• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.1
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• pp.165-186
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• 1998

선진 외국의 대도시에서는 도시고속도로의 원할한 교통류 흐름을 유지하기 위하여 다양한 교통류 관리기법을 도입.시행하고 있으며, 운영전략의 개발과 교통류 관리기법의 평가를 위한 다양한 모델을 개발.적용하고 있다. 서울시 도시고속도로의 경우에는 외국 도시고속도로의 교통류와 상이한 특성이 많아 기존에 개발된 모델의 적용이 매우 어려운 실정이며, 현재가지 실제교통류 관리를 위한 목적으로 개발되어 적용되는 모델은 없는 실정이다. 따라서 향후 서울시 도시고속도로 교통관리시스템의 효율적인 운영을 위하여 교통류 관리기법을 선정하고, 각 기법별로 교통류 소통상황을 예측할 수 있는 기능을 갖춘 국내 실정에 맞는 도시고속도로 교통류 예측 모델의 개발이 반드시 필요하다. 본 연구의 목적은 도시고속도로를 대상을 교통류의 현상을 잘 표현하며, 도시고속도로 교통류 관리를 위한 기법의 개발 및 평가가 가능한 시뮬레이션 모델(KUFRE:Korean Urban Freeway Simulation Model)을 개발하는 것이 목적이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.66-66
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• 2021

2011년에 일본 도호쿠 지방 태평양 해역에서 규모 9.0의 지진이 발생하여 거대한 쓰나미가 일본 본토 해안을 침수시켰다. 이로 인해, 정확한 피해규모가 파악되기 어려울 정도로 막대한 인명과 재산피해를 입게 되었다. 센다이지역의 경우 쓰나미로 인해 해안에 위치한 약 3.8 평방킬로미터의 방풍림이 모두 전복되었고 일부는 유목이 되어 쓰나미와 함께 내륙으로 흘러들어가 곳곳에 퇴적되어 농지를 훼손하고 가옥에 피해를 주었다. 따라서, 본 연구는 유목의 발생과 흐름에 따른 거동을 수치적으로 분석하여, 폭우나 쓰나미와 같은 거대흐름과 산지와 방풍림 등에서 발생하는 유목의 발생과 거동과정을 예측하고, 흐름과 유목 거동에 따른 피해지역을 선별할 수 있는 방법을 구축하기 위한 초기단계로서, 이를 위해 유목의 발생과정의 역학적 모델링을 수치모듈에 적용하였고 이를 활용하여 수치모의를 수행하였다. 흐름분석을 위해 쓰인 모형은 홍수범람 모형인 Nays2D Flood 이며 천수방정식을 기본으로 한다. 쓰나미의 흐름은 해안가의 방풍림지역을 상류단 경계조건으로 하여 발생 당시 관측된 수심변화를 본 모형의 상류단 경계조건으로 입력하였다. 상류단 경계조건에서 쓰나미의 유속은 수심에 따른 파속으로 계산하였다. 본 연구에서는 또한 유목의 발생과 흐름거동을 기존에 개발된 입자법 기반의 유목동역학모형을 활용하여 수치적으로 모델링 하였다. 유목은 유연성이 없는 원주형 강체로 가정하였고 초기설정으로는, 방풍림지역에 30만개의 유목이 하상의 수직방향으로 배치되어있는 것으로 가정하였다. 여기서, 본 연구에서는 쓰나미가 발생하면 흐름에 따른 항력으로 인해 수직방향으로 배치된 유목이 부러지며, 흐름과 함께 흘러가는 현상을 모델링하였다. 본 연구는 폭우나 쓰나미와 같은 거대흐름으로 인해 발생할 수 있는 유송잡물과 유목의 거동을 예측분석하는 기초연구자료로 활용될 수 있으며, 더 나아가 유목의 발생과정까지 수치적으로 재현하는 모델링을 수행하였기 추후에, 산지와 하천에서 발생할 수 있는 유송잡물의 발생과 연행 과정을 보다 세부적으로 예측할 수 있는 기초방법론으로 쓰일 수 있을 것으로 판단된다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.4
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• pp.25-37
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• 2020

As social costs of traffic congestion increase, various studies are underway to predict road speed. In order to improve the accuracy of road speed prediction, unexpected traffic situations need to be considered. In this paper, we propose a road speed prediction scheme considering traffic incidents affecting road speed. We use not only the speed data of the target road but also the speed data of the connected roads to reflect the impact of the connected roads. We also analyze the amount of speed change to predict the traffic congestion caused by traffic incidents. We use the speed data of connected roads and target road with input data to predict road speed in the first place. To reduce the prediction error caused by breaking the regular road flow due to traffic incidents, we predict the final road speed by applying event weights. It is shown through various performance evaluations that the proposed method outperforms the existing methods.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.20 no.3
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• pp.59-73
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• 2021

