• 제목/요약/키워드: 비지역적 평균 알고리즘

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휴대폰에서 눈 영역 검출 연구 (A Study on Eyes Region Detection on a Mobile Phone)

  • 박현애;박강령
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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    • pp.789-792
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    • 2005
  • 최근 급격히 발전한 휴대폰은 다양한 기능을 가지고 있다. 그 중 디지털 카메라의 기능을 겸비한 휴대폰은 디지털 카메라의 판매량을 앞서고 있고, 메가픽셀의 고화소 디카폰의 개발로 대중화가 더욱 가속화되고 있다. 카메라폰을 응용한 연구분야로는 생체인식기술을 적용할 수 있으며, 본 논문은 제약이 많은 휴대폰 환경에서 홍채인식기술을 적용하기 위한 휴대폰 카메라로 취득된 얼굴영상에서의 눈 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 얼굴영상에서 눈은 피부나 머리카락보다 빛에 대한 반사율이 높아 각막에 specular reflection이 생기게 되고, 동공은 눈의 다른 지역에 비해 흑화소가 많다는 특징을 가지고 있다. 이러한 두 가지 특징을 이용하여 동공 후보 영역을 선정하였고, 선정된 이진영상에서 수평 프로파일과 수직 프로파일을 적용하여 동공 후보 영역을 줄이면서 동공의 중심 위치를 검출한다. 본 연구는 휴대폰 환경을 고려하였기 때문에 최소한의 메모리 사용과 적은 연산량을 목표로 하여 눈의 위치를 검출 한다. 실험 결과, 입력 영상 내에 일정크기의 동공영역이 존재할 경우 높은 눈 영역 추출 성공률을 보이며, 본 연구에서 제안한 알고리즘을 실제 휴대폰에서 수행한 결과 평균571.6ms의 시간이 소요됨을 알 수 있었다.

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환경요인을 이용한 제주도 토양예측의 정량적 연구 (Quantitative Approach of Soil Prediction using Environment Factors in Jeju Island)

  • 문경환;서형호;송관철;손연규;현해남
    • 한국토양비료학회지
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    • 제45권3호
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    • pp.360-369
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    • 2012
  • 토양의 생성에는 모재, 기후, 지형, 생물요인, 시간 등의 5가지 요인이 작용하고 있다고 알려져 왔다. 이 연구는 제주도 토양을 대상으로 환경요인만으로 토양통을 예측하는 알고리즘을 이용하여, 정량적인 분석 방법을 이용해 환경요인과 토양분포의 관계를 알아보고자 하였다. 분석을 위한 환경요인으로는 온도, 강수량, 지표지질, 해발고도, 경사도, 경사향, 주변과의 고도차, 지형습윤지수, 해안으로부터의 거리, 산정상으로부터의 거리, 토지이용현황을 선택하였다. 토양통별로 각각의 환경요인의 평균과 표준편차 또는 면적비를 구하고, 이를 이용하여 토양통이 분포할 수 있는 환경요인의 범위와 확률을 구하였다. 환경요인별 확률을 결합시켜 분포 가능한 토양통의 순위를 제시하는 알고리즘을 작성하였고, 이를 이용하여 토양통을 예측한 결과 1순위 내에 33%, 2순위 내에 62%, 5순위 내에 74%를 정확하게 기존의 토양도와 일치시킬 수 있었다. 알고리즘을 이용하여 제주 전 지역의 환경요인을 이용하여 예측되는 토양도를 토양목, 대군 등으로 분류하 여 나타낸 결과 북부 해안가에 Entisols이 분포하고 해발고도가 높아지면서 Alfisols, Andisols이 나타난 반면, 서부지역에서는 해안가의 Alfisols에서 해발고도가 높아지면서 Ultisols, Andisols의 순으로 나타나고 있어, 토양의 생성과 관련되어 모형을 이용한 추가적인 연구가 필요하였다.

