경로 손실(Path Loss)을 예측하는 것은 셀룰러 네트워크(Cellular Network)에서 기지국(Base Station) 의 설치 위치 선정 등 무선망 설계에 중요한 요인 중 하나다. 기존에는 기지국의 최적 설치 위치를 결정하기 위해 수많은 현장 테스트(Field Tests)를 통해 경로 손실 값을 측정했다. 따라서 측정에 많은 시간이 소요된다는 단점이 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 머신러닝(Machine Learning, ML) 기반의 경로 손실 예측 방법을 제안한다. 특히, 경로 손실 예측 성능을 향상시키기 위해서 앙상블 학습(Ensemble Learning) 접근법을 적용하였다. 부트스트랩 데이터 세트(Bootstrap Dataset)을 활용하여 서로 다른 하이퍼파라미터(Hyperparameter) 구성을 갖는 모델들을 얻고, 이 모델들을 앙상블하여 최종 모델을 구축했다. 인터넷상에 공개된 경로 손실 데이터 세트를 활용하여 제안하는 앙상블 기반 경로 손실 예측 방법과 다양한 ML 기반 방법들의 성능을 평가 및 비교했다. 실험 결과, 제안하는 방법이 기존 방법들보다 우수한 성능을 달성하였으며, 경로 손실 값을 가장 정확하게 예측할 수 있다는 것을 입증하였다.
서울 수도권 지하철 승객이 인터넷으로 구매한 채소 등의 신선 식품을 퇴근하는 도중에 이동 경로상의 지하철역 구내의 서비스 시설물에서 배달 받는다고 가정하면, 제기되는 문제는 어떤 지하철역에 서비스 시설물을 설치하면 얼마나 많은 승객들이 이용하는 가를 파악하는 것이다. 이러한 문제는 픽업 문제로 알려져 있고, 픽업 문제를 풀려면 교통 흐름을 설명하는 교통 네트워크가 있어야 되고 각 교통 흐름의 이동 경로도 알 수 있어야 된다. 서울 수도권 교통카드 시스템의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 지하철 승객의 출발역에서 도착역까지 움직이는 이동 경로인 승객 흐름을 구할 수 있으므로, 서울 수도권 지하철 교통 시스템에서 픽업 문제는 승객 흐름을 최대한 많이 포착하는 서비스 시설물들을 설치할 지하철역들을 선정하는 것이다. 본 논문에서 서울 수도권 지하철 시스템과 지하철 승객들의 흐름을 픽업 문제의 모델에 맞추어 수식화하였고, 이를 기반으로 하여 지하철 승객들의 흐름을 기종점 통행 행렬을 만들어 단계별로 가장 많은 통과 승객수를 갖는 픽업 역을 계산해내는 빠른 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 대용량 교통 네트워크와 교통 흐름에 해당되는 약 400여 개의 지하철역을 가진 서울 수도권 지하철 네트워크와 약 500만 명의 지하철 교통카드 트랜잭션들을 입력으로 하여 제안된 알고리즘으로 선정된 픽업 역들을 빠른 시간 내에 얻었고, 그 중에서 상위 10개 픽업 역들을 지하철 안내 지도에 표시하여 설명하였다. 그리고, 그 결과가 거의 최적해와 같음을 추가 실험을 통하여 검증하였다.
1990년대 후반부터 구간 검지기를 이용한 링크통행시간 추정에 필요한 최소 표본수와 링크 및 경로 통행시간 추정과 예측을 위한 적정 집계간격에 대한 연구가 폭넓게 진행되어 왔다. 그러나 루프(지점)검지기를 이용한 교통정보수집체계의 경우, 합리적인 검증 없이 선정된 1분~5분의 집계간격을 이용하고 있다. 본 연구의 목적은 지점검지기인 루프검지기를 이용하여 통행시간자료를 수지하는 경우, 링크 및 경로 통행시간 추정과 예측을 위한 적정 집계간격 결정 모형을 개발하고 현장의 자료에 적용하는 것이다. 본 논문은 링크 및 경로 통행시간 추정을 위한 적정 집계간격 결정 모형으로 CVMSE(Cross Validated Mean Square Error)방법을 이용하였으며, 링크 및 경로 통행시간 예측을 위한 적정 집계간격 결정 모형으로는 FMSE(Forecasting Mean Square Error)를 적용하였다. 개발된 방법론은 경부고속도로의 루프이터에 적용되었다. 적용결과 링크 및 경로 통행시간 추정을 위한 적정 집계간격은 3분~5분으로, 링크 및 경로 통행시간 예측을 위한 적정 집계간격은 10~20분으로 분석되었다.
