오늘날 날로 증가하는 물류비는 개별 기업은 물론 국가 전체의 수출 경쟁력을 약화시키는 주요 원인으로 지적되고 있다. 그러나 그동안 우리나라에서는 물류비 절감을 위한 종합적이고 체계적인 대책이 이루어지지 못하였다. 특히 본 논문의 연구대상인 육상물류의 경우 그 비중이 전체 화물 운송의 60% 이상을 차지함에도 불구하고 심각한 교통체증 및 물류기반 시설의 미비, 효율적인 정보시스템의 미비 등으로 인하여 물류비가 계속 증가하는 양상을 보여 왔다. 따라서 본 논문에서는 우리나라 육상물류시스템이 안고 있는 문제점의 해결을 위한 방안들 중의 하나로 정보기술의 활용에 관한 내용을 다루고 있다. 즉 영세한 기업들도 누구나 손쉽게 이용할 수 있도록 인터넷을 이용한 육상물류중개시스템의 개발에 관한 내용을 소개하고 있다. 육상물류중개시스템은 복합화물주선업체인 (주) 대형물류와 함께 개발한 시스템으로 인터넷을 통하여 화주의 화물 운송의뢰를 접수받아 이를 여러 운송업체에게 제공해주는 역할을 수행하게 된다. 특히 육상물류중개시스템은 화물의 운송과 관련하여 발생하는 다양한 정보들을 데이터베이스에 저장하여 두었다가 세관을 비롯한 터미날에 대한 각종 신고업무에 이용할 수 있으며, 이밖에도 교통정보 및 화물 위치정보 등 다양한 서비스를 제공해줄 수 있다. 따라서 운송업체의 공차율을 줄이고 화주에게는 자신의 화물에 대한 정보를 실시간으로 전달해 줄 수 있다는 장점이 있다. 또한 이러한 육상물류중개시스템은 현재 개발중인 통합데이터베이스를 기반으로 한 항만물류원스톱서비스 시스템과 연계되어 차후에는 물류원스톱시스템으로 발전할 수 있을 것이다. 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.ocioeconomic impacts are resulted from the program. It would be useful for the means of (ⅰ) fulfillment of public accountability to legitimate the program and to reveal the expenditure of pubic fund, and (ⅱ) managemental and strategical learning to give information necessary to improve the making. program and policy decision making, The objectives of the study are to develop the methodology of modeling the socioeconomic evaluation, and build up the practical socioeconomic ev
오늘날 날로 증가하는 물류비는 개별 기업은 물론 국가 전체의 수출 경쟁력을 약화시키는 주요 원인으로 지적되고 있다. 그러나 그동안 우리나라에서는 물류비 절감을 위한 종합적이고 체계적인 대책이 이루어지지 못하였다. 특히 본 논문의 연구대상인 육상물류의 경우 그 비중이 전체 화물 운송의 60% 이상을 차지함에도 불구하고 심각한 교통체증 및 물류기반 시설의 미비 등으로 인하여 물류비가 계속 증가하는 양상을 보여 왔다. 따라서 본 논문에서는 우리나라 육상물류시스템이 안고 있는 문제점의 해결을 위한 방안들 중의 하나로 정보기술의 활용에 관한 내용을 다루고 있다. 즉 영세한 기업들도 누구나 손쉽게 이용할 수 있도록 인터넷을 이용한 육상물류중개시스템의 개발에 관한 내용을 소개하고 있다. 육상물류중개시스템은 복합화물주선업체인 (주) 대형물류와 함께 개발한 시스템으로 인터넷을 통하여 화주의 화물 운송의뢰를 접수받아 이를 여러 운송업체에게 제공해 주는 역할을 수행하게 된다. 특히 육상물류중개시스템은 화물의 운송과 관련하여 발생하는 다양한 정보들을 데이터베이스에 저장하여 두었다가 세관을 비롯한 터미널에 대한 각종 신고업무에 이용할 수 있으며, 이밖에도 교통정보 및 화물 위치정보 등 다양한 서비스를 제공해 줄 수 있다. 따라서 운송업체의 공차율을 줄이고 화주에게는 자신의 화물에 대한 정보를 실 시간으로 전달해 줄 수 있다는 장점이 있다. 또한 이러한 육상물류중개시스템은 현재 개발중인 통합데이터베이스를 기반으로한 항만물류원스톱서비스 시스템과 연계되어 차후에는 물류원스톱시스템으로 발전할 수 있을 것이다.