도로상에 설치되어 있는 AVI는 두 가지 목적으로 (1) 방범용, (2) 교통용으로 구분되며, 관리기관 또한 (1) 경찰청, (2) 지자체, (3) 지방국토관리청, (4) 한국도로공사로 다양하다. 하지만 수집데이터는 차량번호, 통행시간, 차량사진으로 동일함에도 불구하고 구축된 목적에 따라서만 데이터가 이용되고 있어 관리주체가 상이하기 때문에 데이터간의 연계가 어려운 실정이다. 따라서 본 연구는 이 데이터를 통합하여 교통정보 생성용으로 활용가능성을 평가하고, 센터속도의 신뢰성 제고를 목적으로 방범-교통 AVI DB를 연계 통합한 구간검지체계의 도입방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 향후 교통용과 방범용의 AVI의 DB를 통합하여 교통정보 생성용으로 활용할 경우 구간소통정보를 산출할 수 있는 구간이 확대되고, 센터속도와 실측값 사이의 오차율을 감소시키는 방안으로 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 방범 측면에서도 범죄 예방률 및 검거율이 향상될 것으로 기대된다.
일반적으로 교통망 설계문제는 특정 목적함수를 최소 또는 최대화시키는 도로의 용량이나 대중교통망 노선과 같은 교통망의 속성 값을 구하는 문제이다. 이는 수리적인 모형으로 표현되며, 수학적으로 해결 가능한 문제로 구성되기 위해 실제 교통망에서 발생하는 복잡한 현상들을 최대한 단순화하여 고려하게 된다. 이에 따라 통행수요의 근본적인 동기가 되는 활동수요의 발생과정을 고려하지 못하고, 교통패턴에 큰 영향을 미치는 요인 중 하나인 지역계획 측면의 속성변화를 분석의 틀에 포함시킬 수 없다는 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하고자 교통망 설계문제를 도시계획 (Urban planning) 범위로 확장한다. 즉, 토지이용 계획과 같은 교통망 계획의 상위에 위치한 계획 속성을 변경했을 때 도시 내의 활동 및 교통 패턴이 어떻게 변화하는지를 모형을 통해 예측하고, 이를 기반으로 도시의 지역 및 교통시스템을 최적화시키는 모형을 제시한다. 본 연구에서 개발된 모형을 실제크기의 지역교통망에 적용해 모형의 실제 적용가능성을 실험하였다.
교통기본도(Fundamental Diagram)는 교통류와 관련된 다양한 연구에서 중요한 요소로 생각되어져 왔다. 지금까지 다양한 형태의 교통기본도가 제시되었고 실제 데이터를 가장 잘 설명하는 교통기본도의 형태에 대해 많은 논의가 이루어졌지만, 서로 다른 형태의 교통기본도를 결정하는 원인에 대한 분석이 충분히 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 서로 다른 지점과 교통조건에서 운전자의 행태차이를 이해하는데 중요한 파라메타로서 차간시간(time gap)을 소개하였고, 차간시간과 교통기본도의 형태와의 연관성을 분석하였다. 개별차량 검지기 자료를 토대로, 차간시간은 확률분포를 따르고 평균값은 지점에 따라 변화하는 것과 다른 통행속도에서 다른 차간시간을 보이는 것으로 분석되었다. 또한, 차간시간-속도 분포도의 3가지 형태들이 확인되었고 이것들은 교통류율-밀도 교통기본도로 전환되면 기존의 Greenberg, 역 ${\lambda}$, 전도된 V형태의 교통기본도와 일치하였다. 본 연구는 미시적 교통변수인 차간시간을 이용하여 교통기본도의 특징을 해석하였고, 운전자들의 행태에 관한 특성을 교통조건과 도로의 기하구조에 따라 설명하였다.
스마트교통카드 데이터는 대표적인 모빌리티 데이터로 이를 이용하여 대중교통 이용행태를 분석하고 정책 개발에 활용할 수 있다. 본 논문은 이러한 연구의 하나로 전철 이용패턴을 이용하여 전철역들을 분류하는 문제를 다룬다. 전철역의 클러스터링을 다룬 기존 논문들은 이용행태 중 통행량만을 고려하였기에 본 논문은 이에 대한 보완적인 방법의 하나로 통행시간을 고려한 클러스터링을 제안한다. 각 역의 승객들을 출근 시간 출발, 출근 시간 도착, 퇴근 시간 출발, 퇴근 시간 도착 승객들로 분류한 다음 각각의 통행시간을 와이블 분포로 모형화하여 추정한 형상모수를 역의 특성값으로 정의하였다. 그리고 특성 벡터들을 K-평균 클러스터링 기법을 사용하여 클러스터링하였다. 실험결과 통행시간을 고려하여 역의 클러스터링을 수행하면 기존 연구의 클러스터링 결과와 유사한 결과가 나올 뿐만 아니라 더 세분화 된 클러스터링이 가능함을 관찰하였다.
