IT를 매개로 서로 다른 분야의 기술들이 상호 융합되어 새로운 서비스 또는 기술을 제공하는 유비쿼터스 패러다임은 도시에 대한 새로운 시각을 제공하고 있다. u-City는 첨단 정보통신 인프라와 유비쿼터스 정보서비스를 도시공간에 융합하여 도시생활의 편의 증대와 삶의 질 향상, 체계적 도시관리에 의한 안전보장과 시민복지 향상, 신산업 창출 등 도시의 제반기능을 혁신시킬 수 있는 차세대 정보화 도시를 의미한다. 성공적인 u-City 건설을 위해서 기존의 지자체GIS 개념을 확대한 지능형 도시공간정보의 개념이 필요하며, 지능형 도시공간정보를 효율적으로 제공하기 위한 서비스가 요구된다. 이러한 지능형 도시공간정보 서비스는 도시 전반의 영역에서 제시될 수 있으므로 다양한 서비스를 도출할 수 있다. 이에 본 연구에서는 지능형 도시공간정보의 개념을 살펴보고, 기존 u-City 관련 서비스 분류에 관한 선행 연구내용을 중심으로 지능형 도시공간정보 서비스 분류체계를 제시였다.
최근 ITS(Intelligent Transportation Systems)의 보급으로 개인의 기-종점 간 통행시간에 많은 비용절감을 가져왔다. 지금까지의 주요 최단경로알고리즘은 네트워크의 기-종점(Origin-Destination) 거리 간 최단 통행시간을 고려하여 연구되어 왔다. 하지만, 최근 대두되는 고유가 시대의 진입과 더불어 환경에 대한 인식이 높아짐에 따라 기-종점 간 통행시간만을 고려하던 기존의 방법들에서 벗어나 추가적인 요인들의 고려 필요성이 증대되고 있다. 따라서 본 연구에서는 지리정보시스템을 이용한 환경오염을 최소화하는 친환경 최단경로 탐색방법 개발을 제안하고자 한다. 이를 위하여 3D 좌표정보 도로를 활용하여, 도로구배 조건에 따른 배출가스의 증감율을 환경오염편익으로 구분하고, 이를 사회적비용으로 환산하여, 경로탐색의 추가적인 요소로 반영하였다.
제4차 산업혁명시대의 지능형 전자정부와 같은 바람직한 미래형 전자정부의 구현에 있어, 블록체인 기술의 전자정부 도입 방안 측면에서 제4차 산업혁명과 지능형 정부 운용전략으로서 전자투표, 전자계약, 주민등록 전자문서 등의 관리, 부동산 등기 분야의 네 가지 측면에서 심도있는 고찰을 수행하고 바람직한 전략을 제안하였다. 제4차 산업혁명시대는 정보 혹은 데이터의 공유, 개방, 소통, 공개를 특징으로 클라우드 컴퓨팅 체제에 정보 혹은 데이터를 집중하고 빅데이터를 분석하여 사물인터넷을 통해 정보를 수집하고 언제 어디서나 모바일 등의 스마트기기로 정보통신기술을 활용하여 인간의 행복을 증진시키는 것을 목적으로 한다. 따라서 이를 위해서는 그 중심이 되는 정보 혹은 데이터에 대한 신뢰는 매우 중요하며 정보 혹은 데이터가 위변조되지 않고 참여자 모두가 투명하게 공유하는 것이 중요하다. 즉 그런 점에서 보안성을 강화하여 신뢰성을 높일 수 있는 블록체인 기술의 도입 또는 활용이야말로 필수적인데 여기서는 관련 선행연구를 검토하고 제4차 산업혁명과 지능형 정부 측면에 대한 논의를 진행한 뒤 전자투표, 전자계약, 주민등록 전자문서 등의 관리, 부동산 등기 분야에서 제4차 산업혁명과 전자정부 운용전략을 제시하였다.
