• 제목/요약/키워드: vehicle model

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어린이보호구역 내 도로 및 교통안전시설이 보행자 교통사고에 미치는 영향 분석: 공간포아송모형을 이용하여 (Analysis of the Characteristics of Road and Transportation Safety Facilities Affecting Pedestrian Traffic Accidents around School Zones: Using Spatial Poisson Model)

  • 고동원;박승훈
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권11호
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    • pp.213-223
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    • 2021
  • 어린이는 행동적, 신체적 특성상 성인보다 교통사고에 노출될 가능성이 높기 때문에 안전한 보행환경을 조성하는 것은 매우 중요하다. 이에 이 연구에서는 교통사고분석시스템(TAAS)에서 제공하는 2016-2018년 서울시 보행자 교통사고 자료로 공간포아송 모형을 활용하여 어린이보호구역 주변 보행자 교통사고에 영향을 미치는 도로 및 교통안전시설의 특성을 분석했다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 어린이보호구역 내 교차로가 많고 근린도로 비율이 높을수록 보행자 교통사고 발생 위험이 높아진다. 둘째, 보행자 작동신호기는 보행자 교통사고 발생을 줄이는 것으로 나타났다. 셋째, 이 연구에서 고려한 교통안전시설 중 보행자 작동신호기를 제외하고는 어떠한 교통안전시설도 보행자 교통사고 위험을 줄이는 데 효과가 없는 것으로 나타났다. 한편, 물리적 시설의 개선뿐만 아니라 교통안전교육 등 비물리적 요인이 뒷받침 된다면 어린이보호구역 내 보행자 교통사고 감소 효과는 더욱 극대화될 것으로 기대된다.

Monosodium iodoacetate로 유도된 골관절염 동물모델에서 상기생 물추출물의 효과 (Effects of aqueous extract from Taxillus chinensis on monosodium iodoacetate-induced osteoarthritis in rats)

  • 김중선;이아영;문병철;김효선;김욱진;김철;최고야;김승형;천진미
    • 대한본초학회지
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    • 제33권5호
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    • pp.81-88
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    • 2018
  • Objectives : The aim of this study was to investigate the protective effects of an aqueous extract from Taxillus chinensis (DC.) Danser (TCE) in Monosodium iodoacetate (MIA)-induced osteoarthritis (OA) rat model. Methods : Sprague Dawley male rats were divided into the following four groups (n=6 per group): Normal (saline control), MIA (MIA-induced OA with vehicle), TCE (MIA-induced with TCE treatment), and IM (MIA-induced with indomethacin treatment). Rats in which OA was induced by MIA were treated with TCE (200 mg/kg) or indomethacin (1 mg/kg) for 4 weeks. Weight-bearing on the hind legs and body weights were measured weekly. At the end of the experiment (3 weeks after MIA injection), serum aspartate aminotransferase and alanine aminotransferase levels were measured to assess the liver toxicity induced by TCE. Its effects on serum inflammatory cytokine levels and tissue histopathology were also evaluated. Results : TCE restored the hind limb weight-bearing distribution. Serum levels of Interleukin 6 (IL-6), Tumor necrosis factor alpha (TNF-${\alpha}$) and Leukotriene B4 (LTB4) were significantly higher in the MIA group than in the Normal group, but serum IL-6 levels were significantly lower in the TCE group. In the TCE group, the synovial membrane was protected in hematoxylin and eosin and Safranin-O staining, respectively. Conclusions : TCE recovered the hind paw weight bearing distribution, inhibited the production of inflammatory cytokine, and protected synovial tissue and cartilage in the OA rat model. Therefore, TCE appears to be an effective therapeutic agent for treating OA and OA-related symptoms.

되메움토의 침하에 따른 개착식 터널 라이닝에 작용하는 토압의 변화 (Variation of Earth Pressure Acting on Cut-and-Cover Tunnel Lining with Settlement of Backfill)

