• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권6호
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• pp.145-154
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• 2012

본 논문은 고속도로 터널구간을 대상으로 교통사고특성을 다각적으로 분석하여 다양한 독립변수를 선정하고 종속변수를 건, 건/km, 건/백만대km로 다양화하여 다중선형회귀모형을 개발하였다. 그리고 개발된 모형들은 상호 비교 검토하여 최종적으로 교통사고영향요인으로 구성된 신뢰성 있는 교통사고예측모형을 결정하였다. 교통사고예측모형은 모형의 $R^2$, F값 등 검정통계량 수준, 다중공선성, 잔차분석 등 모형검증과정이 수행되었고 터널구간의 교통사고특성 반영여부 등을 검토하여 최종적으로 터널길이에 따라 총 2개의 모형을 선정하였다. 선정된 종속변수는 ln(건/백만대km)이며, 독립 변수는 연평균일교통량(AADT), 종단구배, 터널높이로 구성되었다. 추정모형은 RMSE, MAE를 이용하여 예측한 값과 실제 관측값과의 차이를 분석하여 터널구간의 교통사고를 설명하는데 적합한 모형으로 파악되었다.

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.417-426
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• 2019

이 연구에서는 미세먼지 시공간 변화 표현의 단점을 개선하고자 미세먼지를 흐름으로 시각화하였다. 일반적으로 미세먼지 흐름 시각화는 농도 분포와 바람장을 중첩해 표현하지만 도시 단위 이하 국지적 이동의 경우 바람과 미세먼지 이동이 다를 수 있으므로 바람장을 사용하는 것이 적합하지 않을 수 있다. 제시하는 시각화 방법론은 미세먼지 자료에서 직접 흐름 정보를 추출한다는 점에서 기존 연구와 차별성을 갖는다. 공간 상호작용을 설명하는 중력모델을 확장한 흐름 추출 방법을 미세먼지 자료에 적용하여 미세먼지 분포 변화에서 흐름 정보를 추출하였다. 이를 위해 공간보간법을 이용하여 미세먼지 분포도를 작성하였으며 추출된 미세먼지 흐름 정보를 물방울 모양의 움직이는 입자를 이용해 동적으로 시각화하였다. 산업 및 교통 활동이 시작하는 오전 5~7시 시간대를 대상으로 서울시 미세먼지 평균 흐름을 시각화하였으며 미세먼지 요인 중 하나인 교통정보와 연계하여 시각적으로 관련성을 분석하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.71-78
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• 2010

도로의 안전성은 종단선형, 평면선형, 횡단경사(편경사), 노면온도 등 여러 가지 요인에 의하여 결정되며 이러한 각종 데이터는 도면으로 구하기 어렵고 실제 도면과 현황 데이터가 포장의 덧씌우기 등으로 달라지는 경우가 있다. 이러한 데이터를 측량하기 위해서는 많은 시간과 비용이 필요하고 차량의 통행이 빈번한 곳에서는 위험한 작업이 될 수 있다. 본 연구에서는 한국건설기술연구원의 도로 안전성 조사 분석차량인 RoSSAV(Road Safety Survey & Analysis Vehicle) 차량을 이용하여 주변 교통류 속도와 맞추어 차량에 부착된 GPS-INS와 회전식 레이저를 이용하여 도로의 횡단경사를 취득하고 분석을 통하여 도로의 안전성을 분석하고 도로의 안전성 개선방향에 대하여 제시하였다. 이를 위하여 측정된 값의 정확도를 비교하였으며 회전식 레이저데이터 처리 알고리즘을 제시하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권8호
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• pp.667-673
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• 2014

스마트 조선소는 조선소 내 여러 사이트에서 제작되는 모듈부터 최종통합하기까지의 모든 업무를 모바일 애플리케이션을 이용하여 현장에서 바로 처리 가능하게 한다. 본 논문에서는 하위조선소에 적용할 수 있는 LTE 펨토셀 네트워크 구성과 상위조선소와 중요정보를 주고받는 트래픽을 주고받기 위한 일반 트래픽을 분리하는 오프로드 방식을 제안하였다. 상위 조선소의 메인서버와 하위 조선소 간에 정보와 일반 트래픽의 오프로드를 지원하기 위한 펨토셀 게이트웨이에서의 모드전환, 오프로드 관련 정보 관리, 관련 메시지를 정의하였다. 제안한 방안을 통해 무선구간에서의 과부화된 트래픽을 최적화된 경로로 보낼 수 있는지 기능 수행여부를 송수신 메시지 플로우와 state transition diagram을 이용하여 확인하였다. 우리는 이동통신망과 LTE 펨토셀 네트워크를 스마트 조선소내에 적용하여 조선소 업무와 생산성 향상이 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제26권6호
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• pp.71-80
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• 2008

