KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권11호
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pp.5654-5673
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2016
Participatory sensing applications rely on recruiting appropriate participants to share their surrounding conditions with others, and have been widely used in many areas like environmental monitoring, health care, and traffic congestion monitoring, etc. In such applications, how to ensure the privacy of a participant is important, since incentive mechanisms are used to maintain their enthusiasm for sustainable participation by offering certain amount of reward. In this paper, we propose a pseudonym-based privacy protection scheme, that takes both privacy protection and user incentives into consideration. The proposed scheme uses the pseudonym mechanism and one-way hash function to achieve user incentives, while protecting their identity. We also show extensive analysis of the proposed scheme to demonstrate that it can meet the security and performance the requirement of a participatory sensing application.
Seoul city has high population density as well as high traffic congestion, which are vulnerable to exposure of environmental pollutions caused by car traffic. However, recent studies are only on local regions about road traffic and air pollution or health effect of road traffic on residents. Thus, comprehensive study data are needed in terms of overall Seoul regions. In this study utilized the nitrogen dioxide concentration through the national air pollution monitoring network data, 2012 to 2013. It also divided regions into high and low exposure districts via the Origin destination data developed by the Korea transport institute to quantify and evaluate the effect of transport policies and analyzed a correlation of asthma symptoms with high and low exposure districts through raw data of community health survey from the Korea centers for disease control and prevention. Based on the collected data, the pearson's correlation analysis was conducted between air pollution substance concentration and high exposure district and multiple logistic regression analysis was conducted to determine the effect of traffic environment and factors on asthma symptoms of residents. Accordingly, the following results were derived. First, the high exposure district was higher concentrations of nitrogen dioxide ($NO_2$) as per time compared to those of the low exposure district (p<0.01). Second, analysis on correlation between average daily environmental concentration in the air pollution monitoring network and road traffic showed that nitrogen dioxide had a significant positive correlation (p<0.01) with car traffic and total traffic as well as with truck traffic (p<0.05) statistically. Third, an adjusted odds ratio about asthma doctor's diagnosis in the high and low exposure districts was analyzed through the logistic regression analysis. With regard to an adjusted model 2 (adjusted gender, age, health behavior characteristics, and demographic characteristics) odds ratio of asthma doctor's diagnosis in the high exposure district was 1.624 (95% CI: 1.269~2.077) compared to that of the low exposure district, which was significant statistically (p<0.001).
효과적인 가변제한속도(Variable Speed Limit: VSL)는 교통사고를 예방하고 교통정체를 완화시키는데 기여하는 중요한 교통류 제어방안이다. 본 연구에서는 교통사고 예방을 목적으로 가변제한속도를 적용하는 방법론을 제시하였다. 가변제한속도를 적용하는 조건을 두 가지로 분류하였는데, 사고위험도 예측모형에 따른 제한속도 변화와 도로환경조건의 변화에 따른 제한속도 조정 방안을 제안하였다. 예측된 사고위험도에 따른 가변제한속도의 적용은 검지기에서 추출되는 교통량, 속도, 점유율자료와 교통사고자료로 이항로지스틱회귀분석 기법을 사용하여 구축된 사고위험도 예측모형을 사용하였다. 한편, 도로환경조건에 따른 가변제한속도 적용에서는 안개, 폭우, 폭설로 인한 시거제약 상황과 결빙, 비, 눈으로 인한 노면마찰력감소상황 시 최소정지거리 계산을 통해 각 상황에 적용되어야 하는 제한속도를 제시하였다. 이를 바탕으로 통합도로환경조건 모니터링 시스템 하에서 사고위험도와 도로환경조건을 관측하고 제한속도를 변화시키는 가변제한속도 시스템 알고리즘을 제시하였으며, 제안된 알고리즘의 현장 적용 시 고려되어야 할 기술적 이슈를 논의하였다.
AQM은 라우터에서 사용되고 있으며 큐의 순간적 길이나 평균길이를 관찰하여 혼잡을 예측하고 탐지하는 알고리즘이며, 평균 큐길이가 임계 값을 초과하면 혼잡이 발생하였다고 추론하고 라우터로 유입되는 패킷을 미리 폐기시키거나 패킷 전송 노드에게 혼잡을 미리 알림으로써 전송노드에서 전송률을 줄여 혼잡을 피하도록 한다. AQM 알고리즘의 하나인 RED (random early detection)는 패킷을 무작위로 폐기시켜 혼잡제어를 하는 큐 기반의 혼잡 제어기술이다. RED는 TCP의 시간경과 및 큐 지연을 줄이며 링크 활용도를 높이고 버스트한 트래픽이 유입되는 것을 관리하는 기술로써 널리 사용되어지고 있으며 혼잡도의 정도를 큐의 평균 길이로 추정한다. 그러나 파라미터($P_{max}$, $TH_{min}$)값들이 고정되어 있어서 특정한 네트워크 환경에서는 동작을 잘 못한다. 본 논문에서는 네트워크 상태를 지속적으로 감지함으로써 $P_{max}$와 $TH_{min}$의 값을 네트워크 상태에 적합한 값으로 자동적으로 바꾸어줌으로서 다양한 환경에서도 동작을 잘할 수 있는 확장 RED를 제안한다.
