최근 중화물 차량의 적재율 증가와 교통량의 증가 등으로 인해 강도로교에서는 반복하중에 의한 피로손상이 많이 발생하고 있으며 이러한 손상은 교량의 안전성에 심각한 영향을 미치고 있다. 따라서 사용기간 동안에 발생하는 피로손상을 합리적으로 반영할 수 있는 피로설계하중을 결정하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 먼저 미국 AASHTO의 LRFD 피로설계방법을 고찰하였으며 그 결과 교폭에 관계없이 1대의 피로설계트럭을 재하하여 설계하는 것은 일정한 안전수준을 확보하지 못하는 것으로 분석되었다. 따라서, 교폭에 따라 설계하중 재하방법을 다르게 하는 것이 보다 일관성 있는 안전수준을 가지는 것으로 나타났으며 본 연구에서는 다양한 교량구조형식과 통행특성에 따라 발생하는 피로손상을 합리적으로 반영할 수 있는 피로설계하중의 재하방법과 수준 및 형식을 제시하였다.
이동통신 텔레트래픽 모델은 Network Traffic 모델과 Traffic Source 모델이라는 두 개의 하부모델로 구성된다. 본 논문에서는 기지국이 설치되어 있는 지역 특성을 고려한 traffic source 모델을 제시하고, 이동통신 트래픽 시뮬레이터인 MobCall을 구현하였다. MobCall은 사용자 이동성을 각 지역별 차량 평균 속도와 수송분담율을 적용하고 있다. 구현된 MobCall을 이용하여 서울 도심 주거지역과 상업지역에서의 누적 발생 호 수, 교통량에 따른 핸드오프 율, 고속도로에서의 핸드오프 율, 그리고 호 점유 시간 변화에 따른 핸드오프 율을 결과로 제시하였다. MobCall은 기지국에서 사용자 호 패턴에 따른 동적 핸드오프 버퍼링과 같은 기능적 요소를 설계 단계에서 고려할 수 있다.
장기간 동안 활하중의 반복재하로 인한 응력누적에 의해 발생하는 피로현상은 강교량의 내구수명을 지배하는 주요 인자중 하나이다. 본 논문은 차량 주행시 동적효과가 비교적 크게 일어나는 일반적인 중소규모의 플레이트 거더교를 대상으로 피로수명에 영향을 미치는 교통하중의 특성을 검토하였다. 검토결과, 피로수명은 시간교통량과 대형차 혼입율이 증가할수록 짧아지고, 교통하중특성의 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다. 이러한 검토결과를 토대로 피로수명에 영향을 주는 교통하중의 특성을 대표할 수 있는 새로운 파라미터를 제시하고, 그 유용성을 확인하였다.
본 연구는 연속된 컬러 영상으로부터 전방의 차량과 차선을 검출하는 과정에서 연속 영상 분석을 통하여 다중 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 하나의 프레임에서 차량 후보 영역의 검출은 그림자 특징과 에지 성분을 이용한다. 그리고, 다중 차량 영역을 검출하는 방법은 연속된 영상에 존재하는 차량 후보 영역들의 차량 추정값과(EOV)과 누적 유사도 함수(ASF)를 분석하여 차량일 가능성을 검사한다. 대부분의 연구 방법이 전방의 한 차량을 검출하는데 비해 본 연구에서는 여러 차량을 검출하는 방법을 제시하였으며, 교통량이 많고, 차선 변경이 자주 있는 경우에도 차량의 검출이 가능하도록 한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차량 검출 알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도 및 차량검지 결과를 보인다.
