• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권1호
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• pp.19-28
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• 2015

본 논문에서는 과거 교통정체 패턴을 이용하여 현재의 교통정체가 풀리는 정체인지 아니면 악화되는 정체인지를 판별하는 알고리즘을 제안한다. 과거 교통정체 패턴은 다중 포인터를 이용하여 정체구간들을 연결한 인접 리스트에 교통정체의 시간적 길이와 공간적 길이로 저장된다. 교통정체가 시작된 구간에 해당하는 헤드노드를 탐색하고 현재패턴과 가장 유사한 과거 교통정체 패턴을 이용하여 장래의 교통정체 변화정보를 제공한다. 실험을 통해 검증한 결과, 도로 구간 하나에 대한 정체 변화를 판별하였을 때 실제 값과 비교해서 평균적으로 15분 오차를 보였으며, 연속된 다수의 도로 구간들을 결합하여 비교적 긴 구간의 정체 변화를 판별하였을 경우 평균적으로 10분 이내의 오차를 보이며 실제 값과 유사한 것을 보였다.

• 대한교통학회지
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• 제32권5호
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• pp.522-530
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• 2014

교통관리센터에 축적되어 있는 속도 이력데이터에는 반복 비반복 정체 시공간 전개에 대한 상세한 정보가 모두 들어있으나, 도해법에 의해 다루어져 왔기 때문에 많은 양의 이력데이터를 처리하여 교통상황예측이나 정보제공에 활용할 수 없는 한계가 존재하였다. 본 논문에서는, 기존의 Classification과 Density-Based Clustering 알고리즘을 속도 시공간 데이터 특성에 맞게 조합하고 변형하여 정체 시공간 영역을 자동 인식하는 알고리즘과, 정체파급길이, 파급속도, 해소속도 등 정체 시공간 전개 패턴의 특성치를 산정하는 알고리즘을 개발하였다, 본 알고리즘은, 교통관리센터에 축적되어 있는 방대한 양의 이력데이터를 자동으로 분석하여 자세한 정체 관련 정보를 추출할 수 있고, 산정된 특성치를 가지고 각 센터의 필요에 따라 다양한 정보를 2차 생성하고 활용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구결과는 향후 반복 비반복 정체에 대한 예측과 대응이 획기적으로 개선되는데 초석이 될 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제24권3호
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• pp.29-37
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• 2006

도시고속도로의 반복정체는 발생시점과 지점이 거의 일정하므로 정체발생 예상 및 사전대응을 통한 효과적인 관리가 가능하다. 기존의 교통관리시스템에서는 패턴데이터를 이용하여 반복정체를 관리하고자하였으나 다변하는 도시 부교통에서는 적용하기 어려운 경우가 많았다. 본 논문에서는 반복정체 발생확률을 통계적 분포를 적용한 통행속도별 발생확률을 이용하여 구하고자 하였다. 반복정체 발생확률 추정을 통해 반복정체 발생시점 및 지속시간을 파악하고, 효과적인 사전대응 수립과 교통운영이 가능할 것으로 기대된다

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.341-344
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• 2006

유고란 도로상에서 교통량의 주기적인 집중에 의한 혼잡과는 구별되는 개념으로 교통사고, 도로보수 그리고 자연재해와 같은 비 반복적인 정체의 상황을 일컫는다. 이러한 유고는 막대한 통행시간이 추가로 발생하고 연료소모, 환경피해 등의 문제가 발생하므로 이러한 교통손실을 최소화하기 위하여 자동유고감지 알고리즘의 개발이 필수적이다. 이를 위하여 현재 다양한 검지기에서 수집된 교통 데이터를 바탕으로 유고를 감지하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 각종 유고 상황을 인지하여 제2의 사고를 예방할 수 있는 효율적인 유고감지 알고리즘을 개발하기 위하여 퍼지논리와 패턴을 함께 사용하였다. 먼저 퍼지논리와 패턴에 사용되는 데이터는 루프 검지기에서 5분 마다 수집된 교통정보(교통량, 점유율, 속도)를 이용하였다. 교통정보를 이용하여 구축된 요일 및 시간대별 패턴과 함께 퍼지논리를 이용하여 도출된 유고 소속도를 가지고 유고를 감지하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.71-75
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• 2003

