수도권에는 1일 약 2000만 건의 대중교통카드 전수자료가 생성되고 있으며, 이 자료를 이용하여 시설운영 및 정책방안을 개선하고 도출하려는 시도가 다양해지고 있다. 본 연구는 교통카드에서 생성되는 동적인 수요변화의 예측 가능성을 모형화하는 시도로서 동적 통행수요배정모형을 구축하는 것이 목적이다. 버스의 경우 승객 이동상황이 카드태그(tag)를 통해 비교적 정확하게 파악되므로, 본 연구에서는 버스를 제외한 수도권 도시철도에 대해, 7개 운송기관이 운영하는 노선을 대상으로 적용되는 모형 및 알고리즘을 구축하였다. 구축된 모형은 교통카드자료의 Big Data 속성에 적합하게 연속 시간형 모형으로 구축되었으며, 승객의 경로선택행태를 효과적으로 나타내기 위하여 환승 횟수 증가에 따른 인지파라메타를 구성하였다. 수도권 도시철도 약 800만 쌍에 대하여 모델링한 결과, 연속형 시간기반 모형의 장점이 반영되어 어떤 시간 시점에서도 동적 수요를 분석할 수 있는 특성을 파악하였다. 특히 기존 철도운영기관의 목측조사자료와 비교한 혼잡도 변화를 파악할 때, 모형에서 도출된 혼잡도와 운영기관이 제시한 혼잡도 간에 유사한 추세를 보이고 있어 높은 신뢰도를 보여주고 있다. 본 연구는 철도기관에 한정한 모형으로 향후, 버스-도시철도와 통합된 모형체계 구축과 같은 연구가 필요할 것으로 파악된다.
A magnetically levitated vehicle (Maglev) system is under commercialization as a new transportation system in Korea. The Maglev is operated by an unmanned automatic control system. Therefore, the plan of train operation should be carefully established and validated in advance. In general, when making a train operation plan, statistically predicted traffic data is used. However, a traffic wave often occurs in real train service, and demand-driven simulation technology is required to review a train operation plan and service quality considering traffic waves. We propose a method and model to simulate Maglev operation considering continuous demand changes. For this purpose, we employed a discrete event model that is suitable for modeling the behavior of railway passenger transportation. We modeled the system hierarchically using discrete event system specification (DEVS) formalism. In addition, through implementation and an experiment using the DEVSim++ simulation environment, we tested the feasibility of the proposed model. Our experimental results also verified that our demand-driven simulation technology can be used for a priori review of train operation plans and strategies.
A virtual prototyping seeks to virtual environment where the development of vehicle models can be flecible as well as rapid and the experiments can be executed effectively concerning kinematics, controls, and behavior aspects of the models. This paper explains a virtual environment used for virtual prototyping of a vehicle. Ut has been developed using the dVISE environment thar provides actions, events, sounds, and light features. A vehicle model including detailed informations about a real-size vehicle. A human model is introduced for odjective visual evaluations of the developed, and then results are illustrated in order to demonstrate the applicability of developed models.
A multi body simulation (MBS) model is developed for predicting the impact harshness of the vehicle. Impact harshness is the vehicle performance to evaluate the impulsive vibration behavior during driving over an obstacle of the road. Thus, the approach is simulated on the time domain for considering the transient behavior of the vehicle. The validity of vehicle component modeling of bushes, dampers and structure flexibilities is verified. The simulations are compared with the test results in both of vertical and longitudinal directions. In particular, the vertical vibration of the vehicle is significantly affected by the body flexibility. Through the sensitivity analysis, main factors for the impact harshness performance are investigated.
Recently, the safety in vehicle also has become a hot topic as self-driving car is developed. In passive safety systems such as airbags and seat belts, the system is being changed into an active system that actively grasps the status and behavior of the passengers including the driver to mitigate the risk. Furthermore, it is expected that it will be possible to provide customized services such as seat deformation, air conditioning operation and D.W.D (Distraction While Driving) warning suitable for the passenger by using occupant information. In this paper, we propose robust vehicle occupant detection algorithm based on RGB-Depth-Thermal camera for obtaining the passengers information. The RGB-Depth-Thermal camera sensor system was configured to be robust against various environment. Also, one of the deep learning algorithms, OpenPose, was used for occupant detection. This algorithm is advantageous not only for RGB image but also for thermal image even using existing learned model. The algorithm will be supplemented to acquire high level information such as passenger attitude detection and face recognition mentioned in the introduction and provide customized active convenience service.
