• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.685-697
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• 2019

이 연구는 중국의 여객 철도 네트워크의 구조를 분석하여 중국 도시 네트워크의 특성과 변화를 살펴보는 것이 주요 목적이다. 사회 네트워크 분석 도구인 NetMiner4.0을 활용하였으며, 2008년, 2013년, 2018년 각 연도의 전체 중국 여객 열차 운행 O/D데이터를 가공하여 연결중심성, 매개중심성, 근접중심성 분석 및 열차유형에 따른 네트워크 특성 파악을 수행하였다. 또한, 연도별 네트워크의 구조적 특성변화와 네트워크 상위도시를 비교 분석 하였다. 철도 네트워크의 연결중심성은 3개년도 대부분 베이징, 상하이, 광저우, 우한, 시안, 청두, 하얼빈, 선양 지역이 높게 나타났고, 매개중심성 분석을 통해 우루무치, 구이양, 선양, 쿤밍 지역이 개발 잠재력이 내제된 도시로 밝혀졌다. 또한, 근접중심성 분석으로 베이징, 상하이, 광저우 등의 대도시의 철도 접근성이 높음을 확인하였다. 그리고 고속 철도 및 일반철도의 비교 분석을 통해 베이징과 톈진사이의 연계성이 계속 강화되고 있음을 파악할 수 있었다. 이러한 철도 교통의 발전과 운행에 따라 철도역을 중심으로 인접한 도시와 네트워크를 형성하고 향후 네트워크의 범위가 확대될 것으로 예측된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.562-565
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• 2022

최근 증가하고 있는 도로 위 적재 불량 화물차는 비정상적인 무게 중심으로 인해 물체 낙하, 도로 파손, 연쇄 추돌 등 교통 안전에 위해가 되고 한번 사고가 발생하면 큰 피해가 유발할 수 있다. 하지만 이러한 비정상적인 무게 중심은 적재 불량 차량 인식을 위한 주행 중 축중 시스템으로는 검출이 불가능하다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 사회 문제를 야기하는 적재 불량 차량을 관리하기 위한 객체 인식 기반 AI 모델을 구축하고자 한다. 또한 AI-Hub에 공개된 약 40만장의 대형차, 소형차, 중형차 별 적재 불량 차량과 일반차량으로 구분 된 데이터 셋 중 종류별로 제공되는 CCTV, 블랙박스, 카메라 시점의 적재 불량 차량 데이터 셋을 분석하여 전처리를 통해 적재 불량 차량 검지 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 이를 통해, 원시 데이터를 활용한 학습 성능 대비 약 23% 향상된 적재 불량 차량의 검출 성능을 나타냄을 보였다. 본 연구 결과를 통해 공개 빅데이터를 보다 효율적으로 활용하여, 객체 인식 기반 적재 불량 차량 탐지 모델 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.7-20
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• 2017

클라우드 및 빅데이터의 확산, 대규모 트래픽 폭증으로 인하여 기존 네트워크는 복잡성과 관리 효율성에 많은 문제점이 발생하였다. 이 문제를 해결하기 위해 네트워크 장비의 전송 기능과 제어 기능을 분리하여 프로그래밍을 통해 네트워크 장비를 제어 할 수 있는 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN) 환경이 제시되었다. 이에 따라 SDN에 기존 레거시 장비들을 연결하는 방법, 효율적인 데이터 통신을 위한 패킷 관리 방법, 중앙 집중화된 구조에서의 컨트롤러 부하를 분산하는 방법 등 SDN 컨트롤러의 성능을 향상시키기 위한 연구들이 많이 진행되고 있다. 그러나 네트워크를 이용하는 애플리케이션 품질 관점에서 SDN을 제어하는 연구는 부족한 실정이다. 즉, 네트워크 서비스 품질을 만족하는 라우팅 경로 구축, 변경 등을 지원하기 위해 애플리케이션 네트워크 서비스 품질에 대한 계약을 기반으로 네트워크의 요구사항을 파악하고 현재 네트워크 상태 정보를 수집하여 네트워크 서비스 품질 위반 상황을 식별하는 메커니즘이 필요하다. 본 논문은 SDN 환경에서 애플리케이션의 네트워크 서비스 품질을 보장하며 원활한 서비스 제공을 위해 온톨로지를 사용하여 네트워크 경로의 품질 위반상황을 판별하는 방법을 제시한다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.95-107
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• 2017

