• 한국ITS학회 논문지
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• 제3권2호
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• pp.129-140
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• 2004

본 논문에서는 지방부 간선도로 단속류 구간(국도 42호선 양지$\~$용인구간 6km)의 통행시간정보에 관한 체계적인 수집 $\cdot$ 분석을 위해 현재 국도교통관리시스템(RTMS : Rural Trafc Management System)상에서 운영중인 차량 번호판 매칭방식 AVI 수집자료에 대한 신뢰성 검증 및 단속류 구간 통행시간 자료의 적정집락간격에 관한 연구가 수행되었다. 우선 AVI수집자료 신뢰성 검증을 위하여 번호판 매칭방식 AVI표본수집자료와 전수조사자료를 Kolmogorov-Smirnov 검증기법을 이용하여 분석한 결과 AVI 자료는 통과위주의 대표차로상에서 수집되는 관계로 전차로에 대한 수집자료와 교통특성에 차이가 있어 현재의 번호판 매칭방식 AW 표본수집자료를 통해 산출된 구간통행시간을 구간의 대표값으로 적용하는 문제는 추가 검토가 필요하다. 그리고 적정집락간격을 산출하기 위하여 통계적 추정 개념인 점추정과 구간추정을 적용하여 모형을 개발하여 적용한 결과 점추정기법이 구간추정기법보다 집락간격결정에 민감하고, 보다 정확한 적정집락간격 선정이 가능한 것으로 밝혀졌으며, 적정집락간격은 5분으로 산정되어 현재 적용되고 있는 5분 집락간격은 적정한 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권6호
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• pp.102-115
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• 2016

본 연구는 램프미터링 기법 중 제어 대상지 내의 진입로를 통합적으로 제어하는 시스템 통합제어에서 필요로 하는 O/D 자료를 대신하여 각 구간의 램프 진출비율을 활용한 램프미터링 방안을 제시하였다. 분석대상 구간인 서울외곽순환고속도로 계양IC~장수IC 구간은 교통량이 많고 IC간 간격이 짧아 제어구간 전체를 고려하여 통합적으로 램프를 제어하는 방법이 효과적이나 O/D 자료의 획득이 어려운 실정이다. 따라서 O/D 자료를 대신하여 램프의 진출비율을 활용하기 위해 대상지 현황 조사 및 정체현상에 대한 분석을 실시하고 램프진출비율 활용을 위한 타당성을 검증하였다. 또한 진출비율을 활용한 램프미터링 방안을 제시하고 현황 및 램프 대기행렬에 의한 하부도로 영향 고려 여부에 따른 대안을 구성하여 시뮬레이션을 실시하였다. 분석결과 본선의 통행속도와 통과교통량을 비교 분석하여 통과교통량 및 통행속도가 향상되는 결과를 보여 램프 진출비율을 활용한 램프미터링이 가능함을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권2호
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• pp.24-35
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• 2019

본 연구에서는 핫스팟 분석을 통해 폐금속 광산의 토양 중금속 오염 조사 자료를 통계적 유의수준에 따라 해석할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 이상 값을 나타내는 토양 중금속 오염 조사 자료들이 특정한 공간에 집중 또는 분산되어 나타나는지를 확인하기 위해 자료들의 공간적 자기상 관성을 Getis-Ord $Gi{\ast}$ 통계량을 이용하여 분석하였다. 그 결과 폐금속 광산지역에서 이상 값을 나타내는 자료들이 통계적으로 얼마나 유의미하게 집중되어 있는지 확인할 수 있었다. 각각의 자료들이 가지는 중금속 원소별 오염도 값과 Getis-Ord $Gi{\ast}$ 통계량 계산 결과를 이용하여 자료들을 (1) 오염도와 집중도가 모두 높은 것, (2) 오염도는 높으나 집중도가 낮은 것, (3) 오염도는 낮으나 집중도가 높은 것, (4) 오염도와 집중도가 모두 낮은 것 중 하나의 유형으로 분류할 수 있었다. 이러한 분류 결과를 활용하면 토양 중금속 오염 조사자료를 통계적 유의수준에 따라 해석할 수 있으며, 폐광산 지역의 토양오염 관리와 관련하여 합리적인 의사결정을 지원할 수 있으리라 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권6D호
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• pp.761-770
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• 2009

철도는 다른 육상교통수단보다 에너지 효율성이 높은 환경 친화적인 교통수단이다. 예비타당성조사와 철도노선 선정 과정에서 에너지 효율성과 환경에 관한 문제들이 일반적으로 고려되고 있다. 철도노선 선정에서는 지형적인 특성 그리고 시설물의 관리와 운영을 중심으로 선정되고 있다. 철도노선선정에 영향을 미치는 환경관련 문제에 대해서 본 연구는 집중적으로 검토 분석하였다. 본 연구는 철도 및 환경전문가 그리고 철도 노선선정에 관련된 전문가 의견을 검토 분석하여 환경에 영향을 미치는 주요 항목의 가중치를 선정하였다. 환경 친화적인 철도노선을 선정하기 위하여 여러 대안이 비교되어야 하고 각 대안의 평가는 환경성을 검토하여야 한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 계층구조를 이용하여 복잡한 문제를 간단하고 객관적으로 결론 내리는데 용이한 AHP 기법을 이용하였다. 이에 따라 전문가에 의한 환경평가항목의 가중치를 기본값으로 정하고 GUI를 활용한 정량화 시스템을 개발하였다.

