최근 그린 IT 기술이 이슈화 되면서 전 세계적으로 탄소 배출을 낮추고 에너지 효율을 높일 수 있는 환경 친화적인 광원에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 특히 고유가와 환경오염 등의 문제로 기존의 백열등이나 형광등을 대체하기 위한 새로운 광원으로 LED가 크게 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 저전력, 고효율, 고휘도의 LED 모듈에 온도, 습도, 조도, 그리고 이동 감지 센서를 포함한 복합 센서 모듈을 조합하여 가로등을 지능화하고, ZigBee 모듈을 이용하여 가로등 간에 IT기술인 USN 망 융합을 통하여, 가로등 시스템을 중앙에서 모니터링하고 지역 특성에 따라 선택적으로 가로등의 점멸을 원격으로 제어함으로써 효과적으로 에너지 절약을 극대화할 수 있는 Ad-Hoc망 기반 LED-IT-Sensor 통합 가로등을 설계하고 구현하였다.
교통혼잡이 만연된 도로와 교통혼잡이 발생하지 않는 도로에서는 운전자의 통행행태가 서로 다르다. 교통혼잡이 만연된 도로의 운전자는 자신이 선택할 경로가 혼잡으로 인해 발생할 통행시간변화를 우선 고려하여 경로를 선택한다. 본 연구에서는 통행시간변화를 고려하는 운전자의 경로선택행위를 모사하기 위하여 통행시간신뢰도를 새롭게 정의하고 신뢰도 통행배정모형을 정립하였다. 통행시간신뢰도는 통행시간변화의 정도에 의해서 결정되는 함수이며, 통행시간변화는 도로용량과 교통량의 함수이다. 본 연구에서는 신뢰도 통행배정모형을 이용하여 통행시간신뢰도를 극대화하기 위해 경로를 선택하는 운전자의 통행행태를 모사하였고, 그 해가 Wardrop의 균형상태를 만족시킴을 증명하였다. 그리고 가상 가로망을 대상으로 기존의 통행시간 통행배정모형과 비교, 분석하였다.
본 논문에서는 고속도로에서 주행시 2차 사고를 방지하기 위한 사고인식 스마트 가로등에 대해 연구하였다. 가로등에 아두이노 및 센서를 활용하여 운전자에게 기상 상태를 알리고, 햇빛 및 야간 주행 차량에 따른 LED 밝기 조절과 같은 기능을 삽입하였고, 라즈베리파이 카메라 OpenCV를 활용해 텐서플로우 라이트 프로그램을 이용하여 각종 교통사고, 자연재해 및 야생동물 출현을 Deep Learning을 한 후 그 장면들을 인식하여 고속도로에서 일어날 수 있는 사고들을 감지하여 운전자에게 알려주며 각종 2차 사고를 예방하는 것을 보였다.
시선의 추출을 통해 사용자의 관심 방향을 알고자하는 연구는 여러 분야에 응용될 수 있는데, 대표적인 것이 장애인의 컴퓨터 이용이나, 다중 윈도우에서 마우스의 기능 대용 및, VR에서의 위치 추적 장비의 대용 그리고 원격 회의 시스템에서의 view controlling등이다. 기존의 대부분의 연구들에서는 얼굴의 입력된 동영상으로부터 얼굴의 3차원 움직임량(rotation, translation)을 구하는데 중점을 두고 있으나 [1][2], 모니터, 카메라, 얼굴 좌표계간의 복잡한 변환 과정때문에 이를 바탕으로 사용자의 응시 위치를 파악하고자하는 연구는 거으 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 일반 사무실 환경에서 입력된 얼굴 동영상으로부터 얼굴 영역 및 얼굴내의 눈, 코, 입 영역 등을 추출함으로써 모니터의 일정 영역을 응시하는 순간 변화된 특징점들의 위치 및 특징점들이 형성하는 기하학적 모양의 변화를 바탕으로 응시 위치를 계산하였다. 이때 앞의 세 좌표계간의 복잡한 변환 관계를 해결하기 위하여, 신경망 구조(다층 퍼셉트론)을 이용하였다. 신경망의 학습 과정을 위해서는 모니터 화면을 15영역(가로 5등분, 세로 3등분)으로 분할하여 각 영역의 중심점을 응시할 때 추출된 특징점들을 사용하였다. 이때 학습된 15개의 응시 위치이외에 또 다른 응시 영역에 대한 출력값을 얻기 위해, 출력 함수로 연속적이고 미분가능한 함수(linear output function)를 사용하였다. 실험 결과 신경망을 이용한 응시위치 파악 결과가 선형 보간법[3]을 사용한 결과보다 정확한 성능을 나타냈다.