인공신경망을 이용한 해안 조위예측 (Prediction of Shore Tide level using Artificial Neural Network)

  • 이경훈;문병석;김태경;오종양
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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    • pp.1068-1072
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    • 2005
  • 조석이란, 해면의 완만한 주기적 승강을 말하며, 보통 그 승강은 1일 약 2회이나, 곳에 따라서는 1일 1회의 곳도 있다. 조석에 있어서는 이 밖에 수일의 주기를 갖는 약간 불규칙한 승강, 반년, 또는 1년을 주기로 하는 다소 규칙적인 승강까지 포함하여 취급한다. 그러나, 각 항만마다 갖는 특정적인 주기인 수분내지 수십분의 주기의 승강은 조석으로 취급하지 않는다. 조석은 해양의 제현상 중에서 예측가능성이 가장 큰 현장으로 이는 조석이 천체의 운행과 연관되기 때문이다. 조석이란 지구로부터 일정한 거리에서 각 고유의 속도를 가지는 적도상을 운행하는 무수의 가상천체에 기인하는 규칙적인 개개의 조석을 합성한 것이며 이 개개의 조석을 분조(Constituent)라 한다. 여기에서 사용되는 신경망 모형은 입력과 출력으로 구성되는 블랙박스 모형으로서 하나의 시스템을 병렬적으로 비선형적으로 구축할 수 있다는 장점 때문에 과거 하천유역의 강우-유출과정에서의 경우 유출현상을 해석하고 유출과정을 모형화 하기 위해 사용하였다. 본 연구에서는 기존의 조위 예측방법인 조화분석법이 아닌 인공신경망을 이용하여 조위예측을 실시하였다. 학습이라는 최적화 과정을 통해 구조와 기능이 복잡한 자연현상을 그대로 받아들여 축적시킴으로써 이를 지식으로 현상에 대한 재현능력이 뛰어나고, 또한 신경회로망의 연상기억능력에 적용하여 수학적으로 표현이 불가능한 불확실한 조위곡선에 적용하기에 유리한 장점을 가지고 있다. 본 연구의 목적은 과거 조위이론을 통해 이루었던 조위예측을 우리가 알기 쉬운 여러 기후인자(해면기압, 풍향, 풍속, 음력 등)에 따른 조위곡선을 예측하기 위해 신경망 모형을 이용하여 여수지역의 조위에 적용하여 비교 분석하고자 한다. May가 제안한 공식을 더 확장하여 적용할 수 있는 실험 공식으로 개선하였으며 다양한 조건에 대한 실험을 수행하여 보다 정밀한 공식으로 개선할 수 있었다.$10,924m^3/s$ 및 $10,075m^3/s$로서 실험 I의 $2,757m^3/s$에 비해 통수능이 많이 개선되었음을 알 수 있다.함을 알 수 있다. 상수관로 설계 기준에서는 관로내 수압을 $1.5\~4.0kg/cm^2$으로 나타내고 있는데 $6kg/cm^2$보다 과수압을 나타내는 경우가 $100\%$로 밸브를 개방하였을 때보다 $60\%,\;80\%$ 개방하였을 때가 더 빈번히 발생하고 있으므로 대상지역의 밸브 개폐는 $100\%$ 개방하는 것이 선계기준에 적합한 것으로 나타났다. 밸브 개폐에 따른 수압 변화를 모의한 결과 밸브 개폐도를 적절히 유지하여 필요수량의 확보 및 누수방지대책에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.8R(mm)(r^2=0.84)$로 지수적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 유거수량은 토성별로 양토를 1.0으로 기준할 때 사양토가 0.86으로 가장 작았고, 식양토 1.09, 식토 1.15로 평가되어 침투수에 비해 토성별 차이가 크게 나타났다. 이는 토성이 세립질일 수록 유거수의 저항이 작기 때문으로 생각된다. 경사에 따라서는 경사도가 증가할수록 증가하였으며 $10\% 경사일 때를 기준으로 $Ro(mm)=Ro_{10}{\times}0.797{\times}e^{-0.021s(\%)}$로 나타났다.천성 승모판 폐쇄 부전등을 초래하는 심각한 선

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k-최근접 템플릿기반 다중 분류기 결합방법 (Multiple Classifier Fusion Method based on k-Nearest Templates)

