센서 네트워크에서 소비전력 측정은 실제 필드에서 실측을 통해 수행하기 어렵기 때문에 시뮬레이션을 통하여, 소비전력을 예측하고, 노드들의 교체시기를 결정하게 된다. 시뮬레이션 툴은 센서 네트워크의 여러 요소들을 시뮬레이션 하는데 이 요소들은 전력 소비량, 패킷 전송 트래픽, 네트워크 구성 형태 등이 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 시뮬레이션 요소 중 큰 비중을 차지하는 전력 소모를 시뮬레이션하기 위한 센서 노드의 전력 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 전력 모델은 시뮬레이션 시 연산을 최소화하기 위하여 센서 노드의 기능별 전력 소모 특성에 따라 기존에 실측된 데이터가 연산을 대체 할 수 있는 부분은 수식 계산을 생략한다. 이러한 경우 전력 소모 예측의 정확도는 떨어지지만 연산량이 감소하여 빠른 시뮬레이션이 가능하다. 제안하는 모델은 정밀한 시뮬레이션보다는 빠른 시뮬레이션 속도를 이용하여 두 개 이상의 센서 네트워크 알고리즘 간의 전력 소모차를 분석하는데 적합한 모델이다.
횡단보도의 안전성과 교통 소통을 동시에 고려하면서 횡단보도 보행자사고를 감소시키기 위한 방안으로 보행자사고 예측모형이 꾸준히 연구되어 왔으나, 기존의 예측모형에서는 횡단보도 보행자사고의 당사자에 해당하는 보행량이라는 변수를 제대로 반영하지 못하고 있는 실정이다. 실제로 보행량과 관련한 자료가 구축되어 있지 않고. 보행량 추정방법 역시 없는 실정이기 때문이다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 기준년도 신호교차로 주변의 토지이용특성과 횡단보도 보행량을 조사하여 횡단보도 보행유출입량 추정모형을 구축하였다. 다음으로, 추정된 횡단보도 보행유출입량을 중력모형의 마찰계수와 구역간 조정계수, 그리고 대각횡단 보행비율을 적용하여 횡단보도 보행경로별로 보행량을 분포시킴으로서 목표년도(보행자사고 발생 시점 또는 장래)의 횡단보도 보행량 추정방법을 제시하였다.
본 고는 신호교차로 영향권에서 수행되는 도로점용공사가 유발하는 신호교차로의 정지선에서의 유출 가능량, 다시 말해 포화교통류율의 변화를 산정하여 해당 접근 차로군의 용량을 계산할 수 있는 해석적 모형의 개발에 초점을 맞추고 있다. 해석적 모형이 가진 설명력의 간결함과 산정 정확도를 제고하기 위하여 선행연구의 모형논리를 크게 바꾸고 상당한 수정을 가하였다. 또 모형의 검증을 위해서 많은 노력이 보태졌는데, 다양한 미시 모의실험 결과와의 비교 뿐만 아니라 실제 공사현장에서 수집된 많은 자료를 바탕으로 하는 현장 대표 값들과의 비교 등이 수행되었다. 포화교통류율은 도로점용공사의 위치, 정지선과 공사구간과 이격거리, 개방 및 폐쇄 차로 수, 유효녹색시간 등에 상당히 민감하게 변화한다는 것이 확인되었으며, 공사현장의 특성을 구성하는 그와 같은 기하구조 및 신호운영관련 조건 등을 변수로 하는 제안 모형들은 아주 적은 오차 범위 내에서 성공적으로 포화교통류율을 산정해 낼 수 있음을 보여 주었다.
눈, 비, 안개, 미세먼지는 차량 운전자의 시야를 방해하고 이는 안전거리 미확보와 속도 편차의 증가를 야기하여 반복적인 대형 교통사고의 원인이 되고 있다. 본 연구에서는 안개, 눈, 비, 온도, 습도, 풍향, 풍속, 일사량, 기압, 미세먼지, 강수량 등 11종류를 측정할 수 있는 보급형 국산 도로환경센서를 개발하였으며, 기존에 상용되고 있는 안개 가시거리 센서로부터 측정된 가시거리와 개발 센서의 적외선 송·수신부를 통해 측정된 적외선 신호값을 비교하여, 두 측정값의 관계를 도출하였다. 기존 안개 가시거리 센서와 개발센서 측정값의 관계는 도로 안전에 직접적 영향을 미치는 500m 이하의 가시거리에서 측정된 데이터를 대상으로 도출되었다. 개발센서의 적외선 신호값과 기준 센서에서 도출된 가시거리의 비교 결과, 통계적으로 두 데이터 간 상관관계가 매우 높은 것으로 분석되었으며, 개발 센서의 적외선 신호값을 활용하여 안개 가시거리를 기준 센서와 매우 유의한 수준으로 추정할 수 있는 것으로 판단된다.
