본 연구에서는 차량검지시스템을 이용하여 메타데이터의 검지시스템의 하드웨어와 소프트웨어가 도로에 적합한 시스템이 되도록 실험을 통하여 이를 검증하고, 표준화를 위해 제안하였다. 첫째, 교통정보를 메타데이터하고자 할 때 그 구축범위가 너무 광범위한 점을 보완하여 시내 교통정보의 범위를 줄이고자 적용범위로 VDS(차량검지시스템 : Vehicle Detection System)의 메타데이터 구성요소에 대한 표준을 마련하였다. 둘째, 본 표준에서는 차량의 속도, 단위 시간당 차량의 통과수 및 점유시간 등을 조사할 수 있는 VDS의 메타데이터 구성요소를 추출하고 데이터 요소에 대한 정의 및 기술형식을 정의하였다. 셋째, VDS의 메타데이터 표준지정은 교통정보의 데이터 요소 및 형식을 동일하게 사용하도록 함으로써 상이한 개발업체에 의해 개발된 시스템의 교통정보를 일관성 있게 표현할 수 있다. 넷째, 본 표준은 VDS 메타데이터의 데이터 요소명을 표준화하기 위해서 Data Dictionary를 구축하여 실제 데이터 요소에서 data dictionary에서 정의된 약어들의 조합으로 표시하여 데이터 모델링시 유용하게 쓰일 수 있도록 하였다.
W3C(World Wide Web Consortium)에서는 DCAT(Data Catalog Vocabulary)이라는 RDF(Resource Description Framework) 기반의 메타 데이터 표준을 제시한 바 있고 세계 각국에서 적용되고 있다. DCAT은 웹에서 발행된 데이터 카탈로그 간의 상호운용성 향상을 위해 설계된 RDF 어휘로 W3C에서 2014년 웹 표준으로 권고 승인되었다. 상호운용성 및 통합성을 고려할 때, 교통부문의 메타 데이터도 RDF 기반의 DCAT 형식을 채택하되, 교통데이터 특성에 맞게 수정 보완하는 것이 필요할 것이다. 교통데이터의 복잡한 관계를 이용자가 직관적으로 이해할 수 있도록 하는 데에 RDF 그래프 형태의 시각화가 효과적일 것으로 판단된다. 본 연구에서는 RDF 기반의 메타 데이터 표준이 제정되고 광범위하게 사용되는 추세에 맞춰, 교통데이터에서 나타내어야 하는 데이터 간의 관계를 RDF 그래프 형식으로 표현하기 위한 어휘를 개발하고, RDF 그래프 형식으로 나타낸 데이터 맵을 예로 제시하였다. 본 연구결과는 DCAT 기반의 교통 메타 데이터 구축의 방향을 제시하고, 복잡한 데이터 관계를 시각적으로 직관적으로 이해하고 이용자가 필요한 데이터를 효율적으로 검색하는 데이터 검색시스템의 기반이 될 것으로 기대된다.
텔레매틱스 서비스는 이동 중인 차량 내에서 다양한 정보를 개인사용자에게 제공해주는 종합적인 서비스이다. 텔레매틱스 서비스의 대표적인 컨텐츠로는 교통정보와 여행정보가 있다. 또한 텔레매틱스 서비스는 안전운행과 이동으로 인한 제약사항 때문에 개인사용자에게 좀더 손쉽고 빠른 최적의 정보를 요구하는 경우가 많다. 그러므로 텔레매틱스 서비스 중 여행정보는 개인에게 적합한 서비스, 즉 개인화된 서비스를 필요로 한다. 그러나 현재 제공되는 여행정보들은 일반적인 관광지 소개 정도로만 그치고 있다. 따라서 사용자 성향에 맞는 정보가 탐색되고 제공될 수 있도록 표준화된 정보가 필요하다. 이 시점에서 메타데이터는 데이터에 대한 데이터로서 데이터 각각을 표준화하는데 기준이 되는 역할을 한다. 그러므로 본 논문에서는 텔레매틱스를 기반으로 개인화된 여행 정보를 제공하는데 토대가 되는 관광정보 메타데이터를 연구한다.
