• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.321-327
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• 2023

인공 지능이 발전함에 따라 예측 시스템은 우리의 삶에 필수적인 기술 중 하나로 자리를 잡았다. 이러한 기술의 성장에도 불구하고, 21세기 사거리 교통 체증은 계속해서 문제 되어 왔다. 본 논문에서는 Conv-LSTM(: Convolutional-Long Short-Term Memory) 알고리즘을 이용한 사거리 교통 체증 예측 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 교통 체증이 발생하는 사거리에 시간대별 교통 정보를 학습한 데이터를 모델링 한다. 시간의 흐름에 따라 기록된 교통량 데이터로 교통 체증을 예측하며. 예측된 결과를 기반으로 사거리 교통 신호를 제어하고, 일정한 교통량으로 유지한다. VDS(: Vehicle Detection System)센서를 활용하여 도로 혼잡도 데이터를 정의하고, 교통을 원활하게 하기 위하여 각각의 교차로를 Conv-LSTM 알고리즘기반 네트워크 시스템으로 구성하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.275-277
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• 2018

선박 및 해상교통관제에 있어서 교통 혼잡구역에 대한 선박교통밀도 예측은 선박충돌사고 예방에 중요하다. 선박 교통밀도 예측정보는 사전에 진입하는 선박들에게 속력조정, 우회항로 이용 등 사전 조치가 가능하다. 본 연구에서는 해상 선박교통상황을 딥러닝 네트워크에 학습한 주의구역 선박교통류 예측 모델(Ship Traffic Extraction Network, STENet)을 제안하여 주의구역의 선박교통류 예측을 수행하고자 한다. STENet 모델 학습을 위해 여수해역 AIS 데이터를 전처리하고, 생성된 입력(해상교통상황)-출력(주의구역 교통밀도) 쌍 데이터를 적용하여 STENet 모델을 학습하였다. 학습된 모델을 이용하여 선박교통류 예측을 한 결과, 중기예측은 표준 절대 오차(mean absolute error)가 0.4-0.5척이 였으며, 장기예측은 0.7-0.8척의 오차로 기존의 Dead Reckoning에 의한 방법보다 50% 이상 교통밀도 예측성능이 향상 되었다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권5호
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• pp.641-649
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• 2005

메트로 망은 기존의 회선 교환 방식인 SONET/SDH 망을 사용하고 있다. 이와 같은 회선 교환 방식의 망은 버스티한 특성을 갖는 인터넷 트래픽 전송에는 비효율적이며, 따라서 메트로 영역 망에서 병목 현상이 발생하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 패킷 교환 방식의 IEEE 802.17 RPR (Resilient Packet Ring) 기술이 제안되었다. RPR에서는 망에 접속한 모든 노드들이 링의 전체 대역폭을 공평하게 사용할 수 있도록 하기 위한 공평 메커니즘을 정의한다. 하지만 기존의 공평 메커니즘에서는 한 노드에서 혼잡이 발생하고 그 혼잡이 해결된 후, 사용 가능한 대역폭을 효율적으로 사용하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 혼잡이 해결된 후 대역폭을 보다 효율적으로 사용하는 향상된 대역폭 할당 메커니즘을 제안한다. 제안된 메커니즘은 한 노드에서 혼잡이 발생하고 그 혼잡이 해결된 후에는 그 노드가 현재 트래픽을 전송 중인 노드의 수를 예측하고, 현재 사용하지 않고 남아 있는 대역폭을 측정하여 현재 트래픽을 전송 중인 노드들에게 사용 가능한 대역폭을 공평하게 할당해줌으로써 높은 대역폭 이용률을 제공한다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1996년도 제30회 학술발표회
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• pp.81-108
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• 1996

