• Information and Communications Magazine
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• v.25 no.1
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• pp.52-58
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• 2008

미래 유비쿼터스 사회 실현을 위한 핵심기반 기술로 RFID (Radio Frequency Identification)와 HSN (Ubiquitous Sensor Network)의 중요성이 날로 부각되고 있다. 세계 각국은 물류 유통, 의료, 국방, 교통 등 다양한 분야에 이를 시범적으로 도입하는 등 유비쿼터스 산업화에 박차를 가하고 있다. 우리 정부는 RHD/USN의 전략적 중요성을 인식하여 04년도부터 정부 주도의 시범 확산사업 및 기술개발, 관련 법 제도화를 추진해왔다. RFID/USN의 본격 확산을 위해서는 RFID 칩 제조 등 핵심기술 개발뿐만 아니라, 태그 부착 자동화 같은 실제 업무현장에 활용할 수 있는 응용기술 개발이 필요하며 민간의 도입 활성화를 위해서는 수요활성화 정책을 통한 저가 태그 보급 정책도 병행되어야 한다. 본고에서는 그간 국가 사회 전체에 유비쿼터스 기술을 본격 확산하기위하여 추진된 국내 RFID/USN 사업 추진현황 및 향후 정책방향에 대해 서술하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.557-560
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• 2008

본 논문에서는 유비쿼터스 지능형교통시스템(u-ITS: Ubiquitous Intelligent Transportation System)에서 발생하는 다량의 데이터를 실시간 저장하기 위해 메인 메모리 데이터베이스(MMDB: Main Memory Database)와 디스크 상주 데이터베이스(DRDB: Disk Resident Database)를 사용하는 시스템 구조와 RM(Rate Monotonic)를 기반으로 데이터의 발생 주기에 따라 MMDB와 DRDB에 실시간 저장하는 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.575-578
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• 2005

위치기반 서비스 시스템은 유비쿼터스 환경으로의 변화와 함께 여러 응용모델과의 접목으로 가치창출에 대한 가능성이 높은 분야이다. 기존의 버스교통시스템은 Active Badge System 또는 GPS 수신정보를 이용한 일방적 push 형태로 현재위치에 대한 정보만을 사용자에게 알려주었으며 그 정보를 접할 수 있는 특정한 장소가 아니면 정보를 획득할 수 없는 시스템이다. 이 논문에서 제안하는 지능형 버스교통정보 시스템은 근거리 무선 통신이 가능하며 측위시스템을 활용할 수 있는 단말기와, 버스교통의 정보를 담고 있는 ITS(Intelligent Transport System)의 권역교통정보센터서브시스템(RTICS)에 호스트를 이동하면서 사용자 대신 업무를 수행하는 객체인 이동 에이전트를 적용한 시스템으로서, ITS API 표준을 요구하지 않으며 단말기를 소지한 사용자가 어느 곳에서든 능동적으로 버스교통에 대한 다양한 정보를 획득 할 수 있다.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.27 no.9
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• pp.34-40
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• 2009

• Digital Contents
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• no.2 s.153
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• pp.70-73
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• 2006

복용방법 및 용량, 부작용이나 주의사항 등의 정보가 모두 담겨 있는 약병. 출고부터 물류센터, 매장에 이르기까지 재고와 출납현황이 모두 실시간으로 추적되는 물류시스템. 생산지와 가공, 유통 이력이 모두 기록되어 있는 농산물. 그리고 우리가 매일 쓰고 있는 교통카드까지, RFID는 미래에 실현될 막연한 개념이 아니라 이미 광범위한 분야에서 적용되고 있는 기술로 우리 곁에 다가왔다. 본고에서는 세계 최초의 모바일 RFID 게임인 <사립탐정>의 사례를 통해 RFID와 유비쿼터스 핵심 개념의 실체에 대해 살펴보고,RFID·USN 엔터테인먼트 콘텐츠의 발전방향에 대해 알아본다.

