자율주행은 자동차가 사람 없이 운전할 수 있도록 해 주며 최근 인공지능 기술의 발전에 힘입어 매우 활발히 연구되고 있다. 인공지능 기술 중에서도 특히 심층 강화 학습이 가장 효과적으로 사용되는데 이를 위해서는 적절한 활성화 함수를 이용한 신경망 구축이 필수적이다. 여태껏 많은 활성화 함수가 제시됐으나 적용 분야에 따라 서로 다른 성능을 보여주었다. 본 논문은 교차로에서 자율주행을 학습하기 위해 심층 강화 학습을 사용할 때 어떤 활성화 함수를 사용하는 것이 효과적인지 성능을 비교 평가한다. 이를 위해 평가에서 사용할 성능 메트릭을 정의하고 각 활성화 함수에 따른 메트릭의 값을 그래프로 비교하였다. 그 결과 Mish를 사용할 경우 보상이 다른 활성화 함수보다 평균적으로 높은 것을 알 수 있었고 보상이 가장 낮은 활성화 함수와의 차이는 9.8%였다.
사회기반시설의 장래유지 관리비용 추정은 불확실한 미래를 다루기 때문에 신뢰성 높은 파손예측모델의 구축이 매우 중요하다. 하지만, 지자체에서는 예산, 인력, 파손예측모델의 필요성 등에 대한 인식부족으로 인해 기반시설의 정확한 파손예측모델 개발이 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 베이지안 마르코프 혼합해저드 모델을 활용하여 일반국도 아스팔트 도로포장의 균열률에 대한 지역별 기대수명을 추정하였다. 또한 정확한 기대수명 추정을 위하여 교통량, 축하중, 포장강도, 기후, 제설제사용량 등의 환경변수를 적용하여 추정결과에 대한 신뢰성을 확보하고자 하였다. 분석결과, 지역별로 최소 13.09년에서 최대 19.61년의 기대수명이 추정되었다. 본 연구결과를 활용할 경우, 지역적 파손특성이 고려된 신뢰성 높은 장래 유지관리비용의 추정이 가능할 것으로 기대된다.
구간과속단속시스템은 시점 순간속도, 종점 순간속도, 구간 평균속도를 측정하여 가장 많이 과속한 부분에 대해서만 과태료를 부과하는 방식으로 관련 연구 자료에 따르면 해당 시스템을 적용한 도로에서 속도 및 사고 감소 효과가 있는 것으로 알려져 있다. 하지만 도로교통법에 따라 시스템의 대부분은 고속도로에 설치되어 기존의 연구는 고속도로 구간을 대상으로 수행되어 왔다. 본 연구에서는 관련법령 개정에 따라 일반국도에도 구간과속단속시스템의 설치가 확대될 것으로 예상 되는 바 일반국도 자동차전용도로인 국도3호선 성남이천로에 설치된 구간과속단속시스템을 대상으로 ITS 수집 및 운영 자료를 활용하여 설치 전, 시범운영기간, 단속이후로 구분하여 통행속도, 통행속도에 대한 표준편차 및 교통사고 감소여부를 분석하였다. 분석결과 설치 후 통행속도, 표준편차, 교통사고는 각각 13%, 25%, 70% 감소하여 구간과속단속시스템 설치가 사고감소에 기여하는 바가 큰 것으로 확인되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.2964-2985
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2019
Global data center IP traffic is expected to reach 20.6 zettabytes (ZB) by the end of 2021. Intra-data center networks (Intra-DCN) will account for 71.5% of the data center traffic flow and will be the largest portion of the traffic. The understanding of traffic distribution in IntraDCN is still sketchy. It causes significant amount of bandwidth to go unutilized, and creates avoidable choke points. Conventional transport protocols such as Optical Packet Switching (OPS) and Optical Burst Switching (OBS) allow a one-sided view of the traffic flow in the network. This therefore causes disjointed and uncoordinated decision-making at each node. For effective resource planning, there is the need to consider joining the distributed with centralized management which anticipates the system's needs and regulates the entire network. Methods derived from Kalman filters have proved effective in planning road networks. Considering the network available bandwidth as data transport highways, we propose an intelligent enhanced SDN concept applied to OBS architecture. A management plane (MP) is added to conventional control (CP) and data planes (DP). The MP assembles the traffic spatio-temporal parameters from ingress nodes, uses Kalman filtering prediction-based algorithm to estimate traffic demand. Prior to packets arrival at edges nodes, it regularly forwards updates of resources allocation to CPs. Simulations were done on a hybrid scheme (1+1) and on the centralized OBS. The results demonstrated that the proposition decreases the packet loss ratio. It also improves network latency and throughput-up to 84 and 51%, respectively, versus the traditional scheme.
무선통신기기 보급 확대로 인해 프로브 기반 교통정보시스템이 확대 구축되고 있다. 프로브 기반 통행시간 정보의 시간 처짐 현상 극복을 위해 다수의 예측 기법들이 적용되고 있지만, 일별 및 요일별 교통패턴이 불규칙한 구간에서는 예측 기법의 효용성이 저하되는 것으로 알려져 있다. 이로 인해 불규칙한 교통패턴을 나타내는 구간에서는 일반적으로 5분 집계단위의 프로브 정보를 사용하는데, 이는 집계 시간간격만큼 시간 처짐 현상을 증대시킨다. 이에 본 연구에서는 통행시간 패턴이 불규칙한 구간에 적용 가능한 교통정보 제공 방법론을 제안하였다. 제안된 방법은 개별차량 단위 프로브 정보와 5분 집계 프로브 정보를 융합 적용하는 것으로써, 제안된 방법론 적용 시 통행시간 정보 오차를 최대 18%까지 감소시킬 수 있는 것으로 분석되었다.
