The paper describes an optimization method based on the mathematical model of interaction within multibody 'bridge-track-cars" dynamic system. The interaction is connected with considerable dynamic phenomena influenced by high traffic speed (up to 400 km/h) on high-speed railroads. The trend analysis of a structure is necessary to determine the direction and resource of optimizing the system. Thus, scientific methods of decision-making process are necessary. The process requires a great amount of information analysis dealing with behavior and changes of the "bridge-track-cars system" that consists of mechanisms and structures, including transitions. The paper shows the algorithm of multi-criteria optimization that can essentially reduce weight of a bridge superstructure using big data analysis. This reduction is carried out in accordance with the constraints that have to be satisfied in any case. Optimization of real steel-concrete beam is exemplified. It demonstrates possibility of measures that are offered by the algorithm.
해상교통관제 구역은 항만 시설을 사용하기 위한 입·출항 선박, 연안 해역을 이동하는 선박 등이 서로 복잡하게 운항하는 교통 패턴을 가지고 있다. 이를 안전하고 효과적으로 관리하기 위해 해상교통관제센터(VTS)에서는 선박을 실시간 모니터링하며 관제 업무를 수행하고 있지만, 교통 혼잡 상황에서는 업무 로드의 증가로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이에 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측한다면보다 효율적인 관제가 가능하지만 현재는 관제사의 경험에 전적으로 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 VTS 관점에서의 교통 혼잡을 정의하고, 과거 항적 데이터를 이용하여 항내 선박 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측하는 방법을 제안하였다. 또한, 실해역 데이터(대산항 VTS)를 적용하여 제안된 기술이 관제지원 도구로서 활용될 수 있는지 검토하였다.
최근 스마트 게이트웨이의 중요성이 커지고 있다. 유무선 공유기와 라우터 같은 네트워크 기능이 복합 내재되어 있다. 사물인터넷 시장이 확대되면서 네트워크 안정성과 보안문제가 발생했고 이러한 보안 문제를 해결할 방법 중 하나로 VPN 기술이 제시 되었다. 회선품질이 나쁜 SOHO 환경에서 VPN 구현을 위해서는 효율적인 설계가 필요하다. 본 논문에서는 OpenWRT기반으로 개발한 사물인터넷 지원 스마트 게이트웨이에서 VPN 터널링의 구현방법과 인터넷 회선 상황에 따른 실시간 트래픽 쉐이핑 방법에 대해 개념 및 원리를 제시하며 이에 대한 구현 및 측정한 성능지표를 제시한다.
본 연구는 고속도로 교통사고 심각도 예측모델을 구축하기 위해 다섯가지 머신러닝 기반의 분류모형 적용하였다. 2015년~2017년 동안 전국 고속도로에서 발생한 사고 데이터 21,013건을 5가지의 분류 모형을 적용한 결과 LightGBM(Light Gradient Boosting Model)이 가장 좋은 성능을 나타내는 것으로 나타났다. LightGBM에서는 교통사고심각도 추정에 있어 우선순위 요인으로 사고차량 수, 사고유형, 사고지점, 사고차로유형, 사고차량 유형 순으로 나타났다. 이러한 모형의 결과를 기반으로 일관적인 사고심각도 예측 과정을 통하여 교통사고대응관리 전략 수립에 활용할 수 있다. 본 연구는 국내 기계학습을 활용한 사례가 적은 여건에서 향후 빅데이터 기반의 다양한 기계학습 기법을 활용이 가능함을 제시하고 있다.
Na Young Lee;Geon Lee;Min Seop Lee;Yun Jung Hong;In-Beom Yang;Jiyoung Woo
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권1호
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pp.51-59
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2024
교내 보행자 교통사고를 예방하고 안전한 환경을 조성하기 위해 교내 위험 구간을 설정하고, 해당 구역에서 차량 속도 측정 및 교차로 횡단보도에서의 차량과 보행자 상호작용을 실시간으로 감지하는 시스템을 설계하였다. YOLOv5s 모델과 Deep SORT 방법을 이용하여 구간 속도 측정 및 객체 추적을 수행하고, 횡단보도 구역에서는 YOLOv5s 객체 탐지 모델을 활용하여 보행자와 차량을 구분하는 조건별 출력 시스템을 개발하여 실시간으로 구동이 됨을 검증하였다. 이 시스템은 저렴한 비용으로 일반 스마트폰 카메라나 화상용 카메라를 활용하여 설치할 수 있으며, 대학 캠퍼스뿐만 아니라 비슷한 문제 지역에 도입하여 차량과 보행자의 안전을 위한 해결 방안으로 기대된다.
유비쿼터스 서비스가 운용되기 위해서는 유비쿼터스 네트워크가 우선적으로 구축되어야 하며, 이 중에서 유비쿼터스 센서 네트워크는 매우 큰 부분을 차지하고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크가 독자적으로 운용되는 것은 물론, 유비쿼터스 서비스의 인프라로써 동작하기 위한 성능을 가지는 전송기법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 전송의 신뢰성을 확보하여 성능을 향상시킨다. 특히 데이터 전송상의 오류를 부가적인 데이터 생성과 통신과정 없이 검출함으로써 통신비용을 줄이고, 네트워크의 트래픽을 감소시켜 준다.
