• 대한교통학회지
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• 제23권4호
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• pp.57-69
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• 2005

도시고속도로 혼잡구간의 원인분석, 교통정보제공전략 수립, 진입램프 제어전략 및 효과분석 등 보다 효율적이 교통관리를 위해서는 진출입램프간 동적OD의 구축이 요구된다. 이를 위해 모든 진출입램프에 AVI 시스템을 설치하기에는 경제성 측면에서 비효율적이므로 현실 적용이 용이하고 추정력이 높은 동적OD 추정모델의 개발이 적절한 대안으로 판단된다. 본 연구는 교통관리시스템 (FTMS)에서 수집되는 실시간 검지기자료를 이용한 진출입램프간 동적OD 추정기법을 개발함에 있어서 시스템 탑재를 통하여 자동적으로 동적OD 추정이 가능하고 기존 모델에 비해 추정력을 높일 수 있는 방안을 마련하는데 주 목적을 두고 있다. 기존 동적OD 추정모델의 한계점은 2가지로 요약될 수 있다. 첫째, 교통류모델에서 추정하는 시간대별 링크분포 비율과 최적해 알고리즘에서 추정하는 동적OD간 상호관련성으로 동적OD 추정모델은 두 모듈간 Bi-level 문제로 접근해야 한다는 것이며, 둘째, 관측지점의 수가 추정코자 하는 OD쌍의 수보다 적기 때문에 교통량의 관측치와 추정치간 오차를 최소화하는 다수의 OD해가 존재하는 과소식별문제이다. 본 연구에서는 검지기에서 수집되는 교통자료(교통량, 통행속도, 점유율)를 이용하여 동적 교통류를 구현함으로써 Bi-level 문제를 해결하였으며, 동적OD 추정을 위한 목적함수를 링크 및 진출램프 교통량의 추정치와 관측치간 오차를 최소화하도록 설정함으로써 보다 많은 제약을 통하여 추정력을 높일 수 있도록 유도하였다. 본 연구에서는 동적OD 추정을 위한 최적해 알고리즘으로 유전자알고리즘을 적용하였으며, 서해안고속도로 (당진IC$\to$군산IC)의 실제 OD 및 교통자료를 이용하여 동적OD 추정모델을 평가하였다.

• 대한교통학회지
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• 제28권5호
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• pp.77-87
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• 2010

자전거시설의 공급에도 자전거이용자가 시설이용을 기피하거나 다른 루트를 이용하여 주행하는 이유는 시설이 자전거이용자의 선호를 충분히 고려하지 않았기 때문이다. 본 연구의 목적은 자전거이용활성화정책의 주요 대상이 되는 통근시간대 자전거이용자의 통행특성과 경로선택에 영향을 미치는 요소를 분석함으로써 자전거도로의 계획 및 설계에 필요한 시사점을 도출하는데 있다. 이를 위하여 SP조사기법을 이용하여 이용자의 선호를 조사하고, 링크레벨 및 경로레벨요소로 구성된 로짓 모형을 도출하였다. 결론적으로, 본 연구에서 검토된 9개 요소가 모두 자전거도로의 루트선택에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 특히, 보조간선도로, 분리형자전거차로를 선호하는 것으로 나타났다. 따라서, 차선만으로 설계할 경우에는 분리공간(buffer zone)을 설치하여야 하며, 자전거차로를 설치할 경우에는 자동차의 속도를 50km/시 이하로 제한할 필요가 있다.

• 대한교통학회지
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• 제20권5호
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• pp.113-130
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• 2002