  • 펄디난드 이. 바우터스타;박이근;임종철;이영남
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제22권6호
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    • pp.27-40
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    • 2006
  • 개착식 터널라이닝의 파괴 원인은 물리적 요인과 공학적 요인으로 나눌 수 있다. 물리적 요인으로서는 재료특성, 보강재 부식 등이 있으며, 공학적 요인은 수압과 교통진동 등이 있다. 본 연구에서는 공학적 요인 중 부가하중 즉, 공사를 완료한 뒤에 라이닝의 변형 및 파괴를 유발하는 증가 토압에 초점이 맞추어져 있다. 증가 토압은 되메움토의 다짐 불량, 자중 및 강우에 의한 침하, 교통하중에 의한 진동 등이 원인이 되어 발생한다. 본 연구는 모래 지반에 $1.0D{\sim}1.50D$ 깊이에 개착식으로 시공하는 원형의 강성 터널에 작용하는 토압에 관한 것으로 진동다짐의 영향을 모형 실험에서 충분히 반영하기 위하여 100Hz의 진동주파수를 사용하였다. 본 연구에서는 개착식 터널 라이닝에 작용하는 토압과 주변 지반의 변형 양상을 파악하고 기존 토압 계산공식을 검토하기 위해 실내 터널모형실험을 실시하였으며, 개착식 터널 라이닝에 작용하는 측정 토압과 토압공식에 의해 산출한 토압을 비교 분석하여 기존 공식에 대한 안전율을 제시하였다.

가상현실 기반 국방 교육훈련체계 사업화 우선순위 선정에 관한 연구 ((A) Study on the Priority Selection for business development of the Defense Education and Training System Based on Virtual Reality)

  • 이세호;한승조
    • 디지털융복합연구
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    • 제20권3호
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    • pp.201-209
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    • 2022
  • 군(軍)이 가상현실 기술을 다양한 교육훈련체계에 도입을 검토하여 충분히 활용하기 위해서는 해당 기술 및 교육체계의 특성을 반영하는 사업화 특성에 대한 정확한 파악과 선별적인 적용이 중요할 것이다. 본 연구에서는 가상현실 기반의 교육훈련체계 사업화 시 고려해야 할 요인들에 대해서 AHP(Analitic Hierarchy Process)기법을 통해 평가기준을 선정하고 추진 과제들의 우선순위를 판단해보았다. 선행연구를 기초로 초기 AHP 모델을 구성하여 레벨 1의 평가 기준으로 현실성 등 6개 요소에 대한 상대적인 중요도를 분석하였다. 다음으로 레벨 2는 6개의 평가 기준에 11개 과제별 중요도의 확인을 위해 각각의 평가 기준을 대상으로 분석하여 과제별 우선순위를 선정하였다. 분석결과 레벨 1에서는 현실성 및 파급성이 다른 요소에 비해 높은 중요도를 나타내었다. 최종 상대적 중요도를 평가한 결과는 ① 비행훈련, ② 재난훈련, ③ 포탄 사격, ④ 차량 운전 순으로 우선순위가 나타났다. 본 연구에서 제시한 모델의 레벨 1과 2에서 결정된 상대적 우선순위를 바탕으로 국방 가상현실 과제 연구 우선순위의 최종 의사결정에 필요한 사업별 중요도를 제시하였다. 본 연구를 통해 국방 분야의 교육훈련체계 사업화에 대한 우선순위 선정에 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

드론 항공영상을 이용한 딥러닝 기반 앙상블 토지 피복 분할 알고리즘 개발 (Development of Deep Learning Based Ensemble Land Cover Segmentation Algorithm Using Drone Aerial Images)

  • 박해광;백승기;정승현
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제40권1호
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    • pp.71-80
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    • 2024
  • 이 연구에서는 무인 항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)가 캡처한 이미지의 의미론적 토지 피복 분할 성능을 향상시키기 위한 앙상블 학습 기법을 제안하고 있다. 도시 계획과 같은 분야에서 UAV 사용이 증가함에 따라 토지 피복 분할을 위한 딥러닝 분할 방법을 활용한 기술 개발이 활발히 이루어지고 있다. 이 연구는 대표적인 분할 모델인 U-Net, DeepLabV3 그리고 Fully Convolutional Network (FCN)를 사용하여 분할 예측 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 접근 방식은 세 가지 분할 모델의 훈련 손실, 검증 정확도 및 클래스별 점수를 통합하여 앙상블 모델을 개발하고 전반적인 예측 성능을 향상시킨다. 이 방법은 건물, 도로, 주차장, 논, 밭, 나무, 빈 공간, 미분류 영역을 포함하는 일곱 가지 클래스가 있는 토지 피복 분할 문제에 적용하여 평가하였다. 앙상블 모델의 성능은 mean Intersection over Union (mIoU)으로 평가하였으며, 제안된 앙상블 모델과 기존의 세 가지 분할 방법을 비교한 결과 mIoU 성능이 향상되었음이 나타났다. 따라서 이 연구는 제안된 기술이 의미론적 분할 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

