있어서 검지기의 설치는 배제되어야 한다. 끝으로, 본 연구의 결과를 토대로 한 지점검지기의 현장적용을 통해, 정보제공 구간내 통행시간 추정 및 예측력의 개선을 기대한다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1998년도 Proceedings 제34회 추계 학술발표회
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• pp.3-10
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• 1998

본 연구에서는 동적통행시간예측을 위한 하나의 방법으로 블록밀도법을 도입하여 가로상의 일정한 구간을 세분화하고 몇 개의 블록으로 분할한 후 교통류를 유체근사화시키고 각 블록의 밀도를 일정시간 마다 갱신해 나가는 방법을 채택하였다. 즉, 각 블록에서 주어진 밀도의 초기치와 최하류부의 블록에서 유출교통량을 이용하여 일정시간 간격으로 모든 블록에서의 밀도를 수정해 가는 유체의 연속방정식의 개념을 도입하였다. 또한, 본 연구에서는 첨단교통시스템에 적용될 동적통행시간 예측을 위해 기존의 연속교통류만을 대상으로 하던 것에서 벗어나 신호등을 포함한 단속교통류를 대상으로 하였다. 또한 교통류의 저밀도 구간과 고밀도 구간을 분리하여 Ele복합모형을 적용하여 교통류를 해석하고 가급적 실제 상황과 유사하게 근접시키고자 하였다. 이 이론을 근거로 구축된 모델에 실제 현장에서 얻어진 교통량, 밀도, 속도 등의 자료들을 투입하고 통행시간의 예측을 도모하였다.

• 대한자원환경지질학회:학술대회논문집
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• 대한자원환경지질학회 2002년도 춘계 공동학술발표회
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• pp.163-166
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• 2002

Initial velocity model close to real velocity structure of the subsurface governs the quality of image of prestack depth migration. Geophysicists employ velocity estimation tools such as velocity analysis (curvature method, coherency inversion), tomography and waveform inversion. We present a reflection tomography that parameterizes the subsurface into the movable blocks. By interpreting the depth-migrated section or stacked section, we can design an initial constant velocity model having only impedance boundaries. We use shooting-raytracing method that allows us to calculate the Jacobian-matrix efficiently.

• 대한교통학회지
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• 제16권2호
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• pp.177-195
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• 1998

지능형교통체계(ITS:Intellegent Transport System)의 구현을 위한 가장 중요한 요소중의 하나는 교통정보의 생성이다. 교통정보의 생성은 루프 검지기, 폐쇄회로(CCTV), probe 차량, 경찰, 통신원 등을 수집된 제보자료들을 분석 및 가공함으로써 이루어진다. 그러나 이들 수집원은 주어진 시간에 있어 모든 네트웍을 통해서 자료가 완전히 수집되어지는 것은 아니다. 즉, 특정 지역에 수집원이 몰려 있는 경우가 있는 반면, 전혀 수집되어지지 않는 지역이 발생할 수도 있다. 이러한 공간적인 불균형적 특성은 동시에 발생한 다량의 자료를 처리하는 기술과 자료가 수집되지 않은 지역에 대한 처리기술을 요하게 된다. 본 논문은 전술한 바와 같은 사항에 대하여 ITS의 진행 단계별로 드러날 수 있는 문제점을 검토하고, 자료통합에 대한 일반적인 개념을 우선 설명한다. 다음에 특정시각에 주어진 자료의 통합을 위해 퍼지선형회귀모형(fuzzy linear regression model)과 데이터 퓨전(data fusion)기법의 내용을 소개하고, 신뢰성있는 단일 교통정보생성을 위한 테이터 퓨전 알고리즘을 제시한다. 또한 제시된 알고리즘을 토대로 가상의 자료를 이용하여 적용가능 봉? 타진해 보았다. 제시되어진 알고리즘은 향후 교통정보 수집환경이 어느 정도 형성된다고 볼 때, 예측치와 실측자료간의 자료검증을 통하여 신뢰도를 가질 경우 보다 광범위하게 사용되어질 수 있을 것으로 판단된다.