주행 경로 안내는 최근 국내에서도 활발히 연구되고 있는 지능형 교통 시스템(ITS)의 주요 기능 중 하나이다. 주행 경로 안내를 위해서는 대규모 도로망에서 신속하게 경로를 찾는 방법과 찾은 경로를 음성 또는 기호로 운전자에게 효율적으로 안내하는 방법등이 필요하다. 본 논문에서는 도로망의 계층성을 휴리스틱 정보로 활용하여 최단시간 경로를 효율적으로 찾는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 고속국도, 국도 등의 고속 주행용 도로만으로 소규모 상위 계층 도로망을 만들고 이를 기존 도로망에 덧붙이는 방식으로 통합한다. 이 통합망에 상위 계층 도로망을 우선적으로 찾도록 구성한 A* 알고리즘을 수행하여 최단시간 경로를 찾는다. 또 경로 탐색용 그래프가 디스크에 저장된 경우에, 디스크 접근을 최적화하기 위한 데이터베이스 설계 및 디스크 접근 방법을 기술한다. 제안된 방법의 효율성을 검증하기 위해 서울시 도로망 데이터를 이용하여 실험한 결과, 제안된 방법을 통해 경로 탐색 소요 시간, 디스크 입출력 회수, 메모리 사용량 등을 75%이상 줄일 수 있었다.
본 연구에서는 도로교의 지진피해평가체계를 구축하기 위해 필요한 정보항목들을 정의하고 우리나라 실정에 맞는 데이터 베이스 구축방법을 제시하였다. 도로교 지진피해평가를 위한 정보요소는 크게 구조물 관련 정보와 위치관련 정보로 구분하였다. 구조물 관련정보는 도로망에 위치한 교량의 지진피해를 예측하는데 필요한 도로교의 취약도 곡선 정보항목으로 구성하였다. 위치관련 정보항목인 도로망의 데이터구조는 상세한 교차로 모델링이 가능하도록 기존의 GIS 데이터구조를 보다 세분화하여 정의하였다. 고속도로망에 위치한 110개의 교량을 대상으로 시범 시스템을 개발하였으며, 제시된 데이터베이스 구축 방법은 도로망의 신속한 피해복구를 위한 의사결정 지원체계 구축에 효과적으로 활용이 가능함을 보였다.
대도시에는 회전제한을 갖는 교차로가 다수 존재하며, 도로망에 있어서 최적경로를 계산할 때 회전제한을 고려해야 한다. 본 논문에서는 회전제한을 갖는 도로망에서 새로운 경로계획 방법을 제안하였다. 각 회전제한 노드에 대하여 U턴 혹은 P턴을 이용하여 대체경로를 미리 계산하고 이를 도로망 데이터베이스에 포함하는 도로망 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 기존의 도로망 모델에서 회전제한을 표현하기 위하여 사용하던 가상 노드를 포함하지 않기 때문에 효율적이다. 제안된 모델을 이용하여 최적경로를 계산하기 위하여 새로운 최적경로 알고리즘을 제안하였다. 회전제한이 있는 노드에 대하여 마디를 정의하였으며, 이를 이용하여 대체경로의 비용과 타경로와의 비용을 비교할 수 있도록 하였다. 제안된 경로계획 방법은 회전제한이 존재하는 도로망에 대하여 최적경로를 고속으로 계산할 수 있는 효율적인 방법이다.
