• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권3호
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• pp.88-103
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• 2023

최근 4차 산업혁명 기술의 발전에 힘입어 교통시스템은 차량 및 사람의 개별 이동궤적과 관련된 모빌리티 데이터를 대용량으로 산출하고 있다. 개인정보가 포함된 모빌리티 데이터를 활용하는 데에는 많은 제약이 존재하므로, 우리나라는 데이터 3법 개정과 데이터 기본법 제정을 통해 가명정보의 생성 및 가공과 이에 대한 분석 및 활용을 별도의 기관 및 기술을 적용하여 이원적으로 관리하고 있다. 그러나 이러한 이원적 접근은 데이터 생명주기 전 과정을 안전하게 지원하지 못할 뿐만 아니라 처리 시간 및 비용 측면의 비효율성의 문제를 갖고 있다. 따라서 본 연구는, 기존의 결합전문기관과 데이터안심구역이 갖는 문제점을 보완하기 위하여, 모빌리티 데이터의 생성 및 가공, 그리고 분석 및 활용 과정을 통합 및 일원화한 통합 데이터안심구역 프레임워크를 제시한다. 즉, 데이터 처리를 위한 통합 프로세스를 재설계하고 공통 요구사항 및 핵심요소기술을 도출하여 모빌리티 데이터의 생명주기 전체를 원스톱으로 활용, 관리할 수 있는 차세대형 통합 데이터안심구역 시스템의 아키텍처를 제시한다.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제18권3호
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• pp.535-544
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• 2017

In-flight aircraft engine performance estimation is one of the key techniques for advanced intelligent engine control and in-flight fault detection, isolation and accommodation. This paper detailed the current performance degradation estimation methods, and an improved hybrid Kalman filter via velocity-based LPV (VLPV) framework for these needs is proposed in this paper. Composed of a nonlinear on-board model (NOBM) and VLPV, the filter shows a hybrid architecture. The outputs of NOBM are used for the baseline of the VLPV Kalman filter, while the system performance degradation factors on-line estimated by the measured real system output deviations are fed back to the NOBM for its updating. In addition, the setting of the process and measurement noise covariance matrices' values are also discussed. By applying it to a commercial turbofan engine, simulation results show the efficiency.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1685-1688
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• 2003

객체지향 환경에서 복잡한 소프트웨어 시스템을 개발하기 위해서는, 그것의 복잡성과 대규모성 때문에 추상화에 의한 다계층적인 use case model 의 사용이 불가피하다. 이러한 경우 모델의 consistency 유지가 매우 주요하고 어려운 이슈가 된다. 본 논문에서는 각 추상화 단계에 따른 use case model 들 사이에서 자동적으로 형식적인 consistency 를 체킹할 수 있는 방법을 제안한다. 이 접근 방법은 rule 을 기반으로 하여 actor tree, use cose composition diagram를 use case description을 활용한다. 본 접근법을 검증하기 위하여, ITS 아키텍처 (Intelligent Transportation System architecture)의 한 파트를 예로 들어 적용하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.222-234
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• 2020

자율주행차는 GPS 및 레이더, 라이다, 카메라, IMU 등 다수의 센서가 장착되어 도심 교차로 주행 환경에서 다양한 교통체계를 인지하고 판단하여 주행하지만 장착된 센서의 감지 거리를 벗어나는 영역에 대한 예측 및 판단의 한계 등으로 자율주행차의 교차로 사고 비율은 전체 사고의 88%로 사고 비율이 높다. 따라서 ITS 도입으로 V2V, V2I를 통한 비신호 교차로 사고 회피 전략 연구가 진행되고 있을 뿐만 아니라 고장 상황에서 안전한 교차로 주행에 대한 연구도 진행되고 있지만 단순한 교차로 시나리오를 통한 검증과 단편적인 V2V 고장만을 제시하고 있다. 본 논문에서는 V2V 모듈의 아키텍쳐를 분석하여 V2V 모듈별 위험 요인을 분석하여 고장모드를 정의하였다. 또한 다양한 도로 조건 및 교통량에 따라 교차로 시나리오를 제시하여 ISO-26262 Part3 프로세스를 활용하여 HARA를 수행하여 자율주행차의 오작동에 대해 시뮬레이션 기반 위험성을 분석하여 ASIL을 제시하였다. V2V 모듈의 각 컴포넌트별 모니터링 컨셉을 제안하였고 시뮬레이션을 통해 모니터링 커버리지를 제시하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권2호
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• pp.480-497
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• 2012

