• 대한토목학회논문집
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• 제33권4호
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• pp.1581-1589
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• 2013

본 연구는 역사의 승객수요 패턴과 토지이용 특성을 반영하여 도시철도역 승객의 첨두시간 집중률을 산정하는 방법론을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 요인분석과 군집분석을 기반으로 서울시 도시철도 역사를 3개의 그룹으로 분류한다. 각 그룹별로 이용수요의 첨두시간 집중률과 함께 도시철도 승객수요 패턴과 역사의 토지이용과 관련한 5가지 변수와 4가지 변수를 각각 산출한다. 통계 검정을 기반으로, 이 변수들 중 일평균 승객수와 업무 LQ지수가 역사의 그룹을 구분하는 기준으로 선정된다. 두 변수들을 활용하여 새로 건설되는 도시철도역의 첨두시간 집중률을 추정하기 위한 그룹할당과정을 제시한다. 13개의 도시철도역 자료를 이용한 검증을 통해 본 연구의 방법론은 현재 이용되는 지침에 비하여 더 적은 오차를 산출할 수 있다는 것을 확인하였다. 본 연구의 방법론은 신규 철도역사의 효율적인 건설 및 운영계획 수립에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.416-416
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• 2020

우리나라의 계절 특성상 여름철 집중호우가 쏟아지는 현상이 빈번하게 발생하는데 이러한 돌발홍수가 예고 없이 일어나 상습적으로 침수 피해를 입는 지역이 증가하고 있다. 본 연구에서 2009년 ~ 2019년 동안 서울시 침수 피해 사건 중심의 인터넷 기사를 기반으로 실제 침수 사례를 조사해본 결과, 침수가 가장 많이 발생한 순으로 반포동(26건), 대치동(25건), 잠실동(21건)으로 집계되었다. 침수피해가 가장 많은 반포동을 연구지역으로 선정하고 그 중 잠수교의 수위를 예측하는 연구를 진행하였다. 기존 연구에서는 수치모형에 비해 신속한 결과를 도출할 수 있는 자료 기반 모형 중 LSTM 기법을 많이 사용하였다. 그러나 이는 선행 시간이 길어질수록 첨두수위에서 과소추정된 것으로 분석된 취약점이 존재하였다(정성호 외, 2018). 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 GANs(Generative Adversarial Networks)를 이용하였다. GANs는 생성자와 감별자가 나뉘어 생성자가 실제 자료인 첨두수위에서의 잠수교의 수위를 학습하고 실제와 근접한 가상데이터를 결과로 생성하여 감별자는 그 생성된 미래의 잠수교의 수위가 실제인지 가상인지 판별하도록 학습시키는 신경망 구조이다. 사용한 수문자료는 한강홍수통제소, 기상청, 국립해양조사원에서 제공하는 최근 15년간의 (2005년~2019년) 수위, 방류량, 강수량, 조위 자료를 수집하였고 t-test와 상관성분석을 통해 사용한 인자 간의 유의미성 판단과 상관성을 분석했다. 또한, 민감도 분석 결과 시퀀스길이(5), 반복횟수(1000), 은닉층(10), 학습률(0.005)로 최적값을 선정하였다. 또한 학습구간(2005년~2014년)과 검증구간(2015~2019년)으로 나누어 상대적으로 높은 수위가 관측되는 홍수기의 3, 6, 9시간 후의 수위를 예측하고 오차 지표를 이용해 평가하였다. LSTM 기법으로 예측된 수위와 GANs로 예측된 수위를 비교한 결과 GANs으로 예측된 첨두수위에서의 정확도가 5% 정도로 향상되었다. 향후에는 다양한 영향인자와 다른 기법과의 결합을 고려한다면 보다 정확하게 수위를 예측하여 하천 주변 사회기반시설의 침수 피해를 감소시킬 것으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제30권1호
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• pp.19-30
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• 2012

하루 동안 발생하는 교통수요는 대부분 특정 시간대에 집중됨으로써 수요 및 편익 산정에 어려움을 초래한다. 따라서 보다 신뢰성 높은 결과를 산출하기 위해서는 시간대별 특성을 고려할 필요가 있다. 이를 위한 첨두/비첨두의 1시간 통행량으로 환산하는 방법으로는 직관적 방법, 경험적 방법, 통계적 방법 등이 있다. 본 연구에서는 통계적 방법의 일환인 혼합군집분석 기법을 적용하여 첨두/비첨두/심야시간에 대한 지속시간과 집중률을 산정한다. 한국건설기술연구원이 제공하는 2009년 전국 24시간 수시교통량 자료를 이용하였으며, 차종별 특성을 살펴보기 위해 승용차, 트럭, 전차종 등으로 나누어 분석을 실시하였다. 분석결과의 검증을 위해 한국도로공사의 TCS 통행시간 자료를 이용하였다. 검증결과 본 연구결과가 타 연구에 비해 비첨두/심야 시간에는 오차율이 낮으며, 첨두시에는 통행거리가 멀어질수록 오차율이 높아지는 결과를 보였다. 본 연구결과는 임의성을 배제할 수 있으며, 첨두율 추정치에 대한 신뢰성 검증을 수행할 수 있어 보다 안정적인 방법론이라 평가할 수 있을 것이다. 본 연구의 결과가 향후 교통수요 분석의 신뢰성 향상에 일조할 수 있기를 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.121-121
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• 2019

