• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.481-482
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• 2023

양자 컴퓨팅 환경에서 빅데이터를 이용하는 Quantum Artificial Intelligence(QAI)는 빠른 계산 속도를 추구한다. 최근 금융, 물류, 교통 분야의 QAI 모델과 이미지 분류용 quantum convolutional neural network가 소개됐지만 아직 완벽한 성능은 달성하지 못했다. 본 논문은 성능 향상을 위한 모듈을 새로 제시하고, 이를 소형 양자 컴퓨터에 적용하며 하이브리드 모델 구성을 가능하게 한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존 네트워크와 비교해 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.394-395
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• 2023

본 연구는 최근 서울시의 모든 지역이 과밀억제권역에 해당되는 문제를 해결하는 방법을 분석하였다. 서울시 행정동별 소득수준, 사업체 통계, 거주인구 데이터, 매출액, 대중교통 승차 승객 수 등의 변수를 활용하여 2번의 클러스터링을 거쳐 진행하였다. 2번에 걸쳐 클러스터링 된 군집별 특징을 바탕으로 서울시 내 미비 업종 진단을 제안한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.15-27
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• 2022

최근 5년간 차량 단독사고 교통사고 치사율이 전체 사고보다 4.7배 높은 것으로 집계되고 있으며, 차량 단독사고를 즉각적으로 감지하고 대응할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 본 연구는 가드레일에 충격과 차량 진입 감지 IoT(Internet of Thing) 센서를 부착하여 가드레일 충격 발생 시 사고 현장의 영상을 인공지능 기술을 통해 분석하고 구조기관에 전송하여 빠른 구조작업을 수행하여 피해를 최소화 시킬 수 있는 방법론을 제시한다. 해당 구간 내 차량 진입과 가드레일 충격 감지를 위한 IoT 센서 모듈과 차량 이미지 데이터 학습을 통한 인공지능 기반 객체 탐지 모듈을 구현하였다. 그리고, 센서 정보와 영상 데이터 등을 통합적으로 관리하는 모니터링 및 운영 모듈도 구현하였다. 시스템 유효성 검증을 위하여 충격 감지 전송속도와 자동차 및 사람 객체 탐지 정확도, 센서 장애감지 정확도를 측정한 결과, 모두 목표치를 충족하였다. 향후에는 실제 도로에 적용하여 실데이터를 적용한 유효성을 검증하고 상용화할 계획이다. 본 시스템은 도로 안전 향상에 이바지할 것이다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권3호
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• pp.47-65
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• 2022

Purpose With the recent development of Big Data and Artificial Intelligence technology, self-driving technology has developed into three stages (partial self-driving) or four stages (conditional self-driving), it is expected to bring a new paradigm to transportation in the city. Although many researchers are researching related technologies, there is no research on self-driving for disabled persons. In this study, the basic research was conducted based on the assumption that the shared self-driving car used by the disabled person is similar to the special transportation currently driving. Design In this study, data analysis and machine learning techniques were utilized to analyze the mobility patterns of disabled persons by type and to search for leading factors affecting the traffic volume of special transportation. Findings The study found that external physical disorders and developmental disorders often visit general welfare centers, internal organ disorders often visit general hospitals, and the elderly and mental disorders have various destinations. In addition, machine learning analysis showed that the main transportation routes for the disabled person use arterial roads and auxiliary arterial roads and that the ratio of building usage-related variables affecting the use of special transportation for a disabled person is high. In addition, the distance to the subway and bus stops was also mentioned as a meaningful variable. Based on these analysis results, it is expected that the necessary infrastructure for shared self-driving cars for disability person traffic will be used as meaningful research data in the future.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.33-43
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• 2016

