교통량이 시간의 흐름과 관련이 있는 시계열 데이터라는 개념을 기초로 교통량 패턴을 시계열 분석을 사용하여 분해해 보고자 하였다. 교통량 패턴은 추세치(T)와 계절변동(S), 주기변동(C), 그리고 불규칙변동(I)으로 구분할 수 있었는데 본 연구에서는 불규칙변동을 기상요인을 통해 설명하려는 시도를 하였다. 왜냐하면 교통의 주체인 사람들 행태의 특성상 기상의 변화와 관련이 깊다고 판단을 내렸기 때문이었다. 기상요인으로는 일우량, 일조량, 풍속, 주야율 강설량, 기온 등 여러 가지가 있지만 교통량의 변화와 가장 관련이 깊다고 여겨지는 일우량과 최저기온을 이용하였다. 일단 시계열 성분을 분해하고 나면 이를 이용하여 AADT를 추정하게 되는데, 추정의 결과를 비교하기 위해 AADT 추정방법을 두 가지로 구분하였다. 즉, 기상요인을 사용했을 경우와 그렇지 않을 경우로 나누어 결과를 살펴보았다. 추정 결과를 비교하는 척도로는 RMSE와 U-test를 사용하였다. 결과를 보면 불규칙변동요인을 그대로 사용했을 때보다, 기상요인을 결합한 불규칙변동요인을 사용했을 때 더 추정력이 좋았다. 이것은 각 조사지점의 RMSE와 U-test값을 구한 후 그 지점의 AADT로 나누어 준 결과를 보고 알 수 있었다. 이 연구를 통해 우리는 불규칙변동요인 이용방법의 중요성에 대해 한번 더 생각해 보게 된다. 즉 그것을 설명하는 방법에 의해 기존보다 더 나은 모형을 얻을 수도 있다는 결론에 이르게 된다는 것이다.
해운 항만 분야에서의 환적화물은 항만 물동량의 증가와 고부가가치 산업의 활성화를 통해 국가 및 지역 경제발전에 긍정적인 영향을 미치는 중요한 화물이다. 하지만 최근 중국의 경제성장 및 지속적인 항만 개발로 인해 중국으로 직기항하는 대형선박이 증가함에 따라 우리나라의 환적 물동량은 점차 감소할 것 이라는 예측결과가 제시되고 있다. 우리나라의 경우 항만 물동량 예측을 통해 항만 개발 계획이 수립되고 있으며, 일반적으로 환적화물이 전체화물의 40%를 차지할 것이라는 전제하에 개발을 추진하기 때문에 환적물동량 예측은 중요한 과제이다. 하지만 기존의 연구들은 항만 경쟁력의 변화를 고려하지 않고 과거 실적치를 통하여해 환적화물을 예측한 연구들이 대부분이다. 이러한 측면에서 본 연구에서는 SD기법을 통해 동태적인 관점에서 항만 경쟁력 지수 및 환적 물동량 변화치를 예측하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구 수행 결과 2030년에는 한국의 경우 약 2천만TEU의 환적화물이 처리될 것으로 예측 되었으며, 중국의 경우 약9,000만TEU, 일본의 경우 약 250만TEU의 환적화물이 처리될 것으로 전망되었다. 즉 한국과 중국의 경우 연평균 4%, 6%의 성장세를 보여 환적화물 처리량은 지속적으로 증가할 것으로 예상되지만, 일본은 연평균 1%대의 증가세를 보여 일정수준으로 유지될 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 컨테이너 항만의 환적화물 유치 및 경쟁력 확보를 위한 기초자료로 사용될 수 있다.
This study was carried out to determine traffic noise level and analyze noise reduction effects of various sound protection facilities in the area of Seoul, Inch'on, Songchoo and Seoul- Busan Expressway from March to Octover, 1987. The results were as follows; 1. As compared with the environmental standards and the traffic noise level in heavy noise areas, traffic noise levels observed were shown in higher than environmental standards. The noise levels in Seoul were determined at 12.8-18.2 dB(A) in daytime and 19.0-26.9 dB (A) in nighttime. And incase of inch'on, it were 6.7-9.6 dB(A) in daytime, 7.9-18.9 dB(A) in nighttime, respectively. 2. The environmental noise level observed in the backside of protection facilities, such as apartment, soundproof barrier and houses, which were constructed in paralled to the road was lower about 3-5 dB(A) than perpendicular to theroad. Noise recuction effect of upper stairs in apartment was higher than lower stairs. 3. The predicted noise level obtained from the equation $({\triangle}L\;=\; -10\;log\;(^{I'1}/Ii)\;was\;\pm\;1dB$ (A) and the correlation coefficient (r) was 0.923. 4. The noise reduction effect in backside of apartment was measured at on sites and predicted by total noise loss equation. The predicted noise level was 60.9 dB(A) and the measured level was 60.6 dB(A), respectively. 5. The narrow width landscape less than 10m width was almost no effect for the protection of traffic noise. According to the synthesis of the above results, the noise level of the road was exceeding mostly the environmental standard in the heavy traffic areas. The counterplan should be set as well. The insulation of noise protection facilities were effective by the location with near distance from the road edge. The reduction effect of double window in apartment was represented so much. The prediction model could be applied to estimate the noise levels in the roadside as well as the effectiveness for the noise protection facilities.