본 논문은 OpenCV 라이브러리를 기반으로 골프공 인식을 위한 신경망의 최적화 구조와 관심영역의 빛의 명도를 계산한다. 개발된 시스템은 전처리, 영상처리, 기계 학습 과정으로 구성되며, 기계 학습과정은 테스트 영상으로부터 골프공과 다른 오브젝트에 대한 Hu의 7 불변 모멘트, 가로 및 세로 비율 또는 면적으로부터 계산된 ${\pi}$를 입력으로 사용하여 다층 퍼셉트론을 기반으로 학습모델을 구한다. 다층 퍼셉트론에 대한 최적의 은닉층과 노드의 수를 결정하도록 모의 실험한 결과 2개의 은닉층과 각 은닉층에 9개의 노드를 가질 때 최대의 인식율과 최소 실행 시간을 얻었다. 그리고 관심영역의 최적 명도는 200으로 계산되었다.
본 논문에서는 3차원 얼굴인식을 위한 방사 기저 함수 신경망 기반의 새로운 전역적 형태 특징과 그 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 방사 기저 함수 신경망은 방사 기저 함수들의 가중합으로써, 얼굴 형태 정보의 비선형성을 방사 기저 함수의 선형합으로 잘 표현한다. 이 논문에서는 얼굴의 가로 방향 프로파일을 학습된 방사 기저 함수 신경망에 적용시켰을 때 생성되는 가증치를 새로운 전역적 형태 특징으로 제안한다. 제안하는 전역적 형태 특징의 경우 국소적 특징의 특성을 가지며, 일반적인 전역적 특징의 특성인 특징의 복잡도도 감소시킨다. 100명의 데이터베이스 영상과 100명에 대한 서로 다른 3개의 포즈를 포함하는 300개의 테스트 영상을 이용한 실험에서 제안하는 전역적 형태 특징과 은닉 마르코프 모델을 이용한 특징 비교를 통해서 94.7%의 인식률을 얻었다.
날로 심각해져 가는 교통체증은 교통량에 비해 도로용량이 부족하여 나타나는 현상이나, 도로부족만이 교통체증의 주요 원인이라고 단정지을 수는 없다. 왜냐하면, 도시의 중추적 기능이 도심에 집중되어 있고 교통수요가 시간대별로 고르게 분포되어 있지 않기 때문이다. 이 연구는 개개의 운전자가 원하는 속도를 유지할 수 있는 통행의 질을 평가하는 주행계획에 있어서, 출발지로부터 목적지까지의 경로선택 시, 교통지체가 가장 적게 발생하는 선을 선택한다는 사실에 착안하여, 복잡한 가로망에 대하여 GIS기법을 이용한 경로를 교통량과 토로용량분석의 경로에 따라 가로별, 교차로별로 분석하여 기하급수적으로 증가하는 토로교통수요에 따라 시시각각 변모하는 토로, 교통, 운전자특성파악에 접근하고자 하며, 또한 가로별, 교차로별로 인접한 교통유발구역에 대한 분석과 같은 네트웍으로 시간당, 일주일의 하루 및 즉시 분류를 다양한 조건하에서 발생하는 교통지체경향에 대한 실제적 최적경로를 획득하고자 하며, 차후 최적경로 선택에 따른 교통의 원활한 배분을 통해 도로이용의 효율성 증대라는 결과를 기대하고, 따라서 교통량 대 도로용량과의 비에 따른 구간분석을 통하여 도로의 확장 및 확충의 적정시기를 결정하는데 있어서 과학적, 객관적이며 타당한 근거를 마련하고자 한다.
