Today travel demand in the City of Pusan is increasing with the wide scope of activity and the better living circumstances as a big city with a population of about 4 million. Also, the transportation problem of Pusan city becomes one of the severest urban problems with travel demand increasing in spite of the continuous expansion of the transportation facilities. The purpose in this study is to find the travel characteristics on the arterial under the study, construct the optimal Transportation System Management(TSM) which could increase the travel capacity of the arterial based upon the optimal travel systems constructed. Thus, it was concluded that more emphasis should be of the automobiles into the Downtown areas, increase the travel capacity of the arterial through Mass Transportation System(MTS) including the HOV lanes or the Bus Exclusive Lanes instead.
가시아메바 속(Accnthamoeba spp.)의 DNA 염기 구성 정보와 관계없이 임의의 10개의 엽기로 구성된 프라이머를 사용하여 random amplified polymorphic DNA-polymerase chain reaction(RAPD-PCR)에 의해 게놈 상의 DNA를 무작위로 증폭하여 확인된 표지자로써 한국 분리주 및 외국 분리주와 기존의 알려진 4개 가시아메바 종간의 유전적 근연관계 분석을 통해서 4개 한국 분리주의 분류상의 성상을 규명하였다. 본 연구에서 A. culbertsoni, A. hokchetti, A. triangularis, A. pokphrwc와 한국 분리주인 YM-2 YM-3, YM-4 YM-5 그리고 외국 분리주인 HOV의 게놈 DNA는 18 종류의 프라이머에 의하여 다양한 양상의 증폭산물을 보였으며 그 중 9개 프라이머는 한국 분리쿠간에도 특이성을 보이는 RAPD 표지자를 제공하였다. 총 18개의 프라이머에 대한 증폭 산물을 대상으로 각 시료의 유사도를 조사한 결과, A. culbertsoni는 A. hakhetti, A. triangularis, A. polyphuga와 유사도가 각각 0.300, 0.308, 0.313이었고, A hqkchetti와 A. triangularis간의 유사도는 0.838이었다. 한국 분리주 YM-2, -3, -4 간의 평균 유사도는 0.959이었고, YM-2, -3, -4 와 A. hotchetti, A. triangularis 간의 평균 유사도는 0.832이었다. 한국 분리주 YM-5는 YM-2, -3 -4 간의 비교에서 평균 0.237의 유사도를 보인 반면, A. culbersoni와 유사도 0.857을 보여, 다른 한국 분리주보다 A. culbertsoni와 유전적으로 유사함을 알 수 있었다. UPGMA법에 의한 유전적 근 연관계 분석 결과 phonogram 강에 두개의 분지군이 존재하는데, A. hakchetti, A. triangularis 및 3개 한국 분리주(YM-2, -3 -4)가 하나의 분지군을, A. cuzburtsoni, A. polyphaga HOV주, 및 YM-5가 따른 분지군을 형성하는 것으로 나타났다 게놈 DNA 상의 변이에 근거하여 볼 때, YM-5 주늘 유전적으로 A. culbertsoni와 거의 유사한 분리주이며 한국 분리주는 최소 2종 이상의 가시아메바로 분류할 수 있다고 사료된다.
재차인원의 파악은 HOV 차로 및 HOT 차로 정책의 효과 분석뿐만 아니라, 램프미터링, 공공주차장 운영 등 다양한 부분에 대한 핵심적 입력변수이다. 재차인원에 대한 조사 방법과 TCS (Toll Collection System) 자료를 이용한 O/D 구축방법은 개별적으로 기존 연구에서 많이 수행되어 왔지만, TCS 자료를 이용한 재차인원별 O/D 구축에 대한 연구는 전무한 실정이다. 본 연구는 재차인원 정보가 추가된 TCS 자료를 조사하여 수단별 O/D를 산출하는 과정을 자료조사부터 구축과정에 대한 제반 방법론으로 제시하였다. 특정 영업소(서울 영업소) 진출 방향에 대하여 특정일에 오전 첨두, 오후 비첨두, 오후 첨두, 심야 각 2시간씩 승용차, 버스, 트럭으로 구분된 차량에 대하여 재차인원 조사(노측 조사)를 실시한 후 톨부스, 차종, 도착시간을 기준으로 매칭과정을 거쳐 해당 날짜의 TCS 자료에 재차인원 정보를 추가하여 재차인원별 O/D를 구축하였다. 한 예로써 구축 결과 오전 첨두시 서울로 향하는 나홀로 차량이 약 60%에 이르는 것으로 나타났다. 이러한 방법론은 TCS 자료를 이용한 특정 O/D 구축 방법론과 연계할 경우, 전국 센트로이드간 재차인원별 O/D 산출도 가능할 것으로 판단되며 재차인원 정보를 요구하는 교통정책의 수립에 활용되어 질 수 있을 것으로 판단된다.
