Present weather plays an important role not only for atmospheric sciences but also for public welfare and road safety. While the widely used state-of-the-art visibility and present weather sensor yields present weather, a single type of measurement is far from perfect to replace long history of human-eye based observation. Truly automatic present weather observation enables us to increase spatial resolution by an order of magnitude with existing facilities in Korea. 8 years of human-eyed present weather records in 19 sites over Korea are compared with visibility sensors and auxiliary measurements, such as humidity of AWS. As clear condition agrees with high probability, next best categories follow fog, rain, snow, mist, haze and drizzle in comparison with human-eyed observation. Fog, mist and haze are often confused due to nature of machine sensing visibility. Such ambiguous weather conditions are improved with empirically induced criteria in combination with visibility and humidity. Differences between instrument manufacturers are also found indicating nonstandard present weather decision. Analysis shows manufacturer dependent present weather differences are induced by manufacturer's own algorithms, not by visibility measurement. Accuracies of present weather for haze, mist, and fog are all improved by 61.5%, 44.9%, and 26.9% respectively. The result shows that automatic present weather sensing is feasible for operational purpose with minimal human interactions if appropriate algorithm is applied. Further study is ongoing for impact of different sensing types between manufacturers for both visibility and present weather data.
교통사고는 인적요인, 도로 기하구조, 교통류, 환경적요인 등 복합적인 요인에 의해 발생하며, 그 중 운전자의 특성과 운전행태는 교통사고에 큰 영향을 미치고 있다. 특히 졸음운전 및 음주운전으로 인한 사행운전은 사고발생 확률이 높고, 사고 발생 시 심각도가 높다. 따라서 본 연구에서는 사행운전을 검지하는 알고리즘을 개발하고, 알고리즘을 통해 사행운전을 검지하여 운전자 및 후방차량에 경고정보를 제공하는 적용방안에 대한 방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 사행운전을 위험도에 따라 1차로 사행운전과 2차로 사행운전으로 구분하여 정의하였으며, 사행운전 시 관찰되는 횡방향 각 속도 변화의 특성을 분석하였고, 통계적 분석을 통해 정상주행과 사행운전을 분류하기 위한 임계값과 1차로 사행운전과 2차로 사행운전을 분류하기 위한 임계값을 설정하였다. 설정된 임계값을 이용하여 사행운전 검지 및 위험운전 판단 알고리즘을 평가하였다. 평가결과 제안된 사행운전 검지 알고리즘은 현장적용 시 높은 신뢰도를 가지는 정보를 제공 가능한 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 교통안전성 증진에 기여할 뿐만 아니라, 자이로센서와 무선통신이 가능한 장비만 있으면 적용 가능한 방법론으로 스마트폰에도 적용 가능할 것으로 판단되어 도래하는 유비쿼터스 교통서비스의 새로운 컨텐츠로 활용될 것으로 기대된다.
USN의 중계경로에 대한 연구는 주로 비공간 데이터를 위주로 이루어지고 있으며 지도 중첩법에 의한 공간분석이 이루어지지 않아 신뢰성에서 한계를 노출하고 있다. 본 연구는 공간변수별로 가중치를 부여하고 전파 확산 예측모델과 연계하여 전계강도를 산출하고 이에 의거하여 중계망의 분포를 지도화하였다. 전파장애에 개입되는 다양한 공간 변수를 통합하여 제작된 컴퓨터 지도는 기존에 조사지점에만 국한된 통계 수치정보가 지닌 한계를 극복하고 시청각 효과를 이용하여 광역적인 중계망 변화 추이를 시각적으로 제시하였다. 개별 셀과 연구지역 전체에 대해 전파중계망에 대한 정량적인 근거는 다양한 자료처리능력, 신속성을 바탕으로 지금까지는 불가능했던 전파 중계망에 대한 실시간 지도화 기능을 제공하였고 노드의 장애가 발생하였을 경우 대안을 마련하기 위한 보조수단으로서 활용가치가 매우 높을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 계층화 모션 추정법과 병렬 처리를 이용한 차량의 움직임 측정 알고리즘을 제안한다. 본 시스템에서는 CMOS 센서를 통하여 도로 영상을 캡쳐한다. 그 다음에 영상을 작은 블록들로 나누고 블록매칭을 이용하여 각 블록의 움직임을 계산한다. 그리고 움직임이 비슷한 블록들을 클러스터링하여 차량의 움직임을 측정한다. 본 논문에서는 실시간 동작을 위하여 계층화 모션 추정법과 병렬 처리에 의거한 블록매칭 알고리즘을 제안한다. 병렬처리를 위해서는 파이프라인과 데이터 플로우 기법을 도입하였다. 본 논문에서 제안된 시스템은 기존의 내장형 시스템을 이용하여 구현되었다. 제안된 블록매칭 알고리즘은 PLD(Programmable Logic Device)를 이용하여 구현하였고 클러스터링 알고리즘은 ARM 프로세서를 이용하여 구현하였다. 실험 결과에 의하면 본 논문에서 구현된 시스템은 차량의 움직임을 실시간으로 추출할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권11호
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pp.1891-1908
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2011
Cyber-physical systems (CPSs) are an emerging discipline that involves engineered computing and communicating systems interfacing the physical world. The widespread applications of CPSs still face enormous challenges because of the lack of theoretical foundations. In this technical survey, we review state-of-the-art design techniques from various angles. The aim of this work is to provide a better understanding of this emerging multidisciplinary methodology. The features of CPSs are described, and the research progress is analyzed using the following aspects: energy management, network security, data transmission and management, model-based design, control technique, and system resource allocation. We focus on CPS resource optimization, and propose a system performance optimization model with resource constraints. In addition, some classic applications (e.g., integrating intelligent road with unmanned vehicle) are provided to show that the prospects of CPSs are promising. Furthermore, research challenges and suggestions for future work are outlined in brief.
