• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권9호
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• pp.261-268
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• 2016

현대생활을 영위하는데 있어 자주 애용되는 교통수단인 버스는 실시간으로 정보를 제공해주고 있다. 이러한 BIS 정보 중 도착예정시간에 대한 신뢰성 높은 정보를 얻기 위해서는 교통 환경에 대한 주요 요인들에 대한 분석이 필요하다. 국내 지방자치단체별로 관리를 수행하는 만큼 지역별 정보 분석이 우선시 되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 교육, 관광 및 배후도시에 대한 특성을 가지고 있는 순천시를 중심으로 출퇴근, 학교, 시장, 관광 및 기타 다른 영향에 의해 교통 환경에 영향을 미칠 것으로 예상되는 특징을 분석했다. 특징 분석을 위해 BIS에 수집되고 있는 DB 정보에 대한 데이터 정제를 수행했고, 요일별, 일별, 월별, 시간대별로 구분하여 교통흐름에 대한 주요요인에 대한 분석을 수행했다. 지방중소규모의 도시로서 버스전용차선이 운영되지 않는 지역인 순천은 교통흐름과 밀접한 관계를 갖는 버스에 대한 특징 분석을 통해 구간별 교통체증에 대한 분석이 가능할 것으로 예상된다. 또한, BIS의 실시간 정보 제공에 대한 주요요인을 적용하여 활용한다면 보다 신뢰성 있고 정밀한 정보를 제공할 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.1031-1033
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• 2022

본 논문에서는 모든 사람들이 더 안전하고 편리하게 대중 교통을 이용하기 위해 탑승할 버스를 미리 예약할 수 있는 예약 버튼 시스템과, 단말기에 카드를 찍지 않아도 탑승 버튼을 통해 요금을 자동 결제하는 시스템, 그리고 버스 내에서 직접 stop 버튼을 누르지 않아도 앱의 하차 버튼을 누르면 자동으로 벨이 울리는 어플리케이션 시스템을 제안했다. 기존 버스 관련 앱 대부분이 버스 도착 예정시간, 경로, 정류소 정보들만 있다. 본 논문에서는 여기서 더 나아가 탑승할 버스 예약, 요금 결제, 하차벨 기능을 더한 어플리케이션 기술을 제안했다.

• 한국항해항만학회지
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• 제28권10호
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• pp.833-841
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• 2004

본 논문은 기상 예보 및 목측 관측의 파랑 정보를 이용한 운항 선박의 최적 항로 평가 시스템 개발에 관한 내용을 다룬다. 예로부터 선장 및 항해사는 경험적으로 기상과 선박 상태를 고려하여 최적의 항로를 선택하여 항해하여 왔다. 이는 선장의 경험을 바탕으로 해류나 파랑에 대한 기상 예보 정보를 활용하여 최적항로를 결정하는 것으로 아직까지 선상에서 항로 결정을 보조해주는 디지털화한 시스템은 그 사례를 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 선박의 운항 효율성과 안전성 관점에서 구성되어져 있는 선상 최전 항로 평가 시스템을 소개한다. 효율적인 항해를 위해서는 도착예정시긴 및 연료소모량을 최소로 하는 최적 항로를 구한다. 이는 선박의 파랑 중 부가저항에 기초를 둔 선속 저하 및 마력 증가를 고려하여 계산한다. 안전성 관점에서는 3D 판넬법에 기포를 둔 선박의 내항 계산을 본 시스템에서 구현하여 내항 평가를 수행한다. 기본적으로 기강 예보는 본 시스템을 구동하기 위해 우선적으로 준비되어져야만 한다.

• 대한교통학회지
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• 제35권4호
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• pp.348-359
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• 2017

