해상 교통량을 정량적으로 평가하고 추출하기 위한 방법으로 선박 AIS 데이터 기반의 밀집도 분석을 활용하고 있다. 밀집도는 단위시간 당 단위면적에 분포하는 선박 통항량을 계산한 것으로, 일반적으로 그리드 셀 내에 존재하는 선박 항적 포인트 개수, 항적도 라인 길이, 선박 척수 등을 계산한 밀집도 분석 방법과 커널 밀도 추정(Kernel Density Estimation) 방법 등이 있다. 하지만, AIS 데이터의 특징상 선박 속력에 따라 수신 주기가 다르기 때문에 항적이 등간격으로 나타나지 않는 문제점이 있으며, 선박의 이동과 시간의 속성으로 인해 각각의 밀집도 분석 방법은 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 실측 AIS 데이터를 이용하여 다양한 방법의 선박 밀집도 분석을 수행하고 이를 비교하였다. 그 결과, 항적도 라인 길이에 의한 밀집도 분석이 가장 정량적인 방법으로 나타났으며 이를 통항 척수로 변환할 수 있는 선박 밀집도 분석을 개선방안으로 제안한다.
다중밀집 사고를 사전에 방지하기 위해 군중 밀집도를 정확하게 파악하는 것은 중요하다. 기존 방법 중 일부는 군중 계수를 기반으로 군중 밀집도를 추정하거나 원근 왜곡이 있는 데이터를 그대로 학습한다. 이 방식은 물체의 거리에 따라 크기가 달라지는 원근 왜곡에 큰 영향을 받는다. 본 연구는 보행자 깊이 정보를 이용한 군중 밀집도 알고리즘을 제안한다. 보행자의 깊이 정보를 계산하기 위해 편차가 적은 머리 크기를 이용한다. 머리를 탐지하기 위해 OC-Sort를 학습모델로 사용한다. 탐지된 머리의 경계박스 좌표, 실제 머리 크기, 카메라 파라미터 등을 이용하여 보행자의 깊이 정보를 추정한다. 이후 깊이 정보를 기반으로 밀도 맵을 추정한다. 제안 알고리즘은 혼잡한 환경에서 객체의 위치와 밀집도를 정확하게 분석하여 군중밀집 사고를 사전에 방지하는 지능형 CCTV시스템의 기반 기술로 활용될 수 있으며, 더불어 보안 및 교통 관리 시스템의 효율성을 향상하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.
본 연구는 점포내에 쇼핑객이 밀집해 있는 정도와 쇼핑객이 지각하는 혼잡함이 쇼핑시간에 미치는 영향을 분석한다. 연구의 구체적인 목적으로 첫째, 밀집 상태와 혼잡함의 개념을 구분하여 각 점포유형에 따라서 혼잡함이 다르게 지각됨을 규명한다. 둘째, 밀집상태와 혼잡함에 대한 지각이 쇼핑 시간에 미치는 영향이 점포유형과 쇼핑객들의 쇼핑 가치관에 따라서 달라지게 됨을 밝힌다. 연구 결과 점포 유형에 따라 동일한 수준의 밀집 상태에서 쇼핑객이 지각하는 혼잡함의 수준이 달라짐을 알 수 있었다. 또 지각된 혼잡과 쇼핑시간과의 직접적인 상관관계는 입증하지 못하였지만, 점포유형과 쇼핑가치관에 따라 밀집도가 쇼핑시간에 미치는 영향이 다름을 밝힐 수 있었다.
최근 2022년 이태원 압사 사고, 2019년 김포 골드라인 개통 이후, 호전되지 않는 밀집도 및 혼잡률에 따른 안전사고 문제가 대두되고 있다. 밀집도 측정이 가능한 CCTV는 이미 존재하지만, 가격이 높고, 시스템 수정 및 적용에 제약이 존재하여 모든 장소에 적용할 수 없다는 한계점을 지니고 있다. 본 논문에서는 현재 상용화된 밀집도 측정 CCTV 시스템과는 다르게 기존 CCTV 시스템과의 상호 호환성을 기반으로 부가적인 비용이 크게 발생하지 않아 경제성이 존재하며, CCTV가 설치되어 있는 모든 장소에 적용이 가능한 확장성을 지닌 CCTV 기반 인원 밀집도 측정 시스템을 소개한다.
전자해도는 종이해도 간행을 위한 수치해도를 변환하여 편집되며 그리드 형식의 격자형 체계로 간행된다. 이에 따라 전자해도의 수심정보 밀집도가 일관적이지 못해, 정보 분포에 관한 개선이 요구되어 왔다. 본 연구에서는 위성영상 분류기법 중 K-Means 기법과 ISODATA 기법을 검토 하여, 이를 전자해도 수심정보에 맞게 수정 및 적용 하였다. 전자해도 수심 밀집도 개선기법은 전자해도 로딩 부분, 수심 밀집도 개선 부분, 전자해도 쓰기 부분으로 설계 및 개발하였으며, 개발결과에 조건식에 따른 변수 설정을 달리하여 수심 밀집도 개선 및 변경 결과를 확인하였다.
