• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.472-478
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• 2009

The scopes of the supply chain management in construction projects has expanded from the field management focusing on field storage, transportation, and lifting to the whole supply chain from the materials to field. The expansion of the supply chain management can raise the possibilities of leaner production, which enables shortened lead time of the difficult-to-operate materials, and prevents the work interference or delay. However, the expanded management range requires more information and management than an existing management style currently used for factory production of iron frame, curtain wall, PC, etc. In addition, there are limitations that expand the existing management style into the new supply chain management in construction projects and therefore it is required to automate the existing management style in order to extend the management range. The objective of this study is to propose the process and equipment that can manage the supply chain of the materials which range from the factory production to the field storage based on RFID/USN techniques, introducing small-sized transportation equipment(intelligent pallet), the vehicle tool kit(intelligent trailer), and in-and-out management equipment(Gate Sensor) as a prototype to effectively develop the appliances for operating the proposed process, and present the application possibility of the appliances. The full paper will present then the test results that the proposed appliances for the supply chain management automatically transmit and receive the generated information between the appliances or the appliance and sever under various wireless network circumstances such as zigbee, wibro, Wi-Fi, and CDMA.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.418-423
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• 2009

대부분의 역사에 개찰구와 매표소가 구비되어 있거나 탑승 검표원이 드문 국내 철도 시스템과는 달리 해외의 경우, 버스 혹은 철도차량의 각 출입문 근처에 압력센서 발판 혹은 적외선 센서 그리고 CCTV 카메라를 이용한 승객 계수 시스템이 이용 되어져 왔다. 이러한 승객 계수 시스템에 의해 수집된 정보는 요일별, 시간대별 그리고 정류소별 차량 승하차 승객 수 파악을 위한 솔루션을 제공함으로써 대규모의 차량 운영사로 하여금 효율적인 차량배치 및 불필요한 인력낭비 방지를 통한 이익창출을 가능케 할 것으로 예상된다. 본 논문에서는 철도차량 출입문 근처에 적외션 센서를 장착하여 차량 승하차 승객수를 계산하는 시스템의 특정 및 무선망 (GPS, WLAN, Cellular)과 연동시 제공되는 기타 기능들에 대해 서술하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.5135-5142
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• 2011

이 논문에서는 도심 지역의 교통 제어 시스템의 동적 응답 성능 향상을 위하여 적응형 Q-Learning 강화 학습 메커니즘을 설계 하였다. 도로, 자동차, 교통 제어 시스템을 지능 시스템으로 모델링 하고, 자동차와 도로 사이는 무선 통신을 이용한 네트워크가 구성된다. 도로와 대로변에 필요한 센터네트워크가 설치되고 Q-Learning 강화 학습은 제안한 메커니즘의 구현을 위해 핵심 알고리즘으로 채택하였다. 교통 신호 제어 규칙은 자동차와 도로에서 매 시간 업데이트된 정보에 따라서 결정되며, 이러한 방법은 기존의 교통 제어 시스템에 비하여 도로를 효율적으로 활용하며 결과적으로 교통 흐름을 개선 한다. 알고리즘을 활용한 최적의 신호 체계는 온라인상에서 자동으로 학습함으로서 구현된다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘이 기존 시스템에 비하여 효율성 개선과 차량의 대개 시간에 대한 성능 지수가 모두 30% 이상 향상되었다. 실험 결과를 통하여 제안한 시스템이 교통 흐름을 최적화함을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.162-177
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• 2020