Filter badge type sampler has not been widely used to evaluate air quality over large cities in Korea while it can be successfully used for multi-point sampling and analysis. We evaluated the passive sampler as a new tool to monitor air quality over large cities. We latticed Metropolitan Seoul into $2{\times}2Km$ to give 136 points. $NO_2$ concentrations were measured at all the points in the Spring and Summer of 1997. According to the passive sampler data, natural green zones generally recorded lower $NO_2$ concentrations than major streets and traffic congestion areas. Passive samplers with abundant 136 points gave more detailed picture of $NO_2$ distribution while auto-monitoring network did not clearly provide the characteristics of local land use. Also, passive samplers gave 15% higher values than auto-monitoring network. The correlation between the two values appears very high judging from the regression slope of 0.92 and correlation coefficient of 0.91. This study clearly demonstrates the effectiveness of the passive sampler as a tool to monitor air quality over large cities.
급격한 도시화와 기술의 발전으로 자동차 보급 대수가 급증하면서 교통사고가 빈번하게 발생하고, 이로 인해 인적 피해와 경제적 손실이 증가하고 있다. 따라서 교통사고의 예방과 사고로 인한 피해를 최소화하기 위해 교통사고의 위험성을 예측 할 수 있는 기술이 필요하다. 교통사고는 교통 혼잡도, 교통 환경, 도로 상태를 포함한 다양한 요인들로 인해 발생한다. 이러한 요인들을 기반으로 교통사고는 시공간적인 특성을 가지게 된다. 본 논문은 교통사고 데이터를 분석하여 교통사고의 주요 특성들을 파악하고, 이를 기반으로 시계열 형식의 데이터로 재구성하였다. 그리고 시공간적인 특성을 우수하게 파악할 수 있는 LSTM-MLP 기반 모델을 구축하여 교통사고 예측에 활용하였다. 실험을 통해 제안한 모델은 기존의 교통사고 위험도 예측 모델 보다 더 합리적이고 정확한 예측함을 입증하였다. 본 논문에서 제안하는 교통사고 위험도 예측 모델은 내비게이션 등의 도로 상황과 환경을 실시간으로 파악할 수 있는 시스템에 적용할 수 있다. 이를 통해 도로 사용자들의 안전성을 향상시키고 교통사고로 인한 사회적 비용을 최소화하는 데 기여할 것으로 기대된다.
도로에서 발생되는 차량간 충돌사고, 교통 소통 상황, 보행자 사고 등 다양한 도로 상황을 모니터링 및 자동으로 인식하여 교통정보를 제공하거나 긴급구난 서비스를 제공하기 위한 다양한 기술이 개발되고 있다. 도로 모니터링을 통한 다양한 객체 추적 및 상황인식을 위해서는 잡음 및 겹침 등에 강인한 객체 추적 기술이 요구된다. 본 논문에서는 외부 환경에서 Background Subtraction, LK-Optical Flow, 지역 기반 히스토그램 특징의 결합을 통해 추적을 위한 몇 가지 추정 인자를 생성하고 이를 통해 변화가 있는 객체, 잡음에도 비교적 강인한 추적 방법을 제안한다. 구체적으로는 객체의 초기 움직임 정보를 검출하기 위해 옵티컬 플로우를 적용하여 컬러 정보 및 밝기 변화에 무관한 이동 정보를 측정한다. 측정된 정보를 기반으로 하여 지역 히스토그램 기반 검증을 통해 신뢰도를 판단한다. 신뢰도가 낮을 경우 배경 제거 정보와 지역 히스토그램 트래커의 정보를 혼합하여 새로운 위치를 추정한다. 실험을 통해 제안된 기법이 객체를 추적하고 있는 도중 나타날 수 있는 충돌, 새로운 특징의 등장, 크기 변화 상황에 강인하게 동작함을 제시한다.
