본 논문에서는 미세먼지 센서와 가스 센서를 이용한 효율적인 스마트 홈 기반 다중 센서 알림 시스템을 제안한다. 시스템은 여러 유형의 홈 센서를 이용하여 효율적으로 미세먼지와 실내의 가스를 탐지 후 실시간으로 애플리케이션을 통해서 사용자에게 탐지 결과를 알려주는 시스템이다. 본 시스템의 경우 기존에 존재하는 미세먼지 센서와 가스 센서를 적용한 측정 시스템에 비해 소액으로 최적의 시스템을 구축할 수 있다. 시스템은 기존의 가스 센서와 다르게 한 번에 다양한 종류의 가스를 탐지해 사용자에게 여러 정보를 제공할 수 있도록 개발하였다.
대중교통 이용이 증가되면서 버스정보시스템을 통해 수집되고 있는 사물인터넷 데이터를 활용하여 사용자의 편의성을 고려한 연구들이 진행되고 있다. 하지만 교통약자가 저상버스를 이용하기 위해 제공되는 시스템은 일반 사용자에게 제공되는 시스템에 비해 미비한 편이다. 교통약자가 일반 사용자들처럼 저상버스를 원활하게 이용하기 위해서는 교통약자를 위한 서비스 시스템이 필요하다. 이에 본 논문에서는 교통약자가 저상버스 이용을 편리하게 할 수 있도록 서비스하기 위한 저상버스 탑승예약 시스템을 설계한다.
지능형교통정보시스템에 있어서 적절한 교통량 분산을 통한 교통망의 제어 및 정확한 주행정보의 제공을 위해 현재의 교통상황 또는 링크통행정보를 정확히 판단하고 평가할 수 있는 알고리즘의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 퍼지추론시스템을 적용하여 보다 합리적으로 링크통행속도를 판단할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 교통상황을 특징짓는 세 가지 요인으로 시간, 요일, 속도를 선정하였고 이를 퍼지변수로 표현하여 링크통행속도의 예측을 위한 적절한 퍼지규칙을 선정하였다. 본 논문에서는 실제 주행실험을 통해 얻은 차량의 GPS정보만을 사용하였다. 취득한 GPS정보 중에서 신뢰도가 높은 데이터만을 선택하여 도로통행속도를 계산하였고 퍼지추론의 과정을 통해 링크주행속도를 예측하였다.
전국의 주요 도로에 센서를 설치하여 교통정보를 수집하고 가공하여, 사용자인 일반 국민, TSP, 공공기관들에게 양질의 교통정보를 제공하기 위한 교통정보 수집/제공시스템의 데이터 연계/통합 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 기존에 구축되어 있는 교통정보센터를 연계/통합하기 위하여 향상된 EAI 기술과 교통정보 교환기술 표준을 적용하여 서버간의 효율적인 통신을 가능하게 해준다.
교통정책과 계획수립에 가장 중요한 의사결정 과정은 통행수요 분석이고, 이에 활용되고 있는 필수적인 기초 데이터베이스는 분석용 네트워크와 기종점 통행량이 있다. 통행수요 추정과정의 합리성이 보장되도록 하기 위해서는 이러한 기본 입력 자료의 신뢰성은 중요하다. 하지만, 일반적으로 분석용 네트워크를 구축할 때 예산과 분석기간의 제약 때문에 실세계의 교통망 중 많은 부분을 단순화 시켜서 구축한다. 또한 기 구축된 네트워크에 대해서도 변경되는 교통망을 반영하기 위해 네트워크를 수정, 편집할 때에도 많은 재원과 시간이 소요된다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하고자 교통분석 목적의 패키지(EMME/2, TranPlan) 혹은 범용의 GIS 패키지(ArcGIS)에서 직접 이용할 수 있도록 기 구축된 네트워크를 기반으로 GIS 데이터로의 변환 혹은 네트워크를 추출하는 양방향 데이터 교환 시스템을 개발하였다. 이러한 GIS-T 통합 시스템은 네트워크의 편집과 분석에 효율적인 환경을 제공하여 보다 현실적인 교통망 모델링을 반영할 것으로 기대되며 다양한 교통문제에 대한 분석에 효과적인 도구로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 첨단 신호 시스템 알고리즘의 최적해를 구하는 문제를 기호적 시뮬레이션 기법으로 해결하기 위한 방법론을 제시한다. 최근 지능형 교통 시스템의 일환으로 최적화 된 교통신호를 생성하기 위한 신호제어기법들이 많이 개발되었다. 하지만 이러한 신호제어기법은 복잡한 교통환경에서 신호제어 변수간의 다양한 상호작용의 모든 해를 제공할 수 없는 한계를 지닌다. 한편 기호적 시뮬레이션 기법은 발생 가능한 모든 사건과 시간관계를 자동 생성시킴으로써 동적으로 변화하는 다양한 교통환경에 대해서 신호제어 변수간의 모든 시간관계를 추론해 낼 수 있는 장점을 지닌다. 하지만 기호적 시뮬레이션을 이용한 모델링에 있어서 교통량과 같은 양적인 요소들의 기호적 표현에는 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 교통량과 같은 양적인 요소들을 시간에 따른 변화량으로 해석하여 첨단 신호 시스템 알고리즘의 최적해를 구하는 문제에 접근한다. 이를 위해 국내 첨단 신호 시스템을 대상으로 신호제어 전략에 필요한 양적 요소를 검토하고, 이러한 양적 요소를 시간에 따른 변화량으로 해석하여 모델링 하고, 기호적 시뮬레이션 실험을 수행하여 최적신호 제어 알고리즘을 생성한다.