UAV와 딥러닝을 활용한 야적퇴비 탐지 및 관리등급 산정 (Detection and Grading of Compost Heap Using UAV and Deep Learning)

  • 박미소;김흥민;김영민;박수호;김탁영;장선웅
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제40권1호
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    • pp.33-43
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    • 2024
  • 본 연구는 비점오염원 중 하나인 야적퇴비의 효율적인 탐지를 위해 You Only Look Once (YOLO)v8 모델과 DeepLabv3+ 모델의 적용 가능성을 평가하였다. 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)를 이용하여 수집된 고해상도 영상을 바탕으로, 두 모델의 정량적 및 정성적 성능을 비교 분석하였다. 정량적 평가에서 YOLOv8 모델은 다양한 지표에서 우수한 성능을 나타내며, 특히 야적퇴비의 덮개 유무를 정확하게 식별할 수 있는 능력을 보였다. 이러한 결과는 YOLOv8 모델이 야적퇴비의 정밀한 탐지 및 분류에 효과적임을 시사하며, 이를 바탕으로 야적퇴비의 관리 등급을 산정하고 비점오염원 관리에 기여할 수 있는 새로운 접근 방법을 제공한다. 본 연구는 UAV와 딥러닝 기술을 활용한 야적퇴비 탐지 및 관리가 기존 현장 조사 방식의 한계를 극복하며 정확하고 효율적인 비점오염원 관리 전략 수립 및 수계환경 보호에 기여할 것으로 기대된다.

기계학습 기반 회절파 분리 적용을 통한 GPR 탐사 자료의 도로 하부 공동 및 구조물 탐지 성능 향상 (Improvement of Underground Cavity and Structure Detection Performance Through Machine Learning-based Diffraction Separation of GPR Data)

  • 김수윤;변중무
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제26권4호
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    • pp.171-184
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    • 2023
  • 최근 도심지 도로에서 빈번하게 발생하는 도로 파임의 주원인인 지하 공동의 발생을 파악하기 위해, 차량 부착형 지표투과레이더(GPR)를 통해 얻은 대량의 취득 자료를 효율적으로 처리하기 위한 기계학습 기반 공동 탐지 기술이 활발하게 연구되고 있다. 그러나 기계학습 자료 생성 시 단순한 영상 처리 기법들만 활용되고 있고, 탄성파 탐사나 GPR 자료 처리에 시도되었던 여러 기법들은 충분히 활용되지 못하고 있다. 이 연구에서는 지하 공동의 탐지가 대부분 회절파의 탐지에 의해 이루어진다는 점에 착안하여 GPR 자료로부터 회절파를 분리하여 YOLO v5 모델을 이용한 도로 하부 공동 탐지 모델의 성능을 향상시켰다. 탄성파에서 개발된 기계학습 기반 회절파 분리 기법을 GPR 자료에 맞게 변형한 후, GPR 현장 자료에서 회절파를 분리하여 공동 탐지 모델의 입력으로 사용하였다. 서울시 공공 개방 GPR 자료를 이용하여 제안된 방법의 성능을 검증한 결과, 회절파 분리를 이용했을 때 더 정확하게 공동 및 지하 구조물을 탐지하는 것을 확인하였다. 또한 제안된 회절파 분리 기법은 향후 GPR 탐사가 이용되는 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

LSTM을 활용한 고속도로 교통정보 예측 모델 개발 방법론 (Methodology for Developing a Predictive Model for Highway Traffic Information Using LSTM)

  • 이요셉;진형석;김예진;박성호;윤일수
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제22권5호
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    • pp.1-18
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    • 2023
  • 최근 빅데이터 및 딥러닝 기술의 발전으로 다양한 교통정보가 널리 수집 및 활용되고 있다. 특히 시계열 특성을 갖는 교통정보 예측 분야에서는 장단기 메모리(long short term memory, LSTM)가 널리 사용되고 있다. LSTM에 입력되는 시계열 데이터의 추세, 계절성, 주기 등이 상이하기 때문에 시계열 데이터를 기반으로 한 예측 모델에서도 데이터의 특성에 따라 하이퍼 파라미터의 적합한 값을 찾는 시행착오법이 필수적이다. 이에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론이 정립된다면, 정확도가 높은 모델 구성에 소요되는 시간을 줄일 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 고속도로 차량검지기 데이터와 LSTM을 기반으로 교통정보 예측 모델을 개발하였으며, LSTM의 하이퍼 파라미터별 평가지표 변화를 통해 예측 결과에 미치는 영향평가를 수행하였다. 또한, 이를 기반으로 교통분야에서 고속도로 교통정보 예측에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론을 제시하였다.

