최근 고객들의 비대면 접점 서비스 이용도가 높아짐에 따라, 비대면 채널은 다양한 데이터의 분석을 통해 고객 만족도를 향상시킬 수 있는 유용한 창구로 인식되고 있다. 이러한 비대면 채널의 대표적 영역으로 콜센터를 들 수 있으며, 콜센터 운영에서 고객 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 상담 인력의 규모인 것으로 알려져 있다. 즉, 일정수준 이상의 고객 만족도를 유지하기 위해서는 충분한 상담 인력을 확보하는 것이 관건이지만, 불필요하게 많은 인력을 확보하는 것은 인건비 측면에서 비용의 낭비를 초래할 수 있다. 따라서 부족하지도 않고 넘치지도 않을 정도의 적정 인력을 산출하는 능력은 콜센터 운영의 핵심 경쟁력으로 인식되고 있으며, 최근 콜센터에서는 적정 인력의 규모를 예측하기 위해 WFM(Work Force Management) 업무 전담 부서를 설치하고 콜량을 정확하게 예측하기 위한 노력을 기울이고 있다. 콜량 예측을 위해 현업에서 주로 사용되는 방법은 담당자의 직관에 의존하는 방법으로, 일정기간의 콜량 평균을 담당자가 주관적 판단에 의해 보정함으로써 이루어진다. 하지만 이러한 방식은 담당자의 주관적 성향에 크게 좌우된다는 한계를 갖고 있어서, 최근에는 다양한 예측 모형을 시스템화한 WFMS(Workforce Management System) 패키지가 널리 활용되고 있다. 하지만 이 시스템은 초기 도입 시 매우 고가의 구축비용이 발생하며, 신규 요인 발굴 시 이를 즉각적으로 시스템에 반영하기 어렵다는 한계점을 갖고 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 데이터 마이닝의 대화식 의사결정나무 기법을 이용함으로써, 객관적이면서도 업무 배경 지식을 충분히 활용할 수 있는 예측 모형을 수립하고자 한다. 또한, 본 연구에서 수립한 모형의 정확성 평가를 위해, 국내 최대 규모의 한 자동차 보험사 콜센터의 4년 8개월 간의 실 데이터를 사용한 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다. 실험에서는 기존의 WFMS와 본 연구에서 제안하는 두 가지 모형인 대화식 의사결정나무 기반의 예측 모형, 일반 의사결정나무 기반의 예측 모형의 세 가지 모형에 대해, 다양한 오차 허용범위 하에서의 사고콜 및 고장콜에 대한 예측 적중률을 평가하였다.
본 논문에서는 검출된 운전자의 얼굴영역에서 눈의 형태를 인식하여 졸음 상태를 감지하는 기법을 개발하고 감지 결과에 따라 위험 상태를 알려주는 경보 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 얼굴 검출에는 Haar 변환 기법을 이용하고 실험실환경, 차량환경 및 적외선 영상을 획득하여 다양한 조명 환경에서도 강인하도록 전처리 및 후처리 과정을 적용한다. 눈 검출에는 보통 한국인이라는 가정하에 눈의 위치 및 크기의 비례 구조 특성 등을 이용하여 후보 영역을 제한하고 트리구조에 대한 실험 결과로 고속 알고리즘을 구현하였다. 또한 졸음 상태를 인식하기 위해서는 눈의 개폐 형태를 검출할 수 있는 Hough 변환을 이용한 기법과 눈의 계폐에 따른 눈의 형태 비율을 이용한 기법을 새로이 제안하며, 눈이 감겨있는 시간을 측정하여 졸음 여부를 판단한다. 1단계 졸음 상태로 판단될 경우 통합 모니터링 인터페이스에서 운전자에게 경고음을 울리며 2단계 졸음 상태로 판단될 경우에는 CAN(Controller Area Network)을 통하여 안전벨트를 진동하게 함으로써 운전자에게 경고를 하는 시스템을 구현한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 기존의 기법들과 비교하여 실험실 환경에서 평균 83.64% 이상의 검출률을 달성 하였으며, 실제 차량환경에서도 실험 결과를 통하여 평균적으로 우수한 결과를 보였다.
