• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.1-8
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• 2021

전세계 수많은 사용자들이 특정 실시간 가상 환경을 공유하는 MMOG(Massive Multi-player On-line Game)를 지원하고자 본 논문에서 P2P(Peer-to-Peer)와 클라우드 컴퓨팅의 기술적 장점을 결합하는 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시된 클라우드 컴퓨팅 기반의 P2P 시스템은 사용자 수가 급증할 경우에도 사용자 자원을 기반 구조에 추가함으로써 준수한 수준의 확장성을 제공할 수 있다. 또한 이 시스템은 사용자들의 처리 능력을 활용함으로써 클라우드에 있는 서버의 부하 즉 상당한 컴퓨팅 능력과 통신량을 절감할 수 있다. 본 논문에서 MMOG의 확장성을 위한 클라우드 컴퓨팅 기반의 P2P 시스템의 개념과 기본적 구조가 기술된다. 대규모 사용자 집단에 대한 경제적 비용과 서비스 품질의 규모를 고려하는 이 구조가 실현되기 위해서는 효율적이고 효과적인 자원의 공급과 부하의 배분이 반드시 필요하다. 시뮬레이션 결과 제시된 P2P 시스템은 동시에 실행되는 사용자들의 수가 증가할 때 클라우드와 사용자 제공 자원의 양을 제어함으로써 사용자들의 충분한 대역폭을 활용하는 반면 서버의 대역폭을 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권1호
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• pp.22-30
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• 2022

The reinforcement learning algorithm has proven its potential in solving sequential decision-making problems under uncertainties, such as finding paths to route data packets in wireless sensor networks. With reinforcement learning, the computation of the optimum path requires careful definition of the so-called reward function, which is defined as a linear function that aggregates multiple objective functions into a single objective to compute a numerical value (reward) to be maximized. In a typical defined linear reward function, the multiple objectives to be optimized are integrated in the form of a weighted sum with fixed weighting factors for all learning agents. This study proposes a reinforcement learning -based routing protocol for wireless sensor network, where different learning agents prioritize different objective goals by assigning weighting factors to the aggregated objectives of the reward function. We assign appropriate weighting factors to the objectives in the reward function of a sensor node according to its hop-count distance to the sink node. We expect this approach to enhance the effectiveness of multi-objective reinforcement learning for wireless sensor networks with a balanced trade-off among competing parameters. Furthermore, we propose SDN (Software Defined Networks) architecture with multiple controllers for constant network monitoring to allow learning agents to adapt according to the dynamics of the network conditions. Simulation results show that our proposed scheme enhances the performance of wireless sensor network under varied conditions, such as the node density and traffic intensity, with a good trade-off among competing performance metrics.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권7호
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• pp.257-262
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• 2021

매년 동절기 블랙아이스(Black Ice)로 인한 사고는 빈번하게 발생하고 있으며, 치사율은 다른 교통사고에 비해 매우 높다. 따라서 블랙아이스 발생 구간을 사전에 예측하기 위한 체계화된 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 이질(heterogeneous)·다형(diverse)의 데이터를 활용한 블랙아이스 발생 구간 예측 모델을 제안한다. 이를 위해 국토 교통 공공데이터와 기상 공공데이터 42종의 12,574,630건을 수집하여, 결측값을 처리하고 정규화하는 등의 전처리 과정을 수행한 뒤 최종 약 60만여 건의 정제 데이터셋을 구축하였다. 수집된 요인들의 상관관계를 분석하여 블랙아이스 예측에 유효한 영향을 주는 21개 요인을 선별, 다양한 학습모델을 조합하는 방법을 통해 블랙아이스 발생 예측 모델을 구현하였다. 이를 통해 개발된 예측 모델은 최종적으로 노선별 블랙아이스 위험지수 도출에 사용되어 블랙아이스 발생 경고 서비스를 위한 사전 연구로 활용될 것이다.

• KNOM Review
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• 제23권1호
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• pp.34-42
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• 2020

NFV (Network Function Virtualization) 환경에서는 소프트웨어로 구현된 가상 네트워크 기능 (VNF: Virtualized Network Function)을 범용 서버에 설치하는 것으로 네트워크 기능을 제공한다. 네트워크 관리자는 VNF를 네트워크 토폴로지 상 적절한 위치의 서버에 배치하고 상황에 따라 동적으로 관리함으로써, 다양한 네트워크 상황에 대해 신속하고 유연하게 대응할 수 있다. 하지만 여러 네트워크 조건 (서비스 비용 및 품질) 등을 고려하는 것은 매우 복잡하고 어려운 문제이며, 특히 결정된 배치를 실제 NFV 환경에 적용하는 데는 처리 시간이 소요되기 때문에, 최적의 VNF 배치를 위해서는 필요한 자원량을 예측하여 VNF 배치를 결정하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 MEC (Multi-access Edge Computing) 토폴로지에서 서비스 요청을 무작위로 생성하여 ILP (Integer Linear Programming) 모델을 통해 시뮬레이션한 결과를 학습데이터로 사용하는 기계학습 모델을 도출한다. 도출된 예측 모델은 5분 이후의 미래 시점에 대해 ILP 솔루션 결과 대비 90% 이상의 정확도를 보였다.

