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.
현재 우리나라는 연안수역에 급증하는 해양시설물 설치사업에 따라 해상교통로를 보존하고 연안수역 해상교통망 수역을 기존에 구축된 지리정보 시스템(GIS)와 연계할 수 있는 방법을 연구중에 있다. 이에 따라 Postgres SQL 기반의 PostGIS를 활용하여 해상교통 밀집분석을 시공간 형태로 구축 하였으며 표출 방법에 따라 최적의 해상교통로를 선정하고자 한다. 표출 방법은 등도수 분할을 활용하여 10개의 등급으로 구분한 후 상위 1개 등급을 우선적으로 선정하였으며, 이를 기반으로 GIS에서 제공하는 다양한 알고리즘을 활용하여 좌표로 구축하고자 하였다. 수많은 격자 데이터와 벡터형태로 저장된 해상교통밀집 분석 결과는 폴리곤 결합, 폴리곤 부분 제거, 폴리곤 스무싱, 폴리곤 단순화를 활용하여 해상교통망을 구축하였다.
질문에 답하기 위해 관련 구절을 검색하는 기술은 오픈 도메인 질의응답의 검색 단계를 위해 필요하다. 전통적인 방법은 정보 검색 기법인 빈도-역문서 빈도(TF-IDF) 기반으로 희소한 벡터 표현을 활용하여 구절을 검색한다. 하지만 희소 벡터 표현은 벡터 길이가 길 뿐만 아니라, 질문에 나오지 않는 단어나 토큰을 검색하지 못한다는 취약점을 가진다. 밀집 벡터 표현 연구는 이러한 취약점을 개선하고 있으며 대부분의 연구가 영어 데이터셋을 학습한 것이다. 따라서, 본 연구는 한국어 데이터셋을 학습한 밀집 벡터 표현을 연구하고 여러 가지 부정 샘플(negative sample) 추출 방법을 도입하여 전이 학습한 모델 성능을 비교 분석한다. 또한, 대화 응답 선택 태스크에서 밀집 검색에 활용한 순위 재지정 상호작용 레이어를 추가한 실험을 진행하고 비교 분석한다. 밀집 벡터 표현 모델을 학습하는 것이 도전적인 과제인만큼 향후에도 다양한 시도가 필요할 것으로 보인다.
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.
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.
최근 도심지를 중심으로 지반함몰이 꾸준하게 발생되고 있어 시민들의 안전을 위협하고 있다. 도로 하부에는 상수관로, 하수도관로, 통신관로 등 각종 지하 시설물이 매설되어 있다. 이러한 지하시설물의 노후화와 지하 난개발로 인해 지반함몰의 원인으로 작용하고 있다. 기존 관로의 노후도에 따라 지반함몰 발생 위험도를 분석된 결과가 있지만 지반 교란상태를 나타내는 관로의 밀집도를 활용한 지반 함몰 위험도를 분석한 결과는 없는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 서울시의 대표 지하 관로 6종 데이터를 활용하여 지하공간의 밀집도를 분석하여 지반함몰과 상관성이 있는지에 대한 연구를 수행하였다. 그 결과 지반함몰 발생 지역에서는 지하 시설물의 밀집도가 높은 것으로 나타나 지반함몰에 관로의 밀집도가 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.
우리의 생활 속 GPS를 이용한 서비스의 활용분야는 점점 더 넓어지고 있다. 사용자들이 요구하는 GPS 서비스 품질이 높아지면서 GPS의 정확성을 저하시키는 제한적인 상황들은 정확성 제고를 위한 보정을 필요로 한다. 본 연구에서는 도심 내 단층건물 밀집지역이 GPS 정확성을 떨어뜨리는 오차 요인이라고 가정하고 실험을 수행하였다. 평균 2m 간격으로 밀집된 단층 건물들 사이에서의 GPS의 정확성을 측정하였으며 그 결과 밀집된 단층건물에서 다중경로 효과로 인한 위도 경도 상의 오차범위와 절대적 오차범위를 산출할 수 있었다. 이것을 바탕으로 단층건물의 밀집도가 관측점에 위치되어 있는 고층건물보다는 GPS 수신에 더 적은 영향을 미친다는 결론을 도출하였다. 이러한 GPS 정확성은 앞으로 밀집도가 서로 다른 지역에서의 GPS 서비스와 건물의 높이에 따른 GPS 정확성 연구에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
도심 지역은 무선 채널 환경 중 대표적인 이동 통신 사용 지역으로서, 건물의 밀집도가 다양하게 분포하는 형태를 보인다. 건물 밀집도의 차이는 신호전달 과정에서 상당한 영향을 미칠 것으로 예상되어, 건물 밀집도의 정도가 채널 특성 분석에 있어서 영향을 미칠 가능성을 고려하여 전파 특성을 분석할 필요성이 있다. 측정은 제주도 인근 도심 지역에서 실시하였으며, 채널 사운더와 $4{\times}4$ 안테나로 채널 특성을 측정하였다. 측정된 데이터를 바탕으로 도심 지역에서 건물 밀집도를 고려한 채널 특성을 도출하였다. 본 논문은 700 MHz 대역에서 도심 지역 건물 밀집도를 고려한 MIMO 시스템의 전파 채널 측정을 통해 측정 데이터를 분석하고, 채널 특성을 도출하였다.
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.
저궤도 위성망을 사용하는 이동통신은 지상 이동통신망에서와 비슷하게 셀(cell) 설계가 이루어지는데, 지금까지의 연구는 셀 내에서의 채널 용량을 단말기의 수에 의해 결정하였다. 하지만, 동일 셀 내 통신 링크에서의 간섭(interference)은 단말기의 분포 및 밀집도에 따라 달라질 수 있다. 본 논문에서는 저궤도 위성망을 사용하는 이동통신 시스템의 동일 셀내에서 단말기들의 밀집도에 따른 C/I의 변화량을 시뮬레이션을 통해 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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