모든 개발 무기체계는 원활한 작전운용을 위해 임의의 시간에 정상상태로 운용될 수 있는 확률을 높이는 것이 중요하다. 종합군수지원(Integrated Logistics Support, ILS)에서는 이 확률을 운용 가용도라고 하며, 개발 과정에서 해당 수치를 정량화하여 제시한다. 무기체계의 성공적인 개발을 위해 운용 가용도를 향상시킬 수 있는 방안은 여러 가지가 있다. 그 중 하나의 방안은 자동화시험장비(ATE)를 통해 수행하는 고장정비시간을 줄이는 것이다. 최근 방산시장에서의 고객은 이러한 점을 인식하고 무기체계 운용 가용도 향상을 위한 방안을 요구하고 있다. 그러므로 이 논문에서는 자동화시험장비 운용방식을 변경하여 무기체계의 운용 가용도를 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 그 구체적인 방안은 야전정비요원이 야전정비지원을 부대에서 수행할 수 있도록 하는 것이다. 이는 대상품 시험을 위한 야전정비요원의 이동시간을 줄임으로써 무기체계 총 고장정비시간(Total Corrective Maintenance Time, TCM)을 감소시킬 수 있는 효과적인 방안이다. 제안된 자동화시험장비는 기존 대비 뛰어난 정비도 및 운용 가용도를 달성할 수 있음을 입증하였다.
고속도로의 효율적 운영과 지속가능한 이동환경 제공을 위해 정확한 통행실적의 파악은 필수적이다. 그러나 인프라 및 기술적 제약, 추정을 통한 기존 연구방법의 한계, 통합 빅데이터 활용의 제약 등의 이유로 즉각적이고 정확한 고속도로 통행실적 산정에 어려움이 있다. 이에 본 연구는 자동요금징수시스템, 단거리전용통신 등으로부터 수집된 실시간 빅데이터를 활용하여 개별 차량의 고속도로 기종점통행량(Origin-Destination: OD) 및 주행거리를 분석하고 이를 기반으로 고속도로 통행실적을 산정하는 방법론의 틀을 제시하였다. 특히 데이터상 하나의 통행임에도 불구하고 분할된 통행으로 나타나는 데이터상 오류를 통행궤적 및 주행특성 진단을 통해 올바르게 연결함으로써 보다 신뢰성 있는 고속도로 통행 OD를 구축하고자 하였다. 연구 결과 개별 차량의 분할된 OD 통행이 20분 내 연속되는 경우 통행연결이 필요하며 통행연결, 주행거리 산정, 누락교통량 비율 보정, 비연계 구간 연계 과정을 거쳐 전국 고속도로의 일평균 통행실적은 248,624천대·km/일로 도출되었다. 이는 도로업무편람에서 제시하는 248,166천대·km/일과 비교 시 약 458천대·km/일이 높았다. 본 연구의 결과는 기존의 조사과정에서 누락된 통행실적의 보완가능성을 보여준다.
SPT-업홀 기법은 표준관입시험시 발생하는 지중의 타격 에너지를 가진원으로 이용하고 지표면에 설치된 감지기로 신호를 획득, 지반의 전단파 속도 주상도를 도출하는 기법이다. 기존의 SPT-업홀 기법은 수직 성분의 지표면 속도계만을 이용하였으므로 SPT(Standard Penetration Test) 가진의 특성상 발생하는 압축파 성분 등의 간섭 및 가진 방향과 감진 방향의 불일치 문제 등으로 인하여 전단파 성분의 도달시간 정보를 정확히 획득하는데 어려움이 있었다. 그리하여 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하고자 SPT 가진에 의한 지표면에서의 입자 운동을 수치해석을 통하여 고찰하였으며 신뢰성 있는 도달시간 정보 획득을 위한 비교 연구를 수행하였다. 비교 연구 결과 SPT-업홀 기법에서 도달시간 정보 획득 방법은 수직 성분과 방사 방향의 수평 성분인 2방향 성분을 동시에 활용하여 전단파 성분의 도달을 명확히 하고 그 전단파 성분의 첫 극대점을 이용하는 방안이 가장 합리적인 것으로 판단되었다. 최종적으로 실제 현장에서 2방향 지표면 속도계를 이용하여 개선된 SPT-업홀 기법을 수행하였으며 2방향 감지기 사용의 타당성에 대해 검증하였다.