• Current Optics and Photonics
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• 제7권3호
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• pp.237-247
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• 2023

In middle- and long-distance imaging systems, due to the atmospheric turbulence caused by temperature, wind speed, humidity, and so on, light waves propagating in the air are distorted, resulting in image-quality degradation such as geometric deformation and fuzziness. In remote sensing, astronomical observation, and traffic monitoring, image information loss due to degradation causes huge losses, so effective restoration of degraded images is very important. To restore images degraded by atmospheric turbulence, an image-restoration method based on improved compound multibranch feature fusion (CMFNetPro) was proposed. Based on the CMFNet network, an efficient channel-attention mechanism was used to replace the channel-attention mechanism to improve image quality and network efficiency. In the experiment, two-dimensional random distortion vector fields were used to construct two turbulent datasets with different degrees of distortion, based on the Google Landmarks Dataset v2 dataset. The experimental results showed that compared to the CMFNet, DeblurGAN-v2, and MIMO-UNet models, the proposed CMFNetPro network achieves better performance in both quality and training cost of turbulent-image restoration. In the mixed training, CMFNetPro was 1.2391 dB (weak turbulence), 0.8602 dB (strong turbulence) respectively higher in terms of peak signal-to-noise ratio and 0.0015 (weak turbulence), 0.0136 (strong turbulence) respectively higher in terms of structure similarity compared to CMFNet. CMFNetPro was 14.4 hours faster compared to the CMFNet. This provides a feasible scheme for turbulent-image restoration based on deep learning.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.120-122
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• 2021

현재 국내외 자동차 수요가 증가하게 되면서 차량탑승 인원은 적어지고 차량 수는 증가하는 추세이다. 이는 교통체증이 더 심해지게 되는 주요 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 다인승 전용차로, HOV(High-occupancy vehicle) lane을 운영하고 있지만, 이용 조건을 무시하고 불법으로 이용하는 사람들이 계속 증가하고 있다. 이러한 불법행위를 경찰이 육안으로 판단하여 단속하기 때문에 단속 정확도도 낮으며 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전을 이용한 영상 분석 기술을 이용해서 보다 효율적인 탐지를 할 수 있는 시스템 설계를 제안한다. 기존의 연구되었던 차량 탐지 방법을 개선하여 영상 안에서 트리거를 설정하여 탐지 객체가 선정된 후 대상에 대해서 집중적으로 영상 분석을 진행할 수 있게 설계했으며 딥러닝 객체 인식 모델인 YOLO 모델을 사용하여 실시간 객체 탐지와 정확한 신호를 얻기 위해 영상 내 bounding box로 판단하는 것이 아닌 중심점의 이동량을 이용하는 방법을 제안한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권4D호
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• pp.403-411
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• 2010

우리나라는 1990년대부터 도시공간구조 재배치와 지역 간 균형발전계획에 따라, 경전철, 모노레일, 자기부상열차, 간선급행버스 등 신교통수단 도입이 구체적으로 논의되어 왔고 일부는 건설 중에 있다. 그러나 경량전철 사업추진과정에서 일관성 있게 조율할 수 있는 전담기구역할이 부족하여 사업주체간에 심각한 혼선을 빗고 있으며, KDI 공공투자관리센터에서 시행하고 있는 예비타당성조사도 경제성(B/C)에만 비중을 두고 사업을 시행하고 있는 형편이다. 따라서 경량전철형식에 대한 적정성 연구가 필요함으로 도시별 유형과 특성에 맞는 효율적인 경량전철형식을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 서울과 경기도의 지역을 요인분석을 이용하여 6개 군집으로 분류하고 각 군집에 적합한 경량전철을 선정하기 위해 선호도 분석을 실시하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제31권3호
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• pp.237-248
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• 2022

