본 논문에서는 클러스터 정의시 사용하게 되는 특성으로 노드간 패스 수에 기반한 K-edge 컴포넌트의 그래픽 정의 방법과 노드를 클러스터화 하는 집합화(Aggregation)방법을 제시하였다. 집단화된 하이퍼텍스트 분리를 통해 이전 결과를 개선할 수 있으며, 집단내의 노드간 관련성을 가시화하여 비교할 수 있다.
본 논문에서는 클러스터 정의시 사용하게 되는 특성으로 노드간 패스 수에 기반한 K-edge 컴포넌트의 그래픽 정의 방법과 노드를 클러스터화 하는 집합화(Aggregation) 방법을 제시하였다. 집합화된 하이퍼텍스트 분리를 통해 이전 결과를 개선할 수 있으며, 집합내의 노드간 관련성을 가시화하여 비교할 수 있다.
현재 DSRC(Dedicated Short Range Communication)를 이용한 자동요금징수시스템(이하 ETCS, Electronic Toll Collection System)이 전국 영업소에 구축 되면서 많은 하이패스 단말기(이하 OBU, On-Board Unit)가 보급되었다. 이러한 ETCS 인프라와 전국호환카드를 활용한 ITS 서비스 분야가 연구개발 및 사업화 추진 중에 있다. ETCS에 전국호환카드 적용방안 연구가 많이 이루어지고 있지만 전국호환카드 적용방안 및 교통편의시설 결제에 대한 표준이 명확하게 이루어지지 않고 있다. 이에 국토교통부에서 고시한 "전국호환카드" 를 기존 DSRC기반 ETCS에 적용방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 적용방안을 시범운영 사이트에서 시험차량 3대를 이용해 다양한 주행시험을 통해 시스템의 성능을 확인 하였다. 주행시험 결과 약 99%의 통신 성공률을 보였고 이를 통해 본 논문에서 제안한 표준 적용방안의 유효성을 확인하였으며, 약 1%의 실패를 통해 교통편의시설 전자결제 서비스 부분의 적용하여 발생할 수 있는 문제점을 분석하였다.
오늘날 발달된 무선 네트워크 통신의 기술로 인해 많은 데이터를 빠르게 전송할 수가 있으며, 또한 더 좋은 단말기의 등장으로 멀티미디어 정보를 보여줄 수 있기 때문에 다양한 무선 인터넷 서비스가 가능하게 되었다. 따라서 SKT나 LGT와 같은 통신업체는 2.5세대 무선 기술과 스마트카드를 이용하여 온라인 쇼핑, 모바일뱅킹 등 많은 서비스를 제공하고 있다. 핸드폰을 대부분 사람들이 소유하고 있기 때문에 교통 시스템에 유용한 지불시스템으로 사용할 수 있는데, 모바일 지불 시스템이 무선 온라인 서비스로 이미 개발되어져 있기 때문이다. 본 논문에서는 모바일 교통 지불 시스템이 소개되고 있다. 운전자는 고속도로를 이용할 때 통행료를 지불해야한다. 최근에 하이패스 시스템이 개발되어 자동차는 요금을 지불하기 위해 정지하지 않고 톨게이트를 지나가면서 자동적으로 지불이 가능하다. 이러한 지불은 장착된 지불 시스템으로 인해 가능하다. 우리는 좀 더 발전된 형태로 스마트카드를 장착한 핸드폰을 지불 기기로 사용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 개인과 금전 정보는 스마트카드에 저장되고 단말기와 OBU와의 통신은 불루투스 방식을 사용한다.
국내에서 해안사구의 생성과정 및 생물지화학적 특성에 대한 연구가 누적되어 왔지만 원격탐사방법을 이용한 분석은 범위를 파악하기 위한 수준으로 시각적 분석을 수행한 것이 대부분이다. 사구지역 범위 추출을 위한 적합한 질감분석방법을 찾아보기 위하여 제주도의 김녕사구지역을 대상으로 영상분석, 야외조사 및 통계분석을 실시하였다. 제주도 사구는 내륙으로 깊숙이 발달하고 있으며 현무암 돌담의 색채와 대비되어 단순 영상분류 분석보다는 질감분석을 적용할 경우 뚜렷한 범위를 도출할 수 있었다. 영상은 전처리 과정 이후에 Erdas Imagine과 ENVI 소프트웨어를 사용하였으며, 분산분석과 히스토그램 분석, 형태적 특성과 질감의 최고값에 대한 비모수 비교분석을 수행하였다. 도시지역은 농촌지역과 사구지역에 비해 질감의 변화가 폐합된 작은 폴리곤 형태를 나타내었으며, 사구지역은 도시지역과 유사한 높은 질감 변화값을 갖는다는 공통점을 갖는 반면에 폐합된 폴리곤의 크기는 농촌지역과 유사한 형태를 보여주는 이중적 특성을 보유하고 있었다. 하이패스필터적용 이후 생성된 사구지역의 폴리곤의 장축과 장축에 대한 단축의 비는 도시지역과 농촌지역에 비해 유의미하게 큰 것으로 나타났으며, 하이패스필터와 동일성 필터를 적용한 사례가 가장 효과적으로 도심지와 사구지역을 구별할 수 있었다.
본 논문에서는 ITS 응용을 위한 Alamouti 기법을 이용한 효과적인 차량 검출 성능을 분석하였다. 차량 검출은 DSRC (Dedicated Short Range Communication) 기반의 하이패스 환경에서 실험하였다. 시스템 성능으로는 비트 에러 확률로 실험 결과 값에 대하여 분석하였으며, 실험환경은 진입차량의 속도를 60km/h로 가정하여 DSRC 기반의 변조방식인 ASK 기법 을 적용하여 실험하였다. 또한 적용된 채널은 Rician 채널을 적용하여 LOS (Line of Sight)환경을 고려하며 실험을 하였다. 또한 사용된 반송파 주파수는 일본 DSRC 시스템 하향링크를 참고하여 5.8GHz를 적용하였다. 실험결과로 안테나가 2개일 경우와 Alamouti 기법을 적용할 때의 검출성능을 각각 나타내었으며, Alamouti 기법을 적용할 때 성능이 보다 개선되었음을 본 실험을 통해 알 수 있었다.