정확한 전동킥보드 중장기수요예측은 지역별 수요공급 불균형 문제해결 및 MaaS 등 연계교통체계 마련을 위해 필요하다. 공유 전동킥보드의 지역별 발생-유입량을 예측하는 연구는 많지만, 공유 전동킥보드의 존간 통행분포를 예측하는 연구는 전무한 실정이다. 본 연구에서는 공유 전동킥보드의 통행분포모형 추정을 위한 적정 존단위를 선정하고자 하였다. 분석 대상 존단위는 250m, 500m, 750m, 1,000m 정사각형 그리드로 설정하였다. 공유 전동킥보드 이용 이력 데이터는 각 공간 단위별 통행거리, 통행시간 계산 및 중력모형 도출을 위해 활용되었다. 평균제곱오차는 각 중력모형의 적정성을 검증하는데 활용되었다. 분석 결과, 250m 그리드가 실제 공유킥보드 통행분포를 가장 잘 묘사하는 것으로 나타났다.
기존 실시간 신호제어시스템은 과포화 상황, 지점검지 및 매설식 검지체계의 문제점이 제기됨에 따라 ITS의 활성화와 검지체계의 발전 등으로 진보된 차세대 신호제어시스템의 개발이 요구되고 있다. 본 논문은 차세대 신호제어시스템을 위해 신호제어 기초 변수를 기존 통과교통량이 아닌 교차로 대기행렬을 활용할 수 있도록 대기행렬길이의 산출을 목적으로 하였다. 기존 시스템의 한계로 나타난 과포화 상황에 중점을 두어 범위를 설정하였다. 실시간으로 수집되는 개별차량 위치정보를 좌표로 변환하여 최소제곱법을 이용한 회귀모형에 적용하여 추출한 직선식을 충격파 모형에 적용하였다. 산출된 대기길이와 링크길이의 비교를 통해 대기길이가 링크를 초과하는 경우 상류부 대기차량이 하류부 교차로에 영향을 미친다고 판단하여 하류부 교차로 대기행렬까지 대기길이로 포함하였다. 추출된 대기행렬길이의 신뢰성을 판단하고자 링크 통행시간과의 상관분석을 실시한 결과 두 링크 모두 0.9이상의 수치를 나타내며 높은 상관관계를 보이는 것으로 판단되었다. 본 연구는 실시간으로 수집되는 데이터를 이용하여 대기행렬길이를 산출할 수 있다는 점과 이를 이용하여 신호제어시스템의 개선에 기여할 수 있다는데 의의가 있다.
기상조건은 통행자의 수단선택 행위에 큰 영향을 미친다. 본 연구는 기상조건에 따른 여러 교통현상에 대한 가설 중 강수 시 대중교통수단의 승객수가 감소한다는 연구 가설을 실증하기 위해 수행되었다. 이를 위해 본 연구는 최근 24개월 동안 관측된 부산의 버스, 도시철도, 마을버스의 일일 승객 수와 일일 강수량의 관계를 외견상 무관해 보이는 회귀모형(SUR 모형)을 이용하여 분석하였다. 분석결과 일일 강수량이 10mm 이상일 때는 강수량이 증가함에 따라 각 대중교통수단의 승객 수는 감소하는 것으로 나타났다(강수량 1mm 증가 시 시내버스, 도시철도, 마을버스 승객 수는 각각 0.169%, 0.101%, 0.172% 감소). 이처럼 부산의 대중교통수단의 승객 수는 일일 강수량이 10mm 이상인 날 감소하나 도시철도 승객 수 감소는 교차방정식 제약검정 결과 강수량 증가에 상대적으로 둔감한 것으로 나타났다. 그러나 도시철도 승객 수 추정식의 강수량 계수부호는 음수로 부산의 대중교통수단 이용객들은 10mm 이상의 강수일에는 접근, 대기, 환승에 불편이 있는 대중교통수단간 수단 전환보다는 좀 더 쾌적한 통행을 할 수 있는 택시나 승용차로 수단을 전환하거나 통행을 포기하는 경향이 두드러진다고 판단된다.
