• 대한교통학회지
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• 제34권2호
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• pp.158-167
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• 2016

본 연구는 실시간 자료를 기반으로 k-NN을 활용한 단기 교통상황 예측 시 각 단계별 세부절차 및 변수결정, 입력자료 구축 등의 각 단계별 잠재적 예측오차에 대한 원인분석 및 시사점 도출을 목적으로 한다. 다양한 단기 예측모형에 대한 선행연구 검토를 통하여 k-NN 모형의 유용성을 검토하였고 이에 대한 적용가능성을 분석하였다. 본 연구의 k-NN 모형은 이력자료 평활화 및 패턴DB 구축의 입력자료 부분, 실시간 자료와 과거 이력자료와의 유사성 측정 및 k 근접이웃 결정 등의 k-NN 알고리즘 부분, 그리고 예측 시간간격에 따른 출력결과 부분 등으로 구성되며 올림픽대로 김포방향 한강대교 남단~여의상류IC 구간을 대상으로 분석을 실시하였다. 교통자료의 불규칙 잡음으로 인하여 정확한 패턴매칭을 위해서 이력자료의 평활화를 실시하였으며, 이력자료 패턴 DB는 일반 및 이벤트 상황으로 구분하여 활용하였다. 최적의 시계열 자료 및 k 근접이웃 결정을 위해서 시행착오 방법을 적용하였으며, 단기 교통상황 예측 시 예측 시간간격이 증가할수록 예측오차가 증가하는 패턴, 그리고 교통상태가 급변하는 시점에서도 예측오차가 증가함을 알 수 있었다. 본 연구의 k-NN 모형에 대한 각 단계별 예측오차에 대한 원인을 분석하여 개선방향을 제시함으로써 향후 신뢰성 있는 단기 교통상황예측 정보제공 및 시스템에 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.123-129
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• 2009

유비쿼터스 홈은 가정 내의 다양한 가전기기 및 센서들로 구성된 유무선 네트워크를 통해 u-Life, u-Health등의 다양한 유비쿼터스 서비스를 제공하는 미래의 디지털 가정환경으로 부상하고 있다. 유비쿼터스 홈서비스는 센서들로부터 수집된 정보를 통해 사용자의 상황을 자동으로 인지하여 가전기기들을 상황에 맞게 적응하도록 함으로써 사용자 편의성을 극대화 한다. 이러한 상황인지 홈 환경에서 집안을 미리 사용자가 원하는 상태로 조절하기 위해 사용자의 미래 행위를 예측하는 것을 미래 유비쿼터스 홈에 가장 핵심적인 기능 중 하나이다. 본 논문은 유비쿼터스 홈 환경에서 상황인지 서비스를 위한 단계적 예측 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 예측과 실행의 두 단계로 이루어 진다. 첫 번째 예측단계에서 트리구조를 이용하여 사용자가 이동할 다음 위치를 예측하고, 두 번째 실행 단계에서는 테이블 매칭 방법을 이용하여 각각의 위치에 있는 가전기기들을 사용자가 원하는 대로 미리 예측하고 구동시켜 사용자에게 서비스를 제공할 수 있도록 설계하였다. 일반적으로 가전기기들은 한 개씩 독립적으로 동작하기보다 여러 기기가 함께 동작하여 특정 목적에 이용된다는 점에 착안하여, 모드서비스 개념을 도입함으로써 사용자가 동작시키고자 하는 기기들을 한꺼번에 예측할 수 있는 장점을 가진다. 또한 시뮬레이션을 통해 본 논문이 제안한 단계적 예측 알고리즘의 성능을 검증한다.

• 한국측량학회지
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• 제36권4호
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• pp.295-303
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• 2018

스테레오 카메라 시스템은 물리적으로 고정된 기선길이를 가지고 있어 축척이 일정하나 스테레오 영상에서 매번 특징점 매칭을 통해서 상호표정요소를 결정할 경우 축척이 고정 되어 있지 않아 실제 3차원 좌표를 측정하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 수정된 공선조건식을 이용하여 좌우측 카메라의 내부적인 특성 및 카메라간의 관계를 동시에 결정하는 스테레오 카메라 캘리브레이션을 수행하고 이를 단일 카메라 캘리브레이션과 비교하는 것을 목적으로 하였다. 실험을 통해 근거리에 촬영한 영상에서 결정한 3차원 거리를 비교하였을 경우 단일 캘리브레이션의 결과에서는 ${\pm}0.014m$의 평균제곱근오차가 발생한 반면 스테레오 카메라의 경우에는 오차가 거의 발생하지 않았기 때문에 스테레오 카메라 캘리브레이션의 3차원 거리의 정확도가 우수하게 나타났다. 에피폴라 영상의 종시차에 대한 비교에서는 스테레오 카메라를 이용한 경우가 단일 카메라의 경우 보다 평균제곱근오차가 최대 0.3 픽셀 정도의 차이를 보였으나 그 영향은 크지 않은 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.141-148
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• 2004