국내 교통제어신호는 주기적인 간격으로 녹색신호로 바뀌는 시스템과 차량의 수가 많지 않은 심야 또는 통행량이 적은 지방도로에서 황색, 적색 점멸신호를 사용하고 있다. 그러나 차량의 수가 많지 않은 심야의 한적한 도로에서 주기적인 신호체계를 사용할 경우 지체 및 정체를 발생하게 된다. 또한 점멸신호를 사용할 경우 충돌사고의 위험성이 크다. 본 논문은 센서 데이터를 포함한 비콘메세지를 분석한 후 신호체계를 재배치하는 반응형 녹색점멸 신호시스템을 제안한다. 제안 시스템은 심야에 간선 도로 및 하위 도로에서 신호가 녹색점멸을 유지하고 있다가 차량이 무선 커버리지 RSE내에 진입하면 비콘메세지를 주기적으로 전송하고 Agent System이 메세지를 분석해 신호를 변경한다. 차량은 변경한 신호 시스템을 따라 차량이 이동하는 시스템이며, 이는 통행량이 적은 도로에서 원활한 흐름과 차량 간 충돌 사고를 예방할 수 있다. 시뮬레이션 결과 성능 면에서 교통 처리량과 평균 대기시간이 기존 신호 시스템보다 10~30%향상되었다.
PURPOSES : This study aims to investigate the snow-melt effects of an underground electric heater's snow-melt system via a field performance test, for evaluating the suitability of the system for use on a concrete pavement. The study also investigates the effectiveness of dynamic measures for clearing snow after snowfall events. METHODS : In order to check the field applicability, in November 2010, specimens were prepared from materials used for constructing concrete pavements, and underground electric heating meshes (HOT-mesh) were buried at depths of 50 mm and 100 mm at the site of the Incheon International Airport Construction Research Institute. Further, an automatic heating control system, including a motion sensor and pavement-temperature-controlled sensor, were installed at the site; the former sensor was intended for determining snow-melt effects of the heating control system for different snowfall intensities. Pavement snow-melt effects on snowy days from December 2010 to January 2011 were examined by managing the electric heating meshes and the heating control system. In addition, data on pavement temperature changes resulting from the use of the heating meshes and heating control system and on the dependence of the correlation between the outdoor air temperature and the time taken for the required temperature rise on the depth of the heating meshes were collected and analyzed. RESULTS : The effects of the heating control system's preheat temperature and the hot meshes buried at depths of 50 mm and 100 mm on the melting of snow for snowfalls of different intensities have been verified. From the study of the time taken for the specimen's surface temperature to increase from the preheat temperature ($0^{\circ}C$) to the reference temperature ($5{\sim}8^{\circ}C$) for different snowfall intensities, the correlation between the burial depth and outdoor air temperature has been determined to be as follows: Time=15.10+1.141Depth-6.465Temp CONCLUSIONS : The following measures are suggested. For the effective use of the electric heating mesh, it should be located under a slab it may be put to practical use by positioning it under a slab. From the management aspect, the heating control system should be adjusted according to weather conditions, that is, the snowfall intensity.
