4차 산업혁명 시대가 도래함에 따라 빅데이터를 활용하는 딥러닝에 대한 관심이 높아졌으며 다양한 분야에서 딥러닝을 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 교통 분야에서도 교통빅데이터를 많이 활용하는 만큼 딥러닝을 연구에 이용한다면 많은 이점이 있을 것이다. 본 연구에서는 통행속도를 예측하기 위하여 딥러닝 기법인 LSTM을 이용한 단기 통행속도 예측 모형을 구축하였다. 예측에 활용한 데이터인 통행속도 데이터가 시계열 데이터인 것을 고려하여 시계열 예측에 적합한 LSTM 모델을 선택하였다. 통행속도를 보다 정확하게 예측하기 위하여 시간적, 공간적 영향을 모두 반영하는 모형을 구축하였으며, 모형은 1시간 이후를 예측하는 단기 예측모형이다. 분석데이터는 서울시 교통정보센터에서 수집한 5분 단위 통행속도를 활용하였고 분석구간은 교통이 혼잡한 강남대로 일부구간으로 선정하여 연구를 수행하였다.
본 논문에서는 해외 달 탐사의 사례를 통해 임무장비를 조사하고 하루 전송되는 데이터량을 확인하였다. 데이터 저장공간과 데이터 전송속도(8.4 Mbps 이하)를 만족하기 위해 가용한 범위내의 값을 이용하여 S 및 X 대역 통신 링크 버짓을 통해 확인 하였다. 이 결과를 활용하면, 달 탐사선의 하루 생산량 데이터 및 센서 획득 정보의 범위를 정할 수 있을 뿐만 아니라, 전송을 위해 계산된 파라미터 값으로부터 달 탐사 통신시스템의 개발 사양을 정할 수 있을 것이다.
볼륨 가시화(volume visualization)는 3차원 볼륨 데이터로부터 의미 있는 가시적 정보를 추출하도록 도와주는 연구분야이다. 볼륨 렌더링(volume rendering)은 볼륨 데이터로부터 영상(image)을 얻는 기술을 말하는데, 이러한 렌더링 기법 중 물체공간(object space)에 기반한 스플래팅(splatting) 기법은 볼륨 데이터에 존재하는 응집성(coherence)의 이점을 이용할 수 있는 팔진트리(octree)나 피라미드(pyramid)와 같은 계층구조를 적용하기 쉽다. 본 논문에서는 볼륨 데이터에 팔진트리를 적용한 기존의 스플래팅 기법에 영상공간(image space)에서의 응집성의 이점을 이용하기 위한 계층구조로 4진트리(quadtree)와 범위트리(range tree)를 적용하는 새로운 스플래팅 기법을 제안한다. 이 기법은 볼륨 데이터내의 불투명한 복셀(voxel)들에 의해 가려지는 복셀들에 대한 방문을 가능한 한 피함으로써 전체적인 스플래팅의 속도를 향상시킨다. 이 기법은 잘 알려진 팔진트리, 4진트리 그리고 범위트리를 사용함으로써 그 구현이 쉽고, 추가적으로 많은 메모리를 사용하지 않으면서도 렌더링의 속도를 효율적으로 향상시킬 수 있는 기법이다.
항공기, 자동차, 전차 등 차량의 시스템 또는 운동의 시뮬레이션에서는 다양한 종류의 불연속적인 파라미터 값들이 데이터 테이블의 형태로 주어지게 되는데, 본 연구에서의 관심은 적분 스텝의 크기가 고정되는 일반적인 실시간 시뮬레이션의 제약 하에서 기존의 검색 기법들을 비교하고, 최적의 검색 기법을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 전통적으로 수치해석, 시뮬레이션, 데이터베이스 등 다양한 학문 및 응용기술 분야에서 개발된 데이터 검색 기법들을 조사하여 비교하였다. 또한, 다양한 크기와 형태의 데이터 테이블들을 사용하여 수치비교시험을 수행하였는데, 그 경향은 이론에 근거한 예상과 대체로 일치하였다. 한편, 검색하고자 하는 파라미터 값이 임의의 dynamics를 갖고 변한다면, 이러한 정보를 이용하여 주어진 데이터 테이블 내의 검색 영역을 축소 시켜 검색속도를 향상시킬 수가 있다. 다양한 수치시험에서 이분 검색법(bisection method)은 축소된 테이블의 크기에만 영향을 받지만 보간 검색법(interpolation method)과 그 변형 기법들은 검색 대상 테이블들의 축소로 데이터의 형태가 직선형이 되는 효과를 얻기 때문에 검색속도를 단축시키는데 매우 탁월한 효과를 나타내었다. 결론적으로 dynamic-window 개념을 도입한 보간 검색법과 그 변형들이 이론적으로도 실험적으로도 최적의 검색속도를 보장함이 입증되었다.
어떤 데이터를 전송할 경우 시스템의 설계에 좌우 되는 경우가 많다. 상호간에 정보를 전달 할 경우 오류 없이 정확히 전송하기 위한 여러 가지 요소 중에서 기본적인 베이스 설계 시 고려 사항, 전송속도, 프로세서의 Logic 선정에 관한 내용을 본 연구를 통해서 제안 하고자 한다. 본 연구는 FPGA의 구현 가능 Logic 중 SSTL2-II 2.5V Logic을 가지고 실험을 하였으며, 전송 선로의 길이 변화와 데이터 속도의 변화 시 얻어지는 데이터 특성을 살펴보았다. 제작된 PCB상에 30cm의 패턴과 케이블을 이용 하였고 전송속도변화에 따른 특성을 측정 하였다. 전송 선로의 길이가 30cm로 하고 데이터 속도가 100Mbps일 경우 비교적 안정한 특성을 얻었다.