• Digital Contents
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• no.1 s.152
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• pp.60-66
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• 2006

한 때 명사 앞에 'e'를 붙여 신기술임을 표시하곤 했다. e메일ㆍe북ㆍe러닝ㆍe비즈니스ㆍe스포츠등 많은 부분에 접두어처럼 e를 붙여 'Electronic' 개념의 첨단성을 강조했고, 이러한 유행은 'e편한 세상','e스테이션'등의 브랜드명으로도 발전했다. 이러한 e의 유행 패턴을 넘겨받은게 접두어'u'이다. 이제 u라는 접두어가 붙은 용어를 쉽게 접할 수 있다.u코리아에서부터 시작하여, u시티ㆍu북ㆍu러닝ㆍu환경ㆍu교통ㆍu행정등 대부분의 일반명사 앞에 u를 붙여서 사용하는 현상을 보게 된다. 굳이 부연 설명을 하지 않더라도 이 u가 유비쿼터스(Ubiquitous)의 머리글자 u를 칭하고 있음은 일반적 상식이 되어있다. 정말 u세상이 온 것일까? 이번 모바일 핫토크에서는 2006년 첫 주제로 유비쿼터스 세상에 대해 다루고자 한다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.8 no.6
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• pp.23-35
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• 2009

This study proposes a methodology for estimating representative section travel times using individual vehicle travel information under the ubiquitous transportation environment (UTE). A novel approach is to substantialize a concept of dynamic node-links in processing trajectory data. Also, grouping vehicles was conducted to obtain more reliable travel times representing characteristics of individual vehicle travels. Since the UTE allows us to obtain higher accuracy of vehicle positions, travel times for each lane can be estimated based on the proposed methodology. Evaluation results show that less than 10% of mean absolute percentage error was achievable with 20% of probe vehicle rate. It is expected that outcome of this study is useful for providing more accurate and reliable traffic information services.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1046-1047
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• 2008

실시간 대중교통 종합 환승정보(TAGO)시스템은 대중교통 이용자 중심의 서비스제공을 목적으로 교통 수단간 환승 정보를 제공하고 있다. TAGO는 항공, 철도, 버스(시외/시내/고속), 지하철 등 대중교통 뿐 아니라 자가용, 자전거 이용자의 환승을 고려한 정적/동적 운행정보, 소통 정보를 연계하여 통합하고, 네비게이션 서비스, 지역정보 서비스, 돌발 상황, 날씨 정보, 통계 정보를 인터넷 TAGO 홈페이지(www.tago.go,kr)와 환승 지점에서의 현장안내장비(Kiosk, PDP)를 통해 제공하고 있다. 현재 TAGO는 3차 사업이 진행 중이며 전국 단위 장거리 교통수단과 지역내 단거리 교통수단의 교통정보를 연계하여 효율적인 환승정보를 제공하여 대중교통 이용 활성화에 기여하고 있다. 미래의 TAGO 시스템은 유비쿼터스 시대의 신개념 교통정보 제공을 위한 확장성을 고려하여 서비스 범위를 확대하며, 다양한 매체를 통해 전국 어느곳에서든 출발지부터 목적지까지 교통수단의 선택, 경로안내, 환승정보, 지역정보 등을 제공할 계획이다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.1D
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• pp.11-19
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• 2008

Currently, existing car following models among several basic systems of advanced vehicle systems are almost developed related to the physical relation between two vehicles except for the driver's behavior or environmental factors. But the consideration of driver's character and environmental factors on driving are very essential factors for actual application. Hence, we suggested calibrating the degree of driver's discomfort on driving that is the former study to develop a new car following model of advanced vehicle to use in actuality. The degree of driver's discomfortness (Measure-of-Alarmness; MOA)is measured related to the relationship between the following vehicle and the preceding vehicle, the environmental factors and driver's characters in ubiquitous traffic. We made up questions to drivers to obtain the general and the objective measurement of driver's MOA. And the fuzzy logic model for measurement of MOA was constructed based on the results of survey. We verified the suitability of fuzzy logic model through the computation of MOA with several scenarios. And we measured the quantitative degree of driver's discomfortness on car following related to several factors which affect drivers. In accordance with this study, development of car following model applying driver's MOA will promote the actual application of advanced vehicle more effectively than the existing models. Finally, we thought the measurement of driver's MOA will be applied significantly to evaluate safety and comfort of drivers on driving.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.16 no.1
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• pp.57-69
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• 2010

The ubiquitous transportation system environments make it possible to collect each vehicle's position and velocity data and to perform more sophisticated traffic flow management at individual vehicle or platoon level through V2V and V2I communication. It is necessary to develop a new data processing methodology to take advantage of the ubiquitous transportation system environments. This paper proposed to build 3-dimension data profiles to maintain the detailed traffic flow information contained in the individual vehicles' data and at the same time to keep the profiles from the meaningless fluctuations. Also methods to build the platoon profile and the shock wave speed profile are proposed, which have not been possible under ITS(Intelligent Transportation System) environments.