본 논문에서는 교통시설투자 의사결정을 위한 네트워크 설계 모형이 제시되었다. 모형은 사용자 평형의 통행패턴을 예측할 수 있으면서, 링크의 설치 여부를 정하는 이산형 의사결정변수를 갖는 Bi-Level Programming 형태로 구축되었다. 제시된 모형의 장점으로는 사회적 비용을 감안한 투자 결정을 묘사했다는 점과 도로와 철도로 이루어진 네트워크에서의 평형 통행패턴을 예측할 수 있다는 점이다. 정수형 변수의 Bit 구조를 이용한 효율적인 해법 알고리즘이 개발되었다. 예제를 통하여 모형과 알고리즘의 유효성을 검증하였는데, 예제 결과에서 투자의 한계효과 감소현상을 발견하였다.
본 연구의 목적은 기존의 대표적 통행발생모형인 회귀모형과 신경망 이론에 의한 통행발생모형을 비교.분석하여 통행발생모형에 대한 새로운 방법을 제시하고자 하는 것이다. 이를 위해 모형의 검정력과 안정성을 현재적 설명력과 장래 예측력의 결합으로 전제하고, 시나리오에 따른 모형의 검정력 변화를 통한 안정성 평가를 수행하였다. 연구결과 역전파 신경망 모형(Backpropagation Neural Networks)은 회귀모형의 검정력과 안정성을 상회하는 우수한 결과를 보여 주었으며, 이는 향후 통행발생 모형으로 역전파 신경망 모형의 적용 가능성을 의미하는 것으로 해석된다. 특히 복잡해진 교통현상과 다양한 수집자료를 고려할 때 교통분야에서의 신경망 모형의 적용은 더욱 확대될 전망이다.
교통혼잡 문제가 점점 심각해짐에 따라 대중교통의 중요성은 날로 부각되며, 대중교통을 지원하기 위한 정책들이 속속 입안되고 있어 대중교통을 심도 있게 분석할 수 있는 틀의 개발은 필연적이라 할 수 있다. 이에 본 연구는 대중교통의 특성을 고려하는 대중교통 통행배정모형의 개발을 목적으로 수행되었다. 본 연구에서 개발한 대중교통 통행배정모형은 기존의 대중교통 통행배정모형이 개별차량과 다른 대중교통의 특성을 정확히 반영하고 있지 못하다는 한계를 극복하고자, 최적경로 탐색에는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 통행량 배정에는 로짓모형을 기반으로 한 확률적 통행량 배정모형(Stochastic Network Loading Model)을 이용하였다.
대부분의 물류시스템은 물류정보와 물류흐름의 불일치로 인한 실세계 문제로 운송물류 추적성에 어려움을 경험한다. 이의 해결 방안으로 쇼핑몰을 이용한 주문 상품의 운송에 참여하는 공급체인 기업에 대한 사례연구를 통해서 물류와 정보 흐름의 일치를 통한 주문 상품의 추적성을 확보할 수 있는 운송 물류 추적 모델을 도출하였다. 문헌연구를 통해서 운송 물류 추적 모델에 가장 적합한 참조 모델로 허가형 퍼블릭 블록체인 모델을 선정하였고 운송 물류 추적 모델의 실용성 검증을 위한 비교 분석과 평가를 위해서 중앙집중형 모델과 블록체인 모델을 사용하였다. 본 논문에서 제안하고 있는 운송 물류 추적 모델은 실세계의 물류시스템과 통합되어 운송 물류의 추적을 통해서 운송 정보와의 불일치를 탐지하는데 사용될 수 있고 기업 이미지 제고를 위한 마케팅 도구로 활용될 수 있다.
Solar energy will be an increasingly important part of power generation because of its ubiquity abundance, and sustainability. To manage effectively solar energy to power system, it is essential part In this paper, we develop the PV power prediction algorithm using adaptive neuro-fuzzy model considering various input factors such as temperature, solar irradiance, sunshine hours, and cloudiness. To evaluate performance of the proposed model according to input factors, we performed various experiments by using real data.
Signal optimization model is divided bandwidth-maximizing model and delay-minimizing model. Bandwidth-maximizing model express model formulation as MILP(Mixed Integer Linear Programming) and delay-minimizing model like TRANSYT-7F use "hill climbing" a1gorithm to optimize signal times. This study Proposed optimization model using genetic algorithm one of evolution algorithm breaking from existing optimization model This Proposed model were tested by several scenarios and evaluated through NETSIM with TRANSYT-7F\`s outputs. The result showed capability that can obtain superior solution.
