본 연구에서는 행정정보, GIS, RS정보, 확률모델을 이용하여 교토의정서에서 정의하는 산림전용지역의 추출가능성에 대하여 검토하였다. 1989년의 정사사진과 2001년의 IKONOS화상을 이용한 산림전용지역의 특성을 보면, 1989년부터 2001년까지의 산림전용지역은 약 40ha로 나타났다. 산림전용지역의 종류를 살펴보면, 도로(임도) 개설 및 주택지 개발을 위한 산림전용이 대부분을 차지하였고, 택지전용지의 80%는 기존의 도로로부터 100m이내에 분포하였으며, 신설된 도로 또한 20% 이상이 기존의 도로로부터 100m이내에 분포하였다. 산림전용지역의 추출모델 구축을 위하여 지형인자와 위성영상인자를 이용하였으며, 확률 개념을 도입한 산림전용지 발생 확률 지도를 작성하였다. 구축한 산지전용지 발생 모델의 유효성을 검증하기 위하여, 대상지역을 시스템적으로 구분하여, 추출 정도를 비교 검토하였다. 베이즈 모델과 Regression모델을 비교한 결과, 베이즈모델이 Regression모델보다 높은 추출확률을 나타냈다. 모델의 적합성을 평가하기위해서 대상지역을 2지역으로 구분하여 한쪽의 정보만을 가지고 발생확률지도를 작성하고, 나머지 지역에 대하여 발생확률을 검토한 결과에서도 베이즈모델이 높은 추출확률을 나타냈다.
교통주제도는 건설교통부와 교통개발연구원이 '국가교통DB구축사업'의 일환으로 제작한 것으로, 국토지리정보원이 항공사진을 기반으로 하여 작성한 NGIS(국가기본 수치지도)를 수정ㆍ보완하여 교통계획ㆍ투자분석 등 교통목적으로 재구축한 수치지도이다. 또한 교통부분 지리정보시스템(GIS-T)분야에서 교통정책 및 계획수립 등에 활용되고 있는 필수적인 기초 데이터이다. 이러한 교통주제도는 국가의 교통 정책결정과 연구분석에 활용되는 자료로 객관적이고 신뢰성 있는 데이터베이스이어야 한다. 또한 현실세계의 교통망을 모델링하여 반영한 것이므로 분석 기준년도에 대응되는 현재성과 정확성이 요구된다. 이를 위해 첫째, 조사 및 구축 지침을 통해 일관된 데이터의 생성 및 구축이 보장되어야하고 둘째, 데이터베이스를 구축함에 따라 발생할 수 있는 기하학적ㆍ논리적 오류를 파악하여야하며 셋째, 항목별 검수 방법과 절차에 대한 지침을 가지고 일관적이고 체계적인 점검을 하여야 한다. 본 연구에서는 교통주제도 데이터의 가장 기본이 되는 노드와 링크를 대상으로 항목별, 검수 절차와 방법에 대한 지침을 설정하고 일관적이고 체계적으로 데이터의 오류를 점검함으로써 교통 네트워크의 객관적이고 신뢰성 있는 품질확보가 가능하도록 하였다.
장애인.노약자들은 일반인에 비해 이동에 대한 제약조건이 많으며 이동시 일반인들이 생각하는 것보다 많은 어려움이 있다. 장애인.노약자뿐만 아니라 일반인들의 보행환경을 개선하기 위해 장애인.노약자를 위한 보행 지원시스템을 구성하여 장애인.노약자들의 사회활동을 장려하고 사회 구성원으로서의 역할을 할 수 있도록 도움을 줌으로서 장애인.노약자에 대한 사회문제를 해결하는 데 큰 역할을 하게 된다. 보행용 네트워크를 구성하기 위해 건설교통부에서 2005년 7월에 발간한 "지능형교통체계 표준 노드/링크 구축.운영지침 해설서"의 내용을 분석하였으며 이를 바탕으로 장애인.노약자들에게 적합한 네트워크체계를 구성하였다. 이동제약이 가장 큰 장애인.노약자를 대상으로 한 보행 네트워크이기 때문에 일반 사람들에게 적용될 수 있다. 이렇게 보행 네트워크를 구성함으로서 사회적 약자에 속하는 장애인.노약자들의 보행에 많은 도움을 줄 수 있을 뿐만 아니라 일반인들의 보행 편의성을 높이는 효과를 가져 올 수 있다. 장애인.노약자를 비롯한 사람들의 보행률을 높임으로서 에너지 절약, 교통사고율 감소 등 사회 전반적으로 긍정적인 효과를 가져 올 것으로 기대된다.
