인터넷과 컴퓨팅 환경의 발전으로 모바일 네트워크 환경이 발전하였다. 본 논문에서는 이동차량에서 실시간 주차정보를 제공 받기 위한 무선 네트워크 환경을 구축하고, 다양한 어플리케이션간에 데이터를 교환하고 공유하기 편리한 XML 데이터를 생성하여, 실시간으로 주차정보를 전달하는 방법을 제시 및 구현한다.
현재 자율주행 셔틀, 택시, 공유 차량을 이용한 교통서비스제공의 실현 가능성을 검증하는 단계에 있으며, 세계 각국에서는 자율주행 셔틀을 활용한 대중교통 서비스 제공을 목표로 실증을 경쟁적으로 하고 있다. 본 고에서는 자율주행 셔틀 기술 개발과 실증 현황을 소개하고 대중교통 분야에 적용할 때 고려해야 할 사항을 검토하여 서비스제공 측면, 자율주행 기술과 안전성 확보 측면, 인프라 확충 측면, 수용성 개선 측면의 쟁점을 도출해 보고자 하였다. 이를 토대로 쟁점과 문제점을 해결하기 위한 방안과 정책 제언을 제시하였다.
본 논문은 VANET(Vehicular Ad-hoc Network)의 V2I 환경을 위해 ID 기반의 비대화형 키 분배 기법을 적용한 세션키 분배 기법을 제안한다. 기존 VANET에서는 V2I 환경의 무선 구간에 IEEE 802.11i를 적용하여 안전한 데이터 통신을 지원하고 있다. 그러나 IEEE 802.11i의 경우 차량이 여러 RSU/AP를 핸드오버 할 때마다 새로운 세션키 공유를 위해 4-way handshake 과정을 반복함으로 커뮤니케이션 오버헤드와 지연시간이 증가하는 문제점이 있다. 제안 기법은 ID 기반의 비대화형 키 분배 알고리즘을 적용하여 차량이 여러 RSU/AP를 핸드오버 할 경우 세션키 생성을 위한 메시지 교환 없이 상대 노드의 ID 정보를 통해 세션키를 생성하고 공유할 수 있게 하였으며, 기존 IEEE802.11i에 비해 세션키 교환시 발생하는 커뮤니케이션 오버헤드와 지연시간을 줄였다.
본 논문은 교행이 불가능한 두 대의 크레인이 설치된 수직 배치 장치장을 위한 크레인 작업 영역 구분 운영 방안을 제안한다. 일반적으로 수직 배치 장치장의 경우 블록의 양 끝단에서 차량에 컨테이너를 싣거나 내리며, 각 크레인은 교행이 불가능하기 때문에 각각 해측, 육측의 작업을 전담하여 처리한다. 이러한 상황에서 크레인이 차량으로부터 멀리 떨어진 컨테이너를 빈번하게 처리하게 되면, 크레인의 긴 이동 거리와 상대 크레인과의 간섭으로 인해 작업 효율이 떨어지게 된다. 이에 본 논문에서는 블록을 각 크레인의 전용 영역과 공유 영역으로 구분하고 상대방의 전용 작업 영역에 있는 컨테이너의 경우 상대 크레인이 공유 영역으로 옮긴 후 처리하게 함으로써, 크레인의 이동거리와 간섭을 최소화할 수 있도록 하였다. 시뮬레이션 시스템을 이용한 실험을 통해, 제안 방안이 작업 영역을 구분하지 않는 기존 방안에 비해 터미널의 생산성을 크게 향상 시킬 수 있음을 확인하였다.
딥러닝 기반 자율 주행 기술이 발전함에 따라 다양한 목적의 인공지능 모델이 연구되었다. 연구된 여러 모델들을 동시에 구동하여 자율주행 시스템을 개발한다. 그러나 동시에 인공지능 모델을 사용하면서 많은 하드웨어 자원 소비가 증가한다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 백본 모델을 공유하며 다중 태스크를 고속으로 수행할 수 있는 Multi-Task CNN 모델을 제안한다. 이를 통해 AI모델을 사용하기 위한 백본 수의 증가를 해결할 수 있었습니다. 제안하는 CNN 모델은 기존 모델 대비 50% 이상 웨이트 파라미터 수를 감소시키며, 3배 이상의 FPS 속도를 향상시켰다. 또한, 차선인식은 Instance segmentation 기반으로 차선검출 및 차선별 Labeling을 모두 출력한다. 그러나 기존 모델에 비해 정확도가 감소하는 부분에 대해서는 추가적인 연구가 필요하다.
본 논문에서는 기존의 폐쇄된 기업별 물류시스템의 한계를 극복하기 위한 열린 정보시스템 활용을 통한 기업 간 화물차 공유 원리를 적용하여 회차비용 감소 등의 물류비용 절감을 위한 물류합리화 모형을 개발하였다. 최근에 정보네트워크의 눈부신 발전과 정보인프라가 구축되어 있음에도 불구하고 대부분 국내 물류시스템 운영은 기업별 단독운영의 폐쇄적인 분배정책에 의존하고 있어 제품을 각 기업분배센터에서 소비지로 수송한 후 분배센터로 되돌아갈 때 높은 공차율 상태로 차량을 운영하고 있어 기업물류비용 증가의 원인이 되고 있는 물류효율화 및 혁신을 도모하기 위한 방안을 제시하였다. 특히, 본 연구에서는 분배시스템의 유통경로 중 기업의 분배센터와 제품의 소비지를 연결하는 수송단계에서의 공차율을 고찰하였으며 이를 통한 화물차공유 운용방식을 적용한 물류합리화 방안을 도출하였다.
