• 정보화정책
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• 제24권4호
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• pp.79-92
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• 2017

도시 기능이 복합적으로 발전함에 따라 스마트 시티에 대한 관심이 높아지고 있다. 스마트 시티란 정보통신기술을 활용하여 교통, 안전, 복지, 생활 등 도시 문제를 효과적으로 해결하는 것을 말한다. 최근 세계 각국은 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능 기술을 스마트 시티에 도입하는 시도를 하고 있으나 종합적인 도시 서비스로는 발전하지 못하고 있다. 본 논문에서는 국내외 스마트 시티 추진 현황을 살펴보고 핵심 문제로 부각된, 데이터 공유문제, 서비스 호환성 문제를 해결하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 딥러닝 기술을 스마트 시티 서비스에 접목한 "딥러닝 시티 프레임워크"를 제안하고 도시 여러 영역의 시공간 데이터를 안전하게 공유하고 여러 도시의 학습 데이터를 융합하는 새로운 스마트 시티 추진 전략을 제시하였다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제8권3호
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• pp.12-19
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• 2018

The research aims to find implications of machine learning and urban big data as a way to construct the flexible transportation network system of smart city by responding the urban context changes. This research deals with a problem that existing a bus headway model is difficult to respond urban situations in real-time. Therefore, utilizing the urban big data and machine learning prototyping tool in weathers, traffics, and bus statues, this research presents a flexible headway model to predict bus delay and analyze the result. The prototyping model is composed by real-time data of buses. The data is gathered through public data portals and real time Application Program Interface (API) by the government. These data are fundamental resources to organize interval pattern models of bus operations as traffic environment factors (road speeds, station conditions, weathers, and bus information of operating in real-time). The prototyping model is implemented by the machine learning tool (RapidMiner Studio) and conducted several tests for bus delays prediction according to specific circumstances. As a result, possibilities of transportation system are discussed for promoting the urban efficiency and the citizens' convenience by responding to urban conditions.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.33-35
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• 2022

빅데이터·인공지능 등 4차 산업혁명 기술은 교통·의료·환경 등 다양한 분야에서 기술개발을 추진하고 이미 많은 기술이 실제 활용되고 있다. 특히, 철도관제와 항공 관제분야에서도 인공지능 기반 시스템이 접목되어 운영되고 있으나 선박교통관제 분야는 현장에 접목되어 활용되는 기술은 극히 드물다. 선박교통관제사가 관제구역 내에서 적게는 수척, 많게는 수십척의 선박을 동시에 관제하며 발생할 수 있는 인적 과실을 줄이기 위한 인프라 구축은 선박의 안전확보를 위해 필수요소이다. 본 연구는 해양경찰청 선박교통관제기술개발단에서 자체 개발한 음주운항 자동탐지 시스템과 닻 끌림 자동탐지 시스템에 활용한 기술을 소개하고 향후 고도화 및 활용방안을 제시하고자 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.44-57
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• 2019

여러 대도시에서 교통 혼잡 문제를 해결하기 위해 정확한 교통 흐름을 예측하는 다양한 연구가 진행되었다. 대부분의 연구가 과거의 교통 흐름 패턴이 미래에도 반복될 것이라는 가정하에 예측 모델을 개발하였으나 교통사고 등과 같은 뜻하지 않은 비반복적 교통 패턴을 예측하는 데에는 신뢰성이 낮게 나타났다. 이런 문제를 해결하기 위한 대안으로 지능형 교통 시스템(ITS)을 통해 얻은 빅데이터와 인공지능을 접목한 교통 흐름 예측 연구가 진행되어 왔다. 하지만 시계열 분석에 일반적으로 사용되는 알고리즘인 RNN의 경우, 단기 예측에 최적화되어 장기 예측 정확도가 낮다는 단점을 가지고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기온과 강수량 등의 기상 정보 외에도 각종 외부 요인들을 고려하여 장기적 시점에서 교통 혼잡도를 예측하는 '심층 인공 신경망 모델'을 제안하였다. TOPIS 자료를 이용한 사례 연구 결과 서울시 주요 도로 링크의 교통 혼잡도를 90%에 가까운 정확도로 예측이 가능하였다. 추후 교통사고나 도로 공사와 같은 도로에 영향을 미치는 이벤트 데이터를 추가로 확보할 수 있다면 정확도는 더욱 높아질 것으로 예상된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.221-228
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• 2018