용되어져 왔다. 그러나 MCRDR 이론이 적용된 전문가시스템들의 경우 MCRDR이론을 기본으로한 개발 툴로서 개발된 시스템들이 아니고 해당분야에서 MCRDR이론을 적용한 엔진을 직접 설계 구현하여 온 것이 사실이다. KEE(Knowledge Engineer for Experts) 시스템은 최근 개발된 MCRDR기반 전문가시스템 개발 툴로서 본 논문에서는 이러한 분야별 전문가시스템 개발을 지양하고 MCRDR 이론을 기반으로 한 범용성 있는 전문가시스템 개발 툴의 개발에 관한 연구를 소개한다.-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이터 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 도메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이터 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.osed algorithm are faster and lower than the existing LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which
자동차의 운전은 지각, 의사결정, 운동능력 등 다양한 능력을 필요로 하는 복잡한 행동의 연속이고, 지속적인 고도의 의식집중이나 외부자극에 대한 긴장감이 유발되므로 운전자는 피로를 느끼게 되며, 이러한 피로는 교통사고의 원인이 되고 있다. 그럼에도 불구하고 복잡한 도시생활, 교통체증, 직업적인 특성 등에 의하여 운전자가 차량 내에서 보내는 시간은 증가하고 있고, 그에 따른 피로나 스트레스를 피할 수 없는 실정이다. 본 연구에서는 산소공급에 의한 운전 중 피로경감의 가능성을 알아 보기 위하여 주관적인 평가 및 반응시간 테스트를 통하여 각각 다른 산소농도를 공급할 때의 주행시간 경과에 따른 운전 피로감을 검토하였다. 그 결과, 주관적 피로감은 저농도(18%)의 산소조건에서 가장 피로를 많이 느끼고 고농도(30%)의 산소조건에서의 피로감은 상대적으로 감소하였다. 졸림감도 1시간 이상 주행시간이 경과된 경우에 고농도 산소조건에서 상대적으로 감소하는 경향을 보였다. 또한, 주행 2시간 후에 급정거의 지시로부터 브레이크에 반응하는 시간은 저농도의 산소조건에 비하여 고농도의 산소조건에서 유의하게 감소하는 것으로 나타났다. 이상의 결과로부터 자동차 운전 중에 산소농도가 저하되면 현저하게 피로를 느끼게 되고, 고농도의 산소를 공급하는 경우는 상대적으로 피로감이 저하되며 반응시간이 단축되는 것으로 나타나, 산소공급에 의하여 운전자의 피로가 경감될 수 있다고 시사되었다.
손님을 태우기 위해 도로에서 불법으로 정차하는 택시들은 교통체증을 유발하고 때때로 교통사고의 원인이 되기도 한다. 택시들의 정차 위치는 택시 기사들의 오랜 경험에 의해 정해지고 있다. 이번 연구에서는 시간대별 정차 위치를 파악해 택시기사들과 지역을 처음 방문하는 손님들에게 정보를 제공하고자 한다. 이를 위해 택시 40대에 설치된 센서에서 수집되는 Internet of Vehicle(IoV) 데이터를 이용하였다. 기존의 연구들은 택시를 중심으로 군집을 형성하였다. 이 방법은 택시의 위치에 따라 군집의 위치가 변한다. 또한 택시가 범위 내에 일정 대수 이상이 있어야 군집이 형성되기 때문에 실시간으로 정차위치를 파악하기가 어렵다. 이번 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 도로 분할 알고리즘을 사용했다. 기존 연구들과 달리 도로를 중심으로 군집이 형성되기 때문에 군집의 위치가 고정적이며 택시 대수에 영향을 받지 않기 때문에 실시간으로 정차 위치를 파악하는 것이 가능하다. 도로 분할은 30M 단위로 이루어져 있으며, 시간대별, 평일, 주말로 분할된 택시 위치 데이터를 가장 가까운 포인트에 매핑하였다. 매핑결과 주말의 경우 운행하는 택시 수가 적어 시간대 별로 큰 차이를 보기 어려웠으나 평일의 경우 출퇴근 시간대와 심야 시간대간의 정차 위치 차이를 확인할 수 있었다. 이 연구결과를 통해 택시 불법 주정차 방지와 택시 승강장 설치위치 기준을 제안할 수 있을 것으로 기대한다.
