이 연구는 자동 차량위치 측정기법(Automatic Vehicle Location, AVL)을 이용해서 수집한 교통상황자료를 가지고 구간 통행시간을 산출하는 알고리즘을 개발한다. AVL기법을 이용하는 경우, 처리해야 할 자료량이 많아서 실시간에 정보를 산출하는 것이 힘들다. 따라서 이 연구는 처리해야 할 자료량을 가능한 한 줄이고 자료량이 적은 경우에도 효율적인 구간통행시간을 산출하는 알고리즘을 제시한다. 이 연구의 방법론은 크게 4가지인데, 첫째, 해석 기법, 둘째, 회귀분석, 셋째, 인공지능 및 전문가 시스템, 넷째, 통계분석이다. 이 방법론을 이용해서 세 단계 알고리즘을 개발하는데, 첫째는 실시간 분석통계 알고리즘, 둘째는 과거자료분석 알고리즘, 셋째는 자료응합 알고리즘이다. 이 알고리즘 가운데 자료융합 알고리즘 결과가 산출하고자 하는 구간 통행시간이다. 실시간 분석통계 알고리즘은 연속하는 세 개 구간의 통행 패턴을 이용해서 가운데 구간의 통행시간을 산출하는 방법을 제시한다. 또 실시간 분석통계 알고리즘으로 산출하지 못한 구간은 인접구간 상관도 정보를 이용해서 구간통행시간을 추정한다. 과거자료분석 알고리즘은 회귀분석을 이용해서 시간대별 통행시간 평균과 분산을 구하고, 이 결과를 바탕으로 인접구간 상관도 정보를 오프라인으로 구하는 알고리즘이다. 자료융합 알고리즘은 2가지 단계를 거치는데, 그것은 실시간 자료융합과 최종 자료융합이다. 실시간 자료융합은 실시간에 가까운 자료원의 실시간 분석통계 알고리즘 결과 패턴과 인접구간 상관도 정보를 이용한 구간통행시간 추정 결과를 이용해서 패턴에 따라 다른 방법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다.
현재까지 다양한 검지기로부터 추정되는 통행시간의 융합에 관한 연구는 주로 GPS, Probe 자료 등 간헐적인 자료에 기반하여 이루어져 왔다. 이러한 간헐적 자료의 분산비에 기초한 융합모형은 번호판 인식 AVI와 같이 다량의 자료 구득이 용이한 시스템에는 적합하지 않다. 따라서, 본 연구는 지점검지기와 번호판 인식 AVI를 기반으로 각각 산출한 통행시간의 융합모형을 개발하고자 수행되었다. 본 연구에서는 지점검지기와 번호판인식 AVI 통행시간의 융합을 위해 최적화 융합모형과 비례화 융합모형을 각각 개발하였다. 검증 결과, 최적화 융합모형이 가장 우수한 추정력을 보여주었다. 최적화 융합모형은 실시간 이력자료를 기반으로 융합 가중치를 산정하여 현재 시간대에 적용하는 실시간 차원의 동적 융합비 예측 모형이다. 본 연구결과는 향후 국도교통관리 및 정보제공시스템에 유용하게 적용될 것으로 기대된다. 그러나, 향후 AVI의 적정설치간격과 설치차로에 따른 매칭율을 고려한 보다 심도있는 연구를 필요로 한다.
