• 지질공학
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• 제31권1호
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• pp.31-42
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• 2021

도로비탈면관리시스템(Cut-Slope Management System, CSMS)은 전국 일반국도 비탈면에 대해 기초·정밀 조사를 바탕으로 데이터베이스를 구축해왔다. 그런데 이러한 데이터는 사람에 의해 기록되기 때문에 데이터 누락 및 오기입 문제가 발생할 수밖에 없다. 본 연구에서는 데이터의 불완전성 문제를 극복하기 위해 여러 머신러닝 기반의 예측모델들을 개발하고 이를 이용한 데이터 품질 강화 가능성을 검토하고자 하였다. 우선 다 범주 문자형 데이터를 수치화하는 과정을 수행하였고, 선정된 데이터 항목들에 대해 다항 로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression)과 심층신경망(Deep-Neural-Network) 기반의 예측모델들을 개발하였다. 그 결과, 심층신경망 모델들의 정확도가 월등히 높은 것으로 나타났다. 향후 개발된 모델들을 활용하여 누락 및 오기입 데이터의 보완이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권1호
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• pp.24-34
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• 2014

도시공간을 이해하고 적절한 계획을 세우기 위해서는 도로와 토지이용을 동시에 고려한 통합적인 분석이 요구되며, 공간의 평면적 구조뿐만 아니라 수직적인 구조도 분석이 요구된다. 따라서 본 연구의 목적은 이러한 공간구조를 고려하여 도로를 기반으로 토지이용을 분석하고 평가하는 것이다. 연구방법은 먼저, 도로는 도로망 구조를 고려한 공간구문론을 도입하였고, 토지이용은 주거와 상업용건물의 수평적이고 수직적인 개발밀도를 고려하였다. 둘째, 물리적 거리, 공간구문론의 속성 중 전체통합도, 도로의 길이를 반영한 전체통합도의 3가지 도로 변수에 대한 설명력을 비교하였다. 셋째, 이 중 적절한 도로 변수를 기반으로 토지이용과 함께 변형한-IPA를 수행하고, 결과를 4개의 영역으로 분류하였다. 이를 계획된 지역인 서울의 강남구에 적용하여 결과를 가시화하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.454-456
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• 2010

오늘날 소득증대와 여가시간이 늘어나면서 개인용 차량의 수요가 급격히 증가하고 있으며, 2009년에는 차량등록대수가 1,700만대를 돌파하였습니다. 이로 인하여 교통정체 및 교통사고의 위험은 날로 증가하고 있다. 교통정체의 문제를 기존의 교통시설을 만들어 해결하는 데에는 많은 시간과 막대한 자금이 소요되는 한계가 있다. 이를 해결하고자 ITS(Intelligent Transport System)를 도입 하였지만 경제적 요인에 의한 시설이 미비하고, ITS가 있는 지역에서도 돌발 상황에 대한 정보가 운전자에게 전달되는 과정이 매우 복잡하여 운전자가 즉각적으로 대처하기 어렵다. 차량운행에서 가장 위험한 상황은 돌발 상황이 발생하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 돌발 상황에 대처하는 방안으로 기존의 많은 자금 및 시간을 투입하는 방안이 아닌 센서네트워크 및 GPS 정보를 사용하여, 경제적이고 효율적으로 돌발 정보를 운전자에게 전달하는 시스템을 연구하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.9-15
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• 2023

본 연구는 신경망을 이용하여 링크 속도로부터 각 차로의 속도를 예측하는 방법을 제시하였다. 예측 정확도를 높이기 위해 학습 데이터 구성에 있어 3가지 사항을 고려하였다. 첫 번째는 링크의 시작점과 끝점이 연결된 14개의 링크를 포함하여 데이터 소스의 공간적 범위를 확장하였다. 또한 시간 간격을 07:00에서 22:00로 늘리고 특성 데이터에 데이터 생성 시각을 포함했다. 마지막으로 요일과 공휴일을 표시했다. 실험 결과 직진 차로는 속도 오차가 6.4km/h에서 5.0km/h로 21.9%, 우회전은 8.5km/h에서 7.4km/h로 12.9%, 좌회전은 8.7km/h에서 8.2km/h로 5.7% 감소한 것으로 나타났다. 두번째 결과로 교통 정체시 도심부 도로의 차선별 예측 정확도가 높은 것을 확인하였다. 제안한 방법의 특징은 도로 소통 상황을 차로 단위로 예측하여 도로 소통 상황을 보다 정확하게 예측한 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제4권3호
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• pp.61-70
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• 2001

본 연구에서는 고해상도 영상을 도시 도로망 자료 갱신에 이용하기 위한 새로운 반자동적 방법을 소개하고 이를 부산광역시 일부 지역의 KVR-1000 영상에 적용하여 그 결과를 평가하였다. 이 기법은 웨이블릿 변환을 이용하여 다중해상도 분석을 수행하는 것으로, 도시의 다양한 유형의 도로망을 추출 가능하게 해준다. 본 연구에서는 "$\grave{a}$ trous" 알고리즘을 이용하여 다중해상도 분석 작업을 수행하였으며, 도로는 대로, 중로, 소로로 구분하여 추출하였다. 추출 결과는 매우 양호하여 8 m 해상도의 경우 전체 정확도는 80.5%이었다. 또한 도로의 형태별로도 정확도를 평가하였는데, 직선도로의 정확도가 곡선도로 및 교차로에 비해 우수하였다. 따라서 곡선도로 추출의 정확도를 높이는 기법이 보완된다면, 본 연구는 우리나라의 도시 도로망 데이터베이스 구축에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제31권5호
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• pp.385-391
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• 2013