본 연구에서는 Moving Cell theory에 기반한 DNL(Dynamic Network Loading) 모형을 개발하고 이를 이용해 혼잡이 존재하는 교통망에서 교통류가 갖는 동적 특성을 분석하였다. 제시된 모형에서는 동일 시간대에 링크에 진입하는 교통량을 하나의 Cell로 형성하고 Cell following rule에 따라 링크에서 진행시킨다. 기존의 DNL 모형들은 링크에서 발생하는 물리적인 패기행렬을 묘사하기 위해 연속성을 갖는 단일 링크를 주행구간과 대기행렬 구간으로 분리하여 링크에서 발생하는 동적 상태(state)를 주행과 대기로 간단히 묘사하는 방법을 사용하고 있다. 하지만, 이러한 기법은 교통류의 다양한 동적 특성을 묘사하는데 한계점을 가지고 있었다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 연구에서는 오염물질 확산분석 등에 주로 이용되었던 Lagrangian method과 차량 추종모형을 결합한 Moving Cell theory를 개발하였다. Moving Cell theory하에서 차량군(platoon)은 Cell로 표현되며, 각 Cell들은 추종이론에 따라 진행하게 된다. 이러한 Moving Cell 기반의 시뮬레이선 모형은 이미 Cremer et al.(1999)에 의해 제시된 바 있으나 그 분석 대상이 고속도로 본선구간이었기 때문에 합류나 분류문제를 풀 수 있는 모형을 제시하지 못하였고, Cell이 포함 가능한 차량대수를 인위적으로 설정하는 등 기초적인 수준을 크게 벗어나지 못하였다. 본 연구에서는 위의 연구들이 갖는 한계점을 극복할 수 있는 새로운 형태의 Moving Cell theory를 개발함으로서, 교통류의 연속적인 동적 특성 변화를 Cell의 이동과 상태 변화를 통해 재현하였다. 개발된 모형은 합류와 분류가 존재하는 간단한 가상교통망에서 실행되었고, 기존 DNL 모형에 비해 향상된 동적 교통류 묘사능력을 얻을 수 있었다.on constraint)을 토대로 다음 통행배정 시간대의 실시간 수요로서 반영할 수 있는 방안을 제시한다.여도 취소소송의 대상으로 삼도록 하는 보다 명확하고 일관성 있는 논의전개를 제안하였다.수 있었다.로 첨가하여 48시간 배양한 후 암항원 유전자 발현성을 측정한 결과 세포주에 따라 다소 차이는 있으나 대개 0.2 uM농도에서도 유전자 발현이 유도되었으며 1, 5 uM농도에서 매우 강하게 유도되었다. ADC 처리가 페암세포주의 MHC와 B7 발현을 증가시키는가를 알아보기 위해 1 uM 농도의 ADC를 72시간 처치한 후 FACS 분석을 실시한 결과 4개의 페암세포주에서 MHC 및 B7분자의 발현은 유도되지 않았다. 또 ADC농도가 세포성장에 미치는 영향을 알아보기 위하여 ADC를 0.2, 1, 5 uM농도로 96시간 처치 후 세포수를 측정하여 상대성장지수를 알아본 결과 ADC 처치 농도가 증가함에 따라 세포의 성장은 매우 감소하였다. 결론: 폐암세포주에서 ADC처치는 MAGE, GAGE 및 NY-ESO-1과 같은 세포독성 T 림프구 반응을 유도할 수 있는 암항원의 발현을 증가시킬 수 있으며, ADC의 세포독성과 항원 발현 유발시간을 분석할 때 1 uM 농도에서 48시간 처치한 후 ADC가 없는 배지에서 수일간 배양하는 것이 가장 효과적이라고 생각된다. 그러나, ADC를 처치하여도 MHC 및 B7의 발현의 변화는 없었으므로 ADC를 처치한 폐암세포를 암백신으로 사용하기 위해서는 MHC나 B7 및 cytokine의 발현을 증가시키는 추가적인 처치가 필요하다고 생각된다.ded.한 질소제거를 N-balance로부터 구해보면, R3 반응조의 경우가 가장 높은 제거율(40.9%)을 보였다. 이상의 결과들을 볼 때, Bncillus 균주는 호기적 탈질을 일으킬 수 있는 가능성이 있고, Bncillus 균주를 이용한 B3 공정은 탈질에 이용되는 탄소량이 거의 없고, 적은

• 대한교통학회지
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• 제16권2호
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• pp.157-167
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• 1998

