• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.6C
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• pp.231-239
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• 2010

This paper presents the thermal conduction analysis (using ABAQUS ver 6.10 and FLUENT ver 6.3.26) of geothermal energy for PHC, steel and copper energy piles by considering subsurface environment, thermal efficiency of grouting materials, and fluid velocity of circulating fluid. Results show that higher thermal efficiency for copper pile is observed followed by steel and PHC piles depending on the grouting materials and subsurface condition. The fluid velocity of 0.6m/s presents most efficient outflow temperature (275.4K) and heat exchange rate (103.1W/m) for the case of PHC pile during 8 hours operation. Analysis of operation schedule concludes that 16 hours of stand-by allows charging geothermal energy following 8 hours operation in winter season is most appropriate with 0.1K of temperature difference from the steady-state condition.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.05a
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• pp.313-319
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• 2001

본 연구는 시뮬레이터 실험에서 필수적으로 발생하는 Simulator Sickness(SS)를 평가하기 위하여 동적 시뮬레이터에서 일정한 속도(60km/h)로 1시간 주행했을 때 Simulator Sickness Questionnaire(SSQ)를 이용하여 주관적 Sickness를 평가하고 생리적 반응으로 심박 변동량(HRV)과 피부온도 및 피부저항을 측정하여 성별, Simulator 수준에 따라 비교 분석하였다. 분석 결과 동적 시뮬레이터에서 주행시 주관적인 Simulator Sickness는 안정에 비해 시간이 지남에 따라 45분까지 선형적으로 증가하여UT고, 여자와 sick군이 남자와 nonsick군에 비해 더 높았으며 sickness 수준간에서는 유의성이 나타났지만 남녀간의 유의한 차이는 없었다. 생리적 반응은 시간에 따른 변화는 없었으나 안정에 비해 R-R 간격의 감소, (LF+MF)/total 및 (LF+MF)/HF의 증가로부터 교감 신경이 활성화되었으며 피부온도의 감소와 피부저항의 증가로부터 긴장도가 커짐을 알 수 있었다. 주행 50분 이후는 HF/total가 감소하여 부교감 신경의 작용이 저하되는 것으로 나타났다.. 성별, sickness수준에 따라서는 남녀간에는 부분적으로 유의한 차이가 있었고 평균 R-R 간격에서만 sick군이 nonsick군보다 유의하게 낮았다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.11a
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• pp.49-52
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• 2003

본 논문에서는 실시간 감시 시스템의 응용분야를 위한 백그라운드 모델링과 업데이트 그리고 오브젝트 추출 시스템을 설계 구현한다. 일반적인 감시 시스템은 백그라운드의 모델링(background modeling)과 오브젝트의 검출(object detection), 오브젝트의 추적(tracking)으로 구성된다. 실시간 감시시스템을 가능하게 하기 위해서는 작은 시간 복잡도(low time complexity)로 백그라운드와 오브젝트를 검출할 수 있어야 하고 실외환경(outdoor)의 노이즈(noise)를 반영할 수 있어야 한다. 기존에는 빠른 백그라운드 모델링을 위해 분산, 평균, 최빈값 등을 사용한 연구들이 있었다. 이러한 방법들은 빠른 수행 속도를 보장하지만 노이즈를 오브젝트로 검출하는 문제점이 있다. 또 다른 연구 분야인 메디안(median) 검출 방법은 실외환경에 존재하는 노이즈 반영에 적합한 반면, 정렬(sorting) 연산에 많은 시간이 소요된다. 본 논문은 윈도우(Window) 기반의 러닝 윈도우 리스트(Running Window List)를 이용하여 메디안 정렬 시간을 최소화하고 실시간으로 백그라운드 모델링, 오브젝트 검출, 백그라운드 업데이트를 할 수 있는 방법을 제안한다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.14 no.2
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• pp.191-222
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• 1996