개인용 이동형 단말기의 개선된 성능과 비용, 그리고 무선 통신 기술의 비약적인 발전으로 인하여, 이를 이용하는 사용자들의 수가 빠른 속도로 늘고 있다. 그에 따라 사용자들에게 다양한 서비스를 제공할 수 있는 기술이 요구하고 있는 시점이다. 현재까지의 연구를 통해 사용자가 필요로 하는 최단 경로 찾기 등의 기술은 많은 연구가 이루어져 있다. 하지만 사용자의 현재 위치에 따라 여러 가지 추천 서비스를 제공할 수 있게 하는 기술은 우리가 필요로 하는 도로 망에서가 아닌 Euclidean spaces에 집중되어 있다. 따라서 우리는 기존의 연구를 확장시켜, 도로 망에서 이러한 요구를 충족시킬 수 있는 방법을 제안한다. 우리가 제안하는 시스템은 질의에 대한 응답을 하기 위해 전처리 단계를 필요로 한다. 이 단계에서는 먼저 전체 도로 망을 몇 개의 Voronoi 다각형으로 나누고, 나누어진 각각의 Voronoi 다각형들에 대한 정보를 계산한다. 이러한 과정에서 도로 망의 규모에 맞춰 자동으로 Voronoi 다각형의 개수를 결정하게 한다. 이를 통해 전체 도로 망의 크기가 변경되더라도, 전처리 단계 정보를 저장하는 공간이 예측 가능하도록 선형적으로 증가되게 하였다. 실제 질의 응답과정에서는 미리 계산된 정보를 이용하여 사용자들에게 빠른 속도의 서비스를 제공 할 수 있게 한다. 실험을 통하여 제안된 시스템이 도로 망에서 최근접 질의와 영역 질의를 효과적으로 처리 하여 탐색 시간과 방문 노드 수에서 많은 이점이 있음을 보인다.
본 논문은 제주 택시 텔레매틱스 시스템에 축적되고 있는 차량들의 이동이력 데이터에 대한 처리구조를 설계하고 구현한다. 각 차량은 1분마다 자신의 위치와 GPS 정보 및 택시의 상태에 관련된 보고를 발생시키며 중앙의 관제시스템은 이를 수합하여 이력데이터를 구성한다. 본 논문에서 구현하는 시스템은 위치 보고를 처리하여 인코딩 변환, 좌표 변환, 맵 매칭, 도로상에서의 위치 계산 등을 수행한 후 오라클 데이터베이스의 이력 테이블에 저장하도록 한다. 이를 위하여 도로 네트워크가 데이터베이스로 변환되었으며 도로망에의 가시화를 위하여 지도 인터페이스 프로그램이 구현되었다. 이러한 정보들은 이력 테이블과 아울러 공간 데이터베이스 엔진과 결합하여 C 언어나 SQL 문장에 의하여 다양한 위치기반 질의를 가능하게 할 뿐 아니라 배차 정보 분석, 현재 통행 속도 분석 등 부가가치가 높은 정보를 산출하는데 필수적인 역할을 수행한다.
본 연구에서는 RMR system항목들의 타당성을 평가하였고 국내현장에서 측정한 데이터에 대한 적용성을 검토하였다. 데이터베이스는 전국에 걸쳐 지하철, 철도, 도로 터널로 구분하여 139개 현장으로부터 작성하였다. Bieniawsk의 원분류는 경험적으로 도출되었지만 비교적 타당한 것으로 분석되었다. 그러나 국내 현장에 적용할 때에는 상당한 차이가 있어서 국내의 데이터베이스로 추론한 새로운 암반분류 시스템 KRMR1과 KRMR2를 제안하였다. KRMR1에서는 인자들의 등 급비중을 조정하였으며 KRMR2에는 2개의 인자를 추가하였다. 이 과정에서 암반의 성질을 평가하는 ‘특성치’의 선택이 어려워 인공신경 망을 이용하여 추론하였다.