기 제안된 수리적 동적통행배정모형은 전체 시뮬레이션 기간동안 시간종속적 교통수요와 교통망의 교통상황이 이미 안정되어 있고 장래에도 예측가능 하다는 가정을 전제로 개발되었다. 이러한 가정은 실제 시시각각으로 변화하는 교통수요와 교통상황의 예측 불가능함 고려할 때 비현실적이라고 할 수 있다. 한편, Rolling Horizon Implementation(RHI)은 기종점간의 수요행렬(trip matrix)과 교통상황(traffic condition)이 단기간의 예측시간동안 현재의 예측정보를 기반으로 신뢰성 있게 모니터링 될 수 있고, 그 시점에서 보다 미래로 연장된 시간으로는 불확실성(uncertainty)의 증가를 고려한다는 가정을 전제로 제안되었다. 따라서, RHI개념과 부합되는 수리적 동적통행배정모형은 시뮬레이션 출발시점에 수요와 교통상황에 대한 확정적 정보가 이미 획득되어 있고, 그 기간이후의 정보에 대해서는 시간이 흐름에 따른 정보의 유용성을 근거로 각 운전자 그룹이 인지 (Perceived)하는 가로망의 통행비용(travel cost)을 최소화되도록 차량을 배정하는 것으로, 실시간적으로 인지된 교통수요와 교통망에 대한 정보를 통행배정초기에 입력변수로 사용하여 실시간 교통정보모형으로서 운영가능 하다는 장점을 제공한다. 본 연구는 수리적 동적통행배정모형이 RHI개념과 부합되어 교통상황과 수요변화를 실시간적으로 반영하여 운영되도록 모형의 기능을 확장하는 데 있다. 이를 위해, 다계층 이용자(multiple user classes) 동적통행배정모형을 변동등식(variational equality)이론에 근거한 모형식을 기반으로, 실시간 통행배정에서 발생하는 종점에 도착하지 못한 차량(unfinished trips)과 이들의 재배정(rerouting strategy) 문제를 인식하고, 이 차량들을 링크상의 교통량 전파조건(flow propagation constraint)을 토대로 다음 통행배정 시간대의 실시간 수요로서 반영할 수 있는 방안을 제시한다.
Development is given to an optimal network design method using continuous design variables. Modified Hooke-and-Jeeves algorithm is implemented in order to solve nonlinear programming problem which is approximately equivalent to the real network design problem with system efficiency crieteria and improvement cost as objective function. the method was tested for various forms of initial solution, and dimensions of initial step size of link improvements. At each searching point of evaluating the objective function, a link flow problem was solved with user equilibrium principles using the Frank-Wolfe algorithm. The results obtained are quite promising interms fo numbers of evaluation, and the speed of convergence. Suggestions are given to selections of efficient initial solution, initial step size and convergence criteria. An approximate method is also suggested for reducing computation time.
스마트그리드는 Modern Grid Initiative와 미국 에너지성인 DOE(Department of Energy)에 의하여 정의된 것으로서 기본적으로 "발전, 송전, 배전 및 수용가로부터 발생하는 수많은 혁신적인 신규기술 및 설비들을 통합할 수 있는 망"을 의미한다. 본 연구에서는 최근의 연구동향을 분석하여, 장래의 스마트그리드의 전개방향을 제시하고자 한다. 구체적으로는 하나의 지역(또는 수용가군)을 대상으로 분산전원과 전력저장장치로 구성된 마이크로그리드를 중심으로 정보와 에너지를 감시하고 제어하는 계통을 스마트그리드의 모델로 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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