교통사고 발생위험예보의 목적은 교통사고를 저감하기 위한 것이다. 따라서 본 연구는 조건에 따른 교통사고발생 확률을 산정하여 효과적인 교통사고 위험 예보를 목적으로 하였다. 국내에서는 인터넷 등을 통해 사망사고 정보를 포함한 교통사고의 통계수준의 정보를 제공하고 있으며 최근에는 날씨에 따른 광역지자체 단위의 지역별 주간 교통사고 위험도수준 정도의 정보를 개략적으로 제공하고 있다. 그러나 모든 운전자에게 동일내용의 정보를 제공하는 것은 개인의 특성과 환경을 반영하지 못한 것으로 한계가 있다. 그러므로 본 연구에서는 부산시 주간선도로의 68개 주요 교차로를 중심으로 교통사고, 교차로 기하 구조, 강수량 등의 정보를 종합적으로 교통사고 발생에 대한 노드와 링크 단위의 위험도 예보를 하고자 하였다. 구체적으로, 운전자특성과 운전상황 같은 동적정보와 교차로 기하 구조데이터를 이용하여 각 상황에 맞는 상대적 사고발생 위험도를 산정하였다. 또한 사고유형을 '차대차', '차대사람'으로 분류하여 각각의 구체적인 사고발생 위험도를 산정하였다. 최종적으로는 산정한 결과 값에 기초하여 교차로 기반의 운전자 맞춤형 사고위험도 정보를 제공하고자 하였다. 사고예보정보에 따른 안전한 경로를 서비스함으로서 맞춤형 경로선택의 기회를 제공하며 운전자의 안전운행에 도움을 주고자 하였다.
최근 10년간 전세계적으로 아스팔트 포장을 재활용하는 기술이 급속도로 확산되고 있으며 노후 아스팔트 포장을 폼드 아스팔트 또는 유화 아스팔트를 사용하여 현장에서 바로 100% 재활용하는 현장 상온 재생 아스팔트 포장기술이 다양하게 적용되고 있다. 특히, 아이오와 주에서는 교통량이 적은 지방도로에서 기존 포장의 수명을 연장 시켜주는 현장 상온 재생 아스팔트 공법을 많이 적용하고 있다. 일반적으로 현장 상온 재생 아스팔트 포장층은 수분의 침투나 교통하중으로부터 보호하거나 포장설계를 만족시키기 위해 가열 아스팔트 포장으로 덧씌우기를 한다. 일반적으로 현장 상온 재생 아스팔트 포장층 위에 가열 아스팔트 포장으로 덧씌우기 할 시기는 대부분에 감독자들은 일정한 양생기간 또는 최대 함수비에 근거하여 결정하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 감독자가 최적에 덧씌우기 아스팔트 포장 시기를 결정할 수 있도록 현장 상온 재생 아스팔트 포장층의 현장 함수비를 간단하게 측정하여 덧씌우기 시기를 결정할 수 있는 수분 감소계수를 개발하는 것이다. 먼저, 현장 상온 재생 아스팔트 포장층의 함수비를 TDR 함수량계를 사용하여 측정하였고 현장 상온 재생 아스팔트 포장이 시공되는 기간 동안에 강우량, 대기온도, 습도, 바람속도 등 기상정보를 수집하였다. 마지막으로 현장 상온 재생 아스팔트 포장의 초기 함수비, 대기온도, 습도, 바람속도를 변수로 하는 수분 감소계수를 개발하였다. 실제 현장 상온 재생 아스팔트 포장에서 측정한 값을 사용하여 개발한 수분 감소계수는 감독자가 연속적으로 현장 상온 재생 아스팔트 포장층의 함수비를 측정하지 않고 최적의 덧씌우기 포장 시점을 결정할 수 있다.
Characteristics of snowfall and snow crystal habits have been investigated in the campaign of Experiment on Snow Storms At Yeongdong (ESSAY) using radiosonde soundings, Global Navigation Satellite System (GNSS), and a digital camera with a magnifier for taking a photograph of snowfall crystals. The analysis period is 6 to 14 February 2014, when the accumulated snowfall amount is 192.8 cm with the longest snowfall duration of 9 days. The synoptic situations are similar to those of the previous studies such as the Low pressure system passing by the far South of the Korean peninsula along with the Siberian High extending to northern Japan, which eventually results in the northeasterly or easterly flows and the long-lasting snowfall episodes in the Yeongdong region. In general, the ice clouds tended to exist below around 2~3 km with the consistent easterly flows, and the winds shifted to northerly~northwesterly above the clouds layer. The snow crystal habits observed in the ESSAY campaign were mainly dendrite, consisting of 70% of the entire habits. The rimed habits were frequently captured when two-layered clouds were observed, probably through the process of freezing of super-cooled droplets on the ice particles. The homogeneous habit such as dendrite was shown in case of shallow clouds with its thickness of below 500 m whereas various habits were captured such as dendrites, rimed dendrites, aggregates of dendrites, plates, rimed plates, etc in the thick cloud with its thickness greater than 1.5 km. The dendrites appeared to be dominant in the condition of cloud top temperature specifically ranging $-12{\sim}-16^{\circ}C$. However, the association of snow crystal habits with temperature and super-saturation in the cloud could not be examined in the current study. Better understandings of characteristics of snow crystal habits would contribute to preventing breakdown accidents such as a greenhouse destruction and collapse of a temporary building due to heavy snowfall, and traffic accidents due to snow-slippery road condition, providing a higher-level weather information of snow quality for skiers participating in the winter sports, and estimating more accurate snowfall amount, location, and duration with the fallspeed of solid precipitation.
