• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.33 no.4
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• pp.287-296
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• 2015

Recent navigation systems provide quick guide services, based on processing real-time traffic information and past traffic information by applying predictable pattern for traffic information. However, the current pattern for traffic information predicts traffic information by processing past information that it presents an inaccuracy problem in particular circumstances(accidents and weather). So, this study presented a more precise predictive traffic information system than historical traffic data first by analyzing route search data which the drivers ask in real time for the quickest way then by grasping traffic congestion levels of the route in which future drivers are supposed to locate. First results of this study, the congested route from Yang Jae to Mapo, the analysis result shows that the accuracy of the weighted value of speed of existing commonly congested road registered an error rate of 3km/h to 18km/h, however, after applying the real predictive traffic information of this study the error rate registered only 1km/h to 5km/h. Second, in terms of quality of route as compared to the existing route which allowed for an earlier arrival to the destination up to a maximum of 9 minutes and an average of up to 3 minutes that the reliability of predictable results has been secured. Third, new method allows for the prediction of congested levels and deduces results of route searches that avoid possibly congested routes and to reflect accurate real-time data in comparison with existing route searches. Therefore, this study enabled not only the predictable gathering of information regarding traffic density through route searches, but it also made real-time quick route searches based on this mechanism that convinced that this new method will contribute to diffusing future traffic flow.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.27 no.2
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• pp.133-144
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• 2009

In Korea, the ITS project has been progressed to improve traffic mobility and safety. Further, it is to relieve traffic jam by supply real time travel information for drivers and to promote traffic convenience and safety. It is important that the traffic information is provided accurately. This study was conducted outlier elimination and missing data adjustment to improve accuracy of raw data. A method for raise reliability of travel time prediction information was presented. We developed Historical Profile model and adjustment formula to reflect quality of interrupted flow. We predicted travel time by developed Historical Profile model and adjustment formula and verified by comparison between developed model and existing model such as Neural Network model and Kalman Filter model. The results of comparative analysis clarified that developed model and Karlman Filter model similarity predicted in general situation but developed model was more accurate than other models in incident situation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.230-230
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• 2022

최근 기후변화로 인해 예측이 어려운 국지성 호우가 빈번하게 발생하고 있다. 국지성 호우는 대량의 홍수를 일으켜 유송잡물을 동반한 흐름을 야기할 수 있다. 대량의 유송잡물이 하상에 퇴적되면 통수능을 저하시키기도 하며 식생효과와 마찬가지로 유목주변으로 유속이 증가하면서 세굴현상이 발생하게 되는데, 이는 하상저하를 일으키며 수공구조물의 안정성에 지속적으로 피해를 줄 수 있다. 기후변화는 또한 강우패턴을 변화시켜 식생의 성장과 활착에도 영향을 미치게 된다. 본 연구지역인 내성천 회룡포의 경우, 2015년 대가뭄 발생 이후 식생활착으로 인해 식생대 면적이 증가하고 잇는 상황이다. 이는 연구지역의 흐름과 사주교란 및 하상변동에도 큰 영향을 미칠 것으로 판단되며, 특히 식생의 증가는 유송잡물의 증가를 야기 할 수 있기 때문에 식생과 유송잡물의 영향이 하천에 미치는 영향을 예측하는 연구가 필요할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 2차원 흐름모형인 Nays2D와 입자법기반의 유목동역학 모형을 활용하여 식생과 유송잡물이 하상변동에 미치는영향에 대한 수치실험을 수행하고 결과를 분석하였다. 여기서, 식생의 경우, 식생성장모형을 적용하여 시간에 따라 식생이 성장하여 항력이 증가하는 것으로 가정하였으며 유송잡물의 경우, 하상에 퇴적되는 유송잡물의 개수와 면적만큼 항력이 증가하는 것으로 가정하였다. 흐름의 경계 조건은 일반화된 부정류 수문곡선을 입력하였으며 초기 하도의 형상은 일정한 경사를 가지는 평지로 가정하여 부정류에 따라 하상변동이 발생하는 것으로 모의하였다. 시뮬레이션 결과, 유송잡물보다 식생대 번성이 하상변동에 상대적으로 큰 영향을 주는 것으로 나타났으며, 유송잡물의 경우 국부적으로 퇴적 분포되어 그 주변으로 침식을 일으키는 것으로 나타났다. 또한 유송잡물은 하안의 얕은수역에서 주로 퇴적되었다. 본 연구는 만곡부 하상변동에 대해 식생과 유송잡물을 고려하여 예측모의를 수행한 사례로서, 식생과 유송잡물이 흐름과 하상변동에 미치는 영향을 이해하는데 도움이 될 것으로 판단된다. 또한 이는 추후에 식생을 고려하는 하천관리방안을 수립 시, 식생과 유송잡물의 영향을 물리적으로 설명할 수 있는 근거자료로 제시할 수 있을 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.06a
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• pp.249-251
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• 2013

