지금까지의 링크통행시간에 대한 연구는 개별 차량의 평균을 통한 평균링크통행시간 산정 및 추정의 제한적인 연구가 대부분이었다. 그러나, 링크통행시간은 교통조건, 신호운영조건, 도로조건 등 다양한 영향인자로 인해 통행시간 분포가 구분되는 특성을 나타낸다. 따라서, 링크통행시간 특성을 좀 더 미시적으로 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 GPS를 이용한 실시간 교통자료 수집의 방법에 대해 살펴보았으며, GPS를 이용한 RTK 측량을 이용한 실시간 자료수집을 통하여 링크통행시간에 대한 연구를 수행하였다. 또한, 신호운영에 의한 영향으로 인한 링크통행시간 분포특성을 분석하기 위해 링크통행시간에 대한 현장조사를 추가적으로 실시하였다. 현장조사 결과분석을 통해 통행시간 분포특성 및 원인을 분석하고 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 통해 보다 다양한 조건을 부여하여 링크통행시간분포비율에 영향을 주는 변수들에 대한 검토하고 통행시간 분포비율을 추정할 수 있는 모형을 구축하였다. GPS 실험차량을 이용한 주행실험결과를 분석한 결과 순행시간으로만 이루어지는 링크통행시간과 적색시간 동안 대기하였다가 링크구간을 통과하여 순행시간에 신호 대기시간을 더한 링크통행시간으로 통행시간이 구분되는 현상을 확인할 수 있었으며 따라서, 링크통행시간에 대한 분석은 통행시간을 하나의 평균통행시간으로 인식하는 것보다 두 개의 구분된 통행시간을 동시에 고려하는 것이 바람직할 것으로 판단되었다. 링크통행시간 분포특성에 대한 연구결과 또한, 통행시간이 양분되어 분포하는 것으로 분석되었다. 따라서, 링크통행시간의 경우 평균통행시간에 의한 결과보다 신호지체가 발생하지 않는 통행시간과 신호지체가 발생하는 통행시간으로 구분하는 것이 교통상황을 인식하는 것이 바람직할 것으로 나타났다.
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.
본 연구의 목적은 시간연장보육 이용 만족도에 영향을 미치는 요인을 알아보는 데 있다. 구체적으로, 시간연장보육 이용시간을 알아보고, 아동 연령 및 이용 어린이집유형, 거주지역, 모 취업 및 맞벌이 형태에 따른 이용시간과 서비스 만족도 차이를 살펴보았으며, 이용시간 및 프로그램, 안전한 보호, 영양식 제공과 건강 등에 대한 만족도가 시간연장보육의 전반적 만족도에 미치는 영향력을 규명해 보고자 하였다. 연구대상은 시간연장보육 이용자녀를 둔 부모 1,000명이다. 자료분석을 위해 기초 통계와 F검증, Duncan 사후검증, 중다회귀분석을 실시하였다. 연구결과, 시간연장보육 이용시간은 이용 어린이집 유형 및 거주지역, 모 취업 및 맞벌이 형태에 따라 차이가 유의미하였다. 또한 시간연장보육 서비스 중 안전한 보호는 이용 아동의 연령, 영양식 제공과 건강은 이용 어린이집, 전반적인 이용 만족도는 어린이집 유형에 따라 차이가 있었다. 마지막으로 시간연장보육 이용 만족도에 가장 영향력을 미치는 요인은 영양식 제공과 건강이며, 프로그램, 안전한 보호 순이었다.
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.
