본 연구는 악천후가 교통 흐름에 영향을 미칠 것이라는 전제하에 악천후 상황 중 강설에 따른 고속도로 교통류 특성 변화 중에서도 용량 및 속도 변화에 초점을 맞춰 분석하기 위한 것으로, 자료수집과 통계분석을 통해 연구를 진행하였다. 교통류 특성 변화를 설명하는 요소로 교통량, 속도, 밀도를 선정하여 분석하였으며, 자료수집 대상은 경기도권내 3개 기상관측소 인근 4개 고속도로 7개 기본구간을 조사지점으로 선정하였다. 강설수준별 용량 변화를 분석하기 위해 강설수준을 3단계(Light, Medium, Heavy Snow)로 분류하였다. 분석결과 강설수준에 따른 용량 변화를 살펴보면, 기후 양호시 대비 Light Snow(약한 눈)인 경우 13.2% 감소하였으며, Medium Snow(보통 눈)은 18.6%, Heavy Snow(강한 눈)은 32.0% 감소하는 것으로 나타나 강설수준이 높아질수록 용량 감소율은 증가하는 것으로 분석되었다. 기상악화는 도로의 운영 효율을 저하시키는 요인으로 작용할 가능성이 매우 큰 것으로 나타났으며, 이에 따라 향후 이를 고려한 도로 설계 및 운영 방법이 제시되어야 한다.
사질토를 지나 풍화암에 4D 소켓된 매입 PHC말뚝에 대한 매개변수 수치해석 자료를 분석하여 지지력 표해 및 도해(I)이 제안된 바 있다(Choi et al., 2019a). 본 논문에서는 이를 활용하여 직경의 5% 침하량에서 발현되는 동원지지력을 산정할 수 있는 새로운 산정공식을 제안하였다. 제안식은 두 가지이며, 그 중에서 EQ-G1 제안식은 각각의 상대근입길이(L/D)에서 말뚝직경과 ${\bar{N}}$값(보정 N 값)을 고려하여 각 지지력 성분을 평가하며, 검증 결과는 다음과 같다. RQP는 약 71~94%로 나타났으며, 이는 일반 설계에서 사용하고 있는 지지력 산정공식으로 구한 SRF(26~37%)보다 큰 값을 나타냈다. RQP는 적정 설계의 범위로 분포하였는데, 4개 사례에서는 78, 136, 142, 180%로 나타났다. DE는 β1에 따라 달라질 수는 있는데, 본 연구에서는 0.85로 가정하였으므로 DE는 약 85%로 나타났다. 따라서 본 연구에서 제안한 EQ-G1 제안식을 사용하여 PHC말뚝 몸체의 허용압축하중(Pall)까지 활용할 수 있는 적정설계를 수행할 수 있는 것으로 판단된다. 그리고 EQ-G2-3 제안식은 D, ${\bar{N}}$ 및 L/D를 동시에 고려하여 지지력 성분들을 평가할 수 있으며, 매입 PHC말뚝에서 지반의 압축지지력 산정 시 근사해법으로 활용할 수 있다.
본 연구는 간선도로 상의 이단횡단보도와 일반횡단보도를 비교대상으로 하여 차량 및 보행자 행태분석을 통해 요인을 추출하고, 보행자의 심리적 부담감이라는 정성적 요소를 포함하여 위험도(Risk Analysis)를 비교하고자 한다. 국내 외 선행 연구고찰을 통해 이단횡단보도의 연구방향을 제시하고, 횡단보도(일반, 이단)에서 차량과 보행자의 위반행태 및 전문가 설문을 통하여 위험도 평가항목 및 구조를 정립하였다. 보행자가 느낄 수 있는 심리적 부담감과 같은 정성적 평가항목을 반영하기 위하여 계층분석법(AHP : Analytic Hierarchy Process)을 통한 가중치(Weight)를 산정하고, 조사내용을 종합 점수화하여 위험도 분석을 수행하였다. 이단횡단보도와 일반횡단보도의 위험도 평가결과, 정량적 요소 측면에서는 차량위반 항목에 대해 이단횡단보도(0.318)가 일반횡단보도(0.241)에 비해 높게 나타났으며, 보행자 위반 항목에 대해 일반횡단보도(0.241)가 이단횡단보도(0.130)보다 높게 나타나 정량적 요소에 따른 상대적 위험도는 일반횡단보도(0.482)가 이단횡단보도(0.448)보다 1.08배 높은 것으로 분석되었다. 다만, 보행자의 심리적 부담감이라는 정성적 요소를 포함하면 일반횡단보도(0.503)가 이단횡단보도(0.462)의 상대적 위험도 보다 1.09배 높은 것으로 분석되어 보행자의 심리적 불안감을 포함하더라도 간선도로 단일로 상에 설치된 이단횡단보도가 일반횡단보도 보다 다소 안전한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 서울시 지하철 분담률의 지역적 차이에 대한 원인분석을 통하여 올바른 정책적 수단을 찾기 위한 모형을 개발하고자 한다. 