오류 역전파 학습 알고리즘을 이용하여 영상 인식에 적용 할 경우에는 은닉층의 노드 수를 경험적으로 설정하므로, 학습시간과 지역최소화 및 정체현상이 발생한다. 그리고 ARTI 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 측정 방법인 유사성 검증 방법과 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 좌우된다. 경계 변수의 값이 크면 입력 패턴과 저장 패턴사이에 약간의 차이만 있어도 새로운 카테고리(Category)로 분류하고, 반대로 경계 변수의 값이 적으면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 패턴들을 대략적으로 분류한다. 따라서 ART1 알고리즘을 영상 인식에 적용하기 위해서는 경계 변수를 경험적으로 설정하므로 인식률에 부정적인 영향을 갖는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 개선된 ART1 알고리즘과 지도 학습 방법을 결합하여 신경망의 은닉층 노드를 동적으로 변화시키는 자가 생성지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 신경망에서 입력층과 은닉층의 학습 구조에는 ART1 알고리즘을 개선하여 적용하고, 은닉층과 출력층의 학습 구조에는 은닉층에서 승자로 선택된 노드와 출력층 노드와 연결된 가중치만을 조정하고 Delta-Bar-Delta 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 학습 성능을 분석하기 위하여 학생증 영상에서 추출한 학번 패턴 분류에 적용한 결과, 기존의 신경망 학습 알고리즘보다 학습 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 국제지역연구
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• 제14권1호
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• pp.309-330
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• 2010

이 논문은 동아시아정체성에 영향을 미치는 연령 및 세대코호트(cohort)효과에 대해 분석한다. 또한 이 논문은 동아시아 지역정체성이 한국인이라는 국가정체성(national identity)의 정도와 어떠한 방식으로 연관되는가를 분석한다. 2008년 시카고국제문제협의회-동아시아연구원에서 실시한 한국인 여론조사 데이터에 대한 분석은 다음과 같은 흥미로운 경험적 발견을 제시한다. 연령이 높을수록 동아시아정체성의 정도가 더 강하게 나타나며, 국가정체성이 강할수록 강한 동아시아정체성을 지니는 경향이 있다. 이러한 경험적 발견은 서구를 대상으로 한 기존연구들의 발견과는 다른 패턴을 보이는 것이다. 첫째, 한국의 경우 젊은 층이 아니라 경제적 자원이 어느 정도 있는 연령층이 더 초국가정체성을 지닌다. 둘째, 일반적인 동북아공동체에 관한 연구의 논의와 다르게, 이 연구는 강한 국가정체성이 동아시아 지역정체성과 상보적(complementary)이라는 점을 제시한다. 이 연구는 동아시아지역통합의 이론적, 정책적 모색과 동아시아 지역 내 강한 민족주의의 관계에 대한 새로운 미시적 기초를 밝혀준다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제5회(2016년)
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• pp.135-139
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• 2016

본 연구에서는 동역학적 격자기반 대정준 Monte Carlo (Kinetic Lattice Grand Canonical Monte Carlo, KLGCMC) 모의실험 방법을 이용하여 모델 이온채널 내에서 KCl과 HCl의 이온 전류를 시간의 함수로 구하였다. KLGCMC 모의실험 계산 결과로부터 이온채널의 양이온 선택성이 더 큰 것을 확인 할 수 있었다. 또한 모의실험 결과를 통해 각 이온의 확산계수가 전류에 미치는 영향을 확인 할 수 있었다. $H^+$ 이온은 농도가 매우 작음에도 확산계수가 커 전체 전류에 큰 영향을 미쳤다. 반면에 확산계수가 작은 $K^+$ 이온은 이온채널 안에서 쉽게 흐르지 못하고 정체 되며, $H^+$ 이온의 전류흐름을 방해하는 것을 확인 할 수 있었고, 이로 인해 이온전류의 패턴이 시간에 따라 변화함을 알 수 있었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.469-473
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• 2003

