• 대한지리학회지
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• 제44권2호
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• pp.176-186
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• 2009

경제적, 환경적 이유에서, 승용차 이용을 억제하고 대중교통수단 분담율을 제고하는 교통정책은 수도권 지자체에게 있어 매우 중요한 과제이다. 통행행태를 근본적으로 이해하는 것은 이러한 정책의 수립과 집행에 매우 중요한 필요조건이다. 소규모 샘플자료를 이용, 특정한 통행 행태와 몇몇의 사회경제적 혹은 지리공간적 변수들 간의 상관관계에 대한 횡단면적 분석을 행하는 것이 이 분야 전통적인 연구주제였다. 연구결과는 스냅샷과 유사한, 시공간적으로 제한된 정보만을 제공한다. 그러나, 통행은 공간적으로 상이한 장소에서 벌어지는 일상활동 참여로부터 파생되며, 일상 활동계획 상에서의 활동-통행 간 순서 관계는 통행 행태의 중요한 틀이다. 본 연구는 다차원 정보배열비교법과 핵심정보배열추출기법을 이용, 서울시민의 일일 대중교통 이용 자료인 스마트 카드 자료를 분석하여 서울시내 대중교통 이용 행태의 일반 특성을 탐구한다. 분석 결과 서울 강남/북 간 버스-전철 연계통행과 간선버스 통행간 통행 행태의 중요한 차이를 확인할 수 있었다. 즉 통행패턴은 보통 강북과 강남 권역 안에서 형성이 되어 있어, 자연 장애물인 한강을 건너 강남/북을 가로지르는 통행패턴은 상대적으로 적었다. 또한 강북과 강남 각각의 권역 안에서 CBD를 들르는 통행패턴은 보통 전철 혹은 지선버스-전철의 연계교통수단을 이용하는 데 반해 지선버스 혹은 간선버스만을 이용하는 통행패턴은 CBD가 아닌 지역으로 목적지가 국한되는 경향이 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권4D호
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• pp.291-303
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• 2012

보다 안전한 운전을 유도하기 위해서는 불특정 운전자에게 획일적이고 정적인 감속정보를 제공하기보다는 개별차량 움직임을 고려하여 해당 도로를 이용하는 운전자가 어떻게 행동해야 하는지에 대해 개별 운전자 중심의 동적이고 구체적인 정보를 제공하여야 한다. 본 연구에서는 실시간으로 차량 및 도로교통상황에 대한 정보의 수집 및 전송이 가능한 스마트하이웨이의 도로 및 통신환경이 조성되었을 때를 가정하여, 노면상태 및 주행상태 등의 도로교통상황, 선 후행차량의 통행속도 및 차간거리를 고려하여 실시간으로 차량 안전거리 정보 제공을 목적으로 하였다. 노면상태에 따라 상태기준컬럼($C_{condition}$)의 값을 달리 정의하여 기본적인 위험상황정보를 제시하고자 하였으며, 이를 기준으로 표현컬럼($C_n$)의 범위에 선 후행차량의 통행속도, 차량간격, 종단경사, 노면상태 등을 종합적으로 반영하여 실시간 안전거리 지수(RSDI)를 산출하도록 하였다. 산출된 실시간 안전거리 지수(RSDI)를 운전자에게 제공함으로서, 운전자가 차량간 충돌(추돌) 가능 위험상황에 대해 직관적으로 인지하고 충분히 대응할 수 있도록 하여 안전을 도모하도록 하였다. 산출된 RSDI의 값은 30개의 단위컬럼으로 이루어지고, 사전에 정한 '경고', '위험, '보통'의 3단계 위험도 평가 등급으로 구분되어 운전자에게 제공되게 된다.

• 대한교통학회지
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• 제32권3호
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• pp.187-197
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• 2014

본 연구는 기업형 슈퍼마켓(Super Supermarket: SSM), 재래시장, 대형마트 이용자의 통행행태와 접근수단별 이용권역을 비교 분석하고, 쇼핑시설에 대해 도시 교통 측면에서 고려해야 할 시사점 도출을 목적으로 한다. 각 쇼핑시설별로 가장 높은 분담율을 보이는 수단의 경우, SSM은 보행(84.5%), 재래시장은 버스(20.1%), 대형마트는 승용차(46.2%)인 것으로 나타났으며, 대중교통수단의 이용권역의 경우 SSM은 667m, 재래시장은 1.6km, 대형마트는 4.2km인 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 SSM, 재래시장, 대형마트 이용자들의 선호 교통수단 및 통행특성은 통계적으로 뚜렷한 차이가 있다는 것을 확인하였으며, 이들의 고유 통행 특성에 대한 이해를 바탕으로 보행과 대중교통 이용 편의성을 증진시키기 위한 녹색교통 중심의 도시계획 설계에 기여할 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제32권2호
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• pp.93-105
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• 2014

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.

