• KNOM Review
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• 제22권3호
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• pp.25-30
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• 2019

기상 응용의 경우 시간적, 자원적 한계 내에서도 의미 있는 결과를 도출해 제공해야 한다. 수많은 과거 데이터를 통한 예보는 시간적인 소요가 크며, 국지성 태풍 예보와 같은 재난 안전 관련 분석/예측의 경우에는 여전히 자원적 한계가 존재한다. 태풍 예보, 도로별 침수/홍수 지역 예측 서비스 등 시간 제약하에 결과를 도출해야 하는 경우와 제한적인 물리적 환경 조건으로 인해 발생하는 문제 없이 적합한 예보를 제공해야 한다. 본 논문에서는 시간적, 자원적 조건에서도 원활한 예보 서비스 제공을 위해 기상 및 기후 예측 응용을 분석한다. 격자 크게 따른 수행 시간 분석을 통해 격자 조절을 통해 시간적 제약 조건이 있는 경우에 대처할 수있음을 확인하였다. 또한 메모리 자원 조절을 통해 수행 시간을 분석하여 성능에 영향을 미치지 않는 최소 자원 조건을 확인하였으며 swap, mlock 분석을 통해 응용의 자원 사용 패턴을 확인하였다.

• 천문학회보
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• 제45권1호
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• pp.69.3-69.3
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• 2020

우주개발과 활용이 주요 화두가 된 현대에 보다 빠르고 정확한 우주환경 예보는 전략적으로 매우 중요하다. 이에 우리는 광대역태양영상분광망원경(Wide-Field Solar Spectro-Imaging Telescope, Post SOlar Flare Telescope: PSOFT)을 활용한 태양전면 영상분광감시체계를 구성하고자 한다. 전세계 세 곳에 PSOFT를 배치하여 우주환경에 중대한 영향을 주는 요소인 태양의 플레어와 홍염 분출과 같은 현상과 표면의 다양한 활동들을 실시간으로 관측 분석하고자 한다. PSOFT는 30cm 구경의 광학계에 고속영상분광기를 결합하여 태양 전면의 분광영상을 약 1초각의 영상해상도와 5분의 시간해상도로 획득한다. 태양 전면을 슬릿으로 스캔하는 방식으로 H alpha와 Ca II 854.2nm선의 분광정보를 획득하는데 팁틸트 미러를 이용하여 1차적인 시상보정과 함께 스캔모션을 함께 구현함으로써 1)광학계 구조를 단순화하고, 2) 빠른 스캔이 가능하다. PSOFT로 얻은 태양전면 채층분광영상 데이터는 정밀한 우주환경 예보에 필요한 플레어나 홍염분출의 발생초기 정보를 제공할 뿐 아니라 태양 저층대기에서 발생하는 자기재연결, 파동 등에 대한 통계적 연구자료를 제공할 것으로 기대한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권3A호
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• pp.357-366
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• 2008

본 연구는 교량 신축이음에 대해서 윤하중 재하실험을 통해 윤하중 재하 특성을 분석하고 이를 토대로 신축이음에서의 윤하중 재하기준을 마련하는 기초데이터를 확보하고자 실시하였다. 이를 위해 국내에서 많이 사용되고 있는 레일신축이음과 핑거신축이음에 대하여 시험체를 제작하고 실제 타이어 바퀴를 사용한 정적 윤하중 재하실험을 실시하였다. 윤하중에 접촉된 레일과 핑거에서 윤하중 분배율을 파악하였는데, 레일신축이음에서 중앙 레일이 지지하는 분담율은 윤하중 크기가 증가함에 따라 감소하는 것으로 나타났고 핑거신축이음에서는 접촉 면적 증가에 따라 거의 증가하지 않고 일정하게 됨을 알 수 있었다. 윤하중 재하 특성이 기존 설계기준과 많은 차이를 나타내고 있으므로 신축이음 설계를 위한 윤하중 접지압력 분포에 대한 합리적인 기준 마련이 필요하다고 판단되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6D호
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• pp.819-829
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• 2008

