본 논문에서는 기존의 웹(인터넷)기반의 정보 제공 서비스의 범주를 벗어나, 음성 및 웹 브라우저 기반의 VoiceXML을 이용하여 웹과 음성 인터페이스를 동시에 사용할 수 있고 GPS 정보의 응용이 가능한 분산 환경 기반의 여행 정보 서비스를 제안한다. 기존의 여행 정보 콜 센터의 자동응답 서비스는 사전에 제작된 시나리오대로 운영돼 이용시간이 많이 걸릴 뿐 아니라 응답 내용을 바꿀 경우 시나리오를 다시 짠 후 녹음을 다시 해야 하는 불편함이 있었으나, 제안된 VoiceXML 기반의 여행 정보 시스템은 파일형태로 개별 대화 시나리오를 만들어 서버에 내장하는 방식으로 이루어져 시스템 개편이 쉬우며, GPS 정보를 이용한 사용자의 현 위치를 인지하고 이에 따른 다양한 여행 정보 서비스를 오지 환경과 같은 환경적 제약 변수에서도 쉽게 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다.
현재 국내의 각 지방자치 단체에서는 지능형 교통체계(ITS)사업이 활발히 시행되고 있다. 이중 많은 지역에서 효율적인 교통관리를 위하여 실시간 신호제어시스템을 구축하여 운영 중에 있으며, 지점검지기인 루프검지기를 설치하여 실시간으로 검지기정보를 수집하고 있다. 검지기에서 수집되어 신호제어에 이용되는 자료는 교통량, 점유시간/비점유시간, 포화도, 지점속도, 대기길이 등이 있다. 본 논문에서는 실시간 신호제어시스템 검지기 정보가 링크소통상태를 파악하는 정보로 활용될 수 있는지를 분석 평가하였다. 평가를 위하여 대상구간의 통행시간을 실측하여 검지기 수집정보와의 상관관계를 다양하게 평가하였다. 분석 결과 고려된 변수들 중 대기길이가 구간통행시간과 가장 높은 상관관계를 나타내었다. 그리고 지점속도 자료를 이용하여 구간통행 정보를 추정한 결과, 오차율이 비교적 크게 나타나 실시간 신호제어시스템검지정보를 직접적으로 구간통행정보 추정에 사용하는 것은 적절치 않다고 판단된다. 그러나 COSMOS 검지기는 포화도와 대기길이와 같은 링크의 교통상황에 대해 설명하는 정보를 실시간으로 수집하기 때문에 이를 구간검지기의 보완용으로 사용될 수 있다고 판단된다. 따라서 본 논문에서는 신호제어시스템에서 가공되는 포화도와 대기길이정보를 활용하여 정성적 소통정보인 혼잡도를 산출하는 방안을 제시하였다.
Singgih, Ivan Kristianto;Hong, Soondo;Kim, Kap Hwan
Industrial Engineering and Management Systems
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제15권1호
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pp.19-31
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2016
A design method of the network for automated transporters mounted on rails is addressed for automated container terminals. In the network design, the flow directions of some path segments as well as routes of transporters for each flow requirement must be determined, while the total transportation and waiting times are minimized. This study considers, for the design of the network, the waiting times of the transporters during the travel on path segments, intersections, transfer points below the quay crane (QC), and transfer points at the storage yard. An algorithm, which is the combination of a modified Dijkstra's algorithm for finding the shortest time path and a queuing theory for calculating the waiting times during the travel, is proposed. The proposed algorithm can solve the problem in a short time, which can be used in practice. Numerical experiments showed that the proposed algorithm gives solutions better than several simple rules. It was also shown that the proposed algorithm provides satisfactory solutions in a reasonable time with only average 7.22% gap in its travel time from those by a genetic algorithm which needs too long computational time. The performance of the algorithm is tested and analyzed for various parameters.
