최근 차량용 IT 기술이 발달함에 따라 네비게이션, 위치추적, 인터넷 접수, 원격 차량 진단, 사고감지, 긴급구난, 교통정보 등을 제공하는 서비스들이 등장하고 있다. 또한 차량의 편의성과 안정성을 추구함과 동시에 친환경 등에 대한 요구도 증가하고 있다. 그리고 최근 차량 상호간 정보의 교환이 더욱 필요해짐에 따라 차량간의 무선 통신 기능이 중요해지고 있으며 차량 내의 네트워크 기술에 대한 연구도 필요하다. 현재 차량 내 네트워크로는 CAN, LIN, MOST등의 유선으로 된 버스 시스템을 중심으로 한 차량 제어 시스템과 멀티미디어 시스템으로 크게 구분할 수 있다. 그러나 자동차 내에 장치 배선이 복잡해짐에 따라 차량의 무게 증가, 고장율의 증가, 연비 저하 등으로 이어지고 있다. 이러한 문제를 보완하기 위해 차량 내에 무선 센서 네트워크 시스템과의 통합 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 빠르게 발전하고 있는 차량 내 네트워크에 대한 기술개발 동향을 분석하고, 유무선 통합형 차량 내 네트워크 응용 서비스들을 제시하고자 한다.
IT 산업의 발전과 국가의 부 창출을 위하여 정부는 'IT 839 전략'에 따라 2010년까지 BcNㆍUSNㆍIPv6 3대 IT 통신 인프라의 전국 상용망 구축을 추진하고 있다. u-센서 네트워크(USN)는 모든 사물에 전자태그(RFID)를 부착, 인터넷에 연결하여 정보를 인식 및 관리하는 네트워크를 말한다. USN 서비스는 RFID, 텔레메틱스, 그리고 지능형홈 분야 등에서 유통, 물류를 비롯하여 교통, 농축산물관리, 조달, 환경, 의료 등 다양한 산업 전반에서 창출될 것으로 보인다 RFID 태그는 전자칩을 부차하고 무선통신 기술을 이용하여 리더와 통신한다 본 고에서는 정보보호 관점에서 RFID/USN네트워크가 인터넷 수준의 보안 서비스를 제공하기 위해서는 어떠한 점이 고려되어야하는지를 정리하였다. 현재 사회적으로 이슈가 되고 있는 RFID 정보보호 문제는 주로 프라이버시 측면에서 논의되어 왔다. 그러나 RFID/USN은 대규모의 RFID 태그(사물)들이 단말이 되고, IPV6, BcN 망과 연동되며, 새로이 구축되어야하는 네트워크임에도 불구하고, 아직 네트워크/서비스 정보보호 관점에서 고려해야할 것들이 무엇인가에 대한 논의가 활발하지 못했던 것으로 보인다 이러한 논지를 가지고 본 고에서는 현재 논의되고 있는 RFID 정보보호 기술의 동향을 분석하고, 네트워크 정보보호 관점에서 RFID/USN 환경에 추가되어야 할 기술적 요구사항들을 정리해 보았다.
Kim Young Man;Eom Doo Seop;Lee Eunkyu;Lee Yoo Sung
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11a
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pp.634-636
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2005
최근 주변 사물에 부착된 센서를 이용하여 센싱 정보를 무선 네트워크를 통하여 실시간으로 수집 및 제공하는 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기술에 대한 관심이 급증하고 있다. 또한 요즘 현대인에게 있어서 자동차는 없어서는 안될 필수품이지만, 자동차 수의 증가에 비해 도로를 포함한 기반시설의 증가는 턱없이 부족한 실정이다. 현재 국내에서는 USN 기술을 안전 운전 서비스 및 교통정보 수집 시스템에 적용하기 위한 기술개발과 시범사업이 추진되고 있다. 본 논문에서는 도로에 부착된 USN 노드들을 통하여 차량 및 도로의 정보를 실시간으로 수집 분석하여 교통안전정보를 제공하는 802.11기반 텔레매틱스 교통안전 시스템을 설계하고 그 성능에 대하여 ns2 시뮬레이션 도구를 사용하여 평가한다.
Kim, Jin-Kyu;Choi, Sung-Woon;Park, Seung-Hyun;Yoon, Sung-Roh
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06b
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pp.69-72
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2010
교통량이 급속히 증대되어 감에 따라 도로 운영의 효율성을 높이기 위한 연구들이 진행되고 있다. 기존의 연구들은 각 도로에서 측정된 교통량을 바탕으로 최적의 경로를 찾고자 하였다. 하지만 각 도로들의 교통량은 서로 연관이 되어있으며 서로 영향을 미치고 있으므로, 이 영향에 대한 연구가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 서울 도심 내 16개 지점에서 측정한 교통량 시계열 데이터를 바탕으로, 각 도로 간 서로 미치는 영향을 측정하였다. 각 도로 간 영향력은 Transfer entropy를 측정하여 계산하였으며, 본 분석을 통해 서울 도심 도로의 상호영향력을 바탕으로 네트워크를 구축할 수 있었다.
