• 전자공학회논문지
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• 제54권8호
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• pp.26-33
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• 2017

차량통신은 도로 위 차량들 간의 효율적인 조정을 가능하게 할 수 있을 뿐만 아니라, 더 나아가 미래 차량의 어플리케이션으로 차량 안전, 인포테인먼트 그리고 자율 주행까지도 다룰 수 있다. 3GPP(3rd Generation Partnership Project)에서는 LTE(Long Term Evolution) 기반 차량 통신에 대한 표준화 연구가 활발히 진행되고 있다. 차량 통신은 안전과 밀접한 관련이 있기 때문에, 낮은 지연과 높은 신뢰성을 필요로 한다. 하지만 차량의 빠른 이동성으로 인해 V2V(Vehicle-to-Vehicle) 환경은 채널 왜곡이 매우 심하며, 높은 신뢰성의 차량 통신을 위해서 채널 추정이 매우 중요한 요소임을 알 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 LTE 기반 V2V 환경에서 채널 추정 기법을 제안한다. LTE 기반 업링크 시스템에서 채널 추정은 파일럿 심볼인 DMRS(DeModulation Reference Signal)를 이용한다. 기존 채널 추정 기법으로는 LS(Least Square), DDCE(Decision Directed Channel Estimation), STA(Spectral Temporal Averaging), 그리고 Smoothing이 있다. 본 논문에서는 기존의 채널 추정 기법들과 달리 파일럿 심볼에서 QS(Quadratic Smoothing)를 이용해 보다도 정확한 채널을 추정하며, 데이터 심볼에서 적응적으로 채널을 추정하는 ASCE(Adaptive Smoothing Channel Estimation) 기법을 제안한다. 모의실험 결과, 제안한 ASCE 기법이 NMSE(Normalized Mean Square Error)와 BER(Bit Error Rate) 측면에서 전체적으로 성능이 향상 된 것을 볼 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.77-87
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• 2018

교통밀도는 교통수요와 가장 직접적인 관계가 있으므로 거시적인 지표 중에서 가장 중요하다고 알려져 있으며(Traffic Engineering, 2004), 특정시각 주어진 거리 안의 존재하는 차량의 대수로 정의한다. 하지만, 밀도는 기상과 도로조건 및 비용 상의 문제로 인하여 현장에서 직접 수집이 어렵다. 이런 이유로 속도와 교통량보다 상대적으로 연구가 활발하게 이루어지지는 않아 수집방법에 관한 다양한 시도뿐만 아니라 측정된 값의 정확도에 관한 연구가 많이 부족하다. 이에 본 논문에서는 밀도를 측정할 수 있는 방법으로 여러 대의 카메라 영상을 정합(synthesis)하는 기술을 활용하였다. 이러한 밀도수집시스템으로 수집한 밀도를 정의에 기반한 참값으로 선정하고, 이 값을 전통적인 측정방법들로 산출한 밀도와 비교하였다. 비교결과, 관계식(fundamental equation)을 이용한 산출방법으로 산출한 밀도 값이 참값과 비교하여 RMSE(Root Mean Square Error)가 1.8-2.5로 가장 참값에 가깝다. 또한 향후 밀도를 직접 수집할 때 유의하여할 수집 간격 등의 간과하기 쉬운 이슈사항을 순간밀도와 평균밀도를 산출하여 알아보았다. 실험 사이트의 실제 교통상황은 LOS B임에도 불구하고, 초 당 순간밀도는 최대(16veh/km)에서 최소 2(veh/km)의 값이 다양하게 관측되어 교통상황의 판단이 어려웠다. 하지만 30초 간격으로 15분 평균밀도는 8.3-7.9(veh/km)로 정확하게 LOS B를 판단하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.110-123
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• 2019

