• 제목/요약/키워드: 시간 분석

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GPS 수집자료를 이용한 링크통행시간 분포 특성 분석 (Distribution Characteristic Analysis for Link Travel Time Using GPS Data)

  • 이영우;임채문
    • 대한교통학회지
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    • 제22권5호
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    • pp.7-17
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    • 2004
  • 지금까지의 링크통행시간에 대한 연구는 개별 차량의 평균을 통한 평균링크통행시간 산정 및 추정의 제한적인 연구가 대부분이었다. 그러나, 링크통행시간은 교통조건, 신호운영조건, 도로조건 등 다양한 영향인자로 인해 통행시간 분포가 구분되는 특성을 나타낸다. 따라서, 링크통행시간 특성을 좀 더 미시적으로 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 GPS를 이용한 실시간 교통자료 수집의 방법에 대해 살펴보았으며, GPS를 이용한 RTK 측량을 이용한 실시간 자료수집을 통하여 링크통행시간에 대한 연구를 수행하였다. 또한, 신호운영에 의한 영향으로 인한 링크통행시간 분포특성을 분석하기 위해 링크통행시간에 대한 현장조사를 추가적으로 실시하였다. 현장조사 결과분석을 통해 통행시간 분포특성 및 원인을 분석하고 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 통해 보다 다양한 조건을 부여하여 링크통행시간분포비율에 영향을 주는 변수들에 대한 검토하고 통행시간 분포비율을 추정할 수 있는 모형을 구축하였다. GPS 실험차량을 이용한 주행실험결과를 분석한 결과 순행시간으로만 이루어지는 링크통행시간과 적색시간 동안 대기하였다가 링크구간을 통과하여 순행시간에 신호 대기시간을 더한 링크통행시간으로 통행시간이 구분되는 현상을 확인할 수 있었으며 따라서, 링크통행시간에 대한 분석은 통행시간을 하나의 평균통행시간으로 인식하는 것보다 두 개의 구분된 통행시간을 동시에 고려하는 것이 바람직할 것으로 판단되었다. 링크통행시간 분포특성에 대한 연구결과 또한, 통행시간이 양분되어 분포하는 것으로 분석되었다. 따라서, 링크통행시간의 경우 평균통행시간에 의한 결과보다 신호지체가 발생하지 않는 통행시간과 신호지체가 발생하는 통행시간으로 구분하는 것이 교통상황을 인식하는 것이 바람직할 것으로 나타났다.

음성인식 기반 리마인더를 위한 시간 표현 분석 기법 (Time Expression Analysis For Reminder Applications Using Speech Recognition)

  • 박재성;이상원;장재나;강상우
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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    • pp.264-266
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    • 2017
  • 본 연구는 리마인더 앱을 위한 효과적인 시간 표현 분석 방법을 제안한다. 시간 표현 분석을 위한 정규식 패턴을 이용하여 사용자 발화 텍스트로부터 시간 정보를 분석하고 시간 표현 유형에 따라 절대적 시간 정보로 변환한다. 제안한 방법은 정규식 패턴을 이용한 시간 표현 분석 기법으로 시스템의 유지 관리가 용이하고 정보량이 많은 패턴과의 매칭을 위해 효과적이다.

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생활시간조사의 탐색과 분석

  • 최종후;소선하;노원희
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2005년도 추계 학술발표회 논문집
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    • pp.127-131
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    • 2005
  • 생활시간조사(Time Use Survey)는 국민들이 주어진 하루 24시간을 어떤 형태로 보내고 있는 지를 알아보기 위한 조사이다. 이를 통하여 인구 속성에 따른 개인유지, 주업, 가정관리, 레저시간 등에 관한 시간활용 정보를 파악하게 된다. 본 연구에서는 시간량 분석의 관점에서 생활시간조사에 대한 탐색적 분석을 시도한다.