본 연구는 산지-도심-해안으로 연결된 해안도시의 지역적인 특성으로 인해 해일과 같은 조위 상승 원인이 침수 및 홍수 위험을 증가시키는 복합재난에 대응하기 위하여 실시간 침수 위험정보 확인 및 대응, 대시민 상황전파 등이 가능하도록 IoT 융합 침수 대응시스템을 개발하는 것이다. 또한, 침수 및 홍수방어벽 등의 구조적대책을 검토하여 실시간 IoT 융합 침수 대응시스템과 연계운영함으로써 해안도시의 시설 및 재산을 보호하고 시민의 안전을 확보하는데 기여할 수 있는 실증연구를 수행하는 것을 목표로 한다. 침수 대응을 위한 구조적 대책은 양산형 IoT 침수 및 하천수위 감지 장비, 센서 연동 침수 및 홍수방어벽, 복합재난알림 디스플레이 등의 개발이며, 비구조적 대책은 강우-하천수위-조위 실측자료기반의 머신러닝 침수위험 분석 모듈 개발, 수치모의에 의한 예상 침수심 및 침수위험지도 작성, 재난상황 전파 알림서비스 등이 있으며 개발된 시제품과 기술을 테스트베드에 적용하고 부산광역시에서 운영하는 재난상황관리시스템인 스마트빅보드(SBB, Smart Big Board)에 연계 및 탑재함으로써 향상된 침수대응 및 대시민 서비스가 가능한 시스템을 구축 및 실증하고자 한다. 센서, 통신, 자료연계 및 분석에 대한 IoT 융합 기술을 침수 대응 기술개발에 적극 활용하여 실측자료와 수치모의 분석 결과가 연계된 침수위험정보를 생산하고 실시간 대응이 가능한 효율적이고 실질적으로 피해를 저감 할 수 있는 기술을 개발하고 적용성을 입증한다면 국내외 해안도시에 확대 보급이 가능해져 침수 피해로부터 효과적으로 국민의 재산과 생명 보호할 수 있다. 또한, IoT 기술을 연계한 재난 모니터링 시스템의 확산으로 복합재난 대응 연구에 기여할 수 있고 상대적으로 실측자료 수집, 연구에 소외되어 온 소하천 등에도 적용이 가능하여 재난으로 인한 사회적 비용을 경감시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 Wi-Fi신호로 제어되는 융합형 라벨기 설계에 대하여 기술하였다. 현재 산업체에서 사용되는 라벨기는 산업현장에서 단독 장비로만 사용되고 인터넷이나 다른 네트웍 연결을 가지고 있지 않아서 라벨기가 수집한 자료를 전송하는 기능이 없어서 매우 불편하였다. 본 연구에서는 라벨기가 작업한 라벨의 종류와 사용량을 실시간 Wi-Fi를 사용하여 서버 컴퓨터로 전송할 수 있도록 정보통신(IT) 융합기술을 이용하여 설계하였다. 이러한 융합형 라벨기 시스템은 서버 컴퓨터에서 실시간으로 작업량과 작업상태를 파악할 수 있어서 기존 라벨기를 사용하는 경우보다 작업능력을 향상시키고 실시간으로 품질을 파악할 수 있게 되었다.
잎의 생태 계절학적 변화는 지상의 탄소/질소 순환에 큰 영향을 미칠 뿐 아니라 토양 수분, 증발산과 같은 물 순환에 중요한 인자로 작용한다. 이를 모의하기 위하여 많은 지면-생태 생태모형들이 개발되어져 왔지만, 자연현상을 충분히 이해하지 못함으로 인하여 모델 결과값과 실제 관측 값에 차이가 발생된다. 이러한 한계점을 해결하기 위하여 실제 모형과 관측되어진 자료를 실시간으로 융합하는 자료동화 기법이 개발되어져 모델들의 오차를 줄여주거나, 실제 모델의 파라미터들을 보정하는데 사용되어지고 있다. 본 연구에서는 지상기후모형인 Community Land Model(CLM)을 기반으로 하여 2003년부터 2010년까지 동아시아지역을 대상으로 연구를 진행하였다. 지면-대기-해양 모델로부터 발생되어진 40개의 앙상블 기상자료를 이용하여 도출된 잎면적 지수와 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 잎면적 지수를 실시간으로 융합하는 앙상블 칼만 필터기법을 이용하여 잎면적지수 자료동화가 생태 생태 수문에 미치는 영향을 알아보았다. 특히 잎면적 지수 자료동화가 동아시아 지역의 가뭄에 미치는 영향을 평가하기 위하여 1~3 m 의 토양수분의 변화를 이용하여 가뭄을 정의하였다. 이러한 토양수분 가뭄을 시 공간적으로 나타내어 동아시아지역의 가뭄의 기간, 심도 와 같은 가뭄을 특성을 이해하여 보고자 하였으며, 잎면적 지수 자료동화가 가뭄에 미치는 영향을 알아보았다.
