차로변경이 발생하는 두 가지 상황 즉, 강제 차로 변경과 선택적 차로 변경 중, 선택적 차로변경 상황에서 운전자가 수락 가능한 간격을 발견했을 때, 차로별 속도 차가 차로 변경 의사결정에 미치는 영향을 모사할 수 있는 모형식을 추정하였다. 즉, 선택적 차로 변경은 운전자의 차로 변경 여부에 대한 상황판단과 함께 목적 차로의 간격 수락여부에 대한 의사결정으로 이루어지는데, 본 논문에서는 목적 차로에 수락 가능한 간격이 존재할 경우 차로별 속도차가 운전자의 의사결정에 어떤 영향을 미치는지에 대해 분석하였다. 이를 위해, 운전자 의 의사결정에 영향을 미칠 수 있는 다른 요소 즉, 중차량, 기하구조, 및 합·분류의 영향을 최소화하는 지점을 선택하여 표본조사를 실시하였으며, 보다 설명력 있는 모형식을 얻기 위해 상관분석 등을 수행하여 불필요하다고 생각되는 변수는 제외시켰다. 또한, 운전자의 희망속도와 주행 속도 차에 의한 영향을 반영하기 위해 현 차로 속도를 부가적인 변수로 추가하였으며, 계수추정은 통계패키지인 SAS를 이용하였는데, 자료분석에 있어, 속도차 구간에 따라 다른 간격수락 특성을 보여 차로별 속도차를 0∼2.0m/s구간과 2∼11.52m/s구간으로 나누어 분석을 수행하였다. 분석결과 속도차 0∼2.0m/s구간에서는 속도차가 증가할수록 차로 변경률이 높아졌으나, 2∼11.52m/s구간에서는 오히려 차로 변경률이 낮아지는 것으로 나타났는데, 이는 속도 차의 증감에 대해 운전자로 하여금 차로 변경을 유도하는 요소와 함께 저항하게 하는 요소가 있다는 것을 알 수 있었다. 분석결과. 2.0m/s 이상의 속도차에서 차로변경에 대한 저항이 상대적으로 크게 작용한다는 것을 알 수 있었으며, 도로 설계시 이를 반영하여 도로기하구조 및 안전성 등을 향상시킬 수 있을 것으로 보인다.
본 논문에서는 강수량과 자동차 주행속도 등의 환경조건에 따라 와이퍼 속도를 일정하게 적용한 기존의 시스템을 개선하여 운전자의 개인 특성에 의해서도 속도 변경이 가능하게 함으로서 인간에게 조금 더 친밀감을 제공하는 시스템을 구현하였다. 초기 와이퍼 속도는 입력받은 강수량과 자동차 주행 속도로 추론하여 구하였다. 추론된 와이퍼 속도를 운전자의 개인 특성에 따라 변경하고자 할 경우, 해당 음성명령을 입력받아 재 추론하였다. 음성인식을 위해서는 고립단어 인식에 적절한 DTW방식을 사용하였고, 와이퍼 속도는 퍼지 추론을 적용하여 구하였다.
항적추적 기술에 딥러닝 기반 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 적용하는 연구로서 기존의 항적추적기술의 경우, 항공기의 등속, 등가속, 급기동, 선회(3D) 비행 등 비행 특성에 따른 칼만 필터 기반의 LMIPDA를 활용한 실시간 항적 추적 시 등속, 등가속, 급기동, 선회(3D) 비행 가중치가 자동으로 변경된다. 이러한 과정에서 등속 비행 중 급기동 비행과 같이 비행 특성이 변경될 때, 항적 손실 및 항적 추적 성능이 하락하여 비행 특성 가중치 변경성능을 향상시킬 필요성이 있다. 본 연구는 레이더의 오차 모델이 적용된 시뮬레이터의 Plot과 표적을 딥러닝 기반 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 적용하여 학습시키고, 칼만 필터를 활용한 항적추적 결과와 딥러닝 기반 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 적용한 항적추적결과를 비교함으로써 미리 비행 특성의 변경과정을 예측하여 등속, 등가속, 급기동, 선회(3D) 비행 가중치변경을 신속하게 함으로써 항적추적성능을 향상하기 위한 연구이다.