SNS와 페이스북과 같은 서비스가 대중화되면서 마이크로블로그와 같은 작은 크기의 빅 데이터 사용이 증대되고 있다. 그러나, 현재까지 작은 크기의 빅 데이터의 탐색 결과의 정확성과 계산비용은 미해결 상태로 남아있다. 본 논문에서는 빅 데이터 환경에서 마이크로블러그와 같은 작은 크기의 텍스트 정보의 탐색 속도를 향상시키기 위한 확률기반의 서브넷 선택 기법을 제안한다. 제안 기법은 데이터의 속성 정보에 확률값을 부여하여 서브넷을 구성하여 데이터 탐색 속도를 높였다. 또한, 제안 기법은 분산된 데이터를 손쉽게 접근하기 위해서 서브넷을 구성하는 데이터 의확률값 간 연계 정보를 쌍으로 처리함으로써 데이터의 접근성을 향상시켰다. 실험결과, 제안 기법은 CELF 알고리즘보다 평균 6.8% 높은 탐지율을 보였으며, 처리시간은 평균 8.2% 단축시켰다.
본 연구에서는 중앙버스전용차로의 도입효과를 시행전과 시행후를 분석하기 위하여 BMS데이터인 속도데이터와 버스 도착시간데이터를 통하여 효과분석을 실시하였다. 속도 분석시 Downs-Thomson Paradox 이론을 적용하여 단순비교가 아닌 보다 합리적인 분석을 실시하였고 버스도착시간데이터를 이용하여 정류장별 도착시간 신뢰성 분석을 실시하였다. 속도 분석 결과 강남대로와 도봉 미아로의 경우 수단간균형 이론에서 버스우선정책인후에 나타나는 버스속도가 승용차 속도보다 높은 현상이 나타났으며 향후 수단간균형이 이루어질 것으로 판단된다. 수색 성산로의 경우 중앙버스전용차로의 효과가 다른 도로에 비하여 미비하게 나타났고 또한 9월4주째에는 승용차와 버스의 속도가 같아지다가 다시 승용차의 속도가 버스의 속도보다 높아지는 Rebound effect 현상이 나타났다. 하지만 10월1주후부터는 대중교통 우선정책 시행후의 현상인 버스속도가 승용차 속도보다 높은 현상이 나타났다. 정류장별 도착시간 신뢰성 분석결과 중앙버스전용차로의 경우 전체적으로 8월에 비해 12월달의 도착시간변화가 적음을 알 수 있었다. 그러나 수색로의 경우 7:30분대에는 오히려 나빠졌으며 전체 도착시간 분산이 90이상 나타났기 때문에 정시성이 좋아졌다고 볼 수 없었다.
교통혼잡을 완화하기 위한 방안 중 하나로 도로 이용자에게 교통상황 예측정보를 제공함으로써 교통량을 분산 시켜 도로 이용 효율을 증대시키는 방법이 있다. 이를 위해서는 신뢰성이 보장되고 정량적인 실시간 교통 속도 예측이 필수적이다. 본 연구에서는 상황별 교통속도 분석을 기반으로 이력 속도 데이터와 이력 속도 외의 교통류에 상관관계가 있는 데이터를 LSTM 입력 데이터로 활용하였다. 정상 교통류 상황에 대응하여 속도를 예측하는 LSTM 모델과 유고상황에 대응하여 속도를 예측하는 CNN-LSTM 모델을 개발하여 유고발생 후 1시간까지 5분 단위로 교통속도 예측을 시도하였다. 모델의 검증은 테스트 데이터를 통하여 교통상황별 예측성능을 분석하였다. 그 결과 정상 교통류에서는 평균 7.43km/h, 유고상황에서는 7.66km/h의 오차율로 각각 예측되었다.
스마트팩토리는 정보통신기술(ICT)를 이용한 공정의 모든 데이터를 수집, 분석하여 제어하고 있다. 기존보다 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해 기업들은 하둡을 이용한다. 다양한 크기의 데이터가 나타나는 환경에서 HDFS을 효율적으로 관리하기 위한 적응형 캐시 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이터 노드의 로컬 디스크의 공간 이용 효율성을 높이고 평균 데이터 크기를 분석하여 데이터 노드 확장시 적합한 블록 크기를 적용할 수 있게 관리한다. 성능 평가를 통해 제안하는 기법의 데이터 노드에서 로컬 디스크 효율 향상과 읽기와 쓰기 속도의 속도에 효과를 보인다.
자율운항 선박의 모니터링을 위한 데이터는 센서신호와 같은 텍스트 형태의 데이터와 이미지와 같은 바이너리 데이터로 나눌수 있다. 선박의 위성 통신환경 특성상 네트워크 속도 및 대역폭이 제한적이므로, 효율적인 전송 방법이 필요하며, 이를 위해서는 고용량의 이미지 데이터를 수집하고 처리하는 과정의 분석과 실제 선박의 데이터 분석이 필요하였다. 이를 토대로 선박의 통신환경을 분석하고 개선방향을 모색하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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