이 논문에서는 최근 무선 인터넷, 모바일 검색, 모바일 TV, e-Book, 모바일 쇼핑 및 교통카드 및 하이패스 등에서 보는 바와 같이 각종 산업 분야에서 급속히 증가하고 있는 전파이용 산업의 미래를 전망하기 위한 수단으로서 '전파의존도'의 개념을 이용한 분석 사례를 제시하였다. IT 기술의 성숙과 발전으로 모바일 비즈니스가 확대되고 있어 이러한 전파이용 및 전파의존은 더욱 심화될 것으로 예상되고 있다. 이렇게 확대되는 전파이용에 따른 산업 각 분야에서 전파의존이 얼마나 증가하고 있는 지 추세를 판단함으로써 전파의 미래 수요 및 산업적 활용의 증가에 대한 분석적 수단을 확보할 수 있을 것이다. 이 논문에서는 미래 전파산업의 성장을 판단하는 수단으로서 산업 내 각 활용 분야에서의 전파의존도를 적용하여 산업의 발전 정도를 분석 전망하고자 하였다. 이를 위해 새로이 '전파의존도'의 개념을 제시하고 대상이 되는 산업 각 분야에서의 전파의존도 이용 추세에 대하여 전문가 조사를 실시하였다. 조사된 결과를 바탕으로 미래 전파이용 산업의 변화 모습을 추정할 수 있는 방법과 활용 방향을 제시하였다.
웹사이트 운영이 비즈니스 모델로서의 성공을 거두기 위한 가장 중요한 요소 중 하나는 웹사용자의 성향을 분석하여 이를 효율적으로 이용하는 것이다. 사용자 분석을 통하여 사용자들에게 웹사이트의 가치를 효율적으로 전달하고 이를 통하여 운영자는 충분한 수익을 거둘 수 있다. 이러한 점에서 웹 사이트를 이용하는 사용자들의 취향과 행동방식을 얻어내려는 웹 방문 패턴 발견으로써의 사용자 클러스터링은 매우 중요하다. 또한 얻어진 사용자의 클러스터링 정보는 웹 개인화나 웹 사이트를 재구성하는데 필수적이다. 본 논문에서는 사용자 웹 방문 데이터를 정제하고 분류하여 그 특성에 따라 사용자들을 몇 개의 그룹으로 클러스터링 하기 위한 알고리즘이 제안된다. 알고리즘은 2단계로 구성되는데 첫 번째 단계는 초기해를 구하는 단계로서, 패스의 사이각을 이용하여 유사도를 측정하고 이 유사도에 따라 K개의 사용자 그룹으로 분류하여 초기해를 구한다. 두번째 단계는 첫 번째 단계에서 구한 초기해를 개선하여 최적해를 찾는 과정으로서 하이퍼플레인을 이용하여 클러스터링하는 개량된 K-평균알고리즘을 제안한다. 또한 실험을 통하여 기존의 방법과 비교하여 제안된 알고리즘의 효율성과 패스 특성이 보다 정확하게 계산된 클러스터링이 구현됨을 확인할 수 있다.
PURPOSES : This investigational survey is to observe a proper spatial aggregation method for path travel time estimation using the hi-pass DSRC system. METHODS : The links which connect the nodes of section detectors location are used for path travel time estimation traditionally. It makes some problem such as increasing accumulation errors and processing times. In this background, the new links composition methods for spatial aggregation are considered by using some types of nodes as IC, JC, RSE combination. Path travel times estimated by new aggregation methods are compared with PBM travel times by MAE, MAPE and statistical hypothesis tests. RESULTS : The results of minimum sample size and missing rate for 5 minutes aggregation interval are satisfied except for JC link path travel time in Seoul TG~Kuemho JC. Thus, it was additionally observed for minimum sample size satisfaction. In 15, 30 minutes and 1 hour aggregation intervals, all conditions are satisfied by the minimum sample size criteria. For accuracy test and statistical hypothesis test, it has been proved that RSE, Conzone, IC, JC links have equivalent errors and statistical characteristics. CONCLUSIONS : There are some errors between the PBM and the LBM methods that come from dropping vehicles by rest areas. Consequently, this survey result means each of links compositions are available for the estimation of path travel time when PBM vehicles are missed.
하이패스 단말기의 확대 보급에 따라 DSRC 교통정보시스템이 지방부 도로를 중심으로 확대 설치되고 있다. 그러나 지방부 도로의 경우 고속도로와 달리 단말기 장착차량이 많지 않아 프로브 표본수가 충분하지 않는 경우가 종종 발생한다. 이 경우 프로브 통행시간은 적은 샘플수로 인해 많은 변동이 발생하고 이는 교통정보 오차를 증가시킨다. 본 연구는 부족한 샘플수로 인해 발생하는 통행시간 단기변동을 완화하여 신뢰성 있는 교통정보를 수집 제공하기 위해 프로브 통행시간 데이터에 이동평균, Loess, Savitzky-Golay 등 평활화 기법을 적용하였다. 그 결과, 낮은 샘플링(5%) 환경에서 통행시간 오차가 원시자료에 비해 45%까지 감소하는 결과를 보였다. 본 연구결과는 국내에서 운영 중인 프로브 기반 교통정보시스템에 적용되어 교통정보 신뢰도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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