일반적으로 차로변경 형태는 선택적 차로변경과 강제적 차로변경 등의 두 가지 형태로 구분된다. 선택적 차로변경은 운전자가 원하는 운전상태를 유지하기 위해 선택적으로 차로를 변경하는 경우이며 강제적 차로변경은 운전자가 현재 차로에서 반드시 차로를 변경해야 하는 경우로 합류부 또는 분류부와 같은 반복정체 구간에서 발생하므로 연속류 도로의 교통상태에 매우 큰 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 먼저 고속도로의 대표적인 반복정체 구간인 합류부와 엇갈림 구간에서 수집한 항공사진 개별차량 자료를 사용하여 교통량, 속도, 밀도 데이터와 차로변경 데이터를 생성하였다. 개별차량 속도 변화추이를 이용하여 각 분석구간에서 안정류와 정체류를 구분하였으며 30m 간격으로 분석구간을 구분하여 교통혼잡전과 후의 차로변경 횟수와 차로변경 지점의 변화를 차로변경 분포를 통하여 비교분석 하였고 정체 교통류를 대상으로 차로 변경 분포를 이용하여 본선차로간 전이과정에 대한 분석을 수행하였다. 본 연구는 본선 차로간의 차로변경 분포와 본선과 연결로간의 차로변경 행태가 고속도로의 교통류 흐름에 따라 변화하는 영향을 분석하여 고속도로 반복정체구간의 차로변경 모형을 개발하는데 기초이론 제시를 목적으로 수행되었다.
디지털 케이블 방송 시스템은 기존의 아날로그 케이블방송과 달리 하나의 6MHz 주파수 대역에 여러 방송채널들을 전송하고 있다. 즉, MPEG2 또는 H.264/AVC 등 비디오 압축 방식으로 인코딩된 여러 방송채널들과 각 채널의 대한 정보를 제공하기 위한 PSI 정보를 생성하여 멀티플렉싱하여 6MHz 주파수 대역으로 전송하는 방식으로 서비스를 제공한다. 하지만, 근본적으로 디지털 케이블 방송에서는 방송채널 변경 시 QAM Tuner의 주파수 Locking 및 디멀티플레싱, PSI 정보 파싱을 통한 채널 정보 획득, 비디오 및 오디오 디코딩을 위한 RAP(Random Access Point) 획득, 스크램블채널을 위한 ECM 획득 등의 시간 지연이 발생함에 따라 아날로그 케이블방송과 비교하여 상당한 채널 변경 지연이 발생한다. 이러한 이유로 디지털 케이블 방송 서비스의 품질 향상을 위해서는 채널 변경 시간 지연을 최소화하기 위한 연구가 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 채널 변경 지연 요소들을 분석하고, 채널 변경 지연을 최소화하기 위한 기법을 제안한다.
본연구의 목적은 1994년과 1995년의 연구 결과를 토대로 고속국도 교통류의 차량 추종, 차선 변경 특성을 현장 조사 자료를 통하여 분석·규명하고, 국내 고속도로의 교통류 특성을 반영할 수 있는 한국형 고속국도 모의실험 모형을 개발하는데 있다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. ▶ 국내 고속국도 교통류의 차두시간, 속도, 차량군의 크기, 차선 변 경, 중차량의 영향 등의 특성을 조사·분석하여 관련 매개변수와 모형식을 도출하였다. ▶ 차량 생성 모형은 개별 차량의 차두시간, 속도를 이용하여 구축하였으며, 중차량의 구성 비 율에 따른 속도 변화를 연구하여 그 결과를 모형 구축에 응용하였다. ▶ 차량 추종 모형은 1995년 연구에서 검증된 PITT-KLD 모형에 기반을 두었으며, 현장 실측 자료를 분석하여 차량 추종과 관련된 매개변수들을 설정하였다. ▶ 차선 변경 모형은 기본적으로 간격 수락 모형을 이용하였으며, 차선 변경시 임계 간격을 국내 운전자들의 유형에 따라 10가지로 설 정하였다. 차선 변경 확률은 현장 조사 자료를 기초로 한 경험적 모형을 구축하여 선정하였 으며, 마코프 연쇄 기법과도 비교·검토하였다. ▶ 개발된 모의실험 모형을 비교·평가하기 위 해 고속국도 합류부의 현장 조사 자료와 모의실험 모형을 비교·평가한 결과, 합류 이전 단 계에서는 실측치와 모형의 통계량이 어느 정도 유사한 양상을 보이지만 합류 이후 단계에서 는 차이를 나타내고 잇다.
