홈 네트워크 환경은 가정내의 다양한 디지털 기기들이 네트워크로 통합한 최첨단 생활환경으로써, 이동 에이전트는 이러한 홈 네트워크 환경에서의 새로운 컴퓨팅 요소로써 활용될 것으로 기대된다. 특히, 이동 에이전트의 이동성과 비동기적 수행능력은 가정내의 디지털 기기들을 제어하고 관리하기 위해 발생하는 네트워크 트래픽을 감소 시킬 수 있다. 그러나, 이동 에이전트를 홈 네트워크 환경에서 적용하기 위해서는 이동 에이전트에 대한 접근제어가 반드시 필요하다. 기존의 홈 네트워크 시스템에서는 홈 서버를 이용하여 사용자에 대한 접근제어를 수행한다. 홈 서버는 디지털 기기와 사용자의 권한을 명시하는 접근제어 목록을 이용하여 홈 네트워크로 접근하는 사용자에 대한 접근제어를 수행한다. 이를 위해 홈 서버는 디지털 기기와 사용자의 권한 간의 최신 정보를 저장하기 위해 주기적으로 접근제어 목록을 갱신하는 추가적인 연산을 수행한다. 따라서, 본 논문에서는 홈 네트워크 환경에서 이동 에이전트의 역할에 기반한 접근제어 프레임워크(Secure-KAgent)를 보인다. 본 프레임워크는 Role-Based Access Control(RBAC)을 기초한 접근 권한의 관리가 가능하다. 또한, 본 논문에서 제안하는 롤 티켓(Role ticket)을 이용함으로써 이동 에이전트에게 안전한 역할 분배를 보장한다.
본 연구는 도로 소성변형이 존재하는 구간의 기상악화시 안전성을 제고하기 위하여, 도로 소성변형자료와 기상자료, 교통량 자료를 통해 소성변형구간의 물고임 변화를 분석하였으며 이와 더불어 시간전개별 일조율 자료를 적용하여 물고임 구간의 노면상태 변화를 분석하였다. 실제 구국도 3호선 성남-장호원 구간 중 8.3km 구간의 소성변형 데이터를 수집하고 설계도면 자료의 수치 변환을 통하여 3차원 지형표면을 생성한 후 동일좌표체계의 도로선형자료를 반영하여 3차원 도로 모델링을 생성하고 보다 사실적인 도로를 묘사하기 위해 도로 위 음영이 발생할수 있는 시설물을 추가 설계하였다. 또한 본 구간의 일조율 분석을 위해 태양의 고도 및 방위각을 계산하여 설정하였으며 1시간 간격의 음영데이터를 취득하여 시간전개별 음영정도를 고려할 수 있었으며 이를 도로 증발량 산정식에 대입하여 시간전개에 따른 물고임 변화를 보다 현실적으로 파악하였다.
2004년 7월 단행된 서울시 대중교통 개편 정책 이후 통합거리비례요금제도와 함께 대중교통카드(스마트카드) 시스템이 새롭게 도입되었다. 이렇게 도입된 대중교통카드는 개개인의 통행, 환승 정보 및 이용 수단 등의 통행 정보를 포함하고 있기 때문에 기존에 불가능하였던 경로 기반의 개인 및 대중교통의 통행 특성을 정확히 파악할 수 있다. 따라서 통합된 대중교통망에서의 대중교통 평가에 크게 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 하지만, 아직까지 국내에서는 대중교통 평가를 시뮬레이션 및 자료 구축 등의 한계로 인하여 링크기반통행배정모형에 의존한 연구와 분석이 주를 이루고 있는 것이 현실이다. 앞에서 언급했듯이, 현재는 대중교통카드로부터 전수화된 경로 기반의 개인 및 대중교통 통행 특성 자료를 얻는 것이 가능하다. 결국 이는 기존의 링크 기반의 대중교통 분석 방안으로는 한계가 있었던 통합적 교통망 차원의 대중교통 평가를 경로 기반의 대중교통 분석으로 전환하는 데 크게 기여할 수 있으리라 판단된다. 따라서 본 연구에서는 향후 전개될 통합 대중교통 시대에 적합하며, 대중교통카드로부터 얻어진 통행 자료를 최대한 활용할 수 있는 경로 기반 통행배정 모형에 적합한 알고리즘을 제안하도록 한다. 이를 위해 본 연구에서는 기존에 연구된 경로 기반 통행배정 모형에서 선험적이지만 구현이 용이하고 안정적인 해를 도출하는 것으로 알려진 Column Generation 알고리즘을 활용하는 방안을 제시한다. 특히 본 연구는 출발지와 도착지에 탐색된 경로를 이용하여 구축된 부분 네트워크에 국부적인 균형 해법을 도출하여 전체적인 해법에 도달하게 하는 기법을 활용한다.