콘크리트 포장에 반복적으로 재하되는 차량의 하중에 의하여 슬래브의 동적강도는 꾸준히 감소하며 장기적으로 피로균열이 발생한다. 온도와 수분의 분포에 의하여 슬래브 내에는 항상 응력이 도입되어 있으므로 이를 고려한 후 차량하중의 영향을 추가해야만 보다 정확하게 콘크리트 포장의 피로수명을 예측할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존에 개발된 대표적 피로모형들의 각종 인자들을 평가하고 모형으로부터 데이터를 추출하여 환경하중을 고려하는 새로운 피로모형을 개발하였다. 국내 각 지역의 기상 및 교통조건을 사용하여 국내에서 일반적으로 시공되는 콘크리트 포장에 대한 피로해석을 수행하여 개발된 피로모형의 적용성을 평가하였다. 슬래브 하부에서 발생한 상향의 균열보다는 슬래브 상부의 인장응력에 의한 하향의 균열이 피로파손의 주요한 원인으로 판단되었다. 본 연구결과를 바탕으로 한 후속 연구를 통하여 차량의 속도가 고려된 피로해석도 수행될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권5D호
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• pp.597-607
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• 2008

첨단여행자정보시스템은 운전자에게 자동차 주행 중 필요한 소요시간정보, 교통정체정보, 우회정보, 유고정보 등과 같은 유익한 정보를 직접 제공할 수 있는 시스템으로 다른 시스템과 비교해 특히, 중요한 분야로 주목받고 있다. 하지만 아직까지 교통정보제공에 따른 고속도로이용자의 만족도와 같은 정성적인 항목에 대한 연구가 미진한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 고속도로 이용자를 대상으로 개별면접 설문조사를 통해 수집된 고속도로의 교통정보만족도 이미지 데이터를 바탕으로 수량화 제II류에 의한 정준판별분석 및 정준상관분석을 실시하여 고속도로 교통정보 제공에 따른 이용자 만족도에 대한 영향 요인을 규명하였다. 또한 수량화 제I류에 의한 모형화를 실시하여 도로이용자가 느끼는 고속도로 교통정보 만족도에 대한 인식의 변화를 파악하여 고속도로이용자의 인식과 고속도로 교통정보 만족도의 상관성을 명확하게 규명하였다. 마지막으로 고속도로의 교통정보만족도 이미지 특성을 명확하게 규명하기 위하여 주성분 분석을 실시하여 고속도로이용자의 감성인식의 변화를 규명하고, 구조방정식이론을 이용하여 사회인식 및 고속도로 이용자의 실제인식의 변화가 고려된 고속도로의 교통정보 만족도 평가 모형을 개발하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3D호
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• pp.541-547
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• 2006

컴퓨팅 기술의 발전을 배경으로 유비쿼터스라는 새로운 패러다임에 따라 IT 기술과 밀접한 관계를 맺고 있는 GIS 분야가 유비쿼터스 환경의 주요기술인 위치추적기술을 중심으로 그 연구의 중요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 지적도와 지형도를 일치시킴으로써 지적도를 기본도로 사용하는 토지정보체계와 지형도를 기본도로 사용하는 지리정보체계, 도시정보체계, 시설물 관리체계 등이 통합자료모형을 가질 수 있는 가능성을 제시하였으며, 이를 위해 지적도를 지형도에 일치시키는 방법을 구현하여 공공부분의 GIS 구축시 자료의 공동 활용을 위한 표준화 방안을 제시하였다. 본 연구를 통하여, 자료의 일관성을 유지하고 자료의 공유를 통한 도로 및 지하매설물 관리 시스템과의 공동 운영 등 타정보화사업과 연계를 이루기 위한 데이터의 공동활용의 예를 제시할 수 있었다. 또한, 본 연구에서 수행한 지형 및 지적 정보의 공동 활용을 통해 공간적 정보통합 환경인 유비쿼터스 환경을 구축하기 위한 기반을 마련할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권3D호
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• pp.231-240
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• 2010

