오늘날과 같이 해상 교통량이 많은 상황에서는 선박의 안전운항을 위해 항로표지의 역할이 더욱 중요해지고 있다. 국제항로표지협회에서는 항로표지 통신시스템의 체계화된 기능 및 서비스기반에 관한 국제표준화를 추진하고 있다. 본 논문에서는 e-NAV에 대비한 항로표지 통합 관리 및 관련정보의 서비스를 위해 항로표지 정보 서비스 통신망을 설계하고 실험한다. AIS 기반의 항로표지 통신망은 외부 정보 수집과 실험을 위해 AIS AtoN과 합성(Synthetic) 및 가상(Virtual)을 포함하여 설계했다. 시스템 내부적으로는 AIS와 WCDMA 등의 무선망을 연동하는 복합구조의 통신망을 구성했다. 육상의 통신을 연계한 항로표지 정보 서비스 통신망을 통해 국제표준에 부합되는 AIS 기반 항로표지 정보를 제공할 수 있다.
근래에 들어 해상안전, 교통 및 해상환경보호를 위한 노력으로 전자적인 수단을 사용하여 해상 정보를 효과적으로 이용하는 기술이 도입되고 있다. 이와 관련하여 국제항로표지협회(IALA)를 중심으로 한 국제사회는 기존의 항로표지(AtoN)에 선박자동식별시스템(AIS) 기술을 혼합한 최첨단 기술로서 앞에서의 정보들을 수집 및 전달하는 핵심 방법으로 도입하였다. 본 논문은 이와 같은 국제 동향에 맞추어 AtoN AIS에 관련한 국내외 규정을 철저히 분석하여 현행의 무선설비규칙에 포함되어 적용할 수 있는 방안을 마련하고자 한다.
여행 정보 시스템(ATIS), 교통 관리 시스템 (ITS) 등 궤적 기반 서비스에서, 서비스 품질을 향상시키기 위해서는 주어진 궤적 질의에 대한 정확한 주행시간을 예측하는 것이 필수적이다. 이를 위한 대표적인 공간 데이터 분석 기법으로는 데이터 분류에서 높은 정확도를 보장하는 규칙 기반 분류화 기법이 존재한다. 그러나 기존 규칙 기반 분류화 기법은 단일 컴퓨터 환경만을 고려하기 때문에, 대용량 공간 데이터 처리에 적합하지 않은 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 맵리듀스 환경에서 규칙 기반 분류화를 이용한 궤적 데이터 주행 시간 예측 알고리즘을 개발하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 첫째, 맵리듀스를 이용하여 대용량 공간 데이터를 병렬적으로 분석함으로써, 활용도 높은 궤적 데이터 규칙을 생성한다. 이를 통해 대용량 공간 데이터 기반의 규칙 생성 시간을 감소시킨다. 둘째, 그리드 구조 기반의 지도 데이터 분할을 통해, 사용자 질의처리 시 탐색 성능을 향상시킨다. 즉, 주행 시간 예측을 위한 규칙 그룹을 탐색 시 질의를 포함하는 그리드 셀만을 탐색하기 때문에, 질의처리 성능이 향상된다. 마지막으로 맵리듀스 구조에 적합한 질의처리 알고리즘을 설계하여, 효율적인 병렬 질의처리를 지원한다. 이를 위해 맵 함수에서는 선정된 그리드 셀에 대해, 질의에 포함된 도로 구간에서의 주행 시간을 병렬적으로 측정한다. 아울러 리듀스 함수에서는 출발 시간 및 구간별 주행 시간을 바탕으로 맵 함수의 결과를 병합함으로써, 최종 결과를 생성한다. 이를 통해 공간 빅데이터 분석을 통한 주행 시간 예측 기법의 처리 시간 및 결과 정확도를 향상시킨다.
