Weather acts through low visibility, precipitation, high winds, and temperature extremes to affect driver capabilities, vehicle performance (i.e., traction, stability and maneuverability), pavement friction, roadway infrastructure, crash risk, traffic flow, and agency productivity. Recently a variety of road weather big data sources such as CCTV, road sensor/systems, car sensor have been developed to solve the weather-related problems, This study identifies and defines the types and characteristics of these sources to suggest how to utilize them for car safety and efficiency as well as road management through analyzing domestic and oversea cases of road weather big data applications.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2007.11a
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pp.430-433
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2007
무선 센서 네트워크는 감지, 연산 그리고 무선 통신 능력을 갖는 수많은 작은 센서 노드들로 구성된다. 센서 네트워크에는 전장 감시, 침입자 추적, 그리고 고속 도로 감시 등과 같은 많은 응용분야가 있다. 이러한 분야에서는 사용자의 관심 대상이 되는 지역에서 발생 하는 사건들을 감시하기 위하여, 제한적인 에너지 자원과 연산 능력을 가진 세서 노드들로부터 감지된 데이터를 수집한다. 그러므로 센서 네트워크 응용분야에서의 데이터 수집과 전달, 센서 노드의 효율적인 에너지 소모는 매우 중요하며, 이를 위하여 센서 네트워크를 위한 라우팅, 전력관리, 그리고 데이터 보급 프로토콜들의 설계에서는 이러한 제약 사항들이 반드시 고려되어야 한다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 효율적인 데이터 전달을 위한 라우팅 방법을 제안한다. 제안된 방법은 센서 노드의 트래픽 량, 잔여 에너지 량, 그리고 베이스 스테이션가지의 최단경로를 고려하여 데이터 전송 경로를 결정하여, 센서 네트워크에서의 에너지 효율적이면서도 안정적인 감지 데이터 전송을 가능하게 한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.429-429
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2019
최근 들어 이상기후 등 다양한 환경적 요인으로 인해 국지적이고 집중적인 호우가 빈발하고 있으며 도로상의 교통체증과 도로재해가 사회적으로 큰 문제가 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 실시간, 단기간 이동성 강우정보 기술과 도로 기상정보를 활용할 수 있는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 차량의 AW(AutoWiping) 기능을 위해 장착된 강우센서를 이용하여 강우정보를 생산하는 기술을 개발하고자 하였다. 강우센서는 총 4개의 채널로 이루어져있고, 초당 250개의 광신호 데이터를 수집하며, 1시간이면 약 360만 개의 데이터가 생산되게 된다. 5단계의 인공강우를 재현하여 실내 인공강우실험을 실시하고 이를 통해 강우센서 데이터와 강우량과의 상관성을 W-S-R관계식으로 정의하였다. 실내실험데이터와 비교하여 외부환경 및 데이터 생성조건이 다른 실외 데이터의 누적값을 계산하기 위해 Threshold Map 방식을 개발하였다. 강우센서에서 생산되는 대량의 데이터를 이용하여 실시간으로 정확한 강우정보를 생산하기 위해 빅 데이터 처리기법을 사용하여 계산된 실내 데이터의 Threshold를 강우강도 및 채널에 따라 평균값을 계산하고 $4{\times}5$ Threshold Map(4 = 채널, 5 = 강우정보 사상)을 생성하였고 강우센서 기반의 강우정보 생산에 적합한 빅데이터 처리기법을 선정하기 위하여 빅데이터 처리기법 중 Gradient Descent와 Optima Rainfall Intensity을 적용하여 분석하고 결과를 지상 관측강우와 비교검증을 하였다. 이 결과 Optima Rainfall Intensity의 적합도를 검증하였고 실시간으로 관측한 8개 강우사상을 대상으로 강우센서 강우를 생산하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.01a
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pp.79-81
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2020
최근 블랙 아이스에 의한 사고 사례가 많다. 블랙 아이스는 사람의 눈으로 식별하기 힘들고, 보인다 하더라도 도로가 조금 젖은 것으로 판단할 가능성이 높아 차량 사고를 유발할 확률이 높다. 본 논문에서는 블랙 아이스로 인한 사고를 조금이라도 줄이기 위해 센서를 통하여 블랙 아이스를 판별하고 사전 예방할 수 있는 방법과 해결책에 대해 고찰해보고자 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10c
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pp.10-12
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2004
무선 센서네트워크는 센싱 지역에 분산되어 있는 초소형 센서 노드들이 감지/처리한 데이터를 수집노드로 전송하여 원격의 사용자가 센싱 지역의 상황인지를 가능하게 하는 유비쿼터스 컹퓨팅의 기반 네트워크이다. 전력 사용이 극히 제한된 센서 노드를 이용하여 무선 센서 망을 구성, 유지하며 데이터를 수집하기 위해서는 효율적인 망의 형태와 이에 따른 네트워크 배치 전략을 필요로 한다. 클러스터 기반 네트워크의 형태는 밀집도가 높은 센서네트워크에서 데이터병합을 수행하고 노드간 에너지 소비 균형을 이루기 위한 효과적인 구조이다. 본 논문에서는 클러스터 기반의 단일 홉 전송 구조에서 데이터 수집률을 높이고 노드간 에너지 사용의 균형을 이루게 하여 네트워크의 생존시간을 최대화할 수 있는 네트워크 배치 방법을 제안하였다. 클러스터링 기법에 따른 에너지 소비 모델을 분석하고 이를 통해 노드의 적절한 밀집도를 산출하였다. 싱크로부터 멀어질수록, 센서필드의 중앙보다는 외곽에 노드의 배치를 조밀하게 배치하여 네트워크의 생존시간을 늘렸다. 시뮬레이션을 통해 효율적인 네트워크의 배치가 노드간 에너지 소비의 균형을 이루도록 하여 네트워크의 생존시간을 늘일 수 있음을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2012.01a
