• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1998년도 Proceedings 제34회 추계 학술발표회
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• pp.116-125
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• 1998

도로공사로 인해 차선의 일부가 폐쇄된 경우에 이용하는 차선에 따라서 운전자의 통행패턴은 달라진다. 공사구간이 없는 경우 운전자의 차선변경은 제한적이나마 각 차선의 밀도에 의해서 좌우되는 것으로 나타났다. 또한 차선폐쇄지점 전방에서는 차선변경할 확률은 폐쇄지점까지의 남은 거리에 따라서 음지수함수를 따르는 것으로 확인되었다. 또한 논문에서 공사구간에서의 차선변경행태와 교통량, 밀도, 속도를 산정하였으며, 공사로 인한 차선별 지체시간을 산정하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.305-308
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• 2007

본 논문은 교통표지판을 자동으로 인식하는 방법에 관한 연구로 기존의 교통표지판 인식시스템에서는 인식하는데 걸리는 시간이 길고 잡음환경에서 인식률이 저하되며 변경된 교통표지판은 인식하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기위해 컬러정보를 이용하여 교통표지판 영역을 추출하고 추출된 이미지를 인식하는데 다층퍼셉트론 신경망 알고리즘을 적용하여 교통표지판 인식시스템을 제안한다. 제안된 방법은 교통표지판의 컬러를 분석하여 영상에서 교통표지판 영역을 추출한다. 영역을 추출하는 방법은 RGB 컬러 공간으로부터 YUV, YIQ, CMYK 컬러 공간이 가지는 특성을 이용한다. 형태처리는 교통표지판의 기하학적 특성을 이용하여 군집화한다. 교통표지판 인식은 학습이 가능한 다층퍼셉트론의 오류역전파알고리즘을 적용하여 인식한다. 다층퍼셉트론 신경망 알고리즘은 패턴인식 분야에서 우수한 성능이 입증 되었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제20권2호
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• pp.186-192
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• 2014

본 연구에서는 대정해상풍력단지 설치 해역과 인근수역을 이용하는 선박교통량과 해상교통흐름의 패턴을 분석하고 단지 조성 후 합리적인 대체통항로 지정에 따른 교통량을 예측하였다. 또한 예측된 교통량을 근거하여 통항로별 통항안전성을 평가하고 검토함으로써 선박의 안전운항에 필요한 제반조건 및 대책을 제시하였다. 풍력단지 설치 해역과 인근수역의 해상교통흐름 패턴을 분석한 결과 총 8가지의 교통흐름으로 분류되었고, 연간 교통량은 8,975 척으로 예측되었다. 이를 근거로 단지 조성 후 4가지의 대체 통항로 지정에 따른 교통량을 예측하였다. 예측된 교통량과 SSPA의 동력선충돌모델을 이용하여 통항안전성을 평가한 결과 충돌 및 침로이탈확률에 관한 국내 안전기준 $10^{-4}$ 이하를 만족하므로 계획된 대체통항로가 유용함을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제29권4호
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• pp.65-71
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• 2011

도로교통 분야에서 제시되는 다양한 정책들과 운영전략들을 평가하기 위해 사용해 오던 지금까지의 자료와 방법으로는 실제 도로에서 주행하고 있는 많은 차량들의 연료소모량을 정확하게 측정하기에는 불가능한 것이 현실이다. 특히 차량의 연료소모량은 속도뿐만 아니라 가속도에도 밀접한 관련이 있음에도 불구하고 현재의 방법으로는 가속도를 포함한 차량의 미시적 주행패턴을 고려하지 못하고 있다. 그러므로 본 연구에서는 교통운영전략과 차량운행비용의 연료소모량 변화에 대한 보다 정확한 효과를 평가할 수 있도록, 차량의 속도와 가속도를 고려한 차량 연료소모량 관계식을 산정하고자 한다. 차량시뮬레이션 프로그램인 AVL Cruise를 이용하여 차량의 속도 및 가속도에 따른 연료소모량 원단위를 산출하고, 이러한 결과를 이용하여 시뮬레이션이나 차량운행비용 추정에 적용할 수 있는 차량 연료소모량 관계식을 산정하였다. 마지막으로 이렇게 도출된 본 연구의 차량 연료소모량 관계식과 기존 연료소모량 관계식을 비교하였다. 분석결과, 교통운영전략의 효과 평가 시 기존 연료소모량 관계식에 비해 주행패턴에서 발생하는 가속도 변화를 고려한 본 연구의 연료소모량 관계식이 보다 현실적으로 연료소모량을 산정할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제17권5호
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• pp.19-32
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• 1999

본 연구는 도시 내에서 비교적 안정된 통행패턴을 이루고 있는 취업자를 대상으로 대구광역시 사람통행실태 자료(1988년, 1992년)를 이용하여 취업자가 1일에 행한 복수통행 간의 상관관계를 보다 체계적으로 명확히 규명하고, 이를 기초로 하여 취업자의 교통수단선택모형을 구축하여 그 모형의 이전가능성을 검토하였다. 먼저 취업자의 통행행태분석 결과, 통행패턴은 1일에 2통행의 피스톤형태로 비교적 단순하였으며, 교통수단선택패턴도 1일에 행한 복수통행 가운데 첫 번째 통행에서 이용한 수단을 최종 통행수단으로 이용하는 비율이 높은 것 으로 나타났다. 또한 교통수단선택모형의 추정결과 채택된 설명변수의 추정계수 및 모형의 적합도가 모두 양호한 값을 나타내어 본 모형의 타당성이 입증되었다. 끝으로, 구축된 모형의 적용성 검토로서 1988년과 1992년 모형의 시간적 이전가능성을 검토한 결과 여러 지표들로부터 양호한 결과를 나타내어 본 모형의 시간이전성은 충분하다고 판단되어진다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권1호
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• pp.28-38
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• 2019

