오늘날 도시 지역에서는 차량과 통행 수요의 증가로 교통 문제가 날로 심각해지고 있지만, 이러한 교통 문제를 단순히 교통 시설의 확충만으로 완전히 해결할 수는 없다. 왜냐하면, 교통 시설의 확충에는 한계가 있기 때문이다. 본 연구에서는 교통 체게 개선(Transportation System Management, TSM) 방안의 하나로 신호 교차로의 효율성을 층대시키기 위해 첨두시간대 중심으로 운영되는 도시지역내 3지 고정식 신호 교차로의 운영 체계를 서로 다른 4개의 시간대(오전 첨두시간대, 오전 비첨두시간대, 오후 비첨두시간대 그리고 오후 첨두시간대)로 분류하여 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 비교 분석한 결과 다음과 같았다. i) 각 시간대별로 교차로에 집중하는 총통행량에는 뚜렷한 차이가 발견할 수 없었으나, 각 방향별 통행량에 있어서는 상당한 차이를 발견할 수 있었다. ii) 특히, 도심 지역과 부도심 지역에 관계없이 각 시간대별로 서로 다른 신호 운영 체계를 적용할 경우 약 53%정도의 평균 지체 시간과 약 51%정도의 연료 소모량의 감소함을 알 수 있었다. iii) 그러나, 첨두시간대의 통일 신호 주기를 서로 다른 시간대에 적용할 경우에는 도심 지역과 부도심 지역에 관계없이 평균 지체 시간과 연료 소모량이 오히려 각각 약 36%와 약 34%정도 증가함을 알 수 있었다. 이상의 결과를 바탕으로 도시지역내 고정식 신호 교차로에는 첨두시간대 중심의 동일 신호주기로 운영하는 것보다 오히려 각 시간대별로 다른 신호 운영 체계를 구축하는 것이 더 효율적이라는 사실을 알 수 있었다.
우리나라에서는 70년대 이후 컨테이너 수송체계가 도입되어 운영되어 왔으나 차량의 급격한 증가와 더불어 컨테이너 수송체계는 도시교통에 있어서 많은 문제를 야기시키는 것으로 논란이 되고 있다. 특히, 부산항은 우리나라 최대의 국제 무역항으로써 전 컨테이너 수송화물의 90%이상을 처리하고 있고, 또한 수출입항으로서 제 역할을 다하고 있으나 낮은 도로율(12.45%)과 산재해 있는 30여개의 Off-Dock CY로 인해서 도심을 통과하는 컨테이너 수송차량은 많은 교통문제를 유발시키고 있다. 본 연구는 1) 부산시에 산재해 있는 30여개의 Off-Dock CY에 이르는 주요 도로상에서 컨테이너 수송량의 신간별 분포에 따라 컨테이너의 운행시간대를 첨두 시간대, 비첨두 시간대 및 심야 시간대로 분류하여 각 시간대별 평균 수송 시간 및 교통 체증으로 인한 수송 지체수준을 확인하였고, 2) 컨테이너 전용부두로 부터 Off-Dock CY에 이르는 도시 고속도로 및 주요간선도로상에서의 수송시간 및 수송 지체수준을 비교 분석하였으며, 3) 마지막으로, 효율적인 컨테이너 수송체계를 위한 최적 수송시간대 및 도로체계를 제시할 수 있었다. 특히, 컨테이너 수송시간 및 지체수준은 각 운행 시간대에 따라 현저한 차이를 보이고 있었는데, 심야 시간대를 이용하여 컨테이너 수송을 할 경우에는 다른 시간대에 비하여 50%정도의 수송시간 절감효과를 기대할 수 있었으며, 도시 고속도로를 이용할 경우에는 도시 간선도로에 비하여 30%정도의 수송시간을 절약할 수 있었다. 따라서 도시지역의 교통체중을 완화시키기 위해서 심야 시간대에 보다 많은 컨테이너 수송차량이 이용할 수 있는 컨테이너 수송체계가 확립되어야 하고, 산재해 있는 Off-Dock CY를 몇개의 ODCY그룹이나 단지까지 컨테이너 전용 고속도로의 건설이 바람직하고 생각된다.