최근 인터넷이 활성화 되면서 물류기업의 수 배송 물량이 증가하고 있으나, 제한된 차량과 차주를 확보하는 것이 용이하지 않기 때문에, 수 배송 업무의 합리화는 국내 기업들의 물류관리에서 가장 중요한 과제 중의 하나이다. 이에 따라, 차주와 차량의 효율적 배차 계획 수립을 위해 차량경로 문제와 차량일정계획문제를 해결하기 위한 많은 연구가 있었다. 그러나, 매일 변동하는 교통상황과 세밀한 지리적인 조건을 반영하기 어렵고 지점수가 많아질수록 방대한 크기의 데이터베이스 구축이 필요할 뿐만 아니라 계산시간의 증가로 인한 비효율성이 야기될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 제약조건을 가지는 3PL 물류업체의 운송비용에 따른 배차계획 문제를 다루며, 문제 해결을 위해 배차 정보 구축과 운송비용을 고려한 배차 알고리즘을 제안하고 이를 물류업체에 적용한 실험 결과를 제시하였다. 개발된 운송비 기반 배차시스템을 적용해 본 결과 차주의 기존 운송비 수익이 평균 11% 상승하였다.
본 논문에서는 IoT와 저 전력 장거리 통신(NB-IoT)기술을 적용한 차량관제용 단말기를 개발했다. 본 시스템은 주차중인 차량의 위치, 상태에 대한 정보를 수집하고, 저 전력 실시간으로 차량 소유자의 단말로 차량 상태를 전송하여 차량의 도난을 방지하고, 주행 중인 차량의 경우, 주행 속도, 급제동, 미끄러짐, 충격 등 차량의 1차 정보를 수집하여 서버로 전송하면 서버에서 관련 데이터를 분석하여 교통 정체, 도로 파손 안전사고 발생 등에 대한 2차 정보를 생성할 수 있으며, 주기적 알람 형태로 목적지의 예상 도착 시간을 전송하여 목적지에 차량의 정확한 도착 시간을 알 수 있다. 본 단말 장치는 차량용 IoT 게이트웨이로 차량 내부의 다양한 유무선 센서와 연결될 수 있다. 또한 자동차의 유지관리, 효율적인 운행과 차량들에게서 수집된 데이터를 민간 또는 공공부분에서 유용하게 활용할 수 있다.
최근 증가하고 있는 도로 위 적재 불량 화물차는 비정상적인 무게 중심으로 인해 물체 낙하, 도로 파손, 연쇄 추돌 등 교통안전에 위해가 되고 한번 사고가 발생하면 큰 피해가 유발할 수 있다. 하지만 이러한 비정상적인 무게 중심은 적재 불량 차량 인식을 위한 주행 중 축중 시스템으로는 검출이 불가능하다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 사회 문제를 야기하는 적재 불량 차량을 관리하기 위한 객체 인식 기반 AI 모델을 구축하고자 한다. 또한 AI-Hub에 공개된 약 40만 장의 데이터셋을 비교 분석하여 전처리를 통해 적재 불량 차량 검지 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 또한 객체 추적을 통해 실시간 검지를 수행하는 방법을 제안한다. 이를 통해, 원시 데이터를 활용한 학습 성능 대비 약 23% 향상된 적재 불량 차량의 검출 성능을 나타냄을 보였다. 본 연구 결과를 통해 공개 빅데이터를 보다 효율적으로 활용하여, 객체 인식 기반 적재 불량 차량 탐지 모델 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 결정적 경제성분석모형(Deterministic Economic Analysis : DEA)의 한계를 극복할 수 있는 확률적 위험도분석(Probabilistic Risk Analysis : PRA) 모형을 이용하여 ITS사업의 경제성평가모형을 개발하고 사례분석을 통해 모형의 적합성(Goodness-of-fit)과 유용성을 검증하는 것이다. 즉 ITS사업의 경제성에 영향을 미치는 위험변수를 확률밀도함수(PDF), 누적확률밀도함수(CDF)로 산출하고 몬테카를로 시뮬레이션기법(Monte-Carlo Simulation Approach : MCSA)을 통해 산출된 결과변수(사업비, 경제성지표)의 통계값에 대해 합리적인 의사결정 방법론을 정립하였다. 대규모 지방자치단체 ITS사업의 사례분석(대전광역시 첨단교통모델도시사업) 수행결과, 통합시스템의 사업비 총사업비는 PRA모형을 통해 산출된 확률분포 상에서 편의(Bias)된 백분율값으로 나타났으며, 사업비 총사업비의 변동계수가(각각 15, 4) 일반교통사업에 비해 낮아, ITS사업의 위험도가 높은 것으로 나타났다. 또한 PRA모형의 결과변수(B/C, NPA, IRP)가 변동가능한 사업환경 하에서 90%이상 모두 경제성이 있는 것으로 나타났다. 그러나 총사업비 사업비의 우발성비용(목표관리값 85%기준)이 발생하는 것으로 나타나 경제성은 높으나 사업비 초과 위험도는 높은 사업으로 분류되었다. 또한 DEA모형의 경제성평가지표는 PRA모형의 확률분포 상에 단일 %값(B/C:27%값, NPV:27%값, IRR:33%값)으로 나타나며, 평균값 또는 중앙값과 비교할 때, 경제성이 과소추정(Underestimate)되는 것으로 나타났다. 또한 단위시스템의 우선순위결과정에서 모형에 따라 우선순위가 바꾸는 결과가 나타났다. 특히 대규모 ITS사업의 경제성평가 시 DEA모형이 편의된 하나의 사례만으로 경제성을 평가함으로써, 경제성을 과대 과소추정하거나 비합리적인 투자우선 순위를 도출하는 오류를 범할수 있는 것으로 나타났다.