최근 들어 소비자 관점에서 차량을 공유하는 카셰어링(car sharing) 관련 연구가 다양하게 진행되었다. 한편 일본의 국토교통성(國土交通省)은 공유경제 관점에서 새로운 거래유형으로 카셰어링 서비스와 고속버스와 연계한 사업형태 및 급격히 증가하는 카셰어링을 더 효과적으로 활용하기 위해 공유 자동차 설치의 사회실험과 정책들을 실증적으로 실시하였다. 따라서 본 연구는 일본의 고속버스와 연계한 사례를 살펴본 후 실제적 차원에서 그 내용을 분석하고 논의하였다. 이는 일본의 고속버스와 연계된 이용 등으로 카셰어링 활성화 방안 사례를 통해 국내의 카셰어링의 연계된 서비스를 확산시키는 데 있어서 실무적 시사점을 제안했다는 점에서 의의가 있다고 할 수 있다. 또한 229명의 카셰어링 이용자에게 수집한 자료를 실증적으로 검증하였다. 다중회귀분석 결과, 경제적 가치와 시간적 가치 및 심리적 가치의 순서로 이용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 고속버스와 연계된 카셰어링 이용의도를 높이기 위해서 이용자의 지각된 가치에 대한 이해가 요구되며, 카셰어링 이용자의 만족도를 향상시키기 위한 관리적 활용 방안이 필요함을 시사한다.
최근에 가속화된 무선 통신 기술의 발달은 교통 분야에도 새로운 가능성을 제시하고 있다. 무선 통신 기술의 하나인 애드혹 네트워크(ad hoc network)는 서비스를 제공하는 시설(Infrastructure) 없이도 노드간 통신을 통하여 데이터를 교환 할 수 있는 기술이다. 특히, 차량에 의한 애드혹 네트워크를 가리키는 Vehicular ad hoc networks (VANETs)는 주행중 차량간 통신을 가능하게 하여, 차량들 스스로 자기가 경험한 교통정보를 공유하는 분산형 교통 정보 시스템을 구성할 수 있다. 본 연구에서는 VANET을 기반으로 하는 교통 정보 시스템에서 차량간 통신에 의하여 전달되는 교통정보의 전달범위를 측정하였다. 정보의 전달 범위를 측정하기 위하여 미시적 모형의 교통 시뮬레이터인 Paramics와 네트워크 시뮬레이터인 QualNet을 통합한 컴퓨터 모의실험 환경을 구축하여, 실제 도로망과 교통수요를 바탕으로 실험을 실시하였다. 결과에 의하면, 제한속도가 97km/hr(60mile/hr)인 고속도로에서 시장점유율이 10%인 경우, 5km 전방의 교통 정보를 얻는데 비혼잡시(10veh/ln.km) 약 3분, 혼잡시(40veh/ln.km) 43초 소요되었다. 즉, 비혼잡시 대부분의 교통 정보는 반대 방향으로 진행중인 차량에 의하여 전달되고, 혼잡시에는 같은 방향으로 진행하는 차량에 의한 전달 기회가 많아진다는 사실을 보여준다. 특히, 비혼잡시 낮은 시장점유율(3%)에서도 교통 정보는 효율적으로 전달되고 있었다. 본 연구에서 소개된 VANETs은 발전 가능성이 높은 기술로, 정보를 신속하게 전달할 수 있는 장점과 함께 차량과 인프라간의 통신을 위한 시설의 설치시 밀도를 결정하는데 중요한 자료로 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 차량 내에서 음성인식 인터페이스를 이용한 오비오, 비디오와 같은 응용서비스 처리를 위해 임베디드형 음성인식 시스템을 구현한다. 임베디드형 음성인식 시스템은 DSP 보드로 제작 포팅된다. 이는 음성 인식률이 마이크, 음성 코덱 등의 H/W의 영향을 받기 때문이다. 또한 차량 내 잡음을 효율적으로 제거하기 위한 최적의 환경을 구축하고, 이에 따른 테스트 환경을 최적화한다. 본 논문에서 제안된 시스템은 차량 내에서의 신뢰적인 음성인식을 위해 잡음제거 및 특징보상 기술을 적용하고 임베디드 환경에서의 속도 및 성능 향상을 위한 문맥 종속 믹스쳐 공유 음향 모델링을 적용한다. 성능평가는 일반 실험실 환경에서의 인식률과 실제 차량 내에서의 실차 테스트를 통해 검증되었다.
2010년도를 기점으로 차량용 블랙박스는 많은 사람들에게 보급되었음에도 불구하고 차량 사고 현장 기록물이 존재 하지 않거나 가해자가 고의적으로 영상 데이터를 삭제할 경우 피해자가 속출한다. 블록체인의 가장 큰 장점은 데이터 분산 저장으로 데이터 수정 및 삭제가 불가능하다는 점이며, 가장 큰 단점은 민감한 데이터 역시 분산 저장 된다는 점이다. 본 논문은 해당 장점을 이용해 블랙박스에 블록체인을 도입하여 공유 된 영상 데이터로 사고를 입증하며, 블록체인과 private 서버를 연동하여 기존에 블록체인에 저장되는 민감 정보를 private 서버에 저장하여 블록체인의 단점인 개인정보유출 문제를 해결하고자 한다. 또한 LINK 블록체인과 private 서버를 연동하는 코드(깃허브)와 데모영상(유튜브)을 본 논문에 첨부하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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