첨단교통정보시스템(ATIS)의 핵심 요소라 할 수 있는 동적경로안내 시스템(Dynamic Route Guidance System : DRGS)은 운전자가 목적지에 도착하기까지 실시간 교통정보를 토대로 최적경로를 안내해 줌으로써 날로 심화되어 가고 있는 교통혼잡을 최소화할 수 있으리라 기대를 모으고 있다. 특히 교통사고나 긴급도로공사 등으로 인해 발생하는 돌발적 교통혼잡하에서는 DRGS의 역할이 더욱 커질 것으로 예상되고 있다. 본 논문은 돌발적 교통혼잡하에서 보다 효과적인 DRGS의 경로 안내 알고리즘을 개발하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해서 우선 하부구조기반(Infrastructure Based) DRGS와 개인차량기반(In-vehicle Based)DRGS의 장단점을 운전자, 교통행정당국, 그리고 교통체계관점에서 비교하였고, 시스템 아키텍쳐와 경로안내 알고리즘간의 상호관계를 규명하였다. 또한 효율적인 경로안내를 위해 사용자 평형(User Equilibrium)경로안내전략과 시스템최적화(System Optimal) 경로안내전략을 이상형 교통망(Idealistic Network)을 통해 비교분석하였다. 여기에는 현재 ITS-America에서 System Architecture 평가를 위해 사용한 INTEGRATION이라는 ITS Simulation Model과 그 통행저항함수를 사용하였다. 이를 토대로 돌발적 교통혼잡상황 아래서 사용자평형 경로안내를 제공할 경우 야기될 수 있는 Braess` Paradox 문제와, 총통행시간을 최소화하기 위한 시스템최적 경로안내를 제공할 경우 일어날 수 있는 사용자 호응도(User Compliance)문제를 동시에 고려한 적응형 동적경로안내 알고리즘을 개발하였다. 여기에는 돌발적 교통혼잡하에서 통행시간을 동적으로 예측하기 위해 이산형 확정적 대기행렬모형(Discrete Deterministic Queueing Model)이 사용되었다. 한편 알고리즘의 효율성을 평가하기 위해 이상형 교통망과, 실제 미국 Virginia 주의 Fairfax County에 소재한 주간 고속도로 66번(I-66)과 인접 교통망의 교통자료를 사용하여 각종 돌발교통 혼잡 상황을 전제로 한 Traffic Simulation과 정보제공시나\리오를 INTEGRATION Model을 이용해 실행하였다. 그 결과 적응형 알고리즘이 개개인의 최단시간 경로를 제공하는 사용자 평형 경로안내전략에 비해 교통혼잡도와 정체시간의 체류정도에 따라 3%에서 10%까지 전체통행시간을 절약할 수 있다는 결론을 얻었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권2D호
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• pp.113-118
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• 2010

본 연구는 연속류 도로에서 안정교통류를 유지하기 위하여 교통흐름이 불안정한 현상을 감지하기 위한 방안을 제시하였다. 연속류 도로의 안정성이론에 기초하여 안정 교통류의 임계수준을 판단할 수 있는 교통류지표들 간의 관계를 도출하였다. 안정교통류임을 판단할 수 있는 거시적인 교통류 지표들이 다양한 상황에서 적용하기 어려운 점을 감안하여 본 연구에서는 검지기를 통해 측정된 연속차량의 속도배열에 대한 누적이동평균(IMA: Integrated Moving Average)을 사용하여 연속류 도로의 불안정성을 파악하는 모형을 개발하여 혼잡상황이 발생하기 이전에 진입교통량을 감소시키거나 속도제한을 통하여 혼잡을 사전에 예방할 수 있는 모형을 제시하였다. 천안-논산고속도로의 혼잡상황 자료를 바탕으로 분석한 결과 불안정 교통류 상황을 나타내는 안정도 평가지수인 값의 변화추세가 혼잡으로 인한 속도와 점유율 등의 시계열적 변화와 유사한 것으로 분석되었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제23권2호
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• pp.169-176
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• 2009

본 연구는 변산반도국립공원 탐방객들의 탐방 후 평가를 통하여 만족도, 만족요인과 예측모형을 분석하여 실질적인 공원관리의 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 만족도 분석결과 내소사는 무분별한 취사행위, 불법포획 및 식물채취, 고성방가, 쓰레기 등, 격포는 혼잡도, 호객행위, 무분별한 이용, 잡상행위 등에 불만족하였다. 만족요인으로는 '이용자관리', '이용관리 I ' 요인이 내소사(65.1%)와 격포(68.4%)에서 가장 큰 영향을 미쳤으며, 만족도 예측모형에 있어서 내소사는 '경관자원의 훼손', '공원정보 부족', '혼잡도', '관리자의 친절 및 안내부족' 등이, 격포는 '경관자원의 훼손', '공원정보 부족', '잡상행위'. '숙박시설', '관리자의 친절 및 안내부족' 등의 순으로 만족도에 영향을 미치는 예측모형이 만들어졌다. 따라서 산악과 해안공원의 차별화된 관리기법이 요구되고, 관리전략이나 정책도 필요하지만 탐방객의 교육을 위한 제도적 장치가 필요하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.697-708
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• 1996

