본 연구에서는 일반균형이론을 이용하여 버스전용차로의 효과분석모형을 정립하였 고, 이 모형을 이용하여 경부고속도로의 버스 전용차로에 대한 효과분석을 수행하였다. 본 연구에서 제안된 버스전용차로 효과분석모형에 있어 수요모형으로는 로짓 모형을 사용하였 고, 서비스모형, 즉 공급모형으로는 지체함 수식을 사용하였다. 이를 통하여 버스전용차로 설치에 따른 교통수단간 전환수요를 내생화 하였다. 경부고속도로를 대상으로 한 사례분석 의 결과, 버스전용차로의 효과를 극대화하는 혼잡수준이 존재한다는 것과, 버스전용차를 설 치할 경우 교통수단간의 수요전이효과에 따라 버스뿐만 아니라 일반 차로를 이용하는 승용 차의 통행여건도 개선된다는 사실을 발견하였다.
버스운행시격은 주어진 고정된 승객수요와 버스운행시간에 대해 최적의 버스운행시격을 결정하고, 이러한 운행시격을 요일과 시간대에 관계없이 그대로 유지하는 것이 일반적이다. 여기에 첨두시와 비첨두시의 운행시격으로 구분하여 결정하기도 한다. 그러나 실제 버스운행시간과 승객수요는 요일별 시간대별로 변화하고 이에 맞는 운행시격으로 조정하지 못함에 따라 버스운영의 비효율성을 초래하기 쉽다. 본 연구의 목적은 요일별, 시간대별로 변화하는 시내버스의 승객수요 및 버스운행 소요시간을 변수로 하여 운영자비용과 이용자비용의 합으로 본 총교통비용 모형을 수립하고, 요일별, 시간대별 최적의 버스운행시격을 구하는데 있다. 또한 최적의 버스보유대수를 구하고, 이에 따른 운행시격 조정 방법을 제안하였다. 또한 서울시에서 운행되고 있는 시내버스 노선 1개에 대한 사례연구를 통해 요일별, 시간대 별로 버스운행시격을 탄력적으로 조정함에 따라, 총교통비용을 상당히 절감할 수 있음을 입증하였고, 버스보유대수의 최적화도 유사한 결과를 나타내었다.
실시간 수요대응형 자율주행 버스는 자율주행 버스와 실시간 수요대응형 버스의 단점을 상쇄시킨 미래교통수단이다. 하지만 버스 기능의 고도화로 실시간 수요대응형 자율주행 버스 도입 시 영향에 관한 정량화된 연구는 활발하지 않은 실정이다. 본 연구에서는 강화학습 기반 실시간 수요대응형 자율주행 버스를 미시적 교통 시뮬레이션에 적용하여 실시간 수요대응형 자율주행 버스의 정량화된 효과평가를 실시하였다. 구체적으로 수요 변화에 따라 실시간 수요대응형 자율주행 버스가 도로 네트워크에 끼치는 영향과 이용자 대기시간을 미시적 시뮬레이션 안에서 구현하였다. 시뮬레이션 대상지로는 한국교통대학교 인근을 선정하였다. 시뮬레이션 결과, 실시간 수요대응형 자율주행 버스는 기존 노선 고정형 버스 대비 이용자 대기시간과 평균제어지체는 감소하였고, 평균통행속도는 증가하였다. 본 연구를 통해 실시간 수요대응형 버스의 도입을 정량적으로 평가하는 것이 기대된다.
버스의 크기에 따른 운행시격과 승객 대기시간의 Trade-off 는 대중교통 운영정책의 중요한 기본개념의 하나로서 여태까지 선진 구미의 여러 교통공학작들에 많은 연구가 수행되어져 왔다. 본 논문에서는 시스템 전체의 최적화(System Optimization )라는 측면에서 차량비를 포함한 버스회사의 총 운행경비와 버스 승객들의 대기시간과 주행시간을 금전으로 호나산한 사용자 경비를 합산한 총비용을 최소화 사키는 적정 버스크기(=좌석수)를 산정할 수 있는 모델식을 개발코자 하였다. 이를 위해 우선 수집된 자료들의 회귀분석을 통해 버스 운행경비와 버스크기와의 관계를 규명하였으며 이를 토대로 하여 버스 좌석수를 결정변수(Optimizable Variable)로 하는 총비용에 관한 목적함수식을 도출하였다. 또한 개발된 모형의 적절성을 검증하기 위해 미국 수도 워싱턴 지역에서의 교통자료를 인용하여 사례조사를 하였으며 이를 통해 본 연구에서 도출된 모형식의 실용성을 확인할 수 있었다. 추후 본 연구에서 개발된 수식들은 국내의 버스운행 여건과 실태를 잘 반영할 수 있도록 광범위한 자료조사를 통해 수정되어야 할 것이다.
버스전용차로는 버스교통량이 많은 간선도로에서 여객수송용량(person-carrying capacity) 증가를 통한 교통체증 완화가 목적이다. 도심의 제한된 공간에서 버스전용차로제 시행으로 인한 일반차로 감축은 교통체증을 악화시킬 수 있으므로 세심한 버스전용차로 설치 연구가 필요하다. 본 연구는 현재 버스전용차로 적합성(또는 설치 기준)을 버스교통량 및 버스이용객수에 국한하고 있는 문제점을 인식하고 7가지 지표(버스교통량, 버스노선수, 교통량/차로수, 차로수, 교차로수, 이면도로수, 노선굴곡도)를 이용하여 광주광역시 버스전용차로 적합성을 분석하여 상대적 우선순위를 결정한다. 또한 현재 운영 중인 버스전용차로 효율성 및 최적의 운영 시간대를 검토한다.