지금까지 한국산 Belonolaimidae과는 2아과 4속 23종이 발표되었다. 이중에 Tylenchorhynchus maritini는 T. annulatus로 정리되었고, Merlinius acuminatus, M. brevidens, M. joctus, M. lenorus, M. nothus, M. koreanus는 Geocenamus 속으로 변경되었으며, M. clavicaudatus, M. macrurus, M. socialis는 Amplimerlinius 속으로 변경되었다. Quinisulcius capitatus는 Tylenchorhynchus capitatus로 정리되었다. 각 속별 검소펴를 작성하였으며, 종을 동정하는데 용역하도록 사진을 첨부하였고, 채집지 및 기주식물을 기록했다.
전산기술의 발달에 힘입어 근래에 모의실험을 이용한 연속교통류의 미시적 분석이 활발히 수행되고 있고 다양한 모의실험 전산모형이 소개되고 있다. 미시적 연속교통류 전산모의실험은 차량추종모형과 차로변경모형을 적용하여 다양한 운전자들의 차량운행행태를 모사하여 분석하는 실험이다. 전산모형은 난수를 토대로 차량의 자유속도와 초기 발생 차로를 배정하기 때문에 낮은 자유속도를 할당받은 차량이 높은 속도의 차로(예:1차로)로 발생되는 경우가 발생한다. 많은 모의실험모형이 사용하고 있는 차로변경의 가정이 "운전자는 자신이 원하는 속도(자유속도)를 유지한다"는 것이며 그러한 가정만의 적용으로 인해 현실적이지 않은 차로 이용률이 결과되고, 따라서 전산모형을 통한 교통류 흐름분석에 문제를 제공하고 있다. 본 논문에서는 미국 도로국에서 20여년 동안 개발되고 수정되어왔으며 현재 실용적으로 가장 많이 사용되고 있는 Freeway Simulation(FRESIM) 전산모형이 내재한 차로변경모형을 토대로 고속도로 기본구간에서의 선택적 차로변경모형을 제시한다. 제시된 모형에서는 (1)저속의 선행차량이 고속의 후행차량에게 차로를 양보하는 가정이 새롭게 추가되고 (2)FRESIM모형에서 사용하는 상수값을 국내 현장조사를 통하여 도출된 분포식을 통한 값으로 대체하였다. 수집된 자료분석결과 연속 교통류에서의 15% 차두시간은 1.34초이며 차로변경시간은 평균 2.22초인 F분포를 따르고, 자유속도는 정규분포를 따르는 것으로 결과되었다. 모의실험결과 무작위난수를 토대로 배정된 차로로 생성된 차량들이 새롭게 제시된 차로변경모형의 적용으로 현장 차로이용률을 95% 신뢰수준에서 모사하는 것으로 분석되었다.
본 논문은 프레임 속도를 국부적으로 조절하는 데이터 증강을 이용하여 트랜스포머 기반 음성 인식기의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 먼저, 원래의 음성데이터에서 증강할 부분의 시작 시간과 길이를 랜덤으로 선택한다. 그 다음, 선택된 부분의 프레임 속도는 선형보간법을 이용하여 새로운 프레임 속도로 변경된다. 월스트리트 저널 및 LibriSpeech 음성데이터를 이용한 실험결과, 수렴 시간은 베이스라인보다 오래 걸리지만, 인식 정확도는 대부분의 경우에 향상됨을 보여주었다. 성능을 더욱 향상시키기 위하여 변경 부분의 길이 및 속도 등 다양한 매개변수를 최적화하였다. 제안 방법은 월스트리트 저널 및 LibriSpeech 음성 데이터에서 베이스라인과 비교하여 각각 11.8 % 및 14.9 %의 상대적 성능 향상을 보여주는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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