본 연구는 차량운전의 주체인 인간이 실제 차량을 운전하면서 나타나게 되는 수많은 반응 중 생체정보인 뇌파를 측정 장비를 이용하여 도로주행 중 발생하는 뇌파를 수집하고 수집된 자료를 바탕으로 하여 실험횟수, 주행시간에 따른 변화, 도로 기하구조에 따른 변화 등 요인을 추출하고 분석을 실시하였다. 주행실험 중 발생한 뇌파 변화를 분석에 필요한 알파(${\alpha}$)파, 베타(${\beta}$)파, 감마(${\gamma}$)파의 형태로 1차 추출을 한 후, 실험 전 구간에서의 뇌파 발생 빈도와 변화율을 추출하고 실험 횟수에 증가에 따른 학습효과를 관찰하고자 회귀모형을 적용하여 뇌파 특성에 따른 빈도변화를 계산하였다. 그 결과, 실험 횟수에 따라 뇌파는 개인차에 의한 변화를 보였으며 이는 같은 구간을 반복적으로 주행함에 따라 운전자가 도로 기하구조와 신호, 안전시설 등을 기억함에 따라 익숙하고 편안하게 주행하고 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 버스안전을 위한 다중 HD 카메라 기반의 IP통신망 AVB(Audio Video Bridge) 이더넷 케이블을 연동한 FPGA(Xilinx Zynq702)로 멀티뷰어 플랫폼을 제안하였다. 이러한 AVB(IEEE802.1BA) 시스템은 차량용 네트워크에서 다중 HD 비디오와 오디오 디지털 신호의 실시간 전송이 가능하다. 제안한 멀티뷰어 플랫폼은 기존 이더넷 케이블 1Gbps전송과 2-선 100Mbps 스트림 전송방식을 통해 4개의 초광각 HD 카메라로 부터 H.264 비디오 신호를 다중화하기 위한 지연속도의 개선을 위해 FPGA로 설계하였다. 아울러, 차량용 HD 동영상 전송망에서 시간지연을 최소화하기 위한 AVB 플랫폼은 Zynq 702기반의 H.264 AVC 저지연 코덱의 설계 방안을 제안하였다. 이러한 H.264 AVC 코덱의 부호화/복호화 결과확인을 위해 JM 모델을 참조한 PSNR(Peak Signal-to-noise-ratio)을 분석하였다. 설계한 Zynq 702기반의 H.264 AVC CODEC은 다중 HD 카메라의 다중뷰어 동영상 손실 압축에서 화질 손실에 대한 PSNR은 이론 값과 유사한 HW 결과 값을 확인하였다. 이로서 제안한 AVB기반의 다중 HD 카메라 연동형 멀티뷰어 플랫폼은 H.264 AVC CODEC의 저지연 특성이 차량용 특성에 만족함으로서 버스안전을 위한 주변의 오디오와 비디오 영상감시가 가능할 것이다.
본 연구의 목적은 국내 위험물 운송용 탱크화차의 충돌안전설계 가이드라인 제안을 위해 해외 충돌안전 기준에 따른 국내 위험물 운송화차에 대하여 비선형 충돌해석을 하여 위험성을 평가하고, 구조적 취약부를 분석하는데 있다. 유럽의 EN 12663-2에서 규정하는 화차의 완충시험 및 북미 49CFR179에서 규정하는 탱크 펑크시험기준을 분석하였으며, 상용 유한요소 해석 솔버인 LS-DYNA를 이용하여 각각 기준에 따른 비선형 유한요소모델을 모델링하였다. EN 규격의 완충시험 해석결과 충돌속도 6 km/h 이하에서는 소성변형이 발생하지 않을 것으로 예측하였지만, 8 km/h 이상의 충돌속도에서 중앙연결기를 통한 하중 전달으로 차체의 센터실 후방 및 탱크 중앙 지지부에서 소성변형을 확인하였다. 북미 법규의 탱크 펑크시험 해석결과 국내 탱크화차는 두부 충돌모드에서 충돌차량의 운동에너지를 4 % 이상 흡수시 두부의 코너부에서 탱크 외벽의 파괴가 발생하였으며, 측면 충돌모드에서 운동에너지 30 % 이상 흡수시에 충격체가 접촉하는 탱크 외벽의 파괴가 발생하여 내부 적재물의 누출을 예상하였다. 국내 유류 운송용 탱크화차의 해외 충돌안전 기준의 만족을 위해서는 차체 구조보강 설계 및 탱크 방호설계 수준을 향상시킬 필요가 있다.