현재 다양한 분야에서 메타버스를 도입하고, 콘텐츠 또는 아이템 등의 거래에 NFT를 사용하는 가상융합경제가 등장하여 '메타버스 환경'으로 발전할 것으로 전망하고 있다. '메타버스 환경'은 앞으로 우리사회의 변화를 주도할 것이며 AI, 빅데이터, 클라우드, IoT, 블록체인, 차세대 네트워크 기술과 융합될 것이다. 하지만 메타버스 이용자가 서비스 이용을 위해 제공하는 개인정보, 기기정보, 행위정보는 주요 공격대상 된다. 따라서 사용자의 안전한 이용 환경 제공과 관련 기업의 비즈니스 기반 확대를 위하여 민·관 협력체계 구축 및 보안 가이드 개발이 선두과제이다. 따라서 본 연구에서는 메타버스 특징과 기술을 비교분석하며 이에 발생할 수 있는 보안 위협과 대응방안을 살펴본다.
본 연구에서는 과거의 교통패턴과 실시간 교통데이터와의 차이값을 이용하여 돌발상황을 판정하는 알고리즘을 개발하고자 한다. 이를 통해 운영자의 측면에서 이해하기 쉽고 운영 및 수정 보완이 용이한 돌발상황 감지알고리즘을 개발하는 것이 목적이다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 교통패턴 구축을 위하여 30초 주기 원시데이터를 바탕으로 동일한 지점의 동일한 요일 및 시간대의 교통량과 속도를 이용한 가중이동평균법을 사용하였다. 모형은 오류자료 보정처리, 소통상황 판정, 패턴자료와의 비교, 돌발상황 판정, 지속성 검사의 단계로 이루어졌으며, 적정 파라메타 선정을 위하여 다양한 파라메타값을 적용하였다. 알고리즘의 적용 결과 검지율은 평균 94.7%, 오보율은 0.8%, 평균 검지시간은 1.6분으로 기존 모형과의 비교분석 결과에서도 우수한 편에 속하는 것을 확인할 수 있다. 교통패턴이라는 개념을 사용하여 복잡하지 않은 과정을 통해 우수한 결과를 얻었으며, 운영자의 측면에서 실제 운영자들이 돌발상황을 판단하는 과정을 알고리즘으로 완성하였다는 측면에서 본 연구의 의의가 있다.
지난 몇 년간 우리는 소셜 검색에 몰두하여 연관검색 및 소비자의 만족을 위해 빅데이터 분석을 하였다. 최근에는 빅데이터 분석이라는 흐름에 맞춰 기업 및 기관별 본연의 정보를 통합하여 효율적인 검색을 할 수 있도록 하는 솔루션을 대거 도입하고 있다. 또한 기업 및 기관에서 가지고 있는 정보는 기존 비정형 데이터로 방대하여 기존의 방법이나 도구로 수집 및 저장 분석이 어려운 실정이다. 이에 공공기관 및 민간기업 등에서는 키워드 중심의 다양한 검색엔진을 개발하거나 도입하고 있으며, 정보 분류의 확대, 메타데이터의 활용, 태그정보의 제공, 개인 맞춤형 서비스 등 고객의 만족도를 제고하기 위한 다양한 방법을 시도하고 있다. 본 연구에서는 기관의 교통 연구와 관련한 일련의 작업 중 행정문서, 연구정보, 유관기관 게시물 등의 통합 빅데이터를 가지고 검색시스템을 구현하였다. 이와 더불어 사용자 사전 및 동의어 사전을 통한 검색 키워드를 데이터베이스에 저장하여 검색 효율성을 제고하는 방안을 제시한다.
오늘날 모바일 교통카드의 활용은 갈수록 증가하고 있다. 모바일 교통카드 충전 방법 중 대부분이 신용카드 충전 방법을 이용한다. 기존의 신용카드 충전 시스템은 카드사마다 프로세스가 다르며 매입 과정에서 시스템적인 오류가 발생했을 때, 이를 자동으로 처리하는 기능이 없어 사람이 수동적으로 오류를 해결해야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 부분을 개선하고자, 공통 프로세스를 정의하고 메타데이터로 정의한 테이블을 생성하여 매입 내용들을 정제하여 정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템을 통하여 충전 과정에서 오류가 발생하였을 때 개발 공수를 줄이고 충전 시스템의 프로세스 개발 연구에 도움이 될 것으로 기대한다.
