국내 2020년 기준 교통사고 건수는 약 23만 건으로, 고속도로는 비반복적 정체와 높은 주행 속도로 인해 다른 도로 대비 교통사고 발생 건수당 사망자수가 2배 이상으로 나타나고 있다. 고속도로의 교통정보는 도로의 중심선을 이용한 노드, 링크를 기준으로 제공하고 있으나 세분화된 속도정보를 주지 못하고 있다. 최근 자율주행차 뿐만 아니라 일반 차량에서도 장애물 모니터링, 위치 측정을 위한 차량용 센서 장착이 일반화되고 있어, 대용량 위치 기반 데이터를 이용한 분석은 처리속도에 따라 실시간 서비스가 가능하다. 본 연구는 대용량 위치기반 개별 차량 정보의 분석을 위한 공간 기반의 맵핑 방법을 제시하였다. 경위도 각각 2개로 분할하는 4진법 기준의 분할 방법을 적용하여 개별 차량의 공간 코드를 생성하여 지오코딩 하는 방법으로 처리 속도를 대폭 증가 시켰다. 공간이 세분됨에 따라 평균속도는 유사하였으나 속도의 표준편차는 점차 감소하였으며 9회 분할 이후는 그 감소 폭이 작아 졌다.
최근 들어 위치 기반 서비스(location based service)에 관심이 많아지면서 스마트 디바이스에 탑재된 GPS로부터 수집한 대용량 데이터로부터 사용자의 이동패턴을 분석하고 서비스에 적용하는 연구가 많아지고 있다. 또한 스마트폰, 블랙박스와 내비게이션의 발달로 다양한 개인의 일상이 컴퓨터의 로그파일 형태로 기록되고 있다. 이에 따라 수집되는 데이터는 교통 수단의 이용 기록, 소비이력 등 다양한 정보를 포함하며 이를 통해 다양한 사용자 맞춤형 서비스가 개발되고 있다. 이에 본 논문에서는 차량의 블랙박스와 같은 카메라를 이용하여 단순히 문자, 사진 정보를 주고 받는 것이 아니라 실시간 영상 정보를 활용한 소셜네트워크 실시간교통 방송과 같은 실시간 교통 영상, 문자, 개인의 생각, 의견 등을 공유하는 소셜네트워크 실시간교통 방송 플랫폼을 형성하고자 한다.
최근 우리나라는 세계 최초의 지상파 DMB 서비스를 제공하였다. DMB 서비스는 국제적으로도 도입 초기단계에 있는 신규서비스이지만 이동 중 수신이 가능한 것을 제외하면 기존의 방송과 비교우위에 있는 장점이 없어 새로운 형태의 컨텐츠와 서비스의 개발이 시급한 시점이다. 이에 본 연구는 DMB를 이용한 위치 및 교통정보 제공 서비스를 착안하고 이를 위한 기본 작업으로 DMB에 적합한 지도서비스 및 지도데이터 전송을 위한 서비스 프로토콜과 데이터 구성을 제안하였다. 이 같은 제안이 구현된다면 DMB의 우수한 이동성과 저렴한 방송 매체를 사용하는 장점으로 기존 방송서비스와 차별화된 핵심 컨텐츠로 자리 잡을 수 있을 것이다.
본 연구는 idle 상태의 단말을 위한 이종 무선 통신망 환경에서 네트워크 선택 알고리즘을 제안한다. 제안 하는 알고리즘은 셀과 사용자 각각의 상대적 상태 정보를 이용하는 프로필기반 네트워크 선택 프레임워크(Profile-based Network Selection Framework, PNSF)에 기반한다. PNSF 는 traffic status, mobility, 그리고 QoS (Quality of Service) 카테고리의 정보들을 바탕으로 셀과 사용자의 프로필을 생성한다. 생성된 프로필들을 3 차원의 프로필 공간에서 위치 시키고 각 셀과 사용자 프로필 사이의 거리를 각 카테고리를 구성하는 요소의 정적 특성을 반영하여 계산한다. 사용자는 최종적으로 가장 거리가 긴 셀을 선택하여 location update 를 수행한다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 이종의 무선통신망 환경의 특성과 idle 모드의 특성을 반영하여 location update 의 발생 빈도를 합리적으로 줄이면서도 급증하는 데이터 통신 사용을 고려하여 사용자가 네트워크에 전체에 적절히 분산되도록 선택한다.
본 논문은 현재 교통사고로 인한 피해가 심각한 상황에서 기존 교통사고 원인분석을 위한 많은 양의 자료를 효과적으로 처리할 수 있는 WebGIS 기반 교통사고 정보관리 시스템을 개발하였다. 더불어 교통정보를 어떻게 구성하고 어떤 방법으로 전달할 것인가에 대한 방안을 제시하고, 교통사고 정보에 대한 공간적인 속성 뿐만 아니라 비공간적인 속성 자료를 통합 관리할 수 있도록 하였다. Web 서비스를 제공하기 위해 ASP, 자바스크립트, ArcIMS 등을 통해 인터넷상에서 시각적인 공간도형정보와 교통사고 자료를 제공할 수 있는 모듈을 개발하고 서버를 구축하였다. 또한 교통사고 자료가 일반인들에게 제공되기 위한 준비 기간이 길었던 종래 방식에 비해 데이터 입력이 완료되는 즉시 인터넷을 통해 해당 지역의 교통사고 정보를 제공하는 실시간 교통사고 현황 정보제공 기능을 구현하였다. 이전의 단순한 집계에 의한 비공간적인 데이터를 사용한 교통사고 분석보다는 교통사고의 자세한 내용 및 통계자료와 함께 사고 위치를 시각적으로 도시하여 가시적으로 주변 환경을 파악할 수 있는 기능을 제공하였으며 사고 담당 경찰관과 직접 연계할 수 있는 인터페이스를 제공하였다.
