• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.18 no.6
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• pp.19-32
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• 2000

우리나라 비신호 교차로의 운영방법은 미국과는 다르게 대부분 완전 비제어식 운영(Totally Uncontrol)방법으로 되어있다. 본 연구에서는 우리나라 비신호 교차로들 중 미국 HCM의 TWSC 교차로에 관한 분석방법이 적용 가능하다고 판단되는 비신호 교차로들을 대상으로 임계간격과 추종시간의 기준을 분석하였다. 본 연구에서는 수도권을 중심으로 총 11개의 4-지 비신호 교차로들을 대상으로 이동류별, 차량의 종류별에 따른 차량들의 임계간격과 추종시간을 조사 및 분석하였다. 그 결과 임계간격은 3.8초 - 5.4 초로 나타났으며, 추종시간은 2.4초- 2.7초 범위를 나타내었다. 또한, 임계간격의 경우 차량의 종류별에 따른 차이는 나타나지 않았으나, 이동류별로는 차이를 나타내었다. 이에 반하여, 추종시간은 이동류별에 따른 차이가 없으며, 차량의 종류별에 따라 차이가 존재하는 것으로 분석되었다. 본 연구의 분석 결과인 임계간격과 추종시간의 기준치를 국외 나라들의 연구결과와 비교 분석한 결과는 국외보다 낮게 분석되었으며, 이는 우리나라와 국외의 운전자 운전특성과 비신호 교차로의 운영방식의 차이에서 나타난 결과로 판단된다. 본 연구에서 제안한 임계간격과 추종시간의 기준은 수도권 지역의 4-지 비신호 교차로들 중 주도로와 부도로의 교통량과 속도 등의 현저한 차이가 있는 교차로 분석시 이 기준으로 적용할 수 있고, 우리 나라의 TWSC 방법을 갖는 비신호 교차로에 관한 용량과 지체시간의 이론적 모형 개발과 용량 및 지체시간의 분석을 위한 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.3 no.2
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• pp.146-154
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• 1998

시간적 표본화를 채택한 다중경로방법에 의한 장면전환 검출방법은 전 동영상에 대해 매 프레임마다 순차적으로 검색하는 방법에 비해서 빠르며, 동일한 정확성을 갖고 있다. 그러나, 검출 시간을 최소화하기 위한 적절한 검출 간격을 선택하는 어떠한 기준이나 방법도 제시되지 않았으며 검출 간격을 경험에 의해 선택할 수밖에 없다. 이 논문에서는 장면 전환 검출 시간, 검출 간격과 실제 장면 전환 간격으로부터 검출 시간을 최소화하는 최적 검출 간격을 얻을 수 있음을 보였다. 평균 장면 전환 간격이 알려져 있지 않은 동영상에 대해서 최적 검출 간격을 추정할 수 있는 알고리듬을 제안하였다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.3
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• pp.301-314
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• 2001

Data mining refers to a set of techniques for discovering implicit and useful knowledge from large database. Many studies on data mining have been pursued and some of them have involved issues of temporal data mining for discovering knowledge from temporal database, such as sequential pattern, similar time sequence, cyclic and temporal association rules, etc. However, all of the works treat problems for discovering temporal pattern from data which are stamped with time points and do not consider problems for discovering knowledge from temporal interval data. For example, there are many examples of temporal interval data that it can discover useful knowledge from. These include patient histories, purchaser histories, web log, and so on. Allen introduces relationships between intervals and operators for reasoning about relations between intervals. We present a new data mining technique that can discover temporal relation rules in temporal interval data by using the Allen's theory. In this paper, we present two new algorithms for discovering algorithm for generating temporal relation rules, discovers rules from temporal interval data. This technique can discover more useful knowledge in compared with conventional data mining techniques.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.6
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• pp.109-120
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• 2004

Since the late of 1990, there have been number of studies on the required number of probe vehicles and/or optimal aggregation interval sizes for travel time estimation and forecasting. However, in general one to five minutes are used as aggregation intervals for the travel time estimation intervals for the travel time estimation and/or forecasting of loop detector system without a reasonable validation. The objective of this study is to deveop models for identifying optimal aggregation interval sizes of loop detector data for travel time estimation and prediction. This study developed Cross Valiated Mean Square Error (CVMSE) model for the link and route travel time forecasting, The developed models were applied to the loop detector data of Kyeongbu expressway. It was found that the optimal aggregation sizes for the travel time estimation and forecasting are three to five minutes and ten to twenty minutes, respectively.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.232-233
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• 1998

이 논문에서는 시간지원 데이터베이스를 대상으로 하여 시간 간격과 시간 위상을 지닌 데이터에서의 정보를 탐사한다. 그리고 시간지원 데이터베이스에서의 시간 정보 유형을 제시하고 이에 따라 탐사되는 패턴의 유형을 분류한다. 또한 시간에 대한 계층적 구조인 시간 계층을 도입하고 이를 이용하여 각 항목의 유효시간 정보를 일반화시킨다. 시간 계층에 의한 유효시간의 일반화에 있어서 발생하는 시간 정보 유형의 변화와 패턴 유형의 변화를 살펴본다. 그리고 시간 간격 변화에 따른 패턴 정보의 발견을 예를 들어 기술한다. 이 논문에서는 시간 계층을 이용하여 시간 간격을 변화시킬 경우 발견되는 새로운 유형의 패턴 지식을 탐사하고 이를 제시한다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10b
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• pp.465-465
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• 1998

