• 한국대기환경학회지
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• 제30권4호
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• pp.378-386
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• 2014

The use of bus stop in the center lane has reduced the emissions of exhaust gas on the road due to the improvement of the traffic speed but has caused a health problem for the citizens who are waiting for the bus in the platform, and thus the air pollution control of bus stop in the center lane is emerging as a more important part. This study was conducted to investigate the air pollution degree for the center lane-bus stops in four regions using mobile air measuring vehicle, and to evaluate the characteristics of air pollution by comparing with the data measured at the urban air monitoring site close to the bus stops. In addition, the correlation analysis was performed to analyze the impact to neighboring region by vehicle exhaust gas. The regional mean concentration of nitrogen dioxide in the center lane-bus stops ranged from 0.025 to 0.043 ppm which shows from 2.5 times to 5.3 times higher than the values of urban air monitoring site selected as a control group. The regional mean concentration of ozone in the center lane-bus stops ranged from 0.023 to 0.034 ppm which shows from 3% to 28% lower than the values of urban air monitoring site selected as a control group. The concentrations of nitrogen dioxide and ozone for the sampling regions did not exceed one hour-air quality environmental standard (0.1 ppm). The mean concentration of particulate matter for four center lane-bus stops was $28{\mu}g/m^3$ which shows about 27% higher than the values of urban air monitoring site selected as a control group, and that of particulate matter did not exceed one day-air quality environmental standard ($100{\mu}g/m^3$). In the results of correlation analysis between data from center lane-bus stops and data from urban air monitoring sites, the correlation coefficient (r) of nitrogen dioxide was relatively low as 0.316 to 0.416, and the correlation coefficient was high as the distance was close and vice versa. However, the correlation coefficient of ozone ranged from 0.167 to 0.658 and the correlation coefficient was high as the distance was far and vice versa.

• Smart Structures and Systems
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• 제9권3호
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• pp.287-301
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• 2012

It is well known that overloaded vehicles may cause severe damages to bridges, and how to estimate and evaluate the status of the overloaded vehicles passing through bridges become a challenging problem. Therefore, based on the monitored strain data from a structural health monitoring system (SHM) installed on a bridge, a method is recommended to identify and analyze the probability of overloaded vehicles. Overloaded vehicle loads can cause abnormity in the monitored strains, though the abnormal strains may be small in a concrete continuous rigid frame bridge. Firstly, the abnormal strains are identified from the abundant strains in time sequence by taking the advantage of wavelet transform in abnormal signal identification; secondly, the abnormal strains induced by heavy vehicles are picked up by the comparison between the identified abnormal strains and the strain threshold gotten by finite element analysis of the normal heavy vehicle; finally, according to the determined abnormal strains induced by overloaded vehicles, the statistics of the overloaded vehicles passing through the bridge are summarized and the whole probability of the overloaded vehicles is analyzed. The research shows the feasibility of using the monitored strains from a long-term SHM to identify the information of overloaded vehicles passing through a bridge, which can help the traffic department to master the heavy truck information and do the damage analysis of bridges further.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.239-245
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• 2016

국제적인 불황이 이어지고 있는 상황에서도 해상물동량은 지속적으로 성장하고 있고 해양레저시장도 활성화되는 추세이다. 대한민국은 해상교통 센터 등의 시설운영을 통해 해상교통량을 제어하고 있지만, 이러한 추세로 해양교통상황이 복잡해지고 그에 따라 해양사고가 지속적으로 발생하고있다. 해양사고는 그 특성상 환경적, 인적인 피해를 입었을 경우 회복이 어려우며, 선박건조기술이 발달하면서 사고의 규모가 대형화 되고있는 추세이다. 여객선, 유조선 등 고 위험 선박의 경우 보다 상세한 해상상황 감시 및 분석이 필요하며 이러한 배경으로 특수선박 감시를 목적으로 한 다양한 연구가 진행된 바 있다. 하지만 현재 해상에서 연계되어 육상으로 전파되는 데이터 요소는 AIS, ARPA 정도의 한정된 정보가 전부이다. 우리는 다양한 자선 센싱 정보를 수집하여 육상으로 전파할 수 있는 IoT 선박센서수집 및 연계 시스템을 구현하고, 수집한 정보를 활용한 안전운항 상황 분석 시스템을 제시한다.

