• 대한공간정보학회지
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• 제9권2호
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• pp.29-36
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• 2001

본 논문은 enterprise CIS 기반의 강원도 재해관리시스템 개발에 관해 기술하였다. 이 프로젝트는 '강원 종합 GIS 21 계획'의 일환으로 이루어졌다. 재해방재과에서는 2년 프로젝트로서 재해 관리시스템을 개발하는 중이며, 산림, 문화, 환경, 관광 등의 측면에서 사업타당성을 분석하였다. GIS 구축 1단계에서는 반년이상을 재해관리의 필요성에 대해 초점을 두어 연구하였다. 계획과정에서 강원도 전체 지역에 대한 장기적인 정보가 필요하였다. 또한 평가와 응답단계에서는 기상청과 다른 기관으로부터의 실시간 자료가 요구되었다. 이런 모든 정보는 주의 깊게 분석되고 참조되었다. ESRI의 새로운 GIS기술은 자연 재난/재해에서의 문제점을 해결해주었다. 예를 들어 위험물질의 이동경로는 도로망 분석을 통해 최소비용 경로를 찾는데 도움을 주었고, 물질을 운반하는 차량의 출발지와 도착지를 선택할 수 있었다. 또한 재해지역으로부터의 사람과 재산에 대한 최단시간내의 대피계획을 수립함으로써 재해문제의 전반적인 위험과 비용을 최소화할 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권4호
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• pp.153-163
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• 2017

본 연구에서는 운전자 별로 생활 중에 이동하는 주행 도로의 특징 및 교통상황이 서로 다르며 운전습관이 상이함을 고려하여, 운전자 혹은 운전자 그룹별 기계학습모형을 구성하고, 학습된 모델을 분석하여 운전자의 주행모드 별 특징을 탐색하여 자율 주행 자동차를 시뮬레이션 하였다. 운전지식을 활용하여 주행조작 전후 센서의 동작 상황에 따라 8종류의 종방향 모드와 4종류 회전모드로 구분하고, 종방향 모드와 회전모드를 결합한 21개의 결합형 주행모드로 세분화 하였다. 주행모드가 레이블 된 시계열 데이터에 대해 딥러닝 지도학습 모델인 RNN (Recurrent Neural Network), LSTM (Long Short-Term Memory), Bi-LSTM 모델을 활용하여서 운전자 별 혹은 운전자 그룹별 주행데이터를 학습하고, 학습된 모델을 테스트 데이터 셋에서 주행 모드인식률을 검증하였다. 실험 데이터는 미국 VTTI 기관에서 수집된 22명의 운전자의 1,500개의 실생활 주행 데이터가 사용되었다. 주행 모드 인식에 있어, 데이터 셋에 대해 Bi-LSTM 모델이 RNN, LSTM 모델에 비해 향상된 성능을 보였으며, 최대 93.41%의 주행모드 인식률을 확인하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권4호통권316호
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• pp.42-47
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• 2007

상수도 원격 검침에서는 리드 스위치의 채터링 오차를 감소시키기 위한 센서 연구 및 개선이 필요하다. 센서의 동작은 전기적 펄스를 발생시키기 위한 영구 자석 주각의 접근에 의한 기계적 접촉스위치처럼 나타낼 수 있다. 대부분 회전 또는 전달 이동을 잡기 위해 사용되고 수류 측정 장치에 적용하기 위해서는 높은 신뢰성이 필수이다. 동작 형태를 간단히 설명하게 되면 미터기 작동 모터 끝에 달려있는 작은 자석이 미터기 회전에 의해 리드 스위치 내부에 있는 두 개의 스프링과 기계적 접촉 형식으로 반복적으로 떨어지게 된다. 즉 수류량에 따라 펄스의 수가 증가하는 것이다. 이렇게 측정된 값은 무선 이동 통신을 통해 서버로 전달되게 된다. 문제는 자석과 리드 스위치가 만나는 지점에서 스위치가 멈추게 되면 떨리면서 펄스가 잘못 올라가는 오차가 생기는 것이다. 이러한 오차를 감소시키기 위해 보통 소프트웨어적인 방법을 사용한다. 필터 알고리듬을 사용하는것과 통계적인 보정방법을 사용하는 것이 그러한 예이다. 하지만 그러한 방법보다는 하드웨어적으로 문제를 해결하는 것이 오차를 줄일 수 있는 더 직접적인 방법이다. 본 논문에서는 기계적인 이력현상의 특성을 이용하여 리프 스프링 구조의 변화로 오차를 감소시키는 연구를 수행하였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제17권4호
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• pp.251-259
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• 2014