기존 교통시스템의 운영 효율을 증진시키고 교통시설과 교통안전, 교통환경 개선을 동시에 충족시키는 지능형교통체계(ITS)도입을 위해 '99.2월에 교통체계효율화법을 제정하여 제도적 차원에서의 기반확대를 조성하였고, 지난 2000년 10월 대전광역시, 전주시, 제주시를 첨단교통모델도시로 선정하여 ITS 전국확산을 위한 교두보를 마련하였다. 국내에서 처음 시도된 첨단교통모델도시는 ITS의 수준을 한 단계 올렸고, 이를 통해 많은 관련 전문 인력의 양성과 경험이 축적이 된것으로 평가하고 있다. 따라서 지능형교통체계(ITS)와 관련하여 우리나라 3개 도시(대전광역시, 전주시, 제주시)에서 진행했던 지능형교통체계 구축사업의 특징과 추진과정 중의 시행착오 등을 파악하여 향후 국가ITS사업의 시사점을 도출하고자 한다. 총괄사업보고서 및 백서, 기본설계, 입찰안내서, 실시설계도서, 관리기관의 최종보고서 등을 분석하여 ITS사업의 기획에서 그 사업의 평가까지 일련의 단계를 통해 문제점과 향후 지자체 지능형교통체계사업의 발전방안을 논의하였다. 특히, 사업기간, 시스템 구성, 추진조직, 운영체계, 민간투자 및 평가체계와 함께 사업관리 등 발주방식에 대한 논의하였다.
본 연구에서는 개인의 사회, 경제적 특성과 활동참여, 통행행동의 관계를 규명하기 위하여 개인의 사회 경제적 특성을 시간 변동 외생변수와, 시간 불변동 외생변수로 설정하고 개인의 활동참여와 통행행동에 관한 변수를 내생변수로 설정하여 모형을 구축하였다. 모형의 실효성을 검증하기 위하여 분석에 사용된 자료는 1991년, 1992년 미국 Puget Sound 지역의 Transportation Survey 자료를 이용하였으며, Panel 자료의 변수 간 복잡한 상호관계를 규명해 내기 위하여 Dynamic Structural Equation Model을 구축하였다. 활동참여와 통행행 동에 관한 10개의 내생변수와 개인의 사회, 경제적 특성인 10개의 외생변수를 사용하여 모형추정을 한 결과, 개인의 생계활동에 의해 유지활동과 여가활동은 시간적 제약을 받고, 여가활동은 유지활동에 제약을 받게 된다는 것을 알게 되었으며, 개인의 사회경제지표에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한, 개인의 활동 패턴은 과거 연도의 각 활동 지속시간과 통행패턴에 영향을 받는 것으로 나타나 Panel 자료 분석의 필요성이 부각되었다. 본 연구의 결과로부터 보다 충실한 활동기반모형의 구축을 위해서는 Panel 자료의 구축의 필요성이 더욱 요구된다.
A fungal spore transportation model that accounts for the concentration of airborne indoor spores and the amount of spores deposited on interior surfaces has been developed by extending the current aerosol model. This model is intended to be used for a building with a mechanical ventilation system, and considers HVAC filter efficiency and ventilation rate. The model also includes a surface-cleaning efficiency and frequency that removes a portion of spores deposited on surfaces. The developed model predicts indoor fungal spore concentration and provides an indoor/outdoor ratio that may increase or decrease mold growth risks in real, in-use building cases. To get a more useful outcome from the model simulation, an uncertainty analysis has been conducted in a real building case. By including uncertainties associated with the parameters in the spore transportation model, the simulation results provide probable ranges of indoor concentration and indoor/outdoor ratio. This paper describes the uncertainty quantification of each parameter that is specific to fungal spores, and uncertainty propagation using an appropriate statistical technique. The outcome of the uncertainty analysis showed an agreement with the results from the field measurement with air sampling in a real building.
교통약자의 이동권을 보장하기 위해서 이동지원 편의시설 확충, 특별교통수단 공급, 데이터·AI 기반으로 이동패턴 분석으로 대중교통 노선 계획 및 요금정책 수립 등 국내외에서는 다양한 정책과 서비스가 시행되고 있다. 그러나 서비스 이용자인 교통약자 관점에서 필요한 상황에서 원하는 교통수단을 보다 편리하게 이용하기에는 여전히 서비스 편의성을 향상시키기 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 교통약자 이동편의 증진을 위한 정책과 서비스를 살펴보고, 교통약자 이동지원을 위한 마이데이터 기반 서비스 모델을 제시한다. 제시한 서비스 모델에서는 교통약자가 개인별 상황에 따라 교통수단을 자유롭게 선택하여 이용할 수 있고, 국가 또는 지자체가 제공하는 교통복지 바우처 혜택을 동일하게 제공받을 수 있다. 제시한 서비스 모델은 개인데이터를 안전하게 수집하고 활용할 수 있도록 지원하는 마이데이터 플랫폼, 마이데이터 기반으로 교통복지 수혜 대상자 인증, 서비스 이용 후 요금정산을 위한 결제 기능을 핵심 구성요소로 정의하고 있다. 본 연구에서는 제시한 서비스 모델을 구현하고 대전시의 교통약자를 대상으로 실증서비스를 실시함으로써 이용자 관점에서의 서비스 만족도를 조사하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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