• 청정기술
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• 제17권2호
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• pp.85-96
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• 2011

자기치유재료란 장기간 사용에 의한 기계적 충격에 의해 발생된 손상을 치료할 수 있는 능력을 발휘하도록 구조적, 화학적으로 개질시킨 스마트 재료의 하나이다. 사용에 손상이 일어난 부위를 본질적으로 치유할 수 있는 재료(고분자, 세라믹, 금속 등)를 사용함으로써 부품의 수명을 길게 할 수 있고, 장기간 사용에 의한 분해로 야기되는 효율의 감소를 막을 수 있으며, 재료의 파괴에 의한 비용지출을 막을 수 있어 여러 산업 공정의 생산단가를 낮출 수 있다. 최근 차량용 자기치유 페인트가 가능하다는 니싼의 발표 이후 재료의 자기치유능력에 대한 관심이 고조되고 있다. 본 총설에서는 앞서 발표한 자기치유 유기재료에 이어 금속, 세라믹, 콘크리트 등 무기 재료의 자기치유방법에 대해서 알아보고, 향후의 방향을 제시하고자 한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제34권1호
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• pp.1-15
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• 2020

첨단 정보통신기술(ICT)인 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big Data) 등이 사회와 경제 전반에 융합돼 혁신적인 변화가 일어나는 요즘, 헬스케어, 지능형 로봇, 가정용 인공지능 시스템(스마트홈), 공유자동차 등은 이미 우리 생활에 깊이 영향을 미치고 있다. 이미 오래전부터 공장에서는 로봇이 사람 대신 일을 하고 있으며(FA, OA), 인공지능 의사도 병원에서 활동을 하고 있고(Dr. Watson), 인공지능 스피커(기가지니)와 인공지능 비서인 구글 어시스턴트가 자연어생성을 하며 우리를 돕고 있다. 이제 인공지능을 이해하는 것은 필수가 되었으며, 인공지능을 이해하기 위해서 수학의 지식은 선택이 아니라 필수가 되었다. 따라서 이런 일들을 가능하게 해주는 수학지식을 설명하는 역할이 수학자들에게 주어졌다. 이에 본 연구진은 인공지능과 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)을 이해하기 위해 필요한 수학 개념을 우리의 실정에 맞게 한 학기(또는 두 학기) 분량으로 정리하여, 무료 전자교과서 "인공지능을 위한 기초수학"을 집필하고, 인공지능 분야에 관심이 있는 다양한 전공의 대학생과 대학원생을 대상으로 하는 강좌를 개설하였다. 본 논문에서는 그 개발과정과 운영사례를 공유한다. http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/

• 문화기술의 융합
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• 제4권1호
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• pp.337-351
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• 2018

본 기술 해설 논문은 5G의 IoT, 증강현실, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 미래 자율주행주행차 기술을 다루면서 평창 동계 올림픽의 5G이용, 제주 스마트시티 모델을 제시했다. 그 이유는 5G는 4차 산업의 대동맥이기 때문이다. 5G가 4차 산업 대동맥인 이유는 5G가 4차 산업혁명의 핵심 인프라이기 때문이다. 인공지능(AI), 자율주행차, 가상 증강현실(VR AR), 사물인터넷(IoT) 시대가 본격화되려면 지금보다 데이터를 몇십배 이상 더 빠르고, 안전한 상태로 전송할 수 있어야 가능하다. 예컨대 원거리에 있는 자율주행차에 현재 통신 기술인 LTE로 정지 신호를 보낸다면 100분의 1초가량이 걸린다. 상당히 빨라 보이지만, 시속 100km로 달렸다면 차가 정지 때까지 30cm를 움직이기 때문에 안전을 장담하기 어렵다. 5G는 현재의 LTE보다 약 40배가량 빠른 '초당 20기가비트(Gbps) 이상'이다. 이론적으로 1cm 이내에서 차량을 세울 수 있다. 5G는 반경 1km 이내 사물인터넷(IoT) 기기 100만개를 동시에 연결할 뿐 아니라, 속도 지연이 0.001초 이하다. 세계 최대 스마트폰용 반도체업체 퀄컴의 스티브 몰렌코프 최고경영자(CEO)는 "5G는 미래를 연결할 핵심 요소이자 혁신 기술"이라며 "5G 상용화로 2035년쯤에는 12조달러의 경제 유발 효과와 2200만개의 새 일자리 창출 효과를 기대할 수 있을 것"이라고 말했다.