차량 추적 시스템(vehicle tracking system)은 교통 흐름 파악, 차량 감시, 사고 감지 등을 통하여 교통 정체에 따른 차량의 이동 경로를 유도할 수 있고, 교통사고를 사전에 방지할 수 있게 하는 시스템이다. 효과적인 차량 추적을 위해서는 먼저 연속된 영상 내의 각 객체의 특징 값을 추출하여 영상 내에 존재하는 차량 객체를 인지할 수 있어야 한다. 다음으로, 검출된 다중 객체에 대하여 영상 간 객체 매칭을 통해 연속된 프레임에 걸쳐 출현하는 동일한 차량을 인식함으로써 각 차량의 움직임을 추적할 수 있다. 본 논문에서는 차 영상의 이진화 및 레이블링(labeling)을 통하여 객체를 검출하고, 검출한 객체의 최소 외접 직사각형(minimum bounding rectangle: MBR)의 중심 좌표와 이 MBR의 가로, 세로 방향에 대한 라인(line)별 1D FFT(fast Fourier transform) 변환 결과의 평균 계수 값을 계산하여 객체의 특징 값을 구한다. 다음으로, 연속된 프레임에 걸쳐 출현하는 객체들 중 유사도가 가장 높은 객체 쌍을 동일한 객체로 인식하여 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 방법은 객체의 기하학적 특성에 기초한 기존 방법들에 비하여 정확한 추적이 가능함을 보여주었다.
본 연구의 목적은 도시 가로망의 일부구간을 증설(폐쇄)하였을 경우 가로망의 통행시간이 증가(감소) 한다는 브라이스역설 이론이 실제 가로망상에서 구현되는지 입증하는데 있다. 사례연구를 위해 1999년2월 보수공사를 위해 3년간 폐쇄된 서울시 도심의 남산2호터널 구간을 선정하였고, 폐쇄시 서울시 전체가로망과 혼잡통행료 징수구간에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 서울시의 교통혼잡관리를 위해 개발된 SECOMM모형을 효과 예측을 위해 활용하였고, 예측의 정확성을 검증하기 위해 이용자균형(UE: user equilibrium) 상태와 체계최적 (SO: system optimum) 상태에서의 총통행시간의 차이를 비교하였다. 또한 해당구간에 대한 서울시의 폐쇄전 후 모니터링 조사를 참조로 브라이스역설이 모형상에서 뿐만 아니라 실제가로상에서 구현되는지도 함께 비교 검증하였다. 분석결과 브라이스의 가정대로 가로망상의 통행수요가 고정되어 있을 경우 남산1, 3호터널의 혼잡통행료를 징수하는 상황에서 2호터널을 폐쇄하면 서울시 전체가로망의 속도가 21.95km/h에서 22.21km/h로 개선되어 브라이스역설 현상이 입증되었다. 반면, 혼잡통행료를 면제한 상황에서는 속도가 저하되는 것으로 나타나 브라이스역설 현상은 혼잡통행료 징수와 같은 주변 교통체계의 변화와 밀접하게 관련이 있는 것으로 나타났다. 한편, 가로상 통행수요가 가변적인 상황하에서는 서울시통행속도가 거의 변화가 없는 것으로 나타나 브라이스역설은 매우 제약적 환경에서 관측되어진다는 점을 확인하였다. 예측의 정확성에 대한 이론적 검증결과 UE의 평균통행시간이 SO의 평균통행시간에 비해 모두 크게 나타나서 결과가 이론적으로 정확함이 검증되었고 혼잡통행료 징수시 SO의 평균통행시간이 미 징수시의 SO보다 적게 나타나 남산 1, 3호터널의 혼잡통행료를 지속적으로 징수하는 것이 바람직한 것으로 평가되었다 한편, 서울시의 남산 2호터널 주변도로에 대한 사후모니터링 결과 평균속도가 폐쇄전 29.53km/h에서 폐쇄후 30.37km/h로 개선되어 브라이스역설 현상이 구현되고 있음을 현실적 관측치로 검증할 수 있었다.
상 하수도, 해양플랜트 등 다양한 배관이 산업현장에 이용되고 있으며, 이러한 배관의 유지보수 작업은 필수적이다. 특히 산업현장에서 배관 유지보수 작업은 전문 인력이 배관 내 투입되어 작업이 진행되거나, 인력 투입이 불가능한 경우 와이어에 연결된 스크래퍼를 배관에 삽입하는 방식을 이용한다. 그러나 이 방식은 교통체증, 막대한 예산의 투입 등의 문제를 야기한다. 이런 문제점을 해결하기 위한 배관 청소 로봇의 연구, 개발이 진행되고 있다. 현재 배관청소 로봇은 작업 및 운용 상태를 실시간으로 확인할 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 배관 청소로봇의 운용, 배관 내부 및 청소 상태를 확인할 수 있도록 카메라로부터 촬영된 영상을 수집하며, 수집된 데이터는 RS-485 통신을 이용하여 모니터링 시스템에 전송하여 사용자가 실시간으로 상태를 확인할 수 있게 구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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