본 논문에서는 제도적으로 운영 중인 터널내 CCTV들로부터 실시간으로 들어오는 영상들을 최신 딥러닝 알고리즘을 이용, 학습시켜 다양한 조건의 터널환경에서 돌발 상황을 감지하고 그 돌발 상황의 종류들을 분류해 내는 시스템 개발을 위한 사전검토 연구를 수행하였다. 사전검토 연구를 위해, 2개의 도로현장의 교통류 CCTV영상 일부를 이용하여 가용한 전통적인 영상처리기법으로 영상내부로 집입하는 차량을 감지하고, 이동경로를 추적하여 일정 시간간격의 이동 차량의 좌표와 시간정보를 추출하고 학습자료를 구성하였다. 각 차량의 이동정보는 차선변경, 정차 등 6가지의 이벤트 정보와 연계된다. 차량 이동정보와 이벤트로 구성된 학습자료는 레질리언스(resilience) 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습하였다. 2개의 은닉층을 설정하고, 각 은닉층의 노드수에 대한 9개의 은닉구조 모델을 설정하여 매개변수 연구를 수행하였다. 본 사전검토의 경우에는 첫 번째, 두 번째 은닉층 노드수가 각각 300개와 150개로 설정된 모델이 합리적으로 가장 추론정확도가 높은 것으로 평가되었다. 이로부터 일반화되기 매우 힘든 복잡한 교통류 상황을 기계학습을 이용하여 어떠한 사전 규칙설정 없이도 교통류의 특징들을 정확히 자동으로 감지할 수 있는 가능성을 보였다. 본 시스템은 시스템의 운용을 통해 지속적으로 교통류 영상과 이벤트 정보가 늘어난다면, 자동으로 그 시스템의 인지능력과 정확도가 자동으로 향상되는 효과도 기대할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권9호
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• pp.829-840
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• 2012

최근의 통신환경은 유선환경에서 무선 환경으로 빠르게 변화하고 있다. Open Shortest Path First (OSPF)는 유선 통신망에서 주로 사용되는 링크 상태 라우팅 프로토콜로, 주변 라우터의 링크 상태를 파악하여 트래픽 경로를 결정하는 라우팅 방법이다. 기존의 OSPF의 비용함수는 라우터의 링크를 변경하지 않으면 처음 설정한 비용으로 운용된다. 그러나 무선 환경에서는 링크의 성능이 다른 환경적 요인에 의해 큰 차이를 보이게 된다. 무선 환경에서 Bit Error Rate (BER)은 링크 상태에 큰 영향을 주는 파라미터로, 기존의 OSPF 비용함수에서는 링크의 BER을 고려하지 않고 단지 링크의 대역폭만을 고려한다. 본 논문에서는 링크 성능에 영향을 줄 수 있는 다양한 파라미터를 분석하여 비용함수에 적용 가능여부를 검증하였다. 새로운 비용함수를 제안하기 위해 Effective 대역폭을 사용하였다. Effective 대역폭은 링크의 BER과 대역폭을 고려하여 새롭게 제안한 방식으로 계산된다. 계산된 Effective 대역폭은 제안하는 Triggering 조건에 의해 적용됨에 따라, 링크의 상태가 수시로 변경되는 무선 환경에서도 상대적으로 적은 Link State Update (LSU)가 발생하여 네트워크의 불안정성을 줄인다. 실험 결과를 통하여 제안하는 비용함수가 무선 환경에서 기존의 OSPF 비용함수를 사용한 경우보다 음성 서비스와 데이터 전송 서비스에서 좋은 성능을 나타내는 것을 확인하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.21-28
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• 2020