스마트카드 자료에는 개별 승객의 대중교통 이용기록이 저장되고, 이를 활용하면 정류장별, 시간대별 통행수요를 분석할 수 있다. 다만 스마트카드 자료에는 통행목적이 기록되어 있지 않기 때문에 통근, 통학, 여가 등의 목적별 수요는 설문조사 자료를 기반으로 추정되고 있다. 하지만 설문조사 자료에는 일부 표본의 통행만 기록되어 있어 전반적인 대중교통 통행수요를 추정하는데 한계가 있다. 만약 스마트카드 자료에서 통행목적을 추정할 수 있다면, 전수조사에 가까운 통행목적별 대중교통 수요에 대한 분석이 가능하다. 이에 본 연구에서는 스마트카드 자료에 기록된 승객의 O-D 통행빈도, 체류 시간, 출발 시각 등을 고려하여 통근, 통학, 귀가의 통행목적을 추정하는 방법론을 제시한다. 결과적으로 제시한 방법론을 적용하여 승객 중 근로자와 대학생을 분류하였다. 제시한 방법론의 검증으로는 가구통행실태조사 자료의 목적별 통행패턴과 본 연구를 통해 추정한 목적별 통행패턴을 비교하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.857-864
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• 2004

본 논문에서는 엘리베이터 속도 패턴을 결정하는데 중요한 2개의 요소인 편안한 승차감과 빠른 운송속도를 가지며 교통량 변화에 따른 다양한 속도 패턴을 제공 할 수 있는 새로운 속도 패턴 발생 방법을 제안한다. 기동과 정지 시에 변속 충격을 줄이기 위해서 가속과 감속 시간을 적절히 조정하고, 운송능력을 향상시키기 위해서 교통량 변화에 맞춰서 저크를 조정한다. 2입력 1출력의 퍼지 추론 시스템을 사용하여, 제안한 속도패턴을 가진 엘리베이터 시스템을 정밀 제어한다.

• 대한교통학회지
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• 제20권7호
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• pp.79-85
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• 2002

각 개인이 발생하는 통행 행태와 이들 가구 구성원간의 연관관계 및 영향에 대한 이해는 활동기반모형의 궁극적 목표라 할 수 있는 미래의 활동패턴 예측의 가장 기본이 되는 연구사항이라 할 수 있다. 일반적인 회귀 모형의 경우 개인의 활동/통행 패턴을 알아내기 위하여 모집단으로부터 수집되는 개인자료는 가구라는 부분모집단으로 세분화되어 계층적 구조(Hierarchical structure)의 성향을 고려하지 못하고 있어, 그 결과는 편이된 추정치를 낳는다. 따라서, 본 연구에서는 계층적 구조를 갖고 있는 자료를 이용하여 다수준 모형(Multi-Level Model)을 사용하여 개인의 활동/통행 패턴 영향을 규명해내고 활동/통행 패턴의 변화를 가구수준의 변동과 개인수준의 변동으로 나누어 분석하였다. 사용된 자료는 미국 Puget Sound 지역의 Transportation Panel 자료(PSTP)를 이용하였다. 분석 결과 개인의 통행사슬 발생모형에서 가구수준의 변동이 전체변동의 1/4를 차지하고 생계활동 지속시간 모형에서는 전체 변동의 1/8을 차지하는 등의 매우 큰 값을 나타내어 개인의 활동/통행 패턴 분석시 다수준 모형을 통한 분석의 필요성이 대두되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.99-101
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• 2022

이상 행동을 탐지하는 딥러닝 기반 검지 시스템은 동영상 기반 데이터로부터 움직임을 보이는 객체를 추적하고 그 객체의 행동을 분석하여 정상적인 행동 범위를 벗어나는 패턴을 보이는 영역을 이상으로 탐지한다. 특히 생성적 적대 신경망(GAN)과 광학 흐름 추정(Optical flow estimation) 기법을 활용하여 움직임에 대한 특징 정보를 추출하고 이를 학습하여 행동 패턴에 대한 모델링을 수행한다. 모델 학습 및 테스트에 활용되는 데이터셋의 해상도가 낮거나 이상 행동을 표현하는 특징 정보가 부족할 경우 최종 모델 성능에 부정적 영향을 미치게 되며, 특히 광학 흐름이 표현하는 이동량 측면에서 차이가 크게 나지 않는 이상 객체의 경우 탐지가 정확하게 이뤄지지 않는다. 본 연구에서는 동영상 프레임에서 나타나는 객체의 평균 종횡비를 구하고 정상적인 비율을 벗어나는 객체에 대해서 이상 행동을 취하는 샘플로 처리하는 후처리단 모듈을 제안하여 최종적인 모델 성능을 향상시키는 방법을 고안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.119-122
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• 2023

본 논문에서는 node.js에서 제공하는 oracledb, express, ejs 모듈을 이용해 데이터베이스에 저장되어 있는 철도 패턴 데이터를 라우터를 통해 정해진 경로로 전달하여 ejs 파일로 작성된 페이지에 접근하여 출력하는 웹 애플리케이션을 구현하고자 한다. 웹 애플리케이션의 사용으로 철도 데이터를 필요로 하는 기업이나 사용자가 보다 쉽고 빠르게 데이터를 확인하고, 이를 원하는 방향으로 이용할 수 있다.