2004년 7월, 서울시는 대중교통 이용률을 높이고, 여러 교통 문제를 해소 또는 완화하기 위해 버스 중심의 대중교통체계로 대대적인 개편을 단행하였다. 중앙버스전용차로제가 확대 시행되었고, 광역, 간선. 지선 순환의 네 가지 형태로 노선을 구분. 정비하였으며, 통합거리비례요금제 방식을 도입하였다. 이와 함께 BMS(Bus Management System)의 구축으로 서울시 버스 시스템 전반에 대한 관리 및 제어가 가능해 짐으로써 버스 이용자들에게 보다 신속, 정확하게 실시간 정보를 제공할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 이러한 서울시의 새로운 대중교통체계에 맞추어. 선행연구를 통해 정립된 최적경로 탐색기법들을 적용하여 대중교통 최적경로를 산출하고, 기존의 여러 통행시간예측모형 비교를 통해 선정된 비모수 회귀분석 기법을 적용하여 주간선 및 보조간선 도로망에서의 대중교통 데이터에 기초한 통행시간 예측 응용 프로그램을 구현하였다. 그리고 구현된 프로그램의 정확성과 신속성 평가를 통해 실제 시스템에서의 적용가능성과 그 방안들을 제시하였다.
업무프로세스 관리시스템(BPMS:business process management system)을 이용하면 새로운 프로세스를 정의하거나 기존의 프로세스를 갱신하는 일이 매우 용이하다. 대체로 표준화되고 일상적인 업무를 대상으로 프로세스를 관리하는 것은 이러한 소프트웨어를 사용하여 효율성을 높일 수 있겠으나, 비일상적인 예외상황에 대한 처리를 위해서는 별도의 전문가 참여나 특수한 의사결정 과정을 거쳐야 하는 경우가 많다. 본 논문은 다수의 예외처리용 업무 프로세스가 저장소에 축적된 상황을 전제로 예외처리 프로세스 선정의 자동화 방안을 제시한다. 예외처리에 가장 적합한 프로세스를 검색하는 것은 예외상황에 관한 충분한 이해가 필요하기 때문에 상황의 인지(context awareness)는 매우 중요한 과제이다. 예외상황의 이해를 원활히 하고, 예외처리 프로세스의 효율적인 선정을 위해 본 연구에서는 '상황변수'와 '의사결정변수' 자료구조를 도입하였다. 전자상거래의 배송과정의 예외사례를 사용하여 제시한 변수구조가 어떻게 검색트리 생성에 활용되는지를 예시하였다. C5.0 알고리즘은 최적검색트리를 생성해주며, 그것은 또한 문제의 상황에 최적인 예외처리 프로세스의 선정을 위한 검색경로를 설정한 것임을 보여준다.
보행자는 일반적인 보행로뿐만 아니라 건물을 통과하거나 넓은 공간을 가로지르는 등의 비정형적인 보행 경로를 통해 다양한 방식으로 이동한다. 본 연구는 이러한 보행 경로를 social path로 정의하여 보행 네트워크의 범주 안에 포함시켜 정의하였다. 기존의 보행 접근성 연구에서는 이러한 보행 경로를 고려하지 못해 대상지의 공간적 위계 수준과 각 가로의 연결성을 올바르게 평가하지 못하였다. 이를 개선하기 위해 본 연구는 대중교통의 요지임과 동시에 상업 시설이 밀집된 서울의 주요 대상지를 선정하여 social path의 효과 분석을 수행하였다. 이를 위해서는 네트워크 공간 분석에서 활용되는 space syntax 기법의 공간 통합도(Integration)를 평가 지표로 설정하였다. 분석 결과, social path로 인해 각 가로의 연결성이 변화됨과 동시에 보행자의 최적 경로가 합리적으로 바뀌는 것으로 나타났다. 특히, 대상지 내부의 주요 가로와 social path의 개선효과가 두드러졌다. 이러한 점을 통해 social path의 연결성이 뛰어나고 보행자의 최적 경로를 보다 현실적으로 구현할 수 있다는 점을 증명하였다.