COVID-19 팬데믹 초기에 한국의 와인시장은 다른 나라들과 마찬가지로 상당히 위축되어 있었다. 하지만 팬데믹 직후 한국의 수입 와인소비는 2020년 한 해 69.6%나 증가하였다. 이는 해외 여행금지로 와인이 국내에서만 소비되고 보복 소비와 홈술로 인해 고가 와인의 판매가 증가한 것에 기인한다. 그러나 코로나가 끝난 2022년부터 한국의 와인시장은 큰 폭으로 다시 위축되기 시작하였다. 그러므로 본 연구는 와인과 관련된 사업자들에게 향후 10년 뒤, 2032년까지 수입와인 시장의 수요예측을 통해 중장기 사업계획 수립에 유용한 정보를 제공하고자 한다. 본 연구는 2020년 1월부터 2023년 9월까지 한국무역협회가 제공한 95개의 시계열 데이터를 사용하였다. 모형의 정확도는 MAPE 값을 기초로 시험하였고, 수입와인의 전체 금액 예측은 ARIMA 모형, 전체 중량의 예측은 Winters 승법 모형을 사용해 계산하였다. 2032년까지 수입 와인시장의 전체 금액을 예측한 ARIMA 모형(MAPE=10.56%)은 와인시장 금액의 규모를 USD $1,023,619, CAGR=6.22%로 예측하였으며, 이는 2023년 대비 101% 증가한 규모이다. 반면에 중량은 Winters 승법모형(MAPE=10.03%)을 사용하여 계산하였으며, 2032년 중량은 64,691,329톤으로 CAGR=-0.61% 하락할 것으로 예측하였고, 이는 2023년 대비 15.12% 성장한 것이다. 결론적으로 한국 수입와인 시장은 최근의 하락세에도 불구하고 꾸준히 성장할 것이며, 고급 와인시장이 이 증가의 대부분을 차지할 것으로 보인다.
차량 내부에는 BSR(Buzz, Squeak, Rattle) 세 가지 유형의 소음이 발생한다. 본 논문에서는 심층 컨볼루션 신경망으로 추출한 소음 특징에 기반하여 자동으로 차량 내부의 BSR 소음을 분류하는 분류기를 제안한다. 차량 내부의 소음은 전처리 단계에서 STFT(Short-time Fourier Transform) 알고리즘을 사용하여 소음 맵으로 표현된다. 생성된 소음 맵 내부에서 실제 소음의 위치를 정확하게 파악하기 어려운 문제에 대처하기 위해서 슬라이딩 윈도우 방법으로 분할하였다. 본 논문에서는 t-SNE(t-Stochastic Neighbor Embedding) 알고리즘을 사용하여 심층 컨볼루션 신경망 내부 파라미터를 시각화하고 정성적인 방식으로 오분류데이터를 분석하였다. 분류된 데이터의 정량적인 분석을 위해 소음의 종류별 유사도를 SSIM(Structural Similarity Index) 수치에 기반하여 정량화하여 리트랙터의 떨림음이 정상주행음과 가장 유사하다는 것을 밝혔다. 제안하는 방법의 분류기는 기타 기계학습 알고리즘 대비 최고 분류 정확도를 달성하였다(99.15%).
Effects of rotor-stator blade count ratio on the unsteady aerodynamic characteristics of a cascade was studied by using a Navier-Stokes code. Present Navier-Stokes code is a parallel code and works on a multi-cpu machine. It is based on the SIMPLE algorithm and uses QUICK scheme for convection terms and second order back difference for all temporal derivatives. Computations were carried out for two cases : case 1 is for 3 stator cascade passages subjected to two upstream wakes while case 2 is for 2 stator cascade passages subjected to three upstream wakes. Numerical solutions show that rotor-stator blade count ratio plays a significant role in the unsteady aerodynamic characteristics of the stator cascade. Case 2 shows smaller unsteady fluctuation than case 1, even if they show the same time averaged value. The smaller fluctuation of case 2 is believed due to strong interaction between unsteady vortices. The unsteady lift variation of case 2 is shown to have many high frequency fluctuations as more unsteady vortices travel around the cascade. The unsteady turbulent kinetic energy due to the upstream wake is also shown to decay faster through the cascade passage than in the free stream.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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