본 연구는 도시소공원 색채환경에 관한 연구로서 사회체육시설 영역을 중심으로 서울과 동경사례를 비교, 분석하여 색채환경 차이를 이해하고 시민건강증진을 위한 도시소공원 사회체육시설 색채계획을 수립하기 위한 자료로 활용하고자 한다. 서울과 동경에 위치한 순환선인 2호선과 야마노테선을 중심으로 인근 지하철역에 위치한 도시소공원을 선정, 분광측색기로 환경색채를 측정하였다. 서울 도시소공원 4곳, 동경의 도시소공원 4곳 총 8곳을 직접방문하여 현장조사를 실시하였으며 도시소공원의 사회체육시설물, 공원시설물, 바닥 포장면으로 구분하여 조사하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫 번째 서울과 동경의 도시소공원의 사회체육시설 영역의 환경색채는 전반적으로 Y계열(Y, YR, GY)의 색채의 분포가 높게 나타났다. Y계열 다음으로 서울의 경우 B계열(B, BG, PB), 동경은 R, P계열로 나타나 색상분포가 차이가 있는 것으로 나타났다. 두 번째, 사회체육시설물의 경우, 서울보다 동경이 다양한 색상분포를 보였고, 서울이 명도가 다소 높게 나타나 밝은 색채가 시설물에 적용되었고 동경의 경우 원색에 가까운 고채도의 색채가 적용되고 있었다. 세 번째, 공원시설물 색채는 서울과 동경이 비슷한 명도, 채도값을 나타냈고, 색상분포에서 서울은 Y계열-B계열 순으로 높게 나타나며, 동경은 Y계열-R계열 순으로 높게 나타나고 있다. 바닥포장면의 명도와 채도도 서울과 동경이 비슷하게 나타나지만 색상분포에서 차이를 보였다. 향후, 색채의 생리적, 심리적 반응에 대한 연구결과를 사회체육시설 색채에 적용하는 것이 바람직하다고 사료된다.
The Korean Institute of Technology Satellite (KITSAT-1) is the first satellite developed by the Satellite Technology Research Center and the University of Surrey. KITSAT-1 is orbiting the Earth's orbit as space debris with a 1,320 km altitude after the planned mission. Due to its relatively small size and altitude, tracking the KITSAT-1 was a difficult task. In this research, we analyzed the tracking results of KITSAT-1 for one year using the Midland Space Radar (MSR) in Texas and the Poker Flat Incoherent Scatter Radar (PFISR) in Alaska operated by LeoLabs, Inc. The tracking results were analyzed on a weekly basis for MSR and PFISR. The observation was conducted by using both stations at an average frequency of 10 times per week. The overall corrected range measurements for MSR and PFISR by LeoLabs were under 50 m and 25 m, respectively. The ionospheric delay, the dominant error source, was confirmed with the International Reference of Ionosphere-16 model and Global Navigation Satellite System data. The weekly basis orbit determination results were compared with two-line element data. The comparison results were used to confirm the orbital consistency of the estimated orbits.
본 연구에서는 도시내 보조간선도로의 역할을 하고 있는 도시철도의 운영비용을 추정할 수 있는 함수를 개발하고자 하였다. 이를 위하여 서울 지하철 1호선$\sim$8호선의 운행실적을 바탕으로 운영비용에 영향을 줄 수 있는 23개의 변수들을 추출하여 최종변수간의 인과관계 분석을 위한 회귀분석(Regression)을 활용하였다. 분석결과 총 6개의 최종변수가 선정되었으며 그 중 도시철도 운영비용함수를 설명하는 변수는 전동차보유량, 차량소유_첨두 및 역수인 것으로 나타났다. 연구 결과 도시철도의 투자우선순위나 정책 격정과정에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 비시선각 오차에 크게 영향을 받는 지상파 기반 무선측위의 정확도 개선을 위하여 근래에 제안된 무선신호 지도정합법의 성능을 실험을 통하여 검증하였다. 무선신호 지도정합법은 지상파 무선 네트워크 으로부터 다량의 익명 이동기기들로부터 무선신호를 자동적으로 무작위 채집하여 확률 통계적으로 비시선각 오차의 크기를 추정하고 보정하는 새로운 방법론이다. 무선신호 지도정합법은 이동성 관리가 필요한 어떠한 형태의 이동통신 네트워크에 적용이 가능하며 측위를 위하여 특별한 사양의 이동국 단말기와 기준국의 사양을 별도로 요구하지 하지 않으므로 향후 다양한 개형으로 전개될 ubiquitous sensor network의 고효율 측위 수단으로 전개가 가능하다. 실재 도심환경에서 획득한 CDMA 신호에 대하여 무선신호 지도정합법을 적용한 결과 비시선각 오차의 영향을 감소시키며 측위성능의 향상이 현실적으로 가능함을 확인하였다.
