This study aims to investigate the gap in accessibility to urban planning facilities between living spheres in local small and medium-sized cities. In this study, OD data between administrative dongs of public transportation users was constructed to analyze the living shpere, and community analysis was conducted based on cohesion between data. As a result of the analysis, it was confirmed that a total of 10 clusters (mid-living areas) were formed, and the topographical difference between the 11 middle living areas established in the existing Jinju City Basic Plan and the single living areas were actively exchanged to form a community with other administrative dongs. Next, the analysis of the service area of urban planning facilities for mid-living areas was conducted based on the road network. As a result of analyzing the area accessible within 5, 10, and 15 minutes, educational facilities, public facilities, cultural facilities, tourism, and green facilities could be reached within 15 minutes in most mid-living areas. On the other hand, there were many areas where access to transportation facilities, medical facilities, and cultural facilities was difficult within 15 minutes. In particular, the accessibility of the outer living area and the central living area were different. To improve the quality of life of citizens, using urban planning facilities in Jinju-si and establishing related plans in urban basic plans, it is necessary to conduct a study on service areas through network analysis.
Radiation Portal Monitors (RPMs) are our primary border defense against nuclear smuggling, but are they still the best way to spend limited funds? The purpose of this research is to strategically compare RPM defense at the border with state-side mobile detectors. Limiting the problem to a comparison of two technologies, a decision-maker can prioritize how to best allocate resources, by reinforcing the border with stationary overt RPMs, or by investing in Mobile Radiation Detection Systems (MRDs) which are harder for an adversary to detect but may have other weaknesses. An abstract, symmetric network was studied to understand the impact of initial conditions on a network. An asymmetric network, loosely modeled on a state transportation system, is then examined for the technology that will maximally suppress the adversary's success rate. We conclude that MRDs, which have the advantage of discrete operation, outperform RPMs deployed to a border. We also conclude that MRDs maintain this strategic advantage if they operate with one-tenth the relative efficiency of their stationary counter-parts or better.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권8호
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pp.14-20
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2024
Traffic sign recognition is an essential feature of intelligent transportation systems and Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), which are necessary for improving road safety and advancing the development of autonomous cars. This research investigates the incorporation of the YOLOv9 model into traffic sign recognition systems, utilizing its sophisticated functionalities such as Programmable Gradient Information (PGI) and Generalized Efficient Layer Aggregation Network (GELAN) to tackle enduring difficulties in object detection. We employed a publically accessible dataset obtained from Roboflow, which consisted of 3130 images classified into five distinct categories: speed_40, speed_60, stop, green, and red. The dataset was separated into training (68%), validation (21%), and testing (12%) subsets in a methodical manner to ensure a thorough examination. Our comprehensive trials have shown that YOLOv9 obtains a mean Average Precision (mAP@0.5) of 0.959, suggesting exceptional precision and recall for the majority of traffic sign classes. However, there is still potential for improvement specifically in the red traffic sign class. An analysis was conducted on the distribution of instances among different traffic sign categories and the differences in size within the dataset. This analysis aimed to guarantee that the model would perform well in real-world circumstances. The findings validate that YOLOv9 substantially improves the precision and dependability of traffic sign identification, establishing it as a dependable option for implementation in intelligent transportation systems and ADAS. The incorporation of YOLOv9 in real-world traffic sign recognition and classification tasks demonstrates its promise in making roadways safer and more efficient.
