• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제5권2호
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• pp.171-176
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• 2007

To give a guarantee a consistently high level of quality and reliability of Telematics traffic service, traffic flow forecasting is very important issue. In this paper, we proposed an adaptable integrated prediction model to predict the traffic flow in the future. Our model combines two methods, short-term prediction model and long-term prediction model with different combining coefficients to reflect current traffic condition. Short-term model uses the Kalman filtering technique to predict the future traffic conditions. And long-term model processes accumulated speed patterns which means the analysis results for all past speeds of each road by classifying the same day and the same time interval. Combining two models makes it possible to predict future traffic flow with higher accuracy over a longer time range. Many experiments showed our algorithm gives a better precise prediction than only an accumulated speed pattern that is used commonly. The result can be applied to the car navigation to support a dynamic shortest path. In addition, it can give users the travel information to avoid the traffic congestion areas.

• 한국방재학회 논문집
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• 제10권2호
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• pp.111-122
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• 2010

한강의 잠수교와 둔치는 장마철에 큰 홍수가 발생하면 침수가 되기 때문에 시민들의 안전과 편의를 위해 홍수로 인한 침수 발생시간을 예측하는 것은 대단히 중요하다. 본 연구에서는 FLDWAV모형을 이용하여 한강하류부의 팔당댐 방류량과 황해(서해) 조석이 한강하류부 수위에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 대상구간은 팔당댐 하류부에서 전류지점까지이며, 조석영향을 고려하기위해 하류경계조건인 전류수위는 팔당댐방류량과 인천조위를 이용한 다중선형회귀분석을 통해 산정된 예측 전류수위를 사용하였다. 본 연구에서는 잠수교와 주요 둔치에서 수위상승도달시간을 산정하였고, 팔당댐 방류유형과 황해조석에 따른 수위상승도달시간을 팔당댐 방류량의 함수인 2차다항식으로 나타냈다.

• 대한교통학회지
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• 제26권3호
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• pp.199-209
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• 2008

본 연구는 전통적인 중방향 설계시간교통량 산정에 대한 개념적 내용을 살펴보고 사례연구를 통해 문제점을 도출하였으며, 이를 개선하기 위해 확률적인 중방향 설계시간교통량 산정 모형을 이론적으로 정립하였다. 도로구간의 교통혼잡을 표현하기 위해서 도로용량이 희망하는 서비스수준을 수용할 수 있도록 확률 분포를 적용한 링크통행시간과 임계치를 정립하였다. 본 연구에서 제안된 확률적인 중방향 설계시간 교통량 모형은 설계속도, 구간길이, 교통량, 차로수, 중차량계수 등을 고려하여 산정하며, 도로용량에 따른 교통혼잡과 경제성 측면을 유동적으로 고려할 수 있기 때문에 도로계획 및 설계단계에 객관적으로 반영할 수 있다. 또한, 이러한 결과는 다양한 유형의 도로에 대해 결측치가 존재하는 상시조사지점이나 수시조사지점의 중방향 설계시간 교통량 예측 모형을 포함한 여러 현실문제들의 더 나은 이해를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권5호
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• pp.395-403
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• 2006

본 연구에서는 자료수집과 적용에 상당한 시간과 노력이 요구되는 기존의 수치모형들 대신에 최소한의 유역정보를 이용해 오염물질의 이동시간과 확산을 예측할 수 있는 방법을 제시하고자 하였다. 즉, 하천에서 오염물질의 이동속도, 시간에 따른 오염물질의 첨두농도, 오염물질이 하천의 한 점을 통과하는데 소요되는 시간장경 등의 요소들을 이용한 단위오염도의 개념을 도입하였으며, 이들 요소들의 추정을 위해서는 미국 내의 수많은 하천을 대상으로 개발된 회귀방정식을 이용하였다. 본 연구에서는 낙동강 본류 성서공단에서 1994년 6월 30일에 발생한 디클로로메탄 누출사고에 대해 회귀방정식으로 단위오염도의 요소들을 추정하고, 이를 적용하여 오염물질의 이동시간과 확산을 예측하였으며, QUAL2E모형을 이용해 얻은 결과와 비교분석하였다. 회귀방정식과 QUAL2E 모형으로 모의한 결과, 두 모형 모두 모의치가 관측치와 비교적 잘 일치하는 것을 알 수 있었다. 따라서 간편하게 오염물질의 이동시간과 농도를 예측할 수 있는 회귀방정식에 의한 단위오염도는 유역정보가 부족한 유역에서 적용성이 뛰어날 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.133-142
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• 2021

