유비쿼터스 기술의 발전과 함께 센서 네트워크는 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그 중 특히 의료 분야는 중요한 응용 분야 중의 하나로 바디 센서 네트워크의 표준화 동향과 함께 관심이 집중되고 있다. 의료 센서 네트워크는 기존의 일반적인 환경의 센서 네트워크와는 다른 의료 환경만의 특징들을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 특징들을 반영하여 계층적인 의료 센서 네트워크 구조를 제안하였고, 계층적인 구조를 바탕으로 하여 센싱 데이터 전송 방식을 소개하였다. 즉, 효율적인 센싱 데이터 전송을 위해서는 환자들의 요구 사항과 건강 상태를 고려하여 각 센서 노드들에게 우선 순위(Priority)와 경계값(Threshold Value)을 주었다. 이를 통해 클러스터 헤드에서 응급 데이터를 우선적으로 빠르게 베이스스테이션으로 전송하도록 하였다. 또한 이와 같은 구조와 전송 방식을 바탕으로 센서 네트워크를 위해 Eschenauer와 Gligor가 제안한 키 메커니즘을 기반으로 하여 새로운 키 관리 기법을 제안하였다. 이는 각 클러스터 헤드들이 높은 우선 순위를 갖는 응급 노드들에 대해서 이웃 클러스터로 응급 노드와의 키를 미리 전송해주는 Key Provisioning 방법을 사용하여 응급 노드들에 대해서 키 설립을 준비하도록 하여 키 설립이 보다 빠르게 이루어지도록 하였다. 이를 통해 키 설립 지연으로 인한 데이터 전송의 기다림 없이 바로 응급 노드들의 데이터를 클러스터 헤드로 전송할 수 있도록 한다. 이와 같은 계층적인 구조에서의 데이터 전송 방식과 이를 바탕으로 제안한 키 관리 기법은 수식 및 QualNet 시뮬레이터를 사용한 시뮬레이션을 통하여 네트워크 트래픽 오버헤드와 에너지 소모량을 분석하였으며, TmoteSKY 센서보드를 사용해 구현함으로써 그 효율성을 증명하고 실제 응용환경에서의 실현가능성을 입증하였다.
최근에 폭발적으로 증가하고 있는 모바일 데이터 트래픽을 효과적으로 수용하기 위하여 다중 안테나와 소형 셀과 같은 신기술들이 차세대 이동통신 시스템의 핵심 기술로 제안되었다. 특히, 기존의 매크로 셀과 소형 셀을 동시에 활용하여 공간 재사용율을 높일 수 있는 이종 이동통신 네트워크에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나, 이종 네트워크에서는 단말들이 소형 기지국 대비 상대적으로 송신 출력이 높은 매크로 기지국을 통해서 서비스 받을 가능성이 높기 때문에 소형 기지국의 활용도가 상대적으로 낮아지는 문제점이 있으며, 이러한 문제점은 상향 링크에서 두드러지게 나타난다. 3GPP에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 셀 확장 편향치 개념을 제안하고 이에 대한 표준화를 진행하고 있다. 본 논문에서는 셀 확장 편향치를 적용한 네트워크 시뮬레이터를 이용하여 이종 이동 통신 네트워크의 하향 링크 성능을 평균 셀 전송 효율 측면에서 분석한다.
IETF에서는 높은 대역폭과 낮은 지연시간을 요구하는 음성 및 영상 스트림을 포함한 새로운 종류의 응용 서비스의 QoS를 지원하기 위한 Intserv와 RSVP를 정의하고 있다. 그러나, 현재의 Intserv 모델에서는 각 노드가 각 flow의 상태를 유지해야 하므로, 망의 규모가 커질수록 노드의 구조가 복잡해지고 패킷의 처리 속도도 저하되는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 stateful 망 구조의 확장성 문제를 극복하기 위해, core 노드에서 각 flow 상태를 유지하지 않고 edge 노드에서만 각 flow 상태를 유지하도록 제안된 SCORE(Scalable Core) 네트워크 구조를 Intserv 의 각 서비스 QoS를 만족시킬 수 있도록 확장하였으며, 이를 위한 수락제어, 대역폭 할당 방식 및 노드 구조를 제안하였다. 또한, 각 flow에 대한 대역폭 할당. 패킷 지연 및 지연시간의 변이를 성능 변수로 하여, 제안 방식에 대한 성능 실험을 ns-2 시뮬레이터를 이용하여 수행하였으며, 이를 통해 제안 방식이 Intserv에서 제시한 각 서비스의 서비스 품질 요구 사항을 충분히 만족시키면서 Intserv 모델의 단점인 확장성을 문제를 해결할 수 있는 좋은 방안임을 확인하였다.
