차량용 블랙박스는 사고 및 평시 주행 정보를 저장 제공한다. 이러한 주행 사고 정보들을 가지고 과학적인 교통사고 데이터베이스를 구축할 수 있으며, 여러 산업 분야에서 활용될 수 있다. 본 연구에서는 주행 데이터 특성 분석과 위험 운전 인지 체계 구축을 목적으로 한다. 위험 운전 유형을 차량의 거동(가속, 감속, 선회)과 교통사고 통계 자료들을 고려하여 4가지 유형으로 분류하였다. 위험 운전 데이터는 차량용 블랙박스를 활용한 실차 실험을 통해 수집하였으며, 위험 운전 분류를 위하여 주행 데이터의 특성을 분석하였다. 위험 운전 인지를 위하여, 기준 임계치를 선정하고 위험 운전 인지 알고리즘을 구성하였다. 개발한 알고리즘을 구현한 차량용 블랙박스 탑재 실차 실험을 통하여 검증하였다. 본 논문에서 제시하는 위험 운전 인지 방안은 온라인/오프라인 운전자 및 차량 관리 등 시스템에 활용할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.1070-1088
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2017
Recently, the applications of Internet of Things (IoTs) are growing rapidly. Wireless Sensor Network (WSN) becomes an emerging technology to provide the low power wireless connectivity for IoTs. The IPv6 over low-power wireless personal area networks (6LoWPAN) has been proposed by IETF, which gives each WSN device an IPv6 address to connect with the Internet. The transmission congestion in IoTs could be a problem when a large numbers of sensors are deployed in the field. Therefore, it is important to consider whether the WSN devices have be completely integrated into the Internet with proper quality of service (QoS) requirements. The Software Defined Network (SDN) is a new architecture of network decoupling the data and control planes, and using the logical centralized control to manage the forwarding issues in large-scale networks. In this research, the SDN-based 6LoWPAN Border Router (6LBR) is proposed to integrate the transmission from WSNs to Internet. The proposed SDN-based 6LBR communicating between WSNs and the Internet will bring forward the requirements of end-to-end QoS with bandwidth guarantee. Based on our experimental results, we have observed that the selected 6LoWPAN traffic flows achieve lower packet loss rate in the Internet. Therefore, the 6LoWPAN traffic flows classified by SDN-based 6LBR can be reserved for the required bandwidth in the Internet to meet the QoS requirements.
Traffic load and volume is one of the most important physical quantities for bridge safety evaluation and maintenance strategies formulation. This paper aims to conduct the statistical analysis of traffic volume information and the multimodal modeling of gross vehicle weight (GVW) based on the monitoring data obtained from the weigh-in-motion (WIM) system instrumented on the arch Jiubao Bridge located in Hangzhou, China. A genetic algorithm (GA)-based mixture parameter estimation approach is developed for derivation of the unknown mixture parameters in mixed distribution models. The statistical analysis of one-year WIM data is firstly performed according to the vehicle type, single axle weight, and GVW. The probability density function (PDF) and cumulative distribution function (CDF) of the GVW data of selected vehicle types are then formulated by use of three kinds of finite mixed distributions (normal, lognormal and Weibull). The mixture parameters are determined by use of the proposed GA-based method. The results indicate that the stochastic properties of the GVW data acquired from the field-instrumented WIM sensors are effectively characterized by the method of finite mixture distributions in conjunction with the proposed GA-based mixture parameter identification algorithm. Moreover, it is revealed that the Weibull mixture distribution is relatively superior in modeling of the WIM data on the basis of the calculated Akaike's information criterion (AIC) values.