고속도로에서 공사로 인한 차로폐쇄가 발생하면 병목이 형성되어 혼잡이 발생한다. 따라서 공사구간의 도로 운영효율을 개선하기 위해 다양한 교통관리전략이 개발되었으며, 대표적으로 공사구간 상류에 운영하는 합류제어가 있다. 일반차 환경에서는 혼잡시 운전자가 합류에 어려움을 겪어 전략 운영에 한계가 존재하나, 자율협력주행차는 통신기능을 활용하여 고도화된 교통관리전략의 운영이 가능하다. 이에 본 연구는 자율협력주행차 환경에서 동적합류제어와 차로변경제어를 통합한 교통관리전략을 개발하였다. 통합제어전략은 공사구간 상류의 점유율을 기준으로 조기합류 또는 지연합류를 운영하며, 비공사차로의 차로별 교통량을 균형화 하기 위해 차로를 변경할 차량수를 결정한다. 미시교통시뮬레이션에 자율협력주행차와 전략을 구현하고 분석한 결과 누적 통과교통량, 공사구간 상류의 평균속도 및 네트워크 평균통행시간이 개선되어 도로 운영성이 향상된 것을 확인하였다.
신호 교차로의 지체도에 미치는 가장 큰 영향요소중의 하나는 신호연동인데 신호연동지체도 예측모형으로서 T7RANSTY-7F모형과 NETSIM모형이 가장 널리 사용되고 있다. 이는 컴퓨터 프로그래밍기법을 이용해야 하는 복잡함과 실행과정이 쉽지않다. 본 연구는 연동지체의 산정을 도로용량편람의 사용예처럼 간편하면서 시뮬레이션모형과 유사한 결과를 갖는 모형을 연구하기 위하여 이루어졌다. 연구의 범위는 차량군을 대상으로한 거시적모형이며 신호교차로 연동지체를 평가하는 해석적 모형이다. 그리고 정상류상태(v/c<1)를 대상으로 하면서 차량군지체만을 산정하는 모형이다. 본 연구방법은 차량군도착으로 형성되는 누적교통량·시간함수에 의한 지체도산정을 적분법으로서 두 개의 도착유형으로 구분하여 산출하였으며 본 연구결과로는 제안모형내에 차량군 연속진행의 도착패턴을 직접적으로 반영하였고 현실 특성에 부합된 차량군형태를 구성하였다. TRANSTY-7F모형과 유사한 결과를 도출하였으며 수계산으로도 적용할 수 있고 기존의 해석적 모형이 결여된 경우에 대한 지체도예측도 가능하였다.
본 논문에서는 MPEG2비디오 스트림에서 직접 얻을 수 있는 정보들을 활용하여 카메라의 움직임을 추정하여 이를 기반으로 하여 움직이는 객체를 추정하고자 한다. 이를 위해, 먼저 MPEG2의 움직임 벡터는 압축의 효율성 때문에 움직임의 예측이 순서적이지 못한데, 예측 프레임들의 속성을 이용하여 이를 광 플로우(Optical Flow)를 갖는 움직임 벡터(Motion Vector)로 변환하였다. 그리고 이러한 벡터들을 이용하여 카메라의 기본적인 움직임인 팬(Fan), 틸트(Tilt). 줌(Zoom) 등을 정의하였다. 이를 위하여 팬, 틸트-줌 카메라 모델의 매개변수와 같은 의미의 $\Delta$x, $\Delta$y, $\alpha$값을 정의하고자 움직임 벡터 성분의 Hough변환을 이용하여 $\Delta$x, $\Delta$y, $\alpha$값들을 구하였다. 또한 이러한 카메라 움직임(Camera Operation)은 시간적으로 연속적으로 발생하는 특징을 이용하여 각 프레임마다 구한 카메라의 움직임을 보정하였다. 마지막으로 움직이는 객체의 추정은 우선 사용자가 원하는 객체를 바운딩박스 형태로 정의한 후 카메라 움직임이 보정된 객체의 움직임 벡터를 한 GOF(Group of Pictures) 단위로 면적 기여도에 따라 누적하여 객체를 추적하고 해석하였으며 DCT 질감 정보를 이용하여 객체의 영역을 재설정 하였다. 물론 압축된 MFEG2비디오에서 얻을 수 있는 정보들은 최대 블록 단위이므로 객체의 정의도 블록단위 이상의 객체로 제한하였다. 제안된 방법은 비디오 스트림에서 직접 정보를 얻음으로써 계산속도의 향상은 물론 카메라의 움직임특성과 움직이는 객체의 추적들을 활용하여 기존의 내용기반의 검색 및 분석에도 많이 응용될 수 있다. 이러한 개발 기술들은 압축된 데이터의 검색 및 분석에 유용하게 사용되리라고 기대되며 , 특히 검색 툴이나 비디오 편집 툴 또는 교통량 감시 시스템, 혹은 무인 감시시스템 등에서 압축된 영상의 저장과 빠른 분석을 요구시 필요하리라고 기대된다.