위치 기반 서비스(LBS)는 정보 통신 기술과 모바일 폰의 급속한 성장으로 응급 지원, 네비게이션, 위치, 교통 노선, 정보 수집, 엔터테인먼트 등 다양한 응용에서 활용되고 있다. 일반적으로 위치는 좌표로 표시되고 지형과 관련이 있으며, 모바일 기반의 데이터 전송에 많은 관심을 가지고 있다. 본 논문은 위치기반 서비스를 기반으로 근거리의 개별 사용자의 모바일 폰의 동작을 탐지하여 상대방의 연락처를 교환하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 모바일 폰의 가속도 센서를 이용하여 움직임을 추출하고 움직임이 일정 시간 이상 지속되면 위치와 시간 정보를 서버로 전송한다. 서버측에서는 근거리에서 모바일 폰의 움직임이 발생하는 사용자들 사이의 연결을 시도한다. 사용자간에 연결이 성공하면 서버측으로부터 암호화된 연락처를 전송받는다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존의 방법과 비교하여 핸드셋(Handset) 내의 처리를 최소화하여 데이터를 교환할 수 있음을 보여준다.
Recently, with the advances in sensor techniques and net work computing, Ubiquitous Sensor Network (USN) has been received a lot of attentions from various communities. The sensor nodes distributed in the sensor network tend to continuously generate a large amount of data, which is called stream data. Sensor stream data arrives in an online manner so that it is characterized as high-speed, real-time and unbounded and it requires fast data processing to get the up-to-date results. The data stream has many application domains such as traffic analysis, physical distribution, U-healthcare and so on. Therefore, there is an overwhelming need of a USN middleware for processing such online stream data to provide corresponding services to diverse applications. In this paper, we propose a novel USN middleware which can provide users both context-aware service and meaningful sequential patterns. Our proposed USN middleware is mainly focused on location based applications which use stream location data. We also show the implementation of our proposed USN middleware. By using the proposed USN middleware, we can save the developing cost of providing context aware services and stream sequential patterns mainly in location based applications.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권4호
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pp.344-365
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2009
The performance of a tracking system is greatly increased if multiple types of sensors are combined to achieve the objective of the tracking instead of relying on single type of sensor. To conduct the multi-modal tracking, we have previously developed a multi-modal sensor-based tracking model where acoustic sensors mainly track the objects and visual sensors compensate the tracking errors [1]. In this paper, we find a network synchronization problem appearing in the developed tracking system. The problem is caused by the different location and traffic characteristics of multi-modal sensors and non-synchronized arrival of the captured sensor data at a processing server. To effectively deliver the sensor data, we propose a time-based packet aggregation algorithm where the acoustic sensor data are aggregated based on the sampling time and sent to the server. The delivered acoustic sensor data is then compensated by visual images to correct the tracking errors and such a compensation process improves the tracking accuracy in ideal case. However, in real situations, the tracking improvement from visual compensation can be severely degraded due to the aforementioned network synchronization problem, the impact of which is analyzed by simulations in this paper. To resolve the network synchronization problem, we differentiate the service level of sensor traffic based on Weight Round Robin (WRR) scheduling at the routers. The weighting factor allocated to each queue is calculated by a proposed Delay-based Weight Allocation (DWA) algorithm. From the simulations, we show the traffic differentiation model can mitigate the non-synchronization of sensor data. Finally, we analyze expected traffic behaviors of the tracking system in terms of acoustic sampling interval and visual image size.
최근 수집되는 GPS 정보를 분석하여 개인화 맞춤 서비스를 제공하는 연구가 다양한 방면으로 연구되고 있으며, 수집된 GPS데이터가 대용량화됨에 따라 다양한 서비스들이 출시되고 있다. 하지만 기존의 연구들은 사용자에게 맞춘 서비스 모델을 제시할 뿐 GPS정보를 시스템에 도입하여 지능화된 컴퓨팅 기술을 도출하는 연구는 아직 미비한 실정이다. 본 논문에서는 지능화된 컴퓨팅 기술을 선도하기 위해 GPS 정보를 시스템에 도입하여 도로정보를 분석하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 수집된 차량의 GPS정보와 구간 이동 정보 판정 방식을 이용하여 지도를 분석하여 실제 사람이 수집하는 도로의 정보를 컴퓨터가 스스로 판단하게 하는 알고리즘이다. 실험결과 데이터를 활용하여 도로정보를 분석하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 분석된 데이터가 소규모 일 때는 낮은 신뢰성을 가지는 단점이 존재하였으나, 대규모 일 때는 높은 신뢰성을 가지는 것을 확인할 수 있었다.
개인통신 시스템과 같은 이동통신 시스템에서는 이동관리를 효율화하는 방안으로 이동국의 트래픽과 이동패턴을 이용하여 신호 트래픽을 최적화하는 방법들이 제안되고 있다. IS-41 표준은 LA를 고정크기의 임의의 셀들을 모아 구성하였기 때문에 이동국의 이동특성을 전혀 고려하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 IS-41 표준을 기반으로 이동국의 이동이력을 이용하여 LA의 인접셀들을 LA에 선별적으로 포함시켜 새로운 동적 LA를 만들고, 이때 이동국의 이동속도에 따라 다시 LA의 크기를 조정할 수 있는 위치관리 방법을 제안하였다. 아울러 페이징 효율을 높이기 위한 방안으로 LA내의 셀들에게 페이징 우선순위를 부여하였다. 제안한 방식과 기존의 방식을 비교하기 위하여 수학적 분석을 통해 성능평가를 하였다. 성능평가 결과 본 논문에서 제안한 방식이 기존의 방식에 비하여 성능이 매우 향상된 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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