교량/토공 접속부는 교량에서 토공으로 또는 그 반대방향으로 옮겨가는 구간으로 궤도 하부구조의 지지강성이 급격히 변화하기 때문에 차량 주행안정성에 매우 큰 영향을 미친다. 과거 유도상궤도를 사용할 때에는 접속부에 대한 성능요구조건이 높지 않았으나, 운행속도가 고속화되고 콘크리트궤도가 도입되면서 유지보수와 열차주행안정성에 상당한 영향을 미침에 따라 높은 성능수준을 요구하고 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 교량/토공 접속구조의 단점을 보완하고 성능을 개선하기 위한 방안으로 토목섬유와 시멘트처리채움재로 보강된 접속구조를 제안하고 실물가속시험을 통한 성능평가를 수행하였다. 제안된 접속구조는 토목섬유를 이용하여 어프로치블럭을 보강하는 방안으로써 보강토 교대와 유사한 구조를 가지며, 사용재료는 시멘트처리된 흙자갈을 적용함으로써 유용토의 활용을 증대시키고 우수의 침입을 저감시켰다. 실물가속시험항목은 구조별 탄성변위, 누적 침하, 함수비, 교대에 작용하는 수평 및 수직 토압이며, 비교검토를 통해서 장기공용성능의 개선정도를 파악하고자 기존 접속구조와 제안 접속구조에 대한 시험을 동일조건하에서 수행하였다. 실물가속시험 결과, 제안구조가 침하 및 토압경감 측면에서 우수한 성능을 나타내었고 함수비 변동에 대해서도 저항성이 높은 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제22권6호
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• pp.89-99
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• 2004

환승정보에 대한 이용부재와 환승에 따른 버스 요금의 할인 문제 등 여러 가지 문제로 인하여 버스 환승에 대한 인식이 매우 낮은 현실로 환승정보를 이용한 사용자들이 경제적으로 얼마나 이득을 보는지에 대한 정보가 없는 실정이다. 따라서, 본 연구의 목적은 환승 정보가 이용자 개인 이용가치를 대구광역시 버스노선을 대상으로 평가하는 것이다. 환승 정보의 시간가치를 산정하기 위하여 직항노선이 있는 사례구간인 달서구청 ~ 동대구역 구간의 통행시간 비용을 환승노선과 비교 분석하였다. 통행시간 비용 산정에 필요한 통행시간은 대구광역시 1차, 2차, 3차 내부순환도로의 공간적 특성에 따른 정류장 수와 거리를 독립변수로 설정하여 예측하였고 차내 시간가치가 1,728원/시간을 적용하였다. 본 연구의 사례구간인 달서구청~동대구역 구간에서 버스 차내 시간가치가 1,738원인 경우 현재 운영되고 있는 버스노선체계는 환승 정보에 대한 이점이 없는 것으로 분석되었으나 호나승요금을 100% 할인할 경우 환승 정보에 대한 가치가 조금 나타났다. 또한 차내 시간가치가 639원/시간으로 낮은 경우 환승요금이 할인율이 커질수록 환승정보에 대한 가치가 높게 나타났다.