빅데이터(Big data)는 제4차 산업혁명 시대를 맞이하여 과학, 기술, 산업, 사회분야에서 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 클라우드(Cloud)와 더불어 공공분야와 민간분야를 아우르는 곳에서 중요한 키워드가 되고 있다. 빅데이터 기반의 서비스는 교통, 기상, 의료, 마케팅 등의 다양한 분야에서 제공되고 있다. 특히 스포츠 분야에서는 병원이나 재활센터가 아닌 훈련이나 일상 생활에서 생체 신호(Vital sign)를 측정할 수 있는 웨어러블 장치(Wearable device)의 등장으로 여러 형태의 생체 신호를 수집, 관리할 수 있게 되었다. 하지만 아직까지 스포츠분야, 즉 야구선수의 훈련(training)과 재활(rehabilitation)을 위한 웨어러블 장치에서 추출된 생체 신호를 가지는 빅데이터에 대한 연구가 활성화되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 야구선수에 대한 훈련, 특히 내야와 외야 수비선수에 대한 운동량 측정 생체신호를 빅데이터 기반으로 저장하고 분석할 수 있는 시스템에 대한 연구를 제안한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.315-316
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• 2022

해양사고를 줄이고 해사안전 및 바다국민 행복을 도모하기 위해 해양수산부는 2021년 1월말부터 국민을 대상으로 지능형 해상교통정보서비스를 제공하고 있다. 본 서비스를 통해 다양한 정보가 생성 및 수집되고 있으며, 수집된 정보를 기반으로 데이터과학에 접목시켜 서비스 알고리즘을 개발하고 검증하여 보다 안전하고 효율적인 지능형 해상교통정보서비스 구현을 위한 연구개발이 진행 중에 있다. 향상된 서비스를 개발 및 구현하기 위해서는 수집·저장된 데이터를 연계하고 여러 시스템에서 데이터를 원활하게 접근하여 사용하고 저장할 수 있는 데이터파이프라인 체계가 필요하다. 이에, 본 연구에서는 데이터과학 기반 서비스 알고리즘 개발 환경과 지능형 해상교통서비스 테스트베드 등 다양한 시스템에서 활용 가능한 데이터파이프라인을 설계하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.75-83
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• 2022

OECD 국가 중 보행자 사망 비율이 가장 높은 대한민국은 보행자 중심으로 법령이 제정하면서 안전한 보행환경 개선을 위해 노력하고 있다. 이 연구는 노인 인구와 학원이 밀도가 높은 대구광역시를 대상으로 보행자 교통사고 클러스터를 포아송분포를 이용한 스캔통계량으로 파악하고자 한다. 어린이와 노인에 관한 교통사고의 대중 인식을 수집하여 워드클라우드로 살펴본 결과 어린이는 정부와 기업인의 캠페인을 중심으로 노출되고 있고, 노인은 사고감소를 위한 정책연구를 중심으로 노출되고 있었다. 어린이 보행자 교통사고의 상대적 위험성은 공단이 많은 평리·내당·용산동에서 높았고, 학원 밀집도가 높은 만촌·봉무·범어동에서 낮았다. 노인 보행자 교통사고의 상대적 위험성은 도심에 가까운 용산·죽전·두류·내당동에서 높았고, 범어·삼덕·팔공·봉무동에서 낮았다. 대구광역시 내당동과 용산동은 어린이와 노인 보행사고 위험성이 높아 보행 안전 취약지역으로 파악되었다. 이는 스캔통계량이 교통사고 위험 지역 탐색에 효과적임을 의미한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.1-17
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• 2021