IT 기술은 최근 바이오 기술(BT), 나노 기술(NT) 풍의 다른 기술들과 융합하면서 새로운 패러다임을 창출하고 있다. 교통 분야에도 IT 기술과 융 복합하여 효과적인 교통 환경을 조성하는 지능형 교통 시스템(ITS)에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 가변속도제한(VSL)은 ITS 연구의 한 분야로 현재 도로 상황에 알맞게 속도제한을 조절하여 도로의 안전성과 효율성을 증대하는 시스템이다. 기존에는 대부분 단일 스테이션에서의 VSL 알고리즘 연구에 중점을 두었다. 하지만 도시고속도로와 같이 다수의 스테이션이 일정한 간격으로 설치되어 있는 환경에 적용하기에는 미흡한 점이 있다. 본 논문에서는 다수의 스테이션들 사이의 연계를 통해 VSL로 얻을 수 있는 효과를 높이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 30초 단위의 VSL 변화로 도로 상황에 빠르게 반용 할 수 있다. 알고리즘은 교통 혼잡을 유발하는 스테이션 검색 루틴과 교통 혼잡의 크기 산출 루틴, VSL 컨트롤 스테이션 개수 계산 루틴, VSL 계산 루틴의 총 4 단계로 구성된다. 제안하는 알고리즘용 도로의 안전성 향상과 차량 이동시간 변화량의 최소화를 목적으로 한다. 이동 시간을 고려하는 이유는 VSL의 도로 적용 시 운전자가 가장 민감하게 반응하는 부분이 이동시간의 변화이기 때문이다. 실험 평가를 위해 마이크로스코픽 시뮬레이터인 PTV사의 VISSIM 시뮬레이터를 사용한다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘이 도로의 안전성 향상에 기여하고 이동시간에 최소한의 영향을 미치는 것을 보인다.
군집주행은 여러 대의 자율 주행 차량이 통신을 사용하여 서로 정보를 교환하며 하나의 군집을 이루어 주행하는 것이다. 이러한 군집주행 기술은 더 좁은 차량 간 간격을 유지하며 주행함으로써 도로의 통행량 증대, 에너지 소비 및 오염물질 배출 감소 등의 다양한 장점을 가진다. 그러나 군집주행의 좁은 차량 간 간격은 긴급한 사고 발생 시 대처를 더 어렵게 만들며, 이에 따라 필수적으로 확보되어야 할 군집주행의 안전성을 보장하는데 어려움을 주고 있다. 특히 주행 중 나타날 수 있는 가변성은 군집주행의 안전에 악영향을 미칠 수 있다. 이러한 가변성은 발생 예측이 어렵고, 재현이 어려운 특성으로 인해 가변성으로부터 발생하는 위험 요소를 방지하는 안전대책 마련에 어려움이 있다. 본 논문에서는 군집주행 중에 생겨날 수 있는 가변성에 따른 위험을 회피하기 위한 시뮬레이션 방법을 연구하였다. 이를 위해 가변성을 고려하는 다양한 시나리오를 개발하고, 가변성을 핸들링할 수 있는 안전 대책을 고안, 적용하였으며, 또한 오픈소스 군집주행 시뮬레이터인 VENTOS를 확장하여 시나리오 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 가변성으로 인한 군집주행의 위험성을 제거하여 안전한 군집주행이 가능함을 확인하였다. 제시하는 가변성 대응 시나리오 시뮬레이션은 군집주행에서의 안전성을 확보하기 위한 연구 개발에 기여할 것으로 판단한다.
대한민국에서 수송으로 인해 발생하는 이산화탄소(CO2) 배출량은 전체의 16.5%이며, 이중 도로교통 부문이 96.5%를 차지한다. 따라서 도로교통 부문에서 발생하는 CO2 배출량을 줄이기 위한 노력이 계속되고 있다. 최근 스마트 교차로의 확대에 따라 교차로를 통과하는 개별차량에 대한 모니터링 기회가 점차 늘어나고 있으며, 장래 자율주행차 보급 확산에 따라 개별차량주행 자료 수집 가능성 또한 커지고 있다. 이에 맞춰 강남구 소재 5개 교차로에 설치된 영상검지기를 통해 얻은 차량의 차종, 교통량, 속도, 가속도와 같은 실제 데이터를 활용해 신호교차로에 접근하는 차량에 대한 CO2 배출 현황 조사를 실시했다. 이렇게 수집된 데이터를 초당 데이터를 분석하도록 개량된 MOVES-Matrix 모형에 대입해 2개 대형교차로와 3개 소형교차로에서 하루 동안 발생하는 CO2 배출량은 평균 3.1톤임을 확인했다. 본 연구는 실제 개별차량 데이터와 개량된 모형을 활용한 CO2 배출량 분석의 새로운 가능성을 보여주는 한편, CO2 배출량을 보다 더 정확히 조사해야 하는 필요성을 제시한다.
