• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권3호
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• pp.1-12
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• 2012

본 연구에서는 고속도로 교통류 관리를 위해 현재 시행중인 톨게이트 진입제어기법에 대해서 교통관리자가 교통상황의 변동에 따라 능동적으로 대처할 수 있도록 정보를 제공할 수 있는 톨게이트 진입제어의 효과분석 툴을 개발하였다. 개발을 위해 현재 시행되고 있는 한국도로공사 톨게이트 진입제어기법의 문제점을 진단하여 검지체계, 혼잡판단지표, 판단기준, 혼잡관리단위를 개선하였고 톨게이트 진입제어를 위한 절차를 수립하였다. 개발효과분석 툴은 개선된 톨게이트 진입제어 시행절차를 구현할 수 있도록 크게 교통상황 진단, 톨게이트 조절, 통행속도 산출 부문으로 구성하였다. 효과분석을 위해 톨게이트 진입제어과정을 구현한 효과분석 툴을 이용, 분석을 수행하였으며 혼잡기준속도를 80km/h로 적용하였을 때 톨게이트 진입제어 미시행시 및 기존 한국도로공사방안에 비해 통행속도가 각 21.5%, 8.8% 개선되는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.121-129
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• 2023

이 논문에서 우리는 응급상황에 대응하여 일정 구간의 교통신호를 능동적으로 제어함으로써 재산과 인명 손실을 최소화할 수 있는 응급상황 대응 교통신호 제어 시스템을 개발하였다. 응급 차량 단말기에서 식별정보 및 GPS 정보를 포함한 응급신호를 송출하면 카메라에서 주위 영상을 획득하게 되고, 딥러닝 기반으로 객체를 분석하여 객체의 위치, 종류, 크기 등 정보를 가지는 객체정보를 출력한다. 이 객체를 트래킹한 정보를 생성하여 신호체계를 검출한 후 신호체계를 응급모드로 전환하여 수신받은 GPS 정보를 기준으로 응급 차량을 식별·추적하고 이 응급 차량의 진행 경로 기준으로 긴급 제어신호를 교통신호 제어기로 전송할 수 있는 체계이다. 이 시스템은 응급신호에 따라 우선 적용되는 긴급 제어신호에 의해 응급 차량의 진행이 저지되지 않도록 하여, 교통상 장애에 따른 인명과 재산의 손실을 최소화할 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.77-81
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• 2013

안전한 선박의 항행 및 관제를 위해 사용되고 있는 국제 표준 AIS(Automatic Identification System)는 27개의 메시지를 정의하여 선박의 항행 정보 및 다양한 정보들을 교환하게 한다. 27개의 메시지 중 6번과 8번 메시지는 특정 응용에 필요한 정보들을 교환할 수 있도록 이진 바이너리 데이터 형태로 정의되어 있는데, 국제적으로 정의한 IFM(International Function Message)과 나라별 또는 지역별 RFM(Regional Function Message)으로 현재 사용되고 있다. 국제 표준은 영어로 표준화가 되어 있어, 국내 항만에서 관제를 할 때 한글 텍스트 교환에 대한 필요성이 선박의 정적 동적 정보 정정 분야에서 제기되면서 이를 RFM으로 정의하기 위한 연구로 본 논문의 연구가 시작되었다. 본 논문에서는 국내 RFM으로 한글 기반 텍스트 메시징 서비스를 제공하기 위해 국제표준을 분석하고 한글 텍스트를 교환하기 위해 수정되어야 하는 표준 부분과 처리 절차 등을 고려하여 RFM 메시지를 제안하였다. 그리고 RFM 메시지를 통해 선박 정보를 정정하는 프로토콜을 제안하였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2000년도 춘계학술대회논문집
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• pp.59-64
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• 2000