본 연구에서는 고해상도 영상을 도시 도로망 자료 갱신에 이용하기 위한 새로운 반자동적 방법을 소개하고 이를 부산광역시 일부 지역의 KVR-1000 영상에 적용하여 그 결과를 평가하였다. 이 기법은 웨이블릿 변환을 이용하여 다중해상도 분석을 수행하는 것으로, 도시의 다양한 유형의 도로망을 추출 가능하게 해준다. 본 연구에서는 "$\grave{a}$ trous" 알고리즘을 이용하여 다중해상도 분석 작업을 수행하였으며, 도로는 대로, 중로, 소로로 구분하여 추출하였다. 추출 결과는 매우 양호하여 8 m 해상도의 경우 전체 정확도는 80.5%이었다. 또한 도로의 형태별로도 정확도를 평가하였는데, 직선도로의 정확도가 곡선도로 및 교차로에 비해 우수하였다. 따라서 곡선도로 추출의 정확도를 높이는 기법이 보완된다면, 본 연구는 우리나라의 도시 도로망 데이터베이스 구축에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
속도가 느린 모뎀으로 데이터통신을 할 수 있다는 사실에 고마움을 느낀 게 바로 얼마전이지만 이제는 거리에서 게임을 즐기고, 차안에서도 주식시세를 확인하는 세상을 살고 있다. 더구나 유선과 무선으로 분리됐던 통신망을 단일망으로 통합하는‘NGN’에 이어 더 포괄적인 개념의‘BcN’구축사업이 본격화되고 있고, 곳곳에 컴퓨터 칩과 센서가 박히는‘유비쿼터스 시대’도 눈앞에 두고 있다. 언제(anytime), 어디서나(anywhere), 어느 기기(any device)든지, 미디어에 구애받지 않고(any media) 소통할 수 있는 4any시대가 열리고 있는 것이다. 이에 발맞춰 세계 유수의 기업들은 저마다 새로운 승부수를 던지고 있다. <디지털콘텐츠>는 2회에 걸쳐 인프라 변화추이를 살펴보고, 이에 따른 차세대 디지털콘텐츠 산업을 조망한다
구조물의 건전도를 평가하기 위해 상시 구조물 계측을 이용한 Structural Health Monitoring (SHM) 시스템을 적용하게 된다. SHM 시스템의 궁극적 목적은 계측된 데이터를 이용하여 구조물의 손상위치 및 손상정도를 분석하여 거주자에게 유지관리정보와 대처요령 신속하게 제공하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 구조물의 손상탐지를 위해 인공신경망(Artificial Neural Network)을 도입한 알고리즘을 수립하고, 이를 3층 실대 RC Mock-up 구조물에 적용하여 성능을 평가하였다. 먼저 인공신경망의 학습을 위해 구조해석 프로그램을 이용하여 구조물의 손상에 따른 동적특성 변화 데이터베이스를 구축하였다. 그리고 학습된 인공망에 실제 구조물에서 추출한 동특성의 변화를 입력하여 손상탐지를 실시하였다. 이를 통해 인공신경망의 학습방법, 학습데이터의 정규화 방법 등을 규명하고 인공신경망을 이용한 손상탐지의 효과를 분석하였다.
최근 여러 전문 분야에서 GIS기반으로 구축된 다양한 공간주제정보의 활용 및 분석에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 기본적인 도로 관련 레이어 정보를 이용하여 교통지리학적 분석이 가능한 GIS응용 프로그램을 구현하였다. 본 프로그램을 이용하여 행정 구역단위나 사용자가 임의로 설정한 분석 구역의 도로망으로부터 그래프 형의 망 구조에 대한 특성을 정량적으로 표현하는 우회도(circuity)와 접근도(accessibility)의 산정이 가능하다. 우회도는 분석 구역으로 설정된 구역에 존재하는 노드의 지위를 판단하기 위하여 하나의 바람직한 교통망을 기준으로 하여 실제 도로망을 구성하는 노드들이 어느 정도의 차이를 나타내는 가를 정량적으로 파악하기 위한 방법이며, 접근도는 우회도의 분석에 이용되는 같은 레이어 데이터인 그래프 망 구조에 대하여 망 구조에 포함된 모든 노드를 대상으로 하여 각각의 노드 들간의 접근의 용이성을 나타내고자 하는 개념이다. ArcView 3.2a의 개발언어인 AvenueTM를 이용하여,AVX 형식의 extension으로 구현된 프로그램 실행에 필요한 기본 데이터는 교통 데이터 모델에 기반하는 전문적인 교통 데이터베이스 정보를 필요로 하지 않고 수치지도로부터 쉽게 추출할 수 있는 도로 중심선 레이어와 행정 경계 레이어등을 이용할 수 있도록 하였다. 처리 결과로 얻어진 우회도와 접근도는 교통 분야에서 GIS 적용을 위한 공간 분석 방법으로 활용이 가능할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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