이를 통해 가장 영향력 있는 두 개의 변수를 찾아내어 Portfolio 분석을 실시하였다. 분석결과, 첫째, 지하철 분담률에 영향을 미치는 요인은 크게 역세권 요인과 마을버스 요인으로 나타났다. 이는 줄어들고 있는 지하철 분담률을 개선하기 위해서 역세권지역의 확장, 역사수 증설, 마을버스 노선수의 증대가 요구됨을 의미한다. 둘째, Portfolio 분석결과 지하철 연계 강화를 위한 개선유형은 역세권 중심 개선과 마을버스 중심 개선지역으로 구분되었다. 역세권 중심 개선지역은 강북구, 서대문구, 금천구, 관악구로 나타났고, 송파구와 중구는 마을버스 중심 개선지역으로 나타났다. 따라서 향후 지하철 분담률 향상을 위해서는 두 가지 측면의 주요 요인을 유형별(지역)로 적절히 고려하는 대중교통 관련 정책을 제시하는 것이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 사질토층을 지나 풍화암에 소켓된 매입 PHC말뚝에 대한 수치해석 결과를 분석하여 정리한 도표 또는 도해로부터 매입 PHC말뚝의 동원지지력을 구하는 방법을 제안하였다. 즉, 수치해석 결과인 하중-침하량 곡선에서 5% 직경에 해당하는 침하량에서 발현된 사질토층의 동원주면마찰력, 풍화암층의 동원주면마찰력과 동원선단지지력을 산정할 수 있는 표해 또는 도해를 제안하였다. 이때 허용압축지지력은 동원 지지력에 안전율 3.0을 적용하여 산정하였다. 사질토층을 지나 풍화암에 소켓된 매입 PHC말뚝의 허용압축지지력은 사질토층의 허용주면마찰력과 풍화암층의 허용주면마찰력 및 허용선단지지력을 합산하여 산정하는 것으로 제안하였고, 각 허용압축지지력 성분을 구할 수 있는 절차도 제시되어 있다. 본 연구에서 제안된 동원지지력 산정용 표해(또는 도해)를 사용할 경우, 적정 설계에서 PHC말뚝의 설계효율(DE)은 85%로 나타났으며, 따라서 최적 설계에서는 PHC말뚝의 장기허용압축하중(Pall) 까지도 활용할 수 있는 것으로 나타났다. 그리고 PHC말뚝의 우수한 압축하중 지지 성능을 효과적으로 활용하기 위하여 지반의 허용압축지지력(Qall)이 말뚝의 허용압축하중(Pall) 이상이 될 수 있도록 설계할 것을 권장하였다.
연속교통류 운영 및 설계에서는 최대통과교통류율에 따른 교통류 상태변화 분석이 중요하다. 최대통과교통류율은 연속교통류 운영상태를 평가함에 있어 기준이 되고 있으며, 병목현상과 같은 지 정체 발생시 최대통과교통류율이 급격히 감소하게 된다. 현재까지 이러한 연속교통류 운영과 관련된 다양한 연구들이 수행되었지만, 변화되는 교통량을 명확하게 식별하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 교통운영 및 설계 등의 다양한 연구를 수행하는 데 있어 가장 중요한 실시간 교통량 변화 검지 방법론에 대한 연구를 실시한다. 이를 위하여 도시고속도로 자유로 구간의 24시간 레이더검지기의 시계열 자료를 이용하며, 교통류 상태 구분에는 통계적 기법의 일환인 터닝포인트 분석(Tunring Point Analysis, 이하 TPA)를 적용한다. TPA는 베이지안 접근법(bayesian approach)을 이용하며, 차량도착은 포아송 분포로 가정한다. 분석대상 구간에 대한 터닝포인트(Turning Point, 이하 TP)를 도출하였으며, 교통량이 변화되는 시점을 확인할 수 있었다. 또한 실시간 교통상태변화 검지를 위한 방법으로 TP지속시간을 설정하여 분석을 실시하였으며, 실시간으로 교통량의 변화를 검지하였다. 이는 기존의 직관적이고 경험적인 접근법의 한계를 극복할 수 있는 장점을 가지며, 실시간으로 교통량 변화를 식별할 수 있어 램프미터링(ramp-metering), 가변차로 등의 교통운영관리에 적용이 가능하다.