지하철 역사 내 계단, 통로, 그리고 에스컬레이터 등의 보행 시설물에서 발생하는 서로 다른 방향의 보행교통류간 상충은 보행자의 편의와 이동성을 감소시킨다. 또한, 각 시설물별 지체 시간과 대기 행렬의 증가를 수반함에 따라 역사의 이용효율을 저하시키게 된다. 이러한 현상은 보행교통류간의 동선이 겹치면서 발생하는 것으로 동선을 방향에 따라 적절히 분리해줄 경우 완화될 수 있다. 하지만 우선 동선 분리의 기준과 그 방법론에 대한 정립이 선행되어야 한다 할 수 있다. 본 연구에서는 계단, 통로 그리고 에스컬레이터로 분류되는 각 시설물의 입구를 기준으로 방향별 대기 행렬과 지체시간을 도출하였다. 이 때, 시설물의 보행교통류는 양방향으로 존재하므로 지체시간은 각 방향별 유입 인원에 따라 가중 평균한 값을 활용하였다. 또한 동선 분리 시스템의 운영을 최적화하기 위해 유전 알고리즘을 활용하여 보행자의 지체시간을 최소화하였다.
The gravity measurement has been conducted at 113 stations with an interval of about 1km along the national road of about 120km running from Busangdong to Pohang through Waekwan, Daegu, Youngchun and Aankang. The subsurface geology and structure along the survey line is interpreted from Bouguer anomaly by applying Fourier method and Talwani method for two dimensional body. The mean depth of Moho discontinuity is 31.4km, and the depth decreases very slowly from inner continent toward east coast. The depth of Conrad discontinuity increases from 11km at the east coastal area to 17km at the inner continental area, and especially increases rapidly in the area between Waekwan to Busangdong. The depth of basement of Kyoungsang Basin inereases from near Waekwan toward Daegu upto about 4. 8km, and increases rapidly to reach the maximum depth of about 8.5km at 8km east of Daegu. But it starts to decrease from the place of 10km west of Youngchun, and is about 7.2km at Youngchun and about 6km at 6km east of Youngchun. The depth starts to increase smoothly beyond this point, and is 7km at 15km east of Youngchun. From this point, the depth starts to decrease again, and is about 3.8km at Ankang. The depth of basement of Pohang Basin is 500m at Pohang and about 650m at 5km west of Pohang. A massive granite body which is considered to be a part of Palgongsan Granite exposed at the depth of 1. 5km at 9km west of Youngchun. Another massive granite body is situated underneath the Pohang Basin at depth of 1.5 to 2km, and sedimentary rocks of Kyoungsang Group and volcanic rocks are distributed between Pohang Basin and this granite body. Finally, Yangsan Fault is identified at about 2.5km east of Ankang.
