도시부 도로에서 버스정류장의 위치는 이용자가 이용하기 편리하고 버스의 정차가 기존 교통류에 주는 영향이 최소화되는 지점에 설치하여야 한다. 하지만 교차로로부터 버스정류장까지의 적정 이격거리에 대한 연구가 미흡하여 여유 공간 확보 등 현장여건에 따라 버스정류장의 위치가 결정되고 있다. 본 연구에서는 버스정류장 부근의 교통 및 기하구조 변수를 활용하여 교통사고 예측모형을 개발하였고, 최적화 기법을 통해 교통사고를 최소화시킬 수 있는 교차로로부터 버스정류장까지의 적정 이격거리를 산정하였다. 연구 결과, 교통량이 1,000대/시에서 3,000대/시 수준에서 주도로 차로수가 2~4차로인 도로구간에서는 버스정류장을 교차로에서 약 87~166m 정도 떨어진 미드-블록(mid-block) 형태로 설치하는 것이 적정하고, 주도로 차로수가 5~6차로인 구간에서는 교차로에서 약 42~97m 정도로 근접하게 설치하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.
항공교통시스템에서 핵심적 역할을 하는 항공사의 운영비 중 유류비용은 가장 큰부분을 차지한다. 따라서 많은 항공사들은 유류비 절감을 위한 많은 노력을 기울이고 있는 실정이다. 이 중 체계적인 항공기 급유계획 전략은 많은 비용절감 효과로 인하여 근래에 많은 주목을 받고 있다. 항공기 급유계획은 항공유의 급유비용이 각 운항공항 별로 상이할 때, 총 유류비를 최소화할 수 있도록 각 항공기의 운항공항에서 최적 급유량을 도출하는 계획이다. 본 연구에서는 항공기 급유계획에 관한 수리모형을 제시한다. 제시된 모형은 각 운항공항의 급유비용과 항공기 경로정보가 알려져 있을 때 각 운항공항에서 총비용을 최소로하는 정확한 급유량을 계산하는 최적화 모형이다. 실험결과, 제안된 모형은 직관적 형태의 발견적 기법보다 효과적인 비용절감이 이루어짐을 확인하였고, 향후 항공사를 비롯한 대형 운송시스템에서 유류관리 전략으로 중요한 역할을 할 것이라 기대된다.
기존에 건설된 교통시설의 운영효율을 극대화하기 위한 지능형 교통체계의 한 분야인 ATIS는 도로를 이용하는 통행자에게 편리성을 제공하는 동시에 도로를 효율적으로 운영할 수 있는 정보체계이다. ATIS 체계하에서 통행자에게 신뢰성 있는 정보를 제공하기 위해서는 교차로서의 회전에 의한 지체를 정확하게 반영함은 물론이고 실시간으로 변화하는 교통상황을 반영할 수 있는 동적인 최단경로 탐색 알고리즘이 요구된다. 하지만 기존에 발표된 동적인 최단경로 탐색 알고리즘은 회전에 대한 정보를 반영하지 못하며 정적인 최단경로 탐색 알고리즘은 회전에 대한 정보를 반영하지 못하며 정적인 탐색알고리즘 조차 회전에 대한 정보를 정확히 반영하지 못한다. 본 연구에서는 이러한 이유에서 알고리즘 내부에서 회전을 반영하기 위해 수정형 덩굴망 알고리즘의 표지기법을 이용하여 동적인 최단경로 탐색알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 동적 최단경로 탐색 알고리즘은 정적인 상태의 수정형 덩굴망 알고리즘에 시간에 따라 변화하는 교통상황을 반영하기 위해 시간에 대한 변수를 추가하였다. 이렇게 해서 알고리즘은 시간대별로 변화하는 통행시간을 고려하여 최단 경로를 탐색하게 되며 출발시점을 기준으로 표지를 설정하여 모든 앞선 시간에 대해 경로를 고려하도록 하였다. 매 단계에서 전 노드를 추적하여 회전에 관한 정보를 반영하도록 하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 최단경로 탐색 알고리즘은 교차로에서의 회전에 대한 정보와 통행금지 등을 정확히 반영하며 실시간으로 변화하는 통행시간을 반영함으로써 신뢰성 있는 노선 정보를 ATIS를 이용하는 통행자들에게 제공하는데 활용될 수 있는 기법이다.