This study aims to identify the actual condition of local food stores that serve as a regional activation space within the highway rest area. It analyzes and examines user awareness, and presents desirable directions for the establishment of new local food stores and improvement of existing facilities. The research method was conducted as follows: the status of 226 rest areas were examined which were installed on national highways, location conditions and convenience facilities. Second, a physical survey was conducted on 116 local food stores(floor area, location) and a user awareness survey on 63 local food stores. The results of the analysis and review have been concluded as follows. First, it is necessary to consider the establishment of a local food store in order to promote the local community by using various cultural and environmental conditions in the highway rest area, and to secure a public space to promote exchanges with local residents and revitalize the local economy. Second, considering the continuous increase of highway users, location, and traffic conditions, diversification of convenience functions including local food stores should be considered even if it is a medium and small highway rest area. Third, the floor area of local food stores is generally planned within a range of $75m^2$ to $125m^2$, and its location should be integrated with the rest area as much as possible. Inevitably, when you need to construct separately at the exit or entrance, you need to consider a unique design that ensures accessibility and visibility.
Kim, Heeyoung;Hong, Hotak;Ryu, Gihwan;Kim, Dongmin
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권2호
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pp.100-105
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2021
Contactless service is rapidly emerging as a new growth strategy due to consumers who are reluctant to the face-to-face situation in the global pandemic of coronavirus disease 2019 (COVID-19), and various technologies are being developed to support the fast-growing contactless service market. In particular, the restaurant industry is one of the most desperate industrial fields requiring technologies for contactless service, and the representative technical case should be a kiosk, which has the advantage of reducing labor costs for the restaurant owners and provides psychological relaxation and satisfaction to the customer. In this paper, we propose a solution to the restaurant's store operation through the unmanned kiosk using a state-of-the-art artificial intelligence (AI) technology of image recognition. Especially, for the products that do not have barcodes in bakeries, fresh foods (fruits, vegetables, etc.), and autonomous restaurants on highways, which cause increased labor costs and many hassles, our proposed system should be very useful. The proposed system recognizes products without barcodes on the ground of image-based AI algorithm technology and makes automatic payments. To test the proposed system feasibility, we established an AI vision system using a commercial camera and conducted an image recognition test by training object detection AI models using donut images. The proposed system has a self-learning system with mismatched information in operation. The self-learning AI technology allows us to upgrade the recognition performance continuously. We proposed a fully automated payment system with AI vision technology and showed system feasibility by the performance test. The system realizes contactless service for self-checkout in the restaurant business area and improves the cost-saving in managing human resources.
최근 이미지 분할(Image Segmentation)에 관련되어 스마트 공장 산업과 의료 분야 등에 접목하려는 연구가 다수 진행되고 있다. 특히 딥러닝 알고리즘을 사용한 이미지 분할 시스템들은 대용량의 데이터를 높은 정확도로 학습할 만큼 발전되었다. 자율주행 분야에서도 이미지 분할을 이용하기 위해선 대용량의 데이터들에 대한 충분한 학습량이 필요하며, 실시간으로 운전자의 데이터를 처리하는 스트리밍 환경은 고속도로, 어린이보호구역 등으로 안전운행에 대한 정확도가 중요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 도로환경에 적용할 수 있는 기존 FCN(Fully Convoulutional Network) 알고리즘을 강화한 DFCN 알고리즘을 제안하였으며, DFCN 알고리즘의 성능이 FCN 알고리즘과 비교하여 손실 값 측면에서 1.3% 개선하였음을 증명하였으며, 기존 U-Net 알고리즘에 DFCN 알고리즘을 적용하여 이미지 내의 주파수의 정보를 유지하여 더 좋은 결과치를 도출함으로써 결과적으로 자율주행 환경에서 DFCN 알고리즘이 FCN 알고리즘보다 성능이 향상되었다는 것을 증명하였다.
Recently, research attention has been focused on vibration-free vehicles to transport small numbers of expensive electronic products. Vibration-free vehicles can be used to transport expensive test equipment or semiconductors, mainly produced in the domestic IT industry, and can serve as a readily available transportation system for short driving distances due to the increased efficiency on narrow national highways. This study was aimed at developing a Z-Spring to minimize the vibration by installing an air spring instead of the plate spring applied to conventional freight cars and to prevent the damage of the loaded cargo from the shock occurring during movement. The mechanical properties (elastic modulus, tensile strength, and shear strength) of carbon fiber (CF) and glass fiber (GF) prepreg were derived, and ANSYS ACP PrepPost analyses were performed. It was observed that in the case of hybrid composites, the total deformation and equivalent stress are higher than that of CFRP; however, in terms of the unit cost, the hybrid Z-Spring is more inexpensive and durable compared to the GF.
본 연구에서는 세종시 포장도로 구간을 대상으로 모바일매핑시스템(MMS)과 딥러닝 균열 감지시스템을 활용한 도로포장 모니터링 방안을 제시하고 경제성 분석을 통한 최적 유지보수 공법을 제시하였다. 나아가, 기존 대부분의 연구에서는 도로포장 조사 차량에 의해 취득된 데이터를 활용한 사례가 대부분이었으나 본 연구에서는 직접 모니터링 조사를 통해 취득한 도로 포장 상태등급을 기준으로 경제성 분석을 실시하였다. 도로포장 상태 모니터링 결과 일반국도, 시도, 지방도의 순서대로 도로포장 상태가 양호한 것을 확인하였다. 또한 포장파손모델을 활용한 경제성 분석 결과, 예방적 유지보수공법인 마이크로서페이싱 공법을 적용하는 것이 유지보수비용과 이용자 편익 측면에서 가장 경제적인 것으로 나타났다. 본 연구의 성과는 지자체의 기반시설 관리계획 수립을 위한 기초적 자료로 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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