최근 해상교통량이 증가하고 연안 항해에 대한 관제 필요성이 요구되면서 선박 교통 관제구역이 점차 확대되는 추세이다. 이러한 관제구역의 확대는 관제사의 업무 부하를 초래하며, 이로 인해 교통 혼잡 시간대와 같이 교통량이 급증하는 경우 관제사가 위험 상황을 인지하지 못하는 상황도 발생하게 된다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 관제 업무의 지원을 위해 이상 거동 선박을 자동으로 식별하는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 기계학습 기술을 기반으로 관제구역 내의 통항 패턴을 모델링하고, 이를 통해 이상 거동 선박을 식별하는 방법으로, 대상 항만의 누적된 AIS 데이터를 이용하여 모델을 학습하며, 실제 항적 및 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험을 통해 선박교통관제시스템에의 활용 가능성을 고찰한다.
차종별 교통량 자료는 건축·도시·교통 등의 다양한 분야에서 기초 자료로 활용되는 중요한 자료이다. 교통량 자료는 상시조사와 수시조사를 통해 수집되어 도로교통량 통계연보에 매년 연평균일교통량(AATD)으로 제공된다. 상시조사는 매설형 교통량 수집 장비 (AVC)를 통해 수집되며, AVC는 교통량을 검지하는 루프센서와 축수를 검지하는 피에조 센서로 구성되어 있다. 교통량 수집 장비는 매설형의 특성상 검지 장비 고장 등으로 인한 결측자료가 발생된다. 기존방법에서는 과거 데이터와 지점 주변의 교통량 추세를 통해 보정한다. 그러나 이러한 방법은 시간적·공간적 특성을 반영하지 못하고 보정에 활용되는 기데이터 또한 보정값일 수도 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 차량의 축을 검지할수 있는 피에조센서를 활용하여 획득되는 누적 축수를 통해 축보정계수를 산출하여 결측된 교통량을 보정하는 방안을 제안하였다. 이는 기존 방법의 한계점인 시간적·공간적 특성을 반영할 수 있다는 장점이 있으며, 비교 평가 결과 기존의 방법보다 오차율이 더 낮게 도출되었다. 축 카운트를 활용한 교통량보정시스템은 간단한 알고리즘으로 바로 현장 시스템에 적용 가능한 보정방법으로 판단된다.
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 연구는 현재 수행중인 "한국형 포장 설계법 개발과 포장성능 개선방안 연구"의 일환으로 역학-경험적 포장 설계법에 사용될 교통하중 입력변수를 정량화하기 위해서 실시하였다. 교통하중 정량화를 위하여 기존의 ESAL 개념이 아닌 축하중 스펙트럼을 이용하였다. 이를 위하여 교통량 통계 연보내 교통량 자료를 가지고 일반 국도에 대한 대표 축하중 조사지점을 차로별, 지역특성별 구분에 따라 33개 지점을 통계적 방법을 이용하여 선정하였다. 그리고 선정된 대표 지점을 대상으로 축하중 계측기를 이용하여 각 차종에 대한 축하중을 조사하였다. 측정된 축하중 자료는 각각 분류된 조건에 따라서 축하중 스펙트럼으로 표준화하였으며, 그 방법으로 누적밀도함수인 S-커브 곡선을 이용하여 각 조건별 계수를 제시하였다.
본 연구는 전통적인 중방향 설계시간 교통량의 문제점을 개선하기 위해 양방향 교통량이 아닌 중방향 교통량에 따른 링크통행시간의 확률분포개념을 도입하여 확률적인 중방향 설계시간 교통량(PDDHV) 산정 모형에 대한 실험적 해석을 수행하였다. PDDHV산정에 대한 실험적 결과를 토대로 적정 설계순위를 2차로/4차로에 대해 16개의 확률분포형을 대상으로 최우도법을 이용하여 매개변수를 추정하였으며, 적합도 검정은 Kolmogorov-Smirnov 검정을 적용하였다. 적정 설계순위 확률분포형은 2차로도로는 Beta General분포, 4차로도로는 Weibull분포가 가장 적합한 것으로 나타났다. 차로별 적정 확률분포형에 대해 누적분포함수의 역함수를 이용하여 설계서비스수준 D에 따른 적정 설계순위를 산정한 결과, 2차로는 190 순위, 4차로는 164 순위로 도출되었다. 또한, PDDHV 산정에서 새롭게 제시한 계수에 대한 적정값은 2차로 도로 경우 PK계수는 0.119(0.100${\sim}$0.139), PD계수는 0.568(0.545${\sim}$0.590)이며, 4차로도로 경우 PK계수는 0.106(0.097${\sim}$0.114), PD계수는 0.571(0.544${\sim}$0.598)로 도출되었다.
차선의 밝기를 나타내는 반사성능은 교통량, 도색 후 경과시간, 차선재료, 색상 등에 따라 지역별로 차이가 발생한다. 본 연구에서는 고속도로에서 조사된 차선 성능의 자료를 바탕으로 교통량과 차선의 공용수명을 독립변수로 하고 차선의 성능을 종속변수로 하는 회귀식을 산정하였다. 전국의 고속도로를 대상으로 모바일 차선반사 성능 차량을 사용하여 $2005{\sim}2006$년의 2년동안 3개월 간격으로 차선의 성능을 추적 조사하였다. 축적된 DB에는 차선의 성능뿐 아니라 차선의 재료, 색상, 기하구조, 교통량, 도색시기 등이 포함되어 있다. 본 연구에서 추적 조사된 차선성능을 기초로하여 다양한 환경에서의 차선재료의 성능을 비교 분석하여 여러 인자에 의한 차선성능 곡선을 도출하였다. 차선성능 곡선을 통해 지역별 교통량과 도색 이후의 시간의 경과에 따른 차선의 성능을 예측할 수 있었다. 선형함수, 로그함수, 지수함수, 음지수함수 등을 이용하여 차선의 성능을 나타내는 회귀식과 변동을 추정한 후, 결정계수가 가장 높고, 현장측정치와 가장 유사한 모형을 차선의 성능 예측모형으로 결정하였다. 현장조사 결과와의 검증결과, 차선성능 예측 모델은 90% 신뢰도에서 유의함을 볼 수 있었고, 특히 누적 교통량의 증가에 따라 현장 데이터와 높은 연관성을 보여주었다. 따라서 본 방법론에 의한 차선수명 예측 모델을 통해 차선의 공용수명과 잔존수명을 예측하여 도색시기를 결정할 수 있다.
