최근 교통 물류 분야에서도 유비쿼터스 환경의 정보수집체계 및 이를 응용한 서비스 개발의 필요성이 매년 높아지고 있다. 프로브 차량과 무선통신기술을 활용한 교통정보 수집체계는 그 대표적인 사례로 차량의 기종점 자료를 이용하여 시간대별 OD를 산정하는 것이 가능하다. 그러나 프로브 차량 정보를 활용하여 산정된 OD는 시간적 공간적으로 변동되는 표본OD이기 때문에 이를 정적OD로 전환하기 위해서는 수집정보를 집적하여 적정 표본율을 산정하고, 표본OD를 전수화하는 과정이 필요하다. 본 연구는 제주시를 대상으로 수집된 실제 데이터를 표본OD 산정 및 전수화 알고리즘에 적용하여 표본OD를 산정하고 이를 전수화하였다. 각 링크별 관측교통량과 배분교통량과의 오차를 비교 검토한 결과 링크별 관측교통량 과 배분교통량의 평균 오차율은 22.9%, 상 하위 10%의 이상 자료를 제거한 후의 평균 오차율은 17.6%로 각각 나타났다. 본 연구는 기존OD가 존재하지 않는 지역에서 프로브 차량의 경로정보를 활용하여 정적OD를 산정하였다는 점과 적정 오차율 내 수렴을 위한 적정 표본율을 제시하였다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.
기종점자료(Origin-Destination 자료: 이하 OD)는 교통수요예측에 있어 필수적인 정보로서 이를 실제조사하거나 또는 추정하기 위하여 수많은 기법들이 활용되었다. 기존의 OD 추정기법은 일정한 가구 표본을 추출하여 이를 전수화하는 것이 일반적이었으나, 정확도의 문제점을 내포하고 있었다. 이를 보완하기 위하여 링크 교통량, 표본링크이용비 등의 추가 정보를 활용하여 OD를 추정하는 연구들이 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구는 프로브 차량자료에서 수집된 정보를 추가 정보로 활용하여 OD를 추정하는 연구로 시 공간적으로 변동하는 적정 표본율을 찾아내는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 각 링크의 교통량 오차율을 목적함수로 설정하였으며, 가상 네트워크에 대한 사례분석 결과 전수화된 OD와 실제OD 간의 MAE는 약 5.28%로 나타났다. 유비퀴터스 환경 하에서 획득된 다양한 실시간 정보는 본 연구에서 제시된 방법에 의해 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 이와 관련한 연구의 한계와 향후 과제를 제시하였다.
현재 이용되는 모든 동적 통행배정모형들은 출발시간을 기준으로 기종점간의 통행량을 정의하고 있다. 하지만, 동적 OD가 출발시간을 통행수요의 동적 기준점으로 이용하는 것은 동적 통행배정 모형의 계산상 편의를 위한 것이다. 즉, 통행이 활동참여를 위해 발생하고 종료된다는 것을 고려하면 이러한 출발시간 기준 기종점표는 모든 종류의 통행들에 적용될 수는 없다. 예를 들어, 오전의 출근통행은 업무개시시간을 고려한 희망도착시간이 기준시간이 되고, 통근자들이 가정을 떠나는 출발시간은 희망도착시간과 예상 기종점 통행시간을 고려해 결정되는 것이다. 그러나 현재 개발되어 있는 모든 통행배정기법들은 출발시간으로부터 시간의 흐름에 따라 기점에서 종점으로 통행을 이동시키기 때문에 통행수요를 종점 희망도착시간을 기준으로 역방향계산을 할 수 없다. 따라서 현실과 동일한 결정과정을 통해 동적 통행배정을 할 수 있는 모형은 아직 개발되지 않았다. 본 연구에서는 이러한 문제인식 아래 희망도착시간을 기준으로 정의된 동적 기종점표를 교통망에 부하할 수 있는 동적 통행배정모형을 개발하였다. 개발된 모형은 희망도착시간분포와 예상 경로 통행시간을 이용하여 출발시간분포를 갱신하는 방법을 이용하였으며, GLS함수를 통해 수학식을 구성하였다. 개발된 모형은 두 가지의 소규모 교통망들에 적용되어 그 성능을 확인하였다.