증가하고 있는 자동차로 인하여 발생하는 환경 문제의 해결방안으로 친환경 교통수단으로서의 자전거 이용이 권장되고 있다. 자전거 이용의 활성화를 위해서는 자전거 사용자의 이용목적을 반영할 수 있는 연결성과 안전성을 확보한 자전거 전용도로의 구축이 요구된다. 본 연구에서는 자전거 도로 이용자에 대한 설문조사 결과를 바탕으로 자전거의 주요 이용목적을 통학용 및 레저용으로 설정하고, 이와 관련된 시설물들을 Dijkstra 알고리즘을 활용하여 기 구축된 자전거 도로와 최단거리로 연계할 수 있는 방안을 도출하였다. 또한 탐색된 네트워크에 RTK DGPS 측량을 실시하여 3차원 좌표를 획득하고 이를 바탕으로 자전거 전용도로의 링크별 경사를 측정하였다. 측량된 경사를 활용하여 일정 경사 이상의 링크를 배제하고 우회도로를 탐색하는 방안을 적용하여 사용자의 편의와 안전을 확보하였다. 전라남도 목포시를 대상으로 제안된 방법을 적용하여 결과를 분석하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제9권3호
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• pp.67-80
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• 2007

최근 LBS(location-based service) 및 텔레매틱스(telematics) 응용의 효율적인 지원을 위해, 기존 유클리디언(Euclidean) 공간 대신, 실제 도로나 철도와 같은 공간 네트워크(network)를 고려한 다수의 연구가 수행되었다. 그러나 Closest Pairs 질의 및 e-distance 조인 질의는, 하나의 POI(Point Of Interest)를 다루는 대신 POI 집합에 대하여 질의처리를 수행하기 때문에 매우 비용이 많이 든다. 아울러, k 값 및 범위의 증가에 따라 질의처리에 필요한 노드 검색 및 거리 계산의 비용이 매우 크게 증가한다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크를 위한 효율적인 Closest Pairs 질의 및 e-distance 조인 질의 처리를 위해, POI 기반의 실체화 기법을 이용한 효율적인 질의처리 알고리즘을 제안한다. 아울러 기존 질의처리 알고리즘과의 성능 비교를 통하여 제안하는 알고리즘이 검색 성능이 우수함을 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.1370-1376
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• 2012

본 연구에서는 지구단위 내 교통부문에서 다양한 도시설계 및 교통정책의 적용에 따른 $CO_2$의 배출량 효과를 분석해보고자 하였다. 이를 위해 가상네트워크(Toy Network)를 설정하고 토지이용패턴과 교통정책을 접목한 19개의 시나리오를 가정한 후 교통수요 예측 프로그램인 EMME3를 이용하여 $CO_2$ 발생량을 산정하고 비교하였다. 그 결과 총 $CO_2$ 배출량이 가장 많이 감소한 정책은 지구의 중간부를 개발하면서 동시에 내부의 2차로 도로는 차량 통행을 금지시키고 보행자 천국을 만드는 것이었다. 총 $CO_2$량이 가장 많이 발생된 그룹은 교통공학에서 일반적으로 인식되어 왔던 적절한 도로위계에 따른 도로망 구성 및 접근통제 조절 정책이었다. 따라서 지구설계시 도로망 구성 및 접근통제는 세밀한 연구를 통해 실행되어야 할 것임을 알게 되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권1호
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• pp.273-286
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• 2022

자율주행 4단계 이상에서는 차량 스스로가 목적지까지 주행하기 위해 차선 단위의 전역경로를 생성하는 것이 필수적이며, 이를 위해 정밀도로지도 활용에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 정밀도로지도 기반 전역경로 생성을 위해서는 정확한 링크 정보를 통해 도로 네트워크를 구축하는 것이 필수적인데, 현재 공개된 정밀도로지도는 이 부분의 구현을 어렵게 하는 다양한 오류를 포함하는 것을 볼 수 있다. 이러한 배경을 바탕으로 본 연구에서는 정밀도로지도 기반 전역경로 생성을 위한 링크 오류 개선 및 도로 네트워크 구축에 관한 연구를 수행하였다. 전역경로 생성에 치명적일 수 있는 오류를 검출하고 링크를 포함한 정밀도로지도의 정보들을 활용하여 도로 네트워크를 구축하는 전처리 알고리즘을 개발하였다. 제안하는 방법을 통하여 실제 정밀도로지도로부터 정확한 전역경로를 생성할 수 있는 것을 확인함으로써 본 연구의 유효성을 검증하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제56권4호
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• pp.205-222
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• 2022

본 연구는 전문지식을 갖지 않은 건설기술자와 건설사업 참여자가 건설 실무에서 중요도가 높은 단어와 단어 간의 상호 연관관계를 쉽게 이해할 수 있도록 정보서비스를 개선하고자 하였다. 이를 위해 텍스트마이닝과 네트워크 중심성을 이용하여 건설기술정보시스템에서 가장 많이 사용하고 있는 기술정보, 사례정보 및 원가절감 등 건설실무정보에 대해 단어의 출현 빈도, 주제 모형화, 네트워크 중심성을 분석하였다. 이러한 분석을 통해 도로, 포장, 교량, 터널 등 도로공사와 관련한 설계, 시공, 사업관리, 시방·기준, 유지관리 등이 건설 실무에서 중요한 정보로 파악되었다. 또한, 연결 중심성과 고유벡터 중심성 측정을 통해 중요도가 높은 단어 간의 상관도를 분석하였다. 상관도 분석을 통해 기술정보를 확충한다면 보다 유용한 정보를 제공할 수 있다는 결과를 얻었다. 끝으로, 연구 결과가 갖는 제약과 이에 따른 추가적인 연구를 제시하였다.