  • 민준기;조성배
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제14권4호
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    • pp.451-455
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    • 2008
  • 본 논문에서는 다중 분류기를 효과적으로 결합하기 위하여 k-최근접 템플릿방법을 제안한다. 이는 하나의 클래스를 여러개의 템플릿으로 모델링하기 위하여 분류기의 출력값을 기반으로 각 클래별 학습 샘플들을 여러개의 하위클래스로 분해하고, 각 하위클래스별 분류기 출력값의 평균을 계산하여 지역화된 템플릿을 생성한다. 그 뒤 평가샘플과 각 템플릿간의 거리를 계산하고, k개의 최근접 템플릿들 중 가장 많은 비율을 차지하는 클래스로 평가샘플을 분류한다. 본 논문에서는 클래스 분해를 위해 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하였으며, k값은 주어진 데이타 셋의 클래스 내 밀집도와 클래스 간 분리도에 따라 자동으로 결정하였다. 제안하는 방법은 각 클래스별로 여러 개의 모델을 사용하며, 이들 중 가장 유사한 하나의 모델과 매칭하는 대신 k개의 모델을 참조하기 때문에 안정적이고 높은 분류성능을 획득할 수 있다. 본 논문에서는 UCI와 ELENA데이타베이스를 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 결합 방법들에 비해 우수한 분류성능을 보임을 확인하였다.

사이드 슬리더 촬영 기반 KOMPSAT-3 위성 영상의 균일 영역 검출을 통한 비균일 보정 기법 연구 양식 (A Study on Non-uniformity Correction Method through Uniform Area Detection Using KOMPSAT-3 Side-Slider Image)

  • 김현호;서두천;정재헌;김용우
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권5_1호
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    • pp.1013-1027
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    • 2021
  • KOMPSAT-3로 촬영한 영상은 일반 카메라로 촬영한 영상과 달리 가시광선 대역의 RGB 영역뿐만 아니라 NIR, PAN Band를 추가적으로 가지고 있다. 또한, 지상 685 km의 높은 고도에서 약 17 km 이상이 되는 넓은 반경의 지역을 촬영하기 때문에 이에 따른 전기적, 광학적 특성을 고려해야 한다. 즉, KOMPSAT-3의 카메라 센서는 각 CCD 픽셀 별, 각 band 별 특성, 감도 및 시간에 따른 변화, CCD Geometry 등에 의해 왜곡 현상이 발생하는데, 왜곡 현상을 해결하기 위해 센서보정이 필수적으로 필요하다. 본 논문에서는 KOMPSAT-3 사이드 슬리더 촬영 기반 영상에서 세그먼트 기반 노이즈 분석을 통한 균일 영역을 검출하는 기법을 제안한다. 해당 알고리즘을 통해 균일 영역을 검출 후 비 균일 보정 알고리즘 적용을 위해 각 센서별로 보정 테이블을 생성한 후 생성된 보정 테이블을 이용하여 위성 영상 보정을 수행하였다. 그 결과 기존 기법 대비 제안한 기법을 통해 수직 노이즈와 같은 위성 영상의 왜곡을 감소하였으며, 영상 품질의 척도인 상대적 방사 정확성 지표에 대해서는 평균 제곱 오차를 사용한 지표(RA)와 절대오차를 이용한 지표(RE)에 대해서 기존 방법에 대비하여 각각 0.3%, 0.15% 평가 지표에서 비교 우위에 있음을 확인하였다.

실시간 주소 음성인식을 위한 인식 시스템의 인식속도 개선 (Improvement of Recognition Speed for Real-time Address Speech Recognition)