이동 패턴 인식은 사용자 궤적 질의, 사용자 행동 예측, 사용자 위치에 기초한 흥미요소 추천, 사용자 개인 정보 보호 및 지자체 교통 계획과 같은 여러 측면에서 널리 사용된다. 현재 인식 정확도는 응용 요건을 충족할 수 없기 때문에 이동 패턴 인식 연구는 궤적 데이터 연구의 초점이라 할 수 있다. GPS 내비게이션 기술과 지능형 모바일 기기의 대중화로 많은 사용자 모바일 데이터 정보를 얻을 수 있고, 이를 바탕으로 많은 의미 있는 연구가 이루어질 수 있다. 현재의 이동 패턴 연구 방법에서 궤적의 특징 추출은 궤도의 기본 속성(속도, 각도, 가속도 등)으로 제한된다. 본 논문에서 순열 엔트로피는 궤적 분류 연구에 참여하기 위한 궤적의 고유값으로 사용되었으며 시계열의 복잡성을 측정하기 위한 속성으로도 사용되었다. 속도 순열 엔트로피와 각도 순열 엔트로피가 이동 패턴 분류에 참여하기 위한 궤적의 특성으로 사용되었으며, 본 논문에서 사용된 순열 엔트로피를 기반으로 한 속성 분류의 정확도는 81.47%에 달했다.
시추공 주시 토모그래피의 주요 요소 중 하나인 초동주시의 측정오차 정보를 사용한 주시 토모그래피 법을 제안하고, 이 역산 방법을 실제 시추공 탐사 자료에 적용하는 실험을 수행 하였다. 제안된 역산방법은 2단계 제어 처리 공정이다. 1) 성취하고자하는 속도 영상의 분해능에 기초하여 측정 주시의 허용 오차한계를 설정하고 측정오차가 오차한계 이상인 기록은 역산에서 제외한다. 2) 반복역산 과정에서 계산된 주시 차 중에서 해당기록의 측정오차 보다 작은 주시 차를 0(영) 처리함으로써 무의미한 수치가 누적되어 속도 개선에 기여함을 방지한다. 모든 기록을 사용한 속도영상과 제어역산으로 도출한 속도영상을 비교한 결과에 의하면, 제어 역산으로 도출한 속도영상에서 수치잡음이 상대적으로 적게 표출되었다. 그리고 Fermat 원리에 의하면, 이 영상이 보다 현실가능성이 높은 속도모델임을 확인하였다.
현재 다양한 탄성파 기반의 물리탐사 기법들이 지반조사를 위해 널리 이용되고 있는데 이는 지반의 동적 특성들이 공학적 물성과 상관관계를 갖기 때문이다. 하지만, 지반공학적 물성치들의 고유한 비균질성이 탄성파 속도 및 진폭 등의 전파 특성에 영향을 미침에도 불구하고 그에 대한 고려가 안되고 있는 실정이다. 그래서, 본 연구에서는 지반의 고유한 비균질성이 탄성파 전파특성에 미치는 영향을 규명하기 위하여 추계론적 수치해석 방법을 적용하였다. 탄성파의 도달 시간 변화와 파두 특성에 주안점을 두어 분석을 수행하였다. 지반의 공간적 상관 거리와 파장과의 상관성 및 탄성파 전파거리와 파장과의 상관성이 탄성파의 도달 시간 변화에 미치는 영향에 대하여 조사하였다. Turning band method를 적용하여 변동계수의 범위가 10 ~ 40%인 다양한 비균질 강도를 갖는 지반을 유한차분 그리드에 생성하였다. 유한차분법을 이용하여 비균질 지반에서 탄성파의 전파를 시뮬레이션하였고, 추계론적 기법으로는 Monte Carlo 시뮬레이션 기법을 적용하였다. 추계론적 수치해석 결과, 지반의 비균질 강도가 증가함에 따라 탄성파의 파두 형상의 일그러짐이 현저하게 발생하였고, 그에 따라 탄성파의 도달 시간도 지연되는 것으로 나타났다. 지반의 공간적 상관 거리와 파장과의 상관성 및 탄성파 전파 거리와 파장과의 상관성은 탄성파의 도달 시간 변화와 긴밀한 상관성이 있는 것으로 나타났다.