서울시는 도심지 교통체증을 해결하기 위해 최근 경부고속도로의 일부 구간을 복층터널로 계획하는 방안을 검토하고 있다. 도심지에 복층터널을 건설할 경우, 교통난 해소뿐만 아니라 말레이시아 스마트 터널과 같이 홍수 시 침수방지를 위한 저류시설로도 활용할 수 있을 것으로 본다. 그러나 도로터널을 복층터널로 계획할 경우에는 각 지역을 연결하는 분기터널이 필요하며, 분기터널은 토피가 낮은 구간에 편평율이 큰 대단면 또는 복잡한 터널 단면형상으로 이루어지게 된다. 이때 토피가 낮은 지역에서는 지하 공동구나 건물 기초 등에 인접하여 위치하게 되며 터널 건설로 인해 지장물에 미치는 영향에 대해 반드시 검토해야 한다. 본 연구에서는 복층터널에서 분기되는 터널 굴착 시, 지하 공동구에 미치는 영향을 수치해석을 통해 분석하였다. 변위조절모델(Displacement Controlled Model)을 이용하여 터널 주변의 지반손실률을 1.0%, 3.0%, 그리고 5.0%까지 모사하였다. 복층터널에서 분기되는 각도를 $45^{\circ}$와 $36^{\circ}$로 다르게 설정하여 공동구 측면 및 하부로의 접근을 고려할 수 있도록 하였다. 그 결과, 일반적으로 분기터널이 공동구에 근접할수록 그리고 지반손실률이 클수록 변위, 각변위 그리고 안정성에 미치는 영향이 큰 것으로 타나났다. 공동구 바닥부의 침하와 공동구 부재의 안정성에는 이격거리 보다는 공동구의 하부에 근접하여 큰 변위와 부등침하를 유발할 수 있는 각도 $36^{\circ}$, 이격거리 10 m가 가장 취약한 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 근접시공 시 구조물의 안정성 평가를 위한 각변위-거리/직경 관계를 제시하였으며, 지하 공동구 안정성에 영향을 미치는 한계 임계 지반손실률을 산정하였다.
네트워크(Vehicular Ad-hoc Networks; VANET) 기술은 텔레매틱스/지능형 교통시스템을 구축하여 실시간 정보를 수집 및 공유하여 교통 체증 완화, 교통사고 예방뿐만 아니라, 차량 안에서 인포테인먼트(Infotainment) 서비스를 제공한다. 요구하는 서비스 증가로, 고정된 프레임 안에서 한정된 자원을 사용하는 기존의 기술은 효율적인 차량통신 서비스에 한계가 있다. 따라서 주변 상황에 따라 유연한 동작의 프로토콜 설계와 정보를 효율적으로 인식, 예측, 분배, 공유를 할 수 있도록 적응적인 설계가 필요하다. 본 논문에서는 차량과 RSU(Road Side Units) 기반의 V2I(Vehicle to Infrastructure) 구조와 차량간 통신 V2V(Vehicle to Vehicle) 구조를 상호 결합하여 차량 통신에 할당된 자원을 보다 효율적으로 관리, 사용하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 성능 평가를 통해 제안된 V2I/V2V 협력 스케줄 메시지 전송을 통해 높은 자원 이용률을 달성할 수 있음을 보였고, 제어정보를 넓은 범위로의 신속한 전송을 위한 최적 전송 기회 시간과 2차 릴레이 차량 전송 확률 값을 도출하였다.
VANET은 무선통신 기술을 이용하여 차량과 차량, 차량과 인프라와의 통신을 제공하는 네트워크 환경으로 자동차의 속도, 위치, 교통정보 등과 같은 데이터를 공유하여 차량 안전 주행 확보 및 교통 체증 등의 문제점을 해결할 수 있는 차세대 ITS 구현의 핵심기술이다. 이처럼 VANET 환경을 통해 운전자의 안전성 증진과 효율성 및 이동성을 향상시킬 수 있지만, 끊임없이 차량 간 또는 차량과 인프라 간의 주고받는 데이터에는 차량 식별 정보 및 위치 정보 등의 프라이버시 정보가 포함되어 있어 프라이버시 보장을 위한 대책이 필요한 실정이다. 만약 VANET 환경에서 프라이버시 보장 방안이 제공되지 않는다면 식별 개인정보가 피해 받을 뿐만 아니라 개인의 위치 추적이 가능하여 공격자로부터 표적이 될 수 있으며, 정보의 오류 및 왜곡 등을 유발하여 생명과 재산에도 큰 피해를 안겨 줄 수 있다. 또한, 통신 환경에서의 도청을 통한 프라이버시 정보 노출 및 공격자의 악의적인 위장 공격을 통한 정보 갈취 등의 위협도 받을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 위협으로부터 프라이버시를 보장하기 위해 VANET 프라이버시 보장 아키텍처를 제안한다.