최근 자율주행 분야에서 실세계와 유사한 디지털트윈 기반의 가상 시뮬레이션 환경 구축에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 디지털트윈 기반의 시뮬레이션 환경에서 자율주행의 성능 및 기능 검증뿐만 아니라, 딥러닝을 위한 가상 학습데이터 생성 연구도 활발히 수행되고 있다. 그러나, 이러한 디지털트윈 기반 자율주행 시뮬레이션 시스템은 고정밀 데이터 구축과 시스템 개발에 많은 시간과 비용을 필요로 하는 문제를 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 기 구축된 3차원 입체모형과 정밀도로지도만을 이용하여 디지털트윈 기반의 실시간 자율주행 시뮬레이션 시스템을 신속히 설계하고 구현하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 구체적으로 부산 EDC 지역에 대한 FBX의 3D 입체모형과 NGII HD Map을 CARLA에 통합하는 방법과 CARLA 기능을 추가 및 수정하는 방법을 제시한다. 본 연구 결과는 기존의 3D 입체모형과 NGII HD 맵을 활용하면 저렴한 비용으로 신속한 시뮬레이션 시스템의 설계 및 구현이 가능함을 보여준다. 또한, 시뮬레이션 시나리오 구성, 사용자 맞춤형 주행, 실시간 신호등 상태 시뮬레이션 등의 다양한 기능도 지원할 수 있다. 향후 광범위한 지역에 대하여 시스템이 적용되는 경우에 시스템의 활용도가 크게 향상될 것으로 기대된다.
도로전광표지(VMS, Variable Message Sign)는 $\lceil$도로의 구조 시설에 관한 규칙$\rfloor$제 38조에 의하여 설치하는 교통관리 시설로서 도로교통의 원활한 소통과 안전을 도모하고 교통사고를 방지하기 위한 사전정보 제공을 위한 부속시설이다. 현재 ITS 산업이 활성화 되여 VMS의 기술적 요소가 발달을 거듭하면서, 보다 질적인 정보제공을 위하여 표출방식을 달리 하여 제공하고자 하는 노력이 여기저기서 시도되고는 있다. 그러나 표출방식별 효과에 대한 검증없이 사용되고 있거나 아직까지는 고정식(Stationary)위주의 표출방식만이 제한적으로 사용되고 있어 그 효과를 백분 활용하지 못하고 있는 것이 사실이다. 이에 본 연구에서는 정보를 인지하고 판단하는 운전자 관점에서 보다 실용적이고 효과적인 정보 전달을 위한 방안의 기초연구로서 인지반응 특성요소를 효과척도로 활용하여 표출방식간 유의성 검증을 실시하였다. 이를 위하여 3D-시뮬레이션을 개발하여 보다 객관적인 비교실험을 수행하였다. 표출방식 간 비교변수로는 VMS의 요구조건이자 운전자 인지특성을 대변할 수 있는 현저성, 판독성, 이해성으로 선정하여, 한 표출방식에 대한 각각에 특성실험을 동시에 수행하였다. 뿐만 아니라 기존의 인지 특성변수로 채택된 판독시간의 실험에 대한 피실험자의 측정오차를 줄이기 위하여 초점기록계(Eye Marker Recorder)를 이용하여 실험함으로서 보다 정량적이면서도 객관적인 판독시간을 측정할 수 있었다. 각각의 측정 변수들에 대한 표출방식간 유의성을 검증하기 위하여 각 변수의 데이터 범주에 맞도록 현저성은 교차분석으로, 판독성과 이해성은 분산분석으로 검토하였다. 그 결과 현저성은 플래쉬>고정식${\neq}>$스크롤 방식 순으로 유의미한 차이를 나타냈으며, 판독성은 고정식과 플래쉬 방식의 차이는 없었고 스크롤 방식의 경우만이 유의미한 차이로 판독시간이 증가함을 알 수 있었다. 또 이해성에 있어서 플래쉬>고정식>스크롤 방식 순으로 나타나 전체의 결과를 종합하여 볼 때 플래쉬 방식의 성능이 우수함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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