교통 데이터는 교통계획이나 교통시스템 운영에 필요한 기초 자료이며 최근 ADAS 카메라로 측정한 선행 차량과의 거리를 이용하여 교통류를 파악하는 방법이 시도되고 있다. 본 연구는 영상기반 차량인식의 거리오차를 반영한 미시적 시뮬레이션 분석을 통해 교통류를 추정하기 위한 ADAS 차량의 활용 가능성을 살펴보았다. 차로수, 교통수요, 프로브 차량의 점유율(MPR), 시공간 검지영역 등에 따른 교통류 추정치의 표준 평균 제곱근 오차를 통해 분석을 수행하였다. 분석결과, ADAS 카메라의 최대 인식거리의 한계로 저밀도 교통류(LOS A, LOS B)의 추정치는 신뢰할 수 없는 수준이다. 다차로나 교통수요가 크고 점유율(MPR)이 높을 경우 추정치의 신뢰성이 개선될 수 있지만, 인위적으로 점유율(MPR)을 높이는 것은 현실적으로 어려움이 있다. 또한, 검지영역의 시간범위를 연장함으로써 추정치의 신뢰성을 개선할 수 있지만, 가장 크게 영향을 미치는 것은 ADAS 차량의 주행행태로서 해당 차량이 도로의 교통류와 상이한 주행행태를 보일 경우 그 추정치는 신뢰할 수 없게 된다. 결론적으로 모든 교통류를 정확히 추정하지는 못 하지만 ADAS 카메라의 성능이나 기능을 개선함으로써 ADAS 차량의 활용 가능성은 확대될 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.124-136
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• 2019

교차로에서의 자율주행은 다양한 차량이 혼재하며 주행환경이 복잡한 특성으로 인하여 교통 객체 간의 교통정보 교환을 통한 자율주행 지원이 필요하다. 이와 관련되어 인접한 교차로 간의 교통정보 교환이 요구되고 있으나 국내 표준노드·링크 체계에서 교차로를 나타내는 노드 ID는 일련번호를 포함한 구성 체계를 가지고 있어 교차로의 갱신 및 ID를 통한 교차로의 위치 정보 파악에 한계가 있다. 본 논문에서는 교차로 ID 내에 위치정보가 포함되도록 교차로의 2차원 좌표를 가공 및 병합하여 생성한 좌표 기반 교차로 ID 구성 체계를 설계하였다. 제시한 교차로 ID의 적용 가능성을 검증하기 위해 국내 교차로를 대상으로 새로운 교차로 ID를 적용하였으며 중복된 값이 없는 것을 확인하였다. 좌표 기반 교차로 ID는 데이터 크기가 기존 노드 ID 대비 60% 줄어들었으며 GIS 툴 없이 인근 교차로 검색 및 Box 형태의 특정 지역 내 교차로 추출과 같은 공간 쿼리가 가능하다. 따라서 좌표 기반 교차로 ID는 기존 노드 ID보다 확장성 및 활용도가 높을 것으로 예상된다.

• 대한지리학회지
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• 제32권1호
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• pp.31-46
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• 1997

본 연구는 남한의 동계 일강수량 데이터를 기초로 매일매일의 분포도를 작성하여, 강수의 공간적 분포 유형을 분류하였다. 그리고 강수의 공간적 분포유형과 그 종관적 특성과의 대응관계를, 먼저 기압배치형을 중심으로, 그리고 강수분포형을 중심으로 살펴보았다. 또한 지상일기도로 볼 때 유사한 특성을 지닌 울릉도형과 울릉도${\cdot}호남 동시 출현형의 차이를 알아보기 위해 850hPa, 700hPa, 500hPa면의 기압장, 기온장의 특성을 분석하였다. 그 결과 울릉도지역은 강수계급에 관계없이 높은 출현빈도를 보이고, 동해안은 5mm 이상에서, 호남지역은 1~5mm구간에서 더 높은 출현빈도를 나타냈다. 동계강수분포형은 12개로 분류할 수 있으며, 이들 분포형은 뚜렷한 계절 변화를 보인다. 울릉도형과 울릉도${\cdot}$호남 동시 출현형 간의 강수분포의 차이는 풍향, 풍속보다는 상층 한기의 이류 양상과 관련이 깊다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권10호
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• pp.109-117
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• 2014

