최근 정보통신기술의 발달로 다양한 통행 정보 수집이 용이해지면서, 신규 교통정보 생성에 대한 연구가 주목받고 있다. 그 중 수요 및 교통량에 대한 추정 및 예측은 교통 운영에 필수적인 주요 지표 중 하나로, 특정 지점 혹은 구간의 통행 패턴이 반복됨을 전제로 한다. 기존에는 이러한 통행 규칙성을 증명하기 위해 설문 방식을 사용하였으나, 해당 방식은 높은 비용과 응답자 기억에 의존하는 응답으로 높은 정확도를 확보하기에는 한계가 있었다. 최근 ETC시스템, 스마트카드 등의 방법으로 통행데이터 수집이 용이해지면서, 다양한 시각에서 통행 규칙성을 규명하고자 하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 대구광역시의 대규모 경로형 데이터를 분석하여 개별통행자가 여러 날에 걸쳐 공간적으로 유사한 통행사슬을 형성하는 것을 확인하였다. 이를 위하여 공간적 통행 유사성을 새롭게 정의하며, 서열정렬 알고리즘인 Dynamic Time Warping을 이용하여 일별 통행사슬 간 공간적 차이를 산정한다. 또한 산출된 공간적 통행 규칙성을 통해 고정적 교통수요 추정의 지표 및 교통서비스로의 활용방안을 논 하고자 한다.
본 연구에서는 통행시간과 점유율의 융합 정보를 이용하는 새로운 실시간 신호제어 알고리즘을 제시하였다. 교통정보시스템의 통행시간 정보를 신호운영에 적용하였으며, 통행시간으로 부터 산정한 포화도를 신호제어에 이용하기 위한 프로세스를 개발하였다. 결정적 지체모형을 이용해 통행시간으로부터 대기행렬 길이를 생성하고, 대기행렬 길이를 다시 포화도로 변환하는 과정이 적용되었다. 또한 통행시간 기반 포화도와 루프검지기 포화도를 융합해 신호시간이 산정되도록 하였다. 신호제어 알고리즘의 효과평가를 위해 미시적 시뮬레이션 분석을 시행하였으며, 과포화 상태에서 기존 루프검지기 기반 실시간 신호제어 대비 최대 27%의 지체 감소 효과를 확인하였다. 또한 과포화 및 검지기 고장상황에 대한 효과적이고, 유용한 대응이 가능함을 확인하였다. 본 연구에서는 교통신호제어시스템과 교통정보시스템의 교통정보 통합이용 방안을 제시하였다는데 의의가 있겠다.
본 논문은 제주 택시 텔레매틱스 시스템의 운영과정에서 축적되고 있는 각 택시들의 이동이력 데이터를 기반으로 관심구간의 통행속도에 관련된 필드들을 효율적으로 추출하는 기법을 설계하고 구현한다. 구현된 인터페이스는 도로네트워크 상에서 관심구간의 양끝점을 입력받아 $A^*$ 알고리즘을 수행하여 경로상에 포함된 각 링크를 결정한 후 해당 링크 아이디를 포함하는 질의문의 스켈리튼을 생성한다. 이 질의문을 수정하여 관심구간의 속도 레코드수, 속도 평균, 승객탑승시의 속도, 요일별 시간대별 평균 속도 등 다양한 정보를 체계적으로 검색할 수 있다. 제주시 연삼로 구간에 대한 시험적 검색 결과는 승객이 탑승한 경우 전체 경우 보다 $30{\sim}50%$ 정도의 보고수, $2{\sim}4$ kmh 빠른 통행 속도 등을 보이고 있으며 시간대별 통계는 요일별 통행속도 패턴의 변화를 정량화하고 있다.
전통적으로 동적 교통망 모형들은 실시간 교통운영 문제를 위한 도구로 인식되어 왔다. 이와 같은 모형들을 활용하는 방안 중 하나는 예측통행시간을 생성하는 것이다. 예측통행시간 정보는 통행자들이 혼잡한 지역에서 덜 혼잡한 지역으로 경로를 전환할 수 있도록 해 주는데 이는 교통망의 용량을 효과적으로 활용하게 한다. 이러한 접근 방법은 돌발상황이 발생했을 때 매우 효과적일 것으로 예상된다. 이 때 고려해야 할 사항은 통행시간정보가 미래 통행여건 자체에 영향을 준다는 점이다. 이로 인해 예기치 못한 과잉반응(over-reaction)을 야기할 수 있으며 예측정보의 신뢰도를 떨어뜨리는 요인으로 작용할 수도 있다. 본 연구에서는 돌발상황 발생 시를 대상으로 교통망 차원의 통행시간 예측모형을 제시한다. 이 모형에서는 모든 운전자가 개인 차내 단말기를 통해 상세한 교통정보를 이용할 수 있으며 이러한 정보를 바탕으로 경로선택에 관한 의사결정을 할 수 있다고 가정하였다. 경로기반(route-based)의 확률론적 변등부등식(stochastic variational inequality)을 통행시간예측의 기본모형으로 사용하였으며 운전자의 경로전환의사를 반영하기 위해 경로전환함수를 적용하였다. 컴퓨터 프로그램과 간단한 교통망 분석을 통해 제안된 모형의 특성을 살펴보았다.