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상시 교통량 자료를 이용한 설계시간계수 추정 (Estimating Design Hour Factor Using Permanent Survey)

  • 하정아;김성현
    • 대한토목학회논문집
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    • 제28권2D호
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    • pp.155-162
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    • 2008
  • 본 연구에서는 전체 시간대별 교통량을 관측하지 못하여 설계시간교통량을 구할 수 없는 지점에 대하여 설계시간계수를 추정하는 방법에 대하여 분석하였다. 수시조사는 연 1~5회 조사되며, 이러한 지점에서는 설계시간교통량을 구할 수 없어 설계시간계수를 구할 수 없다. 분석을 위하여 2006년 일반국도 상시조사 지점의 시간대별 교통량을 이용하여 분석하였다. 설계시간계수를 추정하기 위하여 시간대별 교통량의 변동을 반영하는 시간대별 교통량의 변동계수(Coefficient of Variance), 시간대별 교통량의 표준편차, 첨두시간교통량(peak hour volume)과 도로의 특성을 파악할 수 있는 중차량비율, 주야율, AADT와 중방향계수 등의 변수를 독립변수로 하여 각 변수들과 설계시간계수와의 상관분석 및 회귀분석을 이용하여 설계시간교통량을 추정하였다. 산점도를 통하여 독립변수와 종속변수의 관계를 분석한 결과 대부분의 변수들이 곡선의 형태를 띠는 것으로 나타나 선형회귀분석보다 곡선회귀분석이 더 적합한 것으로 나타났다. 곡선회귀분석으로 분석한 결과 AADT를 독립변수로 하여 분석한 대수모형이 결정계수가 가장 높은 것으로 나타났다.

실행정보를 적용한 최악실행시간 분석도구 (Worse Case Execution Time Analysis Tool Using The Run-Time Information)

  • 문인철;박현희;양승민
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
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    • pp.255-260
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    • 2007
  • 내장 실시간 시스템은 논리적 정확성과 시간적 정확성을 모두 만족해야 하는 내장 시스템이다. 시스템의 시간적 정확성을 위해서는 해당 시스템에서 동작하는 태스크들의 스케줄링 가능성을 검사해야 한다. 스케줄링 가능성을 분석하기 위해서는 태스크의 실행 시간 분석이 선행 되어야 한다. 하지만 태스크의 실행 시간은 실행 시점에 따라 가변적이기 때문에 태스크의 정확한 실행 시간을 알아내기는 힘들다. 따라서 가능한 모든 경우를 고려하여 해당 태스크를 구성하는 코드 경로 중 최악의 경로일 경우의 실행 시간인 최악 실행 시간을 이용한다. 기존의 정적 최악 실행 시간 분석을 하는 도구의 경우 동적인 상황의 정보 부재로 인해 최악 실행 시간의 과대 측정 비율이 높다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정적 최악 실행 시간 분석 시 과대 측정 비율을 줄이기 위해 대상 기기에 실행 정보를 적용한 RunInfo(WCET analysis tool using the Run-Time Information) 분석 도구를 설계하고 구현한다. 실행 정보를 정의하고, RunInfo 분석 도구의 구조에 대해 설명한다. 그리고 실행 정보를 적용할 때, 고려할 점에 대해 알아본다. 성능 평가를 위해 RunInfo 분석 도구의 과대 측정 비율을 기존의 분석도구와 비교한다.

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강우 자료의 변동 특성 분석 (Analysis on the shift characteristic of the rainfall)

  • 오제승;김치영;김원
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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    • pp.1602-1607
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    • 2007
  • 본 연구에서는 국내 61개 지점의 강우자료를 사용하여 게릴라성 호우 및 국지성 호우가 빈번하게 발생하기 시작한 1998년을 기준으로 강우의 변동 특성을 분석하고자 하였다. 분석은 두 가지 방법으로 수행하였으며 우선, 지속시간별 초과 강우의 발생 횟수를 산정하여 분석하였다. 또한, 각 지점의 연도별 10분, 1시간, 1일 최대 강우량을 산정하여 변동성 분석을 수행하였다. 분석 기법으로는 WMO에서 2000년도에 제시한 경향성 및 변동성 분석 기법을 사용하였다. 분석 결과 지속시간별 초과 횟수의 분석에서는 임의의 초과 시간 기준에 대해 모든 지속시간에서의 변동성이 통계적으로 유의성을 나타내었으며, 이는 각각의 지속시간에 대해 일정 규모이상의 강우가 발생하는 횟수가 과거에 비해 증가하였음을 의미한다. 최대 강우량을 사용한 분석에서도 이러한 변동성이 확인 되었다. 기간이 짧은 10분 최대 강우량에서만 변동성을 가진 지점은 3개 지점 이었지만, 1시간 및 일 최대 강우량 값은 61개 지점 중 30개 지점에서의 변동성이 유의한 것으로 나타났다. 본연구를 통하여 대규모 강우의 발생 횟수 및 단기간 강우량이 98년을 시점으로 한 변동성을 가지고 있음을 알 수 있었다.