적으로 세부적 차종분류로 접근한다.의 영향들을 고려함으로써 가로망 설계 과정에서 가로망의 상반된 역할인 이동성과 접근성의 비교가 가능한 보다 현실적인 가로망 설계 모형을 구축하고자 한다. 지금까지 소개된 가로망 설계모형들은 용량변화에 대한 설계변수의 형태에 따라 이산적 가로망 설계 모형과 연속적 가로망 설계모형으로 나뉘어지게 된다. 본 논문의 경우, 계산속도의 향상 측면에서는 연속적 가로망 설계 모형을 도입할 수 있지만, 이때 요구되는 도로용량이 이산적인 변수(차선 수)로 결정되어야만 신호제어 변수를 결정할 수 있기 때문에, 이산적 가로망 설계 모형이 사용된다. 하지만, 이산적 설계모형의 경우 조합최적화 문제이므로 정확한 최적해를 구하기 위해서는 상당한 시간이 소요되며, 경우에 따라서는 국부 최적해에 빠지게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 우선 이상적 모형의 근사화, 혹은 조합최적화문제를 위해 개발된 Simulated Annealing기법의 적용, 연속적 모형의 변수를 이산화하는 방법 등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의 교차로 통행을 고려하는 perf
부적정한 도로포장 구조물의 설정 및 유지보수의 적정관리 미흡으로 표면의 피해와 소성변형이 장기간 발생된다. 이로 인한 가요성 통제 구조물의 파괴 원인은 일반적으로 포 장재료의 동질성, 선형탄성 상태의 가정 하에서 분석되었다. 그러나 아스팔트 재료의 특성은 엄밀히 분석해서 완전한 선형탄성이라고는 볼 수 없음은 잘 알려져 있다. 따라서 근본적으 로 포장체의 수명과 파양 예측에 오류 발생가능성이 높다 하겠다. 금번 연구는 이와 같은 종전의 경험적인 선형탄성 방법이 아닌 탄성일소성 상태하의 격자(mechano-lattice) 이론이란 새로운 기법을 도입하였다. 특히 마이너(Miner's Law) 이론의 누적손실과 확률을 적용하여 포장체의 피노수명과 손실을 예측할 수 있다. 금번 이론은 실제로 호주 빅토리아주의 멜보른(Melbourne)시 일부 지역구간을 모형으 로 선정되었다. 분석결과 가장 최적화된 도로포장 각층의 두께와 재료 선정을 하기 위하여 일정기간의 교통량, 상대적 손실지수와 잔여응력 및 표면 변위, 대기온도 그리고 습도의 영 향을 종합적으로 고려하여야 한다.
본 논문에서는 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 알고리즘을 적용한 감속률에 따른 동적 상황인식 경로 선정 방법을 제안한다. 최근 ITS(Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 실시간 교통 정보를 이용하는 수요가 급증하면서, 경로탐색의 중요성이 더욱 가속화되고 있다. 현재 차량용 내비게이션은 멀티미디어 및 정보통신 기술의 결합과 함께 다양한 기능 및 정보를 사용자에게 제공하고 있으며, 이러한 경로탐색 알고리즘은 교통시스템, 통신 네트워크, 운송 시스템 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 본 논문에서는 감속률에 따른 동적 상황인식 경로 선정 방법을 제안함으로써, 최단 시간 및 최소 비용의 정보를 제공해 줄 뿐만 아니라 교통정체로 인한 사회적 비용 감소의 효과를 가져다 줄 것으로 기대한다.
