• 대한교통학회지
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• 제22권1호
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• pp.63-72
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• 2004

교통안전프로그램을 수행하는데 있어서 위험지점을 적합하게 선정한다는 것은 매우 중요하다. 위험지점을 선정하는데 있어서 한계사고율법은 불확실성을 가지는 교통사고를 통계학적으로 해석 할 수 있다는 장점 때문에 자주 사용되어지는 방법이다. 한계사고율법은 교통사고의 발생이 포아송분포를 따른다는 가정에 기반을 두고 있으며 포아송분포에서는 교통사고의 기대값과 분산이 산술적으로 동일하다. 그러나 실제 교통사고자료에는 분산이 기대값보다 큰 현상이 자주 발생하는데 이것을 통계학적으로 과분산이라 정의하며 도로 및 교통여건이 변화하는 한 교통사고자료의 분석시 흔히 발생하는 현상이다. 본 연구에서는 과분산이 발생했을 때 포아송분포에 기반한 한계사고율법의 문제점을 분석하고 극복할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한 실제 관측자료를 토대로 본 연구에서 정립된 방법이 기존의 방법보다 통계학적인 측면에서 타당한 결과를 왔다.

• 대한예방의학회:학술대회논문집
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• 대한예방의학회 2002년도 제54차 추계 학술대회 연제집
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• pp.202-203
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• 2002

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.5585-5593
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• 2014

본 연구는 기대 교통사고건수 추정을 위해 사용되는 SPF의 이질적 분산계수의 유의성이 이질적 사전분포에 직접적인 영향을 받는다는 가설을 검증하고, 이질적 사전분포에 대한 모형 오설정이 교통 안전개선 사업의 평가결과에 주는 영향의 특성을 분석하기 위해 수행되었다. 구체적으로 본 연구에서는 이질적 분산계수의 유의성과 이질적 사전분포의 연관성을 검증하기 위해 모의실험을 통해 이질적 사전분포를 발생시킨 후 이를 NB모형과 HNB모형을 이용하여 SPF를 추정하여 이질적 과분산계수가 SPF의 평균함수 및 분산함수에 주는 영향을 분석하였다. 또한 추정된 계수추정치를 이용한 사전분포의 초모수 추정치의 오차특성과 이질적 과분산계수를 고려하지 않았을 경우 발생하는 교통사고감소계수(CRF)의 오차 부호와 크기를 상세 분석하여 제시하였다. 모의실험 자료 분석결과 이질적 분산계수의 오추정은 포아송 사전분포의 평균에는 큰 영향을 주지 않으나 분산의 크기를 변화시켜 궁극적으로는 기대교통사고건수의 추정량인 사후평균의 값에 오차를 발생시킬 수 있으며, 구체적으로 이질적 분산함수를 NB모형으로 오설정할 경우 CRF의 값은 참값에 비해 최대 120%의 오차를 발생시키는 것으로 나타났다.

• 현장농수산연구지
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• 제6권1호
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• pp.81-89
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• 2004

포도 "캠벨얼리" 송이에 새로 개발된 봉지를 괘대하여 봉지 내부의 미기상의 변화, 생리장해 및 병 발생, 과실품질, 수확기 판정의 편이성을 조사하였다. 개발봉지의 미기상은 온도 및 광투과율은 차이가 없었으나, 상대습도 및 봉지 표면의 수분 증발량은 변화를 주었다. 수정불량과, 착색불량과, 동녹 발생율 및 회색곰광이 발생율은 처리 간 큰 차이가 없었다. 열과 및 탄저병 발생은 무대과에 비하여 개발봉지가 현저히 감소하였다. 특히 탄저병 발생정도는 개발봉지가 현저히 덜 심하였다. 과방, 과립 및 과경의 생장 및 가용성고형물, 산 함량, 과색과 과분 발생에는 큰 차이가 없었다. 개발봉지는 수확기 판정의 편이성이 우수하였으며, 과색 및 과분 발생정도가 높아 과실의 품질을 향상시킬 수 있었다.