본 연구에서 하역크레인을 장착하여 모선과 연안항만간 컨테이너를 단거리 운송하는 것으로 새로운 개념의 해상운송시스템인 모바일하버를 소개하였다. 초대형 컨테이너선박이 직접 연안항만에 접이안하는 대신에 모바일하버가 해안에서 일정거리 이격되어 모선이 정박하기에 수심여건이 양호한 작업장까지만 이동한다. 따라서, 모바일하버의 적용을 위한 국내 무역항의 해안환경, 기술적 조건 및 한계에 대한 조사는 필연적 과정이다. 모바일하버의 접근성을 파악하기 위하여 환경조건, 화물하역처리능력, 해상교통량 및 교통류를 해상교통시뮬레이션 및 가상항로표지시스템의 툴을 사용하여 분석하였다. 수집한 정보의 분석과 적용서의 평가를 통해 최적수준의 남해안 및 동해안 무역항에 대한 모바일하버 정박장은 (1) 기상 및 해상자연환경조건면에서 마산항, 울산항, 부산신항의 순으로, (2) 해상교통 및 수역시설여건의 조건에서는 목포, 부산신항, 동해묵호항의 순으로, (3) 화물처리의 현장능력 및 지역무역항의 운영실태분석으로는 부산권, 여수광양권, 목포권으로 나타났다. 본 연구를 통해 최적의 항만 및 작업장 선정을 위한 기준을 제시하였으며, 모바일하버가 현장에 적용되기 위해서는 초대형선박과 모바일하버의 접안 및 화물작업이 이루어지는 해역에서 해상교통안전을 확보하기 위한 선박자동식별시스템 등 가상항행보조시설이 도입되어야 할 것으로 본다.
고령보행자를 포함한 교통약자는 신체적 능력이 저하되어 보행속도가 상대적으로 낮으며, 인지반응시간이 느린 특성을 가지고 있지만, 현재 교통약자를 위한 보행신호는 0.8m/s로 일률적으로 적용하고 있다. 문제점을 개선하기 위하여 스마트 횡단시스템이 개발되어 운영되고 있지만, 보행자별 적정 보행속도를 반영한 신호운영이 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 교통약자비율이 높은 지역에서 수집된 영상정보를 활용하여, 교통약자의 종류, 보행자의 수, 도로의 기하구조 등을 고려한 신경망모형과 다중회귀모형기반의 횡단속도 추정모델을 개발하였다. 이를 통해 개발된 모델을 스마트횡단시스템에 적용하여 실시간 교통약자에 따른 최적 보행신호 제공을 지원하고자 하였다. 경기도 파주시의 도시 교통 네트워크에서 수집된 실제 교통 상황 데이터 2,400개를 사용하였다. 모델의 성능은 상관계수, 평균 절대오차 등 7개의 선택된 지표를 통해 평가되었다. 다중선형회귀모델은 상관 계수가 0.652이고 MAE가 0.182였으며, 신경망모델은 상관계수가 0.823이고 MAE가 0.105로 나타나. 신경망모델이 더 높은 예측력을 보였다.
Sang-Hyeok Kang;Kyeong-Geun Baik;Hyun-Gi Baek;Hyeong-Gi Park;Jong-Won Seo
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1134-1139
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2009
Haul routes for earthmoving operation need to be carefully selected because the decision on the haul routes could make a significant difference in the project's cost and time. This paper proposes a decision support system for improving productivity of earthmoving operation that helps construction managers choose the best haul routes of trucks based on time slots. Also, a methodology for optimal selection of haul routes considering traffic conditions and topographic conditions of the routes is explained. Raster data model is used to find an available shortest path based on cost weighted distance. A system was developed on a geographic information system environment for efficient database management and easy manipulation of graphical data. A real-world case study was conducted to verify the applicability of the proposed system.
인터넷 전자상거래가 확산됨에 따라, 많은 기업들이 인터넷 쇼핑몰 사업 진출을 시도하고 있다 인터넷 쇼핑몰은 통신망을 중심으로 형성된 가상공간상의 신종사업으로서 실제공간에서 이루어지는 사업가는 많은 상이한 면을 가지고 있다. 본 연구에서는 인터넷 쇼핑몰이 고객을 모집하고 상거래를 일어나도록 하는 각종 전략적 요소들이 어떻게, 왜 선택되었는지, 그리고 기업은 이러한 고객 전략을 어떻게 사용하는지에 대한 연구를 수행하고자 한다. 본 연구에서는 다양한 기반을 지니고 있는 사업자의 전략을 살펴보고, 고객 전략적 측면에서 보는 인터넷 쇼핑을 비즈니스의 성공요소가 무엇인지를 도출해 보았다.
