RT/IMPOST는 실시간 내부미터링 제어를 위하여 과포화 간선 축을 대상으로 실시간으로 수집되는 검지기 정보를 이용하여 대기행렬길이를 예측하고 이를 기반으로 상/하류부 녹색시간의 제어를 통하여 각 링크의 유출입 교통량을 조절하여 각 링크의 대기길이를 조절한다. 본 연구에서는 국내 실시간신호제어시스템인 COSMOS의 환경에 내부미터링 제어를 구현하기 위한 방안을 통신환경 및 제어시점을 중심으로 검토하였다. 이를 위하여 현재 정의된 COSMOS 통신환경을 분석하였고, RT/IMPOST 모형의 통신 시점 및 제어절차에 대한 평가를 통하여 실제적으로 적용 가능한 대안을 제시하였고 이를 시뮬레이션 평가를 통하여 검증하였다. 평가 결과, 두 가지 방법이 유사한 결과를 제시하여, 본 연구에서 제시한 방안이 현실적으로 적용 가능한 방안이 될 수 있음을 확인하였다. 내부미터링을 실시간으로 적용하기 위하여는 보다 많은 분야에 대한 연구가 필요한 바, 향후 이에 대한 관심이 요구된다
CNT 유동층 반응기(내경 0.15 m, 높이 2.6 m) 프리보드 내 미세 CNT 입자(평균입도 $46{\mu}m$, 벌크밀도 $93.2kg/m^3$)의 높이 별 거동을 확인하기 위해 레이저 슬릿광 형상 측정법을 이용하여, CNT 응집체의 크기 및 형태를 측정하였다. 기체 유속 증가에 대해, 비산되는 CNT 응집체의 Feret 직경과 Heywood 직경이 증가하였다. 프리보드 내 높이가 증가할수록 평균 직경은 작아졌고, 응집체 내 CNT 입자수가 감소하였다. 기체 유속 증가에 대해, 응집체의 종횡비는 농후상에 가까울수록 증가하였으나, 높은 높이에서는 감소하였다. 그러나, 견고도는 큰 변화를 보이지 않았다. 응집체의 형상 분석 정보에 기반하여, 높이 별 CNT 입자의 응집과정이 서로 다름을 확인하였다. 유동층 프리보드 내 CNT 응집체의 Heywood 직경을 예측할 수 있는 상관관계식을 제안하였다.
National and social issues are becoming increasingly common, but traditional policy-making methods are no longer effective. Therefore, evidence-based policy making is emerging as an alternative paradigm. Digital twin technology is one of the digital support tools for the new data-driven policy-making process. This study presents ongoing government experiments in the world where digital twin technology is applied to policy making and describes our experience in developing digital twin platforms in Sejong-the de facto administrative capital of South Korea.
활동기반 모델은 현대의 복잡한 개인의 통행행태를 반영한 정교한 기반의 수요예측이 가능하지만, 분석 대상지의 상세한 인구정보가 필수적으로 요구된다. 최근 다양한 심층생성 모델을 활용한 합성인구 생성 기법이 개발되었고, 설문조사를 통해 수집된 샘플 데이터에 존재하지 않는 실제 인구와 유사한 인구 특성을 모사한 데이터를 생성해내는 방법론이 제시되었다. 이는 이산형으로 이루어진 샘플 데이터를 연속형 데이터로 변환하여 분포 영역을 정의한 뒤 생성된 표본 데이터의 거리를 정교하게 계산하여, 불가능한 인구 특성 조합을 억제하는 방식으로 데이터의 확률 분포를 학습한다. 하지만 데이터 변환 과정에 활용되는 개체 임베딩이 잘 학습되지 않으면 의도와 다르게 왜곡된 연속형 분포 영역이 정의될 수 있고, 원본 데이터 표현의 오류로 인한 잘못된 합성인구를 생성할 가능성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 정확도 높은 임베딩을 추출하여 간접적으로 합성인구 생성 성능을 증가시키고자 한다. 결과적으로 합성인구의 다양성과 정확성 측면에서 기존 대비 약 28.87% 성능이 향상하였다.