본 논문에서는 운전자의 주의산만을 유발하는 운전자, 탑승자의 동작을 분석하고 핸드폰과 관련된 운전자의 행동 10가지를 인식하였다. 먼저 주의산만을 유발하는 동작을 환경 및 요인으로 분류하고 관련 최근 논문을 분석하였다. 분석된 논문을 기반으로 주의산만을 유발하는 주요 원인인 핸드폰과 관련된 10가지 운전자의 행동을 인식하였다. 약 10만 개의 이미지 데이터를 기반으로 실험을 진행하였다. SURF를 통해 특징을 추출하고 3가지 모델(CNN, ResNet-101, 개선된 ResNet-101)로 실험하였다. 개선된 ResNet-101 모델은 CNN보다 학습 오류와 검증 오류가 8.2배, 44.6배가량 줄어들었으며 평균적인 정밀도와 f1-score는 0.98로 높은 수준을 유지하였다. 또한 CAM(class activation maps)을 활용하여 딥러닝 모델이 운전자의 주의 분산 행동을 판단할 때, 핸드폰 객체와 위치를 결정적 원인으로 활용했는지 검토하였다.
The adequate design of a passenger car braking system, which is directly related to the safety of a car, is very important since the safety is an essential design parameter of a car to keep men and car from the damage. The thermal behaviors of the ventilated disk has been investigated based on the air cooling effects during repeat braking operations. In this study, the thermal behavior of ventilated disk brake system was investigated by numerical method. The 3-Dimensional unsteady model was simulated by using a general purpose software package “FLUENT” to obtain the temperature distributions of disk and pad. The model includes the more realistic braking method, which repeats braking and release. The effects of aspect ratio of ventilated hole on the heat dissipation was investigated.
The most complicated and difficult area in the simulation of evacuation process is the area of human behavior. However, it is generally very difficult to understand and quantify human behaviors since the factors involved vary significantly according to the types of accidents and the environment. The walking speed of passenger is especially affected by dynamic effect and list due to damage and ship motion in wave. There are various methods to get the useful data for evacuation simulation. The onboard experimental approach is one of the strongest method. This paper discusses the onboard experimental results of human mobility of passengers in evacuation from ship. To realize ship trim and heel due to maritime casuality, the passage model for experiment is made. The experiment was carried out at dynamic and static condition respectively using the ship with passage model. The result was evaluated and it will be reflected in evacuation simulation tool.
로짓모형은 선택대안에 대한 확률 계산이 용이하고, 설명변수의 파라메타 추정이 용이하기 때문에 교통 수단 선택모형으로 널리 쓰여지고 있다. 그러나 이러한 로짓모형은 수단선택 효용함수의 오차항 분포가 선택 대안간에 독립적이고, 그 분산이 동일하다는(IID:Independent and Identically Distributed)가정을 내포한다. 본 연구는 수단선택 효용오차의 분산이 수단간에 동일하다는 가정을 완화시키는 이분산 로짓모형 추정에 관한 연구이다. 수단선택 효용오차항의 동분산성을 극복함으로써 보다 현실적인 통행자의 수단선택행태를 반영하는 로짓모형을 추정하는데 본 연구의 목적이 있다. 이를 위해 로짓모형 오차항의 분산과 직접적인 관련이 있는 규모인자(scale factor)를 도입하였다. 이는 대중 교통과 승용차의 통행시간차이에 따른 이분산성을 고려하도록 정의되었으며, 이를 통행시간 파라메타 추정에 활용하였다. 본 연구에서 개발된 이분산 로짓모형의 추정 결과. 통행자의 통행시간이 증가하면서 대중교통수단과 승용차의 통행시간차이가 동일하더라도 통행자의 대중교통 수단선택확률이 차이를 보임으로 현실적인 통행자의 수단선택 행태를 반영하는 것으로 판명되었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권1호
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pp.183-192
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2012
본연구는 KTX의 단기수요예측 방향을 설정하기 위한 통행행태 분석이 목적이다. 분석결과는 첫째, 이상치 판단기준은 통행량 표준편차의 2배가 적정한 것으로 판단된다. 둘째, ANOVA 분석을 이용하여 요일별 통행량의 동질여부를 분석한 결과 주중(월~목)과 주말(금~일)로 구분되었다. 셋째, 통행빈도, 통행량균, 통행거리를 이용하여 철도역간 O/D에 대해 군집분석을 시행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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