단속류에서는 신호제어에 의한 정확한 통행시간 추정에 어려움이 많으므로 기존 교통정보 수집체계로부터 얻을 수 있는 자료를 가공하여 운전자 및 교통정보 이용자에게 보다 신뢰성 있는 정보를 제공하여야한다. 또한 시간의 변화에 따른 장래의 최적경로는 개별구간에 대한 장래의 구간속도를 예측해야만 가능하므로 과거의 원시자료만으로 나타나지 않는 교통류의 변동에 따른 도로의 소통상태가 반영되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 영상검지기 자료 및 AVI 자료의 특성을 효과적으로 통합하기 위해 영상검지기자료를 이용한 KHCM 방식의 추정법을 통해 링크별 통행특성을 파악하고, 이러한 특성비율을 보정계수로 적용하여 AVI에서 수집된 구간통행시간정보에 반영함으로써 보다 정확한 링크별 통행시간을 산출하는 데이터 융합기법을 도출하였고, 평가 결과(RMSE, EC 등) 또한 우수하였다. 이 기법을 이용한 링크별 통행시간정보는 운전자가 이동하고자 하는 구간이 AVI의 제공범위에 미치지 못하거나 넘어서는 경우, 원하는 총 통행구간의 시간정보를 예측할 수 있다는 의의를 지닌다. 또한 실제 차량은 시 공간적인 이동을 하기 때문에 동시간대의 링크통행시간을 이용한 정보는 실제 통행시간과 비교해 볼 때 상당한 시간처짐 (Time-lag)현상을 가져온다. 따라서, 시간주기별로 변화하는 차량의 시 공간적 이동을 고려한 다주기 예측의 개념을 도입하였으며, 칼만필터링을 활용한 다주기 예측모형의 평가결과(RMSE, EC등) 현실을 잘 반영하는 모형임이 증명되었다.
양방향 2차로 도로는 우리나라 전체 포장도로 연자의 84%를 차지하고 있다. 양방향 2차로 도로의 효율성 및 교통류의 운영상태를 파악하기 위한 서비스 수준 척도로 지체시간의 백분율이 많이 사용되고 있다. 지체시간의 산정은 특정 도로 설계구간을 추원금지구간으로 설계할 것이지, 예산을 더 투자하여 선형을 개선함으로써 추원가능 구간으로 설계할 것인지에 대한 판단 기준을 제시할 수 있기 때문에 도로설계과정에 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 저속차량의 확률적 분포를 고려하여 추원금지구간에서 발생하는 지체시간을 산정할 수 있는 모형을 제시하였다. 모형식이 기존에 확률적 분포를 고려하여 추월금지구간에서 발생하는 지체시간을 산정할 수 있는 모형을 제시하였다. 모형식이 기존에 개발된 거시적 수학적 모형에 비해 비교적 단순하고 입력변수도 수집이 용이한 점이 특징이라 할 수 있다. 모형의 신뢰성을 현장데이터를 이용하여 검증한 결과, 모혀으이 예측값이 근사적으로 츠덩한 실제 지체시간을 포함하는 긍정적인 결과를 도출하였다. 그러나 모형의 예측값 범위가 넓어 실용적인 MOE로 사용하기에 다소 무리가 있을 것으로 판단되므로, 개략적인 평가기준으로 모형이 예측한 값의 평균값을 보정하여 사용할 것을 제안한다. 모형의 신뢰성을 높이기 위해서는 본 연구에서 가정한 확률분포식에 대한 추가적인 검증이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구는 실제 상황을 표현하는데 있어 확률적 개념의 도입과 이러한 새로운 접근방법의 기초를 마련한 측면에서 의미를 갖는다. 또한, 양방향 2차로 도로에서의 지체시간은 실제 소요시간과 자유운행시 즉 다른 차량의 영향을 받지 않았을 때의 속도 및 운영시간과의 차이로 정의한 바, 실제 지체시간을 현장자료를 통해 구하기란 현실적으로 불가능하므로, 본 연구에서는 이러한 제약점을 극복할 수 있는 근사적인 지체시간을 계산하는 방법을 제시한 점에서 의미를 갖을 수 있다.
