• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권3호
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• pp.114-128
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• 2013

현재 온실가스 배출량 산정 방법은 온실가스 저감대책 효과 분석이 불가능하며 차량의 이동특성이 반영이 안 된 실정으로 이를 극복할 수 있는 온실가스 배출량 산정 방법의 필요로 본 연구가 시작되었다. 교통수요 분석을 통해 차종, 교통상황에 따른 HBEFA 배출계수로 배출량을 산정하는 방법을 통해 고양시에 적용하여 분석하였다. 본연구의 지자체단위 교통수요 추정방안을 통해 실질적인 교통 이용특성에 맞는 온실가스 배출량이 산출되었다. 온실가스 지자체별 통행요금, 속도제한 등 온실가스 저감 요인들이 교통수요 모형에 반영되어 온실가스 저감 대책에 대한 효과분석 후 환경영향을 줄일 수 있는 방안을 강구하여 온실가스 저감 대책 마련에 효율적으로 이용될 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권4호
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• pp.1-10
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• 2013

본 연구는 버스정보가 도로의 통행속도 정보로 활용될 수 있는지를 검토하기 위한 연구이다. 도로통행속도를 파악하기 위해 설치된 지점검지기, 구간검지기로부터 수집되는 정보와 경기도에서 수집되는 버스정보를 속도정보로 가공하여 비교하였다. 버스정보가 교통정보 검지기의 기능을 할 수 있다면, 통행속도 정보를 제공할 수 있다. 이를 위해서는 도로구간의 교통류에 대한 패턴을 인식할 필요가 있다. 본 연구에서는 새로운 접근방법보다는 기존에 검증된 방법을 중심으로 버스정보를 이용한 교통류 패턴 인식 방법을 적용하여 버스정보의 활용 가능성을 제시하였다. 또한 버스정보를 이용하여 모형을 추정하였는데, 단순이동, 지수평활법과 이중이동, 이중지수평활법, ARIMA(p,d,q)모형을 적용하였다. 이 모형들은 평가지표인 100-MAPE, MAE, EC로 비교한 결과 상호 비슷한 결과를 나타냈으나, 단순평균이동법이 가장 우수한 결과를 나타냈다. 이로서 버스정보를 구간의 통행속도로 이용할 경우, 모형의 추정도 가능하다는 것을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.39-51
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• 2022

Image-based gender classification and age estimation of human are classic problems in computer vision. Most of researches in this field focus just only one task of either gender classification or age estimation and most of the reported methods for each task focus on accuracy performance and are not computationally light. Thus, running both tasks together simultaneously on low cost mobile or embedded systems with limited cpu processing speed and memory capacity are practically prohibited. In this paper, we propose a novel light-weight gender classification and age estimation method based on ensemble multitasking deep learning with light-weight processing neural network architecture, which processes both gender classification and age estimation simultaneously and in real-time even for embedded systems. Through experiments over various well-known datasets, it is shown that the proposed method performs comparably to the state-of-the-art gender classification and/or age estimation methods with respect to accuracy and runs fast enough (average 14fps) on a Jestson Nano embedded board.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권2호
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• pp.164-181
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• 2023

낮은 제한속도 환경에서 무인 교통단속 장비의 속도위반 단속 허용범위는 매우 높으며. 이는 제한속도 준수율이 낮은 주요인 중 하나이다. 이에 따라 본 연구에서는 무인 교통단속 장비의 속도위반 허용범위를 개선하여, 새로운 제한속도별 허용범위 기준을 제시하였다. 먼저 운전자에게 과속을 유발할 수 있는 운영자·이용자 측면의 오차 실효성을 분석하고, 분석 결과에 따라 단속 장비 오차와 내비게이션 GPS 속도 오차를 적용하여 허용범위 개선안을 제시하였다. 또한, 허용범위 개선 시 운영자 측면에서 장기적으로 기대되는 사고율 및 사고 심각도 등 안전성 효과를 추정하였다. 추정 결과 모든 제한속도의 도로구간에서 제한속도 준수율, 사고율, 속도 변화에 따른 심각도별 사고건수 변화율, 보행자 교통사고 사망률 모두 개선되었다. 따라서 본 연구에서 제시한 속도위반 단속 허용범위 개선안이 도입될 경우, 추정한 개선 효과와 같이 도로의 안전성이 향상될 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제5권1호
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• pp.55-63
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• 2006

차량의 과속은 도시부 도로에서 번번하게 일어나는 교통사고의 중요한 원인 중 하나이다. 교통사고의 감소를 위하여 설치하는 교통통제창치의 일종인 과속경보장치(DFS)는 국내에서는 차대사람 교통사고를 예방하기 위하여 점차 다양한 곳에 적용을 확산해나가고 있다. 본 연구에서는 이 교통통제장치의 효과가 어느정도인지를 파악하기 위하여 설치전후로 첨두시간과 비첨두시간대로 나누어 필드 조사를 수행하였고, 수집자료의 분석에는 차량평균속도 및 속도분산을 포함한 여러 가지 종속변수에 대하여 실험결과에 대한 통계적 검증과 함께 논의 되어졌다. 따라서 본 연구에서는 사고감소 및 교통안전도 향상을 위한 교통통제장치로써 과속경보장치(DFS)가 단속에 의한 강제적 방법을 사용하지 않고도 교통류의 속도를 효과적으로 통제하여 보다 안전한 보행환경을 제공하고, 사고율을 낮춤으로써 교통안전도를 향상시키는 것으로 파악되었다.