교통 혼잡을 해결하기 위해, 도로 교통망의 흐름을 정확히 파악하고 이를 효율적으로 관리하는 것은 가장 중요하면서도 효율적인 방안이다. 일반적으로 교통 흐름에 대한 연구로 대기행렬 모형이 이용된다. 특히, 속도, 통행량, 교통밀도에 대한 S-F-D(Speed-Flow-Density) 다이어그램은 도로의 현황을 파악하는데 매우 유용한 도구이다. 그러나 우리나라의 경우, 이러한 교통 속성들 간에 구조적인 변화를 볼 수 있었다. 이에 따라 본 연구에서는 대기 행렬 모형내에 구조변화를 포함함으로써 정체 시 도로 상황이 구조적으로 변화하는 현상을 모형에 반영하여, 국내 고속도로의 현황을 보다 잘 파악할 수 있는 새로운 S-F-D 다이어그램을 제안한다. 각 구간에 대한 최적의 대기행렬 모형을 찾기 위해 뉴튼-랩슨 방법으로 최적화 모수를 추정하고, 이를 바탕으로 최적속도와 밀도를 산출하여 요일별 시간별 도로의 이용현황 및 효율성을 파악하고자 한다.
네트워크 기반의 적절한 컴퓨팅은 네트워크 대역폭의 가용성에 의존한다. 백본 네트워크 용량과 액세스 네트워크 상에 심각한 버틀넥이 발생하여 ISP 사업자와 고객 간의 갭이 발생된다면 그만큼 ISP 사업자는 사업에 불이익을 초래할 수 있다. 이러한 상황이 발생되기 이전 ISP 사업자가 트래픽량 예측과 종단간 오버로드가 높은 링크 구간을 감지할 수 있다면 ISP 사업자와 고객 간의 갭은 그만큼 줄어 들 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문은 트래픽량 예측과 종단간 오버로드가 높은 링크 구간을 감지 가능한 소프트웨어로 ACE, ADM, Flow Analysis를 소개한다. 이들 툴을 이용하여 전자상거래의 연속적인 트랜잭션을 실망에서 측정한 후 측정된 네트워크 데이터를 가상 망 환경에 임포트하고 백그라운드 트래픽을 생성한다. 이와 같은 가상 망 환경을 토대로 점차적인 사용자 수 증가에 따른 트래픽량 예측과 링크 로드가 높은 구간을 시뮬레이션 결과로 알 수 있었다.
본 논문에서는 WiBro 시스템의 특징을 바탕으로 데이터 트래픽의 수율을 최대로 유지 할 수 있도록 기존 방법을 개선한 부하 제어 방법을 제안하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 성능을 평가한다. 송신단에서 단위 사용자당 최대 할당 가능한 전력이 주어졌을 때, 송출 가능한 전력범위 내에서 최대의 수율을 갖도록 각 부반송파에 데이터 비트를 할당하는 알고리즘을 바탕으로 WiBro 시스템의 전체 수율(throughput)과 데이터 트래픽 관점에서 시스템의 수율을 고려하였다. 제안하는 방안의 평가를 위해 사용된 시스템의 파라메터로 WiBro시스템의 규격값들을 사용한다. 현재 시스템의 부하제어 절차로는 접속과다로 인한 대역폭 요구(bandwidth request)의 증가로 인하여 과부하 상태에 이를 때 시그널링 트래픽으로 인하여 데이터의 수율이 급격히 감소하며 접속지연이 매우 증가하게 된다. 이러한 현상을 막을 수 있는 부하 제어 방법을 제안하고 다중 사용자 환경에서 시뮬레이션을 통하여 평가한다.
본 연구에서는 영동 고속도로 용인IC ~ 양지IC 구간을 대상으로 미시교통시뮬레이션 모형인 VISSIM을 이용하여 고속도로 교통정보 취득을 위한 프루브 차량 최소 비율을 추정하고자 한다. 실험을 위하여 일반상황과 유고상황을 고려한 7,200 가지의 시나리오를 생성하였다. 하지만, 모든 시나리오를 실험을 통해 수행하기에는 어려움이 있어 라틴 하이퍼큐브 샘플링(Latin Hypercube sampling) 방법을 사용하여 40 가지의 시나리오를 채택하였다. 이를 통해 얻은 개별차량의 1초당 데이터를 얻어 프루브 차량 비율을 세분화하여 평균통행시간 분포를 통계적으로 비교 분석 해본 결과 일반 상황에서는 고속도로 교통정보 취득을 위한 프루브 차량의 최소 비율이 1%였고 유고상황에서는 45%로 산정되었다. 또한 시나리오 분석 결과 25%의 프루브 차량 정보를 가지고 유고상황 시나리오 교통상황 중 70%를 충족시킬 수 있는 것으로 확인되었다.
