• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2001.05a
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• pp.113-118
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• 2001

교통혼잡의 묘사를 보다 구체적으로 하기 위한 Mesoscopic시뮬레이션 모형으로서 INTEGRATION을 소개한다. 모형의 기본구조가 설명되고, 특히 응용사례로서 경부고속도로 축을 중심으로 한 주거지역의 급속한 팽창으로 야기된 고속도로상의 교통대안을 평가하려는데 초점을 맞추고 있다. 교통대안은 혼잡을 완화시키는데 타당하고 기술적으로도 실현가능한 대안이 제시된다. 이러한 대안들은 거시 및 미시 모의실험모형을 통해 면밀히 분석 평가되며 또한 대안을 도출하고 평가하는 과정의 제시로서 교통량조사에 근거한 OD 도출, Subarea 네트워크 분석 및 통합된 네트워크 모의실험과 같은 새로운 기법들이 아울러 제시된다. 대안의 대부분은 네트워크 개선에 관련한 것이다. 반포 IC 진출입로 공사(Al), 위빙 제거를 기초로 한 서초 IC TSM(A2), 서초-양재 구간의 고속 저속 분리(A3), 헌릉 IC(A4)의 신설, 판교 JC 개선(A5), 백현 IC(A6)신설. 가장 자본 집약적인 대안은 A4, A6순이다. A1, A5, A6은 구간은 짧으나, 자본 집약적이며 어느 정도의 공사 기간이 소요된다. 가장 비용이 적게 소요되는 대안은 A2, A3이다. A2는 시행이 용이하나, A3의 경우 공사기간 중 교통분산 대책이 필요하다. A1, A6은 속도증가와 통행시간 절감의 측면에서 가장 비용대비 효율적인 것으로 분석되었다. 시뮬레이션의 한계 및 개선방안이 함께 검토되었다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• v.2007 no.10
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• pp.42-50
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• 2007

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 2007.05a
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• pp.98-107
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• 2007

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.11a
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• pp.275-277
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• 2018

선박 및 해상교통관제에 있어서 교통 혼잡구역에 대한 선박교통밀도 예측은 선박충돌사고 예방에 중요하다. 선박 교통밀도 예측정보는 사전에 진입하는 선박들에게 속력조정, 우회항로 이용 등 사전 조치가 가능하다. 본 연구에서는 해상 선박교통상황을 딥러닝 네트워크에 학습한 주의구역 선박교통류 예측 모델(Ship Traffic Extraction Network, STENet)을 제안하여 주의구역의 선박교통류 예측을 수행하고자 한다. STENet 모델 학습을 위해 여수해역 AIS 데이터를 전처리하고, 생성된 입력(해상교통상황)-출력(주의구역 교통밀도) 쌍 데이터를 적용하여 STENet 모델을 학습하였다. 학습된 모델을 이용하여 선박교통류 예측을 한 결과, 중기예측은 표준 절대 오차(mean absolute error)가 0.4-0.5척이 였으며, 장기예측은 0.7-0.8척의 오차로 기존의 Dead Reckoning에 의한 방법보다 50% 이상 교통밀도 예측성능이 향상 되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.97-100
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• 2023

차량 인터넷은 목적지까지 스스로 주행하는 자율 주행 자동차의 최적 경로 설정을 도와주는 차세대 네트워크이다. 자율 주행 자동차의 원활한 자율 주행을 위해서는 도로 위 객체 인지뿐만 아니라 실시간 교통 정보가 수신되어야 한다. 공격자는 자동차로 전달되는 메시지를 탈취하여 내용을 변경하거나 메시지를 제거하는 중간자 공격을 시도할 수 있다. 중간자 공격을 탐지하기 위해 MARINE 기법이 제안되었지만, 주행하는 자동차가 적은 환경에서 중간자 공격을 탐지하기 어렵다. 제안 방법은 이러한 문제를 해결하기 위해 교통 정보 센터에 축적된 교통 정보를 이용하여 자동차에 전달되는 메시지를 분석하고 중간자 공격을 탐지하는 방법을 제안한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.604-608
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• 2007

현재 정보통신 기술의 발달에 상응하여 지능형 교통 시스템(ITS)은 네트워크 기반으로 실시간 교통 정보를 제공하기 위해 CCTV, GPS, VDS, 루프 검지기, 영상 검지기 등과 같은 다양한 방법으로 교통 정보 수집이 이루어지고 있다. 또한 정확한 정보 제공을 위해 정보의 수집 및 가공에 대한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 텔레매틱스 기반의 효율적인 교통정보 수집을 위해 RFID 태그 정보를 이용하여 교통정보를 수집하여 보다 정확한 실시간 차량 정보를 제공하는 RFID 기반의 차량점보수집 시스템 모델을 제시하고자 한다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.4 no.1
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• pp.285-290
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• 2018

Vehicular ad hoc network (VANET) is one of the future communication technologies in which it offers safe-driving information and Internet access for both drivers and passengers by communicating among cars on the road. In case of applying Content Centric Network (CCN) rather than TCP/IP over VANET, called VCCN, it can provide efficient multicast communication of shared information among participating cars as well as offer corresponding one-to-one communications. This paper introduces SUMO for simulating traffic flows, VANET for car-to-car ad hoc communications, and CCN for a future Internet architecture. In addition, it compares and analyses the transmission performance of moving cars over VCCN. According to the simulation results using SUMO and VCCN, the larger the packet size, the better the transmission performance. In addition, VCCN provides higher packet transmission rate than that of TCP/IP when the clients shares the same contents. Furthermore, the overall data reception rate exceeds the physical transmission channel rate.

• 한국도로학회:학술대회논문집
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• 2009.11a
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• pp.307-312
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• 2009

• Transportation Technology and Policy
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• v.10 no.2
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• pp.75-80
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• 2013

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 2007.05a
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• pp.352-361
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• 2007