As a new business concept, machine-to-machine (M2M) communications are born from original telemetry technology with the intrinsic features of automatic data transmissions and measurement from remote sources typically by cable or radio. M2M includes a number of technologies that need to be combined in a compatible manner to enable its deployment over a broad market of consumer electronics. In order to provide better understanding for this emerging concept, the correlations among M2M, wireless sensor networks, cyber-physical systems (CPS), and internet of things are first analyzed in this paper. Then, the basic M2M architecture is introduced and the key elements of the architecture are presented. Furthermore, the progress of global M2M standardization is reviewed, and some representative applications (i.e., smart home, smart grid and health care) are given to show that the M2M technologies are gradually utilized to benefit people's life. Finally, a novel M2M system integrating intelligent road with unmanned vehicle is proposed in the form of CPS, and an example of cyber-transportation systems for improving road safety and efficiency are introduced.

• 대한교통학회지
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• 제17권2호
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• pp.55-68
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• 1999

지능형 교통체계(Intelligent Transport Systems: 이하 ITS)의 제반서비스는 사용자가 요구하는 다양한 형태의 동적교통정보의 제공가능성이 전제되어야 한다. 이는 많은 데이터 및 정보들이 수집, 가공단계를 거쳐 최종 정보이용자에게 효율적으로 전달되어짐을 의미하며 이를 위해 GIS기반의 공간데이터베이스를 사용하게 된다. 현재 국내외에서 교통관련시스템에서 사용되는 공간데이터베이스는 시스템의 목적에 따라 상이한 설계와 내용을 가지고 있다. 이는 시스템간에 공간상의 위치정보를 공유함에 있어서 시스템에 맞는 적절한 변환과정을 거쳐야만 한다. 특히 실시간으로 정보의 공유가 필요한 경우는 더 큰 문제를 노정하고 있다. 본 연구에서는 ITS서비스에서 사용되는 공간위치정보-동적위치정보, 정적위치정보-를 시스템간에 실시간으로 공유하기 위해 ITS Map Datum (기본이 되는 지형데이터)과 위치참조기법을 개발하고 실제 적용을 위한 한가지의 프로파일을 제안하였다. 또한 제안된 프로파일과 지리정보 소프트웨어를 이용하여 서로 다른 공간데이터베이스상에서도 교통 정보가 제공되어지고 더 나아가 공유되어질 수 있는 가능성을 평가하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.1027-1037
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• 2012

지구 온난화에 대한 대응 노력으로 스마트그리드가 주목받고 있으며, 국내의 경우 정부는 CO2 배출량의 20%를 차지하고 있는 수송 분야를 대체하기 위한 노력으로 전기자동차 및 충전 인프라 구축을 확대하고 있다. 하지만 전기자동차 충전 인프라는 지능화를 위해 IT기술을 접목하고 있어 기존 IT기술이 가지고 있던 보안위협들을 그대로 상속받을 수 있다. 이로 인해 발생할 수 있는 보안 사고를 미연에 방지할 수 있도록 보다 안전한 전기자동차 충전 인프라 구축이 요구된다. 이에 본 논문은 전기자동차 충전 인프라에 대한 논리적 아키텍처를 제시하고 이를 바탕으로 발생 가능한 보안위협들을 식별하였다. 또한, 이러한 보안위협들을 대응하기 위한 보안요구사항을 분석 및 제시하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.149-156
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• 2024