건설된 도로를 효율적으로 이용하고, 통행자의 편리성을 향상시키기 위해 첨단 여행자 정보체계(ATIS)를 활용할 수 있다. ATIS 체계하에서 노선정보를 통행자에게 제공하기 위해서는 교차로에서의 회전으로 인한 지체를 정확하게 반영할 수 있는 효율적인 최단경로 알고리즘이 필요하다. 하지만 기존의 최단경로탐색 알고리즘은 좌회전 금지, U-turn, P-turn 등 교차로에서의 회전으로 인한 지체를 정확히 반영 못한다는 단점을 갖고 있다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 수정형 덩굴망 알고리즘을 재발하였다. 수정형 덩굴망 알고리즘은 노드표지(node labelling) 방법에 있어서는 기존의 덩굴망 알고리즘의 노드표지 방법과 개념적으로 동일하여 이용상의 편리성을 갖도록 하였으며, 최단경로 탐색기능에 있어서는 링크탐색알고리즘(혹은 링크표지기법)이 갖고 있는 장잠을 다 반영할 수 있는 기법으로 개발하였다. 수정형 덩굴망 알고리즘은 노드표지에 있어 특정 노드로 유입하는 방향에 따라 노드표지를 별도로 기록하였다. 따라서 교차로에서의 좌회전, 우회전 및 직진은 물론 U-turn의 경우에도 추가적인 절차 없이 현실적인 최단 경로를 탐색할 수 있도록 하였다. 또한 본 논문은 최단경로의 역추적 방법을 개선하여 좌회전 금지, U-turn, P-turn 및 기타 회전에 의한 지체등을 각 교차로마다 정확히 반영함으로써 비합리적인 최단경로가 추적되는 것을 근본적으로 차단하도록 하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 수정형 덩굴망 최단경로탐색 알고리즘은 교차로에서의 회전지체 및 회전금지를 현실적으로 잘 반영함으로써 정확한 노선정보를 요구하는 ATIS체계를 분석하는데 유용하게 활용될 수 있는 기법이다.장자료를 통해 구하기란 현실적으로 불가능하므로, 본 연구에서는 이러한 제약점을 극복할 수 있는 근사적인 지체시간을 계산하는 방법을 제시한 점에서 의미를 갖을 수 있다.수들은 직업의 선택이나 소득을 예측하기 위한 요소들로 포함될 수 없었다. 따라서 후속연구에서는 이를 보완해야 할 것이며, 최근 들어 우리 나라에서도 재택근무에 대한 관심이 대두되고 있으나 아직 개념정의나 그 중요성과 가치, 그리고 실태 파악과 같은 연구가 활발히 이루어지지 못하고 있으므로 이에 대한 심층적인 연구가 행해져야 할 것이다.d similar flower proceeding dates in all branches. but "Daepung" showed similar flower proceeding dates in all branches.est in HB. Mean period of wetting duration was in the order of DS＞HB＞MB, while the dew point depression was greatest in DS.ANCOVA, Pearson correlation을 이용하여 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 캠프 프로그램은 소아 당뇨병 환자의 자기 효능을 증진시키고 환자 역할 행위 이행을 높여주는데 효과적 이었다. 소아 당뇨병 환자의 자기 효능은 환자 역할 행위 이행과 순 상관 관계가 있어, 자기 효능이 증진될수록 환자 역할 행위 이행 정도가 높아졌다. 무조건 사주지 않는다(8.0%), 무조건 사준다(3.1%)로 식품광고에 나오는 식품 요구시 부모의 70.3%가 거절하는 것으로 나타났다. 거절 이유는 건강에 나쁘다는 것이 가장 큰 이유였으며 강남과 강북 어린이간에 유의적인 차이가 있었다

• 대한교통학회지
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• 제20권5호
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• pp.145-152
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• 2002