해상교통안전에 영향을 미치는 여러 가지 해상 개발사업으로 인하여 발생할 수 있는 항해안전의 위험요인을 전문적으로 측정하고 평가하는 것으로 '해상교통안전진단제도'가 있다. 이제도의 주요 평가항목에는 해상교통 현황조사, 해상교통 현황측정, 해상 교통시스템 적정성 평가 및 해상교통 안전대책이 있다. 특히 해상교통 현황측정의 세부 항목 중에는 진단 대상 항만 또는 항로가 추정된 미래의 해상교통량을 수용할 수 있는지를 평가하고 필요 시 관련 해역의 교통 흐름을 조정할 목적으로 수행하는 해상교통혼잡도 평가 있다. 이 연구는 현재 교통혼잡도 평가를 위한 미래 해상교통량 추정기법의 문제점의 현황과 이를 개선하여 신뢰도 있는 교통량 예측이 가능한 통계기법을 개발하고자 하는 것이다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.6 no.4
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• pp.189-196
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• 2017

BIS(Bus Information System) provides the different information related to buses including predictions of arriving times at stations. BIS have been deployed almost all cities in our country and played active roles to improve the convenience of public transportation systems. Moving average filters, Kalman filter and regression models have been representative in forecasting the arriving times of buses in current BIS. The accuracy in prediction of arriving times depends largely on the forecasting algorithms and traffic conditions considered when forecasting in BIS. In present BIS, the simple prediction algorithms are used only considering the passage times and distances between stations. The forecasting of arrivals, however, have been influenced by the traffic conditions such as traffic signals, traffic accidents and pedestrians ets., and missing data. To improve the accuracy of bus arriving estimates, there are big troubles in building models including the above problems. Hidden Markov Models have been effective algorithms considering various restrictions above. So, we have built the HMM forecasting models for bus arriving times in the current BIS. When building models, the data collected from Sunchean City at 2015 have been utilized. There are about 2298 stations and 217 routes in Suncheon city. The models are developed differently week days and weekend. And then the models are conformed with the data from different districts and times. We find that our HMM models can provide more accurate forecasting than other existing methods like moving average filters, Kalmam filters, or regression models. In this paper, we propose Hidden Markov Model to obtain more precise and accurate model better than Moving Average Filter, Kalman Filter and regression model. With the help of Hidden Markov Model, two different sections were used to find the pattern and verified using Bootstrap process.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.2
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• pp.145-155
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• 1998

대도시 가로망의 대부분은 신호교차로와 신호교차로가 연결되는 가로(link)로 구성되어 있어 가로의 통행시간은 가로의 주변여건, 차량간의 상호작용 및 교통신호등과 같은 요소에 영향을 받게된다. 따라서 본 연구의 목적은 대도시 가로망에서 신호 연동체계로 운영되는 가로의 통행시간을 예측할 수 있는 모형을 개발하는데 있다. 본 연구는 대구광역시 가로망을 대상으로 연동가로의 교통흐름을 가장 잘 나타내는 Greenberg모형을 이용하여 연동가로의 통행시간 모형을 도출하였다. 도출된 연동가로의 통행시간 모형은 임계통행시간$(t_m$)과 교통량 대가로최대교통량비$(q/q_m)$의 함수로 이루어졌다. $t_m$모형은 안정류상태의 통행시간 및 불안정류상태의 통행시간의 비를 이용하여 개발하였고 가로 용량모형은 상류부와 하류부의 신호조건에 따른 변수와 가로길이를 변수로 하는 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 대구광역시를 대상으로 조사한 12개의 연동가로의 자료를 적용하여 연동으로 운영되는 가로의 통행시간 모형을 도출하였다. 도출된 통행시간 모형은 도로용량에 제시한 모형에 비하여 간단하게 가로의 통행시간을 추정할 수 있으며 교통계획에 적용되는 통행시간모형 비하여 가로의 신호 및 운영조건을 포함한 세부적인 통행시간 모형이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.243-243
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• 2022

댐은 일반적으로 하천관리에 있어서 인간에게 용수를 공급하고 홍수를 조절하는 등의 발전을 목적으로 건설되어 운영되고 있다. 그러나 하류하천은 댐 건설에 의해 흐름에 대한 연속성이 차단되어 첨두 홍수량과 유사량이 현저하게 감소한다. 첨두 홍수량의 감소로 퇴적된 유사는 이동하지 못해 고착화가 진행되고 식생이 침입하여 번성하게 된다. 하천에 식생이 발달하게 되면, 안정성이 증가하고 생태계 서식처를 형성하며 하천경관을 개선시키는 이점이 있다. 그러나 조도의 증가와 통수능의 감소로 인한 유속감소와 수위상승을 발생시켜 홍수범람을 야기할 수 있다. 따라서 이러한 상황에 대응하기 위해서는 식생대의 밀도에 따른 흐름을 분석하여 바람직한 하천관리방안 연구가 필요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 2차원 흐름모형을 활용하여 황강 합천조정지댐 직하류 구간의 수목군을 고려한 부정류 계산을 통해 하도의 수위 및 유속을 예측모의하는 방법론을 제시하고 모의결과를 분석하였다. 상류단 경계조건은 과거 집중호우로 인하여 대홍수가 발생하였던 2020년 합천조정지댐 방류량 중 첨두발생 기간의 유량을 입력하였으며, 하도의 식생밀도를 산정하고 입력하기 위해 현장조사를 수행하였다. 수치모의 시 식생밀도는 총 4가지 Case(식생현황, 전체벌채, 식생개선, 식생존치)로 나누어 모의를 수행하였다. 모의결과, 직하류 만곡부 유입구간에서 외측으로 흐름이 집중되어 수심과 유속이 증가하였으며, 만곡부 외측의 식생대로 인해 식생대에서는 유속이 감소하고 수심이 증가하며, 식생대 주변 하류의 내측으로 흐름이 집중되어 수심과 유속이 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 합천조정지댐의 실운영방류량과 황강의 실제식생밀도를 반영하여 수치모의를 하였기 때문에 흐름과 식생관리에 따른 실무적 대책방안 마련에 도움이 될 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 활용한 분석방법과 결과들은 합리적인 하천관리방안을 구축하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.3 no.1 s.4
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• pp.31-44
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• 2004