실시간 교통자료 수집 기술의 혁신을 위해 유비퀴터스 환경기반의 교통정보시스템을 구성하는 인프라(RSE)의 적정 설치간격을 설정하는 방법론을 연구하였다. 적정설치간격을 도출하기 위해 연속류 교통상황 모니터링에 효과적으로 사용될 수 있는 구간통행시간을 평가척도로 설정하고, 인프라(RSE)의 통신반경 내에 위치하는 개별차량의 주행자료에서 속도자료를 추출하여 구간통행시간을 산출하였다. 교통상황에 따른 생성정보의 정확도와 적정 설치간격을 분석하기 위해 정상교통류와 교통사고로 인한 혼잡교통류 상황을 설정하여 개별차량 주행궤적을 수집하였다. RSE 설치간격, MPR(Market Penetration Rate), Time window를 주요변수로 정의하고 산출된 구간통행시간의 정확도를 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)를 이용하여 평가하였다. 인프라(RSE) 설치간격 값은 1km에서 0.5km씩 증가시키면서 2.5km까지 적용하였다. 구간통행시간의 평가결과 2.5km의 간격으로 인프라(RSE)를 설치할 때 생성된 구간정보의 정확도가 급격히 감소되었다. 분석결과의 통계적 유의성을 평가하기 위해 분산분석을 수행하였다. 적정수준의 정확도가 확보된 구간정보의 생성이 가능하면서 인프라(RSE)를 최대간격으로 설치하기 위한 RSE 적정간격 설치방법론을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 RSE의 적정설치간격 도출 방법론은 향후 차세대 교통수집체계인 유비퀴터스 환경기반 교통정보시스템의 요구사항 수립을 위해 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.
화물의 흐름은 물류시설 투자 및 물류관련 정책 수립에 필요한 핵심적인 기초자료이다. 국가승인통계인 화물자동차의 기종점 통행량은 분석의 공간적 해상도가 시군구 단위로 집계되고 있다. 이는 물류시설 방문 및 이용에 관한 상세한 정보로 활용하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 화물차의 이동 정보를 분석함에 있어 공간적 해상도를 시설단위로 식별 추출할 수 있는 방법론을 트립체인 정보를 활용하여 개발하고자 하였다. 먼저, DTG를 활용하여 개별 화물차량의 방문지 위치정보를 식별하고, 화물차의 통행 순서정보를 이용하여 화물차량의 방문한 공간적 범위를 H3 기반의 폴리곤으로 생성하였다. 생성된 트립체인 폴리곤 간의 연계성을 전국 단위로 분석함으로 폴리곤의 H3 해상도를 결정하였으며, 최적의 해상도를 동적으로 도출하기 위한 파라미터의 결정 알고리즘을 개발하였다. 전국을 대상으로 실증하여 폴리곤을 생성하고 최적 해상도 결정 결과 공간 적합도는 81.26% 수준으로 확보되고 오차율은 14.8% 수준으로 검증되었다. 본 연구에서 개발한 방법론으로 화물차량의 통행체인 특성과 방문 시설의 특성에 따라 군집화함으로 물류 거점을 기준으로 화물의 특성을 파악할 수 있는 기반을 마련하였다.
본 논문은 기존에 제대로 다루지 못한 대중교통 통행자의 확률적 속성과 이질적 특성을 고려한 다계층 확률적 사용자균형 통행배정모형을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 기존 대중교통 통행배정모형은 통행자의 특성이 모두 동일하다고 가정하기 때문에 현실적인 결과를 도출하는데 한계를 갖고 있다. 예를 들어 대중교통에 대한 정보를 제공받는 그룹과 그렇지 못한 그룹이 존재하는 경우, 이들 간에는 분명히 통행패턴에 차이가 있음에도 불구하고 이를 정확히 표현하는데 어려움이 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위해 통행자의 확률적 속성과 이질적 특성을 반영한 알고리즘을 개발하였다. 통행자간 인지비용의 차이는 확률적 통행배정으로 구현되었으며, 그룹간의 이질성은 다계층 통행배정모형으로 구현하여 현실성 있는 대중교통 분석결과를 도출해 내도록 하였다. 모형구축에 있어 각 계층의 통행량에 영향을 받는 통행비용함수를 구축하였고, 기존 로짓모형의 단점으로 나타난 비관련대안의 독립성 (IIA) 문제를 해결하기위해 C-로짓모형을 적용하였다. 연구결과 계층별 / 경로별로 배정통행량 및 동등경로통행시간에 뚜렷한 차이를 보이고 있으며, 확률적 사용자균형 상태에 이르렀다. 또한 수렴속도도 빠르게 나타났으며, 반복횟수가 증가함에 따라 확률적 사용자 균형에 좀 더 가까워지고 각 계층별 / 경로별로 수렴함을 확인 할 수 있었다. 본 연구의 알고리즘은 향후 통행목적별 OD자료와 대중교통 승객의 이질적 속성 파라미터를 다양하게 적용해 봄으로써 대중교통정책의 평가도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.