무통제 교차로(uncontrolled intersection)는 교통신호기나 정지표지, 양보표지 등에 의한 통제가 없으며, 교통량도 많지 않은 교차로이다. 무통제 교차로에서의 간격수락(gap acceptance) 과정은 교차로 안전상, 그리고 흐름상 중요한 문제이다. 본 연구에서는 무통제 교차로 지역의 차량의 행태를 조사하여 간격수락상황을 규명하고, 운전자의 특성을 고려한 간격수락 모델을 개발하여 무통제 교차로에서의 차량 흐름을 파악하고자 한다. 이를 위하여 수 원시 지역의 무통제 교차로의 지역을 현장 조사 및 비디오 조사를 하고 로짓모델로 간격수락모델을 모형화하였다. 그 결과, 무통제 교차로에서 간격수락을 위해 운전자가 기다리는 총시간, 차량의 진행방향이 우회전인 경우, 나이, 성별, 동승자 유무 등이 간격수락에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 특히 성별이 남성인 경우, 동승자가 있는 경우, 기다리는 시간이 길수록 수락간격이 더 빠른 특성을 보였다. 이러한 연구 결과는 무통제 교차로를 운행하는 운전자들은 교차로에서 통행의 의사결정을 함에 있어 그러한 운전자, 교통, 동승자조건등의 특성에 영향을 받는 것으로 나타나고 있는바 향후 교차로 설계나 교차로 안전정보제공 등에 사용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.477-480
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• 2010

본 논문은 교통흐름 제어와 원격감시를 위한 교통감시 제어시스템을 Internet망을 사용하기 위하여 센서게이트웨이를 개발하고, 그에 필요한 프로토콜을 제시하여 인증과 암호화를 하였다. 교통감시 제어시스템은 국내 외에서 첨단 네트워크 기술을 활용하여 교통체계의 효율성 증대와 새로운 교통서비스를 제공함으로써 교통문제를 해결하는 데 목적을 두고 있는 지능형 교통시스템(ITS: Intelligent Transportation System)의 중요한 역할을 하게 되는 서비스로써, 교통감시 제어시스템의 TCP/IP 및 Internet 망의 사용은 인가되지 않은 사용자의 접근으로 인한 피해가 발생할 수 있음을 의미하며 그에 따른 데이터의 인증과 암호화는 필수적이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4D호
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• pp.581-586
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• 2006

우리나라 대부분의 도로에서는 교통사고를 비롯한 기대하지 않았던 비반복적인 사건 즉, 돌발상황의 발생이 증가되고 있다. 돌발상황의 증가는 교통류의 정상적인 흐름을 방해하며 용량감소를 초래하여 교통혼잡을 야기시킨다. 본 연구에서는 도시고속도로 돌발상황을 검지하기 위한 방법으로 현재 전기공학을 비롯한 많은 공학분야에서 사용하고 있는 Wavelet 기법을 적용하였다. 이 기법을 적용하기 위한 실제자료는 서울시 도시고속도로(내부순환로)의 검지기를 통해 수집된 자료 중 교통류의 주요 변수인 점유율 자료를 이용하였다. Wavelet 기법의 적용성을 평가하기 위한 비교 알고리즘으로 기존 돌발상황 검지 알고리즘 중 점유율 기반의 California 알고리즘과 Low-Pass Filtering 알고리즘을 이용하여 모형의 유의성을 검토해 보았다. Wavelet 기법의 적용결과 오경보율(False Alarm Rate)은 California 알고리즘 및 Low-Pass Filtering 알고리즘과 비슷하였으나 검지율(Detection Rate) 측면에서는 다른 두 알고리즘보다 우수한 것으로 분석되었다.