전통적으로 나태한 학습에 해당하는 국소가중회귀(LWR: Locally Weighted Regression)모델은 입력변수인 질의지점에 따라 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 범위내의 학습 데이터를 대상으로 질의지점의 거리에 따라 가중값을 달리 부여하여 학습 한 결과로 얻은 짧은 구간내의 회귀식이다. 본 연구는 메모리 기반학습의 형태에 해당하는 LWR을 위한 점진적 앙상블 학습과정을 제안한다. LWR를 위한 본 연구의 점진적 앙상블 학습법은 유전알고리즘을 이용하여 시간에 따라 LWR모델들을 순차적으로 생성하고 통합하는 것이다. 기존의 LWR 한계는 인디케이터 함수와 학습 데이터의 선택에 따라 다중의 LWR모델이 생성될 수 있으며 이 모델에 따라 예측 해의 질도 달라질 수 있다. 하지만 다중의 LWR 모델의 선택이나 결합의 문제 해결을 위한 연구가 수행되지 않았다. 본 연구에서는 인디케이터 함수와 학습 데이터에 따라 초기 LWR 모델을 생성한 후 진화 학습 과정을 반복하여 적절한 인디케이터 함수를 선택하며 또한 다른 학습 데이터에 적용한 LWR 모델의 평가와 개선을 통하여 학습 데이터로 인한 편향을 극복하고자 한다. 모든 구간에 대해 데이터가 발생 되면 점진적으로 LWR모델을 생성하여 보관하는 열심학습(Eager learning)방식을 취하고 있다. 특정 시점에 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 내에 신규로 발생된 데이터들을 기반으로 LWR모델을 생성한 후 유전자 알고리즘을 이용하여 구간 내의 기존 LWR모델들과 결합하는 방식이다. 제안하는 학습방법은 기존 단순평균법을 이용한 다중 LWR모델들의 선택방법 보다 적합도 평가에서 우수한 결과를 보여주고 있다. 특정지역의 시간 별 교통량, 고속도로 휴게소의 시간별 매출액 등의 실제 데이터를 적용하여 본 연구의 LWR에 의한 결과들의 연결된 패턴과 다중회귀분석을 이용한 예측결과를 비교하고 있다.
최근 통행수요 관리 및 환경 정책의 일환으로 원격근무제의 확산이 적극 추진되고 있다. 이에 도시 교통 연구 분야에서도 원격근무의 효용을 검증하기 위한 다양한 실증연구들이 시도되고 있다. 그러나 아직까지 정책 평가와 학술 연구의 기초가 되는 원격근무의 정의와 현황에 대해서는 충분한 합의가 이루어지지 못하고 있다. 이에 본 연구는 원격근무의 사회적 영향 분석을 위한 기초연구로서, 원격근무 관련 개념의 정의를 정립하고, 가용 자료에 대한 검토를 통해 원격근무 유형별 보급률 및 시행수준을 파악하며, 이를 토대로 향후 보급률 수준을 예측하는 것을 목적으로 한다. 연구결과, 재택근무 보급률과 시행수준은 각각 0.5~1.1%와 0.2~0.5% 내외로, 센터근무 보급률과 시행수준은 각각 0.2%와 0.1% 내외로 나타났다. 또한, 변이-할당 분석을 통해 도출된 2020년 수도권의 재택근무 보급률은 약 1.3% 정도로 현재 수준과 큰 차이를 보이지 않았다. 결과적으로, 현재 원격근무 보급률은 최근 언론을 통해 보도된 수치(10~20%)에 비해 매우 낮은 수준이며, 향후 전망 또한 정부 목표치(30~45%)에 비해 크게 낮을 것으로 예측되어 적극적인 권장 정책이 개입되지 않은 이상 정부 목표는 달성되기 어려울 것으로 판단된다.
디지털시대의 일환으로 현실세계를 가상으로 정확하게 옮겨서 현실에서 할 수 없는 어떤 고가의 장비 수명을 저하시키는 스트레스 테스트를 실시하여 제품의 취약부분을 시뮬레이션 하는 디지털 트윈이 제조업에서 활발히 사용되고 있다. IoT의 발전으로 인해 현실세계에서 수집되는 데이터를 정확하게 수집하여 가상의 공간에 동일하게 만드는 디지털 트윈은 교통, 재난, 주거, 방역, 에너지, 환경, 고령화 같은 도시 생활의 문제에 대한 정확한 예측을 할 수 있기 때문에 스마트 시티 건설에 필요한 도구로 자리매김하고 있다. 디지털 트윈은 제조업분야에 적용이 많이 되고 있지만 본 연구에서는 스마트 시티에 적용하여 4차산업혁명시대에 걸 맞는 스마트 시티 모델을 제안하고 제안된 모델을 통한 시민의 안전, 복지와 편리성을 증가시켜 기술의 발전이 삶의 질을 향상시키는 데 기여하고 한다. 또한, 디지털 트윈을 스마트 시티에 적용할 경우 실시간 상호작용을 통하여 현실성과 즉시성을 유지함으로써 현실과 가상간의 실시간 동기화를 통화여 보다 정확한 예측 및 분석을 할 수 있을 것으로 기대한다.