본 논문은 전역적 대비를 보존하는 동시에 경계 정보를 정확히 보존할 수 있는 혼합 톤 매핑 기법 (Tone Mapping Operator: TMO)을 제안한다. 우선, 넓은 동적 영역 (High Dynamic Rangae: HDR) 영상을 낮은 동적 영역 (Low Dynamic Range: LDR) 디스플레이에 적합하게 압축하기 위해 인간의 시각 시스템 (Human Visual System: HVS)에 기반한 임계 값 대 밝기 값 (Threshold vs. Intensity: TVI) 함수와 영상의 대비를 사용하였으며 이에 따라 영상의 전역적인 대비를 보존할 수 있었다. 또한, 가이디드 영상 필터링 (Guided Image Filtering: GIF)을 이용하여 검출된 경계 정보와 변화감지역 (Just Noticeable Difference: JND) 모델의 공간적 마스킹을 이용하여 검출된 경계 정보를 결합함으로써 영상의 경계를 보존하고 출력 영상의 인지적 화질을 향상시켰다. 기존에 TMO들은 크게 전역적 톤 매핑 (Global Tone Mapping: GTM)과 지역적 톤 매핑 (Local Tone Mapping: LTM)으로 분류되었다. GTM은 전역적인 대비를 보존하며 구현이 단순해 실행시간이 빠르다는 장점이 있지만 영상의 경계 정보가 손실되며 지역적 대비를 보존하지 못하는 단점이 있었다. 반면 LTM은 영상의 지역적 대비와 경계 정보를 잘 보존하였지만 경계 영역에서의 헤일로 열화 현상의 발생과 같이 일부 영역이 부자연스럽게 표현되는 경우가 발생하였으며 GTM과 비교하여 높은 계산 복잡도를 가졌다. 따라서 본 논문에서는 GTM과 LTM의 장점을 결합하여 전역적인 대비를 보존하는 동시에 영상의 경계 정보를 보존하는 TMO를 제안하였으며 실험결과를 통해 제안하는 톤 매핑 기법이 인지적 화질 측면에서 성능이 우수한 것으로 확인되었다.
국토모니터링기술개발 핵심과제는 지능형국토정보기술혁신사업단의 5개 핵심과제 중 하나로서 토지피복변화가 빈번한 한반도 전역의 국토변화를 주기적/실시간으로 모니터링하기 위한 기술적 기반을 제공하고자 한다. 이 과제는 크게 두개의 연구주제를 포함하고 있는데, 첫번째 주제는 공중 및 지상에서 실시간으로 국토모니터링을 위한 자료 획득을 다루고 있다. 디지털항공사진 및 항공 LiDAR 자료를 실시간으로 획득하기 위한 영상시스템과 USN, 지상 비디오 영상, 차량탑재 센서를 통한 지상자료획득 시스템을 개발하여 공중원격탐사자료의 한계를 극복하기 위한 자료획득시스템을 개발하고자 한다. 두 번째 주제는 국토모니터링을 담당하고 있는 공공기관에서 직접 채택 운영될 수 있는 여러 활용시스템을 개발하고 그에 필요한 제반 처리기술을 개발하고자 한다. MODIS 위성자료를 이용한 국토모니터링 시스템은 그러한 활용시스템의 하나로서 준 실시간으로 한반도 전역의 토지피복 상황을 모니터링하기 위한 기술을 포함하고 있다.
본 연구는 u-City 구축사업의 지원 및 국가공간정보의 선도적 기술개발을 목표로 진행되고 있는 지능형국토정보기술혁신사업의 일부 내용으로, 새로운 도시환경인 u-City에서의 도시시설물관리 서비스모델 분류체계를 제시하고자 하였다. 먼저 기존 u-City 도시시설물 서비스모델 관련 연구사례를 조사 분석하였으며, 이를 토대로 u-City 시설물 관리에 적합한 분류체계로서 업무서비스(Action)에 의한 분류체계 및 시설물종류(Object)에 의한 분류체계를 제시하였다. 또한 분류체계안의 각 단위서비스의 정의 및 역할을 제시하였으며, 향후 구축될 u-City 도시시설물관리체계를 위한 적용방안을 도출하였다.