능동 레이더 반사기는 지금까지는 특히 비행물체와 미사일의 레이더 유효 반사 면적을 효과적으로 증가시키기 위한 군사적 응용에만 사용이 제한되어져 왔기 때문에 그다지 친숙한 용어는 아니다. 레이더 트랜스폰더의 가장 잘 알려진 응용은 군용의 피아 식별 장치 (IFF ; Identification Friend or Foe)와 이것의 민간 항공부문이고, 항공 교통 관제(An , hir Traffic Control)를 위한 2차 감시 레이더(SSR : Second Surveillance Radar), 그리고 보다 최근에는 전 세계 해상 조난 및 안전 제도(GMDSS ; Global Maritime Distress and Safety System)의 수색 구조용 트랜스폰더(SART ; Search And Rescue Transponder)등이 있다. 최근 연안이나 대양에서의 해난사고가 빈번히 발생되고 있으므로, 이로 인한 해양오염이 심각한 실정이다. 이제는 전통적인 항해표지 및 시설로써 해상교통의 안전을 유지하기에는 충분치 못하며, 새로운 개념과 구조가 적용되어야만 한다. 따라서 본 연구에서는 개선된 구조를 가진 능동 레이더 반사기를 제안하고 제작하였다. 제작된 시스템은 기존의 시설에 비해 높은 성능 향상을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37B권11호
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• pp.965-974
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• 2012

최근 스마트 디바이스 사용이 대중화 되고 업무 환경 또한 PC중심에서 스마트 디바이스로 확대되어 가면서 무선트래픽 양이 급격하게 증가 되고 있다. Enterprise 네트워크 에서 무선 IP 대역과 무선 트래픽 대역폭 관리는 중요한 사항이 되고 있다. 네트워크 설계 시 단말 호스트들의 네트워크 접속 유형 판별은 효율적인 네트워크 설계와 관리에 큰 이점이 된다. 또한 판별된 단말 호스트의 지속적인 관리를 통해 효과적인 네트워크 운용이 가능하고, 접속 유형의 변화를 통해 NAT 사용 호스트를 판별 할 수 있다. 본 논문에서는 Enterprise 네트워크의 인터넷 접속점에서 수집된 트래픽의 RTT(Round-Trip-Time) 값을 이용하여 단말 호스트의 접속 유형을 판별하는 방법론을 제안한다. 또한, 실제 학내 망을 대상으로 제안하는 방법의 타당성을 증명한다.

• 지역연구
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• 제34권2호
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• pp.49-64
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• 2018

본 연구에서는 수도권의 통근통행에 기초하여 중심지의 설정방법론을 제시하고, 기존의 중심지 설정방법과 비교 분석하였다. 이를 위해 수도권의 행정동을 대상으로 지역 간 통근통행량을 이용하여 요인분석 및 공간적 자기상관분석을 수행함으로써 중심지를 도출하였다. 또한 선행연구의 중심지 설정 방법론을 특성에 따라 단일지표 기반의 방법, 다수지표 기반의 방법, 비모수적 분석방법, 공간통계 분석방법의 네 가지로 분류하여 각각의 방법론을 적용한 결과를 비교분석하였다. 분석결과, 서울의 주요한 중심지를 포함하여 일부 유사한 중심지가 도출되었으나 각 방법론마다 상이한 결과가 나타났고, 수도권의 다핵 중심지를 설정하는데 한계가 있음을 보여주었다. 이 연구를 통해, 이미 다핵 도시공간구조의 수도권이 이제는 광역도시권의 맥락에서 논의되고 있는 상황에서 새로운 중심지 체계에 기반한 공간구조계획의 수립 보완이 필요함을 재확인할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.856-859
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• 2013

선박을 비롯한 해상에 설치된 항로표지용 등대 및 부이 등은 AIS(Automatic Identification System)를 탑재하고 있으며, 이를 이용하여 항해 및 기상 정보 등에 관한 메시지를 송수신한다. 연안의 VTS 센터나 주변 선박들은 이러한 AIS 메시지는 수신하여 그 정보를 활용함으로써 안전한 항해를 할 수 있다. 또한 AIS 메시지는 일반 사용자에게도 공개되어 있는 특징이 있으며, 이러한 특징을 이용한 많은 연구가 진행되고 있다. 이 논문에서는 이러한 AIS의 특징을 이용하여 연근해의 교통 정보를 비롯한 기상 정보까지도 고려한 정보 관리 시스템을 설계한다. 설계하는 시스템은 수집된 정보를 처리하여 다단 데이터베이스에 저장하며, 전자해도를 기반으로 저장된 정보를 시각화해주어 분석 및 통계 작업에 활용할 수 있도록 해준다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.38-43
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• 2000

