• 무역학회지
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• 제42권2호
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• pp.277-296
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• 2017

전 세계 수출입 물동량 중 95% 이상이 해상 수송되고 있다. 이처럼 세계 무역에서 해상 수송이 차지하는 비중이 매우 높다는 점에 주목하여, 본 연구는 해상 물동량과 세계 경제(세계 GDP) 간의 회귀분석을 수행함으로써 상관관계를 추정하였다. 즉, 패널 데이터 분석과 확률효과 모형 분석을 통해 품목별 해상 물동량이 세계 경제 성장에 어떤 영향을 미치는지 실증 분석하였다. 분석 과정에서 해상 물동량을 10개 품목별로 분류하고, 해당 품목의 무역량 변화에 따라 세계 GDP가 얼마만큼 영향을 받는지 추정하였다. 이와 더불어 그랜저 인과성 검정을 수행하여 해상 물동량과 세계 GDP 변수 간의 선후 관계를 검증하고, LR(Likelihood ratio) 검정을 실시하여 확률효과 모형을 통해 회귀분석 하였다. 본 연구의 분석 결과는 정부의 무역 관련 정책을 수립하는 데 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 무역학회지
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• 제43권3호
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• pp.169-198
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• 2018

본 연구는 전통적으로 사용되는 수출수요모형을 사용하여 환율변동이 동아시아 국가에 대한 한국의 기계류 중간재 수출에 미치는 영향을 글로벌 금융위기 전후기간으로 나누어 분석하였다. 기계류 중간재의 수출에 대한 환율변동성의 추정결과에 대해 타당성을 확보하기 위하여 이동평균 표준편차, 12개월 고정평균 표준편차, GARCH 모형 등의 환율변동에 대한 다양한 측정방법을 사용하였다. 변수들 간의 장기적 관계는 Pedroni(1999)가 제안한 패널 공적분 검정 및 DOLS & FMOLS 패널 회귀분석을 적용하여 분석하였다. 분석결과, 글로벌 금융위기 이전에는 환율변동성이 기계류 총수출 및 일반기계, 전자기계, 운송장비 등의 중간재의 수출에 긍정적인 영향을 미치지만 정밀기계 중간재의 수출에는 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 그러나 글로벌 금융위기 이후에는 환율변동성이 기계류 총수출 및 모든 기계류 중간재의 수출에 부정적인 영향을 주는 정반대의 결과가 나타났다. 글로벌 금융위기 전후의 전체 기간을 분석대상으로 하는 경우 정밀기계 중간재의 수출에 대해 긍정적인 영향을 미쳤고 그 외 기계류 중간재의 수출 및 기계류 총수출에는 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제6권12호
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• pp.469-481
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• 2016

화물자동차 사고는 전체 교통사고의 약 12.64%를 차지하고 있다. 특히 화물자동차의 경우 사고 발생 시 피해규모가 크며 사망률도 매우 높다. 이러한 이유로 2012년도에 화물차 보험료는 대폭 인상되었고 화물자동차 운전자들의 부담이 매우 높은 실정이지만, 화물자동차의 과속, 과적 등은 줄어들고 있지 않는 추세이다. 화물자동차 운전자들이 자발적으로 안전운전을 할 수 있도록 대책을 강구하여야 한다. 본 연구에서는 현재 화물자동차 운전자들이 자발적으로 안전운전을 할 수 있는 방법 중 하나로 Usage-Based Insurance(UBI)를 선정하였다. UBI란 운전자가 안전운전을 할수록 보험료를 할인하는 제도로 화물차 운전자들이 안전운전을 하는 동시에 보험료 부담을 줄일 수 있을 것으로 기대된다. UBI를 도입하기 위해 가장 중요한 것은 운전자들의 운행 평가를 하는 방법이다. 운전자들의 운행 평가를 통해 보험료 할인/할증률을 결정할 수 있고, 합리적으로 운행 평가를 실시하여야 운전자들이 납득 할 수 있기 때문이다. 최종적으로 본 연구에서는 화물자동차의 주요 사고 원인을 규명한 뒤 각각의 사고 원인들과 사고와의 상관분석 및 다중회귀분석을 통해 운행평가모델을 구축하고자 한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권1호
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• pp.63-69
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• 2023