  • 황철준;오세진;김범국;정호열;정현열
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
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    • pp.74-77
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    • 1999
  • 본 논문에서는 본 연구실에서 개발한 주소 음성인식 시스템의 인식 속도를 개선시키기 위하예 새로운 가변 프루닝 문턱치를 적용하는 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유효성을 확인하였다. 기존의 가변 프루닝 문턱치는 일정 프레임이 경과하면 일정 값을 가진 문턱치를 계속하여 감소시켜나가는 방법을 반복하기 때문에, 불필요한 탐색공간을 탐색하게 된다. 본 논문에서 새로이 제안하는 가변 프루닝 문턱치를 채용하는 방법은 처음 일정 구간이 경과되면 일정 문턱치를 감소시키나, 다음 일정 프레임에서는 탐색되어야할 후보에 따라서 문턱치를 변화시켜 프루닝시키기 때문에 탐색공간을 효과적으로 감소시킬 수 있다. 제안된 방법의 유효성을 확인하기 위하여, 본 연구실에서 개발한 한국어 주소 입력 시스템에 적용하였다. 이 시스템은 48개의 연속 HMM 유사음소단위(Phoneme Like Units; PLUs)를 인식의 기본단위로 하고, .사용환경 변화에 의한 인식성능의 저하를 최소화하기 위해 최대사후 확률추정법(Maximum A Posteriori Probability Estimation; MAP)을 사용하며, 인식알고리즘으로는OPDP(One Pass Dynamic Programming)법을 이용하고 있다. 남성화자 3인에 의한 75개의 연결주소명을 이용하여 인식 실험을 수행한 결과 고정 프루닝 문턱치를 적용한 경우 인식률은 평균 $96.0\%$, 인식 시간은 5.26초였고, 기존의 가변 프루닝 문턱치의 경우 인식률은 평균 $96.0\%$, 인식 시간은 5.1초인 데 비하여, 새로운 가변 프루닝 문턱치를 적용찬 경우에는 인식률 저하없이 인식 시간이 4.34초로, 기존에 비해 각각 0.92초, 0.76초 인식 시간이 감소되어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.는 달리 각 산란 영역에서 그 지수는 1씩 작은 값을 갖는다.향에 따라 음장변화가 크게 다를 것이 예상되므로 이를 규명하기 위해서는 궁극적으로 3차원적인 음장분포 연구가 필요하다. 음향센서를 해저면에 매설할 경우 수충의 수온변화와 센서 주변의 수온변화 사이에는 어느 정도의 시간지연이 존재하게 되므로 이에 대한 영향을 규명하는 것도 센서의 성능예측을 위해서 필요하리라 사료된다.가지는 심부 가스의 개발 성공률을 증가시키기 위하여 심부 가스가 존재하는 지역의 지질학적 부존 환경 및 조성상의 특성과 생산시 소요되는 생산비용을 심도에 따라 분석하고 생산에 수반되는 기술적 문제점들을 정리하였으며 마지막으로 향후 요구되는 연구 분야들을 제시하였다. 또한 참고로 현재 심부 가스의 경우 미국이 연구 개발 측면에서 가장 활발한 활동을 전개하고 있으며 그 결과 다수의 신뢰성 있는 자료들을 확보하고 있으므로 본 논문은 USGS와 Gas Research Institute(GRI)에서 제시한 자료에 근거하였다.ऀĀ耀Ā삱?⨀؀Ā Ā?⨀ጀĀ耀Ā?돀ꢘ?⨀硩?⨀ႎ?⨀?⨀넆돐쁖잖⨀쁖잖⨀/ࠐ?⨀焆덐瀆倆Āⶇ퍟ⶇ퍟ĀĀĀĀ磀鲕좗?⨀肤?⨀⁅Ⴅ?⨀쀃잖⨀䣙熸ጁ↏?⨀

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딥러닝의 파일 입출력을 위한 버퍼캐시 성능 개선 연구 (A Study on Improvement of Buffer Cache Performance for File I/O in Deep Learning)

  • 이정하;반효경
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제24권2호
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    • pp.93-98
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    • 2024
  • 인공지능과 고성능 컴퓨팅 기술이 급속히 발전하면서 다양한 분야에 딥러닝 기술이 활용되고 있다. 딥러닝은 학습 과정에서 대량의 데이터를 무작위로 읽어 학습을 진행하고, 이 과정을 반복한다. 많은 수의 파일들이 무작위로 반복 참조되는 딥러닝의 파일 입출력은 시간적 지역성을 지닌 일반적인 응용과는 다른 특징을 보인다. 이로 인한 캐싱의 어려움을 극복하기 위해 본 연구에서는 딥러닝 데이터셋 읽기의 무작위성을 줄이고 기존의 버퍼 캐시 알고리즘에 적응적으로 동작하는 새로운 데이터 읽기 방안을 제안한다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안하는 방식이 버퍼 캐시의 미스율을 기존의 방식에 비해 평균 16%, 최대 33% 감소시키고, 수행시간을 24%까지 개선함을 보인다.