현재 철도계획에 이용되고 있는 교통수요예측 지역간기종점(OD)자료는 국가교통데이타베이스(KTDB)를 이용하고 있다. KTDB의 자료는 우리나라 지역간 총통행량을 조사한 후 도로, 철도, 항공등으로 배분하는 방법을 이용하고 하고 있다. 그러나 철도의 경우는 철도역이 기존의 존과 일치하지 않거나 1개존에 다수의 철도역이 존재하여 Connector가 연결되지 않아 적용 방법상에 문제점이 있는 것으로 나타났다. 이로 인해 KTDB를 이용한 철도부분의 교통예측은 다른 교통수단에 비해 신뢰성이 크게 떨어지고 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 검토 분석하고, 신뢰성을 높이기 위해 집계모형(Aggregate Model) 기법을 활용한 철도의 교통수요예측 방법(직접수요추정 : Direct Demand Estimation)을 제안하였다. 본 연구에서는 집계모형에 지역간의 인구, 거리, 산업체종사자수, 자동차대수, 도로연장등 사회경제지표의 연관성을 분석하여 철도분야 수요예측의 오차를 최소화할 수 있는 방법을 연구하였다.
실시간 교통정보 제공을 통하여 네트웍의 혼잡 완화를 효과적으로 도모할 수 있는 혼잡관리 전략을 마련하기 위해서 먼저 매체를 통해 제공되는 정보의 효과를 계량화할 필요가 있다. 이를 위하여 우선적으로 교통정보의 제공에 따른 개별 운전자의 경로전환 의사결정에 대한 보다 명확한 이해가 뒷받침되어야 한다. 지금까지의 경로전환 행태에 관한 대부분의 연구들은 정보매체로부터 취득한 정보가 경로전환에 미치는 영향을 분석하였을 뿐, 실제로 경로전환 의사결정에 영향을 미치는 관측 가능한 대기행렬이나 평균 주행 속도 등의 관측정보는 모형화하지 않았다. 따라서 관측정보로 인한 영향이 매체정보의 효과로 간주되고, 매체정보의 효과는 과대평가 되었을 우려가 있다. 본 연구에서는 출 퇴근 통행을 하는 운전자가 통행 중에 매체정보 및 관측정보를 취득하여 경로를 전환하는 의사결정 행태를 모형으로 구축하였다. 아울러 관측정보를 고려함으로써 매체의 효과를 합리적으로 평가할 수 있음을 보였다. 이 모형을 활용하여 ITS 정보 제공에 따른 혼잡완화 효과를 보다 합리적으로 설명할 수 있으며, 이는 교통혼잡 관리를 위한 정책적 분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
일반국도의 상시조사 자료는 교통량 조사 장비를 통해 수집되며, 수집된 자료가 누락되거나 불량일 경우 통계자료의 객관성을 유지하기 위해서 보정을 해야 한다. 교통량 결측 자료의 보정을 통계적인 방법으로 접근하여 신뢰성을 높이고자 본 연구에서는 보정 대상 시간과 동일시간의 자료를 적용할 수 있는 자기회귀분석과 보정 대상 지점과 동일 지점의 자료를 적용할 수 있는 계절 시계열 분석을 이용하여 보정하는 방안을 제시하였다. 계절 시계열 분석을 적용하여 결측 자료를 보정한 결과, 결측 기간이 길어질수록 오차가 커지는 것으로 분석되었다. 이것은 단기예측의 경우 실제자료를 이용하여 예측 값을 제시하지만, 장기예측의 경우 예측된 자료를 이용하여 예측값을 제시하기 때문에 신뢰성이 떨어지기 때문이라 판단된다. 자기회귀분석을 적용하여 결측 자료를 보정한 결과, 시계열분석에 비해서 오차가 적은 것으로 분석되었다. 이것은 교통량자료는 과거 패턴보다 현재 시점의 영향을 더 많이 받는 것이기 때문이라 판단된다 하지만 자기회귀분석은 인근에 패턴이 유사한 지점이 있어야 가능하며, 인근에 유사한 지점이 있더라도 그 지점의 자료가 불량일 경우 보정이 불가능하다는 단점이 있다. 이러한 경우에는 과거자료를 이용해서 보정할 수밖에 없으며, 단기 결측의 경우에는 시계열분석을 이용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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