영상 매칭 방법을 이용하여 항공 사진 및 위성 영상으로부터 획득한 지상 위치 및 고도 정보인 수치표고모델(DEM)은 여러 환경의 영향으로 인하여 오차를 포함하고 있다. 본 연구에서는, 전문가가 이러한 오차를 수정 편집할 수 있도록 하기 위하여 기준 수치표고모델과 대상 수치 표고모델간의 유사도 값을 사용하여 수치표고모델을 평가하는 방법을 제시하고자 한다. 수치표고모델의 전 지역에 대해 수평 및 수직 오차를 구하기 위해서는 기준 수치표고모델의 격자와 대상 수치표고 모델 격자간의 유사도 값을 사용하여 각 기준 격자에 대한 정합 대상 격자를 구한다. 각 기준 격자에 대한 정합 대상 격자가 구해지면, 수평 및 수직 오차를 계산하여 전문가가 수정 편집할 영역을 판단할 수 있도록 한다. 즉, 유사도 값이 낮고, 고도의 차가 높은 경우. 그 격자는 후보 변화 또는 오류 격자로 판단된다. 이러한 후보 격자들이 영역을 이룰 경우. 수정 편집 대상인 변화 또는 오류 지역으로 판단한다. 이러한 방법을 사용함으로써, 모든 점에 대한 평가가 가능할 뿐 아니라, 수직 오차 외에도 수평 오차를 구할 수 있으므로, 보다 효과적으로 변화 또는 오류 지역을 찾을 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제28권2호
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• pp.151-159
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• 2010

본 논문은 기존 모형들보다 더 정확한 고속도로 사고 예측 모형을 개발하기 위해 수행한 연구 결과를 제시하고 있다. 기존 모형들은 도로 기하구조와 사고 건수 간 연관성을 밝히기 위해 해당 사고 지점 주변의도로 특성만을 고려하는 반면, 본 연구에서는 해당 사고지점 전방에 위치한 도로구간을 합쳐서 고려하는 점이 다르다. 차량교통사고는 주행중인 상황에서 발생하고, 특히 고속도로의 경우 한 지점의 차량 속도는 전방 도로 상황에 따라 민감하게 변하기 때문에 본 연구에서 적용한 기법은 상당히 현실적이라 할 수 있다. 모형을 구축하기 위해 서해안고속도로 4차로 구간 269.3km를 선정하여 기하구조 데이터를 구축하였고, 해당 구간에서 2003~2008년 6년 동안 발생한 1,664건의 교통사고를 매칭시켰다. 본 데이터의 사고발생특성은 포아송분포보다 음이항분포를 따르는 것으로 분석되었으며, 본 연구에서 개발한 모형에 따르면 교통사고 발생은 곡선길이와 곡선반경에 반비례 관계인 것으로 나타났다. 한편 교통사고 발생은 직선부의 직선길이에 비례하는 것으로 나타났다. 이 결과는 기존 연구 결과와는 다른 결과로서, 본 연구에서 가정했던대로 교통사고 발생은 해당 사고지점 전방에 위치한 도로구간상황에 의존한다는 것을 알 수 있다. 그 외에도 본 연구에서는 내리막 직선길이, 과속카메라 설치여부, 분류부와 합류부의 교통사고 발생에 미치는 영향에 대해서도 중요한 결과를 도출했다. 본 연구 결과는 고속도로 도로 설계와 안전 진단 사업에 도움이 될 것으로 기대하며, 향후 본 연구 기법을 일반 국도나 도시내 주요 도로들에 대해서도 적용해 보는 것이 바람직할 것이다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.143-151
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• 2010

