• 한국통신학회논문지
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• 제28권12A호
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• pp.1009-1018
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• 2003

본 논문에서는 OFDM (Orthogonal Frequency-Division Multiplexing)방식을 적용하는 ITS (Intelligent Traffic System) 시스템에서 페이딩 채널을 보상하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 기존의 방법과는 달리 파일럿 채널을 이용한 채널 보상 회로에 나눗셈이 없고 간단한 구조의 성능을 저하시키기 않은 알고리즘을 제안하여 회로의 동작 속도와 크기에서 이점을 얻는다. 또한 제안한 회로는 빠른(fast) 페이딩에서 생긴 왜곡을 먼저 보상하고 채널과 심벌의 간섭을 단일 탭 등화기로 제거하여 이중 채널 보상 효과를 얻는다. 모든 알고리즘은 디지털 시스템 구현에 적합하게 제시되고 검증된다. 본 논문의 채널 보상 방법으로 하드웨어 구현 시 사이즈가 20%감소하며. 16-QAM (16-Quadrature Amplitude Modulation)방식의 ITS모뎀에 적용 시 SNR (Signal-to-Noise Rate)이 l0dB 이하에서 3dB정도 BER (Bit Error Rate)이 개선된 결과를 얻었다.

• 대한교통학회지
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• 제23권1호
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• pp.33-44
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• 2005

철도건널목사고는 일반 도로사고보다는 상대적으로 사고의 발생도는 적으나, 사고의 심각도면에서는 대형사고로 연결될 수 있다는 점에서 철도건널목에서의 안전성 확보는 결코 소홀히 다루어질 수 없다. 본 연구에서는 건널목 사고모델을 통해 건널목 사고에 영향을 미치는 요인들은 분석하고 이를 정량화하여 교차로 안전성 향상에 기여하고자 한다. 본 연구에서는 건널목사고 분석에 있어서 사고데이터 특성을 고려하여 비선형 회귀분석 중 적정 모델식을 적용하였다. 철도건널목 관련 변수들을 이용하여 분석한 결과, 분산값이 0에 가까운 값을 나타내어 포아송 회귀분석이 적합한 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서는 주 모델과 후보모델 통해 건널목 사고에 영향을 미치는 7개의 주요설명변수들을 규명했는데 그 변수들은 차량 교통량과 철도교통량, 상업지역, 제어거리, 경보시간차, 건널목유형, 과속방지턱으로 분석되었다.

• 대한교통학회지
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• 제24권5호
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• pp.123-133
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• 2006

서울시를 포함한 수도권 각 도시는 중앙버스전용차로의 적극적인 도입으로 버스속도 및 정시성 향상을 통해 대중교통우선 처리 전략을 적극 추진 중에 있다. 그러나 이로 인해 중앙부 $1{\sim}2$개 차로를 버스전용차로가 차지함으로써 기존 신호운영체계에 큰 변화를 가져오게 되었다 좌회전 차량과 중앙버스전용차로를 이용해 직진하는 버스간에 새로운 상충이 발생하게 되어 동시신호 기법 등 교차로 신호운영대안이 줄어들게 된 것이다 이 해결방안으로서 버스전용신호를 도입하여 중첩현시 및 동시신호 등 Dual-Ring방식의 다양한 신호 운영을 가능케 하는 방안이 모색되고 있다. 본 연구에서는 이러한 버스전용신호 도입 시 교차로 정체를 최소화할 수 있는 신호설계방법을 제시하였고, 중앙버스전용차로가 운영 중인 양재역사거리에 동 기법을 이용한 최적신호 설계를 적용, 시뮬레이션을 통해 그 효과를 검증하였다.