정밀 3차원 지상좌표 추출을 위한 IRA의 효율적인 신호처리 기법 (An Efficient Interferometric Radar Altimeter (IRA) Signal Processing to Extract Precise Three-dimensional Ground Coordinates)

  • 이동택;정형섭;윤근원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제27권5호
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    • pp.507-520
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    • 2011
  • 전파 고도계는 비행체의 직하방으로 펄스를 발사하고 펄스의 왕복 도달 시간을 거리로 환산하여 고도를 탐지하는 시스템으로써, 이착륙하는 항공기가 지면에 충돌하는 것을 방지함은 물론, 위성에 탑재되어 전 지구 해수면의 고도를 수 mm의 정밀도로 관측하기도 한다. 그러나 전파 고도계는 넓은 swath 내의 모든 데이터를 취득하여 이의 평균치로 고도를 측정하기 때문에 해수면과 같이 편평한 지역에서는 정밀 고도 추출이 가능하지만, 지면과 같이 변화가 심한 지형에서의 고도 탐지가 어렵다는 한계가 있다. 이러한 한계를 개선하기 위하여 본 연구에서는 지표면의 고도뿐만 아니라 3차원 위치 좌표까지 효과적으로 추출할 수 있는 간섭계 레이더 고도계 (Interferometric Radar Altimeter, IRA) 신호처리 알고리즘을 제안하였다. 이 방법은 세 개의 센서를 이용한 레이더 간섭기법 (Synthetic Aperture Radar Interferometry, InSAR)을 통하여 비행체로부터 최근거리에 위치하고 있는 타겟의 3차원 지상 좌표를 정밀하게 추출하는 신호처리 기법이다. 본 연구에서는 제안된 신호처리 기법의 정밀도를 분석하기 위하여 약 3,500여 개의 포인트 타겟을 설정하고, RAW 데이터 시뮬레이션 및 70회의 정밀 좌표 추출 시뮬레이션을 수행하였다. 추출된 좌표와 포인트 타겟 간 오차의 평균과 표준편차, Root mean square errors (RMSEs)를 계산하였고, 이러한 결과로부터 IRA 처리 기법의 좌표 추출 정밀도를 분석하였다. 관측 결과 오차의 평균은 x, y, z 방향으로 각각 -0.40 m, -0.02 m, 4.22 m 이며, 오차의 표준편차는 3.40 m, 0.30 m, 4.60 m, RMSE는 각각 3.40 m, 0.30 m, 6.20 m 로 나타났다. y축 방향으로의 오차는 다른 방향에 비해 매우 작았으며, 이는 간섭기법의 정밀도가 높기 때문이다. 이러한 결과는 고도만을 파악할 수 있었던 기존 전파 고도계의 한계를 넘어 제안된 IRA 처리 기법으로 정밀하게 지표면의 3차원 위치를 추출할 수 있음을 지시한다.

유전알고리즘을 이용한 OD 추정모형의 개발과 적용에 관한 연구 (서울시 내부순환도로를 대상으로) (Development and application of GLS OD matrix estimation with genetic algorithm for Seoul inner-ringroad)