지문분류는 1:N 지문인식 시스템의 효율성을 높이는 단계로 지문의 매칭 시간 단축과 인식의 정확성을 높여주는 역할을 한다. 지문 각 클래스의 융선 패턴은 한 개 이상의 클래스와 중복되는 성질을 가지기 때문에 지문분류 작업은 어렵다. 또한 잡음을 많이 포함하거나 예외적인 입력 상태인 경우에도 분류 작업은 어려워진다. 본 논문에서는 다양한 품질의 지문을 효과적으로 분류하기 위해 지문의 방향특징을 이용해 확률 모델을 설계하고, 이를 최적화 하여 지문분류를 수행하는 방법을 제안하였다. 지문 융선을 픽셀단위로 탐색하여 방향 값을 산출하고, 산출된 방향 값을 일정 픽셀 단위로 병합하여 지문의 방향특징을 추출한다. 추출된 방향 특징을 이용해 확률론적 정보추출 및 인식 방식인 마코프 모델을 이용하여 지문의 클래스별 마코프 모델을 생성한다. 생성된 클래스별 마코프 모델의 상태전이 행렬을 분석하여 클래스별 분류 모델의 가중치 항목을 결정하고 유전자 알고리즘을 이용하여 지문분류 성능을 향상시킬 수 있는 최적의 수치를 찾아낸다. 유전알고리즘에 의해 최적화된 분류모델에 다양한 품질의 지문 데이터베이스를 적용하여 실험해 본 결과 최적화 되기 전의 분류 모델에 비해 우수한 분류성능을 보였다. 또한 실험에 사용한 다양한 품질의 데이터베이스를 분석해본 결과 제안한 방법은 특이점 유, 무 및 상태에 독립적으로 예외적인 입력상황의 지문에 대해 효율적으로 지분분류를 수행했다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.577-587
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• 2023

크라우드소싱(crowdsourcing) 공간 데이터 활용 연구가 활발히 진행되고 있으나 데이터 품질의 불확실성으로 인한 문제점이 제기되고 있다. 특히 드론 영상 데이터셋에 품질이 낮은 데이터가 포함될 경우, 출력되는 공간 정보의 품질이 저하될 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 크라우드소싱된 영상의 기하학적 품질을 자동으로 검증하는 방법론을 제안하였다. 주요 품질 요소로는 영상의 공간해상도, 해상도 변화량, 매칭점 재투영 오차, 번들 조정 결과 등을 입력변수로 활용하였다. 공간 정보 생성에 적합한 영상을 분류하기 위해 학습 및 검증 데이터를 구축하고, radial basis function (RBF) 기반의 support vector machine (SVM) 모델로 학습을 진행하였다. 학습된 SVM 모델의 분류 정확도는 99.1%를 기록하였다. 품질 검증 모델 효과를 확인하기 위해 학습 및 검증에 사용하지 않은 드론 영상에 대하여 해당 모델을 적용하기 전후의 영상 데이터셋으로 각각 정사영상을 생성하고 비교하였다. 그 결과 모델 적용을 통하여 정사영상에 포함될 수 있는 다양한 왜곡을 줄이고 객체 식별력을 증대시키는 것을 확인하였다. 제안된 품질 검증 방법론은 다양한 품질의 크라우드소싱 데이터를 입력으로 받아 양질의 정보만을 자동 선별하게 함으로써 공간정보 생성에서의 활용 가능성을 증대시킬 것으로 기대한다.

• 벤처창업연구
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• 제18권1호
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• pp.225-236
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• 2023

2015년~2021년 혁신인증을 획득한 혁신형 중소기업과 일반 중소기업에 대해 생존기간의 관점에서 비교·분석하여 정책적 시사점을 도출하였다. 업력, 규모(고용인원, 자본 및 부채, 매출액 및 영업이익), 한국표준산업분류 중분류를 이용하여 혁신형 중소기업과 유사한 일반 중소기업을 선별하였으며, 생존기간은 휴·폐업 및 부도에 준하는 연체를 사건으로 정의하여 산출하였다. 생존분석 결과 혁신형 중소기업은 일반 중소기업 대비 휴·폐업 및 연체 발생 위험이 9.8% 감소하는 것으로 나타나, 혁신형 중소기업의 생존기간이 유의하게 길다는 결론을 도출하였다. 그 외 중소기업의 업력과 규모(고용인원, 자본)는 생존기간에 정(+)의 영향을, 부채는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 혁신역량과 미래성장성 중심의 혁신인증 제도는 생존기간의 관점에서 유의한 지표이며, 혁신인증 제도의 혜택 및 지원정책이 중소기업의 실질적 성장과 생존을 위해서는 업력 및 업종을 반영하여 보다 체계적이고 정교화 될 필요가 있다는 결론을 도출하였다.

