승객들에게 보다 빠른 고속 열차 서비스를 제공하기 위해 무정차 열차를 비롯한 고속열차의 정차 패턴 최적화에 대한 관심이 증대하고 있다. 이러한 논의는 이후 정차 패턴을 활용한 차별화된 열차 서비스 및 그에 합당한 가격을 통해 신규 고속 열차 서비스 및 수요를 만들 수 있다는 측면에서 보다 더 큰 관심을 불러오고 있다. 일반적으로 정차 패턴은 효율적인 노선계획 작성에 의해 고려되는데, 효율적인 노선계획이란 모든 수요가 만족되고 전체 여정시간이 최대한으로 감소되는 열차 운행 계획을 말한다. 본 논문에서는 이를 위해 두 개의 최적화 모형을 활용한 2단계 프로세스를 제시한다. 첫 번째 단계는 모든 열차의 all-stop 패턴을 가정한 최소 횟수 혹은 최소 킬로미터 노선 계획을 작성하는 단계이고, 두 번째 단계는 첫 번째 단계로부터 도출된 열차들을 다양한 정차 패턴으로 분해하는 과정이다. 본 연구에서는 이와 같은 프로세스를 최근 고속 열차 실적 수요에 적용해 보았고 기존 열차 운행 횟수 및 정차 패턴과 비교분석하였다.
부산광역시는 2007년부터 시내버스 준공영제를 시행하고 있으며 급격히 증가하고 있는 재정지원금이 큰 문제로 대두되었다. 현재 부산시의 재정 상태를 감안한 경우 시내버스 준공영제의 성공 여부는 매년 투입되어야 하는 재정지원금을 연차적으로 감소시켜 나가야 하는 부분이다. 부산시 재정부담을 완화하기 위해서는 시내버스 이용을 보다 편리하게 하여 버스 이용객의 수요를 지속적으로 증가시켜야 할 것이다. 교통수요에 영향을 미치는 기상조건을 살펴보면 눈, 안개, 비 등이 있으며 이러한 기상조건은 통행자들의 수단선택에 영향을 미쳐 결과적으로 버스 이용의 감소를 가져온다. 그리하여 기상 악화시 이용률 저하는 수익금 감소로 이어지게 되어 부산시의 막대한 공공재정 부담으로 돌아오게 된다. 본 연구에서는 기상 상태에 따른 교통수단간 수송 분담률을 파악하여 기상 악화시 버스 승객이 타 교통수단으로 전환하는 패턴을 분석하고 설문조사를 통해 타 수단으로 전환하는 이유를 분석함으로써 향후 대중교통시설 및 환승체계 구축 등 버스정책 수립에 필요한 정책적 시사점을 도출하는데 목적이 있다.
최근 들어 한국철도기술연구원 (KRRI) 에서는 자동운행이 가능한 바이모달 트램 시스템을 개발하고 있다. 이 바이모달 트램 시스템은 노선에 설치된 센서를 자동으로 인식하여 자동 운행을 하며, 재해 발생시 수동으로 운행될 수도 있다. 바이모달 트램 시스템이 노선에 설치된 센서를 인식하여 자동운행을 하기 때문에, 기후패턴 변화에 따른 집중강우로 인해 예기치 않은 홍수 발생시 바이모달 트램 시스템 승객 및 차량의 안전이 확보되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 Web GIS 기반의 트램 재해관리 시스템 (Bi-modal Tram Disaster Management System: BTDMS) 프로토타입 버전을 개발하였다. 이 BTDMS 시스템은 US EPA에서 개발한 SWMM 모험을 핵심 엔진으로 활용하여 지표면 유출 및 관거 해석을 수행한다. 본 연구에서는 기상청 예측 강우량 자료를 이용하여 실시간 내수침수 예측을 수행할 수 있는 모듈, 지표면 유출수의 흐름을 고려할 수 있는 모듈, 그리고 지역별로 유출심을 산정하여 바이모달 트램 시스템 운행 판단의 기준자료로 활용할 수 있는 모듈을 개발하여 BTDMS에 추가하였다. 이러한 모듈을 이용하여 예측된 자료는 바이모달 트램 시스템의 운행 속도를 늦추거나 우회노선을 선택하는데 활용될 수 있을 것이다. 본 연구에서 개발한 Web GIS 기반의 BTDMS는 2009년 상반기 밀양 지역에 설치될 바이모달 트램 시범지역에 적용되어 그 적용성이 평가될 것이다.