지능형교통체계(ITS : Intelligent Transportation Systems)는 도로이용자들로 하여금 다양한 교통환경에서 도로를 좀 더 효율적으로 이용하게 해 주었다. 기존의 지점검지체계 기반의 교통정보 수집 및 제공시스템에서 오는 한계점을 극복하기 위해 최근 들어서는 차량-차량간 및 차량-인프라간 통신기술을 바탕으로 하는 교통자료 수집 및 제공에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 그러나 차량간 및 차량과 인프라간 통신은 무선으로 이루어지기 때문에 주변 환경의 영향(건물, 날씨, 대형차량 등)으로 인해 통신 실패가 빈번히 발생하여 교통정보수집의 신뢰성을 저하시키고 있다. 본 연구에서는 무선통신기반 교통정보수집시 통신 실패로 인한 차량의 주행궤적정보가 결측되었을 경우 이를 보정할 수 있는 방법론을 개발하였다. 먼저 차량의 주행궤적자료 결측 보정을 위한 기존의방법들 및 무선통신기반 교통자료수집을 위한 요구조건들을 검토하였다. 다음으로 AIMSUN을 이용하여 차량의 주행궤적자료를 수집하였고, 이를 바탕으로 임의의 결측치를 생성하였다. 결측된 자료는 기존의 교통자료 결측치 보정 방법과 본 연구에서 수정된 방법을 적용하여 보정한 후 비교 분석해 보았다. 분석결과 무선통신기반 교통수집체계하에서 통신 단절로 인한 결측치는 기존의 방법보다는 차량의 주행궤적 특성을 고려해서 수정된 방법으로 보정했을 경우 좀 더 정확한 교통정보를 수집할 수 있었다.
지능형교통정보시스템(ITS) 정책의 일환으로 가변안내표지판의 보급이 확대되었음에도 불구하고 여러 가지 문제점들이 나타나게 되었으며 그 중 하나가 지역별 교통 정보 제공의 불평등 및 비효율성 문제이다. 본 논문에서는 전력선 및 통신선 구축이 어려운 인프라 취약 지역에서도 도로상황 및 기상상태 등의 교통정보 제공을 위해 인프라 독립형 가변안내표지판을 제안하였다. 인프라 독립형 가변안내표지판은 인프라 취약지역에서 운영되므로 그 특성상 시스템 구성, 운영방안 등에서 일반형 가변안내표지판과는 차별성을 가지므로 그 특성을 분석하여 나타내었다. 또한 태양광 발전으로 획득된 한정된 전력을 효율적으로 운영하기 위하여 이를 고려한 배터리 체결구조와 가변안내표지판의 표출 메시지에 따른 전력 운용 방안을 제안하였다. 향후 본 연구의 결과를 토대로 인프라 독립형 가변안내표지판뿐만 아니라 병렬 구조의 배터리가 사용되는 다양한 용도의 어플리케이션의 전력 제어에 적용 가능할 것으로 예상된다.
교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.
산업화와 도시개발로 인한 불투수층 면적의 증가는 수문순환 체계를 왜곡시켜 심각한 건천화를 야기한다. 이를 관리하기 위해 건천화의 정량적인 평가 및 예측이 가능한 하천건천화 영향평가 기술이 필요하다. 본 연구에서는 분포형 수문모형(Drying Stream Assessment Tool and Water Flow Tracking, DrySAT-WFT)과 시계열 GIS자료를 활용하여 전국 5대강 유역의 댐·보 유역을 대상으로 하천유입량 감소원인 평가를 실시하였다. 이를 위해 5개 하천건천화 영향요소(토양침식, 산림성장, 도로-하천 단절, 지하수이용, 도시개발)를 선정하여 1976년부터 2015년까지 GIS 기반의 시계열 공간자료를 연대별로 구축하였다. DrySAT-WFT는 2005~2015년까지 8개의 다목적댐(충주댐, 소양강댐, 안동댐, 임하댐, 합천댐, 섬진강댐, 주암댐, 용담댐) 및 4개의 유량 관측지점(오수천, 미호천, 마륵, 초강)에 대해 하천유량 검보정을 실시하였고, 검보정 결과 결정계수(R2)는 평균 0.76(0.66~0.84), Nash-Sutcliffe 모형효율은 평균 0.62(0.52~0.72)의 값을 보였다. 이를 토대로 2010년대(2006~2015)의 기상조건을 기준으로 연대별(1980년대: 1976~1985, 1990년대: 1986~1995, 2000년대: 1996~2005, 2010년대: 2006~2015) GIS자료를 이용하여 댐·보 유역의 하천유입량 변화를 계산하므로서 각 영향요소별 하천유입량 감소 기여비율을 산정하였다. 모의결과, 1980년대를 기준으로 5대강 유역평균 2010년대 풍수량(Q95)은 4.1~6.3%의 감소율을 보였고, 평수량(Q185)은 6.7~9.1%의 감소율을 보였으며, 갈수량(Q355)은 8.4~10.4%의 감소율을 보였다. 하천건천화 영향요소 중에서 지하수 이용량의 증가로 인한 기저유량 감소(하천건천화 기여율: 40.5%)가 가장 큰 영향을 주었으며, 다음으로는 산림성장에 의한 증발산량 증가(하천건천화 기여율: 29.0%)로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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