Nowadays, more and more subway tunnels were planed and constructed underneath the ground of urban cities to relieve the congested traffic. Potential damage may occur in existing tunnel if the new tunnel is constructed too close. So far, previous studies mainly focused on the tunnel-tunnel interactions with circular shape. The difference between circular and horseshoe shaped tunnel in terms of deformation mechanism is not fully investigated. In this study, three-dimensional numerical parametric studies were carried out to explore the effect of different tunnel shapes on the complicated tunnel-tunnel interaction problem. Parameters considered include volume loss, tunnel stiffness and relative density. It is found that the value of volume loss play the most important role in the multi-tunnel interactions. For a typical condition in this study, the maximum invert settlement and gradient along longitudinal direction of horseshoe shaped tunnel was 50% and 96% larger than those in circular case, respectively. This is because of the larger vertical soil displacement underneath existing tunnel. Due to the discontinuous hoop axial stress in horseshoe shaped tunnel, significant shear stress was mobilized around the axillary angles. This resulted in substantial bending moment at the bottom plate and side walls of horseshoe shaped tunnel. Consequently, vertical elongation and horizontal compression in circular existing tunnel were 45% and 33% smaller than those in horseshoe case (at monitored section X/D = 0), which in latter case was mainly attributed to the bending induced deflection. The radial deformation stiffness of circular tunnel is more sensitive to the Young's modulus compared with horseshoe shaped tunnel. This is because of that circular tunnel resisted the radial deformation mainly by its hoop axial stress while horseshoe shaped tunnel do so mainly by its flexural rigidity. In addition, the reduction of soil stiffness beneath the circular tunnel was larger than that in horseshoe shaped tunnel at each level of relative density, indicating that large portion of tunneling effect were undertaken by the ground itself in circular tunnel case.

• 국제학술발표논문집
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• The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.279-286
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• 2013

This paper introduces a new method for identification of building energy performance problems. The presented method is based on automated analysis and visualization of deviations between actual and expected energy performance of the building using EPAR (Energy Performance Augmented Reality) models. For generating EPAR models, during building inspections, energy auditors collect a large number of digital and thermal imagery using a consumer-level single thermal camera that has a built-in digital lens. Based on a pipeline of image-based 3D reconstruction algorithms built on GPU and multi-core CPU architecture, 3D geometrical and thermal point cloud models of the building under inspection are automatically generated and integrated. Then, the resulting actual 3D spatio-thermal model and the expected energy performance model simulated using computational fluid dynamics (CFD) analysis are superimposed within an augmented reality environment. Based on the resulting EPAR models which jointly visualize the actual and expected energy performance of the building under inspection, two new algorithms are introduced for quick and reliable identification of potential performance problems: 1) 3D thermal mesh modeling using k-d trees and nearest neighbor searching to automate calculation of temperature deviations; and 2) automated visualization of performance deviations using a metaphor based on traffic light colors. The proposed EPAR v2.0 modeling method is validated on several interior locations of a residential building and an instructional facility. Our empirical observations show that the automated energy performance analysis using EPAR models enables performance deviations to be rapidly and accurately identified. The visualization of performance deviations in 3D enables auditors to easily identify potential building performance problems. Rather than manually analyzing thermal imagery, auditors can focus on other important tasks such as evaluating possible remedial alternatives.

• 대한교통학회지
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• 제26권3호
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• pp.233-243
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• 2008

도시의 교통문제 증가로 대중교통의 중요성과 역할에 대한 인식이 높아져가고 있다. 이러한 패러다임의 변화에 반해 기존 대중교통 통행배정과 관련한 연구는 여러 측면에서 한계가 있다. 복합대중교통망의 경우, 독립수단으로 이루어지는 도로교통과는 달리 수단간 환승, 운행시간 스케줄, 대기시간, 통행요금과 같은 복잡하고 다양한 특성을 포함하기 때문에 그 분석의 어려움은 배가 될 수밖에 없다. 특히, 수도권 대중교통 통합 환승할인제의 시행에 따른 대중교통 수단간 환승통행의 증가와 이에 따른 경로선택의 변화로 대중교통의 통행행태가 변하고 있으나, 기존의 대중교통교통망 구축방법으로는 이러한 변화를 반영하기에는 한계가 있다. 최근 첨단기술의 발달에 따라 대중교통이용자의 통행정보가 실시간으로 기록되는 첨단교통카드체계가 구축 운영 중에 있다. 이러한 첨단기술의 도입은 복합대중교통망 분석에 대한 새로운 접근방법에 대한 연구를 가능하게 하였다. 이에 본 연구에서는 교통카드자료의 통행정보를 효과적으로 활용할 수 있는 대중교통망을 구축하기 위해 정류장의 위치정보와 노선정보를 활용해서 새로운 복합대중교통망을 구축하는 방안을 다음과 같이 제시하였다. 첫째, 교통카드자료의 통행정보를 활용하기 위하여 정류장 기반의 통합교통망을 구축하는 방안을 제시하였다. 둘째, 컴퓨터 기반의 프로그래밍기법을 활용한 단절된 링크의 연결방안을 통해 대중교통의 환승문제를 해결하고자 하였다. 마지막으로, 복합대중교통망의 경로탐색에 있어 가장 큰 문제가 되는 다수단간의 경로탐색에 대한 방안을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 방안으로 복합교통망을 구축할 경우, 기존 정류장 좌표와 대중교통의 노선정보를 그대로 활용하여 교통망을 구축할 수 있어 교통망 구축이 쉬울 뿐만 아니라, 환승링크 연결과 같은 별도의 교통망 작업 없이도 대규모 교통망에서의 활용이 가능해 진다.