단기예측기법을 이용한 연속류 사고영향 실험분석
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | 유정훈 | - |
dc.contributor.author | 김지훈 | - |
dc.date.accessioned | 2018-11-08T07:51:12Z | - |
dc.date.available | 2018-11-08T07:51:12Z | - |
dc.date.issued | 2009-02 | - |
dc.identifier.other | 9826 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/8034 | - |
dc.description | 학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :건설교통공학과,2009. 2 | - |
dc.description.abstract | 사고로 인한 대기행렬, 통행시간과 같은 정보를 예측하여 제공하는 것은 교통시설 이용자와 운영자 모두에게 효율적인 대안선택 및 운영을 위한 중요한 정보이다. 이러한 예측된 사고영향 정보가 제공되면, 이용자는 사고 구간에 대한 정보를 사전에 인지하여 지체를 최소화 할 수 있다. 또한 운영자는 현재 사고영향을 받을 것으로 예상되는 구간을 효율적으로 관리할 수 있을 것이다. 이렇듯 중요한 의미를 갖는 사고영향 예측정보를 추정하기 위해, 본 연구에서는 사고영향(대기행렬, 통행시간) 예측 모형을 제안하고, 이를 다양한 시나리오에 적용하여 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 모형은 Micro-simulation의 입력변수인 도착교통량과 사고지점 서비스율을 예측하여 장래의 사고영향을 추정한다. 입력변수 예측은 도착 교통량은 시계열 모형인 ARIMA 모형을 적용하였으며, 서비스율은 기존에 연구된 예측 기법이 없기 때문에 2차 곡선을 활용하였다. 본 연구에서는 이러한 사고영향 예측에 Micro-simulation을 적용하기 위한 첫 번째 시도를 한 것이다. 연구 결과 통행시간 예측의 경우 비교적 정확한 예측이 가능하였다. 본 연구를 시작으로 미시적인 분석이 가능한 사고영향 예측모형이 개발된다면, 앞으로 사고로 인한 지체시간과 사회비용을 최소화 할 수 있을 것이다. | - |
dc.description.tableofcontents | 제 1 장 서 론 1 제1절 연구의 배경 및 목적 1 제2절 관련문헌 고찰 2 1. Deterministic Queuing Diagram 활용 기법 3 2. 충격파 이론(Shockwave Theory)을 활용한 방법 6 4. 회귀모형을 이용한 예측기법 9 5. 모의실험을 통한 회귀식을 이용한 예측방법 11 제3절 연구 내용 및 범위 14 제 2 장 방법론 15 제1절 모형구조 15 제2절 입력변수(λ,μ) 예측 17 1. 예측모형선정 17 2. 도착교통량(λ) 및 서비스율(μ) 예측모형 개발 18 3. 입력변수 예측시점 20 제 3 장 모형실험 21 제1절 실험설계 21 제2절 사고자료생성 22 1. 사고 상황 설계 22 2. 사고자료 생성 결과 23 제3절 모형구축 24 1. 도착교통량(λ) 및 서비스율(μ) 예측 24 2. 예측모형 결과 27 3. 예측모형 개선방안 30 가. 개선방안 30 나. 개선 후 분석결과 33 제4절 실험분석 39 1. 시나리오 설정 39 2. 시나리오 분석 40 3. 분석결과 비교 60 제 4 장 결론 및 향후 연구과제 62 제1절 결론 62 제2절 향후 연구과제 63 | - |
dc.language.iso | kor | - |
dc.publisher | The Graduate School, Ajou University | - |
dc.rights | 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다. | - |
dc.title | 단기예측기법을 이용한 연속류 사고영향 실험분석 | - |
dc.type | Thesis | - |
dc.contributor.affiliation | 아주대학교 일반대학원 | - |
dc.contributor.department | 일반대학원 건설교통공학과 | - |
dc.date.awarded | 2009. 2 | - |
dc.description.degree | Master | - |
dc.identifier.localId | 567792 | - |
dc.identifier.url | http://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000009826 | - |
dc.subject.keyword | 사고 | - |
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