버스운영에 관한 최적화 모형에는 총 시스템 비용의 최소화 모형과 사회적 편익의 극대화 모형이 있다. 이들 모형들은 해석적 방법에 의해서 특정 이상화된 문제를 연구했다. 특정 필요조건들을 충족시키면서 최적 버스크기, 서비스 빈도, 보유대수를 결정하려고 애썼다. 그러나 실제 버스의 운행시간은 정류장의 지체시간과 승객의 수요에 따라 변화하고 승객의 비용추정시 접근시간을 현실적으로 고려하지 못해 버스 운영의 비효율성을 초래하기 쉽다. 본 연구의 목적은 시간대별로 이용자와 운영자의 비용의 합으로 구성된 총 교통 모형을 최소화는 모형을 구축하는 것이다. 본 논문에서는 기존의 문헌에서 충분히 고려하지 않은 정류장 간격에 따른 이용자의 접근시간과 버스가 정류장에 들어가고 나올 때의 감·가속으로 인한 지체와 승객의 승·하차로 인한 지체를 고려한 버스의 정류장 정차시간을 기존의 모형에 추가시켜서 운행간격, 버스정류장의 정차시간, 정류장 간격 및 보유대수를 결정하는 방법을 제안했다. 아울러 실제 서울시에서 운행되고 있는 시내버스 노선에 대해 사례분석을 통해서 본 모형을 실제 적용해보고 기존의 운영비용과 비교하고 본 모형의 유효성을 검증할 예정이다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2003.06a
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• pp.98-101
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• 2003

폴리머 수용액인 점탄성 유체속에서 물체를 떨어뜨리면 시간 간격에 따라 종말속도가 다르게 측정된다. 이는 폴리머 수용액이 점성과 탄성을 포함하고 있는 것으로 수용액 내부에서 처음 통과한 물체를 기억하는 기억유체(memory fluid)라고 정의 할 수도 있다. 낙하에 사용된 물체는 속이 빈 알루미늄 구를 사용하였으며 구 내부에 일정량의 철분을 삽입하여 밀도를 변화시켰다. 이 결과 구를 떨어뜨리는 시간 간격이 작을수록 종말속도 값은 크게 나타나며 시간 간격이 충분히 크면 처음 구를 떨어뜨릴 때의 종말속도와 같게 된다. 또한, 농도가 증가할수록 처음 구를 떨어뜨려 측정된 종말속도는 서서히 감소하다가 측정시간간격의 85％를 통과하며 다시 처음의 속도에 도달하게 된다. 구의 종말속도는 점탄성 유체의 농도가 각각 500wppm, 1000wppm, 2000wppm의 경우 처음 구를 떨어뜨린 후에 구의 밀도와 온도변화에 따라 최고속도에 도달하는 시간도 증가하였으며, 시간이 경과할수록 감소하여 일정시간이 경과한 후에는 처음의 상태로 복귀되는 것을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.249-252
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• 2008

환자 이력, 구매자 이력, 웹 로그 이력 데이터에 대한 시간 데이터 마이닝에 대한 연구에서 시간 간격 관계 규칙을 찾아내는 것은 가변적인 시간 간격의 데이터를 하나의 이벤트로 요약하는 것은 합리적이지 못하다. 이는 그 이벤트가 가변적인 시간 간격 내에서 서로 독립적인 이벤트일 수 있기 때문이다. 그러므로 이벤트들의 시퀀스를 독립적인 서브 시퀀스로 나누어 각 서브 시퀀스별로 시간 간격을 갖는 인터벌 이벤트로 요약하는 것이 합리적이다. 본 논문은 이벤트 시퀀스를 시간 간격을 갖는 인터벌 이벤트로 요약하고 요약된 인터벌 이벤트들로부터 인터벌 관계 규칙을 찾아내는 새로운 시간 데이터 마이닝 기법을 제안하고 있다. 이 기법은 인터벌 관계들 사이의 규칙을 찾아줌으로서 기존의 데이터 마이닝 기법과 비교하여 질적으로 우수한 지식을 제공한다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.18 no.3
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• pp.55-76
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• 2000

We propose a general solution methodology for identifying the optimal aggregation interval sizes as a function of the traffic dynamics and frequency of observations for four cases : i) link travel time estimation, ii) corridor/route travel time estimation, iii) link travel time forecasting. and iv) corridor/route travel time forecasting. We first develop statistical models which define Mean Square Error (MSE) for four different cases and interpret the models from a traffic flow perspective. The emphasis is on i) the tradeoff between the Precision and bias, 2) the difference between estimation and forecasting, and 3) the implication of the correlation between links on the corridor/route travel time estimation and forecasting, We then demonstrate the Proposed models to the real-world travel time data from Houston, Texas which were collected as Part of the Automatic Vehicle Identification (AVI) system of the Houston Transtar system. The best aggregation interval sizes for the link travel time estimation and forecasting were different and the function of the traffic dynamics. For the best aggregation interval sizes for the corridor/route travel time estimation and forecasting, the covariance between links had an important effect.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.8 no.1
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• pp.9-16
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• 2002

Join operation exert a great effect on the performance of system in temporal database as in the relational database. Especially, as for the temporal join, the optimization of interval partition decides the performance of query processing. In this paper, to improve the efficiency of parallel join query in temporal database. I proposed Minimum Interval Partition(MIP) scheme that time interval partitioning. The validity of this MIP algorithm that decides minimum breakpoint of the partition is proved by example scenario and I confirmed improved efficiency as compared with existing partition algorithm.