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로지스틱 회귀분석을 이용한 첨두·비첨두시간 사고유형 비교분석 연구 (Comparative Analysis on Peak and non-peak hours Traffic Accident using Logistic Regression Analysis)

  • 윤병조;고은혁;양승룡
    • 한국재난정보학회:학술대회논문집
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    • 한국재난정보학회 2016년 정기학술대회
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    • pp.263-264
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    • 2016
  • 본 연구는 첨두 비첨두시간에 발생되는 교통사고의 주요 요인들을 발견하고 비교하여 각 시간대의 사고특성을 제시하고자 한다. 이에 로지스틱 회귀분석을 통해 분석한 결과 흐린 날씨의 경우 첨두시간에 발생되는 사망사고 위험도가 비첨두시간의 경우보다 더 높게 나타났고, 비첨두시간 사망사고 위험도의 경우 안개가 낀 날 증가하고 맑은 날 감소하는 모습이 나타났다. 과속의 경우 비첨두시간이 첨두시간의 경우 보다 크게 나타났고, 횡단 중인 보행자와 발생되는 사고에 대해서는 첨두시간의 사망위험도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 차량단독 사고의 경우 공작물과 충돌로 인한 사망위험도는 첨두시간이 높은 것으로 나타났고, 도로 이탈로 인한 사망위험도는 비첨두시간이 높은 것으로 나타났다.

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수도권 지역 4-지 비신호 교차로에 대한 이동류별 차량의 임계간격과 추종시간 기준에 관한 연구 (Base Critical Gaps and Follow-Up Times by Traffic Movements for Four-Legged Unsignalized Intersections in Suburban of Seoul, Korea)

  • 고동석;이용재;정진혁
    • 대한교통학회지
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    • 제18권6호
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    • pp.19-32
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    • 2000
  • 우리나라 비신호 교차로의 운영방법은 미국과는 다르게 대부분 완전 비제어식 운영(Totally Uncontrol)방법으로 되어있다. 본 연구에서는 우리나라 비신호 교차로들 중 미국 HCM의 TWSC 교차로에 관한 분석방법이 적용 가능하다고 판단되는 비신호 교차로들을 대상으로 임계간격과 추종시간의 기준을 분석하였다. 본 연구에서는 수도권을 중심으로 총 11개의 4-지 비신호 교차로들을 대상으로 이동류별, 차량의 종류별에 따른 차량들의 임계간격과 추종시간을 조사 및 분석하였다. 그 결과 임계간격은 3.8초 - 5.4 초로 나타났으며, 추종시간은 2.4초- 2.7초 범위를 나타내었다. 또한, 임계간격의 경우 차량의 종류별에 따른 차이는 나타나지 않았으나, 이동류별로는 차이를 나타내었다. 이에 반하여, 추종시간은 이동류별에 따른 차이가 없으며, 차량의 종류별에 따라 차이가 존재하는 것으로 분석되었다. 본 연구의 분석 결과인 임계간격과 추종시간의 기준치를 국외 나라들의 연구결과와 비교 분석한 결과는 국외보다 낮게 분석되었으며, 이는 우리나라와 국외의 운전자 운전특성과 비신호 교차로의 운영방식의 차이에서 나타난 결과로 판단된다. 본 연구에서 제안한 임계간격과 추종시간의 기준은 수도권 지역의 4-지 비신호 교차로들 중 주도로와 부도로의 교통량과 속도 등의 현저한 차이가 있는 교차로 분석시 이 기준으로 적용할 수 있고, 우리 나라의 TWSC 방법을 갖는 비신호 교차로에 관한 용량과 지체시간의 이론적 모형 개발과 용량 및 지체시간의 분석을 위한 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

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논리적 시간의 균열 라캉 정신분석의 시간은 거꾸로 흐른다 (The Uncertainty of Logical Time The Time of Lacan's Psychoanalysis Flows Backwards)