리구에서 조사한 결과 $10^{-3}$ M MGBG 단독 처리구에서 에틸렌 생성량이 가장 높았으며, spermidine과 spermine의 함량은 가장 낮았다. 부정근 형성능이 다소 회복된 $10^{-3}$ M MGBG+ $10^{-5}$M spermine 혼합처리구에서의 에틸렌 생성량은 대조구보다는 다소 높게 나타났다. 부정근 회복능이 가장 높았던 $10^{-3}$ M MGBG+ $10^{-5}$ M spermine + $10^{-4}$ M Cocl$_2$ 혼합처리구에서 에틸렌 생성량은 가장 낮게 나타났으며, polyamine 함량은 가장 높게 나타났다.(Cyperaceae), 명아주과(Chenopodiaceae) 같은 풀들이 하구언(estuary)의 해안가에 주로 서식하였던 것으로 나타났다. 이 시기동안에 해양성조류인 와편모류와 담수성 조류가 동시에 다양하게 산출되는 것은 하구언 퇴적환경이었음을 잘 지시해 준다. 제II화분대(고도, 43.72{\sim}3.36\;m$)가 시작되면서 혼합림은 침엽수림으로 바뀌었으며, 낙엽활엽수들의 서식지가 2엽소나무로 대치되면서 침엽수가 주요 수종을 이루었던 것으로 나타났다. 아마도 이런 산림형태는 자연 기후환경변화 뿐만 아니라 인간간섭에 의해 나타난 결과로 생각된다. 이 시기에 경작식물인 벼과(Gramineae), 옥수수(Zea), 메밀(Fagopyrum)과 논밭의 뚝 등지 에서 서식하는 돼지풀(Ambrosia) 등이 처음으로 산출되는 것으로 보아 인간간섭이 행해졌음을 잘 뒷 받침해준다. 또한 담수성 조류는 변함없이 산출되는 반면, 해양성조류인 와편모류가 산출되지 않는 것으로 보아 해안환경에서 다소 멀 어진
본 논문에서는 시간대와 대화 주제를 활용하여 카테고리별로 적절한 SNS 광고 시간대 예측 방법을 제시한다. 위의 분석으로 광고주들에게 적절한 광고시간을 제안할 수 있다. 연관규칙분석 알고리즘인 apriori를 사용하였다. 주제는 상거래(쇼핑), 미용과 건강, 시사/교육, 식음료, 여가생활로 추려서 분석하였다. 연관분석 결과, 미용과 건강이 18시, 17시, 16시에 가장 활발히 대화를 나누었다. 상거래(쇼핑)이 14시, 16시, 17시 순으로 가장 활발히 대화를 나누었으며, 시사/교육이 15시, 17시, 16시 순으로 많은 대화를 나누었으며, 식음료가 18시, 17시, 19시 순으로 대화를 많이 나눈 것을 확인했다. 마지막으로, 여가생활은 22시, 23시, 21시 순으로 각각의 대화 주제별로 가장 많이 대화를 나눈 시간대가 달라지는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 소비자 입장에서는 알맞은 광고를 적절한 시간대에 추천받을 수 있다.
본 사례는 특허출원 된 새로운 형태의 방음벽으로서, 풍하중의 크기 및 태양의 위치 그리고 시간대에 따란 열고 닫을 수 있는 방음벽에 관한 것이다. 본 사례의 방음벽은 일조와 조망이 필요한 시간대는 방음벽을 열어 일조와 조망을 보장하고, 큰 바람이 불 때는 방음벽을 열어 큰 풍하중을 회피하고, 특히 정숙을 요하는 계절이나 시간대에는 방음벽을 닫아 방음벽이 그 고유의 기능인 소음저감을 하도록 하는 방법이다. 본 사례의 방음벽은 방음벽의 전부 또는 상단 일부가 회전하면서 열리거나 닫힐 수 있는 구조이고, 회전방음판에 풍압감지수단과 태양위치식별수단과 함께 컨트롤러를 구비하여, 태양의 위치, 바람의 세기, 그리고 시간대에 따라 자동으로 방음벽이 열리거나 닫히도록 하였다.