내비게이션 경로탐색 시스템에서 A* 알고리즘을 사용할 경우 경로거리가 멀수록 Open 리스트(최적의 경로를 선택하기 위해 탐색된 예비경로들의 집합)의 크기가 증가하며, 이로 인해 비교연산이 증가하게 된다. 본 논문에서는 Dijkstra의 알고리즘과 A* 알고리즘을 주기적으로 교체 적용하여 Open 리스트의 크기를 줄일 수 있는 검색 방법을 제안한다. 여기서 두 알고리즘을 교체 적용하기 위하여 Level이라는 이름의 파라미터를 사용한다. 미리 정해진 레벨(깊이)만큼 Dijkstra의 알고리즘으로 탐색한 다음 A* 알고리즘으로 교체되도록 한다. 이 때 Dijkstra 알고리즘의 Open 리스트에 있는 노드들을 A* 알고리즘의 평가함수로 적합도를 평가하여 가능성이 있는 노드만을 A* 알고리즘의 Open 리스트로 전달한다. 따라서 계속되는 검색과정에서 Open 리스트의 크기가 불필요하게 증가되는 것을 억제할 수 있다. 또한 Dijkstra와 A* 알고리즘을 번갈아 적용하기 때문에 A* 알고리즘으로는 찾지 못할 최적 또는 준 최적 경로를 Dijkstra의 알고리즘으로 탐색한 결과와 비슷한 수준으로 찾을 수 있게 된다. 제안한 하이브리드 검색 알고리즘을 인공 및 실제의 지도 데이터를 이용하며 실험한 결과, 기존의 탐색 알고리즘과 비슷한 수준의 최단경로거리를 유지하면서 비교연산의 수를 더 줄일 수 있었다. 이 실험에서는 Level 값은 임의로 선정하였다. 따라서 실제의 도로 상황에서 최적 Level 값을 자동 선정하는 연구는 앞으로의 과제이다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권9호
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• pp.105-119
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• 2006

카 내비게이션(car navigation) 등의 차재 정보 시스템이나 이동 통신 기술의 발전에 수반해, 차내와 차 밖을 잇는 정보 통신에의 요구가 높아지고 있어 그 하나로서 ETC(Electronic Toll Collection System)가 급속히 보급이 진행되고 있다. ETC/VICS/AHS의 실용화에 수반해 DSRC (Dedicated Short-Range Communication 협역통신) 기술을 응용한 주차장, 주유소 등에도 차례차례 서비스가 전개되고 있다. 로차간 통신 수단으로서 DSRC 무선시스템의 연구가 활발히 행해져 오고 있다. DSRC 무선시스템은, 대량의 데이터 전송에 적절하고, 교통사고 회피 등의 긴급시의 통신 수단에 필요한 우선 제어 기능의 보증, 인증이나 시큐러티를 보증할 수 있는 고속 통신망에 적합하다. 요즈음 급속히 보급한 휴대 전화와 연계하여, 서로 보완하면서 공존해 발전해 가는 것이다. 그러나 이러한 통신 시스템과 고속 DSRC 무선 시스템의 연계에 있어서는, 핸드오바 기술 (네트워크계, 무선 전송계 핸드오바), 이동체에 대한 고속화 전송 기술 등의 기술적 과제가 있어 가까운 시일 내에의 실현은 어렵고, 2010연도까지 실용화의 계획이 되고 있다. 또한 다음세대 DSRC로서 5.8GHz대로 차재기 및 로측기의 통일화도 기대된다. 본 논문에서는 이러한 향후 전개될 DSRC 시스템에 대하여 논의한다.