기존 긴급 및 외부 통신이 주목적이었던 차량 인포테인먼트의 지능화와 고속화는 내비게이션, 자율주행 등 다양한 서비스 적용에 대한 가능성을 보여주고 있다. 특히 통신 및 네트워크의 진보로 인하여 외부 기기 및 인프라 연동에 대한 기능성이 강화되고 있는 바 이러한 경향하에 고도화된 차량 서비스 및 주행을 위한 협력 지능형 교통 체계 (C-ITS)와의 연동 방향에 대한 고민이 필요하다. 또한 자동차도 텔레매틱스 및 인포테인먼트 고도화를 넘어 전동화 경향에 맞춘 소프트웨어 정의 차량 (SDV) 라는 개념을 토대로 한 미래 차량 개발 개념을 정립하고 있는 바 이러한 SDV 연계에 대한 고려도 동시에 병행해야 한다. 본 논문에서는 차량 인포테인먼트 구조 분석을 토대로 한 향후 ITS와 SDV 연계 방향성에 대해서 고찰한다. 우선 이를 위해서 현존하는 차량 인포테인먼트 구조 및 아키텍처 분석을 진행하며 이와 연계된 SDV에 대한 구조도 같이 제시한다. 이를 토대로 하여 표준 기반의 C-ITS 서비스와 SDV 기기 적용 및 연동 가능성에 대한 고려사항을 도출한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권1호
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• pp.96-107
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• 2015

네트워크(Vehicular Ad-hoc Networks; VANET) 기술은 텔레매틱스/지능형 교통시스템을 구축하여 실시간 정보를 수집 및 공유하여 교통 체증 완화, 교통사고 예방뿐만 아니라, 차량 안에서 인포테인먼트(Infotainment) 서비스를 제공한다. 요구하는 서비스 증가로, 고정된 프레임 안에서 한정된 자원을 사용하는 기존의 기술은 효율적인 차량통신 서비스에 한계가 있다. 따라서 주변 상황에 따라 유연한 동작의 프로토콜 설계와 정보를 효율적으로 인식, 예측, 분배, 공유를 할 수 있도록 적응적인 설계가 필요하다. 본 논문에서는 차량과 RSU(Road Side Units) 기반의 V2I(Vehicle to Infrastructure) 구조와 차량간 통신 V2V(Vehicle to Vehicle) 구조를 상호 결합하여 차량 통신에 할당된 자원을 보다 효율적으로 관리, 사용하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 성능 평가를 통해 제안된 V2I/V2V 협력 스케줄 메시지 전송을 통해 높은 자원 이용률을 달성할 수 있음을 보였고, 제어정보를 넓은 범위로의 신속한 전송을 위한 최적 전송 기회 시간과 2차 릴레이 차량 전송 확률 값을 도출하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.4717-4737
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• 2017

Today, smart grids, smart homes, smart water networks, and intelligent transportation, are infrastructure systems that connect our world more than we ever thought possible and are associated with a single concept, the Internet of Things (IoT). The number of devices connected to the IoT and hence the number of traffic flow increases continuously, as well as the emergence of new applications. Although cutting-edge hardware technology can be employed to achieve a fast implementation to handle this huge data streams, there will always be a limit on size of traffic supported by a given architecture. However, recent cloud-based big data technologies fortunately offer an ideal environment to handle this issue. Moreover, the ever-increasing high volume of traffic created on demand presents great challenges for flow management. As a solution, flow aggregation decreases the number of flows needed to be processed by the network. The previous works in the literature prove that most of aggregation strategies designed for smart grids aim at optimizing system operation performance. They consider a common identifier to aggregate traffic on each device, having its independent static aggregation policy. In this paper, we propose a dynamic approach to aggregate flows based on traffic characteristics and device preferences. Our algorithm runs on a big data platform to provide an end-to-end network visibility of flows, which performs high-speed and high-volume computations to identify the clusters of similar flows and aggregate massive number of mice flows into a few meta-flows. Compared with existing solutions, our approach dynamically aggregates large number of such small flows into fewer flows, based on traffic characteristics and access node preferences. Using this approach, we alleviate the problem of processing a large amount of micro flows, and also significantly improve the accuracy of meeting the access node QoS demands. We conducted experiments, using a dataset of up to 100,000 flows, and studied the performance of our algorithm analytically. The experimental results are presented to show the promising effectiveness and scalability of our proposed approach.