가장 진보된 항공기술의 발전에도 불구하고 항공기사고는 지속적으로 발생하고 있는 반면 승객수송 항공교통량은 향후 15년간 갑절로 증폭할 것으로 예상되고 있다. 항공기사고 발생 후에 안전조치로 수행되는 항공기사고조사만으로는 항공안전을 확보할 수 없기 때문에, 선제적이고 예측적인 사고예방대책의 필요성에 대한 공감대가 형성되었다. 이러한 명목으로 항공안전관리시스템(SMS)이 2008년부터 도입되어 2011년부터 본격적으로 수행되고 있다. SMS는 선제적이고 예측적인 항공기사고 예방대책으로서, 항공안전과 관련된 기술적 요소, 인적요소를 넘어 조직적 요소에 접근함으로써 근원적인 위험요인을 차단할 수 있는 메커니즘이다. 방법론적으로는 항공기운항에 필요한 모든 현장에서 잠재되어 있는 위험요소를 수집하여 데이터베이스를 구축하고, 위험을 분석하여, 위험을 관리함으로써, 위험을 수용가능하거나 그 이하로 유지하는 방법이다. 따라서 SMS의 부적절한 이행은 항공기사고 예방의 미흡함을 나타내며 항공기사고와 직결된다. SMS에 있어 자신의 실수를 포함하여 업무상 발생하는 위험요소의 보고가 필수적이고, 가장 중요한 요소로 간주된다. 이를 위하여 자발적 보고에 대한 공정문화의 정책 하에, 정보제공자의 익명성, 비처벌 및 비문책 보장이 기본적인 것으로 되어있으나, 조직에 대한 신뢰의 부족으로 보고는 미미한 수준으로 정체되어 있는 상황이다. 최고관리자가 고위관리자와 더불어 자신의 조직에 대한 안전과 수익의 균형을 유지할 수 있는 안전의식을 갖고, 공정문화가 주축이 된 안전문화의 주도적 역할이 필요하다. 이에 대한 법적 제도적 근거는 국토교통부 훈령인 "항공안전관리시스템 인 및 운영지침"에 최고관리자가 및 고위관리자가 받아야할 교육이 명시되어있으나, 법적 구속력이 없는 상태이다. 따라서 법적 구속력이 있는 고시인 "국가항공안전프로그램"의 항공안전관리시스템 승인신청서의 구비서류에, 최고관리자 및 고위관리자의 SMS 교육이수증명서가 추가되어야 할 필요가 있다. 또한 항공기사고조사에 SMS항목이 누락되어 있어 안전문화와 관련된 조직적 요소 및 위험관리 부분에 대한 조사가 수행되지 않고 있다. 이는 근원적인 원인에 대한 규명이 불가능하여 향후 사고예방에 장애요소로 작용된다. ICAO가 발행한 항공기사고조사매뉴얼에는 SMS조사가 포함되어 있지만, 국제민간항공조약 부속서 13의 최종보고서 양식에는 포함되어있지 않다. 또한 전 세계적으로 항공기사고조사의 실질적 표본이 되고 미국교통안전위원회가 SMS조사에 미온적인 것으로 나타나고 있다. 이러한 이유들로 부속서 13에 의거 조사를 수행하고 있는 조사기구들은 SMS조사를 조사항목에 포함시키지 않고 있는 상황이며, 항공기사고 조사관들은 SMS 조사방법이나 기법에 노출되어 있지 않다. 이러한 맥락에서 부속서 13의 최종보고서 양식 중 조직 및 관리정보 목에 SMS조사를 포함시킬 필요가 있다. 국내적으로는 항공 철도사고조사위원회의 운영규정 중 최종보고서양식에 동일하게 SMS항목을 추가되어야 한다. 이러한 법적 제도적 개선방법이 보완되면 SMS의 이행이 효율적으로 이행되어 향후 항공안전증진에 기여하리라고 기대한다.