• 지질공학
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• 제34권1호
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• pp.39-49
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• 2024

최근 도심지의 인구 집중 및 인프라 과밀현상에 따라 인프라 시설의 지하화 건설이 새롭게 부각되고 있으며, 기반 시설의 건설 및 운영 과정에서 안정성을 평가하기 위한 모니터링 시스템 구축은 중요한 부분이다. 이러한 모니터링 중 지반의 안정성을 평가하고 설계의 타당성을 확인, 위험 예측, 안전한 운영 관리, 건설 비용 절감에도 유용한 방법으로 건설 및 운영 중까지 사용 가능한 광역적 지역 대상으로 비용과 정확성을 고려한 지반조사 기법에 관한 연구가 필요한 부분이다. 이에 본 연구에서는 도심부 지하도로 건설 시 주변 지표 변위 관찰을 위해 SAR 자료를 이용하여 시계열 레이더 간섭기법을 통한 분석을 수행하였다. 그 결과, 일부 지점에서는 지속적인 지표 변위가 일어나고 있음을 확인할 수 있었으며, 추후, 주요 관심 지점 등에 대해서는 현장 실측한 계측자료와의 비교·분석을 한다면 터널 굴착 영향에 따른 변위 발생 여부 확인 및 굴착 영향 범위 산정에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권9호
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• pp.361-368
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• 2014

차량 번호판 인식 시스템은 복잡한 교통환경의 효율적 관리를 위해 발전되어 현재 많은 곳에 사용되고 있다. 그러나 조명, 잡음, 배경변화, 번호판 훼손 등 환경변화에 큰 영향을 받기 때문에 제한된 환경에서만 동작하며, 실시간으로 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 조명변화와 잡음에 강건하며 빠른 번호판 인식을 위한 휴리스틱 분할 알고리즘 및 이를 이용한 실시간 번호판 인식 시스템을 제안한다. 첫 번째 단계는 Haar-like 특징과 Adaboost를 이용하여 번호판을 검출한다. 이 방법은 적분영상을 이용하며 케스케이드 구조로 구성되어 있어 빠른 검출이 가능하다. 두 번째 단계에서 적응 히스토그램 평활화 방법과 노이즈를 경감시키는 바이레터럴 필터를 이용하여 번호판의 종류를 결정한 후, 번호판 종류에 따라 적분영상을 이용한 적응 이진화, 픽셀 프로젝션, 사전지식 등을 기반으로 빠르고 정확한 문자 분할을 한다. 세번째 단계에서는 HOG와 신경망 알고리즘을 이용하여 숫자를 인식하고, SVM을 이용해 한글을 인식한다. 실험결과는 번호판검출에 94.29%의 검출률, 2.94%의 오경보율을 보이며, 문자분할에서는 검출률 97.23%, 2.94%의 오경보율을 보였다. 문자인식에서 평균 인식률은 98.38%이다. 평균 운용시간은 140ms으로 빠르고 강인한 실시간 시스템을 만들 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권7호
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• pp.707-718
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• 2007

GPS 및 위치 관리 기술의 발달과 이동 통신 기술의 진보, 그리고 PDA 등의 개인용 단말기의 확산으로 인하여, 이동하는 차량 및 사용자의 위치 및 상황에 따라 적절한 컨텐츠 서비스를 제공하는 위치기반서비스가 활발히 연구되고 있다. 위치 기반 서비스는 센서 네트워크 응용 기술의 발달로 인하여 차량 추적 및 항법 서비스에서 사용자의 상태 및 교통 정체, 사고, 등의 환경 정보를 고려한 보다 개인화되고 지능적인 서비스로 그 영역을 넓혀가고 있다. 또한 차량의 위치 정보 및 주변 상황 정보의 활용도가 높아짐에 따라 저장된 차량 정보 및 환경정보를 효과적으로 검색하는 질의어도 꾸준히 연구되고 있다. 그러나 기존의 이동 객체 질의어는 대부분 실세계에 적용되어 평가되지 못했으며, 변화하는 환경 정보를 다루지 않기 때문에, 사용자를 위한 추천 서비스를 제공하기엔 부족한 점이 있다. 따라서 이 논문에서는 차량의 위치 정보 뿐만 아니라 주변 환경 정보까지 검색하고 활용하기 위하여, 추천 서비스를 위한 이동 객체 질의어를 설계하고, 이를 지원하는 차량 추적 시스템을 구현한다. 제시된 질의어는 차량의 위치, 방향, 주변 환경 정보, 등을 고려하여 다양한 속성 정보를 고려하여 추천 서비스를 위한 최근접 질의를 처리한다. 향후 환경 정보에 기반한 여러 추천 요소를 활용하는 위치 기반 서비스 응용에 활용될 수 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권4호
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• pp.734-746
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• 2020