본 연구에서는 서울 대도시권에서 도시 내 통행흐름의 시-공간적 특성을 밝히고자 한다. 특히, 서울대도시권 대중교통이용자의 통행기록을 담고 있는 교통카드 데이터베이스에서 지하철 이용자의 하루 동안의 탑승자료를 이용하여 시간대별 통행흐름의 유형과 토지이용과의 관계를 분석하였다. 이를 위하여 먼저 각 지하철역별 아침, 낮, 저녁 시간대별 승하차 여객 수를 산출하고, 그의 공간적 분포를 GIS를 이용하여 시각화 하였다. 이러한 각 역의 시간대별 승객의 타고 내리는 승객흐름을 바탕으로 계층적 군집분석법을 이용하여 서울대도시권 지하철체계를 구성하고 있는 353개 역들을 유형화 하였다. 이러한 승객 흐름의 유형별 군집에 따라 지하철 역 인접 지역의 토지이용을 나타내는 지역변수들과의 관계식을 도출하였다. 이러한 분석의 결과는 교통계획은 물론 도시계획의 다양한 단계에 유용하게 이용될 수 있다.
스마트교통카드 데이터는 대표적인 모빌리티 데이터로 이를 이용하여 대중교통 이용행태를 분석하고 정책 개발에 활용할 수 있다. 본 논문은 이러한 연구의 하나로 전철 이용패턴을 이용하여 전철역들을 분류하는 문제를 다룬다. 전철역의 클러스터링을 다룬 기존 논문들은 이용행태 중 통행량만을 고려하였기에 본 논문은 이에 대한 보완적인 방법의 하나로 통행시간을 고려한 클러스터링을 제안한다. 각 역의 승객들을 출근 시간 출발, 출근 시간 도착, 퇴근 시간 출발, 퇴근 시간 도착 승객들로 분류한 다음 각각의 통행시간을 와이블 분포로 모형화하여 추정한 형상모수를 역의 특성값으로 정의하였다. 그리고 특성 벡터들을 K-평균 클러스터링 기법을 사용하여 클러스터링하였다. 실험결과 통행시간을 고려하여 역의 클러스터링을 수행하면 기존 연구의 클러스터링 결과와 유사한 결과가 나올 뿐만 아니라 더 세분화 된 클러스터링이 가능함을 관찰하였다.
많은 승객들이 이용하는 대중교통수단인 버스의 위험운전을 체계적으로 평가 및 진단하기 위한 시스템은 현재까지 매우 미흡한 상황이다. 본 연구는 실제 고속버스 운행기록장치(DTG, Digital Tacho Graph) 자료를 활용하여 버스 위험운전의 특성과 패턴에 대해 분석하였다. 위험운전 8개 유형에 대해 시간대별, 요일별, 날씨별 분포를 분석한 결과, 급가속(61.3%), 급좌우회전(20.1%), 급감속(15.1%) 유형이 대부분을 차지하였으며, 새벽시간대, 금요일, 맑은 날에 각각 위험운전이 더 많이 발생하는 패턴을 보였다. 이어서 통계분석을 통해 위험운전 유형별 상관성과 시간대별 발생건수의 차이를 규명하였으며, 위험운전의 정도에 따라 3개 그룹을 제시하였다. 본 연구의 결과는 향후 안전운전 교육기관에서 운전 시뮬레이터를 통한 신뢰성 있는 진단 및 교육을 수행하기 위한 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 선박 내에서 Bluetooth 기반의 Beacon을 활용하여 탑승객 및 선원들의 위치를 추적하는 시스템에 대하여 제안하였다. 추적된 탑승객들의 위치는 선박 침몰과 같은 치명적인 위급상황 발생시 구조대가 효율적으로 신속하게 승객들을 구조하는 데 활용될 수 있으며, 수집된 데이터들은 사용자들의 동선 패턴을 파악하여 부가적으로 활용될 수 있다. 이 논문에서 제안된 시스템은, 선실마다 AP(Access Point)라고 불리는 MAC 데이터 수집 장치를 설치하고, 설치된 AP에서는 탑승자들에게 제공된 Tag의 정보를 검색하고 수집한다. Tag는 개인 정보 보호를 위하여 고유의 MAC Address만을 가지며, 별도의 사용자 정보는 수집하지 않는다. 모든 데이터 통신은 MAC Address만을 송 수신하도록 하여 익명성을 보장하였다.