민원을 고려한 노선대안 선정이 이루어진다면, 철도사업 뿐만 아니라 여러 공공사업을 시행함에 있어 정부와 시민 그리고 지방단체의 합의를 통한 원활하고 효율적인 사업진행이 이루어 질 수 있을 것으로 기대된다.$Gal^3Man_4$를 첨가후 측정한 결과 $Gal^3Man_4$이 첨가되지 않은 MRS broth에 비해 생육촉진 활성을 보였다. 특히 B. longum에 대해서는 $Gal^3Man_4$를 dextrose대체 탄소원으로 처리시 10배의 생육활성이 증가하였다.charide와 thiourea, phenylthiourea의 반응혼합물의 항산화력은 AsA에 미치지는 못하였다. ${\beta}-1,4-Mannobiose$와 thiourea, phenylthiourea의 반응혼합물이 강한 전자공여능을 나타내고 있고, $Gal^3Man_4$와 phenylthiourea의 반응혼합물 및 D.P 7의 galactosyl manooligosaccharide와 phenylthiourea와의 반응혼합물이 전자공여능을 나타내고 있다.가하였으므로 혈청 내 ALT 함량도 따라 증가할 것으로 추정되었으며 이에 대한 연근 추출물 경구 투여가 간 조직을 보호할 수 있는지를 확인하기 위해 분리한 혈청으로부터 ALT 함량을 측정한 결과 대조군에 비하여 유의한 감소를 나타내었다. 또한 연근 추출물이 혈청 내 지질 과산화물의 생성을 억제할 수 있다면 질병의 예방과 치료에 효과적일 것으로 추정할 수
본 논문에서는 교통정보 수집용 영상검지기를 위한 실제 교차로 상황에 잘 맞는 배경영상 생성 방법을 제안한다. 교차로 특성상 진행중인 차량 및 신호 대기중인 차량 등 여러 가지 통행패턴이 있을 수 있는데 차량의 움직임 정보를 추출하기 위해 장면차이 방법을 사용한다. 영상열내 차량의 움직임을 관찰하여 배경영상의 생성 과정에 선택적으로 부분 영역을 반영함으로써 보다 좋은 초기 배경영상을 얻을 수 있다. 기존 방법으로 해결하지 못하는 복잡한 상황하에서의 좋은 초기 배경영상을 생성하므로, 차량으로 탐지되지 않는 영상의 부분영역만을 배경생성 과정에 참여시키는 기존의 배경생성 방법에 이 방법을 사용할 경우, 복잡한 상황에서도 견고하게 차량 탐지를 할 수 있는 배경영상을 생성할 수 있다.
본 연구에서는 도시부 도로의 다양한 자료를 수집하여 통행속도 변화에 대한 영향을 분석하였고, 이와 같은 빅데이터를 활용하여 GRU 기반의 단기 통행속도 예측 모형을 개발하였다. 그리고 Baseline 모형과 이중지수평활 모형을 비교 모형으로 선정하여 RMSE 지표로 예측 오차를 평가하였다. 모형 평가 결과, Baseline 모형과 이중지수평활 모형의 RMSE는 평균 7.46, 5.94값으로 각각 산출되었다. 그리고 GRU 모형으로 예측한 평균 RMSE는 5.08 값이 산출되었다. 15개 링크별로 편차가 있지만, 대부분의 경우 GRU 모형의 오차가 최소의 값을 나타내었고, 추가적인 산점도 분석 결과도 동일한 결과를 제시하였다. 이러한 결과로부터 도시부 도로의 통행속도 정보 생성 과정에서 GRU 기반의 예측 모형 적용 시 예측 오차를 감소시키고 모형 적용 속도의 개선을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 운전자 입장에서 원하는 고속도로 다구간의 통행시간을 예측하는 모형을 구축하였다. 현재 지점검지기를 통해 생성되는 예상통행시간 정보는 장거리 통행시 발생되는 시간처짐현상을 반영하지 못하고 있다. 이로 인하여 도로이용자들의 신뢰가 떨어져. 전체적인 ATIS의 효과를 거두지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 시간처짐 현상과 영업소 지체를 반영한 고속도로 다구간의 통행시간예측을 위하여, 한국도로공사에서 운영중인 검지기의 교통량 자료와 TCS자료를 사용하였다. 또한 실제 시스템에의 적용을 위해 이상치가 섞여 있는 자료를 유지하였다. 예측에 사용된 모형은 3개의 입력유니트와 2개의 출력유니트를 가지는 선행신경망의 형태로 구성하였으며, 학습방법은 역전파법을 이용하였다. 또한 학습속도와 예측력에 영향을 주는 학습계수, 은닉층의 유니트수, 반복 횟수에 따라 12개의 대안을 구성하여 예측결과를 토대로 최적대안을 모형으로 채택하였다. 이러한 본 연구의 자료특성에 의해 원하는 구간까지의 통행시간을 구할 수가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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