VMS를 통한 정보제공에는 과도반응과 통행집중의 위험부담이 따른다. 즉 대안경로간에 이루어져야 할 통행배분을 정확히 유도할 수 있는 VMS 메시지란 존재치 않는다. VMS 메시지에 의해 특정 경로가 교통상황이 타 경로에 비해 좋다고 정보가 주어질 때, 그 정보에 대한 과도반응과 그 특정경로에 대한 통행집중 문제가 발생하여 정보제공에 의해 오히려 상황이 악화될 수 있다. 본 연구에서는 대안경로간의 물리적 특성 측면에서 우열이 있는 가상 네트워크를 대상으로 하여, 과도반응과 통행집중 문제를 극복하고 대안경로간의 적절한 통행배분을 달성하기 위한 VMS 운영알고리즘을 개발하는 것을 목표로 한다. VMS정보제공 결과, 즉 VMS를 통해 상황이 좋다고 알려준 경로에 통행이 집중할 경우 문제가 될 것인가 여부를 미리 예측해 보고, 문제가 될 경우 정보제공 전략을 수정하도록 하는, 피드백 제어에 예측적 방식을 접목하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘의 주요 기능은 다음과 같다. 1. 교통량, 속도 등에 대한 실시간 모니터링 시스템이 구축되어 있음을 전제로 한다. 2. 실시간 제어에는 모니터링 결과와 이에 근거한 정보제공전략의 시행사이에는 시간차가 존재한다. 이러한 시간차이로 인하여 단기예측이 필요하고, 이를 수행하는 모듈이 있다. 3. 정보제공 결과로 특정 경로에 과부하가 걸리는지 여부를 예측하기 위하여, 그 판단기준으로 그 경로의 실제 용량 산정이 필요하다. 이에 혼잡의 시공간적 전개에 따라 변하는 동적 용량을 산정하는 모듈이 있다. 4. 대안 경로간 통행배분 목표치를 수리적으로 산정할 수는 있으나, 이를 자동적으로 이루어 주는 메시지는 존재하지 않는다. 아울러 현실적으로 예측 불가능한 외란을 모형에 의존하여 예측하기 보다는, 계속적인 피드백 레귤레이터(Regulator) 작동에 의해 보정하여 목표를 달성해 가는 자동제어 기능을 갖고 있다.
서울시 도심에 구축된 남산1호터널 교통정보시스템은 혼잡통행료 징수구간인 남산1호터널을 통과하는 운전자들에게 예측하기 어렵게 빈번히 발생하는 교통정체에 관한 정보를 사전에 제공해주기 위해서 2000년 12월 21일부터 운영중인 국내 최초의 도심부 터널에 대한 첨단교통정보시스템이다. 본 연구는 남산1호터널 교통정보시스템에 대한 모니터링을 통해 도시부 교통정보시스템의 운영효과를 분석한다. 모니터링 결과 남산1호터널 교통정보시스템 운영후, 터널부를 중심으로한 축방향 교통여건은 상당히 호전되었으며, 우회로에 해당되는 주변도로는 이용차량의 증가에도 불구하고 이론적으로 있을 수 있는 과도한 경로전환에 의한 악영향은 별반 나타나지 않았다. 또한, 교통정보시스템에 대한 운전자 만족도 조사결과 높은 지지도를 받고 있어 매우 작은 시스템임에도 불구하고 교통서비스 개선에 크게 기여하고 있는 것으로 분석되었다.
한국의 전체 수출입 물동량은 지난 20여년 동안 연평균 약 5.3%씩 증가하였고, 약 99%가량의 화물이 여전히 해상을 통해 운송되고 있는 것으로 나타났다. 최근 해상 물동량 증가, 코로나 및 전쟁 등의 이유로 해상 물류가 혼잡해지고 예측이 어려워지고 있어 지속적인 항만의 모니터링이 중요하다. 다양한 지상 관측 시스템과 automatic identification system (AIS) 정보를 이용하여 항만을 모니터링하고 항만 내 컨테이너 터미널의 효율적 운영과 물동량 예측을 위한 많은 선행 연구가 진행되었다. 하지만, 소형 무역항이나 개발도상국의 무역항의 경우 대형 항만에 비해 환경 문제와 노후화된 인프라 등의 이유로 항만을 모니터링하기에 어려움이 있다. 최근 인공위성의 활용성이 높아짐에 따라 광범위하고 접근하기 어려운 지역에 대해 위성 영상을 이용하여 지속적인 해상 물동량 데이터 수집 및 해양 감시체계 구축을 위한 선행 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 고해상도 위성영상을 이용하여 부산 신항을 대상으로 항만 내 컨테이너 터미널에 존재하는 선석에 정박한 선박을 육안으로 탐지하고 선석 활용률을 정량적으로 평가하고자 한다. 국토위성, 아리랑위성 3호, PlanetScope, Sentinel-2A를 이용해 항만 내 선석에 정박하고 있는 선박을 육안으로 탐지하였고 선석에 정박 가능한 전체 선박의 수를 이용하여 선석 활용률을 산출하였다. 