• 융합보안논문지
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• 제21권1호
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• pp.129-135
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• 2021

기존의 Greedy 경로 프로토콜은 일반적으로 차량 Ad-hoc 통신 (Vehicle Ad-hoc Networks) 에서 좋은 성능을 보인다. 그러나 일시적으로 거리를 비게 만드는 교통신호가 존재하는 구간이나 분리된 도로가 합류하는 지점이 없는 도시의 도로에서 지형적인 영향으로 Greedy 라우팅 프로토콜은 잘못된 경로 라우팅 된 경우 불필요하게 경로가 길어지거나 라우팅 실패가 많이 발생한다. 또한, 단순하게 목적지 노드와의 직선거리를 가지고 노드들의 우선순위를 부여하고 가장 낮은 값을 가진 노드를 중계노드로 선택한다. 최근에 차랑 Ad-hoc 통신에서는 지리적인 환경의 특성 때문에 거리뿐만 아니라 전달 방향도 중요한 요소 중에 하나이다. 그래서 본 논문은 개선된 프로토콜을 제안 하는데 하나의 노드가 패킷을 전달할 때 목적지 노드 까지를 지능적으로 거리 및 전달 방향성을 고려하여 다음 노드를 선정하고 교통 통신 상태를 지능적 제어에 따라 보다 안정적인 경로 설정을 할 수 있게 하고 지형적 모델이 따라 자유롭게 변경이 가능 하게끔 관리한다. 제안된 프로토콜 방법의 성능 분석은 두 가지의 이동모델을 적용한 네트워크 시뮬레이션을 통하여 검증하였고 대부분의 경우 기존 프로토콜보다 좋은 성능을 보였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제8권2호
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• pp.22-31
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• 2020

생산라인의 운영 효율화, 설비의 융통성을 위하여 제조계획부터 생산에 이르기까지 산업자동화의 구축과 운영이 활발히 이루어지고 있다. ISO/TC184는 생산라인에서 지역적으로 분산되어 있는 PLC, IoT 등 프로그램식 단위제어기기(Programmable Devices)들의 정보를 공유할 수 있는 운영방식들에 대한 표준화가 진행 중이다. 본 연구에서 셀 콘트롤러의 설계는 열 공정에 대한 온도센서, 가스센서, 압력센서 등의 신호와 이를 대응하는 모터나 밸브 등의 동작을 수행하는 PLC그룹과 IoT 그룹으로 구성하였다. 셀 콘트롤러의 동작과 해석은 SDN(Software Defined Network)를 활용한 열공정에서 수행되는 공정 서비스 유형으로는 실시간(real-time) 전송 서비스, 손실에 민감한 대용량 전송 서비스, 일반(normal) 전송 서비스로 세 종류로 설정하고 수행하였다. 모의실험 결과는 SDN 경로 기법을 활용하여 결과 트래픽 증가 시에 평균 손실률은 약 17% 개선되었고, 실시간 서비스의 지연은 1ms의 낮은 수준으로 성능향상을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.120-122
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• 2021

현재 국내외 자동차 수요가 증가하게 되면서 차량탑승 인원은 적어지고 차량 수는 증가하는 추세이다. 이는 교통체증이 더 심해지게 되는 주요 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 다인승 전용차로, HOV(High-occupancy vehicle) lane을 운영하고 있지만, 이용 조건을 무시하고 불법으로 이용하는 사람들이 계속 증가하고 있다. 이러한 불법행위를 경찰이 육안으로 판단하여 단속하기 때문에 단속 정확도도 낮으며 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전을 이용한 영상 분석 기술을 이용해서 보다 효율적인 탐지를 할 수 있는 시스템 설계를 제안한다. 기존의 연구되었던 차량 탐지 방법을 개선하여 영상 안에서 트리거를 설정하여 탐지 객체가 선정된 후 대상에 대해서 집중적으로 영상 분석을 진행할 수 있게 설계했으며 딥러닝 객체 인식 모델인 YOLO 모델을 사용하여 실시간 객체 탐지와 정확한 신호를 얻기 위해 영상 내 bounding box로 판단하는 것이 아닌 중심점의 이동량을 이용하는 방법을 제안한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권5호
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• pp.1-10
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• 2024

Individuals with visual impairments face numerous challenges in their daily lives, with navigating streets and public spaces being particularly daunting. The inability to identify safe crossing locations and assess the feasibility of crossing significantly restricts their mobility and independence. Globally, an estimated 285 million people suffer from visual impairment, with 39 million categorized as blind and 246 million as visually impaired, according to the World Health Organization. In Saudi Arabia alone, there are approximately 159 thousand blind individuals, as per unofficial statistics. The profound impact of visual impairments on daily activities underscores the urgent need for solutions to improve mobility and enhance safety. This study aims to address this pressing issue by leveraging computer vision and deep learning techniques to enhance object detection capabilities. Two models were trained to detect objects: one focused on street crossing obstacles, and the other aimed to search for objects. The first model was trained on a dataset comprising 5283 images of road obstacles and traffic signals, annotated to create a labeled dataset. Subsequently, it was trained using the YOLOv8 and YOLOv5 models, with YOLOv5 achieving a satisfactory accuracy of 84%. The second model was trained on the COCO dataset using YOLOv5, yielding an impressive accuracy of 94%. By improving object detection capabilities through advanced technology, this research seeks to empower individuals with visual impairments, enhancing their mobility, independence, and overall quality of life.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.191-207
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• 2021