본 연구는 차량센싱데이터, 공공데이터 등 다종의 빅데이터를 활용하여 주행환경 분석 플랫폼 구축을 위한 정보기술 인프라를 개발하였다. 정보기술 인프라는 H/W 기술과 S/W 기술로 구분할 수 있다. 먼저, H/W 기술은 빅데이터 분산 처리를 위한 병렬처리 구조의 소형 플랫폼 서버를 개발하였다. 해당 서버는 1대의 마스터 노드와 9대의 슬래이브 노드로 구성하였으며, H/W 결함에 따른 데이터 유실을 막기 위하여 클러스터 기반 H/W 구성으로 설계하였다. 다음으로 S/W 기술은 빅데이터 수집 및 저장, 가공 및 분석, 정보시각화를 위한 각각의 프로그램을 개발하였다. 수집 S/W의 경우, 실시간 데이터는 카프카와 플럼으로 비실시간 데이터는 스쿱을 이용하여 수집 인터페이스를 개발하였다. 저장 S/W는 데이터의 활용 용도에 따라 하둡 분산파일시스템과 카산드라 DB로 구분하여 저장하는 인터페이스를 개발하였다. 가공 S/W는 그리드 인덱스 기법을 적용하여 수집데이터의 공간 단위 매칭과 시간간격 보간 및 집계를 위한 프로그램을 개발하였다. 분석 S/W는 개발 알고리즘의 탐재 및 평가, 장래 주행환경 예측모형 개발을 위하여 제플린 노트북 기반의 분석 도구를 개발하였다. 마지막으로 정보시각화 S/W는 다양한 주행환경 정보제공 및 시각화를 위하여 지오서버 기반의 웹 GIS 엔진 프로그램을 개발하였다. 성능평가는 개발서버의 메모리 용량과 코어개수에 따른 연산 테스트를 수행하였으며, 타 기관의 클라우드 컴퓨팅과도 연산성능을 비교하였다. 그 결과, 개발 서버에 대한 최적의 익스큐터 개수, 메모리 용량과 코어 개수를 도출하였으며, 개발 서버는 타 시스템 보다 연산성능이 우수한 것으로 나타났다.
건설, 의료, 컴퓨터 그래픽스, 도시공간 관리 등 다양한 분야에서 3차원 공간모델이 이용되고 있다. 특히 측량 및 공간정보 분야에서는 최근 스마트시티, 정밀도로지도 구축 등과 같은 고품질의 3차원 공간정보에 대한 수요가 폭발적으로 증가하면서, 이를 보다 손쉽고, 간편하게 취득하기 위하여 MMS, UAV와 같은 관측기술이 활발히 활용되고 있다. 하지만 두 자료를 통합하여 3차원 모델링을 수행하기 위해서는, 두 관측기술 적용 시 발생하는 원시자료 취득센서, 점군 자료생성 방식 및 관측정확도 간의 차이를 효율적으로 보정할 수 있는 최적의 정합방법이 필요하다. 본 연구에서는 일반적인 3차원 모델의 자동정합에 사용되는 ICP(Iterative Closet Point) 기법을 통한 MMS와 UAV 점군 데이터 간 자동정합 성능을 판단하기 위하여, 여의도 지역을 연구대상지역으로 설정하고 UAV 영상을 취득 후 점군 자료로 변환하였다. 그 후 대상지역을 총 4개의 구역으로 구분하여 MMS 관측을 수행하였으며, UAV 점군 자료를 기반으로 각 구역에서 관측된 MMS 점군 자료와 수동정합하고 이를 ICP 기반으로 자동정합한 결과와 비교하였다. 보다 엄밀하게 ICP 기반의 자동정합 성능을 판단하기 위하여 각 구역별로 데이터 중첩률, 노이즈 레벨 등의 변수를 다르게 하여 비교를 수행하였다. 결론적으로 ICP 기반의 자동정합 시 데이터 중첩률이 높고, 노이즈 레벨이 낮을수록 더 높은 정확도로 정합될 수 있다는 것을 알 수 있었다.
자전거는 자동차와 달리 사용자인 탑승자가 외부 환경에 그대로 노출되므로, 주변 날씨, 대기, 주행 경로 등에 관한 정보를 자동차 보다 오히려 폭넓게 활용할 필요가 있다. 더욱이 자전거는 인간의 힘을 동력으로 사용하므로 도로의 경사, 굴곡, 노면 상태와 같은 주행 경로의 특성을 미리 파악할 수 있다면 최적 경로 추정 등을 통해 이동 효율을 획기적으로 높이는 데에 도움이 될 것이다. 최근의 모바일 정보 서비스와 함께 개발되는 각종 자전거용 애플리케이션들은 이러한 지능형 자전거를 위한 체계적인 연구 개발의 필요성을 일깨우고 있다. 본 연구에서는 무선 통신이 가능한 저전력 손목 시계형 임베디드 장치를 자전거에 간단히 장착하고, 여기에 내장된 가속도 센서를 이용하여 자전거의 주행 상황 (오르막, 내리막, 정지, 가 감속) 을 자동으로 인식할 수 있는 알고리듬을 개발하는 것을 목표로 하였다. 개발된 알고리듬의 신뢰성을 검사하기 위해 총 19 개의 실험 주행 데이터에 적용한 결과, 전체 실험 데이터의 83.3% 에서 95% 이상의 구간 인식 정확도를 얻을 수 있었다. 향후 임베디드 장치에 내장된 고도 센서, 온도 센서를 추가로 활용하여 탑승자의 신체 상태 및 운동 추정이 가능한 지능형 자전거를 개발할 계획이다. 개발된 주행 상황 인식 기술은 주행 중의 안전을 고려한 지능형 인터페이스 기술의 기반이 될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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