OR 기법이 현실에 성공적으로 적용된 분야 중 하나가 차량 경로 문제 풀이며 이 분야에 대한 연구는 꾸준히 진행되어 오고 있다. 시간대 제약이 있는 차량 수 배송 문제는 기존의 차량 배송 문제에서 더욱 진보된 형태의 문제이다. 많은 연구가 있어왔지만, 이러한 형태의 문제들은 NP-hard 형태의 문제이므로 meta-heuristic 기법들이 많이 사용되었다. 유전자 알고리즘에 비해 타부 서치 기법이 많이 사용되었는데, 이는 시간대 제약이 있는 차량 수 배송 문제의 경우 유전자 알고리즘의 근간인 염색체 형태로 표현하기가 쉽지 않기 때문이다. 이에 본 논문에서는 시간대 제약이 있는 차량 수 배송 문제를 다수의 차량을 사용하는 Grouping Genetic Algorithms을 적용하여 이러한 어려움을 해결하였다. 또한, 기존의 유전자 알고리즘들은 초기 해 집단을 임의 선택 방식으로 구성하였지만, 초기 해 집단 구성을 heuristic 기법을 사용하여 적합도 함수 값이 좋은 해들로 구성하여 기존에 사용된 알고리즘들과 성능을 비교 분석하고자 한다.
본 연구는 효율적인 공공자전거 도입과 운영을 위하여 기상조건과 스테이션 입지특성이 공공자전거 수요 및 이용패턴에 영향을 파악하고자 고양시 공공자전거 대여자료를 가지고 선형회귀분석방법을 통해 시간대별 대여량 모형을 구축하였다. 기상조건에 따른 영향은 평균 기온이 상승할수록 대여량이 늘어나는 것으로 분석되었으며, 강수량이 10mm 이상 되거나, 평균기온이 29도 이상으로 높아지는 경우, 풍속이 7m/s 이상 되는 경우에 대여량이 떨어지는 것으로 분석되었다. 입지특성에 따른 영향은 새벽시간대는 유흥가가 위치한 중심상업지역이, 낮 시간대에는 공원지역과 중심 및 일반상업 지역의 대여량이 높은 것으로 나타났다. 하교시간대는 학교인근 스테이션의 대여량이 증가하고, 퇴근시간대는 지하철역 인근의 대여량이 두드러지게 높아진다. 심야시간대에는 공원지역에서의 대여량이 두드러졌다.
본 연구에서는 지금까지 여가활동수요를 충족시키기 위한 비통근통행에 대한 연구가 통근통행에 대한 연구에 비해 극히 부진하였다는 점을 감안하여 도시민의 여가활동을 위한 통행행태를 분석하고자 하였다. 이러한 연구목적을 충족시키기 위해 여가활동 유형을 6개의 범주로 구분하여 도시민의 여가활동 유형별 참여요일과 참여시간대에 대한 선택을 분석하고자 하였다. 본 연구를 위해 2003년 4월에 대구 및 포항 시민들을 대상으로 설문조를 실시하였고, 이 자료를 이용하여 네스티드 로짓모형을 추정하고 그 결과를 논의하였다. 본 연구를 통해 도시민의 여가유형별 참여요일 및 참여시간대 선택행태를 분석한 결과를 요약해서 살펴보면 다음과 같다. 참여시간대 선택모형(조건부 모형)의 추정결과를 보면 나이, 성별, 소득, 여가 유형별 1회 평균 소요시간, 여가활동 소요시간(1주일), 주5일 근무제 시행에 따른 여가시간의 증가가 도시민의 여가활동 참여시간대 선택에 의미있는 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 참여요일 선택모형(한계 모형)의 추정결과를 보면 나이가 많을수록, 주중에 여가시간이 많을수록 주중에, 그리고 남성일수록, 소득이 많을수록(레저스포츠 활동은 제외), 여가 유형별 1회 평균 소요시간이 많을수록 주말에 여가활동에 참여하는 경향이 있음을 경험적으로 확인하였다. 아울러 모형의 경험적 추정결과는 본 연구에서 가설화된 네스티드 로짓모형의 타당성을 입증케 한다. 즉 도시민의 여가활동 참여시간대 선택은 참여요일 선택과 밀접한 관련을 가지면서 이루어진다는 사실을 확인할 수 있었다.