본 연구는 자료포락분석(Data Envelopment Analysis: DEA) 기법을 활용하여 도로이동오염원 저감대책의 상대적 효율성 평가와 그에 기반하여 우선순위를 결정하였다. 현재 시행 중이거나 장래 계획 가능한 도로이동오염원 저감 대책들을 근거로 실효성 높은 자동차 온실가스와 대기오염물질 저감 대책 10개를 선정하여 시나리오를 구성하였으며, 대기오염물질 4개(CO, HC, NOX, PM), 온실가스 3개($CO_2$, $CH_4$, $N_2O$)물질에 대해 장래 통행패턴을 고려한 교통수요예측모형과 가변적 복합배출계수를 활용하여 2027년도를 최종 목표년도로 저감량을 산정하였다. 저감 대책들 간의 상대적 효율성을 평가하기 위해 DEA모형 중 초효율성 분석을 수행한 결과, 승용차 요일제 참여 확대 대책이 효율성 점수 1.879로 가장 우선순위가 높은 저감대책으로 선정되었으며, 버스전용차로 확대, CNG버스 보급 대책의 효율성이 높은 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 자동차 온실가스와 대기오염물질 저감대책 우선순위 선정 결정 시 절대적인 자료로 활용될 수는 없지만 저감대책의 방향성을 제시하고 있으므로 향후 자동차 배출량 저감 정책방향 설정 및 체계적인 중장기 저감대책 수립에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 생산비에 영향을 미치는 요인의 하나로서 환율이 변화할 때, 친환경 자동차의 품질 향상과 시장점유율 확대에 상충적 효과가 유발됨을 보인다. 우선 고품질의 친환경 자동차와 저품질의 내연기관 자동차로 구성된 수직적 차별화 복점 모형에서, 각 기업이 품질 수준과 가격을 순차적으로 결정하는 완전정보하의 두 단계 비협조게임을 설정한다. 그리고 각 종류의 자동차가 서로 다른 화폐를 사용하는 두 국가에서 구분되어 생산될 때, 내연기관 자동차를 생산하는 국가 화폐의 환율이 상승하여 그 자동차 생산비가 상대적으로 저렴해지면, 생산자는 경쟁 심화를 선호하게 되고, 품질 수준 차별화 축소의 시도로부터 품질 향상 유인이 발생한다. 이때 친환경 자동차 생산 기업은 경쟁력 약화로 인해 경쟁을 회피하려고, 품질 차별화 확대를 위한 품질 수준 제고의 동기를 갖는다. 그렇지만 이 경우 친환경 자동차의 시장점유율은 위축된다. 만일 환율이 반대 방향으로 변화하면, 친환경 자동차의 점유율 확대가 기대되지만, 두 자동차의 품질 수준은 모두 저하되는 상충적 효과가 유발된다.
본 철도 유지보수 산업의 효율화를 위해서는 핵심부품의 적시 관리를 통한 부품 가동률 향상 및 철도 운행의 안정성 향상이 필요하다. 또한 유지보수 시스템 고속화에 따른 신뢰성 향상과 핵심부품의 유지보수 비용 절감의 두 가지 측면을 모두 만족시키기 위해, 부품 이력관리와 대규모 빅데이터의 자동화된 분석 기술을 활용한 부품 상태 진단 기술 수요가 증가하고 있다. 이 논문에서는 철도차량의 차상 및 지상 장치로부터 발생되는 실시간 빅데이터 수집, 처리, 분석을 위해서 빅데이터 플랫폼 기반의 철도차량 부품의 상태 데이터 관리시스템을 개발하였으며, 이 시스템의 활용으로 철도차량의 부품 상태정보 및 시스템 리소스에 대한 실시간 모니터링이 가능하다. 또한 빅데이터 플랫폼으로부터 수집된 상태 데이터를 기반으로 분산/병렬처리 및 자동화된 부품 고장진단이 가능한 머신러닝 기법을 제안하였다. 실험결과, 분산/병렬처리 기술이 적용된 알고리즘의 실행시간 단축을 아마존 웹서비스의 가상 인스턴스 생성 시스템을 통해 증명하였으며, random forest 머신러닝 기법을 활용한 고장 진단 모델의 베어링 및 차륜 부품에 대한 상태 예측 정확도가 83%임을 확인하였다.