The study of Estimation model for the short-term travel time prediction. There is a different solution which has predicted the link travel time to solve this problem. By using this solution, the link travel time is predicted based on link conditions from time to time. The predicated link travel time is used to search the shortest path. Before providing a dynamic shortest path finding, the prediction model should be verified. To verify the prediction model, three models such as Kalman filtering, Stochastic Process, ARIMA. The ARIMA model should adjust optimal parameters according to the traffic conditions. It requires a frequent adjustment process of finding optimal parameters. As a result of these characteristics, It is difficult to use the ARIMA model as a prediction. Kalman Filtering model has a distinguished prediction capability. It is due to the modification of travel time predictive errors in the gaining matrix. As a result of these characteristics, the Kalman Filtering model is likely to have a non-accumulative errors in prediction. Stochastic Process model uses the historical patterns of travel time conditions on links. It if favorably comparable with the other models in the sense of the recurrent travel time condition prediction. As a result, for the travel time estimation, Kalman filtering model is the better estimation model for the short-term estimation, stochastic process is the better for the long-term estimation.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.5
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• pp.9-22
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• 2002

고속도로-연결로는 두 개의 교통흐름이 서로 상충되는 지점으로서 복잡한 교통행태를 나타내고 고속도로 구간 중 용량저하 및 교통와해현상, 난류현상이 일어나는 구간으로서 운영상 문제점이 많이 일어나고 있는 상태이다. 이 구간에서의 운영상태가 전체 시설물의 운영상태에 큰 영향을 끼친다는 점을 감안할 때, 이 구간의 국내자료를 토대로 한 교통류 분석은 중요한 의미를 가진다. 따라서, 교통행태에 대한 미시적인 분석이 이루어지지 않은 상태로 기존의 HCM 모형과 같은 거시적인 분석 방법만을 가지고는 분류구간 교통현상을 규명하기 어렵다. 본 연구에서는 기존 연구들 분석방법의 문제점을 해결하기 위해, 고속도로-연결로 구간중 유출부 구간을 대상으로 현장조사를 실시하였고, 지점(구간)과 차로로 세분하여 미시적인 방법으로 교통특성을 규명하였다. 또 한 유출부 구간의 여러 지점에서 지점 및 차로별 교통량을 예측할 수 있는 교통분포 모형식을 개발하였다. 정립된 교통분포 모형식을 적용해 본 결과 유출부 구간의 분석 및 서비스 수준의 평가는 연결로 접속차로(Vl)의 교통량만을 고려하여 분석하는 것은 합리적이지 않고, 연결로나 본선 모두와 진입부를 포함한 연결로 전체를 다 고려해야 한다는 것을 알 수 있었다. 미시적인 분석방법을 통한 차로별 교통분포 모형식은 기존 분석방법과 비교하여 더 정확하게 그리고 폭 넓은 분석 및 적용하기에 손쉬운 모형이라는 점에서 상당히 효과적인 분석방법이라고 할 수 있다. 하지만 본 연구의 결과는 한 조사지점에 대한 적은 자료를 토대로 하였기 때문에 실제적용 가능성에서 향후 보강할 필요가 있으며, 다른 지점의 현장조사와 세밀한 비교연구가 필요하다.

• Journal of Environmental Policy
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• v.8 no.2
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• pp.63-82
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• 2009

Because many people suffer from physical and mental damage caused by the noise created by transportation infrastructure, including road traffic, rail, and aircraft, developed countries have conducted research on predicting and solving the impact to human health from being exposed to transportation noise. Therefore, this study suggests a fundamental plan to assess the health impact of transportation noise on the basis of domestic and foreign prediction results regarding the health impact of transportation noise. The domestic and foreign exposure-response expressions, including the noise index and the health impact indicator of annoyance and sleep disturbance, are compared, and it is found that domestic individuals show a more sensitive response to transportation noise. Based on domestic and foreign research, and a case study regarding the health impact of transportation noise, a fundamental plan to assess the health impact of transportation noise comprises the preparation of objective assessment standards through the improvement of exposure-response models, and the establishment of reduction measures which can improve the quality of the transportation noise environment.