본 논문은 도로를 주행하는 차량의 지점속도에 대하여 단기간(short-term)으로 예측하는 네 가지의 모형들에 대한 개발 및 결과의 비교하고 평가했다. 사용된 기법들로는 다중회귀분석, 시계열분석(ARIMA), 인공 신경망, 칼만필터링 등이며, 모형의 구출을 위하여 다수의 독립변수 및 입력변수가 요구되는 다중회귀분석과 인공 신경망에서는 연속방정식에서 고려되는 변수들간의 단순상관계수 및 편상관계수의 계산을 통해서 입력변수가 설정이 되었으며, 시계열분석(ARIMA)과 칼만필터링 등 단일 입력 변수만을 요하는 모형에서는 바로 전 시간대와 현재시간대의간격동안 속도의 변화량을 입력변수로 설정하였다. 속도를 비롯해서 교통 데이터는 현장자료를 사용하였는데, 이는 서울의 한강 옆에 위치한 올림픽대로 중 한강대로에 위치한 검지기 3개를 통해서 천호동 방면으로 이동하는 교통류에 대해서 17시간 (00시~17시)동안 수집했다. 17시간 수집했는데 그중에 검지된 속도는 14km/h에서 98km/h까지 변하는 등, 수집된 자료에는 다양한 교통상태가 포함되어 있는데 이는 각 모형들의 정확한 예측력과 적응성을 평가하기 위함이었다. 각 모형은 예측하고자 하는 시점으로부터 1, 5, 10, 15분 후의 속도를 예측하는 것으로 총 4가지의 예측시간간격으로 각각 실험되었다. 결과는 전반적으로 신뢰성 있게 나왔으나 그중에서도 정확성면에서는 인공신경망과 칼만필터링이 우수했고 적응성면에서는 칼만필터리딩 탁월했다. 또한 1분 후의 속도를 예측하는 결과들은 모형들간에 거의 비슷한 정확도를 보여주었는데 이는 입력변수의 설정이 중요한 것임을 보여주는 것이라 판단된다. 있는 기법이다.적으로 세부적 차종분류로 접근한다.의 영향들을 고려함으로써 가로망 설계 과정에서 가로망의 상반된 역할인 이동성과 접근성의 비교가 가능한 보다 현실적인 가로망 설계 모형을 구축하고자 한다. 지금까지 소개된 가로망 설계모형들은 용량변화에 대한 설계변수의 형태에 따라 이산적 가로망 설계 모형과 연속적 가로망 설계모형으로 나뉘어지게 된다. 본 논문의 경우, 계산속도의 향상 측면에서는 연속적 가로망 설계 모형을 도입할 수 있지만, 이때 요구되는 도로용량이 이산적인 변수(차선 수)로 결정되어야만 신호제어 변수를 결정할 수 있기 때문에, 이산적 가로망 설계 모형이 사용된다. 하지만, 이산적 설계모형의 경우 조합최적화 문제이므로 정확한 최적해를 구하기 위해서는 상당한 시간이 소요되며, 경우에 따라서는 국부 최적해에 빠지게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 우선 이상적 모형의 근사화, 혹은 조합최적화문제를 위해 개발된 Simulated Annealing기법의 적용, 연속적 모형의 변수를 이산화하는 방법 등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의
철도나 지하철 역사의 경우 교통약자가 편리하게 역사 내 시설물을 이용할 수 있도록 주변 환경을 고려한 맞춤형 길 안내 서비스를 필요로 하는데, 현재 철도역에서 열차 승차, 환승 등이 복잡하다. 넓은 실내에서 안내는 대부분 표지판, 전광판 등을 통하거나, 안내데스크에서 직접 문의를 통하여 이루어지는 경우가 많다. 그러나, 장애인, 노약자 등 교통약자는 신체적 불편, 인지력 저하, 언어 소통의 불편함 등으로 역무원 등과 같이 주변 사람들의 직접적인 도움을 통하여 이루어지고 있다. 본 논문에서는 기존에 활용하던 개별 위치 측위 기법이 아닌 여러 형태의 다중 위치 측위 기법을 결합하는 AI 융·복합 측위 기술을 적용하여 교통약자 유형에 따라 최적화된 이동 가능한 경로 제공으로 맞춤형 실내 길안내서비스 제공방안을 연구하였다. 이처럼 철도역사 내에서 환승시설 등 복잡하고 넓은 실내 공간에서 교통약자의 보편적 이동편의 제공을 위해서 복잡한 철도역 환경에서도 안전하고 편리하게 장애 유형별 맞춤형 길 안내 서비스를 제공할 수 있는 시스템구축 방안을 제시하고자 한다.