본 연구에서는 도시 가로망에서의 구간 통행시간을 예측하기 위하여 time-frequency 분석의 일종인 웨이브렛변환과 RBF신경망 모형을 이용한 예측모형을 개발하였다. 웨이브렛 변환을 이용한 시계열 자료 분석을 통해서 통행시간에 내재되어 있는 다양한 패턴의 특징을 추출함으로써 오전/오후의 첨두현상, 신호교차로의 현시주기 등 주기적으로 발생되는 요인들에 의해서 통행시간 시계열 자료의 패턴에 나타나는 규칙성을 분석해 내었다. 분석된 패턴정보에 대한 규명은 카오스 이론을 근간으로한 시간지연좌표를 이용하여 시계열 자료의 규칙성을 시각적으로 판별하여 예측모형 구축에 활용하도록 하였다. 또, RBF신경망을 이용하여 예측범위의 공간적/시간적 확대에 따른 모형 구축에 소요되는 시간을 최소화하도록 하였으며, 시내버스 노선의 정류장간 운행시간 예측을 통해서 기존 연구에서 제기되었던 현실세계의 단순화, 다단계 예측시 정확성 등의 문제를 해결하였다. 예측실험결과 웨이브렛 변환을 데이터의 전처리 과정에 삽입하여 링크 통행시간의 패턴정보 예측에 활용할 경우, 기존의 예측모형에 비해서 훨씬 정확한 예측이 가능한 것으로 나타났으며, RBF 신경망은 짧은 학습시간에도 불구하고 역전파 신경망보다 우수한 예측력을 갖고 있는 것으로 밝혀졌다.
파노라마 영상은 최근 몇 년 사이 스마트 폰을 사용하는 일반 사용자에게 손쉽게 제작할 수 있게 되었다. 하지만 파노라마 동영상은 기술상의 어려움이 있다. 파노라마 동영상을 제작하기 위해서는 두 대 이상의 스마트 폰으로 동시에 촬영을 하여야 하는데, 하드웨어의 차이로 인해 시간축을 동기화하는데 어려움이 발생한다. 이러한 어려움을 극복하기 위해 영상 정보를 이용한 시간축 동기화도 시도되었다. 하지만 영상 정보를 이용한 시간축 동기화에도 어려움이 있다. 영상 정보를 이용하기 때문에 계산복잡도가 높고 영상 내 움직임으로 인해 시간축 동기화 정확도도 떨어진다. 본 논문에서는 영상 정보를 이용하는 대신 소리 파형을 이용한 시간축동기화 기법을 제안한다. 소리 파형 이미지를 이용하여 시간축을 동기화하기 때문에 정확도가 향상되고 시간축 동기화 프로세싱 시간이 단축되는 것을 확인할 수 있다.
현재 기상청에서 제공하는 강수자료는 정시자료로서 수문학적 의미의 임의지속시간 강수자료라 볼 수 없다. 따라서 이러한 정시자료를 임의지속시간 강수자료로 변환하여 사용하여야 한다. 이러한 환산계수는 국외에서는 Weiss(1964), Dwyer와 Reed(1995) 등에 의하여 제시되어졌고, 국내에서는 김규호 등(1988)등이 환산계수를 제시한 바 있다. 그렇지만 기존 연구의 자료들은 목측에 의한 자료로서 많은 불확실성을 가지고 있다. 최근 관측기기의 발달에 의하여 기상청에서는 1분 단위의 관측 자료를 구축하였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 1분 단위 강수자료를 이용하여 수문학적 의미의 임의지속시간 강수자료를 적출하여 보다 정확하게 강수자료의 환산계수(Adjustment factor)를 구축하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 서울지방 7개 자동기상관측소(AWS:Automatic Weather Station)에서 관측된 6개년(2000년${\sim}$2005년) 1분 강수자료를 이용하여 고정시간 연 최대강수량과 임의시간 연 최대강수량간의 관계를 연구하였다. 1분 강수자료를 이용하여 고정시간과 임의지속시간에 대한 연 최대치 강수 계열을 구축.도시한 후 선형회귀분석에 의해 선정된 계수를 환산계수로 제시하였다. 고정시간 1시간부터 24시간까지의 최대강수량과 임의시간 간격 최대강수량의 비율을 분석한 결과 환산계수는 지속시간이 증가함에 따라 비선형적으로 감소하는 것으로 나타났다. 이러한 관계를 이용하면 정시 강수자료를 보다 정확하게 임의지속시간 강수자료로 환산할 수 있을 것으로 판단된다.