신뢰성 있는 통행시간 예측을 위해 DSRC로부터 수집된 통행시간에서의 이상치(outlier) 필터링은 필수이다. 통행시간 예측을 위해 사용되는 보편적 기법인 TRANSGUIDE는 특정 분석 시간동안 통행시간의 변동이 크게 발생하는 조건에서 수집데이터의 이상치 제거를 효율적으로 처리하지 못하는 문제점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 TRANSGUIDE의 한계점 을 보완할 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. TRANSGUIDE가 특정 분석 시간대 충분한 데이터 관측이 어려울 경우 Median Absolute Deviation(MAD)를 이용하여 이상치 제거를 위한 새로운 유효 분석 영역을 설정하였다. 새로운 분석 영역 설정 후 특정 시간대 교통 조건하에서 최대 허용 가능한 이상치를 고려한 변수 ${\alpha}$, ${\beta}$를 제안하였다. 변수 ${\alpha}$, ${\beta}$를 추정하기 위해 과거 데이터와 도로 구간의 특성을 반영하였다. 개발된 알고리즘은 수도권 일반국도 3호선, 2013년 1월 1달간 DSRC 데이터가 존재하는 다차로 일반국도에 적용하였다. 누적상대도수를 이용하여 모형의 정산 수행 후 성능에 대해 정량적 평가를 수행하였다. 개발된 알고리즘은 기존의 TRANSGUIDE가 특정 조건, 즉 일정 분석 시간동안 교통 조건이 급하게 변동되는 구간에서 이상치 제거에 취한한 점을 보완하는 것으로 판단되었다. TRANSGUDIDE가 특정 조건에서 통행시간 예측이 어려울 경우 본 개발 알고리즘은 활용될 것으로 판단한다.
도심지내 이동시 지점 간 속도는 시간대와 해당 지점에 따라 차이가 발생한다. 또한 두 지점 사이에는 수많은 신호대기와 병목 구간 등으로 인한 지체가 빈번히 발생한다. 이러한 지체 시간은 차량 경로를 계획함에 있어서 상당히 중요한 요소로 작용한다. 하지만 기존 차량 경로 문제 중 지점 간 이동 거리와 이동 시간에 초점을 맞춘 연구에서 지점 이동시 발생하는 지체에 대해서는 연구가 활발히 진행되지 않았다. 이에 본 연구에서는 지체 시간을 고려한 현실적인 차량 경로 문제에 접근한다. 이를 위해 신호 대기 간 발생하는 지체 시간과 병목 구간에서 발생하는 지체 시간을 추정하는 모델을 제시한다. 추정된 결과를 반영한 최적 차량 경로를 도출하여 지체 시간을 고려하지 않은 경로와 결과를 비교해 봄으로써 본 연구에서 제시하고 있는 방법이 우수하며 효율적임을 제시한다.
Researchers have used a variety of methods to measure patterns of animal movement, including the use of spatial data (mapping the position of a moving animal at specified intervals) and direct estimation of travel path length by pacing under a moving animal or group. I collected movement data from five groups of siamangs (Symphalangus syndactylus) using two different methods concurrently to estimate the effects of the method of data collection on estimates of daily path length (DPL). Estimates of DPL produced from spatial data collected at 15-minute intervals were 12% lower than estimates of DPL produced by pacing under the traveling animal. The actual magnitude of the difference was correlated with the travel distance, but there was no correlation between the proportional difference and the travel distance. While the collection of spatial data is generally preferable, as spatial data permit additional analyses of patterns of movements in two or three dimensions, the relatively small difference between the DPL's produced using different methods suggests that pacing is an acceptable substitute where the collection of spatial data is impractical. I also subsampled the spatial data at increasing time intervals to assess the effect of sampling interval on the calculation of daily path lengths. Longer sampling intervals produced significantly shorter estimates of travel paths than shorter sampling intervals. These results suggest that spatial data should be collected at short time intervals wherever possible, and that sampling intervals should not exceed 30 minutes. Researchers should be cautious when comparing data generated using different methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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