• 유통과학연구
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• 제13권1호
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• pp.27-33
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• 2015

Purpose - The ICT market in the EU is lagging behind that of the US; however, algorithm and software development within the EU have grown steadily, and they involve focusing on the creative cultural convergence conceptualized as part of Horizon 2020 and connecting neighboring markets in the EE and the Mediterranean region. It is essential to study the requirements to market the EU's creative ICT development in emerging industrial countries after examining its applicability in these countries. Research design, data, and methodology - This study deals with data pertaining to the EU's creative industry and competitive edge. The global cultural expansion of the EU facilitates a new concept involving not only low-cost IT products to enhance local cultural artifacts through R&D and the construction of efficient infrastructure services, but also information exchange with a realistic commercialization of the technology that can be applied for creative cultural localization. In the European industry, research on algorithms has been applied for the benefit of consumers. We investigated how the process is conducted in the EU. Results - Europe needs to adjust its economic structure to the local culture as part of IT distribution convergence. The convergence has been converted into a production algorithm with IT in the form of low-cost production. This is because there is an attempt to improve the quality of transport infrastructure, workforce availability, and the distribution of the distance to the local industries and consumers, using IT algorithms. Integrated into the manufacturing industry, based on the ICT infrastructure and solutions, smart localized regional clusters are formed with the help of grafting. Europe has own strategy to increase the number of hub-and-spoke cities. Europe is now becoming integrated, with an EPC system for regional cooperation rather than national competition in ICT technology. Europe has also been recognized in this study as changing the step-by-step paradigm for global competitiveness through new creative culture industries. Conclusions - As a result, there are several ways of converging with others through EU R&D intensity; therefore, the EU can be seen as successfully increasing marginal value, which is useful in developing a special industrial cluster or local cultural cities that create converged development by connecting people and objects with IT. In fact, when compared to the US, Europe has a strong culture and the car industries have a tendency to overshadow the IT industries with integration of services in IT distribution. Considering the rapid environmental changes, the convergence of IT services is likely to take place in Europe, similar to the pharmaceutical industry and the automotive industry. This requires a focus on human resources and automated systems management. The trend is to move away from low-wage industries, switched to key personnel centers of the local university-industry. EU emphasizes the creation of IT market demand in Europe involving local cultural convergence for marketing as the second step to strengthen the economic hub-and-spoke areas.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.202-217
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• 2021

세계 최대 차량공유업체 우버의 자율주행에 의한 보행자 사망사고에 이어 지난 4월에는 테슬라의 자율주행 교통사고로 2명이 사망하는 등 자율주행의 안전성 문제가 대두됨에 따라 자율주행 도입에 따른 도로 이용자의 안전성 확보가 필요한 실정이다. 이에 자율주행의 안전성을 확보하기 위해서는 실제로 자율주행자동차가 주행할 도로 및 교통 환경을 기반으로 다양한 상황에서의 자율주행 운전능력을 평가할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 다양한 운전능력 시험방법 중 가상현실 기반 자율주행 운전능력 평가도구를 제시하고자 일반 운전면허시험 문제를 기반으로 UC-win/Road ver.14.0을 활용하였다. 이를 바탕으로 복합적이고 다양한 주행환경에서 돌발상황에 대한 운전능력을 시험하고자 하였으며 자율주행 운전능력 시험평가의 최적의 도구로서의 실제 적용가능성을 확인하고자 하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권3호
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• pp.419-432
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• 2019

대부분 딥러닝 모델의 학습은 입력값과 입력값에 따른 출력값이 포함된 레이블링 데이터(labeling data)를 학습하는 지도 학습(supervised learning)으로 진행된다. 레이블링 데이터는 인간이 직접 제작하므로 데이터의 정확도가 높다는 장점이 있지만 비용과 시간의 문제로 인해 데이터의 확보에 많은 노력이 소요된다. 그리고 지도 학습의 목표는 정탐지 데이터(true positive data)의 인식 성능 향상에 초점이 맞추어져 있으며, 오탐지 데이터(false positive data)의 발생에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 본 논문은 터널 관제센터에 투입된 딥러닝 모델 기반 영상유고 시스템의 모니터링을 통해 정탐지와 레이블링 데이터의 학습으로 예측하기 힘든 오탐지의 발생을 확인하였다. 오탐지의 유형은 작업차량의 경광등, 터널 입구부에서 반사되는 햇빛, 차선과 차량의 일부에서 발생하는 길쭉한 검은 음영 등이 화재와 보행자로 오탐지되고 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 발생한 오탐지 데이터와 레이블링 데이터를 동시에 학습하여 딥러닝 모델을 개발하였으며, 그 결과 기존 레이블링 데이터만 학습한 모델과 비교하면 레이블링 데이터에 대한 재추론 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 오탐지 데이터에 대한 재추론을 한 결과 오탐지 데이터를 많이 포함하여 학습한 모델일 경우 보행자의 오탐지 개수가 훨씬 줄었으며, 오탐지 데이터의 학습을 통해 딥러닝 모델의 현장 적용성을 향상시킬 수 있었다.