공항의 용량측정은 수요군의 흐름에서 발생하는 소비시간분석을 요구하며 공항체계 의 대부분 시설에서는 흐름의 시간변위를 연속대기례에 의한 비효율적방법으로 예측할수도 있으나 청사내의 여객동선에 대해서는 여러 시설을 활용하려는 여객의 선택선호로 인하여 확률적 접근이 바람직하다. 본 논문은 공항의 청사내에서 부대시설에 의하여 소비되는 여객 의 이완시간을 예측하는 모형을 개발하였다. 총이완시간은 여객이 각 시설을 이용하는 확률 과 이용시간의 기대치에 대한 함수로서 계산되었으며 정상적인 여객의 동선이 이들 시설에 의하여 영향을 받을 경우에만 정의되도록 하였다. 이 이완도는 연속된 청사의 기능시설에 대한 여객동선분포의 입력과 출력을 설명하는데 쓰이게 되며 나아가서는 청사전반의 용량산 정을 위한 지표를 제공한다. 모형 검증을 위한 자료는 매표대와 보안검사대 사이의 부대시 설을 중심으로 수집되었으며 자료의 특성과 모형의 심요성이 논의되었다.
인천공항 웹사이트에 공개되어 있는 여객운항 데이터를 수집하여 공항정시운항분석을 위한 데이터마트를 두 가지 구축하였다. 이를 바탕으로 항공사별, 국가별, 출항지별, 목적지별 출도착 패턴분석을 실시하였다. 각 데이터마트는 요일, 시간 등과 같은 시간차원, 운항도시, 경도좌표, 위도좌표등과 같은 공간차원, 항공사, 공항게이트, 지연여부, 경유여부, 출도착여부 등과 같은 일반차원으로 구성되며, 예정시간, 실제시간, 지연시간, 지연율 등과 같은 측정지표를 가지고 있다. 특히 데이터전처리 과정을 통해 각 운항도시의 경. 위도 좌표값을 추가하였고, 이에 따라 세계지도 위에 정보를 디스플레이하는 시각화 분석도 실현 가능하게 되었다.
전투무선망은 망토폴로지 변화가 심하고 대역폭, 전원 등 자원이 제한되는 ad-hoc 망의 특성을 가지기 때문에 발생하는 데이터 전송 지연은 임무 성공에 결정적 영향을 미칠 수 있다. 따라서 전투무선망에는 망토폴로지 변화에 강한 AODV 를 기반으로 성능 개선을 위한 다양한 방법들이 제안 되어 왔다. 그러나 Reactive 방식의 알고리즘이 가지는 경로탐색시간 동안 데이터를 보낼 수 없는 문제로 인하여 발생하는 지연시간을 줄이기 위한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 Bloom Filter 에 담아 미리 수집한 이웃 노드의 정보를 이용하여 AODV 의 경로탐색 및 경로복구시간 동안 데이터를 전송하는 것으로 전송지연을 줄인다. 제안된 방법을 적용 시 AODV 를 이용할 때보다 향상된 지연시간 성능을 얻을 수 있다.
네트워크 제어 시스템에서는 송신 신호의 시간 변동 지연이 불가피하다. 전송 지연이 고정된 샘플링 시간보다 길면 시스템이 불안정해진다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 논리 기반의 퍼지 신경망을 이용하여 지연을 예측하는 방법을 제안하며, 예측된 시간 지연은 네트워크 제어 시스템의 샘플링 시간으로 사용된다. 제안된 방법의 효과를 검증하기 위해, 실제 시스템에서 수집된 지연 데이터를 사용하여 논리 기반 퍼지 신경 네트워크를 훈련하고 테스트한다.
한 첩씩 복용하는 알약은 복용 여부를 정확히 판별하기 어렵다. 그래서 이러한 상황에서 벗어나고자 만든 스마트 약통을 제안하고 있다. 이 스마트 약통은 약의 오남용을 방지하고, 날짜별 복용 여부를 휴대폰 어플로 알려주는 장점을 가지고 있다. 장기간 복용하는 약은 한 번의 내원으로 많은 양의 약을 처방받아 오기 때문에 기억력이 좋지 않은 어른이 사용하기에 유용하다. 처방 받은 약통에 있는 QR코드를 최초 입력함으써 약 3일 정도의 데이터 수집기간을 통해 평균 복용시간을 인식하고, 평균 복용시간을 인식한 후에 약 먹을 시간을 알려주는 기능을 탑재하였다. 평상시에는 잠금장치를 통해 걸어 열 수 없게 프로그램을 설정하고, 복용시간에만 잠금장치를 해제하여 환자의 약물 오남용을 막고 안전하게 복용할 수 있을 것이다.