IEEE 802.11 WLANs에서 공유 매체에서 충돌을 경험하는 각 노드들은 또 다른 충돌을 예방하기 위해 임의의 시간동안 백오프를 수행할 필요가 있다. 이러한 시간은 충돌 창(CW)으로부터 선택되고, 이러한 창의 크기는 BEB 알고리즘으로 결정된다. 하지만 BEB 알고리즘은 특정한 노드가 다른 노드들보다 보다 많은 처리율을 얻을 수 있는 공정성 문제와 네트워크상의 트래픽 부하가 많을 경우 낮은 성능을 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 IEEE 802.11 DCF 기법에서 공정성 문제를 보완할 수 있는 수정된 백오프 알고리즘을 제시하고, 제시된 알고리즘을 ns 시뮬레이터로 성능 분석한 내용을 제시하였다. 성능 분석 결과 수정된 백오프 알고리즘이 공정성 문제를 많이 완화시켰다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권7호
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pp.2568-2588
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2021
Shared mesh protection (SMP) protects traffic against failures occurring in a working path, as with linear protection, and allows resource sharing of protection paths with different endpoints. The SMP mechanism coordinates multiple protection paths that require shared resources when failures occur on multiple working paths. When multiple failures occur in SMP networks sharing limited resources, activation can fail because some of the resources in the protection path are already in use. In this case, a node confirming that a resource is not available has the option to wait until the resource is available or to withdraw activation of the protection path. In this study, we recognize that the protection switching time and the number of protected services can be different, depending on which option is used for SMP networks. Moreover, we propose a detailed design for the implementation of SMP by considering options and algorithms that are commonly needed for network nodes. A simulation shows the performance of an SMP system implemented with the proposed design and utilizing two options. The results demonstrate that resource utilization can be increased or protection switching time can be shortened depending on the option selected by the network administrator.
본 연구는 사용자의 정적, 외부환경과 연관된 동적 상황정보와 사회적 관계와 연관된 개인적 상황정보들을 의사결정 요소로서 고려한 의사결정의 동적 변환(Dynamic Adaptation)을 제안한다. 즉, 의사결정자의 정적, 외재적 정보보다 과거의 경험, 주관적 선호도 및 사회적 관계와 연관된 상황정보(Social Context)를 의사결정에 동적으로 반영하고 동시에 의사결정 해의 사용시점에서의 가용성에 따라 유용 가능한 대안을 추출하는 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해, 정적, 외재적 및 사회적 상황정보를 이용하여 의사결정 추론한다. 추론은 의사결정자의 과거 경험에 기반한 사례기반 추론과 해당 의사결정 결과가 가용하지 않을 경우 수정을 위한 제약식 만족추론으로 이루어진다. 이를 위해 개인적 경험 등의 정보에 기반한 '문제상황 온톨로지'(Problem Context Ontology)와 집단의 경험적 지식에 기반한 '솔루션 온톨로지'(Solution Ontology)를 구축하였다. 의사결정단계는 상황정보 인식 및 문제상황 온톨로지에 매핑하는 단계, 경험적 사례로부터 문제상황에 가장 적합한 사례를 선택하는 단계, 생성된 솔루션이 가용하지 않을 경우 솔루션 온톨로지와 제약식 만족추론을 통해 새로운 대안을 생성하는 단계로 이루어진다. 본 방법론을 모임에 적합한 식당을 제안하는 예제를 적용함으로써 타당성을 검증하였다. 또한 실험을 통해 사회적 상황정보를 고려하여 생성된 의사결정대안이 그렇지 않은 경우보다 의사결정자의 만족도를 향상시켰으며, 생성된 의사결정대안이 가용하지 않은 경우 제약조건식과 솔루션 온톨로지를 이용해 생성한 대안이 유의미함을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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