교통카드는 1996년 충전방식의 선불카드가 처음 사용되었고, 후불방식의 교통카드는 1998년 6월부터 도입되어 함께 사용되었다. 교통카드 사용할 수 있기 위해서는 사용자의 사용여부 및 각종 신상정보의 변경에 따라 결제방식이 변경되는 것에 대해 카드거래 승인시스템에 적절한 반영이 필요하다. 이를 위해 기존 서울교통시스템에서는 메모리 주소를 이용한 카드거래승인시스템을 이용하고 있으며 본 연구에서는 임베디드 교통카드단말기에서 사용 가능한 오프라인 카드거래 승인 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 카드 사용정보를 압축 저장하는 방식을 제안하고 있으며, 사용자 할인정보는 한 카드당 2bit의 공간을 차지하도록 설계 했다. 또한 검색알고리즘으로 이진탐색을 사용하여 기존에 비해 검색 속도가 향상 되었다.
빅데이터·인공지능 등 4차 산업혁명 기술은 교통·의료·환경 등 다양한 분야에서 기술개발을 추진하고 이미 많은 기술이 실제 활용되고 있다. 특히, 철도관제와 항공 관제분야에서도 인공지능 기반 시스템이 접목되어 운영되고 있으나 선박교통관제 분야는 현장에 접목되어 활용되는 기술은 극히 드물다. 선박교통관제사가 관제구역 내에서 적게는 수척, 많게는 수십척의 선박을 동시에 관제하며 발생할 수 있는 인적 과실을 줄이기 위한 인프라 구축은 선박의 안전확보를 위해 필수요소이다. 본 연구는 해양경찰청 선박교통관제기술개발단에서 자체 개발한 음주운항 자동탐지 시스템과 닻 끌림 자동탐지 시스템에 활용한 기술을 소개하고 향후 고도화 및 활용방안을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 최근 차량의 급격한 증가로 인해 더욱 더 가중되고 있는 도시내 교 통혼잡 완화를 위한 하나의 현실적 대안으로 무선 호출망을 이용한 ATIS (첨단 교통정보시 스템)의 구체적 구현방안을 제시하였다. ATIS를 위한 통신매체로서 무선 호출망을 사용하는 것은 다음과 같은 잇점을 갖는다. (1) 교통정보의 동시전송 가능 및 이를 통한 무선채널의 경제성 제고, (2) 간단한 망접속 절차 및 송수신의 안정성, (3) 하드웨어 및 통신비용의 저 렴, 시스템 구현 및 시험을 위해 무선 호출망을 이용한 교통정보 전송 프로토콜 및 시험용 전자지도를 개발하였으며, 이의 실용화를 위한 교통정보 서버 및 무선 호출망을 이용한 교 통정보 전송 프로토콜 및 시험용 전자지도를 개발하였으며, 이의 실용화를 위한 교통정보 서버 및 무선 호출망과 연동되는 차량내 교통정보 단말장치를 개발 중에 있다. 실현 가능성 시험을 위한 PROTOTYPE 시스템을 개발하였으며, 이를 이용해 시험적인 실제 무선 호출망 을 통해 가상 교통정보 송수신 시험을 하여 만족할만한 결과를 얻었다. 또한, 향후, 시스템 의 지능화를 위해서 교통사건에 의한 교통량변화 모델링을 위한 기본적인 사항들을 연구, 이에 관해 기술하였다. 제안 시스템의 성능 개선 및 지능화, 실제 적용을 위해 계속적인 연 구를 진행 중에 있으며, 이를 통해 미비점이 좀 더 보완되면 기존 무선 통신망을 이용한 ATIS 구현의 좋은 사례가 될 것으로 사료된다.
현대 사회에서 해상 운송은 전체 화물 운송의 약 80%를 차지하는 국제 무역 및 경제 활동의 핵심적인 요소이다. 이에 따라 선박 교통 관제는 해상 안전과 운송 효율성을 향상시키는 데 있어 아주 중요한 역할을 수행하고 있다. 보다 안전한 해상 운송을 지속하기 위해서는 효율적이고 스마트한 선박 교통 관제 시스템이 필수적이므로 본 연구에서는 선박 교통 관제 시스템인 VTS 운용 콘솔 상 해상교통위험도를 시각화하는 것을 제안한다. 우선, 현 관제사를 대상으로 시선 추적 실험을 실시함으로써 관제사의 시선 분포를 통해 주요 관찰 대상과 작업 우선순위 등을 살펴보았다. 이후 동일한 해역에 동일한 시간대의 교통 밀도와 해상 교통 위험도를 정량적으로 평가하고, 이를 관제사의 시선 추적 데이터와 비교 분석하였다. 분석 결과, 객관적인 데이터를 활용하여 관제사의 의사 결정과 수행 업무를 지원하는 것이 해상 교통 관리의 효율성과 안전성을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 이는 미래에 보다 안전하고 효율적인 해상 운송 시스템의 구현을 위한 실질적인 기여가 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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