본 연구에서는 중앙버스전용차로의 도입효과를 시행전과 시행후를 분석하기 위하여 BMS데이터인 속도데이터와 버스 도착시간데이터를 통하여 효과분석을 실시하였다. 속도 분석시 Downs-Thomson Paradox 이론을 적용하여 단순비교가 아닌 보다 합리적인 분석을 실시하였고 버스도착시간데이터를 이용하여 정류장별 도착시간 신뢰성 분석을 실시하였다. 속도 분석 결과 강남대로와 도봉 미아로의 경우 수단간균형 이론에서 버스우선정책인후에 나타나는 버스속도가 승용차 속도보다 높은 현상이 나타났으며 향후 수단간균형이 이루어질 것으로 판단된다. 수색 성산로의 경우 중앙버스전용차로의 효과가 다른 도로에 비하여 미비하게 나타났고 또한 9월4주째에는 승용차와 버스의 속도가 같아지다가 다시 승용차의 속도가 버스의 속도보다 높아지는 Rebound effect 현상이 나타났다. 하지만 10월1주후부터는 대중교통 우선정책 시행후의 현상인 버스속도가 승용차 속도보다 높은 현상이 나타났다. 정류장별 도착시간 신뢰성 분석결과 중앙버스전용차로의 경우 전체적으로 8월에 비해 12월달의 도착시간변화가 적음을 알 수 있었다. 그러나 수색로의 경우 7:30분대에는 오히려 나빠졌으며 전체 도착시간 분산이 90이상 나타났기 때문에 정시성이 좋아졌다고 볼 수 없었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제41권1호
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pp.111-117
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2017
조난 사고 발생 시 구조선의 현장 도착시간은 매우 중요하다. 본 연구에서는 구조선의 도착시간을 추정하기 위한 실험 데이터 구축 방법을 제시하였다. 이를 위하여 선박통항확률분포를 활용하였다. 목포항을 연구 대상 해역으로 선정하고, 1년간의 AIS 데이터를 활용하였다. 선박통항확률분포를 조사하기 위해 기준선을 설정하고, 선박의 횡거리 분포를 계산하여, 정규분포와 이중 가우시안 혼합분포로 적합 시킨 후 각 매개변수를 추출하였다. 정규분포의 ${\mu}$, ${\mu}{\pm}1{\sigma}$와 이중 가우시안 혼합분포의 ${\mu}_1$ 위치를 각각 변침점으로 설정하여 위치와 확률을 도출하였다. 이를 매개변수 종류별로 연결하여 시나리오를 구축하여 도착시간을 계산할 수 있었다.
장치장 운영전략을 주제로 한 많은 선행연구들은 장치장에 도착한 트럭들을 대상으로 야드 크레인의 작업시간을 최소화할 수 있는 작업순서를 결정했다. 하지만 실제 현장에서는 이미 장치장에 도착한 트럭들의 작업순서를 바꾸는 것은 거의 불가능하여, 도착순서에 따라 작업을 처리해주는 비교적 단순한 전략을 주로 적용해왔다. 이 방식은 작업순서에 대한 혼잡을 줄일 수 있고 관리가 편하다는 장점이 존재하지만, 간섭대기시간과 공차시간의 증가로 작업시간이 증가하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 트럭이 야드 장치장에 도착하기 이전에 트럭의 작업 순서를 결정하는 스케줄링 방법을 제안했다. 트럭 도착 이전에 작업을 할당해 주기 위해 트럭의 도착 예정 시간을 추정할 수 있는 Container Pre-Information Notice 정보를 활용하였다. 연구에서 제안하는 스케줄링 방법의 효과성을 검증하기 위해 실제 부산컨테이너터미널의 설비 레이아웃 및 데이터를 이용하여 현업의 방식과 본 연구의 스케줄링 방식을 비교하였다. 그 결과 크레인 작업 시간에 영향을 미치는 공차이동 및 간섭 대기시간이 감소하여 평균 작업 처리 시간이 감소한 것을 확인하였으며, 또한 내부트럭의 대기시간과 외부트럭의 체감 대기시간이 감소하는 효과가 있었다.