미세먼지는 폐나 혈관에 침투해 각종 심장 질환이나 폐암 등의 호흡기 질환을 일으키는 것으로 보고되고 있다. 지하철은 일 평균 천만 명이 이용하는 교통수단으로, 깨끗하고 쾌적한 환경조성이 중요하나 지하터널을 통과하는 지하철의 운행 특성과 터널에 갇힌 미세먼지가 열차 풍으로 인해 지하역사로 이동하는 등의 문제로 지하역사의 미세먼지 오염도는 높은 것으로 나타나고 있다. 환경부와 서울시는 지하역사 공기질 개선대책을 수립하여 다양한 미세먼지 저감 노력을 기울이고 있다. 스마트 공기질 관리 시스템은 공기질 데이터 수집 및 미세먼지 농도를 예측하여 공기질을 관리하는 시스템으로 미세먼지 농도 예측 모델이 중요한 구성 요소이다. 그동안 시계열 데이터 예측에 관한 다양한 연구가 진행되어왔지만, 지하철 역사의 미세먼지 농도 예측과 관련해서는 통계나 순환신경망 기반의 딥러닝 모델 연구에 국한되어 있다. 이에 본 연구에서는 시공간 트랜스포머를 포함한 4개의 트랜스포머 기반 모델을 제안한다. 서울시 지하철 역사의 대합실을 대상으로 한 시간 후의 미세먼지 농도 예측실험을 수행한 결과, 트랜스포머 기반 모델들의 성능이 기존의 ARIMA, LSTM, Seq2Seq 모델들에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다. 트랜스포머 기반 모델 중에서는 시공간 트랜스포머의 성능이 가장 우수하였다. 데이터 기반의 예측을 통하여 운영되는 스마트 공기질 관리 시스템은 미세먼지 예측의 정확도가 향상될수록 더욱더 효과적이고 에너지 효율적으로 운영될 수 있다. 본 연구 결과는 스마트 공기질 관리 시스템의 효율적 운영에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
광역 교통망 및 통신기술의 발전에 따라 광역경제권의 활성화를 위한 협력체계의 중요성이 날로 증대되고 있다. 이에 본 연구는 동남권 광역경제권을 대상으로 GIS 기반의 산업체 정보 공유를 목적으로 동남권 산업체 정보시스템을 구축하였다. 동남권의 경우 제조업 중심의 산업 집적지로서 행정경계를 넘어 산업체간의 근접성과 연결성을 고려한 효율적인 산업 클러스터 및 협력체계 운영이 요구된다. 정보시스템의 DB 구축을 위해 부산, 울산, 경남에서 구축되어진 산업체 DB를 활용하여 정보시스템을 구축한 바, 각 지자체간 데이터의 불일치와 GIS기반의 위치정보 미흡으로 인한 여러 가지 문제점을 발견하였다. 이의 해결을 위해서는 수집 및 배포, 활용과정을 고려한 표준화가 시급한 것으로 분석되었다. 본 연구는 산업체 정보의 공간정보화를 위해 지적도와 수치지도를 활용하여 웹상에서 관리자-사용자 쌍방향간의 정보생성 및 단계별 접근이 가능한 2-way 방식의 산업체 정보시스템을 구축하였다. 본 연구의 결과는 동남권 산업육성을 위한 협력체계 및 공동대응을 위한 산업체 정보 공유체계의 기초적 틀을 제공하였다는 데 그 의의가 있다고 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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