• 한국산림과학회지
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• 제89권5호
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• pp.576-584
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• 2000

그린웨이는 도시의 자연녹지들을 연결하는 새로운 개념이다. 본 연구는 대구광역시의 3개 자연녹지 이용객을 대상으로 그린웨이 개발의 가능성을 검토하였다. 설문조사는 1999년 7월과 8월의 2개월간 조사지역을 찾는 방문자 446명을 대상으로 일대일 면접 설문조사를 실시하였다. 조사내용으로는 이용객들이 인지하는 도시자연녹지의 이용행태, 편익과 이용의 문제점, 그리고 그린웨이 개발에 대한 지역주민의 의견 및 그린웨이 개발에 따른 경제적 편익을 조사하였다. 그 결과, 도시자연녹지를 이용객은 남성이 여성보다도 이용율이 높았으며, 교통수단은 승용차 이용이 약 절반을 차지하는 것으로 나타났다. 도시자연녹지의 편익에 대하여는 건강과 운동의 장소, 그리고 자연녹지보호에 대하여 높게 평가하였으나, 장애자들의 이용측면에서는 가장 낮은 만족도를 나타내고 있는 것으로 평가되었다. 한편, 도시 자연녹지의 문제점에 있어서는 취수대의 부족, 환경교육/해설에 대한 시설 부족, 등산로의 방향표시부족, 그리고 사전정보의 부족 순으로 나타났다. 그린웨이의 개발에 관한 시민들의 의식조사에서는 그린웨이 개발에 대하여 94.1%가 찬성하는 것으로 나타났으며, 개발후 이용에 관하여는 96.8%가 이용할 것이라 응답하여, 그린웨이 개발이 일반 시민들에게 매우 긍정적으로 받아들여지고 있는 것으로 나타났다. 그린웨이의 개발에 대한 비용에 있어서도 대부분의 시민들은 세금을 부담하더라도 비용의사를 지니고 있는 것으로 나타났으며, 이때 평균 지불의사 금액은 방문객 일인당 약 10,200원으로 나타났다. 따라서 시민의 녹지공간의 접근용이성과 필요성에 대한 욕구를 충족시키기 위하여 그린웨이의 체계적인 도입은 매우 중요한 것으로 사료된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권2호
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• pp.95-111
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• 2021

인구의 감소 및 고령화 사회가 진행되면서 운전자의 평균 연령은 높아지게 된다. 그에 따라 잠재적인 사고의 위험성이 높은 고령 운전자들은 자율 주행형 개인 이동체가 필요하게 된다. 이러한 이동체가 도로 주행 중에 안전성을 확보하기 위하여 여러 장애물에 대응할 기술이 요구된다. 그 중에서도 주행 중에 마주할 수 있는 차량, 자전거, 사람과 같은 동적 장애물뿐만 아니라 도로 노면의 불량 상태와 같은 정적 장애물을 인식하는 기술이 가장 우선적으로 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 두 종류의 장애물을 동시에 탐지할 수 있는 심층 신경망 알고리즘을 제안했다. 이 알고리즘을 개발하기 위해서 1,418장의 영상을 이용하여 7종의 동적 장애물에 표기한 annotation data와 도로 노면 파손을 표시한 label 영상을 확보했다. 이를 이용하여 학습한 결과, 46.22%의 평균 정확도로 동적 장애물을 탐지하고 74.71%의 mean intersection over union으로 도로 노면 파손을 탐지했다. 또한 한 장의 영상을 처리하는데 평균 소요시간은 89ms로 일반 차량보다 느린 개인 이동 차량에 사용하기 적합한 알고리즘을 개발했다. 향후 주행 중 마주할 있는 도로 장애물을 탐지하는 기술을 활용하여 개인 이동 차량의 주행 안전성이 향상되길 기대한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.95-105
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• 2019