1장 - 자동차는 엔진에서 만든 동력을 바퀴에 전달하여 지상에서 승객이나 화물을 운반하는 교통 수단이다. 과거에 내연기관에서에서 출발한 자동차는 최근에는 전기자동차와 혼합된 하이브리드와 순수 전기자동차 등이 출시되고 있다. 이로 인한 다양한 부품으로 인한 기술의 발전 및 안정성 강화 등으로 첨단 전기 전자제품의 배치는 증가할 수 밖에 없었고 그로 인해 전자파 환경은 더욱 복잡하고 다양할 수 밖에 없다. CISPR 25에서는 전자기파 노이즈에 대한 시험 방법에 대해서 연구를 진행 중에 있다. 그 중 복사방출 시험에서 요구된 GND 조건에 따른 노이즈 패턴을 분석 하기 위해 다양한 조건을 적용해 비교 검증하고자 한다. 2장 - EMI 챔버의 일반적인 특성 기술, 시험 법 및 측정 장비에 대해 기술한다. 3장 - RE 시험 : 시료가 Center에 있을 때 Ground Strap 변화에 따른 노이즈 분석, 시료가 Center가 아닌 다른 곳에 있을 때 Ground Strap 변화에 따른 노이즈 분석 검증 하고자 한다.
HVAC(Heating, Ventilating, Air Conditioning) 시스템은 승객실 내부의 열환경을 제어하여 쾌적성을 향상시키거나 전면 유리창에 생성된 성에를 제거하여 운전자의 가시영역을 확보하는 등 차량의 성능과 관련된 매우 중요한 기능을 담당한다. 본 연구에서는 CFX 를 사용하여 HVAC 시스템의 기능 중 제상 덕트의 성능과 관련된 수치해석적 연구를 수행하였다. 제상덕트의 해석결과, 출구에서의 유량배분특성 및 유동구조는 일반적인 설계주안점에 부합된 양호한 결과를 얻었다. 외부온도 $-18^{\circ}C$ 하에서 물의 잠열인 $3.37{\times}10^5$[J/kg]을 고려한 상변화 과정을 수치적으로 모사하기 위하여 열용량법을 사용하였고, 시간에 따른 제상패턴 해석을 위해 얼음과 유리의 고체도메인에 대한 추가적인 격자 생성 작업이 필요하였다. 유동해석 결과, 전면유리 근처의 유동구조, 유적선, 온도장 해석결과는 본 연구에서 수행한 제상덕트 모델이 우수한 성능으로 제상기능을 수행할 수 있음을 보였으며, 수치해석적 결과는 실험적 결과와 비교하여 제상패턴이 잘 일치함을 확인하였다. 또한 전면유리 상의 4 개의 지점에서 얻어진 온도, 물분율, 엔탈피의 시간에 따른 변화를 통해 상변화 과정을 정량적으로 파악하였다.
고속철도(HSR)의 운영은 집적이익에 영향을 미치며, 개별 경제활동들은 경제적 이익을 극대화할 수 있는 곳으로 이전한다. 이러한 측면에서 볼 때, 고속철도역과의 인접성은 고속철도 네트워크를 통한 이익 극대화를 영위할 수 있는 핵심구역으로 간주할 수 있다. 본 연구에서는 GIS를 이용한 한국과 일본의 서비스 산업 핫스팟 분석을 통해 고속철도역 주변에 대한 집적효과를 분석하고자 하였다. 한국과 일본의 집계구 데이터를 활용하여 분석을 수행하였으며, 일정 규모 이상 도심에 위치하고 있는 고속철도역이 입지하고 있는 한국 8개, 일본 큐슈신칸센 4개역을 대상으로 하였다. 분석결과 구포역과 카고시마츄오역 등 2개 역을 제외한 나머지 10개 역들 반경 1km 이내에서 서비스산업의 집적이 관측되었다. 여가, 레저, 협회 및 특정 전문 서비스산업들의 경우 고속철도승객을 통한 관광객 유입 혹은 지식교류 등의 효과를 영위함으로써 사회경제적 이익을 얻을 수 있다. 이를 고려했을 때, 역 주변에 대한 핫스팟의 도출은 역 접근성과의 관련성을 보여줄 수 있을 것이다. 분석결과를 정책적으로 보았을 때, 향후 역 주변 개발에 있어서 서비스 산업과 관련 산업들의 사회경제적 이익을 극대화할 수 있도록 지원 또한 필요할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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