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pp.7-10
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2012
본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 정보를 기록하고 운전자에게 패턴 별 주행정보를 제공하는 라이프로그(Lifelog) 형태의 서비스에 목적을 두고 있다. 운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 이 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 주행 패턴 인식은 이벤트 구간 검출 과정을 통한 패턴 구간을 검출하고 가속도 센서와 방향 센서, 즉 멀티 센서 기반으로 주행패턴을 인식한다. 주행 패턴을 분석 후 시간 정보를 이용하여 촬영된 영상 데이터에서의 패턴 구간 영상을 같이 제공한다. 이렇게 패턴 구간의 센서 스트리밍 정보와 영상을 제공하면 운전자의 운전 성향 및 주행 기록을 분석하는데 이용될 수 있다. 따라서 주행패턴 인식 알고리즘을 프로토타입으로 제안한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.434-437
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2016
In this paper, we consider a measurement allocation problem for gathering reliable data from a spatially correlated sensor field. We allocate the probability of each sensor's being measured considering its marginal contribution in entire data gathering; higher measurement probability is given to a sensor that gives higher reilable data. First we establish a correlation model considering limit in each sensor's transmission power, noise in the process of measurement and transmission, and attenutations in wireless channel. Then we evaluate the reliability of gathered data by estimating distortion error in sink node. We model the measurement allocation problem in spatially correlated sensor field into a cooperative game, and quantifiy each sensor's marginal contribution using Shapley Value. Then, the probability of each sensor's being measured is given in proportion to the Shapley Value.
Jang, Yong-Jin;Park, Jun-Ho;Lee, Jin Ju;Seong, Dong Ook;Yoo, Jae Soo
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2010.05a
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pp.55-57
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2010
수많은 이동 노드가 존재하는 유비쿼터스 환경에서 위치 기반 서비스가 중요한 응용 분야로 부상하고 있다. 효율적인 위치 기반 서비스를 제공하기 위해 브로드캐스팅을 이용한 다양한 기법들이 연구 되었지만, 대부분 효율적인 인덱스 구축에 대한 연구이고, 브로드캐스팅 데이터의 크기를 줄이기 위한 기법은 고려되지 않았다. 이에 본 논문에서는 최근 많은 연구가 이루어지고 있는 센서 네트워크와 브로드캐스팅 기법을 활용하여, 객체의 이동 패턴을 고려한 데이터 분산 브로드캐스팅 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 수행하기 위한 기반 인프라를 구축하기 위해 도로 네트워크 기반의 센서 클러스터링 기법을 제안하고, 센서 노드에 의해 측정 된 객체의 이동 정보를 기반으로 한 최적의 데이터 분산 브로드캐스팅 기법을 적용한다.
Snow fall and icing on traffic roads in the winter season cause not only inconvenience but unexpected traffic accidents, so the proper measures are needed. The existing road information system is being installed for steep slope roads in mountain areas, however, it is not widely adopted because it is too expensive. In this paper, a novel and cost-effective road weather information system especially for snow fall and icing on roads is proposed. The system consists of digital temperature and relative humidity sensor, infrared temperature sensor, ultrasonic sensor, CMOS camera, and two types of control/communication board for ubiquitous sensor network to send the data to server. The server program including the decision making method with received data is also described. Experimental results are provided to prove the feasibility of the proposed system.
센서 네트워크는 네트워크 특성상 근본적으로 기존의 네트워크와 다른 많은 제약 사항을 가지고 있다. 이러한 제약사항으로는 대량의 센서를 위한 비용 문제, 센서 자체의 물리적 취약성 문제 그리고 센서가 취합하는 데이터의 중요도에 따른 보안성 문제 등이 제기될 수 있다. 특히, 본 논문에서는 다양한 센서 네트워크의 기술 이슈 중에서 센서 네트워크의 특정 애플리케이션 지향적 정보 습득 특성에 초점을 맞추었다. 이때 센서 네트워크에서 빼놓을 수 없는 전력 소비 문제가 함께 고려된 센서 네트워크의 효율적인 데이터 수집을 위한 클러스터 기반 지연 적응적 전략과 커버리지 적응적 전략을 소개하였다. 또한 이러한 데이터 습득 과정에서 발생할 수 있는 이상 데이터에 대한 검출 문제를 제시하고 그 대응방안으로서 K-means clustering을 사용한 비교사 학습 기반 방식을 제하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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