USN(Ubiquitous Sensor Network) 환경은 언제, 어디서나 정보를 이용할 수 있게 한다. 이러한 환경의 기반이 되는 기술은 타겟의 정확한 위치설정을 전제로 한다. 특히 ITS(Intelligent Transportation Systems)는 USN 기술을 적용함으로써 쉽게 구축 될 수 있다. 위치측정은 Range-based 방식과 Range-free 방식으로 나눌 수 있다. Range-based 방식은 전파의 불규칙하고 추가 장비가 필요로 센서네트워크기반 위치측정에 적합하지 않은 것으로 알려져 있다. 반면에 Range-free 방식은 능동적인 통신을 수단으로 위치를 측정하므로 자원제약적인 센서네트워크에서는 적합한 것으로 알려져 있다. 그러나 Range-free 방식은 일반적으로 정확성이 부족하며, 특히 밀집도가 낮은 환경에서는 정확성이 매우 낮다. 따라서 이 두 기법은 장단점을 가지고 있다. 그러므로 두 기법을 혼합하여 위치추적의 정확성을 개선할 수 있는 새로운 기법이 요구된다. 본 논문은 Range-free 방식을 개선할 수 있도록 추가 장비가 요구되지 않은 RSSI(Received Signal Strength Indication) 신호 값을 분류하고 주변노드의 위치와 통신범위 및 세기정보를 최대한 활용하여 이동차량을 보다 정확하게 추적할 수 있는 Range-hybrid 기반의 위치추적기법을 제시한다. 추가적으로 예측기법을 활용하여 위치추적의 정확성을 획기적으로 개선할 수 있는 방안을 제시한다. 그리고 시뮬레이션 결과, 제안된 기법이 기존 위치추적 알고리즘 보다 교통 환경에서 위치추적의 정확도가 우수함을 증명하였다.
자동화 컨테이너 터미널의 생산성을 향상시키기 위해서는 장치장과 선석 사이를 오가며 컨테이너를 운반하는 무인 유도 차량(Automated Guided Vehicle; AGV)을 효율적으로 운영하여야 한다. 터미널에서 사용되는 AGV는 고정된 경로를 따르지 않고 자유롭게 주행할 수 있다. 이러한 특성을 가진 AGV들을 효율적으로 운영하기 위해서는 복잡하고 정교한 AGV교통 통제 시스템이 요구된다. AGV 주행 경로를 유연하게 설정하면 AGV가 주행하는 거리는 짧아지지만, AGV간의 충돌과 교착을 야기하는 경로간의 겹침과 교차 횟수는 늘어나게 된다. 따라서 모든 AGV의 경로를 사전에 세밀하게 분석하여 완벽하게 교착을 회피하는 방안은 계산 비용 측면에서 실시간에 적용하기가 어렵다. 본 논문에서는 빈번히 발생하는 두 AGV간의 충돌과 교착은 사전에 예측하여 회피하고, 셋 이상의 AGV간의 교착은 발생 후에 이를 감지하여 해결하는 방안을 제안한다. 본 제안 방안은 계산 비용이 적어 실시간 적용이 용이하다. 시뮬레이션을 통해 본 제안 방안의 효율성과 효용성을 검증하였다.
도시확장은 난개발, 환경, 교통 및 부동산 문제 등을 발생시켰다. 도시확장 패턴분석은 도시확장으로 발생된 문제 해결과 국토관리, 도시계획과 토지이용 분석 및 예측을 위해 필요하다. 본 연구는 환경부에서 제작된 1980년대, 2000년대 토지피복도, 1: 25,000 지형도를 이용한 DEM, 통계청의 인구자료와 대한민국 면적 1ha 이상 도시지역을 추출 후 광역자치단체별로 도시확장 패턴을 GIS, 통계적 기법을 이용해 공간구조 및 패턴분석을 실시하였다. 그 결과, 경기, 인천, 울산은 인구 증가율이 높고, 전남이 낮으며 개발지역 면적은 2.51배 확장 하였다. 경사향은 남향 혹은 동향으로 도시확장은 충남, 경기, 전남 등 지방권에서 주로 증가하였다. 도로 접근성은 기존 도시지역(1980년대 이전 도시 및 건조지역)이 개발지역(1980년대 이후 도시 및 건조지역)보다 높았다. 즉, 도시확장은 각종규제와 정책에 의해 대도시급(특별시, 광역시)에서 지방급(도, 특별자치도)으로, 지형적 조건은 개발에 유리한곳에서 불리한 지역으로 개발됨을 알 수 있었다. 또한 도시확장은 개발지역을 중심으로 인구가 급속히 증가됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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