  • 이동석
    • 문화기술의 융합
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    • 제7권4호
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    • pp.113-122
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    • 2021
  • 이 연구는 자크 라캉(Jacques Lacan : 1901 ~ 1981)이 1945년 3월에 『예술노트 Les Cahiers d'Art』의 복 간호에 실은 논문 『논리적 시간과 선취된 확실성의 단언 : 한 가지 새로운 소피즘』을 토대로 시작한다. 이 논문에서 교도관이 세명의 죄수들에게 난해한 문제를 제시한다. 문제를 풀면 그 죄수는 석방된다. 문제를 풀기 위해 조건이 주어진다. 죄수들 상호 간의 대화 금지와 자신 등 뒤에 붙은 원반을 볼 수 없다. 이 시간과 공간 속에서 죄수들은 선택 받는 자가 되기 위해 '이해하는 시간'을 통하여 논리적 시간으로 자신들을 위치시킨다. 우리는 언제나 논리적 시간 속에 살고 있다. 필자는 라캉이 정신분석에서 논리적 시간을 파괴하는 지점을 주장할 것이다. 라캉 정신분석의 시간은 과거, 현재, 미래의 시간 구분을 초월한다. 우리의 시간은 언제나 현재 속의 과거이다. 라캉 정신분석에서 논리적 시간은 타자의 속의 시간이다. 라캉 정신분석 시간개념의 초월성은 논리적 시간의 일탈을 보여준다. 필자는 본문에서 라캉이 정신분석과 시간의 문제를 타자 속의 시간과 어떻게 대비시키는가를 증명해 보려 한다. 첫째, 정신분석에서 논리적 시간과 충동은 어떻게 연관되는가를 살펴볼 것이다. 둘째로 시니피앙(기표, signifiant)의 사후성을 논할 것이다. 셋째로 라캉 정신분석 시간의 초월성을 제시할 것이다. 결론에서 라캉 정신분석의 시간은 거꾸로 흐르고 있다는 관점을 제시할 것이다. 라캉 정신분석에서 논리적인 시간은 타자의 영토에 있으며, 무한대의 시간이라는 것을 증명하려 한다.

AVL을 이용한 구간통행시간 산출기법 개발 (A new approach to estimate the link travel time by using AVL technology)

  • 김성인;이영호;남기효
    • 대한교통학회지
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    • 제17권2호
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    • pp.91-103
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    • 1999
  • 이 연구는 자동 차량위치 측정기법(Automatic Vehicle Location, AVL)을 이용해서 수집한 교통상황자료를 가지고 구간 통행시간을 산출하는 알고리즘을 개발한다. AVL기법을 이용하는 경우, 처리해야 할 자료량이 많아서 실시간에 정보를 산출하는 것이 힘들다. 따라서 이 연구는 처리해야 할 자료량을 가능한 한 줄이고 자료량이 적은 경우에도 효율적인 구간통행시간을 산출하는 알고리즘을 제시한다. 이 연구의 방법론은 크게 4가지인데, 첫째, 해석 기법, 둘째, 회귀분석, 셋째, 인공지능 및 전문가 시스템, 넷째, 통계분석이다. 이 방법론을 이용해서 세 단계 알고리즘을 개발하는데, 첫째는 실시간 분석통계 알고리즘, 둘째는 과거자료분석 알고리즘, 셋째는 자료응합 알고리즘이다. 이 알고리즘 가운데 자료융합 알고리즘 결과가 산출하고자 하는 구간 통행시간이다. 실시간 분석통계 알고리즘은 연속하는 세 개 구간의 통행 패턴을 이용해서 가운데 구간의 통행시간을 산출하는 방법을 제시한다. 또 실시간 분석통계 알고리즘으로 산출하지 못한 구간은 인접구간 상관도 정보를 이용해서 구간통행시간을 추정한다. 과거자료분석 알고리즘은 회귀분석을 이용해서 시간대별 통행시간 평균과 분산을 구하고, 이 결과를 바탕으로 인접구간 상관도 정보를 오프라인으로 구하는 알고리즘이다. 자료융합 알고리즘은 2가지 단계를 거치는데, 그것은 실시간 자료융합과 최종 자료융합이다. 실시간 자료융합은 실시간에 가까운 자료원의 실시간 분석통계 알고리즘 결과 패턴과 인접구간 상관도 정보를 이용한 구간통행시간 추정 결과를 이용해서 패턴에 따라 다른 방법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다.

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