다층 구조 신경망에서 널리 사용되는 오류 역전파 알고리즘은 초기 가중치와 불충분한 은닉층의 노드수로 인하여 지역 최소화에 빠질 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ARTI에서 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위하여 ARTI과 Max-Min 신경망을 결합한 퍼지 다층 퍼셉트론을 제안한다. 제안된 자가 생성을 이용한 퍼지 다층 퍼셉트론은 입력층에서 은닉층으로 노드를 생성시키는 방식은 ARTI을 적용하였고, 가중치 조정은 특정 패턴에 대한 저장 패턴을 수정하도록 하는 winner-take-all 방식을 적용하였다. 제안된 학습 방법의 성능을 평가하기 위하여 학생증 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 오류 역전파 알고즘보다 연결 가중치들이 지역 최소화에 위치할 가능성이 줄었고 학습 속도 및 정체 현상이 개선되었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제16권2호
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• pp.16-29
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• 2013

본 연구는 경상남도 창원시를 대상으로 MetPhoMod 모델링의 야간시간대 바람패턴결과를 이용하여 공기순환성 평가를 실시하였다. 공기순환성 평가는 바람의 지속성과 교란성의 평가지수를 이용하여 분석하였으며, 바람의 지속성은 바람패턴의 풍속, 바람의 교란성은 풍향의 다양성 결과를 활용하였다. 분석결과 도시지역 중 공기순환성이 취약한 지역은 봉림동, 용지동, 반송동 등으로 나타났으며, 특히 용지동과 상남동, 사파동의 고층아파트 및 상업지역, 단독주거지역에서 바람정체현상이 발생하는 것으로 확인되었다. 따라서 이러한 공기순환성이 취약하여 바람정체현상이 발생하는 지역에 대해 공간개선을 함으로써 바람의 유동이 원활할 수 있도록 조성되어야 할 것이며, 도시외곽에서 생성되는 바람이 지속적으로 유입될 수 있도록 개발계획차원에서 바람길 조성방안이 마련되어야 할 것으로 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제33권4호
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• pp.287-296
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• 2015

최근 내비게이션에서는 실시간 교통정보와 과거의 교통정보를 가공하여 미래의 교통정보를 예측하는 패턴 교통정보를 같이 활용하여 빠른 길을 안내해주고 있다. 그러나 현재 사용되는 패턴 교통정보는 과거의 정보를 가공하여 교통정보를 예측하기 때문에 특별한 상황(유고, 날씨 등)에서는 예측이 정확하지 않는 문제점을 가지고 있다. 그래서 본 연구에서는 빠른 길을 찾기 위해 실시간으로 운전자들이 요청하는 경로탐색 데이터를 분석하여 가까운 미래 운전자들이 위치할 도로의 교통 혼잡도를 미리 파악하여 패턴 교통정보 보다 정확한 예측 교통정보를 제시하였다. 연구결과 첫째, 연구지역의 정체경로인 양재에서 마포간 차량속도 비교에서는 기존 상습정체 도로의 속도가중치 정확도가 3km/h에서 18km/h의 오차율이 발생하였지만, 본 연구의 Real 예측 교통 정보를 적용한 결과는 1km/h에서 5km/h의 오차율이 발생하였다. 둘째, 경로 품질에서 기존의 경로보다 최대 약 9분, 평균 약 3분 일찍 목적지에 도착하여 예측 교통정보 결과의 신뢰성을 입증할 수 있었다. 셋째, 기존의 경로탐색 결과 보다 혼잡도를 미리 예측하여 혼잡이 발생할 도로에 대해 회피되는 경로탐색 결과를 도출할 수 있었다. 따라서 본 연구결과의 경로탐색 비교를 통해 교통량에 대한 예측정보를 획득할 수 있었으며 이를 활용하여 실시간 빠른 길 탐색이 가능하고, 향후 교통 흐름을 분산 시키는데도 도움이 될 것으로 판단된다.