'탄소중립 기술적용 시나리오 모형 (CATAS; Carbon-neutrality Assessment based on Technology Application Scenario)'은 공간 단위에서 에너지전환, 수송, 건물 등 분야에 탄소중립 기술을 적용했을 경우 온실가스 감축 효과성 분석을 제공한다. 모형의 개발범위는 온실가스 배출원은 온실가스 직접배출량 대상으로 분석하며, 공간적 범위는 직접·간접배출의 경계를 공간적 범위로 설정하였다. 그리고 기술적 범위는 2050 탄소중립 시나리오에서 온실가스 배출량이 가장 큰 전환부문의 9개 기술과 산림 흡수원을 포함하였다. 탄소중립률 평가 방법론은 ①온실가스 배출현황 분석, ②기술도입에 따른 에너지생산량 예측, ③온실가스 감축량 산정, ④탄소중립률 산정까지 4단계로 이루어져있다. 웹기반 CATAS-BASIC을 개발 한 후 서울시의 ｢2050 온실가스 감축추진계획｣상 제시된 신재생에너지 보급목표를 적용하여 분석을 실시하였다. 태양광·수소연료전지·수열을 적용한 결과, 서울시의 전환부문 배출량인 1.49백만 tCO₂eq 중 기술도입으로 0.43백만 tCO₂eq 감축하여 전환부문 탄소중립률은 28.94 %로 분석되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권2D호
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• pp.241-250
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• 2006

보행은 가장 권장되어야 하는 중요한 교통수단임에도 불구하고, 아직까지 구체적인 연구가 미미한 실정이다. 특히, 자동차 위주의 교통계획으로 인하여, 도로시설의 용량분석 및 서비스수준 평가를 위해 제정된 "도로용량편람(HCM)"에서 조차 보행 및 보행공간에 대한 구체적인 분석방법이 제시되어 있지 않고 있다. 그러므로 본 연구는 현재의 보행 서비스수준의 분석 기준인 보행유율에 소음수준과 주변밝기 정도를 추가로 고려하는 보행자가 직접 느끼는 서비스수준을 산정하기 위하여 퍼지근사추론을 사용하였다. 입력변수는 보행유율, 소음수준, 밝기정도를 사용하였으며 주간과 야간으로 나누어 퍼지근사추론 모형을 구축하였다. 구축된 모형의 예측력 분석은 $R^2$와 MAE 그리고 MSE를 사용하였으며 그 값은 주간모형의 경우 각각 0.803, 0.729, 0.735이고 야간모형의 경우 0.893, 0.878, 0.860으로 모형의 설명력이 높음을 보여주고 있다. 본 연구과정에서 야간의 경우 보행유율이 높을수록 밝기정도보다는 소음수준이 보행만족도에 더 큰 영향을 미치는 것을 볼 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권2호
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• pp.142-156
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• 2024

교통부문 탄소중립을 위한 전기자동차로의 전환에 있어 충분한 충전 인프라의 구축은 중요한 선행요소이다. 특히, 거주지의 충전 인프라 구축은 필수적이다. 우리나라의 주거형태는 주로 공동주택이며, 다수의 거주민을 위한 공공 충전기가 공급되어야 한다. 정부는 충전시설과 전기자동차 전용주차구역의 확보를 법적으로 규정하고 있으나, 주차면수만을 산출근거로 한다. 완속 충전기는 3.5kW 과금형 콘센트와 7kW 완속 충전기가 주를 이룬다. 전자가 충전기 설치 및 이용에 유리하지만, 충전속도가 느려 두 가지 형태의 충전기는 양립이 필요하다. 본 연구에서는 일일 주행거리를 기반으로 산정한 전기자동차의 충전 수요에 대응할 수 있는 충전기를 할당하는 최적화 모형을 제시하였다. 또한, 메타 휴리스틱 알고리즘인 Tabu Search를 사용하여 최적화 모형을 만족하는 것과 동시에 충전기 공급 및 충전 비용을 최소화할 수 있는 완속 충전기 공급량을 산정하였다. 사례 분석을 위해 개인통행실태조사자료를 사용해 주행거리를 산정하였으며, 가상의 충전 시나리오 및 환경을 설정하여 100대의 전기자동차 충전 수요에 대응하는 22대의 3.5kW 과금형 콘센트를 최적 공급량으로 산정하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.199-205
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• 2024

연구목적: 본 연구는 요양병원 등 재난취약시설에 재난이 발생할 경우 잔류한 요구조자를 정확하게 파악하여 소방 등 대응기관에 제공하는 APC(Auto People Counting)의 인식률 개선에 목적이 있다. 연구방법: 본 연구에서는 실제 재난취약시설에 설치되어 운영 중인 APC를 대상으로 카메라를 통해 출입 인원의 이미지를 인식하는 알고리즘을 개선하기 위해 CNN모델을 활용하여 베이스라인 모델링을 하였다. 다양한 알고리즘의 성능을 분석하여 상위 7개의 후보군을 선정하고 전이학습 모델을 활용하여 성능이 가장 우수한 최적의 알고리즘을 선정하는 방법으로 연구를 수행하였다. 연구결과: 실험결과 시간과 성능이 가장 좋은 Densenet201, Resnet152v2 모델의 정밀도와 재현율을 확인한 결과 모든 라벨에 대해서 정확도 100%를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 이 중 Densenet201 모델이 더 높은 성능을 보여주었다. 결론: 다양한 인공지능 알고리즘 중 APC에 적용할 수 있는 최적의 알고리즘을 선정하였다. 향후 연무 등 다양한 재난상황에서 재난취약시설 내 출입인원을 정확하게 파악할 수 있도록 알고리즘 분석 및 학습에 대한 추가 연구가 요구된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제20권5호
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• pp.855-867
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• 2018

