자전거는 측면 충돌 사고 시 대형사고로 이어지고 있으며 위험상황 시 적극적인 대처가 어렵기 때문에 사고를 사전에 예방하는 것이 매우 중요하다. 본 연구는 자전거 안전운전 지원기술의 일환으로 전국의 자전거 사고 데이터와 수치지도(Digital Map)의 도로속성 정보를 기반으로 자전거 사고 위험존을 설정하고 이를 활용하여 자전거 이용자에게 시의적절한 안전정보를 제공할 수 있도록 하는 방안을 연구하였다. 실제 사고 데이터를 이용해 선정한 지점을 '위험존'이라 하였고, 이러한 위험존을 바탕으로 모델화 하여 생성한 잠재적 사고발생 예상지점을 '논리위험존'이라 하였다. 본 연구에서 도출된 자전거 사고 논리 위험존 설정 연구 결과는 전국의 자전거 사고지점의 지점별 특수성을 네트워크 데이터를 통해 논리위험존 형태로 일반화 하였다는데 의미가 있다.
4차 산업혁명의 빅데이터 시대와 더불어 교통정보 수집원도 기존 지점검지 체계에서 구간검지체계로 바뀌었다. 위성측위시스템 기반의 DTG(Digital Tachograph) 자료를 대상으로, 원시자료와 가공단계에 따른 자료의 속성을 고찰하였다. 가공단계에 따라 생성되는 개별차량의 주행궤적, 개별차량의 링크통행시간, 링크 평균통행시간 정보의 특성을 분석하였다. 가공자료의 특징에 따라 교통관리분야에서 활용할 수 있는 방안을 고찰하고, 센터의 자료 관리현황과 현 시점에서 활용 가능한 이력자료를 선정하였다. 광범위성을 가지고 상시 수집 가능한 링크 평균통행시간의 이력자료를 이용하여 통행시간지표를 생성하는 방법을 제시하였다. 통행시간지표를 이용하여 도심 네트워크의 혼잡을 모니터링하는 방법에 대해 고찰하고, 단독 교차로의 운영 방법이 바뀔 경우 이에 대한 사전 사후 분석을 사례로 분석하였다. 동시에 DTG 자료의 온전한 활용이 어려운 현재의 상황을 한계점으로 제시하였다.
주차정보시스템은 주차 대기시간을 줄이고 운전자의 편의를 증진시킬 수 있지만, 다수의 검지기, 표출장치, 제어장치 등을 포함하는 특성에 기인하여 항구적인 전력을 소비하는 특징을 갖는다. 근래에 국내외에서 환경 친화적 그린 빌딩을 위한 저 전력 소비 형 주차정보시스템의 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 가상 빌딩의 주차장을 대상으로, 소비전력 저감을 특징으로 하는 주차정보시스템을 설계하였다. 본 설계를 위한 주차검지기로는 기 상용화된 배터리방식 주차 검지기인 무선루프식검지기와 지자기방식 검지기를 적용하고, 시스템 구성 및 통신 네트워크, 운전자 정보서비스 시나리오, 배터리 수명 평준화 등에 대한 설계를 진행하였다. 이어서, 설계된 주차정보시스템의 운영 소비전력을 추정하고 이를 종래의 일반적인 초음파방식 시스템의 동작 소비전력과 비교 하였다. 또한, 주기적 배터리 교체비용을 고려한 전력 유지비용을 환산하여 비교하였다. 7년의 배터리 교체주기를 기준으로 하였을 때, 설계된 시스템의 운영 소비전력은 기존 초음파센서 기반 시스템의 13% 수준으로, 전력 운영비용 환산 값은 기존시스템과 유사한 수준인 94.9%로 추정되었다. 본 연구의 시스템은 소비전력의 괄목할 만 한 경감에 따라, CO2발생의 저감을 기대할 수 있다.