인공지능, 로봇, 빅데이터 등의 기술발전으로 사회 전분야에 대변혁을 일으키고 있다. 본 논문에서는 예비교사들의 인터넷/게임/스마트폰생활 습관 정도를 파악하고, 무인자동차의 윤리적 딜레마 상황에서 남녀별, 진단군별 선호도 요인의 차이를 분석하였다. 분석결과, 남학생 대부분은 인터넷/게임생활습관의 고위험군이며, 남학생이 여학생에 비해 게임에 더 몰두하고 내성이 생겨 일상생활에 지장을 받고 있었다. 인터넷/게임/스마트폰생활 습관중 하나라도 고위험군 학생들은 인터넷/게임/스마트폰생활 습관 3가지 모두 고위험군일 가능성이 높았으나, 스스로 인터넷/게임/스마트폰 중독이라고 자각하고 있었으며 사용습관을 바꾸기를 원했다. 이들의 모랄 머신 평가결과, 남녀별, 진단군별 선호도 차이는 통계적으로 유의하지 않았지만, 무인자동차의 윤리적 딜레마 상황에서 선택의 선호도는 남녀, 일반군/고위험군 모두 사람우선, 보행자우선, 소수보다는 다수를, 교통규칙을 잘 지키는 사람을 중시하였다. 남학생보다는 여학생이 이를 더 중요하게 생각하였으며, 일반군보다 고위험군 학생들이 사회적 지위가 낮은사람, 젊은이보다 노인을 우선시 하는 경향을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제14권6호
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• pp.69-76
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• 2015

최근 빅데이터를 이용한 교통정보 분석이 활발히 진행되고 있으나, 운전자 특성을 고려한 정보의 활용은 다소 낮은 실정이다. 이중 도로표지는 운전자에게 직접적 영향을 주는 정보중 하나라고 할 수 있다. 도로표지는 운전자가 목적지까지 원활한 통행이 가능하도록 최적의 정보를 제공해 주어야 하며, 내비게이션 사용을 고려한 적정 정보 제공을 필요로 하고 있다. 하지만 현재 도로표지규칙에서는 도로의 종류나 규모에 관계없이 일정한 규격을 통한 정보제공을 하도록 하고 있다. 본 연구에서는 운전자의 원활한 행동판단이 가능하도록 도로 안내 정보의 제공 방법을 제시하고자 하였다. 먼저 도로표지의 시인성 및 판독성을 고려하여 도로의 설계속도별 도로표지에 사용할 수 있는 최소 글자 크기를 도출하였다. 기존 도형식 안내에 대비하여 분할식 안내를 이용한 시나리오를 제작하였다. 정보 제공의 효과를 검증하기 위하여, 3차원 시뮬레이션 도로 환경을 구축하였고, 드라이빙 시뮬레이터를 이용하여 실험을 수행하였다. 단순한 평면 교차로에서는 방향 안내 방식이 운전자에게 크게 영향이 없었으나, 복잡한 입체교차로에서는 도형식 안내방식 보다 직관적 안내방식인 분할식 방향 정보 안내가 운전자 선호도가 높은 것으로 나타났다. 실험 결과에 따라, 입체교차로에서의 분할식 정보 제공 형태를 적용한 2차 검증 실험을 실시하였으며, 운전자의 행동 판단에 문제가 없음을 확인 하였다.