구조물의 변위이력은 구조물의 전체적인 거동을 나타내는 인자의 시간에 대한 이력이므로 이를 추정하는 것은 매우 중요하며, 일반적으로 구조물의 상태를 평가하는데 있어 직관적으로 신뢰할 수 있는 물리량이다. 특히, 교량의 경우 차량 하중에 의해 발생되는 수직 변위를 알아내는 것은 교량에 발생할 수 있는 문제점을 미연에 확인할 수 있어 매우 중요한 부분이다. 하지만 시공된 교량의 수직 변위를 측정하는 것은 실험여건 및 장비의 제약조건 등으로 인해서 직접적으로 측정하는 것이 매우 힘든 실정이다. 본 연구에서는 대상 교량들에 대한 제약조건을 극복하고 변위응답을 추정할 수 있는 방안을 제시하기 위해 임의의 차량하중에 의해서 측정되는 변형률과 변위를 인공신경망에 적용하였다. 인공신경망에 적용하는 축방향 변형률과 수직방향 변위에 대한 학습 자료를 획득하기 위해서 수치해석을 수행하였으며, 실제 교통 상황을 반영하기 위해서 교량을 통과하는 차량의 종류와 차간 거리에 대한 차량이동하중 시나리오를 작성하여 시공된 교량의 실제 교통상황에 따른 차량 이동 하중이 가해지도록 모델링하였다. 인공신경망을 이용한 학습 결과에 따라 임의의 하중에 의해 발생되는 교량의 변형률에 대한 변위를 추정하였고, 인공신경망을 사용하여 추정된 변위 결과가 수치해석을 통한 변위를 잘 표현하는 것을 확인하였다.
기존의 교통사고모형은 수집된 데이터에 대한 추정된 모수가 고정되어있다고 가정하여 교통량이나 기하구조의 길이와 폭 등은 설치형태와 관계없이 동일한 값을 적용하는 고정효과모형을 이용하여 개발하였다. 하지만 고정효과를 이용한 모형은 모형을 통해 추정된 계수의 표준오차 값이 과소 추정되거나 각 계수의 t-값이 과도하게 산정되어 모형의 설명력이 낮아지게 된다. 이를 극복하기 위하여 교통량, 기하구조, 그리고 관측되지 않은 다른 요인 등에 대한 이질성을 고려한 임의효과모형을 활용하여 모형을 개발할 수 있다. 본 연구에서는 임의효과모형의 효용성을 파악하고자 대전광역시 주요 89개 교차로를 대상으로 데이터를 수집하여 임의효과와 고정효과를 이용한 음이항 회귀모형을 개발하고 이를 비교 분석하였다. 모형개발 결과 년평균일교통량, 제한속도, 차로수, 우회전 전용차로 설치유무, 전방신호등 설치유무 등이 유효한 설명변수로 나타났으며 모형의 설명력을 비교해보면 로그-우도함수값이 임의효과에서 -1537.802로 고정효과의 로그-우도함수값 -1691.327보다 모형 설명력이 좋은 것으로 나타났으며 우도비의 경우 임의효과에서 0.279로 고정효과의 0.207보다 개선된 것으로 나타나 임의효과를 이용한 모형이 고정효과를 이용한 모형보다 우수한 것으로 나타났다.
폭발적으로 증가하고 있는 모바일 데이터 트래픽을 수용하기 위하여 셀 간 간섭을 제어할 수 있는 향상된 수신기에 대한 연구가 필요하다. 이를 위해 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 에서는 인접 셀의 간섭 신호를 억제 및 제거하여 수신기의 SINR(Signal-to-Noise-plus-Interference Ratio)을 향상시켜 수신 성능을 올리는 NAICS(Network Assisted Interference Cancellation and Suppression)가 표준에서 논의되고 있다. 본 논문에서는 이웃셀로 부터 간섭의 영향을 줄이기 위하여 연판정 기반의 향상된 수신기를 제안한다. 제안한 수신기는 MMSE (Minimum Mean Square Error) 또는 IRC (Interference Rejection Combing) 수신기를 통해 간섭 신호의 불편 추정 (unbiased estimation) 값을 계산 하고 간섭 신호를 억제 및 제거한다. 간섭 신호는 LLR (Log-Likelihood Ratio)로 표현되는 소프트 정보를 통해 업데이트 한다. 시스템 레벨 시뮬레이션은 3GPP LTE-Advanced 하향링크 시스템의 20MHz 대역을 기반으로 이루어 졌으며, 시뮬레이션 결과 제안한 수신기를 통해 기존 수신기보다 SINR, 전송률 및 스펙트럼 효율 측면에서 성능 향상을 가져다주는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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