지능형교통체계(ITS: Intelligent Transportation System)의 발전은 과거에 비해 보다 신뢰성 있고 폭넓은 교통자료 및 기상자료 등의 취득을 가능하도록 하였다. 이러한 첨단 시스템의 발전에 따라 수집된 자료를 이용하여 교통상황과 기상상황에 대한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 도로 기상정보 시스템(RWIS: Road Weather Information System)자료와 검지기 자료를 이용하여 강우량에 따른 속도 감소 패턴을 분석하고, 강우량에 따른 속도감소량 산출 결과를 통해 강우수준을 분류하는 기준을 제시하였다. 인공신경망을 이용하여 강우수준별 통행속도를 예측하였으며, 예측 결과를 비교하여 강우수준별 통행속도 예측 특성을 분석하였다. 분석결과, 강우수준 분류 기준은 0.4mm/5min, 0.8mm/5min으로 나타났으며, 강우수준별 속도와 교통량에 대한 분산분석 결과 강우수준별로 차이를 보이는 것으로 나타났다. 인공신경망을 통한 5분 단위의 통행속도 예측결과, 비강우인 경우에는 과거 5개 자료, 즉, 25분 동안의 속도자료를 사용하여 분석하는 것이 예측력이 높게 나타났으며, 강우가 발생하는 경우에는 과거 2~3개 자료, 즉, 10~15분 동안의 속도자료를 사용하는 것이 예측력이 높게 나타났다. 본 연구에서는 기상조건에 관계없이 신뢰성 있는 교통정보를 제공하기 위한 통행시간 예측 방법론을 제시함으로써 통행시간 정보 등의 교통정보 제공 시 보다 정확한 정보를 제공하여 교통상황 예측정보의 신뢰도 향상 및 교통상황 예측정보의 활용도를 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.
최근 많은 실내 사용자들이 증가함에 따라 실내에서의 취약한 통화 품질의 문제가 대두되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 셀 소형화 기법이 제시되고 있고, 셀 소형화 기법 중 펨토셀(Femtocell)은 저렴한 설치 비용 대비 고성능의 통화 품질을 제공하기 때문에 문제 해결을 위한 방법으로 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만 펨토셀은 사용자에 의해 직접 설치되어 다른 사용자에 대한 간섭을 고려하기 힘들기 때문에, 자기 스스로 주변의 간섭을 고려하여 전력을 설정하여야 한다. 만약 펨토셀 전력이 크게 설정되면 매크로셀 시스템에 간섭으로 작용할 것이며, 반대로 펨토셀 전력이 작게 설정되면 펨토셀 사용자의 수신 성능은 나빠지게 될 것이다. 그러므로 펨토셀 기지국은 매크로셀과 펨토셀 시스템 사이에서 발생하는 trade-off 관계를 잘 고려하여 다른 시스템의 사용자에게는 간섭을 최소화 시키고, 자신의 시스템에 속해있는 사용자에게는 최대의 신호를 송신하여 좋은 성능을 갖도록 하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 trade-off 관계로 인한 문제점을 해결하기 위해 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용하여 최적의 펨토셀 전력을 설정한다. 또한 가중치합(Weighted Sum Approach) 기법을 통해 시스템 목적에 따라 다른 가중치를 부여하여 여러 가지 목적에 부합하는 시스템 성능을 갖도록 한다. 컴퓨터 시뮬레이션 수행을 통해 기존의 전력 설정 방식과 제안하는 가중치 합 유전자 알고리즘 기반 펨토셀 전력 설정 방식의 성능을 비교하였으며, 그 결과 제안한 알고리즘의 전력 설정 방식이 사용자에게 더 좋은 SINR(Signal to Noise Interference Ratio)과 많은 채널 용량을 갖는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 SVC(Scalable Video Coding) 및 MVC(Multiview Video Coding) 등의 다계층(miulti-layer) 비디오의 효율적인 적응 HTTP 스트리밍을 위한 MPEG-2 TS(Transport Stream) 헤더의 확장을 제안한다. 먼저 TS로 다중화한 SVC/MVC를 HTTP를 통하여 스트리밍할 경우 계층별 적응 스트리밍을 지원하기 위한 기존 TS의 한계점을 분석하고, TS 헤더의 확장을 통하여 TS 레벨에서 효율적인 적응을 제공하는 시그널링(signaling) 기법을 제시한다. 본 논문의 헤더 확장은 TS의 적응 헤더(adaptation header)의 사적 데이터 필드(private data field)를 이용하여 스케일러빌리티 및 뷰 정보를 기술함으로써 TS와의 호환성을 유지하면서 TS 레벨에서의 다양한 스케일러블 계층 단위로 적응(adaptation)을 가능하게 한다. 제안한 기법과 기존의 PID(packet ID)를 사용한 방법에 대하여 적응의 유연성 및 복잡도 등을 비교 분석한다. 또한 제안한 기법의 TS 오버헤드 증가를 분석하고 이를 최소화하기 위한 헤더 확장 기법을 제안한다.