• 응용통계연구
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• 제20권3호
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• pp.459-473
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• 2007

본 연구에서는 연평균일교통량 예측을 위한 공간회귀모형을 제시하였다. 비록 공간 분석을 위하여 조사지점들 간의 유클리디안 거리가 일반적으로 사용되고 있지만, 조사되지 않는 도로의 교통량 예측을 위하여 교통량 조사지점들 간의 최단경로를 이용한 공간회귀모형을 새롭게 시도하였다. 공간예측방법으로는 일반크리깅을 사용하였으며 교차검증을 통하여 정량적으로 최단경로 기반의 교통량공간예측모형의 타당성을 제시하였다.

• 한국대기환경학회지
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• 제18권2호
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• pp.113-126
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• 2002

This study was carried out to evaluate the temporal (daily, weekly, and seasonal) variations of volatile organic compounds (VOCs) concentrations at a road-side site in a heavy-traffic central area of Metropolitan Taegu. Ambient air sampling was undertaken continuously for 14 consecutive days in each of four seasons from the spring of 1999 to the winter of 2000. The VOC samples were collected using adsorbent tubes, and were determined by thermal desorption coupled with GC/MS analysis. A total of 10 aromatic VOCs of environmental concern were determined, including benzene, toluene, ethylbenzene, m＋p-xylenes, styrene, o-xylene, 1,3,5-trimethylbenzene, 1,2,4-trimethylbenzene, and naphthalene. Among 10 target VOCs, the most abundant compounds appeared to be toluene (1.5 ∼ 102 ppb) and xylenes (0.1 ∼ 114 ppb), while benzene levels were in the range of 0.3 ∼6 ppb. It was found that the general trends of VOC levels were significantly dependent on traffic conditions at the sampling site since VOC concentrations were at their maximum during rush hours (AM 7∼9 and PM 7 ∼9). However, some VOCs such as toluene, xylenes, and ethylbenzene were likely to be affected by a number of unknown sources other than vehicle exhaust, being attributed to the use of paints, and/or the evaporation of solvents used nearby the sampling site. In some instances, extremely high concentrations were found for these compounds, which can not be explained solely by the impact of vehicle exhaust. The results of this study may be useful for estimating the relative importance of different emission sources in large urban areas. Finally, it was suggested that the median value might be more desirable than the arithmetic mean as a representative value for the VOC data group, since the cumulative probability distribution (n=658) does not follow the normal distribution pattern.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.429-437
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• 2015

DDoS 공격은 주요 정부기관 및 기업의 서비스 시스템 및 웹사이트를 마비시키는 사이버 공격의 수단으로 지속적으로 이용되고 있다. 최근에는 증폭기법을 이용한 DDoS 공격이 지속적으로 발생하고 있는데 공격의 특징상 다수의 정상적으로 동작하고 있는 서버들에서 공격 트래픽이 발생하므로 정상 트래픽과의 구분이 어렵고 수백 Gbps 이상의 대규모의 공격 트래픽을 발생시킬 수 있으므로 탐지를 하더라도 방어를 하는 것이 매우 어려운 상황이다. 그리고 공격에 이용되는 프로토콜들 중에서 SSDP, SNMP등 일부 프로토콜들은 IoT 장비들에서 널리 사용되는 프로토콜이기 때문에 앞으로 공격에 이용될 수 있는 서버들도 크게 증가할 것으로 예측된다. 본 논문에서는 최근에 인터넷에 커다란 위협이 되고 있는 증폭 기법을 이용한 DDoS 공격들에 대해 이용되는 프로토콜별로 공격 기법을 분석한다. 또한, 공격에 효과적으로 대응하기 위해 공격을 방어하는 네트워크에 공격자가 존재하는 경우, 공격에 사용되는 서버가 존재하는 경우, 공격 대상이 존재하는 경우들로 나누어 각각의 상황에 취할 수 있는 대응 방법을 제안한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.222-234
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• 2020