산출 결과 2022년 6월 2일의 경우 0.67, 0.7, 0.59로 변화하는 것을 보였으며, 영상 촬영 시각에 따라 선박의 수가 변화한 것으로 확인되었다. 2022년 6월 3일의 경우 0.7로 동일한 것으로 나타났고 이는 선박의 종류는 변화하였으나 촬영 시각에 선박의 수는 동일한 것으로 확인이 되었다. 선석 활용률은 값이 클수록 해당 선석에서의 작업이 활발하게 이루어지고 있는 것을 의미하고 있으며, 이는 선석이 혼잡하여 정박지에서 대기하고 있는 다른 선박의 대기시간이 길어지고 운임료가 증가할 수 있기 때문에 선석 활용률을 이용하여 기초적인 새로운 선박 운항 계획 수립에 도움이 될 것으로 판단된다. 선석에서의 작업시간은 수시간에서 수일이 소요되는데 영상의 촬영 시간 차이에 따른 선석에서의 선박의 변화율을 산출한 결과 4분 49초의 시간차이에도 선박의 변화가 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 관측 주기가 짧고 고해상도 위성영상을 모두 이용한다면 항만내 지속적인 모니터링이 가능할 것으로 사료된다. 그리고 항만 내 선박의 변화를 최소 시간 단위로 확인할 수 있는 위성 영상을 활용하면 항만 관리가 이루어지지 않는 소형 무역항이나 개발도상국의 무역항 등에서도 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
택시 프로브(Probe)를 이용한 구간통행속도 모니터링체계는 지능형교통체계(ITS)의 핵심적인 하부시스템 중 하나이다. 택시 프로브기법을 통해 수집되는 구간통행속도는 도시가로망의 교통상태 모니터링과 통행시간 정보제공에 널리 활용되고 있다. 그러나 택시 Probe기법은 표본수가 적고 교통혼잡으로 인하여 구간통행시간이 자료수집 주기보다 큰 경우, 실시간으로 자료가 수집되지 않는 누락상태가 발생하게 된다. 이러한 누락상태는 단일시간대에서 다중시간대에 걸쳐 발생하게 되며, 기존의 단일시간대 예측기법으로는 다중시간대의 상태를 예측하지 못하는 단점이 있다. 따라서 다중시간대 누락상태에서 실시간 구간통행속도를 예측하기위한 기법이 요구된다. 본 연구에서는 기존의 단일시간대 예측기법의 한계를 극복하면서 단일 및 다중시간대 통행속도를 예측하기위한 기법을 개발하였다. 개발된 모형은 비모수회귀(NPR)을 기반으로 개발되었으며, 다중시간대 예측에도 불구하고 기존의 단일시간대 예측기법보다 우수한 정확도를 보였다.
최근 집중호우에 따른 침수 및 산사태와 같은 자연재해로 인해 여러 곳에서 많은 피해가 발생하고 있다. 집중호우의 경우 도로 침수가 발생하면 교통 혼잡 및 고립으로 인한 피해는 심각할 수 있다. 이러한 재난이 확대되는 것을 예방하기 위하여 사전에 상습침수구역, 재해 위험지역 등의 현장 정보를 분석하여 예방을 위한 모니터링 시스템이 필요하며, 과거 자연재해 이력 데이터를 사용하여 자연재해 발생 당시의 교통량, 속도 등을 파악한다면 재해 규모, 강우량 등에 따른 교통 혼잡의 변화를 분석할 수 있다. 본 연구는 부산시 남구 대연동의 대남교차로를 시작으로 광안대교를 지나 올림픽 교차로까지 연구대상지역으로 설정하고 과거 이력 데이터를 사용하여 선택된 도로에서의 과거재해정보와 해당 날짜의 교통량 등의 정보를 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다.
혼잡한 돈방에서 사육되는 이유자돈들의 공격적인 이상행동들은 축산농가의 경제적 손실을 야기할 뿐만 아니라 동물복지입장에서도 바람직하지 않다. 이러한 문제점의 해결책으로, 최근 IT기반의 연구들이 소개되고 있으나 혼잡한 돈방에서의 돼지 객체 탐지는 여전히 도전적인 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 개별 돼지의 탐지를 위한 키넥트 카메라와 딥러닝 기반의 새로운 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 다음과 같다. 1) 키넥트 카메라로부터 취득한 깊이 영상에서 배경 차영상 기법과 깊이 임계값을 이용하여 서있는 돼지만을 탐지한다, 2) 딥러닝 알고리즘 중 최근 가장 빠르고 높은 정확도를 보이는 YOLO(You Only Look Once)를 이용하여 서있는 돼지들을 탐지한다. 본 연구의 실험 결과에 의하면, 제안된 시스템은 경제적인 비용(저가의 키넥트 센서)과 시스템 정확도(평균 99.40% 객체 검출율과 탐지 정확도)로 개별 돼지 객체들을 실시간으로 탐지할 수 있음을 실험적으로 확인하였다.