최근 차량에 설치된 단말기를 통해 길안내 서비스, 교통정보 서비스 등 다양한 정보를 제공하는 텔레매틱스 서비스가 활발하게 연구되고 있다. 하지만 현재 대다수의 텔레매틱스 서비스는 최대 15m 의 공간오차를 가진 GPS 기술을 이용하기 때문에 차량의 정확한 위치정보를 파악하기는 힘들다. 따라서 본 논문에서는 무선 센서노드를 이용해 GPS 보다 정확한 차량의 위치정보와 속도를 감지하고 노드 간 통신 프로토콜로서 Telematics Scheduling Protocol(TSP)[1]을 사용하여 교차로 중앙에 위치한 베이스 스테이션으로 전송하여 교차로에서 발생할 수 있는 차량 충돌을 예측하며 충돌 위험 정보를 교차로에 근접한 자동차에게 알려주는 텔레매틱스 교통안전시스템[1]을 소개한다. 또한 교통안전시스템으로서의 신뢰성과 실시간성을 비교평가하기 위하여 TSP 프로토콜, IEEE 802.11[2]과 802.15.4[3]를 대상으로 네트워크 시뮬레이터 ns-2[4]를 이용하여 시뮬레이션한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.213-215
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2011
USN(Ubiquitous Sensor Network) 환경은 언제, 어디서나 정보를 이용할 수 있게 한다. 이러한 유비쿼터스 환경은 자유로운 커뮤니케이션을 보다 쉽게 제공할 수 있으며, 특히 u-교통 환경을 구축하는데 기본적인 요소기술이 된다. 또한 u-교통 환경을 구축하기 위해서는 차량의 위치를 보다 정확히 인식할 수 있는 기술이 요구된다. 위치측정은 센서노드의 전파를 이용하거나 거리를 측정할 수 있는 센서를 활용하여 목표물의 위치를 계산한다. 본 논문은 센서노드의 RSSI(Received Signal Strength Indication) 신호 값을 분류하고 주변노드의 위치와 통신범위 및 세기정보를 최대한 활용하여 이동차량을 보다 정확하게 추적할 수 있는 위치추적기법을 제시한다. 일부 시뮬레이션 결과, 제안된 기법이 기존 위치추적 알고리즘 보다 u-교통 환경에서 위치추적의 정확도가 우수함을 증명하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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pp.1311-1313
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2008
최근 2005년 기준으로 우리나라 어린이 교통사고율은 OECD 국가 총 28개국 나라 중 3위을 차지할 만큼 높다. 그 심각성에 입각하여 도로에서 어린이들을 안전하게 보호해야 한다는 여론이 점차 많이 제기되고 있다. 이에 대한 해결책으로 각 학교나 관계 당국은 어린이의 교통 안전 교육을 강조하고 안전 시설을 마련하고 있지만, 어린이가 돌발 상황을 인지하고, 대처하는 데에는 한계가 있다. 본 연구는 센서 네트워크를 이용한 위치 인식 기술을 활용하여 공원과 같은 공공 장소에서 어린이들이 예고없이 나올 경우 운전자에게 돌발 상황을 미리 경고해 어린이의 안전을 도모하여 교통사고의 예방을 돕는 시스템을 제안한다.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.2
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pp.321-327
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2023
With the development of artificial intelligence, the prediction system has become one of the essential technologies in our lives. Despite the growth of these technologies, traffic congestion at intersections in the 21st century has continued to be a problem. This paper proposes a system that predicts intersection traffic jams using a Convolutional LSTM (Conv-LSTM) algorithm. The proposed system models data obtained by learning traffic information by time zone at the intersection where traffic congestion occurs. Traffic congestion is predicted with traffic volume data recorded over time. Based on the predicted result, the intersection traffic signal is controlled and maintained at a constant traffic volume. Road congestion data was defined using VDS sensors, and each intersection was configured with a Conv-LSTM algorithm-based network system to facilitate traffic.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.1
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pp.1-15
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2023
In this study, the number of truck traffic accidents was predicted by using Poisson and negative binomial regression analysis to understand what factors affect accidents using expressway data. Significant variables in the truck traffic accident prediction model were continuous driving time, link length, truck traffic volume. number of bridges and number of drowsy shelters. The calculated LOSS rating was expressed on the national expressway network to diagnose the risk of truck accidents. This is expected to be used as basic data for policy establishment to reduce truck accidents on expressways.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.1
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pp.71-78
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2018
Transportation is gradually changing into the era of V2X and autonomous cars. Accurate judgement of traffic conditions is an important indicator of route choice or autonomous driving. There are many ways to use probes car such as taxis, as a way to identify accurate traffic conditions. These methods may vary depending on the characteristics of the probe vehicle, and there is a problem with the cost. The V2X vehicle can solve these problems and collect traffic information in real time. If all vehicles are of V2X vehicle, these issues are expected to be resolved briefly. However, if the communication information of a V2X vehicle is represented by a traffic representative in a traffic with only V2X, the traffic information of some V2X vehicles will be able to collect traffic information. To accomplish this, a virtual network and transport were created and various scenarios were performed through SUMO simulations. It has been analyzed that 3-5 % of V2 vehicles are capable of representative the road traffic characteristics. In the future, various follow-up studies are planned.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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