• 한국도로학회논문집
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• 제19권4호
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• pp.1-7
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• 2017

PURPOSES : This study aims to improve complex modeling of multivariable, nonlinear, and overdispersion data with an artificial neural network that has been a problem in the civil and transport sectors. METHODS: Deep learning, which is a technique employing artificial neural networks, was applied for developing a large bus fuel consumption model as a case study. Estimation characteristics and accuracy were compared with the results of conventional multiple regression modeling. RESULTS : The deep learning model remarkably improved estimation accuracy of regression modeling, from R-sq. 18.76% to 72.22%. In addition, it was very flexible in reflecting large variance and complex relationships between dependent and independent variables. CONCLUSIONS : Deep learning could be a new alternative that solves general problems inherent in conventional statistical methods and it is highly promising in planning and optimizing issues in the civil and transport sectors. Extended applications to other fields, such as pavement management, structure safety, operation of intelligent transport systems, and traffic noise estimation are highly recommended.

• 대한교통학회지
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• 제20권7호
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• pp.197-204
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• 2002

교통사고예측 및 예방을 위해서는 실제적으로 도로설계과정에서 제어가 가능한 도로 기하구조요소에 대한 사고관계를 파악함이 타당하다. 즉, 도로의 설계자는 도로건설에 앞서 기하구조요소와 사고와의 관계를 현장자료를 통해 정확히 밝혀 도로설계에 반영해야 한다. 이를 위해, 교통사고의 빈도분포를 박히는 것은 가장 기본이 되는 일이며, 교통사고 예측모형개발에 선행되어야 한다. 일반적으로 교통사고건수의 경우 분산이 평균보다 큰 과분산(overdispersion)의 특징을 가지고 있어 음이항 분포를 따른다고 알려져 있다. 따라서 본 논문은 사고모형의 개발에 앞서, 사고발생지점에 대한 도로설계요소와 기타 잠재적인 사고발생 관련요인이 비교적 잘 파악되어있는 호남고속도로를 중심으로 평면 선형상 곡선부에 대하여 교통사고의 분포를 적합도 검정을 통해 알아보고자 하였다. 사고자료는 한국도로송사의 호남고속도로 5년(1996∼2000)간 자료를 분석에 맞게 정리하였으며, 강민욱과 송봉수(2002)에서 제시한 평면선형에 있어서의 구간분할법을 이용하여 배향곡선구간과 단일곡선구간에 대한 사고분석을 하였다. 적합도 분석결과, 예상대로 음이항분포가 사고건수를 설명하기에 가장 적합한 확률분포로 제시되었으며, 이를 통해 최우추정법을 이용한 음이항회귀모형을 개발하였다. 구간분할법을 적용한 음이항회귀모형의 경우, 기존의 확률회귀토형에 비하여 높은 결정계수를 갖았으며, 모형에서 적용된 기하구조요소로는 차량 노출계수, 곡선반경, 단위거리 당 편경사변화값 등이다.

• 대한교통학회지
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• 제23권1호
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• pp.33-44
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• 2005

철도건널목사고는 일반 도로사고보다는 상대적으로 사고의 발생도는 적으나, 사고의 심각도면에서는 대형사고로 연결될 수 있다는 점에서 철도건널목에서의 안전성 확보는 결코 소홀히 다루어질 수 없다. 본 연구에서는 건널목 사고모델을 통해 건널목 사고에 영향을 미치는 요인들은 분석하고 이를 정량화하여 교차로 안전성 향상에 기여하고자 한다. 본 연구에서는 건널목사고 분석에 있어서 사고데이터 특성을 고려하여 비선형 회귀분석 중 적정 모델식을 적용하였다. 철도건널목 관련 변수들을 이용하여 분석한 결과, 분산값이 0에 가까운 값을 나타내어 포아송 회귀분석이 적합한 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서는 주 모델과 후보모델 통해 건널목 사고에 영향을 미치는 7개의 주요설명변수들을 규명했는데 그 변수들은 차량 교통량과 철도교통량, 상업지역, 제어거리, 경보시간차, 건널목유형, 과속방지턱으로 분석되었다.