• 벤처창업연구
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• 제17권4호
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• pp.101-114
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• 2022

최근 창업생태계 연구는 다양하게 진행되고 있다. 창업생태계는 창업가, 정부, 인프라 등 다양한 요소로 구성되어 있고 이러한 요소는 상호작용하면서 경제발전에 이바지한다. 본 연구의 목적은 IPA(importance-performance analysis) 방법을 활용하여 창업자를 대상으로 중요도 및 성취도 차이를 분석하였다. 이를 바탕으로 창업생태계 구성요소의 중요도와 현재 수준을 파악하여 정책적 시사점을 제시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 창업자들의 중요도 순위는 ①창업지원 프로그램(4.43) ②창업자금조달(4.39) ③시장진입용이성(4.30)순으로 나타났다. 성취도 순위는 ①창업지원프로그램(3.81) ②회사설립의 용이성(3.76) ③창업지원기관지원(3.66), 창업자금 조달(3.66) 순으로 높게 나타났다. 창업생태계의 모든 요소는 중요도가 성취도보다 높게 나타났다. 이는 한국의 창업생태계 구성요소는 중요하게 인식되고 있으나 창업자들에게 성취도 측면에서 크게 작용하지 못하는 것을 의미한다. 또한, 중요도-성취도 매트릭스에서 가장 개선순위가 높은 요인은 「창업 실패 시 안전망」, 「실패수용문화」, 「시장진입 용이성」, 「창업 후 생존 용이성」, 「출구용이성」 순으로 나타났다. 본 연구에서는 창업생태계의 발전을 위하여 사회안전망 구축, 창업 실패 문화 인식개선, 성공창업자 매칭, 성장단계별 스케일업 지원 강화, 신사업분야 규제 완화, 투자회수 전략 다양화 등의 개선방안을 제시하였다.

• 벤처창업연구
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• 제18권6호
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• pp.147-157
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• 2023

최근 벤처기업 육성을 위한 제2벤처 붐 확산 등에 힘입어 전문투자자 뿐만 아니라 일반 개인까지 스타트업 시장에 대한 관심이 증가하고 있다. 이와 같은 투자자 다변화에 따라 최근 엔젤투자자를 대상으로 다양한 연구가 진행되고 있으나 그들의 투자기업 선정 시 어떠한 요인을 고려하는지에 대해서는 주로 설문조사를 기반으로 연구가 이루어진 상황이다. 따라서 엔젤투자자가 실제로 투자한 기업내역을 토대로 그들이 어떠한 기업특성을 고려하는지에 대해 보다 엄정하게 고찰할 필요가 있다. 본 연구는 첫쨰, 엔젤투자자의 투자결정에 있어 어떠한 재무적 특성이 영향을 미치는지를 분석하였다. 둘째, 스타트업의 업력을 기준으로 창업 초기 또는 창업 중기단계 이후의 기업을 구분한 후 세부적인 분석을 수행하였다. 본 연구의 주요 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 엔젤투자자의 투자기업 선정에 있어 수익성이나 안정성보다는 순이익증가율이나 자산증가율과 같은 성장성 측면이 중요한 요인으로 작용하였다. 또한, 무형자산과 R&D 비중이 높을수록 투자기업을 선택할 가능성이 높은 것으로 확인된다. 둘째, 엔젤투자자의 투자기업 선정을 위한 재무적 요인에 있어 업력이 3년을 초과하여 본격적으로 창업 중기단계에 진입한 기업에서는 성장성 뿐만 아니라 활동성 측면도 투자결정에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 종합하면, 엔젤투자자의 투자의사 결정은 기 실현된 수익성 보다는 스타트업의 성장세나 향후 성장 가능성에 중점을 두고 행해지는 것으로 판단된다. 또한, 창업 중기 이후의 기업은 성장성과 함께 실질적인 성과창출 가능성도 중요한 투자결정 요인인 것으로 추론해 볼 수 있다. 본 연구는 엔젤투자자가 실제로 투자한 내역을 기초로 다양한 스타트업의 재무적 특성을 고려하여 그들의 투자결정에 어떠한 측면이 중요하게 작용하는지를 실증적으로 규명하였다는 점에서 연구의 의의가 있다.