효율적인 도로의 설계와 관리를 위해서는 도로건설의 경제성 분석이 중요하며 이를 위해서는 도로 상태별 차량별 유류소모량의 평가가 필요하다. 도로에서는 초기 건설비용, 유지보수비용, 차량운행비용, 지정체비용 등이 발생되는데, 도로의 경제성 분석을 위해서는 초기 건설비용, 유지보수비용 등과 같은 관리자비용과 차량운행비용, 지정체비용 등과 같은 이용자비용을 모두 포함한 사회적 비용이 고려되어야 한다. 이 중 차량운행비용은 교통량에 따라 그 비용이 변화되므로 차량운행비용 항목의 큰 부분을 차지하는 유류소모량 또한 교통량에 따라 변화하게 된다. 그런데 유류소모량은 차량의 주행속도 및 도로포장의 상태, 특히 평탄성에 따라 크게 변화되므로 도로의 경제성 분석을 위한 차량운행비용의 산정을 위해서는 주행차량에 대해 도로 상태에 따른 유류소모량을 평가하여 경제성 분석에 반영해야 할 필요가 있으나 아직 이를 고려하지 못하고 있는 상황이다. 본 연구에서는 국내에서 운행되는 승용차에 대해서 도로 상태별 유류소모량 추정모델을 개발하였다. 우선 우리나라의 교통시설 투자평가 및 도로건설의 예비타당성 조사에서 차량운행비용 산정을 위해 사용되고 있는 주행속도와 유류소모량의 관계식을 고찰하고, 승용차를 대상으로 도로포장의 평탄성에 따른 유류소모량 변화의 관계를 실제 도로에서 실측하여 평탄성과 유류소모량 변화의 관계를 분석하였다. 실험 결과, 평탄성에 따른 유류소모량의 변화는 평탄성이 1m/km 증가하였을 경우 100km 주행시 약 $80m{\ell}$ 정도의 비율로 유류소모량이 증가하는 것으로 확인되었다. 따라서 도로의 설계 및 유지관리에 있어서 보다 정확한 경제성 분석을 수행하기 위해서는 도로포장의 평탄성에 따른 유류소모량 변화를 고려해야 할 필요가 있다.
버스는 대중교통의 대표적인 수단으로 지하철보다 운영이 저렴하고 접근성이 뛰어나다는 장점을 가지고 있음에도 불구하고 일반차량과 도로를 공유하여 사용하기 때문에 도로혼잡의 직접적인 영향을 받고 있다. 이러한 버스의 정시성, 신속성, 쾌적성 등 버스서비스의 개선을 위해 버스우선신호의 도입이 요구되고 있다. 버스우선신호의 필요성 증대와 관련하여 서울시에서 운영되고 있는 실시간 신호제어시스템(COSMOS)은 버스우전신호에 대한 제어전략이 구축되어 있지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 교통상황에 대응하여 신호시간을 결정하는 실시간신호제어시스템에서 대중교통, 특히 버스의 효율성을 높이는 버스우선신호 알고리즘을 정립하여 그것의 효과를 평가하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 실시간 교통대응제어를 기반으로 버스우선신호를 제공하기 때문에 기존 버스우선신호에 비해 부도로의 교통상황을 고려할 수 있다는 장점이 있다. 도심의 신호운영에서 중요시되는 연동을 유지하면서 우선신호를 제공하기 위해 수정주기 개념을 도입하였다 모의실험 결과 실시간 신호제어시스템하의 버스우선신호를 실행한 경우 그렇지 않은 경우와 비교하여 총지체는 증가하나 이는 기존 버스우선신호보다는 비교적 총지체를 감소시킨 것으로 나타났다. 버스통행시간의 감소로 버스서비스의 개선이 예상된다. 또한 버스의 재차인원을 고려할 경우, 차량이 아닌 사람을 기준으로 지체를 계산하기 때문의 본 알고리즘의 효율성을 인정받을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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