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.
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.
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.
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.
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.
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.
본 논문에서는 모바일 로봇이 작업하는 공간상에서 빠르고 안전한 최적 경로계획을 수행할 수 있게 하는 가변적 리드 맵을 이용한 장애물 밀집 정보 기반 경로계획을 제안한다. 모바일 로봇이 작업 공간에 대해서 빠르고 안전한 경로계획을 해 클러스터링 기법을 이용하여 정적 및 동적 장애물의 분포에 대한 맵 정보를 재구성하여 정보화 시킨다. 최적의 경로계획을 위해서는 재구성된 장애물 밀집 클러스터 데이터를 이용하여 전통적 기법의 GA 방법을 변형한 최적 경로계획을 수행한다. 제안한 기술의 효율성을 검증하기 위해 그리드 기반 경로계획 중의 하나인 A*알고리즘과 다양한 맵을 이용하여 성능 비교를 수행하였다. 실험결과 제안한 경로계획 기술은 기존 알고리즘 보다 빠른 처리 성능과 동적 장애물이 밀집한 지역을 회피하는 최적 경로계획을 수행함을 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.
이동통신망 내에서 셀룰러 주파수를 공유하여 사용하는 D2D(Device-to-Device) 단말들이 밀집한 지역에서는 D2D 단말이 대부분의 자원을 점유하므로 셀룰러 단말이 통신을 할 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 셀룰러 통신을 보장하기 위해 셀룰러 단말과 인접한 범위에 있는 일부 D2D 단말에 대한 모드 선택기법을 제안한다. 제안기법은 밀집된 D2D 단말들로 인해 가용자원이 없는 셀룰러 단말의 주변에 있는 D2D 단말을 셀룰러 모드로 전환한다. 이를 통해 셀룰러 단말은 D2D 단말이 밀집한 지역에서 셀룰러 통신에 사용할 자원을 확보하여 셀룰러 통신을 할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 이동통신망에서 D2D 밀집지역에 있는 셀룰러 통신의 성능이 향상되었음을 확인하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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