Recently, constructing and complementing the road network database are a main key in all social operation in our life. However it needs high expenses for constructing and complementing the data, and relies on many people for finishing the tasks. This study propose a novel method to extract urban road networks from 3-D LiDAR data automatically. This method integrates height, reflectance, and clustered road point information. Geometric information of general roads is also applied to cluster road points group correctly. The proposed method has been tested on various urban areas which contain complicated road networks. The results conclude that the integration of height, reflectance, and geometric information worked reliably to cluster road points.
Background: This study purposed to analyze the spatial accessibility of women in childbearing age to the healthcare organizations (HCOs) providing delivery services in Gangwon-do. Methods: Network analysis was applied to assess the spatial accessibility based on the travel time and road travel distance. Travel time and travel distance were measured between the location of HCOs and the centroid of the smallest administrative areas, eup, myeon, and dong in Gangwon-do. Korean Transport Database Center provided road network GIS (Geographic Information System) Database in 2015 and it was used to build the network dataset. Two types of network analysis, service area analysis and origin-destination (OD)-cost matrix analysis, applied to the created network dataset. Service area analysis defined all-accessible areas that are within a specified time, and OD-cost matrix analysis measured the least-cost paths from the HCOs to the centroids. The visualization of the number of the HCOs and the number of women in childbearing age on the Ganwon-do map and network analysis were performed with ArcGIS ver. 10.0 (ESRI, Redlands, CA, USA). Results: Twenty HCOs were providing delivery services in Gangwon-do in 2016. Over 50% of the women in childbearing age were aged more than 35 years. Service area analysis found that 89.56% of Gangwon-do area took less than 60 minutes to reach any types of HCOs. For tertiary hospitals, about 74.37% of Gangwon-do area took more than 60 minutes. Except Wonju-si and Hoengseong-gun, other regions took more than 60 minutes to reach the tertiary hospital. Especially, Goseong-gun, Donghae-si, Samcheok-si, Sokcho-si, Yanggu-gun, Cheorwon-gun, and Taebaek-si took more than 100 minutes to the tertiary hospital. Conclusion: This study provided that the accessibility toward the tertiary hospital was limited and it may cause problems in high-risk delivery patients such as over 35 years. Health policy makers will need to handle the obstetric accessibility issues in Gangwon-do.
본 연구의 목적은 상세 레벨의 대규모 도로망 데이터를 대상으로 다양한 축척과 추상화 수준을 가진 상위 레벨의 소축척 도로 선형 사상을 유도하는 가변-축척 기반 네트워크 데이터의 생성 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 우선, 가변-축척 모델 구축을 위해 관련 용어의 정의와 모델 구축시의 이점과 구축 절차에 대해 살펴보았다. 둘째, 가변-축척 모델을 설계하기 위해 지도 표출을 위한 표현 레벨과 레이어 구성요소를 제시하였다. 또한 상위 LoD와 데이터 연계 방법과 인덱스 구조 생성을 위한 규칙을 정의 하였다. 마지막으로 설계된 모델의 구현과 검증을 위해 제시된 알고리즘을 실제적인 연구지역 도로망(제주도)에 적용하여 가변 축척 도로망을 유도하여 구축하고, 공간 데이터베이스(Oracle Spatial)에 저장한 후 성능 분석을 통해 모델의 효율성과 타당성을 검증하였다.
본 연구에서는 교통방재대책 수립을 위한 기초 연구로써 세종특별자치시를 대상으로 도로네트워크의 기능 및 네트워크 연결성을 고려한 긴급대피교통로 선정방법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 먼저 대상지역의 GIS자료를 이용한 연결정도 중심성 및 근접 중심성 지표를 통해 도로네트워크의 기능적 측면에서 분석 하였다. 그리고 TranCAD 프로그램을 활용하여 재난 발생 시 통행배정단계에서의 도로 이용자 패턴 및 통행시간 변화를 분석하여 네트워크의 연결성이 저하될 경우 각 도로가 전체 네트워크에 미치는 영향력을 분석하였다. 최종 긴급대피교통로 선정을 위해 각 지표에 대한 군집분석을 수행하였으며 군집별 특성에 따라 1차, 2차 긴급대피교통로가 최종적으로 선정되었다. 본 연구의 결과는 예측 불가능한 재난이 발생하였을 경우 2차 피해를 줄일 수 있는 의사결정에 도움이 될 것으로 기대된다.