얼굴 인식의 전처리 단계로써 얼굴의 특징 영역인 눈, 코, 입을 추출하는 방법들이 최근 다양하게 연구되고 있다. 얼굴 영상의 특징 영역을 추출 하는 방법에는 일반적으로 특징 점을 이용한 방법과 에지 정보를 이용한 방법이 있다. 특징 점을 이용한 방법은 높은 정확도를 보이는 반면 느린 수행시간을 보이는 문제점이 있으며, 에지 정보를 이용한 방법은 빠른 수행시간을 보이지만 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정확도와 수행시간을 동시에 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 빠른 수행 시간을 위해 에지 정보와 에지의 방향성 정보를 이용하여 대략적으로 영역을 추출하여, 잡음에 의해 발생된 에지나 빛에 의해 추출되지 못한 에지에서 생긴 눈 추출의 오류는 추출된 영역의 가로, 세로 비율과 각 영역의 공간 정보를 이용하여 해결한다. 실험 결과에서 85%의 정확도와 평균 0.3초의 수행시간을 보였으며, 에지 정보를 이용한 방법의 문제점인 정확도와 특징 점을 이용한 방법의 문제점인 수행시간을 동시에 향상시킨 결과를 보였다.
사용자 고유번호와 패스워드 기반의 사용자 인증 메커니즘을 수행하는 네트워크 시스템 환경에서는 스니퍼 프로그램 등을 이용하여 불법 도청함으로써 쉽게 사용자 패스워드를 알아낼 수 있다. 이러한 불법적인 도청에 의한 패스워드 노출 문제를 해결하는 방법으로 일회용 패스워드, challenge-response 인증 방식이 유용하게 사용되며, 클라이언트/서버 환경에서는 별도 동기가 필요 없는 시간을 이용한 일회용 패스워드 방식이 특히 유용하게 사용될 수 있다. 그러나 시간을 이용한 일회용 패스워드 방식에서는 시간편차에 의한 인증 실패가 발생할 수 있다. 이 논문에서는 시간편차에 의한 인증이 실패할 가능이 있는 기간을 표시하는 1-비트 정보를 이용하여, 시간편차에 의한 실패가 발생하지 않는 효율적인 일회용 패스워드 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 시간을 이용한 일회용 패스워드 시스템에 프로토콜의 변경 없이 쉽게 구현이 가능하다.
습열처리 방식으로 물리적 변성시킨 쌀을 이용하여 식혜 당화 특성을 살펴보았다. 쌀을 습열처리 하였을 때 쌀 전분의 팽윤이 억제되었고 호화온도는 상승하였으며 호와 엔탈피는 감소하는 등쌀 전분의 특성이 변하였고 이렇게 처리한 쌀을 이용하여 식혜를 제조하였을 때 식혜 당화 속도는 크게 향상되었다. 즉 121$^{\circ}C$, 15 psi에서 시간별로 autoclaving하여 습열처리를 한 쌀을 가지고 식혜를 제조한 결과 당화시간이 경과함에 따라 일반 쌀을 이용하여 당화하였을 때에 비해 당화시간이 Brix 및 환원당을 기준하였을 때 약 1/2로 단축되었다. 일반 쌀의 경우 당화시간이 2시간이 경과되었을 때 Brix가 8.2인데 비하여 121$^{\circ}C$에서 1시간 autoclaving한 쌀을 이용하여 당화하였을 경우 당화시간이 1시간만에 Brix가 8.7로 높아짐을 보여주었고 당화 중에 생성된 환원당 역시 Brix 측정결과와 비슷한 경향을 보여 주었다. 한편 HPLC로 분석한 당화액의 당 조성은 습열처리한 쌀로 당화한 것과 일반쌀을 이용하여 제조한 당화액간에 큰 차이가 없었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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