웹 서비스 및 모바일 서비스에서 개인화 서비스를 제공하기 위해서는 사용자에 의해 처리되는 정보를 수집하고 분석해야 한다. 일반적으로, 사용자에 의해 수집되는 정보는 시스템을 사용하는 온라인 측면에서 관리되는 정보이다. 온라인에서 수집되는 정보를 이용하여 개인화 서비스를 제공하기에도 충분할 수 있다. 그러나 현재는 온라인 서비스와 오프라인 서비스가 혼재되는 O2O 서비스 측면에서 오프라인 상에서의 사용자 정보도 중요한 개인화 서비스의 정보가 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 더 정밀한 개인화 서비스를 제공하기 위해 사용자 관심 정보로서 오프라인 상에서의 사용자 관심 정보를 수집하기 위한 아키텍쳐를 제안한다. 아키텍쳐의 핵심 요소로서 노드 분석기, 거리 체크기, 유지시간 체크기, 그리고 교차분석기를 기반으로 수집 아키텍쳐를 정의한다. 또한, 제안된 아키텍쳐를 구성하는 핵심 요소들의 처리 알고리즘에 대해서 제안한다. 제안된 아키텍쳐 및 알고리즘을 검증하기 위해 BLE 기반으로 오프라인 상에서 사용자 관심정보를 수집하는 사례연구를 수행한다.
RFID 시스템에서 태그 수집은 가장 중요한 기능이다. 태그들은 리더의 수집 명령에 따라서 동일한 채널에서 응답하게 되며, 2개 이상의 태그가 동시에 응답할 때 RFID 시스템에서 태그 충돌이 발생한다. 태그 충돌은 RFID 시스템에서 성능을 저하 시키는 중요한 요소이다. 능동형 RFID 시스템에서는 태그 충돌을 해결하기 위하여 프레임 슬롯 알로하 충돌방지 프로토콜을 널리 사용하고 있다. 많은 연구에서 프레임 슬롯 ALOHA 방식의 최대 시스템 효율은 36.8%임을 나타내고 있다. 본 논문에서는 기존의 프레임슬롯 알로하 보다 개선된 태그 수집성능 위해 RFID 시스템에 정합하는 efficient slotted CSMA/CA를 제안한다. IEEE 802.15.4 저 전력 센서 네트워크에서 널리 사용 중인 slotted CSMA/CA를 RFID 시스템에 적용하기 위한 프레임 구조를 제시하며, 주변의 태그 개수에 따라 유동적 프레임 사이즈 조절을 통한 수집성능을 향상한다. 실제 433MHz 능동형 RFID 리더와 태그 40대에서 실험을 통하여 제안한 slotted CSMA/CA가 프레임 슬롯 ALOHA 방식보다 태그 수집시간, 수집라운드 및 충돌 횟수에서 각각 18%, 37.4%, 77.8%의 성능향상을 보였다.
도로 이용자의 교통정보에 대한 수요 증가와 효율적인 도로 이용을 위해 또한, 지능형 교통체계(ITS, Intelligent Transport Systems)의 기본 기술로 교통정보를 수집하여 제공하는 시스템에 대한 개발과 요구가 지속되고 있다. 고속도로에서 가장 많이 사용하는 교통정보 수집 도구로는 차량검지기(VDS)와 단거리무선통신(DSRC)이 있으며, 신뢰성 있는 교통정보의 생성을 위해서는 질 높은 교통데이터 수집 및 가공 기술과 더불어 수집된 자료의 효율적 관리 및 활용이 필요하다. 본 연구에서는 교통정보 수집·제공 기술의 현황을 기술하고, VDS를 통하여 수집되는 교통정보의 현황과 문제점에 대하여 분석한다. 이를 바탕으로 VDS 데이터의 차량정보 계측에 칼만 필터를 활용하여 개선된 수집 알고리즘을 제시하고자 한다. 본 연구의 알고리즘을 활용하면 계측 시 필연적으로 발생하는 노이즈 제거 뿐만 아니라 추정 값의 시간지연(time delay)을 최소로 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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