선박 통행이 잦은 항만 및 연안 주변지역은 1 kHz 이하의 저주파 대역에서 선박소음이 수중소음에 지배적으로 영향을 미친다. 본 논문에서는 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)에서 관측된 선박의 항해정보를 이용하여 수중 선박소음을 추정하는 모델링 방안을 제시한다. 선박소음 모델링을 목적으로 AIS를 이용하여 제주 남부 해역에서 활동하는 선박들의 항행정보를 관측하였고, 모델링된 선박소음의 결과 검증을 위해 실험해역에 수중청음기를 설치하여 수중소음을 측정하였다. AIS 데이터를 이용하여 선박소음준위를 모델링하여 측정된 수중소음과 비교한 결과 시간에 따른 소음준위의 변동 특성이 유사함을 확인하였고, 오차가 발생되는 원인에 대해 토의하였다. 본 연구를 통해 AIS 데이터를 이용하여 선박소음준위를 5 dB 오차 범위에서 추정이 가능함을 확인하였다.
최근 UAM(Urban Air Mobility)에 대한 관심이 도시의 교통 혼잡과 대기오염 문제 해결 방안으로 급증하고 있다. 하지만 UAM의 효율적인 운영을 위해서는 3D Point Cloud 데이터의 정확한 처리가 필요하며, 특히 지면과 객체를 분리하는 문제가 중요하다. 본 논문은 UAM 환경의 동적이고 복잡한 특성을 고려하여 지면과 객체를 효과적으로 분리하는 방법을 제안하고 검증한다. 우리의 접근 방식은 MEMS 센서로부터 얻은 자세 정보와 RANSAC을 이용한 지면 평면 추정을 결합하여, GPS 오차에 크게 영향 받지 않는 지면/객체 분리를 가능하게 한다. 시뮬레이션 결과는 이 방법이 UAM 환경에서 효과적으로 작동함을 보여주며, 도심 항공 모빌리티의 안전성과 효율성을 향상시키는 중요한 단계를 제시한다. 향후 연구는 이 알고리즘의 정확성을 높이고 다양한 UAM 환경에서 성능을 평가하며, 실제 드론 테스트를 진행할 예정이다.
PURPOSES : This study examines the performance changes of road networks according to the strength of a disaster, and proposes a method for estimating the quantitative resilience according to the road-network performance changes and damage scale. This study also selected high-influence road sections, according to disasters targeting the road network, and aimed to analyze their hazard resilience from the network aspect through a scenario analysis of the damage recovery after a disaster occurred. METHODS : The analysis was conducted targeting Sejong City in South Korea. The disaster situation was set up using the TransCAD and VISSIM traffic-simulation software. First, the study analyzed how road-network damage changed the user's travel pattern and travel time, and how it affected the complete network. Secondly, the functional aspects of the road networks were analyzed using quantitative resilience. Finally, based on the road-network performance change and resilience, priority-management road sections were selected. RESULTS : According to the analysis results, when a road section has relatively low connectivity and low traffic, its effect on the complete network is insignificant. Moreover, certain road sections with relatively high importance can suffer a performance loss from major damage, for e.g., sections where bridges, tunnels, or underground roads are located, roads where no bypasses exist or they exist far from the concerned road, including entrances and exits to suburban areas. Relatively important roads have the potential to significantly degrade the network performance when a disaster occurs. Because of the high risk of delays or isolation, they may lead to secondary damage. Thus, it is necessary to manage the roads to maintain their performance. CONCLUSIONS : As a baseline study to establish measures for traffic prevention, this study considered the performance of a road network, selected high-influence road sections within the road network, and analyzed the quantitative resilience of the road network according to scenarios. The road users' passage-pattern changes were analyzed through simulation analysis using the User Equilibrium model. Based on the analysis results, the resilience in each scenario was examined and compared. Sections where a road's performance loss had a significant influence on the network were targeted. The study results were judged to become basic research data for establishing response plans to restore the original functions and performance of the destroyed and damage road networks, and for selecting maintenance priorities.