정적 기 종점 통행량을 가정함으로써 갖는 동적 시뮬레이션 모형의 현실 모사 능력의 한계를 극복하기 위하여 동적 기 종점 통행량 추정 모형을 개발하였다 동적 기 종점 통행량 추정은 통행자의 출발시간, 통행수단. 통행경로 선택 행태모형을 결합한 복합통행행태 수요시뮬레이션 모형을 이용하였다 본 연구에서 개발된 수요 시뮬레이션 모형과 기 개발된 공급 시뮬레이션 모형인 LiCROSiM-P를 결합하여 통합 시뮬레이션 모형을 구축하였다. 단속류/연속류가 공존하는 다경로 가로망에서 출발시간/수단선택/통행경로 선택모형은 AGtt(기 종점통행시간의 시뮬레이션 시간과 기대치의 차이 백분율)는 수렴하지 않고, 평균스케줄지체는 안정 상태로 수렴하는 것으로 나타났다. 통합 시뮬레이션 모형은 교통시설공급 변화와 통행자의 속성 변화에 따른 기 종점 통행량 변화 추정과 효과분석이 가능함을 모형의 적용을 통해 제시하였다. 따라서 통합시뮬레이션 모형은 수요관리정책, 교통시설변화, 교통정보제공 등이 가져오는 출발시간, 통행수단, 통행경로변화를 반영한 시스템의 효과분석이 가능하다
본 연구에서는 거시적 넓은 지역에 대한 교통 분석과 부분상세지구(sub-area)의 교통 분석을 서로 단계적으로 연계하며 상호 교통 환경 변화에 대한 영향을 동시적으로 함께 반영하여 방법을 제안했다. 이와 같은 거시적-미시적 연계 분석을 위해 거시적 네트워크 분석, sub-area analysis, 가구통행실태의 출발시각 자료, 부분상세지구의 경계지점에서 시간대별 관측 링크 교통량 자료를 융합 분석함으로써 부분지구에 대한 동적 O/D 교통량을 추정하는 실무적 방법을 제안하였다. 이렇게 추정된 동적 O/D 교통량을 입력 자료로 하여 부분상세지구에 대해 미시 교통류 시뮬레이션 분석을 실행함으로써 다양한 국소적 지구의 교통정책 분석을 가능하게 하였다. 이와 같은 미시적 동적 분석은 거시적 네트워크 분석으로는 파악할 수가 없었던 대기행렬, 교차로 지체, 차량 간 상충 등의 분석을 가능하게 한다. 따라서 교통정책의 효과를 미세한 교통현상 변화까지 분석이 가능하도록 하였다. 또한 본 연구에서는 실제 사례연구를 통해 거시적-미시적 연계 분석에 의한 부분상세지구 미시교통류 시뮬레이션 결과의 현실 설명력에 대한 검증 분석도 수행하여 미시적 동적 분석의 정책 활용 가능성에 대한 참고적 자료를 제공하였다.
1980년대 후반부터 선진외국에서 ITS 정책과 연구에 대해 관심을 갖기 시작한 이후 정적 노선배정(Static Traffic Assignment)의 현실 정책 응용에 한계에 직면하면서 동적노선배정(Dynamic Traffic Assignment)에 대한 연구가 초점을 받기 시작하였으며 그 결과 급속한 연구 발전이 있게 되었다. 본 연구에서는 현실적인 정책분석 가능성을 고려하여 노선선택행태(route choice behavior)는 거시적 모형이고, 차량의 네트워크 상 동적위치배정(dynamic network loading)은 미시적 모형 그리고 교통류는 단순화된 미시적 모형(microscopic model)이 적용된 시뮬레이션 기반의 Dynameq 프로그램을 활용한 연구를 수행하였다. 본 연구의 핵심 내용은 우리나라 전국 고속도로 네트워크와 동적 O/D자료로 동적노선배정 분석 한 결과인 추정치와 관측 링크 교통량과의 차이를 비교 검증하는 연구를 수행함으로써 모형의 현실적 정책분석 가능성에 대한 판단 기준을 제시하는 것이다. 이를 위하여 우리나라의 고속도로 체계에 있어 영업소에서 영업소 간의 동적 O/D자료가 TCS(Toll Collection System)자료를 통해 정확하게 확보할 수 있다는 점을 이용하였으며, 순수하게 동적노선배정 모형 자체의 현실적 묘사능력을 시간대별 관측 교통량과 비교 검증함으로써 정책응용 가능성을 확인하고자 한 것이다. 또한 동적노선배정 분석 예제로 버스전용차로 정책에 대한 동적 분석과 정책 효과를 분석하였다.
단감 과즙을 이용한 와인을 제조하기 위하여 효율적인 착즙 및 최적 발효조건을 검토하였다. 단감 와인의 최적 발효 조건을 위하여 효모 균주는 알코올 생성력과 방향 가장 우수한 Saccharomyces cerevisiae KCCM 12650을 선정하였다. $(NH_4)_2HPO_4$ 농도 0.5%, 당 농도 $24^{\circ}Brix$일 때 알코올 생성력이 가장 우수하였다. pH 조정은 알코올 발효에는 영향이 주지 않았으며, 몇 가지 유기산 중 tataric acid로 pH를 조정하였을 때 알코올 생성과 관능적으로 가장 우수하였다. 발효 온도가 증가할수록 대사 속도 및 알코올 생성 속도 빨라졌으나, 알코올 생성력과 향기 등을 고려할 때 $25^{\circ}C$가 가장 적당한 온도로 판단되었다. 최적의 발효 조건으로 단감 과즙을 발효하였을 때 5일 경과 시 ^{\circ}Brix$ 당도는 $10^{\circ}$, 잔당은 38g/L이었고 세포 증식은 발효시간이 2일 경과하면서 정상기에 도달하였다. 알코올 생성은 발효시간이 1일 경과하면서부터 급격히 증가하여 발효 5일에서 12.8%의 알코올이 생성되었다. 발효 경과에 따른 pH는 3.9로 초기 pH 4.0보다 약간 낮아졌다. 페놀은 749-779mg/L으로 일정하였고 갈변도 역시 발효 초기에 0.06에서 발효 종기에 0.08로 약간 증가하였다. 단감 와인의 저장 중 갈변 억제를 위하여 열처리, pH 조절 및 아황산 처리 결과 발효가 종료된 단감 와인에 아황산을 200 ppm 농도로 처리하였을 때 상당한 갈변억제 효과를 나타내었다. 적당한 산미와 향기를 부여하기 위하여 1.0%까지 오미자를 첨가한 결과 0.5%의 오미자를 첨가하였을 경우 적당한 산미 및 향기가 가장 우수하였고 알코올 생성력에도 영향이 없었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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