실시간 교통정보는 운전자 입장에서는 항상 과거정보가 되는 특성이 있기에. 신뢰도 높은 예측교통정보 가공의 필요성은 오래전부터 제기되어 왔다. 교통류의 상태를 운전자에게 알리는 방안에는 속도, 통행시간도 있지만, 정체가 심하고 링크가 긴 구간에서는 대기행렬의 길이가 매우 효과적인 제공방안의 하나이다. 본 논문은 Kalman filter를 활용하여 대기행렬 길이를 예측하는 모델을 제안한 후, 실제 검지기 자료를 이용하여 서울 도심의 남산권 네트웍 상에 적용하였다. 5분후의 대기행렬 길이를 예측한 후 통계적으로 검증해 본 결과, 상당한 예측력을 확보할 수 있었다. 본 연구는 국내외 최초로 도심부에서 대기행렬 길이 예측을 시도하였고 실제 활용 가능성을 타진했다는데 큰 의미가 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권3호
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• pp.45-51
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• 2016

기존 실시간 신호제어시스템은 과포화 상황, 지점검지 및 매설식 검지체계의 문제점이 제기됨에 따라 ITS의 활성화와 검지체계의 발전 등으로 진보된 차세대 신호제어시스템의 개발이 요구되고 있다. 본 논문은 차세대 신호제어시스템을 위해 신호제어 기초 변수를 기존 통과교통량이 아닌 교차로 대기행렬을 활용할 수 있도록 대기행렬길이의 산출을 목적으로 하였다. 기존 시스템의 한계로 나타난 과포화 상황에 중점을 두어 범위를 설정하였다. 실시간으로 수집되는 개별차량 위치정보를 좌표로 변환하여 최소제곱법을 이용한 회귀모형에 적용하여 추출한 직선식을 충격파 모형에 적용하였다. 산출된 대기길이와 링크길이의 비교를 통해 대기길이가 링크를 초과하는 경우 상류부 대기차량이 하류부 교차로에 영향을 미친다고 판단하여 하류부 교차로 대기행렬까지 대기길이로 포함하였다. 추출된 대기행렬길이의 신뢰성을 판단하고자 링크 통행시간과의 상관분석을 실시한 결과 두 링크 모두 0.9이상의 수치를 나타내며 높은 상관관계를 보이는 것으로 판단되었다. 본 연구는 실시간으로 수집되는 데이터를 이용하여 대기행렬길이를 산출할 수 있다는 점과 이를 이용하여 신호제어시스템의 개선에 기여할 수 있다는데 의의가 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권3호
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• pp.60-67
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• 2016

환승누적함수에서 환승회수가 증가되면 환승비용에 대한 개별적인 환승의 영향이 선형 또는 비선형적으로 증가된다. 이 함수는 버스 또는 철도와 같이 대중교통노선에서 경로를 선택하는 승객의 행태를 효과적으로 설명한다. 이 함수로 통행시간이 더 소요되더라도 환승이 적은 대중교통노선을 선택하는 일반적인 상황의 구현이 가능하다. 그러나 환승누적함수가 포함되는 통행비용은 비가산성비용으로 최적경로탐색을 위해서 경로열거라는 어려운 상황을 포함한다. 본 연구는 환승누적함수를 고려하여 최적경로를 탐색하는 효과적인 방안을 제안하였다. 이를 위해 우선 환승누적함수가 포함되는 경우 경로탐색과정에서 나타나는 최적경로역전 현상을 설명하였다. 또한 복수의 경로를 탐색해서 최소의 비용경로를 최적경로로 선택하는 경험적인 방안을 제안하였다. 유입링크기반 전체경로삭제기법을 복수경로탐색기법으로 채택하여 알고리즘의 경로최적조건의 증명성에 기반하여 K개의 경로를 탐색하는 방안을 제안하였다. 환승계수를 도입하는 사례연구를 통하여 제안된 방안의 실제 교통망에 대한 활용성을 논의하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권3호
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• pp.55-65
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• 2008