There are many lives lost due traffic accidents, and which have not decreased despite advances in technology. In order to prevent traffic accidents, it is necessary to accurately forecast how they will change in the future. Until now, traffic accident-frequency forecasting has not been a major research field, but has been analyzed microscopically by traditional methods, mainly based on statistics over a previous period of time. Despite the recent introduction of AI to the traffic accident field, the focus is mainly on forecasting traffic flow. This study converts into time series data the records from 1,339,587 traffic accidents that occurred in Korea from 2014 to 2019, and uses the AI algorithm to forecast the frequency of traffic accidents based on driver's age and time of day. In addition, the forecast values and the actual values were compared and verified based on changes in the traffic environment due to COVID-19. In the future, these research results are expected to lead to improvements in policies that prevent traffic accidents.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.5-5
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• 2021

최근 기후변화로 인해 예측이 어려운 국지성 호우가 빈번하게 발생하고 있다. 국지성 호우는 대량의 홍수를 일으키고 산사태와 유송잡물을 동반한 흐름을 야기할 수 있으며 이로 말미암아 인근의 초목과 식생들로부터 유목(driftwood)이 발생하기도 한다. 유목이 흐름과 함께 떠내려 오게 되면 그로 인한 운동에너지가 크게 발생하게 되며, 수공구조물과 주택가옥 등에 충돌시, 순수한 수류의 충돌보다 훨씬 큰 손상을 주기도 한다. 또한 유목이 수공구조물 인근 하상에 군집하면 통수능을 저하시키기도 하며 식생효과와 마찬가지로 유목주변으로 유속이 증가하면서 세굴현상이 발생하게 되는데, 이는 하상저하를 일으키며 수공구조물의 안정성에 지속적으로 피해를 줄 수 있다. 특히 군집된 유목들이 교각에 충격을 주면 흐름방향으로 교각에 작용하는 외력을 증가시키게 되고 군집된 유목들이 다른 유목들을 연쇄적으로 포착하는 동시에 흐름을 지속적으로 방해하여 수위상승을 야기하게 된다. 이는 유목주변으로 세굴을 발생시켜 교량의 붕괴를 촉진시킬 수 있다. 일본의 경우에는 대부분의 하천유역의 경사가 매우 급하기 때문에 홍수발생시 산사태와 유송잡물들이 빈번하게 발생하고 있다. 그에 따라 대량의 유목들이 하천으로 유입되어 하천의 수공구조물과 주거지역에 심각한 피해를 주는 경우도 많다. 따라서 유목의 거동과 군집현상을 이해하여 사전에 유목거동의 예측과 유목과 하상변동의 상호작용 분석을 통해 유목에 의한 수리구조물 피해를 예측하는 연구들이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구는 유목의 거동과 군집양상을 예측분석하기 위해 유목과 흐름의 이동상 실내실험과 수치해석을 수행하여 유목유입량에 따른 하상변동과 유목의 하상퇴적양상 및 다양한 거동을 관측분석 하였다. 특히, 유목간의 상호충돌과 측벽충돌을 고려하는 수치모듈을 유목동역학모형에 적용하여 수치해석을 수행하였다. 이를 통해 이동상 하상에서의 유목의 군집과정을 분석하고 수치해석의 한계와 개선사항들을 논의하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.238-238
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• 2022

합천댐의 건설 이후, 댐직하류 구간에서는 10년 동안의 방류량 감소와 기후변화로 인한 강우패턴의 변화로 하도식생의 활착이 발생하여 식생이 증식하고 밀도가 점차 증가하고 있다. 식생밀도의 증가는 흐름에 대한 항력을 증가시켜 유속을 감소시키고 수심을 증가시킨다. 이는 통수능 저하를 초래하며, 홍수 시 수위증가에 따른 홍수범람의 위험성 증가시킨다. 따라서 식생영향에 대한 심화적인 이해를 제고하여 적절한 식생관리대책을 구축할 필요가 있다. 본 연구에서는 이러한 필요성에 맞추어 식생대 영향에 따른 흐름의 변화를 예측모의하여 흐름과 식생대의 상호작용에 대한 분석을 수행하였다. 이를 위해 2차원 흐름모형인 Nays2D를 이용하여 합천댐 직하류 구간을 대상으로 식생밀도의 변화에 따른 흐름의 변화를 부등류를 기반으로 모의하였다. 상류단의 경계조건은 162.99 m³/s(실운영 방류량), 995 m³/s(2년빈도 댐 조절 방류량), 2670 m³/s(100년빈도 댐 조절 방류량)로 3개의 유량으로 구분하여 모의하였다. 식생의 특성은 현장조사를 통해 밀도를 산정하여 수치모의에 적용하였다. 식생밀도는 4가지로 구분하여 모의시나리오를 구축하였으며 현장조사를 통해 산정된 2021년도 식생밀도를 기준으로 식생밀도를 증감하여 수치모의를 수행하였다. 수치모의 조건은 2021년 식생현황, 식생개선, 식생존치, 전벌채로서 식생개선의 경우, 2021년 식생밀도의 0.5배로, 식생존치의 경우, 식생밀도를 2배로 적용하였다. 전벌채는 식생이 없는 것으로 가정하였다. 수치모의 결과, 식생개선이 2021년 식생현황과 식생존치보다 상대적으로 수심이 낮게 나타났다. 식생을 전벌채한 경우, 식생이 존재하는 조건보다 수심이 낮고 유속이 빠르게 나타났으며 특히, 만곡부의 외측에서는 2차류의 발달로 흐름이 집중되었다. 이를 통해 식생개선의 경우, 식생현황과 식생존치보다 홍수범람의 가능성이 적을 것으로 판단되며 전벌채의 경우, 만곡부 외측에서 2차류 발달에 의한 세굴을 야기하여 제방의 안정성에 영향을 줄 것으로 예측된다. 본 연구는 댐 직하류에 식생대 밀도변화가 흐름변화에 미치는 영향을 분석한 수치모의 사례로서 이는 추후 식생을 고려하는 하천관리방안을 수립 시, 식생관리방법에 대한 근거자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.283-285
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• 2023