현재 쓰이고 있는 무신호 교차로의 서비스수준 측정방법은 지체도에 의해서 판정 되어지고 있으며, 안전도를 기준으로 서비스수준을 측정하는 방법은 존재하지 않는다. 교차 로의 안전은 사고의 횟수를 기준으로 하거나, TCT(Traffic Conflict Technique)를 이용하여 측정되어지고 있다. 두 방법 모두 많은 시간과 인력이 요구되는 방법이다. 이에 많은 시간 과 인력투자 없이 교차로의 안전을 진단하는 방법을 개발하는데 이 연구의 목적이 있다. 무 신호 교차로의 안전에 영향을 미치는 요소로는 교차로의 시거, 운전자의 인지반응시간, 차 두간격, 차량속도, 차중, 노면상태, 날씨 등이 있다. 이 모든 요소들이 복합적으로 작용하여 사고를 유발한다. 이 연구에서는 위의 요소들을 모두 고려하여 무신호 교차로의 안전을 분 석하는 방법을 개발하고저 한다. 위의 요소들 중에서 교차로의 시거를 제일 주요한 요소로 보고 나머지 요소들을 첨가시켜서 분석하는 방법을 썼다. 위에 열거한 많은 요소들을 고려 하기 위해서는 Simulation 방법이 채택되었으며, 그 중에서도 Monte carlo Simulationah형 을 썼다. 이 연구에서는 무신호 4지교차로의 횡단차량에 대해서만 고려하였으며 이 연구에 서 개발된 Simulation 모델을 Conflict의 개수와 그때의 소모된 평균 운동에너지를 산출하여 위험도를 측정하는 기준으로 삼았다. 모델의 결과에 의하면 교차로 시거가 길수록 안전하 고, 상대적으로 시거가 짧을수록 위험하다고 나왔다. 또한 AASHTO의 교차로 시거 값은 약 간 하향 조정하여도 안전도에 있어서는 큰 변화가 없는 것으로 분석되었으며, 아울러 안전 에 의한 서비스수준(LOS. A~F)의 기준이 설정되었다. 모델의 결과에 의하여 교통 공학자들 은 어떤 무신호 교차로의 안전수준을 상대적으로 평가할 수 있으며, 교차로 시거의 개선 후 얻어질 편익을 미리 예상할 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.40 no.11
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• pp.62-72
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• 2003

This paper deals with a crosstalk minimization method by wire spacing. The suggested method uses linear programming method and consider crosstalk of both horizontal segments and vertical segments. In this paper, we suggest a method which can predict the coupling length between vertical segments in the final routing result using longest path algorithm. By the suggested method, we can make LP problem without integer variable. Therefore, it is much faster to solve the problem. In the case of crosstalk optimization, the suggested method optimized peak crosstalk 11.2%, and 3% total crosstalk more than wire perturbation method. The execution time of the suggested method is as fast as it takes 11 seconds when Deutsch is optimized.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.16 no.5
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• pp.179-191
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• 2000

본 연구에서는 화강토 지반상의 자립식 diaphragm wall의 거동을 연구하기 위하여 벽체의 근입깊이비, 지하수위 및 굴착조건(연속 및 단계굴착)을 변화시키면서 원심모형시럼을 수행하였다. 원심모형실험시 지반굴착은 흙과 동일한 밀도로 혼합된 zine chloride 용액이 배수되도록 밸브를 조작하여 실시하였으며, 굴착에 의해 발생되는 지반의 변형괴 벽체의 변위 및 휨모멘트를 시간경과에 따라 측정하였다. 실험결과, 벽체의 근입깊이비가 증가함에 따라 벽체의 휨모멘트는 증가하는 반면, 굴착과정동안 배면측에서의 간극수압 감소속도는 감소하였다. 최종 굴착단계에서 굴착후 시간경과에 따른 침하량은 굴착과정중의 침하？에 비해 5~7% 정도를 나타내었다. 최대표면침하량과 벽체변위를 굴착깊이로 정규화한 결과 최대 침하량은 벽체 변위량의 0.8~1.2배9평균0.91배)사이에 분포하였다. 굴착깊이로 전규화한 벽체변위와 근입깊이와의 관계는 지수함수식으로 제안하였다. 파괴면은 직선적인 형태로 파괴면내의 배면측 지반은 벽체를 향하여 하향의 변위를 일으키면서 벽체의 회전에 의해 파괴되었으며, 퐈괴면의 각도는 66~72.5$^{\circ}$정도로 이론적인 파괴면의 각도보다 크게 평가되었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.10a
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• pp.983-986
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• 2015