본 논문에서는 기존의 CDP(Congestion Driven Placement) 기법[5]을 개선하여 좀 더 빠른 시간에 배선 밀집도를 효과적으로 해결할 수 있는 기법, 즉 ECDP(Effective Congestion Driven Placement) 기법을 제안한다. ECDP는 force-directed 기법을 이용한 배선밀집도 해결 기법으로써 기존의 국부적인 셀 이동방식을 개선한다. 제시된 기법은 배치 영역의 빈(bin) 상에 셀 밀집도를 해결하는 방향으로 분산력을 구한 후 밀집된 셀을 분산시킴으로써 배선밀집도를 개선시킨다. 실험을 통한 결과에서 CDP와 비교 해 볼 때 배선밀집도와 수행속도 모두 제안기법이 우수한 결과를 보인다.
토지 획득 문제(land acquisition problems)란 일련의 목적에 맞게 서로 인접하고 있는 최적의 토지 필지들을 찾는 것이다. 이 문제는 도시 및 지역 계획과 각종 구획 문제 등에서 사회적 활용도가 높은 분야로서, 공간적 요소인 인접성(contiguity)와 밀집도(compactness)는 중요한 제약요소로 다루어지고 있다. 그렇지만, 공간적 밀집도(spatial compactness)는 완벽한 측정방법이 존재하지 않고, 획득된 필지들의 둘레를 제거나, 모양을 측정하는 등의 여러 가지 방법으로 측정되고 있다. 그리하여 이 논문에서는 공간적 밀집도를 측정하는 새로운 방법을 제시하고자 한다. 인접한 토지 필지간의 내부적인 구조적 특징을 바탕으로 proximity degree라고 불리는 공간적 밀집도를 측정하는 최적화 연구모델(optimization model)을 발전시켰다. 일련의 실험을 통해 proximity degree에 따라 다양한 공간적 밀집도를 가진 모습을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 밀집된 무선센서네트워크에서 노드의 밀집도를 고려하고 에너지 효율적으로 동작하는 클러스터 기반의 새로운 MAC 프로토콜을 제안한다. 제안한 프로토콜은 인접노드의 밀집도가 높으면 발생하는 에너지 낭비 요인들을 줄이기 위해 클러스터 헤더가 인접 노드의 밀집도를 고려하도록 디자인 되었다. 클러스터 헤더가 인접노드의 밀집도를 파악하고 밀집도가 높을 경우 2개 이상의 티어로 분리하여 동작하도록 ACK 메시지를 수정하였다. 그리하여 같은 티어에 있는 노드들간의 통신을 하도록 구현하여 에너지 낭비요소를 줄이고 네트워크의 수명을 연장하였다. 본 논문에서는 NS-2 네트워크 시뮬레이터를 사용하여 기존의 MAC 프로토콜인 S-MAC과 비교하였으며, 패킷전송률, 처리량, 에너지 소모 부분에서 S-MAC보다 우수함을 보였다.
기존의 CDP(Congestion Driven Placement) 기법[1]은 배선 밀집도에 크게 기여하는 넷에 속한 모든 셀들을 옮길 때 가능한 방향을 모두 고려하기 때문에 CPU 시간을 많이 소모한다. 본 논문에선 배선 밀집도를 완화하기 위한 빠른 배치 기법, 즉 ICDGP(Improved Congestion Driven Global Placement)라 불리는 개선된 기법을 제안한다. ICDGP는 밀집된 지역에 있는 넷에 속한 셀들의 이동 목표 지점을 정하기 위해 force-directed 기법을 사용하며, 각 셀은 이동 목표 지점으로만 옮기는 것을 고려한다. ICDGP는 또한 셀을 하나씩 옮기는 것보다 다수의 셀을 동시에 같이 옳기는 것이 낫다고 판단되면 같이 옮긴다. 실험 결과에 의하면 CDP보다 ICDGP가 배선 밀집도 면에서 좋은 배치를 생성한다. 특히 CPU 시간은 평균 36% 개선되었다.
저궤도 위성망을 사용하는 이동통신에 대한 기존 연구는 셀 내에서의 채널 용량을 단말기의 수에 의해 결정하였지만, 통신 링크에서의 동일 셀 내의 간섭과 인접한 셀의 간섭(interference)은 단말기의 분포 및 밀집도에 따라 달라질 수 있다. 본 논문에서는 저궤도 위성망을 사용하는 이동통신 시스템의 인접 셀 영향을 고려한 단말기들의 밀집도에 따른 C/I의 변화량을 시뮬레이션을 통해 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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