• 대한교통학회지
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• 제35권3호
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• pp.197-209
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• 2017

최근 삶의 질을 중시하는 경향이 강화되면서 여가활동에 투자하는 시간과 비용이 높아지면서 프로스포츠에 대한 관심이 높아지고 있다. 대규모 스포츠시설에는 짧은 시간에 대규모 통행량이 밀집되기 때문에 기존 교통체계에 미치는 영향이 크다. 본 연구는 대규모 스포츠시설을 목적지로 하는 통행의 수단선택 모형을 구축하는 것을 목적으로 한다. 이를 분석하기 위해 실험계획법에 의한 SP조사를 프로스포츠 경기 관람자를 대상으로 수행하여 수단선택 모형을 구축하였다. 분석결과 대규모 스포츠시설과 같이 정해진 시간에 대규모 이벤트가 개최되는 경우, 대중교통 수단이 선호되는 것을 알 수 있었으며, 귀가의 용이성을 고려한 수단선택 행위가 이루어질 가능성이 높다는 것을 파악할 수 있었다. 본 연구는 대규모 스포츠시설 등 이용빈도가 높지 않는 여가시설의 통행행태를 분석하고 나아가 향후 지하철 등의 대중교통(mass transit) 공급여부를 판단하기 위해 합리적인 교통수요 분석을 위한 연구방향을 제시하는 데 기여할 것으로 기대된다.

• 정보화정책
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• 제26권1호
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• pp.3-24
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• 2019

이 연구는 소셜미디어 캠페인 연구의 동향과 쟁점을 세 측면에서 고찰하였다. 즉 '소셜미디어 캠페인 전략의 양상, 소셜미디어를 규율하는 제도적 환경 및 소셜미디어 캠페인의 정치적 효과'는 웹 확산 이래 웹블로그를 거쳐 소셜미디어 단계에 이르기까지 각국의 선거캠페인에서 지속적으로 제기되고 있는 논제이다. 분석 결과 소셜미디어 캠페인 전략은 대표중심론 대시민중심론을 축으로 쟁점이 제기되어왔으며, 제도적 환경은 공정선거를 위한 동원형 규제론 대 시민참여를 위한 정보기본권 강화가 핵심 논제로 고찰되었다. 이어서 이 연구는 세 주제 중 가장 분석이 취약한 정치적 효과를 실증적으로 논구하기 위하여 20대 총선을 사례로 경험적 분석을 수행하였다. 구체적으로 '후보(정당)들의 트위터 캠페인 참가 동향, 당파적 동원과 유권자 반응 및 선거 결과에 대한 플랫폼 효과'를 경험적으로 고찰하였으며 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 19대 총선에 비해서 트위터 캠페인 참가자가 크게 증가하였다. 그리고 트위터 캠페인은 자원동원능력에서 우위에 있는 양당 주도로 진행되었다. 둘째, 트위터가 당파적 공간이라는 점이 명료하게 확인되었다. 특히 수도권의 진보 후보들이 훨씬 더 크게 지지층을 동원하였다. 마지막으로 트위터 캠페인은 득표율 상승과 당선에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 팔로어수와 활동기간이 통계적으로 유의하게 나타나, 선거운동에서 네트워킹과 사회자본을 촉진하는 기능이 더욱 중요하다는 것을 입증하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권3호
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• pp.55-64
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• 2021

공공도서관은 거주민들의 광범위한 지식과 이념을 학습하는 공간이며, 삶에 직접적으로 연결되어 있는 만큼 관련된 연구들이 다양하게 수행되어 왔다. 대부분의 선행연구에서 인구, 교통, 접근성, 환경 등의 변수가 도서관 이용에 관련성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 도서대출 이력(1,820,407건)과 회원정보(297,222명) 자료를 기반으로 문화적 특성의 변수를 반영하여 도서 대출수요와 관련성을 분석한 점이 선행연구와의 차별성이라 할 수 있다. 분석결과 기술과학 도서 대비 사회과학, 문학 도서 대출이 증가할수록 도서 대출수요가 증가하는 것으로 분석되었으며, 도서관 충성고객들이 도서 대출수요의 주요한 요인으로 확인되었다. 그 외 다양한 기술통계분석을 활용하여 도서관 도서대출 수요 특성을 분석하였으며, 분석결과를 바탕으로 정책적 시사점과 연구의 한계도 제시하였다. 그리고 문화적 특성이 장소, 시점 등에 따라 변화됨을 감안하면 앞으로 관련연구가 지속되어야 할 것으로 판단된다.