허브네트워크 설계는 수송량의 증가에 따라 단위 수송비가 감소하는 규모의 경제효과를 이용하여 네트워크의 총 물류비용을 최소화시키는 허브입지, 기종점별 수송경로를 결정하는 최적화과정이다. 본 연구에서는 비허브가 한 개의 허브에만 연결되고, 기종점간의 직결수송이 허용되지 않고 허브간 수송만을 허용하는 단일할당 제약 허브네트워크 설계를 통해 네트워크의 최적 허브입지를 제시하지 못했던 김남주 외 (2008)의 한계를 극복하여 최적 허브입지를 결정적으로 제시하였다. 허브집합 결정과정에서는 greedy-interchange algorithm을 사용하였고, 수송경로탐색에서는 EMME/2를 사용하였다. 우리나라 전국 도로수송 네트워크에 적용한 결과, 최적 허브입지는 수도권, 경남권, 충남권, 전남권, 경북권, 충북권 등의 순서로 선정되었으며, 수송의 간선축인 경부축에 집중되었다. 단일할당 제약 허브정책으로 각 기종점간 직접운송 대신에 허브를 경유하는 운송 방식을 취함으로써 운송거리는 증가했으나, 수송비용은 오히려 감소하였다. 또한 기종점-허브간 우회거리 단축으로 인한 수송비용 절감보다 허브간 수송량 분산으로 인한 규모의 경제효과 감소가 더 커 허브수가 늘어남에 따른 수송비용 감소폭은 점차 감소하였다. 본 연구는 GIS프로그램을 이용한 공학적 접근방법을 통해 국내 화물수송의 대부분을 차지하는 도로수송의 최적 허브입지와 수송경로를 결정적으로 제시한 것으로 국가물류비용을 절감하려는 정책적 측면에서 의미가 있을 것으로 판단된다.
수도권 교통카드는 대중교통인구 이동에 대한 기록을 간직하고 있는 전수화 자료로서 가치가 높다. 교통카드에 기록된 정보는 버스통행의 경우 승객의 이동에 대한 정확한 정보를 담고 있으나, 도시철도는 역사의 진출입 단말기 정보만 기록되어 환승을 포함한 경로정보를 파악하기 어렵다. 수도권 도시철도망에서 나타나는 승객의 경로선정 특성을 파악하여 이동 경로추정을 위한 방안으로 활용하는 것이 필요하다. 본 연구는 수도권 도시철도의 승객이동 경로가 갖는 특징으로 M-유사경로와 환승회수의 증가를 추가적인 비용으로 고려한다고 검토하였다. 경로탐색조건을 구축하기 위해 계단형 환승계수가 도입된 비가산성 통행비용에 대하여 M-경로탐색기법을 제안하였다. 교통카드기록을 대상으로 수도권 도시철도 역간 경로의 민감도를 거시적으로 검토하였으며, M-경로탐색기법을 확률적 통행배정모형으로 구축하여 수도권 도시철도의 링크통행량, 노선간 환승통행량의 결과를 도출하였다.
생태계의 군집 특성을 네트워크 환경에 적용하여 급변하는 환경에 대한 자가 적응 및 생존 특성을 부여하는 연구가 최근 많은 주목을 받고 있다. 그 중 AntNet은 개미를 모델링한 모바일 에이젼트를 사용하여 최적의 네트워크 경로를 선택하는 적응적 라우팅 알고리즘이다. 본 논문에서는 SoC 시스템에 적용 가능한 AntNet 기반 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 구조는 기존 알고리즘 수준의 AntNet을 하드웨어 레벨로 근사화 하여 설계되었으며, 기존 AntNet과 가상 네트워크 구조에서의 비교를 통하여 그 타당성을 검증하였다. 그리고 RTL 수준의 설계 및 합성 결과를 통하여 제안된 하드웨어 구조가 AntNet 기반 라우팅 구현에 효과적임을 확인할 수 있었다.
국가응급대응정보시스템(NERIS)개발의 일부인 수송안전정보부분은 최적수송경로제공시스템과 수송사고 조기경보시스템으로 구분된다. 본 연구는 조기경보시스템을 구축하기 위한 것으로 유해화학물질을 수송하는 차량에 대하여 수송시 차량의 위치 및 위험물의 상태를 실시간으로 모니터링 함으로써 수송시 발생할수 있는 유고에 따른 피해(화재, 폭발, 가스 유출 등)를 사전에 방지하거나 조기 감지하는 것을 목적으로 한다 이를 위해 조기경보시스템을 실시간 모니터링, 폭발 상황관리, 관련기관정보제공의 3가지 시나리오로 구분하고, 각각의 시나리오에 따른 기능적 요구사항과 아키텍쳐를 제시한다 총 3단계 연구중 1단계 결과로 실시간 유해물질 차량의 모니터링 시스템은 차량의 실시간 관리가 가능할 뿐 아니라 기타 특정 폐기물이나 건축 폐기물 등의 무단당치 및 폐기 등의 불법적인 행위에 대한 자동 단속 및 관리를 위한 지침으로 충분히 활용 가능할 것으로 판단되었다. 현재 시범 적용을 위해 위치검지 및 통신기술에 대한 비교 $\cdot$ 검토를 진행 중에 있으며, 향후 적절한 기술을 선정하여 1차적으로 수도권에 한하여 시범적용을 수행 할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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