역학적-경험적 포장설계 프로그램 중에서, 미국 AASHTO 설계법을 기초로 개발된 MEPDG는 교통량, 기상, 재료물성, 포장구조 등을 입력변수로 하여 기술자가 최적의 대안을 찾도록 한다. 하지만 MEPDG에서 기술적 문제가 발견되고 있기 때문에 이를 해결하여 프로그램을 개선하기 위한 노력이 계속되고 있다. 한편, 국내에서도 KPRP 연구과제에서 역학적-경험적 포장설계 프로그램이 개발되어 왔다. 이 한국형 포장설계 프로그램을 더욱 합리적으로 개발하고 개선하기 위해서는 이미 사용되고 있는 MEPDG를 분석하여 서로 비교할 필요가 있다. 콘크리트 포장설계의 경우, 피로균열은 다른 공용성 인자와는 달리 매우 복잡한 로직을 통해 예측된다. 따라서 본 논문에서는 MEPDG 버전 0.5, 버전 1.0, 그리고 버전 1.1의 피로균열 전이함수를 분석하였다. 그리고 버전별 MEPDG와 KPRP 입력변수들의 누적피로손상에 대한 민감도를 서로 비교하였다.
본 연구는 연속류 도로에서 안정교통류를 유지하기 위하여 교통흐름이 불안정한 현상을 감지하기 위한 방안을 제시하였다. 연속류 도로의 안정성이론에 기초하여 안정 교통류의 임계수준을 판단할 수 있는 교통류지표들 간의 관계를 도출하였다. 안정교통류임을 판단할 수 있는 거시적인 교통류 지표들이 다양한 상황에서 적용하기 어려운 점을 감안하여 본 연구에서는 검지기를 통해 측정된 연속차량의 속도배열에 대한 누적이동평균(IMA: Integrated Moving Average)을 사용하여 연속류 도로의 불안정성을 파악하는 모형을 개발하여 혼잡상황이 발생하기 이전에 진입교통량을 감소시키거나 속도제한을 통하여 혼잡을 사전에 예방할 수 있는 모형을 제시하였다. 천안-논산고속도로의 혼잡상황 자료를 바탕으로 분석한 결과 불안정 교통류 상황을 나타내는 안정도 평가지수인 값의 변화추세가 혼잡으로 인한 속도와 점유율 등의 시계열적 변화와 유사한 것으로 분석되었다.
해상 교통량 증가로 급증하는 선박 사고 위험을 줄이기 위해 안전 운항 관리를 위한 연구가 필수적이다. 최근 SOLAS에서 300톤 이상 급에 대해서는 AIS의 의무 장착이 제정되면서 선박 운항의 안전에 크게 기여하고 있다. 본 연구에서는 AIS의 정적, 동적 데이터를 수집하여 항계내 통항 선박의 궤적의 곡률을 분석하여 불규칙 이동 조종선박의 움직임을 파악하였다. 기존의 과거 누적 데이터의 퍼지이론을 활용한 이상 거동의 선박식별 시스템은 전문가 시스템에 의존하여 항적의 비정상성을 판단하므로 항로의 특성에 따른 실 항해상황을 간과할 수 있는 문제점이 있다. 본 연구는 선박 움직임에 대한 궤적의 시간 AIS 정보를 활용하여 항로이탈의 변화율에 해당하는 곡률분석, 항로선으로부터 좌우의 변동을 보다 정확하게 모니터링 할 수 있는 이상 거동 선박을 식별하는 방법을 제안한다. 본 연구는 VTS 및 VMS의 응용서비스로서 해양사고의 사전예방을 위한 연안 및 항만수로의 효율적인 관리에 기여할 것이다.
최근 해상교통량이 증가하고 선박교통 관제구역이 확대됨에 따라 관제사의 업무 부하가 증가하고 있으며, 이로 인해 교통량이 급증하는 경우 관제사가 위험을 인지하지 못하는 상황도 발생하게 된다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 관제 업무의 지원을 위해 이상 거동 선박을 자동으로 식별하는 방법을 제안한다. 본 방법은 누적된 AIS 데이터를 이용하여 관제구역 내의 통항 패턴을 학습하고, 학습된 모델과의 비교를 통해 이상치를 계산하여 이상 거동 선박을 식별한다. 특히, 선박의 거동 상태에 대한 분류 정보가 없더라도 비지도 학습법을 기반으로 항적 데이터를 자동으로 분류하여 통항 패턴을 학습할 수 있으며, 항적의 군집화와 분류 과정을 통해 이상 거동 선박을 실시간으로 식별할 수 있는 특징을 가진다. 또한, 본 논문에서는 선박운항 시뮬레이터 및 실제 AIS 항적 데이터를 이용한 식별 실험을 수행하였으며, 이를 통해 선박교통관제 시스템에의 활용 가능성을 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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