능동 레이더 반사기는 지금까지는 특히 비행물체와 미사일의 레이더 유효 반사 면적을 효과적으로 증가시키기 위한 군사적 응용에만 사용이 제한되어져 왔기 때문에 그다지 친숙한 용어는 아니다. 레이더 트랜스폰더의 가장 잘 알려진 응용은 군용의 피아 식별 장치 (IFF ; Identification Friend or Foe)와 이것의 민간 항공부문이고, 항공 교통 관제(ATC : Air Traffic Control)를 위한 2차 감시 레이더(SSR ; Second Surveillance: Radar), 그리고 보다 최근에는 전 세계 해상 조난 및 안전 제도(GMDSS : Global Maritime Distress and Safety System)의 수색 구조용 트랜스폰더(SART : Search And Rescue Transponder)등이 있다. 최근 연안이나 대양에서의 해난사고가 빈번히 발생되고 있으므로, 이로 인한 해양오염이 심각한 실정이다. 이제는 전통적인 항해표지 및 시설로써 해상교통의 안전을 유지하기에는 충분치 못하며 새로운 개념과 구조가 적용되어야만 한다. 따라서 본 연구에서는 개선된 기능을 가지는 능동 레이더 반사기를 제안하고 제작하였다. 제작된 시스템은 기존의 시설에 비해 높은 성능 향상을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.65-70
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• 2019

최근 선박자동식별장치의 도입으로, 육상에서 선박위치, 침로, 속력, 선박종류 등 선박 항적데이터 수집이 가능해 졌다. 본 연구는 맵리듀스 알고리즘을 분산처리 환경에 적용하여 선박 항적데이터를 효율적으로 처리하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 전처리 단계, 맵핑 단계, 리듀싱 단계로 나뉘어져 있다. 데이터 전처리 단계는 선박의 동적 및 정적 데이터를 통합하고, 비관심지역의 선박정보는 필터링한다. 맵핑 단계는 선박 위치를 지오해시 코드로 변환하여 맵리듀스의 키 데이터로 할당하고, 선박의 ID는 값 데이터로 분리한다. 리듀싱 단계에서는 키 데이터가 같은 키-값 쌍 데이터를 추출하여 해당 그리드에서 선박의 수를 계산하여 시각화 한다. 제안한 방법은 항적데이터 분석에 있어서 기존 프로그램 성능에 비해 1~4배 성능 개선이 되었다.

• Smart Structures and Systems
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• 제24권6호
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• pp.723-732
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• 2019

Globally road transport networks are subjected to continuous levels of stress from increasing loading and environmental effects. As the most popular mean of transport in the UK the condition of this civil infrastructure is a key indicator of economic growth and productivity. Structural Health Monitoring (SHM) systems can provide a valuable insight to the true condition of our aging infrastructure. In particular, monitoring of the displacement of a bridge structure under live loading can provide an accurate descriptor of bridge condition. In the past B-WIM systems have been used to collect traffic data and hence provide an indicator of bridge condition, however the use of such systems can be restricted by bridge type, assess issues and cost limitations. This research provides a non-contact low cost AI based solution for vehicle classification and associated bridge displacement using computer vision methods. Convolutional neural networks (CNNs) have been adapted to develop the QUBYOLO vehicle classification method from recorded traffic images. This vehicle classification was then accurately related to the corresponding bridge response obtained under live loading using non-contact methods. The successful identification of multiple vehicle types during field testing has shown that QUBYOLO is suitable for the fine-grained vehicle classification required to identify applied load to a bridge structure. The process of displacement analysis and vehicle classification for the purposes of load identification which was used in this research adds to the body of knowledge on the monitoring of existing bridge structures, particularly long span bridges, and establishes the significant potential of computer vision and Deep Learning to provide dependable results on the real response of our infrastructure to existing and potential increased loading.