터널 굴진면 전방에 연약대가 존재할 때에는 종방향 아칭에 의해서 굴진면 직전영역에 응력이 증가되어 터널의 안정성이 영향을 받는다. 따라서 굴진면 전방에 연약대 존재 여부 및 연약대의 특성을 파악하여 이에 대한 대비책을 마련하는 것이 중요하다. 굴진면 전방 연약대의 예측 방법은 물리탐사 및 수치해석적 방법과 터널지보 및 보강방안에 대한 연구는 많이 이루어 졌으나 굴진면 전방 연약대의 폭과 이격거리에 따른 이완영역에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 굴진면 전방에 연약대 존재 시 연약대의 폭과 이격거리에 따른 이완영역에 대하여 실내모형실험을 통해 규명하였다. 모형시험기에 주문진 자연사를 이용하여 함수비 3.8%로 모형 원지반을 조성하였으며 모형 연약대는 모형 원지반과 같은 자연건조 상태의 주문진 자연사를 샌드커튼 방식으로 강사하여 조성하였다 연약대 폭과 굴진면과 연약대 간 이격거리를 변화시키며 실험을 수행하였다. 모형시험기는 상하반단면 굴착이 구현 가능하도록 제작하였으며, 토조 바닥에 로드셀을 설치하고 지표에 변위계를 설치하여 터널굴착에 따른 연직응력 및 지표변위를 측정하였다. 지표침하는 연약대의 폭에 상관없이 굴진면과의 이격거리가 0.25D 이내에서 급격히 증가하였고, 수직응력 및 수평응력 또한 이격거리가 0.5D 이내에서부터 증가하는 경향이 나타났다. 실험결과 종방향 아칭의 영향은 터널 전방 1.0D 영역 내부터 형성된다고 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권3호
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• pp.679-690
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• 2015

교통사고 피해를 최소화하기 위해서는 차량과 도로 체계에 대한 공학적인 개선을 통하여 교통사고 원인을 제거해야 한다. 일반적으로 안정성과 효율성이 부족한 도로는 교통사고가 지속적으로 발생할 가능성이 크고 이를 개선하는데 막대한 사회적 비용과 시간이 소요되며, 부적절한 환경 요인으로 발생한 교통사고는 국가적으로 큰 피해를 발생시키게 된다. 따라서 본 연구는 최근 인공지능 분야 중 활발히 연구 중인 역전파 알고리즘(Back-Propagation Algorithm : BPA)을 이용하여 신호교차로를 대상으로 최적의 교통안전 평가기법을 제시하고자 하였다. 본 연구는 광주광역시내 교통혼잡과 교통사고가 빈번하게 발생하고 있는 신호교차로 지점을 대상으로, BPA를 이용하여 보다 신뢰성 높은 교통안전 평가 모형을 개발하고자 다음과 같은 일련의 방법으로 연구를 수행하였다. 첫째, 신호교차로 교통사고와 교통상충간의 순위상관분석을 실시하여 교통사고 순위와 교통상충 순위가 통계적으로 유의함을 확인하였다. 이는 교통상충이 신호교차로 교통안전 평가 변수로 사용될 수 있음에 따라 설명변수로 입력되고 교통사고가 종속변수인 선형회귀모형을 개발하는데 이용하였다. 둘째, 신호교차로의 교통량과 진입 진출 차로수 차이 등을 교통사고의 설명변수로 간주하여 다중회귀분석을 통해 교통사고 예측모형을 개발하였다. 셋째, 교통량과 도로 기하구조 요소를 모형의 설명변수로 설정하고 교통상충을 종속변수로 하여 BPA를 이용한 최적의 교통안전 평가 모형을 개발하였다. 마지막으로, 교통사고 실측값, 다중회귀모형, BPA에 의한 교통사고 예측값을 평균제곱근오차 방법으로 모형의 적합도 비교 분석을 하였다. 본 연구의 결과, BPA에 의해 도출된 교통사고 예측값과 교통사고 실측값 사이의 평균제곱오차는 3.89로 계산되어 BPA가 다중회귀 모형보다 상대적으로 교통안전 평가능력이 우수한 것으로 나타나 실제 신호교차로 교통안전도를 평가하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단되고 추후, 교통안전정책 수립시 실질적인 도움이 될 것으로 기대된다.