이상 탐지는 데이터에서 일반적인 범주에서 크게 벗어나는 인스턴스 또는 패턴을 식별하는 중요한 작업이다. 본 연구에서는 시계열 데이터의 특징 추출을 위한 비지도 학습 기반 방법과 정규화 흐름의 결합을 통한 이상 탐지 프레임워크를 제안한다. 특징 추출기는 1차원 합성곱 신경망 기반의 오토인코더로 구성되며, 정상적인 시퀀스로만 구성된 훈련 데이터를 압축하고 복원하는 과정을 통해 최적화된다. 추출된 시계열 데이터의 특징 맵은 가능도를 최대화하도록 훈련된 정규화 흐름의 입력으로 사용된다. 이와 같은 방식으로 훈련된 이상 탐지 시스템은 테스트 샘플에 대한 이상치를 계산하며, 최종적으로 임계값과의 비교를 통해 이상 여부를 예측한다. 성능 평가를 위해 시계열 이상 탐지를 위한 공개 데이터셋을 이용하여 공정하게 이상 탐지 성능을 비교하였으며, 실험 결과는 제안하는 정규화 흐름 기법이 시계열 이상 탐지 시스템에 활용될수 있는 잠재성을 시사한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.2
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• pp.321-327
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• 2023

With the development of artificial intelligence, the prediction system has become one of the essential technologies in our lives. Despite the growth of these technologies, traffic congestion at intersections in the 21st century has continued to be a problem. This paper proposes a system that predicts intersection traffic jams using a Convolutional LSTM (Conv-LSTM) algorithm. The proposed system models data obtained by learning traffic information by time zone at the intersection where traffic congestion occurs. Traffic congestion is predicted with traffic volume data recorded over time. Based on the predicted result, the intersection traffic signal is controlled and maintained at a constant traffic volume. Road congestion data was defined using VDS sensors, and each intersection was configured with a Conv-LSTM algorithm-based network system to facilitate traffic.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.14 no.2
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• pp.230-237
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• 2018

Purpose: In Korea, traffic information is collected in real time as part of Intelligent Transportation System to enhance efficiency of road operation. However, traffic information based on real-time data is different from the traffic situation the driver will experience. Method: In this study, forecasts were made for future highway traffic by day and time period by adjusting the Archived data reference days to 3, 5 and 10 days based on existing traffic Archived data. Results: Fewer days of reference in the past showed smaller errors. The prediction of Monday based on five past histories showed greater errors than the 10 past histories, as the traffic flow on the sixth Monday of 2016 was somewhat different from the usual holiday. Conclution: This study shows that less of the reference days of the past history when estimating traffic volume, the more accurate the data of the traffic history of the event can be used on special days.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.2 no.1
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• pp.17-31
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• 1984

공항의 용량측정은 수요군의 흐름에서 발생하는 소비시간분석을 요구하며 공항체계 의 대부분 시설에서는 흐름의 시간변위를 연속대기례에 의한 비효율적방법으로 예측할수도 있으나 청사내의 여객동선에 대해서는 여러 시설을 활용하려는 여객의 선택선호로 인하여 확률적 접근이 바람직하다. 본 논문은 공항의 청사내에서 부대시설에 의하여 소비되는 여객 의 이완시간을 예측하는 모형을 개발하였다. 총이완시간은 여객이 각 시설을 이용하는 확률 과 이용시간의 기대치에 대한 함수로서 계산되었으며 정상적인 여객의 동선이 이들 시설에 의하여 영향을 받을 경우에만 정의되도록 하였다. 이 이완도는 연속된 청사의 기능시설에 대한 여객동선분포의 입력과 출력을 설명하는데 쓰이게 되며 나아가서는 청사전반의 용량산 정을 위한 지표를 제공한다. 모형 검증을 위한 자료는 매표대와 보안검사대 사이의 부대시 설을 중심으로 수집되었으며 자료의 특성과 모형의 심요성이 논의되었다.