세계 각국은 도심지역 교통체증으로 인해 UAM (Urban Air Mobility) 항공기에 대한 수요가 급부상하고 있다. 전기추진 수직이착륙기(e-VTOL) 개념의 다양한 항공기가 연구개발을 통해 상용화 준비 중이며, 사람이 탑승하는 유인운송수단이므로 감항인증이 요구된다. UAM 항공기의 안전 운항에 치명적인 위협을 가하는 요소는 구조물 손상과 항법 장치 교란을 유발하는 낙뢰와 비행 안정성을 저해하는 결빙이다. 현재 UAM 항공기 관련 낙뢰 및 결빙 인증기술 개발이 미비한 실정이므로, 적절한 감항인증 지침을 개발할 필요가 있다. 본 연구에서 미연방항공청(FAA), 유럽항공안전청(EASA)의 항공기 관련 법령 및 규정을 분석한 후, 낙뢰 및 결빙 인증지침을 UAM 항공기에 접목하고자 하였다. UAM 항공기에 대한 낙뢰 및 결빙의 영향성을 전산 시뮬레이션을 통해 분석하였고, 향후 운용될 UAM 항공기의 인증을 위한 실무지침 수립의 근거를 제시하였다.
최근, 국내의 도심지와 수도권을 잇는 급행철도 사업, 간선도로 및 고속도로의 지중화 사업 등과 같이 교통 인프라 건설이 활발하게 추진되고 있으며 국토의 효율적인 활용을 위하여 지하 터널 및 산 터널의 시공이 활발해지고 있다. 터널 시공이 늘어남에 따라 콘크리트 구조물의 노후화로 인한 안전진단, 유지보수 및 관리의 필요성도 증대되고 있다. 본 논문에서는 인력에 의한 외관조사의 단점을 해결하고 터널 안전점검의 자동화를 위하여 터널 스캐닝영상을 통한 안전점검을 제시한다. 터널 스캐닝영상을 통한 안전점검은 기존 인력에 의한 외관조사에 비해 조사기간과 인력을 크게 줄일 수 있으며 조사자의 안전사고와 교통체증에 따른 사회적 비용을 절감할 수 있다는 장점이 있다. 터널 스캐닝영상 기반 안전점검을 위해서는 터널 스캐닝영상의 접합을 통하여 평면전개 이미지를 생성하는 것이 핵심이다. 본 연구에서는 터널 스캐닝영상 기반 안전점검의 필수기술인 터널 스캐닝 다중 촬영 영상 접합에 적합한 알고리즘에 대한 성능평가를 진행하였다. 터널이미지 접합에 유리한 알고리즘을 찾기 위하여 OpenCV에서 제공하는 특징점 검출 및 매칭 알고리즘 중 실수기술자와 높은 정확도를 갖는 SIFT, 이진기술자를 갖고 연산속도가 빠른 ORB, BRISK 총 3가지 알고리즘을 비교 분석하고자 한다. 터널이미지는 크게 콘크리트부, 조명부와 타일부로 나누어 터널이미지의 특성을 반영하였다. 터널이미지 접합에 유리한 알고리즘은 특징점 검출 개수, 연산속도, 특징점 매칭의 정확성, 영상접합 결과를 종합하여 판별하였다. 접합성능은 SIFT알고리즘이 가장 좋았으며 ORB, BRISK도 짧은 연산시간과 준수한 성능을 보였다. 연산시간보다 정확도가 중요시되는 정밀한 평면전개 이미지 생성에 SIFT가 활용될 수 있고 ORB와 BRISK도 준수한 접합결과를 보여줘 대용량 영상에서 빠른 영상처리 속도가 요구되는 작업이 필요할 경우 사용될 수 있는 가능성을 확인했다.
자동차 중심의 생활방식은 도시 공간에서 이점을 제공해 주었지만 교통체증, 대기오염, 교통사고 등 여러 가지 문제를 야기하고 있는 실정이다. 그중 불법 주정차는 도시 공간에서 부정적인 영향을 미치는 대표적인 도시문제 중 하나이다. 본 연구의 목적은 2019년 접수된 서울시 스마트 불편신고 민원 자료 중 불법 주정차 관련 자료를 활용하여 불법 주정차에 영향을 미치는 도시 환경 요인을 분석하고 정책적 시사점을 제공하는 것이다. 불법 주정차 민원의 경우 민원이 발생하는 시간대에 따라 영향요인이 다를 것으로 가정하고, 민원이 발생한 시간대를 전체 시간대, 낮 시간대, 밤 시간대로 구분하여 분석을 진행하였다. 본 연구의 분석 결과로는 토지이용과 POI 시설 수와 지하철 역세권, 도로폭 등의 변수가 불법 주정차와 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났다. 반면 주차장 시설은 시설의 유형에 상관없이 불법 주정차 민원과 유의미한 결과가 나타나지 않았다. 본 연구는 스마트 불편신고 민원 빅데이터의 활용을 통해 도시민이 실제 체감하는 도시문제인 불법 주정차 문제를 분석하고 정책적 시사점을 제시하는 데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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