최근 들어 도로 노면 파손의 위치 정보를 수집하기 위한 영상 처리 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적으로 차량에 탑재가 가능한 스마트폰이나 블랙박스를 통해 영상을 얻고 이를 영상처리 알고리즘을 사용하여 인식하는 기술이 주로 사용된다. GPS 모듈과 연계하여 실제 파손 위치를 파악할 때 가장 중요한 기술은 영상 처리 알고리즘인데, 근래에는 대부분 인공지능을 통한 알고리즘이 연구 주제로 주목받고 있다. 이와 같은 맥락에서 본 연구에서도 영역 기반의 합성곱 방식 계열의 객체인식 (Object Detection) 방법을 사용한 인공지능 영상 처리 알고리즘에 대하여 논의하고자 한다. 도로 노면 파손 객체 인식 성능을 향상시키기 위하여 도로 노면 파손 영상 600여 장과 일반적인 도로 주행 영상 1500여 장으로 학습 데이터베이스를 구성하였다. 또한 배경 객체 인식 방법을 적용한 지도 학습을 수행하여 도로 노면 파손의 오탐을 감소시켰다. 그 결과 동일한 테스트용 데이터베이스를 통해 알고리즘의 인식 성능을 mAP 평균값 기준 9.44%만큼 향상시킨 새로운 방법을 소개하고자 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.1-18
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• 2019

기존 노선의 일부 구간을 운행하는 버스를 '단거리순환버스(short-turn bus)'라 하는데, 단거리순환버스 관련 연구는 버스 네트워크보다 단일 노선에 대해 최적 회차지점을 결정하였으며, 대중교통의 편의성에 큰 영향을 미치는 차내혼잡을 고려하지 않은 한계가 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 버스 네트워크의 노선별 및 구간별로 단거리순환버스 도입의 우선순위를 차내 혼잡을 반영하여 결정하는 방법론을 개발하였다. 이를 위해 교통카드 데이터 기반으로 단거리 순환버스 노선과 중복되는 기존 버스 노선들의 단거리순환버스 도입 전후의 재차인원을 산정하고, 단거리순환버스 도입 전후의 버스 네트워크 전체에서의 차내혼잡 감소 편익을 산정하였다. 또한, 단거리순환버스 도입으로 인한 운영자 및 사회적 비용을 산정하여 단거리순환버스를 도입할 노선 및 그 노선 내에서의 운행 구간을 변화시켜 반복적으로 결과를 도출하였다. 한 노선 내에서 단거리순환버스 도입의 비용/편익 비(B/C)가 가장 큰 구간을 그 노선의 단거리순환버스 도입 구간으로 채택하였다. B/C 값을 기반으로 버스 노선들의 단거리순환버스 도입 우선순위를 결정하였으며, 여러 노선에 도입할 경우의 최적 대수를 산정하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권1호
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• pp.239-247
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• 2019

감정을 정확히 예측하는 것은 환자중심의 의료디바이스 개발 및 감성관련 산업에서 매우 중요한 이슈이다. 감정예측에 관한 많은 연구 중 감정 예측에 심박 변동성과 뉴로-퍼지 접근법을 적용한 연구는 없다. 본 연구는 HRV를 이용한 ANFEP(Adaptive Neuro Fuzzy system for Emotion Prediction)을 제안한다. ANFEP의 핵심 기능은 인공 신경망과 퍼지시스템을 통합해 예측 모델을 학습하는 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)에 기반한다. 제안 모형의 검증을 위해 50명의 실험자를 대상으로 청각자극으로 감정을 유발하고, 심박변이도를 구하여 ANFEP 모형에 입력하였다. STDRR과 RMSSD를 입력으로 하고 입력변수 당 2개의 소속함수로 하는 ANFEP모형이 가장 좋은 결과를 나타났다. 제안한 감정예측 모형을 선형회귀 분석, 서포트 벡터 회귀, 인공신경망, 랜덤 포레스트와 비교한 결과 본 제안모형이 가장 우수한 성능을 보였다. 연구 결과는 보다 적은 입력으로 신뢰성 높은 감정인식이 가능함을 입증했고, 이를 활용해 보다 정확하고 신뢰성 높은 감정인식 시스템 개발에 대한 연구가 필요하다.