버스 대중교통은 정해진 노선, 운행시간표에 의해 정류장을 경유하여 운행하므로 버스 노선망 설계 문제(BTRNDP: Bus Transit Route Network Design Problem)는 승용차위주의 가로망 설계 문제와 다른 접근방법이 요구된다. 버스 노선망 설계 문제의 적용모형은 설계방법의 역사적발전과정에 따라 매뉴얼 및 지침, 시장분석기법, 시스템해석모형, 휴리스틱모형, 하이브리드모형, 경험기반모형, 시뮬레이션모형, 수리최적화모형 등 크게 8가지 분류할 수 있다. BTRNDP는 이용자비용과 운영자비용의 조합인 총비용을 최소화하는 목적함수를 획득하기 위한 일련의 현실적 제약조건하에서 버스노선집합과 배차횟수를 결정하는 문제이다. BTRNDP는 조합최적화문제로 일반적 수리최적화문제로 가능해 공간을 정의하는 것이 어렵기 때문에 모든 가능해로 구성된 큰 탐색공간으로부터 최적해를 탐색해야하는 NP-Hard라는 특성을 가진다. BTRNDP의 목적함수는 이용자와 운영자관점을 모두 고려한 다목적함수(Multi-Objective Function)를 이용하며 수요는 고정수요를 이용하였으나 최근에는 가변수요를 고려한 방법론이 연구되고 있다. 해알고리즘으로 최적 버스 노선망을 구성하게 될 모든 가능한 후보노선집합(Candidate Route Set)을 생성하고 노선집합의 최적조합을 찾는 메타휴리스틱(Meta-heuristic) 알고리즘을 이용하여 전역최적 노선집합을 찾는 방법이 적용되고 있다. 최적 버스 노선망의 배차횟수를 결정하기 위해서 대중교통 통행배분모형이 필요한데 BTRNDP에 적용되는 통행배분모형은 다중경로 통행배분모형이 주로 활용되었다. 국내외 BTRNDP를 고찰한 결과 주요 시사점으로는 BTRNDP에서 가장 중요한 고려사항은 세분화된 버스정류장 기반 기종점통행량 구축, 버스 노선망 평가 모형 및 대중교통 통행 배분모형의 개발, 탐색 해알고리즘의 개발 등의 향후 연구내용이 포함될 수 있다.
불가피하게 급증하는 항공기 수요량에 따른 여러 가지 문제들을 해결하는 방안으로 항공기의 지연시간을 줄여, 공항의 수용력을 극대화하는 항공교통관리가 주목받고 있다. 본 논문은 공항주변 항공교통흐름을 원활히 하여 항공기 처리량을 최대화하는 항공기 스케줄링의 최적화를 목적으로 한다. 본 연구에서 개발한 스케줄링 기법은 스케줄링 문제를 수학적으로 모델링한 후, 혼합정수선형계획법과 유전자 알고리즘을 도입하여 항공기 지연시간을 최소로 하는 최적의 스케줄링을 제공한다. 최적화된 스케줄링과 실제 인천 공항에서의 항공기 스케줄링과 비교해 보았고, 그 결과 최적화된 스케줄링이 제공하는 항공기 처리량이 현재 인천 공항에서 처리하는 항공기보다 현저히 높다는 결과를 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 스케줄러는 향후 항공기의 포화 상태를 적절하게 대처하는데 큰 도움을 줄 것이라 예상되어진다.
교통사고 발생시 119구급대의 신속한 사고현장 도착이 사고심도 감소에 가장 중요한 역할을 한다. 교통사고가 발생하여 부상자가 심정지후 4분이 경과하면 뇌손상이 시작되고 10분이 경과하면 사망할 가능성이 높은 것으로 조사되고 있다. 이에 따라 119구급대의 설치 고려시 교통사고 발생지역까지 통행시간을 고려하여 위치를 결정할 필요가 있다. 본 논문에서는 119구급대의 위치를 결정하는 방안에 대해서 기존 location theory를 검토하여 SCLM과 minisum location theory를 상호활용하는 방안을 모색하였다. 또한 기존 minisum location theory를 적용할 경우 최대통행시간($\lambda$)보다 통행 시간이 증가하는 경우가 발생할수 있는 문제점을 개선한 수정 minisum location theory를 제안한다. 수정 minisum location theory를 적용할 경우 모든 수요를 최대거리($\lambda$)내에 도착하면서 수요량과 통행시간에 대해서 최적화된 119구급대의 위치를 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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