교차로 교통사고의 주요 원인은 인적요인에 의한 교통사고가 대부분 차지하고 있어 운전자들의 주행특성 및 교통상황에 따른 심리적 생리적 변화측정을 통해 영향 요인 규명이 필요하다. 이에 본 연구에서는 운전자들의 인적요인을 고려한 개별 교차로 안전성 평가를 위하여 최첨단 계측장비를 활용한 뇌파반응을 측정하고 설문조사를 통해 평상시와 주행 실험시 운전자들의 인지특성 조사를 실시하였다. 교차로 접근시 뇌파변화와 주행실험 인지평가조사 자료의 관계성을 규명하고, 주행실험의 인지평가요인과 생체적 반응 뇌파데이터를 고려한 개별 교차로 안전성 평가 모형을 구축하였다. 그 결과, 교차로의 물리적 특성에 따라 생체반응 뇌파가 다르게 나타나고 인지평가 또한 차이가 있어 주행시 생체반응(뇌파)과정을 통해 인지평가를 하고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.35-38
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• 2023

포트홀은 주행하는 자동차와 접촉이 이뤄지면 차체나 운전자에게 충격을 주고 제어를 잃게 하여 도로 위 안전을 위협할 수 있다. 포트홀의 검출을 위한 국내 동향으로는 진동을 이용한 방식과 신고시스템 이용한 방식과 영상 인식을 기반한 방식이 있다. 이 중 영상 인식 기반 방식은 보급이 쉽고 비용이 저렴하나, 컴퓨터 비전 알고리즘은 영상의 품질에 따라 정확도가 달라지는 문제가 있었다. 이를 보완하기 위해 영상 인식 기반의 딥러닝 모델을 사용한다. 따라서, 본 논문에서는 사전 학습된 딥러닝 모델의 정확도 향상을 위한 Feature Level Ensemble 기법을 제안한다. 제안된 기법은 사전 학습된 CNN 모델 중 Test 데이터의 정확도 기준 Top-3 모델을 선정하여 각 딥러닝 모델의 Feature Map을 Concatenate하고 이를 Fully-Connected(FC) Layer로 입력하여 구현한다. Feature Level Ensemble 기법이 적용된 딥러닝 모델은 평균 대비 3.76%의 정확도 향상을 보였으며, Top-1 모델인 ShuffleNet보다 0.94%의 정확도 향상을 보였다. 결론적으로 본 논문에서 제안된 기법은 사전 학습된 모델들을 이용하여 각 모델의 다양한 특징을 통해 기존 모델 대비 정확도의 향상을 이룰 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.59-64
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• 2024

최근 다양한 산업 분야에서 드론과 인공지능 기술이 융합된 연구 사례가 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 객체 인식과 객체 판별 알고리즘을 이용하여 불법 주정차 차량 인식 모델을 제안한다. 객체 인식 알고리즘은 YOLOv8를 사용하였으며, 객체 판별 알고리즘은 ResNet18을 사용하였다. 제안된 모델은 일반 도로 상황에서 수집한 이미지 데이터를 이용하여 모델 학습을 수행하였고, 학습된 모델은 이미지 기반 불법 주정차를 판별하는데 높은 정확도를 보였다. 이를 통해 제안된 모델은 다양한 이미지로부터 불법 주정차 차량을 식별하기 위한 일반화 성능을 갖추고 있음을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권1호
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• pp.13-25
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• 2024

교통관리에서 교통상황을 판단하는 판단지표의 중요성과 필요성은 계속해서 높아지고 있다. 기존 교통상황 판단지표들은 속도, 교통량, 밀도 기반으로 각각의 특성에 맞춰 개발되었지만, 속성별 가지는 문제점과 종합적인 상황을 보여줄 수 없어 모니터링 지표로는 적합하지 않았다. 이에 본 연구에서는 도로 소통상황과 안전도를 판단하는 지표들을 통합하여 모니터링에 적합한 통합지표 개발을 목표로 하였다. 교통상황의 변화를 판단할 수 있고 안전도를 판단할 수 있는 지표들을 검토하고 실시간 ITS 데이터를 적용할 수 있도록 지표를 재정립하였다. 요인분석을 통해 지표 간 관계성을 분석하여 가중치를 도출한 뒤 하나의 통합지표를 개발하였다. 통합지표는 교통상황의 변화와 안전도의 변화를 보여줄 수 있는 지표로 향후 교통정보센터에 적용하여 종합적인 교통상황을 모니터링할 수 있는 교통환경으로의 발전에 기여할 수 있을 것이다.