본 연구는 교통부문의 지속가능성 평가를 위한 온실가스 배출량 산정 방법론 별 비교분석을 목적으로 하였다. 배출량 산정 방법론은 UN IPCC에서 제시하였으며 유류판매량을 기본으로 한 하향식 방식(Tier1,2)과 이동원의 속도 및 교통량 자료를 활용한 상향식 방식(Tier 3)이 있다. 방법론에 따른 결과 분석을 위하여 분석 대상지역을 선정하였다. 선정기준은 한국교통연구원에서 수행한 지자체별 지속가능교통 평가결과에 근거하여 지속가능성 1등급 지역 중 하나인 과천시와 7등급 지역인 안성시를 대상으로 분석하였다. Tier 1 방법론을 통해 도출된 온실가스 배출량($CO_2$ 기준)은과천시의 경우 74,813ton/yr, 안성시는 584,125ton/yr로 나타났다. Tier 3 방법론 적용 결과 과천시 91,462ton/yr, 안성시 163,801ton/yr로 나타나 과천시의 경우 Tier 1 방법론보다 22.3% 과대추정 되는 결과가 도출되었다. 반면, 안성시의 경우 Tier 3 방법론을 적용하였을 때 온실가스 배출량이 3.5배가량 줄어드는 결과가 도출되었다. 따라서 본 연구를 통해 온실가스 배출량 산정 방법론에 따라 지속가능교통 지수에 의한 지자체별 등급이 다르게 평가될 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
교통수요 예측 결과는 교통계획 및 운영과 같은 의사결정 과정에서 매우 주요하게 작용되고 있다. 교통수요 예측 시 적용되는 기존 교통수요 예측 4단계 모형은 지정된 기점과 종점 간의 통행만을 대상으로 하며 모형의 특성상 접근성 향상에 따라 유발되는 수요는 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 기존 모형의 한계를 보완하고 모형의 추정력 및 신뢰성을 제고하기 위해 접근성을 반영한 전국 지역 간 통행발생 및 통행분포모형 개발에 목적을 두었다. 접근성을 반영한 통행발생 및 통행분포모형 정산 결과, 접근성 계수의 부호는 양(+)의 값으로 추정되었다. 통행목적 중 업무통행은 타 목적통행에 비해 외부요소의 제약에 가장 둔감한 것으로 나타났으며 여가통행은 통행비용에 가장 민감한 것으로 나타났다. 정산된 통행발생 및 통행분포모형을 관측자료 와의 비교를 통해 검증한 결과, 접근성을 반영한 모형의 가중평균(weighted average) 오차율(%), RMSE(Root Mean Square Error), 총 오차량(total error)등이 기존 모형에 비해 감소하는 것으로 나타남에 따라 모형의 추정력 및 신뢰성이 개선됨을 확인하였다.
GPS가 탑재된 차내 단말기, 스마트폰에서 방대하게 수집되는 초 단위 위치(위·경도) 데이터는 교통 분야에 다양하게 활용되고 있다. 이러한 데이터는 공공의 교통관련 의사결정자들과 교통서비스를 개발·제공하는 민간회사들에게 운전자들의 행태와 교통흐름을 미시적으로 파악할 수 있게 한다. 특히, 속도 데이터는 통행시간 예측에 주요한 정보로 활용되며, 해상도 높은 데이터 기반의 고차원 서비스 개발에 이용되고 있어 신뢰성있는 정보의 확보가 요구된다. 그럼에도 불구하고 링크별 속도 산출 시 각기 다른 저장, 수집주기 등을 기준으로 사용하고 있어 정보 활용에 있어 신뢰성을 담보하기 어렵다. 본 연구의 목적은 차내 단말기를 장착한 프로브차량 데이터를 수집해 링크 공간평균속도를 산출하고 동일 구간 및 시간대의 영상기반 공간평균속도와 비교분석을 통해 오차율을 도출하는 것이다. 수집주기와 실제 속도 상황에 따른 오차율을 분석한 결과 8초 이내 수집주기에서 95% 신뢰수준을 보였으며 이를 공간평균속도 산출 시 신뢰성확보를 위한 적정 수집 주기로 제안했다. 해당 결과는 향후 커넥티드 환경에서 수집될 핵심 정보들의 신뢰성 확보와 서비스 개발 시 기초 정보로 활용될 것으로 기대해본다.
The national emission from energy sector accounted for 84.7% of all domestic emissions in 2007. Of the energy-use emissions, the emission from mobile source as one of key categories accounted for 19.4% and further the road transport emission occupied the most dominant portion in the category. The road transport emissions can be estimated on the basis of either the fuel consumed (Tier 1) or the distance travelled by the vehicle types and road types (higher Tiers). The latter approach must be suitable for simultaneously estimating $CO_2$, $CH_4$, and $N_2O$ emissions in local administrative districts. The objective of this study was to estimate 31 municipal GHG emissions from road transportation in Gyeonggi Province, Korea. In 2008, the municipalities were consisted of 2,014 towns expressed as Dong and Ri, the smallest administrative district unit. Since mobile sources are moving across other city and province borders, the emission estimated by fuel sold is in fact impossible to ensure consistency between neighbouring cities and provinces. On the other hand, the emission estimated by distance travelled is also impossible to acquire key activity data such as traffic volume, vehicle type and model, and road type in small towns. To solve the problem, we applied a hierarchical cluster analysis to separate town-by-town road patterns (clusters) based on a priori activity information including traffic volume, population, area, and branch road length obtained from small 151 towns. After identifying 10 road patterns, a rule building expert system was developed by visual basic application (VBA) to assort various unknown road patterns into one of 10 known patterns. The expert system was self-verified with original reference information and then objects in each homogeneous pattern were used to regress traffic volume based on the variables of population, area, and branch road length. The program was then applied to assign all the unknown towns into a known pattern and to automatically estimate traffic volumes by regression equations for each town. Further VKT (vehicle kilometer travelled) for each vehicle type in each town was calculated to be mapped by GIS (geological information system) and road transport emission on the corresponding road section was estimated by multiplying emission factors for each vehicle type. Finally all emissions from local branch roads in Gyeonggi Province could be estimated by summing up emissions from 1,902 towns where road information was registered. As a result of the study, the GHG average emission rate by the branch road transport was 6,101 kilotons of $CO_2$ equivalent per year (kt-$CO_2$ Eq/yr) and the total emissions from both main and branch roads was 24,152 kt-$CO_2$ Eq/yr in Gyeonggi Province. The ratio of branch roads emission to the total was 0.28 in 2008.