대부분의 도시철도 시스템은 승객의 탑승열차 및 탑승열차종을 정확히 알 수 없다. 다수의 선행연구에서는 교통카드데이터와 열차시각표를 매칭하여 탑승열차를 추정하였으나, 추정이 불가능한 승객 또한 다수 존재한다. 본 연구의 9호선 사례분석 결과 교통카드데이터-열차시각표 매칭만으로는 약 28% 승객의 탑승열차종을 추정할 수 없음을 확인할 수 있었다. 이에 교통카드데이터-열차시각표 매칭과 본 연구에서 정의한 통행시간 기반 혼합확률분포분석을 순차적으로 적용하여 급행운영 도시철도노선 승객의 탑승열차종을 추정하는 방법을 개발하였다. 분석 결과, 298개 OD pair에서 본 연구의 검증 기준을 만족하는 합리적인 급행이용/비이용 승객 분류기준점을 도출할 수 있었다.

• 융합정보논문지
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• 제11권11호
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• pp.10-16
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• 2021

스마트공장의 구현이 널리 확산되면서 IoT장비를 이용한 방대한 양의 빅 데이터를 관련성과 품질 측면에서 우선순위를 지정하여 데이터 효율성을 향상시킬 수 있는 연구 필요성이 제기된다. 원가변동성 추정, 레시피 최적화 등의 관리회계 의사결정에 있어서 빅 데이터의 우선순위를 지정하는 것이 스마트솔루션 성과와 의사결정 효과를 향상시킬 수 있는지를 규명함이 본 연구의 목적이다. 제조데이터를 실시간으로 연계한 ERP, MES 등의 스마트솔루션을 운영하는 국내 중소제조업체 의사결정자 84명의 설문답변을 토대로 경험적 연구 수행 결과, 빅데이터우선순위 설정은 관리회계 의사결정에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 아울러 빅 데이터 우선 순위 지정은 관리회계 의사결정에서 빅 데이터를 사용함으로써 스마트솔루션 성과에 간접적인 영향을 미치는 매개 효과가 있음을 발견하였다. 연구결과를 통하여 경영의사결정과정에서 빅 데이터 간의 연관성을 평가하는 척도를 개발함에 선행연구로서의 기여를 할 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.463-476
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• 2022

과거 산업화 이후 자동차 산업은 내연기관 중심의 지속적인 성장을 하였으나, 최근 4차 산업혁명으로 큰 변화를 맞이하고 있다. 대다수의 기업들이 전기 자동차, 자율주행으로의 전환을 준비하고 있으며, 현시점에서 국내와 국외의 미래 자동차 연구동향을 비교 분석할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 미래 자동차 트렌드를 대표하는 CASE(Connectivity, Autonomous, Sharing, Electrification)와 관련된 키워드가 포함된 국내 4,002건, 국외 68,372건 논문을 수집하여 LDA 알고리즘 기반의 토픽모델링을 수행하였으며, 국내외 미래 자동차 연구동향을 비교 분석하여 정책적 시사점을 제시하였다. 분석 결과 국내의 경우 교통 인프라, 도시 내 교통효율, 교통정책 등과 같은 거시적인 측면에서의 연구가 주를 이루는 것으로 나타났으며, 국외는 객체인식, 사물인터넷, 전기자동차 소음 등의 차량기술과 관련된 연구가 활성화되고 있음을 확인할 수 있었다. 이를 통해 국내 공유자동차 부문에 있어 MaaS(Mobility-as-a-Service)와 관련한 정부의 기술지원이 필요하고 교통수단별 데이터 개방 필요성 등에 대하여 제시하였고, 이러한 분석결과는 미래 자동차 산업을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.