자율주행차는 GPS 및 레이더, 라이다, 카메라, IMU 등 다수의 센서가 장착되어 도심 교차로 주행 환경에서 다양한 교통체계를 인지하고 판단하여 주행하지만 장착된 센서의 감지 거리를 벗어나는 영역에 대한 예측 및 판단의 한계 등으로 자율주행차의 교차로 사고 비율은 전체 사고의 88%로 사고 비율이 높다. 따라서 ITS 도입으로 V2V, V2I를 통한 비신호 교차로 사고 회피 전략 연구가 진행되고 있을 뿐만 아니라 고장 상황에서 안전한 교차로 주행에 대한 연구도 진행되고 있지만 단순한 교차로 시나리오를 통한 검증과 단편적인 V2V 고장만을 제시하고 있다. 본 논문에서는 V2V 모듈의 아키텍쳐를 분석하여 V2V 모듈별 위험 요인을 분석하여 고장모드를 정의하였다. 또한 다양한 도로 조건 및 교통량에 따라 교차로 시나리오를 제시하여 ISO-26262 Part3 프로세스를 활용하여 HARA를 수행하여 자율주행차의 오작동에 대해 시뮬레이션 기반 위험성을 분석하여 ASIL을 제시하였다. V2V 모듈의 각 컴포넌트별 모니터링 컨셉을 제안하였고 시뮬레이션을 통해 모니터링 커버리지를 제시하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제39권10호
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• pp.987-994
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• 2011

본 논문에서는 무인기에 탑재되는 장비간의 EMI(Electromagnetic Interference)를 고려한 효율적인 안테나의 배치방법을 제안하였다. 분석은 무인기에 사용되는 장비 중에서 인접한 주파수 대역을 사용하는 음성통신 무전기, 제어용 데이터링크, TCAS(Traffic Alert Collision & Avoidance System)와 GPS(Global Positioning System)에 대하여 이루어졌다. 분석 방법은 두 단계로 구성되며, 첫 번째 단계는 안테나 장착 시 무인기 구조물에 의한 안테나 복사패턴과 반사손실 특성 변화를 관찰하여 양호한 특성을 나타내는 지점을 선정하는 것이며, 두번째 단계는 안테나간의 결합특성과 장비의 송신 스펙트럼을 고려하여 장비간의 간섭 정도를 분석하는 것이다. 이러한 분석 과정은 개발단계에서 장비 간 EMI를 예측하여 대책을 수립할 수 있는 도구로 사용될 수 있다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권3호
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• pp.226-233
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• 2022

Video surveillance is widely used in security surveillance, military navigation, intelligent transportation, etc. Its main research fields are pattern recognition, computer vision and artificial intelligence. This article uses OpenCV to detect and track vehicles, and monitors by establishing an adaptive model on a stationary background. Compared with traditional vehicle detection, it not only has the advantages of low price, convenient installation and maintenance, and wide monitoring range, but also can be used on the road. The intelligent analysis and processing of the scene image using CAMSHIFT tracking algorithm can collect all kinds of traffic flow parameters (including the number of vehicles in a period of time) and the specific position of vehicles at the same time, so as to solve the vehicle offset. It is reliable in operation and has high practical value.

• ETRI Journal
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• 제33권5호
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• pp.770-779
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• 2011

Security quad and cube (SQC) is a network attack analyzer that is capable of aggregating many different events into a single significant incident and visualizing these events in order to identify suspicious or illegitimate behavior. A network administrator recognizes network anomalies by analyzing the traffic data and alert messages generated in the security devices; however, it takes a lot of time to inspect and analyze them because the security devices generate an overwhelming amount of logs and security events. In this paper, we propose SQC, an efficient method for analyzing network security through visualization. The proposed method monitors anomalies occurring in an entire network and displays detailed information of the attacks. In addition, by providing a detailed analysis of network attacks, this method can more precisely detect and distinguish them from normal events.