세계 주요 항만에서 해상안전관리의 주요한 수단으로 자리잡은 VTS는 향후 E-네비게이션을 비롯하여 해상과 항만의 각종 데이터를 총괄하는 데이터 베이스의 중심이 될 것으로 전망되고 있다. 다양한 정보의 수집과 분석이라는 측면에서 최근에 주목되고 있는 빅 데이터 개념을 포함한다면 VTS를 통해 수집할 수 있는 데이터의 범위와 정보 분석 능력 및 활용범위를 향상시키기 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 통신 빈도와 같이 정량적 분석 위주로 접근했던 기존 연구와는 달리 VTS 통신의 목적이나 유형과 같은 분석을 포함하여 관제대상 선박에 대한 정보와 각 통신의 소요시간까지 수집하였다. 이렇게 수집된 정보의 여러 항목을 교차하여 비교하고 분석할 수 있는 데이터 수집 모델을 본 연구에서 제시하여 관제통신 건수, 방식, 관제 유형방법, 선종별 통신량 및 법령 위반건수 등을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이 연구 결과 (1) 부산항 북항의 경우에는 정보전달 형태의 관제가 빈번하고, 특정한 선종의 선박과 통신이 편중되어 있으며 (2) 관제 채널 청취 불이행, 항로 준수 위반의 법령 위반 사항이 자주 발생하고 있으나 통신량의 혼잡으로 인하여 소극적인 관제가 수행되고 있다는 사실을 알 수 있었다. 이렇게 수집된 정보는 IALA Guideline에서 작업부하로 지적하고 있는 '상황인지가 가능한 수준의 관제통신량'에 대한 분석 자료로 활용할 수 있으며 향후 e-내비게이션 연구를 위한 데이터베이스로 이용될 수 있을 것이다.
소셜 네트워크, 웹 페이지 링크, 교통 네트워크 등과 같은 최근의 네트워크들은 노드와 에지의 수가 방대한 빅 데이터이다. 소셜 네트워크 서비스나 네비게이션 서비스와 같이 이와 같은 네트워크를 이용하는 애플리케이션이 많아지고 있다. 대용량 네트워크는 전체를 메모리에 적재할 수 없어, 기존의 네트워크 분석 기술을 활용할 수 없다. 최근 대용량 그래프의 효율적 탐색을 제공하는 RDB 기반 연산자들이 프레임워크(Frontier-expand-merge framework, FEM)로 제안되었다. FEM은 효율적인 최단 경로 탐색을 위해 부분 최단 경로를 저장하는 RDB 기반의 인덱스 테이블을 구축하였다. 그러나 FEM의 인덱스 테이블은 최단 경로에 포함될 확률보다 인덱스의 거리에 의해 결정되기 때문에 인덱스 테이블 참조율이 떨어진다. 본 논문에서는 효율적인 최단 경로 탐색을 지원하는 인덱스 참조율이 높은 차수가 큰 노드들을 이용한 인덱스 테이블 구축 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 인덱스 테이블 구축 기법이 실세계 데이터 셋에서 효율적인 최단 경로 탐색을 지원함을 보인다.
본 논문에서는 교차로 주변의 고정된 위치에 있는 노변기지국과 WAVE/DSRC 기반 자동차통신단말, 그리고 스마트폰 앱을 긴밀하게 상호 연동하는 사이버-물리 교차로 시스템(CPIS)을 소개한다. CPIS 구조를 기반으로 교차로 정지시간과 연료소모를 줄이기 위한 참조이동모형 기반 녹색신호 최적화 속도조언(GLOSA-RMM)을 제안한다. GLOSA-RMM은 자동차의 다양한 참조이동모형들을 기반으로 자동차의 현재 위치/속도 정보와 교차로 교통신호 정보를 고려하여 적절한 속도조언을 결정하고, 이를 화면과 음성으로 동시에 제공하여 운전자의 부주의를 최소화한다. 임베디드 시스템 기반의 노변기지국과 자동차통신단말, 그리고 안드로이드 앱(App)의 개발을 통해 CPIS 시작품을 구축하고, 실차 환경에서 실험을 수행하여 GLOSA-RMM 알고리듬이 교차로 정지시간과 연료 소모를 줄일 수 있음을 보인다.
Recently, Korea is promoting cooperation with various countries, centering on ASEAN countries, with the aim of exporting Korean smart cities for the globalization of smart cities. The purpose of this study is to select excellent smart city technologies through analysis of smart city technologies owned by domestic companies and company status, and to prepare a plan for revitalization of companies with smart city technologies. Through prior research, the implications were derived through research on the existing smart city. Next, established a smart city policy analysis and smart city technology classification criteria through Korea and Overseas smart city policy and Korea smart city technology status DB. And the big data of smart city technology possessed by Korea companies and a plan for selecting a smart city export technology was prepared through analysis by region and company. As a result, to activate the technology possessed by Korea companies and to export overseas, it seems to need financial support and tax incentives that secure a pathway to export specialized smart technologies of SMEs, along with citizen participation and institutional supplementation. The smart city technology fields with the highest utilization in Korea were traffic, green energy, e-government, crime prevention, and construction, and the service types were platform, IoT, AI, big data, and GIS/GPS. These technologies are expected to contribute to building a platform for overseas smart city technology exports.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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