강교의 구조적 거동은 강도 및 사용성이 충족되고, 피로안전성이 확보될 때 공용수명을 충분히 확신할 수 있다. 그러나, 현재 교량의 피로에 관한 연구들은 상당히 부족하여 이 분야에 대한 지속적인 연구가 절실히 요구된다. 본 연구는 강교의 장기적인 피로안전성을 확보하기 위해서 실무에 적합한 피로설계지침의 방향을 제시함을 목표로 수행되었다. 연속된 강재 트러스교에 실교통량의 누적빈도수를 적용시켜 분석한 결과, 국내의 피로설계규정은 응력범위와 피로강도가 국외의 주요 설계기준에 비하여 과대평가 되는 것으로 나타난다. 따라서, 향후 국내의 피로설계지침에서는 피로설계조항들이 피로설계에 합리적으로 규정되는 것이 필요하다.
서울 도심 내 교통량 감축과 탄소배출을 줄이기 위해 2015년 도입된 공공자전거 따릉이는 이용자가 해마다 배 이상 증가하여 2023년 기준 2700여 대여소에서 4만 3천여 대가 운영 중이며 누적 가입자 4백만 명을 넘어서는 서울시민이 뽑은 가장 성공적인 공공 정책으로 자리매김하였다. 그러나 따릉이 이용이 급속도로 증가됨에 따라 자전거 수요·공급 불일치로 인한 자전거 부족 민원도 급증하여 효율적인 자전거 재배치가 강하게 요구되었다. 이에 본 연구는 공유자전거의 대여·반납 이력 데이터, 기상데이터, 공휴일 정보, 따릉이 대여소 정보 등을 기반으로 따릉이 이용 패턴과 특성을 분석하고, 기계학습 알고리즘을 활용해 대여소별 따릉이 대여·반납 예측 모델을 개발하였다. 이를 이용하여 대여소별 안전재고를 확보할 수 있는 따릉이 재배치 수량을 도출하고 이를 서울시설공단 따릉이 관리App에 시범서비스 하였다. 따릉이의 수요를 실시간으로 예측하고 현재 거치 중인 재고량과 비교하여 적절한 수량의 자전거를 재배치한다면 자전거 부족으로 인한 시민들의 불편 해소에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
교통분야에서 탄소중립 달성을 위한 전략으로 자동차 총 주행거리 감축과 승용차 교통량 감축을 제시하고 있다. 이를 위해서는 대중교통 활성화를 목표로 MaaS 서비스를 적극적으로 추진하여야 한다. MaaS를 추진하기 위해서는 개인의 이동에 대한 이용수단, 경로뿐만 아니라, 개인의 이용 수단의 전환 등 개인별 누적 이동 데이터가 필요하다. 하지만 국내에서는 개인의 이동에 대한 데이터를 수집하고 이를 활용하는데 있어서 법적인 한계가 존재한다. 2023년 개정된 개인정보보호법에 개인정보 전송요구권이 신설됨에 따라 개인의 이동에 대한 데이터를 수집하고 활용하기 위한 법률이 마련되었지만, 시행령, 세부 규칙, 지침, 가이드라인 등이 마련되어야 하며, 마이데이터수집을 위한 데이터 형식 및 전송체계의 표준화가 선행될 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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