인적 오류를 줄이고, 해상교통관제를 효과적으로 지원하기 위해 다중선박의 충돌 위험도를 모니터링할 수 있는 시스템을 개발하였다. 다중선박 충돌위험도 추정 알고리즘은 선박들의 항행정보로서 AIS 정보를 이용할 수 있도록 고안되었다. 선박들의 현재와 미래의 경로를 고려하기 위하여, 퍼지알고리즘을 이용하여 충돌위험도가 계산되도록 구성하였다. 고안된 새로운 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 선박운항 시뮬레이터기반 재생시뮬레이션을 수행하였다. 이를 위해, 울산항만의 해상교통관제 (VTS) 센터로부터 AIS 정보를 수집하여 데이터베이스를 구축하였다. 수집된 데이터는 약 2시간 동안 실제로 울산항만에서 운행된 25척의 선박들의 항행데이터를 포함하고 있다. 본 논문에서는 새로 개발된 선박충돌 위험도 추정알고리즘의 특정과 재생시뮬레이션 결과들에 대해 소개한다.
교통혼잡비용은 매해 증가하며, 교통혼잡비용의 63.8%에 해당되는 도심부 교통혼잡에 대한 대책 마련이 시급한 상태이다. 최근 빅데이터, 인공지능 등 4차 산업혁명을 선도하는 기술들의 발전으로 교통부문의 정보화에도 많은 변화가 초래되고 있다. 이러한 신개념 기술을 활용하여 소통상황 예측정보를 제공함으로써 교통혼잡비용을 저감할 수 있을 것으로 기대된다. 이에 본 연구에서는 순환 인공 신경망(RNN)을 활용하여 반복 및 비반복 정체 예측 모형을 개발하고자 하였다. 제안 모형은 실시간 소통정보, 이력정보, 유고상황정보 등을 활용하여 현재를 기점으로 15분 간격의 1시간 이후 소통 상황을 예측하는 모형이다. 33개 링크로 구성된 서울시 논현로에 대해 2개의 은닉층으로 구성된 RNN 모형을 구축하였다. 총 30개 모형을 계량활용변화역전파 알고리즘으로 학습하여, 이 중 평균오차제곱이 0.0834인 모형을 최적 모형으로 선정하였다. 모형 검증 결과 25개 링크에 대해 유의성 높은 예측을 하였다. 모형의 예측력을 열지도를 통해 검토한 결과 반복 정체뿐 아니라 비반복 정체까지 예측할 수 있는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 실제 도로 상에서의 교통혼잡 예측을 위한 모형으로 활용할 수 있을 것이라 기대된다.
도로는 일관성 있는 선형으로 안전하게 주행할 수 있도록 설계되어야 하며. 안전성 향상을 위해 적절한 주행속도로 주행할 수 있는 환경이 제공되어야 한다 적절한 도로환경을 제공하기 위하여 설계 시 정확한 주행속도의 반영은 필수적이므로, 이를 예측할 수 있는 주행속도 예측모형이 필요하다고 판단된다. 이에 본 연구에서는 주행속도 예측모형 구축을 위해 영동고속도로를 대상으로 주행속도에 영향을 미치는 요인을 크게 선형요소, 교통운영특성 요소로 분류하였다. 분류한 요인을 중심으로 평면직선, 평면곡선구간 그리고 종단곡선구간의 각 구간별로 상관분석을 통하여 주행속도에 영향을 미치는 요인을 선정하였다 선정한 요인들을 대상으로 다중회귀모형을 이용하여 주행속도예측모형을 구축 및 검증 결과, 본 연구의 주행속도 예측모형이 통계적으로 모두 적합한 것으로 나타났다. 본 연구는 평면 및 종단선형요소를 동시에 반영하여 국내 도로 실정에 맞는 주행속도 예측모형을 개발하였다는 데에 그 의의가 있다. 그러나 분석자료가 영동고속도로로 한정되어 전국을 대표할 수 없으므로 향후 전국을 대상으로 도로 선형요소를 바탕으로 대표성을 지닐 수 있는 연구가 필요하다고 판단된다.
Purpose: Majority of bridges and roads in Gangwon Province have been carrying loads associated with heavy materials such as rocks, mining products, and cement. This location-specific live loads have contributed to the present situation of overloading, compared to other provinces in Korea. However, the bridges in Gangwon province are designed by national bridge design specification, without considering the location-specific live load characteristics. Therefore, this study focuses on the real traffic data accumulated on regional weighing station to verify the live load characteristics, including actual live load gross vehicle weight, axle weight axle spacings, and number of trucks. Methods: In order to take into account the location specific live load, a governmental weigh station (38th national highway Miro) have been selected and the passing truck data are processed. Based on the truck survey, trucks are categorized into 3 different shapes, and each shape has been idealized into normal distribution. Then, the resulting survey data are processed to predict the target maximum live load values, including the axle loads and gross vehicle weights in 75 years service life span. Results: The results are compared to the nationally used DB-24 live loads, and the results show that nationally recognized DB-24 live load does not sufficiently represent real traffic in mountaineous region in Gangwon province. Conclusion: The comparison results in the recommendation of location-specific live load that should be taken into account for bridge design and evaluation.