최근 국내에서는 대도시권의 교통혼잡 완화를 위하여 다양한 대중교통 활성화 정책을 시행중에 있다. 특히 대도시권역에서는 버스정보시스템이 도입되어 버스의 현재위치, 도착예정시간 등에 대한 정보를 제공하고 있다. 하지만 복잡한 도시부를 지나는 버스들의 경우 반복적인 교통혼잡과 버스몰림으로 인하여 정확한 통행시간 정보제공 시 정확도를 확보하는데 어려움이 있다. 기존 버스 통행시간 연구는 링크별 소통정보 제공방식으로 인하여 버스 이용자의 경로 통행시간 정보 제공 시 어려움이 있고, 데이터 기반의 단기 통행방식으로 중장기 정보 제공이 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 경로기반의 중장기 버스통행시간 예측 방법론에 대한 연구를 실시한다. 이를 위하여 2015년 버스통행정보로 학습데이터, 2016년 자료로 검증데이터를 구성하였다. 학습데이터를 이용하여 버스통행정보를 분석하여 버스통행시간에 영향을 미치는 요인들을 출발시각, 요일, 그리고 기상요인 등으로 분류하고, 이들의 특성 값을 자기조직화지도를 활용하여 비슷한 통행 패턴을 가지는 군집으로 분류하였다. 도출된 군집들을 바탕으로 맑음과 우천시에 대한 요일/출발시각 별 버스통행시간 참조 테이블을 구성하였다. 검증데이터를 이용하여 본 연구에서 도출한 버스통행시간의 정확도를 검증하였다. 본 연구의 중장기 예측 알고리즘을 활용하여 기존의 직관적이고 경험적인 접근법의 한계를 극복할 수 있으며, 예측의 정확도 개선을 통한 버스이용자 만족도 향상 및 탄력적인 대중교통 정책 수립이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.1-6
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• 2001

본 논문에서는 네트워크 침입 탐지 시스템의 취약점 중 하나인 패킷 검출 시간 차이에 기인한 공격의 발생 가능성을 줄일 수 있는 방법을 제시하였다. 이런 종류의 공격 가능성을 줄이기 위하여 네트워크 기반 침입 탐지 시스템과 목적지 시스템간에 왕복 지연을 측정한 후 지연을 고려하여 패킷의 목적지 시스템 도착 예정 시간을 추정하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법의 성능을 측정하기 위해 LAN상에서 소켓 프로그래밍을 이용하여 성능을 평가하였으며, 성능 평가 결과 시스템과 네트워크에 부담이 되지 않을 정도의 오버헤더만 있으면 패킷 검출 시차를 상당 부분 줄일 수 있음을 보여 준다. 특히, 가장 최근에 계산한 지연을 이용하는 최근 추정 방법이 가장 좋은 성능을 가짐을 알 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.347-350
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• 2018

사용자가 집에 도착하기 전에 IoT 시스템이 집안 온도를 자동으로 쾌적하게 하기 위해서는 사용자의 도착 예정 시간에 맞게 설정한 온도에 도달할 수 있는 최적의 에어컨 및 난방의 가동 시작 시간을 예측해야 한다. 가동 시간을 정확하게 예측한다면 불필요한 가동시간을 줄일 수 있기 때문에 요금 낭비를 피할 수 있는 효과가 있다. 본 논문은 에어컨과 보일러를 사용하는 집의 냉난방 시간을 예측하는 인공신경망과 이를 활용하는 IoT 시스템을 소개한다. 에어컨과 보일러가 특정 시작 온도에서 특정 목표 온도로 집안을 냉난방 하는데 걸리는 시간에 영향을 주는 변수는 집안의 구조, 집안의 크기, 외부 날씨 환경 등으로 매우 다양하다. 그중에서 측정 가능한 변수인 집안 온도, 집안 습도, 외부 온도, 외부 습도, 풍향, 풍도, 풍속 냉각 효과를 활용하여 학습데이터를 만들고 최적의 인공신경망을 구축하였다. 인공신경망을 구축한 후에는 이를 활용하는 IoT 시스템을 개발하였다. IoT 시스템은 라즈베리파이3 기반의 메인 시스템과 안드로이드 기반의 모바일 애플리케이션으로 구성하였다. 인공신경망을 활용하기 위해 모바일 애플리케이션의 GPS 센서를 활용하여 사용자의 이동 분석하고 귀가 시간을 예측하는 기능을 구현하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.988-995
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• 2009