최근 들어 널리 확대되는 ITS시설과 장비의 효율적인 활용을 위해서는 실시간 통행시간예측과 같은 핵심기술의 개발이 매우 중요하다. 실시간 통행시간 예측기술을 통해 도로 이용자에게 통행시간 정보를 제공해줌으로써 운전자가 정보에 기반을 둔 선택을 할 수 있게 되며, 이에 따라 도로이용자의 통행 효용 및 도로시설 이용효율을 극대화할 수 있다. 본 연구에서는 자료 성질이 다른 VDS정보와 AVI정보를 하나의 틀 안에서 융합하는 모형을 제시하였으며, 이를 통해 VDS정보의 실시간성과 AVI 정보의 현실반영 특성을 반영한 통행시간추정이 가능하게 되었다. 또한 실시간 교통정보 제공을 위해 알고리즘의 수치연산 처리량이 실시간 현장 적용이 가능한 수준이 되도록 모형을 개발하였다. 본 연구에서 제시된 통행시간 추정 모형의 적용가능성과 신뢰성은 실제 국도 교통량자료를 이용하여 검증하였다. 실험결과에 따르면 본 모형은 연산처리 효율성이 매우 우수하여 실시간 운영 이 가능할 뿐만 아니라 실시간으로 수집되는 검지정 보를 사용함으로써 예측의 정확도를 향상시켰다. 특히 본 연구에서 제시한 이질적 자료의 융합방법은 향후 새로운 형태의 검지자료를 활용하는데 있어서 매우 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
시, 공간적으로 변하는 해양환경에서 선배열 소나의 성능예측 정보를 추출하기 위해서는 정밀 해양 DB (Data Base)와 함께 현장에서 실시간으로 측정한 해양자료의 연동이 필수적이다. 이러한 실시간 정보와 DB 정보를 융합하여 얻을 수 있는 정보들로는 전술적 운용상황, 근거리 환경소음 분포, 전파손실/탐지확률 분포, 그리고 음파의 전파 경로 등이 있다. 소나 운용자는 이들 정보로부터 최종적으로 전술상황을 판단함과 동시에 소나의 최적 운용 수심 및 방향을 권고할 수 있다. 국과연에서는 이러한 정보를 획득하기 위하여 음탐환경분석 S/W를 개발하였으며, 수차례의 해상시험을 통하여 그 성능을 검증하였다. 본 논문에서는 실시간 해양정보와 DB정보의 융합을 통하여 선배열 소나의 핵심 성능예측 기법인 전파손실/탐지확률 계산과 근거리 환경소음 계산을 수행하는 알고리즘을 제시한다. 아울러 S/W로 구현된 이들 기법들의 해상시험 결과도 제시하고자 한다.
This paper presents an implementation of a real-time multi-sensor data fusion algorithm for Flight Test Computer. The sensor data consist of positional information of the target from a radar, a GPS receiver and an INS. The data fusion algorithm is designed by the 21st order distributed Kalman Filter which is based on the PVA model with sensor bias states. A fault detection and correction logics are included in the algorithm for bad measurements and sensor faults. The statistical parameters for the states are obtained from Monte Carlo simulations and covariance analysis using test tracking data. The designed filter is verified by using real data both in post processing and real-time processing.
본 논문은 Cortex-M4 기반 STM32 프로세서를 이용한 고속 데이터수집 및 융합 시스템 설계에 대해서 기술하였다. 본 논문에서 설계한 데이터수집 시스템은 산업현장에서 발생되는 각종 데이터를 4 종류까지 실시간으로 수집하여 서버 컴퓨터로 자료를 전송할 수 있으며, 각종 센서와 연결이 간편하여 설치가 간단하고 간편한 필드-프레임을 개발해서 동작 속도를 매우 향상 시켰다. 또한 각종 센서를 쉽게 연결할 수 있도록 디지털 신호 입력부와 아나로그 신호 입력부를 별도로 두어서 서로 다른 센서에서 입력된 신호를 융합할 수 있게 설계되었다. 이러한 융합형 데이터수집 시스템은 실시간으로 각종 데이터의 동시 수집과 모터제어에 잘 동작하였으며 정밀제품의 품질향상에 크게 기여하리라 판단된다.
첨단장비 및 기술의 도입으로 수문조사 측정기술 수준은 일정수준에 도달하였으나, 여전히 수문조사 시 많은 인력과 시간이 요구되고 있다. 수문조사 업무 규모와 범위에 비해 현재 수문조사에 투입되는 인력은 지극히 제한적이기 때문에 측정기술 자체보다는 운영 인프라 및 환경적 개선이 필요하다고 할 수 있다. 또한 유량 측정시 정확한 첨두유량 발생시각을 포착하기 어려울 뿐만아니라, 때로는 위험이 수반되기 때문에 업무의 비효율성 및 관측 자료의 정확도가 저하되는 문제가 발생하고 있다. 본 연구에서는 비교적 높은 시간 정확도를 가지는 레이더 자료와 예측자료를 이용하여 실시간(또는 시간단위)으로 제공되는 기상정보(호우 예상지점, 도달시간 등)를 활용하여 현 조사원의 위치, 조사원의 구역 내에서 측정 우선 지점(주요 예보 지점), 측정 지점까지의 이동시간 등을 고려하여 유량 측정 순서, 최적 경로를 탐색하고자 한다. 실시간(또는 시간단위) 기상상황과 이에 따른 조사원의 이동 순서, 경로를 디지털화하여 표출(시스템, 모바일 App. 등)하여 제공함으로써 조사수행 인력의 이동을 최소화하고 효율적인 수문조사를 위한 정보 제공할 수 있을 것으로 사료되며 또한 관리자 입장에서 표출시스템의 정보를 통해 실시간 현장 정보 파악함으로써 가변하는 기상상황과 현장의 환경적 변화 사이에서 유연한 대처 및 유동적인 지원을 가능케 할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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