현재 FTMS(Freeway Traffic Management System: 고속도로 교통관리 시스템), TCS(Toll Collection System: 요금 징수 시스템), 하이패스(Hi-Pass: 통행료 전자 지불 시스템)등의 고속도로 ITS(Intelligent Transportation System) 설비들은 단순한 이력관리 및 수동적인 사후관리가 이루어져 고장관련 DB가 부족하여 시설물의 통합운영관리 활용을 최대화 하지 못하고 있다. 또한, 부품의 교체시기가 없어 고장 발생 시마다 부품을 교체하다 보니 고장건수 증가 및 수리시간이 증가하며, 매번 교체 할 때마다 서비스가 중단되는 문제 점이 발생한다. 본 연구에서는 고속도로 ITS 시설물의 고장이력을 사전에 관리하여 예방적 유지관리를 하려한다. 따라서 하이패스 시설물의 고장이력을 신뢰성 이론에 기반을 두고 체계적인 통계분석을 통해 시스템의 신뢰도인 운용가용도를 산출한다. 교체시기 산정을 통해 고장건수 및 시간이 감소하며 예비품 수량을 확보하여 예산 비용을 줄일 수 있고, 부품의 관리계획을 수립하여 지속적인 예방적 유지관리를 통해 시스템의 품질을 향상시키고, 서비스 품질을 항시 가용한 상태인 무 중단 운용상태를 지향 할 수 있도록 하는 것이 본 연구의 목적이다.
최단경로문제(Shortest Path Problems)는 군사적 측면에서 매우 중요한 이슈이며. 가상전쟁에서도 매우 중요한 시뮬레이션 대상이다. 그러나. 기존의 군수송계획모델에는 링크(link)의 비용만을 고려한 하나의 해와경로만을 찾으므로 그 현실성이 떨어졌다. 본 연구는 Shier 알고리듬을 이용하여 차량군의 특성을 갖는 이동부대가 군사적 개념의 링크 용량과 시간개념의 비용을 갖는 네트웍에서 목적지로 가는 다수의 최단 경로를 찾는 것이다. 이 알고리듬의 수송계획 모델에의 사용가능성 여부를 검증하기 위하여 다양한 크기와 형태의 네트웍을 대상으로 기존의 Dijkstra 알고리듬과 비교 실험을 하였으며, 실제 군 병참 네트웍과 우발상황 네트웍을 대상으로 실증분석을 하였다. 본 연구를 통하여 첫째, 군수송계획 모델에의 적용가능성이 큰 것으로 나타났으며, 군 병참 네트웍을 대상으로 분석한 결과 링크의 비용에 대한 개념전환이 필요한 것으로 나타났다. 둘째, 다양한 제대를 대상으로 분석한 결과 각 대안별로 용량의 제약을 받는 구간이 발생하였으며, 이를 극복하기 위한 취약구간에 대한 대책, 이동수단의 성능향상, 분리행군에 대한 교범상의 반영 등이 필요함이 발견되었다. 연구의 한계점으로는 첫째, 다수 최단경로문제를 군사적 분야에 적용한 기존의 연구들이 대부분 임의의 네트웍을 대상으로 분석했기 때문에, 본 연구에서 군사적 네트웍에 적용한 결과치와의 차이점을 파악하기가 곤란하였다. 둘째, 본 연구는 링크의 용량만을 제약사항으로 두었는데, 교량이나 터널 등의 제약사항을 고려한 분석이 이루어지면, 전차나 공병장비 같은 중차량의 이동계획 수립시에도 보다 현실적으로 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
대심도 복층터널 구조물에서 중간슬래브 구조에 적용되는 형식중 하나인 프리캐스트 구조에서는 차량 진행 방향으로 이음이 발생한다. 따라서, 이 이음부를 일체로 거동하게 하는 것이 중요하다. 이 연구에서 제안하는 대심도 복층터널 중간슬래브는 터널의 공간 활용을 극대화 하기 위하여 프리스트레스를 도입한 보 형식의 구조체로, 'PS 이음방식'과 '볼트체결방식'에 대한 이음방법을 개발하였다. 또한, 두 가지 이음방식을 적용한 중간슬래브의 구조성능을 평가하기 위해서 실물모형 구조실험을 수행하였으며, Contact 모델을 적용한 FEM 해석을 통해서 구조적인 안정성을 검증하였다. 이음방식을 적용한 복층터널 중간슬래브의 정적재하실험 결과 매우 안정적인 거동을 보였으며, 균열 및 처짐에 있어 도로교설계기준(2011)을 만족하여 사용성에도 문제가 없다고 판단되었다. FEM 해석에 따른 중간슬래브의 거동은 실험과 비교하여 강성이 미소하게 크게 나타났으나 전체적인 거동이 거의 유사하게 나타났다. 따라서 이 연구에서 개발한 이음방법을 적용한 중간슬래브를 시공함에 있어 구조적으로 문제가 없을 것으로 판단된다.