• 대한교통학회지
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• 제27권5호
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• pp.135-144
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• 2009

본 연구는 경북도내에서 발생한 4년간의 교통사고 자료를 대상으로 Empirical Bayes (EB) 방법을 이용하여 예상사고건수를 예측하였다. 경북도내 각 군과 시 지역의 교통사고는 대물피해환산법을 적용하여 심각도를 반영하였으며, EB 방법을 적용하기 위해 군집분석을 통해 유사한 지역을 선정하였고, 선정된 유사지역을 대상으로각 지역별 안전성능함수(SPF)를 도출하였다. 실제 사고건수와의 근원적인 확률분포를 일치시키기 위해 과분산 파라메타를 산출하였으며, 지역별 교통특성을 반영하기 위해 가중치를 적용하여 예상 사고건수를 예측하였다. 분석 결과 김천시, 영천시, 칠곡군 순으로 가장 높은 사고건수가 예상되는 반면, 군위군이 가장 낮은 사고건수가 발생할 것으로 예측되었다.

• 현장농수산연구지
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• 제7권1호
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• pp.81-89
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• 2005

포도 '캠벨얼리'에서 석회비료를 과면살포한 후, 과피의 T-N, P, K, Ca 및 Mg 함량은 무처리과에 비하여 석회비료 전 처리 모두 큰 차이는 없었다. 과방중, 과립중, 과방장 및 산 함량은 처리 간 차이가 없었으나, 가용성고형물은 봉지가 씌워진 상태로 액상석회비료를 처리한 과실은 다른 처리에 비하여 감소하였다. 과피의 안토시아닌 함량은 무처리과에 비하여 소석회 및 봉지가 씌워진 상태로 액상석회비료를 처리한 과실이 현저히 감소하였다. 과피의 과분은 소석회 및 패화석 분말비료 처리과는 무처리과에 비하여 현저히 적게 발생되었다. 과립의 경도는 액상석회비료 및 소석회 처리과가 현저히 증가하였다. 그러나 과립의 탄력성은 패화석 분말비료 처리과는 현저히 감소하였다. 또한 상온 저장 중 감랑은 전 처리 모두 차이를 인정할 수 없었다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제54권1호
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• pp.1-5
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• 2016

목질계 바이오매스를 이용하여 효소를 사용하지 않고 발효당을 얻기 위해 황산을 이용한 당화를 수행하였다. 바이오매스로는 pinus rigida와 palm농업 부산물인 EFB를 사용하였다. 산을 이용한 당화에서는 당의 과분해 생성물을 줄이기 위한 당화조건을 생각해 보아야 한다. 따라서 본 연구에서는 목질계 바이오매스를 이용한 2단 산당화를 수행하였다. 산을 이용한 1차 가수분해에서는 72 wt%의 황산을 이용하여 $80^{\circ}C$에서 반응시켰을 경우 가장 높은 당화율을 보였고 pinus rigida와 EFB 각각 11.49 wt%, 32 wt%의 당화율을 보였다. 이후 1차 가수분해에서 얻은 액상을 9~15 wt%의 산농도가 되도록 묽혀 $50{\sim}120^{\circ}C$의 온도로 2차 가수분해를 진행했다. 2차 가수분해시 9%의 황산농도와 $120^{\circ}C$의 온도조건에서 80분간 반응시켰을 때 최종 글루코오스 당화율은 pinus rigida의 경우 86.8 wt.% (39 g/L), EFB의 경우 95.3 wt%(32.4 g/L)를 얻을 수 있었다. 각 단계에서 분석된 결과는 물질수지를 통해 확인하고 당화 효율을 비교해 보았다.