유라시아 지역으로 화물을 효과적으로 운송하기 위한 방안을 마련하기 위하여 TCR, TSR 등 국제철도와 해운을 이용한 운송현황을 서로 비교할 필요가 있다. 본 연구에서는 유라시아 국제운송로의 이용현황을 살펴보고 주 운송수단으로 이용되는 철도와 해상 간의 운송수단선택 실태를 분석하고자 하였다. 분석 자료는 유라시아 지역 운송을 담당하는 국제물류업체를 대상으로 수행된 SP조사 자료를 활용하였다. 유라시아 운송수단 선택특성을 분석한 결과, 유라시아 지역으로 화물 운송시 운송시간과 운송비용에 따라서 철도와 해운 간의 경쟁관계가 있음을 알 수 있었다. 또한 지역별로 해상과 철도로의 접근용이성에 따라 수단선택특성이 상이한 것을 알 수 있었다. 향후 유라시아 지역의 다양한 국제운송로를 효과적으로 이용하기 위한 방안을 모색하는데 본 연구결과가 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
The network mobility basic support (NEMO BS) protocol has been investigated to provide Internet connectivity for a group of nodes, which is suitable for intelligent transportation systems (ITS) applications. NEMO BS often increases the traffic load and handover latency because it is designed on the basis of mobile Internet protocol version 6 (MIPv6). Therefore, schemes combining proxy MIPv6 with NEMO (P-NEMO) have emerged to solve these problems. However, these schemes still suffer from packet loss and long handover latency during handover. Fast P-NEMO (FP-NEMO) has emerged to prevent these problems. Although the FP-NEMO accelerates handover, it can cause a serious tunneling burden between the mobile access gateways (MAGs) during handover. This problem becomes more critical as the traffic between the MAGs increases. Therefore, we propose a scheme for designing an improved FP-NEMO (IFP-NEMO) to eliminate the tunneling burden by registering a new address in advance. When the registration is completed before the layer 2 handover, the packets are forwarded to the new MAG directly and thereby the IFP-NEMO avoids the use of the tunnel between the MAGs during handover. For the evaluation of the performance of the IFP-NEMO compared with the FP-NEMO, we develop an analytical framework for fast handovers on the basis of P-NEMO. Finally, we demonstrate that the IFP-NEMO outperforms the FP-NEMO through numerical results.
본 연구에서는 대기오염 물질이 대기 변화에 따라 주변 지역의 오염농도에 미치는 영향 분석에 대한 필요성과 구체적인 방법론을 제시하였다. 이에 대한 사례연구로서 경기도 포천지역 도로망을 대상으로 본 방법론을 적용하였다. 본 연구에서 제시한 방법론은 1) 교통에서 배출된 오염물질만을 고려한 확산 분석, 2) 교통에서 배출된 오염물질과 주변오염물질농도를 결합하여 분석하는 두 가지 분석 모형을 포함하고 있다. 이를 통해 교통에 의해 발생된 대기오염물질이 교통망과 교통망 주변지역에 미치는 영향을 분석하는데 유용 할 것으로 판단된다. 또한, 교통에 의해 발생된 대기오염원과 대기오염원이 인체에 미치는 영향을 본 분석에 근거하여 도로주변 고농도의 대기오염물질에 의한 위해성(危害性)을 평가하는데 유용할 것으로 판단된다.
항공운송 시장은 항공사의 수많은 네트워크로 구성되어 있으며 공항은 이들 항공사들이 터를 잡고 있는 곳이다. 지금까지 항공시장의 분석은 주로 항공사나 공항을 대상으로 효율성을 평가하고 경쟁력을 비교하여 왔으며, 그 지표로서 노선수, 여객수, 환승률, 수익, 비용 등을 사용해왔다. 그러나 공항이 구축한 네트워크 자체의 특성을 가지고 분석한 경우는 드물었다. 본 연구는 공항을 중심으로 연결되어 있는 공항 네트워크를 대상으로 사회과학, 물리학, 컴퓨터공학 등 다양한 분야에서 활용되고 있는 네트워크의 특성 분석 방법론을 적용하고자 하였다. 본 연구의 네트워크 범위는 한국, 중국, 일본 등 3국의 통합된 항공운송시장으로 가정하였다. 네트워크의 특성 분석은 '연결정도', '근접도'. '매개중심성' 등 3개 요소로 나누어 이루어졌고 그 결과 연결정도와 근접도가 모두 우수한 공항으로는 인천공항이 선정되었다. 향후 한중일의 통합운송시장이 실현될 경우, 중요성이 커질 공항으로는 중국의 선양공항으로 보았다. 일본의 공항들은 연결정도에서는 강하나 근접도와 매개중심성 측면에서 중국의 주요 공항보다는 상대적으로 열악한 것으로 나타났다.