오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제24권1호
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• pp.79-85
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• 2011

Bridge Weigh-in-Motion(BWIM) 시스템은 중량의 차량이 정상적으로 교량을 주행하는 상태에서 측정된 교량의 응답을 분석하여 교량을 통과한 차량의 중량을 산출하는 시스템으로, 현재 관심지역을 통행하는 차량의 하중분포를 파악하고 이로 부터 도로교의 설계 및 해석을 위한 설계 활하중 모델의 개발이나 교량의 잔존 수명의 예측을 위한 피로하중모델 등의 개발에 활용될 수 있다. 이러한 BWIM 시스템의 개발을 위해 필수적으로 수행되어야 하는 것이 다양한 하중조건에 대한 실물차량 주행시험이다. 이 논문에서는 BWIM 시스템의 개발을 위해 필수적이지만 비용 및 시간이 많이 소요되는 실차량 주행시험을 보완할 수 있는 수치해석 기법을 사용하여 차량동특성 및 주행조건의 변화에 대한 교량응답의 변화를 관찰하고자 하였다. 수치해석의 적절성을 검증하기 위하여 실물차량 주행시험이 수행된 동일한 경우에 대하여 차량주행 시뮬레이션을 수행하였으며, 실측결과와 유사한 해석결과를 얻을 수 있었다. 수치해석에서 고려한 변수는 차량의 주행속도, 차량의 고유진동수, 진입부의 단차크기, 횡방향 주행위치 등이며, 이들 변수의 변화에 대한 교량의 응답의 변화를 분석한 결과, 정확한 BWIM 시스템의 개발을 위해 횡방향 주행위치와 차량 고유진동수의 영향이 고려되어야 함을 확인하였다. 수치시뮬레이션 기법을 사용하여 다양한 조건에 대한 주행데이터를 적은 비용으로 생성할 수 있으므로, 최소한의 실차량 주행시험과 병행하여 다양한 하중조건에 대한 BWIM 알고리즘의 검증이 가능할 것으로 생각된다. 또한 신경망기법을 사용하는 BWIM 시스템의 경우에는 학습자료의 생성에 활용하여 신경망기법을 활용할 때 어려운 점 중 하나인 충분한 양의 신뢰성있는 학습자료 확보에 기여할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.939-944
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• 2014

차량 운행 시 주의분산으로 인한 자동차 사고가 증가 하고 있는데, 주의분산 행동은 전방 주시율, 차로유지능력, 위험상황별 반응시간의 세 가지 항목에 대해 영향을 미친다. 많은 운전자들이 운행 중 라디오를 청취하게 되는데, 지역의 경계를 넘어가는 경우 특정 방송국의 라디오를 계속 청취하기 위해 라디오의 주파수를 변경하여야 한다. 이 과정에서 운전자의 주의분산이 발생하여 교통사고 발생 가능성이 높아지게 된다. 특히 고속도로에서는 빠른 속도로 차량이 주행하므로 사고의 위험이 더욱 높아지게 된다. 차량 운행 시 라디오 조작으로 인한 사고의 위험성을 줄이기 위해 본 논문에서는 각 방송국의 표준 라디오 주파수를 데이터베이스(D/B : date base)에 저장하고, 특정 지역의 경계에서 내비게이션으로부터 얻은 차량의 위치정보를 이용하여 변경된 지역의 라디오 주파수를 결정한 후, 기존의 주파수와 새로운 주파수를 이용하는 신호 중 수신율이 양호한 주파수를 선택하는 알고리즘을 제안한다. 양호한 수신율을 가지는 주파수를 선택하기 위해 두 주파수에 대한 신호의 신호-대-잡음비(SNR : signal-to-noise ratio)를 기준으로 사용한다.