특정 지역에 집중적으로 비가 내리는 현상인 국지성호우가 빈번히 발생함에 따라 하천 주변 사회기반시설의 침수 위험성이 증가하고 있다. 침수 위험성 판단 여부는 주로 수위정보를 이용하며 수위 예측은 대부분 수치모형을 이용한다. 본 연구에서는 빅데이터 기반의 RNN(Recurrent Neural Networks)기법 알고리즘을 활용하여 수위를 예측하였다. 연구대상지는 조위의 영향을 많이 받는 한강 전역을 대상으로 하였다. 2008년~2018년(10개년)의 실제 침수 피해 실적을 조사한 결과 잠수교, 한강대교, 청담대교 등에서 침수 피해 발생률이 높게 나타났고 SNS(Social Network Services)와 같은 비정형화 자료에서는 청담대교가 가장 많이 태그(Tag)되어 청담대교를 연구범위로 설정하였다. 본 연구에서는 Python에서 제공하는 Tensor flow Library를 이용하여 수위예측 알고리즘을 적용하였다. 데이터는 정형화 데이터와 비정형 데이터를 사용하였으며 정형화 데이터는 한강홍수 통제소나 기상청에서 제공하는 최근 10년간의 (2008~2018) 수위 및 강우량 자료를 수집하였다. 비정형화 데이터는 SNS를 이용하여 민간 정보를 수집하여 정형화된 자료와 함께 전체자료를 구축하였다. 민감도 분석을 통하여 모델의 은닉층(5), 학습률(0.02) 및 반복횟수(100)의 최적값을 설정하였고, 24시간 동안의 데이터를 이용하여 3시간 후의 수위를 예측하였다. 2008년~ 2017년 까지의 데이터는 학습 데이터로 사용하였으며 2018년의 수위를 예측 및 평가하였다. 2018년의 관측수위 자료와 비교한 결과 90% 이상의 데이터가 10% 이내의 오차를 나타내었으며, 첨두수위도 비교적 정확하게 예측되는 것을 확인하였다. 향후 수위와 강우량뿐만 아니라 다양한 인자들도 고려한다면 보다 신속하고 정확한 예측 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1426-1440
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• 2008

우리나라의 도시부철도(광역 및 도시철도)는 첨두시간대의 집중률이 매우 높은 편이다. 이 경우 도로 교통에서는 차량의 통행시간이 증가함에 따라 혼잡비용이 발생하지만, 운행시격이 정해져 있는 도시철도에서는 열차 내부의 승객 증가로 인해 승객의 신체적 정신적인 비효용(disutility)이 발생함에 따라 승객의 쾌적성이 감소하게 된다. 새로운 노선의 건설, 현재 노선의 보수 및 확장 등으로 인해 도시철도의 용량이 증가하여 승객의 쾌적성이 증가하는 경우 도로 철도 부문사업의 (예비)타당성조사 표준지침 수정 보완 연구(제4판)에서 제시하고 있는 편익 항목으로는 승객의 쾌적성 변화에 따른 편익을 산출할 수 없다. 이에 본 연구에서는 승객의 쾌적성에 영향을 미치는 요인들에 대해 살펴보고, 차량 내 혼잡 완화에 따른 승객의 편익을 산출하고자 한다. 설문조사를 통해 수집된 승객의 지불용의액(WTP) 자료를 이용해 Tobit 모형을 추정한 다음, 승객의 쾌적성 편익을 추정한다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.921-932
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• 2010

전동열차 운행시격은 적정 서비스 수준 유지 또는 경쟁력 향상 등 외부여건에 대한 고려보다는 수요를 기반으로 한 첨두시 재차수요와 열차별(편성량수에 따라 변경) 수송능력에 따라 일률적으로 산정되므로, 도시철도와 달리 수요 집중도가 낮은 수도권 외곽 광역철도 노선의 경우 첨두시 운행시격이 최대 20분 이상으로 설정되어 이용 편의성 부족으로 인한 경쟁력 저하 및 이에 따른 이용고객 증가가 곤란해지며, 이러한 수요 정체는 운행시격 단축의 저항 논리로 작용하는 악순환이 지속되고 있다. 본 논문에서는 광역철도 운행시격 산정의 문제점과 개선방안 도출을 위한 기초 연구로서 수요 특징과 운행시격 산정 기준을 제시하고, 운행시격 산정 기준의 문제점을 혼잡도, 편성당 차량수 및 시간 경쟁력 측면에서 검토하였고 철도운행시격과 수단이용률의 상관성 조사 및 운행시격 단축에 따른 비용-수익 분석을 통해 철도 서비스 측면에서의 운행시격 접근의 필요성을 제시하였다. 또한 운행시격 산정방식 개선을 위해 지역별 특성을 고려한 기준 적용의 탄력성 부여, 편성당 차량수 차별화, 철도 활성화를 위한 정부 정책적 고려 및 운행시격에 대한 철도 서비스 기준 설정의 필요성을 제안하였다.