수도권 통합대중교통요금제를 위해 생성되고 있는 교통카드자료는 수도권 도시철도의 환승시간 및 횟수정보를 제공하지 못하고 있다. 도시철도에는 환승게이트가 설치되어 있지 않아 노선간의 환승정보는 설문조사나 목측을 통한 거시적 추정으로 진행된다. 따라서 교통카드자료를 토대로 계산되는 수도권 대중교통의 환승시간 및 횟수는 과소평가되는 문제점을 내포한다. 환승자료의 정확한 추정을 위해서는 교통카드 태그가 이루어지는 진입 및 진출 게이트 사이에서 발생하는 통행경로에 대한 설명이 필요하다. 본 연구는 교통카드 단말기 태그자료를 기반으로 환승현황을 파악하기 위한 통행경로모형을 구축하고 수도권에서 발생하는 환승정보를 도출한다. 이를 위해 단말기 운영체계와 도시철도의 네트워크 특성을 일치시키기 위한 빅노드 개념을 도입한다. 또한 수도권 도시철도의 효과적 네트워크 구동을 위해 링크표지개념을 도입한다. 교통카드단말기의 행정구역정보를 토대로 시군구의 중죤, 서울-경기-인천의 대죤에서 발생하는 환승시간과 횟수를 도출한다. 2014년 일일 대중교통카드자료를 이용하여 전수화된 환승특성데이터를 구축하고 수도권 도시철도의 환승저항에 대한 통합적인 자료로서 활용가능성을 제시한다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제24권4호
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• pp.187-196
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• 2017

It is urgent to prepare countermeasures for traffic congestion problems of Korea's metropolitan area where central functions such as economic, social, cultural, and education are excessively concentrated. Most users of public transportation in metropolitan areas including Seoul use the traffic cards. If various information is extracted from traffic big data produced by the traffic cards, they can provide basic data for transport policies, land usages, or facility plans. Therefore, in this study, we extract valuable information such as the subway passengers' frequent travel patterns from the big traffic data provided by the Seoul Metropolitan Government Big Data Campus. For this, we use a Hadoop (High-Availability Distributed Object-Oriented Platform) to preprocess the big data and store it into a Mongo database in order to analyze it by a sequential pattern data mining technique. Since we analysis the actual big data, that is, the traffic cards' data provided by the Seoul Metropolitan Government Big Data Campus, the analyzed results can be used as an important referenced data when the Seoul government makes a plan about the metropolitan traffic policies.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권1호
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• pp.19-28
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• 2015

본 논문에서는 과거 교통정체 패턴을 이용하여 현재의 교통정체가 풀리는 정체인지 아니면 악화되는 정체인지를 판별하는 알고리즘을 제안한다. 과거 교통정체 패턴은 다중 포인터를 이용하여 정체구간들을 연결한 인접 리스트에 교통정체의 시간적 길이와 공간적 길이로 저장된다. 교통정체가 시작된 구간에 해당하는 헤드노드를 탐색하고 현재패턴과 가장 유사한 과거 교통정체 패턴을 이용하여 장래의 교통정체 변화정보를 제공한다. 실험을 통해 검증한 결과, 도로 구간 하나에 대한 정체 변화를 판별하였을 때 실제 값과 비교해서 평균적으로 15분 오차를 보였으며, 연속된 다수의 도로 구간들을 결합하여 비교적 긴 구간의 정체 변화를 판별하였을 경우 평균적으로 10분 이내의 오차를 보이며 실제 값과 유사한 것을 보였다.

• 대한교통학회지
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• 제35권5호
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• pp.409-422
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• 2017

TOD (Transit-Oriented Development)는 대중교통 중심의 복합기능을 가진 집약적인 도시구조이며, 미래지향형 지속가능한 도시를 유지하기 위해 제시되는 개념이다. 최근 도시철도 역사를 중심으로 복합 환승센터 개발이 활발히 추진되고 있으며, 사업의 규모와 복잡성으로 인해 보다 과학적이고 객관적인 분석을 통한 계획과 유지관리 등이 요구되고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 공간정보와 통합 스마트카드 자료를 활용하여 도시철도 역사 보행 기종점 추정을 위한, 표준화된 분석 절차를 개발하고자 하였으며, 삼성역 사례 분석을 통해 제시된 분석 절차 및 방법에 대한 검증을 수행하였다. 본 연구에서 제시된 분석 절차는 자료 수집 기술과 빅데이터 DB 분석 기법 발전에 따라 유기적 확장 가능한 분석 환경을 마련하였다는 데 큰 의의를 가진다.