• 대한교통학회지
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• 제25권2호
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• pp.73-81
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• 2007

본 연구는 개별차량에 대한 미시적 분석이 가능한 고속도로의 실제 항공사진자료를 분석함으로써 고속도로-연결로 접속부를 포함한 합류구간의 교통류 특성을 차로별로 미시적으로 분석하여 기존 연구결과에서 찾아내지 못한 차로별 상호영향에 대한 기초연구를 수행함을 목적으로 한다. 본 연구에서는 고속도로-연결로 접속부에서 수집한 항공사진 원시 자료를 Matlab 프로그램을 사용하여 차로별 30초 단위의 교통량, 속도, 밀도자료를 생성하였고, 또한, 미시적 분석을 위하여 개별차량 차두시간(headway) 데이터를 차로별로 생성하였다. 연구수행 내용으로는 개별차로에 따른 속도, 점유율, 교통량, 차두시간 변화추이를 각각의 차로별로 비교하여 차로특성을 분석하였고 연결로 진입교통량으로 인한 본선 교통류의 정체과정을 분석하였고, 시간과 거리에 따른 시공간도를 작성하여 합류구간 교통류 특성에 대해 해석해보았다. 전체구간을 3개의 지점(합류전, 합류, 합류후)으로 구분하여 차로별 교통류 전이과정을 분석하였으며, 합류구간을 50ft지점으로 세분화하여 교통와해(breakdown)가 발생되는 정확한 위치를 찾아내어 교통류 전파과정을 면밀히 관찰하였다. 본 연구는 혼잡교통류 상태의 연결로 교통류와 본선 교통류간의 관계에 대한 미시적 분석을 수행하여 교통와해현상에 대한 정밀한 분석과 합류구간의 교통와해에 대한 다양한 분석방법을 제시하였으며, 이는 교통와해의 동적변화로 인한 고속도로 동적용량 결정을 할 수 있는 기초이론을 제공한다는 데에 의의가 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.7-14
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• 2010

본 논문에서는 인터넷 애플리케이션 트래픽 분류방법으로 대표되는 포트 번호 및 페이로드 정보를 이용하는 방법론의 한계점을 극복하는 대안으로서, SVM을 기반으로 한 계층적 인터넷 애플리케이션 트래픽 분류 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 이진 분류기인 SVM과 단일클래스 SVM의 대표적 모델인 SVDD를 계층적으로 결합한 새로운 트래픽 분류 모델로서, 학내에서 수집된 양방향 트래픽 플로우 데이터에 대한 최적의 속성 부분집합을 선택한 후, P2P 트래픽과 non-P2P 트래픽을 빠르게 분류하는 첫 번째 계층, P2P 트래픽들을 파일공유, 메신저, TV로 분류하는 두 번째 계층, 그리고 전체 16가지 애플리케이션 트래픽별로 세분화 분류하는 세 번째 계층으로 구성된다. 제안된 시스템은 인터넷 애플리케이션 트래픽을 coarse 혹은 fine하게 분류함으로써 효율적인 시스템의 자원 관리, 안정적인 네트워크 환경의 지원, 원활한 대역폭의 사용, 그리고 적절한 QoS를 보장할 수 있다. 또한, 새로운 애플리케이션 트래픽이 추가되더라도 전체 시스템을 재학습시킬 필요 없이 새로운 애플리케이션 트래픽만을 추가 학습함으로써 시스템의 점증적 갱신 및 확장성도 가능하다. 실험을 통하여 제안된 시스템의 성능을 검증한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권6호
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• pp.2781-2800
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• 2016

Emerging attacks aim to access proprietary assets and steal data for business or political motives, such as Operation Aurora and Operation Shady RAT. Skilled Intruders would likely remove their traces on targeted hosts, but their network movements, which are continuously recorded by network devices, cannot be easily eliminated by themselves. However, without complete knowledge about both inbound/outbound and internal traffic, it is difficult for security team to unveil hidden traces of intruders. In this paper, we propose an autonomous anomaly detection system based on behavior profiling and relation mining. The single-hop access profiling model employ a novel linear grouping algorithm PSOLGA to create behavior profiles for each individual server application discovered automatically in historical flow analysis. Besides that, the double-hop access relation model utilizes in-memory graph to mine time-sequenced access relations between different server applications. Using the behavior profiles and relation rules, this approach is able to detect possible anomalies and violations in real-time detection. Finally, the experimental results demonstrate that the designed models are promising in terms of accuracy and computational efficiency.