주행거리 기반 충전 수요를 고려한 전기자동차 완속 충전기 최적 공급량 산출 (Optimal Supply Calculation of Electric Vehicle Slow Chargers Considering Charging Demand Based on Driving Distance)

  • 노기민;김수재;추상호
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제23권2호
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    • pp.142-156
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    • 2024
  • 교통부문 탄소중립을 위한 전기자동차로의 전환에 있어 충분한 충전 인프라의 구축은 중요한 선행요소이다. 특히, 거주지의 충전 인프라 구축은 필수적이다. 우리나라의 주거형태는 주로 공동주택이며, 다수의 거주민을 위한 공공 충전기가 공급되어야 한다. 정부는 충전시설과 전기자동차 전용주차구역의 확보를 법적으로 규정하고 있으나, 주차면수만을 산출근거로 한다. 완속 충전기는 3.5kW 과금형 콘센트와 7kW 완속 충전기가 주를 이룬다. 전자가 충전기 설치 및 이용에 유리하지만, 충전속도가 느려 두 가지 형태의 충전기는 양립이 필요하다. 본 연구에서는 일일 주행거리를 기반으로 산정한 전기자동차의 충전 수요에 대응할 수 있는 충전기를 할당하는 최적화 모형을 제시하였다. 또한, 메타 휴리스틱 알고리즘인 Tabu Search를 사용하여 최적화 모형을 만족하는 것과 동시에 충전기 공급 및 충전 비용을 최소화할 수 있는 완속 충전기 공급량을 산정하였다. 사례 분석을 위해 개인통행실태조사자료를 사용해 주행거리를 산정하였으며, 가상의 충전 시나리오 및 환경을 설정하여 100대의 전기자동차 충전 수요에 대응하는 22대의 3.5kW 과금형 콘센트를 최적 공급량으로 산정하였다.

대순진리회의 시간관 연구 (II) - 재조정되고 통치되는 시간을 중심으로 - (A Study on Daesoon Jinrihoe's View of Time (II): Focusing on Re-calibrated and Governed Time)

  • 차선근
    • 대순사상논총
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    • 제49집
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    • pp.1-52
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    • 2024
  • 대순진리회 시간관의 특징 가운데 하나는 시간을 수동형으로 본다는 사실이다. 이 말은 시간이 경험자로부터 영향을 받는다는 뜻이다. 즉, 대순진리회에서 시간은 재조정되기도 하고 다스려지기도 한다. 그 내용을 요약하자면 다음과 같다: 첫째, 대순진리회 시간관은 시간의 흐름과 함께 무질서가 증가한다는 엔트로피 법칙의 역사관을 포함한다. 둘째, 대순진리회가 구축하는 세계에서 시간은 개벽 전후로 그 성격이 바뀐다. 개벽 이전은 상극시대의 무질서 증가 나선형 시간, 후천은 상생만 존재하는 시대의 진보와 발전 나선형 시간이다. 셋째, 개벽은 시간을 재조정한다. 시간은 인간 삶을 결정하는 표준으로 기능하는데, 개벽 이전의 시간은 인간 삶을 상극으로, 개벽 이후의 시간은 인간 삶을 상생으로 기록하기 때문이다. 시간의 재조정은 곧 방위(공간)의 재조정으로 이어진다. 넷째, 개벽은 시간과 공간의 순서를 재조정한다. 선천에는 공간이 시간을 앞섰고, 개벽은 그것을 뒤집어 후천에 시간이 공간을 앞서도록 만든다. 이로써 시공간 통합의 세계관이 구축된다. 다섯째, 대순진리회 세계에서 시간은 최고신이 다스림을 펴기 위해 사용하는 도구다. 최고신은 생장염장(生長斂藏)의 변화를 일으키는 시간 통치로써 만물을 무위이화로 다스린다. 여섯째, 시간은 후천에 도통이라는 목표에 도달한 존재들이 만물을 통치하는 데 활용하는 도구로 기능한다. 이 때문에 대순진리회의 도통은 곧 시간을 다스림을 의미한다.