본 연구는 대학 이러닝 학습자들의 학습 시 공간 데이터를 활용한 이러닝 학습패턴에 따라 학습자등의 출석률과 학업성취도 차이를 규명하였다. 연구대상은 3년간 총 68개 이러닝 강좌, 수강생 13,611명의 이러닝 데이터를 수집하였고, 자료분석은 t검증, 이원변량분석을 활용하였다. 본 연구결과는 다음과 같이 제시한다. 첫째, 대학 이러닝 학습자들의 학습공간에 따른 출석률과 학업성취도 차이를 분석한 결과 교내 주학습자가 출석률과 학업성취도에서 교외 주학습자들 보다 높은 점수를 보였고, 학업성취도는 통계적인 유의성이 나타났다. 둘째, 대학 이러닝 학습자들의 일 단위 학습시간대에서는 오전시간대 주학습자, 오후시간대 주학습자, 야간시간대 주학습자 순으로 출석률과 학업성취도가 높게 나타났으며, 모두 유의미한 차이가 있는 것으로 분석되었다. 주 단위 학습시간대에서는 평일시간대의 주학습자들이 주말시간대 주학습자들 보다 출석률과 학업성취도에서 더 높게 나타났으며, 통계적으로도 유의한 차이가 분석되었다.
주행속도는 고속도로 설계와 운영에 있어 주요한 요소 중 하나이다. 거시적으로 자유교통류 속도(FFS)를 분석한 몇 몇 연구가 보고되고 있으나, 표본수가 적고 교통량과 일중 시간대의 영향을 고려하지 않았다. 본 연구는 FFS의 특성을 분석하기 위해 방대한 양의 표본을 이용하여 자유교통류 상태에서 교통량 수준별 일중 시간대별에 따른 FFS의 분포와 Percentile속도를 미시적으로 분석하였다. 분석결과, 속도분포는 교통량(1-5대/30초)과 일중 시간대(0-5, 6-8, 9-11, 12-19, 20-23)에 따라 변화하였으며 다른 행태를 보였다. 아침, 저녁, 심야 시간대의 V85(85th Percentile 속도)는 교통량이 증가함에 따라 감소하였지만, 오전과 오후 시간대의 V85는 큰 변화를 보이지 않았다. 따라서 시간대에 따른 V85는 교통량이 증가함에 따라 급격하게 변화하였다.
지하철은 사람들이 일상적으로 이용하는 대중교통으로 자리잡고 있다. 특히 2호선은 지하철 승객이 하루동안 가장 많이 이용하는 역들이 포함되어 있는 호선으로 출퇴근 시간대에는 높은 혼잡도로 인해 압사사고의 위험성이 높아지고 있으며, 이는 지하철을 이용하는 사람들의 안전성과 쾌적함을 저하시킨다. 따라서 지하철 역사 내 혼잡도 예측을 바탕으로 높은 혼잡도로 인해 발생하는 문제를 대비할 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 출퇴근 시간대 혼잡 여부를 판별하는 머신러닝 분류 모델을 제안한다. 선행연구를 통해 지하철 혼잡도에 영향을 주는 변수를 파악하고, 공공데이터포털에서 출퇴근 시간대의 2호선 지하철 혼잡도 데이터셋을 수집하여 머신러닝을 기반하여 2호선 지하철 역사 내 혼잡 여부를 예측한다. 본 연구에서 제안하는 출퇴근 시간대 2호선 역사 내 혼잡도 예측 모델은 지하철 이용객의 안전과 만족도를 향상시키기 위한 지하철 운영 계획 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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