교통조건의 개선이 지역개발을 촉진시키는 주된 요인으로 알려져 있다. 본 연구는 도시 교외지역에서 지하철 건설에 따른 상업용도 건축물의 개발효과 측정을 목적으로 하고 있다. 이 목적을 위해, 대구 교외지역에서 지하철이 도입됨에 따라 지하철역과 노선주변에 얼마나 많은 상업용도 건축물이 개발 되었는가에 대해 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 조사하였다. 분석한 결과는 첫째, 상업용도 건축물은 지하철의 개통연도에 맞추어 개발되는 경향이 강하게 나타났고, 둘째, 상업용도 건축물의 개발효과는 노선전면이 노선이면보다 크며, 토지이용도 노선전면의 밀도가 높았으며, 셋째, 역 구간별 입지적 특성에 따라 건축물의 개발특성은 달리 나타났다.
본 연구에서는 대심도 지하역사에서 화재가 발생할 시 급/배기 팬의 동작 유무에 따른 승강장에서의 열 및 연기의 거시적인 거동을 화재시뮬레이션을 통하여 분석하였다. 시뮬레이션 분석결과를 토대로 현재 설치된 급/배기 팬에 대한 제연/배연능력에 대하여 고찰하였다. 본 연구의 대상은 숭실대 입구 역사(7호선, 도시철도공사운영)이며, 숭실대 역사의 승강장은 길이 165m, 폭 23.5m, 깊이 47m 이다. 본 연구에서 전산수치해석을 위한 모델은 선로부 지하터널를 감안하여 전후 각 100m를 추가하였다. 따라서 모델링의 크기는 길이 365m, 폭23.5m, 깊이 47m 이다. 격자는 육면체 정렬격자계를 사용하였으며, 격자의 수는 대략 10,000,000 개가 사용되었다. 빠른 수치전산처리를 위하여, 병렬처리기법을 적용하였다. 본 전산수치해석에 사용된 CPU자원에 Intel 3.0GHZ Dual CPU 6개(core 12개)가 사용되었다.
Purpose: The purpose of this study is to compare machine learning models for anomaly detection of mechanical facility equipment and suggest an anomaly detection system for mechanical facility equipment in subway stations. It helps to predict failures and plan the maintenance of facility. Ultimately it aims to improve the quality of facility equipment. Methods: The data collected from Daejeon Metropolitan Rapid Transit Corporation was used in this experiment. The experiment was performed using Python, Scikit-learn, tensorflow 2.0 for preprocessing and machine learning. Also it was conducted in two failure states of the equipment. We compared and analyzed five unsupervised machine learning models focused on model Long Short-Term Memory Variational Autoencoder(LSTM-VAE). Results: In both experiments, change in vibration and current data was observed when there is a defect. When the rotating body failure was happened, the magnitude of vibration has increased but current has decreased. In situation of axis alignment failure, both of vibration and current have increased. In addition, model LSTM-VAE showed superior accuracy than the other four base-line models. Conclusion: According to the results, model LSTM-VAE showed outstanding performance with more than 97% of accuracy in the experiments. Thus, the quality of mechanical facility equipment will be improved if the proposed anomaly detection system is established with this model used.
교통카드기반 도시철도네트워크에서 역사환승은 중간환승역이 아닌 출발역과 도착역의 노드에서 발생하는 환승보행이동을 의미한다. 철도네트워크에서 최적의 경로를 탐색하기 위해서는 차내통행시간 이외에 환승보행이동에 대한 페널티를 반영하는 방안이 요구된다. 그러나 기존 링크표지기반 경로탐색기법은 링크와 링크의 사이에서 나타나는 환승페널티가 인식되도록 설계되었다. 따라서 출발역과 도착역에서 나타나는 역사환승페널티를 반영하지 못하는 한계가 발생한다. 역사환승페널티를 반영하기 위해 가상링크를 도입하여 네트워크를 확장하는 방안이 있으나 링크표지기반알고리즘을 효과적으로 유지하지 못하는 단점이 발생된다. 본 연구는 역사환승페널티를 반영하기 위하여 네트워크확장없이 최적경로를 탐색하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 단말기ID와 링크의 노선을 비교하여 노선환승페널티를 직접 적용하는 방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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