본 연구는 항만혁신클러스터의 성공도 예측과 평가요소를 분석하기 위한 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 항만혁신클러스터 정책, 자원, 운영 등 3가지의 평가항목으로 구분하였다. 그리고 3항목은 다시 12개의 요소로 세분화하였다. 평가요소의 중요도는 코호넨 네트웍에 의해 산출되었다. 그 결과 자원요소가 다른 요소에 비해 가장 중요한 것으로 나타났다.
데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량의 데이터에 존재하는 관계, 패턴, 규칙 등을 효율적으로 탐색하여 이를 모형화함으로써, 유용한 정보로 추출 변환하는 일련의 과정이다. 특히 베이지안 망 (Bayesian Network)은 신경망, 유전자알고리즘 퍼지이론 등과 더불어 데이터마이닝의 중요한 기법 중의 하나로서 베이지안 통계 이론(Bayesian Statistics Theory)를 적용하여 변수들간의 확률적인 관계를 기호화함으로써, 설명변수들과 종속변수들간의 인과관계를 파악할 수 있다. 이 연구는 기존에 적용된 바가 없는 데이터마이닝의 베이지안 망을 이용하여 수도권 교통수단선택 모형을 구축한다. 2002년도 수도권 가구통행실태조사 자료의 사회 경제적 특성과 교통체계 특성을 반영하여 베이지안 망을 이용한 교통수단선택 모형을 설계 구축하여, 각 변수들간의 상관관계와 인과관계를 분석함으로써, 설명변수인 성과 연령의 구성비가 변하였을 때, 교통수단선택의 변화율(확률)을 예측한다. 이 연구를 통해 현실에서는 내재하나 설명변수간의 복잡한 상관성을 배제하고 설명변수들과 교통수단선택간의 단순한 직선관계를 가정하는 기존 교통수단선택 모형의 한계를 극복할 수 있는 가능성을 제시한다. 또한 선택되지 않은 교통수단에 대한 정보의 부족으로 인한 교통수단선택 모형 구축의 어려움을 극복한다. 또한 다양한 교통정책에 따른 교통수단선택의 변화를 실시간으로 시뮬레이션 할 수 있는 방법론을 개발한다.
본 연구에서는 버스 노선망 설계 과정에서 다양한 평가지표의 정략적 산출이 가능하고 관련 주체들의 입장과 시각을 반영할 수 있는 버스 노선체계 평가모형(BTRAEM: Bus Transit Route Analysis & Evaluation Model)을 개발하였다. 우리나라 대도시 버스 노선망의 서비스 수준을 평가하고 노선체계를 새롭게 정비하는데 있어 가장 큰 문제점은 평가지표를 정량화 할 수 있는 자료기반의 미흡과 노선망 분석체계 알고리즘의 한계로 계획가의 직관이나 경험에 의존하거나 교통수요분석 프로그램(EMME/2)에 기반하여 평가지표를 산출하여 노선망을 평가하고 있다는 것이다. 이러한 배경 하에서 이 연구에서는 평가모형의 정립을 위해서 국외의 버스 노선망 평가모형의 개발추이를 검토하고, 평가모형에 적용할 번스 노선망 설계 문제의 목적함수와 제약조선을 정의하였다. 또한 평가모형의 구동을 위해서 요구되는 입${\cdot}$출력자료구조와 정량화된 평가지표자료를 구축하였다. 마지막으로 버스 이용자들의 대중교통 노선 선택 및 통행배분모형을 평가모형내에 반영하였다. Visual-C++로 구현된 버스 노선망 평가모형을 Mandl's Transit Network에 적용한 결과, 노선망 구조의 성능을 특징짓는 변수들에 대한 의미있는 결과값이 도출되었다. 향후 이 연구에서 개발된 버스 노선망 평가모형은 다양한 버스 노선망 대안에 대해서 관련 이해당사자들의 입장과 시각을 균형 있게 반영할 수 있고 다양한 목표를 조화시킬 수 있는 평가가 가능하리라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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