  • 임용택;김현명;백승걸
    • 대한교통학회지
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    • 제18권4호
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    • pp.117-126
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    • 2000
  • 링크에서 관측된 교통량과 기존의 기종점표(Origin-Destination matrix)를 결합해 새로운 OD를 추정하고자 하는 연구들은 1980년대부터 20여년간 많은 연구자들을 통해 논의되어 왔다. 특히 최근들어 ITS 등의 보급으로 교통관리를 위한 기본자료로서 링크 교통량의 관측이 확대되면서, 도시고속도로 및 간선도로 관리, 경로안내 시스템 등에 사용될 목적으로 링크관측교통량 자료를 이용한 OD 추정의 필요성이 더욱 높아지고 있다. OD 추정을 위해 사용되는 기존기법으로는 여러 가지가 있으나 가장 대표적인 기법으로는 베이지안 추정을 이용하는 통계적 방법(Maher, 1983), Entropy 극대화 규칙을 이용하는 방법(Van Zuylen and Willumsen, 1980; Fisk and Boyce, 1983; Fisk, 1989), 최우추정법을 이용한 방법(Spiess, 1987), 그리고 일반화 최소자승법을 이용하는 방법(Gothe et al., 1989; Bell, 1997; Yang et al., 1992) 등이 있다. 본 연구에서는 이러한 방법들 중 최소자승법을 이용해 OD추정모형을 구축하고, 최적해를 얻기 위하여 유전알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 알고리즘을 개발하였다 또한, 개발된 모형을 통해 얻은 결과를 Spiess(1990)가 제시하여 현재 EMME/2에서 사용되고 있는 Gradient method의 결과와 비교하였다. 본 연구에서는 모형의 추정력 비교를 위해 각 기종점 통행량의 평균 추정오차 외에 동일한 기점을 갖는 기종점 통행량 간의 규모순위(OD 구조) 추정력을 확인하였다. 서울시 내부순환도로를 분석대상으로 하여, 대상지역에서 오전에 조사된 OD를 기존(Target) OD로 사용하였고, 오후의 OD를 추정대상 OD로 설정하였으며, 각 링크에서 오후에 조사된 실제교통량을 링크 관측교통량으로 사용하였다. 분석결과 유전알고리듬을 이용한 최소자승법을 통해 얻은 결과가 Gradient method를 통해 얻은 결과에 비해 우수한 것으로 나타났다.

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경유지를 고려한 서울시 공공자전거 통행발생량 추정 모형 개발 (Estimating Travel Frequency of Public Bikes in Seoul Considering Intermediate Stops)

  • 박종한;고준호
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.1-19
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    • 2023
  • 최근 탄소중립의 대안으로 떠오르고 있는 자전거의 통행행태를 파악하기 위하여 경유지를 고려한 통행발생량을 추정하고자 하였다. 서울시 공공자전거인 '따릉이'의 GPS 주행궤적 데이터를 이용하여 통행에서의 중간 경유지인 체류 지점을 파악하고, 인구, 토지이용, 물리적인 특성을 반영한 통행발생량 모형을 분석하였다. 맵매칭과 체류 지점 탐지 알고리즘을 이용하여 체류 지점을 추정한 결과, 전체 통행의 약 12.1%에서 체류 지점이 나타났다. 체류가 발생한 통행은 비체류에 비해 평균 이용거리와 이용시간이 더 길며, 체류 지점이 집중되는 시간대는 오전 첨두시와 오후 첨두시 사이의 비첨두시인 것으로 나타났다. 시각화 분석에 따르면 공원 및 레저 시설, 업무시설에서 주로 체류 지점이 나타났다. 체류 지점을 고려하기 위하여 기존의 대여소 기반이 아닌 육각격자를 분석단위로 설정하였으며, 영과잉 음이항(Zero-Inflated Negative Binomial, ZINB) 모형을 이용하여 체류 지점을 고려한 통행발생량을 추정하였다. 분석결과, 자전거전용도로 및 자전거·보행자겸용도로(분리형)와 같이 자전거 이용자의 안전이 확보된 자전거 인프라에서 통행발생량 및 체류 지점에서 발생한 통행이 많은 것으로 나타났다. 또한 공공자전거는 대중교통의 접근수단으로서 퍼스트&라스트 마일 수단의 역할을 하며, 생활중심지와 고용중심지에서 통행발생량이 커지는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 토대로 자전거 인프라의 추가 확충 계획 시 이용자의 안전시설 및 공간 확보가 우선돼야 하며, 대중교통과 연계한 자전거 인프라 시설 보급방안의 수립이 필요한 것으로 보인다.