본 연구에서 교통수요 예측기법 중 통행량 분포기법의 이론적 배경에 대하여 광주광역시를 중심으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 분석 평가하고 모형에 내재되어 있는 매개변수의 특성변화를 연구하여 통행량 분포모형의 적용 타당성을 찾고자 하는데 연구의 목적이 있다. 본 연구에서는 통행분포모형의 정립을 목적으로 광주시의 20개 대존 중에서 도심지역에 해당되는 9개 존을 중심으로 한 통행목적별, 수단별, 출발 도착통행량 모형을 정립하였다. 여기에서는 기준 년도를 1996년으로 하고 2001년까지의 통행량을 분석하고 2008년도까지의 통행분포량을 예측하였다.
PURPOSES : The travel times of expressway buses have been estimated using the travel time data between entrance tollgates and exit tollgates, which are produced by the Toll Collections System (TCS). However, the travel time data from TCS has a few critical problems. For example, the travel time data include the travel times of trucks as well as those of buses. Therefore, the travel time estimation of expressway buses using TCS data may be implicitly and explicitly incorrect. The goal of this study is to improve the accuracy of the expressway bus travel time estimation using DSRC-based travel time by identifying the appropriate analysis period of input data. METHODS : All expressway buses are equipped with the Hi-Pass transponders so that the travel times of only expressway buses can be extracted now using DSRC. Thus, this study analyzed the operational characteristics as well as travel time patterns of the expressway buses operating between Seoul and Dajeon. And then, this study determined the most appropriate analysis period of input data for the expressway bus travel time estimation model in order to improve the accuracy of the model. RESULTS : As a result of feasibility analysis according to the analysis period, overall MAPE values were found to be similar. However, the MAPE values of the cases using similar volume patterns outperformed other cases. CONCLUSIONS : The best input period was that of the case which uses the travel time pattern of the days whose total expressway traffic volumes are similar to that of one day before the day during which the travel times of expressway buses must be estimated.
The port throughput situation has changed since the 2008 financial crisis in the US. Therefore, we studied the situation, accurately estimating port traffic of Korean port after the 2008 financial crisis. We ensured the proper port facilities in response to changes in port traffic. In the results of regression analysis, Korean GDP and the real effective exchange rate of Korean Won were found to increase the container throughput in Korean and Busan port, as well as trade volume with China. Also, the real effective exchange rate of Korean Won was found to increase the port transshipment cargo volume. Based on the ARIMA models, we forecasted port throughput and port transshipment cargo volume for the next six years (72 months), from 2015 to 2020. As a result, port throughput of Korean and Busan ports was forecasted by increasing annual the average from about 3.5% to 3.9%, and transshipment cargo volume was forecasted by increasing the annual average about 4.5%.
차세대 무선 망 시스템에서는 멀티미디어 서비스가 당연히 요구되며 그리고 경제적인 패킷 데이터 전송은 필수적이다. 이러한 점에서, OFDMA (WiBro) 시스템에서는 다양한 트래픽 클라스를 최적하게 제어할 수 있는 적응적 자원관리 방법이 요구된다. 본 논문은 과거의 서브 채널 상태정보를 기반으로 최근 서브 채널 상태를 예측하는 알고리즘을 개발하였고 이 방법을 이용하여 또한 다운링크의 멀티미디어 트래픽을 효과적으로 제어하는 스케줄링 알고리즘을 개발하였다.
본 연구에서는 계절성(seasonality)을 감안한 적분된 자기회귀 이동평균 모형(ARIMA model)을 이용하여 우리나라 지역 간 철도의 동태적 변화과정을 추정하고 장래 통행수요를 예측하고자 하였다. 기존 국내연구에서 고려하지 않은 계절성 요인을 감안한 ARIMA 모형(Seasonal ARIMA model)과 월별 지역 간 철도 통행실적자료를 이용하여 교통수요 동태적 변화모형을 구축하였다. 구체적으로 2000년 1월부터 2008년 12월까지의 월별 수송인원 및 수송인-km 기준 지역 간 통행실적 자료를 이용하여 Box et al. (1994)에서 제시한 Seasonal ARIMA 모형을 적용하였으며 이에 따라 장래 지역 간 철도 통행수요를 예측하였다. 장래 통행수요 예측 결과에 따르면 수송인원 기준으로 2015년 및 2020년에는 2008년의 각각 약 1.36배와 1.71배 수준으로 산정되었다. 또한 수송인-km 기준으로 2015년과 2020년에는 2008년의 각각 약 1.25배와 1.78배 정도로 예측되었다.
도로 효율화를 도모하기 위하여 철도건널목의 개량이 요구되는 경우, 사업에 대한 타당성 분석 시 도로부문에서 발생되는 자동차의 지체 및 운행비 감소, 도로 교통사고 감소의 편익은 비교적 충분히 반영되어온 반면, 철도건널목사고 감소편익, 운영비 감소편익 등은 충분히 반영되지 못하고 있다. 이러한 편익의 미반영은 단편적인 철도건널목 개선사업 외에 철도노선이 경유하는 모든 건널목을 개선하고자 하는 대형 사업 시행 시 경제성 분석에 영향을 주어 사업추진에 문제를 초래하게 된다. 이에 따라 경제성 분석 결과의 합리성에 문제가 발생하여 결국 철도건널목 개선에 의해 발생하는 다양한 편익의 존재가 인정되고 있음에도 불구하고 산정방법의 어려움 등으로 인해 편익항목에서 제외되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 위에서 언급한 문제점들의 해결을 위해 기존 연구와 관련 자료를 토대로, 철도운영비 감소편익과 철도건널목 사고 감소편익 산정 시 요구되는 원단위 등을 새롭게 산출하여 철도건널목 개선편익 산정방법론을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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