자율주행시스템에서 다양한 센서를 기반으로 한 외부환경 인지는 주행안전성과 직접적인 관계가 있다. 최근 머신러닝/심층 신경망 기술의 발전으로 심층 신경망 기반의 인지 모델이 사용됨에 따라, 인지 알고리즘의 올바른 학습과 이를 위한 양질의 학습데이터가 필수적으로 요구된다. 그러나 자율주행에 발생할 수 있는 모든 상황을 데이터를 수집하는 것은 현실적인 어려움이 많다. 해외와 국내의 교통 환경의 차이로 인지 모델의 성능이 저하되기도 하며, 센서가 정상동작을 못하는 악천우에 대한 데이터는 수집이 어려우며 질적인 부분을 보장하지 못한다. 때문에, 실제 도로가 아닌 시뮬레이터 내 가상 도로 환경을 구축하여 합성 데이터를 수집하는 접근법이 필요하다. 본 논문에서는 국내 실정에 맞게 국내 도로 상황을 모사한 시뮬레이터 환경 안에 날씨와 조도, 차량의 종류와 대수, 센서의 위치를 다양화하여 학습데이터를 수집하였고, 보다 더 좋은 성능을 위해 적대적 생성 모델을 활용하여 이미지의 도메인을 보다 실사에 가깝게 바꾸고 다양화 하였다. 그리고 위 데이터로 학습한 인지 모델을 실제 도로 환경에서 수집한 시험 데이터에 성능 평가를 진행하여, 실제 환경 데이터만으로 학습한 모델과 비슷한 성능을 내는 것을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.374-380
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• 2017

약 IoT(Internet of Things)는 인터넷을 기반으로 모든 사물을 연결하여 사람과 사물, 사물과 사물, 사물과 시스템 간의 정보를 상호 소통하는 지능형 기술 및 서비스 등을 지칭 한다. 사물인터넷환경의 발전은 더욱 경량화되고 지능적인 센서, 가볍고 다양한 환경에 적용 가능한 네트워크 프로토콜의 발전을 수반하고 있다. 이러한 요소기술의 발전은 안전기능과 사용자 편의성 등을 적용한 스마트카 환경의 빠른 발전을 도모하고 있다. 이러한 발전은 긍정적인 효과를 발위하기도 하지만 보안 문제가 해결되지 않는다면 스마트카 서비스는 개인 생활의 큰 재앙을 유발 할 수 있다. 스마트카는 기존 차량에 여러 형태의 통신기능이 적용되고 차량을 제어 할 수 있는 다양한 기능이 제공되며 이에 대한 인증우회, 데이터 위변조를 통한 차량의 불법 제어를 통한 오동작 유발, 차량 운행 정보 탈취를 통한 개인 행태 정보 유출 등 다양한 보안 위협을 유발할 수 있다. 이에 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서의 스마트카 서비스의 형태를 알아보고 스마트카 서비스가 가지는 보안 위협을 시나리오 기반으로 도출하고 이에 대한 대응 방안을 제시함으로서 안전한 스마트카 활용 방안을 제시하고자 한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.145-154
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• 2014

현재 우리나라의 도로망은 매우 복잡하고 방대하여 도로에 대한 유지보수가 지속적으로 요청된다. 하지만 도로노면의 파손정보 수집에 한계가 있으며 파손된 도로의 복구시점이 지연됨에 따른 문제가 제기되고 있다. 최근에는 도로를 중심으로 노면 및 주변시설물의 정보를 취득하기 위해 도로조사용 차량기반 멀티센서시스템을 사용하고 있지만 고가의 MMS(Mobile Mapping System) 장비를 운영할 경우 도입부터 유지관리까지 많은 비용이 소요되고 데이터 처리에도 많은 시간이 걸리는 단점이 있다. 이에 저가의 차량기반 카메라시스템을 이용하여 도로의 파손정보를 수집하고, 파손된 정보를 지도위에 표시하여 지속적인 유지관리가 가능하도록 여러 장의 영상을 집성하여 더 많은 정보를 얻을 수 있는 연구가 필요하며 차량기반 경사카메라에서 취득된 연속된 영상의 집성을 통해 일정한 지상해상도의 집성사진을 생성함으로 도로 노면 정보를 수집할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 고해상도 경사사진에서 호모그래피(Homography)를 정확하게 추정함으로 집성사진을 제작하고, 집성된 영상의 촬영간격에 따른 지상 해상도 및 적정 데이터 취득간격을 분석하기 위해 공간해상도 분석용 타깃이 촬영된 고해상도 항공 경사사진의 촬영간격을 구분하여 집성영상을 분석하였고, 저가의 차량기반 도로조사시스템에 적용하는 방안을 제시하였다.