물리적, 논리적 공간에서 다양한 오브젝트들이 상호작용할 수 있게 되고, 오브젝트에 탑재되는 소프트웨어가 고도화 됨에 따라 엔지니어가 관리 가능한 수준의 시스템 제어가 힘들어지고 있다. 이런 복잡한 시스템의 자율적인 관리를 위해 다양한 상황에 대응 가능한 자가적응성이 요구된다. 자가적응형 소프트웨어는 대상 시스템의 목표나 QoS를 만족할 수 있도록 런타임에 스스로를 변화 시킬 수 있는 능력을 가진 소프트웨어이다. 이러한 소프트웨어는 고도화된 시스템의 관리에 있어서 엔지니어의 부담을 경감시킬수 있다. 본 논문에서 제안하는 선행적 자가적응형 시스템은 도로망과 같은 주기적 특성을 가진 시스템에서 시스템이 직면하는 상황을 사전에 예측하여 미리 대응할 수 있는 시스템이다. 이는 기존에 반응적으로 대응했던 시스템들이 적용한 정책의 효과를 보기까지 낭비되는 시간을 고려하여 해당 지연시간동안에 시스템의 목표나 QoS가 하락하는 상황을 미연에 방지할 수 있다. 본 시스템의 적용분야로 지능형교통체계를 사용하였으며, 도로망 전체에서 정체 발생빈도와 평균 이동속도 그리고 단위길이당 운행시간을 평가항목으로 사용하고, 대상 도로망 전체적인 최적화를 목표로 한다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.6 no.4
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• pp.189-196
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• 2017

BIS(Bus Information System) provides the different information related to buses including predictions of arriving times at stations. BIS have been deployed almost all cities in our country and played active roles to improve the convenience of public transportation systems. Moving average filters, Kalman filter and regression models have been representative in forecasting the arriving times of buses in current BIS. The accuracy in prediction of arriving times depends largely on the forecasting algorithms and traffic conditions considered when forecasting in BIS. In present BIS, the simple prediction algorithms are used only considering the passage times and distances between stations. The forecasting of arrivals, however, have been influenced by the traffic conditions such as traffic signals, traffic accidents and pedestrians ets., and missing data. To improve the accuracy of bus arriving estimates, there are big troubles in building models including the above problems. Hidden Markov Models have been effective algorithms considering various restrictions above. So, we have built the HMM forecasting models for bus arriving times in the current BIS. When building models, the data collected from Sunchean City at 2015 have been utilized. There are about 2298 stations and 217 routes in Suncheon city. The models are developed differently week days and weekend. And then the models are conformed with the data from different districts and times. We find that our HMM models can provide more accurate forecasting than other existing methods like moving average filters, Kalmam filters, or regression models. In this paper, we propose Hidden Markov Model to obtain more precise and accurate model better than Moving Average Filter, Kalman Filter and regression model. With the help of Hidden Markov Model, two different sections were used to find the pattern and verified using Bootstrap process.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.10
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• pp.76-87
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• 2008

Prediction of travel time on road network is one of crucial research issue in dynamic route guidance system. A new approach based on Rule-Based classification is proposed for predicting travel time. This approach departs from many existing prediction models in that it explicitly consider traffic patterns during day time as well as week day. We can predict travel time accurately by considering both traffic condition of time range in a day and traffic patterns of vehicles in a week. We compare the proposed method with the existing prediction models like Link-based, Micro-T* and Switching model. It is also revealed that proposed method can reduce MARE (mean absolute relative error) significantly, compared with the existing predictors.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.26 no.4
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• pp.241-250
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• 2008

With the ever-growing amount of traffic, there is an increasing need for good quality travel time information. Various existing outlier filtering and missing data imputation algorithms using AVI data for interrupted and uninterrupted traffic flow have been proposed. This paper is devoted to development of an outlier filtering and missing data imputation algorithm by using Toll Collection System (TCS) data. TCS travel time data collected from August to September 2007 were employed. Travel time data from TCS are made out of records of every passing vehicle; these data have potential for providing real-time travel time information. However, the authors found that as the distance between entry tollgates and exit tollgates increases, the variance of travel time also increases. Also, time gaps appeared in the case of long distances between tollgates. Finally, the authors propose a new method for making representative values after removal of abnormal and "noise" data and after analyzing existing methods. The proposed algorithm is effective.