텔레매틱스 서비스 중 가장 보편적으로 사용되는 것이 출발지에서 목적지까지의 최단 경로 안내 서비스이다. 본 논문에서는 미래 시간에 대한 교통흐름 예측 결과를 바탕으로 한 동적 최단 경로 탐색 시스템을 개발하고 실시간교통정보를 이용한 다양한 실험을 수행하여 성능을 분석하였다. 교통흐름 예측은 베이지안 네트워크 (Bayesian network)를 이용한 예측 시스템을 사용하였다. 동일한 출발지와 목적지에 대해 동적 최단 경로와 정적 및 누적 최단 경로를 탐색하고 각 경로에 대한 통행 시간을 계산하여 실제 최단 경로의 통행시간과 비교하였다. 실험 결과 75% 이상의 비율로 동적 최단 경로의 통행시간이 정적이나 누적 최단 경로의 통행시간보다 실제 최단경로의 통행시간에 가깝게 나타났다. 따라서 중간 경유지에 도착 예정인 시간대의 교통 흐름을 예측하여 동적 최단 경로를 구하는 것이 출발시간의 교통흐름을 모든 구간에 적용하여 최단 경로를 구하는 정적 최단 경로에 비해 더 정확한 교통정보를 제공하여 텔레매틱스 서비스의 품질을 향상시킬 수 있음을 보여 주었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.388-390
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• 2021

본 논문은 키패드, 도트매트릭스, 라이다센서, NFC 리더기를 부착한 임베디드 보드와 공공데이터포털 Open API 시스템과 딥러닝 알고리즘(YOLOv5)를 사용하여 시각장애인의 버스 탑승에 도움을 줄 수 있는 시스템을 소개한다. 이용자는 NFC 리더기 및 키패드를 통해 희망하는 버스번호를 입력한 뒤, Open API 실시간 데이터를 통해 해당 버스의 위치 및 도착예정시간 정보를 시스템에 입력해놓은 음성 출력을 통해 얻는다. 또한 도트매트릭스로 버스번호를 출력하여 기사와의 상호작용을 대기함과 동시에 딥러닝 알고리즘(YOLOv5)은 정차하는 버스 번호를 실시간 인식하고 거리센서로 버스와의 거리를 감지하여 정차유무정보를 확인, 전달하는 시스템을 제안한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.137-154
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• 2019

본 연구에서는 중앙제어방식 긴급자동차 우선신호를 강북소방서 주변 1.782km 구간에 시험하고 그 효과를 분석하였다. 기존 연구를 검토하여 중앙제어방식과 현장제어방식에 대한 장단점을 비교하였고, 소방서 주변 도로 중 평균 통행속도가 높은 상위 지역 중 왕복 4차로에서 6차로에 해당되는 지역을 시험 대상 지역으로 선정하였다. 우선신호는 긴급자동차 속도로 교차로 도착 예정 시각을 산정, 녹색 신호를 연장하는 방식을 적용하였다. 우선신호 적용 효과는 긴급 자동차 GPS 궤적을 분석하여 속도와 이동시간으로 분석하였고, 주변 교통흐름에 미치는 영향은 긴급자동차 주행방향과 다른 방향의 대기행렬 길이조사를 통해 분석하였다. 시범사업 결과 긴급차량의 평균 통행시간이 41.81% 감소하였고 혼잡한 몇 개의 교차로를 제외한 대부분의 교차로에서의 지체 증가는 매우 적었다. 향후 Early Green과 전이과정에서 우선신호에 대한 보상방법에 대한 연구를 한다면 긴급자동차 우선신호 적용지역을 확대할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.2853-2858
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• 2013

본 논문에서는 기상청, 교통관리센터, GPS, 센서 등을 이용하여 화물의 이동 경로, 컨테이너의 화물 보관 상태를 관리하는 지능형 운송 모니터링 시스템인 ITMS(Intelligent Transport Monitoring System)을 제안한다. ITMS는 컨테이너 내부의 온도 및 습도에 대한 정보, 화물 차량의 위치 정보를 ITMS 서버에 전송하는 CIMS(Container Inner Monitoring System), 화물 차량의 위치정보로 도착 예정시간을 산출하여 CIMS에게 전달하는 TMM(Transport Management Module), 수집한 컨테이너의 온도 및 습도 정보를 이용하여 화물의 신선도를 점검하고 관리하는 FMM(Freight Management Module), 그리고 CIMS, TMM, FMM으로부터 전달받은 정보로 컨테이너 하역 장소를 선정하고, 화물에 대한 정보를 RFID 라벨로 출력하여 컨테이너에 부착하는 SMM(Stevedoring Management Module)로 구성된다. 제안하는 ITMS는 CIMS를 이용하여 화물의 상태를 수시로 점검할 뿐만 아니라, RFID 라벨로 빠르게 화물의 정보를 획득하고, 관리하는데 소용되는 시간을 단축할 수 있다.