Zain Ul Abideen;Xiaodong Sun;Chao Sun;Hafiz Shafiq Ur Rehman Khalil
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권7호
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pp.1726-1748
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2024
Trajectory planning is vital for autonomous systems like robotics and UAVs, as it determines optimal, safe paths considering physical limitations, environmental factors, and agent interactions. Recent advancements in trajectory planning and future location prediction stem from rapid progress in machine learning and optimization algorithms. In this paper, we proposed a novel framework for Spatial-temporal transformer-based feed-forward neural networks (STTFFNs). From the traffic flow local area point of view, skip-gram model is trained on trajectory data to generate embeddings that capture the high-level features of different trajectories. These embeddings can then be used as input to a transformer-based trajectory planning model, which can generate trajectories for new objects based on the embeddings of similar trajectories in the training data. In the next step, distant regions, we embedded feedforward network is responsible for generating the distant trajectories by taking as input a set of features that represent the object's current state and historical data. One advantage of using feedforward networks for distant trajectory planning is their ability to capture long-term dependencies in the data. In the final step of forecasting for future locations, the encoder and decoder are crucial parts of the proposed technique. Spatial destinations are encoded utilizing location-based social networks(LBSN) based on visiting semantic locations. The model has been specially trained to forecast future locations using precise longitude and latitude values. Following rigorous testing on two real-world datasets, Porto and Manhattan, it was discovered that the model outperformed a prediction accuracy of 8.7% previous state-of-the-art methods.
C-ITS는 차량, 도로 인프라, 운전자, 보행자 등 구성요소 간 교통정보를 수집·관리·제공함으로써 교통 이용 편의, 교통안전을 제고 할 수 있는 지능형교통시스템이다. 국내에서는 C-ITS 사업을 통해 도로인프라가 국내 전역에 구축되고, 실시간 교통정보 제공, 버스운행 관리 등 다양한 서비스가 제공되고 있다. 그러나 현재 도로상황 인지·전파 등을 통한 교통안전 중심의 C-ITS를 구축하기에는 첨단도로 인프라 및 정보 연계 체계가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 다양한 공간적 측면에서 시간의 연속성을 고려하여, 교통 인프라 간 정보 연계를 통해 교통흐름과 돌발 사고를 인지할 수 있는 그룹형 Zigbee Mesh 네트워크 기반 교통상황인지 시스템을 제시하였다. 제안하는 시스템은 1차적으로 현장에서 사고감지 및 경보 등의 대응이 가능하며, 타 시스템과의 정보 연계를 통해 보다 다양한 교통정보 서비스로의 활용이 가능할 것으로 기대한다.
기존 도로표지의 시인성, 가독성의 문제와 노령운전자의 급격한 증가를 고려할 때 현재 도로표지의 개선의 필요성이 높아지고 있는 상황이다. 본 연구에서는 이러한 상황을 고려하여서 기존의 연구에서 지적된 도로표지 문제점과 선진국의 도로표지를 참고하여 인간공학적 도로표지 개선시안을 제시하였고 이에 대한 설문조사를 시행하였다. 국내 외 도로표지 디자인의 비교분석을 통하여 도로표지의 문제점과 개선점을 파악하고 그 결과를 토대로 하여서 국내실정에 맞는 인간공학적 도로표지를 시안을 개발하였다. 본 연구의 조사결과를 기반으로 우리나라의 다양한 연령층의 운전자들이 목적지를 찾아감에 있어서 도로표지를 참조하여 어려움이 없이 목적지에 도달할 수 있도록 도로표지를 개선하는데 있어서 필요한 토대를 제시할 수 있을 것으로 예상된다.
최근 들어 U-City 구축 사업을 수행하고 있는 대다수의 지자체에서는 U-City건설지원법에서 규정하고 있는 U-도시기반시설의 서비스 모델을 정립하고 체계화 하기위해 노력하고 있다. 그 중 공간정보 수요가 높은 도로, 상 하수도 시설물은 국토해양부의 주관하에 90년말부터 현재까지 매칭펀드 사업을 통해 DB 및 시스템을 구축하도록 유도해 왔다. 그러나 정부차원의 이러한 사업이 지자체 지리정보 담당부서와 지하시설물 관리 담당 공무원들 중심으로 단순히 공간정보의 조회 및 편집차원에서 추진되고 있어 활용에 대한 한계가 발생하고 있다. 본 연구는 국토해양부에서 주관하고 있는 '지능형 도시 지하시설물 관리 기술 개발' R&D 사업을 통해 이러한 한계를 극복하고 기존 상 하수도 단위시스템에서 제공하는 조회 및 편집기능이외에도 USN 및 RFID를 적용하여 활용할 수 있는 지능화된 지하시설물 관리업무를 도출하고, 기존 상 하수도 단위시스템과의 연계 모델을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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