텔레매틱스 교통정보(해당 도로의 통과 시간이나 속도)를 제공하기 위해 교통자료를 수집하는 다양한 장비들이 존재하지만, 최근 GPS(Global Positioning System) 위성 신호가 민간에 공개된 이후 수신 기술의 발달과 더불어 교통 자료를 수집하는 수단으로써 많은 주목을 받고 있다. GPS를 사용하면 기존의 도로 상에 직접 매설하여 쓰이던 검지기에 비해 투자 유지비용이 낮고 차량 운행 축을 따라 지속적으로 세밀한 자료를 자동적으로 수집할 수 있다는 장점을 가진다. 하지만, 기존의 타 검지기에 의해 수집된 자료에 적용해 온 교통 정보 필터링 기법들을 GPS 자료에 그대로 적용하기에는 여러 가지 제약사항이 존재한다. 본 논문에서는 GPS로부터 수집되는 교통 자료 중 비정상적인 흐름으로 도로를 통과한 자료를 필터링하여 사용자들에게 보다 정확한 교통 정보를 제공할 수 있는 방법을 제시한다. 먼저 가까운 과거의 자료로부터 사분위수(quartile)와 해당 도로의 가중치에 의한 패턴을 구축하고, 이후 이를 실시간 자료에 적용해 비정상적인 자료를 필터링 해냄으로써 더욱 신뢰성 있는 교통정보를 생성할 수 있게 되는 것이다. 또한, 서울 강남대로를 대상으로 실제 GPS 수신기를 장착하고 운행한 차량들이 수집한 통행속도 자료를 바탕으로 이력 자료를 활용해 비정상적인 자료를 필터링한 대표 통행 속도가 기존의 필터링 방법들을 통한 값보다 더욱 정확한 결과를 보임을 증명하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.70-81
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• 2020

GPS가 탑재된 차내 단말기, 스마트폰에서 방대하게 수집되는 초 단위 위치(위·경도) 데이터는 교통 분야에 다양하게 활용되고 있다. 이러한 데이터는 공공의 교통관련 의사결정자들과 교통서비스를 개발·제공하는 민간회사들에게 운전자들의 행태와 교통흐름을 미시적으로 파악할 수 있게 한다. 특히, 속도 데이터는 통행시간 예측에 주요한 정보로 활용되며, 해상도 높은 데이터 기반의 고차원 서비스 개발에 이용되고 있어 신뢰성있는 정보의 확보가 요구된다. 그럼에도 불구하고 링크별 속도 산출 시 각기 다른 저장, 수집주기 등을 기준으로 사용하고 있어 정보 활용에 있어 신뢰성을 담보하기 어렵다. 본 연구의 목적은 차내 단말기를 장착한 프로브차량 데이터를 수집해 링크 공간평균속도를 산출하고 동일 구간 및 시간대의 영상기반 공간평균속도와 비교분석을 통해 오차율을 도출하는 것이다. 수집주기와 실제 속도 상황에 따른 오차율을 분석한 결과 8초 이내 수집주기에서 95% 신뢰수준을 보였으며 이를 공간평균속도 산출 시 신뢰성확보를 위한 적정 수집 주기로 제안했다. 해당 결과는 향후 커넥티드 환경에서 수집될 핵심 정보들의 신뢰성 확보와 서비스 개발 시 기초 정보로 활용될 것으로 기대해본다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권4호
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• pp.54-62
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• 2018

본 연구는 인공지능 신호 구현의 일환으로서, 딥러닝을 통해 실시간으로 추정하는 차량대기길이 기반의 감응식 신호 알고리즘을 제시하였다. 알고리즘의 구현을 위해 딥러닝 모형을 구현한 텐서플로우에 미시적 교통시뮬레이터인 Vissim을 제어하는 API, 즉 COM Interface를 구축하였다. Vissim에서 신호주기별로 수집된 링크통행시간과 통과교통량이 텐서플로우에 전달되면 학습이 완료된 딥러닝 모형을 통해 접근로별 차량대기길이가 추정된다. 접근로별 차량대기길이를 기반으로 신호시간을 산정한 후 Vissim 내부의 신호등화를 조정하여 시뮬레이션 한다. 본 연구에서 개발한 알고리즘은 현 TOD 방식에 비해 차량 지체가 약 5% 감소한 것으로 분석되었으며, 이는 네트워크 내 하나의 교차로만 대상으로 적용하여 그 효과가 제한된 것이며, 축 또는 네트워크 제어로의 공간적 확대방안을 향후연구로 제시하였다.