개인용 이동형 단말기의 개선된 성능과 비용, 그리고 무선 통신 기술의 비약적인 발전으로 인하여, 이를 이용하는 사용자들의 수가 빠른 속도로 늘고 있다. 그에 따라 사용자들에게 다양한 서비스를 제공할 수 있는 기술이 요구하고 있는 시점이다. 현재까지의 연구를 통해 사용자가 필요로 하는 최단 경로 찾기 등의 기술은 많은 연구가 이루어져 있다. 하지만 사용자의 현재 위치에 따라 여러 가지 추천 서비스를 제공할 수 있게 하는 기술은 우리가 필요로 하는 도로 망에서가 아닌 Euclidean spaces에 집중되어 있다. 따라서 우리는 기존의 연구를 확장시켜, 도로 망에서 이러한 요구를 충족시킬 수 있는 방법을 제안한다. 우리가 제안하는 시스템은 질의에 대한 응답을 하기 위해 전처리 단계를 필요로 한다. 이 단계에서는 먼저 전체 도로 망을 몇 개의 Voronoi 다각형으로 나누고, 나누어진 각각의 Voronoi 다각형들에 대한 정보를 계산한다. 이러한 과정에서 도로 망의 규모에 맞춰 자동으로 Voronoi 다각형의 개수를 결정하게 한다. 이를 통해 전체 도로 망의 크기가 변경되더라도, 전처리 단계 정보를 저장하는 공간이 예측 가능하도록 선형적으로 증가되게 하였다. 실제 질의 응답과정에서는 미리 계산된 정보를 이용하여 사용자들에게 빠른 속도의 서비스를 제공 할 수 있게 한다. 실험을 통하여 제안된 시스템이 도로 망에서 최근접 질의와 영역 질의를 효과적으로 처리 하여 탐색 시간과 방문 노드 수에서 많은 이점이 있음을 보인다.
The major goal of this research is to develop an optimal route search algorithm for an intelligent route guidance system, one sub-area of ITS. ITS stands for intelligent Transportation System. ITS offers a fundamental solution to various issues concerning transportation and it will eventually help comfortable and swift moves of drivers by receiving and transmitting information on humans, roads and automobiles. Genetic algorithm, and fuzzy logic are utilized in order to implement the proposed algorithm. Using genetic algorithm, the proposed algorithm searches shortest routes in terms of travel time in consideration of stochastic traffic volume, diverse turn constraints, etc. Then using fuzzy logic, it selects driver-preference optimal route among the candidate routes searched by GA, taking into account various driver's preferences such as difficulty degree of driving and surrounding scenery of road, etc. In order to evaluate this algorithm, a virtual road-traffic network DB with various road attributes is simulated, where the suggested algorithm promptly produces the best route for a driver with reference to his or her preferences.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제5권1호
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pp.26-31
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2015
Success of the construction companies is based on the successful completion of projects within the agreed cost and time limits. Artificial neural networks (ANN) have recently attracted much attention because of their ability to solve the qualitative and quantitative problems faced in the construction industry. For the estimation of cost and duration different ANN models were developed. The database consists of data collected from completed projects. The same data is normalised and used as inputs and targets for developing ANN models. The models are trained, tested and validated using MATLAB R2013a Software. The results obtained are the ANN predicted outputs which are compared with the actual data, from which deviation is calculated. For this purpose, two successfully completed highway road projects are considered. The Nftool (Neural network fitting tool) and Nntool (Neural network/ Data Manager) approaches are used in this study. Using Nftool with trainlm as training function and Nntool with trainbr as the training function, both the Projects A and B have been carried out. Statistical analysis is carried out for the developed models. The application of neural networks when forming a preliminary estimate, would reduce the time and cost of data processing. It helps the contractor to take the decision much easier.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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