본 논문에서는 Wireless Access in Vehicular Environments (WAVE)통신을 철도통신에 적용하였을 때 사용할 수 있는 효과적인 패킷 전송 방법을 제안하였다. WAVE통신은 무선랜에 기초한 통신으로 이동체 통신에 적합하도록 개발된 통신방법으로 Intelligent Transport System (ITS)에 응용하도록 많은 연구가 이루어져 왔다. 철도도 주요 교통수단의 하나로 WAVE를 이용하면 현재 무선랜 시스템을 이용한 Communication Based Train Control (CBTC)를 포함한 많은 서비스들의 성능을 개선하고 여러 시스템으로 분산되어 있는 서비스들을 WAVE로 통합할 수 있다. 하지만, WAVE를 철도에 사용하기 위해서는 해결되어야 하는 문제점이 존재한다. 가장 단순한 구조인 Single-PHY WAVE는 제어채널(Control Channel, CCH)와 서비스 채널(Service Channel, SCH)을 50ms씩 번갈아가며 통신을 수행한다. 철도 통신은 주로 지연에 민감한 패킷들이 많이 존재하는데 이러한 동작에서는 성능 열화가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 현재 WAVE통신 방법을 상세히 분석한 후 문제점을 도출하고 이러한 문제점을 철도 WAVE 환경에서 해결할 수 있는 새로운 패킷 전송 방법을 제안한다. WAVE 전송 성능을 수학적 모델링을 하여 철도 통신의 요구사항을 만족하는지 여부를 확인하였다.
ER stress에 관련된 유전자의 기능변화와 전사조절인자 분석하기 위해 ER stress를 유도한 간세포에서 expression microarray로 유전자 발현을 확보한 후 GSECA로 분석하였다. ER stress가 유도되면, ER에 주어지는 과도한 부하를 감소시키는 기능들이 증가하는 반면, ER stress가 더 증가함에 따라 ATP 생성이나 DNA repair, 더 나아가 세포분열의 기능이 감소하는 등 세포가 damage을 받음을 알 수 있었다. ER stress에 관련된 전사조절인자로는 FOX04, AP-1, FOX03, HNF4, IRF-1, GATA 등의 전사조절인자들이 ER stress에 의해 발현이 증가하는 유전자들의 promoter에 공통적으로 존재하였으며, E2F, Nrf-1, Elk-1, YY1, CREB, MTF-1, STAT-1, ATF 등의 전사인자들이 발현이 감소하는 유전자들의 promoter에서 공통적으로 존재하여, 이들의 전사인자들이 ER stress에 의한 유전자의 발현조절에 중요한 역할을 하는 전사조절인자임을 알 수 있었다.
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.
최근 인터넷에서 많은 관심을 보이고 있는 동영상 개인 미디어(UCC:User-Created Contents)를 영상 콘텐츠의 기본적인 매체라 할 수 있는 TV상에서 직접 즐길 수 있다면 관련 미디어의 대중적인 효과는 배가 될 것이다. 디지털 케이블 방송에서 UCC와 같은 다양하고 많은 미디어 콘텐츠를 서비스하고자 한다면 현재의 OCAP 표준 환경에서는 RVOD(Real Video on Demand)와 동일한 서비스 모델을 가져야 하는 부담과 UCC 제공을 위한 방송 플랫폼별 인터페이스가 필요할 것이다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 Return Path기반으로 RTP(Real-time Transport Protocol)을 이용해 기존의 VOD방식의 스트림 대역에서 분리하고 별도의 네트워크 VOD 프로토콜을 구현하고자 한다. 이는 라이브 방송환경과 동일한 인프라의 지속적인 확장보다 기존의 네트워크 환경을 이용하여 VOD 서비스를 위한 인프라에 많은 영향을 받지 않는 서비스가 가능할 수 있도록 하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 RTP 사용을 위해 셋톱박스상의 다운로드 가능한 구조의 클래스 분석과 디코딩을 위한 전송 스트리밍 서버 및 트랜스코딩 과정의 설계에 중점을 두고 서술한다. 경량화 된 VOD 서비스 환경을 설계함으로써 방송환경 하에서 주문형 서비스의 효율적인 확장성을 보장할 수 있는 기회를 가져올 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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