본 논문에서는 ATM 망에서 우선권을 갖는 반응 혼잡 제어에 대해 연구하였다. 버퍼에 접속에 대한 우선권 할당은 부분 버퍼 공유 기법으로 대부분의 트래픽 요구를 만족 시키기 위해 망 자원의 이용을 향상 시키기가 위해 사용되어 졌다. 도착 모델은 MMPP(Markov Modulated Poisson Process)를 사용하였다. 우선권 할당에 의한 부분버퍼 공유 기법이 실제 ATM망에서 버스트 트래픽에 대한 영향을 분석하였다. 이러한 기법으로 버스트트래픽에 대한 시스템의 셀 수를구하고 손실 확률도 구해 보았다. 예방 제어가 망 내에서 동작 중에 있을 지라도 트래픽소스의 예측할 수 없는 통계적 변동으로 인해 여전히 혼잡이 발생할 수가 있다. 이논문 에서는 반응혼잡 제어를 연구한다. 반응 혼 잡제어에서 각각의 소스는 전송된 셀을노드에서 트래픽 부하로 변화시킨다. ATM망에서 반응 혼잡 제어방식을 병용하므로써 더욱 효율적인 제어를 하는 것이다. 해석적인 모델을 개발하여 우선권을 가지는 반응 혼잡 제어의수학적 해석을 수행하 였다.수치적인 결과는 우선권이 없는 계층의 성능에 대한 영향력을 거의 가지고 있지 않는 높은 우선권을 갖는 계층에 대해 손실 확률 값의 개선을 보여준다. 또한, 우선권을 가지는 반응 혼잡 제어는 혼잡을 피하는 것과 통례적 이득을 얻는 데 있어서 매우 효 과적임을 보여준다.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권5호
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• pp.527-534
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• 2019

항로에서의 위험도 평가 모델은 해상 교통량을 기초로 다양한 형태의 수학적 분석 방법 등이 응용되고 있다. 국내 해상교통안전진단에서는 항로를 통항하는 선박 규모를 표준화시킨 해상교통혼잡도 모델을 활용하고 있으며, 해상교통혼잡도가 높으면 충돌과 같은 위험상황이 발생할 개연성이 높다고 해석하고 있다. 그러나 항로의 특정 지점에서 관측된 해상 교통량의 밀도 변화가 항로의 위험도를 표현할 수 있는지 보다 면밀한 과학적 검토가 필요하다고 판단된다. 본 연구에서는 항로에서의 충돌 및 좌초 등의 위험도를 확률적 기법으로 평가하는 IWRAP Mk2(IALA 공식 추천 평가모델) 모델로 항로 위험도를 체계적으로 평가하고, 동일 해역에서 해상교통혼잡도 모델로 해상교통혼잡도를 평가하여 항로 위험도와 해상교통혼잡도의 연관성을 분석하였다. 분석 결과, $R^2$이 0.943인 선형함수가 도출되었으며, 유의수준에서도 유의성이 있는 것으로 분석되었다. 또한 Pearson 상관계수가 0.971로 높게 나타나 강한 정적 상관관계를 보였다. 이처럼 각각의 수학모델의 공통적인 입력 변수의 영향으로 항로 위험도와 해상교통혼잡도는 강한 연관성을 가지는 것으로 확인되었다. 이러한 연구 결과를 기반으로 항로 위험도를 예측할 수 있는 평가 기법이 고도화될 수 있는 모델 개발을 위한 응용 자료로 활용되기를 기대한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1996년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.215-218
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• 1996

ATM망은 실제로 이용 가능한 대역폭 이상을 할당하는 통계적 다중화(statistical multiplexing) 기법을 사용하므로 망을 통한 트래픽 흐름을 적절히 관리하지 못하면 혼잡(congestion), 셀 손실, 망의 성능 저하 등을 야기하게 된다. 이러한 상황을 예방하고 셀의 도착 시간 버스트(burstiness)를 줄이며 셀 손실 특성을 개선하여 망의 성능을 증가시키기 위하여, 트래픽의 형태 제어 방법을 제안한다. 트래픽 형태 제어 파라미터 값의 역전파 신경망을 적용하여 예측되며, 이 예측된 값들에 의해 형태 제어 방법을 수행한다. 제안된 형태 제어 기법의 성능은 Poisson 트래픽 입력에 대한 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 얻어지며, 멀티플렉서에서의 최대 버퍼 크기를 측정하여 성능을 평가하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.395-396
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• 2014

최근 급증하는 교통 혼잡으로 인해 시간적/물리적 손실이 크게 발생하고 있다. 이러한 교통난 해소는 시설투자만으로는 근본적인 해결책이 될 수 없다는 판단 하에 지난 수년간 보다 정확한 교통량을 예측하기 위해 다양한 교통량 예측 모델들이 개발되어왔다. 그러나 기존 모델들은 회기분석을 통해 과거 교통량을 분석하고 과거의 교통패턴이 미래에 지속적으로 연장된다는 가정 하에 연구되었기 때문에 실시간으로 급변하는 불규칙한 교통 패턴에 대한 예측의 신뢰성을 떨어트린다. 이를 위해 본 논문에서는 큐잉 네트워크 모델 기반의 교통량 예측 모델을 설계 하고 이를 바탕으로 안드로이드 기반의 애플리케이션을 구현하였다.