• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.5
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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.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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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.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2005.11a
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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.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.2D
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• pp.155-162
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• 2008

This study shows how to estimate the design hour factor when the counting stations don't have all of the hourly volumes such as in a coverage survey. A coverage survey records traffic volume from 1 to 5 times in a year so it lacks the detailed information to calculate the design hour factor. This study used the traffic volumes of permanent surveys to estimate the design hour factor in coverage surveys using correlation and regression analysis. A total 7 independent variables are used : the coefficient of variance of hourly volume, standard deviation of hourly volume, peak hour volume, AADT, heavy traffic volume proprotion, day time traffic volume proportion and D factor. All of variables are plotted on a curve, so it must use non-linear regression to analyze the data. As a result the coefficient of determination and MAE are good at logarith model using AADT.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2016.11a
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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.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.18 no.6
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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.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.7 no.4
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• pp.113-122
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• 2021

This study begins on the basis of Jacques Lacan's article 『Logical Time and Assertions of Preemptive Certainty: A New Sophism』 published in the reissue of 『Art Note Les Cahiers d'Art』 in March 1945. In this paper, a guard presents an esoteric problem to three prisoners. If the problem is solved, the prisoner is released. A condition is given to solve a problem. Conversation between prisoners is prohibited, and the disc behind them cannot be seen. In this time and space, prisoners place themselves in logical time through the 'time of understanding' in order to become the chosen ones. We always live in logical time. We will argue the point at which Lacan destroys logical time in psychoanalysis. Time in Lacanian psychoanalysis transcends time divisions of the past, present, and future. Our time is always the past in the present. In Lacanian psychoanalysis, logical time is the time in the Other. The transcendence of the Lacanian psychoanalysis concept of time shows the deviation of logical time. In this text, We try to prove how Lacan contrasts psychoanalysis and the problem of time with time in the other. First, we will examine how logical time and impulse are related in psychoanalysis. Second, the postmortemity of the signifient (signifier) will be discussed. Third, Lacan psychoanalysis will present the transcendence of time. In conclusion, We will present the view that the time of Lacan psychoanalysis is flowing backwards. In Lacanian psychoanalysis, we try to prove that logical time is in the territory of the Other and is infinite time.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.17 no.2
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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.