본 논문은 공간 상관성을 고려하여 서울의 택시통행에 영향을 미치는 요인을 분석한 것으로 택시의 GPS 자료를 이용하였다. 먼저 이들 자료를 이용하여 택시통행의 평균 통행시간, 평균 통행거리, 시공간적 분포 등의 통행특성을 분석하였다. 분석결과, 상당수의 택시통행이 평일 오전 첨두(8-9시)와 심야(0-1시) 시간대에 집중하는 것으로 나타났으며, 평균 통행거리와 통행시간은 각각 5.9km와 13분으로 나타났다. 이는 택시가 주로 단거리 통행수단이나 심야에 대중교통의 대체수단으로 활용되고 있음을 보여주고 있다. 다음으로 Moran's I 검정을 통해 교통존 기반의 택시통행들이 공간적으로 상관성이 있음을 규명하였다. 따라서 이를 고려한 택시통행에 대한 공간회귀모형(공간시차모형과 공간오차모형)을 추정하였으며, 인구사회 변수(가구수, 고령자수, 여성인구비, 자동차대수 등), 교통서비스 변수(지하철역수, 버스 정류장수 등), 토지이용 변수(인구밀도, 고용밀도, 주거면적 등) 등을 독립변수로 고려하였다. 모형분석 결과 이들 변수들이 통계적으로 유의하게 택시통행에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
자율주행 기술이 고도로 발전하고, 관련 시장이 급격하게 성장하고 있어 머지않은 시기 내에 완전 자율주행 시대가 도래할 것으로 예상된다. 한편, 자율주행 기술의 발전과 함께 기술 안전성에 대한 의문이 제기되고 있으며, 관련 사고 소식이 보도되면서 기술에 대한 우려는 증대되고 있다. 자율주행차의 안전성 향상을 위해, 사고 사례를 분석하고 사고 원인을 규명하는 행위가 선행될 필요가 있다. 이에, 본 연구는 자율주행 사고데이터를 통해 자율차 사고의 심각도에 대한 영향요인을 분석하였다. 연구 데이터는 CA DMV에서 수집·배포하고 있는 자율주행차 사고 레포트를 중심으로 사고 지점의 공간 정보, 교통 정보를 사용하였다. 중점 데이터가 사고 레포트임을 고려할 때, 사건 발생 횟수의 기댓값이 반영될 수 있도록 포아송 회귀 분석을 사용하여 모델링을 진행하였다. 모형 분석 결과, 자율주행차 사고 심각도는 조도가 낮을 때, 자전거·버스 전용 차로가 존재할 때, 보행자와 자전거 사고 이력이 많은 지역에서 증가한다는 결과가 도출되었다. 본 연구 결과는 향후, 자율주행차 안전성 개선을 위한 알고리즘 개발 및 관련 교통 인프라 설치를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
2020년 1월 23일 이후 중국에서 신종 코로나바이러스 감염증(COVID-19)으로 인한 봉쇄 조치가 전국으로 확대되고 있었다. 그러나, 한국에서는 2020년 2월 1-2일에 PM10 질량농도 일평균 최대 88-98 ㎍ m-3의 고농도 연무가 발생하였다. 이 기간에 동아시아 지역은 850 hPa 기온 아노말리가 양(+), 동서류 아노말리는 음(-)으로 온난하고 정체적인 기단의 영향을 받고 있었다. 동아시아 지역의 인위적 배출량 감소에 따른 한국의 PM10 장거리 수송의 영향을 분석하기 위하여 WRF-Chem을 활용하였다. WRF-Chem에 인위적 배출량을 변화 없이 적용한 BASE와 인위적 배출량을 50%로 감소시켜 적용한 CTL의 PM10을 한국의 지상 측정값과 민감도 분석을 수행하였다. CTL에서 PM10의 IOA는 0.71로 BASE의 0.67보다 높게 나타났다. 이것은 중국의 COVID-19 봉쇄 조치로 인해 인위적 배출량이 감소한 것으로 분석된다. 또한, 한국 이외의 지역 배출량을 0으로 설정한 BASE_ZEOK와 CTL_ZEOK를 모의하여 BASE와 CTL에서의 장거리 수송 기여도의 변동을 분석하였다. CTL은 BASE와 비교하여 배출량이 50%로 감소하였지만 PM10 장거리 수송 기여도는 10-20% 감소한 것으로 나타났다. 동아시아 지역의 배출량 감소에 따라 풍하측 한국의 PM10 장거리 수송 기여도 변동이 선형적으로 반응하지 않는 것은 종관 기상 변동이 영향을 주는 것으로 보인다. 2월 1-2일 한국의 고농도 PM10 연무 사례에 대한 CTL에서 PM10 에어로졸 성분의 장거리 수송 기여도는 기타 무기물이 80-90%로 가장 높았고, 질산염은 30-60%, 황산염은 0-20%, 암모늄은 30-60%를 나타내고 있었다. 중국의 봉쇄 조치로 인하여 교통 및 물류 수송이 감소하면서 2차 에어로졸이 감소한 것으로 보인다.
산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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