연구목적: 지하차도의 설치 규모, 개수의 증가로 지하차도 내 화재, 침수 등의 재해가 증가하는 추세이다. 지하차도는 지하에 건설되어 재해 발생 시 일반도로 대비 피해가 크고 공용 중 재해 노출 가능성이 크다. 따라서 지하차도 내 재해를 예방·제어하기 위한 시스템 개선사항을 도출하는 데 목적이 있다. 연구방법:본 연구에서는 지하차도 내 재해 분석 및 영향요소에 관한 선행연구와 전문가 자문을 토대로 재해 영향요소 및 대안을 계층 구조화한 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 전문가를 상대로 쌍대비교 형태의 설문에 활용하고, 개선순위 결정 등을 위해 AHP분석 기법을 사용 하였다. 연구결과: 설문조사는 일관성을 확보하였고, 재해(교통사고, 화재, 침수)와 대안(법, 제도/계획, 설계, 유지관리/인적/환경)을 상대로 가중치 등을 분석한 결과, 지하차도 재해 예방·제어를 위해 화재에 관한 법, 제도 분야 시스템개선이 최우선으로 필요한 것으로 확인되었다. 결론: 전문가 견지에서 볼 때 지하차도 내 화재 관련하여 물분무시설, 외부(지상)대피통로와 같은 방재시설과 관계된 법, 제도를 강화하는 것이 지하차도 재해예방 및 피해 최소화의 대안임을 보여 주었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.549-558
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• 2021

터널과 지하시설물을 비롯한 콘크리트 토목구조물을 안전하게 관리하려면 균열 발생 여부를 정기적인 점검을 통해 알아내야 한다. 터널의 콘크리트 라이닝 표면에 발생한 균열의 위치와 형태를 검사하는 일은 주로 고소작업차를 투입하여 이루어진다. 이러한 작업은 차로를 통제한 채 이루어지므로 교통 체증을 일으키며, 점검 종사자가 위험한 환경에 노출되며, 매번 같은 종사자가 같은 터널의 같은 부위를 조사하기 어려우므로 검사 결과의 일관성이 저해된다. 본 연구는 기존 터널 영상 취득 시스템을 대상으로 딥러닝 기술을 적용해 터널 내 콘크리트 라이닝의 균열을 자동으로 탐지하는 방법을 다음과 같이 제시한다. 구체적으로는 의미론적 분할(semantic segmentation)을 수행하는 딥러닝 모델을 공개 데이터셋으로 학습시키고, 터널 영상 취득 시스템으로 취득한 데이터셋을 딥러닝 모델에 입력했을 때 성능을 알아본다. 첫 번째, 공개 데이터셋을 전부 학습시켰을 경우, 두 번째, 공개 데이터셋 중 기존 터널 영상 취득 시스템 데이터셋과 관련성이 높은 데이터셋만 선택하여 학습시켰을 경우, 마지막으로 관련성이 높은 데이터셋과 균열이 없는 영상(negative example)을 선택하여 학습시켰을 경우에 대하여 성능을 비교하여 효율적인 모델 학습 방안을 모색한다. 그 결과 공개 데이터셋에서 관련성이 높은 영상과 균열이 없는 영상을 골라 학습시켰을 경우의 성능이 가장 좋았다. 향후 딥러닝 알고리즘을 터널 영상 취득 시스템에 적용할 때 효율적인 모델 학습 방안을 수립하는데 기여할 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.1-8
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• 2023

자동차의 주요 부품인 휠 베어링에 결함이 생기면 교통사고등 문제를 발생시켜 이를 해결하기 위해 빅데이터를 수집해서 예측진단 및 관리 기술을 통한 휠 베어링의 고장 유무 및 고장 유형을 조기에 알려 주는 알고리즘과 모니터링 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 지능형 휠 허브 베어링 정비 시스템 구현을 위해 신뢰성 및 건전성에 대한 모니터링용 센서 및 예측 진단하는 알고리즘이 탑재된 임베디드 시스템을 개발하였다. 사용된 알고리즘은 휠 베어링에 설치된 가속도 센서로부터 진동 신호를 취득하고 이를 신호 처리기법, 결함주파수 분석, 건전성 특징 인자정의 등의 과정을 빅데이터 기술을 통해 고장을 예측하고 진단할 수 있다. 구현된 알고리즘은 진동 주파수 성분들은 최소화하고 휠 베어링에서 발생하는 진동 성분을 극대화할 수 있는 안정 신호 추출 알고리즘을 적용하고, 필터를 활용한 노이즈 제거에서는 인공지능 기반의 건전성 추출 알고리즘을 적용하였으며, FFT를 통한 결함 주파수를 분석하여 고장 특성인자 추출을 통한 고장을 진단하였다. 본 시스템의 성능 목표는 12,800ODR 이상으로 시험 결과를 통해 목표치를 만족하였다.