• 전기학회논문지P
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• 제54권1호
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• pp.8-14
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• 2005

This paper is proposed hybrid artificial intelligent(HAI) controller for speed control of surface permanent magnet synchronous motor(SPMSM) drive. The design of this algorithm based on HAI controller that is implemented using fuzzy control and neural network. This controller uses fuzzy rule as training patterns of a neural network. Also, this controller uses the back-propagation method to adjust the weights between the neurons of neural network in order to minimize the error between the command output and actual output. A model reference adaptive scheme is proposed in which the adaptation mechanism is executed by fuzzy logic based on the error and change of error measured between the motor speed and output of a reference model. The control performance of the HAI controller is evaluated by analysis for various operating conditions. The results of analysis prove that the proposed control system has strong high performance and robustness to parameter variation, and steady-state accuracy and transient response.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제2권3호
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• pp.310-318
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• 2004

In this paper, an unscented Kalman filter (UKF) for curvilinear motions in an interacting multiple model (IMM) algorithm to track a maneuvering vehicle on a road is investigated. Driving patterns of vehicles on a road are modeled as stochastic hybrid systems. In order to track the maneuvering vehicles, two kinematic models are derived: A constant velocity model for linear motions and a constant-speed turn model for curvilinear motions. For the constant-speed turn model, an UKF is used because of the drawbacks of the extended Kalman filter in nonlinear systems. The suggested algorithm reduces the root mean squares error for linear motions and rapidly detects possible turning motions.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권6호
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• pp.305-314
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• 2023

본 연구에서는 연안 및 항만 내에서 운항이 빈번한 총톤수 9.77톤급 소형어선을 대상으로 구속모형시험을 수행하고, 선속 별 운항성능을 추정하였다. 연안 및 항내에서는 소형 어선이 주로 중저속 운항함을 고려하여, 구속모형시험은 8노트 이하에서 수행하였다. 실선을 1/3.5 축소한 모형선을 대상으로 선형예인수조의 프로펠러 단독특성, 저항, 자항추진 시험을 통하여 실선 선속 별 저항추진성능을 추정하였다. 그리고 타 단독특성, 3자유도 정적 및 동적 HPMM 시험을 수행하고 수평면 운항모델 내 유체력 미계수들을 도출하였다. 특히 사항 및 순수선수동요시험은 2~8노트 영역에서 수행되었고, 주요 선형 유체력 미계수들이 선속에 따라 현저하게 변화함을 파악하였다. 선형 유체력 미계수들을 Froude 수에 대한 함수화 한 후, 선속 별 시뮬레이션을 통하여 대상 어선의 조종성능을 검토하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권5호
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• pp.90-96
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• 2008

본 논문은 텔레메틱스 단말용 음성인식을 위한 음성향상 단일 칩 알고리듬을 제시한다. 제안된 방법은 잡음제거와 에코제거의 두 단계로 구성되어 있으며, 첫 단계로 크로스 스펙트럼 추정에 기반한 적응필터를 통해 에코를 제거하고, 두번째 단계로 Generalized Gamma분포기반의 LSA 음성추정 방식 추정을 통해 외부 배경잡음을 제거하여 음성의 음질을 향상시킨다. 적은 계산량이 요구되는 제안된 알고리즘을 토대로 구현된 단일 칩의 성능은 다양한 잡음환경에서 신호 대잡음비율과 음성인식 평가에서 기존의 방법보다 향상된 결과를 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.511-518
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• 2007

본 논문에서는 영상의 중심이동과 상호정보 추정에 의한 효과적인 얼굴인식 기법을 제안하였다. 여기서 중심이동은 영상의 1차 모멘트에 의해 계산된 중심좌표로 얼굴영상을 이동하는 것이며, 이는 인식에 불필요한 배경을 배제시킴으로써 인식성능을 개선시키기 위함이다. 상호정보 추정은 상관관계를 나타내는 척도로 영상간의 유사성을 효과적으로 측정하기 위함이다. 특히 영상의 상호정보 추정을 위한 확률밀도함수 계산에 동일한 량의 샘플분할을 이용한 적응분할의 추정 방법을 이용함으로써 영상 상호간의 종속성을 더욱 더 정확하게 구하였다. 제안된 기법을 64*64 픽셀의 48장(12명*4장) 얼굴영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 기법은 중심이동을 거치지 않는 단순히 상호정보 추정만을 이용하는 기법보다 우수한 인식성능(인식률, 인식속도)이 있음을 확인하였다. 또한 얼굴의 표정, 위치, 그리고 각도 등의 변화에도 매우 강건한 인식성능이 있음을 확인하였다.