차량배출가스는 대기오염을 유발하는 주요 요인인 것으로 알려져 있으며, 배출가스 감소를 위한 다양한 정책수립 및 기술개발이 활발히 진행 중이다. 이에 본 연구는 차량의 배출가스 중 호흡기 질환에 특히 유해한 것으로 알려진 질소산화물($NO_x$)과 초미세먼지($PM_{2.5}$)를 대상으로 시공간적 배출량의 패턴을 분석하고 교통기반 공공보건 증진 방안을 제시하였다. 서울외곽순환고속도로를 공간적 분석범위로 설정하고 2015년 1월부터 6월 사이에 수집된 속도와 교통량 자료를 기반으로 배출계수를 이용하여 거시적 모형을 통한 차량배출가스 발생 총량을 추정하였다. 추정된 배출가스 자료에 군집분석을 적용하여 차량배출가스 수준(Level of Vehicle Emission)을 정의하였으며, 평일 차량배출가스 발생량의 물질별 시간대별 공간별 패턴을 분석하였다. 이를 바탕으로 교통기반 공공보건 정책방안을 교통계획 및 교통시설물, 공공보건 정보, 교통운영 및 관리 측면으로 나누어 제시하였다. 본 연구에서 제시한 차량배출가스 분석방향 및 전략은 공공보건 정책 마련에 기여할 것으로 판단된다.
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.
Lots of pollutants typically originating from urban transportation are accumulating on the paved surfaces during dry periods and are washed-off directly to the river during a storm. Also, paved surfaces are contributing to increase in peak flows and volume of stormwater flows. These are the main reasons why the water quality of rivers and lakes remain polluted and still below standards. Currently, several management practices are being applied in developed countries but the design standards are still lacking. This research was conducted to develop a treatment technology that can be useful to address the problems concerning runoff quality and quantity. A lab scale infiltration device consisting of a pretreatment tank and media zone was designed and tested for various flow regimes characterizing the low, average and high intensity rainfall. Based on the experiments, the high intensity flow resulted to increase in outflow event mean concentration (EMC) of pollutants, about twice as much as the average outflow EMC. However, 78 to 88% of the total suspended solids were captured and retained in the pretreatment tank because of sedimentation. The removal of heavy metals such as zinc and lead was greatly affected by the vertical placement of woodchip layer prior to the media zone. It was observed that the high carbon content (almost 50%) in the woodchip provided opportunity for enhancing its uptake of metal by adsorption. The findings implied that the reduction of pollutants can be greatly achieved by means of proper pretreatment to allow for settling of particles with a combination of using high carbon source media like woodchip and a geotextile mat to reduce the flow before filtering into the media zone and finally discharging to the drainage system.
본 연구는 실시간 자료를 기반으로 k-NN을 활용한 단기 교통상황 예측 시 각 단계별 세부절차 및 변수결정, 입력자료 구축 등의 각 단계별 잠재적 예측오차에 대한 원인분석 및 시사점 도출을 목적으로 한다. 다양한 단기 예측모형에 대한 선행연구 검토를 통하여 k-NN 모형의 유용성을 검토하였고 이에 대한 적용가능성을 분석하였다. 본 연구의 k-NN 모형은 이력자료 평활화 및 패턴DB 구축의 입력자료 부분, 실시간 자료와 과거 이력자료와의 유사성 측정 및 k 근접이웃 결정 등의 k-NN 알고리즘 부분, 그리고 예측 시간간격에 따른 출력결과 부분 등으로 구성되며 올림픽대로 김포방향 한강대교 남단~여의상류IC 구간을 대상으로 분석을 실시하였다. 교통자료의 불규칙 잡음으로 인하여 정확한 패턴매칭을 위해서 이력자료의 평활화를 실시하였으며, 이력자료 패턴 DB는 일반 및 이벤트 상황으로 구분하여 활용하였다. 최적의 시계열 자료 및 k 근접이웃 결정을 위해서 시행착오 방법을 적용하였으며, 단기 교통상황 예측 시 예측 시간간격이 증가할수록 예측오차가 증가하는 패턴, 그리고 교통상태가 급변하는 시점에서도 예측오차가 증가함을 알 수 있었다. 본 연구의 k-NN 모형에 대한 각 단계별 예측오차에 대한 원인을 분석하여 개선방향을 제시함으로써 향후 신뢰성 있는 단기 교통상황예측 정보제공 및 시스템에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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