일반적으로 음성전화망에서 수학적 모델을 사용하여 트래픽 분석을 수행하는 경우 호 도착 시간과 채널 보류 시간은 지수 분포라고 가정한다. 본 논문에서는 이동전화망을 구성하고 있는 교환기에서 추출한 과금 데이터를 이용하여 호 발생으로 인해 집계되는 호량애 관한 호 도착 시간과 채널 보류 시간이 나타내는 분포를 알아본다. 또한 분석된 확률 분포를 통계적 검정 방법을 이용하여 경험분포함수에 대한 기대 분포함수의 적합성을 판별한다.
버스정보시스템은 버스도착시간 예측과 같은 버스와 관련한 여러 정보를 제공한다. BIS는 우리나라 거의 모든 도시에 구축되어 있고 대중교통의 편의성 개선에 능동적인 역할을 하고 있다. 현재 BIS 시스템에서 버스 도착 예정시간을 예측하기 위하여 사용되는 대표적인 방법으로는 이동평균필터, Kalman Filter, 회귀 모형 등이 있다. 버스 도착 시간 예측의 정확성은 BIS 시스템에서 고려하고 있는 교통 상황이나 예측 알고리즘에 따라 차이가 크다. 현재 BIS에서 사용하는 예측 기법은 구간 통과 시간과 거리만을 이용한다. 그러나 도착시간 예측은 교통흐름, 신호주기, 이상 상황, 데이터 결측 등에 큰 영향을 받는다. 버스 도착 시간 예측의 정확도를 높이기 위해서는 위의 문제를 고려하여 모델링해야 하는 어려움이 있다. 은닉 마르코프 모델은 이와 같은 다양한 상황을 효과적으로 모델링 할 수 있다. 따라서 버스 도착 시간 예측의 정확도를 높이기 위해 도착시간에 대한 HMM 예측 모델을 구축했다. 이 모델에서는 순천시의 2015년 한 해 동안 수집한 데이터가 이용되었으며, 순천시에는 2298개의 정류장과 217개의 노선이 있다. 모델은 주중과 주말의 패턴을 다르게 적용하며, 다른 구간과 시간에 대해 모델이 적용된다. 본 논문에서는 버스정보시스템에 은닉 마르코프 모델 적용방법과 검증을 통해 버스정보시스템에서 사용 중인 이동평균필터, Kalman Filter, 회귀 모형을 사용한 예측 방법 보다 정밀한 정확도를 얻는 방법을 제안한다.
P파와 S파의 도착시간 정보는 지진 발생위치 결정, 1차원 및 3차원 지하구조 등 지진학 연구 수행에 중요한 정보이다. 최근 지진관측소의 수가 비약적으로 증가함에 따라 관측망을 운영하면서 수동으로 지진파의 도착시간을 측정하는 것은 상당한 시간이 소요되는 일이 되었다. 본 연구에서는 진원요소에 대한 사전정보(지진 발생위치와 시간)를 확보할 수 있는 경우 Akaike Information Criterion (AIC)을 적용하여 추가의 관측소에서 국지지진의 P파와 S파의 도착시간을 자동측정하였다. 해당 방법을 경산(DAG2) 지진관측소에 기록된 자료에 적용한 후 수동 측정한 값과 자동 측정한 값을 비교한 결과 P파의 경우 95.1%, S파의 경우 93.7%가 0.1초 이하의 차이를 보이면서 결정되는 것을 확인하였다. 자동측정결과의 높은 정확성은 향후 고밀도 지진관측망 운영에 성공적으로 적용될 수 있음을 시사한다.