• 지역연구
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• 제33권1호
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• pp.29-41
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• 2017

본 논문에서는 서울 대도시권의 대중교통체계를 구성하는 서울 시내버스 시스템과 수도권 지하철 시스템을 통합한 교통망의 각 노드인 버스정류장이나 지하철역의 시간거리 접근성을 계산하는 알고리즘을 제안하고 그 결과를 분석한다. 서울 대도시권 대중 교통망 그래프의 링크는 승객들이 노드들을 이동하는 데 소요되는 시간을 가중치로 설정하였다. 버스 노선과 지하철 노선의 노드들을 연결하는 링크들의 가중치는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 추출된 노선별 속도에 따라 인접한 노드들 사이의 이동시간으로 설정하고, 승객들이 도보로 이동할 수 있는 일정 거리 이내인 노드들 사이의 링크의 가중치는 승객의 도보 이동 시간으로 설정하였다. 최단 경로의 시간거리를 찾는 알고리즘의 입력으로 링크들의 가중치를 표현한 시간 거리 인접 행렬을 사용하고 그 출력으로 노드들의 최단 시간 거리 행렬을 구하여 각 노드의 접근도와 평균 이동시간을 계산하였다. 2013년도 데이터를 사용한 실험 결과에서 서울 대도시권 대중교통체계 통합 교통망의 노드들의 개수는 서울 시내 600개 버스노선들에 연결되어 있는 버스정류장 15,702개와 수도권 지하철 16개 노선들에 연결된 지하철역 575개를 합하면 16,277개가 된다. 이 논문에서 서울 대도시권 통합 교통망과 이미 연구되었던 서울 시내버스 교통망 및 수도권 지하철 교통망을 평균 접근도와 평균 이동시간 관점에서 비교 분석하였다. 본 논문은 서울 대도시권 대중교통체계의 버스와 지하철 통합 교통망에서 각 노드의 접근도를 계산하는 첫 번째 연구 결과를 서술한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.57-65
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• 2019

최근 우리군은 급격한 인구절벽과 남북한의 화해모드로 인하여 현역 병력을 대폭 줄여나가고 있는 실정이다. 이러한 상황에서 전시에 동원되는 예비군들의 역할은 갈수록 증대되고 있다. 전쟁 발발 시에 예비군들이 지정된 소집 장소에 도착하는 것은 초기 전투에서 매우 중요하다. 기존의 연구는 군 내부에서 보유하고 있는 극소수의 데이터를 활용하여 분석하였으며 병력동원 지정방법이 변경됨에 따라 실증분석이 제한되는 단점이 존재한다. 본 연구는 경기도 용인시에 거주하는 예비군들에 대한 국방 데이터와 민간의 데이터를 융합하여 전시에 예비군들의 이동경로를 분석하여 규정된 시간에 얼마만큼의 충원이 되는지에 대한 방안을 분석하였다. 분석결과 규정된 시간이내에 예비군들이 모두 소집될 수 없음을 알 수 있었다. 특히 강원도 지역은 70%이하의 결과를 보여주고 있으며, 전쟁초기에 심각한 전투력 약화의 원인이 될 수 있다. 주요원인으로 실거주지와 주소지의 거주지가 다른 점과 교통체증에 의한 과도한 시간이 소요됨을 알 수 있었다. 본 연구는 경기도 용인지역 예비군들을 대상을 분석한 점과 예비군들의 병과를 고려하지 않은 한계가 존재하며, 향후 이런 부분을 보완하여 추가 연구가 필요하다.