• 대한소아치과학회지
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• 제47권4호
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• pp.416-426
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• 2020

이번 연구의 목표는 기존의 연구로 소급성이 확보된 측방 두부계측방사선영상 분석 프로그램을 이용하여, 골격성 3급 부정교합 환아의 교정 계측값의 불확도를 계산하는 것이다. 이를 통해 골격성 3급 부정교합 환아의 측방 두부방사선사진영상 계측값의 참조 표준을 마련하고자 하였다. 2017년 3월 1일부터 2020년 3월까지 3년간 서울대학교 치과병원 소아치과에 내원한 만 6세에서 10세 사이의 환아 중 골격성 3급 부정교합으로 진단받은 144명의 환자의 데이터를 이용하였다. 이전의 연구에서 소급성이 확보된 계측 프로그램을 이용하여 교정 계측값을 측정하였다. 불확도의 측정은 A형 불확도와 B형 불확도로 나누어서 이루어졌으며, 이를 통해 합성표준불확도와 확장 불확도를 계산하였다. 이를 바탕으로, 골격성 3급 부정교합의 교정 계측값의 참조 표준을 제시하고, 골격성 1급 부정교합의 참조 표준과 비교하였다. 이번 연구를 통해, 만 6 - 10세 사이 골격성 3급 부정교합 환아 교정 계측치의 불확도를 계산하여 95%의 신뢰도를 가지는 교정 계측값의 분포 범위를 제시하고자 하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권2호
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• pp.63-71
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• 2012

최근 포털 사이트들을 중심으로 거리 기반의 파노라마 영상 서비스(Street-Level Imagery, SLI)가 제공되고 있다. SLI는 거리상에서 실세계를 바라보는 것과 동일한 영상으로 매우 직관적이고 상세한 정보 제공이 가능하다. 이러한 특성을 가지는 SLI는 타 공간정보와 합성을 통하여 활용성이 더욱 증대될 수 있다. 하지만, 서로 다른 공간정보 데이터셋을 합성할 경우 실세계의 동일 객체가 서로 다른 위치에 표현되는 위치 편차 문제는 합성의 품질을 저하시키는 요인이 된다. 따라서 본 연구는 SLI를 현재 가장 널리 활용되고 있는 2D 지도와 합성하기 위한 상호간의 위치 편차 제거를 목표로 한다. 위치 편차 제거는 (1) 컨트롤 포인트 쌍 탐색을 위한 SLI 촬영 궤적과 2D 지도의 도로 레이어간 교차로 매칭, (2) 경향성 분석을 통한 부정확한 컨트롤 포인트 쌍 제거, (3) 정확한 컨트롤 포인트 쌍을 이용한 국지적 조정 등의 세부 프로세스를 포함한다. 또한, SLI를 포함하는 합성 결과에 적합한 정확도 평가 방법을 제시하고, 이를 통하여 위치 편차 제거의 효과를 검증한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.149-155
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• 2020

한국도로교통공단은 교통사고분석시스템(TAAS)을 활용하여 2015년부터 발생한 교통사고 원인을 분석한 통계를 제공하고 있다. 교통사고 발생 주요 원인으로, 2018년 한해 전체 교통사고 발생원인 중 전방주시 부주의가 대부분의 원인임을 TAAS를 통해 발표했다. 교통사고 원인에 대한 통계자료의 세부항목으로 운전 중 스마트폰 사용, DMB 시청 등의 안전운전 불이행 51.2%와 안전거리 미확보 14%, 보행자 보호의무 위반 3.6% 등으로, 전체적으로 68.8%의 비율을 보여준다. 본 논문에서는 Deep Learning의 알고리듬 중 CNN(Convolutional Neural Network)를 활용하여 첨단 운전자 보조 시스템 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)을 개선한 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 영상처리에 주로 사용되는 Conv2D 기법을 사용하여 운전자의 얼굴과 눈동자의 조향을 분류하는 모델을 학습하고, 차량 전방에 부착된 카메라로 자동차의 주변 object를 인지 및 검출하여 주행환경을 인지한다. 그 후, 학습된 시선 조향모델과 주행환경 데이터를 사용하여 운전자의 시선과 주행환경에 따라, 위험요소를 3단계로 분류하고 검출하여 운전자의 전방 및 사각지대 보조한다.