부천시에서는 대중교통이용 활성화를 위하여 2000년 12월 비콘방식의 버스정보시스템을 구축하고 22번 시내버스 노선에서 운영 중에 있다. 본 연구에서는 부천시의 버스정보시스템 도입사례를 통해 운영효과를 분석하였다. 운영효과는 크게 도착시간 정보의 신뢰도 평가와 버스정보시스템 도입에 대한 이용자의 만족도에 대하여 분석하였다. 도착시간 정보제공 서비스의 신뢰도 평가결과 정류소간 주행시간뿐만 아니라 이전 운행의 주행시간 이력자료 또한 일정한 패턴을 형성하지 못하여 도착시간 정보제공용 자료로 직접 활용하기에는 부적합함을 발견하였다. 이를 개선하기 위하여 기존 도착시간 예측모형을 적용한 결과 신경망 모형이 가장 우수하게 평가되었으며, 버스정보시스템의 도착시간 예측알고리즘으로 적용가능함을 알 수 있었다 본 연구에서는 국내에 아직까지 GPS 방식의 버스정보시스템이 구축되지 못한 관계로 불가피하게 부천시의 사례에 한정된 운영효과평가를 수행할 수밖에 없었다. 향후 첨단교통모델도시의 구축으로 GPS 방식의 버스정보시스템이 구축될 경우 두 가지 방식에 대한 직접적인 비교평가도 가능하리라고 판단된다. 또한, 버스도착 예측 정보의 신뢰성 제고를 위해 예측력 있는 모형의 개발이 요구되며 아울러 노선버스의 운행에 영향을 미치는 요소들에 대한 연구가 추가되어야 할 것이다.
이 논문에서는 Web 사이트를 설계할 때 응답시간과 관련해서 고려되어야 할 요수 중[10,15,16], 인터넷 연결 회선의 대역폭 결정에 참조될 수 있는 자료를 제시한다. 이를 위해 다양한 환경에서 Web 세션 도착율에 따른 응답시간과 회선 이용율의 변화를 관찰하고, 이를 통해 특정 대역폭의 회선에 대해 Web 서비스가 한계 응답시간 내에 보장될 수 있는 Web 세션 도착율의 임계치를 구한다. [15,16]. 이 논문에서는 데이터 수집을 위해 실험 네트워크를 구성하고, 자체적으로 구현한 패킷 생성기를 이용하여 세션 도착율의 변화에 따른 Web 트래픽을 시뮬레이션한다. 응답시간은 패킷 생성기가 생성한 각각의 HTTP(Hyper-Text Transfer Protocol)요청 패킷이 전송되는 시점부터 HTTP응답 메시지가 도착하는 시점까지의 경과된 시간으로 구하고, 회선 이용율은 SNMP(Simple Network Management Protocol)를 이용해 자체 구현한 데이터 수집기로 구한다[3]. 이 실험의 결과는, Web 사이트를 설계할 때 네트워크 전문가가 아니더라도 인터넷 연결 회선의 대역폭 결정 문제를 해결하는데 쉽고 유용하게 참조될 수 있다.
본 논문은 마이크로폰 음향 센서를 이용한 소총화기 탄착점 추정 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 기존 신호 도착시간(Time of Arrival, ToA) 방식을 신호 도착 시간 차(Time Difference of Arrival, TDoA) 방식으로 확장 발전시켜 시간 동기화 문제를 해결하였고, 실제 사격 실험을 통해 알고리즘의 성능을 검증하였다. 실제 탄착점과 알고리즘으로 연산된 탄착점의 비교 분석을 통해 제안 시스템이 허용 오차 범위 내에서 정확히 탄착점을 추정하고 있어 우수한 성능을 보이고 있음을 확인하였다.
인천에서 11시간 30분을 날아 독일 프랑크푸르트, 다시 그곳에서 1시간을 더 날아 도착한 파리는 이미 밤이 깊어 있었다. 13시간 가까이를 비행기에서 보낸 일행들은 7시간 젊어진 프랑스의 수도 파리에 도착했다. 오랜 비행에 지칠 만도 했지만 내일부터 있을 연수에 대한 기대 때문인지 88년생 막내부터 56년생 최고참까지 22명의 여성낙농인들은 18세 소녀들처럼 활기가 넘쳤다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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