본 연구에서는 가치추정방법의 하나인 조건부 가치측정법(Contingent Valuation Method : CVM)을 이용하여 교통사고 긴급통보시스템 도입을 위한 지불의사액을 산정하고자 하였다. 분석을 위해 이중양분선택법 질문양식을 이용하여 긴급통보시스템에 대한 이용자들의 지불의사액(Willingness to Pay : WTP) 추정방안을 제시하였다. 기존 연구들의 경우 지불의사액 산정에 사용되는 질문 유형별 분석 모델별로 지불유무에 따른 절단데이터가 다르게 처리되고 있음을 알 수 있었다. 이에 따라 본 연구에서는 이중양분 선택법으로 구성된 절단 데이터를 처리하는 방법으로 모형별 지불의사액의 차이를 비교하였다. 연구에 사용된 설문지는 약 500부 수준으로 응답자의 지역적인 편차(bias)가 반영되지 않도록 온라인과 오프라인에서 동시에 진행하였으며, 연령대별 편차를 고려하기 위해 2010년 인구주택 총 조사 결과를 참조하여 자료를 구성하였다. 최종적으로 더 나은 자료의 해석을 위해 생존분석, 다중회귀분석, 토빗분석 등 다양한 통계기법을 적용하여 결론을 도출하였다.
도로교통 분야에서 제시되는 다양한 정책들과 운영전략들을 평가하기 위해 사용해 오던 지금까지의 자료와 방법으로는 실제 도로에서 주행하고 있는 많은 차량들의 연료소모량을 정확하게 측정하기에는 불가능한 것이 현실이다. 특히 차량의 연료소모량은 속도뿐만 아니라 가속도에도 밀접한 관련이 있음에도 불구하고 현재의 방법으로는 가속도를 포함한 차량의 미시적 주행패턴을 고려하지 못하고 있다. 그러므로 본 연구에서는 교통운영전략과 차량운행비용의 연료소모량 변화에 대한 보다 정확한 효과를 평가할 수 있도록, 차량의 속도와 가속도를 고려한 차량 연료소모량 관계식을 산정하고자 한다. 차량시뮬레이션 프로그램인 AVL Cruise를 이용하여 차량의 속도 및 가속도에 따른 연료소모량 원단위를 산출하고, 이러한 결과를 이용하여 시뮬레이션이나 차량운행비용 추정에 적용할 수 있는 차량 연료소모량 관계식을 산정하였다. 마지막으로 이렇게 도출된 본 연구의 차량 연료소모량 관계식과 기존 연료소모량 관계식을 비교하였다. 분석결과, 교통운영전략의 효과 평가 시 기존 연료소모량 관계식에 비해 주행패턴에서 발생하는 가속도 변화를 고려한 본 연구의 연료소모량 관계식이 보다 현실적으로 연료소모량을 산정할 수 있음을 확인할 수 있었다.
Unit load approach has been used to estimate the non-point pollutant load in Total Water Pollution Load Management System (TWPLMS). In this study, locally applicable unit loads for road and parking lot were developed based on the measurements of 9 rainfall events from 2007 to 2008 in Yongin city of Gyeongan stream watershed. Observations showed that stormwater runoff began at low precipitation (>1 mm) and peak pollutant concentration occurred at the beginning of the runoff because of impervious nature of the sites. Averaged event mean concentrations (EMCs) of road (parking lot) were estimated as COD 105.36(62.69) mg/L, BOD 15.94(13.20) mg/L, TSS 183.45(66.52) mg/L, T-N 4.63(3.28) mg/L, T-P 0.45(0.39) mg/L. Higher EMCs at the road than parking lot may reflect heavier traffic. Unit loads Estimated from the EMCs and 10 year average rainfall data were COD $331.17kg/km^2{\cdot}day$, BOD $50.20kg/km^2{\cdot}day$, TSS $580.13kg/km^2{\cdot}day$, T-N $14.68kg/km^2{\cdot}day$, T-P $1.43kg/km^2{\cdot}day$ in the road and COD $186.59kg/km^2{\cdot}day$, BOD $39.22kg/km^2{\cdot}day$, TSS $199.15kg/km^2{\cdot}day$, T-N $9.70kg/km^2{\cdot}day$, T-P $1.16kg/km^2{\cdot}day$ in the parking lot. The estimated unit loads are not so comparable to the ones listed in TWPLMS technical guideline and published data that locally developed unit loads should be used to estimate non-point pollutant loads.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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