이동 패턴 인식은 사용자 궤적 질의, 사용자 행동 예측, 사용자 위치에 기초한 흥미요소 추천, 사용자 개인 정보 보호 및 지자체 교통 계획과 같은 여러 측면에서 널리 사용된다. 현재 인식 정확도는 응용 요건을 충족할 수 없기 때문에 이동 패턴 인식 연구는 궤적 데이터 연구의 초점이라 할 수 있다. GPS 내비게이션 기술과 지능형 모바일 기기의 대중화로 많은 사용자 모바일 데이터 정보를 얻을 수 있고, 이를 바탕으로 많은 의미 있는 연구가 이루어질 수 있다. 현재의 이동 패턴 연구 방법에서 궤적의 특징 추출은 궤도의 기본 속성(속도, 각도, 가속도 등)으로 제한된다. 본 논문에서 순열 엔트로피는 궤적 분류 연구에 참여하기 위한 궤적의 고유값으로 사용되었으며 시계열의 복잡성을 측정하기 위한 속성으로도 사용되었다. 속도 순열 엔트로피와 각도 순열 엔트로피가 이동 패턴 분류에 참여하기 위한 궤적의 특성으로 사용되었으며, 본 논문에서 사용된 순열 엔트로피를 기반으로 한 속성 분류의 정확도는 81.47%에 달했다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권2호
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• pp.80-92
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• 2023

도시에 많은 사람들이 밀집하여 살아가면서 기존에 예측하지 못했던 범죄, 사고, 감염병 등의 비정상 이벤트가 발생은 도시 내 이용자 수요에 영향을 미치게 된다. 이러한 불확실성(uncertainty)이 내포된 정보를 기반으로 도시 내 이용자 수요에 대한 시계열적 예측을 수행한다면 신뢰성 있는 결과 도출이 불가능하다. 특히, 2020년 초 발발한 COVID-19는 비정상적인 이동통행패턴의 변화를 불러 일으키며 시계열 수요예측을 어렵게 만들었기에 이러한 변화를 검지하고 이를 반영하여 정확한 수요를 예측 수행할 수 있는 방법론의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구는 COVID-19로 인한 비정상적 이벤트를 자동으로 검지하고 예측하는 모형 파이프라인을 구축하였다. 이는 도시 내 다양한 분야에서의 불규칙적이고 비정상적인 이벤트로 인한 수요변화가 일어나는 상황에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 대한교통학회지
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• 제17권1호
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• pp.141-157
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• 1999

본 논문은 현재 및 가까운 미래에 있을 교통정보의 제공에 관한 일반적인 가능성으로서 교통현상의 기술이 가능한 교통예측모형의 사용에 대한 총체적인 정리를 함과 함께 바람직한 모형의 제시가 주요 목적이다. 이를 위하여 우선 동적교통배정모형, 통계모형, 모의실험모형, 및 휴리스틱모형이 어떵게 교통정보제공을 위해서 사용될 수 있는지를 각 모형별 제반 특성적 측면에서 검토를 한다. 다음에 이러한 모형의 각종 요구사항이 분석되며, 더 나아가 단기간 교통 상황을 예측하기 위한 각 모형의 능력 및 장단점이 서술적인 관점에서 기술되어진다. 마지막으로, 이러한 각각의 장점을 수용할 수 있을 만한 포괄적인 예측모형의 전형이 그러한 모형을 구축함에 있어서 필요로 하는 데이터의 요구조건과 함께 제시된다.