A formulation of dynamic traffic assignment between multiple origins and single destination was first introduced in 1987 by Merchant and Nemhauser, and then expanded for multiple destination in the late 1980's (Carey, 1987). Based on behavioral choice theory which provides proper demand elasticities with respect to changes in policy variables, traffic phenomena can be analysed more realistically, especially in peak periods. However, algorithms for these models are not well developed so far(working with only small toy network) and solutions of these models are not unique. In this paper, a new model is developed which keeps the simplicity of static models, but provides the sensitivity of dynamic models with changes of O-D flows over time. It can be viewed as a joint departure time and route choice model, in the given time periods(6-7, 7-8, 8-9 and 9-10 am). Standard multinomial logit model has been used for simulating the choice behavior of destination, mode, route and departure time within a framework of the incremental network assignment model. The model developed is workable in a PC 386 with 175 traffic zones and 3581 links of Seoul and tested for evaluating the exclusive use of Namsan tunnel for HOV and the left-turn prohibition. Model's performance results and their statistical significance are also presented.
At present electrical and electronic technologies is rapidly improved, and they have formed their market widely. New technologies such as traffic signal system, navigation system and unmanned vehicle are connected with transportation field. Among these advanced technologies, the Image Processing Technology has been used for the astro-navigation, medicine, military field and so forth. Recently The Image Processing Technologies are widely applied to traffic enforcement system for signal, speed limit and HOV lane. In this study we developed the advanced enforcement system for over limit(overweight)vehicles using Image Processing System.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제11권1호
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pp.448-461
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2019
Changes in gravity and buoyancy of a Full Ocean Depth Autonomous Underwater Vehicle (FOD-AUV) during its descending and ascending process must be considered very carefully compared with a Human Occupied Vehicle (HOV) or a Remotely Pperated Vehicle (ROV) whose activities rely on human decision. We firstly designed a two-step weight dropping pattern to achieve a high descending and ascending efficiency and a gravity-buoyancy balance at designed depth. The static equations showed that gravity acceleration, seawater density and displacement are three key aspects affecting the balance. Secondly, we try our best to analysis the gravity and buoyancy changing according to the previous known scientific information, such as anomaly of gravity acceleration, changing of seawater states. Finally, we drew conclusion that gravity changes little (no more than 0.1kgf, it is impossible to give a accurate value). A density-depth relationship at the Challenger Deep was acquired and the displacement changing of the FOD-AUV was calculated preciously.
현재 국내외 여러 국가에서 한 가정의 차량의 수요가 증가하여 차량의 탑승 인원은 적어지고 도로의 차량 수는 증가하고 있는 추세이다. 이에 따른 문제점인 교통 체증을 해결하기 위해 이용 가능한 다인승 전용차로 제도가 시행되고 있다. 이 제도는 경찰들이 빠르게 움직이는 차량을 직접 눈으로 감시하여 불법 차량을 단속하는 실정이며, 이는 정확성이 낮고 사고의 위험성을 동반된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 도로 현장의 영상을 이용한 딥러닝 객체 인식 기술을 적용한다면 앞서 말한 문제점들이 해결될 것이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 딥러닝 모델의 성능을 비교·분석하여, 영상을 통해 실시간 차량 탑승 인원을 파악할 수 있는 딥러닝 모델을 선정하고 객체 인식 모델의 문제점을 보완한 차량 탑승 인원 감지 알고리즘을 제안한다.
세계 자동차 기술의 발전과 시장 규모의 확대로 차량 수요가 증가하고 있으며 이로 인해 차량탑승 인원은 감소하고 도로의 차량 수는 증가하는 추세이다. 이는 교통체증의 원인이 되며 이러한 문제를 해결하기 위해 다인승 전용차로 제도를 시행하고 있으나 불법 이용 차량은 계속 증가하고 있다. 이러한 불법 행위를 단속하기 위한 다양한 기술이 연구되고 있다. 기존에 개발된 시스템은 트리거 장비를 이용하여 차량을 인식하고 적외선 카메라를 통해 차량을 촬영하여 차량 탑승 인원을 감지한다. 본 논문에서는 기존 시스템 적용된 트리거 장비를 이용하지 않고 딥러닝 모델 기술을 적용한 차량탑승 인원탐지 시스템을 제안한다. 제안된 기술은 영상 내에 트리거를 설정하여 차량을 탐지하고 딥러닝 객체 인식모델을 적용하여 실시간 탑승 인원을 감지하는 시스템을 제안한다.
본 연구에서는 고속도로 버스전용차로 단속시스템을 개발하여 현장 성능평가를 수행하였다. 영동고속도로 마성터널 입구 버스전용차로에서 조사한 결과, 버스전용차로를 위반하는 차량의 비율이 99%에 달하는 것으로 조사되었다. 하지만 현재의 경찰관에 의한 인력식 단속은 단속율도 낮고 불필요한 안전문제 및 지체를 발생시킨다. 고속도로 버스전용차로는 6인 이상 탑승한 9인승 이상 승합차도 통행이 가능하기 때문에 승합차량의 승차인원을 검지하는 기술개발이 필요하다. 조도에 관계없는 승차인원 검지를 위해 적외선 카메라를 사용하였고 짧은 차두시간을 감안한 신속한 영상처리 기법으로 YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 사용하였다. 개발시스템 성능 검증을 위해 테스트베드 및 실 현장 평가를 실시한 결과, 테스트베드와 실 현장에서 각각 7%, 8% 오차를 나타내 만족할 만한 성능을 보였다. 본 연구 결과물을 현장에 적용할 경우 고속도로 버스전용차로 운영 효율화 및 단속에 따른 불필요한 지체를 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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