지상파 DMB(Digital Multimedia Broadcasting)에서 비디오 서비스에 이어, 본격적인 데이터 서비스가 시작되고 있는데, 교통여행정보 서비스는 그 중에서도 핵심적인 데이터 서비스로 간주되고 있다. 본 논문은 교통여행정보 서비스를 제공하기 위한 방송시스템의 설계와 구현방안을 제안하기 위한 것이며, 전체 시스템은 저작 시스템, DB 시스템, 송출 시스템 및 모니터링 시스템으로 구성되어 있다. 구현한 시스템은 국내 지상파 DMB 교통여행정보 서비스 표준인 TPEG(Transfer Protocol Expert Group) 프레임을 따른다. 본 시스템은 실시간 혼잡교통정보(CTT), 혼잡교통정보(CTT SUM)를 비롯하여 다양한 비실시간 관심지점정보(POI), 안전운전정보(SDI) 등을 저작 및 자동 송출할 수 있도록 설계하였으며, 양질의 콘텐츠를 효율적으로 제작하고 제작한 콘텐츠를 비디오 및 오디오와 함께 안정적으로 송출하는데 중점을 두어 구현하였다. 구현한 시스템은 다양한 수신기와의 실내외 정합실험을 통하여 그 성능을 검증하였으며, 지속적인 업그레이드를 거쳐 현재 방송 서비스에 활용하고 있다.
최근 운전 도중 운전자가 가지는 부정적인 감정 상태로 인한 문제점이 커지고 있으며 특히 우리나라 포함 교통이 혼잡한 나라에서는 교통사고뿐만 아니라 소위 '분노 운전'이라는 범죄 행위로 이어지는 사례가 잦아지고 있다. 이와 같은 상황에서 무선 통신 및 웨어러블 기술을 활용하여 스트레스나 피로로 인한 운전자의 감정 상태를 측정할 수 있다면 매우 유용할 수 있다. 본 연구는 운전자의 다양한 생체 신호를 측정 및 관찰할 수 있는 시스템을 구현하고 측정 결과 분석을 통하여 운전자의 감정 상태를 판단하고 관찰하며 예측된 운전자의 감정 상태에 대한 신뢰성을 높이기 위한 것이다. 본 논문에서는 이 연구의 전반부로서 현재 개발이 완료된 시스템 구현 과정과 실험 방법에 대해서 소개하고자 한다.
주차장에서 빈 공간을 분석하는 기술은 주차공간의 효율적인 사용이나 교통이 혼잡한 곳에서 유용하게 사용될 수 있다. 그러나 기존의 주차 공간 분석 방법은 실용적이지 못하거나 빠른 처리속도가 필요하다. 그래서 본 논문에서는 실시간 주차검출에 적합한 주차 모니터링 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 그레이레벨 영상을 이용하여 주차여부를 확인하고, 주차공간을 분석하는 방법을 사용하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해 야외 주차장에서 129개의 동영상을 획득하여 실험한 결과 98.5%의 주차 공간 분석에 성공하여 제안된 방법이 주차 공간 분석에 효율적인 것을 입증하였다.
서울시 암반 지하수의 수리지구화학 및 오염 특성을 토지 이용 특성과 관련하여 시.공간적 측면에서 체계적으로 고찰하고자 3년간에 걸친 모니터링을 수행하고 있다. 본 논문에서는 1차년도 취득 자료에 대한 예비 고찰 결과를 소개한다. 서울시 암반 지하수의수질 유형은 Ca-HCO$_3$ 유형으로부터 Ca-Cl(-NO$_3$) 유형에 걸쳐 폭넓게 분포한다. 서울시 동부 지역 지하수의 경우, 중랑천을 중심으로 상류에서 하류 지역으로 가면서 용존고체함량(TDS)이 높아지는 경향이 있다. K, Ca, Mg 등 주요 양이온과 Ba, Fe, Sr 등 미량원소도 유사한 공간적 분포 특성을 보여준다. 이러한 수질 항목은 대체적으로 지하수 유동에 수반된 수/암 반응의 증가를 잘 반영하는 것으로 해석된다. 반면, NO$_3$, Cl 등 음이온의 변화는 다소 불규칙하여 지역적인 토지이용 특성과 관련한 오염 요인의 기여를 반영한다. 한편, 도시 특성에 따라 서울시 암반 지하수의 수질특성을 전반적으로 고찰한 결과, 외곽의 비오염 지역에 비하여 중심부의 교통혼잡 지역, 남서부의 공단 지역, 서부와 남부의 농업 지역에서 뚜렷한 수질 저하를 보여주었다. 이러한 경향은 특히 Na, Cl, NO$_3$, SO$_4$, Ni, Pb, Se 등의 수질 항목에서 뚜렷하게 나타난다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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