• 자원환경지질
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• 제29권6호
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• pp.713-724
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• 1996

현장에서의 주요 운송 메카니즘을 연구하기 위하여 시간별 잔존수 농도분포곡선 자료를 이용하였다. 운송개념을 대표하는 모델로서 2개의 상반된 가설에 근기한 모델, 즉 CDE와 CLT모델을 사용하였으며 파라미터 추정을 위하여 깊이별 평균농도자료에 최적화기법을 적용하였으며 잔존수 농도의 도달시간을 나타내는 확율밀도함수를 이용하여 모멘트해석도 시행되었다. 모멘트 해석결과 잔존수농도의 1차 및 2차 시간 모멘트는 침출수농도의 것들보다 크게 나타났다. 또한 시간 모멘트를 이용하여 오염물질 운송시간의 변이도와 확산 파라미터도 도출되었다. 변이도 및 확산계수와 운송거리간의 상관관계는 침출수농도 및 잔존수농도에 대해서 동일하게 나타났다. 이러한 관계를 이용하여 2가지 모델을 검정하였으나 운송거리에 따른 운송파라미터의 불규칙한 변화로 확정적 결론을 얻을 수 없었다. 따라서 첫 번째 깊이에서 얻은 파라미터를 이용하여 다른 깊이에서의 오염물질 운송 방식을 예측하여 실측자료와 비교하여 각 모델을 검정하였다. 그 결과 CLT 모델이 CDE 모델보다 현장실측자료에 근접하였다. 이는 오염물질이 이동함에 따라 완전한 혼합이 발생하는 것이 아니라 상관흐름 즉, "오염물질이 각 층을 통과할 때 빠른 물질은 빠르게 느린 물질은 지속적으로 느리게 움직인다"는 사실을 뒷받침한다고 볼 수 있다. 특히 첨두농도에 대한 CDE 모델의 과대예측은 오염물질 확산의 과소평가에 기인하는 것으로 나타났다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.127-134
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• 2013

While there are many services that can check current traffic condition and application program such as bus arrival alarm are developed, since it only provide simple alarm and check level of information, it is still insufficient in many senses. Therefore, the program that try to develop in this study is the system that predict arrival time to destination and inform the bus passengers by applying real time traffic information. The system developed related to this study is still very inadequate. In the system developed in this thesis, when the user input the current bus number and destination using smart-phone, relevant server acquire the bus route information from bus information DB, and analyze real time traffic information based on the information from traffic information DB, and inform customer of expected arrival time to destination. In this thesis, traffic congestion can be eased off and regular operation of public transportation can be improved with reliable destination arrival alarm. Also, it is considered that pattern of bus users can be analyzed by using these information, and analyzing average transport speed and time of public transportation, travel time depending on various situation can give a boost to study related to transportation information and its development.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권7호
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• pp.297-306
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• 2017

버스정보 시스템을 이용하는 시민들은 더 정확한 예측 정보를 원한다. 하지만 평균 기반 단기간 예측 알고리즘을 사용하는 대부분의 버스정보시스템에서는 교통흐름, 신호주기, 정차시간 등의 영향이 고려되지 않기 때문에 많은 오차를 포함하고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 오차의 영향요인 분석을 통해 예측정보의 정밀도를 향상시켜 시민들의 편의를 도모하고자 한다. 이에 현재 운영되고 있는 버스정보 시스템의 자료를 토대로 오차의 영향요인을 분석했다. 분석 데이터에서 시간대별 특성과 지리적 여건에 의한 영향이 복합적으로 나타나고, 정차시간과 단위구간속도에 미치는 영향도가 다름을 보였다. 이에 따라 정차시간은 일반화 가법 모형을 사용하여 시간, GPS 좌표, 통과 노선수의 설명변수로 패턴을 구축하고, 단위구간에 대해 은닉 마르코프 모델을 사용하여 교통흐름에 따른 영향도를 고려한 패턴을 구축했다. 패턴 구축의 결과로 정밀한 실시간예측이 가능하고, 노선 통행속도의 장기간 예측이 가능했다. 마지막으로 관측 데이터와 예측 데이터의 통계적 검정 과정을 통해 전구간 예측에 적합한 모델임을 보였다. 본 논문의 결과로 시민들에게 더 정확한 예측 정보를 제공하고, 장기간 예측은 배차시간 등의 의사결정에 중요한 역할을 수행할 수 있으리라 생각한다.