소프트웨어 버스마크 기법은 도용이 의심되는 소프트웨어의 소스 코드를 얻을 수 없을 때 사용할 수 있는 소프트웨어 도용 탐지 기법이다. 이 기법은 프로그램의 바이너리나 자바 클래스 파일에서 프로그램 고유의 특징인 버스마크를 추출한 다음 프로그램간 버스마크 유사도 측정을 통해 도용을 탐지한다. 이 논문에서는 선행 연구된 k그램 버스마크 기법에 연산자 요약이라는 아이디어를 접목한 연산자 요약 k그램 버스마크 기법을 제안한다. 연산자 요약이란 연산자 우선순위가 같은 연산자의 JVM 명령어를 묶어 요약번호로 나타내는 것이다. 연산자 요약 k그램 버스마크 기법은 연산자 요약과 제어 흐름을 고려하여 생성한 연속된 k개의 요약번호 시퀀스 집합을 버스마크로 정의한다. 버스마크를 평가하기 위해 선택 정렬 메소드와 버블 정렬 메소드를 대상으로 신뢰도 실험과 강인도 실험을 하였다. 실험 결과 연산자 요약 k그램 버스마크 기법이 선행 연구된 Tamada 버스마크 기법과 k그램 버스마크 기법보다 높은 신뢰도와 강인도를 보였다.
부산시는 시내버스 준공영제 시행 후 적자노선에 대한 재정지원금의 부담이 점점 증가하고 있는 실정이다. 이는 지방 재정에 큰 부담으로 작용하고 있어, 이를 해결하는 것은 시내버스 시스템 개선을 위한 큰 과제이다. 도시교통에 있어 강우는 시내버스 수요에 큰 영향을 미치는 요인 중에 하나이다. 따라서 이 연구를 통해 강우가 시내버스 이용수요에 끼치는 영향을 알아보고자 한다. 실제 시내버스 이용자를 대상으로 강우에 따른 시내버스 이용실태와 강우량에 따른 시내버스 이용의식을 조사였다. 이를 바탕으로 순서형 프로빗 모형을 통한 강우에 따른 시내버스 예측모형을 구축하였으며, 강우량에 따른 시내버스 이용탄력도에 대하여 분석하였다. 본 연구의 결과는 시내버스 이용활성화를 촉진할 수 있는 자료로 사용될 것이며, 향후 시내버스 시스템 개선에 있어 중요한 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.
메타버스는 인공지능, 블록체인, 네트워크, 가상 현실, 착용 가능한 기기 등 수많은 현대 기술들이 발전하면서 서로 융합되어 생성된 대규모 디지털 가상화 세계이다. 현재 메타버스 기반 다양한 플랫폼들이 대중화되면서 산업계 및 연구계에서는 메타버스의 발전에 주목하고 있으며, 긍정적인 시장 전망을 예상하고 있다. 하지만, 아직까지 메타버스 세계에서 발생할 수 있는 보안 위협 요소 및 대책에 관한 연구는 상대적으로 부족하다. 메타버스는 새로운 패러다임의 컨텐츠 및 서비스를 제공하고, 기존 IT 환경에서보다 방대하고 예민할 수 있는 사용자의 데이터를 요구하며, 여러 IT 기술들이 결합된 시스템인 만큼 고려해야 할 보안 위협 요소들이 많다. 본 논문에서는 메타버스 아키텍처를 소개하고, 사용자의 이용 환경, 가상 환경 및 디지털 트윈 환경에서 발생할 수 있는 보안 위협 요소들에 대해 제시하면서, 이에 대해 메타버스 서비스 제공자, 사용자 및 관련 제도 관리자들이 고려할 수 있는 대책들에 대해 소개한다.
소프트웨어 버스마크는 프로그램을 식별하는데 사용될 수 있는 프로그램의 고유한 특징을 말한다. 본 논문에서는 자바 메소드의 정적 트레이스 정보에 기반한 자바 버스마킹 기법을 제안한다. 정적 트레이스는 런타임 실행 절차를 반영한다는 점에서 동적 버스마크의 장점이 있고, 정적 분석으로 추출하기 때문에 라이브러리나 함수 단위에 적용가능하다는 정적 버스마크의 장점도 있다. 본 논문에서 제안한 버스마킹 기법을 평가하기 위해서 서로 다른 프로그램을 구별할 수 있는 신뢰도와 프로그램 최적화나 난독화에 견딜 수 있는 강인도에 대한 실험을 하였다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안하는 버스마크가 신뢰도를 유지하면서 기존 방법보다 강인한 버스마크임을 확인할 수 있다.
일반적인 이동 수단은 도보, 자동차, 버스가 있으며 그 외에 기차, 자전거 등이 있다. 사용자가 이용하는 이동 수단 상태는 개개인의 특징을 포함하며 이를 파악한다면 다양한 면에서 유용하게 사용 될 수 있다. 사용자의 이동 수단의 상태를 파악하기 위해서 GPS 정보가 사용될 수 있고, 위치정보 기반의 평균속도를 계산함으로써 대표적인 이동수단인 도보, 자동차, 버스를 구별할 수 있다. 이 논문에서는 사용자가 버스를 탑승하고 있을 경우, 위치 정보와 GIS정보(버스 정류장 정보와 버스 노선 정보)를 통해 해당 탑승 버스의 노선 정보를 예측하기 위한 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 수행 가능성을 파악하기 위해, 약 1개월간 수집된 버스 이동 GPS 로그와 광주지역 버스 노선 및 정류장 정보를 이용한 알고리즘 검증을 수행하였고, 알고리즘이 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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