교통기본도(Fundamental Diagram)는 교통류와 관련된 다양한 연구에서 중요한 요소로 생각되어져 왔다. 지금까지 다양한 형태의 교통기본도가 제시되었고 실제 데이터를 가장 잘 설명하는 교통기본도의 형태에 대해 많은 논의가 이루어졌지만, 서로 다른 형태의 교통기본도를 결정하는 원인에 대한 분석이 충분히 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 서로 다른 지점과 교통조건에서 운전자의 행태차이를 이해하는데 중요한 파라메타로서 차간시간(time gap)을 소개하였고, 차간시간과 교통기본도의 형태와의 연관성을 분석하였다. 개별차량 검지기 자료를 토대로, 차간시간은 확률분포를 따르고 평균값은 지점에 따라 변화하는 것과 다른 통행속도에서 다른 차간시간을 보이는 것으로 분석되었다. 또한, 차간시간-속도 분포도의 3가지 형태들이 확인되었고 이것들은 교통류율-밀도 교통기본도로 전환되면 기존의 Greenberg, 역 ${\lambda}$, 전도된 V형태의 교통기본도와 일치하였다. 본 연구는 미시적 교통변수인 차간시간을 이용하여 교통기본도의 특징을 해석하였고, 운전자들의 행태에 관한 특성을 교통조건과 도로의 기하구조에 따라 설명하였다.
ICT 기술의 발달은 기존의 폐쇄형 CCTV 보안 장비 시장에도 크나큰 영향을 일으켰다. 특히 자율주행 자동차와 무인 자동차, 스마트 시티 같은 분야에서 영상 데이터의 중요성이 부각되면서, 영상을 활용한 다양한 기술이 나오고 있다. 본 논문에서는 차량용 CCTV 영상을 단순 녹화 용도로 사용하지 않고, 스마트 시티의 한 부분으로 통합하기 위해 영상과 메타 데이터를 전송하고, 그 메타 데이터를 활용하여 도시 생활 속에서 유발되는 교통, 환경, 보안 문제를 해결할 수 있는 방법을 제안하고, 차량용 CCTV 영상을 원격지에서 접속하기 위한 방법으로 리버스 터널링 기법을 설계하고 구현하였다. 폐쇄적인 환경에서 제한적인 용도로만 사용되던 차량용 CCTV 영상과 메타 데이터를 실시간으로 통합 관리함으로써, 차량 상태 검사 뿐 아니라 도로와 각종 시설물 관리처럼 스마트시티에서 요구하는 효율적인 통합센터 운영을 가능하게 한다.
2007년 3월 건설교통부에서는 "지반조사성과 전산화 및 활용에 관한 지침"을 제정하여 훈령으로 시행하였다. 2007년 지반정보DB 구축사업은 건설교통부의 지침 적용에 따른 지반정보 유통체계 안정화를 위한 시범사업으로 진행 중이며, 지반정보 유통시스템에 대한 사용자 교육도 함께 수행하고 있다. 본 연구에서는 건설교통부 지침을 통하여 건설현장에서 지반조사성과를 전산화하기 위한 지반정보 입력시스템의 통일된 DB구조 및 항목 정의를 위한 지반조사양식의 표준화, 유통용 지반정보 생성을 위한 메타데이터의 표준화, 국가좌표계 변환에 따른 세계측지계 기반의 시추공의 공간정보 생성 등의 핵심내용들을 중심으로 개발된 지반정보 입력시스템을 소개하고자 한다. 또한, 시범사업을 통하여 분석된 지반정보 입력시스템의 활용 현황과 입력자료 처리통계내용을 소개하고, 시범사업을 통하여 발생한 문제점을 분석하여 향후 지반정보 입력시스템의 개선사항을 제시하고자 한다. 기관별 지반조사성과양식 및 메타데이터 표준화를 통해 개발된 지반정보 입력시스템의 현장 활용을 위해 수행한 교육과 시범사업 수행 결과, 대부분의 사용자들이 쉽게 활용할 수 있는 것으로 분석되었다. 하지만, 메타데이터 생성의 복잡성, 시추공 정보창 이동 부분 오류, 컴퓨터 OS환경에 따른 인스톨프로그램의 부분 인식오류 등의 지반정보 입력시스템의 문제점이 발생하였다. 특히, 건설교통부 산하기관 중 대한주택공사의 개별적 표준양식 활용 및 지반조사입력자 특이성 등이 발생하여 지반정보 입력시스템의 부분적인 개선이 필요하였다. 본 연구를 통하여 도출된 문제점 및 개선사항들은 2008년 지반정보 DB센터 운영 및 관리 시 우선적으로 보완할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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